본 연구는 북한의 강수특성과 기후변화에 대한 전망을 분석하였다. 강우특성 분석은 북한전역에 분포한 27개 강우 관측지점의 자료를 사용하였으며, 자료 연한은 관측지점에 따라 차이가 있으나 1974년부터 2008년까지였다. 일강수량 자료를 바탕으로 강수량, 강수일수, 강우강도, 극치강수량 발생빈도 등 다양한 강수특성에 대한 통계 분석을 수행하였다. 북한의 연강수량은 전반적으로 증가경향을 보이나 통계학적으로 유의미하다고는 할 수 없으며, 강수일수는 뚜렷한 감소추세를 나타내었다. 이로 인해 평균 강우강도(연강수량/강수일수)의 증가경향 또한 뚜렷이 나타났으나, 80mm 이상의 일강수량 발생 빈도는 과거에 비해 크게 증가하지 않는 것으로 나타났다. 이를 종합해보면 북한의 경우 강수량의 변화보다는 강수일수의 감소가 더 두드러져 홍수와 가뭄에 대한 취약성이 동시에 높아지는 결과로 귀결되며 수자원 관리에 더 대비해야 할 것으로 판단된다. 북한의 기후변화에 대한 전망은 A1B 시나리오를 사용하여 연강수량, 강수일수, 강우강도, 극치강수량 등 다양한 수문 변량을 분석하였다. 분석 결과 앞으로 북한지역에서는 강수량은 전반적으로 증가경향이 유지될 것으로 전망된다.
국내 하천은 산업화와 도시화로 인하여 하천수가 오염되고, 치수를 위한 인공적, 획일적인 하천개수가 보편화 되었다. 그 결과 본래 하천이 가지고 있던 생물서식처 기능과 자정, 친수 기능 등 하천환경 기능이 점차 상실되었고, 하천형태도 변형되었다. 이와 같은 자연적인 변화와 더불어 준설, 수리구조물 설치 등 인위적인 변화에 의하여 흐름 및 유사이송 양상이 바뀌어 하상변동이 초래되기도 한다. 하상변동은 하천 시설물의 안정, 홍수위 및 지하수위 변화, 하천부지의 변화 등 하천관리에 중대한 영향을 미치고, 또한 수생태계의 서식환경에 영향을 미치기 때문에 하천을 복원하는데 있어 중요한 고려사항이 된다. 본 연구의 목적은 청미천 복원 사업 구간에 대하여 장기하상변동 모의를 수행하고 하도 안정성을 평가하는 것이다. 이를 위하여 구하도 복원구간에서 새롭게 수행된 측량데이터를 토대로 지형자료를 구축하였으며, 2차원 하상변동 모의가 가능한 CCHE2D 모형을 이용하여 장기하상변동 모의를 실시하였다. 또한 구하도 복원의 하천지형학적 영향을 평가하기 위하여 구하도를 복원하지 않았을 경우의 시나리오를 도입하여 비교하고 그 결과를 분석하였다.
최근의 자연 재난의 발생 빈도의 증가는 재난에 대한 정보전달의 중요성이 높아지는 만큼 전달 방법의 중요도도 높아지고 있다. 특히, 2020년의 코로나19(COVID-19)로 인하여 자연 재난에 더해 사회재난에 관한 관심도 증대하고 있으나, 재난정보의 빈도가 매우 높아져, 2000년대 통틀어서 제공된 재난 정보량보다 20년, 21년의 재난 정보량이 더 많아 보인다. 이러한 재난정보의 홍수는 반대급부로 정보의 피로도를 증가시켜 의도적 또는 비의도적 무시 경향을 유발할 수 있다. 이에 본 논문에서는 재난 위험지역을 기반으로 Segment를 생성하고 관리하며, Segment 단위로 재난 위험 메시지를 제공하는 Segment기반 긴급메시지전송 시스템을 연구한다. 목표시스템에서는 재난정보를 실황 정보와 1시간 예측정보를 비교, 위험지역 회피시나리오를 지능화 개선하여 모바일앱 이용자에게 제공함으로써 대피 이동관리와 행동 유도를 이끌어 이용자의 인명피해 저감과 재산손실 감소의 효과를 얻고자 개발하였다.
