유역의 유출현상은 유출에 직접적인 영향을 미치는 강수 등 수문학적 인자가 중요한 요인으로 작용하지만 유역의 지형학적 특성에 의해서도 유출에 미치는 영향은 매우 크다. 본 연구에서는 DEM의 해상도에 따라 유출, 유사, 증발에 어떠한 영향을 미치는지를 판단하는 것을 연구목적으로 하였다. 연구지역은 대전시를 관류하는 갑천유역(유역면적 약 $609km^2$)을 대상으로 하였으며, 사용한 DEM 자료는 30m 공간해상도는 갖는 WAMIS의 자료를 이용하였다. 이 30m의 공간해상도를 각각 60m, 90m, 120m, 150m로 각각 resampling, sink 제거 등의 과정을 거쳐 각 해상도별 DEM자료를 생성하였다. 유출 특성 분석을 위해 HyGIS-SWAT 모형을 이용하였다. 모형의 적용 결과 첨두유출은 30m해상도를 기준으로 150m해상도에서는 약 16%정도 감소하는 것으로 나타났으나, 총유출은 약 2%정도 감소하는 것으로 나타났고, 증발량의 경우에는 30m 해상도를 제외하고 대부분 비슷한 결과를 제시하고 있는 것으로 나타났다. 또한 그림 1에서 제시한 바와 같이 30m해 상도에서는 첨두유출은 크지만 저류부 유출은 오히려 150m해상도에서 더 많은 유출이 발생하는 것으로 분석되었다.
최근 한반도는 과거 최대 강우량의 기록을 갱신하는 집중호우가 지속적으로 발생하고 있으며, 2000년대 들어 기상재해에 대한 피해 규모가 수조원에 달한다. 자연재해를 예방하여 피해를 최소화하기 위해서는 미래에 발생 가능성이 있는 재해를 사전에 예측하고, 재난발생 가능성을 감소시키며, 발생한 재난의 피해를 최소화시키기 위한 활동이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 2003년도에 발생한 태풍 'Maemi'의 영향으로 부산과 경남지역에 발생 가능한 최대 풍피해의 정도를 예측해보고자 하였다. 이를 위해서 태풍의 중심기압과 태풍의 이동경로와 대상지역의 거리를 이용하여 3-second gust를 산정하였고, 이를 이용하여 시 군 구 단위의 주택에 대한 최대 풍피해 분포 특성을 파악하였다. 태풍 Meami에 의한 부산 경남지방의 3-second gust를 산정한 결과 풍속이 25m/s 이상의 폭풍영역에 해당되는 지역은 김해시, 강서구, 남해군, 고성군, 창원시, 사상구, 북구, 함안군, 통영시, 하동군, 거제시, 사천시이고, 강풍영역에는 대부분의 지역이 포함되었다. 그 중에서 3-second gust가 가장 높았던 지역은 북구와 사상구였고, 다음으로 강서구 창원시 사천시, 함안군 이였으며, 마산시, 김해시, 거제시 그리고 양산시가 다음으로 높게 나타났다. 고성군은 3-second gust가 가장 낮게 나타났다. 부산과 경남지방의 집 한 채 피해액은 북구와 강서구, 사상구가 가장 높게나왔고, 다음으로 사천시와 창원시 순으로 높게 나타났다. 거창군은 부산 경남지방 중에서 가장 낮은 피해액이 나타났다. 이러한 결과에는 그 지역에서 발생 가능한 3-second gust의 영향이 크게 작용한 것으로 판단된다. 본 연구에서는 태풍의 특성 자료를 제외한 자료의 경우 국내 자료의 한계로 인해 국외 자료를 이용하거나, 가정을 통해 계산을 진행하였다. 그러나 향후 보다 정확한 최대 풍피해를 평가하기 위해서는 기초자료의 마련이 반드시 이루어져야한다.
