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.
급속한 도시화 및 지구온난화로 인한 집중호우로 홍수피해가 해마다 증가하고 있다. 홍수피해를 최소화하기 위하여 4대강 중심의 홍수예경보시스템이 구축되는 등 다양한 제도적 장치가 마련되고 있으나 중소하천이 분포되어 있는 도시유역에서의 홍수예측기능은 부족한 실정이다. 본 연구에서는 중소 도시하천에 적용 가능한 실시간 도시홍수예측서비스 시스템(Realtime Urban Flood Forecasting Service, U-FFS)을 개발하였다. 경기도 성남에 위치한 탄천을 대상유역으로 선정하고 실시간 강우 및 수위관측소를 설치하여 수문데이타를 수집하였으며 이를 바탕으로 수위예측모형을 구축하였다. 모형구축에는 이미 국내외 학계에서 그 정확도가 입증된 바 있는 Data-driven 모델의 일종인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)를 이용하였다. 개발된 수위예측모형은 지정된 시간에 자동으로 작동 가능한 실행파일로 프로그래밍되어 최종적으로 홍수예측 웹서비스와 연동된다. U-FFS는 집중호우 발생 시 최종 유출구의 30분, 1시간, 2시간 후의 수위 예측값을 웹 상을 통해 제공함으로써 언제 어디서나 홍수예측 정보를 누구나 손쉽게 획득할 수 있는 장점이 있다. 시범운영 결과, 30분 및 1시간 후의 수위 예측은 정확도가 매우 뛰어났으며 2시간 후의 수위 예측의 정확성은 다소 떨어지는 것으로 확인되었으나 전반적인 홍수예측 판단에는 무리가 없을 것으로 예상된다. 본 시스템의 홍수예측모형은 생성 및 수정이 간편하여 그 활용성이 매우 높을 것으로 기대된다. 특히 안전함을 지향하는 각종 U-City나 홍수피해가 빈번한 도시유역에 적용하면 기존 시스템과 차별화된 실시간 홍수예측 서비스가 가능해져 홍수피해를 최소화할 수 있을 것이다. 취수구 직경 D의 3.3배를 벗어나지 않는다는 결과를 도출할 수 있었다.링 목적으로 사용될 수 있다. 본 연구에서 개발한 영상수위계는 한강홍수통제소 관할의 전류, 청담대교 등 4개소 낙동강 홍수통제소 2개소, 지자체 등에 적용되었으며, 적용 결과 비교적 안정적이면서 정확하게 수위를 측정하는 것으로 나타났다. 한편 기존 CCD 카메라 이외에 CCTV를 이용한 영상수위계를 개발하여 영상의 화질 개선뿐 아니라 하천화상 감시 기능을 강화하였다.소류의 섭취율은 높았다. 집단간의 상관도를 보면 교육별로 김치, 장아찌, 콩이 각각 p>0.5 수준에서 유의한 차가 없었고, 나머지는 유의한 차가 있었다. 연령별로는 멸치가 유의한 차가 없었고(p>0.5), 수입별로는 콩이 유의한 차가 없었다(p>0.5). 4. 영양지식(營養知識) 검토 가정생활(家庭生活)에 필요(必要)한 일반적(一般的)인 영양지식(營養知識)은 대체적으로 낮은 편이었다. 어린이 영양, 편식의 해로움, 비만증의 해로움, 임신부 그리고 수유부 영양에 대하여는 일반적으로 알고 있다고 하였으며, 그다음으로 이유기 영양, 어린이 발육에 필요한 식품, 식품과 영양소와의 관계, 우유의 성분, 노인영양에 대하여 잘 알고 있는 비율이 낮았으며, 인체의 영양소, 식단작성여부, 간식의 이론, 식품감별법에 대하여는 가장 낮은 비율을 나타냈다. 각 영양지식은 교육정도가 높을수록 영양지식이 높았고, 교육별 집단간의 유의한 차가 나타났다. (0.001
