Journal of Korea Water Resources Association ISSN:2799-8746(Print) 2799-8754(Online) 한국수자원학회 논문집

본 연구는 하천에 자생하거나 인위적으로 심은 식생에 의한 흐름저항에 관한 국내외 연구를 종합적으로 검토하여 연구 연혁 및 성과, 한계 및 추가 연구방향 등을 제시한다. 이를 위해 1950년대 Cowan의 연구부터 시작하여 2020년대 초반까지 관련 연구성과를 최대한 검토하여 그 동안의 연구를 1) 경험적 방법, 2) 해석적 방법, 3) 난류수치해석 방법 등으로 구분하였다. 국내연구로 초본류를 이용한 실내 수로실험 성과 및 기존 하천흐름모형 적용을 위한 식생 흐름저항 평가방법에 대해 검토하였다. 도표식 방법은 근 100년 가까이 쓰인 방법으로서 내재적 불확실성에도 불구하고 확실한 대안이 없는 한 국내외 실무에서 당분간 계속 쓰일 것이다. 해석적 방법에서는 각각의 식생흐름 조건 별 상대적으로 신뢰가 높아 보이는 공식을 본 연구에서 제시하였다. 난류해석 방법은 각각의 모형이 가지는 본질적인 한계를 극복하고 실무에 안정적으로 이용할 수 있는 기법이 아직은 유효하지 않다. 국내 식생하천의 초본류는 갈대, 달뿌리풀이 대부분이며, 일부 수크령, 사초류 등이 있으며, 이 경우 조도계수는 이전 연구결과를 상한치로 하여 기존 자료를 참조하여 결정할 수 있을 것이다. 목본류의 경우 대부분 관목성/교목성 버드나무류로 구성되어 있으며 홍수관리 차원에서 중요하며, 이에 대해서는 본 연구에서 추천된 방법을 채택할 수 있을 것이다. 마지막으로, 국내하천에 단일, 또는 유사종의 초본류 식생이 매트릭스(바탕) 형태로 널리 분포하는 경우도 일부 있지만 상당부분 패치(조각) 형태의 식생이 하천에 불규칙하게 분포하는 경우가 많다. 이에 대한 접근은 식생의 패치 규모 또는 구간 규모의 접근법이 바람직하다.

우리나라뿐만 아니라 많은 선진국에서는 현재까지 1인 1일당 급수량(Liter Per Capita Day, LPCD)과 장래인구를 이용하여 연단위 장래 용수수요 추정을 해오고 있다. 본 연구에서는 월별 용수수요의 변화와 기후변화로 인한 장래 용수공급의 불확실성에 대응하기 위하여 최근 시계열예측에 많이 적용되고 있는 인공지능 기법을 활용한 적절한 생공용수 용수추정방법을 탐색하여 제시하였다. 먼저 (1) 10년 이상의 용수공급 데이터가 있는 10개 시군을 대상으로 과거 용수 수요예측 연구에 활용된 22개 영향변수와 종속변수인 용수공급량에 대한 데이터를 수집(‘05~21년내 12~17년 데이터)하고, (2) 조사된 22개의 영향변수를 6가지 영향력이 큰 변수선택 기법을 적용하여 빈도수가 높은 5개(동일 빈도로 인해 5개 초과시 동일 빈도변수는 모두 선택)의 영향변수를 선정하였다. 마지막으로 (3) 3가지 CASES (CASE-1: 모든 22개 영향변수를 Random Forest와 XGBoost모델에 적용, CASE-2: 영향력이 큰 영향변수를 Random Forest와 XGBoost모델에 적용, CASE-3: 용수공급량 변수를 Prophet모델의 입력자료로 단변량 분석)을 적용하여 데이터의 신뢰도와 영향변수의 영향력에 따른 시군별 적절한 미래 용수수요 추정방법론을 제시하였다.

