북한 대부분이 미계측 지역으로서 자연재해 연구의 기초 데이터인 기상정보가 매우 부족한 실정이다. 이러한 지역은 천리안 기상위성 등 원격탐사 기술을 활용하여 재해 모니터링을 하여야한다. 천리안 기상위성은 기상청에서 운영하는 강우 알고리즘을 이용하면서 재해예측 보다는 일반적인 강우 예보에 중점을 두고 있다. 따라서 기상청 강우 알고리즘은 35 mm/hr를 초과하는 강우에 대해서는 탐지를 하지 못하므로 홍수위험 모니터링에 적합하지 않다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 천리안 강우강도 알고리즘에 GPM 위성 산출물(L3)과 같은 다중센서 자료를 적용하여 홍수유발 강우까지 측정할 수 있는 추정기술을 개발하였다. 개발된 강우 추정기술은 한국의 기상관측지점 94개소 자료와 비교 검증했을 때, 상관계수가 0.6 이상으로 기존의 알고리즘보다 개선된 강우를 추정할 수 있었다. 따라서 기존의 천리안 강우강도 알고리즘에서 추정하지 못했던 집중호우나 태풍의 강우강도를 정확하게 추정할 수 있으므로 미계측 지역의 홍수위험 모니터링에 도움이 될 것이다.
도시침수는 하천홍수와는 달리 짧은 시간에 발생하며 저지대 우수 유입, 배수관로 용량 부족등으로 인해 발생한다. 추가적 원인으로 국지성 집중호우가 있으며 짧은 시간에 많은 비가 집중적으로 내리는 현상을 의미한다. 한두 시간 혹은 몇 분 동안의 짧은 시간에 좁은 지역에서 발생하는특성 때문에 발생 시간, 지점, 강우량에 대한 정확한 예측이 어려워 도심지의 저지대가 침수되는등 예상치 못하는 침수피해가 자주 발생한다. 강우량별 피해 범위를 보면 시간당 30~40mm 정도에서 하수관이 역류하고, 시간당 50mm 강우량에서 지하실이나 지하상가와 같은 지하공간에서 침수피해가 발생할 수 있으며, 시간당 100mm 이상의 강우에서는 대규모 재해가 발생할 우려가 높아진다. 도시침수 피해를 줄이기 위해 지자체에서는 CCTV를 운영하여 위험을 감시하고 있지만다수의 인력과 환경에 따라 영상 확인의 한계가 있다. 그러나 침수센서는 침수 정도를 수치로 표현하여 데이터를 확보함과 동시에 다수의 지역을 모니터링하는데 유용하다. 또한 주변 환경에 상관없이 계측된 자료를 모니터링 할 수 있다. 기존 센서를 설계할 때는 도시 미관을 해치는 경우가있었으나 본 연구에서는 도심지의 여건에 맞추어 인도용, 차도용, 공원용의 용도에 맞는 센서를구축하여 미관을 해치지 않으면서 기존의 지형을 활용하고자 하였다. 이 후 구축된 센서를 이용하여 리빙랩 개념의 테스트베드를 통해 다양한 도시침수의 원인이 되는 조건을 검토하여 실증 실험을 진행할 예정이다.
본 연구에서는 누적강우을 고려한 침투수 거동을 평가하기 위해 ADR 측정센서와 간극수압계를 사용하여 흙매질의 물성 변화를 측정하였다. ADR 측정센서의 측정 정밀도를 향상하기 위한 의존성 파악 및 강우조건에 따른 흙매질 특성 변화를 분석하였다. 또한, 강우/비강우조건 하에서 모형사면 내 침투수 거동 특성도 함께 검토하였다. ADR 측정센서를 활용한 체적함수비 의존성 검토 실험의 결과는 표준사와 화강풍화토에서 체적함수비 증가에 따라 측정전압도 함께 증가하였다. 온도 의존성 검토의 경우, 고함수비 조건인 체적함수비 0.15에서 0.45 범위에서는 측정 대상 매질의 온도를 고려해야만 한다 모형사면 실험에서는 누적강우조건하에서 체적함수비와 간극수압의 변화 양상을 충분히 확인하였다. 특히, ADR4와 PWP3이 설치된 모형사면 하단부에서 측정치가 높게 나타나는데, 이것은 누적강우에 의해 발생된 침투수가 사면 하단부에서 유출면으로 작용하고 있으며, 모형사면 파괴의 시작지점으로 작용함을 알 수 있다.