도시지역은 인구 및 사회인프라시설 등이 밀집되어 있어 홍수 발생 시 타 지역에 비하여 큰 피해가 발생한다. 우리나라의 경우 2017년 부산 지역과 2018년 서울 지역에 시간당 최대 100 mm 이상의 강우가 발생하여 인명 및 재산피해를 발생시켰다. 이러한 도시홍수 피해를 저감시키기 위해서는 수방시설물의 유지관리 뿐만 아니라 한정적인 물자와 인력을 효율적으로 활용하기 위한 홍수예보 방안이 필요하며 정확도 높은 기상예보가 수반되어야 한다. 현재 지자체에서는 기상청의 기상특보를 활용하여 홍수대응을 실시하고 있으나 이는 전국적으로 동일한 기준으로 각 지역의 홍수특성을 반영할 수 없다는 문제가 있다. 또한 국내에서는 정확도 높은 기상예측을 위해 다양한 기상 수치예보모델을 활용하고 있으나 급변하는 기상상황을 정확히 예측하는 데에는 한계가 있다. 수치예보모델의 한계를 극복하기 위하여 현재 영국에서는 강우 앙상블 자료를 활용한 영향예보 도입이 활발히 진행되고 있다. 영향예보란 단순 기상상황 뿐만 아니라 기상현상이 발생시킬 수 있는 위험수준과 그 위험수준이 발생할 확률을 함께 예보하는 방안이다. 본 연구에서는 부산광역시 동래구 지역을 대상으로 과거 피해 발생 강우량 및 지역의 확률강우량 등을 활용하여 지역특성에 맞는 총 4단계의 강우기준을 제시함과 더불어 기상현상의 발생확률을 조합한 홍수위험 매트릭스(Flood Risk Matrix)를 개발하였다. 또한 개발된 홍수위험 매트릭스의 활용성 평가를 위해서는 2016년, 2017년 기상청에서 산출한 국지규모 앙상블예측시스템(Local Ensemble Prediction System, LENS)의 강우 앙상블 자료를 활용하였다. 그 결과 짧게는 24시간 전, 길게는 72시간 전에 홍수피해 발생의 예보가 가능한 것으로 분석되었다. 향후 본 연구에서는 연구 대상 지역을 확대하여 각 지역에 적합한 홍수위험 매트릭스를 개발하고, LENS자료를 활용한 활용성 평가를 통해 실무에 적용 가능한 홍수예보 방안을 마련할 계획이다.
기후변화로 인한 기상이변 현상이 빈번하게 발생하면서 홍수와 같은 자연재해의 피해규모가 증가하고 있다. 이를 극복하기 위해 최근에는 구조적 대책뿐만 아니라 홍수예측시스템과 같은 비구조적 대책에도 많은 관심과 연구가 이루어지고 있다. 통상 홍수예측을 위해서는 예측강우의 정확도가 중요하게 부각되지만 중규모 이상의 유역에서는 수 시간의 지체시간 효과로 인해 AWS 실황강우만으로도 어느정도 선행시간에 대해서 하천유량예측이 가능하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 기상청 AWS 실황강우를 이용하여 하천유량을 예측할 경우 어느정도 선행시간과 정확도를 확보할 수 있는지에 대해서 분석하고자 한다. 분석을 위한 시단위 강우자료와 기상자료는 각각 AWS와 ASOS 자료를 이용하였다. 또한 하천유량 모의를 위한 강우-유출모형으로는 SURF 모델(Sejong University River Forecast Model)을 이용하였다. 이 모형은 저류함수모형 기반의 연속형 강우-유출모형으로 미래에 대한 유출모의결과의 정확도를 향상시키기 위해 앙상블 칼만필터링 기법을 연계한 모형이다. 그림 1은 충주댐유역에 대해서 2009.7.8~17일(240시간)에 대해서 관측유량 자료동화 전후의 결과를 나타낸 것이다. 현시점을 100, 105, 110, 115시간으로 가정하고 미래기간에 대해서는 관측강우를 0으로 가정했을 때 대략 첨두유량 발생 5시간 전에 예측된 모의유량이 관측유량과 거의 일치함을 확인할 수 있다. 따라서 실황강우와 관측유량 자료동화 기법을 연계할 경우 수 시간의 선행시간에 대해서 유량예측이 가능한 것으로 판단된다.
