최근 자연적, 사회적, 정책적 관점에서 하천관리의 중요성이 증대되면서 국가하천 정비를 통한 하천시설 관리의 책임이 증대되고 있다. 국가하천 5대강 본류의 친수지구 이용도 변화를 살펴보면 2015년에 비해 2019년에 면적당 이용객 수가 630,813(명/km2)이 증가하였음을 알 수 있었고(국토교통부, 2020) 본 연구에서는 이용자 수 증가율이 높은 편인 한강 내 하천이용시설을 대상으로 선정하여 해당 지역을 기계학습 기반의 수위예측 알고리즘에 적용하였다. 하천이용시설은 하천이용자가 편리하게 하천을 이용하기 위하여 설치한 시설로 공원시설(강서, 난지, 양화, 망원, 여의도, 이촌, 반포, 잠원, 뚝섬, 잠실, 광나루, 구리)을 위주로 분석하였다. 해당 시설의 침수피해를 고려하기 위해 시계열 자료에 특화된 LSTM(Long Short-term Memory)기법을 활용하여 수위예측 알고리즘을 개발하였고 이를 통해 도출된 홍수 예보로 재난을 대비하고 시설물을 체계적으로 관리하는 유지관리의 효과를 분석하고자 하였다. 입력 자료(input data)는 수위 (EL.m), 팔당댐 방류량 (m3/s), 강화대교의 조위(EL.m)를 사용하였으며 수위예측 알고리즘을 통해 6시간 후 예측 수위값을 도출하여 기존 2단계(주의보, 경보)였던 홍수 예보 단계에서 4단계(관심, 보행자통제, 차량통제, 경계)로 구축하였다. 기존과 세분화된 홍수예보를 적용했을 경우의 유지관리 비용과 편익을 산정하여 하천이용시설의 경제성을 비교·분석한 결과, 유지관리 비용이 기존 대비 약 5% 이상 절감되었고 편익은 약 1.5배 이상 증가하였으며 관리등급은 평균 C등급(보통) 이상 달성하였다. 이는 수위예측 알고리즘의 적용으로 하천이용 활성화 및 투자의 효율성에 목적을 두었으며 향후 분석결과를 토대로 경제성모델을 개발하여 국가하천 내 관리그룹에 적용하면 효율적인 유지관리체계를 제시할 수 있을 것으로 기대된다.
기상재해를 극소화하기 위해서는 그 원인이 되는 기상현상의 규모와 거동을 명확히 감시하고 분석하여 신뢰성 있는 예측정보가 제공되어야 한다. 최근 위험기상 발생빈도가 증가하여 초단기 및 위험기상 예보의 정확도 향상을 위한 고품질 레이더 정보 활용 연구가 활발하게 진행되고 있다. 레이더는 전자파를 이용하여 강우의 양과 분포, 이동특성을 관측하는 장비로써 우리나라는 초단기적 위험기상 대응능력 향상을 추진하기 위한 목적으로 첨단 성능의 이중편파레이더 관측망을 구축하고 있다. 국내 기상관측용 레이더는 기상예보(기상청), 홍수예보(환경부), 군 작전 기상지원(국방부) 등으로 각 기관이 개별적으로 설치운영 하고 있다. 본 연구에서는 관계부처에서 운영하고 있는 레이더의 합성장을 이용하여 강수장의 상관성을 기반으로 이류(advection) 특성을 도출하였다. 정확도 있는 이류특성을 도출하기 위하여 시간해상도는 10분을 적용하였으며 가우시안 필터링 기법을 적용하여 강수장 상관분석을 수행하였다. 호우와 태풍을 대상으로 강수장의 이류패턴을 추출하여 강수장의 이동방향 및 속도를 고려한 강수량 예측기법의 적용성을 평가하였다. 본 연구 결과는 격자형 강수예측정보를 제공하여 AI 홍수예보 및 수치예보 모델의 초기조건 입력 등에 활용되어 기후변동성에 따른 대국민 안전 실현을 확보하는데 기후변화 대응전략의 핵심기술로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 덧붙어, 4차 산업혁명에 따른 수문기상 빅 데이터(big data) 통합 플랫폼을 구축하여 고해상도 홍수대응 기술 및 GIS 및 모바일 시스템을 연계한 실시간 기후재해 예·경보가 가능할 것으로 사료된다.
