도로에서 발생하는 사고 중 도로결빙에 의한 미끄러짐 사고비율이 높으며, 특히 상습 결빙 지역인 교량과 터널 입출부에서 발생 빈도가 높게 나타난다. 이렇게 부분적으로 발생되는 결빙 현상을 방지하여 도로운영의 안정성을 높이고자 한다. 지열 융설의 기초 연구를 통해 일반 도로포장 재료인 콘크리트, 아스팔트 두 종류의 재료에 대한 융설시 열전도 양상을 파악하고자 한다. 지열융설 시스템 적용시 포장체 하부 열교환 파이프 매설에 따른 열전도도 연구가 필요하다. 도로 포장과 동일 재질의 시험체를 제작하여 냉동고에서 저온상태의 모형시험을 수행 하였고, 모형시험과 동일 조건의 수치해석을 통해 보다 다양한 융설에 대한 변수를 파악하였다.
지구온난화와 기후변화의 영향으로 전 지구적으로 이상홍수, 이상가뭄, 한파와 같은 이상기상 현상이 빈번하게 발생하고 있다. 국내에서는 2010년 추석 광화문 침수사태와 2011년 우면산 산사태와 같은 국지성 집중호우로 인한 인적 물적 피해가 속출하고 있다. 전통적으로 시기나 양적인 측면에서 대부분 장마기간에 국한되었던 강우집중현상이 과거와 달리 특정기간에 상관없이 발생하고 단기성, 국지성을 지닌 호우의 발생빈도가 높아지는 등 국내 강우의 특성이 변하고 있다. 이러한 변화에 대응하기 위해서 강우예측과 유출량예측의 정확도를 높이기 위한 시도가 다양하게 이루어지고 있다. 강우예측의 정확성을 높이기 위해 기상청에서는 단기예보를 목적으로 전지구 통합모델과 지역 통합모델을 연계한 동네예보를 수행하고 있으며, 초단기 예보를 위한 목적으로 VSRF, SCAN, VDRAS, MAPLE 등의 예보를 수행하고 있다. 홍수량 예측에서는 일반적으로 사용하고 있는 물리적 기반의 모형에 레이더강우와 같은 격자형 강우자료를 사용하여 정확성을 높이거나, 기존의 집중형 모형을 분포형 모형으로 대체하기 위한 연구 등이 이루어지고 있으며, 모형 구축이 간편하고 예측 정확도가 우수하다는 장점으로 인해 신경회로망이나 퍼지추론기법 등을 사용한 연구도 지속적으로 이루어지고 있다. 본 연구에서는 수자원분야에 산재한 불확실성을 적극적으로 인정하고 수학적으로 해석하기 위한 이론인 퍼지이론에 신경망 이론을 도입한 neuro-fuzzy 기법을 사용하여 홍수량을 예측하였다. 모형의 입력자료로는 관측된 강우자료와 유출량자료 및 기상청에서 제공하는 MAPLE(McGill Algorithm for Precipitation Nowcasting by Lagrangian Extrapolation) 강우예측자료를 사용하여 적용성을 평가해보았다. 모형의 적용성을 평가하기 위해 시험유역을 충주댐 상류 유역으로 선정하였으며, 2010년 2011년 홍수기의 충주댐 유입량을 예측하였다. 모형의 입력자료를 변경하여 입력자료의 변화에 따른 결과를 비교하였고, clustering 반경의 변화에 따른 정확도를 비교하였다. 모형의 정확도는 평균제곱근오차와 첨두수위오차를 통해 비교하였으며, 비교결과 전반적으로 lead time이 길어질수록 MAPLE 사용 시 예측 정확도가 우수하였고, clustering 반경은 0.5일 때 가장 우수한 결과를 보였다.