본 연구에서는 산지 지역의 개발 예정지에 대하여 산사태의 발생 위험성을 분석 하였다. 개발 예정지의 위치를 고려하여 사면에서의 위험성과 계류에서의 위험성을 구분하여 현장조사를 수행하였고, 산사태의 발생 위험성 평가 기준은 산림청고시 제2023-10호 산사태 발생 우려지역 조사 및 취약지역 지정 ‧ 관리 지침의 평가표를 이용하였다. 사면13개소와 계류 11개소에 대하여 각각 위험도를 평가한 결과 사면 2개소, 계류 2개소에서 위험한 것으로 조사되었다. 위험한곳으로 조사된 지역에 대하여 토석류 피해가 발생할 것으로 예상되어 수치시뮬레이션을 이용하여 토석류 확산 범위를 분석하였다. 예상되는 토석류는 유역 하부에 위치한 도로 및 건물에 영향이 있을 것으로 시뮬레이션되어, 피해를 최소화 하기 위한 재해방지시설이 필요할 것으로 판단하였다. 이러한 정보는 산지 개발을 수행하기 전 사전 재해영향성 검토에 활용될 수 있을 것으로 예상된다.
가뭄은 인간 활동과 생태계의 다양한 측면에 영향을 미치는 중요한 자연재해 중 하나이다. 가뭄을 사전에 예측하여 필요한 완화 조치를 취하고 환경적 피해를 줄이는 것이 중요하다. 이에 따라 다양한 인공지능 기술을 이용한 가뭄 예측은 수문학, 수자원 관리, 농업 등의 분야에서 중요성이 커지고 있다. 최근에는 딥러닝 알고리즘을 기반으로 하는 중장기 강수예보를 위한 다양한 방법이 제시되고 있다. 이 논문의 목적은 가뭄 예보를 목적으로 월 강수량 예측을 위한 딥러닝 모델의 성능을 평가하는 것이다. 이를 위해 딥러닝 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 적용하였으며, 1981-2020년 기간의 월 강수 자료가 모델을 구축하기 위해 사용되었다. 관측자료를 기반으로 학습된 모델을 이용하여 테스트 기간에 대해 월 강수량을 예측하였다. 예측된 강수량을 통해 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)을 산정하고, 예측 정확도를 분석하였다. 이 연구는 가뭄 예보를 위한 딥러닝 모델의 적용 가능성을 보여준다.
자연재해에 따른 SOC시설물의 피해는 구조물 자체의 안전성에 위험뿐 아니라 시설물을 이용하는 국민들에게 경제 사회적인 측면에서 직간접적으로 막대한 영향을 미친다. 특히, 인구밀도가 높은 대도시지역에서는 이러한 영향이 더 크게 나타나기에 재난재해등의 위험이 발생하였을 경우 지역내 중요시설물이 어떤 것이 있는가를 파악하고 관리해야 할 것이다. 본 논문에서는 시설물이 가지고 있는 시설물별 중요한 인자를 도출하고 전문가를 대상으로 AHP분석기법을 통해서 가중치를 부여하여 시설물별 중요도평가시스템을 개발하였다. 이러한 시설물의 중요도는 시설물을 관리하는 지자체 및 시설물관리자로 하여금 평상시에 관리하는 시설물의 우선순위를 제공하고 재난발생등 위급한 시나리오에서 어느 시설물부터 사전에 관리하고 재난이후에 한정된 예산을 어느 시설물부터 투입하여 보수 보강할 것인가에 대한 체계적인 의사결정지원을 지원할 수 있을 것이다.
본 연구는 사전재해영향성평가에서 토양유실 분석을 위한 모형을 개발하는 것을 목적으로 하고 있다. 토양유실 분석모형은 클라우드 컴퓨팅 개념을 도입한 인터넷기반 토양유실 분석 시스템과 HyGIS와 연계한 독립형(stand alone) 형태로 개발하였다. 인터넷기반 토양유실 분석 시스템은 사용자가 별도의 SW라이센스의 요구없이 또한 DEM, 토지피복도 등의 기본데이터를 구비할 필요없이 사용자가 직접 강우인자 등의 여러 인자를 적용하여 토양유실 분포도를 작성할 수 있도록 하였다. 또한 HyGIS와 연계한 토양유실 분석 모형의 개발 툴은 GEOMania GMMap2009의 Add-on 형태로 개발하였고, OECD에서 제안한 토양유실 위험 등급도도 작성할 수 있도록 개발하였다. 두 모형에 대한 토양유실 분석 적용 결과 두 모형 모두 사용상 매우 편리하게 개발된 것으로 판단된다. 향후 다수의 관측소 자료를 이용한 R값 계산, 유역 출구로 이송되는 토양을 분석하는 연구를 통해 본 모형을 지속적으로 개선할 계획이다.
