Optimal operation of a combined sewer network with distributed storage facilities aims to use the whole retention capacity of all reservoirs efficiently before overflows take place somewhere in the considered network system. An efficient real-time network control (RTNC) strategy has been emerging as an attractive approach for reducing substantially the overflows from a sewer network compared to the conventional fixed or manually adjusted gate setting method, but the related concrete framework for RTC development has not been throughly introduced so far. The main goal of this study is to give a detailed description of the RTNC systems via reviewing several guidelines published abroad, and finally to suggest methods for the proper application of RTNC on distributed storage facilities. Especially, this study is focused on emphasizing the importance of hierarchical structure of RTNC system that consists of three control layers (management, global control and local control). Further, with regard to the global control layer which is responsible for the central overall network control, the wide-ranging details of two components (adaption and optimization layers) are also presented. This study can provide the valuable basis for the RTNC implementation in the particular sewer network with distributed multiple storage facilities.
최근 기후변화로 인해 국지성 호우 및 태풍의 빈도가 빈발하고 및 규모가 커지고 있으며 그로 인한 홍수피해규모는 증가하고 있다. 본 논문에서는 도시 지역의 호우로 인한 침수유발 강우량을 산정하는 기법의 정확도를 산정하는데 목적이 있으며 이를 위해 ROC(Receiver Operation Characteristic Curve) 분석을 이용하였다. 본 논문에서는 분포형 홍수해석 모형인 S-RAT 모형과 2차원 침수해석 모형 FLO-2D을 커플링하여 호우로 인한 침수해석을 실시하였으며 강우시나리오는 설계 강우 200mm의 강우를 10% 간격으로 증가시켜 강우량 대비 침수심 자료를 모의하였다. 모의한 침수심 자료를 이용하여 유역 격자를 $1km{\times}1km$ 별 강우량-침수심 관계곡선식을 제시하였으며 개발된 곡선식을 이용하여 특정 침수심(20cm)을 유발시키는 강우량(한계강우량)을 산정하였다. 정확도 산정은 ROC(Receiver Operation Characteristic Curve) 분석 방법을 이용하여 침수 유무의 적중률에 따른 민감도와 특이도를 이용하여 AUC(Area Under the Curve)의 점수로 정확도를 판단하였다. 본 논문에서는 본 논문에서 제시한 한계강우량의 정확도를 판단하기 위하여 2011년 7월의 사당역 일대 침수사례를 이용하였다. 실제 침수정보가 없어 실제 호우사상과 실제 하수관망을 고려할 수 있는 SWMM 모형을 이용하여 침수분석을 실시하였다. 분석 결과 평균 ROC는 약 0.7로 나타났으며 5 단계의 구분에서 Fair 단계로 적정 수준의 정확도를 확보한 것으로 나타났다.
2011년 3월 일본 후쿠시마에서 대지진과 쓰나미로 인하여 대규모의 경제적 피해와 생명에 위협을 준 원전사고가 발생하였다. 이처럼 국가주요시설인 원전부지의 사고위험은 다양한 원인으로 인해 늘 위협받고 있으며, 최근 기후변화로 인하여 단시간의 지역적인 집중호우와 예상치 못한 폭우가 빈번하게 발생하고 있는 상황에서 극한홍수로 인한 사고 또한 중요한 원인으로 인식되고 있다. 하지만 우리나라에서는 원전부지에 대하여 PMP 등의 이상강우 조건 하에서 수공학적 안정도 평가와 국가 주요시설물 부지의 침수해석기법의 개발은 아직까지 전무한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 원전부지 내에 영향을 미치는 극한강우를 다양한 기법으로 산정하여 가장 큰 피해를 미치는 극한강우 사상을 도출하였다. 도출한 극한강우를 유역유출분석을 통해 실제 원전부지 내로의 유입 경계조건으로 고려하여 2차원 침수해석을 실시하였다. 2차원 침수해석을 위해 원전부지 내 주요시설물, 도로, 하수관망 및 구조물 등을 반영하여 지형자료를 구축하였으며, 유출분석을 통해 유입되는 극한홍수량 외에 원전부지 내로 내리는 직접 강우도 함께 고려하였다. 그 결과를 통해 원전부지 내 침수심 및 유속 분포 등의 침수정보를 제공할 수 있는 침수위험도를 작성하였다. 본 연구를 통해 원전부지 내의 극한강우 산정 및 그로인한 침수위험도 작성으로 원전부지의 방재대책 수립시 기초자료로써 제공될 수 있을 것으로 판단된다.
