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분포형 강우유출모형 (K-DRUM)

K-water Distributed Rainfall Runoff Model (K-DRUM)

1. 분포형 강우유출 모형의 연구동향

가. 분포형 모형의 배경, 일반적인 분류 및 특징

최근 강우-유출모형은 물리적 현상에 근거한 확정론적 모의모형과 물리적 성분으

로 설명할 수 없는 내용에 대해 통계적으로 접근하는 추계학적 모의모형 등이 계속

연구되고 있어 자연현상에 보다 더 가까운 결과를 기대할 수 있게 되었다. 홍수,

가뭄, 돌발적 오염 등의 감시와 통제를 위해 특정한 목적의 실시간 예측모형이 활

발히 연구되고 있으며, 지리정보시스템(GIS), 위성에 의한 원격탐사 등으로 공간적

으로 다양한 정보를 위치좌표와 연계해서 통일적으로 다룸으로서 수문 기초자료의

구축이 용이해지고 컴퓨터의 하드웨어 및 소프트웨어의 발달로 계산능력의 증가가

예상되므로 과거에는 계산하기 어려웠던 복잡한 수치계산을 할 수 있게 되면서 홍

수시뿐만 아니라 장기적인 계산을 요하는 수치해석에 이용할 수 있게 되었다. 또한

최근 도시화가 급격하게 진행되면서 불투수층이 증가하고 하천유량이 감소하는 등

유역에서의 복잡한 수문환경의 변화에 대응하기 위해서 전형적인 개념적 기반의 집

중형 수문모형들도 지금은 수자원 평가 및 홍수/가뭄 예측에 대부분 적합하지만, 보

다 많은 문제들을 해결하기 위해서는 좀 더 나은 분석도구가 필요하다는 것이 일반

적인 견해이다. 이와 같은 측면에서 분포형 모형이 인간 활동에 의한 영향들에 대

한 예측능력을 향상시켜 줄 수 있다는데 관심을 가질 필요가 있고 수자원의 관리도

구로서 세계적인 추세로서 분포형 모형을 활용하기위한 노력이 늘어나고 있으며 매

개변수 및 유역특성 인자의 공간적 변화까지도 고려하는 분포형모형의 사용이 앞으

로 빈번하리라 예상된다. 여기에 덧붙여서 최근 국지성 돌발홍수에 대응한 초단기

강우예측의 중요성으로 격자단위의 정량적인 공간분포형 레이더 강우의 수문학적인

활용에 있어서도 분포형 수문모형의 필요성은 더욱 더 증가할 것이다.

수문모형을 분류하는데 있어서 일정한 공식이 정해진 것은 아니지만 강수-유출

관계의 확정성을 전제로 자연현상을 수학적으로 모의하는 확정론적 모형

(deterministic model)과 실제의 수문사상에 관계없이 어떤 유역에서 실측된 수문시계

열의 확률-통계적인 거동을 재현시킴으로써 장래에 발생할 수문사상을 예측하는 추

계학적 모형(stochastic model)으로 구분한다. 또한, 물의 순환 과정 중 침투, 지표수

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유출, 지하수 유출 등과 같은 수문변수의 공간적인 변화를 고려하느냐에 따라 집중

형 모형(lumped model), 분포형 모형(distributed model)으로 분류하며, 수문학적 계산

시간의 고려방법에 따라 연속모형(continuous model)과 사상모형(event model)으로 구

분한다(Singh, 1995). 분포형 수문모형을 사용하는 주요 목적을 세 가지로 요약하자

면, 첫째, 실제 복잡한 유역에서의 유출과정 또는 물질의 수문순환과정을 잘 이해하

기 위해서이다. 두 번째, 어떤 유역의 토지이용형태 변화가 초래하는 영향과 효과를

사전에 예측하기 위해서이다. 세 번째, 신뢰성 있는 과거의 수문자료가 없거나 부족

한 유역의 유출계산을 위해서이다. 이러한 목적에 맞게 실제 적용분야는 넓을 것으

로 판단된다.

나. 분포형 모형의 국내외 연구동향

물리적인 기반의 분포형 수문모형에 대한 필요성과 그 개념은 Freeze와 Harlan

(1969)이 처음으로 제시한 바 있다. Freeze의 선구자적인 제안이 촉발되어 1976년에

유럽의 세 기관에서 SHE(the Systeme Hydrologique Europeen)의 개발을 시작하였으

며, 최근에는 컴퓨터 성능의 향상과 더불어 GIS의 발전 그리고 DEM의 획득과 사용

이 가능하게 됨으로서 분포형 모형의 연구는 더욱 가속화 되고 있다. 또한 하드웨

어의 그래픽 성능이 모형의 입력과 출력을 쉽게 가시화할 수 있게 되면서 1990년대

중반부터는 MIKE SHE (Refsgaard and Storm, 1996), WMS (Watershed Modeling

System, Brigham Young Univ. Engineering Computer Graphics Lab., 1996) 등과 같이

포괄적인 그래픽 사용자환경을 제공하는 시스템의 개발도 병행되고 있다.

