기후변화로 인해 발생하는 이상홍수에 대비하기 위해서는 다양한 대책을 강구할 필요가 있다. 그 중 비구조적 대책으로 홍수예경보시스템을 구축하여 홍수에 대비할 수 있도록 하는 것이 중요하다. 본 연구의 목적은 실시간 홍수예측 시스템을 구축하기 위해 뉴로-퍼지 모형과 다중선형회귀 모형을 비교하여 우수한 실시간 홍수예측 모형을 개발하는데 있다. 이를 위해 같은 입력자료를 사용하여 뉴로-퍼지 모형과 다중선형회귀 모형을 구축하고 낙동강 유역의 다양한 홍수사상에 대해 적용하였다. 모의결과 뉴로-퍼지 모형이 다중선형회귀 모형보다 좀 더 나은 예측 결과를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 향후 낙동강 유역의 충분한 선행시간을 확보한 정확도 높은 홍수정보시스템의 구축에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 단시간 동안에 특정지역에 집중되는 국지적 호우에 의한 돌발홍수가 빈번히 발생하고 있으며, 이에 따른 위험과 손실이 증가하고 있는 추세이다. 현재 국내에서는 이러한 피해를 최소화하고자 돌발홍수 예측모형을 개발하고 예 경보 시스템을 구축하여 다양한 비구조적 대책을 마련하고 있다. 그러나 활용되는 예측모형의 경우 개념적 유출량인 한계유출량으로부터 돌발홍수능(Flash Flood Guidance, FFG)을 결정하여 예측 강우와 상대적인 대소 비교를 통해 돌발홍수의 발생가능성 유무를 판단하게 되는데, 문제는 산정되는 한계유출량은 개념적이기 때문에 검증이 어렵고 산정방법도 다양하여 불확실성이 높다는 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 돌발홍수 예측 방법이 아닌, 수문모형 Nesting 기법을 이용한 돌발 홍수 예측 방법을 개발하였다. 저해상도의 대유역 기반의 유출량이 큰 영역의 경계값이 되고, 대유역을 이루고 있는 소유역을 고해상도의 작은 영역이라 할 때, 경계값인 대유역의 기반의 유출량을 참고 유출량으로 하여 소유역의 유출을 물리적 혹은 개념적으로 보다 타당하게 모의하는 방법이 수문모형 Nesting 기법이다. 이러한 기법에 필요한 강우-유출 모형으로는 대유역의 경우, SURR 모형(Sejong University Rainfall-Runoff model)을 선택하였으며, 대유역을 이루는 소유역의 유출모의는 물리적 기반의 분포형 모형인 CASC2D 모형을 이용하였다. 또한 실시간 활용을 위해서는 CASC2D 모형의 매개변수를 자동으로 추정하는 기술이 요구되며, 본 연구에서는 매개변수 전역 최적화 방법인 SCE-UA(The Shuffled Complex Evolution, University of Arizona) 기법을 활용하였다. 본 연구에서 사용한 수문모형의 적용성을 평가한 결과 대상유역에 대한 적용성이 높은 것으로 나타났으며, 연계된 두 모형의 유출거동이 유사하게 나타난 것으로 확인되었다. 본 연구에서는 Nesting 기법을 이용하여 0.5m 하천 수위의 상승 여부에 따라 돌발홍수의 발생 가능성을 예측하는 기법을 제안하였으며, 돌발홍수 사례와 일반호우사상으로부터 이 방법의 적용성을 평가하였다. 실제 돌발홍수가 발생한 유역을 선정하고 연계된 두 모형을 대상 유역에 적용한 결과 Nesting 기반의 돌발홍수 예측방법은 기존의 한계유출량 산정 방법에서 반영하지 못한 사상을 적절히 반영한 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 Nesting 기법을 이용한 돌발홍수 예측모형은 일반적인 강우량 비교의 돌발홍수 예측방법에서 벗어나 새로운 돌발홍수 예측방법을 제안한 측면에서 큰 의미가 있다고 사료되며, 이러한 연구 결과는 실시간 돌발홍수 예측 시스템의 기본 모형으로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
