우리나라는 물산업 강국 도약을 위한 글로벌 경쟁력을 갖추기 위해 2015년 세계물포럼 이후 복합 수재해 대응과 능동적 하천관리 분야가 중요시되고 있다. 기존의 하천관리는 수위관측소 및 하도계획을 중심으로 이루어져왔으나 최근에는 항공측량, 드론 등 원격관리시스템에 기반을 둔 하천 통로에 대한 입체적인 3차원 관리로의 인식 전환이 고려되는 추세이다. 대부분 수위 및 하도를 중심으로 한 조사방식은 계측장비, 인력, 시간 등 많은 소요비용이 필요하게 되어 급변하는 하천 공간 조사 기술로 제한적 요소가 많아 현재의 하천조사 시스템으로는 하천관리에 필요한 데이터를 환경변화에 맞추어 신속하고 정확하게 취득하기가 어려운 실정으로 하천관리 고도화를 위해 필요한 자료를 적기에 신속하고 효율적으로 구축할 수 있는 기술 개발 필요한 실정이다. 사회 환경의 발달로 급변하는 환경에 맞는 적정한 하천관리를 위해서는 유역 및 하천에 대한 수문정보 생산 및 하상변동조사가 필요하고 첨단기술(ICT)을 활용하여 조사의 효율성, 안전성 및 정확성을 높일 필요성이 있다. 한편, 하천유역조사는 하천유역에 대한 다양한 정보 수집을 목표로 하나 그간 유역조사에 대한 체계적인 연구가 이루어지지 않아 수요자의 요구 자료 제공이 미흡한 실정이다. 최근 수심, 하상, 하천재료 등 하천법에 규정된 측량은 현장 직접계측을 통해 실시되고 있으며 측량의 공간적·시간적 범위의 변동으로 기존 방식의 비용이 급증하게 되어 신기술을 통한 효율화가 필요한 실정이다. 현재 하천조사를 위해 위성 및 유인항공기 등 다양한 방법이 활용되고 있으나 고빙용을 수반하고 위성영상은 공간해상도가 낮아 폭이 좁은 하천에 적용하는데 한계가 있다. 또한, 폭이 좁고 길게 형성된 하천의 특성상 항공측량 보다 드론이 효율적으로 드론에 레이저 광선으로 지형을 측량하는 장비를 탑재해 3차원 지형을 측량하는 방법이 유리하다. 따라서 본 연구에서는 동진강 상류 하천을 대상으로 드론을 활용할 경우 투입인력 및 소요시간 절감, 장비 및 인력 진입 불가지역에 대한 정보획득, 높은 공간해상도, 항공측량 대비 경제성이 높은 것으로 판단되어 드론을 활용하여 하천지형 모니터링을 실시하여 유역관리 및 수질모델링에 필요한 지도 생성 및 유역의 공간 정보를 획득하여 향후 유역관리 모형의 기초자료로 활용하고자 하였다.
재난발생 위험은 불확실성을 내포하고 있으며, 이러한 불확실성 요인을 줄이고 사전에 소멸시키는 일은 매우 중요한 사항이 될 수 있다. 또한 재난관리 관점에서 그것이 발생했을 때 어떤 식으로 대응할지에 대한 과정이 체계적으로 갖추어져 있어야 하며, 복구 및 재발 방지를 위한 지속적인 노력이 수반될 필요성이 있다. 본 연구에서는 기후정보를 활용한 중장기 수문예측을 실시하고 통합홍수위험평가 시스템 구축을 통한 홍수위험도 분석을 실시하였다. 이를 위하여 우리나라 243개 지자체를 대상으로 홍수관련 위해성, 노출성, 취약성 자료를 수집하여 표준화하였으며, 전문가 Delphi-AHP 설문조사 분석을 통하여 가중치를 적용하고 위험도를 예측 평가하였다. 이러한 중장기 위험 예측 정보는 한 달 또는 수개월 전에 지자체 행정력을 집중 및 분산시키고, 수재해(홍수/가뭄 등) 위험관리 계획 수립이 가능하여 재난관리자에게 유용한 정보로 활용될 수 있을 것이다. 또한 재난의 생애주기(Life Cycle)별 예방, 대비, 대응, 복구 단계에 따라 사전과 사후에 가능한 주요 활동들을 구체화 할 수 있으며, 시간 스케일별 기후예측 정보를 활용한 재난관리 패러다임 전환과 골든타임 확보 등 수자원예측 분야 기술적 진보를 이룰 수 있을 것으로 기대한다. 향후 통계 역학 모형 기반 중 장기 예측 정보의 신뢰도가 향상 된다면 보다 다양한 분야 예측 정보 서비스 및 활용이 가능할 것이다.