고해상도의 정량적 실황강우장을 산정하기 위해서는 양질의 고밀도 강우관측망 정보가 필요하다. 이를 위해 본 연구에서 정량적 실황강우장 산정을 위한 입력자료로 SK 플래닛의 고밀도 복합기상센서 관측망과 기존 기상청 관측망을 이용하고자 하였다. 이를 위해 서울지역에 위치한 SK 플래닛의 복합기상센서 관측망을 소개하고, 2013년 7~9월 3개월 동안의 관측자료의 품질을 분석하였다. 품질분석 결과, SK 플래닛 관측소가 일부 관측소를 제외하고 대부분 기존 관측망과 유사하게 강우를 관측하는 것을 확인할 수 있었다. 다만, 일시적인 기계 및 자료 전송 오류로 인해 발생할 수 있는 결측치 및 이상치가 미치는 영향을 최대한 저감하기 위해서 오자료를 실시간으로 보정할 수 있는 품질보정 기법을 개발하였으며, 개발된 기법이 적절히 강우를 보정하는 것을 확인하였다. 이를 통해 결측률이 20% 미만이면서 오자료의 영향이 최소가 되는 190개소(기상청 34개소, SK 플래닛 156 개소)를 정량적 실황강우장 산정에 활용하였다. 또한, 약 $3km^2$의 밀도를 갖는 고해상도 관측망을 이용하여 산정된 강우분포장의 재현성을 기존 기상청 관측망의 결과비교를 통해 평가한 결과, 고밀도 관측망을 통해 산정된 강우분포장의 빈도곡선이 레이더 공간분포장과 유사하며, 기존 기상청 관측망의 공백을 보완할 수 있음을 확인하였다. 특히, 이 결과를 통해 고밀도의 강우관측 결과를 활용한다면 레이더 참강우장에 근사한 공간분포된 강우를 산정할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 Sentinel-1 SAR 센서 기반 이미지자료와 딥러닝기법을 이용하여 고해상도 토양수분을 산정하였다. 입력자료는 지표특성(모래함량, 점토함량, 경사도), 인공위성 기반의 강우와 LANDSAT 기반의 이미지자료(NDVI, LST, 공간분포 토양수분)를 사용하였다. 강우자료의 경우 GPM(Global Precipitation Measurement) 일강우 자료를 사용하였으며, 관측일 기준으로 5일전까지의 강우자료와 5일평균강우를 구분하여 사용하였다. LANDSAT 기반의 토양수분 이미지자료와 지점관측 토양수분을 이용하여 검·보정 이후 딥러닝 모형의 입력자료로 사용하였다. 입력자료는 30m × 30m 해상도로 Resample 하여 딥러닝 모형의 학습을 진행하였으며, 학습에 사용된 모형을 이용하여 Sentinel-1 기반의 고해상도(10m × 10m) 토양수분이미지를 산정하였다. 검증지점은 거창군 거창읍, 계룡시 두마면, 장수군 장수읍 및 무주군 무주읍 토양수분 관측지점을 선정하였다. 거창군 거창읍의 산정결과, LANDSAT 기반의 토양수분 이미지와 DNN 기반의 토양수분 이미지가 매우 유사하게 나타났으며, 모의값(DNN 기반 토양수분)이 실측값(LANDSAT 기반의 토양수분)을 잘 반영한 것(R: 0.875 ; RMSE: 0.013)으로 나타났다. 또한 학습모형을 토지피복이 유사한 지역에 적용하여 토양수분을 산정한 결과 검증지점 계룡시(R: 0.897 ; RMSE: 0.014), 장수군(R: 0.770 ; RMSE: 0.024) 및 무주군(R: 0.909 ; RMSE: 0.012)의 모의값이 실측값과 매우 유사한 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 Seninel-1 SAR센서 이미지자료와 딥러닝기법을 연계한 고해상도 토양수분자료가 농업, 수문, 환경 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