효율적인 하천 관리와 홍수 대응을 위해 관측 밀도의 증대는 필수적이다. 그러나 교량에 설치되는 물리적 센서는 높은 비용과 설치 위치의 제약으로 인해 한계가 존재한다. 이러한 문제를 해결하고자 본 연구는 소프트웨어 기반 가상센서를 활용한 수위 예측 모델을 제안한다. 제안된 가상센서는 기존 물리 센서와 유사한 계측 정확도를 달성할 수 있다. 본 연구는 섬진강 유역의 하천 관측소와 스마트폴에서 수집된 데이터를 활용하여 시계열 데이터의 장기적 의존성과 비선형적 패턴을 학습하는 LSTM (Long Short-Term Memory) 모델을 개발하였다. 또한, 학습 데이터의 구성과 예측 지점 설정을 최적화함으로써 상류 데이터를 기반으로 하류 수위를 예측할 때 높은 정확도를 달성하였다. 최적화된 데이터 파이프라인을 통해 스마트폴이 제거된 이후에도 지속적으로 수위를 예측할 수 있는 가상센서를 구현하였으며, 이를 통해 실시간 응답 성능을 제공하여 더욱 신속하고 정밀한 하천 관리가 가능할 것으로 기대된다. 본 연구는 가상센서의 활용 가능성을 제시하며, 하천 관리 및 홍수 예보 분야에서 실질적 기여를 할 수 있을 것으로 보인다.

본 연구에서는 MCS (Monte Carlo Simulation)를 사용한 노후도 산정 모형을 경상북도 9개 지역 상수도관망에 적용하고 직접평가법 등급과 비교하여 모형의 적용성을 검증하였다. 이를 위해 간접평가법, 수정 간접평가법, MCS를 적용한 노후도 분석법의 결과와 직접평가법 등급을 비교 및 분석하였다. MCS를 적용한 노후도 분석법과 직접평가법 등급을 비교하기 위해 관경별 노후도 그래프에서 최대 기울기와 최소 기울기의 차이를 간접평가법의 등급 비율과 동일하게 적용하였다. 간접평가법 등급과 직접평가법 등급을 비교한 결과 81개 중 45개 상수도관이 일치하여 55.56%의 일치도를 나타냈고 수정 간접평가법 등급과 직접평가법 등급을 비교한 결과 81개 중 54개 상수도관이 일치하여 66.67%의 일치도를 나타냈다. MCS를 적용한 노후도 분석법 등급과 직접평가법 등급을 비교한 결과 81개 중 64개 상수도관이 일치하여 79.01%의 일치도를 나타냈다.

전 세계적인 기후재앙으로 인해 자연재해의 발생 빈도와 규모가 증가하고 있다. 이에 우리나라는 안전한 치수계획을 세우기 위해 수자원장기종합계획을 수립하고 있는데 특히, 홍수피해잠재능(Potential Flood Damage, PFD) 평가를 통해 위험 지역을 분석하고, 이에 따른 안전한 대책을 수립하도록 하고 있다. 하지만, PFD의 문제점이 제기되면서 다양한 연구들을 진행하고 있는데 대부분 PFD 인자를 수정·보완하거나 인자를 새로 추가하는 형태로 수행되어 왔다. 반면, 기존 선행연구에서는 평가 방식의 문제점을 해결하기 위해 개선된 방법론을 제시하였다. 즉, 획일적이고 하천 중심적인 평가 방식, 다양한 인자에 대한 데이터베이스 구축 미비, 광역 평가 공간 단위 사용으로 인한 과대 또는 과소 평가 등의 문제점을 지적하였으며, 이를 보완하기 위한 새로운 평가 방법을 개발하였다. 본 연구에서는 선행연구의 방법론을 기반으로 추가적인 한계점을 제시하고 이를 보완할 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 특히, 선행연구에서도 미흡하게 다루어진 홍수관리 수준 설정과 취약지구 선정 기준 등의 문제점을 보완하여 보다 현실적인 평가 방안을 마련하고자 한다. 본 연구의 결과는 우리나라 치수안전도 평가 및 체계적인 치수 전략 수립에 기여할 것으로 기대된다.