제주도는 최근 기후변화에 의한 태풍의 증가로 집중호우의 빈도가 지속적으로 증가하고 있는 추세이고 지난 태풍 나리로 인해 발생한 제주시에서의 극심한 재해로 태풍 시 홍수 유량 관측 및 저류지의 건설로 인한 저류효과의 분석에 많은 관심이 집중되고 있다. 제주대학교 주관의 제주도 물순환 해석 및 수자원 관리체계 구축 사업단은 제주도 환경에 적합한 유량조사기법을 적용 및 개발 중에 있으며 특히 집중 호우 시 유량 계측을 비롯한 제주 유량 자료 확보 방안에 대해 연구를 수행하고 있다. 제주도 연구단은 지난 여름 태풍 무이파 때 제주시 하천의 제 2동산교에서 다양한 계측 방식을 활용하여 유량관측을 성공적으로 수행하였다. 태풍 무이파는 강한 중형 태풍으로 제주도 산간 지역에 700mm 이상의 집중호우를 보여 제주 하천에 많은 양의 유출을 발생시키고 일부 재산 및 인명 피해를 발생시켰다. 홍수 유량의 계측은 지금까지도 최적화된 계측 방식이 확립되지 못했고 그 측정의 어려움과 계측기기의 한계로 봉부자 같은 전통적인 방식의 홍수유량 측정방식이 여전히 통용되고 있는 현실이다. 하지만 본 연구단은 최신 관측기법인 비접촉식의 표면영상유속계와 전자파표면유속계를 사용하여 전 강우 지속시간 동안 유량을 매 시간마다 관측하여 수문곡선을 완성하여 홍수 유량 계측의 효율성과 정확성을 높일 수 있었다. 계측 결과 홍수유출 시 한천 상류의 제 1,2 저류지가 가동되어 저류효과가 수문곡선에 반영되었음을 알 수 있었고 홍수 유출 시 나타나는 대표적인 특이 경향이 수위-유량곡선의 이격현상도 확인할 수 있었다. 따라서 홍수 유출은 단순히 수위 자료만으로는 부족하고 유속자료를 동시에 관측해야 정확한 계측치를 확보할 수 있음을 알 수 있다. 또한 최신 계측기기인 표면영상유속계와 전자파표면유속계의 유속 관측값의 상호비교도 실시하여 관측기기의 효율성을 검증하였다.
최근 들어 지구환경 변화에 따른 이상기후의 영향으로 태풍 및 집중호우로 인한 하천범람 등 홍수재해에 의한 인명과 재산의 피해가 급증하고 있다. 특히 한반도 지역에서는 집중호우와 태풍과 같은 이상강우로 인한 홍수피해의 발생이 매년 나타나고 있으며 홍수피해의 빈도와 강도는 증가하고 있는 실정이다. 이러한 상황에서 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 이상홍수의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 친수관점에서 볼 때 하천관리의 측면에서 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 특히 홍수예측은 주민의 대피 및 통제, 시설물의 보호 등을 위해 충분한 선행시간을 확보할 수 있는 실시간적 관점에서의 홍수예측 및 관리가 중요하다. 기존의 수문학적 강우-유출 모형은 비선형성이 강하고 유역의 지형학적 인자와 기후학적 인자의 영향을 포함하기 때문에 정확한 예측이 어렵고 유출량을 계산하기 위한 유역추적, 저수지추적 및 하도추적의 각 추적과정에서 크고 작은 오차들이 발생하고 그것들이 누적되어 유출 모형의 해석 결과에는 많은 오차들이 포함되어 있다는 문제점이 있다. 또한 주로 유역 면적이 크고 홍수의 도달시간이 긴 대하천의 홍수예측에는 기존의 강우-유출 모형이 적당한 방법임에도 불구하고 유역면적이 작은 중소하천에 적용됨으로써 많은 불확실성을 포함하고 있으며 충분한 선행시간을 확보하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 중소하천에서의 기존의 홍수예경보가 가지고 있는 문제점을 해결하기 위해 실시간 수위측정 자료 및 강우자료를 이용한 간단한 입력자료 만으로도 홍수예측이 가능한 뉴로-퍼지(Neuro-Fuzzy) 모형을 구축하여 충분한 선행시간을 확보함으로써 중소하천에서 의 실시간 홍수예측이 가능한 시스템을 구성하여 실시간으로 구동되는 효율적인 홍수예경보 시스템을 개발하고자 하였다. 임진강 유역을 대상으로 기존의 강우-유출 모형이 요구하는 유역의 물리적, 지형 자료 및 매개변수와 같은 광범위한 양의 자료를 배제하고, 유역의 강우 자료와 수위자료만으로 유역의 중요지점에 대한 홍수위 및 홍수량을 예측할 수 있는 뉴로-퍼지 모형을 구축하고 대상 유역에 적용하여 실측치와 비교 검증하였다.
