최근 이상기후로 인한 급경사지 붕괴 위험이 증가되고 있으며, 급경사지 붕괴 위험의 사전 예측 및 경보 전파가 이루어지지 않아 인명과 재산 피해가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 급경사지의 상태를 평가하기 위해 IoT 센서와 AI 기반 카메라를 융합한 급경사지 분석 시스템을 개발하였다. 시스템을 개발하기 위하여 급경사지 지반조건을 고려한 계측센서 하드웨어 및 펌웨어 설계, AI 기반 영상 분석 알고리즘 설계, 그리고 예·경보 솔루션 및 시스템 제작을 수행하였다. IoT 센서의 데이터와 AI 카메라 영상 분석을 통해 센서 데이터의 오차를 최소화하고, 데이터의 신뢰성을 향상시키고자 하였다. 또한 실제 급경사지에 적용하여 정확도(신뢰도)를 평가하였다. 그 결과, 센서 계측 오류는 0.1° 이내로 유지되었으며 계측 데이터의 전송률은 95%이상이었다. AI 기반의 영상 분석 시스템은 야간에도 부분 인식률 99%의 높은 성능을 나타내었다. 본 연구결과는 다양한 사회간접자본(SOC) 시설의 급경사지 상태 분석 및 스마트 유지관리 분야에도 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
하천의 수위와 유량 등의 수리량 자료는 치수, 이수, 환경 등에 관한 하천 계획과 관리의 기초자료로 활용된다. 따라서 체계적인 하천 관리를 위해서는 신뢰성 있는 하천 수리량 자료의 확보가 요구된다. 이에 따라 우리나라에서는 많은 하천에 수위 관측소를 설치하여 실시간 수위를 측정하고 있다. 하지만 유량의 측정은 국가하천 등 주요 대규모 하천에 국한되어 있는 실정이다. 반면에 우리나라 대부분의 홍수 피해는 중 소하천에서 발생하고 있지만, 중 소하천에 대한 수문조사는 상대적으로 매우 미진한 실정이다. 이러한 중 소하천에 대한 수리 정보 조사의 가장 큰 어려움은 대부분의 중 소하천이 지방자치단체에서 관리하고 있어 예산과 인력 지원이 어렵기 때문이다. 이에 본 연구에서는 중 소하천에 산재한 보와 같은 하천 횡단 구조물의 유량 측정 기능을 이용하고, 급성장하고 있는 영상 분석 기술과 IT를 하천공학 분야에 접목하여 중 소하천의 수리 정보를 저비용, 실시간으로 원격 측정하는 시스템을 개발하고자 하였다. 이를 위해 연구에서는 저가형 영상 장비를 이용하여 하천 횡단구조물 주변의 흐름 영상을 원격으로 확보하고, 해당 영상을 데이터베이스로 송신하는 장치인 WIA 시스템(wireless image acquisition system)을 개발하였다. 그리고 촬영된 영상을 분석하여 수위를 도출하는 영상 분석 프로그램, 수위-유량 관계 곡선(rating curve), 미계측 지점에 대한 하천 수리 정보를 계산하기 위한 HEC-RAS를 포함하는 River-HQ 시스템을 개발하였다. 개발된 WIA & River-HQ 시스템은 한국건설기술연구원 하천실험센터 내 직선 수로(실규모 하천) 구간에 대하여 정확성이 검증되었다. 이러한 WIA & River-HQ 시스템은 실제 하천에 대한 적용성과 안정성 검토를 통해 향후 중 소하천의 환경 관리와 홍수예경보 업무 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
최근 기후변화 및 이상기후로 인해 하천환경 또한 급격하게 변화되고 있다. 변화되는 지구환경에 대응하기 위해 하천환경 대책과 하천생태계 보전/복원, 생물 보호, 친수기능 강화를 요구하고 있는 실정이다. 더욱이 소하천 건천화 및 하천환경관리에 대한 중요성은 대두되고 있으나 비용 및 인력투입 문제로 수위나 유량 등의 기초자료인 수위-유량 계측기술 및 대응연구가 미미한 실정이다. 체계적인 하천관리를 위해서는 신뢰성 있는 대상 하천의 수리량 자료 확보가 기본으로 요구된다. 이러한 중소하천의 관리의 신뢰도를 높이기 위해서는 실시간 수위유량 자료 확보가 필수적이다. 현재 하천 정비 계획 단계에서 수문모델링을 통해 중소하천의 유량을 산정하고 있지만 산발적으로 측정한 자료로는 검/보정에 한계가 있으며, 신뢰도를 확보하기 어려운 실정이다. 이수, 환경, 생태 등의 관점에서는 평상시 유량에 대한 실시간 정보가 매우 중요하다. 이에 체계적인 하천관리를 위해서는 중소하천에 대한 실시간 수리량 자료를 경제적으로 확보 할 수 있는 장치 개발 및 현장적용이 시급하다. 