최근 기후변화가 가속화되면서 집중호우가 급증하고 계획홍수량을 초과하는 홍수재해가 빈번하게 발생하고 있다. 이에 주요 선진국들은 홍수대응을 위한 새로운 패러다임을 도입하고 있다. 구조적 측면에서는 기존 제방 위주의 홍수방어에서 벗어나 유역에서 홍수 방어구획 설정, 대심도 터널 등 다원적 홍수방어체계로 전환하고 있다. 또한 ICT를 활용하여 다양한 수문정보를 실시간으로 관측하고 홍수상황을 신속하게 전파 대응할 수 있는 비구조적 대책도 적극적으로 개발하고 있다. 미국의 경우, 홍수량과 발생 확률을 예측한 정보를 시민들에게 조기에 제공함으로써 선제적으로 대응할 수 있도록 지원하고 있다. 그러나 우리나라의 홍수대응은 여전히 구조적 대책과 사후복구에 집중되어 있는 안타까운 상황이다. 세계 최고수준인 우리나라의 ICT 인프라를 이용하여 실시간 수문자료를 공유하고 이를 홍수대응에 활용하면 재난을 미연에 방지하는데 크게 기여할 수 있을 것으로 판단된다. 그러나 홍수관련 유관기관 자료를 연계한 실시간 수문상황 모니터링 시스템을 구축하는 것만으로는 지자체 홍수피해 저감에 한계가 있을 수 있다. 이를 보완하기 위해 수집된 실시간 수문정보를 활용한 홍수분석 및 하천수위별 대응기준 수립을 통한 예방적 재난대응 체계를 마련해야 한다. 이에 본 연구에서는 A지자체를 대상으로 홍수분석 모형을 구축하고, 구축된 모형의 계산결과를 활용하여 예상강우별 도달시간, 수위상승 등을 예측하고, 하천수위별 대응기준을 수립하는 연구를 진행하였다. 수위별 대응기준은 현장에서 계측되는 수위값을 기준으로 홍수예보기준, 하천기본계획의 제방고 및 주변 제약 사항을 고려하여 직접알람 기준으로 활용하였다. 또한 대상 수위국에 대하여는 2~3년간의 관측자료 확보 및 유량측정을 통해 대응기준의 보완을 진행할 예정이다. 재난관련 골든타임을 확보하고 홍수피해 최소화를 위한 홍수재해 통합관리 체계 구축은 이제 선택이 아닌 필수라 할 수 있다. 특히 본 연구로 산정된 홍수대응기준과 함께 물관리 유관기관의 실시간 수문자료 공유체계 구축, 홍수통제기관 또는 기술력을 보유한 재해대책 책임기관과의 유기적인 기술교류 등을 통해 지자체 홍수피해 저감을 위한 능동적인 홍수대응 체계 구축이 수행되어야 할 것이다.
우리 나라에서 발생하는 여러 재해 중 자연재해는 각종 재해의 상당 부분을 차지하고 있으며, 이 중 호우에 의한 인명 피해는 연간 수 백명, 재산 피해는 수 천억에 이른다. 매년 여름철 집중호우에 의한 홍수재해는 한강과 같은 대형하천이나 급경사 산간지역에서 주로 발생하던 상황이 근래에 이르러서는 도시지역으로 그 피해가 확산되고 있다. 특히, 최근 몇 년 사이 연속해서 대규모 홍수가 발생하고 있어 수해로부터 국민의 생명과 재산을 보호하기 위해서는 홍수규모에 따라 침수범위를 예측할 수 있는 보다 과학화된 실시간 침수예측시스템 구축이 요구된다. 이에 본 연구는 홍수피해가 큰 한강 상류 일대의 중랑천과 그 주변을 대상지역으로 홍수시 발생한 하천의 유량과 범람량을 DEM에 의해 분석하고 이를 실시간으로 Web GIS와 연계하여 홍수에 의한 침수를 예측하고자 한다.
최근 들어 전 세계적으로 태풍과 가뭄 그리고 국지적인 호우 등의 기상변화로 인하여 수자원 종합적인 개발과 이용계획에 대한 전문적인 예측이 필요하다. 우리나라는 홍수기에 집중적인 강우 발생으로 인하여 평수기와 유입량 차이가 심한 수문특성을 가지고 있어 안정적인 수자원 공급에 대한 장기적인 관점에서 이수와 치수정책을 수립해야 한다. 본 연구는 1985년 1월부터 2008년 12월까지 24년에 해당하는 한정된 기간의 짧은 유출량 자료를 갖는 대청댐 유역에서의 시계열 유입량 특성을 Box-Jenkins모형 또는 ARIMA모형을 적용하여 추계학적 분석을 실시하였다. 월유입량과 같은 비정상성 시계열에 적용될 수 있는 적절한 추계학적 모형을 찾기 위하여 모형의 식별과 모형의 추정, 모형의 검진 등의 3단계에 걸친 분석을 실시하였다. 연구결과 대청댐 월유입량 예측모형으로 승법계절 ARIMA$(0,1,2){\times}(1,1,0)_{12}$이 유도되었으며, 이 모형으로 1, 3, 6, 12개월의 선행기간에 대한 실시간 유입량을 예측하였다. 예측된 유입량을 2008년 실측유입량과 비교한 결과 6개월에 대한 예측의 정확성이 가장 높게 나타났다. 또한 평수기와 홍수기를 구분한 예측도 실시하였으며, 평수기는 1개월 홍수기는 3개월 간격으로 예측하는 것이 가장 적절한 것으로 분석되었다.
