• Disaster Prevention Review
• /
• v.19 no.4
• /
• pp.21-29
• /
• 2017

• Water for future
• /
• v.43 no.12
• /
• pp.23-32
• /
• 2010

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2007.05a
• /
• pp.2013-2018
• /
• 2007

최근에 발생하는 홍수특성은 단기간의 국지성 집중호우로 본류 대하천보다는 상류지역 지류하천이 특히 취약하여 이에 대해 하류보다는 상류, 본류보다는 지류위주로 과거와 다른 치수정책 전환이 요구되고 있다. 정부에서도 과거 치수대책이 제방위주의 선적인 개념에서 면적인 개념의 유역치수 중심의 방어형태로 추진하고 있으나, 상류지류 하천에 대한 홍수방어 계획은 부족한 실정이다. 지류하천에 홍수가 발생하면 홍수도달시간이 짧아 첨단홍수예보시스템으로도 대처가 곤란한 문제가 있으며, 이외에도 홍수와 함께 산사태가 빈번히 발생되고 토석류, 유목류가 한꺼번에 동반 유입되어 인명과 재산피해가 크게 발생하는 특징을 가지고 있다. 작년 7월 강원지역 집중호우에서도 인제군, 평창군 등 지류에 인명과 재산피해가 크게 발생한 것도 이와는 무관하지 않을 것이다. 최근 국지성 집중호우가 빈번히 발생하는 것은 기상적 측면이 아니더라도 우리나라는 하천경사가 급하고 산지가 국토의 약 70%로 구성되어 있어 지형적 측면에서 평화의댐(지체댐), 군남홍수조절지, 한탄강 홍수조절댐 등 대규모 홍수방어댐 도입시 홍수조절 효과가 우수하나, 대규모 댐건설에 따른 지역민의 불신, 환경단체 반발, 사회적 미합의 등 현실적인 제약조건이 많으므로 현실적이고 상류지역 지류하천에 효과적인 홍수조절을 위해서는 보호하고자 하는 도시 및 주요시설물시설에 대하여 소규모 홍수저류지(Detention Dam)를 상류 지류하천에 단일 또는 군(群)으로 도입하여 설치하는 방안을 적극적으로 추진하여야 한다고 사료된다. 소규모의 홍수저류지는 평상시에는 자연상태와 같이 전량 방류하고 갑작스런 홍수발생시 첨두홍수량을 지체하거나 감소시켜 하류지역에 홍수피해를 줄이는 시설로 기존의 댐보다는 규모가 적고 평상시에는 자연하천과 같이 물을 담지 않아 환경변화에 의한 영향이 적어 사회적 합의가 유리하고 친환경적이며, 홍수기에는 비어 있는 저류용량을 전량 활용이 가능하여 저수규모에 비해 홍수조절효과는 큰 장점이 있다. 특히 홍수조절의 본래 목적 외에도 초목류, 토석류 및 각종 부유쓰레기를 차단하는 사방댐 역할과 하류하천의 퇴사량 감소 등 다방면으로 효과가 있어 독일, 일본 등 선진국에서는 적극적으로 추진되고 있다. 본 연구에서는 선진 외국에 도입된 홍수저류지 사례를 조사 및 검토하여 국내에 적용 가능한 유역분담형 홍수저류지 규모 및 방식, 홍수저류지 도입방안과 향후 연구방향 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.293-293
• /
• 2019

최근 도심지 침수예방을 위해 구조적 비구조적인 대책 등이 수행되어 왔으나, 도심지의 국지성 호우의 발생빈도가 증가함에 따라 단시간의 도심지 침수예측의 중요성이 다시 대두되고 있다. 이에 도심지 침수 예측을 위해서는 수치모의 프로그램을 사용한 연구가 진행되어 왔으나, 국지성 호우에 의한 침수를 막을 만킁의 실시간 위험예측은 아직까지 힘든 실정이다. 한편 해양재난의 침수를 예방하기 위해서 국립재난안전연구원(2017)에서는 과학적 보간법을 적용한 침수예측 모형인 SIND(Scientific Interpolation for Natural Disaster) Model을 개발한 바 있다. 따라서 본 연구에서는 SIND Model을 도심지 침수예측에 적용하여 집중호우와 같은 단기간의 침수를 예방하고자 한다. SIND Model은 기 구축된 침수예상도를 활용하여 모든 시나리오에 대한 침수 위험도 등급을 실시간으로 평가하는 모형이다. 국토부에서 제공하는 국가홍수위험지도와 내수침수지도를 활용하였고, SIND Model은 Comsol Multyphisic를 활용하여 침수예측지도를 생성하였다. 기존에 해양재난 예측을 위해 사용하였던 Risk Grade 방정식에 시간 항(time term)과 도심지의 최초 침수 발생위치에 생성 항(source term)을 추가하여 도심지 침수특성을 반영하였다. 결과를 평가하기 위하여 CRITIC(CRiteria Importance Through Intercriteria Correlation) 방법을 활용한 형상유사도를 산출하였다. 그 결과, 기 구축된 홍수위험지도와 형상유사도는 전체 구역 중 80%의 구역이 0.8 이상의 값을 나타내었다. 20%의 구역에서는 복잡한 도심지의 건물, 구조물 등의 침수특성을 반영하지 못하여 형상유사도가 낮게 평가된 것으로 판단되며, 향후 위험도 예측을 위해 배수시스템 등의 영향인자를 고려한다면 위험도 등급 예측의 정확도를 높일 수 있을 것이라 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.277-277
• /
• 2023

