최근 기후변화에 의한 강우패턴 변화로 국지성 집중호우가 증가하고 있으며, 이로 인해 서울 강남('12), 부산('13), 울산('16), 인천, 부산('17) 등 대도시 지역에서 침수피해가 증가하고 있다. 도시침수는 하천홍수 피해와는 달리 매우 짧은 시간에 피해가 발생하며, 시설물 파괴보다는 주택, 차량, 상가 침수로 인한 재산 및 인명 피해가 높은 비율을 차지하고 있다. 또한 도시침수는 다양하고 복합적인 원인에 의해 발생되므로, 상황관리에 어려움이 있다. 현재 도시침수 피해저감을 위한 대책으로 구조적인 대책과 복구사업을 중심으로 이루어지고 있다. 그러나 짧은 시간, 높은 강도의 호우에 의해 발생하는 도시침수는 이와 같은 대책으로는 한계가 있으며, 사전 대비 대응을 위해서는 예 경보 시스템 등 비구조적인 대책이 함께 이루어져야 한다. 또한 도시침수의 실시간 분석 및 모니터링 등 상황관리지원을 위한 도시침수 통합 관리 시스템의 도입이 필요하다. 따라서 국립재난안전연구원에서는 도시침수 상황관리를 위한 "도시침수 모니터링 시스템" 개발 연구를 2014~2016년에 걸쳐 수행하였다. 도시침수 모니터링 시스템은 실시간 AWS 및 RADAR 예측강우 기반의 예 경보, 침수예상도 및 침수위험지역 정보제공, 실시간 강우빈도분석, 다양한 기상정보 제공, SNS알림 서비스 등을 제공하여 담당자의 의사결정 지원이 가능하며, 2017년부터는 시범운영을 통한 고도화를 추진하고 있다. 본 연구에서는 시범운영 결과를 통해 시스템의 적용성을 검증하고, 개선사항을 도출하였으며, 향후 도시침수 모니터링 시스템의 전국화 운영을 위해 전국 읍면동단위의 위험기준 추정 방법을 제시하고자 한다.
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.
2011~2019년 평균 강수량은 100년 전(1912~1920) 보다 861mm 증가(7.4%)하였으며, 2020년 서울, 부산, 대전 등 대도시 지역에서 침수로 인한 인명피해가 발생하는 등 기후변화로 인한 강우량, 집중호우의 발생 빈도와 강우강도 증가 및 지속적인 도시침수로 인한 인명·재산 피해를 지속적으로 발생하고 있다. 이와 같이 도시침수는 단기간 집중호우에 의해 발생하고 좁은 범위에 발생하지만 건물, 인구 등 밀집도가 높은 지역에 발생하여 피해가 크게 발생한다. 또한 우수관 개선, 배수 펌프장 등 구조적인 대책만으로는 한계가 있으며, 예 경보 등 비구조적인 대책과 합께 이루어져야 한다. 이에 본 연구에서는 과거침수피해이력자료와 강우자료를 이용하여 해당 행정동에 대해 침수발생 한계강우량을 추정하였으며, 침수피해이력이 없는 행정동에 대해서는 유역특성과 한계강우량과의 관계를 이용하여 한계강우량을 예측하는 모델을 개발하였다. 3,344개 행정동에 대해 한계강우량을 추정하였으며, 이를 활용하여 2021년 침수 예·경보에 시범적용하였다. 6월~9월 까지 운영한 결과를 대상으로 강우자료와 비교하여 정확성을 검토하고 오차가 10% 이상인 행정동에 대해서는 개선하고자 한다.
