| 초록 |
1. 과제 개요 ∘ 신속하고 정확한 수자원 관리는 real-time으로 측정되는 수질・수문 자료를 정확하게 분석하고, 이를 이용하여 정밀한 예측을 수행할 필요가 있음 ∘ 하지만, 기존 예측모형의 취약성으로 인해 기존 그 어느 모형도 충분한 validation test와 수자원 운영계획 실무의 주분석도구로 정착되어 활용하고 있지는 못한 실정임. ∘ 따라서, 위기대응능력 부재로 인한 수자원관리 시스템의 단점을 보안해주고, 실시간 수질·수량관측결과를 즉각적으로 반영 및 학습하고, 시계열적 분석 및 예측이 가능하고, 수자원 운영관리를 지원하는 모델 개발이 요구됨 2. 최종 연구 목표 ○ 실시간 예측 모형 개발을 통한 수자원 운영 지원으로 수자원 관리의 예측불확실성에 대한 적응능력 제고 3. 연구 내용 및 결과 ○ 문헌 조사 및 기존 운영시스템 검토 - 국내 및 해외에서 검토하고 있는 패턴인식모형들에 대한 이론적인 특징을 분석한 결과 모델 예측력이 높고, 실시간 운영을 지원할 수 있으며, 다양한 분야에서의 활용 가능성은 높은 것으로 판단됨. ○ 수질・수문의 최적 테스트 수역 선정 - 유역 분석 결과 수위는 현재 홍수가 빈번히 발생하는 홍수통제지점을 대상으로 선정하였고, 수질은 최근 10년에 걸친 전국적인 수질자료 조사결과 Chl-a가 매년 문제되는 4곳의 테스트 수역이 최종 선정됨 ○ 자료기반 모형 선정 - 실시간 측정자료를 이용하여 대표적인 조건부 확률모형들에 대한 적절성을 검토한 결과 최종적으로 인공신경망이 높은 예측력 및 빠른 연산속도를 바탕으로 선정됨 ○ 능동적인 학습과 시계열분석이 가능한 자료기반 모형의 시범적 개발 - 다양한 자료에 대해 능동적으로 학습할 수 있도록 유전자 알고리즘을 활용하여 모델을 구축하였음 - 실시간 시계열 분석이 가능하도록 별도의 자료요구 없이 수자원 관리에서 계측되는 한정된 자료만을 바탕으로 시계열 분석 모형을 개발하였음 ○ 자료기반 모형의 다양한 테스트 수역에 대한 적용 - 호소 및 저수지 수량/수질을 잘 설명하는 인공신경망을 활용해 예측을 수행하고, 노드/연결강도/활성함수 등의 모델 구성요소를 최적화하였음 - 다양한 수역에 대하여 연구를 수행하였으며, 전 지점에서 수위/수질 모두 평균적으로 높은 예측력을 나타냄 (수위 R 2 gt;0.88, 수질 R 2 gt; 0.87) ○ 자료기반 모형을 활용한 수자원 관리 지원시스템 구축 - 수위는 홍수 발생예측시 상류댐 방류량에 따른 하류 수위에 대한 변화량을 제시하여 수자원 관리를 지원함. - 수질은 한 달 뒤 수질을 예측함으로서 사전예방적인 수자원관리를 지원할 수 있도록 모형을 구축함 4. 연구 결과의 활용 ∘ 문헌 조사 및 시스템 검토 결과는 자료기반 모형 연구의 국가 실시간 연구의 기초자료로서 활용 ∘ 실시간 예측 모형 개발 결과는 현재 수위/수질 예측 연구 및 실무를 수행하는 유역관리청/각연구기간/홍수통제소에서 자료기반모형의 실무적 활용성 검토의 기본 모형자료로서 활용 |
