이상기후변화에 따른 홍수피해는 매년 빈번히 발생하고 있고, 이러한 피해에 대비하여 예측 및 대응방안을 신속히 확보할 수 있는 재난예측 및 대응시스템은 필수로 요구되는 실정이다. 강우의 의한 홍수발생과 하천수위 급상승에 의한 제방의 월류 및 파제 메커니즘은 상당히 복잡하고 유동적이며 다양한 불확실성을 포함한다. 본 연구에서는 극치 강수량의 매개변수들의 불확실성을 고려하기 위해 수행된 비정상성 빈도해석 기반의 수문시나리오를 바탕으로 산정된 MCS(Monte Carlo Simulation)기반 확률홍수위를 산정하였고, 이를 활용하여 2차원 제내지 침수해석의 경계조건으로 활용하여 홍수위 변동에 의한 하천 제방 붕괴 변동폭의 범위를 설정하고, 그에 따른 제방붕괴 유출량의 변동 범위를 산정하였다. 또한 확률론적 파제 유입량에 의한 제내지의 침수심과 침수범위를 MCS기반의 2차원 제내지 침수해석을 통해 정량화하여 확률침수심도를 작성하였다. 이러한 홍수발생의 전반적인 메커니즘을 고려하여 매개변수들의 불확실도를 정량적으로 평가함으로써 기존의 결정론적 해석기법보다 신뢰성 있는 침수심 예측결과를 확보하였다.
침수 피해를 방지하고 경감하기 위해서는 침수범위와 침수심을 예측하여 예상침수심에 대응하기 위한 홍수방어대책 수립이 필요하다. 본 연구는 방어침수심보다 아래에 위치한 건축물에 대해서 거실용도로 사용을 제한하는 수방기준을 마련했을 경우에 대하여 비용편익 분석을 통한 경제성 분석을 수행하고자 한다. 한편, 침수지역 및 침수심 산정을 위하여서는 GIS를 이용한 분석이 필요하며, GIS 분석을 통하여 산정된 결과를 바탕으로 건물피해액과 건물내용물에 대한 피해액을 산정할 수 있다. 적용과정에서 현재 서울시에서 구축되어진 데이터 구축 자료의 특성에 맞게 다차원법에서 제시한 일부 방법들을 수정하였다. 본 연구 결과 방어침수심의 설정을 통해 건축물에 대한 홍수피해를 방지하고, 주민의 보호 등을 포함한 침수피해방지대책 계획 수립에 이용할 수 있을 것으로 판단된다.
기후변화로 인해 전지구적인 이상기후현상이 빈번하게 발생하고 있으며 지구온도와 해수면상승과 더불어 강우패턴의 변화가 세계적인 문제로 대두되고 있다. 특히 아세안 국가의 경우 태풍 및 집중호우에 대한 침수피해의 빈발로 2,000만명 이상이 피해를 입은 것으로 나타났다. 이러한 윈인으로는 자연재해에 의한 인명 및 재산피해관련 대응기술의 개발 및 대응조직의 전문성이 미흡하다는 것이 가장 큰 원인으로 제시되고 있다. 이에 많은 국가 및 기관에서 재난 대응 기술을 ODA사업을 통해 지원하고 있다. 우리나라에서도 지속적인 ODA사업으로 재난 대응 기술, 그 중에서도 홍수대응 기술을 적극적으로 보급하고 있다. 본 연구에서는 ASEAN국가 현지 맞춤형 인공지능 하천수위예측 모형을 개발하여 ASEAN국가의 홍수대응 능력을 향상시키고자 하였다. 연구대상으로는 관측데이터의 수집이 용이하고 양질의 관측자료를 장기간 확보할 수 있는 필리핀의 Montalban 관측소를 대상으로 하였다. Montalban 수위관측소는 마닐라를 관통하는 마리키나 강의 상류에 위치하고 있다. 주변에는 상류쪽에 Mt. Oro 강우관측소가 있으며 해당 관측소의 강우자료와 Montalban 관측소의 수위자료를 입력자료로 활용하여 최대 3시간까지 수위를 예측하였다. 예측수위에 대한 적합도 지표로 NSE(Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient)를 사용하였으며 2시간 예측까지는 0.8이상의 유의미한 결과를 나타내 홍수예보에 활용할 수 있을 것으로 판단되나, 3시간 예측결과는 홍수예보에 활용하기 어려운 것으로 판단하였다. 