• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.33-33
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• 2019

최근 반복적인 도시침수 피해가 발생하고 있으나 다양한 강우 및 홍수 자료를 이용하여 실시간으로 침수분석을 실시할 수 있는 기술력이 부재한 실정이다. 한정된 시나리오에 따라 다양한 강우패턴에 의한 침수지역 파악에 어려움이 있으며, 불필요한 자료의 사용으로 인해 짧은 시간에 발생하는 도시침수에 대해 실시간으로 대응하는 데에 한계가 있다. 본 연구에서는 다양한 강우패턴과 극치강우 사상을 반영하기 위한 강우시간 분포법을 나타내고자 하였으며, 강우-유출 자료에 대한 최적의 자료조합을 선정하는 정량적 기준을 제시하고자 하였다. 지역 특성에 따른 극치강우사상의 시간분포에 대한 연구가 다양하게 진행되어 왔지만, 기존의 강우시간분포는 다양한 강우의 집중현상을 나타내기에는 한계가 있음을 보였다. 따라서 본 연구에서는 기존 강우시간분포 기법의 단점을 보완하고 극치강우사상의 집중지속시간 특성을 반영한 강우시간분포 방법과 Huff에 의한 강우시간 분포법을 사용하여 다양한 강우시나리오를 생성하였다. 본 연구에서는 부산 및 울산 연구대상지역의 도시유출해석의 입력 자료로서 사용하였다. 강우 및 유출 자료의 상관성 분석과 불확실도 분석을 기반으로 추후 홍수예측을 위한 최적의 입력 자료를 선정하고자 하였다. 위의 과정들을 통해 다양한 강우조건에 따른 연구대상 지역에서의 침수예상도를 분석할 수 있었으며, 선정된 극치강우사상을 통해 다양한 강우의 집중현상을 나타낼 수 있었다. 1차원 도시유출해석을 실시하여 구축한 강우-유출 데이터베이스의 최적화를 위해 불확실도 분석을 실시하였으며, 수리학적 특성이 고려된 입력 및 출력자료에 대한 사용자의 합리적인 판단을 위해 정량적 기준을 제시하고자 하였다. 더욱이 제시된 방법론을 이용함에 따라 지속적으로 나타나는 국지성 호우와 급변하는 수재해 양상에 능동적으로 대처하는데 도움을 줄 수 있는 기초자료를 제공할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.88-88
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• 2023

지난 100년 동안 전 지구의 기상 이변이 꾸준히 증가하고 있다. 기후 변화는 도시 홍수 피해에 큰 영향을 끼치는데 급속한 도시화와 이상 기후로 인한 돌발 강우 패턴의 증가는 도시 침수의 취약성을 가중시킨다. 또한 급격한 도시 발전으로 인한 도심지의 불투수율 또한 꾸준히 증가하였다. 특히 2022년 8월 8일에 강남역과 도림천 일대에 내린 기록적인 강우는 기후 변화를 실감하게 하는 사회적 이슈가 되었으며 도심지 미래 수방 대책 변화를 상기시키는 계기가 되었다. 이로 인한 재해 피해에 최소화하기 위해 미래 기후 변화를 고려한 도심지의 새로운 방재 목표강우량 설정이 필요하다. 하지만 전 지구 모형(GCM)의 기후 변화 시나리오는 일 단위(Daily) 상세화 자료를 보편적으로 사용하고 있다. 하지만 이는 단기 강우 자료를 필요로 하는 도시 홍수 모의에서 제대로 활용할 수 없는 한계를 가지고 있다. 따라서 본 연구는 2019년에 발간된 IPCC 6차 평가 보고서(AR6)가 제안하는 SSP(Shared Socioeconomic Pathways, 공통사회경제경로) 시나리오를 기반하여 상세화된 일 단위(Daily) 강우 데이터를 비모수적 통계 기법을 사용하여 시간 단위(Hourly)로 상세화하였다. 또한 지속 시간별 연 최대치 강우를 추출하여 빈도 해석을 통해 도시 유역의 미래 확률 강우량을 제시하였으며, 서울시 상습적인 침수 취약 지역인 도림천 유역에 강우-유출 모형(XP-SWMM)을 사용하여 미래전망 기후 자료인 SSP2-4.5와 SSP5-8.5에 따른 미래 확률 강우 침수 모의를 실시하였다. 본 연구의 결과는 최신 기후 변화 시나리오를 고려한 서울시 방재 성능 목표 강우량 산정에 활용 가능할 것으로 사료되며 미래 강우량 침수 모의를 통해 침수 취약 구역인 도림천 일대 홍수피해의 근거 자료가 되는 것에 의의를 둔다. 또한 치수 분야에서 기후 변화를 고려하기 위해서는 기후 변화 시나리오에 따른 시간 단위 자료의 상세화가 필요함을 시사한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.292-292
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• 2018

