본 연구에서는 대구광역시 서구 비산7동 지역을 배수구역으로 선정하여 집중호우발생시 유출특성을 모의하고, 침수피해를 저감시키기 위한 방안으로 지하저류조의 설치에 따른 침수피해 저감효과에 대한 분석을 실시하였다. SWMM 모형을 적용하여 2003년 태풍 '매미' 사상에 대한 유출해석을 실시하였으며, 유출해석을 통하여 계산된 월류량에 대한 2차원 침수모형을 적용한 침수해석을 통하여 2003년 당시의 침수흔적도와 침수해석 결과의 비교 및 검증을 실시하여 침수지역의 공간적 분포가 매우 유사한 양상을 보이고 있는 것을 확인하였다. 또한 지하저류조의 설치에 따른 침수피해 저감효과를 분석하기 위하여 동일한 강우조건을 가지고 대상유역에 대한 유출해석을 실시하여 월류된 유량에 대한 2차원 침수해석을 실시하여 침수피해 저감효과를 분석하였다. 지하저류조의 설치 및 크기에 따른 침수피해 저감효과를 분석한 결과 지하저류조의 높이가 1.7 m($120m{\times}180m{\times}1.7m$)인 경우 월류체적은 72%, 침수면적은 40.1% 감소하였고, 높이가 2.0m($120m{\times}180m{\times}2.0m$)인 경우 월류체적은 84.8%, 침수면적은 50.6% 감소하였으며, 높이가 2.2 m($120m{\times}180m{\times}2.2m$)인 경우 월류체적은 94%, 침수면적은 91.2% 감소하였고, 높이가 2.5 m($120m{\times}180m{\times}2.5m$)인 경우는 월류가 발생하지 않는 것으로 확인되었다. 지하 저류조의 크기와 위치에 따른 침수피해 저감영향에 대한 정량적 분석을 통하여 제시된 연구결과는 침수피해 방지를 위하여 경제적이고 사회적으로도 활용가치가 높은 지하저류조의 설치를 위한 충분한 기초자료가 될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 홍수가 범람하였을 때 제내지에서 발생하는 동역학적 거동을 정확히 모의하기 위해, 시간에 따른 제방붕괴 양상을 고려하여 제방붕괴시 제내지로 유입되는 월류량을 정확하게 산정하였다. 2차원 비선형 천수방정식을 지배방정식으로 사용하였으며, 비구조적 격자계가 적용된 유한체적법을 이용하여 제방붕괴를 모의하였다. 제방붕괴시 발생하는 충격파 흐름을 해석하기 위하여 HLLC approximate Rimann solver를 사용하였고, 수치진동을 제어하기 위해 TVD 제한자를 사용하는 WAF(Weighted Averaged Flux) 기법을 사용하였다. 또한 생성항은 연산자 분리기법을 이용하여 비 물리적인 결과가 나오지 않도록 하였다. 먼저 본 모형을 댐붕괴 문제에 적용하여 댐 붕괴시 발생하는 자유수면 변위를 계산하였으며, 경사식 방파제의 월류량을 산정하여 기존 실험결과와 비교 검증하였다. 그 결과 충격파를 잘 모의하고 있었으며, 월류량 또한 기존 실험결과와 일치하였다. 또한 제방 붕괴시 발생하는 흐름에 대해 높이와 폭을 각각 시간에 따른 함수로 가정하여 적용하였다. 제방붕괴 유형에 따른 월류량을 각각 비교한 결과, 제방이 갑작스럽게 붕괴된 경우에서의 월류량이 점진적으로 붕괴되는 조건에서의 월류량보다 크게 산정됨을 알 수 있었다.
