빅데이터 기법을 이용한 농업용저수지 용수공급 취약성 평가 = Vulnerability Assessment of Agricultural Reservoir Water Supply Capacity Using Big Data Technology

국문 초록 (Abstract)

농업용저수지는 최근 빈번해지는 가뭄에 더욱 취약해지고 있다. 이의 취약성을 개선하고 운영의 효율을 높이기 위해서는 수위 및 유량 관련 자료의 확보와 분석이 우선되어야 할 것이다. 4차 산업혁명은 여러 분야에서 다양한 가능성을 제시하고 있으며, 이 중 빅데이터 분야는 방대한 자료를 바탕으로 자료의 한계로 인하여 제한적이었던 여러 분야에 적용되고 있다. 현재 농업용저수지와 수로를 관리하기 위하여 약 1,600 여개의 농업용저수지와 약 2,000 여개의 수로에서 수위와 유량을 측정하고 있고, 전국 17,000 여개의 농업용저수지의 제원자료를 데이터베이스로 관리하고 있다. 또한 설치된 수위측정지점으로부터 매일 52만 여개 이상의 수위자료가 데이터베이스에 축적되고 있으나 이와 같은 자료가 농업용저수지의 취약성 평가나 농업용수 운영 특성 분석에 활용된 경우는 거의 없는 실정이다. 본 연구에서는 현재 수집 가능한 모든 계측자료(빅데이터)와 농업수리시설관련 자료를 이용하여 가뭄에 대비한 농업용 저수지의 용수공급 취약성을 평가하고자 한다. 빅데이터를 사용하기 위한 분석 툴로는 데이터 마이닝 기법의 하나인 인공신경망을 사용하고자 하였으며, 기계 학습을 위해 전국에 있는 농업용 저수지의 용수공급 취약성 확률, 해당 지역 기상 자료, 유역 특성 자료, 수위자료, 농업 가뭄 자료 등 접근 가능한 관련 자료를 입력자료로 활용하고자 한다. 학습 결과로는 저수지별 용수공급 취약성 확률의 안전 범위를 제시하고자 하였다. 이를 통해 특정 저수지의 현재 시점 용수공급 취약성 확률이 실제로 안전한 범위 내에 들어가는지 판단할 수 있을 것이며, 이는 가뭄에 대비한 농업용 저수지 운영에 참고할 수 있을 것으로 사료된다.