삽교천 홍수예보시스템은 1999년에 개발되어 현재까지 운영되고 있으나, 개발 이후 유역특성의 변화를 반영한 모형 개선이 이루어지지 않았고, 삽교천 하구둑의 영향을 고려한 모형은 개발되어 있지 않은 실정이다. 이 지역 중에서 특히 천안/아산지역은 급격한 인구증가와 산업화 및 도시화에 의해 면적당 자산의 고도화가 증가하며, 이에 따라 홍수시 피해잠재능은 점점 증가하고 있는 상황이다. 홍수예보 정확도 향상을 위하여 삽교천 유역내 수위관측소 증설에 따른 소유역을 재분할하여 유역특성변화에 따른 수문학적 모형을 재구축하였다. 따라서, 삽교천유역에 신설 및 T/M화된 수문관측소에 대한 소유역 분할과 저류함수법을 이용하기 위한 저류상수를 산정하기위해 기존의 일반 종이지도로 제작된 지형도(1:50,000), 녹지자연도, 지질도, 개략토양도 등을 이용하는 대신 수치지도를 이용하여 저류상수를 산정하였다. 변화된 유역 조건을 가지고 삽교천 유역의 전체 유역 및 하도유출계산을 수행한 후, 측정 결과가 있는 지점의 수문곡선과 비교하여 모형상수가 적절히 산정되었는지 검토하고, 개선된 모형상수를 제시하였다. 또한 홍수예보지점인 원평지점의 선행예보시간을 확보하기 위하여 원평지점 상류의 예당저수지 방류량과 원평지점 수위간의 통계학적모형을 구축하였고, 2시간 이상의 선행예보시간을 확보하였다.
전 지구적 기후변화에 따른 돌발성 집중호우의 증가와 급격한 도시화로 인해 도시홍수의 위험성이 증가하고 있으며 침수로 인한 인명 및 재산피해가 급증하고 있다. 특히 중·소규모 도시하천은 대부분 홍수유출 도달시간이 매우 짧고 수위가 급격히 상승하는 특성이 있어 집중호우에 매우 취약하여 더욱 선제적이고 정확한 홍수 예·경보가 요구된다. 현재 중·소규모 도시하천의 경우 실시간 하천수위가 위험수위에 도달할 시 하천을 통제하고 위험경보를 발령하는 방식으로 대응하고 있지만, 둔치 침수에 이르는 시간이 매우 짧아 통제가 어려우며 이마저도 행정 자치구별로 예경보 운영 및 통제기준이 상이하여 실질적인 대응에 한계가 있다. 따라서 본 연구는 강우 발생 시부터 즉각적 대응을 위해 강우-수위 관계 및 상류 돌발홍수와 강우강도의 영향을 분석하여 구간별 둔치 범람 기준을 제시하고 자치구별로 상이한 예경보 수위 기준을 통합하여 산정하는 방법을 개발하였다. 본 연구는 서울시의 주요 침수취약지구인 도림천을 대상으로 수행하였으며, 도시하천 특성의 내외수를 연계한 강우-유출모형(SWMM)을 이용하여 확률강우 시나리오에 따른 대상하천의 수위변화 및 도달시간을 분석하였다. 본 연구의 성과는 중, 소규모 도시하천에의 홍수예경보시스템 구축 및 효율적인 하천방재계획 수립에 기여할 것으로 기대된다.
본 연구는 빈도별 수문조건하의 2차원 수리해석모형(FLUMEN) 결과를 제공받아 빈도별 침수범람 등을 분석하고, 이로부터 도출되는 침수면적, 최대침수심, 최대유속 등의 특성정보를 이용하여 침수심보다 상대적으로 홍수 위험에 대한 척도를 나타내어 줄 수 있는 홍수 강도(Flood Intensity) 개념을 도입하여 대상유역에 적합한 홍수 위험지표(Flood Hazard Value) 및 홍수 위험도(Flood Risk Map)를 작성하고자 하였다. 본 연구의 대상지역은 안성천 중류부의 평택시 6개동을 포함하는 약 $12.6km^2$의 대상지역으로 2차원 수리해석모형(FLUMEN)의 분석한 시간별 침수심(Flow Depth), 최대침수심과 최대 유속 등의 결과를 ASCII파일의 XYZ값 형태로 제공받아 ArcGis 등을 이용하여 Point Coverage를 만들고, 이로부터 TIN (Triangulated Irregular Network)작업을 수행한 후 대상지역의 최대 침수심도 및 최대 유속분포도 등을 작성하였다. 그리고, 침수예상도 등으로부터 얻어진 침수면적, 최대 침수심, 최대유속 등을 분석하여 침수심과 유속의 함수로 홍수강도를 정의하고 홍수강도와 홍수발생확률의 곱으로 위험지표를 산정하였고, 산정된 홍수 위험지표를 적용하여 홍수 위험도를 작성하였다. 본 연구로부터 도출되는 홍수 위험지표 및 홍수 위험도는 홍수범람에 의한 인명피해 및 재산손실과 이에 대한 복구 및 구호활동에 소요되는 노력 등의 여러 가지 사회..경제적 역기능을 방지하고자 홍수에 의한 침수특성을 이해하고 홍수에 대비한 적절한 홍수방어대책 수립시의 지원 정보로 제공되어 활용될 수 있다.
