연안은 바다와 인접하여 태풍으로 인한 해일, 해수범람, 침식 등으로 매년 반복되는 피해가 발생하는 재해 취약 지역이다. 이에 Web GIS를 이용하여 연안시설물 및 위험취약지역을 관리할 수 있는 정보시스템을 개발함으로써 피해지역의 위치를 가시화하여 연안재해 정보에 대한 효과적인 연안관리업무를 수행할 수 있는 객관성 있고 과학적인 의사결정 자료로 활용하고자 하였다. 아울러 효율적 개발을 통한 정보화 기반 마련과 시간 및 비용이 절감되는 효과를 가져 올 것으로 사료된다. 이를 위해 본 연구에서는 전국 연안지역을 대상으로 태풍, 해일, 범람, 침식 등의 피해 자료를 수집하고, GIS분석 기법과 고해상위성영상 등의 공간정보기술을 이용하여 실시간으로 Web상에서 3차원 위성영상 및 공간정보관리를 수행할 수 있는 3차원 Web GIS기반 연안위험취약지역 정보시스템을 개발하였다.
Physics-based distributed rainfall-runoff models are now commonly used in a variety of hydrologic applications such as to estimate flooding, water pollutant transport, sedimentation yield and so on. Moreover, it is not surprising that GIS has become an integral part of hydrologic research since this technology offers abundant information about spatial heterogeneity for both model parameters and input data that control hydrological processes. This study presents the development of a distributed rainfall-runoff prediction system for the Guem river basin ($9,835km^2$) using an Object-oriented Hydrological Modeling System (OHyMoS). We developed three types of element modules: Slope Runoff Module (SRM), Channel Routing Module (CRM), and Dam Reservoir Module (DRM) and then incorporated them systemically into a catchment modeling system under the OHyMoS. The study basin delineated by the 250m DEM (resampled from SRTM90) was divided into 14 midsize catchments and 80 sub-catchments where correspond to the WAMIS digital map. Each sub-catchment was represented by rectangular slope and channel components; water flows among these components were simulated by both SRM and CRM. In addition, outflows of two multi-purpose dams: Yongdam and Daechung dams were calculated by DRM reflecting decision makers' opinions. Therefore, the Guem river basin rainfall-runoff modeling system can provide not only each sub-catchment outflow but also dam inand outflow at one hour (or less) time step such that users can obtain comprehensive hydrological information readily for the effective and efficient flood control during a flood season.
본 연구에서는 홍수가 범람하였을 때 제내지에서 발생하는 동역학적 거동을 정확히 모의하기 위해, 시간에 따른 제방붕괴 양상을 고려하여 제방붕괴시 제내지로 유입되는 월류량을 정확하게 산정하였다. 2차원 비선형 천수방정식을 지배방정식으로 사용하였으며, 비구조적 격자계가 적용된 유한체적법을 이용하여 제방붕괴를 모의하였다. 제방붕괴시 발생하는 충격파 흐름을 해석하기 위하여 HLLC approximate Rimann solver를 사용하였고, 수치진동을 제어하기 위해 TVD 제한자를 사용하는 WAF(Weighted Averaged Flux) 기법을 사용하였다. 또한 생성항은 연산자 분리기법을 이용하여 비 물리적인 결과가 나오지 않도록 하였다. 먼저 본 모형을 댐붕괴 문제에 적용하여 댐 붕괴시 발생하는 자유수면 변위를 계산하였으며, 경사식 방파제의 월류량을 산정하여 기존 실험결과와 비교 검증하였다. 그 결과 충격파를 잘 모의하고 있었으며, 월류량 또한 기존 실험결과와 일치하였다. 또한 제방 붕괴시 발생하는 흐름에 대해 높이와 폭을 각각 시간에 따른 함수로 가정하여 적용하였다. 제방붕괴 유형에 따른 월류량을 각각 비교한 결과, 제방이 갑작스럽게 붕괴된 경우에서의 월류량이 점진적으로 붕괴되는 조건에서의 월류량보다 크게 산정됨을 알 수 있었다.
