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• 골든타임 확보를 위한 홍수예보·홍수대응골든타임확보연구단 골든타임 확보를 위한 홍수예보 ▲ 이정은 KICT 수자원하천연구본부 수석연구원 현재 기후변화의 징후들이 전 세계적으로 발생하고 있다. 수자원 분야에서는 홍수와 가뭄의 발생 빈도뿐만 아니라 양극화가 갈수록 심해지고 있어, 수자원 관리 측면에서 어려움이 가중되고 있다. 특히 집중호우와 태풍 등으로 인한 홍수피해는 자연재해 피해액의 상당 부분을 차지하고 있으며, 최근에는 도심지역의 국지성 돌발호우로 인한 도시하천 범람, 저지대 침수 등이 빈번하게 발생하고 있어 홍수피해는 더욱 가중되고 있다. 일반적으로 홍수피해를 저감하기 위한 방안으로는 구조적/비구조적 대책을 종합적으로 고려하고 있다. 구조적 대책 (하천정비, 저류지 등)은 비용과 시간 측면에서 단기간에 개선하는 데 힘든 점이 있어, 비구조적 대책 (홍수 예·경보, 운영 체계 등)을 통한 효율적인 홍수대응이 중요해지고 있는 시점이다. 이를 위하여 하천/정보제공자/현재 중심의 홍수 예·경보에서 공간/사용자/예측 중심으로의 패러다임 전환이 이루어져야 하며, 이는 첨단기술을 활용한 실시간 고해상도 수문자료 (강우레이더 등), 컴퓨팅 연산속도의 발전으로 인한 홍수예보 모의시간의 단축 등을 통하여 실현할 수 있는 환경이 만들어졌다. 이번 호에서는 홍수로부터 국민의 생명과 재산을 보호하기 위해 홍수위험 정보를 신속·정확·상세하게 제공하는 것을 목표로 지난 5년간 (2017~2022) 홍수대응골든타임확보연구단에서 수행한 연구결과를 소개하고자 한다. 홍수대응골든타임확보연구단 ▲ 노희성 KICT 수자원하천연구본부 수석연구원 들어가며 최근 기후변화 ( Climate Change)로 인한 심각성을 강조하기 위해 기후위기 ( Climate Crisis)라는 용어가 빈번하게 사용되고 있다. 즉, 기후변화로 인해 우리가 체감하는 어려움과 심각성이 위기 수준이라는 의미인데, 이는 단순히 환경적 측면의 문제뿐만 아니라 물, 위생, 주거, 건강 등 인류의 생존에 엄청난 영향을 주며 기후변화로 인해 발생하는 다양한 재난·재해로부터 안전을 보장받아야 하는 국민의 인권과도 관계가 있다. 특히, 물관리 중 치수 ( 홍수) 측면에서 살펴보면 집중호우, 가을 태풍, 도시화 등에 따른 강우와 유역 특성이 급변하여 홍수 발생 빈도가 증가하고 있다. 이로 인해 도심 저지대 및 친수공간 침수, 돌발홍수, 하수도와 도시하천의 범람 등 대형화·다양화된 홍수피해에 따른 인명 및 재산 피해가 발생함에 따라 홍수피해 예방과 대응이 사회적 현안이 되고 있다. 이러한 사회적 현안으로 대두되고 있는 홍수피해를 최소화하기 위한 선제적 홍수대응 기술 및 체계 구축의 필요성에 따라 홍수대응골든타임확보연구단 ( 이하 골든타임연구단)은 홍수예보 선진화 및첨단화 기술 개발의 초석을 다지는 연구로 주목받으며 연구를 수행하였다. 이 글에서는 연구단에서 수행한 연구기술 개발 현황과 활용성에 대하여 간략히 소개하고자 한다. 홍수, ‘골든타임’을 잡아라! ‘골든타임 ( Golden Hour)’은 ‘응급환자의 생사를 결정지을 수 있는 사고 발생 후 수술과 같은 치료가 이루어져야 하는 최소한의 시간’으로 주로 의사나 구급대원이 자주 쓰는 말이지만, 홍수예보 분야에서의 골든타임은 ‘홍수로부터 국민의 생명과 재산을 보호할 수 있는 최소한의 시간’으로 정의하고 있다. 그러나 골든타임연구단에서는 일반적 의미의 시간 범주에서 한발 더 나아가 ‘국가가 홍수피해 발생 이전에 모든 지역의 홍수위험 정보를 정확하고 상세하게 국민의 생명과 재산을 안전하게 보호하기 위해 이행하는 일련의 과정’으로 정의하고 있다. 