홍수범람도는 홍수가 발생하였을 때 인명 및 재산피해를 최소화하기 위해 홍수지역을 미리 예측가능하게 만들어 놓은 지도로써, 강우 빈도별 침수면적과 침수심을 표현한다. 과거 홍수범람도는 홍수발생시 댐의 수위를 조절하기 위한 댐의 모의운영과 침수지역의 피해 복구 등에 사용되었다. 최근에는 홍수에 대비하여 도시계획이나 제방 등의 설계에 주로 이용되고 있어, 많은 연구에서 홍수량 추정을 위한 프로그램을 이용하여 홍수범람도를 구현하거나 간단한 조작으로 홍수범람도를 작성하는 프로그램들이 개발되고 있다. 본 연구에서는 HEC-GeoRAS를 사용하여 극한홍수사상(PMF)이 발생할 경우 충주댐 하류의 주요 지점인 충주시와 여주군의 홍수범람도와 남한강 유역의 홍수저감대책을 분석하였다. 특히 다양한 구조적 홍수저감대책과 비구조적 홍수저감대책을 시범유역에 적용하여 홍수저감효과를 침수면적과 침수심을 기준으로 정량적으로 분석하여 재해저감 능력을 분석하였다. HEC-GeoRAS를 이용하여 홍수범람도 작성 시 하도내 횡단자료의 정확성은 수치지도의 정밀도에 따라 현저한 차이가 발생된다. 수치지도 자료가 정확하지 않다면 홍수범람면적, 구역 등을 정확히 모의할 수 없어 가상홍수사상 시나리오를 제대로 구현할 수 없게 된다. 홍수범람 모의를 좀 더 정확하게 수행하기 위해서는 비교적 정확한 지형자료인 항공측량자료를 사용하는 연구가 추후에 진행되어야 할 것으로 판단된다.
여름철 집중적인 태풍이나 호우로 인해 침수 및 범람으로 인명 피해가 존재한다. 이러한 피해로 인해 제일 큰 재해는 홍수이며 인명 피해를 줄이기 위해 본 논문에서는 Map API를 활용한 최단 거리 알고리즘 기반 보행자 경로 탐색 연구를 제안한다. 본 시스템은 Map API를 비교분석을 통하여 선정하고 최단 경로를 제공한다. 탐색 된 경로는 JSON 형태와 대피소의 데이터를 데이터베이스에 저장한다. 이 데이터를 기반하여 설계 및 구현한 경로 탐색 시스템은 보행자의 위치를 파악하여 돌발 홍수 발생하였을 때 대피 경로를 제공한다. 또 대피 경로로 이동 중 진입하지 못하는 경로일 경우 보행자의 현재 위치를 파악하여 경로 재탐색하여 새로운 경로를 제공한다. 이에 본 논문에서 제안하는 보행자 경로 탐색 시스템은 안전사고에 예방할 것으로 사려된다.
Change of carabid beelte (Coleoptera, Carabidae) diversity and population structures in Woopo Wetlands (Changneung-Gun, Gyeungsangnam-Do, S. Korea) were investigated after flooding events. During the investigation period, 11 species belonging to five genera were identified. Dolichus halensis halensis(Schaller), Chlaenius (Ch.) pallipes Gebler, Ch. (Ilaenchus) naeviger Morawitz, and Pheropsophus (Stenaptinus) jessoensis Morawitz were the predominant species in Woopo Wetlands. Floods occurred twice, August and September in 2004. After the flooding events, species diversity decreased and species assemblage structures changed dramatically. Changes of the diversity and species assemblage structures were more evident in August then in September, because water level was much higher and inundation period was longer than September. A non-linear patterning algorithm of the Self-Organizing Map (SOM) was applied to discover the relationship between flooding events and carabid beetles community dynamics. Although abundance of the majority species decreased after the flooding events, that of the predominant species increased. Further detailed studies on species distribution and emigration patterns will likely bring a new insight in understanding of the adaptation mechanism of carabid beetles in wetlands.
