가뭄평가 시 단일 수문인자를 활용하여 가뭄지수를 산정하고 가뭄의 출현, 심도 및 지속기간 등을 평가하는 것이 일반적이다. 하지만 가뭄은 여러 요인이 복합적인 연관성을 가지며 나타나는 현상이므로 단일인자로 가뭄을 평가하는 경우 불확실성 및 한계가 존재한다. 이에 따라 다양한 수문기상 특성을 고려할 수 있는 가뭄지수의 개발이 지속적으로 요구되고 있다. 본 연구에서는 강우량 및 토양수분을 이용하여 가뭄을 평가하고자 은닉 마코프 모형(Hidden Markov chain Model)기반의 토양수분 모의기법을 통해 과거(1973-2014년) 토양의 수분함량을 모의하였으며, Copula 함수를 활용하여 강우량과 토양수분을 동시에 고려한 합성가뭄지수를 산정하였다. 본 연구에서 제안된 토양수분산정 모델은 다중 회귀 모형의 모의결과와 비교를 통해 모델의 적합성을 검증하였으며, 가뭄의 지속기간과 심도를 고려하여 이변량 빈도해석을 수행하였다. 이변량 빈도해석결과 2015년 전라북도 지역에 발생하였던 가뭄은 약 20년의 재현기간을 갖는 것으로 분석되었다.
최근 국내외에서 기상이변에 따른 물 부족에 대응하고 먹는 물의 생산과 공급 효율성 향상을 위하여 스마트워터그리드에 대한 연구가 활발히 진행되고 있는 경향으로 이는 상수도 인프라시설의 운영오류, 자연재해, 사이버를 통한 의도적 공격 등에 대해 안전하고 신뢰성이 높은 시스템을 구축하기 위한 것이다. 또한 상수도 분야에서는 스마트 미터링 개념을 도입하여 상수관망에서 발생되는 각종 사고나 물 손실을 저감하기 위한 노력이 시도되고 있는 실정이다. 일반적으로 누수량이 많을 경우에는 누수의 징후가 지표면에서 확인이 가능하나 미세한 경우 탐사장비의 운영이나 인력의 투입을 통해 가능하다. 물 공급계통인 상수관망에서 물 손실을 저감시키기 위한 방법중 하나로서 수도미터로부터 기록되는 물 사용량 데이터를 이용하여 누수패턴을 추출함으로써 누수감시가 가능하도록 하는 모형을 개발하고자 하였다. 이는 탐사장비에 의한 누수감지와 상호 보완적을 활용할 수 있는 것으로서 사용량 자료를 분석하여 사전에 처리된 자료의 노이즈와 결함 있는 계측값을 필터링시키는 기법이 도입된 것이며 신속한 감지를 통해 누수 지속시간을 감소시킴으로서 누수량의 저감을 목표로 한다. 물 공급 네트워크를 보다 더 효율적 만들 수 있는 누수 감시모형은 상수관망의 운영에 필요한 정보를 도출하기 위하여 보다 정확하고 다양한 수학적 및 통계적 분석을 기반으로 구성되어 누수 외에도 각종 결함을 찾아내는 역할을 수행할 수 있다. 향후 다양한 지역을 이러한 수용가의 물 사용량 미터링 결과를 토대로 실제 사용량과 누수량을 분리하여 분석함으로써 국내 실정에 적합한 누수감시 기술배발 토대를 마련할 수 있을 것으로 판단되며, 누수저감을 위한 실질적인 상수관망의 운영관리 효율향상의 정보로서 활용이 가능할 것으로 판단된다.