기후변화 등으로 인해 전 세계적으로 산불이 점점 잦아지고 대형화되는 추세다. 위성영상 등의 원격탐사를 통한 산불피해 면적 및 피해강도를 산정하는 것은 현장조사에 따른 여러 가지 어려움을 줄일 수 있어 대안 및 보조자료로 활용이 가능하다. 산불피해강도(differenced normalized burn ratio, dNBR)는 산불 전후의 정규탄화지수(normalized burn ratio, NBR) 차이를 통해 산정하며, NBR 수식에 사용되는 영상은 Landsat의 근적외선(near infrared, NIR)과 단적외선(short-wavelength infrared, SWIR) 밴드를 기본으로 한다. 우리나라 위성영상의 경우, SWIR 밴드를 가지고 있지 않기 때문에 산불피해와 관련한 국내 연구들은 해외영상을 사용하거나 우리나라 위성영상을 사용한 경우, 정규식생지수(normalized difference vegetation index, NDVI)를 이용하여 간접적인 방법으로 dNBR을 산출하였다. 따라서 본 연구에서는 Kompsat-3A호(K3A)의 중적외선(mid-wavelength infrared, MWIR) 밴드를 NBR 수식의 SWIR 밴드 대신 대입하여 dNBR을 산정하고, dNBR의 기준이 되는 Landsat을 이용한 dNBR 결과 값과 비교하였다. 그 결과 K3A MWIR을 이용한 dNBR이 Landsat SWIR을 이용한 dNBR에 비해 나타낼 수 있는 값의 범위가 더 넓고 세분화하여 표현이 가능하였다. 따라서 산불피해 지역을 조사하는데 있어 K3A의 활용도가 높을 것이라 사료된다. 뿐만 아니라 본 연구에서는 30m로 열화된 K3A MWIR 밴드를 사용했으나 그보다 높은 해상도의 MWIR 밴드를 사용한다면 본 연구보다 훨씬 더 나은 결과를 얻을 수 있을 것이라 사료된다.
보는 낙차공과 함께 하천에서 자주 시공되는 하천 구조물로 매년 태풍이나 홍수로 큰 피해를 나타내는 대표적인 시설물 중 하나이다. 구미의 경우에는 보 하류부에 정수지(stilling basin)등을 설치하여 에너지를 적절히 소산시켜 하류로 흘려보내는 공법을 사용하고 있으나 우리나라와 기후조건이 유사한 일본에서는 보하류부에 물받이 및 하상보호공을 설치하는 방법으로 보 설계를 하고 있어 하상보호공에 대한 설계개념에 차이가 있다. 현재 국내의 보 설계는 Bligh공식에 따라 물받이 및 하상보호공을 결정하였으나 지반의 침투영향을 고려하여 도출된 공식이므로 수리적 특성를 고려하지 못하는 한계성을 가지고 있다. 따라서 보에서 수리특성을 고려한 물받이 및 하상보호공 설계를 위한 수리실험을 통해 설계지침을 보완할 필요가 있다. 본 연구에서는 수리조건에 따른 하상보호공 길이를 제안하는데 목적이 있으며 이를 위해 난류유속강도를 주요영향 요소로 선정하여 도수 및 도수 후 구간에 대해 난류강도 변화를 분석하였다.
본 연구에서는 화재시 콘크리트 강도, 피복두께, 하중상태 및 화재시간이 부재 내부의 열적 분포 및 구조적 거동에 미치는 영향을 파악하기 위하여, 일반강도 및 고강도 콘크리트 보 및 기둥 시험체를 제작하여 각 변수에 따라 ISO 834 표준가열곡선으로 가열실험 및 가력실험을 실시하였으며, 고온에서 콘크리트의 재료 및 구조모델을 제안하고 이를 이용하여 해석을 실시하였다.