호안은 유수의 침입으로부터 제방 및 하안의 침식 피해를 방지하기 위해 제방에 설치되는 구조물이다. 침식에 의한 제방 및 호안의 대표적인 붕괴특성 중에는 만곡부, 하천 급경사, 지형의 간섭효과 등이 있다. 특히, 만곡부는 원심력, 2차류 등에 의한 수위상승 및 유속증가로 제체에 응력 집중이 발생되어 안정성 저하를 유발할 수 있다. 또한, 만곡부의 흐름 방향전환 현상은 하도내 통수능 저하를 발생시켜 홍수피해를 가중시킬 수 있다. 따라서 하천특성상 만곡부에 의해 발생할 수 있는 홍수피해 요소를 저감시킬 수 있도록 적합한 피해저감대책을 마련할 필요가 있다. 제방의 보강대책으로서 활용되고 있는 호안은 역학적인 측면에서 외력과 저항력의 크기에 따라 안정성이 평가되어야 하며 지역여건 등에 따른 만곡부의 수위상승 및 제방 침식 등을 고려한 설계가 수행되어야 한다. 국내 실무에서 적용되고 있는 호안설계방법은 하천설계기준 해설(2009)을 참고하고 있는데, 흐름현상 및 만곡부 특성 등에 대하여 경험과 이론의 양면을 고려한 설계를 수행하도록 제안하고 있다. 이는 호안 안정성에 대한 역학적 검토 방법의 한계로 비합리적 설계가 될 우려가 있다. 따라서 만곡부에 의한 유속 및 소류력 등 흐름특성을 고려한 정량적인 평가기법이 요구되는 상황이다. 본 연구에서는 수리실험을 통해 만곡에 의한 흐름영향과 수리학적 거동 및 설계요소를 파악하고자 만곡부에 사석호안공을 설치하여 흐름전환 및 유속변화에 따른 사석호안공의 이탈현상을 재현하였다. 실험수로는 곡률반경( )이 4.5 m인 만곡부가 3개소 발생하는 폭 2.3 m, 길이 25 m의 다중 사행수로 형태이다. 실험수로 우안의 1V:2H 경사면에 10, 20, 30, 40, 50 mm 사석을 크기별로 설치하여 만곡에 의한 유속변화 등 흐름현상과 호안공 이탈을 관찰하였다. 수리실험은 고정상으로 수행되었으며 정상류 흐름조건에서 공급유량별 하류단 수위 조절을 통해 만곡부내 호안 공 이탈을 발생시키는 설계인자를 도출하고자 유속과 수심을 측정하였다. 실험결과를 바탕으로 사석호안공 설계시 1차원 접근유속에 만곡 영향을 고려하여 대표유속으로 적용하는 방법의 특성을 파악하고, 사석호안공의 이탈유속과 만곡에 의한 흐름특성간의 상관관계를 분석하여 제원결정기법을 제안하였다.
