수자원 분야 기술 SW 개발의 트렌드와 시사점 - 미(美) Mississippi, Utah 방문 사례를 중심으로 -

수자원 분야 기술 SW 개발의 트렌드와 시사점

- 美 Mississippi, Utah 방문 사례를 중심으로 -

1. 들어가며

인공지능과 SW가 대세라고 한다. 굳이 인공 지능이나 로봇기술이 주도한다는 4차 산업혁명 (Industry 4.0)을 상세하게 거론하지 않는다고 해 도 1960년대 말과 70년대 초에 시작된 기계적 의미 의 자동화와 인터넷으로 대표되는 정보화를 넘어선 세상이 급격히 나타나 눈앞에 펼쳐지고 있는 모습을 우리는 지켜보고 있다. 이들을 뒷받침하는 최적화 의 개념이나 데이터 마이닝은 사실 이미 20세기에 발전된 이론적 개념이지만 구글 딥마인드의 알파고 에서 보았듯 HW의 발전에 발맞추어 구현되는 SW

의 성장이 눈부시다. 물산업 또한 점차 개별적 사업 개념에서 규모의 경제로 나아가고 있으며, ICT 기반 의 스마트화는 당연한 것으로 여겨진다¹⁾. 게다가 물 산업은 과거 상하수도 및 유관 장치산업분야로 여겨 졌으나 이제는 수자원의 확보 관점까지로 확장 개념

2) 으로 진화하였고(World Bank, 2009), 이에 따라 선진 연구기관 등에서는 물산업의 핵심성장시장으 로 스마트 SW, 홍수로부터의 안전 등을 선정하기도 하였다³⁾.

이수·치수 및 환경관리를 아우르는 수자원 분야 는 물순환 체계라는 거시적 관점에서 출발하여 필연 적으로 기상학, 수문·수리학, 지질학, 그리고 경제 학 등 다학제적 접근과 연계가 필요하다⁴⁾. 오랜기간 동안 동분야에서는 주요한 자연현상에 대한 메커니 즘을 규명하기 위한 실험, 현장관측 등에 중점을 둔 수행되었고, 이를 통해 구축된 자료를 바탕으로 경 험식 또는 물리적인 현상을 수학적으로 표현한 모델 등이 개발되었다. 이들은 SW화되어 시간에 따라 발 전하는 컴퓨팅 환경을 기반으로 지속적인 발전을 이 루었다. 근자에 이르러 컴퓨터에 의한 공학적 문제 의 해결은 매우 자연스럽고 당연한 방식으로 여겨지 고 있고, 반면에 이를 위한 이론 전개나 수학적 접근 은 정체되어 - 예컨대, 소위 21세기 7대 수학의 난 제중 하나로 알려진 “운동량 방정식의 이론적 존재

류 태 상

한국수자원공사 미래기술본부장 ryuts@kwater.or.kr

김 성 훈

한국수자원공사 소프트웨어설계처 책임위원 sunghoonkim@kwater.or.kr

1) 물산업내 SW의 비중은 ‘12년 18%에서 ‘20년에는 44%로 확대예상, [출처] Frost & Sullivan (2012)

2) 물산업규모 : 5,578억$(‘13) → 8,650억$(’25), 수자원개발사업 : 236억$(‘13), [출처] Media Analytics Ltd, Global water market(2013)

3) HTechO, Tapping the Potential: A Fresh Vision for UK Water Technology UKWRIP (2014)

4) 김성훈 등, “수자원분야 방재기술:수문해석의 불확실성 해소방안”, 국토연구원 (2016)

증명”⁵⁾은 아무도 못해내고 있지만 우리는 이를 이용 한 수많은 유체해석 문제를 비교적 쉽게 다루고 있 다 - 타분야에 비해서 수공학이나 수자원 분야의 SW의 발전이 더딘 것 같아 보이기도 한다. 하지만, 공간정보자료 및 측량·계측 기술의 발달, CPU와 GPU 연계 등 HW기술의 발달, 그리고 서비스의 형 태로 HW·SW⁶⁾를 사용하는 클라우드의 대중화 등 은 오히려 우리에게 빠른 SW환경변화에 대한 적응 을 요구하고 있다고 하겠다.

본 고는 필자들이 금년 8월 미국 미시시피주 및 유타주에서의 공무출장기간 중 다수의 기관들을 방 문하는 동안에 수자원 분야의 SW의 개발·관리 및 활용 등에 대해 획득한 자료와 경험을 바탕으로 이 들을 일부 소개함과 동시에 우리의 현주소를 돌아보 고 앞으로 나아가야할 방향에 대한 논의 의제를 제 시하고자 작성되었다.

2. 기관별 방문 성과

(1) 미시시피大 NCCHE(National Center for Computational Hydroscience and Engineering)

국 내 에 는 한 때 공 개 모 형 으 로 도 입 되 었 던 CCHE2D모형으로 잘 알려진 NCCHE는 1983년 미 시시피 대학교(University of Mississippi) 부설연 구소로 설립되어 수리모형 SW의 개발과 함께 홍 수조절, 유사이송 등 관련된 기초특성 및 영향평 가 분석 등을 포함하는 다양한 업무를 수행해왔 다. 운영을 위한 제원조달 부분에서는 국가기관인