기후변화로 인해 극한 강우와 홍수 발생의 빈도와 규모가 증가하면서 신뢰성 높은 단기 유량 예측 기술의 확보가 중요해지고 있다. 본 연구에서는 물리기반 공간분포형 수문모형인 Weather Research and Forecasting Hydrological modeling system (WRF-Hydro)와 기상수치예보모형 Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS)를 연계한 단기 유량 예측을 수행하고, 앙상블(ensemble)을 생성하여 확률론적 접근이 예측 신뢰도 향상에 미치는 영향을 분석한다. 이를 위해 낙동강 지류인 금호강 유역을 대상으로 100 m 공간해상도 WRF-Hydro 모형을 구축하고, 2020년 8월 집중호우(Event 2020)와 2022년 태풍 힌남노 사상(Event 2020)에 대해 LDAPS 예측자료와 Automatic Weather System (AWS) & Automated Synoptic Observing System (ASOS)지상 관측자료를 기상자료로 적용하여 수문 해석을 수행하였다. 또한, 6시간 간격 48시간 선행 결정론적 수문 모의의 과거 시간대 예측을 동시에 활용하여 앙상블을 구성하고 예측 안정성의 개선 여부를 평가하였다. 분석 결과, LDAPS와 WRF-Hydro 기반 앙상블 예측의 성능은 Event 2020과 Event 2022에 대해 NSE가 각각 0.93, 0.84로 비교적 양호하였다. 결정론적 단일 모의는 6시간 간격의 유량 예측 성능이 급감하는 경우가 있었으나, 앙상블 기법 적용시 NSE의 1/4-3/4 분위 범위가 두 사상에 대해 각각 71.1%, 82.3% 감소하여 예측 성능의 변동성이 완화되었다. 본 연구에서 제안한 기상수치예보와 분포형 수문 모형을 연계한 물리 기반 앙상블 기법 적용으로 기상 예측 불확실성이 수문과정에 미치는 영향을 완화하고 단기 유량 예측의 정확도와 선행시간을 추가 확보하여 수자원 관리의 안정성 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

최근 다양한 비접촉식 유속측정기법이 개발되어 하천 유량의 실시간 자동측정이 가능하게 되었다. 실시간 자동유량 측정에서는 대부분 유속을 측정하고 이를 유속면적법에 적용하여 유량을 산정한다. 이렇게 유속면적법을 이용하는 경우 신뢰성있는 유량을 산정하기 위해서는 ISO 748:2021 등에서 규정한 측선수(측정소단면 수)에 대한 규정을 따라야 한다. 그러나 최근에 진행되는 하천유량 측정 사업에서는 ‘기술 외적인 요인’으로 이런 측선 규정을 준수하지 않으려는 시도가 나타나고 있다. 본고에서는 안동하천실험센터와 실제 소하천(인수천, 백운천)에 대해 측정된 자료를 이용하여 측선수에 대한 기존 규정의 타당성을 확인해 보고자 하였다. 해당 하천에서 측선수 30개로 측정된 유속분포를 이용하여 산정한 유량을 기준값으로 보고, 측선수를 1개부터 30개까지 늘리면서 산정유량의 오차를 분석하였다. 그 결과 유량산정오차를 5~10% 이내로 줄이기 위해서는 아주 좋은 조건의 수로에서도 최소 4~6개, 실제 소하천에서는 최소 7개 이상, 보통은 10여개 이상의 측선수를 필요로 하는 것을 알았다. 즉, ISO 748:2021의 규정이 우리나라의 하천유량측정사업의 현실에서는 조금 과하기는 하지만, 가급적 준수해야 하고, 불가피한 경우라도 이에 가까운 측선수를 유지하고자 노력할 필요가 있다.