최근 기후변화와 이상기후의 영향으로 인하여 홍수재해의 시 공간적 패턴은 보다 복잡해지고, 예측이 어려워지고 있다. 이러한 기상이변에 따른 홍수피해를 예방하기 위한 비구조적 대책으로 홍수위험등급 및 범람범위 등의 정보를 포함하고 있는 홍수위험지도의 작성이 필요하다. 실제로 고정밀도 홍수위험지도를 작성하기 위해서는 지형, 지질, 기상 등의 디지털 정보 및 사회 경제와 관련된 다양한 DB를 필요로 하며, 강우-유출-범람해석 모델링을 통해 범람면적 및 침수깊이 등의 정보를 획득하게 된다. 하지만 일부지역, 특히 개발도상국에서는 이러한 계측 홍수 데이터가 부족하거나 획득할 수가 없어 홍수위험지도 제작이 불가능하거나 그 정확도가 매우 낮은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 ASTER 또는 SRTM과 같은 범용 DEM 등 지형자료만을 기반으로 한 선형이진분류법(Liner binary classifiers)과 ROC분석(Receiver Operation Characteristics)을 이용하여 미계측 유역 (DB부재 또는 부족으로 강우-유출-범람해석 모델링이 불가능한 북한지역)의 홍수위험지역을 탐지하고, 적용성을 평가하고자 한다. 5개의 단일 지형학적 지수와 6개의 복합 지형학적 지수를 이용하여 Area Under the Curve (AUC)를 계산하고, Sensitivity (민감도)와 Specificity (특이도)가 가장 높은 지수를 선별하여 홍수위험지도를 작성하고, 실제 홍수범람 영상(2007년 북한 함경남도지역 용흥강 홍수)과 비교 분석하였다. 본 연구에서 제시하는 선형이진분류법과 ROC분석 방법은 홍수범람해석을 위한 다양한 기초정보를 필요로 하지 않고, 지형정보만을 사용하기 때문에 관측 데이터가 없거나 부족한 지역에 대해서 우선적으로 홍수위험지역을 탐지하고, 선별하는데 유용할 것으로 판단된다.
가능최대홍수량(Probable Maximum Flood, PMF)이란 대규모 수공구조물을 설계하고자 할 때 막대한 경제적 손실 및 인명피해 등을 막기 위해 기준으로 삼는 설계홍수량이며, 통계학적으로는 약 10,000년 빈도에 해당된다. 우리나라의 호우 특성은 방위, 진행방향 및 위에 따른 해석이 매우 복잡하여 강우를 정형화하기 어렵다. Kim and Won(2004)은 이동성 호우의 경우 강우의 깊이-면적-지속기간(Rainfall Depth-Area-Duration)의 분석결과에서 상당한 오차를 야기하는 문제점을 지닌다고 주장하였다. 따라서 오차를 포함한 DAD의 산정결과는 가능최대강수량(Probable Maximum Precipitation, PMP) 및 가능최대홍수량 산정에도 영향을 미치기 때문에 정확도 높은 DAD 분석을 통한 PMF 산정이 요구된다. 본 연구에서는 유역을 선정하고 각 지점의 시계열 강우 자료를 활용하여 공간분포화한 강우자료에 격자기반의 자동 강우장 탐색기법을 이용하여 DAD 분석을 실시하였다. 기존의 PMP 산정방법에서는 한반도 전역에서 발생했던 130 mm이상의 호우사상을 선정한 후에 각 호우의 범위에 있는 우량관측소의 강우자료를 이용하여 PMP를 산정한다. 그렇기 때문에 만약 상대적으로 긴 지속기간의 경우 호우의 범위가 우리나라 전역을 포함할 가능성이 크기 때문에 PMP 산정방법은 복잡하고, 기상이변이 잦지 않는 지역에서 산정된 PMP를 이용하여 PMF를 산정할 경우, 유역의 특성을 반영하지 않았기 때문에 과대산정의 우려가 있다. 이에 따라 본 연구에서는 먼저 연구대상유역을 선정한 뒤, 유역 내에 발생했던 호우경보와 호우주의보를 기준으로 호우사상을 선정하여 DAD 분석 후 PMP를 산정하였다. 그 후, 강우-유출관계를 파악하여 PMF를 산정하였다.