일반적으로 강우는 사면의 전단강도와 전단응력 변화에 의한 사면붕괴를 유발하므로 강우강도와 전단강도의 변화는 사면안정해석시 매우 중요한 요소이다. 다양한 강우강도가 사면내의 함수비 변화차이를 유발할 뿐만 아니라, 사면 내 지반의 점착력 및 마찰력의 변화를 유발한다. 본 연구의 목적은 강우재현 실험장치를 이용하여, 강우강도와 사면의 전단강도의 관계를 규명하는 것이다. 사용된 토양은 국내의 사면에서 채취한 것으로 입도분석을 실시하였으며, 종래의 함수비 측정방법 대신 TDR 센서를 사용하여 함수비를 측정하였고, 전단강도 측정을 위해 비배수 직접전단시험을 하였다. 본 연구에서의 결과를 정리하면 첫째, 함수비는 토양의 투수성과 밀접한 관계를 가지며, 강우지속기간은 토양함수비를 결정하는데 중요한 요소이다. 둘째, 강우재현 실험장치를 이용한 안정성 분석은 사면에서의 함수비와 전단응력의 측정이 가능하여, 매우 유용한 사면해석방법이다. 셋째, 함수비와 관련된 비배수 전단응력식을 제시하였으며, 제시한 식은 기존 연구와 비교하여 보다 간편한 것으로 나타났다.
홍수피해가 빈발하는 도시 및 소규모 산지 유역에서와 같이 지체시간이 짧은 유역에서 국지적으로 발생하는 돌발홍수는 우량계와 기존 하천유역 예보시스템만으론 예보가 불가능하다. 동일한 강우에서도 지역에 따라 침수시간이나 침수심이 달라지기 때문에 정확한 돌발홍수예보를 위해서는 지역에 따른 침수특성과 유속특성을 달리 고려해야 한다. '골든타임 확보를 위한 유역 시공간 상세 홍수예보기술 개발(환경부)'에서 개발한 '국지 돌발홍수예측 시스템'은 지역별 검증된 침수특성과 유속특성의 관계식을 산정하여 돌발홍수예보 기준을 설정하였다. 그리고 도달시간이 짧은 도시 및 산지에서 홍수예보 선행시간을 확보하기 위해 강우레이더 기반 돌발홍수 예측 시스템을 구축하여 시범 운영 중이다. 그러나 도시·산지 중소하천유역 등 홍수예보 취약지역에 대한 돌발홍수예보 정확도를 제고하기 위해서는 기 설정된 돌발홍수위험 예보 기준을 정밀하게 평가·검증·개선 할 수 있는 실증 체계가 반드시 필요하다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 2021년부터 3개년 동안 홍수예보 취약지역에 강우레이더와 경제적 IoT 관측센서 정보를 기반으로 돌발홍수예보 실증기술을 개발하여 전국 돌발홍수예보 실용화 기반 구축하고자 한다. 홍수피해 취약지역인 도심지, 산지·계곡, 해안지역에 실증 테스트베드를 선정하고 강우레이더-IoT 실증 관측망을 구축하여 돌발홍수예보 기술 실증과 돌발홍수 위험기준 설정 가이드라인을 마련하고자 한다. 더불어 도시 중소하천유역 홍수예보 활용을 위한 소형강우레이더 강우량 정확도 개선 기술 개발과 홍수기 강우레이더 기반 홍수예보 관-연 협업 시범 운영을 추진할 계획이며, 최종적으로는 강우레이더와 IoT 정보 기반 돌발홍수 실증 시스템을 구축 운영하고자 한다.