최근 국내에서는 미 공병단 연구개발센터에서 개발된 물리적인 개념의 공간 분포

형 수문모형인 GSSHA 모형을 이용한 경안천 유역의 물순환해석 (장철희 등, 2005)

에 적용한 바 있으며, 이승종 등(2005)은 WEP 모형을 이용한 도림천유역의 물순환

을 모의한바 있고, 홍준범 등(2006)은 VfloTM 모형을 중랑천 유역의 유출모의에 적

용하여 물리기반의 분포형 수문모형의 정확성을 평가하였으며, 이창희 등(2006)은

비정형격자기반 도시침수해석모형을 개발하였다. 또한 건설기술연구원(2003)이 건강

한 물순환체계 구축을 위한 유역진단기법을 개발하기 위하여 국외의 분포형모형들

에 대한 비교평가를 실시하고 그 중 오픈소스 모형인 WEP 모형을 채택하여 활발한

연구를 진행하고 있다. 박진혁 등(2006)은 댐유역의 홍수예측을 위하여 GIS 기반의

분포형모형인 VfloTM 와 집중형 모형인 KOWACO 모형을 이용하여 용담댐 유역

(930km2)의 유출해석을 실시하였으며, 분포형 모형에 의한 수문곡선이 매개변수의

추가적 보정이 필요 없을 정도로 매개변수의 초기값이 수문곡선을 잘 모의하고 있

었다고 결론하였다. WEP 모형은 일본의 토목연구소, 과학기술진흥사업단, Jia 박사

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등이 공동으로 개발한 공개모형(Jia. Y., 1997)으로 1994년부터 1997년간 프로토타입

이 완성되었고, 그 후 치바현과 이바라키현 등에 적용하여 검증을 거치면서 지하수

해석, 지표수 추적계산, 침투시설, 조절지의 효과 계산, 농지의 계산 등의 기능을 추

가하면서 개량시켜왔으며, 현재 국내에서는 건설기술연구원이 WEP 모형을 채택하

여 전후처리 인터페이스를 개선하여 물순환 해석에 활용하는 연구를 진행 중에 있

다. 또한, 교토대 방재연구소 수자원연구센터의 Kojiri 교수에 의해 개발된

Hydro-BEAM(2006)은 하천을 중심으로 한 건전한 유역 수문 순환계를 목표로 종합

적인 유역관리를 수행할 수 있는 도구로서 유량, 물질의 동태, 생태환경을 평가하는

분포형 모형이다. 적용범위는 증발산, 적설, 유출, 지하수, 수온, 수질, 생태들 다방

면에 적용이 가능하고 여러 가지 모의가 가능한 유연성을 가지고 있다. 최근 유역

면적 8,240km2에 달하는 요도가와 유역내 일부분인 키즈가와 유역에 적용하여 댐조

작 및 방류규칙을 적용하여 수리를 고려한 모의를 수행하기도 하였다. Hydro-BEAM

은 뛰어난 모형이지만 모의 대상영역에 따른 격자 크기 결정, 광역해석에 대한 문

제, 불포화 침투모형의 간편화 등의 문제가 있어 현재도 문제점들을 개선해나가는

연구를 진행 중이다. 캐나다에서는 WATFLOOD를 이용한 수문해석이, 유럽국가에서

는 TOPMODEL과 SHE를 이용한 연구가 주로 이루어지고 있으며, 레이더강우를 연

계한 실시간 해석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다.

K-DRUM 개발과 관련된 선행 연구로는 2007년에 K-water에서 수행된 ‘레이더 및

강우수치예보 기반의 분포형 홍수분석모형 개발(1차년도)’가 있고, 2008년에 수행된

‘레이더 및 강우수치예보 기반의 분포형 홍수분석모형 개발(2차년도)’가 있다. 위 연

구에서는 자체개발의 분포형 모형 형식선정 및 내부모듈 개선과 남강댐 유역을 대

상으로 적용성 검토를 수행한 결과 양호한 모의결과를 나타내었다. 2009년에 수행

된 ‘레이더강우연계 분포형모형 안정화 및 통합GUI시스템 구축(1차년도)’ 연구는 초

기토양함수상태 자동보정기법과 MPI기법을 적용한 병렬화 코드 개발 및 적용을 목

적으로 수행하였다.

다. 최근 K-DRUM 개발 현황

최근(2012년)에 수행한 K-DRUM 관련 연구는 그림 1과 같이 K-DRUM 모형에 장

기유출 분석, 유사분석, 기초수질항목 분석, 상시 유출예측 기능을 추가 개발하고

실무 활용이 가능한 수준으로 사용자 편의기능(GUI)을 개발하였다.

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<그림 1> K-DRUM 개선 내용

2. 분포형 강우유출모형(K-DRUM)의 개요

가. 모형의 개요

유역내 수평 유출량산정 모듈로서 평면분포형의 격자형을, 연직분포형의 다층모형

을 이용해서 격자기반다층유출모형을 적용한다. 연직구조는 A～B층의 수평유출량은

하천으로 유입하고, C층은 하천유량에 영향을 미치지 않는 지하수층으로 가정하였

다. 본 모형의 특성으로서는 DEM을 이용하여 격자기반으로 지형정보를 수치화하고

GIS를 이용하여 위성영상을 통한 실제 토양 및 토지피복에 대한 매개변수들을 추출

하고, 실제와 근사한 하천 흐름도를 추출하여 운동역학적인 이론을 기반으로 물의

흐름을 수리학적으로 추적하는 것이다. 또한, 침투능 공극을 통한 흐름과정으로 산

정하고 레이더강우자료 등의 격자기반의 분포형강우를 입력할 수 있도록 설계되어

있다<그림 2>.

