집중호우, 홍수 및 도시침수와 같은 재해를 저감시키기 위하여 자연 재난으로 인한 재해의 발생 여부를 사전에 파악하는 것은 중요하다. 현재 국내는 기상청에서 운영하고 있는 호우주의보 및 호우경보를 발령하고 있지만, 이는 전국에 일괄적인 기준으로 적용하고 있어 사전에 호우로 인한 피해를 명확하게 인지하지 못하고 있는 실정이다. 따라서, 일괄된 기준을 지역적 특성을 반영한 호우특보 기준으로 재설정하고 1시간 후에 강우로 발생할 수 있는 피해의 규모를 예측하고자 하였다. 연구 대상 지역으로는 호우피해가 가장 빈번하게 발생하였던 경기도 지역으로 선정하였고, 강우량 및 호우 피해액 자료를 활용하여 지역적 특성을 고려한 시간단위 재해 유발 강우를 설정하였다. 강우에 의한 호우피해 발생 여부를 예측하는 모형을 개발하기 위해 재해 유발 강우 및 강우 자료를 활용하였으며, 머신러닝 기법인 의사 결정 나무 모형과 랜덤 포레스트 모형을 활용하여 분석 및 비교하였다. 또한 1시간 후의 강우를 예측하기 위한 모형으로는 장단기 메모리, 심층 신경망 모형을 활용하여 분석 및 비교하였다. 최종적으로 예측 모형을 통해 예측된 강우를 훈련된 분류 모형에 적용하여 1시간 후 호우에 의한 규모별 피해 발생 여부를 예측하였고, 이를 1ST-모형이라고 정의하였다. 본 연구를 통해 개발된 1ST-모형을 활용하여 예방 및 대비 차원의 재난관리를 실시한다면 호우로 인한 피해를 저감하는데 기여 할 수 있을 것으로 판단된다.
In 2002, property loss caused by failure or leakage of existing river levee structures was about 1.8 trillion in Korean Won, and furthermore in which damages of river structures are getting more severe due to characteristics of extremely extraordinary rain such as torrential rain in the locality or guerrilla heavy rain. In this regards, this paper collects and analyzes those damage records and costs for repair by statistic method, and moreover categorizes the causes of failure, erosion and overtopping of levee structures in large and small scale rivers threatened frequently by typhoon and heavy rainfall. It is believed that the results from the analyses can be used as a basic source in developing criteria of standards for design, construction, maintenance and inspection(or diagnosis) of hydraulic structures such as levee and drain conduit.
우리나라뿐만 아니라 전 지구적으로 호우발생 빈도의 증가, 태풍이나 허리케인 세기의 강화 등에 따라 대규모 자연재해의 발생횟수와 피해액은 지속적으로 증가하는 추세이다. 태풍, 홍수, 호우, 강풍, 풍랑, 해일, 조수, 대설, 가뭄, 지진, 황사 등과 같은 자연재해는 발생지점과 규모를 예측하기 어려우며, 전조현상이 명확하게 나타나지 않아 대응에 많은 어려움이 존재한다. 그러나 자연재해의 피해규모를 예측할 수 있다면, 조기대응을 통해 피해를 저감할 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 국민안전처에서 발간하는 재해연보('91년~'15년)를 기반으로 서해연안지역의 풍랑피해함수를 개발하였다. 풍랑피해함수는 지역별, 시설별로 구분하여 개발하였으며, NRMSE는 1.94%~26.07%로 분석되었다. 개발된 식을 통해 피해규모를 예측하고, 그에 대한 적절한 대응이 이루어진다면, 피해를 저감할 수 있을 것으로 사료된다.