2016년 태풍 "차바"로 인한 부산과 울산지역의 침수 및 2003년 발생한 태풍 "매미"로 인한 마산창원지역의 침수사례는 우리나라 해안도시유역이 해수면 상승에 의한 피해에 노출되어 있음을 간접적으로 입증하는 대표적 사례라 할 수 있다. IPCC 4차 평가보고서에 따르면 전 지구적 차원에서 지난 100년 동안 해수면은 약 1.7 m 상승하였으며, 1961~2003년 사이 해수면 상승률은 연평균 3.1 mm에 이르고 있다. 특히 우리나라 남해안은 연평균 3.4 mm씩 상승하고 있어 전 세계 해수면 평균 상승속도를 상회하고 있다. 또한 1990년대 이전보다 이후 기간에 우리나라에 영향을 준 태풍의 수가 많으며 평균적으로 태풍의 강도 및 해일고가 증가하고 있다. 따라서 전 지구적 해수면 상승과 태풍해일고 증가에 따른 복합적인 해수면 상승으로 인한 해안유역의 침수피해가 증가할 것으로 예상되며 특히 미래 발생 가능한 수퍼태풍에 의한 급격한 해일고의 상승은 해안유역에 침수피해를 더욱 가중시킬 것이라 예상된다. 특히 해수면 상승으로 인한 침수피해 특성은 홍수유출에 의한 내륙 침수피해와는 다른 특성을 보이고 있어 이에 대한 대응기법 개발이 절실한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 해수면 상승에 따른 해안도시지역 대한 침수피해 예방 및 저감을 위한 침수모의기법을 개발하고 효율적 대응방안을 선정하는 기법을 제안하였다. 부정류 특성을 지닌 해수면 상승 경계조건 및 건물 간 도로를 통해 흐름이 발생하는 특성을 고려하여 해안지역의 시공적 침수규모 및 유속 등을 예측할 수 있는 2차원 수치모형을 개발하였다. 2003년 발생한 태풍 "매미" 발생 기간 동안 관측된 실제 해일고를 적용하여 창원 등 해안도시유역에 범람모의를 수행하였으며 실제 침수흔적과 비교함으로써 모형을 검증하였다. 또한 해안 경계선을 따라 월파방지벽을 설치하는 경계조건을 도입하여 월파방지벽 높이에 따른 해안도시유역 침수규모를 산정하여 월파방지벽 높이에 따른 시공적 침수규모를 분석함으로써 월파방지벽의 효과를 확인하였다. 본 연구결과는 해안지역 지점별 침수규모 및 최대 침수심 발생시간을 제공함으로써 침수에 따른 중장기적 구조적 대응방안 수립은 물론 초단기적 예상 해수면 상승에 다른 대피경로 제공 등 비구조적 수재해 대응 기법을 제시하는 기초자료를 제공에 활용 할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.344-344
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• 2023

최근 기후변화에 따라 극한 강우로 전 세계적으로 국지적 홍수 피해가 증가하고 있다. 또한 극한 강우 발생시 다양한 건설 현장의 상황에 따라 침수 취약성이 나타나 인적 물적 피해로 이어질 수 있다. 특히, 시공에 따른 현장 지형 변화에 대해 실시간으로 침수 예측이 불가하여 위험 판단이 어려운 실정이며, 극한 강우 발생에 대비하기 위해 강우 정보 획득 및 분석을 효율화하여 강우예측 정확성을 높일 필요가 있다. 이러한 필요성에 따라 본 연구에서는 건설 현장의 침수 피해를 최소화하기 위해 침수 위험을 판정하고 예측하는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구의 침수 위험 판정 방법은 건설 현장에서 실시간 지형변화 정보 확보와 침수 위험 판정의 정확도를 높이기 위한 침수심 분석에 인공 신경망 기법을 활용하였다. 또한, 침수판정 알고리즘은 지형, 강우 분석 모듈과 침수판정 모듈로 구성하였다. 지형 분석 모듈은 건설 현장이 시공진행에 따른 지형 데이터의 변화를 고려하기 위해 실시간 영상 정보의 객체 탐지를 구분하는 인공 신경망 기법을 적용해 지형 분석 모듈을 구축하였다. 강우 분석 모듈은 다양한 강우 정보를 취합할 수 있는 서버를 구축하여 강우 임베딩 정보를 실시간으로 분석하도록 고안하여 정확도를 높였다. 이러한 자료를 바탕으로 강우-유출해석에 의한 침수심 값과 실측값, 침수 지표를 활용하여 인공 신경망 기법으로 침수 위험을 판정하도록 제시하였다. 본 연구를 통해 건설 현장에서 지형 상태의 지속적인 변화와 강우데이터의 정확도 향상에 대응할 수 있는 침수 위험 판정이 가능하고 인적 물적 피해 최소화를 기대할 수 있다. 향후, 본 연구에서 제시된 방법은 건설 현장에서 분석 시스템과 실측 모니터링에 의해 검증되어야 할 것이며, 건설 현장 외에도 스마트 도시 및 지하 공간에서 확대하여 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.38 no.6
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• pp.839-850
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• 2018

