홍수예경보는 강우로 인하여 발생되는 홍수의 규모와 시간을 가능한 한 정확하고 빨리 예측하여 홍수에 대비할 수 있도록 유관기관 및 지역주민에게 사전에 홍수에 관한 정보 즉 예측되는 수위와 시간을 제공함으로써 홍수로부터의 피해를 최소화하는 것이다. 이와 같은 목적을 성공적으로 완수하기 위해서는 홍수시 급변하는 하천유량에 영향을 미치는 모든 수문학적 기상학적 자료를 신속 정확하게 수집할 수 있는 관측 시스템의 구축 뿐 아니라 이들 수집된 자료를 이용하여 실시간 홍수추적을 할 수 있는 효율적인 유출량 계산모형이 조화를 이룰 때 가능하다. 이에 본 연구에서는 중 소하천에서 홍수예경보를 위한 지능형 U-River 시스템의 실시간 모니터링 기술을 조사하고 하천수위를 이용한 예측시스템에 대해 연구하였다. 기존의 홍수예경보의 문제점을 해결하기 위해 간단한 입력자료만으로 홍수예측이 가능한 인공지능 기반의 신경망 모형을 이용 하였으며, 예측 모형의 효율성과 적용성을 높이기 위해 유사한 수문 사상을 가지는 상 하류간 입력 자료를 동시에 사용하였다. 또한 하천수위를 이용한 모델의 수행은 각 지점별 훈련성과를 토대로 최적의 은닉층 노드수를 선발하여 실시간 수위예측에 활용하였으며 수치적 기준을 적용하여 실측 수위와 모형에 의해 예측된 수위를 이용하여 평가하였다.
본 연구는 유역의 가뭄 예ㆍ경보 기준을 사용한 저수지 운영과 저수지의 운영률을 수행한 결과를 비교하여, 보다 효율적인 저수지 운영방안을 검토하였다. 그 결과 가뭄 예ㆍ경보 시스템과 방류계수를 사용한 저수지 운영이 기존의 저수지 운영률을 사용한 저수지 운영에 비하여 신뢰도와 연평균 저류량이 향상됨을 확인할 수 있었다. 시범유역으로 선정된 금강유역의 용담댐에서 저수지 운영시 사용할 방류계수로는 가뭄주의일 때 0.95, 가뭄경보일 때 0.9, 가뭄비상일 때 0.85의 값이 가장 효율적인 것으로 검토되었다. 가뭄 예$\cdot$경보를 사용한 저수지 운영은 가뭄시 수자원의 효율적인 이용을 가능하게 하며, 국가 수자원 관리에 크게 이바지할 것으로 판단된다.
기후변화에 따른 강우의 규모와 발생빈도 증가로 농촌유역의 홍수 피해는 지속적으로 증가하고 있다. 하지만 우리나라의 홍수 피해 저감 대책은 도시지역의 대하천 주변으로 집중되어있으며, 소하천 및 농촌유역의 홍수 피해 저감에 대한 관리와 투자 노력은 부족한 실정이다. 특히, 최근 들어 갑작스런 집중호우 등으로 인한 농촌유역 돌발홍수 피해 사례가 증가하고 있으며, 이에 대응하기 위해서는 홍수 발생 등을 신속하게 파악하기 위한 돌발홍수 예경보 시스템 개발이 필요하다. 한편, 최근 산업의 혁신과 생산성 향상을 위한 새로운 패러다임으로 4차 산업혁명이 대두되고 있으며, 빅데이터와 인공지능 (Artificial Intelligence, AI)을 비롯하여 사물인터넷 (Internet of Things, IoT), 드론, 슈퍼컴퓨팅 등의 이른바 4차 산업혁명 기술을 활용한 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 농촌유역 홍수 피해를 저감하고 또한 사전에 대비하기 위해 빅데이터와 인공지능 등 4차 산업혁명 기술을 적용한 농촌유역 돌발홍수 예경보 시스템을 개발하고 그 적용성을 평가하고자 한다. 우선, 농촌유역의 홍수와 관련된 빅데이터 (기상 자료, 수문 자료, 기후변화 자료, 농업용 수리구조물 자료 등)를 토대로 정형 빅데이터와 비정형 빅데이터를 구분 추출하고 이를 연계 해석할 수 있는 시스템을 개발하였다. 추출한 정형 및 비정형 빅데이터를 활용하여 딥러닝을 기반으로 농촌유역의 홍수를 예측하고 홍수 예경보 기준에 따른 평가를 수행할 수 있는 시스템을 개발하였다. 과거 강우사상을 홍수 예경보 시스템에 적용하여 홍수 모의 결과를 도출하였으며, 재해연보 등과 비교 분석하여 시스템의 적용성을 분석하였다.