미농무부(USDA)로부터 펀드지원을 받고 있어 이 에 따른 피감기관의 형태가 되기도 하지만, 실무적 으로 동지역내 농무부 산하기관인 NSL(National Sedimentation Laboratory)과 매우 긴밀한 협력 관계를 맺고 있다. 2010년 설립자인 Sam Wang 박사의 은퇴이후에 스위스 로잔공대(EPFL: Swiss Federal Institute of Technology in Lausanne) 출신으로 IHAR 부회장을 역임한 바 있는 Mustafa Altinakar 교수가 현재 책임자이며 유체역학 및 하 천 수리학의 전문가로 다수의 한국 방문 및 네트워 크(건기연, 충남대국제수자원연구소 등)를 가진 인 물이다. NCCHE는 현재는 박사과정 6명을 포함한 총 17명으로 구성되어 SW개발이 한창이던 시기에 비해서는 규모가 축소되었다고는 하나, 30년 이상 의 수리모형 SW개발 역사와 이에 걸맞는 노하우를 보유하고 있어 여전히 미공병단(USACE), 미국토 안보부(DHS), 연방재난관리청(FEMA) 및 여러 주 정부의 프로젝트들을 수행하고 있다. 참고로 기존 의 설치형 SW로 개발되었던 CCHE 모형들⁷⁾은 최근 유료화 되어 라이센스를 구매한 후 사용이 가능한 데, NCCHE측에서 ‘16년 8월 현재기준으로 미국내 사용자 665명, 전세계 사용자는 3,300여명(한국 포 함)이라고 밝혔다.

현재 NCCHE에서 지속적으로 진행중인 주요 프 로젝트의 하나로 DHS(FEMA)와 USACE에서 발 주한 GIS기반의 2D 홍수범람분석 및 의사결정지 원이 통합된 SW 패키지인 DSS-WISE (Decision Support System for Water Infrastructure Security) 개발 및 운영사업이 있다. 이는 2010년 경에 착수되어 2016년 8월 현재는 2단계 사업 추 진중에 있는데 마침 필자들이 방문중에 운영이 시

5) Navier-Stokes Existence and Smoothness Problem: 3차원 공간상에 주어진 초기 속도장에 대해서 운동량 방정식을 풀게하는 연속적이고 전역적으로 벡터장(속도)와 스칼라장(압력)이 존재함을 이론적으로 증명하거나 반례를 제시하는 것임. 이의 풀이에 대해 백만불의 Prize가 제시되어 있기도 함

6) 응용 SW를 서비스로 제공하는 SaaS(Software as a Service), HW를 서비스로 제공하는 IaaS(Infrastructure as a Service) 7) CCHE1D: 1차원 부정류 및 유사·수질해석, 수공구조물 모의, CCHE2D: 2차원 부정류 및 유사해석, CCHE3D: 3차원

부정류, 난류 해석, CCHE2D-FLOOD: 홍수 범람 모의 버전, CCHE1D-WQ: 수질모의 및 2D·3D 연계

작되었다. 원래 DSS-WISE는 NCCHE에서 개발 한 CCHE2D-FLOOD를 기본으로 하는 GIS(Arc- GIS를 채용)와 전처리(pre-processor), 후처리 (post-processor)가 통합된 시스템이며, 현 버전 은 웹기반의 클라우드 시스템을 적용하여 DSS- WISE LITE라고 명명되었다(그림1 참고).

이 시스템은 미국내 소규모 저수지를 제외한 8 만8천 여개의 댐 중에서 Hazard Potential의 중요 도 분류⁸⁾에 따라 수립해야 하는 비상대처계획(EAP) 을 지원하기 위해 태동된 것으로서 EAP는 댐 소유 자가 수립해야 하는데 실제 미공병단이나 미농무 부(NRCS) 등 연방에서 관리되는 댐의 수는 일부이

고 이를 수립, 관리하기 어려운 개인(personal) 소 유의 댐이 전체의 60%에 달하고 있는 상황을 반영 했다고 볼 수 있다.⁹⁾ 물론, 실제 이용자는 발주청 인 연방기관들과 지자체 등이 다수를 이룬다. 주로 발주청인 FEMA와 FIMA(Federal Insurance and Mitigation Administration) 등으로 부터 검증이 이루어지고 있으며, 등록된 사용자에게 무료로 제 공되며¹⁰⁾, 2012년부터 14년까지 약 1,000여개의 댐 을 대상으로 3,020회 가량의 모의가 수행되었다. 미 등록기관 및 미국외의 사용은 보안상의 이유 등으로 불가하여 한국에서 직접 적용하거나 검토해 볼 기회 는 없다는 점은 아쉬운 점이다.

8) Low(해당없음), Significant(인명피해는 없으나 재산피해가 예상되는 경우), High(인명피해가 예상되는 경우)로 분류 9) 두 기관 모두 각각 전체의 1%에도 미치지 않는 700여개의 댐을 관리하고 있으며, 전체의 2/3가량이 개인소유임.

나머지는 각 주(state) 및 지자체(local government), 협회(association) 등임

10) 2014년에 USACE와 DHS간에 사용자 범위에 대한 의견차이가 있었으며, 미공병단은 공개의 범위를 제한하고자 하였음. 그결과로, 기존의 DSS-WISE 버전은 미공병단 내부로 귀속시키게 되었고, FEMA에서 신규로 사업을 발주하게되어 현재의 오픈된 웹기반 DSS-WISE LITE가 개발되었음.