자율주행의 핵심기술인 첨단 운전자 지원 시스템(Advanced Driver Assistance Systems) 중 대표기술인 전방충돌경보(Forward Collision Warning)를 대상기술로 선정하여, 주행시뮬레이션 실험 기반의 교통사고 예방효과를 추정하였다. 효과척도로 ①인지반응시간(s) ②감속도(m/s2) ③충돌여부(회)로 선정하여, 전방충돌경보 미설치시와 설치시의 변화량 측정하였다. 실험 시나리오는 운전자 전방의 차량의 급정거하는 시나리오(1)과 옆차로에서 차량이 끼어드는 시나리오(2)를 진행하였으며, 주간/야간으로 구분하였다. 분석결과, 전방충돌경보장치를 설치하였을 경우, 인지반응시간(s)이 감소하였으며, 감속도(m/s2)는 감소하였다. 운전자의 위험상황을 빠르게 감지하여 여유로운 감속을 할 수 있게 되었으며, 그에 따른 전방충돌횟수도 감소한 것으로 분석되었다. 향후 운전자의 운전성향을 반영하고 실험 시나리오를 다양화하면, ADAS의 설치효과를 증대시키고 다른 기술의 효과추정에도 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 2차원 수치모형(Nays2DH)을 적용하여 금강에 건설된 세종보를 중심으로 보 개방 후에 홍수량 변화에 의한 하도의 지형변화 과정을 분석하였다. 이를 위해 부등류, 부정류(단일사상), 연속홍수사상을 수문특성을 반영한 흐름조건으로 수치모의를 수행하였다. 부등류 수치모의 조건은 유황에 따른 정상유량으로 상류단 경계조건을 가정하였다. 부정류와 연속홍수사상의 경우에는 실제 홍수사상들로부터 정규 수문곡선 (normalized hydrograph)을 산정 한 후, 시나리오에 따른 첨두유량으로 정규 수문곡선을 재구성하여 상류단 유량으로 가정하였다. 본 연구에서는 지형학적 변화를 정량적으로 평가하기 위해 하상기복지수(BRI)를 산정하여 시간에 따른 하상변동을 분석하였으며, 연구지역의 항공사진과 수치모의 결과를 정성적으로 비교하였다. 부등류 수치모의 결과, 각 유황별 유량이 증가하면 하폭 대 수심의 비는 감소하고, 사주의 이동속도는 증가하였다. 하상기복지수는 초기에는 증가하지만, 시간이 증가함에 따라 변화량이 작아졌다. 또한 유량이 증가하면 하상기 복지수가 증가했다. 부정류 수치모의 결과 사주의 이동속도는 유량의 변화에 따라 감소했다. 또한 첨두홍수에 대한 지형적 반응에서 시간지체(time lag)가 발생했다. 즉, 부정류에서는 하상고의 변화는 수리학적 조건에 대하여 위상지연(Phase lag) 이 나타났다. 연속홍수사상 발생에 의한 부정류 수치모의 결과에서는 각각 첨두홍수 발생에 따른 사주의 이동속도는 홍수발생이 반복됨에도 불구하고 급격하게 감소했다. 또한 부정류 수치모의 결과와 마찬가지로 위상지연이 나타났으며 사주의 이동속도는 지수적으로 감소하는 특성을 보였다. 하상기복지수는 시간경과에 따라 증가하였으나, 첨두홍수가 연속으로 발생하였음에도 불구하고 하상기복지수의 증가율은 완만하였다. 