도시유역에 대한 집중호우에 따른 침수피해가 증가하고 있으며, 기존에 수행된 많은 연구에서 입증 되어진 바와 같이 도시 침수는 하수관망의 통수능을 상회함에 따라 발생하는 내수침수에 주로 기인하고 있다. 도시화가 상당히 진행되고 인구가 밀집되어 있는 지역에 대한 침수피해는 심각한 사회 경제적 피해를 야기한다. 이에 따라 도시지역에 대한 홍수 예측을 위한 확정 및 확률론적 연구가 진행되어 왔지만, 충분한 선행시간을 확보하며 단시간에 홍수량에 대한 예측결과를 도출하기에는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 최적의 실시간 도시 홍수 예측 기법을 제시하기 위하여 도시유출해석 기반 실시간 홍수 예측을 위한 IDNN, TDNN 그리고 NARX 동적신경망을 비교하였다. 강남 지역의 2010, 2011년 실제 호우사상에 대하여 총 홍수량 예측 결과, 입력 지연 인공신경망의 최대 Nash-Sutcliffe 효율 계수는 각각 0.86, 0.53, 시간 지연 인공신경망의 경우 0.92, 0.41, 외생변수를 이용한 비선형 자기 회귀의 경우 0.99, 0.98으로 나타났다. 연구 대상지역에 대한 각 맨홀 누적월류량을 고려한 예측 결과의 오차분석을 통하여 외생변수를 이용한 비선형 자기 회귀 기법을 사용하는 것이 추후 도시 홍수 대응체계 구축에 적합할 것으로 나타났다.
본 연구에서는 도시홍수 피해 저감 및 회복을 위한 도시홍수 연관 데이터 가시화 및 GIS 기반 LoD 1 수준 가시화 기술 개발을 진행하였다. 도시홍수는 불투수지역의 증가로 인한 첨두 홍수의 증가 및 도달 시간의 단축, 도시 내수배제의 불량으로 인한 주택지 및 상가 공장지 등의 침수에 의한 피해가 발생하는 현상이며, 도시홍수 예측 모델을 수행하기 위하여 수집한 기상, 하천 및 수자원, 토양 등의 데이터를 2차원 가시화하고 도심 지역의 지형 DEM(Digital Elevation Model) 데이터 및 건축물 DSM(Digital Surface Model) 데이터를 기반으로 3D 가시화를 진행하였다. 기상, 하천 및 수자원 관측 등의 데이터를 실시간으로 수집하며 관련 데이터를 도시홍수 디지털 트윈 플랫폼의 수문기상정보를 통하여 가시화 제공하며 토양 및 지리정보는 WMS 레이어를 기반으로 2D 가시화한다. 건축물 데이터의 경우 GIS 정보를 기반으로 하는 3D 객체 배치를 위하여 WGS84 타원체를 활용하여 EPSG:4326 좌표계를 적용하여 가시화하였다. 건축물 가시화는 PostgreSQL로 구축된 데이터를 Geoserver를 활용하여 자동으로 층 정보를 통한 건축물의 높이를 계산하도록 하였으며, CesiumJS를 적용하여 웹 기반 도시홍수 디지털 트윈 플랫폼을 개발하였고 추후 LoD 3 수준으로의 확대 적용 기반을 마련하였다.