연구목적: 본 연구에서는 콘크리트 포장의 온도피해를 줄이기 위해 상변화에너지가 큰 PCM을 콘크리트에 혼입하고 이에 따른 성능테스트를 진행하였다. 연구방법:저온 및 고온에 대한 온도피해를 감소시키기 위해 4.5℃와 44℃의 상변화 온도를 가지는 캡슐형 PCM을 10%, 30%, 50% 치환하여 콘크리트에 혼입하였으며 열전대와 변온챔버를 활용하여 열성능 실험과 압축강도 실험을 진행하였다. 연구결과: 열성능 실험 결과 PCM의 혼입은 최대 25%이상의 온도저항성을 향상시키는 것으로 나타났으며 다량 치환시 높은 비열로 모든 온도에서 열저항성을 높이는 것으로 나타났다. 압축강도 실험 결과 30%이상의 치환은 압축강도를 저하시키는 결과를 나타냈으며 PCM의 상변화온도를 기준으로 큰 강도차이를 나타냈다. 결론: PCM의 혼입은 콘크리트의 열성능을 증가시키는 것으로 나타냈으며 PCM의 상변화온도 부근에서 가장 큰 열성능 증가폭을 나타냈다. 또한 가장 높은 치환율인 50% 치환에서 10%~20%의 작은 강도저하가 발생하였으므로 사용성에 큰 문제가 없을 것으로 판단되며 열성능 향상을 위해 추가적인 PCM 투입이 가능할 것으로 판단된다.
최근 기후변화로 인한 극한강우현상의 강도가 증가함에 따라 유출량과 첨두유량이 급격하게 증가하고 도달시간이 짧아지고 있어 홍수에 대한 피해가 증가하고 있다. 이와 더불어 도심지에서는 불투수면적 비율이 늘어나 수문순환에 큰 영향을 보이고 있다. 특히, 우리나라는 도시지역에 인구의 91.58%가 거주하고 있음에 따라 도시집중현상이 나타나고 있어 도심지의 홍수피해는 더욱 심각한 상황이다. 이에 본 연구에서는 서울의 청계천 유역을 대상으로 도시홍수 위험도 분석을 실시한다. SWMM을 이용하여 청계천 유역을 구성하고 소유역으로 나누어 재현기간에 따른 유출량에 대한 분석을 실시하고, 홍수 피해에 영향을 줄 수 있는 인문, 사회적인 자료를 수집한다. 소유역별로 수집된 자료를 바탕으로 TOPSIS(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)을 통해 도시홍수에 대한 위험도 분석을 실시하였다.
지구온난화 및 기후상승으로 폭염발생 일수 및 강도가 증가됨에 따라 온열질환으로 인한 인명피해가 꾸준히 증가되고 있다. 온열질환 발생은 폭염일수가 증가할수록 증가됨에 따라 폭염 취약 계층에 대한 피해 대응이 요구되고 있다. 본 연구에서는 폭염 취약 계층을 대상으로 폭염으로 인한 피해를 감소시키고자 온열질환용 웨어러블 디바이스 기반 실시간 활력 징후 데이터 수집 및 분석을 통해, 온열질환 의심환자 이벤트 발생에 대한 신속한 대응이나 여름철 생활지수를 통해 휴식을 권장하도록 지원할 수 있는 온열질환 모니터링 시스템을 제안한다.
지구온난화로 인한 집중호우 및 태풍의 발생 횟수와 강도가 증가함에 따라 홍수피해가 증가하고 있으며, 특히 도로침수는 피해 측면에서 '복구-보상' 중심의 사후처리 체계에서 벗어나 '예방-대응-관리'를 통한 사전 재난대응 체계로 정책 전환이 요구되고 있다. 이에, 도로침수관련 재난정책의 기반기술이 될 수 있는 '도로침수 실시간 예측·감시 및 운영 기술'을 경상남도 진주시를 대상으로 침수피해 관련 지역현안을 해결하고자 하며, 강우예측자료를 활용한 침수해석, CCTV영상을 이용한 AI기반 실시간 침수감시, 공간 빅데이터 기반 침수정보제공, e-SOP 등 다양한 기술이 융합된 실증 연구로 이루어진다. 본 연구결과물이 실용화되어 도로침수통합관리시스템으로 운영된다면 지역 수재해 대응력 향상에 기여할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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