최근 기후변화에 따른 수문환경의 변화로 인해 도시지역에 침수피해가 빈번히 발생하고 있으며, 이는 도시화로 인한 인구밀도 증가 및 불투수율이 높아짐으로써 땅속으로 스며들지 못한 빗물이 지표면으로 유출되어 침수피해로 나타나고 있다. 또한, 복잡한 하수관망의 정비와 관리가 어렵다는 점이 침수를 유발하는 원인이 되기도 한다. 강남역과 울산 태화강 침수 피해를 대표적인 예로 들 수 있다. 강남역 일대는 대한민국의 대표적인 상업의 중심지라고 할 수 있으며, 2010년부터 3년간 내수침수가 발생하여 사회적인 이슈가 되었으며, 2016년 울산 및 제주도에서는 제 18호 태풍 차바(CHABA)의 한반도 상륙으로 하천이 범람하고 내수침수가 발생하여 많은 재산 피해를 입혔다. 이처럼 기후변화로 인한 태풍 발생 빈도 증가 및 국지성 호우는 도시지역에 많은 침수피해를 발생시키기 때문에 정확한 침수분석과 취약성 평가를 실시해야 한다. 따라서 본 연구에서는 서울시 강남역 일대를 대상으로 강우-유출모형을 구축하였으며, 기상청에서 제공하는 HadGEM3-RA(12.5km격자자료)를 이용하여 미래 기후변화에 따른 불확실성을 고려한 취약성 평가하였다. 이는 상습침수지역에 대한 근본적인 침수원인을 파악하고 사전에 예방할 수 있는 객관적 평가자료로 활용가능할 것으로 기대된다.
기후변화로 태풍, 집중호우 등의 발생빈도가 높아져 도시지역에서 홍수범람으로 인한 인명피해와 재산상의 손실이 반복되고 있으며, 이로 인한 사회기반시설에 대한 피해가 급증하고 있다. 따라서 이를 효과적으로 방어할 수 있는 구조적, 비구조적 내배수 홍수방어 대책의 수립이 시급한 실정이다. 도시유역에서의 침수피해는 내부배제 불량에 따른 내수침수가 대부분을 차지하고 있으며 효과적인 내수침수예측 및 홍수피해 저감을 위한 방재시스템 구축을 위해서는 내외수를 연계한 침수 예측 선진화 기술개발이 필요하다. 따라서 본 섹션에서는 레이더 및 위성 정보를 활용한 초단기 또는 단기 강우예측 기술개발, 하수관망 단순화 자동화 기술 개발, 베이지안 모형과 연계한 SWMM모형의 매개변수최적화, 내수침수 대응을 위한 동적의사결정 모형 등의 핵심기술을 통합한 내외수를 연계한 도시홍수예보시스템 개발내용과 실강우사상에 대한 적용성 검토 결과를 소개하고자 한다. 본 연구의 성과는 실시간 또는 예측강우분석을 통하여 돌발홍수로 인한 내수침수피해에 대한 골들타임을 확보하고 대피지구 선정 및 주민의 대피이동 정보제공 등 도시홍수로부터 발생하는 피해에 대한 최적화된 선제적 대응체계 구축에 활용도가 높을 것으로 기대된다.
최근 이상기후의 영향으로 국지성 및 집중호우로 인한 침수 피해가 증가하고 있다. 도시유역의 홍수는 사회적·경제적으로 큰 손실을 야기할 수 있어 실제 호우에 대한 침수 양상을 신속하게 예측하는것은 매우 중요하다. 이로 인해 침수 해석에 대한 결과를 빨리 제공할 수 있는 기계학습을 기반으로 한 도시 홍수 분석에 대한 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서 적용한 LSTM(Long Short-Term Memory) 신경망은 기존 RNN(Recurrent neural network)이 가지고 있는 장기 의존성 문제를 해결하기 위해 고안된 모델으로 시계열 데이터에 대한 예측능력이 뛰어나다는 장점을 가지고있다. LSTM 신경망은 강우에 대한 격자별 침수심을 예측하기 위해 사용되었으며, 입력자료로 2000~2022년도에 걸친 도림천 유역의 침수피해를 야기한 지속시간 6시간 AWS(Automatic Weather System) 관측 강우 자료를 사용하였고 목표값으로 수집된 도림천 유역의 강우자료를 이용하여 SWMM(Storm Water Management Model)의 유출 결과를 바탕으로 수행된 2차원 침수해석 모의 결과를 사용하였다. 연구유역의 SWMM 배수 관망 입력자료의 정확성을 높이기 위해 서울시 하수관로 수위 현황 자료를 활용하여 매개변수 조정을 실시하였으며, 하수관로의 실측 수위와 모의 수위를 일치시켰다. LSTM 신경망을 이용하여 격자별로 예측된 침수심 데이터를 시각화하여 침수흔적도와 비교하였다.
