기후변화와 도시화의 영향으로 인해 자연재해의 발생빈도와 규모가 증가하고 있다. 특히 도시 침수는 발생 시간이 짧고 막대한 인명 및 경제적 손실을 초래할 수 있기 때문에 신속하고 정확도 높은 예측 정보 생산이 중요하다. 하지만, 기존 물리과정 및 인공지능 기반 기법은 고해상도 침수 해석을 위해 많은 전산 자원이나 데이터가 요구되는 한계가 있다. 본 연구에서는 딥러닝 기반 초해상화(Super-Resolution) 기법을 통한 고해상도 도시 침수 해석 방법을 제안하고 적용성을 평가한다. 제안된 방법은 고해상도 물리 모형의 결과로 훈련된 초해상화 딥러닝 모형을 이용하여 저해상도 침수 해석 이미지를 고해상도로 변환한다. 미국 포틀랜드 도심지의 두 가지 침수 사례에 대해 적용, 4 m 공간해상도 물리 모의 결과를 1 m 급 고해상도 침수 해석 정보로 초해상화 하였으며, 초해상화 이미지와 고해상도 원본 간 높은 구조적 유사성이 확인되었다. 성능 지표로 평가한 결과, 전체 검증 대상 이미지에 대한 평균 PSNR 22.77 dB, SSIM 0.77로 우수하여, 초해상화 기법의 도시 침수 해석 적용성이 검증되었다. 제안된 방법은 적은 양의 침수 시나리오만으로도 효율적인 딥러닝 모형 훈련이 가능하고, 물리 모형의 정보를 최대한 활용할 수 있기 때문에, 고해상도 도시 침수 정보 생산에 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
1차원 하수관로 해석 모형과 2차원 지표면 유출 해석 모형을 연계한 1D-2D 결합 도시침수 모델은 도시지역의 유출 현상과 침수 모의에 널리 이용되고 있다. 그러나 도시 지역의 복잡한 지형이 지표면 유출 흐름에 미치는 영향을 보다 자세히 파악하기 위해서는 보다 높은 해상도의 지형자료를 활용한 모의가 필요하다. 본 연구에서는 도시침수 해석을 위한 1D-2D 결합 하이브리드(Hybrid) 병렬화 코드(H12)를 개발하여 넓은 도시 유역에 대해서 고해상도 지형자료를 활용한 모의가 유역단위로 가능하도록 하였다. H12는 Open Multi-Processing(OpenMP)와 Message Passing Interface(MPI) 병렬 계산을 동시에 수행하여 매우 넓은 지역에 대해서도 도로의 형태를 확인 할 수 있는 수준의 고해상도 침수 해석 모의가 가능하다. 또한 도시지역의 복잡한 지형을 자세히 재현하고 계산의 효율을 높이기 위하여 격자세분화 기법이 적용되었다. H12의 적용성을 평가하기 위하여 미국 텍사스 알링턴 지역의 Johnson Creek 유역(${\sim}40km^2$)유역에 대한 시범 모의를 수행하였으며 도시유역의 지형을 표현하기 위하여 1m 해상도의 LiDAR자료를 사용하여 침수발생시 보다 자세한 유출수의 흐름을 해석할 수 있도록 하였다. 모의 결과 하이브리드 병렬 계산은 순차적 계산에 비하여 최고 79배 이상 빠른 계산속도 효율 향상을 보여주었으며, OpenMP나 MPI를 단독으로 사용하는 것에 비하여 더욱 효율적인 계산속도 효율 향상을 보여주었다.