골든타임연구단은 국민 생활 속에서 체감할 수 있는 홍수정보를 생산하고 제공하는 것을 목표로 환경부 물관리 사업의 일환으로 2017년에 출범하여 5년 2개월 ( 2017. 4. ~ 2022. 6.) 동안 23개 기관, 150여 명의 연구진이 연구를 수행하였다. 미래 홍수예보는 시·공간적으로 상세한 홍수정보를 얼마나 빠르고 정확하게 예측하고 정보를 제공하느냐가 핵심이다. 골든타임연구단은 다양한 환경변화로 인해 나타나는 홍수 재난·재해의 변화에 능동적으로 대응할 수 있는 다원적 분석기술과 첨단기술을 융합하는 4개 연구주제를 선정하고 해당 기술 개발을 통해 홍수예보 체계의 패러다임 전환을 이루고 우리나라 홍수예측 및 대응 분야의 기술자립도를 높이고자 한다. 홍수정보 생산·제공 기반 기술 개발 연구과제 골든타임연구단은 총 4개 연구주제 ( 세부)로 구성되어 있으며, 이 중 3개 연구주제를 한국건설기술연구원 수자원하천연구본부에서 수행하였다. 1연구주제 ( 연구책임자 이동률 선임연구위원, 황석환 연구위원)는 돌발홍수 해석, 돌발홍수예보 모델, 돌발홍수 유발 가능한 강우확률 예측 등의 요소기술 개발을 통해 동네 규모 ( 읍, 면, 동)의 최소 1~3 시간의 돌발홍수 대응 골든타임 확보가 가능한 돌발홍수예보시스템을 구축하였다. 1연구주제의 개발 기술은 돌발홍수 기준 산정 및 레이더강우 확률 예측 기술을 통하여 동네 규모의 홍수예측 정확도 향상에 기여할 수 있을 것이다. 2연구주제 ( 연구책임자 윤광석 선임연구위원)는 고성능 컴퓨팅 ( HPC) 기반 홍수예측 시 공간적 범위 확장, 하천 주변 사회기반시설 침수 예측, 앙상블 ( Ensembles) 확률 홍수예보 등의 요소기술 개발을 통해 현행 홍수 예측 정확도 개선 및 6시간 하천 홍수 골든타임 확보가 가능한 하천홍수예보시스템을 구축하였다. 2연구주제의 개발 기술은 HPC 기술을 기반으로 고정밀·고정확도의 하천 홍수 예측 정확도 향상에 기여할 수 있을 것이다. 3연구주제 ( 연구책임자 김경탁 선임연구위원)는 행정구역 (시, 군) 단위의 홍수정보 생산, 도시 및 해안 지자체 홍수 위험도 및 전망 기법, 홍수 위험 전망 불확실성 해석 등의 요소기술 개발을 통해 행정구역별 지역 특성을 반영한 3일 이전 홍수 위험 전망 정보제공 시스템을 구축하였다. 3연구주제의 개발 기술은 홍수 위험 전망정보를 통해 지자체별 홍수 사전 대응능력 향상에 많은 도움이 될 것이다. 4연구주제 (연구책임자 ㈜한국토코넷 박상욱 이사)는 위 3개 연구주제의 연구성과 실용화를 위한 각 시스템 및 홍수예보기관 내부 사용자용 홍수예보 통합관제 시스템, 웹 GIS 및 모바일 기반의 외부 사용자 (유관기관 및 대민)용 위치기반 홍수예보 플랫폼을 개발하였다. 4연구주제의 각 시스템 및 통합홍수예보 플랫폼의 효율적·안정적인 운영 및 관리기술은 홍수예보현장에서 시행착오를 줄이고 비용 절감효과를 기대할 수 있다. 맺음말 골든타임연구단에서 개발한 홍수 예측 및 대응, 골든타임 확보 기술은 선진국형 홍수 예측 및 정보제공 기술에 한 발짝 더 다가섰다고 평가할 수 있다. 본 연구를 통해 축적한 원천기술 및 노하우를 바탕으로 국외, 특히 신남방 국가의 홍수예보시스템 구축 사업을 활발하게 추진 중이며 우리나라의 홍수 예측 및 대응 기술에 대한 위상이 높아질 것으로 생각된다. 또한, 실생활 체감도 높은 홍수 정보 제공이 가능해짐에 따라 국민뿐만 아니라 정부, 지자체의 홍수 대응 효율성 제고를 통해 홍수로 인한 인명과 재산 피해를 줄이고 재해 복구비용을 절감할 수 있다는 기대감을 가지고 있다. 골든타임연구단 성과물의 현업화를 위해 환경부의 향후 사업에서도 개발된 홍수 예측 및 대응 기술의 고도화 확장 연구가 협의되고 있으며, 향후 AI를 접목한 홍수 예측 및 대응 기술로 한 단계 더 업그레이드될 수 있도록 많은 관심과 지원이 요구된다. 수자원하천연구본부 게시일2022-09-22 조회수 1249