기존의 내배수시설에 대한 모의 및 시스템 운영과 관련하여 기존의 연구들은 강우의 설계빈도 및 제한적 호우 시나리오에 국한된 침수의 모의 및 대응에 기반을 하고 있다. 이러한 연구들의 경우 해석에 따른 모의결과에 기반하고 있기 때문에 도시지역에 실시간으로 발생하는 수문현상을 적절하게 반영하지 못하고 있으며, 이에 따른 내배수시설의 효율적 운영 및 침수발생 지점의 예측에 대한 불확실성이 크다고 볼 수 있다. 본 연구에서는 도시하천에서의 외수위 변화 예측에 따른 단기간 내 펌프 조기가동의 효과를 검토에 따른 향후 내수침수 위험성을 감소시키고자 한다. 인공신경망을 이용하여 보다 정확한 단기간 내 외수위 변동성에 대한 분석을 실시하였으며, 상하류 관측수위 기반 펌프 조기가동에 대한 운영 알고리즘을 개선하고자 한다. 이를 위해 최근 몇 년간의 하천의 홍수사상들 중 교차상관계수($R^2$) 값이 비교적 높은 다수의 수문 관측 사상들을 수집 및 적용이 필요하다고 판단되었으며 도림천 유역 내에 위치한 펌프장들에 대한 외수위 관측자료들을 수집하여 연구에 적용하였다. 인공신경망 구성을 위해 입력값으로는 상류지점의 관측 수위지점 자료를 지정하여 입력을 실시하였으며, 출력값으로는 하류단 수위지점 자료를 지정하여 수위 예측을 실시하였다. 다만 수위예측의 경우에 있어 수위를 가장 잘 대변할 수 있는 수위관측소를 선정하는 것이 매우 중요하다고 판단되었으며, 해당 연구에서는 주요 빗물펌프장들의 외수위 자료를 대표 적용하였다. 선정된 지점과 하류의 수위예측지점을 연계하여 운영할 경우 효율적인 수위 예측이 가능하기 때문이다. 결과적으로 수위관측소 지점이 빗물펌프장임을 감안하여 상류단 빗물펌프장의 유역특성이 반영된 유출특성 및 토출특성으로 인하여 하류의 수위 변동에 영향을 미치며 이는 펌프장의 방류수문 개폐시기 및 조기가동의 시점을 선정하는데 있어 밀접한 연관이 있다고 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.
최근 국지성 집중호우 및 돌발홍수와 같은 급격한 기상변화로 인한 기상재해의 발생빈도가 증가함에 따라 기존 지상 기상관측소로부터 얻어지는 직접탐측 자료보다는 기상레이더와 위성영상 등 원격탐측 자료를 사용한 수문분야의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기상레이더는 넓은 지역에 걸쳐 실시간으로 강수현상 감시가 가능하며 지상우량계로는 파악이 불가능한 미계측 유역을 통과하는 국지적인 호우현상이나 강우장의 이동 및 변화의 파악도 빠른 시간에 가능한 장점이 있다. 본 연구는 기상레이더 공간적 분포와 지상관측소(AWS 및 ASOS) 자료를 연계한 통계적 레이더 강수량 추정(Quantitative Precipitation Estimation, QPE)과 레이더 강수장을 직접 추적하는 강수장 예측(Quantitative Precipitation Forecast, QPF)를 연계한 해석방안을 수립하였으며, 모형 적용과정은 다음과 같다. 첫째, 강우장의 공간적인 이동을 고려하기 위해 강우장으로 부터 이류(advection)패턴을 추출하여 각 강우세포가 가지는 이동방향 및 이동속도를 고려한 강우장 추적기법을 통하여 2시간의 선행시간을 가지는 강우장을 예측하고자 한다. 둘째, 과거 기상레이더 이미지와 지상관측소의 강수 특성을 파악한 후 앞서 예측된 레이더강우장의 형태와 가장 유사한 과거 레이더강우장과 동일 시간대에 지상관측소 강수시계열을 시나리오 형태로 구축한다. 본 연구를 통하여 개발된 기상레이더 영상 이미지 상관분석 기법을 활용한 초단기강우예측은 집중호우시 홍수 예 경보를 위한 수문모형의 입력자료로 활용이 가능하다. 즉, 수문모형과 연계한 고해상도 단기홍수 예측기술 적용이 가능할 것으로 판단되며, 향후 실시간 재해 예 경보에 활용성을 평가하고자 한다.
