| 초록 |
□ 연구개요 본 연구에서는 4대강 사업으로 변화된 낙동강 하굿둑의 수문운영 방법과 기존 관측망(유량, 조위, 염분 등)을 이용하여 염분 특성을 분석한다. 기수역 확보를 위한 수문 개방으로 발생할 수 있는 수질 변화(염분, 수온)가 취수 안정성에 미치는 영향을 수문 운영조건에 따른 염수침투 거리를 산정하고 침투한 염수의 배제가능 유량 파악을 위해 Flushing 실험을 실시한다. 또한, 기수역 확보를 위해 낙동강 하굿둑을 상시 개방할 경우 인공지능을 이용한 염수의 침투거리 및 농도 예측을 위한 선행연구로 우선 인공지능(AI)의 Deep learning(심층학습) 기법을 적용한 심층신경망(Deep Neural Network, DNN) 기술에 따라 과거 태풍데이터 분석을 통해 유사태풍 예측모델을 구축하였다. □ 연구 목표대비 연구결과 ① 기초자료 조사 - 낙동강 하굿둑 수문운영 시스템 및 과거 기존 관측망을 이용하여 계절별 염분도 변동 인자에 대한 상관관계 분석 및 이상 염분발생의 원인 분석을 수행하였다. 또한, 하굿둑에서 침입한 염수가 상류 약 5.4Km에 위치한 낙동강교까지 소상한 것으로 나타난 시기의 관측데이터를 분석하여 염분의 도달시간 및 거동 특성 분석 - 4대강 사업 전·후의 기존 연구성과(연구보고서 및 논문) 조사 분석 실시 ② Modified EFDC 3차원 모델을 이용한 수질해석 - 하굿둑의 수문운영에 따라 하구로 유입되는 염수가 하천의 상류 방향으로 어느 정도 침투하는지에 대한 예측을 실시하고 담수와 해수의 혼합형태에 따른 거동특성 평가 실시 ③ 폭풍해일 위험성 평가 - 풍파모델로는 천해 풍파모델인 SWAN, 해일-조석모델은 POM을 이용하여 모델의 결합을 실시하여 비선형성을 고려 - 태풍을 재현할 수 있는 태풍모델을 결합하여 해일고 및 풍파 재현에 필요한 해상풍을 계산하여 풍파모델 및 해일-조석모델의 작용하는 바람응력을 산정할 수 있는 모델 구축 - 뉴럴 네트워크 모델의 알고리즘에 따른 적합성 검토를 실시하여 보다 정확하고 예측 효율이 향상되는 최적의 모델을 구축 - 태풍의 주요 정보인 태풍의 이동경로, 중심기압 및 이동속도 정보를 이용하여 현재 발생된 태풍이 우리나라에 영향이 미치기 전에 지금까지 발생된 과거 태풍 중 가장 유사한 태풍예측 모델 구축 □ 연구개발결과의 중요성 하구역에서는 조석, 파랑 및 하천유량의 영향을 동시에 받고 있어 매우 역동적인 환경이 조성되며 생태계적 측면에서 육지와 바다의 경계부로 육상생태계와 해양 생태계의 점이지대를 형성하고 있다. 낙동강하구 생태환경의 복원을 위한 낙동강 하굿둑 상시 개방시 상류로의 해수 유통에 따른 염분의 거동 형태의 파악 및 염수 침입 범위에 대한 수치모의를 실시하여 취수 안정성에 미치는 영향을 정확히 예측할 필요가 있다. 또한, 하굿둑 개방시 폭풍해일이 내습할 경우 낙동강 하굿둑의 해수범람과 하천범람에 의한 복합적인 해안 재해의 피해 정도를 예측하여 파악하는 것이 중요하다고 사료되며, 하굿둑 개방에 따른 다양한 측면에서의 대비가 반드시 필요하다고 생각된다. (출처 : 연구결과 요약문 3p) |
