기후변화로 태풍, 집중호우 등의 발생빈도가 높아져 도시지역에서 홍수범람으로 인한 인명피해와 재산상의 손실이 반복되고 있으며, 이로 인한 사회기반시설에 대한 피해가 급증하고 있다. 따라서 이를 효과적으로 방어할 수 있는 구조적, 비구조적 내배수 홍수방어 대책의 수립이 시급한 실정이다. 도시유역에서의 침수피해는 내부배제 불량에 따른 내수침수가 대부분을 차지하고 있으며 효과적인 내수침수예측 및 홍수피해 저감을 위한 방재시스템 구축을 위해서는 내외수를 연계한 침수 예측 선진화 기술개발이 필요하다. 따라서 본 섹션에서는 레이더 및 위성 정보를 활용한 초단기 또는 단기 강우예측 기술개발, 하수관망 단순화 자동화 기술 개발, 베이지안 모형과 연계한 SWMM모형의 매개변수최적화, 내수침수 대응을 위한 동적의사결정 모형 등의 핵심기술을 통합한 내외수를 연계한 도시홍수예보시스템 개발내용과 실강우사상에 대한 적용성 검토 결과를 소개하고자 한다. 본 연구의 성과는 실시간 또는 예측강우분석을 통하여 돌발홍수로 인한 내수침수피해에 대한 골들타임을 확보하고 대피지구 선정 및 주민의 대피이동 정보제공 등 도시홍수로부터 발생하는 피해에 대한 최적화된 선제적 대응체계 구축에 활용도가 높을 것으로 기대된다.
최근 세계적인 기상이변으로 대규모의 자연재해가 발생되고 있으며, 도시지역의 인구 과밀화와 시설물의 대형화로 피해규모도 대형화되고 있다. 본 연구에서는 매미 태풍 시 침수피해가 크게 발생하였던 마산시 월영동지역에 대해 도시홍수량을 추정할 수 있는 SWMM모형을 이용하여 빈도강우와 해수위별 침수예상지를 추정하고 이것을 GIS데이터베이스와 연결하여 침수예상피해를 분석하였다. 그 결과, GIS자료를 이용하여 대상지역을 소유역으로 구분하고 홍수추정모형인 SWMM을 이용하여 침수위치와 침수심을 예측함으로서 빈도강우와 해수위 상승에 따른 침수예상지역을 정확하게 예측할 수 있었다. 또한 침수가 예상되는 지역에 대해 건물용도별로 침수위험도를 예측하거나 침수에 따른 대피계획수립에 이용할 수 있는 자료를 제공할 수 있었으며, 향 후 웹이나 무선통신기술 등과 연계된 재난관리체계구축에 대한 연구가 이뤄질 경우 활용성이 증대될 것으로 판단된다.
기후변화로 인한 홍수패턴 변화로 인해 침수피해 발생 빈도가 증가하고 있다. 특히 2020년에는 기록적인 장기간 폭우로 인해 댐 하류 지역의 수몰피해가 발생한 바 있다. 예상을 벗어난 이상 홍수 발생 시 댐 방류로 인한 하류 지역 피해예측 및 주민 안전을 위해 침수범위를 예측하고 대응하는 것이 필요하다. 남강댐은 인공방수로 운영을 통해 홍수량을 가화천과 분담하는 운영방식을 이용하고 있으나 댐 직하류에는 진주시가 위치하여 홍수방류에 따른 지역 침수구간을 예측하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구에서는 재현기간 별 남강댐 홍수 방류량에 대해 남강댐하류~낙동강 합류부 구간의 홍수위 변화 분석 및 침수면적 계산을 수행했다. HEC-RAS를 이용한 남강 본류 수리해석을 위해 2013년 하천기본계획 단면을 이용하였으며, HEC-geoRAS를 이용한 침수면적 계산을 위해 2020년 수치지형도를 이용했다. HEC-RAS 모의를 위한 상류 경계조건은 남강댐 홍수 방류량을 적용하였으며, 하류 경계조건은 빈도 별 홍수위를 적용한 정상상태 모의를 수행했다. 빈도 별 남강댐 홍수 방류량은 남강댐 상류로 유입되는 빈도 별 홍수량에서 남강댐 저류 가능 홍수량을 제외한 유량을 방류하는 시나리오를 가정하여 결정했다. 50년, 80년, 100년, 200년 빈도 홍수량에 대한 홍수위 모의 결과, 우안 지역은 제방고를 초과하는 홍수위가 발생하지 않은 반면 좌안에서는 농경지를 중심으로 하천범람이 발생했다. 특히 80년 빈도 이상 홍수량에 대해 범람지점이 50년 빈도 홍수량에 비해 2배 이상 증가했다. 또한 침수면적을 계산한 결과, 만곡부와 지류 합류부 주변에서 주로 침수가 발생함을 확인할 수 있었다. 빈도 별 침수면적을 비교해보면 50년 빈도의 침수면적을 기준으로 80년, 100년, 200년 빈도에서 각각 9.4%, 18.7%, 53.1% 증가한 침수면적을 나타냈다.