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<그림 2> K-DRUM 모형의 개요

본 모형은 단순화된 조건하에서 사용하기 적합한 해석해가 존재하여 검증이 용이

하고 넓은 범위의 조건하에서 적용성이 우수하며 강우-유출로 인한 지표흐름을 추

적하기 위하여 보편적으로 적용하고 있는 운동파 해석법(kinematic wave)을 이용하

였다(박진혁 등, 2008). 지표 흐름 및 A층(얕은면 흐름)은 중간유출을 고려한 운동파

법을 적용하였고, B층(지표하 흐름)과 C층(지하수 흐름)은 선형저류법을 적용하였

다. 강우발생시 토양내부로의 침투강도를 계산하기 위하여 Mein과 Larson(1971)이

제안한 Green-Ampt식을 이용하였다. 이모형은 격자기반의 분포형 수문모형으로서

모든 매개변수 산정을 지형도, 토지피복도, 토양도로부터 직접 GIS처리하여 일괄 입

력할 수 있도록 함으로써 매개변수 산정 과정에서 문제가 되는 경험적인 요인을 사

실상 제거하였다.

본 기본모듈에서의 입력자료는 ESRI ArcGIS의 ASCII format 형태의 수치고도모

델, 흐름방향도, 흐름누적도, 토지이용도, 토양도, 티센망도가 외부에서 처리하여 입

력되어야 한다. 또한, 강우자료는 시강우가 입력된다. 기타 매개변수는 현재 프로그

램 내에서 지정되도록 되어있으나, 이 부분에 대해서는 별도 제어파일을 입력받는

형식으로 설계되어야 할 것으로 검토되었다. 출력자료는 현재 모의전 지정된 위치

의 수문곡선이 출력되고, 기타 유출량, 유속, 유출심, 토양수분이 분포도 형태로 출

력되도록 구성되어 있다<그림 3>.

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<그림 3> 모형의 구성 (계산흐름도)

나. K-DRUM 모형의 차별화 기술

① 초기토양 함수상태 자동보정 기법

초기토양 조건 자동 보정 기법은 모형에서 적용된 토양 조건이 물리적으로 실제

의 기저유출을 재현하는 것에 기초하였다. 초기토양함수비를 산정하는 이유는 실제

의 기저유출량을 재현하여 강우유출 계산 초기에 정확한 기저유출량을 적용시킴으

로서 전체적인 유출모의의 정확도를 향상시키기 위해서이다. 각 격자에서 발생하는

기저유출량은 격자의 토양함수비가 완전포화상태에서 일정비율로 감소하게 되는 특

성을 가지고 있다. 만약 유역 전체에 불균등한 강우가 발생하면 유역내 토양의 함

수량은 불균등한 분포를 나타내지만, 강우가 종료한 후 약 3～5일 경과하면 토양내

부의 특성상 토양 함수비 감소는 유역의 지형특성 및 수문 특성에 따라 기저유출량

의 감소와 비슷하게 진행되게 된다<그림 4>.

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<그림 4> 초기토양함수 자동보정기법 Flowchart

이와 같이 사용자의 주관적 판단에 따른 매개변수 보정이 아닌 자동화된 매개변

수 설정으로 실무자들의 편의성을 고려하고, 소요시간(시행착오법 등) 단축 및 부정

확한 설정으로 인해 발생될 수 있는 문제점을 해결하는데 도움을 줄 수 있을 것이다.

② K-DRUM 모형 병렬화 처리기법

병렬화 처리기법이란 지역적으로 메모리를 따로 가지는 프로세스들이 데이터를 공

유하기 위해 데이터를 송신, 수신하여 통신하는 방식을 이용하여 작업할당 및 데이

터 분배 등으로 효율적 계산 기법으로 분포형 모형 및 기상모델링 등 광범위한 지

역을 대상으로 대용량 수치해석 시 효과적으로 활용 가능하다. 병렬화계산을 하는

이유는 물리적이고 복잡한 수치계산을 하는 분포형모형의 단점인 계산소요 문제를

해결하기 위하여, 영역분할을 통하여 대유역 적용시 계산시간을 획기적으로 단축할

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수 있다. 병렬화 계산을 위하여 필요한 구성요소는 병렬프로세서(클러스터기반)와

병렬화 코딩이 완료된 프로그램 필요하다. 분포형 모형에서는 유역모형에 비해 대

유역에 대한 계산에 필요한 계산기 자원이 매우 많이 필요하게 되고, 계산 수행시

간도 매우 길어지는 단점이 있다. 이러한 분포형 모형의 단점을 보완하기 위해서는

MPI(Massage Passing Interface)를 이용한 병렬화 기법을 적용하는 것이 유리하다.

본 모형에 적용한 병렬코드의 효율을 검토하기 위하여 남강댐 유역에 적용한 결

과 단일프로세서를 사용한 경우에 비해 25개의 프로세서를 사용한 경우가 약 3.2배

의 계산시간 단축효율을 나타내었다<그림 5>.

<그림 5> MPI 병렬화 기법 적용

③ 강우 공간분포 보간기법

유역 내 산재한 강우관측소의 점 강우량을 유역 유출모형의 입력 자료로 환산하

기 위해서 각 격자별 강우량으로 환산해야하는 과정을 거친다. 점 강우량의 유역

강우량 환산법은 크게 결정론적(Deterministic) 방법과 공간통계적(Geostatistical)인 방

법으로 구분되며, 결정론적 방법에는 Thiessen법, IDW (Inverse Distance Weighting)법

이 있으며 공간통계적인 방법에는 Spline보간, Kriging법 등이 있다.

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K-DRUM 모형 적용할 기법을 선정하기 위해서 Kriging, IDW, Thiessen의 공간분포

강우보간 기법을 남강댐 유역에 적용하였다. 적용결과 각각의 보간 기법별 유출량

결과를 보면 전체적으로 비슷한 형태의 결과를 나타내는 것을 알 수 있으며, 강우

관측소의 밀도가 적정수준 이상으로 분포되어 있을 경우에는 어떤 기법을 사용하더

라도 높은 정도의 공간 강우분포를 산정할 수 있음을 알 수 있었다. 결과적으로 다

양한 강우 자료에 대하여 간편하게 적용할 수 있고 공간 분포 계산 시간이 비교적

짧은 IDW 기법을 K-DRUM 모형에 적용하였다<그림 6>.