본 연구의 목적은 TOPLATS 지표해석모형으로부터 생산된 격자 수문기상성분과 통계적 돌발홍수지수모형을 이용하여 격자 돌발홍수지수를 생산하고 그 적용성을 평가하는데 있다. 대상유역은 2009~2012년동안 38건의 돌발홍수 구조요청 사례가 발생한 수도권 지역을 선정하였다. 지표해석모형의 시공간 해상도는 1 h, 1 km 이며 동일한 해상도의 모의를 위해 필요한 격자 기상자료는 기상청 AWS (automatic weather stations)의 시단위 자료를 역거리법을 이용하여 구축하였다. 돌발홍수 피해사례 38건에 대해 대응되는 모의격자의 수문성분을 분석하였으며 27건(71%)에서 구조요청시점에 대해 강우량, 지표유출량, 토양수분량, 지하수면깊이가 적절하게 모의되는 것을 확인하였다. 강우조건에 따른 격자 돌발홍수지수의 정확도는 구조요청시점 기준 선행시간 4~6시간까지 71~87%, 구조요청시점으로 한정된 0시간에서 42~52%로 나타났다. 이상의 결과로부터 지표해석모델을 이용한 격자 수문성분과 통계적 돌발홍수지수모형으로부터 산정된 격자 돌발홍수지수는 산지 돌발홍수를 예측하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
기후변화로 인한 집중호우와 홍수는 하천의 범람, 내수침수 등을 일으킨다. 최근 발생한 2022년9월 태풍 '힌남노'는 포항시 10명의 인명 피해와 1조 7000억원의 재산 피해로 막대한 피해를 야기시켰다. 본 연구는 2011년부터 2018년까지 시군구 단위의 행정구역별 홍수 기간 강우량, 피해액, 홍수 지역의 인구 자료를 NAVER DATA LAB(2016년부터 자료 제공) '홍수' 검색량 데이터와 비교 분석하였다. 본 연구에서는 다량의 강우량 또는 높은 피해액이 발생한 시기에 홍수 검색량이 낮았던 지역을 홍수에 대한 대중 인지도가 취약한 지역으로 정의하였다. '홍수' 검색량과 강우량, 피해액, 홍수 지역 인구와의 상관관계를 분석한 결과, 강우량과 인구는 각각 0.86, 0.81의 높은 상관계수를 보인 반면, 피해액은 0.52로 상대적으로 낮은 상관관계를 보였다. 2016-2018년 특/광역시단위 분석 결과, 총 17번의 홍수 발생 중 '인천광역시'와 '세종특별시'에서 피해액 규모가 각각 2, 3순위로 높았던 반면 홍수 인지도는 각각 6, 11순위로 홍수 인지도가 취약한 지역으로 평가되었다. 도 단위 평가 시, 총 34번의 홍수 발생 중 '강원도'와 '경상북도'에서 피해액 규모 3순위, 강우량 10순위 일 때, 홍수 인지도는 27순위로 홍수 인지도가 취약한 지역으로 평가되었다. 다중 선형회귀 기법을 통해 2016년부터의 데이터를 기반으로 모델을 훈련하여 2016년 이전의 '홍수' 검색량 예측 자료를 재생산하였다. 2011-2015년 특/광역시 중심의 평가에서, 총 25번의 홍수 발생 중 부산광역시에서 피해액 규모가 1순위, 강우량이 2순위로 높았던 반면 홍수 인지도는 6순위로 홍수인지도가 취약한 지역으로 평가되었다. 도 단위 평가 시, 총 50번의 홍수 발생 중 '충청남도'와 '경기도'에서 피해액 규모가 3순위일 때 홍수 인지도가 7순위로 홍수 인지도가 취약한 지역으로 평가되었다. 본 연구는 물리·사회시스템의 빅데이터를 분석하여, 사회수문학적 접근 방식으로 홍수에 대한 사회적 취약성을 새롭게 제시하며 사회과학과 수자원 분야의 융합연구 필요성을 강조하였다.
대청호로 유입하는 탁수의 감시와 저수지내의 시공간분포를 예측할 수 있는 실시간 탁수감시 및 예측시스템(RTMMS)을 개발하였다. RTMMS는 탁도와 수온 등 실시간 계측자료를 데이터베이스에 저장.조회하는 실시간 감시(Realtime Monitoring), 2차원 탁수예측 수치모델의 입력자료 생성(Input Data), 탁수예측 수치모델의 수행 (W2 Run), 모의결과의 조회 및 저수지 운영 시나리오별 탁수조절 효과분석을 위한 후처리 (Post-Process) 기능을 제공한다. 시스템의 GUI 화면은 개별 기능을 탭 형식으로 제공하여 사용자가 순차적으로 자료조회와 모델수행 그리고 결과분석을 쉽게 수행할 수 있도록 설계하였다. RTMMS는 강우사상 동안 유입하천의 수온예측을 위해 대기기온, 이슬점온도, 하천유량자료를 독립변수로 이용하는 다중회귀모델(DMR)을 사용하며, 탁도 예측은 유량과 SS 부하량의 상관관계를 이용하는 탁도예측모델(QLM)을 사용한다. 저수지로 유입한 탁수의 밀도류 거동과 시공간적인 탁도분포 예측은 2차원 횡방향 평균 수리 수질해석 모형인 CE-QUAL-W2를 채택하였다. 개발된 시스템은 2004년 홍수기를 대상으로 시범적용 하였으며, 그 결과를 실측자료와 비교하여 제시하였다. RTMMS는 저수지 탁수발생 현황조회, 취수원 도달시간 및 지속기간, 밀도류와 전도현상을 고려한 시공간 분포 예측, 발전 및 수문방류, 선택취수 등 다양한 저수지운영 시나리오에 따른 상.하류 영향 분석, 용수 이용자에게 탁도 예측정보의 제공 등 탁수를 고려한 저수지운영 의사결정지원 도구로써 매우 유용하게 활용 될 것으로 기대된다.