최근 우리나라의 기후변화와 도시화로 인한 홍수피해 규모가 대형화 추세를 보이며, 그에 따른 도시침수의 발생이 증가하고 있다. 도시침수로 인한 피해는 파손보다는 침수가 대부분이고, 도시의 규모가 클수록 침수의 비중이 크게 나타난다. 그로 인한 피해는 인명피해 및 재산피해 이외에 여러 가지 피해를 유발하며 도시기능 마비가 일어난다. 이러한 도시지역의 침수피해는 넓은 불투수층으로 인해 홍수 도달시간이 감소하고, 급격한 도시화로 인한 건물, 이외에 하수 관망에 미치는 영향 등 여러 가지를 고려하여 침수해석이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 XP-SWMM 모형으로 도시지역의 불투수층의 면적비율, 건물의 영향 등을 고려하여 침수해석을 하고자 하였다. 또한 XP-SWMM 모형의 2차원 TUFLOW엔진을 기반으로 하는 2D 지표 유출 계산을 이용하여 대상 지역의 침수 취약지역을 예측할 수 있을 것이다. 최근 송도국제도시 개발이 이루어진 인천광역시 연수구를 대상지역으로 선정하여 도시지역의 특성을 고려하여 분석을 수행하였다. XP-SWMM 모형의 적용성을 평가하기 위해 대상지역의 도시침수 피해를 입은 강우사상을 선정하여 분석을 수행하였고, 유출량 및 침수면적을 산정하여 침수흔적도와 비교 및 적용성을 평가하였다. 본 연구는 도시지역 하수도 관거의 성능 및 도시지역의 특성을 고려하여 여러 강우 빈도를 이용해 집중호우로 인한 침수지역 및 침수면적 등 침수피해를 예측하여 수해 예방 발전에 기여할 수 있을것으로 사료된다.
도시화에 따른 불투수면적의 증가가 도시지역의 유출량 증가에 미치는 영향을 SWMM (Storm Water Management Model) 모델을 미국 프린스턴 대학 캠퍼스에 적용하여 분석하였다. 도시지역의 하수관거망을 고려하여 정밀한 지형 및 인프라 자료를 구축하기 위하여 모형의 유역을 격자 형식으로 제시하고, GIS를 활용하여 지형인자를 추출하였다. 모델의 격자망은 구축 자료의 사용 용이성 및 활용도를 높이기 위하여 200${\times}$200 ft (60.96${\times}$60.96 m)의 정사각형 형태의 131개의 소유역으로 구성하였다. 적용성이 검토된 도시지역의 SWMM 모델을 이용하여 도시화에 따른 불투수면적의 증가가 지표면 유출에 미치는 영향을 예측하기 위하여 불투수면적이 50% 및 100%로 증가했을 경우의 유출량 증가를 검토하였다. 도시화에 따른 불투수 면적의 증가로 인하여 초기 강우시 유출량의 증가율 평균이 가장 높게 나타났으며 최대 강우 강도시에 최대 증가율을 보였다.
