최근 이상기후의 발생이 증가함에 따라 집중호우, 가뭄, 태풍 등 자연재해의 발생빈도가 증가하고 있다. 이러한 자연재해 중 태풍 등의 극한 홍수 사상의 발생으로 인하여 재산 및 인명피해가 급증하고 있다. 이러한 태풍과 같은 자연재해로부터 안전한 하천 관리를 수행하기 위해서는 신뢰할 수 있는 수문 관측 자료를 바탕으로 유출량 산정이 필수적이다. 본 연구에서는 금강 유역에서 발생한 주요 태풍 사상을 바탕으로 지역화 연구를 수행하였다. 강우-유출 해석을 위하여 개념적 강우-유출모형인 PDM 모형을 활용하였으며, 유역면적, 수계밀도 등 7개의 유역 특성인자를 활용하여 Monte-Carlo 방법을 이용하여 모형의 최적화 매개변수를 도출하였다. 또한, 최적화 매개변수를 바탕으로 PDM 모형의 매개변수별 지역화 모형을 구축하였다. 금강 유역을 대상으로 지역화 모형을 적용한 결과 NSE 목적함수 값이 0.70 이상인 우수한 결과를 확인하여 개발된 지역화 모형이 태풍 사상의 유출특성과 금강 유역의 유역특성을 우수하게 반영하고 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과를 바탕으로 향후 미계측 유역에서도 적용할 수 있는 지역화 모형을 개발하고자 한다.
최근의 급속한 도시화로 인한 불투수면적의 증가는 첨두유량의 증가, 홍수도달시간의 단축을 야기해 도시유역의 홍수 피해를 증가시키고 있다. 특히 하천 홍수위 상승에 의한 외수피해와 순간적인 집중호우에 의해 도로 노면수의 배수불량에서 기인하는 내수피해가 겹치는 경우 도시유역의 홍수피해는 더욱 가중된다. 이러한 도시홍수의 피해를 방지하기 위해서는 구조적 또는 비구조적인 대책수립이 필요하다. 구조적 대책의 경우 효과적이나 예산과 공기 등의 문제가 있으며, 중추적인 해결책이 되지 않으므로 도시홍수예보 시스템의 개발이 필요하다. 일반적으로 홍수예보에는 유출해석모형이 활용되고 있다. 유출해석모형 중 SWMM 모형은 맨홀 및 우수관망의 고려가 가능하여 하천과 우수관로가 연계된 도시 유출특성의 모의가 가능하여 도시홍수예보에 적합한 모형이다. 그러나 SWMM은 소배수유역의 분할 및 계산시간의 제약으로 대체적으로 유역면적이 $100km^2$ 내에 적용되는 한계를 가지고 있다. 따라서 본류 및 지류하천과 우수관로가 연계되는 $100km^2$ 이상인 도시유역의 홍수예보를 위해서는 우수관망 해석 및 하천흐름해석의 연계가 필요하다. 본 연구에서는 중규모 유역의 도시홍수예보를 위해 SWMM과 HEC-RAS 모형을 연계하는 방안을 제시하였다. 중랑천 유역을 대상으로 SWMM 모형을 이용하여 소유역의 지표 및 관망유출과 지류하천의 유출 분석을 수행하였고, 중랑천 본 류구간에 대해서는 HEC-RAS 모형을 구축하여 하천의 부정류 해석을 수행하였다. 또한, SWMM으로 계산된 배수구역별 유출해석 결과를 HEC-RAS의 지류유입량으로 활용하여 본류의 지류유입 영향을 고려하도록 하였으며, 원할한 연계를 위해 SWMM과 HEC-RAS를 연계한 시스템을 구축하였다. 결과적으로 SWMM과 HEC-RAS를 연계시스템 통한 모의유량이 관측유량과 유사한 결과를 보였으며, 도시홍수예보를 위한 SWMM과 HEC-RAS의 연계는 복잡한 도시유역의 홍수관리에 활용성이 클 것으로 판단된다.