<그림 6> 강우량의 공간분포 기법 적용

3. 장기유출 모의기능 개발

가. 증발산 모의기능 개발 및 적용

기후변화로 인해 과거 수문특성을 고려하여 설계된 물 관리 정책은 변화된 특성

을 고려한 과학적인 물 관리정책수립으로의 방향전환을 필요로 하고 있으며, 이를

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위한 장기적인 유출정보가 절실히 요구되고 있다. 특히 우리나라와 같이 사계절의

변화가 뚜렷한 지역에서 장기간에 걸친 유출모형을 구축하기 위해서는 강수, 증발

산, 침투, 토양수분의 변화 등의 고려가 필요하다. 이 중 증발산은 수문순환 과정에

서 중요한 인자중의 하나이며, 에너지 순환으로 설명될 수 있는 증발산량의 순환은

수자원의 이용과 관리계획에 본질적인 요소이다. 이러한 요인들에 의해 국내실정에

적합한 장기 유출모의 모형의 개발이 시급한 실정이다.

본 모형에 적용한 격자별 증발산량 산정기법은 유역 내 관측소의 기후자료를 활

용하여 격자별로 보정 후 잠재증발산량 산출식에 의한 잠재증발산량 산출 후 실제

증발산량 산정을 위해 보정계수를 적용하는 절차를 따른다. 대표적인 기후자료는

최고기온, 최저기온, 이슬점 온도, 일조시간 풍속 등이 있으며 잠재증발산량 산출을

위해 적용한 식은 에너지 수지 및 공기동역학적 원리를 혼합․적용한 세계식량농업

기구(Food and Agriculture Organization)의 FAO-56 Penman-Monteith법을 이용하였다

<그림 7>.

<그림 7> 증발산 모의기법 적용

개발된 모듈의 유역 적용성 검토를 위해 남강댐 유역을 선정하여 증발산량을 산

출하였다. 평가 결과 위도에 따른 기온 감율을 적용하였기 때문에 고도에 따른 증

발산량의 분포는 잘 표현되는 반면, 식생분포를 고려하지 않아 저지대의 실제증발

산량에는 다소 오차가 있는 것으로 판단된다. 이는 추후 지속적인 개선을 통해 보완

할 필요가 있다. 산출된 증발산량의 결과를 진주 관측소의 대형증발계 증발량과 비

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교한 결과 값이 0.6663으로 비교적 양호하게 나타났으며 이를 통해 본 증발산 모

듈을 통해 산출된 잠재증발산량은 어느 정도 신뢰할 만한 수준임을 나타낸다.

증발산량 산정 기법을 적용하기 위한 기간은 태풍 ‘에위니아’가 내습한 2006년도

를 대상으로 하였다. 증발산 및 융․적설에 필요한 기상자료는 산청기상관측소의

일단위 자료를 이용하였고 관측유출량 대비 증발산을 고려한 경우와 고려하지 않은

경우의 계산유출량에 대한 분석을 위해 총 유출량 오차(VOE, Volume of Error), 제

곱근 평균제곱오차(RMSE, Root Mean Squared Error), 효율성 지수(NSE,

Nash-Sutcliffe Efficiency), 지속성 지수(PME, Persistence Model Efficiency) 기법으로

평가하였다. 평가 결과 총 유출량의 경우 증발산을 고려한 경우가 관측유출량 대비

100.9%로 매우 유사하게 분석되지만, 고려하지 않은 경우에는 133.5%로 과다하게

산정됨을 알 수 있다. 결과적으로 증발산량의 경우 유역 유출에 기여를 하지 않는

다고 가정하면 남강댐 유역에서는 증발산에 의한 강우손실량이 약 33%에 달하는

것을 알 수 있다. 증발산을 고려한 경우와 고려하지 않은 경우의 연간 시계열 유출

량은 증발산을 고려한 경우가 실제 유출량과 유사하게 나타났으며 결과적으로 증발

산량 산정모듈을 탑재한 K-DRUM 모형은 장기유출 분석에도 적용이 가능함을 보여

준다.

나. 융적설 모의기능 개발 및 적용

융설 및 적설에 의한 유출을 모의하기 위해서 과거부터 많은 융설 모형이 개발되

어 왔다. 개발된 모형들은 단순한 통계적 모형에서 복잡한 분포형 모형에 이르기까

지 그 형태가 다양하고, 모형의 형식에 따라 요구되는 입력자료도 다르다. 개념적

융설모형은 다음과 같은 3가지 형태로 구분되어진다. 첫 번째는 온도자료와 경험적

융설계수를 사용하는 모형, 두 번째는 열변환 관계를 표현하기 위해 지수를 사용하

는 모형, 세 번째는 에너지 수지를 고려하는 모형이다.

K-DRUM 모형에서 융․적설 모의 방법은 우선 기상관측소 관측기온을 토대로 모

든 격자에 고도에 따른 기온감률을 적용하여 격자별 대기온도를 산정하고, 강수에

대해 격자별 융․적설을 각각 판단하게 된다. 유역내 격자별 융․적설 산정에 대한

기본적 개념은 융․적설을 구분하는 기준온도에 따라 대기온도가 상대적으로 낮으

면 적설, 높으면 융설로 판단하는 간단한 구조로 표현 된다. K-DRUM 모형의 융․

적설 산정에 사용한 방법은 개념적 융설 모형으로 강수량, 대기온도, 기준온도 차이

를 고려한 방법이다<그림 8>.