홍수 발생 시 제공되는 적절한 비상대처방안(EAP) 정보는 재난에 효과적으로 대응하기 위한 필수요소이며, 상습 침수지역과 예상지역의 인명 및 재산피해를 줄이는 중요한 역할을 한다. 국내에서 사용하는 대부분의 EAP는 국가위기관리기본지침의 위기경보 4단계를 근간으로 해당 시설물에 대한 단계별 대응업무를 규정하도록 되어 있다. 이와 관련하여 홍수통제소는 수위표 또는 해발고도를 기준으로 하천지점별 홍수주의보와 홍수경보를 계획홍수량의 50%와 70%를 기준으로 발현하고 있으나, 위기경보 각 단계별 설정기준과의 명확한 연관관계를 제시하고 있지 않다. 반면, 일본과 미국의 경우 수재해 대응단계를 구분하는데 있어 하천수위를 가장 중요한 판단기준으로 삼고 있으며, 국내보다는 높은 계획홍수위 설정기준을 갖고 있다. 이에 본 연구는 국내 하천홍수 대응 수재해 위기경보 4단계 설정기준을 개선하기 위하여 국내외 관련 규정 및 적용현황을 분석하였으며, 실무자 관점에서 실효성을 제고하기 위하여 위기경보단계별 설정기준을 상향조정하고 수위표 기준으로 표기방식을 개선하도록 제안하였다. 적용성 및 실효성 검증을 위하여 개선된 설정기준(안)을 수변구조물 재난대응 의사결정시스템에 적용하고 테스트베드에 대한 모의훈련을 실시하였다.
강수의 정확한 시·공간적 추정은 홍수 대응, 가뭄 관리, 수자원 계획 등 수문학적 모델링의 핵심 기술이다. 우주 기술의 발전으로 전지구 강수량 측정 프로젝트(Global Precipitation Measurement, GPM)가 시작됨에 따라 위성의 여러 센서를 이용하여 다양한 고해상도 강수량 자료가 생산되고 있으며, 기후변화로 인한 수재해의 빈도가 증가함에 따라 준실시간(Near-Real-Time) 위성 강수 자료의 활용성 및 중요성이 높아지고 있다. 하지만 준실시간 위성 강수 자료의 경우 빠른 지연시간(latency) 확보를 위해 관측 이후 최소한의 보정을 거쳐 제공되므로 상대적으로 강수 추정치의 불확실성이 높다. 이에 따라 본 연구에서는 앙상블 머신러닝 기반 수집된 위성 강수 자료들을 관측 자료와 병합하여 보정된 준실시간 강수량 자료를 생성하고자 한다. 모형의 입력에는 시단위 3가지 준실시간 위성 강수 자료(GSMaP_NRT, IMERG_Early, PERSIANN_CCS)와 방재기상관측 (AWS)의 온도, 습도, 강수량 지점 자료를 활용하였다. 지점 강수 자료의 경우 결측치를 고려하여 475개 관측소를 선정하였으며, 공간성을 고려한 랜덤 샘플링으로 375개소(약 80%)는 훈련 자료, 나머지 100개소(약 20%)는 검증 자료로 분리하였다. 모형의 정량적 평가 지표로는 KGE, MAE, RMSE이 사용되었으며, 정성적 평가 지표로 강수 분할표에 따라 POD, SR, BS 그리고 CSI를 사용하였다. 머신러닝 모형은 개별 원시 위성 강수 자료 및 IDW 기법보다 높은 정확도로 강수량을 추정하였으며 공간적으로 안정적인 결과를 나타내었다. 다만, 최대 강수량에서는 다소 과소추정되므로 이는 강수와 관련된 입력 변수의 개수 업데이트로 해결할 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 불확실성이 높은 개별 준실시간 위성 자료들을 관측 자료와 병합하여 보정된 최적 강수 자료를 생성하는 머신러닝 기법은 돌발성 수재해에 실시간으로 대응 가능하며 홍수 예보에 신뢰도 높은 정량적인 강수량 추정치를 제공할 수 있다.