그림 1. DSS-WISE LITE 시스템의 전체 구조도

이 시스템에는 사용자가 모의 요청시 필요한 경 계조건과 초기조건을 자동화 하여 모의를 수행하

고 분석한 뒤 결과를 표출하는 등 다양한 기능과 기 법이 포함되어있는데, 모형의 셋업에 소요되는 시

간이 3~4분에 불과하고, 특히 코드의 병렬화 비 율이 높은 편으로 97%에 이른다고 한다¹¹⁾. 이에 따 른 분석 소요시간은 실시간 비상상황의 경우(30m DEM 적용), 분석 대상의 80% 이상이 30분 내에 해 석이 완료되는 수준이라고 한다(표1). 이경우, 정방 형으로 130마일(약 210km)정도의 해석영역을 가정 하면 약 4천8백만개의 격자수에 해당하는 것으로서 체감상 상당히 빠른 수치해를 도출하는 것으로 소 개되었다. (표2)에서 제시된 바와 같이 기반 모형인 CCHE2D-FLOOD 모형이 가지는 특성들 중에 장 점이 반영된 것인데, 특히 초기 도메인들을 메모리 에 할당하지 않고(계산하지 않음) 범람발생시 wet cell이 점증함에 따라 CFL조건(explicit scheme)에 만족하는 유속에 대응하는 격자크기를 범람위치에

따라 자동적으로 조절하는 기법(quad-tree와 cut- cell)의 역할이 매우 클 것으로 판단된다. 참고로 Altinakar 교수는 다수의 댐이 연결된 경우 하류의 댐측에 상류의 홍수파가 도달하기 전까지는 하류의 도메인에 계산을 하지 않도록 하는 알고리즘이 자신 들의 노하우라고 밝혔다. 아울러 DEM의 오류 자동 검보정이나 지형정보가 없는 댐의 수위-체적(H-V) 관계를 이용하여 바닥형상의 예측을 위한 Skeleton 알고리즘¹²⁾ 다양한 기법들도 소개하였다. 그리고, 병렬처리를 위한 HW시스템을 구성함에 있어서도 최신 기법인 CPU-GPU 연계방식을 검토한바 있으 며 이를 위해서 동대학의 컴퓨터공학과(장병훈 교수 등)와 수시로 협력하고 있다는 점도 흥미로운 부분 이다.

11) 암달의 법칙(Amdal’s law)을 적용하면, 이론상 CPU 1,000개 적용시 80% 코드 병렬화의 경우는 5.0배, 90%의 경우는 9.9배가 빨라지지만, 97% 코드 병렬화시 32.3배의 속도개선이 가능함

12) 지형(topography)을 숫자(예컨대 1)로 변환하고 각 지점중 주위 값들보다 같거나 클때 해당지점을 Skeleton Point로 설정하여 연결하여 하천 등에서의 중심선(뼈대)를 검출하는 알고리즘

그림 2. DSS-WISE LITE 수행화면

후처리와 관련하여 각 셀에서의 침수심과 2차 원 유속, 홍수도달시간 및 지속기간 등의 정보는 AcrGIS기반으로 매핑되어 DSS-WISE가 제공하 는 웹기반 가시화 도구 및 FEMA의 분석시스템인 HAZUS-MH에 적용이 가능하다. 이 시스템의 활

용사례로서 (그림2)는 2013년 5월 노스다코타 주 Pembina 카운티의 기록적인 폭우로 Renwinck 댐 등이 월류하여 하류지역인 Cavalier에 대한 범람 모 의예측에 따라 주민 1,300여명이 대피시 적용되었 던 사례를 보여준다.

분석 해상도 (DEM)

전체중 80% 지역의 분석이 완료되는데

소요되는 시간

전체중 90% 지역의 분석이 완료되는데

소요되는 시간

비고

30m x 30m 30 분 이내 1 시간 이내 (App. 48M Cells)

10m x 10m 1 시간 이내 2 시간 이내 (App. 430M Cells)

구 분 특 징

지배방정식 - 2차원 천수방정식 (Full Dynamic 2D SWE)

이산화 및 차분화 - 유한체적법 (Finite Volume Discretization) - 상류도식(Upwind) / 양해법(Explicit) Scheme

DEM 및 지형정보

- DEM를 직접 해석영역으로 활용하고(30m 또는 10m), - cut-cell, quad-tree 기법적용으로 지형상세화 가능 (1D-2D coupling에도 cut-cell 사용)

해석상 특징

- 천이흐름(mixed flow regime)이 및 젖음-마름(wet-dry)해석 - 충격파 해석(shock capturing) 및 불연속 흐름 보존 - 연속된 댐의 붕괴를 해석가능

기타 특징

- 토지이용도 등을 적용하고 Manning 계수 등 자동보정 - 병렬화 코드개선 비율이 97% 수준

- ArcGIS기반 가시화 (Built-in Tool 또는 HAZUS-MH 대응) - Skeleton 알고리즘 적용으로 저수지 바닥형상 예측 표 1. 댐붕괴해석 자동화 SW인 DSS-WISE LITE의 해상도에 따른 분석소요 시간(例)

표 2. DSS-WISE탑재 모형인 CCHE2D-FLOOD의 주요 특징

그림 3. Renwick & Herzog 댐월류 예측에 따른 DSS-WISE 범람분석 사례

13) 개발총괄인 Altinakar 박사의 말을 인용한 것이며, 역으로 산출하면 정방형으로 길이가 약 130마일인 해석영역을 가지는 경우에 해당함

14) Explicit Scheme이므로 CFL조건이 만족되어야 하며, 범람시 조건에 따라 범람면적에 대응하도록 자동조절 기능 탑재 15) HLLC Scheme(Toro et al., 1994)을 적용함