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<그림 8> 융적설 모의기법

융․적설 모듈을 포함한 K-DRUM 모형의 유출량 신뢰성 평가를 위하여 봄철 융

설의 영향으로 판단되는 유출량이 타 댐 유역에 비해 상대적으로 뚜렷하게 나타나

는 한강수계의 광동댐 유역을 대상으로 선정하였다. 최근 4개년(2009～2012년)에 대

한 유입량 모의를 전년도 10월에서 다음해 4월까지로 설정하여 수행하였다. 융․적

설 모듈이 포함된 K-DRUM 모형을 사용하여 광동댐 유역의 최근 4개년에 대한 봄

철 댐 유입량 평가결과, K-DRUM 모형의 경우 각 평가항목에 따른 연차별 결과는

매우 좋음에서 충분함까지 다양하게 나타나고 있고, 3개년 평균값에 대한 결과는

매우 좋음으로 나타나고 있다. 모형의 성능수준 평가는 전체적으로 우수한 성능을

나타내고 있다고 판단된다<그림 9>.

<그림 9> 광동댐 유역 대상 융적설 적용

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유역내 적설분포 면적에 대한 비교연구를 위해 Terra의 MODIS 위성영상을 이용

한 충주댐 유역의 적설분포 추출결과 연구(홍우용 등, 2008)와 동일한 기간에 대해

K-DRUM 모형을 적용하고, 모의된 결과와 위성영상을 비교하였다. 적설면적 비교결

과 관측값과 다소 차이가 발생하기도 하지만 전반적으로 관측값에 유사한 경향이

나타나고 있음을 알 수 있다. 공간분포 양상을 비교한결과 적설의 공간분포 양상

역시 관측과 비교하여 정확히 일치하지 않지만, 부분적으로 유사한 형태가 나타나

고 있음을 알 수 있다<그림 10>.

<그림 10> 충주댐 유역 대상 적설면적 분포 비교

파키스탄 파트린트 유역을 대상으로 수행한 K-DRUM 모형의 유출량 모의 결과는

관측값에 비해 변동폭이 크게 나타나고 있으며 기간에 따라서는 유출량 차이가 약

300sec까지 나타나고 있다. 하지만 전체적인 경향은 유사하게 나타나고 있으며

향후 유역에 대한 보다 정확한 토양특성 정보와 강우관측소의 증설 및 고고도 특성

에 대한 검토를 통해 보다 정확도 높은 유출 모의가 가능할 것으로 기대할 수 있다

<그림 11>

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<그림 11> 파키스탄 파트린드 유역 융적설 모의

.

K-DRUM 모형에 적용한 융적설 모듈은 다양한 국내 유역에 대한 비교결과 융적

설을 적절하게 재현하고 있음을 알 수 있고 K-DRUM 모형의 융․적설 산정 기법을

추가적으로 다양한 물리적인 기법으로 개선하게 되면 향후 타 국내 유역에 적용하

기에 적절할 것으로 판단된다.

4. 유사 및 기초 수질항목 분석기능 개발

가. 유사 분석 기능

토양침식현상은 지형, 지질, 강우 등 복합적인 요인과 유역 특성의 공간분포 형태

에 따라 다양하게 발생되기 때문에 토양침식량을 산정하기 위한 회귀식 모형이나

집중형 토양침식 모형을 사용하기에는 다소 부족한 면이 있다. 회귀식 모형의 경우

수집된 자료들이 제한된 공간 및 시간에 대한 자료이므로 장기간 또는 적용범위를

벗어난 회귀식의 응용 결과에 상당한 불확실성이 내포되어있고(국립방재연구소,

1998), 집중형 모형의 경우 공간적으로 유역의 수문학적, 지형학적 이질성

(heterogeneity)을 반영하기에 부족하기 때문에 적용성에 한계가 있다. 따라서 강우-

유사-유출모의 및 결과에 대한 시·공간적 변동성을 분석하기 위해서는 분포형 수문

모형이 적절하다.

K-DRUM 모형의 유사모듈 개발을 위하여 유역의 토양침식과정을 보다 정확하게

물리적인 방법으로 해석할 수 있고, 토사 발생지역, 규모 및 기간에 따른 정량적 파

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악이 가능하며 실무 활용능력 극대화 할 수 있는 부분을 중점적으로 고려하여

EUROSEM 모형에서 적용된 기법을 선정하였다. 또한 물리적 특성의 유사거동을 반

영하기 위하여 단순화된 수리학적 접근 방법을 사용하였다<그림 12>.

<그림 12> 유사 분석기법

다만 토사의 종류에 따른 물리적 특성과 다양한 흐름 형태에 대한 고려는 적용되

지 않았기 때문에, 향후 관련 연구성과를 참고로 보다 상세한 유사거동을 모의할

수 있도록 추가적인 개선이 필요할 것으로 판단된다.