Recently, due to global warming, the average temperature of the earth has risen, and the glaciers in the Antarctic and Arctic melt, leading to a rise in sea level, which is accompanied by powerful natural disasters such as strong typhoons and tsunamis around the world. Accordingly, a precipitation in summer in Korea also increased, and changes in the form of precipitation were showed with the increase. Compared to the past, the frequency of localized heavy rain is increasing, and the damage from flooding and flooding is increasing day by day. In this study, based on the precipitation data measured in hours from May to September from 2016 to 2021 according to the change in the precipitation form, according to the nature of the torrential rain investigated the change in the summer precipitation form. In addition, the trend of localized heavy rain from 2016 to 2021 was confirmed by classifying them into two types: localized heavy rains caused by cyclones and weather front, and by typhoons and large-scale cyclones. Through this, the change in precipitation due to the climate crisis should not be viewed as a single phenomenon, it should be reflected and discussed on our life focused on scientific and technological development, and it should be used as a stepping stone for realizing a humanistic.
우리나라에서 발생하는 여러 재해 중 자연재해는 각종 재해의 상당 부분을 차지하고 있으며. 이 중 호우에 의한 인명 피해는 연간 수 백명, 재산 피해는 수 천억에 이른다. 매년 여름철 집중호우에 의한 홍수재해는 한강과 같은 대형하천이나 급경사 산간지역에서 주로 발생하던 상황이 근래에 이르러서는 도시지역으로 그 피해가 확산되고 있다. 특히. 최근 몇 년 사이 연속해서 대규모 홍수가 발생하고 있어 수해로부터 국민의 생명과 재산을 보호하기 위해서는 홍수규모에 따라 침수범위를 예측할 수 있는 보다 과학화된 실시간 침수 예측시스템 구축이 요구된다. 이에 본 연구는 홍수피해가 큰 한강 상류 일대의 중랑천과 그 주변을 대상지역으로 홍수시 발생한 하천의 유량과 범람량을 수치지형모형에 의해 분석하고 이를 실시간으로 Web GIS와 연계하여 홍수에 의한 침수를 예측하고자 한다.
Large-scale flooding due to extreme weather and typhoons causes heavy damage. This is especially true in urban areas where accumulated debris prevents the smooth drainage of rainwater in sewage facilities such as rain gutters installed near roads. In this study, to improve the drainage performance and effectively remove foreign substances by applying the dust screen used in rivers, the rain gutter with Coanda effect was simulated and compared with the experiment. The simulation was performed by setting the parameters to the fillet radius R1 and R2 at the top of the screen filter, the fillet radius R3 at the bottom of the screen filter, and the height H of the gap W from the bottom. W is the gap at the backside of screen filter which is applied to stimulate the Coanda effect. According to the simulation results, the highest drain performance was 87.99% derived from R1= 30mm, R2= 5mm, R3= 85mm, H= 75mm, and W= 2mm. The error rate of simulation results refer to the 4.89%~7.36% compared to the experimental results. In the future, by considering the slope according to the installation environment, the simulation results can be applied to the actual roadside to help prevent flood damage.
최근 급속한 경제발전과 온난화로 인해 이상기후 현상이 빈번하게 발생하고 있다. 자연재난의 유형 중 풍수해에 해당되는 호우, 태풍, 강풍, 풍랑, 대설 등은 대규모 인적·물적 피해를 발생시킨다. 피해를 최소화하기 위해서는 재난발생 전 피해규모를 예측하는 것이 중요하다. 본 연구는 풍수해의 재난유형 중 강풍피해를 중심으로 재난에 대비할 수 있는 강풍피해예측함수를 개발한다. 본 함수는 재해 연보의 강풍피해이력을 기반으로 기상요소와 지역적 특성을 반영하였으며, 기상정보를 실시간으로 수집할 수 있는 시스템에 탑재할 경우 단시간에 피해규모를 예측할 수 있다. 또한, 본 함수는 국가 혹은 지자체에서 수립하는 재난관리정책에 근거자료로 활용하여 강풍발생 시 피해를 최소화할 수 있다.