최근 기후변화의 영향으로 호우의 발생빈도가 증가하고 있는 추세이며, 도시지역의 호우는 돌발적이고 국지적인 특성을 가지고 있어 인명과 재산피해 역시 증가하고 있으며, 급격한 도시화로 인한 구조적으로 홍수에 취약한 실정이다. 국지성 도시호우는 저층(1 km 내외)에서 형성되는 강우가 지배적이며, 기존의 대형레이더는 높은 산 정상에 설치되어 1.5 km 이상의 강우관측을 중심으로 운영됨에 따라 저층강우의 탐지 및 변동성 관측에 취약하여, 이에 대형 레이더에서 뿐만 아니라 도시단위의 국지성 호우관측에 대응할 수 있는 소형 레이더 기반 고정밀 강우관측 마련 및 운영 기술이 필요하다. 현재 K-water는 부산 에코델타 스마트시티에 도시 물재해 플랫폼 구현의 일환으로 돌발강우사전 탐지 및 도시의 신속·정확한 강우 관측을 위하여 높은 시공간 해상도를 제공하는 이중편파X 밴드 소형 강우레이더를 설치하고, 효율적 운용을 위해 각 고도각에서의 빔 차폐율을 확인하고 이를 고려한 최적 관측전략을 수립하였다. 또한 Z-Phi 방법을 이용한 반사도 감쇠 보정 기술을 개발하였으며, 강우 추정을 위해 하이브리드 고도면 합성 기법(HSR) 기법을 적용하고 검증하였다. 이후 소형 레이더의 정량적 추정강수를 이용하여 강우예측 정보를 생산하기 위해 이류모델을 적용하고, 비슬산과 소형 합성 레이더 추정강수로 선행 10분에서 180분까지 예측할 수 있도록 개발하였다. 또한, 지상강우관측 자료와의 정확도 비교 평가를 수행하고, 행정구역 및 표준유역의 예측 평균강우량을 생산하여 부산 에코델타 스마트시티 도시 물재해 통합관리 시스템과 연계운영을 위한 후속 과업을 수행중에 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2011.05a
• /
• pp.427-427
• /
• 2011

최근 기후변화에 따른 국지성 집중호우의 증가로 인해 도심지역의 홍수피해가 증가하고 있는 추세이다. 최근의 강우 증가경향을 고려한 서울시 강우량 증가추세 분석결과 2020년의 확률강우량이 지속시간별 2.3%~7.3% 증가하는 것으로 분석되었고, 50년빈도 확률강우량의 경우 강우강도는 2009년은 99.1mm/hr, 2030년은 103.5mm/hr로 분석되어 서울지점의 경우 최근 기후변화로 인한 강우강도와 확률강우량 모두 증가경향을 보이는 강우특성을 나타내었다. 특히 지난 2010년 9월 21일 집중호우의 특성을 분석하기 위해 당시 한반도 상공의 위성영상 및 기상현황과 서울시 지역별 누가강우량 및 지방하천의 지속시간별 강우빈도분석을 실시하였다. 또한, 서울지역 침수피해 현황조사와 홍수피해원인 및 문제점을 분석하고, 향후 기후변화 대비 설계 기준 강화에 대한 수해방재 대응전략 및 구조적인 저류조 설치 방안 검토를 통한 임시 또는 항구대책을 연구를 실시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2012.05a
• /
• pp.404-404
• /
• 2012

