[논문]농업용(전작 및 답작용) 지하수 이용량 추정을 위한 회귀나무 모형의 적용

김규범; 황찬익

doi:10.9720/kseg.2019.4.417

농업용(전작 및 답작용) 지하수 이용량 추정을 위한 회귀나무 모형의 적용
Application of Regression Tree Model for the Estimation of Groundwater Use at the Agricultural (Dry-field Farming and Rice Farming) Purpose Wells 원문보기

지질공학 = The journal of engineering geology, v.29 no.4, 2019년, pp.417 - 425

김규범 (대전대학교 건설안전방재공학과) , 황찬익 (대전대학교 산학협력단)

초록
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농업용 지하수 이용은 국내 지하수 이용량의 51.8%를 차지하고 있어 정확한 이용량 산정은 지하수의 효율적 정책 추진을 위하여 중요하다. 본 연구에서는 370개 관정의 이용량 실측 자료를 토대로 회귀나무 모형을 적용한 농업용(전작 및 답작용) 관정의 지하수 이용량의 산정 기법을 개발하고자 하였다. 모델의 입력 변수는 우물의 심도, 토출관 구경, 양수능력 등 3개가 유의한 것으로 평가되었으며, 모델에서의 각 변수의 중요도는 우물의 심도가 75%, 토출관 구경이 17%, 양수능력이 8%로 나타났다. 회귀나무 모형에 의한 농업용(전작 및 답작용) 관정의 일 이용량은 실측 이용량과 매우 유사한 것으로 평가되었으며, 기존의 국토교통부에서 제시한 추정식에 비하여 실측 이용량에 보다 근사한 것으로 나타났다. 향후 추가적인 실측 표본 자료를 확보하여 본 방법을 보완, 적용한다면 지하수 이용량 통계의 신뢰도가 크게 향상될 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Agricultural groundwater use accounts for 51.8% of total groundwater use, so accurate estimation of groundwater use is important for efficient groundwater management. The purpose of this study is to develop a method for estimating the groundwater use of agricultural (rice farming and dry-field farming) wells using regression tree model based on the measured data of 370 wells. Three input variables of the model were evaluated as being significant: well depth, pipe diameter, and pump capacity, and the importance of each variable was 75% for well depth, 17% for pipe diameter, and 8% for pumping capacity. The daily usage of agricultural (rice farming and dry-field farming) wells by the regression tree model was estimated to be very similar to the actual usage, compared to the previous estimation method proposed by the Ministry of Construction and Transportation. In the future, it is expected that the reliability of the usage statistics will be improved if additional observed data is secured and this classification method is modified.

주제어

표/그림 (9)

표 Table 1. Average groundwater use measured by using three different methods at the agricultural purpose wells
표 Table 2. Statistics of the samples used for the model development of groundwater use at the agricultural purpose wells
그림 Fig.1. Regression tree model for agricultural (dry field farming and rice farming) groundwater use estimation.
그림 Fig.2. Representative elementary counts distribution for groundwater use estimation of agricultural purpose wells.
그림 Fig.3. Distribution of agricultural land-use type in Singok-ri, Galsan-myeon, Hongseong-gun.
표 Table 3. Comparison of groundwater use estimated by the MOCT (2013) method and this research
표 Table 4. Water quantity required rice farming from April 10 to May 30 in Singok-ri area
표 Table 5. Water quantity required for dry-field farming in Singok-ri area
표 Table 6. Statistics of irrigational groundwater usage estimated by using the regression tree model in the study area

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는, 현장에서 수개월간 실측된 월간 지하수 이용량 자료를 활용하여 전작 및 답작용 지하수 관정의 연간 이용량 추정 기법을 도출하고 실제 현장의 농업용수 수요량과의 비교 분석을 통하여 추정 기법의 적정성을 평가하고자 하였다.
이와 같은 입력 조건을 고려하였을 때 지하수 관정의 개발 이용 신고서상에 명시된 자료를 입력 인자로 고려하는 것이 가장 합리적인 것으로 보았다. 지하수 개발이용 신고서에는 시설의 위치, 관정의 제원(구경, 심도, 양수능력, 펌프 마력 등), 세부용도 등이 포함되어 있으므로 이들을 활용한 모델 개발 가능성을 검토하였다.
한편, 지하수를 농업용수로 사용하고 있는 지역인 홍성군 갈산면 신곡리에 대한 농업용수 수요량 추정 결과와 본 연구의 관정의 이용량 추정 결과를 비교하여 본 농업용 관정의 이용량 추정 방법의 적용성을 검토하였다. 본 지역은 분지 내에 저수지가 없으며 갈수기의 소하천 유량이 거의 없는 지역으로서 지하수 관정에 의하여 농업용수를 공급받고 있는 지역이다.

