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.
기존 홍수예보에 사용되는 일반적인 절차는 관측되는 강우를 이용하여 유역의 유출량을 계산하고 댐 저수량과 현 상황에서 발생할 수 있는 하천의 수위와 유량을 판단한 뒤 홍수예보 및 경보를 발령한다. 이러한 방법은 모형의 구동에 걸리는 시간으로 인한 의사결정 시간의 단축, 모형의 성능에 의존하는 홍수예측 결과 등의 단점이 존재하며, 관련 전문가가 상주하며 홍수 유무를 판단하고 상황을 전파해야하는 인적 재원이 필요하다. 본 연구에서는 분포형 강우-유출모형 기반의 강우강도-지속시간-홍수량(IDQ) 곡선을 활용하여 미계측 유역 홍수예보에 활용하는 기법을 평가하였다. 계측된 유역의 자료를 이용하여 분포형 모형의 검보정을 실시하고 하천의 예경보 홍수량에 준하는 한계강우량을 산정하였다. 이때. 다양한 지속시간의 강우를 적용하였으며 토양함수상태에 따른 IDQ 곡선을 산정하여 발생 가능한 여러 시나리오에 대비할 수 있는 홍수예보 기법을 제시하였다. 주요 홍수예경보지점에 적절한 IDQ 곡선을 보유하게 된다면 비전문가도 신속한 홍수예경보 의사결정이 가능하여 각 지자체와 유관기관에서 손쉽게 활용할 수 있으리라 판단된다.
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.
홍수예경보는 발생되는 홍수의 규모와 시간을 가능한 정확하고 빠르게 예측하여 홍수에 대한 위험성을 사전에 알리고자 하는데 목적이 있다. 따라서 하천범람에 따른 피해를 최소화하기 위한 홍수예경보는 일정시간의 선행시간을 확보하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 현재 하천에서 측정되고 있는 수위 관측 자료를 이용하여 하류의 수위를 예측하였다. 수위 예측을 위해 다중회귀모형 및 신경망 모형을 한강의 제1지류인 횡성댐 상류 섬강 시험유역에 적용하였다. 다중회귀모형 및 신경망 모형의 학습에는 섬강 시험유역의 2002년부터 2010년까지의 수위 관측 자료를 이용하였으며, 학습된 모형을 이용하여 30분 이내에 발생 가능한 수위를 예측하였다. 모의 결과 신경망 수위예측모형의 결정계수는 0.967으로 나타났으며, 다중회귀수위예측 모형의 결정계수는 0.815로 나타나 신경망을 이용한 수위예측모형이 다중회귀모형보다 좀 더 나은 예측 결과를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구결과는 향후 중소하천에서 선행시간을 확보한 홍수 예경보 구축에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
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.
유역에서의 강우-유출해석모형과 예측모형의 정확성을 위해서 기상요소와 지형인자간의 상관성에 대해서 많은 연구가 진행되었으나 수자원의 효율적인 해석과 관리를 위한 물과 관련된 기관들은 단지 물 관련 정보를 DB로 구축한 수준에 머물러 있다. 급속한 정보화 시대로 인해 편의성을 추구하기 위한 서비스 요구가 증가되어 사용자들은 질적으로 우수한 정보뿐만 아니라 여러 가지 매체를 통해서 시간과 장소에 제한 없이 사용자들과 관련된 각종 정보를 원하고 있다. 그래서 수문학적으로 중요한 위치에 있는 지점과 상습적으로 홍수피해를 입고 있는 지역의 홍수예경보를 위해서 물 관련 정보를 신속히 활용, 해석 및 예측하는 시스템의 개발이 필요하다. 따라서 물리적인 공간상에서 3차원 GIS DB, GPS 또는 무선인터넷 기술 등의 전자기술(IT:컴퓨터, 통신, 방송)을 도입하여 인터넷이나 무선통신을 통해 물 관련 정보를 획득하고 홍수예경보 시스템의 효율적인 관리를 위한 기법을 개발하고자 한다. 이를 위해서 본 연구는 위치기반서비스(LBS : Location Based Service)의 기반기술과 응용사례 및 활용 가능성을 검토하여 홍수예경보 정보시스템을 제시하였다.