태풍은 인류에 큰 피해를 주는 재난재해로 몇몇 선진국에서는 태풍으로 인한 건축물 피해액 사전예측 모델에 관한 연구가 진행되고 있다. 국내에서도 해외 연구를 토대로 국내에 적용시키는 연구가 진행되었지만, 태풍의 특성이나 크기 등이 차이가 나므로 국내에 적합한 모델이 필요한 실정이다. 또한, 국내의 연구는 태풍의 특성, 지역적 특성만을 고려하여 진행 하였으나, 태풍은 복합재해로서 태풍의 특성, 지리적 특성만이 아닌 태풍의 진로, 건설환경, 등 다양한 요인을 고려하여야한다. 이에 본 연구에서는 국내에 영향을 미친 태풍을 7가지 타입으로 분류하여 건물피해액 영향인자를 도출하고, 회귀분석을 실시하여 태풍 타입별 건물피해율 예측모델을 개발 목적으로 한다. 이는 선진국의 자연재해 예측모델들과 같이 국내의 상황에 맞는 태풍에 따른 피해를 예측하기 위한 모델 개발을 위한 자료로 활용 될 것이다.
최근 기후변화로 인한 지구온난화, 엘니뇨 및 라니냐 등의 현상은 과거에 경험하지 못했던 기상재해를 유발시키고 있으며, 피해규모가 전 세계적으로 매년 증가하고 있는 추세이다. 이는 기후변화가 국지적이 아닌 전지구적인 형태로 발생하는 것으로 볼 수 있으며, 이를 고려한 수자원 영향 평가를 위해서는 인접 국가들과의 연계분석이 우선적으로 이루어져야 한다. 일찍이 국내에서는 국가규모의 수문해석에 대한 필요성이 제기되어 왔으나, 국외 지역의 지형특성 및 기상조건에 대한 자료 획득과 전구수문해석이 가능한 적정 수문모형활용의 어려움으로 그동안 등한시되어왔다. 이에 본 연구에서는 국가 규모의 유출해석에 필요한 전지구 자료를 구축하고 자료의 가용성을 판단하기위해 국내를 대상으로 유출해석을 수행하여 모의 결과의 정확도를 평가하였다. 모의를 위해 전세계적으로 국가규모의 해석에 있어 적용성이 검증된 지표수문해석모형을 활용하였으며, 관측유량 대비 모의유량의 정확도를 평가한 결과 일별 유출해석 시 정확도가 매우 저조한 것으로 나타났으나, 기간별(10일 및 월별 등) 분석 에서는 신뢰할 만한 결과를 도출할 수 있었다. 따라서 전지구 자료를 활용하여 국외 수문해석을 수행할 경우 사전에 자료 품질에 대한 충분한 검토가 있어야 할 것이며, 기간별 수문해석을 통해 모의 결과를 활용하는 것이 적절하다고 판단된다.
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.
인구와 시설이 밀집되어 있는 도시지역은 대규모 재해가 발생하는 경우 엄청난 대규모의 피해가 발생 할 수 있으므로 재난에 대한 사후처리뿐 아니라 위험지역을 사전에 파악하고 위험을 저감하기 위한 대책 수립이 필요하다. 현재까지 지역안전도에 대한 많은 연구가 진행되어 왔으나, 나라별, 도시별 특성이 다를 수 있기 때문에 도시지역 특성을 반영한 표준화된 평가기법 및 지표의 개발이 필요하다. 본 연구에서 제시한 지역안전도 평가 모형은 위험 항목별 요인들을 조합한 위험도에 저감성을 고려한 것으로 홍수 위험에 미치는 3가지 요인과 저감성에 영향을 미치는 2가지 요인들을 선정하고, 이들을 대표할 수 있는 12개 인자를 선정한 후 GIS를 이용하여 인자별 평가결과의 가중 합을 통한 중첩으로 지역안전도평가 모형을 제안하였다. 제안된 지역안전도 평가모형을 이용하여 서울시에 대하여 모형의 시범적용을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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