하천 퇴적층 분포와 주요 기여 요인 분석: 딥러닝 기반 기여도 해석

Analysis of Riverbed Sediment Distribution and Key Contributing Factors: A Deep Learning-based Approach

본 연구는 딥러닝 모델과 어텐션 메커니즘을 접목하여 우리나라 4대강 유역(금강, 낙동강, 영산강, 한강)의 하천 퇴적층 분포와 주요 지형 및 하천 특성 변수 간의 상호작용을 정량적으로 분석하였다. 기존 통계적 및 이론적 접근법은 변수 간의 복잡한 비선형 상호작용을 충분히 반영하지 못하고 지역적 차이를 고려하지 못하는 한계가 있었다. 이를 극복하기 위해 본 연구는 하천연장, 지형 고도, 경사, 편평도, 하천 폭 등 5가지 주요 지형학적 변수와 점토층, 모래층, 모래자갈층의 두께 간 관계를 모델링하여 하천 퇴적층의 형성과 분포에 미치는 다양한 요인을 체계적으로 분석하였다. 연구 결과, 하천 연장은 모든 유역에서 퇴적층 분포를 결정하는 핵심 요인으로 작용하며, 각 유역의 고유한 지형적 특성에 따라 고도, 경사, 편평도, 하천 폭 등의 변수 영향이 추가적으로 조정되는 것으로 나타났으며, 하천 연장이 긴 유역에서는 유속 감소와 세립질 퇴적물이 축적되어 하류의 점토층과 모래층 두께가 증가하는 반면, 상류와 고도가 높은 지역에서는 유속이 빠르고 에너지가 높아 모래자갈층이 주로 형성되었다. 본 연구에서 활용된 어텐션 메커니즘은 모델 예측 과정에서 강조된 변수의 상대적 중요도를 시각적으로 제공하여 딥러닝 모델의 블랙박스 특성을 보완하는 것으로 판단되며, 변수 간 상호작용에 대한 심층적 이해를 가능하게 하는 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 하천 연장, 경사, 편평도 등의 지형학적 특성이 퇴적층 분포와 상호작용하여 유역별로 고유한 퇴적층 특성을 형성한다는 점을 구체적으로 규명하였으며, 이는 지역적 특성을 반영한 차별화된 하천 관리 및 복원 전략 수립의 과학적 근거를 제공한다.

This study quantitatively analyzed the interactions between riverbed sediment distribution and key geomorphological and riverine variables in Korea’s four major river basins (Geum, Nakdong, Yeongsan, and Han Rivers) using deep learning models integrated with attention mechanisms. Traditional statistical and theoretical approaches often failed to account for the complex nonlinear interactions between variables and regional differences. To address these limitations, this study modeled the relationships between five key geomorphological variables—river length, topographic elevation, slope, flatness, and channel width—and the thicknesses of clay, sand, and sand-gravel layers, systematically evaluating the factors influencing sediment formation and distribution. The results revealed that river length is the most critical factor determining sediment distribution across all basins, while its effects were modulated by unique basin-specific characteristics, such as elevation, slope, flatness, and channel width. In basins with longer rivers, reduced flow velocity and fine sediment accumulation led to thicker clay and sand layers downstream. In contrast, upstream regions with higher elevations and steep slopes exhibited faster flow velocities, promoting the formation of sand-gravel layers. The attention mechanism employed in this study enhanced model interpretability by visually identifying the relative importance of variables during predictions, addressing the “black-box” nature of deep learning models, and enabling deeper insights into variable interactions. These findings underscore the role of geomorphological factors, such as river length, slope, and flatness, in shaping distinct sedimentary characteristics across basins and provide a scientific basis for developing region-specific river management and restoration strategies that reflect local conditions.