최근 범지구적인 기후변화로 인해 도시유역의 홍수 발생 빈도가 빈번하게 발생하고 있다. 이로 인해 불투수성이 큰 도시지역의 침수 등의 자연재해 증가로 인명 및 재산피해가 발생하고 있다. 이에 따라 하수도의 제 기능을 수행하고 있다면 문제가 없지만 이상기후로 인한 기록적인 폭우에 의해 침수가 발생하고 있다. 홍수 및 집중호우와 같은 극치사상의 발생빈도가 증가됨에 따라 강우 사상의 변동에 따른 하수관로의 수위를 예측하고 침수에 대해 대처하기 위해 과거 수위에 따른 수위 예측은 중요할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 수위 예측 연구에 많이 활용되고 있는 시계열 학습에 탁월한 LSTM 알고리즘을 활용한 하수관로 수위 예측을 진행하였다. 데이터의 학습과 검증을 수행하기 위해 실제 하수관로 수위 데이터를 수집하여 연구를 수행하였으며, 대상자료는 서울특별시 강동구에 위치한 하수관로 수위 자료를 활용하였다. 하수관로 수위 예측에는 딥러닝 알고리즘 RNN-LSTM 알고리즘을 활용하였으며, RNN-LSTM 알고리즘은 하천의 수위 예측에 우수한 성능을 보여준 바 있다. 1분 뒤 하수관로 수위 예측보다 5분, 10분 뒤 또는 1시간 3시간 등 다양한 분석을 실시하였다. 데이터 분석을 위해 하수관로 수위값 변동이 심한 1주일을 선정하여 분석을 실시하였다. 연구에는 Google에서 개발한 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하였으며, 하수관로 수위 고유번호 25-0001을 대상으로 예측을 하였다. 학습에는 2012년 ~ 2018년의 하수관로 수위 자료를 활용하였으며, 모형의 검증을 위해 결정계수(R square)를 이용하여 통계분석을 실시하였다.
최근 몇 년간 발생한 도시홍수 피해의 주요 원인은 배수관망의 통수능 부족 때문이다. 2010년과 2011년에 연이어 발생한 서울시 침수피해의 주된 원인도 통수능 부족이라는 것을 관련된 보고서 등에서 확인할 수 있다. 따라서 현재 진행중이거나 계획중인 주요 침수지구의 '하수관거 종합정비 사업'은 주로 합류식 우수관거의 통수능 확보를 위한 사업으로 진행되고 있다. 하지만 침수지역의 관거 통수능 확보를 위한 관경확대는 관거확대 공사비용, 공사에 따르는 교통정체, 주거지역 시민의 피해, 제한된 공사비 등 여러 측면에서 제한될 수 있다. 배수망의 평면계획은 배수망의 유출반응과 밀접한 관련이 있다. 따라서 이 경우 관경확대 이외의 다른 대안으로 합류식 우수관거의 평면계획을 새로이 검토할 수 있다. 본 연구에서는 여덟 방향 깁스모형을 개발하여 기존의 네 방향 깁스모형과 비교하여 배수관망을 더욱 정확히 표현하도록 하였으며, 개발된 깁스모형을 활용하여 신월지구의 배수망 특성을 분석하였다. 또한 깁스모형을 이용하여 분석한 신월지구의 최적 배수관망 평면계획을 SWMM 모델에 적용하여 기존 배수관망 시스템과 최적 배수관망 시스템의 효율성을 검토하고 도시유역 적용성을 검토하였다. 따라서 본 연구의 결과는 깁스모형의 도시 배수망에의 적용성을 높임과 동시에 배수망의 평면계획을 이용하여 유출량 저감을 도모할 수 있는 새로운 대안을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.
최근의 기후변화로 인한 각종 관측 기록들과 여러 가지의 기후전망에 따르면 강한 강우사상으로 인한 극심한 홍수 또는 가뭄의 위험을 초래하고 있으며 이는 전 세계적으로 발생하는 문제이기도 하다. 기상이변에 의한 집중호우와 그밖에 도시 개발로 인한 유출량의 증가로 인해 홍수피해가 점점 늘어나고 있으며, 극심한 강수 부족에 의한 가뭄의 피해도 발생한다. 이러한 피해의 근본적인 대책이 없다면 어떠한 형태로 발생할지 모르는 물 관련 재해에 효과적으로 대처할 수 없을 것이다. 본 연구에서는 도시유출해석모형인 MOUSE를 이용하여 상습 침수 지역이었던 소래포구 지역의 지표면 유출량을 통한 관망해석을 실시하였으며, 50년 빈도의 가장 불리한 해석조건인 임계지속시간을 산정하여 연구 대상지역에 적용하였다. 연구 대상지역의 우수저류조 설치 전과 후의 관망 내 수위 및 첨두유량 변화를 비교한 결과, 우수저류조 설치 유무에 따라 수위 및 첨두유량에서 저감 효과가 나타나는 것을 볼 수 있었다.