16) FEMA의 http://www.hazus.org

이렇듯 광범위한 모의가 효과적으로 이루어지 기 위해서는 모형SW와 이를 구성하는 시스템을 뒷 받침하는 자료의 확보가 필수적이다. 미국의 경 우 각각의 수자원 시설간 상호연계가 적으며 댐관 리체계나 수자원시설의 관리주체가 우리나라보다 더 복잡한 편이어서 이러한 자료통합관리의 필요 성은 더욱 크다고 할텐데, 1972년에 국가댐조사법 (National Dam Inspection Act)가 제정된 후 미공 병단이 미국 전체 50개주와 연방기관 들의 댐자료 인 National Inventory of Dams(NID)를 관리하고 있어 이들을 NCCHE에 제공함으로써 DEM과 더불 어 분석에 필요한 자료를 확보할 수 있다. NID에는 댐체, 여수로, 수문에 대한 기본 제원 및 유역면적, 저수면적, 각종수위, 최대저수량은 물론 EAP의 유 무, 진단 빈도에 이르는 60여개의 관리항목을 담고 있다. 또한 NCCHE는 미공병단으로부터 National Levee Database(NLD) 또한 제공 받고 있다. 다만, NLD의 경우에는 NID와 달리 아직까지 전체 제방자 료(약 18만km)의 통합이 이루어지지 않아 미공병단 이 관리하는 약 1만8천km의 제방 및 몇몇 연방기관 과의 통합된 자료가 제공되고 있다¹⁷⁾.

(2) 미농무부 연구소 NSL(National Sedimentation Laboratory)

미 농 무 부 에 는 정 책 연 구 기 관 인 경 제 연 구 소 ERS(USDA Economic Research Service)와 연구개발을 담당하는 농업연구청 ARS(USDA Agricultural Research Service), 농업정책을 집 행하는 기관으로 자연자원보전청 NRCS(USDA Natural Resources Conservation Service) 등이 있는데, NRCS는 정책 실행기관으로서 일부 댐들 도 관리하며 농민과의 접점 역할을 하는 곳이라면,

금회 방문한 미시시피 Oxford市 소재의 NSL(1956 년 설립)은 ARS 산하기관으로 연구기능과 성격이 강한 기관이다. 전체 60여명의 직원중 15명 정도가 연구를 직접 주관하는 박사급 인력들이며, 토양 손 실 및 이동에 대한 모니터링 및 평가, 농업지역에서 의 유사이송에 대한 조절을 위한 모델 개선, 농업지 역의 생태, 수질 관리를 위한 종합적인 전략수립과 관련된 연구업무를 수행한다. NSL은 Watershed Physical Processed Research Unit과 Water Quality and Ecology Research Unit 두 개의 연구 유닛으로 구분되어 있는데, 전자는 주로 수문, 토양, 농공학 분야의 공학자 및 과학자 들이 포진하였으 며, 후자는 주로 생태, 토양, 토양미생물학, 농업경 제학 분야의 과학자들 중심이 된다.

NSL에서는 유역의 오염원 및 유사 해석과 관 련해서는 90년대말 필자도 사용한 적이 있는 AnnAGNPS(Annual Agricultural Non-Point Source) 모형을 주로 활용하고 있다. 근자에 국내 에서도 많이 적용되고 있는 SWAT(Soil and Water Analysis Tool) 역시 미농무부에서 개발한 모형도 병행하나 AGNPS모델의 경우 일반적인 구곡(gully) 에 의한 발전된 수로 침식 과는 달리 강우사상에 의 해 일시적으로 발생하여 농경활동 등에 의해 사라 졌다가 다시 생겨나기도 하는 간헐구곡(ephemeral gully)의 해석기능 등에 강점이 있어 <그림4>와 같 이 미시시피 지역내 유사공급원의 추적에 적용사례 등이 있다. 또한 해당 모형은 NSL에서 개발하는 유 사모델인 RUSLE2(Revised Universal Soil Loss Equation)¹⁸⁾를 바로 연계 하는 등의 이점도 있으며, 하도의 변화를 분석하는 NSL의 또다른 분석 SW인 CONCEPTS(Channel Evolution and Pollutant Transport System)과 잘 연계되어있기도 하다.

17) 미공병단 홈페이지 http://nld.usace.army.mil 참고

18) 강우 및 지표류 등에 의하여 발생하는 토양손실량을 계산하는 모델(식)로서 농업용지 및 건설현장 등에서 광범위하게

적용되었으며. RUSLE2는 토지피복 등을 고려한 인터페이스를 갖춤

이와 같은 연구 및 관련 SW개발을 위해서 NSL은 다양한 실험 시설을 갖추고 있다. 다양한 식물군을 직접 재배하고 습지를 조성하여 수질관리와 관련된 계측을 수행하는 시설과 함께, 주로 하천침식과 퇴 적을 분석하는 모의수로 및 소류사와 부유사를 동시 측정하는 장비 등이 있다(그림6). 특히, 소류사의 측 정시 수로의 끝부분에 길이가 30cm가량되는 steel plate를 설치하여 자갈이 부딪혀 발생하는 음파 진

동수에 의해 소류사의 특성을 구분하는 실험이 진행 되는데 이는 실제 댐에도 설치(20여곳)되어 운영중 이라고 한다. 또한, 미시시피지역내 저수지 준설과 제방증고 사업이 진행중인데 이 때 발생할 수 있는 파에 의한 사면침식 영향과 대책에 대한 모의수로와 댐 붕괴시 하류영향과 함께 지하수영향을 동시에 측 정하는 실험장비(그림6(右))¹⁹⁾ 등이 인상적이었다.

