Kim, Tae Woo;Kang, In Joon;Choi, Hyun;Lee, Byung Gul
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.24
no.1
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pp.17-24
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2016
At present, summer cloudburst and local torrential rainfalls have increased in this country, because of climatic change. Therefore, studies on prevention of soil loss have been actively proceeded, and Korea Forest Service has offered landslide hazard map. Landslide hazard map divides risks into 5 classes, by giving weight with 9 kinds of elements. In August 25 2014, soil loss occurred in the whole Oryun Tunnel, Geumjeong-gu, Busan, because of local torrential heavy rain. As a result of comparing with landslide hazard map, the area where soil loss occurred in reality is a safety zone on hazard map. Rainfall, soil map, geological map, forest type map, gradient, drainage network, watershed, basin shape, and efflux of the whole Oryun Tunnel where soil loss occurred were analyzed. As a result of an analysis, it is judged that soil, forest type, much efflux and peak discharge, degree of water network and basin shape of a place where landslide occurred are causes of soil loss. It is judged that efflux, peak discharge, and basin shape by the localized rainfall that is not considered in landslide hazard map of them are the biggest causes of soil loss. It is judged that efflux, peak discharge, degree of water network and basin shape by the rainfall are important through a study on a causual analysis on soil loss in the whole Oryun Tunnel where is one of occurrence area where a lot of propertywere lost by the record local torrential rainfalls. A localized torrential downpour should be prepared by considering these elements on judgement of a landslide hazard area.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.293-293
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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
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2017.05a
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pp.134-134
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2017
전 세계적으로 지구온난화로 인한 기후변화에 의해 다우지역의 집중호우 빈도 및 강도가 증가하여 치수 구조물의 설계 홍수 빈도를 초과하는 홍수 피해가 발생하고 있다. 이러한 피해를 경감하기 위한 홍수 예 경보의 선행시간 확보에는 정확한 강우 및 홍수예측이 필수적이다. 하지만 기존의 홍수예측 시스템은 관측 강우를 수문모형의 입력 자료로 사용하여 홍수 유출량을 계산하게 되는데, 태풍 및 국지성 집중호우 등과 같은 기상조건에서는 관측강우를 이용하여 홍수 예 경보 시스템을 운영할 경우 선행시간 확보의 어려움으로 인해 방재 효율성이 감소하게 된다. 이에 예측유량의 선행시간을 확보하기 위해서 정확한 강우예측이 선행되어야하며, 이를 위해서는 기상과 수자원 분야의 연계를 통한 홍수 예 경보 시스템 구축이 하나의 대안으로 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 최근 기후 변화로 인한 국내의 홍수기 강우의 시 공간적 집중 현상으로 인한 호우 피해와 관련하여 신속하고 정확도 높은 홍수 예보의 중요성을 인지하고, 이에 대해 단기간 수치기상예보 자료를 활용하여 국내에 그 적용성을 평가하였다. 수치예보자료는 일본 기상청의 수치기상예보 모델인 중규모 모델(Meso-Scale Model, MSM)을 이용하였으며, 수문 모형은 강우-유출-범람모델(Rainfall-Runoff-Inundation, RRI)을 사용하였다. 대전광역시의 도심지를 통과하는 갑천유역을 대상 유역으로 하였으며, 홍수경보가 발생했던 강우 사상에 대해 강우 및 홍수 예측 정확도를 평가하였다.
This research intended to estimate the damage information from torrential rainfalls using airphotos and spatial data which have been rapidly increasing their applicability recently. The study area was Bonghwagun of Gyungsangbukdo where the large amount of damages were occurred from torrential rainfall in July, 2008. For this study, the database was constructed for the study area by collecting usable data. The interpretable items from the airphotos of 40cm spatial resolution were selected. Also, the useful GIS layers such as road were selected in the digital map to extract the damage information more accurately and rapidly. The damaged area was easily identified through the comparison of pre- and post-disaster airphotos. The recovery cost was estimated by applying unit cost to the damaged area. GIS's overlay function was used to extract the damage information of for individual items damaged. The method for extracting damages information using GIS and airphotos could be more efficient and cost effective in case of relatively wide and unapproachable damaged areas. It is also expected that the method using high resolution imagery would lead to minimize the secondary damages as well since it can facilitate the damage estimation within short period of time thereby supporting early securing budget for recovery.
