최근 이상기후의 영향으로 게릴라성 호우 및 태풍과 같은 자연재해의 발생 요인이 증가하고 있다. 특히 여름철 집중호우는 농경지의 범람, 도심지역 저지대의 침수피해 유발, 하천 주변 저지대 및 수공구조물의 안전을 위협하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 HEC-RAS 5.0.3을 활용하여 금강 유역의 2차원 침수 모의를 수행하고, 그 적용성을 평가하고자 한다. 대상지역은 금강 수계 하천기본계획 보고서의 하천 횡단면도와 평면도를 활용하여 모형을 구축하였으며, 강우자료는 인근 기상관측소의 관측자료를 수집하였다. HEC-HMS를 이용하여 강우에 의한 유출량을 산정하였으며, 산정된 유출량을 HEC-RAS에 입력하여 수위를 계산하고 2차원 모의기능을 이용하여 침수해석을 수행하였다. HEC-RAS의 2차원 침수 모의 기능은 기존 1차원 하천 수위 모의와의 연계하여 하천기본계획 수립을 위한 침수 해석 등에 널리 활용될 수 있을 것이라 판단되고, 본 연구의 결과는 침수 모의 적용성 분석의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 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.
급속한 도시화와 기상 이변이 늘어나면서 예상치 못한 국지성 집중호우가 발생하고 있어 재해 안전의 폭넓은 범위에 대비한 전통적인 재해 관리 시스템의 보완이 필요한 실정이다. 그로인해 장기 재해에 대비하고 광범위한 침수 관리 계획이 구축되어야 한다. 최근 폭우가 빈번히 발생하면서 이로 인해 도로의 교통 지체 등 교통 장애를 일으키고 있다. 그러하여 향후 운행될 바이모달 트랩 시템의 운행 안전성과 정시성을 확보하기 위해 예상치 못한 폭우로 인한 융설 혹은 결빙을 대비한 재해관리 시스템이 구축되어야 할 것이다. 폭설로 인한 바이모달 트램 시스템의 안전성을 확보를 위해 융설 모의 가능성에 대한 연구가 이루어져야 한다. 그리하여 본 연구에서는 SWMM 모형을 이용한 융설 모의의 검정을 위해 실제 적설량과 융설량을 모니터링 하였다. 그 견과 실측 데이터와 SWMM모형을 활용한 모의 데이터간의 관계가 유사하게 나타난 것을 볼 수 있었다. 그리하여 본 바이모달 트램 재해 관리 시스템은 겨울철 바이모달 트램 시스템의 안전성 보장을 위한 융설 예측 시스템에 활용 가능 할 것이다. 또한 바이모날 트램 재해 관리 시스템은 트램의 정시성 확보를 위해 폭설시 트램 운행 경로의 제설 잔업을 위한 우선 지역 선정에 활용될 수 있고 본 시스템을 기반으로 재해시 트램 운행망에서의 우회도로 결정 시스템으로 활용될 수 있을 것이다.