본 연구는 최근 기상이변에 따른 집중호우에 의해 도시지역에서 빈번히 발생하고 있는 침수피해를 XP-SWMM모형을 이용하여 침수해석을 수행한 것으로서, 이를 위해 대상유역의 강우분석을 선수행하고 하천 외수위 상승에 따른 배수구역의 10년, 20년, 30년, 50년 설계빈도별 침수해석을 실시하였다. 이에 본 연구에서는 과거 하천 외수위 변화에 따른 내수배제 불량으로 인한 침수피해가 일어난 지역을 산정하고, 도시유역의 강우-유출해석과 하수관거 해석을 실시한다. 이를위해 XP-SWMM 모형을 이용하여 하수관망 시스템과 하천 외수를 연계 해석하여 장래 하천의 빈도별 홍수량에 대한 침수가능 여부를 분석하였다. 본 연구의 대상유역 면적은 62.35ha, 총 관로연장 12,741m, 소유역 60개, 하수관로 175개로 모형을 구성 하였고, 유출해석결과 설계빈도 50년의 임계지속시간은 90분, 총 침수량은 $15,362m^3$, 침수면적은 $65,384m^2$였으며, 최대 침수심은 0.81m인것으로 산정되었다. 침수피해 경감효과로는 245세대, 585명의 피해경감 효과가 있을 것으로 분석 되었다.
고정확도의 도시침수 모의를 위해서는 물리적 개념에 기반한 통합적 수치해석이 필요하다. 본 연구에서는 Lee et al. (2015)이 개발한 1차원 하수관망, 2차원 범람 모형의 국내 적용성을 검토하고, 과거 도시 홍수 사상의 침수 원인 분석을 수행하였다. 본 모형은 이중배수 개념에 기반하여 멘홀 대신 집수구를 지표면과 하수관망 사이의 교환유량 산정 지점으로 이용하므로 보다 실제와 유사하게 침수 과정을 모의할 수 있을 뿐 아니라 지표면 범람 해석시 건물에 의한 차단 효과를 고려할 수 있다. 개발된 모형의 적용성은 서울 사당 유역에서 발생한 침수 사상에 대해서 재현 모의를 통해 검증하였다. 적용 결과, 본 연구에서 개발된 모형은 실제 침수 피해 영역을 실제와 유사하게 모의 하였을 뿐만 아니라 침수 원인을 보다 자세히 분석할 수 있는 장점을 보여주었다.
하수재이용은 부족한 수자원 문제를 해결할 수 있는 대표적인 대안으로 주목을 받고 있다. 본 연구에서는 하수재이용수의 공급시 관망내에서 일어날 수 있는 관의 부식과 수질변화에 대한 연구를 모형관망을 이용하여 수행하였다. 관 재질은 아연도강관(GSP), 주철관(CIP), 스테인레스강관(STSP), PVC관(PVCP)을 이용하였고, 하수재이용수와 수돗물을 각각 공급하여 비교 및 평가하였다. 하수재이용수를 모형관망에 공급하는 루프테스트를 수행한 결과, 관 재질별 시편의 무게 감소량은 CIP > GSP > STSP ${\approx}$ PVCP의 순으로 나타났다. 또한, 하수재이용수는 수돗물과 비교하여 부식속도가 높게 나타났는데, CIP의 경우, 하수재이용수의 초기 부식속도가 3.511 mdd, 수돗물은 2.064 mdd를 나타내었고, 90일간의 부식속도는 하수재이용수 0.833 mdd, 수돗물 0.294 mdd를 나타내었다. 또한, GSP도 하수재이용수의 초기 부식속도가 2.703 mdd, 수돗물은 2.499 mdd를 나타내었고, 90일간의 부식속도는 하수재이용수 0.349, 수돗물 0.248 mdd로 CIP에서 나타난 경향과 유사하였으며, 시간이 지남에 따라 부식속도가 감소하는 경향을 나타내었다. 루프테스트를 수행하는 과정에서 관 재질별로 하수재이용수의 수질변화를 관찰한 결과, 암모니아성 질소의 경우, 부식이 크게 발생한 CIP 및 GSP에서 부식이 발생하지 않은 STSP 및 PVCP와 비교하여 질산염으로 전환되는 비율이 월등히 높았고, 부식생성물이 가장 많은 CIP에서 질산성 질소의 탈질이 가장 높게 일어나는 현상을 관찰할 수 있었다. 또한, CIP에서는 SRB (Sulfur Reducing Bacteria)에 의한 황산이온의 소모가 나타났으며, EDS (Energy Dispersive X-ray spectrometer System) 분석 결과 MIC (Microbiologically Induced Corrosion)가 있었음을 확인할 수 있었다.