현재 극한기상의 발생빈도가 많아지면서 극한기상현상이 발생하였을 때 피해규모는 증가하고 있다. 이게 과거부터 강우량의 예측을 위해 많은 시간과 제원을 투자하여 예측정보를 제공하고 있다. 하지만 이러한 정보는 전문가가 아닌 일반인이 이해하기 어려우며 특히 극한기상현상이 발생하였을 때 어느정도의 규모의 피해가 발생하는지에 대한 정보는 포함되어 있지 않다. 이에 본 연구에서는 영국에서 최초로 제시한 Risk Matrix 작성을 통해 영향예보 기준을 활용하여 호우피해 등급기준 Risk Matrix를 제시하였다. 먼저 강우량 자료와 피해자료와의 상관 분석을 통해 Risk Matrix 작성에 필요한 변수를 선정하고 선행연구에서 제시된 PERCENTILE (25%, 75%, 90%, 95%)과 JNBC(Jenks Natural Breaks Classification)기법을 이용하여 강우량과 피해에 따른 등급기준을 산정하여 두 개의 등급기준을 합성하여 하나의 기준을 제시하였다. 분석 결과에 이재민 세대수 결과의 경우 가장 많은 피해가 발생하였던 영산강, 섬진강유역에서 JNBC 보다 PERCENTILE이 가장 많은 분포를 보였으며, 충청도 지역에서는 유사한 결과를 나타내었다. 강우량의 등급화 결과를 살펴보면 PERCENTILE보다 JNBC의 등급이 높게 산정되었으며, 특히 전라도 지역과 충청도 지역에서 가장 큰 등급을 나타내었다. 또한 피해지역 호우특보 현황과 비교해 보면 JNBC가 유사한 것을 확인할 수 있다. Risk Matrix 결과에서 가장 피해가 심했던 세종, 대전, 충남, 충북, 광주, 전남, 전북지역을 살펴보면 PERCENTILE보다 JNBC가 잘 모사한 것을 확인하였다.
최근 국내에서는 집중호우로 인해 홍수피해가 자주 발생하고 있으며 피해규모가 증가하고 있다. 특히 도시지역은 인구와 재산이 밀집되어 있어 홍수에 매우 취약한 지역이며, 매년 하수관거 설계빈도 이상의 강우 발생 등으로 인해 내수침수 피해가 발생하고 있다. 각 지자체에서는 홍수피해 저감을 위해 기상청에서 전국적으로 동일한 강우기준에 따라 발령하는 호우특보를 통해 홍수피해 대비 및 대응을 실시하고 있다. 하지만 서울특별시는 25개 자치구가 밀집되어 있지만 자치구별로 기후, 지형, 방재 등 지역특성 및 홍수피해 특성이 상이한 실정이다. 이에 따라 본 연구에서는 서울특별시 25개 자치구를 대상으로 지역특성을 고려한 엔트로피 가중치 및 유클리드 거리를 활용하여 자치구별 홍수취약도를 산정하고, 확률강우량 및 과거 홍수피해 강우량을 기반으로 강우기준을 산정하였다. 그 결과 자치구별 2단계 강우기준은 기상청의 호우주의보 기준, 4단계 강우기준은 호우특보 기준과 크게 차이가 나지 않는 것으로 분석되었다. 또한 기후노출이 높고 적응도가 낮은 서울 북부지역이 상대적으로 홍수취약도가 높아 강우기준이 낮게 산정되었다. 이에 따라 서울 북부지역은 상대적으로 낮은 강우기준에 따라 선제적으로 홍수대응이 가능할 것으로 판단된다. 향후 지역특성 및 피해특성을 고려하여 산정된 자치구별 강우기준을 활용하여 기상예측자료의 적용성을 검토하고, 선제적인 홍수대응방안 마련을 위한 연구를 수행할 예정이다.
최근 급증하는 이상기후의 영향으로 인하여 국지성 호우의 발생 빈도가 증가하고 있다. 이로 인하여 안전한 수자원 관리의 어려움이 증가하고 있으며, 인적 및 물적 피해가 늘어나고 있다. 국지성 호우로 인한 피해를 저감하기 위하여 다양한 대책방안을 수립하고 있으나 소규모 산지유역은 기본계획 수립 등의 부재로 인하여 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 우리나라 국립공원 중 지리산 국립공원 중 유평유역을 대상으로 강우-유출모형을 활용한 침수 위험도 평가를 수행하였다. 지리산 유평유역은 재현빈도 50년 이상의 강우 발생 시, 홍수가 발생하는 것으로 모의 되었으며, 수공 구조물, 안전 시설물 및 탐방로에 대하여 위험성이 높게 나타나는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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