최근에는 전 지구적으로 이상기후 현상이 빈번히 발생하고 있으며 이로 인해 과거와는 달리 예측하기 어려운 집중호우와 돌발강우에 따른 피해가 증가하고 있는 추세이다. 이러한 이상 강우현상에 의해 하천 및 주변의 내 외수의 수위 상승을 야기하며, 이로인해 제내지의 침수 위험성이 그 어느 때보다 높은 실정이다. 특히, 내수침수의 경우는 외수에 따른 범람보다는 내수배제 불량에 따른 침수 빈도와 범위가 증가되고 있는 상황이며, 이에 대한 대비가 절실히 요구되고 있다. 주기적으로 반복되는 내수침수에 의한 국민의 재산과 인명피해를 최소화하기 위해서는 침수피해 위험도가 높은 지역을 파악 관리하여야 하며, 지역의 주민에게도 지역의 특성을 주지시켜야 한다. 이와 함께 침수 발생시 피해 최소화를 위한 피난 경로와 피난 장소 등을 상세히 제공하여 신속한 재난 대처와 함께 인명과 재산의 피해를 최소화하여야 한다. 침수예상지도는 태풍이나 집중호우에 의한 침수 발생시 제방의 월류 및 붕괴, 내수배제 불량 등으로 인한 예상 침수지역을 강우빈도별로 나타내고, 침수면적과 깊이를 표현한 지도로서 방재형 국토관리의 정책결정과 침수 피해에 대한 대민 홍보의 수단으로 활용되고 있다. 국내에서도 홍수에 의한 피해가 나날이 커지고 국토의 개발에 따른 자연 재해가 많아짐에 따라 홍수에 의한 피해를 최소화하기 위한 노력의 일환으로 침수예상지도의 제작 및 관리 시스템의 필요성이 증대되고 있다. 본 연구에서는 지석천 유역의 태풍 및 집중호우에 의한 과거 침수실적을 조사하여 침수실적도를 작성하 였으며, 내 배수 불량에 따른 홍수빈도, 강우빈도별 침수예상도를 작성하였다. 이를 위해 현재 보편적으로 이용되고 있는 1차원 수리 수문 모델인 미 공병단의 HEC-HMS, HEC-RAS 모델과 내 배수 영향 검토를 위해 한국농어촌공사에서 개발된 GATE 프로그램을 이용하였다. 이렇게 계산된 연구 대상지역의 침수심과 침수면적을 GIS를 이용하여 침수예상도를 작성하였다.
제주도는 최근 기후변화에 의한 태풍의 증가로 집중호우의 빈도가 지속적으로 증가하고 있는 추세이고 지난 태풍 나리로 인해 발생한 제주시에서의 극심한 재해로 태풍 시 홍수 유량 관측 및 저류지의 건설로 인한 저류효과의 분석에 많은 관심이 집중되고 있다. 제주대학교 주관의 제주도 물순환 해석 및 수자원 관리체계 구축 사업단은 제주도 환경에 적합한 유량조사기법을 적용 및 개발 중에 있으며 특히 집중 호우 시 유량 계측을 비롯한 제주 유량 자료 확보 방안에 대해 연구를 수행하고 있다. 제주도 연구단은 지난 여름 태풍 무이파 때 제주시 하천의 제 2동산교에서 다양한 계측 방식을 활용하여 유량관측을 성공적으로 수행하였다. 태풍 무이파는 강한 중형 태풍으로 제주도 산간 지역에 700mm 이상의 집중호우를 보여 제주 하천에 많은 양의 유출을 발생시키고 일부 재산 및 인명 피해를 발생시켰다. 홍수 유량의 계측은 지금까지도 최적화된 계측 방식이 확립되지 못했고 그 측정의 어려움과 계측기기의 한계로 봉부자 같은 전통적인 방식의 홍수유량 측정방식이 여전히 통용되고 있는 현실이다. 하지만 본 연구단은 최신 관측기법인 비접촉식의 표면영상유속계와 전자파표면유속계를 사용하여 전 강우 지속시간 동안 유량을 매 시간마다 관측하여 수문곡선을 완성하여 홍수 유량 계측의 효율성과 정확성을 높일 수 있었다. 계측 결과 홍수유출 시 한천 상류의 제 1,2 저류지가 가동되어 저류효과가 수문곡선에 반영되었음을 알 수 있었고 홍수 유출 시 나타나는 대표적인 특이 경향이 수위-유량곡선의 이격현상도 확인할 수 있었다. 따라서 홍수 유출은 단순히 수위 자료만으로는 부족하고 유속자료를 동시에 관측해야 정확한 계측치를 확보할 수 있음을 알 수 있다. 또한 최신 계측기기인 표면영상유속계와 전자파표면유속계의 유속 관측값의 상호비교도 실시하여 관측기기의 효율성을 검증하였다.