Kim, Byung-Sik;Lee, Jung-Ki;Jeung, Se-Jin;Jun, Kye-Won;Min, Sun-Hong
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.346-346
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2012
우리나라의 최근 10년간(1999~2008년) 1일 100mm 이상 집중호우의 발생빈도는 총 385회로, 70~80년대 222회에 비해 무려 1.7배나 증가하였으며 이상기후로 인한 국지성 폭우로 각종 피해가 커지고 있는 추세이다. 2011년의 경우에도 7월 서울 및 수도권 지역에 발생한 100년 빈도 설계 강우량을 초과하는 집중호우로 인해 서울의 도심지역 곳곳이 침수로 인해 많은 재산피해와 인명피해를 유발하였다. 이러한 원인으로서 기후변화와 변동이 기정사실로 인정되고 있으며 가까운 미래에도 기후변화로 인한 물 관련 재해의 정도는 점차 심해질 것으로 예상되고 있다. 그러나 대부분의 기후변화로 인한 집중호우 관련 연구들은 주로 서울, 부산 등 대도시 및 중부 내륙지방과 남부 지방을 중심으로 이루 졌으며 실제로 과거에 이상기후로 인한 집중호우로 큰 피해를 입은 강릉을 중심으로 한 영동지방에 대한 연구는 미비한 실정이다. 예를 들어, 2002년 8월 31일 하루 동안 강릉에 870.5mm의 비가 내렸으며 이는 국내 기상 관측 사상 최고 기록이었다. 2006년 7월 14~24일 평창 지역에 쏟아진 집중호우 역시 대단했다. 이 기간 봉평의 누적 강우량은 694mm에 이르렀다. 실제 2000년대 들어 이상강우현상은 영서와 영동의 태백산맥의 관문인 대관령 양쪽 지역에서 자주 나타나고 있다. 이에 본 연구에서는 영동지방의 과거 강우량자료를 대상으로 극한치 이론을 이용한 분석을 통해 극한강우특성 변화를 분석하고 비정상성 빈도해석을 통해 기후변화 및 변동이 미치는 영향을 분석하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.338-338
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2023
최근 특정 지역에 짧은 시간동안 많은 강우가 내리는 국지성 집중호우가 빈번히 발생하고 있으나, 이에 대한 예측과 대비에도 불구하고 피해는 지속적으로 증가하고 있다. 지속적인 강우량 증가 추이로 시간최대 및 일최대 강우량 관측기록이 해마다 갱신되고, 도시, 하천 및 주요 홍수방어 시설의 설계용량을 초과하는 피해가 발생하고 있다. 다수의 인구가 거주하고 대규모 기반시설이 집중된 도시지역에서 발생하는 집중호우는 심각한 인명 및 재산피해로 이어질 수 있다. 따라서, 부처별 재난의 저감대책은 정량적인 피해규모의 피해금액 예측보다는 설계 빈도에 대한 규모의 크기로 대책을 마련하고 있다. 국내에서는 풍수해 피해를 저감시키기 위해 개발에 따르는 재해영향요인을 개발 사업 시행 이전에 예측·분석하고 적절한 저감대책안을 수립·시행하고 있으나 설계빈도에 대한 규모일 뿐 정량적인 저감대책으로 예방되는 피해금액은 알 수 없다. 본 연구에서는 재해연보를 기반으로 호우재해(호우, 태풍)에 대한 시군구-재해기간의 피해데이터를 1999년부터 2019년까지 총 20년의 빅데이터와 전국 68개 강우관측소를 대상으로 총 20년(1999년 ~ 2019년)의 강우자료를 구축하였다. 머신러닝의 학습별 알고리즘을 조사하여 호우재해 피해데이터의 적용성이 높고 다양한 분야에 적용이 가능한 Neural networks의 분석기술인 ANN기법을 선정하였다 피해데이터의 재해발생기간별 총강우량, 일최대강우량, 총피해금액에 대하여 1999년 ~ 2018년을 학습하고 2019년에 대하여 강우특성과 피해특성의 분석하였다. 분석결과 Neural Networks의 지도학습은 총 6,902개 중 2019년을 제외한 6,414개를 학습하였으며 분석 타깃은 호우재해의 피해규모를 분석할 수 있는 총강우량, 일최대강우량, 총피해금액에 대하여 은닉노드 5개씩 2계층에 대하여 분석하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.204-204
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2019
국지성 호우의 증가로 인해 도시 지역의 내수침수피해가 빈번하게 발생하고 있다. 특히 배수의 흐름이 집중되는 저지대 지역과 노후화된 하수관거가 설치된 지역에서 특히 피해가 집중되고 있으며, 이는 도로 측면에 설치된 빗물받이와 같은 하수시설에서 원활하게 배수가 되지 않기 때문에 강우 발생시 도로표면에 노면수가 정체되어 피해가 발생하고 있다. 과거 도로 노면의 형상과 강우의 임계 지속시간을 고려한 적정 우수 유출량 산정에 관한 연구가 진행된 바 있으나, 현재 발생하는 국지성 호우의 형태나 강우강도의 변화에 따른 유출량의 변화가 발생하였으며, 도달시간 산정식에 따른 매개변수의 차이와 새로운 도달시간 산정식의 개발로 도달시간의 결과가 크게 차이가 날 수 있다. 따라서 도로의 침수피해를 막고 교통 안정을 유지하기 위해서는 도로 조건을 고려한 도로 입구 및 하수관의 적절한 설계 등 다양한 연구가 주기적으로 이루어져야 한다. 본 연구에서는 강우 유출 모델인 SWMM 모형과 계산식을 이용하여 도로 표면의 폭과 길이, 도로 종횡단의 변화량, 재 산정한 강우강도에 따른 유출량을 계산하였다. 도로 표면의 폭과 길이, 경사를 다양하게 입력하였으며, 또한 각 Case에 따라 최대 유출량을 생성하는 임계지속기간을 결정하고 다양한 도달시간 산정식의 결과와 비교하여 상관관계를 분석하였다. 분석결과 도달시간은 산정식의 매개변수에 따라 차이가 발생하였으며, 도로표면의 길이와 횡단경사에 크게 영향을 받는 것으로 분석되었으며, 횡단경사보다 종단경사가 클 경우 도달시간이 길어져 유량의 집중을 막는 효과가 있는 것으로 나타났다.