본 연구에서는 홍수유출예측을 위해서 국제수문계획(IHP) 대표시험유역인 위천유역을 대상으로 집중모형인 HMS모형의 SCS단위도법과 분포모형인 TOPMODEL을 이용하여 홍수유출을 비교분석한 결과 TOPMODEL이 현실에 더욱 적합하였다. TOPMODEL의 매개변수는 물리적 의미를 가지고 있으며, 유천유역의 14개 호우사상으로부터 추정한 매개변수로 다른 5개 호우사상에 적용한 결과 홍수사상을 비교적 정확히 모의한 것으로 봐서 국내 홍수예경보모델의 일부로 사용될 때 그 역할을 훌륭히 수행할 수 있다고 판단된다.
세계 각지에서 집중호우, 태풍 등으로 인한 홍수 피해가 많이 발생하고 있으며, 이러한 피해를 줄이기 위해 홍수를 미리 예측하는 것은 수해 피해 관리 차원에서 필수적인 요소이다. 본 논문에서는 홍수예측을 위한 핵심 파라미터인 수위, 강수량, 그리고 습도 데이터를 입력 데이터로 활용한 수위 예측 모델을 제안한다. 많은 연구 분야에서 이미 시계열 데이터 예측 성능이 검증된 LSTM 및 GRU 모델을 기반으로 기상청에서 제공하는 종관기상관측 자료와, 방재기상관측 자료를 활용하여 입력 데이터셋을 다르게 구축하고, 성능 비교 실험을 진행하였다. 결과적으로 종관기상관측 자료를 사용했을 때 가장 좋은 결과를 얻었다. 본 논문을 통해 입력 데이터에 따른 성능 비교 실험을 진행하였고, 향후 연구로 홍수 위험도 판별 모델과 연계하여 사전에 대피 결정이 가능한 시스템 개발의 초기 연구로서 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
유역 상류의 소규모 산지 유역 또는 도시 배수분구 정도의 도시 유역은 지체시간이 수 십 여분에 불과하기 때문에 우량계만으로는 대응에 필요한 충분한 예측 선행시간을 확보하기 어렵다. 도시 및 소규모 산지 유역에서와 같이 지체시간이 짧은 유역에서 발생하는 돌발홍수는 더 이상 우량계만으로 예보가 불가능하다. 도달시간이 짧은 도시 및 산지에서는 지체시간 외에 강수 예측을 통한 홍수예보 선행시간을 확보하는 것이 매우 중요하다. 한강홍수통제소에서는 강우레이더 강우강도를 초단기 예측 모델인 Mcgill Algorithm for Precipitation-nowcast by Lagrangian Extrapolation(MAPLE) 알고리즘의 입력 자료로 활용하여 초단기 예측 강수 자료를 생산하고 있다. 한국건설기술연구원의 돌발홍수연구센터는 한강홍수통제소에서 생산하고 있는 초단기 예측 강수 자료를 입력 자료로 하여 돌발홍수 예측 시스템을 구축하였고 2019년부터 동네규모의 1시간 전 돌발홍수정보를 제공하고 있다. 본 연구에서는 돌발홍수연구센터에서 구축한 돌발홍수 예측 시스템을 설명하고 2019년도에 발생한 수재해 사례를 분석하여 전국 도시·산지·소하천 돌발홍수 예측 시스템의 예측 정확도를 검증하였다. 돌발홍수 예측 시스템의 정확도 검증에는 총 31개의 수재해 사례를 적용하였고 예측 정확도는 Probability of Detection (POD) 기준으로 90.3%로 매우 높게 나타났다.
