지형자료의 해상도와 공간보간기법에 따른 다차원 수리모형의 유출 특성 평가 An Assessment on the Hydraulic Characteristics of a Multi-dimensional Model in Response to Measurement Resolution and Spatial Interpolation Methods원문보기
수변공간 및 수자원에 대한 효율적 활용 요구가 증대됨에 따라 하천의 수리적인 특성을 보다 정밀하게 모의하고 이를 활용한 의사결정이 필요하다. EFDC 모형은 이러한 의사결정을 지원하기 위한 다차원 수리모형으로 3차원 정밀지형을 활용하여 수체의 수리적인 특성을 분석할 수 있다. 그러나 EFDC 모형의 입력자료로 활용되는 3차원 정밀지형의 경우, 측량간격과 지형보간기법에 의해 많은 영향을 받게 되며 3차원 정밀지형의 변화에 따라 대상 수체의 수리적인 특성이 영향을 받게 된다. 이에 본 연구에서는 다른 측량간격 및 지형보간기법에 따라 도출된 3차원 정밀지형이 EFDC 모형의 모의결과에 미치는 영향을 검토하였다. 연구 대상지역은 낙동강 금호강 유입구간이며, 검토 사상은 2006년 강우사상에 대한 수치모의를 수행하고, 면적-고도 곡선, 수위 및 유속의 모의결과를 비교 분석하였다. 분석결과, 동일한 측량 간격에서는 지형보간기법에 따른 면적고도곡선의 차이는 크지 않았으나, 측량 간격이 160m에서 모든 보간기법에서 차이가 발생하였고 측량간격이 80m 이상이 되면 하상단면의 변화가 발생하였다. 또한, 수위의 경우에 Kriging을 제외한 나머지 기법은 해상도에 따른 차이가 크지 않았고, Kriging은 160m 측량간격에서 다른 기법에 비해 차이가 크게 나타났다. 유속의 경우, 80m 측량간격이상에서 각 보간기법별 차이가 나타나기 시작했으며 160m 측량간격에서 Kriging은 다른 보간기법과 큰 차이를 보이는 것으로 나타났다.
수변공간 및 수자원에 대한 효율적 활용 요구가 증대됨에 따라 하천의 수리적인 특성을 보다 정밀하게 모의하고 이를 활용한 의사결정이 필요하다. EFDC 모형은 이러한 의사결정을 지원하기 위한 다차원 수리모형으로 3차원 정밀지형을 활용하여 수체의 수리적인 특성을 분석할 수 있다. 그러나 EFDC 모형의 입력자료로 활용되는 3차원 정밀지형의 경우, 측량간격과 지형보간기법에 의해 많은 영향을 받게 되며 3차원 정밀지형의 변화에 따라 대상 수체의 수리적인 특성이 영향을 받게 된다. 이에 본 연구에서는 다른 측량간격 및 지형보간기법에 따라 도출된 3차원 정밀지형이 EFDC 모형의 모의결과에 미치는 영향을 검토하였다. 연구 대상지역은 낙동강 금호강 유입구간이며, 검토 사상은 2006년 강우사상에 대한 수치모의를 수행하고, 면적-고도 곡선, 수위 및 유속의 모의결과를 비교 분석하였다. 분석결과, 동일한 측량 간격에서는 지형보간기법에 따른 면적고도곡선의 차이는 크지 않았으나, 측량 간격이 160m에서 모든 보간기법에서 차이가 발생하였고 측량간격이 80m 이상이 되면 하상단면의 변화가 발생하였다. 또한, 수위의 경우에 Kriging을 제외한 나머지 기법은 해상도에 따른 차이가 크지 않았고, Kriging은 160m 측량간격에서 다른 기법에 비해 차이가 크게 나타났다. 유속의 경우, 80m 측량간격이상에서 각 보간기법별 차이가 나타나기 시작했으며 160m 측량간격에서 Kriging은 다른 보간기법과 큰 차이를 보이는 것으로 나타났다.
