최근 하천범람에 따른 피해를 최소화하기 위해서는 대피를 위한 선행시간을 확보하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 현재 하천에서 측정되고 있는 수위 관측 자료를 이용하여 이상호우 발생시 하류의 수위를 예측하였다. 수위 예측을 위해 다중회귀모형 및 인공신경망 모형을 섬강시험유역에 적용하였다. 다중회귀모형 및 인공신경망 모형의 학습에는 섬강시험유역의 2002년부터 2010년까지의 수위 관측 자료를 이용하였으며, 학습된 모형을 이용하여 발생 가능한 수위를 예측하였다. 모의 결과 인공신경망 수위예측모형의 결정계수는 0.991 - 0.999로 나타났으며, 다중회귀수위예측 모형의 결정계수는 0.945 - 0.990로 나타나 인공신경망을 이용한 수위예측모형이 다중회귀모형보다 좀 더 나은 예측 결과를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구결과는 향후 하천에서 선행시간을 확보한 홍수 예보 구축에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 기왕의 댐 붕괴사례와 인명손실 결정인자들의 분석으로부터 유도된 상관관계를 이용하여 댐 붕괴 홍수파의 특성이 고려된 인명피해 예측을 위해 미국의 LIFESim 모형에 적용된 인명손실 모듈과 유럽연합에서 제시한 사망률 함수에 의한 인명손실 추정기법이 제시되었다. 극한 홍수조건(PMF)하에서 댐 붕괴로 인한 대상 지점의 수심, 유속 및 홍수도 달시간 등과 같은 홍수특성치는 1차원 수리학적 모형인 FLDWAV에 의해 모의되었으며 범람수심을 이용하여 홍수취약 지역을 예측하였다. 이를 바탕으로 경보, 대피 및 피난처에 대한 가능성을 고려함으로써 홍수위험에 노출된 인구수를 추정하였다. 이러한 홍수위험 노출인구에 대한 사망률(치사율)을 추정하기 위해 홍수위험지역을 상이한 지대로 세분하여 지대별 치사율 또는 사망률 함수를 결정하였으며 이로부터 최종적인 사망자수를 예측하였다. 본 연구를 통해 제시된 댐 붕괴홍수의 인명피해 예측기법은 향후 확률론적 홍수 시나리오에 적용하여 하류부의 홍수위험도를 정량적으로 평가하고 저감대책을 수립하는데 활용될 수 있다.
집중호우에 의한 도시 유역의 침수 피해가 도시화에 따라 증가하는 추세이며, 이에 따라 정확하면서도 신속한 홍수예보 및 침수 예상도 표출이 필요하다. 특정 강우량에 따른 미지의 침수 범위를 예상하는 것은 도시 유역의 홍수에 대한 사전 대비에 매우 중요한 사안이며, 이를 위해 현재 홍수 예보와 관련된 정부기관에서 침수 피해 예상도를 주민들에게 제공하고자 하고 있다. 하지만, 특정 강우에 따른 정확한 침수 범위를 정량화하여 표출하는데 부족함이 있으며, 강우량과 지속시간에 따른 홍수의 크기에 대한 분석을 실시하고 수리학적 연계를 통한 준 실시간 침수범위 표출 방안을 고찰해야할 시기이다. 제시된 물리적 해석기반 자료를 이용하여 강우량-지속시간-침수량 관계곡선(Rainfall-Duration-Flooding quantity relationship curve, RDF)을 제시하고, 자율학습을 수행하는 자기조직화 특징 지도와 연계하여 미지의 침수 지도를 예측하였다. 예측한 침수 지도와 2차원 침수모형을 통한 결과를 비교하여, 제시된 방법론의 타당성을 검토하였다. 연구 결과를 통하여 중규모의 강우량 또는 빈도의 사상에 따른 미지의 침수범위를 제시하는데 용이할 것으로 판단된다. 더욱이 다양한 강우-월류량-홍수 양상을 내포하는 RDF 관계 곡선과 최적 침수예상도 데이터베이스를 구축함으로서 추후에 홍수예보의 기초자료로서 사용될 것이다.
