시가지 범람 문제를 고려할 경우 침수심의 정량적인 수치계산에 의한 재해 위험을 평가하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 2002년 막대한 시가지 침수 피해를 경험한 바 있는 삼척시를 대상으로 범람 모의 계산에 의한 시가지 침수피해 평가를 수행하였다, 입력자료의 변환과정에서 생길 수 있는 에러를 줄이기 위해 시가지 조도계수, 표고, 건물의 점유율 등은 ArcGIS에서 바로 전산화하여 시가지 범람모형을 구축하였으며 계산된 침수심을 토대로 격자별로 피해액을 산정하였다 본 연구를 통하여 강우유출, 침수심 모의 계산, 피해액의 정량적 산정이라는 일연의 과정이 통합적으로 수행되어 향후 시가지 배수계획에 기여할 것으로 기대된다.
전 세계적으로 물과 관련된 자연재해 피해가 지속적으로 증가하고 있고 세계재난데이터베이스(EM-DAT)에서 집계한 물과 관련된 중요한 자연재해의 피해액은 지난 50년 동안 많은 투자에도 불구하고 여전히 피해액이 증가되고 있다. 특히, 우리나의 경우, 전 국토의 70% 이상이 산악지형으로 구성된 지형적 요인, 인구 및 사회기반시설이 집중되는 도시지역의 확대 현상, 빈번히 발생되는 이상강우와 강우강도의 증가 등으로 전국 곳곳에서 큰 침수피해가 반복적으로 발생하고 있다. 이러한 도시침수의 저감대책을 마련하기 위해 정부부처에서 도시계획적 및 방재차원에서 관련 정책을 제시하고 있지만 실무적 측면에서 실효성이 낮은 실정이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 지자체 담당자의 업무부담을 줄여주면서 기술지원이 가능한 도시침수 위험도 관리시스템을 구축하고자 한다. 이에 따라 재해에 대해 평상시 위험도 정보를 기초로 시설투자, 개발계획 조정 등 사전대책을 마련할 수 있는 도시침수의 위험정도에 따른 지역 분석과 중점관리 대상지 선정 기준이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 재해통계자료를 토대로 전국 226개 지자체에 대해, 최근 8년(2008~2014년) 간 발생된 호우 발생빈도와 피해액의 관계분석을 통하여 도시침수의 위험지역을 분류하였다. 국가재난정보센터의 재난통계기록의 호우발생횟수와 도시침수에 대한 피해정도를 고려하기 위해 건물과 공공시설에 대한 피해액을 분석항목으로 적용하였다. 이에 대한 도시지역의 침수발생에 대한 중점관리대상지 선정을 위하여 각 행정구역의 면적계수를 적용한 뒤 분위분석을 실시하였다. 호우 발생빈도와 피해액에 따라 위험도가 75% 이상으로 도시의 침수피해가 가장 높은 지역, 50% 이상이며 75% 미만인 지역, 25% 이상이며 50% 미만인 지역, 25% 미만으로 위험도가 가장 낮은 지역으로 도시침수 위험지역을 상세 분류하고 도시침수에 의한 중점관리가 필요한 대상지 35개 지역을 선정하였다. 본 연구의 결과는 지역의 도시계획 및 방재 측면에서 도시침수와 관련된 저감대책을 고려 시 기초자료로 활용 가능하고, 지자체별 지원 규모 설정 시 적정 기준제시가 가능할 것이다.
태풍은 인류에 큰 피해를 주는 재난재해로 몇몇 선진국에서는 태풍으로 인한 건축물 피해액 사전예측 모델에 관한 연구가 진행되고 있다. 국내에서도 해외 연구를 토대로 국내에 적용시키는 연구가 진행되었지만, 태풍의 특성이나 크기 등이 차이가 나므로 국내에 적합한 모델이 필요한 실정이다. 또한, 국내의 연구는 태풍의 특성, 지역적 특성만을 고려하여 진행 하였으나, 태풍은 복합재해로서 태풍의 특성, 지리적 특성만이 아닌 태풍의 진로, 건설환경, 등 다양한 요인을 고려하여야한다. 이에 본 연구에서는 국내에 영향을 미친 태풍을 7가지 타입으로 분류하여 건물피해액 영향인자를 도출하고, 회귀분석을 실시하여 태풍 타입별 건물피해율 예측모델을 개발 목적으로 한다. 이는 선진국의 자연재해 예측모델들과 같이 국내의 상황에 맞는 태풍에 따른 피해를 예측하기 위한 모델 개발을 위한 자료로 활용 될 것이다.
