최근 발생하는 집중호우 및 태풍을 동반한 국지성 호우로 인한 사면붕괴가 자연재해 피해의 큰 부분을 차지하고 있으며, 사면붕괴로 인한 피해가 해마다 증가하는 추세에 있다. 본 연구에서는 사면붕괴를 예지하기 위하여 예 경보시스템 도입에 대한 검토를 다음 사항에 중점을 두어 수행하였다. (1) 사면붕괴의 유형과 원인을 분석한다. (2) 현재 많이 사용하고 있는 사면안정성 평가기준을 검토한다. (3) 사면의 지형적 지질학적 특성뿐 아니라 사면을 구성하는 물질들의 특성을 고려함으로써 사면의 안정성을 평가한다. 그리고 (4) 사면안정성에 영향을 미치는 가장 중요한 변수들을 결정한다. 사면 예 경보는 자동계측시스템을 이용하여 데이터를 수집하고 인터넷 기술을 이용하여 수집된 데이터를 전송하여 분석하면 관리 기준값과 비교를 통하여 예 경보가 이루어지는 시스템을 제안하였다. 이 연구에서 제안한 관리 기준값은 경보단 산정의 기준이 되는 1차, 2차 기준값으로 구분하였는데, 측정된 계측 데이터의 분석 및 연구를 통하여 기준값의 지속적인 수정 및 보완이 필요하다.
2014년 8월 25일 시간당 130mm 이상의 폭우로 인하여 부산시 중구를 제외한 부산 전역에 걸쳐 인명 및 막대한 재산피해가 발생하였다. 이는 부산광역시의 지형특성상 고지대에 주택 등이 조밀하게 개발되어 불투수층의 증가 및 배수처리의 한계로 침수지역이 다량 발생하였고, 절개지 및 옹벽 등이 많은 지역, 소하천 및 산업단지 조성 후 지반이 약화된 지역 등에서 주로 피해가 발생하였다. 따라서 부산지역에서 도시홍수로 인한 막대한 피해를 입은 기장군과 부산광역시 일부 유역에 대하여 홍수 예보 시설을 설치 운영하기 위하여 체계적이고 효율적인 재해관리 방안을 마련하고자 하였다. 재난취약지역으로 선정된 기장군 일대와 부산광역시 일대의 총 10개 지점(14개소)에 대하여 현장 조사를 실시하여 수위관측시스템 설치를 위한 적절 지점을 선정하였으며, 이를 바탕으로 각 지점에 대하여 수리모형(HEC-RAS)을 구축하였다. 수리모형에서 산출된 결과를 바탕으로 도시 하천의 현실에 맞는 홍수 예 경보 발령을 위한 각 각의 4단계 기준수위(둔치위험 수위, 주의보 수위, 경보 수위, 하천범람 위험 수위)를 산정하였다. 그리고 각 지점별로 산정된 단계별 기준 수위를 이용하여 재난취약지역으로 선정된 기장군 6개 지점과 부산광역시 4개 지점에 대하여 "홍수 예 경보 발령을 위한 기준 수위 산정 결과"를 도출하였고, 위 결과를 바탕으로 부산광역시에 홍수 예 경보 발령을 위한 시스템을 구축하여 도심 재난 예방에 활용하도록 하였다. 또한 위 지점에 대하여 지속적인 하천 정비 등의 사후 관리 방안을 제시하였으며, 향후 부산광역시의 다른 재난취약지역에 대하여 보다 개선된 홍수 예 경보 시스템을 구축하여 현재 국가하천에 대하여 시행되고 있는 홍수 예보와 같은 재난 예방 시설의 구축과 국민의 생명과 재산을 보호할 수 있는 체계적인 대응 방안 마련에 기여하고자 하였다.