본 논문에서는 제방축조 전후 하천기능의 변화를 추정하기 위하여 하천 고유의 수문 지형학적 공간을 정의하고, GIS를 이용하여 하천공간을 산정하는 방법을 제안하였다. 하천공간의 경계는 제방에 의한 홍수범람 차단효과를 무시한 100년 빈도의 잠재최대 홍수범람범위로부터 결정하였고, 토지이용이 불명한 저수로변 나지를 대상으로 사행대 경계를 설정하였다. 이를 위하여 1918년 토지이용 수치지도를 제작하였고, 동일한 범례로 2007년 환경부 토지피복도를 변환하여 제방 축조 전후 토지이용 변화를 분석하였다. 분석 결과, 제방 축조 후 만경강 하천공간 내 취락지구는 0.4% 증가하였고, 농경지는 11.6% 증가하였으며, 나지는 10. 0% 감소하여 기존 범람원이 토지의 생산성 측면에서 효율적으로 활용됨을 확인하였다. 현재의 하천구역 면적은 사행대 면적과 비슷하였으나, 상 하류 전 구간에서 면적이 감소한 것으로 나타나 생물서식처로서 하천 환경기능의 저하를 추정하였다.
탄소중립시대에서 수력발전과 같은 대규모 프로젝트를 진행하기 위해서는 대중의 동의가 필수적이다. 일반적으로 댐이나 하천시설과 같은 수공시설물을 설계할 때는 사전에 수치해석을 통해 시설물 자체 혹은 시설물로 인한 영향을 분석한다. 특히 국내 수공시설물은 홍수대응을 위해 건설되며 HEC-RAS와 같은 수치해석 프로그램을 사용한다. 이는 정확한 데이터 값을 제공하지만 데이터로만 대중을 설득하는 것은 굉장히 어려운 일이다. 따라서 본 연구에서는 도시침수 및 침수대응 분야에서의 메타버스 활용성을 고찰하고자한다. 일종의 메타버스인 Cities: Skylines을 이용하여 시각적 효과를 강조하고 보기 쉬운 데이터를 제공함으로써 메타버스의 적용가능성을 확인하였다. Cities: Skylines의 기능과 한계점을 검토하였고 국내의 도시를 메타버스 상 구현한 후 가상의 홍수시나리오를 적용하였다. 국내에 기구축되어 있는 침수예상도와 Cities: Skylines의 시나리오 적용 결과를 비교하였다. 메타버스 상에서는 현실그대로의 도시와 인구를 구현함으로써 발생한 재난상황 뿐만 아니라 재난이후의 사회재난의 확산 상황을 확인할 수 있다. 이를 통해 대책방안 등을 가상으로 구현해 볼 수 있다. 향후 이러한 사회인문학적인 데이터도 함께 검증된다면 도시침수 대응을 위한 전반적인 과정을 모델화할 수 있을 것으로 기대된다.
최근에 발생하는 강우양상은 강우일수는 감소하고, 강우강도는 증가해 홍수발생 빈도 역시 증가하는 추세이다. 이를 반영하기 위한 기존의 방법은 수공구조물의 설계홍수량을 산정할 때 가능최대강우량을 도입하거나, 설계빈도를 높이는 등의 확정론적 방법에 의존한다. 그러나 이렇게 설계기준을 상향 조정한 경우, 설계빈도의 강우가 발생하지 않으면 수공구조물의 경제성 측면에서 문제가 될 소지가 있다. 또한 수공구조물의 규모가 클수록 인근 주민과의 마찰이 커지고, 환경 문제의 발생 역시 고려하지 않을 수 없다. 이에 따라 설계빈도의 무조건적인 상향조정에 의존하기보다 추계학적 방법을 도입한 수문량의 확충 및 매개변수의 불확실성을 수공구조물 설계 시에 고려하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 강우발생의 불확실성을 반영하여 제내지에서의 침수범위를 GIS상에서 검토하였다. 이를 위해 log-ratio 방법, Johnson 시스템, 직교변환을 활용한 다변량 Monte Carlo 기법으로 추계학적 시간에 따른 강우변동을 생성하였다. 생성된 강우변동 결과를 토대로 수문분석, 홍수위 분석 등을 실시하고 FLUMEN 모형을 적용하여 해당유역에 대한 홍수범람시 침수범위를 산정하였다. 본 연구결과는 실제 강우의 불확실성을 반영하고 있어 시 공간적 강우특성이 반영된 유역별 주민대피지도, 홍수위험지도 등을 제작하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