건물영향을 고려한 DEM기반 Dual-Drainage 도시침수해석모형은 배수시스템 해석 모형인 SWMM모형과 도시침수해석 모형인 DEM 기반 침수해석모형(이창희 등, 2006b)을 통합하고, 두 모형간의 유량의 전송과정을 수리학적 관계를 고려한 Dual-Drainage 도시침수해석모형(이창희 등, 2006c)에서 건물의 영향을 고려할 수 있도록 개발된 모형이다. 수치지도로부터 대상유역의 건물 데이터를 추출할 경우 이들 건물들은 매우 복잡하게 배치되어 있으므로 건물 모두를 다 고려하는 격자를 구성하는 것은 어려운 일이다. 그러므로, 건물들이 셀 내에 차지하는 비율을 구하여 침수지역 해석에 이용되었다. 본 모형을 통해 건물에 의한 점유면적 및 흐름의 방해 등으로 인하여 침수심 및 침수범위의 변화를 고려할 수 있으며, 건물 영향으로 인한 침수해석을 통해 침수유량의 도달 시간 및 시간별 침수범위를 보다 정확히 예측할 수 있다. 홍수 기간동안 지표침수유량 및 시간별 배수과정을 분석하여 범람수심 및 범람지역을 주요 시간대별로 계산하였고, 실측치인 침수흔적도와 비교함으로써 모형의 적용성을 검증하였다. 본 연구에서 개발된 침수해석 모형을 이용하여 최고침수위와 최고침수범위를 비교적 단시간에 효율적으로 계산함으로써 홍수피해와 투자액을 감안한 경제적인 배수시설의 결정을 위한 기본자료로 활용될 수 있으며, 국가 중요 시설물의 입지 선정, 주민의 보호 및 이동 등을 포함한 홍수피해의 판단자료로 이용될 수 있다.
본 연구에서는 피해설문조사 기반의 침수심별 피해 추정함수 개발에 관한 연구를 수행하였으며 특히 도시지역의 건물피해를 중심으로 이루어졌다. 실제 2011년 큰 피해가 발생한 동두천지역을 대상으로 설문조사를 통해 피해설문조사 기반의 피해 추정함수를 개발하였다. 건물에 대한 피해는 주거용 건물과 영업용 건물로 구분하였고, 피해 당시 실제 피해액을 도출하기 위해 도배, 장판, 도색, 전기수리, 보일러 수리 등 부착물/설비시설에 대한 피해항목과, 가구류, 전자 제품류, 생필품 등 내장물을 세분화 하여 조사하였다. 본 연구에 수행된 피해설문조사 기반의 침수심별 피해 추정함수 개발을 통해 향후 과학적 재난관리의 튼튼한 기초를 마련하고, 모든 방재정책의 효율적 추진과 재난으로부터 안전한 사회를 구현할 것으로 기대된다.
현재 세계적으로, 홍수를 비롯한 자연재해로 인한 피해가 증가하고 있다. 우리나라의 경우, 매년 여름철에 발생하고 있는 장마로 인해 지역 곳곳에 침수피해가 심각해지고 있으며, 이에 대한 피해액 또한 증가하고 있는 실정이다. 또한, 여러 재해의 피해반복과 새롭게 반복되는 건축물 설계로 인해 지형이 바뀌고 있으며, 이로 인해, 기존의 실시된 홍수취약성 분석결과가 현실적으로 반영이 되기 힘든 상태이다. 피해를 줄이기 위해서는 변형된 환경에 맞춰 새로운 홍수취약성 분석을 실시하여 지역의 우선순위를 파악하여야 한다. 본 연구에서는 우리나라중 인구와 건물밀집도가 가장 높은 서울시 25개 구를 대상지역으로 선정하였으며, 인자들을 Pessure-State-Response (PSR) 구조로 나누었다. 압력지수(PI) 에는 유역면적, 주택 수 등 9개의 인자로, 상태지수(SI)는 연 홍수 피해액 등 4개의 인자로 선정하였으며, 대책지수(RI)의 경우에는 재정자립도, 홍수복구금액등 7개의 인자로 나누었다. 분석방법으로는 의사결정과정에서 발생할 수 있는 불확실성을 정량적으로 반영한 AHP방법과 AHP방법에 Fuzzy이론을 결합한 Fuzzy AHP 방법을 통해 각각의 결과를 비교분석하였다. 그 결과, 3개의 지수 모두 인자들의 지역별 취약순위가 바뀌었다. 본 연구의 결과를 바탕으로 홍수 방재 관련 정책 수립 등의 사업 등을 실시할 경우 해당지역에 대한 우선순위를 판단하는데 도움이 될 것으로 판단된다.