이는 Mt. Oro관측소에 내린 강우가 Montalban 관측소에 도달하기까지 소요되는 시간이 3시간 이내이기 때문으로 판단된다. 관측소의 수위자료와 상류에 위치한 강우관측소의 장기간 고품질의 관측자료가 존재한다면 높은 정확도의 예측결과를 도출 할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 지구온난화 및 이상기후 현상으로 인하여 집중호우의 빈도와 강도가 급증하고 있다. 그리고 급격한 도시화로 불투수 면적이 증가하여 도시지역에 침수피해가 빈번하게 발생하고 있는 실정이다. 이러한 침수피해를 방지하기 위하여 침수위험지구, 재해위험지구를 선정하여 집중호우에 대하여 집중관리를 하고 있지만 위험지구이외의 곳에서 침수가 발생할 경우 신속하게 대처하지 못하는 문제가 발생하고 있다. 또한, 하천이 범람하여 발생하는 외수침수의 경우 수위를 실시간으로 확인할 수 있어 미리 대응이 가능하지만, 내수침수의 경우 지하에 매설되어 있는 관로의 상태를 확인할 수 없기 때문에 순간적으로 발생하는 침수에 대하여 신속하게 대처를 해야 한다. 현재 침수 피해를 신속하게 대처하기 위하여 CCTV를 활용해 침수의 발생여부를 모니터링 하고 있지만 CCTV설치 지역에 비하여 적은 인력으로 모든 CCTV를 확인하지 못하여 침수피해를 신속하게 대처하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 침수사진 자료를 CNN(Convolutional Neural Network)기법을 이용하여 학습시켜 침수의 발생여부를 판단하는 모델을 제안하였다. 딥러닝 기법의 CNN은 이미지의 특징을 추출하여 학습하는 과정을 가지게 되는데 학습이 완료된 모델은 침수사진의 특징을 파악하여 침수가 발생하였는지에 대한 여부를 자동적으로 판단하게 된다. 본 연구결과를 CCTV관재센터 혹은 지자체와의 연계를 통하여 침수의 발생여부를 자동적으로 판단해주는 시스템이 개발된다면 신속한 침수피해 대처가 이루어 질 수 있을 것이라 판단된다.
2020년은 장마기간이 49일간 지속됨에 따라 침수, 산사태 등 많은 홍수피해가 발생하였다. 특히 서울에서는 한강 본류의 수위가 급격하게 증가함에 따라 둔치 및 도로 침수 피해가 발생하였다. 이처럼 하천의 수위증가로 인한 홍수피해에 대응하기 위해 홍수통제소 및 기초지자체에서는 홍수특보를 발령한다. 이 홍수특보는 수위관측소 지점별 계획홍수량의 50 %, 70 % 이상의 홍수량이 발생할 경우 홍수주의보와 홍수경보가 발령되며, 이 기준은 각 권역별로 동일하다. 하지만 2017년 의정부시에서는 중랑천 수위증가로 인해 주변 지역에 침수피해가 발생하였지만, 이때 홍수량은 계획홍수량 대비 약 30 %에 불과하였다. 이처럼 한강권역 내 하천수위 증가로 인한 홍수피해는 계획홍수량의 50 % 이내에서 발생하기도 한다. 이에 본 연구에서는 한강권역을 대상으로 현재 2단계로 발령되는 홍수특보를 3단계로 세분화하고자 하였다. 단계별 홍수량 위험기준을 산정하기 위해 과거 홍수피해 발생 이력이 있는 한강권역 내 43개의 수위관측소 지점을 선정하였으며, 지점별 홍수기 동안의 홍수량 및 피해액 자료를 수집하였다. 각 단계별 홍수량 기준을 산정하기 위해서는 로지스틱 회귀분석 방법을 활용하여 피해발생 확률을 산정하였다. 1단계 기준은 계획홍수량 대비 홍수량 비율과 홍수피해 발생여부를 고려한 이항 로지스틱 회귀분석 모델을 구축한 후 3계 도함수에 적용하여 홍수피해 발생확률이 급격하게 증가하는 특이점을 산정하였다. 2단계와 3단계 기준은 다항 로지스틱 회귀분석 중 계층형 로지스틱 회귀분석을 활용하여 지점별 피해액 비율이 60 ~ 80 %, 80 ~ 100 % 구간에 속할 확률을 산정하고, 1단계와 동일한 방법으로 특이점을 산정하였다. 