매년 집중호우와 국지성 호우로 인해 막대한 피해가 발생하고 있다. 이전의 침수피해는 하천이나 외수범람으로 인한 피해가 주를 이루었다면, 최근에는 집중호우와 국지성 호우의 증가로 인해 내수침수에 의한 침수피해가 중심이 되고 있다. 현재 기상청에서는 6시간, 12시간 기준으로 호우주의보, 호우경보를 발령하고 있는데 짧은 시간 안에 침수 피해가 발생하는 도시지역에서는 이들 기준으로는 단기간에 발생하는 침수에 효과적으로 대응할 수 없다. 이와 관련하여 일본 기상청에서는 호우경보의 개선과 사전적 홍수 대응을 위해 침수피해 발생과 상관관계가 높은 지표면우량지수를 도입하여 수치화를 계획하고 있다. 지표면우량지수는 침수의 피해발생과 관련한 위험도를 나타내기 위한 새로운 지표로 호우경보(침수피해)의 정확성을 향상시킴으로써 주민의 자발적인 피난을 유도하는 것에 그 목적이 있다고 할 수 있다. 본 연구에서는 탄천유역을 대상으로 지표면우량지수를 산정하고 과거에 발생한 침수피해와 비교를 통해 내수 침수와의 상관성을 비교하였다. 그 결과를 바탕으로 지표면우량지수의 적용가능성과 활용성을 검토하였다.
내수침수로 인한 수해가 빈번하게 발생하고 있는 삽교천 유역 중하류부를 대상으로 하구에 위치한 삽교호와 유역에서 유일하게 홍수조절 기능을 갖춘 예당지가 이 지역의 침수특성에 미치는 영향을 분석하였다. 아울러 신속한 홍수배제와 홍수유출량 저감을 목적으로 삽교호 배수갑문을 증설하고, 예당지를 증고하여 홍수조절 용량을 확장하였을 경우의 효과를 침수면적, 침수시간, 연평균피해경감기대액 등 다양한 기준에 의해 검토하였다. 그 결과 내수침수 저감을 목표로 할 경우 외수범람방어 위주의 기존 치수계획과는 차별되어야 하는 요소를 확인할 수 있었고, 사업대상지역 및 치수계획의 목표에 적합한 대안을 선정하는데 필요한 각 홍수방어대안의 특성을 파악할 수 있었다.
과거 우리나라의 침수피해는 하천의 범람으로 인한 농경지를 중심으로 외수침수가 빈번하게 발생하였다. 하지만 도시지역의 불투수층 면적 증가, 토지의 집약적인 이용과 이상기후로 인한 집중호우의 증가는 내수침수 피해를 가중시키고 있다. 특히 지난 2010년 9월 서울 광화문 등에 발생한 호우와 2011년 7월 중부지방을 중심으로 우리나라에 발생한 집중호우로 인한 도시지역의 침수 피해는 상당부분이 내수침수가 원인으로 작용하고 있다. 이에 소방방재청에서는 동일 배수구역 내 각 시설물이 통합적인 방재성능을 발휘할 수 있도록 방재성능기준을 제시하였다. 따라서, 본 연구에서는 도시지역의 내수침수로 인한 피해를 줄이기 위해서, 우리나라 주요 도시지역에서의 침수피해원조사를 바탕으로, 소방방재청의 방재성능목표에 따른 도시지역 내배수시설의 방재성능 평가절차를 제시하였다.
