서울대학교 농업생명과학대학 조경·지역시스템공학부 강문성 교수팀이 저수지 수위로부터 유입량과 방류량을 추정하는 프레임워크를 개발하였으며, 저수지 물수지 부정정 문제를 전문가 지식과 수문 모델링 기술을 활용하여 해결하였다. 해당 연구 결과는 2022년 4월 수문·수자원 분야 세계 최고 권위 학술지인 Water Resources Research에 게재되었다.

국내에서 용이하게 취득할 수 있는 저수지 수위 자료로부터 유입량과 방류량을 예측하는 프레임워크를 개발하였으며, 이는 기존에 널리 활용되던 방법인 매개변수 지역화식 기반 예측 방법에 비해 높은 정확도를 나타낸다. 기본적으로 본 문제는 방정식의 수는 한 개 (저수지 물수지 식)이나 미지수의 수는 두 개 (유입량과 방류량)인 부정정 문제이다. 개발된 프레임워크에서는 저수지 운영에 관한 전문가 지식을 이용하여 부정정 방정식을 특정 구간에 대한 정정 방정식으로 변환하였으며, 이와 같이 부분적으로 확보된 유입량 자료를 수문모델링 기술과 연계하여 연속적인 유입량과 방류량 자료로 재구성함으로써 부정정 문제를 해결하였다. 

  
본 연구에서 개발한 저수지 수위 기반 유입량 및 방류량 예측 프레임워크는 실무에서 관행적으로 사용하던 매개변수 지역화식 기반 추정 방법을 대체하여 농업용 저수지 운영에 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 연구팀은 저수지 수위 이외에도 다른 실시간 관측 자료와 인공지능 기술, 빅데이터 처리기술, 그리고 수문모델링 기술 등을 연계하여 지역수자원의 물관리를 개선하기 위한 연구를 지속적으로 수행 중에 있다.

참고사진1: 저수지 수위와 전문가 지식을 이용한 유입량 및 방류량 예측 연구 흐름도

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참고사진2: 저수지 수위로부터 유입량과 방류량을 예측한 결과 예시

※ 붙임

• 논문 DOI: https://doi.org/10.1029/2020WR028183