기후변화로 인해 전 세계 주요 도시에서 홍수의 빈도와 위험성이 증가함에 따라, 도시 침수에 대비한 선제적 대응을 위해 넓은 공간 영역에서 고해상도 2차원 침수 정보를 신속하고 정확하게 해석할 수 있는 모의 기술의 중요성이 대두되고 있다. 기존의 천수 방정식(shallow water equations)에 기반한 물리적 해석 방법은 고해상도 침수 예측을 위해 많은 컴퓨터 자원과 계산 시간이 소요되는 한계가 있다. 본 연구는 전환 규칙과 가중치 기반 시스템을 사용하여 침수의 시공간 변화를 모의하는 셀룰러 오토마타(cellular automata) 기반 2차원 침수 해석 모형 Weighted Cellular Automata 2D (WCA2D)의 이론적 배경을 고찰하고, 부산 온천천 유역의 침수 사상 모의를 통해 재현하여 국내 도시 유역에 대한 적용성을 검토하였다. 또한, Open Computing Language (OpenCL)와 Open Multi-Processing (OpenMP)과 같은 병렬계산(parallel computing)기술을 적용한 버전을 순차계산(sequential computing)결과와 비교하여 연산성능을 평가 하였다. 연구결과, WCA2D 모형에 의한 최대 침수심 분포는 과거침수 피해지도와 유사하게 모의되어, 복잡한 지형특성을 가지는 도시유역 침수의 시공간적 변화를 해석하기에 적절함을 확인하였다. 또한,병렬 계산 적용시 순차 계산 버전에 비해 OpenCL과 OpenMP는 약8배~14배, 5배~6배 연산 효율이 향상되어 효율적인 도시 침수 모의가 가능하였다.
본 논문에서는 2차원 침수해석 모형인 G2D를 이용하여 모의 도메인을 구성하고, 전주시 전역을 대상으로 시나리오 기반 도시 침수예측을 수행하였다. 도메인 구성과 격자별 조도계수 설정은 DEM과 토지피복도를 이용하고, G2D 모형의 입력은 수위, 수심 및 유량 등을 적용하였다. 가상강우는10분당3 mm로5시간동안모든격자에부여하였고, 가상 유량을 적용하여 지표면 침수해석 모의를 진행하였다. 또한 대상 지역의 침수해석 모델 실행 여부를 판단하기 위해 GPU 가속기법을 적용하였다. 모의 결과 고해상도 침수해석 시간의 대폭 단축 및 모의 시간별 시각적인 침수 판단을 위한 침수심을 생성할 수 있음을 확인하였다.
도시침수와 도시열섬 등 도시화 및 기후변화로 인한 물 및 환경문제에 대비하기 위해서는 고해상도 물순환 및 열순환 해석 기술이 필수적이다. 도심지의 고밀도 건축물 및 식생 등 다양한 토지피복의 조합은 물/열 순환에 직접적인 영향을 미치는 요인이며, 물리과정에 대한 이해를 높이기 위해서는 고해상도 모의 및 관측이 필요하다. WRF-Hydro는 침투 및 증발산, 열 순환, 지표와 하천 및 저수지 추적 등 여러 물/열 순환 요소 해석 모듈을 연동할 수 있는 공간분포형 수문 해석 시스템이다. 본 연구에서는 WRF-Hydro를 기반으로 낙동강 지류인 금호강 유역에 대한 고해상도 물순환 및 열순환 모형을 구축하여, 토양수분, 하천 유량, 지표온도, 증발산 등 수문 요소 해석 결과를 분석한다. WRF-Hydro 모형의 입력자료 구축 시 고해상도 토지피복 및 토양도를 적용하고, 기상자료에는 국내 지상관측자료와 국외 재분석자료를 비교, 분석하여 자료의 신뢰성을 분석한다. 또한, ECOSTRESS 등 고해상도 원격탐사자료로부터의 열, 증발산 관련 추정 자료를 모의 결과와 비교하여, 열순환 해석의 불확실성을 평가한다. 물순환과 열순환의 해석의 신뢰도를 동시에 향상하기 위한 분포형 모형의 구축 및 매개변수 보정 방안에 대해 토의한다.
본 연구에서는 고해상도 위성영상을 이용하여 지난 8월 29일 북한 함경북도 지역에서 발생한 홍수에 의한 피해를 분석하였다. 북한은 접근이 불가능한 지리적 특성을 가지기 때문에 인공위성을 활용한 모니터링이 유일한 관측 수단이라고 할 수 있다. 북한측 발표내용에 의하면 이번 홍수로 인해 사망 130여명, 실종 400여명, 시설물 8,670동 등 대규모 피해가 발생하였으며, 이재민은 7만명이 넘는 것으로 나타났다. 위성영상을 이용하여 모든 피해지역을 파악하는 것은 한계가 있지만, 일부 지역의 피해분석을 통해 피해규모를 간접적으로 확인하는 것은 가능하다. 본 연구에서는 5m급 고해상도 위성영상인 플래닛스코프(PlanetScope), 래피드아이(RapidEye) 영상을 이용하여 회령, 송학, 남양, 종성 4개 지역의 홍수피해 전, 직후, 한 달 후의 변화를 분석하였다. 분석결과, 해당지역은 시설물 및 농경지 침수, 제방붕괴 등이 발생하였으며, 홍수로 인한 지형변화가 동반되었음이 확인되었다.