19) 중대형 수로실험이 없는 미시시피대학 Altinakar 교수의 박사과정(1년차) 학생이 운영을 담당하고 있음 그림 4. AnnAGNPS 모델에 의한 유사공급원 분석

(Goodwin Creek,‘82-’95)

그림 6. NSL 모의수로: 유사 측정 장치(ADV 활용, 左), 댐 붕괴 모의 장치(右)

그림 5. CONCEPTS 모형에 의한 장기 하상 변동 분석

NSL은 다른 국책연구소 등과의 다양한 연구 네트 워크를 가지고 있으며, 특히 동지역인 미시시피 대 학과 수리, 유사 부문에서의 NCCHE와의 협력은 물 론 실험측정 등 공동연구를 위한 NCPA(National Center for Physical Acoustics)과 협력하고 있으 며, 현장규모 실험을 위해서 대학인근에 조성되어 생물학과에서 운영중인 Field Station(3.2km²규모) 를 활용하고 있다. 지역내 네트워크 중심이기는 하 나 필요한 영역에서 기관과 학교가 상호 보완적인 역할을 효율적으로 수행하고 있는 사례로 생각된다.

(3) K-water, NCCHE, NSL 공동 세미나

금번 필자들의 방문중에는 K-water, NCCHE와

함께 NSL 멤버들이 모여 3자간 Joint-Seminar 형 태로 프리젠테이션 및 토론회를 실시하여 상호간에 대한 이해 증진 및 협력방안을 논의할 기회가 있었 다. 발표는 K-water, NCCHE, NSL 순으로 진행 되었으며, 미시시피대 컴퓨터공학과에서도 참여가 있었다. 주로 기관소개로 시작하여, 진행되었던 프 로젝트 및 현재 프로젝트에 대한 현황 및 이슈사항 에 대한 설명과 함께 SW부문의 소개도 이루어졌으 며, 이어진 Round-table 회의에는 K-water 2명, NCCHE 2명, NSL에서 5명이 참여하여 협력가능 의제 및 미국의 유사관리 등 다양한 정보교환이 이 루어졌다.

인사말, K-water 소개 - 류태상 본부장

K-water 기술 SW현황 및 이슈 설명 - 김성훈 박사

NCCHE 현황 및 기술소개, M. Altinakar 박사

NSL 소개 - M. Locke 박사(NSL 책임자)

보통 미시시피지역은 개발에 따른 토사유실 이 슈가 크고 이것이 이들로 하여금 유사분야의 연구, SW가 발달하게 된 요인인데, 지역적 규모의 물부족 은 이곳도 예외가 아니었다. 미시시피 하류 충적지 역은 면화, 옥수수, 콩 등 작물재배(및 지류의 메기 양식업)로 인한 지하수위 하강 문제가 커서²⁰⁾ 농업 용수로(canal이라고 하였음) 신규 개발 등의 이슈가 있고, 또한 농업용수의 효율적인 사용관리를 위해서 균등분배가 가능하도록 perforated pipe를 이용한 pulse-irrigation 시스템으로 개선하고 있다고 한 다. 댐 건설로 인한 상류의 퇴적토를 하류로 보내어

유사균형을 이루고하자 하는 방법(nourishment)에 대한 질의도 있었는데, 유럽과 달리 이들의 경우에 는 상류퇴적토에 대한 환경(오염원 등) 문제로 인하 여 고려하지 못하고 있다고 하였다.

유역의 효과적인 관리를 위한 NSL와 NCCHE 의 협력은 통합 SW의 형태로 나타나는데, 유역인 AnnAGNPS와 1차원 하천모형인 CCHE1D의 연계 를 수행하는 것이다. 이후에는 토양유실, 영양염류, 투자비용 최소화 및 생산성 최대화를 다중목적함수 로 설정하여 최적관리방안(BMP)을 수립하고 대상 지역의 토지이용을 최적화 하도록 한다(그림7)²¹⁾.

그림 7. 유역모형인 AnnAGNPS와 하천네트워크모형인 CCHE1D의 연계

20) 주요 지류인 Yazoo River는 1980년대이후 연 1~2 feet씩 지하수위가 하강 했다고 함

21) Metaheuristic 방법인 TABU search기법이 적용됨

논의중에 NCCHE의 외부 협력 가능성을 문의해 보았다. NCCHE에서는 현재 그들이 개발한 모형들 이 비공개이고 범용화·상업화된 형태이긴 하지만, DSS-WISE의 사례에서 보았듯 목적에 맞는 응용개 발 등에 대해서는 열려있음을 밝혔으며 미국외 지역 에서는 대만과도 공동개발 협력을 추진한 사례가 있 다고 한다. 모형 SW는 엔진코드의 개발도 중요하지 만 실무적 운용이 가능한 형태로 진화시키는 것이 필수적이라는 관점에서 이들의 실무적 개발 노하우 를 활용할 수 있는 기회마련은 필요할 것으로 판단 하여, 차후 온라인 미팅 등을 이용한 논의를 계속하 기로 하였다. 참고로, NSL에서는 현재 RUSLE2 모 델의 개선 버전인 RUSLE3이 추진중으로 이번에는 시간이 부족하여 이야기 나누지 못했으나 해당분야 에 대한 전문가와의 심도있는 논의는 언제든지 환영 이라고 한다²²⁾.

