[논문]최적의 지하댐 입지 선정을 위한 효율적 평가 방법 개발

정진아; 박은규

doi:10.9719/eeg.2020.53.3.245

최적의 지하댐 입지 선정을 위한 효율적 평가 방법 개발
Development of an Efficient Method to Evaluate the Optimal Location of Groundwater Dam 원문보기

자원환경지질 = Economic and environmental geology, v.53 no.3, 2020년, pp.245 - 258

정진아 (경북대학교 지구시스템과학부) , 박은규 (경북대학교 지구시스템과학부)

초록
AI-Helper

본 연구에서는 다양한 지하댐 입지조건에 대한 수치 모사 결과에 인공신경망 기반 반응 표면법을 적용함으로써 지하댐 건설에 따른 지하수 저류 가능량을 객관적으로 비교 및 평가할 수 있는 예측 모델을 구축하였다. 입지조건으로 기반암 및 충적층의 수리전도도, 하도의 깊이, 하도의 지하수 유동 방향으로의 경사가 고려되었다. 다양한 시나리오를 이용한 몬테카를로 기반 수치 모사 결과를 종합한 결과, 암반층 수리전도도 및 하도의 깊이가 지하댐 저유 효율에 가장 큰 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었으며, 하도의 지하수 유동 방향으로의 경사도가 가장 미약한 영향력을 가지는 것을 확인할 수 있었다. 이와 같은 수치 모사 결과를 기반으로 설정된 입지조건과 이의 결과를 입력 및 출력으로 하는 인공신경망 기반 예측 모델을 구축하였다. 인공신경망 기반 예측 모델의 성능 평가 결과, 모델을 통해 예측된 저유량과 실제 수치 모사를 통해 산정된 저유량 간의 상관성이 0.9 이상의 높은 수치를 보임을 확인하였다. 따라서, 본 연구를 통해 개발된 비선형 예측 모델이 지하댐 개발 대상 지역에 대한 수치 모사 수행 없이 지하댐 건설에 따른 저유량을 즉각적으로 산정하는 데 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 개발된 예측 모델은 서로 다른 지역의 저유 가능량을 보다 객관적이고 효율적으로 비교하는데 이용될 수 있다. 따라서 개발된 모델은 국내 전 지역에 대하여 지하댐 개발 최적 입지를 선정하기 위한 효율적 도구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this study, a data-driven response surface method using the results acquired from the numerical simulation is developed to evaluate the potential storage capacity of groundwater due to the construction of a groundwater dam. The hydraulic conductivities of alluvium and basement rock, depth and slope of the channel are considered as the natural conditions of the location for groundwater dam construction. In particular, the probability models of the hydraulic conductivities and the various types of geometry of the channel are considered to ensure the reliability of the numerical simulation and the generality of the developed estimation model. As the results of multiple simulations, it can be seen that the hydraulic conductivity of basement rock and the depth of the channel greatly influence to the groundwater storage capacity. In contrast, the slope of the channel along the groundwater flow direction shows a relatively lower impact on the storage capacity. Based on the considered natural conditions and the corresponding numerical simulation results, the storage capacity estimation model is developed applying an artificial neural network as the nonlinear regression model for training. The developed estimation model shows a high correlation coefficient (>0.9) between the simulated and the estimated storage amount. This result indicates the superiority of the developed model in evaluating the storage capacity of the potential location for groundwater dam construction without the numerical simulation. Therefore, a more objective and efficient comparison for the storage capacity between the different potential locations can be possibly made based on the developed estimation model. In line with this, the proposed method can be an effective tool to assess the optimal location of groundwater dam construction across Korea.

