• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.360-360
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• 2023

최근 태풍 및 집중호우로 인한 국내 홍수 피해 규모 및 빈도는 증가하고 있는 추세이며 이에 대한 대응과 수해 방지 대책 수립에 많은 어려움을 겪고 있다. 이와 같은 홍수 피해를 경감시키기 위해서는 유출 모의에 따른 유역 홍수 방어 대책 수립이 이루어져야 하나, 하천 상류 등과 같은 미계측유역이 존재하며 정확한 유출량 산정에 많은 어려움이 따른다. 통상, 미계측유역 유출량 산정은 비유량법, 지역회귀방법, 수문모형에 의한 모의 등이 있다. 그러나 기존의 통계적 방법은 기왕 자료간 관계의 선형성만을 고려한다는 한계가 있으며, 물리적 방법은 다양한 자료 활용에 대한 유연성이 낮다는 한계가 있다. 딥러닝 기반 방법은 자료 내 존재하는 비선형성과 입·출력간 인과관계를 반영하여 모의할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구에서는 이러한 미계측유역 유출량 산정을 위해 국내 유역을 대상으로 딥러닝 모형에 대한 적용성을 평가하고자 한다. 알려진 미계측유역 유출량 산정 기법들과 물리적 요소를 고려한 개선된 딥러닝 구조를 활용한 기법에 대한 평가를 수행하였다. 미계측유역에 대한 첨두유출 모의 및 유출용적에 대한 평가를 수행하였으며, 홍수 유출이벤트에 대한 도시적 평가를 통해 딥러닝 기반 미계측유역 유출 모의 기법의 적용성을 평가하였다. 평가 결과, 물리적 요소를 고려한 딥러닝 기반 방법의 정확도가 상대적으로 높은 정확도를 보였으며 첨두 유출 모의를 잘 반영하는 것으로 나타났다. 향후, 유역의 다양한 특성을 활용하는 유출 모의 기법 개발 및 평가가 이루어져야 될 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.330-330
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• 2023

이상기후로 인해 전국적으로 국지성 집중호우의 발생빈도와 규모가 증가하고 있다. 건물 및 도로의 증가와 토지이용변화와 같이 도시화가 이루어진 지역에 배수체계의 용량을 초과하는 강우의 발생으로 도심지 내수침수의 피해가 늘어나고 있다. 본 연구에서는 건물과 도로가 많은 도심지에서의 내수침수 분석을 위하여 2017년 7월과 2020년 8월에 침수 피해가 발생한 봉명지구를 연구대상 지역으로 선정하였으며, 건물과 도로의 영향을 고려하기 위해 이를 반영한 지형자료를 구축하였다. 내수침수를 분석하기 위해 XP-SWMM 모형을 이용하였으며, 피해 발생 당시의 침수심과 침수범위가 나타난 침수범람도를 바탕으로 각 지형조건에 따른 내수침수 분석 결과를 비교·검토하였다. 분석 결과 각 지형조건 중 건물과 도로를 반영한 지형에서의 침수심과 침수범위가 실제 피해와 가장 유사하게 나타났으며 특히 건물이 밀집되어 있는 좁은 골목에서의 수위와 흐름속도는 다른 지형조건에서 보다 높고 빠르게 나타난 것을 확인하였다. 월류수는 도로를 따라 하류로 이동하여 하류부 침수심이 가중되는 것으로 확인되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.168-168
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• 2021