(4) 미공병단 ERDC(Engineer Research and Development Center)

Oxford로 부터 약 3시간 30분을 쉬지않고 운전하 면 미공병단 연구소(ERDC)가 Vicksberg에 도착하 게 된다. 필자는 미국 남서부 사막지역인 애리조나

지역에 근무한 바 있는데 동남부 지역방문은 처음으 로, 이동 중에 끝없이 칡나무(kudzu)가 자라난 것이 매우 인상적이었다. 미시시피지역의 토양유실을 막 기위해 잘 자라나는 칡나무를 심은 것인데, 그 기원 이 우리나라가 아닌 일본인 듯 싶다. 이제는 이들이 다른 나무들을 휘감아버리고, 또 뿌리까지 깊고 넓 게 자리하여 쉽지 않아 다른 나무를 고사시키고 있 다고 하니, 세상에 완벽한 정답을 찾는 것이 어려움 을 새삼 느끼게 된다.

ERDC는 공병단 산하로 7개의 연구소로 구성되어 미국 전체로는 2,000명이 넘는 규모로 잘 알려져 있 는 곳이다. Vickberg에는 해안·수리실험실(CHL) 및 지반·구조실험실(GSL)을 포함한 5개 연구소 와 실험시설이 있다. 금번 방문에서는 K-water 의 현황 및 기술에 대한 세미나가 있었고 호스트 는 GSL의 Julie Kelly 박사와 지반공학자인 Chad Gartrell씨가 맡아 주었다. 세미나에서는 K-water 의 일반현황과 수자원 관리현황 등이 소개되었으 며, 유역-댐-하천을 연계한 SW기술 들이 소개되었 다. 아무래도 홍수기 댐운영 기술 노하우를 집약한 K-water의 자체 SW를 제외하면 미공병단을 비롯 한 외산 SW의 적용이 아직까지 많다는 한계점을 느 꼈으나, 댐-보-하구둑-조력발전 등 종합적인 시설

22) 담당자: Seth M. Dabney (research leader) seth.dabney@ars.usda.gov

K-water 현황 및 기술 세미나 발표 미공병단 ERDC, 수리해안/지반구조 연구실 참여

관리자로서의 K-water의 다양한 SW활용 경험은 미공병단으로서도 흥미로운 점으로 바라보았으며, 수력발전 현황 및 댐안전관리 등에 대한 질의답변이 이어졌다.

실험실 방문은 GSL 건물(Casagrande Building, 압밀이론 창시자 Terzaghi와 함께한 Casagrande 경의 이름을 땀)에서 이루어졌고, 주로 바닥소류력 과 침식의 관계를 구하는 다양한 실험장비들과 댐체 의 범람 및 두부침식을 모의하는 장치를 중심으로 살펴볼 기회가 주어졌다. ERDC는 이렇듯 잘 갖추 어진 다양한 규모의 실험시설을 통해 확보된 기술을 SW에 적용함으로써 항상 기술적으로 한 발 앞장서 고 있음을 재차 확인할 수 있었다. 현재 ERDC는 미 공병단 뿐만아니라 민간영역에 도입가능한 다수의 기술이전 및 컨설팅을 수행하고 있으며, 최근에는 그 영역을 미국내 뿐만아니라 해외에 까지도 개방하 였다. 그 결과중의 하나로 미공병단과 K-water는 2015년 기술업무 등과 관련한 포괄적인 MOU를 맺 었고, 이후 현재까지 K-water연구원 및 현업부서 와 미공병단간의 주기적인 기술협력 세미나 등을 추 진²³⁾하고 있다.

(5) 유타주 브리검영大

유타주의 브리검영대학교(Brigham Young University)는 미국내 사학 2위 규모의 명문으로 물 분야에 강점이 있는 전문 교육기관이자 수자원 관 리 소프트웨어 개발 선진기관이라고 할 수 있다. 댐 퇴사 및 세굴과 침식, 생태복원, GIS분야 등에 다 양한 연구를 수행한 바 있는데, 다른 미국내 대학 에 비해서는 널리 알려지지 않은 것 같지만, 사실 은 하천수리분야에서 상용 SW 패키지로 널리 쓰 인 SMS(Surface Modelling System)를 개발한 Aquaveo의 태동이 1985년 BYU의 실험실에서 이 루어졌다. Norman Jones, Alan Zundel, James Nelson 교수 등이 최초의 창립자인데, 현재는 Jones와 Nelson가 현직 교수로 남아있고, 2007년 이후 Zundel 교수는 사직후 Aquaveo의 대표가 되 었다. 현재는 세계적인 수자원·토목 전문 SW회사 로서 미공병단, FEMA 등과 긴밀한 협력을 유지하 고 있다.

또한, 2012년 아이다호주립대(Idaho State University)에서 근무하던 Daniel Ames 교수를 영 입하여 클라우드 기반의 기술 SW플랫폼인 Tethys

23) 미공병단 ERDC, FED(Far-East District, HEC(Hydrologic Engineering Center) 등과 3회에 걸쳐 진행

K-water와 BYU간 MOU 협약 협약식 후 단체 사진

를 개발하여 그 활용성을 확대하고 있다. 그는 오픈 소스기반의 GIS인 MapWindow GIS의 창시자이자 국제환경모델링학회(International Environmental Modelling & Software Society)의 부회장으로 수 자원 데이터관리와 관련한 주요 시스템(CUAHSI HIS, HydroShare) 개발에 참여하고 있다. 설치형 의 C/S기반(Client/Server) SW를 중심으로 하던 BYU가 Ames교수를 영입한 것은 미래의 기술 분석 용 SW 또한 클라우드로 중심이 이동되고 있다는 점 을 간접적으로 시사한다고 생각된다. 클라우드 방식 의 모델링 및 데이터관리 등과 관련해서는 다른 지 면을 통해서 자세히 논의할 기회가 있을 것으로 기 대한다.