최근 태풍 및 집중호우로 인한 국내 홍수 피해 규모 및 빈도는 증가하고 있는 추세이며 이에 대한 대응과 수해 방지 대책 수립에 많은 어려움을 겪고 있다. 이와 같은 홍수 피해를 경감시키기 위해서는 유출 모의에 따른 유역 홍수 방어 대책 수립이 이루어져야 하나, 하천 상류 등과 같은 미계측유역이 존재하며 정확한 유출량 산정에 많은 어려움이 따른다. 통상, 미계측유역 유출량 산정은 비유량법, 지역회귀방법, 수문모형에 의한 모의 등이 있다. 그러나 기존의 통계적 방법은 기왕 자료간 관계의 선형성만을 고려한다는 한계가 있으며, 물리적 방법은 다양한 자료 활용에 대한 유연성이 낮다는 한계가 있다. 딥러닝 기반 방법은 자료 내 존재하는 비선형성과 입·출력간 인과관계를 반영하여 모의할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구에서는 이러한 미계측유역 유출량 산정을 위해 국내 유역을 대상으로 딥러닝 모형에 대한 적용성을 평가하고자 한다. 알려진 미계측유역 유출량 산정 기법들과 물리적 요소를 고려한 개선된 딥러닝 구조를 활용한 기법에 대한 평가를 수행하였다. 미계측유역에 대한 첨두유출 모의 및 유출용적에 대한 평가를 수행하였으며, 홍수 유출이벤트에 대한 도시적 평가를 통해 딥러닝 기반 미계측유역 유출 모의 기법의 적용성을 평가하였다. 평가 결과, 물리적 요소를 고려한 딥러닝 기반 방법의 정확도가 상대적으로 높은 정확도를 보였으며 첨두 유출 모의를 잘 반영하는 것으로 나타났다. 향후, 유역의 다양한 특성을 활용하는 유출 모의 기법 개발 및 평가가 이루어져야 될 것으로 판단된다.
과거 홍수 방재에 관한 노력의 대부분은 대하천을 중심으로 이루어져 왔다. 그러나 경제의 발전과 더불어 레져 활동 영역이 산지유역으로 확대되면서 돌발홍수로 인한 인명사고의 발생이 빈번해졌고 이로인한 추가적인 방재 활동이 요구되고 있다. 그러므로 돌발홍수로 인한 인명 및 재산의 피해를 감소시키기 위하여 본 연구에서는 다양한 지표들을 고려하여 산지유역에서의 돌발홍수 발생 위험도를 평가하기 위한 새로운 기법을 개발하였다. 고려된 다양한 지표들의 돌발홍수 발생에 대한 기여도를 평가하기 위하여 본 연구에서는 다기준의사결정 기법의 하나인 프로메티(Preference Ranking Organization METHod for Enrichment Evaluations, PROMETHEE)를 이용하였으며, 평가 지표들로는 지역특성, 강우특성 및 지형특성 등이 선정되었다. 또한 이상의 평가지표들에 대한 상대적 가중치 산정을 위하여 엔트로피(Entropy) 기법이 이용되었다. 엔트로피 기법과 프로메티를 이용한 돌발홍수 위험도 평가기법은 그 적용성을 검증하기 위하여 봉화군 유역에 적용되었으며, 적용 결과 봉화군 유역 내 17개 소유역에 대하여 그 상대적 위험도가 평가되었다. 또한 17개 소유역은 그 결과에 따라 각각 5개, 7개, 5개의 고 중 저위험군으로 분류되었다. 또한 적용결과의 추가적인 검증을 위하여 과거 돌발홍수 피해 사례를 조사한 결과 고위험군으로 평가된 지역들 중 한 곳에서 2008년 돌발홍수가 발생했었음을 확인하였다.
본 연구에서는 조선왕조실록의 문헌 기록 호우사상의 특성을 파악하고 정성적으로 평가하였다. 먼저, 조선왕조실록의 문헌기록에 대한 사상은 '큰비', '큰물', '홍수', '폭우'의 네 가지 키워드를 이용하여 추출하였다. '큰비'가 포함된 사상의 경우, 피해상황이나 규모 등이 자세하게 기록되지 않은 경우가 많았지만 '큰물', '홍수', '폭우'의 경우, 그 피해 정도나 규모가 상세하게 기록되어 있었다. 즉, '큰비'의 경우는 비의 절대량만으로 판단하여 기록된 것이고 '큰물', '홍수', '폭우'의 경우는 비의 절대량보다는 유출에 의해 피해가 비교적 컸던 경우 기록된 것으로 판단된다. 간단한 유효 우량 산정방법인 SCS방법을 적용하여 유효우량을 살펴본 결과에서는 대체로 '큰비'의 경우는 선행 5일 강수량의 크기가 작아 AMC-I 조건인 경우가 많았고 반대로 '큰물', '홍수', '폭우'의 경우는 선행 5일 강수량이 상당히 커 AMC-III 조건이 대부분 이었다. 이에 따라 강수량 대비 유효우량은 '큰물', '홍수', '폭우'의 경우가 '큰비'에 비해 훨씬 크게 나타났음을 확인할 수 있었다. 따라서 피해기록이 자세하게 기록되어 있는 경우는 유출로 인한 피해가 큰 경우라 할 수 있으며 '큰물', '홍수', '폭우' 문구가 포함된 기록들이 이에 해당한다고 할 수 있다.