본 연구에서는 국내 분단위 강우자료(MMR)를 이용하여 시간해상도에 따른 강우의 공간상관구조 특성을 검토하였다. 이러한 특성을 파악하기 위해 이변량 혼합분포를 이용하여 강우를 모형화한 후 정규분포와 대수 정규분포를 고려하여 시간해상도별로 공간상관함수를 유도하고 그 변동특성을 파악하였다. 또한 분단위 강우 자료를 호우 발생 특성별(태풍, 장마, 대류성 강우)로 분류하여 이에 대한 공간상관함수를 각각 유도하였다. 이때 시간해상도를 고려하기 위한 대상 집성시간은 1, 2, 3, 5, 10, 30, 60분이고, 대상지점은 중부지역의 27개 우량관측소 지점을 이용하였다. 그 적용 결과 분단위 강우자료의 경우 무강우 자료의 영향이 상대적으로 매우 크게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 공간상관거리는 적용 분포형, 호우 발생 특성에 따라 차이가 있지만 1분의 경우 약 $9{\sim}15km$, 60분의 경우 약 $21{\sim}53km$인 것으로 파악되었다. 또한 강우의 집성시간이 길어질수록 공간상관특성이 상대적으로 뚜렷하게 나타나고 공간상관거리가 길어짐을 확인하였다. 본 연구의 결과는 분단위 강우자료의 관측소 밀도가 시단위 강우자료 관측소에 비해 상대적으로 매우 적음을 나타내며, 분단위 강우자료를 이용하여 지점빈도해석과 같은 공간적인 특성을 분석할 경우 적절한 개선방안이 제시되어야함을 의미하는 것이기도 하다.
최근 기상이변으로 인하여 예측이 어려운 게릴라성 집중호우 등의 증가로 재해 및 재난이 빈번하게 발생하고 있으며, 특히 도시지역에서의 홍수피해로 막대한 인명과 재산피해가 발생하고 있다. 도시지역내로 유입되는 홍수는 다양한 형태와 크기를 가지는 건물과 도로의 배치에 의해 크게 영향을 받으며, 매우 복잡한 흐름특성을 나타내는 것으로 알려져 있다. 도시지역이 조밀한 건물군으로 구성되어 있을 경우 홍수의 대부분은 도로와 교차점을 통해 흐르므로 도시지역 내에서 홍수로 인한 피해를 저감하기 위해서는 도로 교차로에서의 홍수파의 전파특성을 분석하는 것이 중요하다. 교차로는 세 개 또는 네 개의 도로가 대칭 또는 비대칭으로 연결되어 있으며, 일반적으로 교차로에서의 흐름은 유입되는 유량이 상대적으로 적고 도로의 경사가 비교적 완만한 경우 상류 특성을 나타내나 이와 반대일 경우에는 상류 및 사류가 공존하는 복잡한 수면형을 나타낸다. 본 연구에서는 도지지역 내 도로 교차점에서 유입경사 변화에 따른 도로 교차부에서의 흐름특성을 수치모의 결과와 수리실험 결과와 비교하였다. Case 1은 수로의 유입경사가 3%일 경우 도로 교차로에서 수위 및 흐름특성을 수치모의결과와 비교한 결과 조도계수가 0.0086일 경우 RMSE 값은 X축에서는 0.0023, Y축에서는 0.0042로 수로중심에서의 수심분포가 잘 일치 하였으며, 흐름특성 또한 수치모의결과와 잘 일치하는 경향을 보였다. Case 2에서는 검증결과를 바탕으로 유입경사가 3%와 5%일 경우 도로와 교차점에서의 흐름특성을 수치적 방법을 통해 분석하였으며, 유입경사가 변화함에 따른 수면흐름특성을 모의하였다.
기후변화로 인한 기상이변 현상이 빈번하게 발생하면서 홍수와 같은 자연재해의 피해규모가 증가하고 있다. 이를 극복하기 위해 최근에는 구조적 대책뿐만 아니라 홍수예측시스템과 같은 비구조적 대책에도 많은 관심과 연구가 이루어지고 있다. 통상 홍수예측을 위해서는 예측강우의 정확도가 중요하게 부각되지만 중규모 이상의 유역에서는 수 시간의 지체시간 효과로 인해 AWS 실황강우만으로도 어느정도 선행시간에 대해서 하천유량예측이 가능하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 기상청 AWS 실황강우를 이용하여 하천유량을 예측할 경우 어느정도 선행시간과 정확도를 확보할 수 있는지에 대해서 분석하고자 한다. 분석을 위한 시단위 강우자료와 기상자료는 각각 AWS와 ASOS 자료를 이용하였다. 또한 하천유량 모의를 위한 강우-유출모형으로는 SURF 모델(Sejong University River Forecast Model)을 이용하였다. 이 모형은 저류함수모형 기반의 연속형 강우-유출모형으로 미래에 대한 유출모의결과의 정확도를 향상시키기 위해 앙상블 칼만필터링 기법을 연계한 모형이다. 그림 1은 충주댐유역에 대해서 2009.7.8~17일(240시간)에 대해서 관측유량 자료동화 전후의 결과를 나타낸 것이다. 현시점을 100, 105, 110, 115시간으로 가정하고 미래기간에 대해서는 관측강우를 0으로 가정했을 때 대략 첨두유량 발생 5시간 전에 예측된 모의유량이 관측유량과 거의 일치함을 확인할 수 있다. 따라서 실황강우와 관측유량 자료동화 기법을 연계할 경우 수 시간의 선행시간에 대해서 유량예측이 가능한 것으로 판단된다.