• 가뭄대응 중소하천 물부족 위험도 평가 및 물 확보 기술 개발 가뭄대응 중소하천 물부족 위험도 평가 및 물 확보 기술 개발 ▲ 김철겸 KICT 수자원하천연구본부 연구위원 들어가며 우리나라의 가뭄은 통계적으로 약 5~7년 주기로 발생하고 있으며, 최근에는 기후변화 등의 영향으로 인해 발생 및 피해가 빈번해지고 있다. 미래에 예측되는 기후변화 및 물 사용량 증가 등에 따른 물부족 현상의 심각화는 용수공급 문제뿐만 아니라 수질 및 수생태계에도 악영향을 주게 된다. 특히 중소하천 유역은 댐이나 저수지를 통한 수량 확보 및 하천유량의 조절이 어려워 가뭄에 따른 물부족 대응력이 낮고, 물부족 현상으로 인한 수질 및 생태환경의 질적 저하도 반복되는 상황이어서 안정적 물 확보와 수질환경을 고려한 지속적인 물관리 방안이 요구되고 있다. 효과적인 가뭄대응을 위해서는 무엇보다 강우 예측과 함께 가용 수자원에 대한 정확한 분석과 평가, 그리고 이를 기반으로 물부족 위험도를 경감시킬 수 있는 효율적인 용수확보가 필요하다. 용수확보를 위한 대안 중 하나로 하수처리수 재이용수가 주목받고 있으나, 재이용수의 수질에 대한 불안감과 심미적 거부감 등으로 실제 재활용되는 비율은 20% 미만으로 나타나고 있다. 따라서 재이용수의 이용률을 높이기 위해서는 수질에 대한 처리수준을 더 강화하는 한편, 아직은 규제 대상이 아니지만 각종 신종 유해물질들에 대해서도 안전한 수준의 수질이 확보되어야 할 것이다. 아울러 중소하천 유역의 경우 가뭄 시에는 하수처리장에서 방류되는 수량이 하천 유량 대비 큰 비중을 차지하기 때문에 방류수 내 영양물질에 의해 부영양화나 녹조 등의 발생 가능성이 더 높다. 따라서 재이용수의 수질 안전성 확보뿐만 아니라 가뭄 시 하천수질 보호를 위해서는 하수처리장 배출수에 대한 수질 처리수준을 고도화할 필요가 있다. 가뭄 시 중소하천 유역에서 발생가능한 수량과 수질 측면에서의 문제점을 해결하기 위하여 본 과제에서는 그림 1과 같이 크게 3가지 분야에 대해 세부 기술들을 개발하였다. 예측/전망 분야에서는 기상, 증발산량, 유출량 등에 대한 사전예측 기술을 개발하였으며, 분석/평가 분야에서는 중소하천 유역의 복잡한 물이용 체계와 유역의 물리적 특성을 반영한 정밀 시공간 수문해석 기술을 개발하여 수자원 가용량 및 물부족 위험도 등을 평가하였다. 물 확보 분야에서는 하수처리장 재이용수에 대해 기존의 처리공정 대비 고도화된 처리 기술, 그리고 경제적인 처리 기술을 개발하였다. 또한 하수처리공정에서 발생하는 슬러지나 부영양화 유발물질을 획기적으로 저감시킬 수 있는 기술 개발도 함께 수행하였다. 기상 및 수문량 장기예측 기술 기상학적 관점에서 한 달에서 수개월 시간 규모에 해당하는 장기예측은 가뭄과 홍수, 폭염과 한파 등과 같은 기상재해에 대응하여 안정적인 수자원 확보와 관리, 농업생산성 확보 등 을 위해 필수적인 정보이다. 장기예측은 주로 통계모형과 기후모형에 의해 이루어지는데, 아직 충분한 수준의 예측성을 확보하지 못한 상태이며 최근 지속적으로 관심과 연구가 집중되고 있는 분야이다. 