지구온난화와 기후변화의 영향으로 전 지구적으로 이상홍수, 이상가뭄, 한파와 같은 이상기상 현상이 빈번하게 발생하고 있다. 국내에서는 2010년 추석 광화문 침수사태와 2011년 우면산 산사태와 같은 국지성 집중호우로 인한 인적 물적 피해가 속출하고 있다. 전통적으로 시기나 양적인 측면에서 대부분 장마기간에 국한되었던 강우집중현상이 과거와 달리 특정기간에 상관없이 발생하고 단기성, 국지성을 지닌 호우의 발생빈도가 높아지는 등 국내 강우의 특성이 변하고 있다. 이러한 변화에 대응하기 위해서 강우예측과 유출량예측의 정확도를 높이기 위한 시도가 다양하게 이루어지고 있다. 강우예측의 정확성을 높이기 위해 기상청에서는 단기예보를 목적으로 전지구 통합모델과 지역 통합모델을 연계한 동네예보를 수행하고 있으며, 초단기 예보를 위한 목적으로 VSRF, SCAN, VDRAS, MAPLE 등의 예보를 수행하고 있다. 홍수량 예측에서는 일반적으로 사용하고 있는 물리적 기반의 모형에 레이더강우와 같은 격자형 강우자료를 사용하여 정확성을 높이거나, 기존의 집중형 모형을 분포형 모형으로 대체하기 위한 연구 등이 이루어지고 있으며, 모형 구축이 간편하고 예측 정확도가 우수하다는 장점으로 인해 신경회로망이나 퍼지추론기법 등을 사용한 연구도 지속적으로 이루어지고 있다. 본 연구에서는 수자원분야에 산재한 불확실성을 적극적으로 인정하고 수학적으로 해석하기 위한 이론인 퍼지이론에 신경망 이론을 도입한 neuro-fuzzy 기법을 사용하여 홍수량을 예측하였다. 모형의 입력자료로는 관측된 강우자료와 유출량자료 및 기상청에서 제공하는 MAPLE(McGill Algorithm for Precipitation Nowcasting by Lagrangian Extrapolation) 강우예측자료를 사용하여 적용성을 평가해보았다. 모형의 적용성을 평가하기 위해 시험유역을 충주댐 상류 유역으로 선정하였으며, 2010년 2011년 홍수기의 충주댐 유입량을 예측하였다. 모형의 입력자료를 변경하여 입력자료의 변화에 따른 결과를 비교하였고, clustering 반경의 변화에 따른 정확도를 비교하였다. 모형의 정확도는 평균제곱근오차와 첨두수위오차를 통해 비교하였으며, 비교결과 전반적으로 lead time이 길어질수록 MAPLE 사용 시 예측 정확도가 우수하였고, clustering 반경은 0.5일 때 가장 우수한 결과를 보였다.
본 연구에서는 특정 유역의 토양수분 상태, 한계유출량(threshold runoff) 및 단기 기상예보 자료 등으로부터 돌발홍수능(Flash Flood Guidance, FFG)을 계산할 수 있는 실시간 돌발홍수 예경보시스템을 개발하기 위해 한강유역을 대상으로 DEM 자료를 이용하여 미세 소유역을 구분하고 하도단면 특성을 고려한 제방 월류 유량 개념을 기초로 고해상도 소유역 단위의 한계유출량을 산정하고, 중규모 TOPMODEL의 토양수분 모델을 통해 임의 상태의 토양수분을 추정할 수 있도록 개발하였다 또한, FFG 시스템의 기상학적 구성요소 개발을 위해 레이더 강우 추정을 편차보정 기법을 통해 계산하였다. 상술된 계산결과를 바탕으로 2003년 7월의 호우사상에 대한 유역 및 격자기반의 FFG를 산정하였고, 이들 결과는 기상청의 RDAFS(Regional Data Assimilation and Prediction System) 단기 수치예보 자료의 지속시간별 예측강수량을 활용하여 돌발홍수 발생에 대한 사례연구를 수행하였다.