우리나라의 하천 상류지역의 유역들은 신뢰할 수 있는 수문자료의 미비로 인하여, 관행적으로 모형의 변수를 산정하여 강우유출모형을 적용하고 있다. 그러나 상류지역의 빈번한 홍수 피해 및 수자원관리의 문제발생 등으로 인하여 이러한 상류지역의 중소유역의 신뢰할 수 있는 홍수량산정 방법이 요구되고 있다. 이는 영국의 국가 홍수량 산정 표준방법(Flood Estimation Handbook)과같이 강우유출모형의 지역화를 통하여 해결 할 수 있다. 지역화를 위한 강우유출모형의 선정을 위하여 9개의 개념적 강우유출모형을 충청북도 미호천 상류 7개의 소유역에 적용하여 모형의 성능을 평가하였다. 이는 유효우량 산정을 위한 3개의 개념적 토양저류함수 모형(Soil Moisture Accounting: Modified Penman Type Model(MP), Catchment Wetness Index Model(CWI), Probability Distribution Model(PDM))과 3개의 유역유출을 위한 3개의 개념적 유출모형(Routing: 2-Conceptual Reservoir Model(2PAR), 3-Conceptual Reservoir Model(3PAR), Marcropore Model(2PMP))의 조합으로 총 9개의 모형을 검토하였다. 이를 검정기간(2004.01.01-2007.12.31) 과 검증기간(2008.01.01-2009.12.31)의 장단기 유출성능을 Nash Sutcliffe Efficiency 로 평가한 결과, 시간 단위의 단기모의에서는 CWI-2PMP와 PDM-2PMP모형이, 일 단위의 장기모의에서는 CWI-3PAR와 PDM-2PMP가 우수한 성능을 보이고 있다. 향후 금강 상류유역의 기본 강우유출모형으로 PDM-2PMP모형을 선정한다.
자연유역에서의 유역 분할에 관한 많은 연구가 진행되어왔음에도 불구하고, 도시유역에서의 유역 분할에 관한 연구는 이루어져있지 않다. 도시유역간의 경계 구분에 있어서 두 개의 유역 사이에 어떤 자연적 경계 또는 행정적 경계가 존재하지 않아 그 구분이 모호한 경우, 각기 다른 유출구를 갖는 우수관망에 의한 도시유역간의 경계는 오직 우수관거시스템의 설계자에 의하여 결정된다. 본 연구에서 제안된 UWDM(Urban Watershed Division Model)은 각 유역의 유출구에서의 첨두유출량을 동시에 감소시키기 위한 유역경계를 결정하게 된다. 이때, UWDM은 복수의 관거 연결 방향을 갖는 맨홀간 연결 방향을 결정함으로써 우수관거 유출구에서의 첨두 유출량을 저감시키기 위한 우수관망을 결정한다. UWDM을 통한 우수관망의 변경은 관거 내 유출 수문곡선의 중첩효과를 변화시키기 때문에, 최적화된 우수관망에서의 수문곡선은 그 중첩효과가 감소된 만큼 유출구에서의 첨두 유출량을 감소시킬 수 있다. 따라서 UWDM은 유역 경계상에서의 맨홀간 관거의 연결 방향을 유전자알고리즘을 이용하여 결정함으로써 인접한 도시유역간의 경계를 최적화할 수 있다. 본 연구에서 제안된 모형은 서울의 50.3 ha의 각기 다른 유출구를 갖는 인접한 두 개의 도시유역에 적용되었으며, 이 모형의 유역 구분에 의하여 두 개의 우수관망 유출구에서의 첨두유출량은 약 22% 감소하는 결과를 나타냈다. 자연유역에서의 유역 분할에 관한 많은 연구가 진행되어왔음에도 불구하고, 도시유역에서의 유역 분할에 관한 연구는 이루어져있지 않다. 도시유역간의 경계 구분에 있어서 두 개의 유역 사이에 어떤 자연적 경계 또는 행정적 경계가 존재하지 않아 그 구분이 모호한 경우, 각기 다른 유출구를 갖는 우수관망에 의한 도시유역간의 경계는 오직 우수관거시스템의 설계자에 의하여 결정된다. 