최근 기후변화에 의한 이상기후에 따라 집중호우가 빈번히 발생하고 있으며, 집중호우로 인해 내수, 외수 침수 등 수재해 발생 빈도 및 피해 규모가 증가하고 있다. 하지만 홍수범람 상황 및 피해양상을 효과적으로 모니터링하고 분석하는 기술은 부족하다. 현재 여러 분야에서 UAV를 활용한 다양한 연구가 진행되고 있다. 그러므로 홍수 모니터링에 UAV를 활용함으로써 홍수 모니터링의 적시성 및 정확성의 향상을 기대할 수 있다. 최근까지도 홍수로 인한 침수에 관한 많은 연구가 이루어지고 있으나 홍수로 인한 배수에 관한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 UAV 촬영을 통해 취득한 포인트 클라우드 자료를 기반으로 한 경사도 기법을 활용하여 DSM을 하천 측량에 활용 가능한 DEM으로 변환하여 지형자료를 구축하였다. 2차원 수치모형인 FLUMEN을 사용하여 홍수로 인한 침수와 배수를 고려한 모의를 수행 중이며 모의 결과를 UAV 홍수 모니터링 영상과 비교, 검증할 것이다. 또한, 침수와 배수의 소요시간 등을 분석하고 검토할 것이다.
내수 침수는 강물과 같은 외수보다는 제내지에서 하수 또는 우수의 배제가 불량하여 발생되는 범람이다. 내수 침수 상황에서 침수심의 정확한 관측과 예보된 강수로부터 침수심을 예측할 수 있는 시스템 즉, 스마트 목자판이 개발되고 있다. 시스템 운용에 사용될 소프트웨어 가운데 하나로서 침수 해석을 위한 수치 모형이 필요하다. 내수에 의한 침수와 그것의 배제를 무리 없이 모의하려면, 물이 차고 빠지는 물리 현상을 타당하게 해석하는 것이 관건일 것이다. 그에 따라 2차원 천수 방정식을 유한 체적법으로 해석할 때 흐름률(flux) 계산에 근사 Riemann 해법을 적용하는 모형을 도입하였다. 단순하면서도 내수 침수의 재현에서 드러날 수 있는 취약점들을 포괄할 수 있도록 경사면과 계단으로 가상 지형을 구성하였으며, 강수로 인한 지형의 침수에 대해 개발된 모형을 시험하였다. 근사 Riemann 해법은 흐름률의 정확한 평가로 잠김과 드러남 모의가 자연스런 장점이 있으나, 해석 방법이 복잡하여 계산 시간이 비교적 오래 걸리므로 그에 대한 대책이 요구된다.
기후변화와 도시화로 인한 집중 호우와 불투수층 증가로 도시 홍수의 발생 빈도와 규모가 증가하고 있다. 인적, 물적 자원이 집중되어 있는 도시유역의 특성상 침수가 발생하면 이로 인한 직접적 피해 뿐만 아니라 사회경제적 2차 피해를 발생한다. 도시 홍수로 인한 피해를 줄이고 도시의 재해에 대한 회복력을 키우기 위해서는 관측과 더불어 정확한 모의 기술이 중요하다. 한편, 격자 기반 도시 홍수 모의는 집중 호우에 따른 침수의 시공간적 발생 양상을 물리적으로 해석하는 방법으로, 지표수-우수관거 이중배제 통합 모의, 수치기법, 병렬컴퓨팅, 수질 연계 모의 등의 측면에서 지금까지 많은 발전이 이루어져 왔다. 최근들어 원격탐사 기술의 발달로 공간해상도 1미터 수준 혹은 그 이상의 초고해상도 지형자료가 많은 지역에서 대해 가용해지고 있으며, 도시 홍수 해석에 이와 같은 초고해상도 자료를 적용하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 초고해상도 지형 및 토지 피복 자료의 공간해상도가 침수해석에 미치는 영향을 분석한다. 도시침수의 두가지 주요 요인인 내수침수와 외수범람 중에서 극한 강우에 의한 내수침수해석 사례만을 주요 연구 범위로 한다. 초고해상도 입력자료의 격자기반 도수 해석 모형으로는 운동파 기반의 2차원 지표 흐름 해석 모형을 적용하고, 초고해상도 모의의 효율적 계산을 위해 하이브리드 병렬 컴퓨팅 기술을 이용한다. 초고해상도 입력자료 적용 사례 대비, 공간해상도 저하에 따라 침수 면적이나 깊이 등에서 어떤 변화가 있는지 정량적으로 검토한다. 또한, 강우의 강도 및 공간분포가 초고해상도 도시 홍수 해석에 미치는 영향에 대해서 분석한다. 모의 결과로부터 도시 홍수 해석시 거리 단위(street-level) 정확도의 재현을 위해 적정한 공간해상도를 분석하고, 초고해상도 도시 홍수 모의를 이용한 기후변화에 따른 극한 홍수의 도시지역 영향 분석 및 회복력 개선 관련 연구의 가능성에 대해 논의한다.