제안 방법

농업용(전작 및 답작용) 지하수 관정의 이용량 추정 모델 개발을 위하여 출력변수는 현장에서 측정된 일이용량, 입력 변수는 읍면동의 구분(지역 특성에 따른 농업 활동의 차이 가능성에 대한 접근), 상기 2개의 세부 용도(전작 및 답작용), 우물의 심도, 관정의 구경, 펌프 마력, 토출관 구경, 양수능력, 급수인수, 가구수 등을 대상으로 하였다. 이들 변수를 입력 변수에 포함 또는 제거하는 등 반복적인 과정을 거쳐 최적 모델을 도출하였다.
상기 표본에 대하여 환경부에서 기 제시한 이용량 추정 방법에 의한 추정량과 본 연구에 의한 모델의 추정값을 비교해보았다(Table 3). 공당 평균 이용량의 경우 실제 이용량은 9.
위에서 개발된 농업용(전작 및 답작용) 지하수 이용량은 370개의 표본을 이용하여 분석한 것으로서 추정 오차가 거의 변화하지 않는 최적의 표본 갯수인 대표요소갯수(Representative elementary count)를 검토해 보았다. 표본은 10개, 30개,50개, 100개, 150개, 200개, 250개, 300개 등을 임의로 추출하였으며, 총 10개의 표본에 대한 공당 이용량의 평균값을 도시해 보았다(Fig.
농업용(전작 및 답작용) 지하수 관정의 이용량 추정 모델 개발을 위하여 출력변수는 현장에서 측정된 일이용량, 입력 변수는 읍면동의 구분(지역 특성에 따른 농업 활동의 차이 가능성에 대한 접근), 상기 2개의 세부 용도(전작 및 답작용), 우물의 심도, 관정의 구경, 펌프 마력, 토출관 구경, 양수능력, 급수인수, 가구수 등을 대상으로 하였다. 이들 변수를 입력 변수에 포함 또는 제거하는 등 반복적인 과정을 거쳐 최적 모델을 도출하였다. 이 과정을 통하여 최종적으로 실제값과 예측값의 상관계수가 가장 크게 제시된 모델은 우물의 심도, 토출관 구경, 양수능력 등 3개를 입력변수로서 사용하는 것으로서,각 변수의 모델상의 중요도는 우물이 깊이가 약 75%, 토출관 구경이 약 17%, 양수능력이 약 8%를 차지하였다.
이상 회귀나무 분석법을 통하여 농업용(전작 및 답작용) 지하수 이용량의 추정을 위한 분류 기준을 도출하였다(Fig. 1). 수정된 p-value가 모든 분류에 대하여 0.
국토교통부에서는 2006년부터 2012년에 걸쳐 전국 32개 시군의 7,693개 관정을 대상으로 약 1년 간 지하수 이용량을 실측한 바 있으며, 충청남도 및 한국농어촌공사에서는 2016년부터 2018년까지 충청남도 지역내 362개 관정의 지하수 이용량을 실측한 바 있다. 지하수 이용량의 측정은 매월 동일에 현장을 방문하여 유량계, 시간계 또는 전력계를 조사하는 방식으로 수행되었는데, 조사항목은 월간 지하수 이용량, 급수인구, 급수가구, 관정구경, 관정심도, 토출관구경, 펌프 마력,양수능력, 가축사육두수, 가축사육종, 측정방법 등으로서, 지하수 개발이용 신고서에 포함된 항목이 포함되도록 하였다(Kim et al., 2019).
농업용수 수요량의 추정은 전작지와 답작지로 구분하여 관개용수에 필요한 수량을 산정하는 방식으로 이루어진다. 홍성군 갈산면 신곡리의 현장 답사를 통하여 실제 경작 지역과 품종을 조사하였으며, 각 품종의 생육기별 필요수량을 HOMWRS 프로그램을 활용하여 산정하였다(Korea Rural Community Corporation, 2017; Fig. 3). 연구지역은 전체 면적 2.