본 연구에서는 하천 횡단구조물이 가지고 있는 유량 측정의 편이성을 최대한 이용하여 급성장하고 있는 영상분석기술과 IT을 하천공학분야에 접목하여 중소하천의 수위와 유량을 실시간으로 원격 측정하는 WIA (Wireless Image Acquisition) 시스템을 개발하였다. WIA 시스템은 라즈베리파이 기반으로 적외선카메라를 이용하여 일정한 시간간격으로 횡단구조물의 상류, 중류, 구조물 주위의 흐름 영상을 확보하여 중앙처리장치로 전송하는 시스템으로 구성된다. WIA 시스템에서 전송된 영상은 본 연구에서 개발한 영상판독 S/W 및 H-Q 산정 S/W를 통해 하천의 수위를 판독하고 실시간으로 하천단면 수위유량 산정 자료 구축하는 자료로 활용된다. 현재 WIA 시스템의 성능 및 개선과 영상판독 S/W 및 H-Q 산정 S/W서버와의 연계운영 성능 평가를 통해 장치를 검증하는 단계에 있으며, 추후 서버구축을 통해 홍수 예 경보와 하천수질관리를 위한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다. 또한 본 연구에서 개발하는 유량측정 시스템을 적용하면 기존 장비의 약 15% 예산으로 실시간 수리량 자료를 확보할 수 있을 것으로 예상된다.
지진재해대책법이 2009년 3월에 발효됨에 따라 가속도 지진관측을 수행하여야 할 기관이 대폭 확대되었다. 소방방재청의 추정에 의하면 최소 400개소의 자유장 가속도 관측소가 설치될 예정이다. 지진계측기의 성능 향상과 통신 기술의 발달로 지진관측소 설치가 보편화되면서 지진관측의 주 기능이 신속 피해 예측과 경보 발령 등 지진방재에 적극적으로 활용할 수 있도록 전환되고 있다. 신속 지진피해 예측의 기반기술인 실시간 지진동 영상화기법을 소개하였다. 이 기술은 신속한 지진피해 평가를 위한 실시간 자료 취합뿐 아니라 시각적으로 정보를 파악할 수 있도록 개발되어 활용되고 있다. 한편 지진피해는 주로 S 파와 연속되는 표면파에 의해 발생한다. 최초로 도달하는 P 파로부터 최대 지반운동 크기와 지진 피해를 예측하여 경보를 발령하는 것이 지진조기경보체계이다. 지진조기경보의 기술개발 현황과 함께 2007년 오대산지진에 적용한 예를 소개하였다. 조기경보 기술은 기상청의 지진통보 체계를 획기적으로 개선시킬 수 있다. 또한 지역별로 분산된 주요 국가 시설물의 지진방재를 위해 활용할 수 있는 분산형 조기경보 시스템의 구성과 활용방안을 제안하였다.
기상청에서는 시스템 이용자의 편의와 자료의 활용 증진을 위해 분리되어 있던 수문기상과 가뭄정보를 하나로 통합하여 '수문기상 가뭄정보 시스템(https://hydro.kma.go.kr)을 2017년 8월 1일부터 운영하고 있다. 본 시스템은 일반국민과 물관리 유관기관(회원)을 대상으로 관측, 수문기상 감시 예측, 기상 가뭄분석 전망으로 나눠 정보를 생산하여 서비스가 제공하고 있다. 수문기상 서비스는 관측 강수량(기상청, 유관기관), 기상청 위성 토양수분량 및 증발산량 자료와 레이더 관측 자료(Radar AWS Rainrate, RAR)를 GIS 기반 유역단위별(4대강권, 대권역, 중권역, 표준유역단위)로 관측 정보를 제공하며, UM(3km), 멀티모델앙상블, 레이더(MAPLE), 유역강수지수자료들로 예측 서비스를 제공하고 있다. 또한, 메타정보를 통해 유역별, 관측소별 상세조회가 가능하여 원하는 유역 또는 관측소를 선택 시 GIS지도에 위치가 표시되며 선택 지점의 정보를 손쉽게 확인할 수 있다. 가뭄 정보는 기상 가뭄 예보 정보와 가뭄 감시 정보를 제공하고 있다. 기상 가뭄 예보 정보는 매주 금요일에 발표되고 있는 기상 가뭄 예보 1개월 전망과 매월 10일경 관계부처(행정안전부, 기상청, 환경부, 농림축산식품부) 합동으로 발표하고 있는 가뭄 예 경보 3개월 전망자료를 제공하고 있으며, GIS 기반 행정구역 및 유역별로 나눠 여러 가지 가뭄지수(표준강수지수, 표준강수증발산지수, 강수평년비, 유효가뭄지수)를 활용하여 기상 가뭄 감시 정보를 제공하고 있다. 또한, 가뭄 감시 현황 정보는 다양한 형태(시계열, 가뭄지수 조회 및 다운로드, 분포도 비교)로도 확인할 수 있으며, 강수량분석 통계(누적 강수량, 강수량 순위, 무강수일수) 정보를 제공한다. 그 밖에 관측 자료(강수량 분포도, 토양수분량, 증발산량 등), 월별 언론모니터링 자료 등을 제공하고 있다. 향후 수문기상과 가뭄 재해에 선제적으로 대응하여 안정적인 물관리를 지원하고 자료의 신뢰도를 지속적으로 제고하여 우리나라에 맞는 수문기상 가뭄정보 시스템으로 거듭나도록 노력해 나갈 것이다.