유역 유사량 산정기능의 재현성을 검토하기 위하여 용담댐과 충주댐을 대상으로

시험 적용하였다. 모의 결과 충주댐의 영춘지점의 경우 NSE는 0.94와 는 0.976의

값으로 매우 좋은 결과를 나타냈다. 이는 충주댐의 유역면적이 크고 단일호우사상

을 적용하였기 때문에 강우유출의 정확성이 높고 유사 발생량을 잘 재현한 것으로

판단된다. 반면 용담댐의 천천지점의 경우 상대적으로 유역면적이 작고 다중호우사

상을 적용하여 강우의 불확실성이 증가하며 모의 정확도가 다소 떨어지는 경향을

나타내었다. NES와 는 각각 0.427과 0.524의 상관성을 나타내었다. K-DRUM 모

형에 적용된 유사량 산정 기능에 대하여 국내 용담댐 유역과 충주댐 유역을 대상으

로 시험 적용한 결과 관측 유사량에 비해 계산 유사량이 다소 과소 산정되는 경향

이 있으나, 전반적인 형태는 관측과 유사하게 나타나고 있음을 알 수 있다. 유사량

모의는 유역의 다양한 토양 특성과 수리 특성에 민감하게 반응하고 관측 유사량에

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대한 정확도 역시 보완 될 필요가 있음을 고려하면, K-DRUM 모형의 유사량 산정

기능을 추가로 개선하고, 보다 다양한 유역을 대상으로 시험 적용하여 최적의 유사

량 산정 매개변수 선정이 필요할 것으로 판단된다.

나. 기초 수질항목 분석 기능

수질 항목들에 대한 알고리즘은 매우 복잡하고 항목 간의 연계 및 간섭이 심하며

시․공간적인 영향에 따라서도 오염물질의 분포가 다양하게 나타난다. 유역 내 공

간분포된 수질 예측은 매우 어려운 실정이며, 과거 관측 자료의 부재와 연구기간이

다소 제한적이기 때문에 K-DRUM의 수질 분석 기능에 대한 기본방정식을 새롭게

정립하기에는 많은 어려움이 있다. 따라서 기 개발된 유역 수질 분석모형(SWAT)의

기본방정식을 참고하여 수질 모듈을 적용 및 검토하였으며 수질을 평가하는 26개

항목 중 대표적인 TN(총 질소), TP(총 인), DO(용존산소), CBOD(탄소계 산소 요구

량), SS(부유사 농도)의 5가지 기초 수질항목을 우선적으로 고려하였다. 또한 기상자

료를 이용하여 각 층에 대한 토양 온도를 산정하고 토양 내 반응식을 적용하여 토

양 내 수질 항목 반응과 유출에 의한 격자 간 이송을 적용하였다<그림 13>.

<그림 13> 기초수질항목 분석기법

수질 분석 기능의 경우 일 단위 분석이 가능하며, 입력 자료 수집의 어려움과 알

고리즘의 적용에 다소 많은 시간이 소요됨에 따라식생, 조류, 하도 내에서의 반응

및 점오염원의 오염량 등은 현재 적용되어 있지 않으며, 추후 연구에서 순차적으로

진행할 예정이다.

기초 수질항목 산정기능의 재현성을 검토하기 위하여 보령댐 유역을 대상으로 시

험 적용하였으며, 보령 기상관측소의 기상자료를 사용하여 토양온도 및 수온을 산

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정하였다. 기초 수질항목의 모의결과 TN의 경우 의 값이 0.303으로 낮은 상관성

을 나타내며 전반적으로 과소추정이 되는 경향이 나타났다. 이는 식생(Plant)과 조류

(Algae)의 질소 반응이 유역 내 질소 순환계에 다소 많은 영향을 줄 수 있지만,

K-DRUM 모형에는 식생과 조류의 반응을 고려하지 않았으며, 초기 매개변수의 입

력 값에 대해서도 관측 자료의 불확실성으로 인해 적합하지 않았기 때문이라고 사

료된다. TP의 경우 대부분의 유역에서 농도가 낮은 값을 갖기 때문에 관측 값과 비

교할 때 유사한 경향을 나타내진 않았지만 RMSE가 0.023로 편차는 비교적 적

다고 사료된다. CBOD의 경우 유역 내 입력자료 중 유기탄소의 양과 유출되는 유사

량에 따라 민감도가 높게 나타났다. 모의된 결과는 는 0.355로 낮은 상관성을 보

이며 일부 구간에서 관측 값과 다른 경향을 나타냈지만, RMSE가 0.576으로

관측 값과 비슷한 범위의 분포를 나타냈다. 수체에서 DO는 수온과 강우에 밀접한

영향을 받는 항목으로써, 모의된 결과는 관측 값과 비교적 일치하는 결과를 나타내

었다. 전반적으로 8~15의 농도 분포를 나타냈으며, 는 0.343의 상관성을 보

였다. 부유물질의 농도 인 SS의 경우 유사와 밀접한 관련이 있는 인자로써 1.0~4.0

의 분포를 나타내었으며, 강우가 집중되는 여름철에 과다 추정되는 경향을 나

타내었다. RMSE는 1.252로 전반적으로 관측 값보다 다소 높은 값으로 모의되

었으며, 적절한 매개변수 보정이 요구된다. 현업 물관리 업무 및 관련 연구에 필요한

다양한 정보 제공을 위해서 전반적인 기초수질 항목의 지속적인 연구가 요구되며,

수질항목 추가 및 연계 반응식 등이 개선되어야 할 것이다.

5. 범용 사용자 편의기능(GUI) 개발

가. 개인 PC 기반 GUI

개인 PC 기반의 GUI 개발 방향은 물관리 실무자의 가시성 및 활용성을 극대화하

기 위하여 기존 활용 시스템을 분석하여 가능한 유사한 형태를 재현하도록 하였으

며, K-DRUM 모형의 특성을 반영할 수 있도록 공간분포 이미지 작성 및 시계열 동

영상 표현 기능을 추가 구성하였다. 특히 공사 DB 자료를 활용할 수 있는 DB 커넥

터 기능과 입․출력 정보의 비교 분석을 위한 그래프 및 시트 기능을 구현 하였다.