기후변화로 인한 태풍과 국지성 집중호우의 발생 증가로 국토의 64%가 산으로 이루어진 우리나라에서 산사태와 토석류와 같은 산지 재해가 빈번하게 발생하고 있다. 토석류는 물과 흙, 자갈, 유목 등이 계곡을 따라 이동하여 하류 지역에 위치한 주거 및 공공시설, 도로, 하천 그리고 인명에 피해를 입히는 자연재해이다. 본 연구대상 지역인 강원도 삼척시를 기준으로 2019년 10월에 발생한 태풍 '미탁'은 시간당 최대 110mm/hr, 누적강수량 487mm를 기록하였으며, 태풍으로 인한 강풍, 폭우, 홍수뿐만 아니라 산사태, 토석류와 같은 산지 재해로 사망 13명, 실종 2명, 이재민 910세대 1,442명의 인명 피해와 공공시설 1,835건, 사유시설 3,700건 등의 재산피해를 발생시켰다. 연구대상 지역에 높이 2m의 기설치된 저감시설이 있었으나 당시의 토석류 발생량을 저감하기에 규모가 작아 주택, 도로와 주민들이 있는 하류 지역에 많은 피해가 발생하였다. 따라서 본 연구에서는 토석류 피해가 발생한 강원도 삼척시 원덕읍 지역을 대상으로 현장조사를 통해 획득한 실측 자료를 활용하여 Hyper KANAKO 모형의 입력 매개변수로 사용하였다. 실측 자료를 모형에 적용하여 최대 유동심과 유속이 발생한 지점을 분석한 후 기설치된 재해 저감시설과 동일한 제원의 재해 저감시설을 설치하였을 때와 재해 저감시설의 높이와 종류를 변경하였을 때를 비교·분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.242-242
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• 2021

지구온난화에 의해 야기된 기후변화로 인하여 최근 국지성 집중호우의 발생 빈도와 강도가 증가하고 있는 추세이며, 또한 기온, 강수량 등의 변화로 농경지 재배작물과 시설재배와 같은 재배방법의 변화 등 농경지의 재배환경이 빠르게 변화하고 있다. 이러한 극한기상의 발생 빈도 및 강도의 증가와 농경지 재배환경의 변화는 홍수로 인한 하천수 범람, 지하수위 상승, 배수불량, 도달시간의 감소 등 저지대 재배지 및 농경지에서의 침수 위험을 증가 시키는 원인이다. 이로 인해, 매년 농경지 침수로 인하여 많은 농가들이 피해를 겪고 있으며 피해 규모와 빈도 또한 증가하고 있는 추세를 보이고 있다. 따라서 농경지 침수 피해 저감을 위하여 다양한 관계기관과 연구자들이 배수개선사업 및 침수 예측 및 피해 저감을 위한 연구를 수행하고 있다. 본 연구에서는 기후변화 및 재배환경의 변화가 농경지 침수에 미치는 영향을 분석하기 위하여 기상청 종관기상관측장비(ASOS) 및 방재기상관측장비(AWS)의 지점 강수량 자료를 수집하고 기후변화의 변동 특성을 분석하였다. 또한 과거 농경지 재배 현황 및 침수 피해 발생 자료를 수집하여 농경지 재배환경의 변화와 농경지 침수 피해를 분석하였다. 본 연구에서 수행된 기후변화 및 농경지 재배환경 변화 등 복합적인 요인에 의해 발생하는 농경지 침수 피해에 대한 분석을 통하여 추후 기후변화 및 재배환경 변화를 고려한 배수시설물의 효율적인 운영을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.336-336
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• 2020

기후변화와 기상이변으로 전 세계적으로 태풍 및 국지성 집중호우가 급증하고 있으며, 그로 인한 홍수피해와 2차 피해 발생이 증가하고 있어 이에 대한 정량적인 분석이 필요하다. 또한 서울 우면산, 춘천 마적산, 삼척 신남마을 등 토석류로 인한 피해가 증가하여 많은 인명피해와 재산피해가 발생하고 있다. 본 연구에서는 특정지역에서 강우량이 유출량에 미치는 영향을 분석하여 강우로 인해 발생하는 2차 피해인 토석류로 인한 피해를 분석하고자 하였다. 2019년 10월 토석류 피해가 있었던 삼척시 신남마을을 분석지역으로 설정하였으며, 분석에 이용된 강우사상은 실제로 피해를 일으켰던 태풍 '미탁' 사상과 기상청이 제공하는 정량적 예측강우(QPF)를 머신러닝의 XGBoost 기법을 적용하여 개발한 정량적 수문 예측 강우(HQPF)를 이용하였다. 강우-유출모형(S-RAT)으로 강우사상에 따른 유출량과 첨두유출량을 산정하였고, 모델 커플링 기법으로 2차원 토석류 수치모형(RAMMS)을 통해 토석류의 피해규모를 비교 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.217-217
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• 2020