The whole world has been damaged by dramatic increase of natural disasters such as localized torrential downpour, earthquake and drought, while suffering from climate changes caused by global warming. In Korea where the continental climate and oceanic one are crossed, the frequency and the size of damages are increased by stronger typhoons and localized torrential downpours and landslides, storms and floods. Therefore, this study analyzed damage cases and their causes and examined foreign plans to prevent natural disasters, by limiting to rural villages where serious damages occur due to typhoons and localized torrential downpours and measures and infra-structures against such disasters are poorly prepared. From the findings, it attempts to suggest some plans to establish disaster safety villages by abstracting plan factors applicable to rural areas in Korea, on the basis of facilities and spatial projects.
Choi, Yun Seok;Choi, Cheon Kyu;Kim, Kyung Tak;Kim, Joo Hun
Journal of Wetlands Research
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v.15
no.2
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pp.191-201
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2013
Landslide in Korea occurs generally in summer, and rainfall is a major factor to trigger landslides. This study evaluates the applicability of radar rainfall to estimate landslide occurs locally in mountainous area. Temporal changes in spatial distribution of rainfall is analyzed using radar data, and the characteristics of rainfall in landslide area during the landslide occurred in Inje, July 2006. This study shows radar rainfall field can estimate local landslides more precisely than the rainfall data from ground gauges.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.3-3
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2018
최근 기후변화에 의한 강우패턴 변화로 국지성 집중호우가 증가하고 있으며, 이로 인해 서울 강남('12), 부산('13), 울산('16), 인천, 부산('17) 등 대도시 지역에서 침수피해가 증가하고 있다. 도시침수는 하천홍수 피해와는 달리 매우 짧은 시간에 피해가 발생하며, 시설물 파괴보다는 주택, 차량, 상가 침수로 인한 재산 및 인명 피해가 높은 비율을 차지하고 있다. 또한 도시침수는 다양하고 복합적인 원인에 의해 발생되므로, 상황관리에 어려움이 있다. 현재 도시침수 피해저감을 위한 대책으로 구조적인 대책과 복구사업을 중심으로 이루어지고 있다. 그러나 짧은 시간, 높은 강도의 호우에 의해 발생하는 도시침수는 이와 같은 대책으로는 한계가 있으며, 사전 대비 대응을 위해서는 예 경보 시스템 등 비구조적인 대책이 함께 이루어져야 한다. 또한 도시침수의 실시간 분석 및 모니터링 등 상황관리지원을 위한 도시침수 통합 관리 시스템의 도입이 필요하다. 따라서 국립재난안전연구원에서는 도시침수 상황관리를 위한 "도시침수 모니터링 시스템" 개발 연구를 2014~2016년에 걸쳐 수행하였다. 도시침수 모니터링 시스템은 실시간 AWS 및 RADAR 예측강우 기반의 예 경보, 침수예상도 및 침수위험지역 정보제공, 실시간 강우빈도분석, 다양한 기상정보 제공, SNS알림 서비스 등을 제공하여 담당자의 의사결정 지원이 가능하며, 2017년부터는 시범운영을 통한 고도화를 추진하고 있다. 본 연구에서는 시범운영 결과를 통해 시스템의 적용성을 검증하고, 개선사항을 도출하였으며, 향후 도시침수 모니터링 시스템의 전국화 운영을 위해 전국 읍면동단위의 위험기준 추정 방법을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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