본 연구에서는 순환신경망을 이용한 댐 유입량 예측모형의 적용성 검토를 목적으로 하고 있으며, 이를 위해 소양강댐 유역 및 충주댐 유역을 대상 으로 그간 댐 운영을 통해 축적된 기상 및 수문 빅데이터를 활용하여 인공신경망 모형과 엘만 순환신경망 모형을 구축하였다. 모형의 학습과 예측 을 위하여 유역별 유입량, 강우량, 기온, 일조시간, 풍속자료가 입력자료로 사용되었고 10일간 일별 댐유입량 자료가 모델의 출력자료로 구조화 하여 학습을 진행한 후 검증을 목적으로 2016년 7월 ~ 2018년 6월까지 2개년에 대한 댐 유입량 예측을 수행하였다. 학습된 모형의 유입량 예측 결과를 비교분석한 결과, 소양강댐 유역에서는 인공신경망 모형과 순환신경망 모형 간 예측성능은 큰 차이를 보이지 않았으며, 충주댐 유역에서는 순환신경망 모형의 예측 결과가 인공신경망 모형에 비해 비교적 우수한 성능을 보임에 따라 엘만 순환신경망을 이용하여 댐 유입량 예측모형을 구축 할 경우 예측성능은 기존의 인공신경망 모형과 비슷하거나 다소 우수할 것으로 판단된다. 또한 엘만 순환신경망은 갈수기 댐 유입량 예측에 있어서 인공신경망에 비해 예측결과의 재현성이 우수한 것으로 나타났으며, 엘만 순환신경망 학습에 있어 다중 은닉층 구조가 단일 은닉층 구조보다 예측 성능 향상에 효과적인 것으로 분석되었다.

본 연구에서는 ANFIS 기반의 유황별 댐 예측유입량 산정 기법(Flow regime-based ANFIS Dam Inflow Prediction, FADIP)을 개발하고, 이를 단 순 ANFIS 기반 댐 예측유입량 산정 기법(ANFIS Dam Inflow Prediction, ADIP)과 비교 평가하였다. 대상유역은 국내 주요 다목적댐인 충주댐 유역과 소양강댐 유역을 선정하였으며, 입력자료로 댐 유입량, 강수량, 장기기상예보 자료를 사용하였다. 모델의 훈련 및 보정기간으로 충주댐 유역은 1987~2010년, 소양강댐 유역은 1984~2010년을 선정하였다. 검정기간은 두 유역 모두 2011~2016년을 활용하였다. 훈련 및 보정결과 FADIP 는 ADIP에 비해 평수기, 저수기에 훈련이 개선되는 것으로 나타났다. 검정결과 ADIP는 통계모델의 학습방법 특성상 일반적인 사상에 학습이 이루어져, 저수기에 예측성이 떨어지는 것으로 나타났다. 반면 FADIP는 ADIP에 비해 전기간의 정확도가 향상되었으며, 특히 평수기와 저수기에 예측성이 우수하였다. 따라서 FADIP는 다목적댐 이수관리에 활용성이 높을 것으로 판단된다.

본 연구에서는 충주댐 유역에 대해 앙상블 유량예측기법의 강우-유출 모델 매개변수, 입력자료에 따른 불확실성 분석을 수행하였다. 앙상블 유량예측기법으로는 ESP (Ensemble Streamflow Prediction) 기법과 BAYES-ESP (Bayesian-ESP) 기법을 활용하였으며, 강우-유출 모델로는 ABCD를 활용하였다. 모델 매개변수에 따른 불확실성 분석은 GLUE (Generalized Likelihood Uncertainty Estimation) 기법을 적용하였으며, 입력자료에 따른 불확실성 분석은 유량예측 앙상블에 활용되는 기상시나리오의 기간에 따라 수행하였다. 연구결과 앙상블 유량예측 기법은 입력자료 보다 모델 매개변수의 영향을 크게 받았으며, 20년 이상의 관측 기상자료가 확보되었을 때 활용하는 것이 적절하였다. 또한 BAYES-ESP는 ESP에 비해 불확실성을 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 불확실성 분석을 통해 앙상블 유량예측기법의 특징을 규명하고 오차의 원인을 분석하였다는 점에서 가치가 있다고 판단된다.