수재해는 수자원 인프라의 부족 및 관리 미흡 등 많은 요인들이 있지만 강우의 유무와 크기가 가장 원초적인 요인들 중 하나이다. 정확한 강우량 추정 및 강우발생시간 예측은 수재해로 인한 피해를 예방하고 빠르게 대처할 수 있다. 그러나 강우예측에는 많은 불확실성을 내포하고 있기 때문에 이러한 불확실성을 이해하고 줄여 나가는 것이 필요하다. 최근 컴퓨터의 성능의 발전에 비례해 강우 예측 자료들도 점진적으로 발전을 거듭하고 있다. 이를 강우-유출 모형에 적용시 유출량 예측의 정확성 또한 비례하여 한층 더 발전할 수 있을 것이다. 하지만 신뢰성이 낮은 입력자료를 대상으로 하는 유출해석 모형은 많은 불확실성을 내포할 것이다. 따라서 본 연구에서는 위천 유역에 대해 LENS(Limited area ENsemble prediction System) 강우앙상블 예측자료의 적용성을 검토하고 그리드 기반 강우 유출 모델 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model) 에 적용하여 유출예측의 불확실성을 평가하고자 하였다. 또한 강우예측 및 유출예측은 수 많은 매개변수를 포함하며 최종적인 예측은 더 큰 불확실한 범위로 산출될 수 있다. 이에 따라 본 연구에서는 Python3 기반 코딩으로 LENS 자료 구축 및 GRM 모형의 매개변수 보정을 각 2000회 씩에 걸쳐 총 2회 실시하여 수문학적, 지형학적 인자에 따른 불확실성 범위를 보정하고자 하였다. 매개변수의 보정은 비정형우도(Informal likelihood) NSE, 정형우도(Formal likelihood) Lognormal(Log-likelihood function)의 우도에 따른 행위모델을 산정하여 보정하였다. 따라서 본 연구에서는 선행연구들을 참고한 정형, 비정형 우도의 임계치를 이용한 불확실성해석에 적용하였으며 이는 사용자의 행위모델선정 임계치 범위 선정으로 인한 불확실성을 줄여나감에 기여할 수 있을것으로 사료된다.
지하차도의 경우 국지 및 돌발홍수가 발생할 경우 대부분 침수됨에도 불구하고 2020년 7월 23일 부산 지역에 밤사이 시간당 80mm가 넘는 폭우가 발생하면서 순식간에 지하차도 천장까지 물이 차면서 선제적인 차량 통제가 우선적으로 수행되지 못하여 미처 대피하지 못한 3명의 운전자 인명사고가 발생하였다. 수재해를 비롯한 재난 관리를 빠르게 수행하기 위해서는 기존의 정부 및 관주도 중심의 단방향의 재난 대응에서 벗어나 정형 데이터와 비정형 데이터를 총칭하는 빅데이터의 통합적 수집 및 분석을 수행이 필요하다. 본 연구에서는 부산지역의 지하차도와 인접한 지하터널 CCTV 자료(센서)를 통한 재난 발생 시 인명피해를 최소화 정보 제공을 위한 Object Detection(객체 탐지)연구를 수행하였다. 지하터널 침수가 발생한 부산지역의 CCTV 영상을 사용하였으며, 영상편집에 사용되는 CCTV 자료의 음성자료를 제거하는 인코딩을 통하여 불러오는 영상파일 용량파일 감소 효과를 볼 수 있었다. 지하차도에 진입하는 물체를 탐지하는 방법으로 YOLO(You Only Look Once)를 사용하였으며, YOLO는 가장 빠른 객체 탐지 알고리즘 중 하나이며 최신 GPU에서 초당 170프레임의 속도로 실행될 수 있는 YOLOv3 방법을 적용하였으며, 분류작업에서 보다 높은 Classification을 가지는 Darknet-53을 적용하였다. YOLOv3 방법은 기존 객체탐지 모델 보다 좀 더 빠르고 정확한 물체 탐지가 가능하며 또한 모델의 크기를 변경하기만 하면 다시 학습시키지 않아도 속도와 정확도를 쉽게 변경가능한 장점이 있다. CCTV에서 오전(일반), 오후(침수발생) 시점을 나눈 후 Car, Bus, Truck, 사람을 분류하는 YOLO 알고리즘을 적용하여 지하터널 인근 Object Detection을 실제 수행 하였으며, CCTV자료를 이용하여 실제 물체 탐지의 정확도가 높은 것을 확인하였다.