기후변화에 따른 강우의 규모와 발생빈도 증가로 농촌유역의 홍수 피해는 지속적으로 증가하고 있다. 하지만 우리나라의 홍수 피해 저감 대책은 도시지역의 대하천 주변으로 집중되어있으며, 소하천 및 농촌유역의 홍수 피해 저감에 대한 관리와 투자 노력은 부족한 실정이다. 특히, 최근 들어 갑작스런 집중호우 등으로 인한 농촌유역 돌발홍수 피해 사례가 증가하고 있으며, 이에 대응하기 위해서는 홍수 발생 등을 신속하게 파악하기 위한 돌발홍수 예경보 시스템 개발이 필요하다. 한편, 최근 산업의 혁신과 생산성 향상을 위한 새로운 패러다임으로 4차 산업혁명이 대두되고 있으며, 빅데이터와 인공지능 (Artificial Intelligence, AI)을 비롯하여 사물인터넷 (Internet of Things, IoT), 드론, 슈퍼컴퓨팅 등의 이른바 4차 산업혁명 기술을 활용한 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 농촌유역 홍수 피해를 저감하고 또한 사전에 대비하기 위해 빅데이터와 인공지능 등 4차 산업혁명 기술을 적용한 농촌유역 돌발홍수 예경보 시스템을 개발하고 그 적용성을 평가하고자 한다. 우선, 농촌유역의 홍수와 관련된 빅데이터 (기상 자료, 수문 자료, 기후변화 자료, 농업용 수리구조물 자료 등)를 토대로 정형 빅데이터와 비정형 빅데이터를 구분 추출하고 이를 연계 해석할 수 있는 시스템을 개발하였다. 추출한 정형 및 비정형 빅데이터를 활용하여 딥러닝을 기반으로 농촌유역의 홍수를 예측하고 홍수 예경보 기준에 따른 평가를 수행할 수 있는 시스템을 개발하였다. 과거 강우사상을 홍수 예경보 시스템에 적용하여 홍수 모의 결과를 도출하였으며, 재해연보 등과 비교 분석하여 시스템의 적용성을 분석하였다.
최근 국지적 집중호우로 인한 인명과 재산피해가 증가하고 있는 실정이며 이러한 피해를 경감하기 위한 하나의 방책으로써 홍수예경보 시스템 구축에 관한 관심이 증가하고 있다. 기존의 홍수예보 시스템은 강우의 실제 관측치를 모형의 입력자료로 하여 홍수유출을 계산함으로 인해 예보시간이 촉박하였다. 실시간 강우를 이용하여 유출계산을 수행하고 그 결과가 위험하다고 판단될 때 홍수예경보를 하므로 집중호우와 같은 악기상 조건에서는 적용에 한계가 있다. 따라서 정확한 기상예보를 활용한 기상-수자원 연계기법을 개발하여 홍수예경보 시스템에 적용한다면 악기상 감시예측기술의 향상과 더불어 재해의 방지차원에서 매우 유용한 대책이 될 것이다. 이에 본 연구에서는 단기 예측강우의 국내유역 적용성 여부를 검토하기 위해 30km의 공간 해상도를 가진 단기지역예보모델인 RDAPS(Regional Data Assimilation and Prediction System) 강수자료를 활용하여 기상학적 및 수문학적 정확도를 분석하였으며, 이를 바탕으로 예측강수의 높은 활용성이 기대되는 실제 한강수계의 주요 댐 지점에 HEC-1 모형을 이용하여 댐 유입량을 산정하고 그 적용성을 평가하고자 한다.
본 연구에서는 해안 도시 하천의 범람으로 인한 홍수 재해 발생시 예상될 수 있는 피해에 대해 적절한 홍수예경보 및 피난대책을 수립하고자 대표적인 해안 도시 하천의 특성을 가지는 부산시 온천천 유역을 대상으로 수치지도에서 각종 지형자료를 추출하였고 수문 GIS 자료를 구축하였다. 강우 분석은 강우의 공간적 특성을 대상유역인 온천천에 티센망을 이용하여 고려하였으며 강우의 시간적 분포는 Huff의 2분위, 6차 회귀다항식을 이용하여 분석하였다. 홍수예경보 발령 기준을 설정하기 위하여 선정 지점 세 곳을 선택하여 위험수심을 선정하였다. 그리고, 하천 수리 분석을 위한 한계유출량 산정을 위해 HEC-RAS 모형을 이용 조위의 영향을 고려하여 홍수위 및 한계유출량을 산정하였고 도시 돌발 홍수 기준우량 산정을 위해 PCSWMM 2002를 이용하여 수문 분석을 실시하였다. 그 결과 온천천 유역의 홍수예경보 시스템과 이에 따른 홍수예경보 발령흐름도, 운영체계가 결정되었고 홍수예경보 발령 기준이 설정되었다. 본 연구를 통해 SWMM, HEC-RAS, ArcView GIS 모형을 연계하여 대상유역과 하도에 적용 통합적인 모의 기법을 제시하였으며 해안 도시 하천에서의 홍수 재해 발생시 이에 대한 대비책을 마련하게되었다. 앞으로 더욱 심도있게 연구하여 주요 해안 도시 하천에 대한 홍수예경보 시스템 구축이 절실히 요구된다.
