최근 전 세계적인 기상이변에 따라 우리나라에도 기록적인 강수량의 발생 가능성이 항상 존재해왔다. 이에 사전 예방을 위한 과학적 물관리 시스템과 신속한 위기대응관리 능력에 대한 지속적인 보완이 필요하다. 직렬보의 홍수조절 연계운영 시스템은 향후 지속적인 안정화와 사용자 편의환경 개선을 거쳐서 더욱 과학화된 홍수조절 의사결정을 지원함으로써, 홍수로 인한 피해를 최소화 할 수가 있다. 최근 4대강 사업으로 인한 수자원 활용의 효율성을 극대화하는 운영을 도모하고자 보군을 연계 운영하여 유역의 홍수량을 효과적으로 조절할 수 있다. 본 보고서에서는 직렬보의 운영기법인 최적화 기법의 종류와 시뮬레이션 기법의 종류에 대하여 조사하였고 연계운영 시스템의 기본구성과 보의 상류 수위변화에 따라서 가동보의 운영방안을 분석하여 수리학적 하도추적의 모형을 분석하였다. 분석결과에 따라 보의 연계운영룰을 개발하여 최종적으로 연계운영 계획절차를 수립하였다.

최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 이상호우의 예측에 관한 사항은 치수⋅이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우를 예측하기 위해 많은 방법들이 사용되고 있으나 강우의 메커니즘은 매우 복잡하여 수문순환과정에서 가장 예측하기 힘든 요소이며, 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 모두에 있어 상당한 불확실성을 내포하고 있다. 기상예측모형 등을 이용하여 강우예측에 대한 정도를 높여가고는 있으나 많은 수문학적 모형에서 요구하는 시공간적으로 정도가 높은 강우를 예측하기에는 힘들다.

본 연구에서는 홍수위 예경보를 위한 Data Mining기법에 대해 조사하고 예측시스템에 대해 연구하였다. 홍수예측의 모형 중 인공지능 기반의 신경망 모형을 이용하여 유사한 수문 사상을 유역내의 복잡한 물리적인 현상을 직접적으로 고려하지 않고 상·하류간 입력 자료를 사용하여 출력자료와의 관계로부터 학습을 통해 결론을 도출해내는 Data Mining기법 중 신경망 모형을 사용하였다.

집중호우빈도의 증가에 따른 잦은 홍수범람인하여 제방이 침식하는 피해가 발생하고 있어 심각한 수준임을 알 수 있다. 본 연구에서는 수제의 적정 길이와 간격이 수리학적으로 어떠한 영향을 미치며 하상물질(재료)이 하상거동에 미치는 영향을 파악하고 이를 근거로 하여 홍수시 하천에 월류수제를 이용하여 제방을 보호하고 하상은 안정화하는 기법에 목적을 두고 있다.

본 연구는 자연하천에서 보 설치에 따른 배수위 계산을 실시하여 여러 가지 수리특성인자들의 결과와 비교해 보았다. 그 결과, 자연수위에 따른 통수단면적보다 수위증가로 인한 통수단면적의 영향이 가장 큰 것으로 분석되었다. 그러나 유속을 포함한 다른 수리특성인자의 영향은 다소 적은 것으로 분석되었다. 따라서 보(weir)를 설치할 경우 다른 수리특성인자보다 수위상승에 따른 통수단면의 통수능력이 먼저 검토되어야 할 것이다. 또한 자연하도에 비해 수중보 설치에 의한 상류의 수위상승 종단거리가 예상치보다 매우 크게 나타나고 있었기 때문에 보 설치에 따른 종단거리의 영향을 파악하여 제방설계를 실시해야 할 것으로 판단된다. 보의 설치는 수위증가로 인한 용수확보, 수변공간 확보 등 많은 이점이 있으나, 홍수시의 하도통수능력 고려, 오염물질의 퇴적으로 인한 수질오염 방지 그리고 갈수시에 하천의 유지용수 확보 등을 고려한 신중한 분석·검토를 해야 할 것으로 사료된다.