우리나라 기상청에서도 역학적 모형인 전지구 기후모형의 결과를 이용하여 강수량과 기온에 대한 1~3개월 전망자료를 제공하고 있으나, 한반도의 지리적 특성상 갑작스런 폭우나 태풍 등의 발생, 과거에 비해 빈번해진 이상기후 현상 등으로 인해 정확한 예측이 쉽지 않은 상황이다. 본 연구에서는 한강권역을 대상으로 미래 1~12개월의 월 강수량과 기온을 예측할 수 있는 통계적 모형을 개발하였다. 예측대상인 기상인자(강수량, 기온)와 전지구 기후패턴과의 원격상관성을 기반으로 예측월에 따라 탄력적으로 최적의 예측인자를 선정하여 예측모형을 구성함으로써 미래 기후변화 등에 따른 기상 및 기후 변동성을 반영할 수 있도록 하였다. 예측된 월 단위의 기상정보에 대해서는 통계적 상세화 기법을 통해 주요 지점별 일 자료로 변환하고, 변환된 일 자료를 수문모형과 연계함으로써 기준증발산량이나 유출량과 같은 수문요소에 대해서도 기상예측기간과 동일하게 미래 12개월에 대한 전망결과를 도출할 수 있다. 예측된 기상 및 수문량 정보에 대해서는 그림 2와 같이 웹 기반 시스템을 통해 제공하고 있다. 현재 한강권역의 월 강수량, 평균기온, 기준증발산량과 충주댐 유역 및 경안천 유역의 유출량에 대한 월 단위 예측정보를 제공하고 있으며, 1990년 12월을 기준으로 예측한 1991년 1월~12월에 대한 예측결과 부터 최근의 예측결과까지 제공하고 있다. 중소하천 유역의 정밀 수문량 해석 및 평가 기술 대하천 주변의 광역상수도 공급지역에 비해 중소하천 유역은 가뭄 시 물공급 안정성이 상대적으로 취약하기 때문에 물공급 시설의 효율적 운영, 물공급 위험도 평가, 가용 수자원의 최적이용 등 종합적인 대책 마련을 위해서는 하천유출량이나 수자원가용량에 대한 신뢰성 높은 예측이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 가뭄 시 유역 내 상세 물이용체계 (지하수 취·배수, 하·폐수 방류 등)와 수문환경특성을 반영한 물부족 위험도 평가 및 수자원가용량 평가 기술을 개발하였다(그림 3). 개발된 기술을 활용하여 국내 최초로 지하수 취수가 유역의 하천유출량 예측정확도에 미치는 영향을 규명 하였으며, 한강권역을 비롯하여 낙동강, 금강, 영산강, 섬진강 등 전국을 대상으로 중권역별로 개발 기술에 대한 예측정확도 70% 이상을 확보함으로써 환경부 및 지자체의 가뭄 시 물관리 정책을 지원하기 위한 실용화 기반을 마련하였다. 또한, 중소하천 수문량 평가 소프트웨어(DWAT, Dynamic Water resources Assessment Tool)를 개발하여 2019년 세계기상기구(WMO, World Meteorological Organization) 홈페이지를 통해 공개하였으며 2019년 6월 WMO 수문의회(Hydrological Assembly)에서 ‘전지구 수문현황 및 전망 시스템(HydroSOS, Global Hydrological Status and Outlook System)’의 시범사업을 DWAT이 지원하는 것으로 의결하였다. 2021년에는 4개의 회원국 해외현장(콜롬비아, 아르헨티나, 영국, 부탄 하천 유역)에 DWAT이 적용되었으며, 연구팀에서는 WMO 기술자문사업을 통해 DWAT의 적용 및 교육과 관련하여 지속적인 기술지원을 수행하고 있다(그림 4). 고도산화 기반 재이용수 고도처리 기술 물 재이용은 적절한 수처리 기술을 통해 처리한 하·폐수 처리수나 중수 및 우수를 이용 목적에 부합되는 용수로 다시 사용하는 것을 의미하며, 상수 사용량의 절감효과 외에 공공수역으로의 오염부하량 배출 삭감 등의 부가적인 효과도 있어 물부족 문제 개선 및 건전한 물환경 조성 측면에서 그 필요성이 증가하고 있다. 