그 결과 지점별로 기존 제공되고 있는 홍수특보 기준을 과거 발생한 홍수피해를 고려하여 세분화할 수 있었으며, 이 결과는 지역별 홍수피해 저감대책에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 XP-SWMM 모형과 GIS 기법을 이용하여 도시지역인 사당동 지역의 국지성 돌발홍수를 사례로 강우단계에 따른 내수침수상황을 모의하여 침수예상지역을 분석하고 그에 따른 대피 강우기준을 개발하였다. 사당천의 배수영향을 크게 받는 지역적 특성을 고려하여 배수관망해석시 사당천 좌안 기점수위를 지정, 경계, 위험 홍수위 및 만수위로 입력한 후 각 수위에 대하여 강우를 단계별로 적용하여 침수예상지역을 분석하였고, 이를 바탕으로 침수예상지도를 작성하였다. 분석된 결과를 통하여 사당동지역의 경우 대피강우기준을 2단계인 준비 및 경계강우(40mn.hr), 대피강우(65mm/hr)로 설정하였다. 본 연구에서 제시된 침수예상지도 작성 및 대피강우기준 개발 방법론을 응용함으로써 도시지역 침수피해에 대비한 합리적인 방재대책 및 침수피해 최소화를 위한 효과적인 대응체계를 구축하는데 크게 기여할 것으로 사료된다.
계획규모를 초과하는 이상홍수 발생시 피해를 최소화하기 위해서는 유역종합적인 대응계획이 필요하다. 최근 집중호우가 발생하는 빈도가 높아지고, 이에 따라 계획홍수량을 상회하는 홍수유출 가능성이 높아지면서 효율적인 홍수대응방안에 대한 연구가 활발해지고 있다. 저류지 설치는 이러한 홍수대응방안 중에 하나로 구조적인 설계방법에 대한 실험적 연구가 진행되고 있고, 저류지 규모 및 설치 위치에 대한 홍수량 저감 효과가 검토되고 있다. 본 연구에서는 저류시스템에 의한 저류효과 분석을 위하여 실제 발생한 홍수사상에 의해 외수침수가 발생했던 사례에 대해 수치모의를 통해 검토하였다. 2006년 7월 태풍 에위니아 내습시 월류에 의한 제방붕괴로 인해 침수피해가 다수 발생했던 남강 수계를 대상으로 하였으며, 홍수사상 기간 동안의 대상유역의 홍수량 및 제내지 유입량을 추정한 결과를 이용하여 첨두홍수위를 추정하고 제방붕괴가 발생하지 않은 경우에 대한 홍수위를 산정하여 제방붕괴로 인한 홍수위 저하특성을 분석하였다.
최근 집중호우로 인한 도시침수가 빈번하게 발생하고 있다. 특히 2022년 서울의 강남지역과 경북의 포항 등 기습호우에 의한 침수로 인해 재산피해와 인명피해가 발생하였다. 본 연구는 이러한 집중호우로 인해 발생되는 도시침수에 대응하기 위하여 '저감이 아닌 예방'을 목적으로 도심지홍수 모니터링 시스템개발을 진행하고 있으며, 지자체와의 연계를 통한 실증실험을 진행하여 기술검증을 진행하고자하였다. 단일 센서로는 얻을 수 없는 종합적인 정보를 수집하기 위하여 멀티센싱을 이용한 시스템을 구상하였으며, 수위센서를 통한 침수심 데이터와 CCTV의 비정형 영상데이터 등을 종합적으로 취합하여 분석하고 사용자에게 안내 할 수 있도록 시스템을 구축하고자 하였다. 수집된 데이터는 연구원과 지자체로 전송되며, 연구원은 데이터수집을 통한 양질의 정보를 생산할 수 있다. 지자체는 수집된 데이터를 통해 실시간으로 침수지역 및 침수심 등을 확인 할 수 있으며, 홍수 이후 침수의 원인을 분석할 수 있는 데이터를 확보하여 추후 발생되는 홍수에 대한 대비가 가능할 것으로 기대된다. 본 연구에 대한 실증실험을 위하여 서울특별시와 인천광역시 미추홀구청과 업무협약을 진행하였으며, 도림천 인근과 인천광역시 미추홀구의 침수지역을 대상지역으로 선정하고 계측센서를 설치하여 실측 데이터를 확보하고자 한다.