Due to the increasing demand to utilize water fronts and water resource effectively, a multi-dimensional model that provides detailed hydraulic characteristics is required in order to improve the decision making process. An EFDC model is a kind of multi-dimension model, and it requires detailed 3D (...
Due to the increasing demand to utilize water fronts and water resource effectively, a multi-dimensional model that provides detailed hydraulic characteristics is required in order to improve the decision making process. An EFDC model is a kind of multi-dimension model, and it requires detailed 3D (3-dimensional) terrain in order to simulate the hydraulic characteristics of stream flow. In the case of 3D terrain creation, especially river reaches, measurement resolution and spatial interpolation methods affect the detailed 3D topography which uses input data for EFDC simulation. Such results make hydraulic characteristics to be varied. This study aims to examine EFDC simulation results depending on the 3D topographies derived by separate measurement resolution and spatial interpolation methods. The study area is at the confluence of the Nakdong and Kuemho Rivers and the event rain implemented was Typhoon Ewiniar in 2006. As a result, in the case of the area-elevation curve, the difference by means of the interpolation methods was significant when applying the same measurement resolution, except at 160m resolution. Furthermore, when the measurement resolution was 80m or above, the difference in a cross-section was occurred. Meanwhile, the water level changes between interpolation methods were insignificant by the measurement resolution except when the Kriging method was used for the 160m measurement data. Velocity changes emerged according to the interpolation methods when measurement resolution was 80m or above and the Kriging method resulted in a velocity that had a considerable gap in relation to the results from other methods at a measurement resolution of 160m.
Due to the increasing demand to utilize water fronts and water resource effectively, a multi-dimensional model that provides detailed hydraulic characteristics is required in order to improve the decision making process. An EFDC model is a kind of multi-dimension model, and it requires detailed 3D (3-dimensional) terrain in order to simulate the hydraulic characteristics of stream flow. In the case of 3D terrain creation, especially river reaches, measurement resolution and spatial interpolation methods affect the detailed 3D topography which uses input data for EFDC simulation. Such results make hydraulic characteristics to be varied. This study aims to examine EFDC simulation results depending on the 3D topographies derived by separate measurement resolution and spatial interpolation methods. The study area is at the confluence of the Nakdong and Kuemho Rivers and the event rain implemented was Typhoon Ewiniar in 2006. As a result, in the case of the area-elevation curve, the difference by means of the interpolation methods was significant when applying the same measurement resolution, except at 160m resolution. Furthermore, when the measurement resolution was 80m or above, the difference in a cross-section was occurred. Meanwhile, the water level changes between interpolation methods were insignificant by the measurement resolution except when the Kriging method was used for the 160m measurement data. Velocity changes emerged according to the interpolation methods when measurement resolution was 80m or above and the Kriging method resulted in a velocity that had a considerable gap in relation to the results from other methods at a measurement resolution of 160m.
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문제 정의
측량에서 얻어진 원시자료를 바탕으로 자체 프로그램을 통해 20m 간격으로 자료를 생성하였다. 본 연구에서는 20m 간격으로 가공된 지형자료를 원시자료로 가정하여 보간법에 따른 수리학적 특성을 분석하였고 지형자료 해상도에 따른 영향을 평가하기 위해 하천의 흐름방향에 따라 20m 간격으로 측량된 자료를 기설정한 해상도(40m, 80m, 160m 간격)에 맞도록 측량자료를 삭제하여 모의하였다. 한편 3차원 정밀지형 구축을 위한 공간보간기법에 따른 수치모의 결과의 영향을 분석하기 위해 Linear, Inverse Distance Weight(IDW), Kriging 기법을 적용하고 그 결과를 분석하였다.
경계별 분할 기법과 직교계산을 할 경우 종횡비를 수정하는 보간법이 포함되어 있고, 경계선에서 이동경계조건 기법이 적용되어 있어 만곡 또는 급축, 급확이 반복되는 형태의 하천이라도 직교성이 높은 격자망 작성이 가능하다. 본 연구에서는 Qmesh를 활용하여 종방향의 격자분할은 하천의 종방향 형상이 고려되도록 분할하였으며 횡방향의 격자분할은 유수의 흐름방향과 평행하게 분할하여 수치해석의 정확도 및 안정성을 높이고자 하였다. 횡단방향과 종단방향의 개수는 각각 20개와 420개로 분할하여 전체 7,524개의 격자로 구성하였다(그림 2).