지난 100년 동안 전 지구의 기상 이변이 꾸준히 증가하고 있다. 기후 변화는 도시 홍수 피해에 큰 영향을 끼치는데 급속한 도시화와 이상 기후로 인한 돌발 강우 패턴의 증가는 도시 침수의 취약성을 가중시킨다. 또한 급격한 도시 발전으로 인한 도심지의 불투수율 또한 꾸준히 증가하였다. 특히 2022년 8월 8일에 강남역과 도림천 일대에 내린 기록적인 강우는 기후 변화를 실감하게 하는 사회적 이슈가 되었으며 도심지 미래 수방 대책 변화를 상기시키는 계기가 되었다. 이로 인한 재해 피해에 최소화하기 위해 미래 기후 변화를 고려한 도심지의 새로운 방재 목표강우량 설정이 필요하다. 하지만 전 지구 모형(GCM)의 기후 변화 시나리오는 일 단위(Daily) 상세화 자료를 보편적으로 사용하고 있다. 하지만 이는 단기 강우 자료를 필요로 하는 도시 홍수 모의에서 제대로 활용할 수 없는 한계를 가지고 있다. 따라서 본 연구는 2019년에 발간된 IPCC 6차 평가 보고서(AR6)가 제안하는 SSP(Shared Socioeconomic Pathways, 공통사회경제경로) 시나리오를 기반하여 상세화된 일 단위(Daily) 강우 데이터를 비모수적 통계 기법을 사용하여 시간 단위(Hourly)로 상세화하였다. 또한 지속 시간별 연 최대치 강우를 추출하여 빈도 해석을 통해 도시 유역의 미래 확률 강우량을 제시하였으며, 서울시 상습적인 침수 취약 지역인 도림천 유역에 강우-유출 모형(XP-SWMM)을 사용하여 미래전망 기후 자료인 SSP2-4.5와 SSP5-8.5에 따른 미래 확률 강우 침수 모의를 실시하였다. 본 연구의 결과는 최신 기후 변화 시나리오를 고려한 서울시 방재 성능 목표 강우량 산정에 활용 가능할 것으로 사료되며 미래 강우량 침수 모의를 통해 침수 취약 구역인 도림천 일대 홍수피해의 근거 자료가 되는 것에 의의를 둔다. 또한 치수 분야에서 기후 변화를 고려하기 위해서는 기후 변화 시나리오에 따른 시간 단위 자료의 상세화가 필요함을 시사한다.
정부와 지자체는 기후변화로 인한 홍수 피해를 저감하고자 내수배제 용량 증대, 건전한 물환경 조성 등 다양한 방향의 정책들을 제시하고 있다. 각 지자체 별로 다양한 홍수 대응 정책들을 반영하고 있지만, 2022년 집중호우에 의한 도심지역 침수 피해 사례와 같이 기후변화로 인하여 증가된 홍수량에 대한 적절한 대비를 못하고 있다. 따라서 지자체는 현재의 홍수 대응 정책들과 더불어 추가적인 홍수 대응 정책을 시행하여야 하며, 지속가능한 개발을 고려한 유역의 건전한 물순환을 유지해야 한다. 본 연구에서는 토지피복 등 유역의 특성을 고려하여 실행 가능한 홍수 정책들의 대응 효과를 분석하고, 기후변화 시나리오를 반영한 미래 빈도분석 결과를 반영하여 최적의 홍수 대응 정책 대안을 제시하고자 한다. 연구에서 선정한 홍수 대응 정책은 우수관거 용량을 증대시키는 관거 교체 정책, 지속가능한 저영향개발 기법을 적용한 투수성 포장과 옥상녹화 정책을 선정하였다. 미래 강우 시나리오는 3개의 CMIP6 GCM모형(ACCESS-CM2, CanESM5, GFDL-ESM4)과 2개의 SSP-RCP 시나리오(SSP1-26, SSP5-85)를 사용하였다. 홍수 저감 효과는 도시유출해석모형인 SWMM 모형으로 분석하였다. 또한, 정책 이행에 발생하는 공사와 운영 비용을 산정하여 경제적 편익 분석을 실시하였다. 분석 결과, 투수성 포장과 우수관거 용량 확대 정책을 반영하는 정책 시나리오가 가장 경제적인 홍수 저감 효과를 가져오는 것으로 분석되었다. 본 연구의 정책별 경제적 비용과 홍수 저감 효과 분석은 기후변화에 대비한 도시유역의 홍수 대응 정책을 평가하고 우선순위를 선정하는데 있어 기여 할 수 있을 것으로 기대된다.
법유전학에서 개인의 신원확인을 위한 STR 프로필 분석이 불가한 경우, DNA를 이용한 외형추정특성을 이용하여 개인에 대한 정보를 얻을 수 있다. 최근 눈동자, 머리카락, 피부 색과 같은 외형추정특성을 확인하는 방법들이 연구되고 있지만, 이러한 외형추정특성 정보만 가지고는 한국을 비롯한 동아시아 지역에서 적용하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 개인의 외형과 관련된 표현형을 수사정보로서 활용하기 위해 눈 모양, 머리카락 굵기, 피부 색 뿐만 아니라 탈모, 체형, 고도근시, 얼굴모양, 여드름, 행동습관과 관련된 SNP를 탐색하였다. 이들 표현형과 관련된 50개의 SNP를 선정하여 한 번에 증폭할 수 있는 targeted amplicon NGS 방식의 multiplex PCR 패널을 개발하였다. 실험 결과 14개 샘플에서 50개 SNP의 대립유전자 유형과 빈도를 확인할 수 있었다. 향후 본 패널을 가지고 더 많은 샘플을 이용하여 유전형과 표현형 간 연관성 확인 및 결과 해석 방법을 분석할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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