홍수위험지도는 홍수발생시 예방되는 침수범위와 침수깊이를 나타내는 지도로 2009년 영산강수계(237.53 km), 2016년에 섬진강수계(251.06 km) 국가하천의 홍수위험지도가 제작되었고, 2021년 영산·섬진강권역 지방하천(4521.31 km) 홍수위험지도가 제작됨으로써 영산·섬진강권역 홍수위험지도 제작이 모두 완료되었다. 홍수위험지도 제작은 GIS 범람해석, 1차원 및 2차원 수치모형으로 구분할 수 있따. GIS 범람해석은 제내지의 지형 수치표고모델(DEM) 등을 활용하여 지형자료를 구축하고, 측점별 홍수위를 이용한 홍수위 DEM을 작성한 후 각 DEM의 고도차를 계산하여 홍수범람구역을 도시하는 방법이다. 도심지 또는 주거지를 관류하는 하천에 대해서는 제방의 편안 파제를 가정하여 FLUMEN모형을 이용한 2차원 범람분석 또는 HEC-RAS모형을 이용한 1차원 범람분석 방법 적용한다. 위와 같은 분석 방법으로 도출된 침수 결과는 제방 월류 및 제방 유실 등의 극한 상황을 가정한 것으로, 2020년 섬진강 대홍수 홍수피해 침수구역과 홍수위험지도의 침수구역의 겨의 일치하는 것으로 나타났다. 즉 하천홍수로 발생할 수 있는 피해의 규모를 예측할 수 있으며, 이러한 예측정보는 방재계획 수립 및 홍수대응에 활용도가 높을 것이다. 홍수위험지도는 홍수위험지도정보시스템(www.floodmap.go.kr)에서 누구나 확인이 가능하며, 지자체 방재담당자는 회원가입을 통해 홍수위험지도 전산파일 및 보고서 등을 받을 수 있다. 방재담당자는 홍수위험지도의 침수구역을 바탕으로 대피계획을 수립하고, 집중호우로 인한 하천수위 상승 시 홍수위험지도의 침수구역을 중심으로 방재활동을 하여 인명피해를 최소화할 수 있을 것이다.
기후 변화에 따른 국지성 집중호우, 게릴라성 호우는 도심지역 홍수피해의 주요 원인으로, 이러한 극한 강우사상에 대해 도시지역의 침수피해를 선제적으로 대응하기 위해서는 강우-유출모의 현상을 과학적인 방법으로 분석할 필요가 있다. 이러한 이유로 주요 침수발생지역에 국한하여 강우-유출 해석이 수행되어왔지만, 도시전체에 대한 분석은 시간적, 인력적 제약으로 분석이 어려운 실정이다. 본 연구에서는 대표적 도시지역인 서울시의 전체 239개 배수분구를 83개 배수구역으로 구분, 서울시 최신 UIS자료를 이용하여 각 배수구역별 도시유출모형 구축을 위한 소유역 및 관망 입력자료 DB를 GIS shape파일 형식으로 구축하였으며, 미국 EPA의 SWMM을 적용하여 도시유출모형을 구축하였다. 시간적, 인력적 제약을 극복하기 위하여 구축할 관망 기준을 수립 및 가공하여 적용하였으며, 매뉴얼을 작성하여 매개변수의 적용기준 및 DB구축절차를 표준화하여 입력자료의 일관성 및 객관성을 도모하였다. 구축한 모형의 신뢰성 확보를 위해 서울시 기왕 주요 호우사례에 대한 유출모의 결과와 유량측정 성과의 비교를 통해 모형 검증을 수행한 결과, 관측수위/모의수위의 상관계수는 대부분의 지역에서 0.9 이상으로 나타나 모형 구축결과는 적정한 것으로 판단되었다. 구축된 모형은 실시간으로 변화하는 기상상황을 합리적으로 반영하기 위한 고해상도 기상자료를 활용한 도시침수 예측정보 생산 기술 개발의 기반 자료로 활용될 예정이며, 서울시 전역의 우수관로 월류에 의한 침수 취약지역 파악 및 침수원인 분석, 상습 침수지역에 대한 하수관로 교체 및 저류지 설치 등 치수계획에 대한 기초자료로도 활용 될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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