현재 홍수예보는 정형데이터인 유량 및 수위 등을 활용하여 이뤄지고 있다. 하지만 실제 사람들이 체감하는 홍수에 대한 위험도는 홍수예보 발령과는 달라 홍수예보가 이뤄지지 않은 지역에서 인명사고가 발생하기도 한다. 이는 수위 측정이 이뤄지지 않는 소규모 하천이나 사람들의 유동성이 큰 도심지역에서 빈번하게 발생한다. 이를 보완하기 위해서는 사람들의 체감 정도 및 인구의 유동성을 고려한 비정형데이터를 활용해야 한다. 특히 소셜 네트워크 서비스(Social Network Commuinty, SNS)를 사용하는 사람들이 많아지면서 기존에 사용되어 왔던 정형데이터 센서 이외의 데이터를 제공한다. 또한 개개인이 작성하는 글은 실시간으로 활용이 가능하여 인구의 유동성 및 시 공간적 데이터를 얻기에 유용하여 활용성이 매우 높은 비정형데이터이다. 따라서 본 연구에서는 SNS 데이터를 추출하고 이를 분석하여 2018년에 발생했던 강우사상과의 패턴을 비교하여 홍수예보에서의 활용성을 분석하였다. 홍수와 관련한 키워드를 중심으로 시 공간적 정보 및 추출이 가능한 웹 크롤러(Web Crawler) 프로그램을 작성하였으며 이를 토대로 데이터를 수집하였다. 수집한 데이터와 실제 홍수사상을 비교 분석을 한 결과 강우량 및 수위와 해당 지역에 대한 데이터의 양이 유사한 패턴을 보인 것으로 확인되었다. 실시간으로 데이터를 수집하고 이를 분석하여 리드타임을 충분히 확보한다면 홍수예측에 활용 가능할 것이라 생각된다. 본 연구는 한국건설기술연구원 19주요-대4-시드사업인 '커뮤니티 빅데이터 패턴 해석을 통한 수난(水難) 발생 및 규모 예측 기술 개발(20190126-001) '로 수행되었습니다.
본 연구에서는 홍수시 다목적댐의 효율적 운영을 위하여 상류로부터 유입되는 홍수유입량을 실시간으로 예측하기 위해 역전파 신경망 모형을 사용하여 댐유입량 예측모형(Neural Dam Inflow Forecasting Model; NDIFM)을 개발하였다. NDIFM은 다목적댐에 의한 하류의 홍수조절 비중이 큰 낙동강의 남강댐 유역에 적용하였으며, 입력자료로는 댐유역 평균강우량, 실측 댐유입량, 예측 댐유입량 통을 사용하여 실시간 댐유입량 예측의 가능성을 검토하였다. 실측치와 예측치를 비교ㆍ검토한 결과 제시한 세 가지 모형 중 NDIFM-I이 가장 우수한 결과를 나타내었으며, NDIFM-II 및 NDIFM-III 또한 다양한 예측가능성을 보여주었다. 따라서, 강우-유출의 비선형시스템 모의를 위하여 물리적 매개변수가 복잡한 개념적 모형보다는 양질의 수문관측 자료만 축적된다면 블랙박스 모형인 신경망 모형이 실시간 홍수예측에 효율적으로 활용될 수 있을 것이다.
이상 기후로 인한 자연 재해는 지속적으로 증가하고 있으며, 자연재해 중 가장 많은 피해를 입히는 유형은 폭우, 태풍 등으로 인한 수해 피해로 이러한 재해는 홍수를 동반하여 더욱 큰 피해를 입히기도 한다. 따라서, 홍수 피해를 줄이기 위해 본 논문에서는 LSTM과 GRU를 활용하여 실시간으로 홍수의 주요 파라미터인 수위를 실시간으로 예측할 수 있는 시스템을 제안한다. 홍수 예측을 위해 사용된 입력 데이터는 하천의 상류 및 하류 수위, 기온, 습도, 강수량이 사용되며, 사전에 학습된 LSTM-GRU 모델을 통해 실시간 예측을 진행한다. 입력 데이터는 과거 20시간의 데이터를 활용하여 향후 3시간의 수위를 예측한다. 본 논문에서 제안한 시스템을 통해 위험도 판별 기능을 추가하고 홍수에 노출된 사람들에게 대피 명령을 내릴 수 있다면 홍수로 인한 많은 피해를 줄일 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 신경망 모형을 이용해서 개발된 홍수유출 예측 시스템의 적용성을 검토하였다. 홍수유출 예측을 위한 신경망 모형을 공주, 부여지점에 적용하였으며, 신경망 모형을 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성하였다. 입력층에는 강우자료와 홍수량 자료를 출력층에는 홍수유출량이 예측되도록 구성하였다. 홍수유출 예측 시스템 구성시 예측모형 선정을 위해 신경망 모형과 상태공간 모형을 이용하여 홍수시 실시간 하천유출량 예측을 수행하였다. 두 모형의 예측결과 비교시 신경망 모형이 실시간 홍수량 예측에 적합한 모형으로 선정되었다. 신경망 모형은 Web 상에서 사용이 가능하게 변환하여 홍수유출 예측시스템의 기본모형으로 개발되었다. Web 기반 모형으로 개발된 신경망 모형을 서버에 탑재하고 금강수계의 본류와 주요 지점에 적용하여 Web 상에서 개발된 모형의 적용성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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