본 연구에서는 UAV기반 항공사진측량에 의해 정사사진 및 DEM을 생성하고 이를 침수흔적도 제작을 위한 정밀조사에 적용하고자 하였다. 2012년 9월 제6호 태풍 산바(Sanba)의 영향으로 제방붕괴 및 내수침수 피해가 발생한 구미시 고아읍 농경지를 연구대상지역으로 선정하였다. UAV사진측량 성과의 최적 정확도를 얻기 위해 연구지역에 19점의 GCP 최적 배치상태에서 Pix4Dmapper 소프트웨어를 이용한 영상처리를 통하여 점군 데이터, DEM 및 정사영상을 생성하였다. loudCompare의 CSF Filtering를 적용하여 지면요소와 비지면요소로 point cloud를 분리한 후 GRASS GIS 소프트웨어에서 비지면요소만을 사용하여 최종적으로 보정된 DEM을 생성하였다. 최종 생성된 DEM으로부터 추출한 침수위 및 침수심 데이터와 한국국토정보공사(LX)의 공공데이터 포털사이트를 통하여 제공된 2012년 당시 같은 지역에 대한 기존 자료의 침수위 및 침수심 데이터를 비교하여 제시하였다.
수문학적 해석에 있어 레이더 강우의 활용은 원시자료를 획득하기가 어려울 뿐만 아니라 이를 처리하여 적용하는 과정이 간단하지 않기 때문에 대부분의 연구와 실무적용에 있어 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 레이더 영상자료를 실용적으로 활용하기 위한 방안으로 기상청에서 제공하는 레이더 합성 CAPPI(Constant Altitude Plan Position Indicator) 이미지 자료를 디지털 강우자료로 변환할 수 있는 '레이더 영상 디지털 변환법(RAIDOM, RAdar Image DigitalizatiOn Method)'을 연구 개발하였다. 2006년 7월에 발생한 국지성 집중호우와 한강유역 중상류 지역에 걸쳐 큰 홍수량을 발생시킨 2개의 호우사상에 대하여 레이더 강우자료를 분포형 모형에 적용하여 활용성을 검토하였다. 모의된 홍수수문곡선은 실측치와 잘 일치하였고 RAIDOM과 이를 적용한 분포형 모형이 홍수예보를 위하여 활용될 수 있음을 보여주었다. 이러한 연구를 통하여 수문해석에 있어 레이더 강우에 대한 활용성을 넓히는데 기여할 것으로 기대된다.
최근 빅데이터 분석 기술을 통해 새로운 정보를 도출하기 위한 분석 기법들과 이를 활용한 다양한 서비스들이 개발되고 있다. 그 중에서도 재난안전은 생활에 밀접한 서비스로 가장 중요하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 실시간 기상 빅데이터 분석을 이용한 홍수 재난안전 시스템을 설계하고 구현한다. 제안하는 시스템은 실시간으로 수집되는 방대한 양의 정보를 검색하고 처리한다. 더불어 실시간 정보와 과거에 수집된 정보들을 결합하여 위험요인을 분석하고, 예측 정보를 사용자에게 제공한다. 또한, 제안하는 시스템은 사용자 메시지 및 뉴스와 같은 실시간 정보와 태풍 홍수 등으로 인한 하천 범람 등과 같은 재난 위험요인을 분석한 위험 예측 정보를 제공한다. 따라서 사용자는 제안하는 시스템을 통해 향후 발생 가능성이 있는 재난안전 사고 위험에 대비할 수 있다.