한편 재이용수 중에는 화학물질 및 병원성 미생물 등 인체 또는 생태계에 위해가 우려되는 신종 및 미량 오염물질들의 잔류 가능성이 확인되고 있어 재이용수의 안전성을 확보할 수 있는 재이용수 생산 기술이 요구되고 있다. 본 연구에서는 2020년부터 방류수 수질기준에 새롭게 추가된 TOC 항목을 지표로 활용, 잔류성 미량유기오염물질을 효과적으로 처리할 수 있는 자외선 기반 고도산화처리공정을 개발하였다. 개발 공정은 하수 2차처리수를 대상으로 TOC농도를 2.3~4.4mg/L까지 저감하여 TOC 기준 하천생활환경 기준 Ib~III 등급 수준(하수처리수를 생활용수 원수로 이용할 수 있는 수준)까지 처리가능한 하수처리수 재이용 기술을 확보하였다. 또한, 현재 규제대상에 포함되어 있지는 않으나 재이용수의 안전성 확보를 위해 향후 규제 가능성이 높은 항생제 등 23종의 의약품류에 대해 선회류식 미세기포 발생장치를 이용하여 개발한 오존처리공정을 적용한 결과, 그림 5와 같이 의약품류는 80% 이상, 과불화화합물의 대표적 물질인 과불화옥탄술폰산(Perfluorooctanesulfonic acid, PFOS)은 43% 정도 저감될 수 있음을 확인함으로써 미규제 신종오염물질 처리를 위한 선제적 대응 기술을 확보하였다. 저에너지 하수처리수 재이용 기술 재이용수 이용 활성화를 위해서는 수질의 안전성 확보와 더불어 경제적인 용수 공급방안이 필요하다. 국내에서는 하수처리량 중 14.7%인 약 10억m3을 재이용하고 있는데, 주로 처리장 내 세척수와 기타용수, 하천유지용수(장외용수의 74%)로 활용되고 있다(환경부, 2015). 이는 추가적인 처리없이 하수처리수 방류수를 직접 활용할 수 있기 때문이다. 국내에서 공업용수와 농업용수 등의 활용을 위한 처리공정으로 오존 기반의 고도산화공정, 분리막 기반의 역삼투(reverse osmosis; RO) 공정이 주로 활용되고 있다. 분리막 기술로 많이 활용되고 있는 RO 공정의 경우 운영·관리비용의 44%가 12~19bar 이상의 고압 유지를 위한 에너지 비용으로 나타나고 있다. 반면 해수담수화 등에 활용되는 축전식 탈염(capacitive deionization, CDI) 공정은 듀얼 모듈로 구성된 다공성 전극에 인가된 전기를 통해 생성되는 전기이중층에 수중의 이온성 물질을 흡착하여 처리하는 기술로 RO 공정보다 이온제거율은 떨어지지만 에너지 소모는 낮은 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 한외여과(Ultrafiltration) 분리막과 CDI를 연계한 저압분리막(UF)-CDI 공정을 개발하여 목표수질에 대한 처리도 가능하고 에너지도 절약할 수 있는 최적공정을 도출하였다. 목표 TOC 농도 5mg/L와 비교하여 3.62mg/L 수준까지 처리할 수 있음을 확인하였으며, 에너지 측면에서는 기존의 RO 공정과 비교하여 유지관리비를 약 30% 이상 절감할 수 있는 것으로 분석되었다(그림 6). 따라서, 오존/자외선 고도산화처리 공정과 더불어 재이용수의 처리효율을 높이고, 수질 안전성을 충분히 확보하여 재이용수에 대한 거부감을 줄이고 활용률을 높이는 데 기여할 수 있을 것이다. 슬러지 발생없는 수중의 인 제거 및 회수 기술 하수처리수에 함유된 영양염류 특히 인산염은 하천 및 댐에 부영양화 현상을 야기시켜 수질 악화를 초래한다. 기존에 수중에 함유된 인산염의 제거는 철염 또는 알루미늄을 이용한 급속교반-완속교반-침전 등의 화학적 처리방법 위주였는데, 이와 같은 방법은 화학적 슬러지 발생 과다로 슬러지 처리비용이 크게 소요되는 문제가 있다. 