최근 지구온난화 및 기후변화의 영향으로 수재해가 증가하고 있으며, 강우의 경향성이 변화하고 있다. 태풍 및 집중호우로 인한 피해보다 장기간의 연속적인 강우의 발생으로 인한 피해가 더욱 크며, 기존 수공구조물의 설계기준은 연속적인 호우로 인한 피해를 고려하지 못하고 있는 실정이다. 거대홍수란 집중호우, 태풍, 이상홍수 및 돌발홍수로 인한 홍수피해의 여파가 끝나기도 전에 또 다른 강우사상으로 인하여 거대한 홍수가 발생하는 시나리오적 상황을 의미한다. 본 연구에서는 기상청에서 제공하는 한강권역 30년 동안의 (1986 ${\infty}$ 2015년) 강우자료를 이용하여 거대홍수 발생횟수, 경향성, 설계기준을 초과하여 발생하는 거대홍수 초과빈도를 분석하였다. 최소 무강우 시간 정의(Inter Event Time Definition, IETD)를 이용하여 거대홍수를 산정하고, Mann-Kendall test 및 이중누가우량분석(double mass analysis)을 통하여 거대홍수의 경향성 분석을 실시하였다. 본 연구의 결과는 기존 수공구조물의 설계기준의 취약점을 보완할 수 있을 것이라 판단되며, 태풍, 집중호우, 거대홍수 등으로 발생하는 홍수피해를 줄이기 위한 방재 사업의 우선순위 결정에 대한 근거 자료로 활용할 수 있을 것이라 기대된다.
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.
전 세계적으로 기후변화로 인한 자연재난은 피해의 규모에 따라 대형화 다양화 집중화 현상이 일어나고 있으며, 이로 인한 사회 경제적 피해가 과거에 비해 지속적으로 증가하고 있다. 한국에서는 이러한 자연재난 중 피해의 90%이상이 수해 풍해 설해 등으로 조사되었으며, 특히, 수해에 의한 피해가 자연재난으로 발생하는 피해 중 가장 큰 비중을 차지하고 있다. 최근에는 2014년 일본의 태풍 '판폰'과 '봉퐁', 2013년 중국의 태풍 '피토'와 '다나스', 2012년 한국의 태풍 '볼라벤', '덴빈', '산바' 등 연속적인 호우사상의 내습으로 인한 피해가 발생함에 따라 동시 다발적인 거대 호우사상의 발생에 대한 대비책이 시급한 실정이다. 국내 외적으로 단일 호우사상으로 인한 홍수 피해 대책에 관한 연구는 활발하게 이루어지고 있지만, 동시다발적 연속적인 호우사상으로 인한 홍수 피해 대책 연구는 미비한 실정이다. 이에 따라 본 연구에서는 단기간에 거대 호우사상이 동시 다발적 연속적으로 나타나는 현상을 거대홍수라고 정의하고, 거대홍수에 대응하기 위해서 거대홍수 발생에 따른 홍수범람 및 홍수피해액을 산정하였다. 홍수범람모의를 통해 거대홍수가 유역전체에 미치는 영향을 파악하고, 다차원홍수피해산정법(MD-FDA)을 통해 홍수 피해액을 산정하여 거대홍수방어 대책 수립의 참고 자료로써 활용할 수 있을 것이다.