본 연구에서 제안된 UWDM(Urban Watershed Division Model)은 각 유역의 유출구에서의 첨두유출량을 동시에 감소시키기 위한 유역경계를 결정하게 된다. 이때, UWDM은 복수의 관거 연결 방향을 갖는 맨홀간 연결 방향을 결정함으로써 우수관거 유출구에서의 첨두 유출량을 저감시키기 위한 우수관망을 결정한다. UWDM을 통한 우수관망의 변경은 관거 내 유출 수문곡선의 중첩효과를 변화시키기 때문에, 최적화된 우수관망에서의 수문곡선은 그 중첩효과가 감소된 만큼 유출구에서의 첨두 유출량을 감소시킬 수 있다. 따라서 UWDM은 유역 경계상에서의 맨홀간 관거의 연결 방향을 유전자알고리즘을 이용하여 결정함으로써 인접한 도시유역간의 경계를 최적화할 수 있다. 본 연구에서 제안된 모형은 서울의 50.3 ha의 각기 다른 유출구를 갖는 인접한 두 개의 도시유역에 적용되었으며, 이 모형의 유역 구분에 의하여 두 개의 우수관망 유출구에서의 첨두유출량은 약 22% 감소하는 결과를 나타냈다.
도시지역의 홍수량 산정은 대부분 유출량의 관측기록이 없어서 홍수빈도해석은 물론 강우-유출 모형의 매개변수 검증도 불가하다. 따라서 확률강우량을 Huff 법 등으로 시간분포 시켜 강우-유출모형에 의해 산정된 유출량을 검정절차 없이 설계홍수량으로 채택하고 있다. 본 연구에서는 1961년부터 2002년간의 서울 관측소의 시우량 자료를 각각 Huff 법에 의하여 시간분포 시킨후 강우-유출모형에 의하여 유출수문곡선을 모의하였으며, 모의된 42개년의 첨두 홍수량을 빈도 해석하여 빈도별 확률홍수량을 산정하였다. 유출량의 빈도해석으로 산정된 확률홍수량은 년 최대 강우량을 빈도해석 하여 강우-유출모형에 의하여 모의된 유출량과 비교, 분석하는 방법으로 국내 실무에서 적용하는 홍수량 산정법의 간접 검증법을 제시하였다. 적용결과 대상유역에서의 확률강우량에 의한 유출량은 모의 유출량을 유출 빈도해석 하여 결정된 확률유출량보다 전반적으로 크게 산정되어 서로 상이한 결과가 도출되었다.
본 연구의 목적은 다목적 유전자 알고리즘을 이용하여 우수유출 저류지를 소유역에 분담하여 설치 계획하는데있다. 이를 위해 우수유출 저류지의 위치 및 규모를 최적화하기 위한 모형을 개발하였다. 이 모형은 크게 2가지로 나뉘어 지는데, 유역유출모형과 최적해를 구하기 위하여 도입한 다목적 유전자 알고리즘(MOGAs)이다. 이러한 최적화 모형을 모의하기 위하여 목적함수는 첨두유출량과 저류지 저류용량의 함수로 설정하고, 제한조건은 기본적으로 구조적 제한과 저류용량 및 운영목적에 따라 설정하였다. 본 연구를 위해 만들어진 최적화 모형은 안양시 관양유역에 실제 적용해 보았으며, 그 결과 주어진 제약조건내에서 상류지역에 저류지가 설치되는 경우가 최적값으로 나타난 것을 통해 적절하게 잘 모의된 것으로 보인다. 그밖에 On-line 및 Off-line 저류지가 동시에 건설되는 경우에도 함께 최적화 모의가 가능한지도 살펴보았다. 본 연구를 통해 제시한 방법론은 향후 도시유역내의 홍수피해 저감계획시 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 국내 적용되고 있는 여러 유출모형의 특성을 분석하여 도시화 전$\cdot$후 유역의 유출특성을 가장 잘 대변할 수 있는 모형을 선정하여 제시하고자 하였다. 국내의 경우 도시화 전$\cdot$후의 유출모의는 개발전을 자연하천유역으로 간주하여 Clark 모형이 사용되고 있으며, 도시화 후에는 도시하천유역에 주로 이용되고 있는 ILLUDAS 모형을 주로 이용하였으나, 최근 들어서는 도시화 전$\cdot$후 모두 Clark 모형을 적용하거나 도시화 후에는 SWMM모형이 사용되고 있다. 