이에 따라 여러 연구자들이 인산염 제거를 위한 흡착제로 철광석, 슬랙, 영가철 등 철 성분을 이용하여 슬러지 발생없는 인 제거를 시도하고 있으나 제거효율이 높지 않고 반응시간이 4시간 이상으로 너무 과다하다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 세계 최초로 슬러지 발생없는 인산염 제거 흡착 신소재를 개발하였으며, 제거된 인산염을 이용하여 비료를 생산할 수 있는 최적방법을 도출하였다(그림 7). 개발된 흡착 소재의 성능 평가를 위해 약 65회의 흡착/탈착 과정을 반복해서 실험한 결과, 처리수 내인 성분이 아예 검출되지 않거나 현재의 수질 기준의 약 1/10수준인 0.03mg/L 이하로 나타났다. 또한 유지관리 측면에서1,000m3/일 규모의 처리용량을 기준으로 기존 공정(PAC+DAF)1)과 비교하여 순건설비는 비슷하지만 약품소요비는 1/30 수준으로 나타났으며, 부산물로 월 240kg의 인산염 비료를 생산할 수 있어서 경제성도 우수한 것으로 분석되었다. 하수처리시설 반류수 내 인·질소 회수를 위한 MAP 결정화 기술 국내 공공하수처리시설에서 방류되는 수량은 2015년 기준 하루 평균 약 1,900만3정도로 경안천과 같은 중소하천 유역의 경우 갈수기 유량의 70% 이상을 차지하는 유효한 수자원이다. 그러나 방류수에는 인과 질소 등 영양물질이 잔존하고 있어 하천과 호수의 부영양화 및 녹조의 발생을 유발시킬가능성이 높다. 한편, 하수처리시설에서 고농도의 인과 질소를 함유한 반류수는 침사지로 반송되어 후속 생물학적 처리공정에서 인 및 질소의 부하를 급증시키고, 이로 인해 최종적으로 방류수의 수질까지 저하시키는 문제가 있다. 본 연구에서는 하수처리시설에서 발생하는 반류수 내의 인,질소와 같은 영양물질을 획기적으로 제거·회수할 수 있는 MAP(Magnesium Ammonium Phosphate) 결정화 신공정을 개발하였다. 아울러 회수된 MAP 결정은 완효성 비료로 활용가능하다(그림 8). 개발된 MAP 결정화공정에 대한 실증플랜트 운영을 통해 설계 및 최적 운전인자를 도출하고, 운전·유지관리 매뉴얼을 통한 실용화 기반을 구축하였다. MAP결정화 신공정은 하수슬러지 소각재를 활용하여 고농도 인용출액을 회수함으로써 반류수 내 인(PO4-P)의 제거효율을 90% 이상 확보하였으며, 기존의 MAP 결정화공정에서 평균 20%에 머물던 질소(NH4-N)의 제거효율을 80% 이상으로 제고시켰다. 또한 처리과정에서 MgO 단일 약품의 사용으로 비용을 최소화하고, 비료로 활용가능한 MAP 결정을 회수함으로써 실용화를 위한 충분한 경제성도 확보하였다. 개발된 신공정은 반류수 내 고농도로 순환하는 인과 질소를 획기적으로 저감시킴으로써 후속처리공정의 부하를 저감시키고, 최종적으로 방류되는 하천의 수질 보호에도 기여할 수 있을 것이다. 맺음말 이상과 같이 지난 5년간의 연구를 통해 중소하천 유역의 가뭄대응을 위한 핵심 기술력을 확보하였다(그림 9). 예측/전망 분야에서는 기상 및 수문에 대한 정량적 전망 기술을 개발하고, 장기전망 결과를 서비스할 수 있는 웹 기반 제공시스템을 구축함으로써 선제적 가뭄 전망, 예측정보의 활용성 제고 기반을 마련하였다. 분석/평가 분야에서는 정밀 시공간 수문해석 및 평가 기술을 개발하여 국내 지자체 가뭄대책 수립을 위한 의사결정지원근거를 마련하였으며, 국외 WMO 주요 회원국들에 보급함으로써 글로벌 적용 및 기술 지원 기반을 구축하였다. 