홍수예경보는 강우로 인하여 발생되는 홍수의 규모와 시간을 가능한 한 정확하고 빨리 예측하여 홍수에 대비할 수 있도록 유관기관 및 지역주민에게 사전에 홍수에 관한 정보 즉 예측되는 수위와 시간을 제공함으로써 홍수로부터의 피해를 최소화하는 것이다. 이와 같은 목적을 성공적으로 완수하기 위해서는 홍수시 급변하는 하천유량에 영향을 미치는 모든 수문학적 기상학적 자료를 신속 정확하게 수집할 수 있는 관측 시스템의 구축 뿐 아니라 이들 수집된 자료를 이용하여 실시간 홍수추적을 할 수 있는 효율적인 유출량 계산모형이 조화를 이룰 때 가능하다. 이에 본 연구에서는 중 소하천에서 홍수예경보를 위한 지능형 U-River 시스템의 실시간 모니터링 기술을 조사하고 하천수위를 이용한 예측시스템에 대해 연구하였다. 기존의 홍수예경보의 문제점을 해결하기 위해 간단한 입력자료만으로 홍수예측이 가능한 인공지능 기반의 신경망 모형을 이용 하였으며, 예측 모형의 효율성과 적용성을 높이기 위해 유사한 수문 사상을 가지는 상 하류간 입력 자료를 동시에 사용하였다. 또한 하천수위를 이용한 모델의 수행은 각 지점별 훈련성과를 토대로 최적의 은닉층 노드수를 선발하여 실시간 수위예측에 활용하였으며 수치적 기준을 적용하여 실측 수위와 모형에 의해 예측된 수위를 이용하여 평가하였다.
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.
낙동강 홍수예경보 시스템은 낙동강 유역의 홍수피해 방지를 위해 1986년에 구축되어 낙동강홍수통제소에서 운영되어 온 이래로 여러 차례에 거친 시스템의 개선 및 보완을 통해 현재의 시스템을 갖추게 되었다. 그러나 4대강 사업을 통해 시행된 하도 준설 및 보 설치로 인한 하도 조건의 변경과 기존의 저류함수모형 및 수위-유량 관계식을 이용한 수위예측의 한계로 인해 낙동강 하도에 대한 수리해석모형 구축의 필요성이 대두되었다. 이에 따라 낙동강 홍수통제소에서는 기존의 저류함수모형을 이용한 강우-유출 해석모형과 낙동강 본류 및 주요 지류에 대한 수리해석 모형을 구축하여 연계하는 과업을 수행 중에 있다. 본 연구에서는 하천기본계획의 설계홍수량의 산정시 적용되는 HEC-HMS 모형을 통해 강우-유출해석모형을 구축하고, 낙동강 본류 및 8개 지류에 대해 FLDWAV 모형을 이용해 수리해석 모형을 구축하여 연계하였다. 수자원단위지도의 표준유역과 수위관측소 지점을 기반으로 하여 낙동강 유역을 287개의 소유역으로 분할하였고, 271개의 분할하도 및 10개의 다목적 댐 방류량을 반영하여 강우-유출 모형을 구축하였다. 수치지형도 및 토양도, 토지이용현황도를 통해 유역유출 및 하도유출에 대한 매개변수 산정하였고, 낙동강 본류 및 지류내의 주요 수위관측소를 유량의 검보정 지점으로 설정하였다. 수리학적 모형 구축을 위해 낙동강 본류의 383개의 단면 및 8개 지류의 497개 단면을 반영하였고, 그 이외의 6개 주요 지류는 측방유입으로 처리하였으며 낙동강 본류에 신설된 8개의 다기능보의 운영을 반영하였다. 각각 구축된 강우-유출 모형과 수리학적 모형은 모듈화하여 연계하였으며, 현재 낙동강홍수통제소에서 운영되고 있는 낙동, 왜관, 현풍, 진동, 삼랑진, 구포, 동촌수위관측소를 홍수예보지점으로 선정하여 모형의 검보정을 실시하였다. 구축된 모형은 낙동강홍수통제소의 홍수예보모형의 계산결과와 비교하여 적용성 및 효율성을 입증할 수 있을 것으로 판단되며, 낙동강에서의 실시간 홍수예 경보를 위한 홍수예보모형으로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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