최근의 수자원공학 분야는 4차산업혁명과 더불어 비약적으로 발전된 딥러닝 기술을 활용한 시계열 수위 및 유량의 예측에 대한 관심이 높아지고 있다. 또한 시계열 자료의 예측이 가능한 LSTM 모형과 GRU 모형을 활용하여 수위 및 유량 예측을 수행하고 있지만 시간 변동성이 매우 큰 하천에서의 유량 예측 정확도는 수위 예측 정확도에 비해 낮게 예측되는 경향이 있다. 본 연구에서는 유량변동이 크고 하구에서의 조석의 영향이 거의 없는 한강의 팔당대교 관측소를 선택하였다. 또한, LSTM 모형과 GRU 모형의 입력 및 예측 자료로 활용될 유량변동이 큰 시계열 자료를 선택하였고 총 자료의 길이는 비교적 짧은 2년 7개월의 수위 자료 및 유량 자료를 수집하였다. 시간변동성이 큰 시계열 수위를 2개의 모형에서 학습할 경우, 2개의 모형 모두에서 예측되는 수위 결과는 관측 수위와 비교하여 적정한 정확도가 확보되었으나 변동성이 큰 유량 자료를 2개의 모형에서 직접 학습시킬 경우, 예측되는 유량 자료의 정확도는 악화되었다. 따라서, 본 연구에서는 급변하는 유량을 정확히 예측하기 위하여 2개 모형으로 예측된 수위 자료를 수위-유량관계곡선의 입력자료로 활용하여 유량의 예측 정확도를 크게 향상시킬 수 있었다. 마지막으로 본 연구성과는 수문자료의 별도 가공없이 관측 길이가 상대적으로 충분히 길지 않고 유출량이 급변하는 도시하천에서의 홍수예경보 자료로 충분히 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 기후변화가 심화됨에 따라 가뭄으로 유발되는 피해가 증가하고 있다. 현재 국내의 가뭄 강도를 결정하기 위해 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)를 기준으로 분류를 수행하고 있다. 현재 국내에서는 최근 6개월 동안의 누적강수량을 기준(SPI-6)으로 관심, 주의, 경계, 심각의 기상학적 가뭄의 강도를 분류하고 있다. 그러나 강수량만을 기초자료로 활용하기 때문에 가뭄 강도를 분류하는 데 한계가 있다는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 SPI에 따른 국내 기상학적 가뭄 예・경보 기준의 한계점을 극복하고자 국가가뭄정보포털(National Drought Information Portal, NDIP)에서 제공하는 비상급수 피해자료를 수집하여 가뭄의 강도를 분류하였다. 그리고 SPI의 인자인 강수량과 증발산량 산정에 사용되는 인자인 온도, 습도 등을 min-max 정규화로 지수화한 후 유전 알고리즘(Genetic Algorithm, GA) 기반으로 각 인자들에 대한 계수를 산정하였다. 비상급수에 따른 가뭄의 강도를 분류하여 종속변수로 활용하고, GA에 의한 각 기상인자들의 계수를 활용하여 새로운 가뭄 강도 분류 지수(Drought Severity Classification Index, DSCI)를 도출하고자 하였다. DSCI를 도출한 후 누적분포함수를 활용하여 분위별 경계를 강도 단계 분류 기준으로 제시하였다. 본 연구에서 제시한 DSCI를 활용하면 기존 SPI보다 가뭄 강도를 정확하게 분류할 수 있어, 재난 담당자들의 의사결정을 지원할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 정보통신산업이 급속도로 발전함에 따라 Internet을 이용하여 각종 정보를 쉽게 얻을 수 있게 되어 수자원 분야에도 정보의 공유와 자료의 통합이 활발히 이루어지고 있다. 또한 재해정보를 효율적이고 직관적으로 표현하기 위해서 방재업무에 GIS를 도입하고 있다. Internet을 통한 손쉬운 정보의 취득은 효율적인 재해관리에 매우 중요하며, 자료의 효율적인 관리와 표현을 위한 GIS기법 또한 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 Internet과 GIS를 결합하여 보다 많은 사람들이 신속하고 정확한 재해정보를 얻을 수 있게 하며, 방재 업무에 활용토록 하여 재해에 의한 주민들의 생명의 위협과 재산피해를 줄이도록 하는데 그 목적이 있다. 