최근 몇 년간 전 세계에 걸쳐 폭풍우와 관련한 자연재해는 그 규모와 빈도에 있어서 상당히 증가하고 있는 추세다. 특히, 우리나라는 강수의 대부분이 여름철에 집중되어 있어 이러한 태풍, 폭우 그리고 국지성 집중호우 등과 같은 자연재해로 인한 피해가 더욱 심각하다. 이러한 현상은 대기 중 이산화탄소 농도의 증가로 인한 지구온난화와 엘리뇨 등으로 인하여 앞으로도 더욱 빈번해질 것으로 전망된다. 따라서 이와 같은 폭풍우로 인한 피해를 줄이기 위하여 본 연구에서는 기상레이더를 이용한 단시간 강우예측 모형을 개발하였다. 본 연구는 3차원으로 생산되는 레이더 자료를 2차원 CAPPI(Constant Altitude Plan Position Indicator)로 변환, 강우의 이동방향과 이동속도 예측, 현업보정을 이용한 2차원 강우량 산정으로 구성되어 있다. 연구결과 기상레이더를 이용한 국지성 호우의 단시간 강우예측 가능성을 제시하였으며 향후 홍수 예 경보시스템과 연계한다면 홍수 관리 및 피해 경감에 기여할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 최근 이상기후로 인해 양극화된 기후 패턴으로 인한 침수 피해가 증가하고 있으며, 그 해결책이 빗물 침투저류블록이라고 설명하고 있다. 또한, 기존 프로그램의 한계점으로 드론 기술과 결합된 새로운 기능이 필요함을 제안하며, 저류조 기능을 가진 빗물침투저류블록의 최적 설치 장소 선정을 목표로 하는 침수·범람 시뮬레이션 기술 개발에 대한 실험 및 평가를 진행한다. 실제 빗물침투저류블록이 실시공된 지역을 대상으로 평가를 진행하였으며, DEM과 DSM을 통한 기존 프로그램과의 비교, 침수·범람 시뮬레이션 프로그램의 실현장 적용성 검토의 2개 항목을 통해 평가를 진행하였으며, 그 결과, 침수·범람 시뮬레이션 프로그램의 실무에 적용함으로써 빗물침투저류블록의 설치 시 최적지 선정을 위한 의사결정 도구로 활용할 수 있다는 것을 확인하였다.
최근의 수자원공학 분야는 4차산업혁명과 더불어 비약적으로 발전된 딥러닝 기술을 활용한 시계열 수위 및 유량의 예측에 대한 관심이 높아지고 있다. 또한 시계열 자료의 예측이 가능한 LSTM 모형과 GRU 모형을 활용하여 수위 및 유량 예측을 수행하고 있지만 시간 변동성이 매우 큰 하천에서의 유량 예측 정확도는 수위 예측 정확도에 비해 낮게 예측되는 경향이 있다. 본 연구에서는 유량변동이 크고 하구에서의 조석의 영향이 거의 없는 한강의 팔당대교 관측소를 선택하였다. 또한, LSTM 모형과 GRU 모형의 입력 및 예측 자료로 활용될 유량변동이 큰 시계열 자료를 선택하였고 총 자료의 길이는 비교적 짧은 2년 7개월의 수위 자료 및 유량 자료를 수집하였다. 시간변동성이 큰 시계열 수위를 2개의 모형에서 학습할 경우, 2개의 모형 모두에서 예측되는 수위 결과는 관측 수위와 비교하여 적정한 정확도가 확보되었으나 변동성이 큰 유량 자료를 2개의 모형에서 직접 학습시킬 경우, 예측되는 유량 자료의 정확도는 악화되었다. 따라서, 본 연구에서는 급변하는 유량을 정확히 예측하기 위하여 2개 모형으로 예측된 수위 자료를 수위-유량관계곡선의 입력자료로 활용하여 유량의 예측 정확도를 크게 향상시킬 수 있었다. 마지막으로 본 연구성과는 수문자료의 별도 가공없이 관측 길이가 상대적으로 충분히 길지 않고 유출량이 급변하는 도시하천에서의 홍수예경보 자료로 충분히 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
재해가 발생하기 전에 재해의 규모와 이에 따른 영향 및 피해액을 신속하게 추정하는 것은 효율적인 재난관리를 하는데 있어 중요하고, 더불어 정책결정자들이 의사결정을 할 때 도움이 될 수 있다. 하지만 기존의 연구는 재해 발생 후에 그 피해액 혹은 복구액을 산정하고 있어 재해 발생전에 미리 피해액을 추정하는 연구는 매우 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구의 목적은 재해 발생 전에 그 피해규모와 영향을 고려하여 이에 따른 피해액을 신속하게 추정하기 위해 비선형 회귀식을 이용해 강우-홍수피해액에 대한 함수를 제시하여 강우에 따른 피해액을 미리 추정할 수 있도록 하고자 하였다. 경기도 3개 지역에 대한 강우-홍수피해액의 비선형 회귀식을 이용한 결과, 수원시 경우 실제 피해액보다 -14.16%, 양평군의 경우 -15.81%, 이천시의 경우 +37.33%로 과소 과대 추정이 되었다. 과소추정의 원인으로는 지역의 재해대응력증가, 자연재해의 불확실성 및 재해 연보의 부정확성으로 볼 수 있으며, 과대추정의 원인으로는 피해액에 대한 자료의 부족, 강우-홍수피해액간의 낮은 상관성이 원인으로 분석되었다. 이러한 문제점들은 근원적으로 해결하기 어려운 자연현상의 불확실성과 이에 따른 대응능력 또한 지역별로 다르다는 점이다. 따라서 이러한 부분들을 개선하는 연구가 수행된다면 보다 더 신뢰할 수 있는 결과가 도출될 것으로 기대된다.