최근 기후변화의 영향으로 호우의 발생빈도가 증가하고 있으며, 도시지역의 호우는 돌발적이고 국지적인 특성을 가지고 있어 인명과 재산피해 역시 증가하고 있다. 도시지역에서의 국지성호우에 의한 홍수는 예고없이 빠르게 발생하고 시 공간적으로 빈번하게 발생함으로써 인명과 재산피해를 증가시킨다. 결국 도시지역의 성공적인 홍수 관리는 얼마나 빠르고, 세밀하게 관측할 수 있느냐가 관건이다. 국지성 호우는 저층에서 형성되는 강우가 지배적이며, 기존의 대형레이더는 저층 강우의 탐지 및 변동성 관측에 취약하다. 이에, 도시지역에서의 국지성 호우를 신속하게 관측하고 예측함으로써, 도시홍수 대응체계를 고도화하고 관측 및 예측 정확도를 향상시켜 도시홍수 피해를 최소화하기 위한 기존과 다른 새로운 도시홍수예보 관리시스템 구축이 필요하다. 현재 수재해 정보플랫폼 융합기술 연구단에서 고해상도 수문정보를 강우예측 및 홍수 모형과 연계하여 신개념 수재해 대응기술 확보를 목표로 추진 중에 있으며, 국지성 호우 관측을 위하여 고정밀 수문레이더를 기반으로 국지성 호우 탐지 및 예측, 도시홍수 예측 및 운영기술을 개발 중에 있다. 이 연구를 통해 도시지역에 대한 고정밀 관측이 가능함으로써 도시홍수 경보 시스템이 보다 정확하고 상세화될 것으로 기대된다.
댐 및 하천제방에 대한 위험도 해석을 위해 유역의 상류부에 두 개의 댐이 공존하고 있는 하천유역에 적용하였다. 그 결과, A댐의 경우 200년 빈도의 강우조건에 대해서는 안전했으나 PMP 조건하에서 위험도를 나타내고 있었고, B댐의 경우는 200년 빈도 및 PMP 조건하에서 안전한 것으로 나타났다. 유역의 유출계수, 초기수위 및 댐과 여수로와 관련된 자료의 불확실도를 고려하여 계산된 위험도는 Monte-Carlo 기법과 AFOSM 기법에 있어 대등한 결과를 나타냈다. 제방의 위험도 해석에 있어 본 연구는 Manning의 조도계수가 수위변동에 미치는 영향이 지배적임을 판단할 수 있었다. Manning의 조도계수를 고려한 Monte-Carlo 모의는 삼각형 분포를 고려하여 수행되었다. 본 연구의 모형은 홍수범람지도의 작성, 홍수예보시스템 및 홍수피해 경감대책의 수립 등에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
The downstream submergence damages caused during the flood season in 2020, around the Yongdam-dam and five other sites, were analyzed using related dam management data. Hourly- and daily-data were collected from public national websites and to conduct various analyses, such as autocorrelation, partial-correlation, stationary test, trend test, Granger causality, Rescaled analysis, and principal statistical analysis, to find the cause of the catastrophic damages in 2020. The damage surrounding the Yongdam-dam in 2020 was confirmed to be caused by mis-management of the flood season water level. A similar pattern was found downstream of the Namgang- and Hapcheon-dams, however the damage caused via discharges from these dams in same year is uncertain. Conversely, a different pattern from that of the Yongdam-dam was seen in the areas downstream of Sumjingang- and Daecheongdams, in which the management of the flood season water level appeared appropriate and hence, the damages is assumed to have occurred via the increase in the absolute discharge amount from the dams and flood control capacity leakage of the downstream river. Because of the non-stationarity of the management data, we adapted the wavelet transform analysis to observe the behaviors of the dam management data in detail. Based on the results, an increasing trend in the discharge amount was observed from the dams after the year 2000, which may serve as a warning about similar trends in the future. Therefore, additional and continuous research on downstream safety against dam discharges is necessary.
기후변화와 다양한 강우 패턴에 의하여 도시 유역 별 침수발생 기준을 산정하기에 어려움이 있다. 이에 도시 유역의 상세 지형, 배수체계 그리고 다양한 강우 시나리오를 고려하여 침수해석을 실시 및 결과를 검토할 필요가 있으며, 동일 지역에 대한 실측 강우에 따른 침수 사상을 조사할 필요가 있다. 본 연구에서는 서울시 효자 배수분구의 침수 발생에 영향을 미치는 강우 특성을 파악하기 위해 확률론적 빈도 분석과 Huff 분포를 고려한 다양한 강우 시나리오를 생성하였으며, 1차원 도시유출해석을 위한 SWMM (Storm Water Management Model)과 2차원 침수해석 모형을 이용하였다. 본 연구에서 사용된 SWMM 모형은 침수흔적도와 유전자 알고리즘을 통해 최적화 되었다. 최적화 된 1차원 모형을 2차원 침수해석과 연계하여 기존의 침수흔적도와 73.6 %의 적합도를 나타낼 수 있었다. 각 강우량에 따른 침수 발생 유무를 파악하였으며, 로지스틱 회귀 곡선을 통하여 침수발생 한계강우량을 산정할 수 있었다. 1-2차원 침수해석 결과와 2010~2018년 AWS (Automated Weather System)자료와 ASOS (Automated Synoptic Observing System)를 반영한 결과, 지속시간 1시간의 경우 침수발생 한계강우량은 72.04 mm, 2시간의 경우 146.83 mm, 3시간의 경우 203.06 mm으로 산정되었다. 산정된 한계강우량은 지속적으로 관측되는 강우 자료의 입력을 통하여 갱신될 수 있을 것으로 보인다. 본 연구에서 제시되는 방법론을 통해 도시 배수분구별 정량적 한계강우량을 제시할 수 있을 것으로 보이며, 이는 도시 유역에서 홍수 예·경보 발령을 위한 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 이상기후 등의 영향으로 도시침수로 인한 인적 물적 피해가 증가하고 있다. 침수위험지역 관리를 위해 SWMM 등의 유출모형과 GIS (Geographic Information System) 기술을 결합하여 위험지역의 정보를 사전에 제공하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 대부분의 침수위험지역 관리 시스템의 GIS는 유출모형 등을 통한 수문분석결과를 가시화하는 정도로 활용되고 있으며, 침수관리 시스템을 통한 침수위험지역의 예방/대응 등의 통합된 방재정보를 제공하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 도시침수 통합관리 시스템 구축을 위한 모듈로 공간DB기반의 Map Viewer 시스템의 프로토타입을 설계하고, Shape File 포맷의 지도정보를 공간DB로 변환하는 모듈을 구현하였다.