본 연구를 통해 하천의 수문특성을 반영한 지형변화 과정을 수치모의를 수행하여 분석하였으며, 이를 통해 흐름특성에 따른 하상변동의 정량적인 예측모의를 현장에 적용할 수 있는 방법을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 기후변화에 따른 도시홍수 리스크 평가를 위해 베이지안 확률통계 모형과 GIS를 연계 활용하였다. 리스크는 재난발생가능성과 영향 크기의 곱으로 평가될 수 있다. 본 연구는 베이지안 모델을 기반으로 침수발생가능성을 추정하였고, 기후변화 시나리오 정보를 반영하여 미래 침수발생가능성도 평가하였다. 침수로 발생할 수 있는 영향은 인명피해와 재산피해의 측면에서 살펴보았다. 서울시 서초구를 대상으로 분석한 결과, 현재 침수발생가능성은 하천에 인접하고, 주변지역보다 고도가 낮으며 불투수면 밀집지역인 서초동, 반포동 일대가 높게 나타났다. 미래 침수발생가능성 추정결과, 2050년의 위험지역 면적이 2030년보다 1.3배 증가하는 것으로 나타났다. 추정된 발생가능성을 활용한 리스크 평가 결과, 인명피해 리스크는 일반 및 고층 주거지역을 중심으로 높은 리스크를 보인 반면, 재산피해는 상업지역을 중심으로 리스크가 높게 나타났다. 2050년의 재산피해 리스크는 2030년의 재산피해 리스크보다 약 6.6% 증가하는 것으로 평가되었다. 본 연구에서 제안된 도시홍수 리스크 평가 기법은 상세한 공간결과 값의 제공으로 지역맞춤형 재해저감 전략을 위한 중요한 의사결정 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
화구호를 가지고 있는 화산에서 분화는 단순히 화산분출물에 의한 피해와 더불어 칼데라 호수에 저장된 많은 양의 물이 방류하여 대규모의 재해를 유발한다. 최근 백두산 분화의 전조가 관측되고 있고 백두산의 분화 시 천지칼데라호로 인해 예상되는 화산성 홍수의 피해를 추정하고 화산 재해에 대비하여 사회적, 경제, 문화, 정치적 파급 효과에 대한 정보와 적절한 대응방안의 마련이 필요하다. 백두산의 화산활동으로 인하여 천지의 외륜산이 붕괴되고 천지에 저장된 물이 방류될 경우를 가정하여 2차원 평면 흐름 수치모형을 이용하여 잠재적 홍수피해 위험지역을 파악하였다. 방류되는 물의 양은 외륜산 붕괴 메커니즘을 표현하는 미분방정식을 풀어 시간의 함수로 유량곡선을 작성하였다. 구성된 유량곡선을 수치모형의 상류부 경계조건으로 하였고, 하류부 경계조건은 백산수고의 수위를 설정하여 10일 동안 송화강 유역으로 흐르는 홍수피해 지역을 모의하였다. 지형자료는 USGS의 SRTM3 수치 표고 자료를 바탕으로 $100m{\times}100m$의 격자(Grid)를 생성하였다. 지표면 특성은 인공위성 MODIS자료를 사용하여 유출곡선지수와 조도계수를 산정하였다. FLO-2D로 모의한 침수지역을 위성영상과 중첩하여 침수면적을 계산한 결과, 외륜산(outer rim) 붕괴가 발생하고 붕괴율이 10 m/hr인 경우 이도백하부근 도심지 면적 $22.4km^2$ 중 80%정도가 침수되며, 붕괴율이 100 m/hr인 경우 98%의 지역이 침수되는 것으로 나타났다.