그리고, 과거 국내 주로 도시화 후에 적용되어왔던 ILLUDAS 모형은 미국의 Illinois라는 특정지역을 대상으로 개발된 모형이므로 우리나라의 모든 유역에 적용하는 것은 합리적이지 못하고 배수관망이 수리구조물을 포함하고 있는 경우 정확한 유출랑을 산정한다고 보기는 힘들다. 따라서 최근에는 미국에서 전지역적으로 권장되고, 국내에서도 이미 여러 연구를 통해 도시유출모형에서 다른 모형보다 우수함이 검증된 SWMM 모형의 사용이 증가되고 있다. 그러나, 각 모형마다 사용되는 매개변수와 모의과정의 차이가 있으므로 도시화 전$\cdot$후 다른 유출모형을 사용하는 방법은 도시화로 인한 유출특성의 변화뿐만 아니라 다른 모형의 적용으로 인한 모형적인 차이가 발생할 수 있다. 또한, 자연하천유역의 유출분석을 위해 개발된 Clark 모형은 도시화가 된 이후에 적용하기에는 배수관망과 맨홀 등의 분석이 불가하기 때문에 한계점을 내재하고 있다. 따라서, 도시화 전$\cdot$후의 유출특성의 변화를 정확하게 비교 예측하기 위해서는 서로 다른 모형의 적용으로 인해 발생할 수 있는 문제점 검토가 선행되어야 한다. 본 연구를 궁극적인 목적을 위해 도시유출모형의 자연유역에서의 적용성을 검토를 선행하였다. 자연하천 유역인 설마천 유역에 대해 Clark 모형과 SWMM 모형을 적용하여 비교 검토하였다. 연구결과 SWMM 모형의 자연유역 적용 가능성이 입증되었으며 추후 연구과제인 도시화 전$\cdot$후 유출특성 분석시 하나의 모형을 사용하여 유출모형간에 발생할 수 있는 차이를 제거할 수 있는 가능성을 확인할 수 있었다.
인공신경망 모형은 복잡하고 비선형의 입력과 출력 관계를 잘 반영할 수 있어서 유출 모델링에 널리 적용되어 왔다. 그러나 인공신경망 모형은 강우나 유역특성의 공간적 분포를 반영하는 것이 어려우며 물리적 개념이 결여되어 있는 단점이 있다. 본 연구에서는 유역특성과 물리적 개념을 반영할 수 있는 물리기반 모형과 인공신경망 모형의 장점들을 조합하여 물리기반 모형의 일 유출량 해석 능력을 향상하기 위하여 SWAT 모형과 인공신경망(ANN)을 연계하였다. SWAT-ANN 연계모형은 두 단계로 구성되어 진다. 첫 번째 단계에서는 관측 자료를 이용하여 SWAT 모형을 보정한다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 계산한 소유역별 SWAT 모형의 유출결과를 ANN의 입력자료로 이용하여 SWAT-ANN 연계모형을 구축한다. SCE-UA 최적화 방법을 적용하여 SWAT 모형의 매개변수들을 보정하였고, ANN 학습은 3층의 feed-forward 역전파 알고리즘에 기초한 Bayesian Regularization 방법을 적용하였다. ANN 은닉층의 뉴런 및 전달함수는 시행착오를 통하여 적절한 ANN 구조를 설정하여 SWAT-ANN 연계모형의 일유출량을 모의하였다. 여러 가지 통계적 오차기준을 이용하여 보청천 유역에서 SWAT-ANN 연계모형의 결과와 SWAT 단독 모형의 결과를 비교하였다. SWAT-ANN 연계모형이 SWAT 단독 모형보다 더 우수한 결과를 나타내어 일 유출량 해석을 위한 SWAT-ANN 연계모형의 유용성을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 금강 유역을 대상으로 토양저류함수모형기반의 개념적 강우유출모형의 장기 유출모의를 평가하였다. 연구유역인 금강 22개 계측유역을 주요 유역특성인자(면적, 경사도, SCS-CN등)을 수문학적 거리 산정방법을 활용하여 3개의 유역그룹을 선정하였다. 