범지구적인 기후변화로 인하여 도시유역의 국지성 집중호우가 빈번히 발생하고 기상이변 현상이 빈번하게 발생하고 있다. 이로 인해 도시지역의 침수 등의 자연재해 증가로 인명 및 재산피해가 발생하고 있다. 이에 따라 하수도의 제 기능을 수행하고 있다면 문제가 없지만 이상기후로 인한 기록적인 폭우에 의해 침수가 발생하고 있다. 홍수 및 집중호우와 같은 극치사상의 발생빈도가 증가됨에 따라 강우사상의 변동에 따른 하수관로의 수위를 예측하고 침수에 대해 대처하기 위해 과거 수위에 따른 수위 예측은 중요할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 서울 열린데이터 광장에서 제공하는 서울시 하수관로 수위 현황 자료를 활용하여 하수관로 수위 예측을 확인해 보았다. 대상자료는 서울특별시 강동구에 위치한 하수관로 수위 자료로, 서울 열린데이터 광장에서 제공하고 있는 2012년 ~ 2020년 25개 구 데이터 중 가장 누락데이터가 적은 자료를 활용하여 연구를 진행하였다. 하수관로 수위 예측에는 딥러닝 알고리즘RNN-LSTM 알고리즘을 활용하였으며, RNN-LSTM 알고리즘은 하천의 수위 예측에 우수한 성능을 보여준 바 있다. 하수관로 수위 예측에 앞서 1분 단위로 수집된 수위 데이터를 5분 평균, 5분 스킵자료, 10분 평균, 10분 스킵 등 비교를 위해 데이터를 구분하여 학습에 활용하였으며, 데이터 분석을 위해 하수관로 수위값 변동이 심한 1주일을 선정하여 분석을 실시하였다. 연구에는Google에서 개발한 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하였으며, 하수관로 수위 고유번호 25-0001을 대상으로 예측을 하였다. 학습에는 2012년 ~ 2018년의 하수관로 수위 자료를 활용하였으며, 모형의 검증을 위해 결정계수(R square)를 이용하여 통계분석을 실시하였다.
최근 우리나라는 지속적으로 국지성 집중호우 발생빈도와 총강우량이 증가하고 있다. 서울시와 같이 대부분의 지역이 도심지로 구성되어 있는 경우, 하천범람으로 인한 홍수피해 뿐만 아니라 하수관로의 성능부족으로 인해 침수가 빈번하게 발생하고 있다. 이에 서울시에서는 피해를 최소화하고 대응수준 향상을 위해 침수지역 및 통수능 부족 관로 예측이 가능한 서울시 하수관로 성능관리 시스템을 개발하여 활용하고 있다. 서울시 하수관로 성능관리시스템에서는 유역특성과 방류구를 기준으로 결정한 603개 소유역 단위로 하수관로에 관한 다양한 정보를 제공한다. 시스템은 소유역, 하수관로, 수방시설물, 방재성능 메뉴로 구성되어 있다. 소유역 메뉴에서는 603개 소유역별 제원정보, 하수관로 및 수방시설물 개수, 관측소 개수 등의 정보를 제공하며, 하수관로 메뉴에서는 소유역 내 600mm 이상의 관로 및 맨홀에 대한 제원정보를 제공하고, 수방시설물 메뉴에서는 소유역 내 빗물펌프장, 빗물저류조, 관측소에 대한 제원정보를 제공한다. 또한, 방재성능 메뉴에서는 총강우량, 기점수위, 빗물받이효율을 반영한 40개 시나리오 기반의 관로 단위 통수능 정보와 소유역 단위 침수 정보를 제공한다. 방재성능 및 침수정보 제공을 위해 분석모델은 1차원 관망해석에 SWMM(Storm Water Management Model)과 2차원 침수해석에 2DIS(2Dimension Inundation Solution)를 활용하였다. 적용자료는 서울시 내 600mm 이상의 우수관로체계, 빗물펌프장, 빗물저류조 등 수방시설물고, 5m 단위 고해상도 지형자료를 적용하였다. 서울시 하수관로 성능관리시스템은 현재 서울시 현업에서 활용 중에 있으며, 지속적인 운영과 개선을 통해 추후에는 하수관로 운영 및 관리의 효율성 증대와 데이터에 근거한 하수관로 정책입안과 하수관로 관련사업 추진이 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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