대응/확보 분야에서는 하수 재이용수를 이용하기 위한 고도처리공정 및 저에너지 처리공정을 개발함으로써 미규제 유해물질에 대한 선제적 대응과 수처리시설에 대한 기술 지원, 대체 수자원의 이용가치 향상 등을 도모하였다. 또한, 슬러지 발생없는 영양물질 저감 기술 및 회수 결정화 기술을 통해 하천수질의 보호는 물론 자원화를 통한 수익 창출 기반도 마련하였다. 장기예측 기술과 관련해서는 웹사이트를 통해 한강권역에 대한 기상 및 수문 예측정보를 지속적으로 제공하고 있으며, 수문해석 및 평가 기술은 WMO 주요모형으로 채택되어 여러 회원국들에 대한 기술지원을 수행하고 있다. 재이용수 생산 기술은 기술이전을 받은 업체에서 폐수처리시설의 공정개선사업에 적용을 검토하고 있으며, 영양물질 처리 기술 또한 각 핵심공정별로 관련 업체들과 기술 설명 및 실무협의를 진행하고 있다. 본 연구에서 개발된 여러 세부 기술들은 기존 가뭄대응에 있어 상대적으로 취약지역이었던 중소하천 유역 및 지자체를 대상으로 안정적이고 안전한 수자원 확보는 물론 건강한 물환경 조성에 기여할 수 있을 것이다. 수자원하천연구본부 게시일2022-05-26 조회수 1234
• 딥러닝을 활용한 강우 및 홍수예측 기술 현황 딥러닝을 활용한 강우 및 홍수예측 기술 현황 ▲ 윤성심 수자원하천연구본부 수석연구원 기후변화로 인해 돌발적이고 국지적인 강우의 발생횟수와 강도가 증가하고 있다. 이러한 기상현상은 수재해 피해를 가중시키고 있으므로 수재해 발생을 사전에 예측하여 대응할 수 있는 기술이 더 중요해지고 있다. 수재해 사전 대응에는 언제, 어디에, 얼마나 많은 비가 내릴지 예상하는 강우예측 정보와 다양한 수재해 양상(하천홍수, 도시침수, 해안 및 산지 돌발홍수)을 수문 및 수리학적 모형으로 예측한 홍수량 및 홍수위 정보가 필수적으로 사용된다. 최근 이와 같은 주요 예측정보 생산에 딥러닝 기술을 적용하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 일반적으로 기상분야에서는 기상수치모델, 레이더 기반 예측기법을 적용하여 강우량과 강우발생 지역을 예측하고 있다. 그 중 레이더 자료를 이용한 강우예측 기법은 기상레이더에서 관측되는 강우장이 동일한 호우에 대해서는 동일한 기상특성을 갖는 것으로 판단하고, 외삽 기반의 예측기법을 사용한다. 역학·물리적 원리에 기반한 기상 예측 외에도 1990년대부터 인공신경망기법을 이용한 강우예측 연구가 수행되어 왔으며, 최근에는 이미지 검색 및 분류와 같은 컴퓨터 비전 분야에서 강점을 갖는 딥러닝 기법과 기상레이더 자료와 같은 2차원 데이터들을 이용하여 강우를 예측하는 연구 추세가 증가하고 있다(Kuligowski et al., 1998; Lee et al., 1998; Hall et al., 1999;Seo et al., 2012, Argawal et al., 2019). 딥러닝 기술을 선도하고 있는 Google은 인공위성 및 수치예보와 결합한 레이더 자료(Multi-radar multi-sensor, MRMS)와 U-Net CNN을 이용해 1km 고해상도로 매 2분마다 최대 6시간 예측강우를 산정하며, 미국 NOAA의 선행 1시간 예측강우와 비교한 결과 높은 정확도를 보였다. 여기서 U-Net CNN은 객체구별에 강점이 있는 CNN에 U자형 네트워크를 통해 객체구별과 지 역화를 강점으로 빠른 연산이 가능한 심층학습 기법이다(Agrawal set al., 2019년). 