댐 운영은 크게 홍수기에 치수에 대비하며 갈수기에 효율적인 이수를 목표로 한다. 최근 기후변화와 함께 강수량이 지역별로 편중되며 국지적 가뭄과 편향적인 장기가뭄의 발생 빈도가 증가하고 있는 추세이다. 이상 가뭄이나 홍수에 대비하기 위해서는 정형화된 수자원 관리보다 물 공급의 안정성 확보 및 수재해 방지 등을 목적으로 다양한 정책을 활용한 통합적 수자원 관리 시스템이 요구되고 있다. 일반적으로 가뭄 시 댐의 운영은 가뭄 대응단계별 용수공급조정기준에 따라 생공용수 여유량, 하천유지용수, 농업용수, 생공용수 순으로 감량하게 된다. 또한, 다양한 가뭄대책을 종합적으로 시행함으로써 가뭄에 대응하고 있지만, 해당 대책 간 우선 순위 혹은 가뭄정도에 따른 효율적인 대책 선정을 위한 대책별 편익 및 기여도에 대한 연구 사례는 제한적이다. 본 연구에서는 국내 댐의 용수별 경제적 편익을 고려한 가뭄 대책의 기여도를 산정하는 방법론을 제시하고자 한다. 이를 위해 문헌조사를 통해 수집된 용수별 추정사용량을 계산하여 경제적 편익을 확보하였으며, 유역별 댐의 용수별 편익을 생공용수, 농업용수, 하천유지용수를 2023년 물가 기준으로 산정하였다. 또한 17개 국내 다목적댐의 댐별 시행 중인 가뭄 대책별 운영 상황을 모의하여 각 가뭄대책의 경제적 편익을 산정하였다. 마지막으로 기여도 산정은 동일 댐에서 가뭄 대책의 경제적 편익에 따른 가중치를 부여하여 댐별로 산정하였다. 본 연구에서 제시하는 방법론은 각 이해당사자의향후 가뭄대책의 우선도를 고려한 체계적인 댐운영 의사결정을 위해 근거를 제공할 수 있을 것이다.
전 세계가 물 부족, 수질오염, 수재해, 물환경 생태계 파괴 등과 같은 물 문제에 직면한 상황에서 본 연구는 기존 물 문제에 대한 현실 인식을 기반으로 현재까지의 물 안보 논의를 정리하고 비판적으로 검토함으로써 물 안보에 대한 체계적인 정의를 내리고자 하였다. 또한, 각국의 물 안보 현황을 분석하기 위하여 물 안보 평가 프레임워크를 제시하여 사회적 형평성, 경제적 효율성, 환경적 지속가능성, 수재해 회복 탄력성 등 4개 핵심 분야(core area)에서 물 안보 상황을 평가하였다. 대상으로는 한국을 포함한 아시아 28개국을 선정하여 4개 핵심 분야에서 각국의 물 안보를 평가하였고 한국은 일본, 말레이시아와 함께 물 안보 상황이 좋은 상위군에 속하였고 인도, 파키스탄, 필리핀 등은 물 안보 하위권에 속하는 것으로 나타났다. 본 연구가 제시한 물 안보 정의와 평가 프레임워크는 각국의 물 안보 현황 인식에 도움을 줄 뿐만 아니라 향후 물 안보 향상을 위해 중점적으로 노력해야 하는 부분을 제시한다는 점에서 의의가 있다.