범람파동 개념에 따르면 하도와 홍수터의 횡적 연결성은 하천 생태계의 생물다양성과 생산성 증대에 중요한 역할을 한다. 제방에 의하여 제내지 홍수터가 하도와 차단된 우리나라 하천에서 생태적 서비스를 증대하기 위해서 횡적 연결성을 복원하는 기술 개발이 필요하다. 횡적 연결성의 복원 기술을 개발하기 위해서는 우선 하도와 홍수터 사이에 생태적 연결성의 현황을 파악하고 연결성을 저해하는 요인을 진단하는 평가 기술 개발이 시급히 요청되고 있다. 따라서 본 연구에서는 제방에 의하여 차단된 제내지 하천환경에서 수리적, 생태적 횡적 연결성을 평가하고 진단하는 기술을 개발하고 연결성 회복 방안을 제안하고자 한다. 차단된 제내지 하천환경 평가는 1) 지리정보시스템을 이용하여 차단된 하천공간을 탐색하고, 2) 탐색된 전체 재내지에서 원격평가에 의하여 간편하게 횡적 연결성 평가를 실시하고, 3) 선정된 특정 제내지 대상지에서 현장평가에 의하여 상세하게 연결성을 평가하는 순서로 수행된다. 차단된 하천공간의 획정은 홍수가 범람할 수 있는 제내지 공간을 잠재적 하천공간으로 정의하고 수치표고모델 (DEM)과 하천기본계획의 30년 빈도 홍수위 자료를 이용하여 제내지 홍수터를 탐색하였다. 제내지 홍수터의 원격 연결성평가는 지리정보시스템에서 수치지도와 토지피복도 등 공간자료를 이용하여 수리 및 서식처 환경성, 제방 차단성과 하도 및 육상 연결성을 평가하고 원격평가 결과를 토대로 현장평가 대상지를 선정하였다. 횡적 연결성의 현장평가를 위하여 크게 하도-홍수터 연결성과 제내지 서식처 보존성으로 평가 항목을 선정하였다. 또한 연결성 평가는 수리연결성과 생물연결성으로, 서식처 보존성 평가는 습지유지율, 습지보존성, 육역지보존성을 세부항목으로 구성하였다. 평가 항목별로 5 등급의 평가 기준에 따라서 평가 점수를 부여하고 평가 총점을 산출하여 최종 연결성 평가 등급을 5 단계로 구분하였다. 현장평가를 위한 MS Access 기반 소프트웨어를 개발하여, 데이터 입력과 관리 및 평가 결과 산출과 비교를 편리하게 하였다. 개발된 제내지 하천환경 평가법을 청미천과 만경강에 적용하여 검증하였다. 개발된 평가법을 바탕으로 차단된 제내지 하천환경에서 연결성 회복에 따른 어류와 식생의 분포를 예측하는 수리생태 결합모델을 개발하였다. 먼저 차단된 제내지에서 연결 수로를 복원하여 유속, 수심 분포를 준이차 수리수문 모델로 예측하였다. 예측된 수리 환경에 따라서 지표어종의 서식처 적합도 지수 (HSI)를 이용하여 서식 분포 확률을 모의하였다. 또한 일반화가법모델 (GAM)을 이용하여 환경구배에 의한 우점식생의 분포를 예측하였다. 차단된 제내지 하천환경의 생태적 연계성 평가 기술을 기반으로 제방제거, 제방후퇴, 제방고 하강, 수문 및 연결수로 개선, 생물이동 저해 장벽 제거 등의 다양한 복원기술이 개발되어야 할 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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