본 연구에서는 IPCC가 발간한 AR5 의 시나리오 중 임의로 선택된 RCP 4.5와 RCP 8.5 기후변화 시나리오가 용담댐 유역과 호내의 유량과 수질변화에 미치는 영향을 분석 및 그 방법론을 수립하기 위해서 SWAT 모델과 CE-QUAL-W2 모델을 차례로 사용하였다. 기후변화 시나리오는 용담댐 유역에 대해 상세화 된 자료 를 사용하였으며 2016~2095년의 기간을 2016~2035년, 2036~2065년 그리고 2066~2095년의 세 가지의 기간으로 구분하고 또한 각 연도별로 5월과 10 월 사이의 우기(Wet Season)와 11월과 4월 사이의 건기(Dry Season)로 또한 구분하여 분석하였다. 전체 모의 기간에 대해 산술평균한 용담댐 유역의 유량과 TSS 및 TP는 RCP 4.5가 RCP 8.5 보다 큰 것으로 나타나고 TN의 경우 다른 경향을 나타내었다. 반면, 모델의 예측결과를 기간별 또는 연중 강우특성별로 구별하여 분석한 경우에는 각 경우마다 서로 다른 결과를 나타내고 있다. 기후변화 시나리오가 진행됨에 따라 전반적으로 강우일수는 감소하고 강우강도는 증가하여 갈수기에는 오염물질의 유출이 감소하고, 홍수기에는 오염물질의 유출이 증가하여 연간 오염물질 유출량이 홍수기에 집중되는 특성을 나타내었다. 상기와 동일 한 기간에 대해 SWAT 모델에서 생성된 유역의 자료를 CE-QUAL-W2 모델의 경계조건으로 사용하여 용담댐의 수질변화특성을 모의하였다. TSS와 TP농도는 하절기 강우량의 증가에 따라 특히, 높은 값을 나타내는 것으로 분석되었으나, 고형물질에 잘 흡착되지 않는 TN은 다른 경향이 나타났다. 따라서 기후변화에 의한 장래의 유량 및 수질 변화는 전반적인 경향과 더불어 지역적, 시기적 특성을 또한 반영하여 분석하는 것이 바람직하다고 판단되며 이에 따라 갈수 및 홍수에 의한 시기별, 지역별 유량 및 수질 관리 대책이 별도로 필요할 것으로 판단된다.

본 연구에서는 충주댐 유역에 대해 다목적 댐 예측유입량 산정기법 BAYES-ESP를 개발하고 평가하였다. BAYES-ESP 기법은 기존 ESP (Ensemble Streamflow Prediction) 기법에 베이지안 이론을 적용하여 개발하였으며, 수문모델은 ABCD를 활용하였다. 입력자료는 기온, 강수량 자료와 댐 관측유입량 자료를 활용하였으며, 기온 및 강수량은 기상청, 국토교통부, 한국수자원공사의 지점관측자료, 댐 관측유입량은 한국수자원공사의 자 료를 이용하였다. 적용성 평가방법은 시계열 분석과 Skill Score를 활용하였으며, 평가기간은 1986~2015년이다. 시계열 분석 결과 ESP 댐 예측 유입량(ESP)는 매년 전망값의 큰 차이가 없었으며, 다우년 및 과우년의 예측성이 떨어지는 것으로 나타났다. BAYES-ESP 댐 예측유입량(BAYESESP) 는 ESP가 관측유입량에 비해 과소모의하는 경향을 보정하였으며, 특히 다우년에 개선효과가 있는 것으로 나타났다. 월별 평균 댐 관측유입량 과의 Skill Score 비교분석결과 ESP는 1~3월에 SS가 비교적 높은 값을 보였으며, 나머지 월에는 음의 값을 나타내었다. BAYES-ESP는 ESP와 관측 값 간의 선형적 관계를 갖는 1~3월에 ESP의 정확도를 향상시키는 것으로 나타났다. ESP 기법은 국내 강수특성상 우리나라에 적용하기에는 한계가 있었으며, 이를 개선한 BAYES-ESP 기법은 댐 유입량 예측연구에 가치가 있다고 판단된다.

가뭄의 피해를 줄이기 위해서는 시기적절한 용수관리와 지역주민의 절수 유도가 필요하며, 이를 위해서는 가뭄의 현황 및 전망에 대한 정보가 무 엇보다 중요하다. 특히 생·공용수를 공급하는 다목적댐의 경우 저수량에 대한 향후 전망은 용수관리를 위한 가장 중요한 정보이다. 이에 본 연구에 서는 핵밀도함수를 활용하여 유입량의 불확실성을 고려한 확률론적 저수량 예측 모형을 구축하고, 그 적용성과 활용성을 분석하였다. 확률론적 저 수량 예측 모형은 현재의 저수량을 기준으로 시간의 변화에 따른 저수량을 확률적으로 예측할 수 있다. 이를 통해 현재의 가뭄상황에서 향후 저수 량의 변화 양상을 파악하여 중장기적인 대응이 가능하고 특정시점의 목표 저수량을 달성하기 위한 용수 비축량을 산정할 수 있어 용수관리에 관한 의사결정을 위한 도구로 활용이 가능할 것으로 판단된다.