본 연구에서는 측량간격 및 지형보간기법에 따라 생성된 물리적 3차원 정밀지형의 재현성을 평가하고 EFDC 모형에 적용하여 3차원 정밀지형 변화가 하도의 수리특성 분석에 미치는 영향을 분석하였다. 측량간격 및 보간기법에 따른 면적고도곡선을 산정한 결과, 동일한 측량 간격에서는 지형보간기법에 따른 면적고도곡선의 차이는 크지 않았으나, 측량 간격이 160m에서 모든 보간기법에서 차이가 발생하였다.
Li와 Heap(2011)은 약 50여편의 문헌 고찰을 통해 주로 활용되는 지형보간기법을 검토한 결과, Kriging(36회), IDW(16회), Linear(10회), IDS(14회) 등이 주로 활용되고 있는 것으로 보고하였다. 이에 본 연구에서는 지형보간을 위한 기법으로 Linear, IDW, Kriging를 선정하고 지형자료를 보간하였다.
이에 본 연구에서는 하도 내 흐름 모의에 있어서 지형정보의 해상도 및 지형자료의 보간기법이 다차원 모형의 모의결과의 재현성에 미치는 영향을 평가하고자 하였다. 이를 위하여 낙동강수계의 금호강 합류부의 평면 직교곡선격자망을 작성하고 측량 간격과 보간 기법에 따라 정밀 3차원 지형자료를 생산한 후 각 지형자료별 모의결과의 재현성을 검토하였다.
가설 설정
EFDC 모형을 이용하여 2006년 태풍 “에위니아” 호우사상을 대상으로 실제 관측 유입량에 대한 모형의 수리학적 재현성을 검토하였다. 모의기간은 2006년 7월17일부터 21일이며 초기 수위는 거리에 따라 선형적으로 분포한다고 가정하여 각 격자에 적용하였다. 조고(roughness height) 값은 0.
제안 방법
3차원 정밀지형은 EFDC 모형의 수리특성을 결정하는 지형매개변수로, 정밀지형 변화에 따른 모의결과를 화원수위표의 관측 수위와 비교하였다. 모의값과 실측값의 비교는 RMSE(Root Mean Square Error)와 Nash- sutcliffe효율계수(Nash-sutcliffe efficiency coefficient : NSEC)를 통해 수행하였다.
EFDC 모형을 이용하여 2006년 태풍 “에위니아” 호우사상을 대상으로 실제 관측 유입량에 대한 모형의 수리학적 재현성을 검토하였다.
지형자료의 보간기법이 3차원 정밀지형 생성에 미치는 영향을 분석하기 위해 20m 단위로 실측된 하상단면자료에서 임의의 등간격(40m, 80m, 160m)에 맞도록 실측단면을 제거하여 관측해상도가 낮은 자료를 생산하였다(그림 3). 각 자료별 보간기법에 따른 3차원 정밀지형의 차이는 유출량 모의지점인 화원수위표 지점으로 설정하였다. 그림 4는 화원수위표 지점의 3차원정밀지형 생성 결과로, 20m 관측 해상도의 경우에는 보간기법에 따른 유의미한 차이는 없는 것으로 분석되었으나 관측 해상도가 작아질수록 보간기법에 따른 차이가 증가하는 것으로 나타났으며 그 정도는 해상도가 가장 작은 160m의 경우가 가장 큰 것으로 나타났다.
측량방법은 기준점측량, 수준측량 그리고 음향측심기에 의한 지형측량이다. 기준점 및 수준측량은 GPS를 이용하였고, 제외지의 지형측량은 음향측심기를 이용하였다. 측량에서 얻어진 원시자료를 바탕으로 자체 프로그램을 통해 20m 간격으로 자료를 생성하였다.
실제 계산에 의해 구해진 반분산을 이용하여 이론 반분산을 추정하고 이를 이용하여 가중치를 산출한다. 반분산을 구하는 식은 다음과 같다.