호우로 인해 도시지역에 발생하는 홍수의 대표적인 특성은 도로와 저지대의 내수침수라고 할 수 있다. 이러한 침수현상을 모의하고 예측하기 위해서는 일반적으로 도시유출해석 모형과 연계된 2차원 침수해석 모형을 활용한다. 다만, 이러한 물리적, 수치해석 도구들은 공간적인 해상도가 높고, 대상영역이 넓을수록 많은 연산시간이 소요되므로 집중호우와 같이 단시간에 많은 비가 발생하는 경우 홍수예보에 활용하는데 한계가 있다. 따라서 시나리오 기반의 침수위험 정보를 사전에 정의하나, 위험기준을 정의하는 방법에 따라 위험지역과 위험도가 달라질 수 있다. 이에 본 연구에서는 시공간적으로 상세한 침수 예상 정보를 빠르고, 정확하게 제공하기 위해서 침수시나리오 기반의 침수위험 예보 기준 지도를 작성하고, 기준 지도 작성 시 위험기준 요소의 정의를 다양하게 적용하여 서울시의 침수위험 지역과 위험도의 변화를 분석하고자 한다. 여기서 침수시나리오는 76개 강우 시나리오와 SWMM모형, 2차원 침수해석모형(GIAM)을 활용하여 생산한 결과를 활용하였다. 생산된 침수시나리오는 6m 시공간 해상도를 갖지만, 예측강우를 활용한 돌발홍수예보 프로토타입의 기준 격자망을 고려하여 500m 해상도로 변환하여 분석에 활용한다. 본 연구에서는 침수위험의 유무, 위험 정도를 분류하는 위험기준을 영역 내 최대침수심, 평균침수심, 침수면적 비율 등으로 다양화하고, 각 위험기준 요소별 침수위험 예보 기준 지도를 작성한다. 또한, 실제 침수발생 사례에 작성한 침수위험 예보 기준 지도를 적용하여, 침수위험 지역과 위험도를 가장 적합하게 구현한 위험기준을 찾고자 한다.
국지적 지역에 내리는 강한 강도의 강우는 많은 인명 및 재산 피해를 발생시킨다. 이러한 피해를 예방하기 위해 도시 침수 예측에 관한 연구가 오랜 기간 수행되어 왔으며, 최근에는 다양한 신경망(neural network) 모델이 활발히 이용되고 있다. 강우 지속 기간이나 강도는 일정하지 않고, 공간적 특징 또한 도시마다 다르므로 안정적인 침수 예측을 위한 신경망 모델은 강건성(robustness)을 지녀야 한다. 강건한 신경망 모델이란 적대적 공격(adversarial attack)을 방어할 수 있는 능력을 갖춘 모델을 일컫는다. 따라서 본 연구에서는, 도시 침수 예측을 위한 시공간 신경망(spatio-temporal neural network) 모델의 강건성 제고를 위한 방법론을 제안한다. 먼저 적대적 공격의 유형과 방어 방법을 분류하고, 시공간 신경망 모델의 학습 데이터 특성 및 모델 구조구성 조건 등을 활용하여 최적의 강건성 제고 방안을 도출하였다. 해당 모델은 집중호우로 인해 나타날 다양한 관망에서의 침수 피해를 각각 예측하고 피해를 예방하기 위해 활용될 수 있다.
우리 나라에서 발생하는 여러 재해 중 자연재해는 각종 재해의 상당 부분을 차지하고 있으며, 이 중 호우에 의한 인명 피해는 연간 수 백명, 재산 피해는 수 천억에 이른다. 매년 여름철 집중호우에 의한 홍수재해는 한강과 같은 대형하천이나 급경사 산간지역에서 주로 발생하던 상황이 근래에 이르러서는 도시지역으로 그 피해가 확산되고 있다. 특히, 최근 몇 년 사이 연속해서 대규모 홍수가 발생하고 있어 수해로부터 국민의 생명과 재산을 보호하기 위해서는 홍수규모에 따라 침수범위를 예측할 수 있는 보다 과학화된 실시간 침수예측시스템 구축이 요구된다. 이에 본 연구는 홍수피해가 큰 한강 상류 일대의 중랑천과 그 주변을 대상지역으로 홍수시 발생한 하천의 유량과 범람량을 DEM에 의해 분석하고 이를 실시간으로 Web GIS와 연계하여 홍수에 의한 침수를 예측하고자 한다.