현재 우리나라에서는 행정안전부의 풍수해저감종합계획, 사전재해영향성검토협의, 재해위험지구개선사업 등에 해외에서 개발된 상용프로그램이 사용돼 접근성 저하로 인해 지자체 방재담당자의 실무나 대학에서 연구용으로 다루기에는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 내수침수, 외수침수, 2차원 침수해석으로 구성하여 GUI 기능을 강화한 통합침수재해지도 작성시스템(i-FIM, Integrated Flood Inundation Modeling system)을 개발하여 입력자료의 구성 및 매개변수의 수정이 용이하게 함으로써 하수관망 등에 부분적인 설계 변경이 있는 경우 지자체 방재담당자가 간단한 작업을 통해 침수영향 변화를 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 또한, 상세한 지형의 반영이 필요한 도시지역의 2차원 침수해석의 경우 계산격자 망의 크기가 작아질수록 소요되는 계산시간이 기하급수적으로 증가하는 한계가 있어 i-FIM에서는 계산격자를 $2{\times}2$, $3{\times}3$, $5{\times}5$ Subgrid 형태의 격자를 적용하고, 병렬프로그래밍과 계산시간조정 기능을 추가하여 2차원 침수해석 모형의 계산 속도를 향상시켰다. 이를 실무에 적용하기 앞서 2006년 집중호우로 인해 안성시에서 발생한 제방 붕괴사상, 2016년 태풍 차바로 인해 울산시에서 발생한 제방 월류 사상을 통해 침수흔적도와 비교하여 검증을 실시하였다. i-FIM에서 최종적인 2차원 침수해석 결과는 2017년에 개정된 '재해지도 작성 기준 등에 관한 지침'의 침수심 등급 구분의 색채 설정에 따라 각 격자별 침수심을 표출함으로써 표준화된 재해지도 작성이 가능하도록 하였다. 또한, 포털사이트의 지도 및 위성지도에 표출함으로써 침수 위험이 발생할 수 있는 지역의 현재 이용 용도를 파악하여 침수재해에 대한 상세한 대책을 마련할 수 있을 것으로 판단된다.
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.
최근 기후변화로 인해 매년 집중호우 및 태풍으로 인한 침수피해가 증가하고 있다. 현재 국내에서는 이러한 피해를 줄이기 위해 구조적 대책뿐만 아니라 치수사업의 의사결정을 지원할 수 있는 비구조적 대책들이 대두되고 있다. 비구조적 대책으로는 재해예방사업 등에서 투자우선순위를 결정할 수 있는 다차원법, 홍수취약성지수 등과 같은 정량적, 정성적 홍수위험도 평가가 대표적이다. 하지만 기존 시군구별 홍수위험도 평가는 빈도별 홍수위험지도의 침수면적을 반영하지 않았었다. 따라서 본 연구에서는 서울특별시를 대상으로 빈도별(50, 80, 100 및 200년) 설계홍수량에 따른 홍수위험지도를 작성하고 IBA(Indicator Based Assessment) 방법을 활용한 홍수위험도 평가를 실시하였다. 홍수위험지수는 4가지 항목(Hazard, Exposure, Vulnerability 및 Capacity)과 8개의 세부지표로 구성하였다. 분석결과, 송파구와 성동구는 100년 빈도, 용산구와 강남구는 80년 빈도와 100년 빈도에서 홍수위험지수의 순위 변동이 관측되었다. 순위 변동이 발생한 주요 원인으로는 홍수위험도 평가에 반영된 Exposure 및 Vulnerability 항목에 포함된 세부지표별 지수가 시군구 내 빈도별 침수면적이 변화함에 따라 증가 혹은 감소했기 때문이었다. 본 연구를 활용하면 빈도별 침수면적 변화에 따른 시군구별 홍수위험도를 파악할 수 있으며, 그에 따른 예방책 또한 마련할 수 있을 것이다. 그리고 공간분석을 통해 도출된 통계지도를 활용하여 홍수위험에 직접적으로 노출된 건물 및 인구 밀집지역을 파악하고, 해당 지역을 대상으로 치수사업을 전개할 수 있을 것으로 판단된다.
This study aims to compare the performance of each machine learning model for preparing a grid-based disaster risk map related to flooding in Jung-gu, Ulsan, for Typhoon Chaba which occurred in 2016. Dynamic data such as rainfall and river height, and static data such as building, population, and land cover data were used to conduct a risk analysis of flooding disasters. The data were constructed as 10 m-sized grid data based on the national point number, and a sample dataset was constructed using the risk value calculated for each grid as a dependent variable and the value of five influencing factors as an independent variable. The total number of sample datasets is 15,910, and the training, verification, and test datasets are randomly extracted at a 6:2:2 ratio to build a machine-learning model. Machine learning used random forest (RF), support vector machine (SVM), and k-nearest neighbor (KNN) techniques, and prediction accuracy by the model was found to be excellent in the order of SVM (91.05%), RF (83.08%), and KNN (76.52%). As a result of deriving the priority of influencing factors through the RF model, it was confirmed that rainfall and river water levels greatly influenced the risk.