이에 본 연구에서는 하도 내 흐름 모의에 있어서 지형정보의 해상도 및 지형자료의 보간기법이 다차원 모형의 모의결과의 재현성에 미치는 영향을 평가하고자 하였다. 이를 위하여 낙동강수계의 금호강 합류부의 평면 직교곡선격자망을 작성하고 측량 간격과 보간 기법에 따라 정밀 3차원 지형자료를 생산한 후 각 지형자료별 모의결과의 재현성을 검토하였다.
지형자료의 보간기법이 3차원 정밀지형 생성에 미치는 영향을 분석하기 위해 20m 단위로 실측된 하상단면자료에서 임의의 등간격(40m, 80m, 160m)에 맞도록 실측단면을 제거하여 관측해상도가 낮은 자료를 생산하였다(그림 3). 각 자료별 보간기법에 따른 3차원 정밀지형의 차이는 유출량 모의지점인 화원수위표 지점으로 설정하였다.
지형자료의 해상도와 공간보간기법에 따른 수치모의 결과를 검토하기 위해 지점별 표고 측량성과자료로 부터 측량간격과 지형 보간 기법에 따른 물리적 지형에 대한 구성격자망의 재현성과 수치모의결과에 대한 수리적 영향을 각각 면적고도곡선(Area-Elevation Curve)과 상ㆍ하류 수역의 연속성을 유지한 상태에서 2006년 기왕호우사상을 적용하여 관측지점(화원수위표)에 대한 수치모의를 수행하였다. 지형자료는 4대강살리기 사업과 관련하여 수행한 실시설계보고서(한국수자원공사, 2009a;한국수자원공사, 2009b) 자료를 채택하였다.
기준점 및 수준측량은 GPS를 이용하였고, 제외지의 지형측량은 음향측심기를 이용하였다. 측량에서 얻어진 원시자료를 바탕으로 자체 프로그램을 통해 20m 간격으로 자료를 생성하였다. 본 연구에서는 20m 간격으로 가공된 지형자료를 원시자료로 가정하여 보간법에 따른 수리학적 특성을 분석하였고 지형자료 해상도에 따른 영향을 평가하기 위해 하천의 흐름방향에 따라 20m 간격으로 측량된 자료를 기설정한 해상도(40m, 80m, 160m 간격)에 맞도록 측량자료를 삭제하여 모의하였다.
대상 데이터
본 연구의 대상지역은 낙동강 구간 중 금호강이 합류되기 전 유역으로 유역면적은 낙동강 유역의 49.89%인 11,667.22km2이며, 유로연장은 342.07km이다(그림 1). 금호강 합류점에서 낙동강의 유역 평균 폭은 34.
지형자료의 해상도와 공간보간기법에 따른 수치모의 결과를 검토하기 위해 지점별 표고 측량성과자료로 부터 측량간격과 지형 보간 기법에 따른 물리적 지형에 대한 구성격자망의 재현성과 수치모의결과에 대한 수리적 영향을 각각 면적고도곡선(Area-Elevation Curve)과 상ㆍ하류 수역의 연속성을 유지한 상태에서 2006년 기왕호우사상을 적용하여 관측지점(화원수위표)에 대한 수치모의를 수행하였다. 지형자료는 4대강살리기 사업과 관련하여 수행한 실시설계보고서(한국수자원공사, 2009a;한국수자원공사, 2009b) 자료를 채택하였다. 측량방법은 기준점측량, 수준측량 그리고 음향측심기에 의한 지형측량이다.