본 연구에서는 2006년 집중호우로 인해 발생한 토석류 관련 수해 및 그에 대한 복구현황에 대한 분석을 실시하였다. 이를 위해 문헌조사 및 현장답사를 통해서 2006년에 발생한 토석류의 특성, 이로 인한 수해 및 복구현황 등을 분석하였다. 2006년 강우기간 동안 최대시우량 113.5 mm, 1일 최대 강우량 355 mm의 호우가 발생하였는데 이는 80-500년의 강우빈도에 해당된다. 분석 결과에 의하면 수해의 대부분은 사면유실로부터 기인한 토석류에 의해서 발생하였다. 수해기간 동안의 강수량 자료에 대한 분석결과 강우강도와 수해 발생시점은 직접적인 관계가 있는 것으로 나타났다. 현재 수해와 관련되어 계곡부에 사방댐 및 자연 사면에 대해 사면보호공이 실시되어 있다. 본 연구에서 분석된 결과를 통하여 현행 사면수해 복구 및 관리와 관련된 문제점에 대해 대안을 제시하고자 한다.
기후변화로 인한 태풍 및 집중호우의 발생빈도가 증가함에 따라 매년 많은 홍수피해가 발생하고 있다. 특히 제주도는 지리적 특성상 태풍의 길목에 위치하고 있어 집중호우, 돌발홍수 등과 같은 자연재해에 연중 노출되어 있으며, 이상기후로 인한 일강우량의 경신이 빈번하게 발생함에 따라 홍수피해 위험이 증가하고 있다. 홍수피해를 저감시키기 위해서는 정확한 홍수량 산정을 통한 하천기본계획 및 치수계획 수립이 매우 중요하다. 실무에서는 홍수량 산정 시 대부분 HEC-HMS 모형을 활용하고 있으나 본 연구에서는 기존 방법이 아닌 분포형 모형인 Vflo를 활용하여 제주도심하천의 홍수유출을 해석하였다. 도심하천인 외도천을 연구대상유역으로 선정하였으며 Arc-GIS를 이용하여 DEM, 토지피복도, 토양도 등 지형인자들을 $30m{\times}30m$ 격자크기로 나누어 매개변수로 구축하였다. 제주도는 강우관측소가 조밀하고 고르게 분포되어 있어 강우자료의 경우는 레이더영상 자료로부터 추출하여 G/R 기법을 적용하여 보정하였다. 2012년 7월 태풍 카눈은 RMSE 2.6954와 0.9115, 8월 집중호우는 RMSE 2.5703, $R^2$ 0.9202, 9월 태풍 산바는 RMSE 2.1569, $R^2$ 0.9842로 높은 상관관계를 보였다. 본 연구의 홍수량 산정 방법 정확도 비교를 위해 현장관측자료(FSIV)를 분석한 유출량과 비교 분석하였다. Vflo를 활용한 홍수량 산정 방법은 미계측 유역이 많은 제주도에서 효율적으로 활용될 수 있을 것으로 판단되며, 다양한 홍수량 산정 방법을 통하여 하천기본계획 및 유역종합치수계획 등 치수계획 수립 시 많은 활용이 될 것으로 기대한다.
최근 서울 경기를 비롯한 전국에서 국지성 집중호우, 태풍 등 악천후 관련 자연재해가 증가함에 따라 이에 대한 방재 및 물관리 대책이 필요한 실정이다. 이러한 수재해를 관측하기 위해 사용되는 우량계는 지상의 강우를 연속적·직접적으로 측정할 수 있는 장점이 있는 반면, 우량계 미설치 영역에 대한 공간적인 강우 분포를 정확하게 제공할 수 없다. 이러한 문제를 해결하고자 강수의 공간분포를 측정할 수 있는 전자파 기반 센서인 전파강수계(EWRG, Electromagnetic Wave Rain Gauge)를 개발하였다. 본 논문에서는 전파강수계의 FPGA 기반 신호처리 설계 방법을 제안한다. 전파강수계의 신호처리는 크게 LFM 파형의 ADC 및 DDC와 펄스압축, 상관 계수 및 강수 파라미터 산정으로 설계하였다. 본 연구를 통해 LFM 파형과 펄스압축 신호를 이론적으로 분석하였으며, 전파강수계 신호처리 설계를 위해서 FPGA 기반의 신호처리 설계 및 검증을 수행하였다.