개인 PC 기반 GUI는 유출량, 유사량, 기초 수질항목 분석기능으로 댐 유역에 대한

지형 및 토양특성 자료와 공사의 기존 Tech DB 등에서 강우, 유사 및 수질 입력자

료를 구성하고 모형 실행 후 각 관측소의 관측자료와 결과자료를 비교 표출하는 시

스템으로 구성된다. K-DRUM모형의 수행 절차에 따라 DB 연계, 입력자료 및 출력

자료의 표출과 관련하여 필요한 모듈을 구분하면, 입력 지형자료 표출은 주로

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DotSpatial을 사용하여 GIS 기반으로 수행하고 1D 표출은 Graph와 Chart를 적용하고

2D 결과는 DotSpatial을 적용하며 3D 표출은 VTK를 적용하였다.

K-DRUM 모형의 공간 분포자료는 DotSpatial을 이용하여 GIS MAP에 시각화하여

표고도, 토심도, 경사도, 토양도, 토지이용도, 흐름방향도, 흐름방향도에 의한 하도,

수위관측소 위치도, 강우관측소 위치도를 표출한다. 격자 입력자료의 특성에 따라

참고자료를 검토하여 초기 ColorMap을 적용하여 출력하며, 레이어 속정정보를 이용

하여 변경 가능하다. 1D 결과자료는 GIS MAP에서 선택된 셀에 대한 모의결과를

그래프로 출력한다. 1D 결과자료 표출은 다수의 폼을 실행할 수 있으므로 격자별

모의결과 비교에 용이하다. 1D 결과자료 표출은 상단에 강우 그래프와 하단에 모의

결과 그래프로 구성한다. 모의결과 그래프는 결과자료 중 2가지 항목을 선택하여

출력하며, 모의결과 검토를 위해 관측자료가 존재하는 항목은 관측자료와 함께 출

력한다. 2D 결과자료 표출은 결과자료인 강우, 유량, 수위, 수질, 유사 항목의 자료

를 DEM에 표현한다. 시단위로 이루어진 자료는 애니매이션 기능을 통해 해당 정보

를 시간순서로 표현하여 자료의 흐름을 파악할 수 있도록 한다. 결과자료를 3D 형

식으로 표출하는 방식은 기본 DEM을 이용하여 3D Contoured를 생성하여 DEM

Surface 표면에 격자단위 유출량을 출력한다. 3D 결과자료 표출의 기본 레이어는

3D-MESH형태의 DEM Outline과 Contoured 3D로 구성되며 모의결과 유출량과 강우량

이 포함된다. 3D 결과자료 표출은 옵션을 설정하여 출력을 제어할 수 있다<그림 14>.

<그림 14> K-DRUM GUI 화면 구성

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나. 상시 유출 예측시스템

K-DRUM 모형과 기상예측시스템(K-PPM)을 연계하여 1일 4회 5일간의 예측 강우

정보를 활용하여 국내 16개 다목적댐에 대한 유출량 산정을 목표로 한다. K-DRUM

모형의 경우 초기토양함수상태 자동보정기법 및 공사 DB를 통한 입력자료 자동 구

성이 가능하기 때문에 사용자 간섭이 전혀 없는 상황에서도 시스템 자체적으로 반

복 유출량 산정이 가능하다. 특히 K-PPM 강우 예측정보가 격자단위 공간분포 형태

를 가지고 있어 격자기반의 유출모형과 연계를 통해 보다 국지성 강우에 대한 유출

예측이 가능하게 된다.

상시 유출 예측시스템은 K-PPM 서버, TECH DB, COSFIM 서버, K-DRUM 운영서

버(Nuribi 서버)로 구분되어 구성되어 있으며, 작업은 각각 예측강우 생성 및 전달,

입력자료 제공, 유출예측 및 결과 전달로 구분된다. 즉 K-PPM에서 1일 4회 5일간의

한반도 전역에 대한 격자단위 예측 강우정보를 생성하고 이를 K-DRUM 운영서버로

제공하고, COSFIM 서버에서는 DB에 접속하여 입력자료 일체를 구성하여 K-DRUM

운영서버로 전달하게 된다. 전달 받은 강우정보 및 입력자료 일체를 이용하여

K-DRUM 운영서버에서는 유출량 예측을 수행하게 된다. 이때 기준일자(현재시간)

기준으로 3일 이전의 자료는 검증 측면에서 활용하게 되고 이후 5일 예측정보를 활

용하여 유출예측을 수행하게 되어, 총 8일간의 유출량 산정결과가 생산된다. 생산된

유출량 산정 결과는 이미지로 변환되어 저장되며 16개 다목적 댐에 대한 이미지들

은 K-PPM 서버로 전송되고 최종적으로 기상정보 가시화 시스템을 통해 제공되게

된다.

상시유출 예측시스템은 국내 16개 다목적 댐에 대한 유출예측을 수행한다. 이를 위

해 사전에 댐 유역에 대한 입력자료 구축 및 스케줄러를 활용하여 자동 예측 수행 작

업을 설계한다. 상시 유출예측 시스템이 정상적으로 운영되고 있는지의 여부를 확인

하기 위하여 시스템 구축이 완료되기 이전에 발생한 태풍을 대상으로 재현성 검토를

수행하였다. 대상기간은 2012년 제 14호 태풍 덴빈(TEMBIN)이 한반도를 내습한 2012

년 8월 25일에서 9월 2일로 관측정보를 활용하는 선행 3일과 K-PPM 예측정보를 활

용하는 5일을 포함하여 총 8일간이다. 유출 예측 결과를 보면 기본적으로 K-DRUM은

강우의 정확도에 비례하여 유출량 예측정확도가 결정되기 때문에 K-PPM 예측 정확

도가 높은 댐 유역의 경우에는 실제 유출량과 유사한 정도로 예측이 되지만, 그렇지

않은 경우에는 과소 또는 과다 예측된 유출량이 산정되고 있음을 알 수 있다<그림

15>.