호우로 인해 도시지역에 발생하는 홍수의 대표적인 특성은 도로와 저지대의 내수침수라고 할 수 있다. 이러한 침수현상을 모의하고 예측하기 위해서는 일반적으로 도시유출해석 모형과 연계된 2차원 침수해석 모형을 활용한다. 다만, 이러한 물리적, 수치해석 도구들은 공간적인 해상도가 높고, 대상영역이 넓을수록 많은 연산시간이 소요되므로 집중호우와 같이 단시간에 많은 비가 발생하는 경우 홍수예보에 활용하는데 한계가 있다. 따라서 시나리오 기반의 침수위험 정보를 사전에 정의하나, 위험기준을 정의하는 방법에 따라 위험지역과 위험도가 달라질 수 있다. 이에 본 연구에서는 시공간적으로 상세한 침수 예상 정보를 빠르고, 정확하게 제공하기 위해서 침수시나리오 기반의 침수위험 예보 기준 지도를 작성하고, 기준 지도 작성 시 위험기준 요소의 정의를 다양하게 적용하여 서울시의 침수위험 지역과 위험도의 변화를 분석하고자 한다. 여기서 침수시나리오는 76개 강우 시나리오와 SWMM모형, 2차원 침수해석모형(GIAM)을 활용하여 생산한 결과를 활용하였다. 생산된 침수시나리오는 6m 시공간 해상도를 갖지만, 예측강우를 활용한 돌발홍수예보 프로토타입의 기준 격자망을 고려하여 500m 해상도로 변환하여 분석에 활용한다. 본 연구에서는 침수위험의 유무, 위험 정도를 분류하는 위험기준을 영역 내 최대침수심, 평균침수심, 침수면적 비율 등으로 다양화하고, 각 위험기준 요소별 침수위험 예보 기준 지도를 작성한다. 또한, 실제 침수발생 사례에 작성한 침수위험 예보 기준 지도를 적용하여, 침수위험 지역과 위험도를 가장 적합하게 구현한 위험기준을 찾고자 한다.
도시 지역의 홍수 위험을 완화하고 지속 가능한 수자원을 관리하기 위해서는 도시 홍수와 물순환의 연계 해석이 필수적이다. 본 연구는 간단한 전환 규칙을 통해 침수의 시공간적 변화를 모의하는 셀룰러 오토마타 기법을 이용하여 고해상도 도시침수 및 물순환 해석 모형 CAW (Cellular Automata-based integrated Water cycle model)를 개발하고, 그 적용성을 평가하였다. 개발된 모형을 미국 포틀랜드 도심지 유역에 적용하고, 물리 기반 모형 및 기존 셀룰러 오토마타 기반 모형의 침수 해석 결과와 비교하여 도시침수 재현의 적절성을 평가하였다. 연구 결과, 침수 검증 대상 지점에 대한 CAW 모형의 최대 침수심 분포는 확산파 방정식을 모사하는 WCA2D (Weighted Cellular Automata 2 Dimension) 모형과 평균오차 값이 1.3 cm로 유사하게 모의되었고, 이진 패턴 유사도 검증에서 HR 0.91, FAR 0.02, CSI 0.90으로 비교적 높은 유사성을 나타내며 모형의 침수 해석 적용성을 검증하였다. 또한, 토지피복 및 토양 조건이 침수, 침투에 미치는 영향을 시험 평가한 결과, 불투수율이 41% 더 높은 지역에서의 침투와 최대 침수심이 각각 54%(4.16 mm/m2) 감소 및 10%(2.19 mm/m2) 증가하였다. CAW 모형을 이용하여 도시 유역의 다양한 토지피복 및 토양 특성을 고려한 고해상도 물순환 및 도시침수 연계 모의 해석이 가능할 것으로 기대된다.