주제어

표/그림 (15)

그림 Fig. 1. Schematic diagram of the applied methods in this study.
그림 Fig. 2. The basic network structure of the applied artificial neural network in this study.
그림 Fig. 3. An example of the 3-dimensional conceptual model for groundwater flow simulation to evaluate the capacity of groundwater storage after construction of groundwater dam.
그림 Fig. 4. The size of the domain and the hydraulic boundary condition applied for groundwater flow simulation.
그림 Fig. 5. Probability distribution of hydraulic conductivities (logarithmic scale) of (a) alluvium and (b) basement rock applied to Monte-Carlo based numerical simulation.
그림 Fig. 6. Conceptual diagram of the geometry of the channel applied in this study.
그림 Fig. 7. Process for evaluating the capacity of groundwater storage after the construction of groundwater dam.
그림 Fig. 8. The variation trend of groundwater storage with respect to the hydraulic conductivities of alluvium and basement rock in case of 10m depth of the channel and 5% of channel slope.
그림 Fig. 9. The shape of the developed response surface according to the hydraulic conductivities of alluvium and basement rock in cases that the evaluated amount of groundwater storage is (a) 0 m³ and (b) 1,000 m³.
표 Table 1. The estimated weight coefficients (θ) of the developed response surface to evaluate the groundwater storage according to the hydraulic conductivities of alluvium and basement rock
그림 Fig. 10. The variational trend of groundwater storage according to the hydraulic conductivities of alluvium and basement rock in all the combinations of channel slope (2.5%, 5%, 7.5%, and 10%) and depth of the channel (5m, 10m, and 15m).
그림 Fig. 11. The variational change of groundwater storage according to depth of the channel.
그림 Fig. 12. The variational change of groundwater storage according to slope of the channel.
표 Table 2. The estimated weight coefficients (θ) of the developed response surface to evaluate the groundwater storage according to the hydraulic conductivities of alluvium and basement rock, depth and slope of the channel
그림 Fig. 13. Comparison between the simulated groundwater storage and the estimated groundwater storage using (a) linear response surface and (b) non-linear response surface.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	계절 및 지역적 특성이 강한 국내 강우 특성에 따라 무엇의 필요성이 대두되고 있는가?	계절 및 지역적 특성이 강한 국내 강우 특성에 따른 용수공급의 어려움과 최근 기후변화로 인해 발생하는 장기간 가뭄 등에 대비한 적극적 대처 방안으로 안정적이며 친환경적인 수자원 확보시설의 필요성이 대두되고 있다. 특히, 안정적 수자원확보가 어려운 도서 및 해안지역, 가뭄 등에 취약하여 비상시를 대비한 수자원확보 불가피 지역, 지하수 수량 및 수질이 불안정한 지역, 하천수 및 호소수 접근성이 양호하지 못한 지역에서의 수자원확보 및 시설 구축이 필요한 상황이다.
	계층분석과정은 어떤 과정인가?	계층분석은 다수의 목적, 고려항목, 및 의사결정 주체자 등이 연계된 복잡한 의사결정을 위해 널리 이용되는 기술이다. 이는 각 상위 계층 항목에 대한 하위 계층 후보들에 대한 평가 인자들의 중요도를 전문가의 주관적 평가 혹은 설문조사를 통해 얻은 항목별 점수로 선형조합한 후, 비교 및 분석을 통해 최하위 계층 중 특정 후보를 최종안으로 선택하는 과정이다. 계층분석과정은 주관적인 평가 요인을 통한 의사 결정기법으로 정량적 모델에 기초하기보다는 직관 및 전문가의 전문성을 바탕으로 비교적 단순한 논리를 통해 최적 입지를 선정하기 때문에 적용이 간편하며, 지리정보시스템(GIS)와 결합하여 광역적 지역에서 적지선정에 활용할 수 있다는 장점이 있어 널리 적용되고 있다.
	계층분석과정의 특징은?	이는 각 상위 계층 항목에 대한 하위 계층 후보들에 대한 평가 인자들의 중요도를 전문가의 주관적 평가 혹은 설문조사를 통해 얻은 항목별 점수로 선형조합한 후, 비교 및 분석을 통해 최하위 계층 중 특정 후보를 최종안으로 선택하는 과정이다. 계층분석과정은 주관적인 평가 요인을 통한 의사 결정기법으로 정량적 모델에 기초하기보다는 직관 및 전문가의 전문성을 바탕으로 비교적 단순한 논리를 통해 최적 입지를 선정하기 때문에 적용이 간편하며, 지리정보시스템(GIS)와 결합하여 광역적 지역에서 적지선정에 활용할 수 있다는 장점이 있어 널리 적용되고 있다. 계층분석과정을 이용한 국내 연구로, 이상일 및 김병찬 (2003)이 대표적이다.

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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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