인간 물이용 중심의 하천 관리로 하천에 인위적으로 설치되는 횡단구조물은 물의 흐름을 막아 수질환경을 악화시킬 뿐 아니라 하천의 연속성을 단절하여 생물의 이동을 차단하여 생태계에 악영향을 미친다. 이러한 인위적인 구조물로서 약 34000여개의 농업용 보와 약 16000여개로 추정되는 낙차공이 다수 존재하고 있다. 이러한 구조물은 유수에 의하여 하상으로 전달되는 유수에너지를 저감하기 위하여 다양한 형태의 하상보호공을 설치하여 하천횡단구조물을 보호하도록 되어있다. 그러나 하상보호공에 사용되는 기술 중 사석 및 돌망태와 같은 기술은 시공비용이 적고 빠른 시간에 시공 할 수 있지만 급격한 홍수에 쉽게 파괴 및 유실이 되는 단점이 있으며, 콘크리트 소재 공법은 세굴방지에 좋은 효과를 발휘하는 장점을 지니지만, 시간이 지남에 따라 마모/변형되거나 포락/유실되어 하상을 지속적으로 보호하지 못하게 되며 과도한 세굴은 구조물의 안전성에도 영향을 미친다고 할 수 있다. 최근 기후변화로 인하여 돌발호우 및 강우량의 증가로 돌변하는 하천환경에 대한 적용기술은 미비한 실정이기 때문에, 많은 연구자들은 이에 대한 해결책을 찾기 위하여 자연친화적 생태복원 기술을 개발하고 있다. 본 연구에서는 바이오폴리머를 다층다공성 하상보호기술에 대하여 에너지 저감 효율, 고유속에서 한계 소류력, 소재 이탈 실험을 최대유량 10 ㎥/s, 유속 8m/s를 재현할 수 있는 실규모 하천실험장에서 진행하여 과학적인 안전성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.60-60
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• 2020

기후변화 및 지구온난화로 인한 자연재해 규모가 점차 대형화, 다양화되고 있어 이로 인한 피해도 증대되고 있다. 특히, 다양한 시설과 인구밀도가 높은 도심 지역은 집중호우, 태풍, 홍수 등 자연재해에 취약하여 인적·물적 피해 위험성이 매우 높다. 방재 시설확보 및 개선을 통한 더 높은 안정성 및 기상예보를 통한 대응, 대책을 통한 피해 저감이 이루어지고 있다. 그러나 일반적으로 제공되는 단일 수치모형 기반의 결정론적 기상예측정보는 기상 상태, 선행시간, 모형 매개변수 등으로 인한 불확실성이 매우 크며 이에 대한 정보가 제공되지 않다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 앙상블 수치모델 정보와 기상레이더 자료 기반의 단기 예측정보가 활용이 가능하다. 그러나, 앙상블 수치모델의 불확실성, 기상레이더 기반 예측정보의 짧은 예측 선행시간으로 인해 수문학적 모형에 입력자료로 활용은 어려운 실점이다. 본 연구에서는 지점 관측자료의 시간적 연속성, 기상레이더 자료의 공간적 연속성, 앙상블 예측정보의 선행시간 정보를 융합하여 기상예측정보에 대한 불확실성 개선 및 선행시간에 따른 정확도를 높일 방법을 제안하였다. 기상청에서 제공하는 앙상블 예측자료인 LENS 자료, 레이더 강수량, ASOS 관측자료 기반으로 분석이 수행되었으며 분석결과는 예측강수량을 활용하는 분야에 긍정적 영향을 미칠 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.418-418
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• 2021

신월 빗물저류배수시설은 2010년 집중호우로 침수피해가 발생한 강서구 및 양천구의 저지대 침수문제 해결을 위해서 양천구의 지하 50m 깊이에 설치한 직경 10m, 길이 3.6km, 저류량 32만톤 규모의 지하 대심도 저류 터널이다. 해당 시설은 강우 발생시 유역의 중상류 하수관에서 횡월류 수문을 통해 우수를 저류터널로 유입 및 저류하고, 하류에 위치한 목동 빗물펌프장과 연계하여 배수할 수 있도록 구성되어 있다. 현재 시설의 운영은 유입부 인근에 설치된 수위계를 통해 수문 가동 여부를 판단하고 있으며, 운영 기준 및 매뉴얼은 서울기술연구원에서 지속적인 모니터링을 통해 고도화하고 있다. 본 연구의 목적은 실측 수위 기반의 신월 빗물저류배수시설 운영을 자동화하기 위한 방편으로, 딥러닝 기반의 RNN, LSTM, GRU 등의 알고리즘을 이용하여 유입부 관거 수위를 예측하는 모델을 개발하는 것을 목표로 하였다. 모델의 개발 및 검·보정을 위해 2010년부터 유역 내 구축되어 있는 강우 및 하수관 수위 자료와 목동 빗물펌프장 운영자료를 활용하였다. 현재 신월 빗물저류배수시설은 2020년 5월 준공되어 절대적인 자료 축적 기간이 부족하기 때문에, 향후 지속적인 강우-수위 모니터링을 통해 모델을 고도화하여 시설의 운영에 활용할 수 있도록 개선해 나갈 예정이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.122-122
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• 2021