The objective of this study was to develop the simple method to estimate ungauged river section for flood stage analysis. Damage prediction should be prioritized using hydrological modeling to reduce flood risk. Mostly, the geographical data using hydrological modeling depends on national river cross-section survey. However because of the lack of measured data, it is difficult to apply to many local streams or small watersheds. For this reason, this study suggest the method to estimate unguaged river cross-section. Simple regression equations were derived and used to estimate river cross-section by analyzing the correlation between the river cross-sectional characteristics (width, height and area). The estimated cross-sections were used to simulate flood level by HEC-RAS (Hydrologic Engineering Center's River Analysis System). The applicability of this method was verified by comparing simulated flood level between measured and estimated cross-section. The water surface elevation of the flood stage analysis was 6.56-7.24 m, 5.33-5.95 m and 6.12-6.75 m for measured cross section, for estimated cross section and for estimated cross section based on DEM elevation, respectively. Further study should consider other factors for more accurate flood stage analysis. This study might be used one of the guidelines to estimate ungauged river section for flood stage analysis.
최근 빈번히 발생하는 이상기후의 영향으로 홍수범람 가능성이 커짐에 따라 침수범위에 대한 예측은 점점 어려워지고 있다. 이러한 홍수에 대비하기 위한 비구조적 대책 중의 하나인 호우피해 예측지도의 작성은 필수적이며 홍수범람 해석에서 중요한 부분을 차지한다. 하지만, 호우피해 예측지도의 정량적 평가방법과 기준이 없는 실정이다. 본 연구에서는 Receiver Operation Characteristics (ROC) 분석과 Lee Sallee Shape Index (LSSI) 방법을 이용하여 10개 행정구역에 대한 호우피해 예측지도의 정확도를 평가하였다. 그 결과 ROC Curve Score는 0.631, LSSI 방법은 25.16 %로 분석되었으며, 각 행정구역에 대한 분석결과와 전체 결과를 활용하여 점수구간을 5개로 나누어 호우피해 예측지도 평가에 대한 정량적 평가방법을 제안하였다. 또한, 검 보정이 완료된 XP-SWMM 모형의 ROC 분석과 LSSI 결과, 각각 0.8496, 51.92 %로 분석되어 침수피해 예측지도에 대한 평가기준의 적정성을 확보하였다. 본 연구에서 제안한 호우피해 예측지도에 대한 정략적인 평가기준은 다양한 재해지도에 적용 가능할 것으로 판단된다.
태풍 및 국지성 폭우로 인한 침수 및 범람지역의 발생이 증가하고 있어 재해 이력에 대한 체계적 구축과 침수 예측에 대한 정략적 분석을 통한 재해 예방이 필요하다. 본 연구는 피해지역의 수치영상을 기반으로 피해조사 범위 산정의 기반 자료와 속성정보를 제공하기 위하여 지리정보체계 매핑 기술을 사용하여 수치영상과 피해지역 연속지적도의 속성정보 융합을 통해 현장 실사용 재해정보지도를 구축하였다. 또한, 재해정보의 고도화를 위해 홍수범람 시뮬레이션을 통해 대상 지역의 빈도별 홍수량을 산정하여 돌발홍수 예측지역을 표시하였으며 지적 정보를 활용하여 빈도별 침수면적 및 침수피해율을 산출하였다. 따라서, 집중호우에 따른 홍수 시나리오 분석을 통해 사전에 자연재해 예방 및 대책을 위한 의사결정을 지원함으로써 자연재해관리 업무 효율성 및 대응능력 강화에 기여할 수 있는 방안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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