적용모형인 개념적 강우유출모형은 3개의 토양저류함수모형[확률분포모형(PDM: Probability Distributed Moisture), 유역습윤지수모형(CWI: Catchment Wetness Index), 수정펜맨타입모형(MP: Modified Penman type model)]과 3개의 유역추적모형[병렬2선형 저류지 유출 모형(2PAR: 2-conceptual reservoirs in parallel), 빠른 지표하 흐름을 고려한 병렬 2선형 저류지 유출모형(2PMP: 2Macro-pre Approach parallel structure), 병렬 3선형 저류지 유출모형(3PAR: 3-conceptual reservoirs in parallel)]의 조합인 9개의 모형을 사용하였으며, 2006년부터 2012년의 일자료를 바탕으로 검정(Calibration), 2001년부터 2005년의 일자료를 검증(Validation)을 Monte carlo method(Uniform Random Sampling)로 수행 후, 모형의 성능은 NSE(Nash sutcliffe Efficiency)로 평가하였다. 분석결과 유역그룹에 대한 모형성능의 편차는 작아서 유역그룹에 대한 토양저류 함수모형의 뚜렷한 상관성을 확인할 수 없었다. 이는 금강 유역을 단일 유역 그룹으로 적용할 수 있음을 제시하고 있다. 검정 검증성능 및 검정매개변수의 개수를 바탕으로 적용성 평가를 실시한 결과에서 토양저류함수모형인 확률분포모형(PDM)과 유역추적모형의 병렬2선형 저류지 유출모형(2PAR)와 빠른 지표하 흐름을 고려한 병렬2선형 저류지 유출모형(2PMP)의 조합이 금강 22개 유역에서 적용성이 우수함을 확인하였다. 향후 이 모형을 바탕으로 금강유역의 대표적인 강우유출모형을 개발하고자 한다.
최근 기후변화 등으로 우리나라의 경우 강수일수는 감소한 반면 집중호우의 발생빈도는 증가하고 있다. 실제 가뭄과홍수와 같은 극치사상의 피해가 증가될 가능성과 이러한 재해로부터 인명 및 재산을 보호하고 효율적인 수자원 활용을 위해서는 장기간 강우-유출과정의 정확한 해석이 필수적이다. 본 연구는 미호천 유역을 대상으로 장기유출을 모의하기 위해 개념적 강우유출모형을 적용하였다. 본 연구의 개념적 강우유출모형은 PDM(Probability Distributed Model)으로 유역을 한 개의 단위구역으로 사용한 집중형(lumped) 모형이고, 분포형 모형에 비하여 간단 (parsimonious)하며 영국의 수자원 및 홍수 관리 목적으로 널리 사용되고 있다. 모형의 검정은 MC(Monte Carlo) 방법과 SCE-UA(Shuffled Complex Evolution-University of Arizona) 방법을 적용하였으며, NSE(Nash Sutcliffe Efficiency) 목적함수를 사용하여 모형의 성능을 검토하였다. 그 결과, MC 방법과 SCE-UA 방법 모두 NSE의 값 0.9 이상으로 만족할 만한 모의성능을 나타내었다. 분포형 모형에 비하여 적은 수문자료 및 검정변수를 갖는 PDM 모형을 수문자료의 취득이 용이하지 않은 중 소규모 유역에 적용하여 모형의 검정 및 유량산정에 있어 우수함을 확인하였다. 이에 우리나라 전역에 걸쳐 다양한 유역을 대상으로 PDM 모형의 검토가 요구되고, 향후 우리나라의 홍수량 산정 및 수자원 관리에 적용될 수 있다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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