기후변화의 영향으로 국지성 및 집중호우에 대한 발생 가능성이 높아지는 시점에서 과거에 침수피해를 입은 도시 유역에 대하여 실제 호우에 대한 침수 양상을 예측하는 것은 중요하다. 이에 수치해석 기반 프로그램과 함께 기계학습을 이용한 홍수 분석에 대한 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서 적용한 LSTM 신경망은 일련의 자료를 분석하는데 유용하지만, 딥 러닝을 수행하기 위하여 충분한 양의 자료를 필요로 한다. 그러나 단일 도시유역에 홍수를 일으킬 강우가 매년 일어나지 않기에 많은 홍수 자료를 수집하기에는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 대상 유역에서 관측되는 강우 외에 전국 단위의 실제 호우를 예측 모형에 반영하였다. LSTM (Long Short-Term Memory) 신경망은 강우에 대한 총 월류량을 예측하기 위하여 사용되었으며, 목표값으로 SWMM (Storm Water Management Model)의 유출 모의 결과를 사용하였다. 침수 범위 예측을 위해서는 로지스틱 회귀를 사용하였으며, 로지스틱 회귀 모형의 독립 변수는 총 월류량이며 종속 변수는 격자 별 침수 발생 유무이다. 침수 범위 자료는 SWMM의 유출 결과를 바탕으로 수행된 2차원 침수해석 모의 결과를 통해 수집하였다. LSTM의 매개변수 조건에 따라 총 월류량 예측 결과를 비교하였다. 매개변수 설정에 따른 4가지의 LSTM 모형을 사용하였는데, 검증과 테스트 단계에 대한 평균 RMSE (Root Mean Square Error)는 1.4279 ㎥/s, 1.0079 ㎥/s으로 산정되었다. 최소 RMSE는 검증과 테스트에 대하여 각각 1.1656 ㎥/s, 0.8797㎥/s 으로 산정되었으며, SWMM모의 결과를 적절히 재현할 수 있음을 확인하였다. LSTM 신경망의 결과와 로지스틱 회귀를 연계하여 침수 범위 예측을 수행하였으며, 침수심 0.5m 이상을 고려하였을 때에 최대 침수면적 적합도가 97.33 %으로 나타났다. 본 연구에서 제시된 방법론은 딥 러닝에 기반하여 도시 홍수 대응능력을 향상 시키는데 도움이 될 것으로 판단된다.
본 연구는 국가 치수계획의 효과적 수립에 필요한 각종 홍수정보의 효율적인 획득을 위한 것으로 최근 효율성과 정확성이 입증되고 있는 항공 LiDAR데이터를 이용하여 대상지역에 대한 지형정보를 구축하고 유역조건, 홍수사상의 빈도규모 그리고 홍수방어시설의 붕괴의 조건을 설정하여 범람 발생형태에 따른 가상홍수 시나리오를 작성하였으며 이에 따른 시간대별 침수심 및 최대 침수심의 분석과 특정 지점에 대한 시간대별 수심/수위 변화를 측정하여 홍수 발생시 범람의 진행과정을 모니터링 하였다. 또한 홍수범람 분석 결과와 연구대상지역의 홍수방어 구조물, 취약지점 및 파제예상지점등의 자료를 이용하여 홍수지도를 작성하였다. 본 연구의 결과는 홍수의 원인과 범람의 과정의 파악과 홍수로 인한 대피 및 방재 등 홍수재난관리 목적에 이용될 수 있을 것이며 유역치수계획수립, 홍수예·경보 그리고 홍수예상지역의 토지이용계획 및 도시계획수립의 기초자료로서 활용 가능하리라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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