최근 기후변화와 이상기후의 영향으로 국지성 호우 및 가뭄, 홍수, 태풍 등 재해 발생 규모가 커지고 그 빈도 또한 많아지고 있다. 이러한 자연재해 및 이상현상에 대한 피해를 예방하고 빠르게 대처하기 위해서는 정확한 강우량 추정 및 강우의 시간적 예측이 필요하다. 이러한 강우의 불확실성을 해결하기 위해서 기상청 등에서는 단일 수치예보가 가지는 결정론적인 예측의 한계를 보완한 초기조건, 물리과정, 경계조건 등이 다른 여러 개의 모델을 수행하여, 확률적으로 미래를 예측하는 앙상블 예측 시스템을 예보기술에 응용하고 있으며 기존 수치모델의 정보와 예보 불확실성에 대한 정보를 동시에 제공하고 있다. 그러나 다양한 자연조건에 대한 불완전한 물리적 이해와 연산 능력 등의 한계로 높은 불확실성이 내포되어 있으므로 불확실성을 최소화하기 위한 편의보정이 수행될 필요가 있다. 강우분석의 적용 이전에 해당 자료의 타당성과 신뢰도의 분석이 필요하다. 본 연구에서는 LENS(Local ENsemble prediction System) 예측값과 시강우 관측값을 단기예측모델에 맞추어 3시간 누적하여 비교하였다. 비교 기간은 호우가 집중되는 2016년 10월로 선정하였으며 대상지역은 울산중구로 선정하였다. LENS를 대상 지역의 관측소 지점값과 행정구역 면적값을 따로 추출한 후, 불확실성을 최소화하기 위해 활용되고 있는 CF 기법과 QM 기법을 이용하여 LENS 모델을 재가공하고 이에 따른 편의보정 기법에 따른 LENS 모델을 과거의 실제강우 관측값과의 비교분석을 이용해 적용성을 검토 및 평가하였다.
돌발홍수는 강우유출수가 하천으로 모여드는 유역이 좁은 지역에 집중호우로 인해 유입되는 물의 양이 급증하여 나타난다. 돌발홍수는 유속이 빠르고 홍수를 대비할 수 있는 시간이 부족하므로 인명과 재산상의 피해를 발생시킨다. 본 연구에서는 돌발홍수를 예보를 위한 빅데이터 분석방법을 수행하였다. 연구 자료는 2009년에서 2012년까지 국민안전처 국가재난정보센터에 보고된 38건의 홍수 피해 자료와 지표수문모형(TOPLATS)에 의해 생성된 수문기상정보인 강우량, 토양수분 상태, 지표유출량이다. 돌발홍수 발생 선행 6시간의 강우량, 토양수분 상태, 지표유출량 데이터를 요인분석을 통해 토양수분 상태, 장기요인에 의한 강우량과 지표유출량, 단기요인에 의한 강우량과 지표유출량으로 축소하였다. 빅데이터 분석 방법으로는 유형분석인 의사결정나무, 랜덤포레스트, 나이브베이즈, 서포트벡터머신, 로지스틱 회귀모형을 사용하였다. 돌발홍수 사고발생 자료가 38건으로 한정되어 있기 때문에 예측성능 정확도 판단이 중요하다. 예측성능 정확도 평가방법으로 kappa계수, TP Rate, FP Rate, F-Measure를 이용하였다. 이 외에 돌발홍수 발생 선행 시점별 재현성 평가와 과거 4년간 돌발홍수 경보 횟수를 통해 최적 유형분석 방법을 제시하였다. 연구결과 로지스틱회귀모형과 랜덤포레스트가 돌발홍수 예보를 위한 예측 성능이 가장 좋았다. 사고발생 자료가 2009년부터 2012년까지 38건으로 한정되어 있어 분석을 위한 훈련자료와 검증자료 구축에 한계가 있었다. 장기간의 자료가 수집된다면 더욱 정확한 빅데이터 분석을 수행할 수 있다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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