기후변화로 인한 집중호우가 빈번히 발생하고 있으며, 도시지역에서는 호우에 의한 침수피해가 더욱 빈번히 발생하고 있다. 인구와 건물이 밀집한 도시지역은 불투수율이 높아 호우 발생시 홍수 위험도가 커지고 있으며, 침수에 의한 사유재산뿐만 아닌 사회기반시설에 대한 피해도 증가하고 있다. 도시는 건물과 건물 사이로 도로 네트워크가 복잡하게 설계되어있다. 이러한 건물과 도로들은 투수성이 떨어지며, 지하공간과 건물들이 발달하여 유역지표면의 가하학적 형상이 매우 복잡하게 변화하고 있다. 도시지역은 저류 및 침투능이 부족하고, 지역의 특성에 따라 내수배제시설이 부족하여 우수관망에 대한 우수배제의 의존도가 높으며, 호우에 의한 침수와 관거 월류에 의한 침수피해 발생시 우수는 도로를 따라 저지대로 흐르며 침수지역이 넓어지게 된다. 이와 같은 도시지역의 침수를 예측하기 위한 침수해석에는 지형의 높낮이, 형상을 고려한 예측이 필요하다. 특히 건물 및 도로망이 복잡한 지역일수록 지형이 정교하게 고려되어야 한다. 지형이 적절히 고려되지 않은 침수해석은 침수예상지역을 다소 과대 또는 과소하게 나타낼 수 있고, 침수심을 제대로 반영하지 못한 결과가 도출될 수 있다. 건물과 도로가 밀집된 도시지역에서 이러한 문제가 발생할 경우 예상치 못한 지역에서 침수가 발생하여 피해를 줄 수 있으며, 이는 곧 인명과 재산피해로 이어지게 된다. 본 연구에서는 과거 침수피해가 있었던 도림천 유역을 대상으로 지형자료의 해상도에 따른 침수분석을 실시하였다. 우수관망과 도시지역의 유출모의에 적합하다고 알려진 SWMM 모형을 활용하여 LiDAR(Light Detection And Ranging), 10m DEM, 1:1,000 수치지형도를 활용하여 지형상세도의 변화에 따른 침수모의를 실시하였다.
본 연구의 목적은 도시지역에서의 침수시뮬레이션에 필요한 도시침수해석모형을 개발하고, 이를 GIS(geographic information system)와 연계 운영할 수 있는 시스템을 구축함에 있다. 이를 위해서 미국환경보호청(EPA)의 SWMM(storm water management model)모형을 이용하여 도시지역 배수 시스템에서의 도시유역 유출량 및 월류량을 계산하고, 지표면으로 월류된 유량에 대해 GIS를 이용한 침수해석을 실시하였다. GIS를 이용한 침수해석 모형으로는 Level-Pool 침수해석모형과 DEM 기반 침수해석모형을 개발하고 도시지역에서의 시간별 침수위 및 침수범위 등을 계산 할 수 있게 하였다. 도시배수시스템과 지표침수해석모형을 GIS를 이용하여 통합시킨 도시침수해석 모형을 통해서 배수 시설에서의 유출량 예측과 지표면에서의 월류유량의 전파특성을 예측할 수 있도록 구성하였다. 본 연구결과는 도시지역에서의 배수 시설의 설계 및 운영의 문제, 침수 예상도의 작성 및 각종 홍수 예경보 수립에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
불안정한 기후와 함께 나타나는 국지적 집중호우로 인한 도시 침수는 끊임없이 발생하고 있으나, 강우량을 포함한 기상정보 현황 또는 예보정보를 활용하여 공간적인 도시홍수 예측정보를 제공할 수 있는 체계는 아직 마련되지 못한 상황이다. 공간적인 홍수정보는 하천의 제방, 도시 하수관거의 통수능, 저류지, 펌프시설과 같은 구조물적 대책에 어려움이 있을 시 발생할 수 있는 최악의 홍수상황을 미리 파악함으로써 피해를 최소화하는데 직접적인 영향을 미칠 수 있다. 이에 본 연구에서는 기상청에서 제공되는 강수량, 도시 유역에 대한 2차원 침수해석 결과, 그리고 기계학습 모형 중 하나인 랜덤포레스트 회귀모형을 활용하여 실시간으로 도시유역에 대한 침수지도를 예측할 수 있는 방법론을 제시하고자 한다. 연구유역은 내수침수가 빈번하게 발생하는 울산시 우정태화지구로 선정하였다. 지속시간 6시간의 총강우량 50 mm, 80 mm 그리고 110 mm 대한 랜덤포레스트 회귀분석 예측 침수면적과 검보정된 2차원 물리모형의 침수해석 결과 비교시 각각 63%, 80%, 그리고 67%의 적합도를 보여주어, 빠른 시간안에 발생하는 도시 침수에 대한 대응, 대피를 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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