기후변화로 인한 강수량의 변화는 국지적이고 집중적인 강우를 유발하게 되었고 이로 인하여 외수범람에 의한 제내지 침수로 인한 피해가 증가하고 있다. 따라서 제내지의 침수로 인한 피해를 예측하기위한 기술이 필요하다. 본 논문에서는 하천제방의 파쇄로 인한 홍수량이 제내지에서 어떤 경로로 침수-확산되는지를 파악하기 위하여 홍수의 침수경로를 모의할 수 있는 분포형홍수범람모형인 SIMOD(Simplified Inundation MODel)를 개발하였다. 침수경로를 모의하기 위하여 홍수가 발생된 시점에서 그리드화 된 주변 격자로의 홍수전의를 위하여 주변 격자와의 경사를 이용하여 차등 분배하는 다중흐름방향법(Multi Direction Method, MDM)과, 하나의 낮은 고도의 격자에서 수위가 높아져 인접한 격자보다 수위가 증가하면 그 수위는 인접 격자들과 균등해 진다는 가정인 평수가정법(Flat-Water Assumption, FWA)을 적용하였다. 모형의 평가를 위하여 가상시나리오를 설정하여 대상지역에서 시간에 따른 침수범위를 산정하였다. SIMOD는 지형도와 유입홍수량의 간단한 입력자료를 이용하기 때문에 모의시간을 현저하게 단축시킬 수 있으며 강우-유출 모형 또는 제방붕괴 모형 등을 통해서 유입되는 홍수량만 파악을 할 수 있다면 수 분 내에 결과를 예측할 수 있다. 따라서 EAP(Emergency Action Plan)과 같은 침수로 인한 대피계획을 수립하는데 활용될 수 있을 것이다.
지구 온난화가 심화됨에 따라 도시지역에서 집중호우에 의한 침수 피해가 증가하는 추세이다. 이러한 지구온난화에 의한 기후변화의 변동성은 IPCC 5차 보고서(2014)에서도 기술되어 있으며 기후변화에 의한 강수 패턴의 변화, 수문시스템의 변화 등 수자원 불확실성의 증가에 대하여 시사하고 있다. 최근 서울이나 부산과 같은 대도시의 관로의 수용 범위를 초과하는 국지성 호우가 발생하여 큰 피해를 초래하였다. 도시지역의 침수는 1차적으로 우수관거 통수능 부족에 의한 내수범람이 발생하고 방류구와 인접한 하천의 외수범람이 발생한다. 인구가 밀집되어 있는 도시지역에서 발생하는 침수는 인명피해 뿐만 아니라 도로, 교량, 지하공간 침수 및 파괴를 복구하기 위한 사회 경제적 피해를 동반하기 때문에 농촌, 산지 지역에 비해 피해량이 크다. 또한 도시개발에 인한 불투수면적 증가, 강우 유출시 출구부까지의 짧은 도달시간, 배수시설의 통수능부족 등 다양한 원인이 침수피해를 증대시킨다. 본 연구에서는 집중호우에 취약한 지역을 선정하고 XP-SWMM을 이용하여 내수침수 모의를 실시하였다. 또한 시범지역에 관로 개량, 우수저류지 설치, 우수펌프장 설치와 같은 홍수방어대안을 적용하여 각각의 침수모의를 실시하였으며 해당유역을 격자별로 분할하여 대안별 침수데이터를 추출하였다. 또한 격자별로 가장 적합한 구조적 홍수방어대안을 제시하기 위해 침수시간, 최대침수심, 구조물 설치비용을 평가요소로 이용하였으며 MCDM 기법 중 하나인 Compromise Programming 기법을 적용하였다. 본 연구에서는 동일 유역이라도 지리적 여건에 따라 대안의 선호도가 다르다는 점을 반영하고자 하였으며, Spatial Multi-Criteria Decision Making을 적용하여 지역특성을 고려한 홍수방어대안을 선정하는 방법에 대하여 연구하였다.