본 연구는 2014년 부산지역에서 발생한 집중호우에 따른 피해상황을 읍 면 동 단위의 행정구역에 대해 조사하고, 각 행정구역별 수해복구사업의 우선순위를 결정 할 수 있는 방법을 모색하는 것을 목표로 한다. 피해현황은 인명피해(사망, 이재민 수), 건물 및 선박, 농경지 침수에 의한 피해, 공공시설물에 대한 피해를 조사하였다. 또한 피해 요인별 피해액을 집계하여 수해복구사업의 평가기준으로 이용하였다. 사업의 경제성은 B/C분석 결과를 통해 반영하였다. 각 행정구역에 대한 우선순위는 다기준분석 중 PROMETHEE, ELECTRE 방법으로 분석하였고 표준화 방식은 T-Score방식을, 가중치는 엔트로피 방식으로 결정하여 분석에 반영하였다. 본 연구에서는 실제 발생한 호우에 대한 피해복구사업에 적용하여 검증을 시도하였으나, 향후 치수사업의 다양한 대안을 선정하고 우선순위를 결정하여 실제 도시개발 및 정비 사업 등으로 분야를 확장할 수 있을 것으로 기대한다.
치수경제성분석, 투자우선순위 및 시설물 규모결정 등의 의사결정과정에서 실무에서는 다차원 홍수피해산정법(MD-FDA)을 현재까지 널리 사용 중이다. 2004년에 개발된 MD-FDA는 대상지역의 자산규모를 행정구역 경계 최소단위인 "읍면동"을 기준으로 계산하여 취합하고, 대상자산이 위치가능한 토지이용정보를 토지피복도로부터 확인하여, 읍면동내 토지이용공간면적을 기준으로 자산정보를 분배(분해)하는 방식으로 이루어진다. 그러나 읍면동 단위의 공간적인 범위는 상당한 면적의 공간적 경계이기 때문에, 이를 평균적인 밀도데이터로 분배 시 공간적인 자산분포에 대해 정밀도를 담보할 수 없다. 이에 본 연구는 행정구역경계인 "읍면동"과 비교할 때 평균적으로 1/30의 면적을 가지는 집계구 단위의 센서스 공간정보자료를 이용하여 방법론을 개선하였고, 이를 MD-FDA 분석체계를 근간으로 센서스자료와 관계된 자료들 간의 연계 및 전체적인 분석과정을 정립하였다. 본 연구에서 제안한 방법을 경기도 동두천시를 대상으로 적용하여 기존 방법에 의한 피해액과 그 차이를 비교하였고, 도로명전자지도의 실제 건물객체 자료(.shp)를 기준으로 오차율을 확인한 결과, 기존 방식에 비해 정밀도가 월등히 향상된 것을 확인할 수 있었다.
붕괴사고가 발생하였을 시, 피해악화를 방지하기 위해 즉각적인 대응이 필요하며 피해면적 산출, 대응 및 복구 계획 수립 등이 이루어져야 한다. 이를 위해선 피해지역에 대한 정확한 탐지가 이루어져야 한다. 본 연구는 붕괴사고 피해탐지를 위해 신속하고 실시간 대응이 가능한 Unmanned Aerial Vehicle(UAV)를 활용하여 피해지역 탐지를 수행하였다. 연구대상지역은 재개발 사업이 착수되면서 주택 및 아파트의 철거가 진행 중에 있는 울산 중구 B-05 주택재개발 지역으로 선정하였다. 이 지역은 건물의 철거 모습이 붕괴된 상태와 유사하고 철거 전후의 변화가 뚜렷하게 나타나 있으며, 2019년 5월 17일, 7월 9일 각각 UAV 영상을 획득하였다. 건물의 붕괴 전후 영상에서 변화지역을 피해지역으로 판단하였으며, 이를 위해 대표적인 변화탐지 기법인 분광벡터 변화분석 기법(Change Vector Analysis)과 SLIC(Simple Linear Iterative Clustering)기반 superpixel 기법을 이용하였다. 피해지역을 정확하게 탐지하기 위해 비관심지역(식생)을 ExG(Excess Green)를 이용하여 1차적으로 제거해주었고, 변화탐지가 된 객체들 중 면적으로 인한 오탐지가 된 객체들은 최소면적을 계산하여 최종적으로 제거해주었다. 그 결과 변화지역 탐지의 전체결과는 95.39%를 나타냈으며, 추후 붕괴사고에 대한 대응 및 복구대책 및 피해액 산출 등 다양한 자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
Currently, according to the climate change, the damages due to the hurricane is more increased than before. In this respect, several countries have been conducted the studies regarding the damage prediction model of buildings to minimize the damages from natural disaster. As hurricane is the complex disaster including a strong wind and heavy rain, to predict the damage of hurricane, various factors has to be considered. However, mostly research has been conducted to consider only hurricane properties. Therefore, the objective of this study is to develop the regression model for predicting damages of buildings considering geography, socio-economy, construction environment and hurricane information. In the future, this study can be utilized to developing damage prediction model for building from hurricane in South Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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