극단적 폭염은 온대지역의 여름철 사망률과 유병률을 증가시키는 기상재해이다. 기후모델의 예측결과에 따르면 미래 폭염의 강도와 빈도는 더욱 증가할 것으로 보고되고 있다. 이 연구는 국내 7개 대도시의 폭염유발기단과 일 사망률의 증가와의 연관성을 제시하며, 이를 기반으로 운영 중인 고온건강경보시스템을 소개한다. 1982년에서 2007년까지 관측된 기후자료로부터 종관기단분류기법이 적용되어 각 도시의 여름철의 각 날에 대한 기단분류가 수행되었다. 폭염유발기단과 일 사망률 증가와의 연관성 연구 결과, 고온건조(DT) 기단과 고온다습+(MT+) 기단의 두 기단에서 가장 높은 사망률 증가 연관성이 관찰되었다. 따라서 DT와 MT+ 기단 내의 기상요소들을 이용하여 초과사망자수를 종속변수로 하는 중회귀 분석을 통한 초과사망자수 예측알고리즘이 제작되었다. 또한, 각 대도시들마다 다르게 나타나는 지역적인 기후순응 특성에 입각하여 각 도시별 예측알고리즘에서 사용되는 독립변수가 선정되고, 고온건강경보시스템의 고온건강주의보 및 경보 기준인 초과사망자수 기준이 설정되었다. 지구온난화 추세 하의 고온건강경보시스템은 대규모 건강이상을 야기할 수 있는 폭염에 대한 효과적인 정보를 대도시 시민들에게 제공할 것으로 기대된다.
본 최근 세계적으로 기후 변화에 의한 홍수 피해가 증가하고 있다. 우리나라의 경우 홍수가 발생하는 빈도가 증가함에 따라 홍수 발생 상황을 예측하고 대비할 수 있는 기술이 주로 대규모 하천을 대상으로 이루어졌으므로, 기존의 홍수 예보시스템을 예보 선행시간이 짧은 소규모 유역에 적용하기에는 무리가 있다. 이에 본 연구에서는 도시 유역 내 배수위 영향을 가진 수암천 유역을 대상으로 2개의 경보발령지점을 선정한 후, 홍수 예 경보 모형을 이용하여 홍수 경보 강우량을 산정하였다. 산정 결과, 저수 예 경보 지점의 경우 25.4mm/120min~78.8mm/120min로 산정되었으며, 고수 예 경보 지점의 경우 68.5mm/120min~140.7mm/120min로 산정되었다. 이에 따른 빈도로는 저수 예 경보의 경우 3년 빈도에 해당되며, 고수 예 경보의 경우 80년 빈도에 해당된다. 본 연구의 분석결과는 도시유역의 홍수 발생 상황을 예측하는데 기초 자료를 제공할 것으로 기대되며, 장차 실제 홍수 경보발령기준을 제시하기 위해 많은 유역에서의 관측자료를 바탕으로 한 지속적인 적용 및 검증이 필요하다.
본 연구의 목적은 토사재해 예경보를 위하여 초단기 예측강우의 적용성을 검토하는 것이다. 초단기 예측자료를 활용하기 위한 방법으로 신경망 모형을 적용하였다. 여기에서 레이더와 AWS의 관계를 이용하여 신경망을 학습하고 레이더 강우를 초단기 예측강우(MAPLE)로 대체하여 대상지역에 대한 강우량을 예측하였다. 6hr, 12hr, 24hr의 누적강우에 대한 토사재해 예경보기준을 이용하여 MAPLE 예측강우의 적용성을 Test-bed 지점에 설치한 AWS 강우량과 비교 평가하였다. 평가결과 MAPLE 예측강우를 이용할 경우 AWS를 이용할 경우 보다 선행하여 토사재해 예경보를 발령할 수 있음을 확인하였다.