국내에서도 딥러닝을 이용한 강우예측들이 수행되고 있는데 한국건설기술연구원에서는 한국수력원자력(주)과의 수탁연구를 통해 기상청에서 2010년부터 20017년까지 관측된 레이더 이미지를 구축하고, 기존의 U-Net 뿐만 아니라 데이터 연속성을 고려할 수 있는 ConvLSTM2D U-Net 신경망 구조를 갖는 모델로 학습하여 기존 외삽 기반의 예측기법보다 정확도가 높은 강우예측 모델을 개발한 바 있다(Yoon et al., 2020; Shin et al., 2021). 본 기법은 U-Net구조와 ConvLSTM2D의 구조로 학습을 각각 진행하고 최종적으로 이를 합쳐서 Convolution층을 배치하여 예측하는 모델을 구성하여 사용하였다. 여기서, U-Net은 이미지의 전반적인 특징 정보를 얻기 위한 수축형태(Contracting Path)의 네트워크와 정확한 지역화를 위한 팽창형태(Expanding Path)의 네트워크가 U자형의 대칭 형태를 갖으며, ConvLSTM2D는 시공간적 상관관계를 포착할 수 있는 네트워트 구조로 입력에서 상태로의 전환과 상태에서 상태로의 전환 모두에서 컨볼루션 구조를 갖는다. 해당 모델의 구조는 그림 3과같다. 특히 기존의 U-net과 차별되는 점은 Upsampling층 대신 Conv2DTranspose를 사용하는데 Upsampling층은 낮은 해상도를 강제로 고해상도로 올리는 반면 Conv2DTranspose는 학습된 필터를 사용한 convolution 연산으로 해상도를 높인다. 또한, RainNet에 있던 과적합을 막기 위해 사용하는 Dropout 위치에는 2차원 전체 특징맵을 제외할 수 있는 SpatialDropout2D을 사용하였다. 학습된 신경망 강우예측 모델은 현재를 기준으로 과거 30분 전까지의 연속된 4개의 자료를 이용하여 10분 선행 예측자료를 생성하는 데 최적화되었다. 최적화된 딥러닝 강우예측 모델을 이용하여 강우예측을 수행한 결과, ConvLSTM2D U-Net을 사용하였을 때 예측 오차의 크기가 가장 작고, 강우 이동 위치를 상대적으로 정확히 구현하였다. 앞서 서술한 강우예측 분야와 마찬가지로 딥러닝을 이용하여 홍수를 예측하는 연구가 진행되고 있으며 AI 기반의 홍수예보기술 개발을 Google도 진행하고 있다. Google에서는 홍수예측 서비스를 위해 HydroNets를 개발하였다. HydroNets은 수문학적 특성을 갖는 각각 소유역의 사전 정보와 상하류로 연계되어 있는 소유역간의 가중치를 공유하면서 홍수량을 산정한다. HydroNets의 구성은 일반 수문물리학적 모의를 하는 공유모델과 유역특징 모델이 모듈형으로 구성되어 적용과 개선이 편리하다(Moshe et al., 2020). 특히,Google은 2018년부터 2억 명 이상이 거주하는 인도와 방글라데시 지역을 대상으로 HydroNets, 수위관측 정보를 이용한 Long Short-Term Memory (LSTM), 형태학적 침수모형 등과 같이 딥러닝 알고리즘을 바탕으로 실시간 홍수예측 정보를 제공하는 시스템을 개발하고 있다(Nevo et al., 2021). 이러한 딥러닝 기술의 강우 및 홍수예측 정보 생산 적용이 활발해짐에 따라 우리나라 환경부에서도 2020년 장마기간에 발생한 집중호우와 이에 따른 피해를 근본적으로 줄이기 위한 대책의 일환으로 첨단기술을 활용한 ‘과학적 홍수관리’를 본격 추진하여 기후변화에 따른 집중호우에 대응하기 위해 2025년까지 인공지능(AI)을 활용한 홍수예보 시스템을 도입하고자 한다(환경부, 2020). 기술 진보를 바탕으로 한 수재해 대응 기술의 향상은 국민의 안전을 지키는 데 기여할 것으로 예상된다. 수자원하천연구본부 게시일2022-03-15 조회수 2709

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