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다차원척도법을 이용한 강변저류지 최적위치 선정에 관한 연구
Research of Decision for Optimal Locations of Washland Using Multi-Dimensional Scaling Method 원문보기

한국수자원학회 2011년도 학술발표회, 2011 May 19, 2011년, pp.395 - 400  

김도현 (상지엔지니어링 수자원부) ,  노희성 (인하대학교 토목공학과 수문생태학연구) ,  백천우 (한경대학교 공과대학 토목공학과) ,  안태진

초록
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강변저류지는 국내에서 천변저류지라는 이름으로 2000년 초반부터 관련 연구가 시작되었으며, 기존의 하천연안 저지대 및 홍수터를 활용하여 제방의 일부 구간에 취수부를 설치, 하천의 계획홍수를 초가하거나 일정수위 이상의 홍수가 발생할 때 초과하는 홍수량을 저류하여 하류의 첨두홍수를 저감시키는 소규모 수공구조물이다. 이러한 강변저류지는 off-line 형식으로 2차원적인 홍수량 분담을 통해 홍수량을 조절하여, 홍수조절효과가 확실하고 그 효과가 즉시 나타나는 특징이 있다. 또한 한 대상유역 내에 다수의 대상지역이 존재하게 된다. 하지만 이들 후 보지 전체에 강변저류지를 설치하는 것은 다수의 제약조건에 의해 불가능하며 대상유역의 어느 후보지에 강변저류지를 설치한다는 문제를 해결하기위해 기존에 수행되었던 연구들은 각각의 장단점이 있으며 이들 연구의 가장 큰 문제는 의사결정을 위해 사용되는 변수의 통합과정에서 발생될 수 있는 오류가 있다는 것이다. 본 연구에서는 다수의 기준과 변수에 의해 결정되어진 강변저류지의 설치 우선순위들을 다차원척도법(Multi-Dimensional Scaling)를 이용하여 최종적인 하나의 순위를 도출하는 것으로 기존에 수행되었던 연구결과의 장점을 포함하며, 보다 많은 변수를 고려할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구에서는 강변저류지 최적위치 선정을 위해 수행된 기존 연구결과들의 장점을 포함하며, 보다 많은 변수들을 고려하기 위한 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 기존의 연구에서 제안된 네 가지 기법을 이용하여 우선순위를 선정하고, 이들 네 가지 순위과 다차원척도법를 이용하여 최종적인 하나의 순위를 도출한다.
  • 본 연구에서는 강변저류지 최적위치 선정을 위해 수행된 기존 연구결과들의 장점을 포함하며, 보다 많은 변수들을 고려할 수 있는 새로운 기법을 제안하고자 한다. 최적위치를 결정하기 위해 기존에 수행된 연구결과를 고려하여, 네 가지 기법에 의해 결정된 순위에 다차원척도법(Multi-Dimensional Scaling, MDS)을 이용하여 최종적인 하나의 순위를 도출하여 향후 강변저류지의 설치시 후보지들을 선택할 때 적용할 수 있도록 기법을 제안하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
강변저류지란? 강변저류지는 국내에서 천변저류지라는 이름으로 2000년 초반부터 관련 연구가 시작되었으며, 기존의 하천연안 저지대 및 홍수터를 활용하여 제방의 일부 구간에 취수부를 설치, 하천의 계획홍수를 초가하거나 일정수위 이상의 홍수가 발생할 때 초과하는 홍수량을 저류하여 하류의 첨두홍수를 저감시키는 소규모 수공구조물이다. 이러한 강변저류지는 off-line 형식으로 2차원적인 홍수량 분담을 통해 홍수량을 조절하여, 홍수조절효과가 확실하고 그 효과가 즉시 나타나는 특징이 있다.
강변저류지의 특징은? 강변저류지는 국내에서 천변저류지라는 이름으로 2000년 초반부터 관련 연구가 시작되었으며, 기존의 하천연안 저지대 및 홍수터를 활용하여 제방의 일부 구간에 취수부를 설치, 하천의 계획홍수를 초가하거나 일정수위 이상의 홍수가 발생할 때 초과하는 홍수량을 저류하여 하류의 첨두홍수를 저감시키는 소규모 수공구조물이다. 이러한 강변저류지는 off-line 형식으로 2차원적인 홍수량 분담을 통해 홍수량을 조절하여, 홍수조절효과가 확실하고 그 효과가 즉시 나타나는 특징이 있다. 또한 한 대상유역 내에 다수의 대상지역이 존재하게 된다. 하지만 이들 후 보지 전체에 강변저류지를 설치하는 것은 다수의 제약조건에 의해 불가능하며 대상유역의 어느 후보지에 강변저류지를 설치한다는 문제를 해결하기위해 기존에 수행되었던 연구들은 각각의 장단점이 있으며 이들 연구의 가장 큰 문제는 의사결정을 위해 사용되는 변수의 통합과정에서 발생될 수 있는 오류가 있다는 것이다.
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