본 연구에서는 Qmesh를 활용하여 종방향의 격자분할은 하천의 종방향 형상이 고려되도록 분할하였으며 횡방향의 격자분할은 유수의 흐름방향과 평행하게 분할하여 수치해석의 정확도 및 안정성을 높이고자 하였다. 횡단방향과 종단방향의 개수는 각각 20개와 420개로 분할하여 전체 7,524개의 격자로 구성하였다(그림 2). 생성된 격자망의 직교성은 Akcelik 등(2001)이 제안한average deviation from orthoginality(ADO)와 maximum
데이터처리
3차원 정밀지형은 EFDC 모형의 수리특성을 결정하는 지형매개변수로, 정밀지형 변화에 따른 모의결과를 화원수위표의 관측 수위와 비교하였다. 모의값과 실측값의 비교는 RMSE(Root Mean Square Error)와 Nash- sutcliffe효율계수(Nash-sutcliffe efficiency coefficient : NSEC)를 통해 수행하였다. NSEC는 1에 근접할수록 정확성이 높은 것을 의미하며 산출 식은 식 (7)과 식(8)과 같다.
EFDC를 이용한 다차원 수리모의를 위해서는 3차원 정밀지형도가 필요하며 이를 위한 기초 자료로 대상구간의 평면 직교곡선격자망이 필요하다. 본 연구에서는 격자망을 작성하기 위하여 Qmesh(허영택 등, 2010)를 활용하였다. Qmesh는 하도의 격자작성을 위해 최적화된 프로그램으로, 절점에서의 직교성에 대해 편미분방정식을 유한차분형태로 이산화하여 최적의 직교상태를 구하는 형태이며 불규칙한 경계면을 가지는 영역에 대한 직교성을 높이기 위하여 경계선에서 선의 절점 이동조건, 수치적 안정성 확보를 위한 단계별 분할기법 및 내부경계조건이 적용되어 있다.
본 연구에서는 20m 간격으로 가공된 지형자료를 원시자료로 가정하여 보간법에 따른 수리학적 특성을 분석하였고 지형자료 해상도에 따른 영향을 평가하기 위해 하천의 흐름방향에 따라 20m 간격으로 측량된 자료를 기설정한 해상도(40m, 80m, 160m 간격)에 맞도록 측량자료를 삭제하여 모의하였다. 한편 3차원 정밀지형 구축을 위한 공간보간기법에 따른 수치모의 결과의 영향을 분석하기 위해 Linear, Inverse Distance Weight(IDW), Kriging 기법을 적용하고 그 결과를 분석하였다.
성능/효과
EFDC 모형을 통해 3차원 정밀지형 변화에 따른 수리특성을 분석한 결과, 수위의 경우에 Kriging 외 다른기법들은 해상도에 따른 차이가 크지 않았고, Kriging은 160m 측량간격에서 다른 기법에 비해 차이가 크게 나타남을 알 수 있었다. 유속의 경우, 20m와 40m 측량간격에서 보간기법별 차이는 크지 않았으나 80m 측량간격 이상에서는 각 보간기법별 차이가 나타나기 시작했으며 160m 측량간격에서 Kriging은 다른 보간기법과 큰 차이가 나타났다.
유속의 경우, 20m와 40m 측량간격에서 보간기법별 차이는 크지 않았으나 80m 측량간격 이상에서는 각 보간기법별 차이가 나타나기 시작했으며 160m 측량간격에서 Kriging은 다른 보간기법과 큰 차이가 나타났다. Linear, IDW 그리고 Kriging 모두 20m와 40m 측량간격에서 일관된 수리적 특성을나타내고 있어 다차원 모형 구동 시 40m 이하의 측량간격의 지형자료를 활용하는 것이 바람직할 것으로 판단되며 만일 측량간격이 80m 이상이 될 경우 Kriging은 신뢰도가 급격히 하락하므로 Kriging에 의한 지형보간은 지양하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.
각 자료별 보간기법에 따른 3차원 정밀지형의 차이는 유출량 모의지점인 화원수위표 지점으로 설정하였다. 그림 4는 화원수위표 지점의 3차원정밀지형 생성 결과로, 20m 관측 해상도의 경우에는 보간기법에 따른 유의미한 차이는 없는 것으로 분석되었으나 관측 해상도가 작아질수록 보간기법에 따른 차이가 증가하는 것으로 나타났으며 그 정도는 해상도가 가장 작은 160m의 경우가 가장 큰 것으로 나타났다. 또한 20m 해상도와 40m 해상도의 경우 최심하상고의차이는 크지 않은 것으로 나타났으나, 80m 이상이 되면 화원수위표 전ㆍ후 단면의 영향으로 인해 최심하상고가 증가하였고 좌안의 하상고는 상승되는 것으로 나타났다.