기후 변화에 따른 국지성 집중호우, 게릴라성 호우는 도심지역 홍수피해의 주요 원인으로, 이러한 극한 강우사상에 대해 도시지역의 침수피해를 선제적으로 대응하기 위해서는 강우-유출모의 현상을 과학적인 방법으로 분석할 필요가 있다. 이러한 이유로 주요 침수발생지역에 국한하여 강우-유출 해석이 수행되어왔지만, 도시전체에 대한 분석은 시간적, 인력적 제약으로 분석이 어려운 실정이다. 본 연구에서는 대표적 도시지역인 서울시의 전체 239개 배수분구를 83개 배수구역으로 구분, 서울시 최신 UIS자료를 이용하여 각 배수구역별 도시유출모형 구축을 위한 소유역 및 관망 입력자료 DB를 GIS shape파일 형식으로 구축하였으며, 미국 EPA의 SWMM을 적용하여 도시유출모형을 구축하였다. 시간적, 인력적 제약을 극복하기 위하여 구축할 관망 기준을 수립 및 가공하여 적용하였으며, 매뉴얼을 작성하여 매개변수의 적용기준 및 DB구축절차를 표준화하여 입력자료의 일관성 및 객관성을 도모하였다. 구축한 모형의 신뢰성 확보를 위해 서울시 기왕 주요 호우사례에 대한 유출모의 결과와 유량측정 성과의 비교를 통해 모형 검증을 수행한 결과, 관측수위/모의수위의 상관계수는 대부분의 지역에서 0.9 이상으로 나타나 모형 구축결과는 적정한 것으로 판단되었다. 구축된 모형은 실시간으로 변화하는 기상상황을 합리적으로 반영하기 위한 고해상도 기상자료를 활용한 도시침수 예측정보 생산 기술 개발의 기반 자료로 활용될 예정이며, 서울시 전역의 우수관로 월류에 의한 침수 취약지역 파악 및 침수원인 분석, 상습 침수지역에 대한 하수관로 교체 및 저류지 설치 등 치수계획에 대한 기초자료로도 활용 될 수 있을 것이다.
셀룰러 오토마타(Cellular Automata; CA)는 격자(cell)에 대해 사전 정의된 규칙을 바탕으로 이웃 격자 간 상호작용을 해석하여 복잡한 동력학적 현상을 효과적으로 재현할 수 있는 이산형(discrete) 모의 기법이다. CA 기법은 격자 구조에 수치표고 자료 및 토양수분 정보 등을 직접 매칭 후 상호관계를 해석하기 때문에 공간정보를 최대한 활용하여 불균질성을 나타내는 것이 가능하다. 따라서, 도시 유출해석에 있어서 높은 정확도와 빠른 계산속도를 기대할 수 있다. 본 연구에서는 CA 기반 고해상도 물순환·침수 연계 해석 framework 개발 방향 및 CA 기반 prototype 모형의 사면유출 적용 사례를 소개한다. 개발 중인 CA 모형에서는 격자별 침수 깊이, 침투, 토양수분 저류, 지표 유출 등의 물순환 요소를 모의할 수 있다. 기존의 집중형(lumped) 모형은 지표-지표하 유출에 대한 routing algorithm이 없고 각 셀의 물수지 모형 내 파라미터가 많은 단점이 있다. 따라서 개발 중인 CA 모형에서는 cell state 내 fast reservoir와 slow reservoir를 통해 지표-지표하 상태를 구현하고 단순화된 물수지 모형 및 흐름 방향 알고리즘을 적용함으로써 실제 현장에서 발생하는 다중 피크 형태의 지표 유출을 모사한다. 최적의 지표수 흐름 방향 알고리즘 선정을 위해 3개의 다중 흐름 방향 알고리즘(D4, D8, 4+4N)을 정량적으로 비교·분석한다. 이번 발표에서는 CA 모형을 소규모 산지 사면과 도심지 등 다양한 규모의 테스트베드에 적용하여 모형의 장단점을 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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