자연적 및 인공적 조건들이 유출을 발생시키고, 발생시킨 유출수를 이동시키며, 특정지역에서 누적을 일으킬 수 있다. 이용 가능한 데이터베이스들은 쉽게 접근할 수 있고 사용할 수 있는 지리정보들로부터 구성된다. 이러한 자료를 이용해서 공간적 유출 위험 지도를 작성할 수 있다. 유출누적지도는 유출수에 의해 잠재적으로 침수되기 쉬운 지대들을 나타낸다. 침수지역은 원인지역의 규모, 원인지역의 형태와 경사, 천이점에 관련된 일시적인 감속과 누적들 및 토양의 침수상태와 같은 여러 요인들을 통해 발생된다. 유출에 대한 위험도 분석에서는 유출에 대한 누적위험도를 표현하기 위해 유출 과정에 유리한 요인들을 조합한다. 조합된 유출 민감도 지도는 유출민감도 값에 따라 등급화 된 형태로 표현된다. 5개의 민감도수준에 해당하는 요소들이 유출누적 지도에 사용되었는데, 여기서 민감도수준 1등급의 격자들은 누적에 유리하지 않고, 5등급은 물을 누적하는데 뛰어난 잠재력을 보여주고 있다. 본 연구에서는 안성천 유역의 유출누적지도를 작성하였으며, 이는 유역에서 유역 유출에 의한 홍수 위험도가 큰 지역을 탐지하는데 유용하며 이 자료를 기초로 하여 외수범람위험 지역과 합성하여 하천재해 위험지역을 도시하고 관리하는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 지구온난화 및 이상기후 현상으로 인하여 집중호우의 빈도와 강도가 급증하고 있다. 그리고 급격한 도시화로 불투수 면적이 증가하여 도시지역에 침수피해가 빈번하게 발생하고 있는 실정이다. 이러한 침수피해를 방지하기 위하여 침수위험지구, 재해위험지구를 선정하여 집중호우에 대하여 집중관리를 하고 있지만 위험지구이외의 곳에서 침수가 발생할 경우 신속하게 대처하지 못하는 문제가 발생하고 있다. 또한, 하천이 범람하여 발생하는 외수침수의 경우 수위를 실시간으로 확인할 수 있어 미리 대응이 가능하지만, 내수침수의 경우 지하에 매설되어 있는 관로의 상태를 확인할 수 없기 때문에 순간적으로 발생하는 침수에 대하여 신속하게 대처를 해야 한다. 현재 침수 피해를 신속하게 대처하기 위하여 CCTV를 활용해 침수의 발생여부를 모니터링 하고 있지만 CCTV설치 지역에 비하여 적은 인력으로 모든 CCTV를 확인하지 못하여 침수피해를 신속하게 대처하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 침수사진 자료를 CNN(Convolutional Neural Network)기법을 이용하여 학습시켜 침수의 발생여부를 판단하는 모델을 제안하였다. 딥러닝 기법의 CNN은 이미지의 특징을 추출하여 학습하는 과정을 가지게 되는데 학습이 완료된 모델은 침수사진의 특징을 파악하여 침수가 발생하였는지에 대한 여부를 자동적으로 판단하게 된다. 본 연구결과를 CCTV관재센터 혹은 지자체와의 연계를 통하여 침수의 발생여부를 자동적으로 판단해주는 시스템이 개발된다면 신속한 침수피해 대처가 이루어 질 수 있을 것이라 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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