동일한 측량 해상도에서 보간기법에 따른 수위 모의 결과, 그림 7에서와 같이 80m 해상도까지 보간기법별차이는 크지 않았으나 160m 해상도에서는 Kriging에 의한 수위 모의결과가 다른 기법에 비해 오차가 급격히 상승하고 있음을 알 수 있다. 동일한 보간기법 활용 시에는 수위 분석 결과에서 Linear와 IDW는 해상도에 따른 차이가 크지 않은 것으로 나타났고 Kriging은 160m 해상도에서 오차가 비약적으로 상승하고 있는것으로 나타났다. 표 2는 해상도별 보간기법에 따른 RMSE를 산출한 결과로, 전 해상도에 걸쳐 Linear이 우수한 결과를 도출하고 있으며, Kriging은 해상도160m를 제외한 나머지 해상도에서 비교적 양호한 것으로 나타났다.
동일한 측량 해상도에서 보간기법에 따른 수위 모의 결과, 그림 7에서와 같이 80m 해상도까지 보간기법별차이는 크지 않았으나 160m 해상도에서는 Kriging에 의한 수위 모의결과가 다른 기법에 비해 오차가 급격히 상승하고 있음을 알 수 있다. 동일한 보간기법 활용 시에는 수위 분석 결과에서 Linear와 IDW는 해상도에 따른 차이가 크지 않은 것으로 나타났고 Kriging은 160m 해상도에서 오차가 비약적으로 상승하고 있는것으로 나타났다.
수위 결과와 달리 Linear에 의한 유속 모의 결과는해상도별 분산이 IDW에 의한 결과보다 크게 나타났으며, 해상도 160m를 제외한 나머지 해상도에서 Kriging에 의한 모의 값의 분산이 가장 작은 것으로 나타났다. 따라서 유속에 대한 실측값을 확보할 수 없어 모의값의 정확도를 평가가 불가능했지만, 다차원 수리모형을 이용하여 유속을 모의할 경우, 자료 해상도 80m 이상의 측량 해상도를 갖는 자료를 활용할 경우에 Kriging을활용한다면 해상도에 의한 차이는 크게 나타나지 않고 일관된 결과를 도출할 수 있을 것으로 판단된다. 다만, 자료해상도가 80m 이상이 되는 경우 Kriging에 의한 3차원 정밀지형을 다차원 수리모형에 활용할 경우, 신뢰도가 급격히 하락하므로 Kriging의 사용은 지양하는것이 바람직할 것으로 판단된다.
그림 4는 화원수위표 지점의 3차원정밀지형 생성 결과로, 20m 관측 해상도의 경우에는 보간기법에 따른 유의미한 차이는 없는 것으로 분석되었으나 관측 해상도가 작아질수록 보간기법에 따른 차이가 증가하는 것으로 나타났으며 그 정도는 해상도가 가장 작은 160m의 경우가 가장 큰 것으로 나타났다. 또한 20m 해상도와 40m 해상도의 경우 최심하상고의차이는 크지 않은 것으로 나타났으나, 80m 이상이 되면 화원수위표 전ㆍ후 단면의 영향으로 인해 최심하상고가 증가하였고 좌안의 하상고는 상승되는 것으로 나타났다. 그림 4는 본 연구에서 수치모의를 통해 수위 및 유속을 비교할 주요 지점으로 선택된 화원수위표 지점 단면을 각 보간기법별로 비교한 것이다.