우리나라의 최근에 개발된 신도시나 신시가지를 제외한 대부분이 합류식 하수관망으로 구성되어 있다. 이에 따른 초기강우시 도시 인접하천으로 유입되는 유출수가 수질오염을 가중시키고 있다. 분류식 하수관이 설치된 지역이라도 강우에 의해 도시지역 노면에서 우수관을 통해 하천으로 배출되며 유출수 자체도 오염물질 농도가 높고 유해물질까지 함유하고 있는 경우가 많다. 그러므로 도시하천에 대한 종합적인 수질관리를 위해서는 점오염원뿐만 아니라 초기강우시 도시 유출수의 수질 및 오탁부하량 등 비점오염원에 대한 기초조사 및 해석이 선행되어야 한다고 판단된다. 따라서, 이 연구에서는 도시하천의 초기강우에 의한 유출수의 수질특성을 분석하기 위하여 홍제천, 중랑천, 남가좌배수구역 및 군자배수구역 등 4개 도시유역에서 직접 시료를 채취하여 각 수질항목에 대하여 분석하였다. 수질분석은 환경오염공정시험법이나 표준시험법에 준하였고, 현장에서 실측이 가능한 항목들은 현장에서 측정하였으며, 나머지 항목은 시료를 즉시 실험실로 운반하여 분석하였다. 홍제천은 1996년 8월부터 1997년 9월까지 5개 강우사상의 자료를 분석하였고, 중랑천은 2001년 5월부터 2005년 4월까지 7개 강우사상, 남가좌배수구역은 1995년 7월에서 1997년 9월까지 5개 강우사상, 그리고 군자배수구역은 2005년 4월부터 2007년 9월까지 11개 강우사상에 걸쳐 수질분석을 실시하였다. 분석된 수질자료를 이용하여 도시지역의 초기강우에 의한 초기유출수와 수질의 관계를 분석 비교 하였으며, 또한, 초기유출수에 따른 비점오염원별 상관성을 분석하여 유량 측정을 통하여 보다 손쉽게 총 오염부하량을 산출 할 수 있도록 비유량과 SS, $BOD_5$, COD 등의 수질성분간의 상관계수와 회귀식을 도출하여 이들 상관식으로부터 유량변화에 따른 수질성분의 예측에 활용토록 하였다. 그러나, 외삽구간의 유량에 대한 수질 예측 결과에는 큰 오차가 있을 수 있으므로, 보다 다양한 유량에 대한 수질관측자료로 보완된 상관식의 개발로 극복되어질 수 있을 것으로 판단된다. 이 연구의 성과는 도시유출에서 수질과의 상관성과 도시하천의 유량 수질관리에 유용한 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
한강의 제1지류인 홍제천 수계에 속하는 지방2급 하천인 불광천 유역을 연구대상지로 선정하여 기후변화에 따른 유출량 영향성 분석을 수행하였다. 연구대상지인 불광천은 서울특별시의 서북쪽에 위치하여 $21.72km^2$의 유역면적과 9.83km의 유로연장을 갖고 행정구역상 은평구, 마포구, 서대문구에 걸쳐있다. 본 연구에서는 불광천 유역을 503개의 소유역으로 분할하였으며, 유역의 하수관망은 976개의 노드와 989개의 링크를 사용하여 XP-SWMM 모형으로 구축하였다. 또한 국토지리정보원에서 제공하는 1:5000축척의 수치지도를 DTM으로 변환하여 하수관에서 월류된 이후의 2차원 흐름분석을 위한 지형자료로 활용하였다. 기후변화를 고려한 유출량을 분석하기 위해 S0(1961년~2016년)인 1개의 과거기간과 S1(2017년~2046년), S2(2047년~2076년), S3(2077년~2100년)인 3개의 미래기간을 설정하여 총 4개의 시나리오를 구성하였다. 과거기간인 S0는 강우관측소에서 계측된 자료를 사용하여 빈도별 확률강우량을 구하였으며, 미래기간인 S1, S2, S3는 기상청에서 제공하는 기후변화 시나리오인 RCP 4.5의 강우자료를 사용하여 확률강우량을 산출하였다. 빈도별 확률강우량은 S0기간의 강우자료와 가장 유사한 Gumbel 모형을 사용하였으며, 도출된 확률강우량은 치수에 가장 보수적인 Huff의 4분위로 강우를 분포시켜 유출모형에 적용하였다. 976개의 노드 중 불광천 유역의 주요 76개 지점을 선정하여 유역면적에 따른 기후변화의 영향성을 분석하였다. 그 결과 유역면적과 재현기간이 작을수록 최대 유출량은 큰 변동성을 보이는 것으로 나타났으며, 과거기간인 S0 대비 미래기간인 S1, S2, S3의 최대 유출량 비율은 유역면적 100ha를 기준으로 100ha 미만은 80%~200%의 변동성을 100ha이상에서는 120%에 수렴하는 양상을 보이는 것으로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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