필자들은 금회 BYU와의 기술 SW협력에 대한 MOU를 체결하였다. 이는 BYU가 보유한 Tethys 등의 다양한 플랫폼의 도입 및 그 활용성을 검토하 고, 필요에 따라 글로벌 수준의 기술 SW역량 확보 를 위한 협력을 추진함으로써, K-water가 그간 축 적한 기술들을 글로벌 시장에 확산할 수 있는 기반 을 강화하기 위함이다.

3. SW전문 기관별 특징과 시사점

금번 출장사례와 함께 기존의 대외기관에 대한 조 사자료를 종합하여 다음과 같이 물관련 기술 SW와 관련성이 높은 글로벌 물 전문기관들을 개략적으로 다음의 5가지 카테고리로 분류²⁴⁾하여 보았다. 주요 분류의 기준은 기관별 개발 SW의 라이센스 정책과 사업화(확산)이 된다.

첫 번째로는 수자원·수도 운영 기관 또는 기업으 로서 활용 목적에 따라 다양한 기술 SW를 개발하지

만 내부사용이 주목적으로 SW공개 또는 판매는 하 지 않거나 소극적인 경우로, Veolia, SUEZ와 같은 수도운영 업체 및 CA-DWR(캘리포니아수자원국), TVA(테네시유역관리청) 등 미국 내 수자원운영 기 관과 지자체가 그 사례라고 할 수 있다. 캘리포니아 수자원국의 Modelling Branch는 잘 알려진 미공 병단의 HEC보다도 더 큰 규모의 SW개발그룹이며, 이들은 일부²⁵⁾ 공개 SW도 보유하였으나 대체적으로 연구적, 내부활용적 성격이 강한 SW 중심이다. 수 도분야의 운영업체인 SUEZ는 SW공개를 전혀 하지 않으며, 필요시에는 전문 SW기업²⁶⁾을 인수하기도 하였다.

두 번째는 수자원 운영기관으로서 공익적 목적으 로 SW를 개발·배포 하나, 협력업체와 동반성장을 도모하는 경우이다. 미공병단 HEC가 대표적이며 모형은 무료배포하되 소스코드는 공개하지 않으며, 국외 사용자 등의 시스템 구축 또는 개선 요구가 발 생시에는 HEC 퇴직자 등이 속한 엔지니어링 또는 컨설팅 업체 등을 소개해주는 사례가 있다.

세 번째는 정부 연구기관으로서 R&D기반의 SW 개발 및 배포를 시행하고, SW판매목적은 없으나 컨 설팅 및 엔지니어링 사업을 수행하는 경우이다. 금 회 방문한 미공병단 연구소(ERDC)가 대표적이라고 할 수 있겠으며 소스코드의 공개는 가변적인데, 예 컨대 K-water에서도 활용중인 2D 수질모형(CE- QUAL-W2) 등은 소스가 공개되어있으며, 최근에 개발된 지하수 연계 2D 수리모형(ADH)의 경우에는 미공개 상태이다. ERDC의 개발모형은 상용 GUI SW패키지인 SMS, GMS와 연계성이 높아 개발기관 인 Aquaveo와 모형확산-수익화부문에서 상호 협 력관계가 된다.

네 번째는 대학 연구실을 기반으로 하여 準상업화

24) 금회 분류는 전적으로 필자들의 생각과 의견에 기반한 것임을 밝힘

25) 대체적으로 개발자(그룹)과의 컨택을 통해 모형이나 소스코드를 확보할 수 있는 방식으로 볼 수 있음

26) 에너지관련 모델링 업체인 뉴질랜드의 Deraceto社

하거나, 교수·연구원이 외부에 별도의 회사를 설 립하여 SW사업을 영위하는 경우로서 금회 방문한 NCCHE 및 BYU에서 출발한 Aquaveo가 대표적이 며 소스는 미공개이고 모형은 부분공개로부터 미공 개로 점차적 전환이 많다.

다섯 번째는 과거 정부 연구소 등에서 출발하여 현재는 거의 전문적으로 상업화된 SW 판매가 주 이고, 최근에는 엔지니어링·컨설팅 사업을 강화 하는 경우로서 잘 알려진 유럽의 DHI와 Deltares 가 대표적이며, 소스 및 모형의 공개정책은 다양하 다. 근자에 들어서는 두 기관의 특성이 다소 다른데, DHI는 여전히 소스공개 및 SW 무상배포를 하지 않 고 다만 교육 등을 통한 확산정책을 강화하는 반면, Deltares는 부분적으로 SW를 공개하고, 엔지니어 링 사업에 좀더 치중하기 시작한 점이 있다.