대상 데이터

3). 연구지역은 전체 면적 2.11 km2로서 전작지는 0.12 km², 답작지는 0.13 km²로서 이중 실제 경작되고 있는 답작지는 0.8 km²에 해당한다.
위에서 개발된 농업용(전작 및 답작용) 지하수 이용량은 370개의 표본을 이용하여 분석한 것으로서 추정 오차가 거의 변화하지 않는 최적의 표본 갯수인 대표요소갯수(Representative elementary count)를 검토해 보았다. 표본은 10개, 30개,50개, 100개, 150개, 200개, 250개, 300개 등을 임의로 추출하였으며, 총 10개의 표본에 대한 공당 이용량의 평균값을 도시해 보았다(Fig. 2). 그림에서 보는 바와 같이, 표본의 수가 약 150개를 넘어가게 되는 경우 표본에 상관없이 비슷한 공당 이용량이 산정됨을 알 수 있다.
이와 같은 특성을 고려할 때 시간계와 전력계에 의하여 조사된 이용량 자료는 오차가 큰 것으로 고려되어 본 연구의 분석 대상에서 제외하였다. 한편, 원예용과 축산용의 경우에는 재배 작물과 가축 두수 등이 이용량과 밀접한 연관성이 있어 이들 자료를 입력인자로 설정하여야 하나, 모델의 실제 적용 시 관정 시설과 연계된 재배 작물과 가축 두수 자료를 취득하는 것이 매우 어렵기 때문에 본 분석에서는 제외하였으며, 농업용으로 가장 많은 용도를 갖고 있는 전작 및 답작용관정의 이용량을 모델 개발 대상으로 설정하였다.