최근 전세계적인 기후변화의 영향으로 강우가 집중되고 강우강도가 강해짐에 따라 홍수피해의 규모를 증가시키고 있다. 과거에 관측되지 않았던 규모의 비가 내리기도 하고, 기록되지 않았던 장기간의 장마가 발생하기도 한다. 이러한 피해들은 아세안 국가에도 집중되고 있으며, 태풍 및 집중호우로 인해 침수의 빈번한 발생과 함께 많은 사람들이 영향을 받고 있다. 특히, 인도네시아 찌따룸강 상류 유역에 위치한 반둥 지역은 분지 형태의 지형학적 특성을 가지고 있어서 홍수에 매우 취약한 실정이다. 이에 공적개발원조(ODA)를 통해 2017년에 찌따룸강 상류(Upper Citarum River) 유역에 대하여 홍수예경보시스템을 구축되었고, 현재 운영중에 있다. 그럼에도 불구하고, 찌따룸강 상류 (Upper Citarum River) 지역은 홍수발생시 인명 및 재산피해의 위험에 여전히 노출되어 있어 신속하고 정확한 홍수예경보의 실시를 통해 피해를 경감시키는 노력이 지속적으로 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 찌따룸강 상류의 Dayeuh Kolot 지점을 목표관측소로 하고, 강우관측소 4개소와 수위관측소 1개소의 10분 단위 수문자료를 수집하여 인공지능 기반의 하천홍수위예측모형을 개발하였다. 6개 관측소의 2017년 1월부터 2021년 1월까지의 10분 단위 수문관측자료를 활용하여 선행예보시간 0.5, 1, 2, 3, 4, 5, 6시간에 대해서 학습, 검증, 시험을 수행하였으며 인공지능알고리즘으로는 LSTM을 적용하였다. 연구결과 모든 선행예보시간에 대해 모형적합도 및 오차에서 좋은 결과를 나타냈으며, 학습자료 구축조건에 따른 예측정확도를 검토한 결과 참조관측소가 적은 경우에도 모든 관측소를 활용하는 경우와 유사하게 예측정확도를 확보하는 것으로 나타나 효율적인 인공지능 기반 모형 구축에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 도림천에서 발생한 고립 및 실족과 같은 수난사고의 근본적인 원인을 분석하고, 법·제도적인 개선방안을 제시하였다. 원인분석을 위하여 현장확인, 관계자 인터뷰, 관련자료 검토, 강우량과 하천 횡단면의 수위와의 관계, 자동경보 발령 기준수위의 적정성 및 진·출입 통제에 따른 대피시간 확보 가능여부 등을 평가 하였다. 도림천은 전형적인 도시하천의 특성을 띄고 있어 치수적으로 불리하며, 사망사고가 발생한 구간은 급만곡부를 형성하고 있는 등 고립사고 발생 위험이 높다. 고립 및 실족사고는 홍수주의·경보 발령 전 단계인 둔치주의·대피 단계에서 발생하고 둔치대피 발령은 둔치턱까지 수위가 상승해서야 발령되기 때문에 있기 때문에 강우예보에 따른 수위상승에 대한 즉각적인 대응이 중요하다. 또한, 수위 상승속도가 신림3교와 관악도림교에서 최대 2.62 cm/min임을 고려하였을 때 둔치경보 발령 후 충분한 대피시간을 확보하고 있지 못하다. 사망사고는 둔치주의 발령 기준수위보다 0.46 m이하에서 발생한 점을 보았을 때, 하천의 진·출입 등 통제가 사고 예방을 위해서는 매우 중요하다. 이러한 분석결과를 바탕으로 4건의 개선방안을 제시하였으며, 고립 및 실족과 같은 수난사고를 예방하는데 크게 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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