최근 지구 온난화에 따른 이상 기후변화로 인해 국지성 집중호우와 같은 강우양상이 지속적으로 발생하고 있으며, 집중호우의 빈도 및 규모 또한 커지면서 이에 따른 인명 및 재산피해가 증가하고 있는 실정이다. 이처럼 국지성 호우의 형태로 집중될 경우 중소천에서는 범람이 순식간에 일어나 피해가 가중될 수 있다. 하지만 소하천에서의 홍수발생특성을 고려한 홍수방재시스템의 구축과 같은 대책 수립은 국가하천이나 지방하천에 비해 여러 가지 측면에서 미흡한 것이 현실이다. 따라서 실제 상황에서 효과적인 홍수범람 예측평가 및 실시간 경보발령을 기반으로 한 방재시스템으로 이어지기 위해서는 소하천 유역의 위험성을 평가하기 위한 명확한 기준이나 시스템에 대한 정리와 적절한 대안의 마련이 필요하다. 이에 본 연구에서는 소하천에 적용하기 위한 GIS기반 분포형 홍수범람모형을 개발하고 연구대상지역의 지형자료(수치고도모델, 토지이용도, 토양도)와 기상자료(강우, 기온)를 입력자료로 하여 홍수범람모형을 모의 한 후 일강우(200mm/day, 300mm/day)시 발생 가능한 침수예상도와 비교 분석하였다. 모의 결과 침수예상도와 개발 모형의 침수해석 결과가 비교적 잘 일치하는 것을 확인할 수 있었다. 연구결과는 향후 소하천정비사업 지구 우선선정을 위한 기준제시 및 피해예상지역의 선정을 통해 재해예방효과를 거두기 위한 선정 기준으로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.53 no.4
• /
• pp.313-322
• /
• 2020

There is always a risk of water disasters due to sudden storms in mountainous regions in Korea, which is more than 70% of the country's land. In this study, a radar-based risk prediction technique for sudden downpour is applied in the mountainous region and is evaluated for its applicability using Mt. Biseul rain radar. Eight local heavy rain events in mountain regions are selected and the information was calculated such as early detection of cumulonimbus convective cells, automatic detection of convective cells, and risk index of detected convective cells using the three-dimensional radar reflectivity, rainfall intensity, and doppler wind speed. As a result, it was possible to confirm the initial detection timing and location of convective cells that may develop as a localized heavy rain, and the magnitude and location of the risk determined according to whether or not vortices were generated. In particular, it was confirmed that the ground rain gauge network has limitations in detecting heavy rains that develop locally in a narrow area. Besides, it is possible to secure a time of at least 10 minutes to a maximum of 65 minutes until the maximum rainfall intensity occurs at the time of obtaining the risk information. Therefore, it would be useful as information to prevent flash flooding disaster and marooned accidents caused by heavy rain in the mountainous area using this technique.

• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.47 no.2
• /
• pp.207-221
• /
• 2014

Recently, due to global warming, climate change has affected short time concentrated local rain and unexpected heavy rain which is increasingly causing life and property damage. Therefore, this paper studies the characteristic of localized heavy rain and flash flood in Nakdong basin study area by applying Data Mining method to predict flood and constructing water level predicting model. For the verification neural network from Data Mining method and hydraulic flood routing was used for flood from July 1989 to September 1999 in Nakdong point and Iseon point was used to compare flood level change between observed water level and SAM (Slope Area Method). In this research, the study area was divided into three cases in which each point's flood discharge, water level was considered to construct the model for hydraulic flood routing and neural network based on artificial intelligence which can be made from simple input data used for comparison analysis and comparison evaluation according to actual water level and from the model.

• Journal of Korean Society of Disaster and Security
• /
• v.15 no.4
• /
• pp.87-98
• /
• 2022

In recent years, frequent localized heavy rainfalls, which have a lot of rainfall in a short period of time, have been increasingly causing flooding damages. To prevent damage caused by localized heavy rainfalls, Hydrological Quantitative Precipitation Forecast (HQPF) was developed using the Local ENsemble prediction System (LENS) provided by the Korea Meteorological Administration (KMA) and Machine Learning and Probability Matching (PM) techniques using Digital forecast data. HQPF is produced as information on the impact of heavy rainfall to prepare for flooding damage caused by localized heavy rainfalls, but there is a tendency to overestimate the low rainfall intensity. In this study, we improved HQPF by expanding the period of machine learning data, analyzing ensemble techniques, and changing the process of Probability Matching (PM) techniques to improve predictive accuracy and over-predictive propensity of HQPF. In order to evaluate the predictive performance of the improved HQPF, we performed the predictive performance verification on heavy rainfall cases caused by the Changma front from August 27, 2021 to September 3, 2021. We found that the improved HQPF showed a significantly improved prediction accuracy for rainfall below 10 mm, as well as the over-prediction tendency, such as predicting the likelihood of occurrence and rainfall area similar to observation.