The flood damage in urban areas due to torrential rain is increasing with urbanization. For this reason, accurate and rapid flooding forecasting and expected inundation maps are needed. Predicting the extent of flooding for certain rainfalls is a very important issue in preparing flood in advance. Recently, government agencies are trying to provide expected inundation maps to the public. However, there is a lack of quantifying the extent of inundation caused by a particular rainfall scenario and the real-time prediction method for flood extent within a short time. Therefore the real-time prediction of flood extent is needed based on rainfall-runoff-inundation analysis. One/two dimensional model are continued to analyize drainage network, manhole overflow and inundation propagation by rainfall condition. By applying the various rainfall scenarios considering rainfall duration/distribution and return periods, the inundation volume and depth can be estimated and stored on a database. The Rainfall-Duration-Flooding Quantity (RDF) relationship curve based on the hydraulic analysis results and the Self-Organizing Map (SOM) that conducts unsupervised learning are applied to predict flooded area with particular rainfall condition. The validity of the proposed methodology was examined by comparing the results of the expected flood map with the 2-dimensional hydraulic model. Based on the result of the study, it is judged that this methodology will be useful to provide an unknown flood map according to medium-sized rainfall or frequency scenario. Furthermore, it will be used as a fundamental data for flood forecast by establishing the RDF curve which the relationship of rainfall-outflow-flood is considered and the database of expected inundation maps.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.613-613
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• 2015

최근 전 지구적인 온난화로 인한 이상기후에 따라 강수량이 증가하고, 특정지역에만 국한되어 집중적으로 비가 내리는 국지성 집중호우의 발생 빈도가 증가하여 이로 인한 극한 홍수나 강우로 인한 산사태 등의 재해가 반복적으로 발생하고 있다. 홍수는 재산 및 인명에 이르기까지 막대한 피해를 야기한다는 점에서 이를 대비하기 위한 방안이 필수적이므로 국가적인 차원에서 홍수피해를 경감시키기 위한 여러 가지 구조적 또는 비구조적 대책들을 제시하고 있지만, 정확한 기상 변화의 예측이 어렵고 다양한 유발 원인들로부터 비롯된 홍수에 모두 대응할 수 있는 통합 대책 마련이 어려운 실정이다. 즉, 사전예방보다는 피해 복구에만 중점을 두고 있기 때문에 홍수 발생 유역의 지역적인 홍수피해 특성을 반영하지 못할 뿐만 아니라 어느 지역이 상대적으로 홍수피해의 위험성이 높은 지역인지도 파악하기 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 도시홍수피해 유형인 내수침수피해와 외수침수피해의 유형에 따라 사례들을 조사하고 관련문헌들로부터 도시 홍수 취약성 평가를 위한 대표적 인자들을 도출하였다. 도출된 인자들을 각각 IPCC의 취약성 평가 프레임에 따라 기후노출, 민감도 그리고 적응능력으로 구분하고 도시 상습침수지역인 도림천 유역을 시범 지역으로 하여 도시홍수 취약성 평가를 위한 지수를 개발하고자 한다. 본 연구를 통하여 향후 도시홍수피해의 잠재적 위험성이 높을 것으로 판단되는 유역에 대한 활용방안을 제시하고 유역의 특성 및 중요도에 따른 치수사업의 우선순위를 결정하는 등 유역의 특성을 반영한 구체적 적응정책의 방향성을 세우는데 기초자료로 제공될 수 있으며, 도시홍수로 인한 인명 및 재산의 피해를 최소화 하는 것에 목적이 있다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.424-429
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• 2007

침수 피해를 방지하고 경감하기 위해서는 침수범위와 침수심을 예측하여 예상침수심에 대응하기 위한 홍수방어대책 수립이 필요하다. 본 연구는 방어침수심보다 아래에 위치한 건축물에 대해서 거실용도로 사용을 제한하는 수방기준을 마련했을 경우에 대하여 비용편익 분석을 통한 경제성 분석을 수행하고자 한다. 한편, 침수지역 및 침수심 산정을 위하여서는 GIS를 이용한 분석이 필요하며, GIS 분석을 통하여 산정된 결과를 바탕으로 건물피해액과 건물내용물에 대한 피해액을 산정할 수 있다. 적용과정에서 현재 서울시에서 구축되어진 데이터 구축 자료의 특성에 맞게 다차원법에서 제시한 일부 방법들을 수정하였다. 본 연구 결과 방어침수심의 설정을 통해 건축물에 대한 홍수피해를 방지하고, 주민의 보호 등을 포함한 침수피해방지대책 계획 수립에 이용할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.56 no.10
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• pp.641-653
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• 2023