성능/효과

상기 표본에 대하여 환경부에서 기 제시한 이용량 추정 방법에 의한 추정량과 본 연구에 의한 모델의 추정값을 비교해보았다(Table 3). 공당 평균 이용량의 경우 실제 이용량은 9.53 m³/d인 반면에 환경부의 추정식에 의한 이용량은 6.92m³/d으로서 약 27%의 오차가 발생한 반면, 본 모델에 의한 추정 이용량은 9.57 m³/d으로서 0.4%의 오차에 불과한 것으로 평가되었다.
모델에 사용된 표본이 370개에 불과하나 각 분류의 p value가 모두 유의한 것으로 평가되었으며, 기존의 국토교통부에서 제시한 선형방정식에 의한 이용량 추정 결과보다 실측값에 보다 근사한 것으로 나타났다. 또한, 약 150개 이상의 관정이 분포하는 지역에 대한 농업용 지하수 이용 총량 추정 시 적용성이 높은 것으로 분석되었다. 향후 회귀나무 모형에 의한 이용량 추정 방법의 적용성을 보다 증대하기 위해서는 보다 많은 수의 실측 표본을 이용한 모델 보완도 필요할 것이다.
본 연구에서 제시된 회귀나무 모형에 의한 전작 및 답작용 지하수 관정의 이용량 추정 기법은 무작위 지역에 대한 표본 관정의 실측 자료를 기반으로 개발되었다는 점에서 기존 관개 시스템의 존재 유무와 상관없이 적용 가능한 추정 방법에 해당한다. 모델에 사용된 표본이 370개에 불과하나 각 분류의 p value가 모두 유의한 것으로 평가되었으며, 기존의 국토교통부에서 제시한 선형방정식에 의한 이용량 추정 결과보다 실측값에 보다 근사한 것으로 나타났다. 또한, 약 150개 이상의 관정이 분포하는 지역에 대한 농업용 지하수 이용 총량 추정 시 적용성이 높은 것으로 분석되었다.
/d에 해당한다. 본 지역 내에 개발된 농업용 관정은 총 26개소로서, 관정의 심도는 약 20~90 m, 양수능력은 약 25~120 m³/d, 토출관 구경은 25~60 mm로 설치되어 있으며 이들로부터 취수되는 이용량을 상기 회귀나무 모델로 산정한 결과 약 219.8m³/d로 추정되었다(Table 6).
상기 농업용 관정의 이용량 추정 결과는 봄철 일평균 농업용 필요수량 225 m^₃/d과 비교하여 거의 유사한 것으로 분석되었다. 이와 같은 결과는, 본 연구지역의 경우 지하수를 제외한 타 용수원이 거의 존재하지 않는다는 점과 농지 정리가 되어있지 않고 농업용수 공급 시스템이 제대로 갖추어지지 않았다는 점을 고려할 때 상시 물 부족이 발생하였을 것으로 추정할 수 있으며, 실제 상습 가뭄 지역으로 평가되는 지역에 해당한다.
이들 변수를 입력 변수에 포함 또는 제거하는 등 반복적인 과정을 거쳐 최적 모델을 도출하였다. 이 과정을 통하여 최종적으로 실제값과 예측값의 상관계수가 가장 크게 제시된 모델은 우물의 심도, 토출관 구경, 양수능력 등 3개를 입력변수로서 사용하는 것으로서,각 변수의 모델상의 중요도는 우물이 깊이가 약 75%, 토출관 구경이 약 17%, 양수능력이 약 8%를 차지하였다.
지하수 이용량 추정 모델을 구축하기 위한 모델의 입력인자 조건으로는 데이터 취득의 용이성, 대표성, 균질성, 정확성 등이 확보되어야 한다. 이와 같은 입력 조건을 고려하였을 때 지하수 관정의 개발 이용 신고서상에 명시된 자료를 입력 인자로 고려하는 것이 가장 합리적인 것으로 보았다. 지하수 개발이용 신고서에는 시설의 위치, 관정의 제원(구경, 심도, 양수능력, 펌프 마력 등), 세부용도 등이 포함되어 있으므로 이들을 활용한 모델 개발 가능성을 검토하였다.
그림에서 보는 바와 같이, 표본의 수가 약 150개를 넘어가게 되는 경우 표본에 상관없이 비슷한 공당 이용량이 산정됨을 알 수 있다. 즉, 상기에서 개발된 회귀나무 모델을 이용하여 행정구역별 지하수 이용량을 추정할 경우 표본의 수가 150개 정도를 초과하게 되면 이용량의 오차가 거의 발생되지 않아 유용함을 알 수 있다. 울릉군을 제외한 전국 79개 군 지역의 전작 및 답작용 관정의 평균 갯수는 1,202 및 3,110개 정도이며(MOCT, 2018), 군별 읍면의 수를 고려한다면 약 150개 이상의 관정이 위치하므로 읍면별 이용량 추정에 상기 모델의 적용이 가능할 것이다.
0 m³/일에 해당한다. 측정방법별로 이용량을 보면 유량계에 비하여 시간계나 전력계가 설치된 관정에서의 이용량이 훨씬 높게 산정되는 것으로 조사되었다(Table 1). 이와 같은 특성을 고려할 때 시간계와 전력계에 의하여 조사된 이용량 자료는 오차가 큰 것으로 고려되어 본 연구의 분석 대상에서 제외하였다.

후속연구

이들 이상값은 전체의 약 5%에 불과하고 일부 지나치게 높은 값을 포함하여 자료의 신뢰도가 낮을 수 있다는 점을 고려하여 모델 구축에 악영향을 초래할 것으로 보아 제외하였다. 물론, 보다 많은 표본에 의한 추가적인 분석이 수행된다면 이상값의 기여도에 대한 재평가도 가능할 것이나 본 연구에서는 다루지 않았다.
또한, 약 150개 이상의 관정이 분포하는 지역에 대한 농업용 지하수 이용 총량 추정 시 적용성이 높은 것으로 분석되었다. 향후 회귀나무 모형에 의한 이용량 추정 방법의 적용성을 보다 증대하기 위해서는 보다 많은 수의 실측 표본을 이용한 모델 보완도 필요할 것이다.

저자의 다른 논문 :

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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