효과적인 재해관리를 위해서는 계획과 관련된 정보, 재해발생 이력, 대상지역의 각종 정보가 통합되어 실시간으로 전달될 필요가 있다. 또한 이러한 정보들을 빠른시간내에 이해하고 분석하여 대책을 수립하고 시행해야한다. Internet GIS는 비상상황에 대비한 계획과 대처 그리고 복구사업에 있어 가장 정확하고 신속한 정보를 제공해 줄 수 있다. 즉, Internet GIS는 방대한 양의 정보를 효과적이고 지능적으로 분석이 가능하며, 이해하기 쉬운 그래픽 기반의 자료를 보여주므로 방재업무에 큰 도움을 줄 수 있다. Internet GIS를 방재정보 시스템에 이용할 경우 에 있어 장점, 약점, 기회, 위기에 대한 SWOT분석을 실시하였다. Internet이라는 환경의 장점을 그대로 이어받아 비용면에서 효과적이며 적용범위와 사용자층도 넓어지게 된다. 또한 누구나 간편하게 이용할 수 있어 협력체계 또한 쉽게 구축할 수 있으며 빠른 정보의 교환이 가능하다. 하지만, 인터넷에 의존한다는 점에 있어 서버가 자연재해에 노출될 경우 시스템 자체가 제 기능을 할 수 없으며 여러명이 동시에 서버에 접속을 하기 때문에 컴퓨터에 부하가 많이 걸리는 모델링이나 복잡한 분석은 실시하기 어려우며, 대용량 데이터를 전송할 수 있는 대역폭이 확보 되어야 한다. 또한, Internet 환경으로 개발을 해야되기 때문에 데스크탑용 GIS에 비해 개발속도가 느리며 개발 초기비용이 많이 들게 된다. 하지만, 네트워크 기술의 발달과 모바일과의 연계 등으로 이러한 약점을 극복할 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 인터넷 GIS를 이용하여 홍수재해 정보를 검색, 처리, 분석, 예경보할 수 있는 홍수방재정보 시스템을 구축토록 하였다.
도시지역에의 내수범람은 주로 우수관로 배수체계의 통수능력 부족으로 발생된다. 따라서 지금까지의 도시침수에 대한 국내 연구가 우수관로해석에 국한되어왔다. 하지만 우수관로시스템 해석을 통해서 배수능이 부족한 관거를 찾는 것만으로 침수방지대책을 세우는 것은 매우 근사적이고 비합리적인 대안을 제시할 수밖에 없는 실정이다. 본 연구에서는 도시침수양상에 대한 정확하고 합리적인 해를 도출하기 위하여 지표류 해석을 통한 침수해석의 필요성을 제시하였고, 2001년 7월 서울지역의 집중호우 사상에 대한 적용결과로 해석 결과를 검증하였다. 본 연구의 결과는 도시 홍수 예경보와 침수범람도 작성 등의 도시치수 및 방재계획 수립에 실제적으로 응용될 수 있을 것으로 기대된다.
현재 국내 주요 하천의 홍수예경보시스템 운영과 다목적댐의 홍수조절관리를 위하여 수문학적 모형의 하나인 저류함수모형(storage function model)을 사용하고 있다. 저류함수모형은 산지가 많은 유역에 적합하도록 개발된 모형으로, 계산절차가 간편하고 홍수유출의 비선형성을 고려할 수 있는 방법이므로 선형모형보다 합리적이라고 알려져 있다. 그러나 실제 홍수사상에 저류함수모형을 적용하기 위해서는 적절한 매개변수의 적용이 필요하다. 현재까지 저류함수모형의 매개변수를 보정하기 위한 연구가 많이 되었지만, 실질적으로 보정된 매개변수를 실제 홍수사상에 적용함에 있어서는 많은 어려움이 존재한다. 따라서 이러한 문제점을 해결하고자 본 연구에서는 저류함수 모형 중 유역유출 매개변수를 첨두유량에 대한 상대민감도분석을 통하여 매개변수의 경계조건을 설정하고, 이 경계조건을 바탕으로 최적화기법(optimization technique)을 사용하여 과거 홍수사상에 대하여 보정을 수행하였다. 그리고 보정된 매개변수를 모의 홍수사상에 적용하기 위한 최적매개변수(optimal parameter) 결정을 위한 방법들을 제시 및 적용하여 비교 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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