As climate change and urbanization are causing unprecedented natural disasters in urban areas, it is crucial to have urban flood predictions with high fidelity and accuracy. However, conventional physically- and deep learning-based urban flood modeling methods have limitations that require a lot of computer resources or data for high-resolution flooding analysis. In this study, we propose and implement a method for improving the spatial resolution of urban flood analysis using a deep learning based super-resolution technique. The proposed approach converts low-resolution flood maps by physically based modeling into the high-resolution using a super-resolution deep learning model trained by high-resolution modeling data. When applied to two cases of retrospective flood analysis at part of City of Portland, Oregon, U.S., the results of the 4-m resolution physical simulation were successfully converted into 1-m resolution flood maps through super-resolution. High structural similarity between the super-solution image and the high-resolution original was found. The results show promising image quality loss within an acceptable limit of 22.80 dB (PSNR) and 0.73 (SSIM). The proposed super-resolution method can provide efficient model training with a limited number of flood scenarios, significantly reducing data acquisition efforts and computational costs.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.12 no.7
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• pp.989-996
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• 2009

Recently, use of the GIS (Geographic Information System) for the disaster of the urban inundation is increasing. The digital disaster map is the system which analyzes the occurrence area of inundation in the past and forecasts the flood areas by the hydrology method. The development of the system which simulates the flood forecast area by the SWMM(Storm Water Management System) and hydrology method and displays the danger areas is required for the construction of the inundation forecast system. And the spatial database which contains information of the urban facilities such as the street and building and the sewer system such as the manhole and drainage and the result of the hydrology analysis is constructed. In this paper, we propose the method for transforming the Shape File in ESRI into the Oracle spatial database to construct the spatial data for the drainage systems and urban facilities using the Shape File format in the ESRI. We suggest the algorithm for the transformation of the data format, and develop the prototype system to display the inundation area using the spatial database.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.81-81
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• 2017

최근 발생하는 태풍 또는 국지성호우는 단기간에 많은 양의 강우를 동반하고 있으며, 이로인한 내수침수 및 외수범람 피해가 빈번히 발생하고 있다. 이와 같은 홍수피해를 저감하기 위한 하나의 대책으로 내수 또는 외수로 인한 피해를 미리 예측하고 대비하는 방법이 필요하다. 피해를 미리 예측하기 위한 기존의 모델들은 지표유출, 지하유출, 침투, 증발산 등 다양한 강우-유출 알고리즘에 의해 홍수범람모의를 분석하게 된다. 따라서 그 모의시간이 길게 나타나 재난상황을 대처하는 데 문제가 있다. 본 연구에서는 홍수로 인한 제내지의 침수 확산 경로 빠른 시간 안에 모의하기 위하여 여러 가지 알고리즘을 단순화시킨 홍수범람 모형을 개발하였다. 개발된 분포형 홍수범람 모형인 SIMOD(Simplified Inundation MODel)는 홍수가 발생된 시점에서 그리드화된 주변셀로의 홍수전의를 위하여 주변셀과의 경사를 이용하여 차등 분배하는 다중흐름방향법(Multi Direction Method, MDM)과, 하나의 낮은 고도의 셀에서 수위가 높아져 인접셀보다 수위가 증가하면 그 수위는 인접 셀들과 균등해 진다는 가정인 평수가정법(Flat-Water Assumption, FWA)인 두 가지 알고리즘을 이용한다. 개발된 모형의 적합성을 확인하기 위하여 상용 모형인 FLO-2D를 이용하여 각 모의시간별 침수면적과 모형의 구동시간을 비교하였다. 비교결과 초기 1시간을 제외하고 홍수피해 면적이 10% 전후로 나타나 SIMOD의 적용성이 확인되었다. 모의 구동시간의 경우 32시간 모의시 SIMOD는 10분 안에 결과가 나오는 반면 FLO-2D는 1시간 이상 소요되는 것으로 나타났다. 또한 대피계획을 수립하기 위하여 제방붕괴시나리오를 이용한 제내지 침수모의를 실시하였다. 대상지역은 금호강하류 성서산업단지 유역으로 계획홍수위는 200년 빈도 홍수위를 기준으로 하였으며 폭 35m, 높이 7m의 제방파제로 인한 외수위 유입을 가정하여 제내지의 시간별 침수면적 모의하였다. 모의된 결과를 이용하여 시간대별 대피경로를 산정함으로써 홍수로 인한 대피 계획 수립에 적용 가능함을 확인하였다.