본 연구에서는 상층기상자료, 자동 기상 관측망 자료 및 신경망기법을 사용하여 단시간 강우 예측 모형을 개발하였다. 호우를 동반한 이송 기상 시스템의 이동 경로가 라디오존데로부터 획득할 수 있는 상층기상 자료 즉 상층 풍향자료와 동일한 방향으로 이동한다는 가정 하에 원거리에서 발생하는 기상현상의 발달과정을 판단 할 수 있는 알고리즘을 개발하고, 이러한 원거리 입력 자료와 예측하고자 하는 값 사이의 비선형 상관 관계를 연결하는 기법으로 인공 신경망 기법을 도입하였다. 개발된 모형을 2002년 태풍 루사로 인하여 큰 피해를 입은 감천지역에 적용하였다. 포항과 오산의 라디오존데에서 획득한 700mb에서의 풍향자료와 5년의 자료기간을 가지는 350개의 자동 기상 관측망 자료를 입력 자료로 사용하였으며 결과는 상층기상자료를 사용하지 않고 예측한 결과에 대하여 개선된 강우 예측결과를 보여주었다.
본 연구는 치수효과가 높은 하천제방의 안전도 향상을 위한 관리 고도화 기술 개발을 위하여 수위, 유량이 제방의 안전에 미치는 영향을 규명하고 센서 기술 적용하여 실시간 제방 안전관리 모니터링 기술을 확보하는데 있다. 이를 위해, 국내외 기술동향 및 사례분석하고, 변위발생 및 안전성 모니터링을 위한 센서 기술 적용 방안, 센서 적용시 문제점 및 개선방안, 분석방법 등에 대해 정리하였으며, 대형 토조를 이용하여 집중강우 등에 의한 수위 및 유속의 증가에 따른 하천제방에 미치는 영향을 실험적으로 규명하고, 이를 센서 기술을 적용하여 실시간 모니터링을 통한 안전성 평가 방법을 제시하고자 하였다. 하천제방은 종방향으로 긴 구조적 특성을 갖고 있으며 이러한 특성상 모든 구간에 정밀한 계측 장비를 설치하여 운영 관리함에 있어 경제적, 효율적인 측면에 있어 문제가 있는 것으로 사료된다. 따라서 주요 하천시설물 중 구조물이 하천제방을 횡단할 경우 주요 구조물에는 집중형 센서인 FBG 타입을 도입하고, 제방 연통실험 등을 통해 조사 분석된 취약 구간에 대해서는 분포형 센서인 BOTDR 타입의 광섬유 센서를 적용하여 종합적인 관리가 가능하도록 시스템 구성이 필요한 것으로 판단된다.
강우는 수문 순환에서 중요한 요소 중에 하나로 시 공간적 변동성이 크므로 정확한 공간 강우장의 파악이 요구된다. 열대강우 관측 위성(Tropical Rainfall Monitoring Mission, TRMM)에서 제공하는 3B43 월 누적 강우량 자료는 25 km의 공간 해상도를 갖고 있어 공간 강우장의 정확성을 높이기 위해 상세화 기법을 적용하여 1 km의 공간 해상도로 생성하였다. Terra 위성에 탑재된 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometers) 센서가 제공하는 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI) (공간 해상도 1 km)와 강우 자료의 관계성을 회귀식으로 나타냈고 상세화 기법에 적용하였다. 이에 따른 결과를 지점과 위성 강우 자료와의 차이를 통해 보정하는 방법인 GDA (Geographical Difference Analysis)와 지점과 위성 강우 자료와의 비율로 편차를 보정하는 GRA (Geographical Ratio Analysis) 상세화 기법을 사용하여 공간 강우장을 나타내었다. 우리나라의 공간 강우장 결과를 지점 자료를 기준으로 비교 검증을 실시하였다. 그 결과 GDA 상세화 기법의 경우가 2009년(Bias=4.26 mm, RMSE=172.16 mm, MAE=141.95 mm, IOA=0.64), 2011년(Bias=17.21 mm, RMSE=253.43 mm, MAE=310.56 mm, IOA=0.62)으로 가장 잘 맞는 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 우리나라의 공간 강우장을 1 km의 공간 해상도로 파악할 수 있었으며, 더 나아가 지점의 수를 늘려 보정을 정밀하게 하거나, 강우 레이더 자료를 가지고 상세화 기법을 적용한다면 더욱 정확한 공간 강우장을 파악할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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