전 세계적인 기후변화로 인해 태풍과 집중호우의 빈도와 규모가 증가하고 있으며 그로 인해 수재해 대응과 수자원 관리에 많은 어려움이 따른다. 댐 운영은 이러한 수자원 관리의 중요한 요소이며 정확한 댐 유입량의 예측은 효율적인 댐 운영과 관리의 필수적인 부분이다. 최근에는 여러 분야에서 활용되고 있는 딥러닝 모델을 활용하여 댐 유입량 예측에 관한 다수의 연구들이 수행되고 있다. 특히, 수문 시계열의 장기적인 특성과 비선형적인 관계를 고려하기 위해 연속형 모의를 기반으로 하는 딥러닝 모델의 적용 및 평가와 관련 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 연속형 모의를 기반으로 하는 딥러닝 모델을 활용하여 댐 유입량 예측을 수행하고자 하며 이의 적용성을 평가하고자 한다. 적용 대상 지역으로는 안동댐 상류 유역을 선정하였으며 2006년부터 2020년까지의 시 단위 강우 및 댐 유입량 자료를 활용하였다. 선행시간(1~6시간)별 예측 유입량과 관측 유입량의 비교를 통한 정량적 평가를 수행하였다. 또한 입력 자료에 대한 과거 기간, 모델 구성, 손실함수 등에 대한 조건별 평가를 통해 예측 정확도의 변화에 대한 분석을 수행하였다. 본 연구결과를 통해, 딥러닝 기반의 댐 유입량 예측 정확도에 대한 향상과 실시간 예측을 위한 딥러닝 모델의 활용성 증대에 기여할 것으로 기대된다. 향후, 강우 예보 자료를 연계한 딥러닝 기반의 실시간 댐 유입량 예측 기법을 제안하고 이의 활용성을 평가하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.128-128
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• 2022

최근 호우의 빈도와 규모는 증가하는 추세이며 이에 따른 홍수 피해는 많은 피해를 야기하고 있다. 이러한 관점에서 홍수 피해에 대한 선제적 대응을 위한 요소로써 초단시간 강우예측 정보의 중요성은 매우 높다. 특히, 레이더 자료 기반의 강우예측은 수치예보모델과 비교하여 3시간 이내의 짧은 선행시간 이내의 높은 정확도를 갖고 있어 홍수예보에 다수 활용되고 있다. 최근에는 강우자료의 복잡한 관계와 특징을 고려하기 위해 딥러닝 기반의 강우예측 활용 사례가 증가하고 있으나 국내 적용 사례는 적어 관련 연구가 요구되는 실정이다. 본 연구에서는 레이더 강우를 활용한 딥러닝 기반의 강우예측 기법을 제안하고 이에 대한 적용성을 평가하고자 한다. 2차원 레이더 강우자료의 특징과 시계열 특성을 고려하기 위한 심층신경망 구조를 제안하였으며 기존 딥러닝 모형과의 비교를 통해 활용 가능성을 제시하고자 하였다. 적용 대상지역은 한강 유역으로 선정하였다. 정성적 평가를 위해 임계성공지수(CSI)를 활용하여 예측 강우에 대한 정확도를 평가하였으며 정량적 평가를 위해 예측 강우와 관측 강우의 상관관계를 분석하였다. 평가 결과, 제안하는 방법이 기존 모형과 비교하여 예측오차의 범위가 적고 강우의 위치 변화를 잘 반영하는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 초단기간 강우예측 자료를 활용하는 홍수예보의 정확도 향상에 기여할 것으로 기대된다.