최근 특정 지역에 짧은 시간동안 많은 강우가 내리는 국지성 집중호우가 빈번히 발생하고 있으나, 이에 대한 예측과 대비에도 불구하고 피해는 지속적으로 증가하고 있다. 지속적인 강우량 증가 추이로 시간최대 및 일최대 강우량 관측기록이 해마다 갱신되고, 도시, 하천 및 주요 홍수방어 시설의 설계용량을 초과하는 피해가 발생하고 있다. 다수의 인구가 거주하고 대규모 기반시설이 집중된 도시지역에서 발생하는 집중호우는 심각한 인명 및 재산피해로 이어질 수 있다. 따라서, 부처별 재난의 저감대책은 정량적인 피해규모의 피해금액 예측보다는 설계 빈도에 대한 규모의 크기로 대책을 마련하고 있다. 국내에서는 풍수해 피해를 저감시키기 위해 개발에 따르는 재해영향요인을 개발 사업 시행 이전에 예측·분석하고 적절한 저감대책안을 수립·시행하고 있으나 설계빈도에 대한 규모일 뿐 정량적인 저감대책으로 예방되는 피해금액은 알 수 없다. 본 연구에서는 재해연보를 기반으로 호우재해(호우, 태풍)에 대한 시군구-재해기간의 피해데이터를 1999년부터 2019년까지 총 20년의 빅데이터와 전국 68개 강우관측소를 대상으로 총 20년(1999년 ~ 2019년)의 강우자료를 구축하였다. 머신러닝의 학습별 알고리즘을 조사하여 호우재해 피해데이터의 적용성이 높고 다양한 분야에 적용이 가능한 Neural networks의 분석기술인 ANN기법을 선정하였다 피해데이터의 재해발생기간별 총강우량, 일최대강우량, 총피해금액에 대하여 1999년 ~ 2018년을 학습하고 2019년에 대하여 강우특성과 피해특성의 분석하였다. 분석결과 Neural Networks의 지도학습은 총 6,902개 중 2019년을 제외한 6,414개를 학습하였으며 분석 타깃은 호우재해의 피해규모를 분석할 수 있는 총강우량, 일최대강우량, 총피해금액에 대하여 은닉노드 5개씩 2계층에 대하여 분석하였다.
우리나라의 수문학적 특성을 살펴보면 유로가 짧고 경사가 급하며, 하계에 연강우량의 2/3 이상이 집중하기 때문에 치수적으로 매우 불리한 조건에 처해 있다. 수문학적으로 연최대 유량 대 연최소 유량의 비인 하상계수(河狀係數)를 외국하천의 경우와 비교해 보면 우리나라 하천의 경우가 수십 배에 달해 매년 홍수피해에 노출되어 있음을 알 수 있다. 특히 필댐의 경우 월류에 매우 불안정하므로 홍수방어능력의 중요성은 더욱 커진다. 따라서 본 연구에서 홍수방어능력이 부족한 필댐을 통하여 그 원인과 보수 보강 대책에 대하여 다양한 방법으로 검토하고자 한다.
최근 기후변화로 인한 극한홍수 피해가 급증하고 있어 기존의 홍수관리시설만으로는 홍수피해에 제대로 대응하기 어려운 상황에 직면하고 있다. 이에 본 연구는 이러한 문제에 대처하기 위해 홍수 관리의 자연성 기반 접근 방법 중 하나인 제방 후퇴 및 이설의 효과를 분석하였다. 이를 위해 1차원 수치모델 HEC-RAS를 사용하여 100년 빈도 홍수에 대한 홍수위 및 유속 변화 그리고 최대 홍수위 발생 시점에 대해 분석하였다. 식생 조성 등의 자연성기반 홍수완충공간의 조성 환경 특성을 고려한 조도계수의 선택은 홍수위 변화 분석 결과에 민감하기 때문에 엄격한 기준과 과학적 근거를 기반으로 하였다. 분석결과, 자연기반해법의 홍수완충공간 조성에 따른 홍수위 저감 효과는 상류 구간에서 더 크게 나타났으며, 최대 30 cm의 홍수위가 저감되었다. 일부 홍수터 확장구간에서는 국부적으로 홍수위가 상승하는 현상이 나타나며, 유속 변화는 확장된 통수단면적의 비율에 따라 다양하게 나타났다. 이를 통해 제방 후퇴와 홍수터 확장은 홍수 관리의 효과적인 대안으로 고려될 수 있을 것으로 기대되며, 홍수위 변화, 유속 변화 및 최고 수위 발생 시점에 대한 종합적인 설계가 필요할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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