초록
급속한 도시화와 기상 이변이 늘어나면서 예상치 못한 국지성 집중호우가 발생하고 있어 재해 안전의 폭넓은 범위에 대비한 전통적인 재해 관리 시스템의 보완이 필요한 실정이다. 그로인해 장기 재해에 대비하고 광범위한 침수 관리 계획이 구축되어야 한다. 최근 폭우가 빈번히 발생하면서 이로 인해 도로의 교통 지체 등 교통 장애를 일으키고 있다. 그러하여 향후 운행될 바이모달 트랩 시템의 운행 안전성과 정시성을 확보하기 위해 예상치 못한 폭우로 인한 융설 혹은 결빙을 대비한 재해관리 시스템이 구축되어야 할 것이다. 폭설로 인한 바이모달 트램 시스템의 안전성을 확보를 위해 융설 모의 가능성에 대한 연구가 이루어져야 한다. 그리하여 본 연구에서는 SWMM 모형을 이용한 융설 모의의 검정을 위해 실제 적설량과 융설량을 모니터링 하였다. 그 견과 실측 데이터와 SWMM모형을 활용한 모의 데이터간의 관계가 유사하게 나타난 것을 볼 수 있었다. 그리하여 본 바이모달 트램 재해 관리 시스템은 겨울철 바이모달 트램 시스템의 안전성 보장을 위한 융설 예측 시스템에 활용 가능 할 것이다. 또한 바이모날 트램 재해 관리 시스템은 트램의 정시성 확보를 위해 폭설시 트램 운행 경로의 제설 잔업을 위한 우선 지역 선정에 활용될 수 있고 본 시스템을 기반으로 재해시 트램 운행망에서의 우회도로 결정 시스템으로 활용될 수 있을 것이다.
Increasing urban sprawl and climate changes have been causing unexpected high-intensity rainfall events. Thus there are needs to enhance conventional disaster management system for comprehensive actions to secure safety. Therefore long-term and comprehensive flood management plans need to be well established. Recently torrential snowfall are occurring frequently, causing have snow traffic jams on the road. To secure safety and on-time operation of the Bi-modal tram system, well-structured disaster management system capable of analyzing the show pack melt/freezing due to unexpected snowfall are needed. To secure safety of the Bi-modal tram system due to torrential snow-fall, the snow melt simulation capability was investigated. The snow accumulation and snow melt were measured to validate the SWMM snow melt component. It showed that there was a good agreement between measured snow melt data and the simulated ones. Therefore, the Bi-modal tram disaster management system will be able to predict snow melt reasonably well to secure safety of the Bi-modal tram system during the winter. The Bi-modal tram disaster management system can be used to identify top priority area for know removal within the tram route in case of torrential snowfall to secure on-time operation of the tram. Also it can be used for detour route in the tram networks based on the disaster management system prediction.