최근 전 지구적인 기후변화 및 온난화의 영향으로 태풍 및 집중호우가 빈번하게 일어나고 있으며, 이로 인한 한천범람 등 홍수재해로 인명 및 재산 피해가 크게 증가하고 있다. 우리나라에서도 태풍 및 집중호우로 인한 호수피해는 매년 발생하고 있으며, 피해 빈도와 강도가 증가하고 있는 실정이다. 이러한 현실을 고려하였을 때에 하천 인근 주민의 생명과 재산을 보호하기 위하여 실시간으로 홍수위 예측을 수행하는 것은 매우 중요하다 할 수 있다. 국내에서 수위예측을 위하여 대표적으로 저류함수모형(Storage Function Model, SFM)을 채택하고 있지만, 유역면적이 작아 홍수 도달시간이 짧은 중소하천에서는 충분한 선행시간과 정확도를 확보하기 어려운 문제점이 있다. 이는 유역면적이 작은 중소하천에서는 유역 및 기상 특성과 관련된 여러 인자 사이의 비선형성이 대하천 유역에 비해 커지는 문제점이 있기 때문이다. 본 연구에서는 위와같은 문제를 해결할 수 있도록, 수문자료와 딥러닝 기법을 적용하여 실시간으로 홍수위를 예측할 수 있는 방법론을 제시하였다. 지난 태풍 및 집중호우로 인하여 급격한 수위상승이 있던 낙동강 지류하천에 대하여 LSTM(Long-Short Term Memory) 모형 기반 실시간 수위예측 모형을 개발하였으며, 선행시간 30~180분 별로 홍수위를 예측하고 관측 수위와 비교함으로써 모형의 적용성을 검증하였다. 선행시간 180분 기준으로 영강 유역 수위예측 결과와 실제 관측치의 평균제곱근 오차는 0.29m, 상관계수는 0.92로 나타났으며, 밀양강 유역의 경우 각각 0.30m, 0.94로 나타났다. 본 연구에서 제시된 딥러닝 기반모형에 10분 단위 실시간 수문자료가 입력된다면, 다음 관측자료가 입력되기 전 홍수예측 결과가 산출되므로 실질적인 홍수예경보체계에 유용하게 사용될 수 있을 것이라 보인다. 모형에 적용할 수 있는 더욱 다양한 수문자료와 매개변수 조정을 통하여 예측결과에 대한 신뢰성을 더욱 높일 수 있다면, 기존의 저류함수모형과 연계하여 홍수대응 능력을 향상시키는데 도움이 될 수 있다.
최근 들어 지구 온난화로 인한 이상기후의 영향으로 우리나라뿐만 아니라 전 세계적으로 가뭄 및 홍수가 빈번하게 발생하고 있다. 물로 인한 각종 재해는 농촌 지역에서도 피해를 발생시키지만, 특히 인구가 밀집되어 있는 도시 지역에서 큰 피해를 발생시킨다. 도시하천 유역에서의 유출과정은 도달시간이 짧고 홍수량은 급격히 증가하는 특성을 보이므로 호우가 발생하면 대처할 시간이 충분하지 않아 피해가 크게 발생할 가능성이 높다. 도시하천 유역에서 호우로 인한 피해를 경감시키기 위한 하나의 대안으로 홍수예 경보를 위한 의사결정시스템을 개발하였다. 도시하천의 홍수예 경보를 위한 의사결정시스템은 ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System)을 이용한 모형관리시스템, 실시간 자료를 구축할 수 있는 데이터베이스 관리시스템, 그리고 사용자가 이용하기 편리한 인간과 컴퓨터 사이의 대화관리시스템로 구성되어 있다. 개발된 시스템을 탄천 유역에 적용한 결과 호우로 인한 하천의 유량을 실시간으로 예측하여 사전에 경보를 발생하고 피해를 경감시킬 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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