최근 기후변화에 따른 전 지구적인 지구온난화는 단시간의 집중호우와 돌발홍수의 증가로 기존의 기후특성을 변화시키고 있다. 이로 인해, 자연재해의 강도가 강해지고, 재산피해가 커지고 있다. 특히, 내륙에 위치한 도시지역 보다 해안 도시지역은 조위에 따라 홍수위가 크게 영향을 받기 때문에 강우에 따른 피해규모는 더 크게 영향을 받는다. 본 연구에서는 기후변화로 인한 자연재해에 대비하기 위하여 미래 기후변화를 예측하고 해안 도시지역에 미치는 영향을 파악하고자 하였으며, 대상지역으로는 2012년 태풍 산바(Sanba)으로 인해 상당한 인명피해와 홍수피해가 발생한 마산(창원시) 일대를 선정하였다. 본 연구에서는 마산(창원시) 대상으로 빈도-지속기간별 강우와 조위의 영향을 고려한 침수모의를 실시하고자 한다. 또한 2004년도에 개발된 다차원법(다차원 홍수피해 산정방법(Multi-Dimensional Flood Damage Analysis))을 이용하여 조위와 홍수위의 영향을 받은 해안 도시의 경제성 분석을 실시하고, 침수에 따른 피해액을 산정하고자 한다. 본 연구의 결과는 향후 마산(창원시) 일대의 홍수피해 산정과 침수피해 관련 방재 정책을 수립하는데 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
기존의 Markov Chain 모형으로 일강우량 모의시에 강우의 발생여부를 모의하고 강우일의 강우량은 Monte Carlo 시뮬레이션을 통해 일강우 분포 특성에 맞는 분포형에서 랜덤으로 강우량을 추정하는 것이 일반적이다. 이때 강우 지속기간에 따른 강도 및 강우의 시간별 분포 등의 강우 사상의 특성을 반영할 수 없다는 한계가 있다. 본 연구에서는 이를 개선하기 위해 강우 사상을 지속기간에 따라 강우량을 추정하였다. 즉 강우 사상의 강우 지속일별로 총강우량의 분포형을 비매개변수 추정이 가능한 핵밀도추정(Kernel Density Estimation, KDE)를 적용하여 각각 추정하고, 강우가 지속될 경우에 지속일별로 해당하는 분포형에서 강우량을 구하였다. 각 강우사상에 대해 추정된 총 강우량은 k-최근접 이웃 알고리즘(k-Nearest Neighbor algorithm, KNN)을 통해 관측 강우자료에서 가장 유사한 강우량을 가지는 강우사상의 강우량 일분포 형태에 따라 각 일강우량으로 분배하였다. 본 연구는 기존의 강우량 추정 방법의 한계점을 개선하고자 하였으며, 연구 결과는 미래 강우에 대한 예측에도 활용될 수 있으며 수자원 설계에 있어서 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
기후변화로 인한 이상기후 현상으로 이상홍수, 극한홍수의 발생빈도가 증가하고 있으며, 그 피해 양상 또한 대형화 다양화되고 있다. 최근 2014년 일본의 태풍 '판폰'과 '봄퐁', 2013년 중국의 태풍 '피토', '다나스', 2012년 한국의 태풍 '볼라벤', '덴빈', '산바'가 연속적으로 발생하는 등 연속적인 강우 사상으로 인한 피해가 발생하고 있다(최창현 등, 2016). 연속적인 강우사상으로 인한 홍수량은 단일 강우사상으로 발생하는 홍수량에 비해 6~17% 정도 증가된다(최창현 등, 2016). 단일강우 사상으로 인한 일반 홍수량에 비해 그 뒤에 따라오는 연속적인 강우로 인한 홍수량 증가에 따른 피해는 막대한 인명과 재산피해가 발생할 것으로 추정된다. 이에 연속적인 강우사상으로 인한 피해를 대비하기 위한 구조물적 비구조물적 홍수방어 대책 수립이 시급한 실정이다. 연속적인 강우사상으로 인한 홍수방어 대책을 수립하기 위해서는 먼저 연속적인 강우사상으로 인한 정확한 홍수량 모의가 필요하다. 하지만 국내 외에서는 단일강우사상에 대한 홍수량 산정 연구는 활발히 진행되어 왔지만, 연속강우사상에 대한 홍수량 산정 연구는 미비한 상태이다. 따라서, 본 연구에서는 다양한 홍수량 산정 방법을 이용하여 연속적인 강우사상에 대한 홍수량을 산정하고, 이를 비교 분석하여 연속적인 강우사상에 가장 적합한 홍수량 산정 방법을 제시하고자 한다. 본 연구결과를 통해 연속적인 강우사상을 고려한 홍수방어 대책 수립 시 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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