최근 지진조기경보시스템(EEWS)의 성능 개선과 진앙지 또는 진앙 근처 지역의 지진방재 효과를 보완하기 위해 현장 지진조기경보시스템(On-Site EEWS)의 개발이 시도되고 있다. 지진에 대한 연구 및 관측을 위한 지진관측망을 이용하여 지진 방재에 활용하는 국가 차원의 EEWS와 달리 On-Site EEWS는 지진방재를 목적으로 하므로 성능 및 비용 측면의 효율적인 설계와 평가가 필요하다. 현재 우리나라는 EEWS 뿐만 아니라 On-Site EEWS 개발에 기존 EEWS의 설계 기준 및 평가방법을 사용하는 등 필요한 핵심기술과 운영 노하우가 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 지진·화산재해대책법에서 규정하는 지진 가속도계의 요구 사항을 기반으로 On-Site EEWS의 국산화 개발에 필요한 지진 데이터 수집, 데이터 처리 및 분석 부분의 하드웨어 및 소프트웨어적 설계 방향과 성능평가 항목 및 방법을 제안한다.
화재감지시스템은 화재로부터 발생하는 열과 연기 등을 감지하여 화재발생을 조기에 관계자에게 경보하여 주는 시스템이다. 현재 이러한 화재감지시스템은 일정 규모 이상의 건축물에 필수적으로 설치되어 있으며 이 시스템으로 많은 인명과 재산이 보호되고 있다. 그러나 현재 설비되고 있는 화재감지시스템은 화재 시에 발생되는 열, 연기 등에 대하여 감지기회로에서의 미리 지정한 고정값과의 비교를 통하여 정해진 기준을 넘을 경우 화재로 판정한다. 그러나 고정값을 기준으로 신호를 발신하게 되어있는 화재감지기의 동작은 상황에 따라 불확실한 경우가 발생한다.(중략)
가뭄은 장기간에 걸쳐 기상, 수문, 유역조건 등 복잡하고 다양한 요소에 의해 영향을 받아 진행되므로 사전에 인지하고 판단하는 것은 매우 어렵다. 또한, 일단 가뭄이 진행되면 사회 경제적으로 피해가 막대하게 발생할 수 있기 때문에 가뭄이 발생하기 전 효율적으로 모니터링하고 사전에 대응하는 것이 무엇보다도 중요하다. 이러한 가뭄의 피해를 최소화하기 위해 미국에서는 20년 전부터 가뭄감시 및 조기경보를 통한 선제적 가뭄대응 체계를 구축하여 운영 중이지만 우리나라는 그간 '사후피해 최소화' 위주의 정책으로 가뭄에 대응해 왔다. 지난해 우리나라를 포함한 전 세계는 역사상 유례없는 강수량 부족에 따른 가뭄으로 많은 어려움을 겪었다. 이에 따라, 정부는 보다 현실성 있는 가뭄분석과 대응을 목적으로 지난해 11월 국가정책조정회의를 통해 '선제적 가뭄대응'을 위한 가뭄정보분석센터(이하 센터)를 K-water에 신설하였다. 그간 우리나라는 기상청에서 가뭄을 판단하고 예측하기 위해 강수량 또는 토양수분량 등을 활용하는 '가뭄지수'를 통해 가뭄에 대한 정보를 일부 제공해 왔다. 하지만 국민들은 생 공용수 부족 시 가뭄을 체감하게 되므로 '가뭄지수'에 근거한 가뭄 판단으로는 국민이 체감하는 가뭄을 제대로 표현하지 못하는 한계가 있었다. 따라서 '가뭄지수'에 근거한 가뭄 판단으로는 초기 가뭄대응 시 국민적 공감을 얻지 못할 뿐만 아니라 효율적으로 가뭄에 대응하지 못하는 결과까지 초래될 수 있어 우리나라 실정에 맞는 가뭄판단기준과 전망기준마련이 무엇보다 시급하다고 할 수 있다. 센터는 이러한 기존 '가뭄지수'가 갖는 한계를 극복하기 위해 생 공용수의 수급 불균형을 고려하여 우리나라 실정에 맞는 수원별 가뭄판단기준과 전망기준을 마련하였으며, 이를 기반으로 1월에는 충청 및 수도권 지역에 대한 가뭄정보분석시스템을 구축하였고, 3월부터는 전국단위로 확대해 가뭄 예 경보를 시범운영 중에 있다. 또한 센터는 1년동안 시범운영 기간을 거친 후 내년부터는 본격적인 대국민 가뭄 모니터링 및 전망 정보서비스를 제공할 예정이다. 향후에는 위성정보를 활용한 가뭄영향 평가와 가뭄에 따른 물환경 영향 평가 등으로 영역을 확장하여 가뭄 통합정보를 제공하고, 사회적 경제적 영향이 고려된 가뭄평가뿐만 아니라 물리적 기반의 정량적 예측을 지속적으로 추진하여 기후변화에 대응하고 국민과 함께 가뭄문제를 효과적 해결할 수 있도록 노력해 나갈 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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