홍수피해를 예방할 수 있는 대책에는 여러 가지 방법이 있으나 비구조물적인 방법 중에서 대표적인 것이 홍수예경보이다. 이에 합리적인 설계홍수량 산정을 위해 하천유역에서 강우-유출과정의 정확한 해석과 유출예측은 수자원의 효율적인 활용과 하천의 이수, 치수를 위한 수문학적 해석에 있어서 매우 중요하며, 이를 위해서는 강우로부터 정도 높은 유출량 예측이 요구된다. 뿐만 아니라 하천범람 등의 재해로부터 인명과 재산을 보호하기 위한 홍수예경보 시스템의 구축이 필요하다. 홍수예경보 시스템의 효율적인 관리를 위해서는 실시간 홍수예측(Real-time Flood Prediction)기법의 개발이 필요하다. 홍수유출모형에 있어 공간적 변화특성과 평균 강우량의 공간분포를 반영할 수 있는 분포형 매개변수 모형(Distributed-Parameter Model)인 분포형 모델을 대상으로 앙상블 칼만필터(Ensemble Kalman Filter, EnKF) 이론을 적용하여 비선형시스템에서 오차를 포함한 반응을 실시간으로 처리하여 불확실성을 정량적으로 감소시켜 홍수유출을 예측하는데 그 목적이 있다. 하천유역특성을 이용한 홍수유출예측을 위하여 비선형시스템에서의 앙상블 칼만필터 기법을 적용한 분포형 모형을 이용하여 더욱 정밀한 홍수유출을 예측하게 되고 향후 홍수예경보모형으로서 적정 유역분할 규모를 결정해주는 근거를 제시할 수 있을 것으로 기대된다.
현재 국내 재난 예경보 시스템은 재난별로 발령 방식에 차이가 있고 중앙에서 자자체까지 독립적으로 운영되고 있다. 대표적인 국내 재난 예경보 시스템은 재난문자방송, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 재난경보서비스, 재난방송온라인시스템, 자동우량경보시설, 자동음성통보시설, 재해문자전광판 등이 활용되고 있다. 하지만 이러한 재난 예경보 시스템이 간급한 재난경보 현장에서 각각의 매체별로 재난경보 발령 방식의 차이를 두고 경보가 발령되고 있으며, 전달되는 내용 또한 통합되지 않는다. 따라서 경보를 받는 국민들의 입장에서는 매체별 경보의 내용이 상이하여 혼란을 받는 상황이다. 이러한 시스템이 통합된다면 음성·영상·데이터 등 재난정보의 공유와 통합관리를 통해 종합적으로 재난 상황의 판단 및 의사결정이 가능함으로써 상황 파악과 현장 대응에 소요되는 업무를 줄일 수 있을 것이다. 또한 신속한 정보전달과 정확한 상황 파악을 통해 재산 및 인명의 피해를 최소화할 수 있을 것으로 기대한다. 그렇기때문에 본 연구에서는 국내 재난 예경보 시스템 운영 현황에 대한 분석과 함께 재난 예경보 시스템의 통합을 위한 방안을 제시한다.
최근 들어 집중호우와 긴 장마기간으로 인해 침수피해가 많이 발생하고 있다. 행정안전부 재해연보 2020에 따르면, 2020년 자연 재난 피해액 중 83%인 1조 952억이 호우로 인한 피해로 집계 되었다. 국내의 하수 관로 설계는 관로와 맨홀등의 용량을 검토하는 1차원 해석으로 수행 하지만, 재난 시는 설계에서 예측한 강우량 이상이 발생하고 월류한 물의 영향을 분석하기 위해서는 2차원 해석이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 2차원 해석 기반의 모의 침투해석을 기반으로 풍수해저감대책의 대응대책인 침수 예·경보 모니터링 시스템을 구축 한 국내·외 사례를 분석하고 필요성에 대해서 알아보도록 한다.
최근 들어 지구 온난화로 인한 이상기후의 영향으로 우리나라뿐만 아니라 전 세계적으로 가뭄 및 홍수가 빈번하게 발생하고 있다. 물로 인한 각종 재해는 농촌 지역에서도 피해를 발생시키지만, 특히 인구가 밀집되어 있는 도시 지역에서 큰 피해를 발생시킨다. 도시하천 유역에서의 유출과정은 도달시간이 짧고 홍수량은 급격히 증가하는 특성을 보이므로 호우가 발생하면 대처할 시간이 충분하지 않아 피해가 크게 발생할 가능성이 높다. 도시하천 유역에서 호우로 인한 피해를 경감시키기 위한 하나의 대안으로 홍수예 경보를 위한 의사결정시스템을 개발하였다. 도시하천의 홍수예 경보를 위한 의사결정시스템은 ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System)을 이용한 모형관리시스템, 실시간 자료를 구축할 수 있는 데이터베이스 관리시스템, 그리고 사용자가 이용하기 편리한 인간과 컴퓨터 사이의 대화관리시스템로 구성되어 있다. 개발된 시스템을 탄천 유역에 적용한 결과 호우로 인한 하천의 유량을 실시간으로 예측하여 사전에 경보를 발생하고 피해를 경감시킬 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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