국내 4대강에 설치된 다기능보는 하천을 횡단하는 수공구조물로써 고정보와 가동보로 구분되어 설치되었으며, 각 다기능보의 수문운영 방식에 따라 유량이 변화하여 하상변동 및 유사이동 형태의 변화 가능성이 있다. 본 연구에서는 다기능보의 수문운영에 따른 장기 하상변동을 금강유역을 중심으로 연구하였다. 연구결과, 금강에서는 다기능보의 설치 및 수문운영 시나리오에 따라서 최심하상고의 변화가 연평균하상고의 변화에 비해서 상대적으로 큰 것으로 나타났다. 최심하상고의 하상저하는 최대 2.79 m, 하상상승은 최대 1.90 m까지 발생하는 것으로 나타났으며, 연평균하상고의 하상저하는 최대 2.16 m, 하상상승은 최대 1.24 m까지 발생하는 것으로 나타났다. 또한 하상변동에 따른 홍수위 분석 결과, 다기능보 설치 후에 홍수위가 대부분 상승하는 것으로 나타났으며, 최대 2.23 m까지 상승하는 것으로 나타났다. 이러한 결과로 인해서 제방의 여유고를 상회하는 홍수위가 발생할 가능성이 있기 때문에, 하천의 유사관리 및 하천계획수립을 함에 있어서 다기능보의 수문운영을 고려해야 한다고 판단된다. 또한 본 연구결과는 향후 하천계획을 수립함에 있어서 종단적 하도관리 및 안정하상 채택 등을 위해서 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 본다.
본 연구에서는 미계측 도시유역의 수공구조물 설계기준의 불확실성을 검토하기 위해 과거관측자료(S0)를 기준으로 상세화 기법(downscaling) 및 편의보정(bias correlation)을 통해 생산된 RCP 4.5 기후시나리오 HadGEM3-RA (RCM)모델을 이용하여 S1 (2017~2046년), S2 (2047~2076년), S3 (2077~2100년) 기간의 확률강우량의 변화를 평가하고, 도시유출모형을 이용하여 최대첨두홍수량을 산정하고 기후변화 기간별 영향을 분석하였다. 이때 확률분포형은 Gumbel, 매개변수 추정은 최우도법(ML)을 사용하였다. 평가 결과 대부분의 도시배수시설물 설계빈도인 10년 빈도의 경우 3사분위값을 기준으로 50년 미래를 가정할 경우에는 약 10%, 70년 이상의 미래를 가정할 경우에는 약 20%의 확률 홍수량 증가가 예상되었다. 이러한 결과는 현재를 기준으로 설정된 설계홍수량으로 설치된 도시배수시설물이 미래에는 설계기준에 미달하는 시설물이 될 수 있다는 것을 의미하며, 기후변화에 대응 위해서 설계기준에 시설물의 내구연한을 고려한 미래 기후상태를 반영해야할 것으로 판단된다.
유량예측은 효과적인 홍수관리 및 수자원 계획을 위한 매우 중요한 재난방지 접근법이다. 현재 기후변화로 인한 집중호우가 나날이 증가하고 있어 막대한 기반시설 손실과 재산, 인명 피해가 발생하고 있다. 본 연구는 미국 테네시주 Hickman County의 Vernon에 있는 Piney Resort의 최근 홍수사례분석을 통해 최대 강우 시나리오에서 유량예측에 대한 강우의 기여도를 측정했다. Piney River 유역내 USGS 두개의 관측소(03602500, 03599500)에서 20년(2000-2019) 동안의 일별 하천 유량, 수위 및 강우 데이터를 수집했고, Long Short Term Memory(LSTM)을 사용하였다. 또한, Tensorflow, Keras Machine learning frameworks, Python을 이용하여 14일로 구별된 유량 값을 예측하였다. 또한, 모델이 2021년 8월 21일의 범람 이벤트를 예측할 수 있었는지를 결정하는 데 사용되었다. 전체 데이터(수위, 유량 및 강우량)가 포함된 LSTM 모델은 일부 강우 모델을 제외하고 지속성 모델보다 우수한 성능을 보였으며, 강우자료만 이용하여 유량예측을 하는 것은 충분하지 않음을 나타냈다. 결과는 LSTM 모델은 0.68 및 13.84m3/s의 최적 NSE 및 RMSE 값을 나타냈고, 가장 낮은 예측 오차로 예측 최대유량은 94m3/s로 나타났다. 향후 강우 패턴에 대한 다양한 분석이 이루어진다면 효율적인 홍수 경보 시스템 및 정책을 설계하는 관련 연구에 도움을 줄 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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