IDW의 경우, 다른 보간법과 다르게 해상도 160m에서 RMSE가 가장 작게 산출되었다. 또한, 표 2의 해상도별 보간기법에 따른 Nash-Sutcliffe의 효율계수 산출 결과, RMSE 분석결과와 같이 Linear가 전 해상도에 걸쳐 가장 우수한 결과를 나타내고 있으며 Kriging은 해상도 160m를 제외한 나머지 해상도에서 양호한 결과를 보이고 있다. IDW의 경우, RMSE와 같이 160m 해상도에서 가장 우수한 효율계수를 나타내고 있다.
deviation from orthoginality(MDO)를 이용하였으며 ADO와 MDO는 0°일 때 최적이고 식은 (1)∼(3)과 같다. 분할된 직교곡선 격자망의 평가 결과는 표 1과 같으며 직교성은 ADO가 1보다 작기에 적절한 것으로 판단된다.
표 3은 20m 측량간격을 기준으로 측량간격별로 분석한 유속 상대오차분석(Relative Error, RE) 결과이다. 수위 결과와 달리 Linear에 의한 유속 모의 결과는해상도별 분산이 IDW에 의한 결과보다 크게 나타났으며, 해상도 160m를 제외한 나머지 해상도에서 Kriging에 의한 모의 값의 분산이 가장 작은 것으로 나타났다. 따라서 유속에 대한 실측값을 확보할 수 없어 모의값의 정확도를 평가가 불가능했지만, 다차원 수리모형을 이용하여 유속을 모의할 경우, 자료 해상도 80m 이상의 측량 해상도를 갖는 자료를 활용할 경우에 Kriging을활용한다면 해상도에 의한 차이는 크게 나타나지 않고 일관된 결과를 도출할 수 있을 것으로 판단된다.
EFDC 모형을 통해 3차원 정밀지형 변화에 따른 수리특성을 분석한 결과, 수위의 경우에 Kriging 외 다른기법들은 해상도에 따른 차이가 크지 않았고, Kriging은 160m 측량간격에서 다른 기법에 비해 차이가 크게 나타남을 알 수 있었다. 유속의 경우, 20m와 40m 측량간격에서 보간기법별 차이는 크지 않았으나 80m 측량간격 이상에서는 각 보간기법별 차이가 나타나기 시작했으며 160m 측량간격에서 Kriging은 다른 보간기법과 큰 차이가 나타났다. Linear, IDW 그리고 Kriging 모두 20m와 40m 측량간격에서 일관된 수리적 특성을나타내고 있어 다차원 모형 구동 시 40m 이하의 측량간격의 지형자료를 활용하는 것이 바람직할 것으로 판단되며 만일 측량간격이 80m 이상이 될 경우 Kriging은 신뢰도가 급격히 하락하므로 Kriging에 의한 지형보간은 지양하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.
이상과 같이 자료 해상도에 따른 보간기법별 수위 모의 결과로 볼 때, Linear이 가장 양호한 결과를 도출할수 있음을 알 수 있으며, 자료 해상도가 낮은 경우, Kriging의 사용은 지양해야 하고 Linear 혹은 IDW을사용하는 것이 바람직한 것으로 판단된다.
본 연구에서는 측량간격 및 지형보간기법에 따라 생성된 물리적 3차원 정밀지형의 재현성을 평가하고 EFDC 모형에 적용하여 3차원 정밀지형 변화가 하도의 수리특성 분석에 미치는 영향을 분석하였다. 측량간격 및 보간기법에 따른 면적고도곡선을 산정한 결과, 동일한 측량 간격에서는 지형보간기법에 따른 면적고도곡선의 차이는 크지 않았으나, 측량 간격이 160m에서 모든 보간기법에서 차이가 발생하였다. 20m와 40m 측량간격 자료는 보간기법에 따른 하천 단면 변화가 발생하지 않으나, 80m와 160m의 경우 하상단면의 변화가 발생하였다.
동일한 보간기법 활용 시에는 수위 분석 결과에서 Linear와 IDW는 해상도에 따른 차이가 크지 않은 것으로 나타났고 Kriging은 160m 해상도에서 오차가 비약적으로 상승하고 있는것으로 나타났다. 표 2는 해상도별 보간기법에 따른 RMSE를 산출한 결과로, 전 해상도에 걸쳐 Linear이 우수한 결과를 도출하고 있으며, Kriging은 해상도160m를 제외한 나머지 해상도에서 비교적 양호한 것으로 나타났다. IDW의 경우, 다른 보간법과 다르게 해상도 160m에서 RMSE가 가장 작게 산출되었다.