최근 광역 및 국지적 호우의 발생빈도 증가로 인해, 능동적 대응 기술 개발과 실용화가 필요하다. 홍수재해 관련정보의 경우 전문기관 및 정부부처를 위한 홍수정보 표출 시스템은 구축되어 있다. 그러나 홍수재해의 분석, 모니터링, 예경보 시스템 구축 등 홍수정보 요소기술의 웹기반 실시간 홍수 예측시스템 연계가 미흡하다. 이에 홍수 예측 및 조절 등 다양한 정보의 연계 및 공동 활용요구가 증가되고 있으므로 각각의 정보를 실시간으로 분석하고 모니터링 할 수 있는 체계를 수립하고 통합 정보시스템 기반을 마련해야할 필요가 있다. 국내에서 수재해의 광범위한 관측과 정확한 평가 및 예측을 위해 위성 레이더 및 관측장비 자료를 활용한 시스템 구축에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이와 관련하여 위성 레이더 및 관측장비 분야별 시스템들을 연계하여 통합 홍수 정보 시스템 구축방안을 제시하고자 한다. 이를 위해 위성 레이더 및 관측장비 기반 TRMM, GPM 등의 위성강우, AWS, 고정밀 소형 레이더, UAV를 이용한 실시간 모니터링 등의 관측 자료를 수집이 필요하다. 그리고 홍수를 감시 평가 예측 등에 필요한 강수량, 수위, 토양수분, 하천범람범위 등의 수문정보를 분석 평가하는 효율적인 광역 및 국지적 홍수 대응 관리체계를 구축해야 한다. 이에 본 연구에서는 광역 및 국지적 홍수 피해 범위와 규모 등을 평가 산정하고 정확히 예측하기 위해 국내에서 활용되고 있는 위성 레이더 및 관측장비 기반의 기술들을 연계 활용하여 시스템을 구축하고자 한다. 먼저, 시스템에서 고정밀 소형레이더 기반 강우추측을 통해 수문정보와 연계하여 레이더 관측지역에 대한 국지적 호우 및 침수 예측을 할 수 있다. 또한 위성 및 관측장비 기반 위성영상을 통해 침수지역 분석 및 위성강우를 평가하여, 광역 홍수재해 및 침수지역을 분석할 수 있다. 추가적으로 UAV 관측장비를 활용하여 하천의 홍수범람범위를 관측하여 침수지역 분석에 대한 정확도를 높일 수 있다. 이와 같은 광역 및 국지적 홍수 정보를 체계적으로 감시 평가 예측 할 수 있는 통합적인 홍수 대응 및 관리 시스템 구축으로 연간 홍수 피해규모 저감을 위한 선제적 대응 관리 시스템으로 활용될 것으로 기대된다. 또한 이를 통해 홍수 관련 정보를 분석 관리 할 수 있는 수자원 분야에 혁신적인 시스템을 확보하는 소중한 토대가 될 것으로 사료된다.
수자원위성은 C-band 영상레이더(synthetic aperture radar, SAR)를 탑재한 중형급의 수자원 관리 및 수재해 감시 전용 위성이다. 수자원위성은 물 환경과 관련된 다양한 분야에 활용되어 고부가가치의 정보를 제공할 것으로 예상되는데, 특히 시계열 레이더 간섭기법(SAR interferometry, InSAR)의 적용을 통해 댐·보와 같은 수자원시설물의 미세변위 탐지 및 안정성 평가에 효과적으로 사용될 것으로 기대된다. 시계열 영상레이더 간섭기법은 고정산란체를 이용하는 Persistent Scatterer InSAR(PSInSAR) 기법과 분산산란체 기반의 Small BAseline Subset(SBAS) InSAR 기법으로 대표된다. 이 연구에서는 수자원위성에 적합한 수리시설물 시계열 변위 모니터링 알고리즘 개발을 목적으로, Sentinel-1 위성의 C-band SAR 기반 시계열 레이더 간섭기법의 적용성을 평가하고 알고리즘 개발에 고려해야 할 사항들을 분석하였다. 2020년 여름 수재해가 발생한 섬진강댐과 담양댐 및 수변부를 테스트 사이트로 선정하고, 2019년부터 2021년까지의 Sentinel-1 시계열 SAR 영상에 PSInSAR와 SBAS InSAR를 적용하여 시계열 변위를 관측하였다. 댐체에서는 PSInSAR가 SBAS InSAR에 비해 신뢰할 수 있는 시계열 변위를 산출하였다. 그러나 시계열 분석 기간이 길어짐에 따라 PSInSAR 시계열 변위의 정밀도가 낮아지는 경향이 관측되었다. 수변부에서 PSInSAR는 변위 정보를 거의 제공하지 못했다. SBAS InSAR는 수변부의 시계열 변위 모니터링에 효과적이었으나, 여름철 장마 등으로 인해 레이더 간섭도의 긴밀도(coherence)가 낮아질 경우 부정확한 변위를 산출하였다. 앞으로 국내의 다양한 수자원시설물을 대상으로 Sentinel-1 위성을 이용한 시계열 변위 모니터링 알고리즘의 적용성 평가 연구가 진행될 예정이며, 연구 결과를 수자원위성의 관측 특성에 적합한 변위 탐지 알고리즘의 개발에 활용하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.