현재 상시유출 예측 결과(이미지 형태)는 K-water의 댐통합시스템에서 1일 4회 지속

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적으로 갱신되고 있으며, 댐 운영자들은 실시간으로 댐 유역별 유출량 예측 정보를

확인할 수 있다. 참고로 아래 그림은 최근(2013년 7월) 발생한 장마기간 소양강댐 유

역에 대한 상시유출예측 결과(강우량, 유출량, 댐 수위)를 캡처한 그림이다<그림 16>.

<그림 15> 상시유출예측 결과(‘12년 태풍 ‘덴빈’)

<그림 16> 상시유출예측 결과(‘13년 7월 장마 기간, 소양강댐유역)

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6. 결론 및 제언

K-DRUM 개발은 개념적기반의 집중형 강우-유출모형에서 상세한 강우-유출현상에

관한 물리적해석의 한계점을 개선하고, 수자원 미래기술 선도차원에서 강우 및 토

양 특성 정보와 이를 연계한 물리적기반의 분포형 모형을 자체개발 함으로서 댐 및

저수지 운영에 대한 보다 과학적이고 신뢰성 높은 의사결정 지원 정보를 제공하고

자 하는 목적으로 수행되었다. 이를 위하여 다년간에 걸쳐 자체개발한 분포형 강우

유출모형(K-DRUM)에 장기유출모의 기능, 유사분석 기능, 기초수질항목 분석기능,

상시 유출 예측기능 및 범용 사용자 편의환경을 개발하였다.

장기유출 부분에서는 국제적으로 공인된 FAO56 Penman-Monteith 기법을 적용하여

국내 남강댐 유역을 대상으로 시험 적용한 결과 적절한 것으로 판단되었다. 겨울철

강수의 적설상황 및 봄철 융설에 의한 유출발생을 고려하기 위하여 융․적설 모의

기능을 개발하였으며, 국내외 다양한 유역을 대상으로 유출량 평가, 적설분포 평가

등 시험적용 결과 우수한 성능을 확인할 수 있었다.

유사량 산정 부분에서는 다양한 유역 유사량 산정모형들의 특징을 분석하고

K-DRUM에 적합한 기법을 선정하였다. 유사량 산정기법은 EUROSEM 모형과

CDRMV3 모형과 같이 토양특성, 강우강도 및 유출 흐름에 의한 토사 발생이 물리

적으로 산정될 수 있도록 하였으며, 유역 전체의 유사량 발생 및 침․퇴적 양상이

공간분포 형태로 나타날 수 있도록 하였다. 용담댐과 충주댐 유역을 대상으로 시험

적용 결과 관측 유사량과 유사한 수준의 분석이 가능한 것을 확인할 수 있었다.

기초 수질항목 분석 부분에서는 SWAT 모형의 기술노트를 검토하여 기초 수질항

목 별 반응식을 적용하였으며, 수온 및 기타 항목들의 생산 및 이송 단계에서 다층

토양 분할 효과가 묘사 될 수 있도록 개선하였다. 보령댐을 대상으로 시험 적용한

결과 일부 수질 항목은 재현성이 낮게 나타나지만, 전체적으로 경향성은 잘 재현하

고 있음을 알 수 있었다.

상시유출예측 부분은 기상예측 시스템(K-PPM) 모형과 K-DRUM 모형을 연계하여

운영서버(Nuribi)에서 스케쥴러를 활용한 1일 4회 5일 유출예측이 상시 분석될 수

있도록 개발 및 구축 하였다. 국내 16개 다목적 댐 유역을 대상으로 구축 완료하였

으며, 2012년도에 발생한 태풍을 대상으로 시험 적용한 결과 예측 강우에 대해서

예측 유출량 및 저수지 예측 수위를 적절히 재현하였다. 특히 강우예측 정보의 정

확도에 따라 유출예측 정확도가 결정되고 있음을 알 수 있었다.

범용 사용자 편의기능(GUI)은 물관리 운영자들을 대상으로 다양한 의견을 수렴하

여 기존 운영모형의 기능과 형식을 최대한 반영할 수 있도록 하였으며, K-DRUM

모형의 특징인 다양한 공간분포 입․출력 정보의 가시화를 강화하였다. 개발된 GUI

는 공사 DB와 직접 연결되어 다양한 입력자료의 자동 생성, 분석 및 편집이 가능하

며 K-PPM 예측강우 정보의 활용 및 방류의사 결정에 따른 정보를 적용하여 저수지

모의운영이 가능하도록 구성 하였다.

기타 강우정보의 공간분포 기능 확장개발 및 16개 다목적 댐을 대상으로 신속한

구동 및 최적의 모의 정확도가 얻어 질 수 있도록 부분적 기능 개선을 완료하였다.

연구기간 내에 가능한 많은 기능을 추가 개발하고 적용성 검토 및 현업 활용능력

극대화 등 다양한 부분에 대해서 성공적 성과 확보를 위해 노력하였으나, 보다 다

양한 유역 및 상황에 대한 세밀한 적용성 검토를 통해 모의 능력의 극대화 부분은

향후 추가적으로 진행되어야 할 것으로 판단된다. 특히 현업 물관리 업무 및 관련

연구에 필요한 다양한 정보 제공을 위해 기능 추가 개발 등 지속적 관리와 개선이

필요할 것이다.

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