측량 해상도에 따른 보간기법별 유속 모의결과는 그림 8과 같다. 해상도별 보간기법에 따른 유속 모의 결과, 해상도 20m와 40m는 수위 분석결과와 유사하게 보간기법별 큰 차이는 없는 것으로 나타났으나, 해상도가 80m 이상이 되면 각 보간기법별 차이가 발생하는 것으로 나타났다. 특히 80m 해상도의 경우 Linear, IDW 그리고 Kriging간에 차이가 해상도 160m보다 크게 나타났으며, 해상도 160m에서는 Kriging에 의한 유속 모의 결과는 신뢰도가 급격히 저하되는 것을 알 수있다.
후속연구
향후 보다 다양한 보간기법과 측량간격 자료를 활용하여 3차원 정밀지형을 구축하고 그에 따른 다차원 모형의 모의결과에 미치는 영향을 정량적으로 분석할 필요가 있으며, 최적의 결과를 도출하기 위한 측량간격도출 알고리즘 개발 및 지형 재현성을 높일 수 있는 지형보간기법의 개발이 필요할 것으로 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
하천의 수리적인 특성을 보다 정밀하게 모의하고 이를 활용한 의사결정이 필요한 이유는 무엇인가?
수변공간 및 수자원에 대한 효율적 활용 요구가 증대됨에 따라 하천의 수리적인 특성을 보다 정밀하게 모의하고 이를 활용한 의사결정이 필요하다. EFDC 모형은 이러한 의사결정을 지원하기 위한 다차원 수리모형으로 3차원 정밀지형을 활용하여 수체의 수리적인 특성을 분석할 수 있다.
EFDC 모형은 어떤 역할을 하는가?
수변공간 및 수자원에 대한 효율적 활용 요구가 증대됨에 따라 하천의 수리적인 특성을 보다 정밀하게 모의하고 이를 활용한 의사결정이 필요하다. EFDC 모형은 이러한 의사결정을 지원하기 위한 다차원 수리모형으로 3차원 정밀지형을 활용하여 수체의 수리적인 특성을 분석할 수 있다. 그러나 EFDC 모형의 입력자료로 활용되는 3차원 정밀지형의 경우, 측량간격과 지형보간기법에 의해 많은 영향을 받게 되며 3차원 정밀지형의 변화에 따라 대상 수체의 수리적인 특성이 영향을 받게 된다.
지형정보의 해상도에 따른 수치모의 결과의 변화를 살펴봄으로써 모의과정에 있어서의 물리적 지형의 재현성 및 그에 따른 하도 수리특성 분석에 대한 영향을 정량적으로 평가할 필요성이 있는 이유는?
특히 하천구역 내에는 주수로와 홍수터가 존재하고 두 구간 사이에는 큰 표고차가 발생하는 등 지형의 급격한 변화가 존재하고 하도 내에 존재하는 하중도와 각종 수리구조물은 흐름에 큰 영향을 미치기에 수치모형을 활용한 모의에서는 이러한 특징들을 종합적으로 고려하여 지형정보를 구축해야만 한다. 그러나 수치모의에 필요한 지형자료를 모든 공간에 대해 취득하는 것은 현실적으로 불가능하므로, 하천의 표석을 따라 대표되는 지점에서 필요로 하는 횡단자료를 수집한 후 이를 미관측 지역까지 확장하여 사용하는 것이 일반적이다. 관측된 자료를 이용한 미관측 지점 값을 추정하는 과정에서는 보간기법이 사용되는데, 제한된 해상도를 가지는 원 자료로 부터 보간 과정을 통해 도출되는 지형자료의 정확도 및 해상도는 모의결과에 큰 영향을 미치게 된다. 따라서 지형정보의 해상도에 따른 수치모의 결과의 변화를 살펴봄으로써 모의과정에 있어서의 물리적 지형의 재현성 및 그에 따른 하도 수리특성 분석에 대한 영향을 정량적으로 평가할 필요성이 있다.
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