회복력의 정량화방법과 정의는 다양하며 많은 분야에서 연구되어지고 있다. 하지만 이러한 다양성은 회복력의 의미, 지표 등에서 해석의 차이를 유발하여 회복력 평가 시 긍정적이지 않은 영향을 끼칠 수 있다. 따라서 회복력 평가의 일관성 있는 기준이 필요하며 본 연구에서는 회복력 평가에 있어 고려해야될 정의와 회복력의 사회·구조적 평가방법을 네트워크 분석을 통해 검토하였다. 다양한 회복력 정의의 분석을 통해 도시침수분야에서 의 회복력을 정의하였으며 회복력을 정적 및 동적 회복력으로 구별하여 일관성 있는 속성별 평가 방법을 제시하였다. 그리고 과거 침수흔적도를 활용하여 회복력을 도입함으로써 얻을 수 있는 경제적인 효과를 분석하였다. 평가지역의 대부분은 낮음등급으로 나타났으며 최대 약 96억원의 복구 비용이 발생하였다. 향후 통일된 기준의 회복력평가를 통한 2차적인 파급효과에 대한 연구가 수행된다면 도시침수 관리정책 내 의사결정 단계 등에서 다양하게 활용될 것으로 기대된다.
이 논문에서는 2002년 9월 태풍 루사로 인해 많은 재해 피해를 입은 강원도 강릉시 사천천 유역을 대상으로 다중 시기 원격탐사 자료를 이용하여 퇴적 지질환경 변화 정보를 추출하고 분석을 수행하였다. 다중 시기 자료에 대해 자동 임계치 설정 기반 무감독 변화 탐지 기법을 적용하여 여러 시기 및 센서별 변화 정보를 추출하였다. 변화탐지 결과, 제외지에서는 태풍 루사 직후 하천 탁도 변화, 습지의 수계 혹은 퇴적물로의 변화 및 계절적인 유량 차이에 의한 하도 노출 여부 등으로 변화지역이 나타났다. 주변 농경지에서는 홍수 및 산사태 등으로 인한 토사의 퇴적, 농지 개간 등으로 인한 변화가, 기타 지역에서는 제방 공사 등으로 인한 변화가 두드러지게 나타났다. 노한 야외 조사와 원격탐사 자료를 이용하여 미지형 분류도, 범람원 지역 지표 퇴적량 분포도 및 수해 지형 분류도를 작성하였다. 결론적으로 다중시기 고해상도 원격탐사 자료가 재해로 인한 변화 정보 추출에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대되며, 이를 위해 고해상도 자료에 적합한 자료처리 기법 개발이 병행되어야 할 것으로 판단된다.
최근에 발생하는 강우양상은 강우일수는 감소하고, 강우강도는 증가해 홍수발생 빈도 역시 증가하는 추세이다. 이를 반영하기 위한 기존의 방법은 수공구조물의 설계홍수량을 산정할 때 가능최대강우량을 도입하거나, 설계빈도를 높이는 등의 확정론적 방법에 의존한다. 그러나 이렇게 설계기준을 상향 조정한 경우, 설계빈도의 강우가 발생하지 않으면 수공구조물의 경제성 측면에서 문제가 될 소지가 있다. 또한 수공구조물의 규모가 클수록 인근 주민과의 마찰이 커지고, 환경 문제의 발생 역시 고려하지 않을 수 없다. 이에 따라 설계빈도의 무조건적인 상향조정에 의존하기보다 추계학적 방법을 도입한 수문량의 확충 및 매개변수의 불확실성을 수공구조물 설계 시에 고려하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 강우발생의 불확실성을 반영하여 제내지에서의 침수범위를 GIS상에서 검토하였다. 이를 위해 log-ratio 방법, Johnson 시스템, 직교변환을 활용한 다변량 Monte Carlo 기법으로 추계학적 시간에 따른 강우변동을 생성하였다. 생성된 강우변동 결과를 토대로 수문분석, 홍수위 분석 등을 실시하고 FLUMEN 모형을 적용하여 해당유역에 대한 홍수범람시 침수범위를 산정하였다. 본 연구결과는 실제 강우의 불확실성을 반영하고 있어 시 공간적 강우특성이 반영된 유역별 주민대피지도, 홍수위험지도 등을 제작하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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