위에 조사된 기관들은 각기 다양한 배경과 특성을 가지고 있기 때문에 단순히 이들이 가지는 특성을 구분짓는 것만으로는 한계가 있겠으나, 일단 우리 나라의 수자원 유관기관들은 폐쇄적인 방식의 기술 SW를 운영하고 있어 CA-DWR과 같이 일부 SW를 공개하여 검증 또는 기술발전을 시도하는 경우는 드 물다. 이러한 폐쇄성으로 인해 두번째와 세번째 사 례에서 보는 것과 같이 자국의 엔지니어링·컨설팅 업체나 SW 전문업체와의 육성이나 동반성장 또한 도모기 어렵다. 앞 절에서 밝힌바와 같이 최근의 수 자원 SW개발관련 흐름은 수식의 모형화보다는 엔 지니어링 활용 등에 보다 무게가 실려있으며, 위 조 사된 기관들도 많은 경우 엔지니어링·컨설팅을 통 한 사업화 또는 이를 지원할 수 있는 역량을 가졌음 은 부인할 수 없는 부분이다. 비록 그 역사는 아직 서구와 비교할 정도는 조금 못미친다 하더라도 이 제는 우리나라도 연구실에서 개발된 다양하고 우수 한 모형 SW들이 있다고 본다. 이를 개선하고 활용 할 수 있는 산학연 협력 확대와 이를 뒷받침할 제도

적 장치 등을 갖추어야, 국내 수자원 SW의 경쟁력 이 제고될 것이며, 이는 곧 글로벌 수자원 건설·운 영 사업을 위한 국가 경쟁력이 될 것이다.

4. 나가며: 협력, 공유 그리고 클라우드

K-water는 2014년 말, 미래 50년을 위한 주요 기반으로서의 기술 SW의 중요성을 재인식함으로써 미래기술본부의 기존 설계부문에 SW센터 조직을 신설하였다. 이를 통해 우선적으로 수자원 및 에너 지, 수도분야 등 K-water의 전체 기술 SW현황을 과거처럼 단순히 기능 활용과 개발 목적 중심에 국 한하지 않고 보다 입체적으로 파악하기 위하여 유지 관리를 위한 소스코드, 매뉴얼, 설계서의 유무로 부 터 DB의 연계 및 자료관리, 내·외부 배포 및 기관 간 연계활용 등을 위한 라이센스 현황까지를 조사하 고, 이를 바탕으로 보다 효율적인 개발, 고도화, 유 지관리 등을 추진하고자 한다. 아울러 이들을 효과 적으로 관리하기 위해 내부망인 기술통합관리시스 템(Smart Tech Pedia)과의 연계를 준비하고 있으 며, 마찬가지로 같은 시기에 태동한 K-water 물정 보기술원과 함께 일부 SW중 대외 기술공유가 가능 한 부분에 대해서는 대국민서비스포털(MyWater)을 활용하거나²⁷⁾ 대학 등과 라이센스 공유 등의 협력을 도모하고자 한다. 특히, 공공기관으로서 학계와의 협력은 미시시피대학(NCCHE)과 미농무성(NSL)의 사례 및 브리검영대학과 Aquaveo, 미공병단 등의 사례에서 보듯 SW의 개발과 개발된 SW의 확산·

활용에 있어 매우 중요한 부분으로 인식된다.

많은 수자원 SW전문 기관은 확립된 모형엔진 개 발 능력과 더불어서 최소한 그들에게는 표준화된 방 식의 내부 플랫폼을 마련하여 SW의 개발과 활용의 효율성을 도모하였다. 마찬가지로 우리의 수자원

27) MyWater(www.water.or.kr)내의 어플리케이션/SW커뮤니티를 시범운영 중이며, 현재는 공개소스 또는 공개모형인

SWAT, HEC-RAS, HEC-ResSIM, EFDC 등 모형만을 대상으로 하고 있다.

전문기관들 또한 기술 SW와 관련된 공유되는 플랫 폼을 마련할 필요성이 있다. 수자원 정보의 공유 부 분은 국토부를 중심으로 점차 나아질 것으로 예상되 나, 이를 활용할 기술 SW에 대한 부분도 미리 준비 하자는 것이다. 참고로 K-water는 기존의 내부 활 용 SW의 일부와 향후 개발될 수자원 기술 SW에 표 준화, 규격화를 일정부분 도모하는 형태를 갖추고자 하고 있으며 이러한 플랫폼을 가급적 개방형으로 하 여 SW개발 환경을 외부로도 공유·확장하고자 하 는 계획에 있다.

마지막으로, 협력과 공유 다음에는 클라우드 컴퓨

팅이 있다. 웹기반 응용 SW의 활용을 통한 대용량 DB를 인터넷에서 분산처리하는 기술로서 그간 단일 컴퓨터자원으로는 불가능했던 사용자 업무를 협력 과 공유를 통해 가능케 하는 것이다. 본고의 사례인 클라우드 기반의 홍수범람 해석과 웹기반 플랫폼의 SW 개발은 이제 시작해 불과해 보인다. 바둑이 그 러하였듯 개인화된 역량은 여전히 유효하고 능률적 이며 낭만적이다. 그러나, 어느 시점에서 협력과 공 유를 당해낼 수 없을 것이다. 보다 넓고 열린 시각이 필요해진 시기가 되었다.

참고문헌

1. M. Altinakar,“Research and Development Highlights,”UM-NCCHE (2016)

2. Locke, “USDA Agricultural Research Service National Sedimentation Laboratory”, NSL (2016)

3. “ National Inventory of Dams-State and Federal Agency Manual,”Headquarters, U.S. Army Corps of Engineers, Civil Works Engineering Division Association of Dam Safty Officials, U.S. Army Topographic Engineering Center (2008)

4. 김성훈 등,“수자원분야 방재기술 : 수문해석의 불확실성 해소방안,”국토연구원 (2016)