재난의 환경은 매우 복잡 다양한 양상을 띠고 있으며, 예측 불가능한 재난의 발생으로 인하여 대규모인적소(昭)걋$^{\circ}$ 피해를 입고 있다. 특히, 최근에는 기상이변 현상으로 말미암아 대홍수와 혹서, 가뭄, 혹한, 지진 등 대규모 자연재난이 세계 전역에 걸쳐 발생하고 있는 실정이다. $9{\cdot}11$ 테러사건이후 대부분의 국가는 국민의 생명과 재산의 보호는 물론 국가 안전망을 구축하기 위한 노력을 꾸준히 진행하고 있다. 본 연구는 재난대응 기관인 소방서에서 현재 사용하고 있는 재난정보시스템의 실태를 분석하고, 재난관리를 위한 유비쿼터스(Ubiquitous) 정보기술 활성화 방안, 즉 재난정보 데이터베이스구축, 재난주기 통보, 위험성 분석, 시설물정보 시스템, 재난방송 시스템, 위치추적 시스템, 재난피해수집 시스템 등을 재난단계별로 제시하여 안전한 국민의 삶을 실현하고자 하였다.
최근 세계적인 기상이변으로 자연재해의 발생빈도 증가는 물론 이로 인한 피해가 점차 다양화 및 대형화되어 가고 있는 추세이다. 재난으로 인한 피해는 발생지역 피해뿐만 아니라 국가 경제 전반에 큰 영향을 미치는 특징이 있다. 우리나라의 자연재해 중 대설은 다른 자연재해에 비해 발생빈도는 낮지만 광역적인 피해를 유발하며, 피해 면적에 비해 피해액 규모가 크다. 또한 현재에는 강원권이 가장 취약한 것으로 취약성 분석 결과에서 보여주지만, 미래에는 강원권, 충청권, 호남권을 연결하는 축으로 취약지역이 확대될 것으로 전망된다. 본 연구에서는 현재 사회 전반에서 다양하게 활용되고 있는 머신러닝 기법을 이용하여 우리나라 대설피해액을 예측하는 대설피해 예측모형을 개발하고자 하였다. 머신러닝 기법으로는 랜덤포레스트, 서포트 벡터 머신, 인공신경망 기법을 이용하였고, 모형에 사용한 변수는 기상관측자료, 사회·경제적 요소 등을 활용하여 모형을 개발하였다. 결과적으로 기존연구에서 다중회귀모형을 이용하여 개발된 예측모형과 본 연구에서 3개의 머신러닝 기법으로 개발된 예측모형의 예측력을 비교 분석하였고, 예측력이 가장 높은 모형을 제시하였다. 본 연구결과를 활용하여 모형의 개선 및 데이터 품질 개선이 이루어진다면 향후 대설피해에 대한 개략적인 대비가 가능할 것으로 기대된다.
최근 전 세계적으로 개발을 위한 고의적인 방화와 기상이변에 의한 산림화재의 급증과 피해규모가 증가하는 경향을 보이고 있다. 이와 같은 대형 산림화재는 국내에서도 같은 경향으로 나타나고 있다. 산림화재에 가장 효과적인 대응 방법은 화재발생 후의 진압보다는 화재예방 활동이라고 볼 수 있으며, 우선적으로 시급한 연구과제는 산림화재 예방 시스템에 관한 연구라 할 수 있다. 본 연구에서는 산림화재의 종합적 위험등급 개발을 위해 산림화재에 영향을 미치는 인자들에 대해 실험 및 자료들을 분석·고찰하여 6개 인자에 대한 개별적 위험성을 나타내었으며 각 인자들의 위험성 기여도에 따른 가중치를 적용하여 종합위험 등급을 설정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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