기후 변화로 인한 국지성 호우의 증가로 도시의 내수침수피해가 증가함에 따라 이중배수체계 모형의 중요성이 증가하였다. 이중배수체계 모형은 지표면의 흐름과 관거의 흐름의 현상을 보다 정확히 표현하기 위하여 표면유출과 관거 유출을 각각의 관련 방정식과 매개변수들을 통해 해석하며, 이를 시각별로 연동하여 동시에 시뮬레이션하는 모형으로 이중배수체계 모형의 침수해석 결과는 도시계획 및 침수예방을 위한 계획 수립시 중요한 자료로 사용되고 있다. 본 연구에서는 자연유역과 도시유역이 혼재되어 있는 복합유역에 이중배수체계를 접목하여 해석이 가능한 COBRA 모형을 실제 유역에 적용하여 그 적용성을 파악해 보고 다른 이중배수체계 모형인 XP-SWMM, UFAM과 비교하여 결과의 적합성을 판단해 보았다. 동일한 대상유역에 대해 3가지 형태의 이중배수체계 모형의 침수해석 결과 및 침수양상을 분석한 결과를 종합해볼 때 우수관망의 용량 부족으로 발생하는 내수침수 특징은 XP-SWMM이 비교적 잘 모의하는 것으로 보였으며, UFAM은 도로의 빗물받이를 고려하는 특징에 따라 타 모형에 비해 가장 낮은 침수해석 결과를 나타내었다. 마지막으로 COBRA는 침수면적과 침수면적의 비율, 최대침수심이 강우량 증가에 비례하는 일반적인 결과와 토양조건에 따라 유효우량을 세밀하게 분류하여 모의하는 모형 특성 및 지표 저류에 의한 침수양상이 나타나는 현실성을 고려할 때 모형의 안정성 측면에서 양호하다고 판단되었다.
기후변화의 영향으로 국지성 및 집중호우에 대한 발생 가능성이 높아지는 시점에서 과거에 침수피해를 입은 도시 유역에 대하여 실제 호우에 대한 침수 양상을 예측하는 것은 중요하다. 이에 수치해석 기반 프로그램과 함께 기계학습을 이용한 홍수 분석에 대한 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서 적용한 LSTM 신경망은 일련의 자료를 분석하는데 유용하지만, 딥 러닝을 수행하기 위하여 충분한 양의 자료를 필요로 한다. 그러나 단일 도시유역에 홍수를 일으킬 강우가 매년 일어나지 않기에 많은 홍수 자료를 수집하기에는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 대상 유역에서 관측되는 강우 외에 전국 단위의 실제 호우를 예측 모형에 반영하였다. LSTM (Long Short-Term Memory) 신경망은 강우에 대한 총 월류량을 예측하기 위하여 사용되었으며, 목표값으로 SWMM (Storm Water Management Model)의 유출 모의 결과를 사용하였다. 침수 범위 예측을 위해서는 로지스틱 회귀를 사용하였으며, 로지스틱 회귀 모형의 독립 변수는 총 월류량이며 종속 변수는 격자 별 침수 발생 유무이다. 침수 범위 자료는 SWMM의 유출 결과를 바탕으로 수행된 2차원 침수해석 모의 결과를 통해 수집하였다. LSTM의 매개변수 조건에 따라 총 월류량 예측 결과를 비교하였다. 매개변수 설정에 따른 4가지의 LSTM 모형을 사용하였는데, 검증과 테스트 단계에 대한 평균 RMSE (Root Mean Square Error)는 1.4279 ㎥/s, 1.0079 ㎥/s으로 산정되었다. 최소 RMSE는 검증과 테스트에 대하여 각각 1.1656 ㎥/s, 0.8797㎥/s 으로 산정되었으며, SWMM모의 결과를 적절히 재현할 수 있음을 확인하였다. LSTM 신경망의 결과와 로지스틱 회귀를 연계하여 침수 범위 예측을 수행하였으며, 침수심 0.5m 이상을 고려하였을 때에 최대 침수면적 적합도가 97.33 %으로 나타났다. 본 연구에서 제시된 방법론은 딥 러닝에 기반하여 도시 홍수 대응능력을 향상 시키는데 도움이 될 것으로 판단된다.
This study was carried out to forecast the flow rate and water quality at the inlet of the Saemangeum bay in Korea using the SWMM(Storm Water Management Model) and the WASP(Water Analysis Simulation Program), and to analyze the impacts of pollutant loading from non-point source on the water quality of the bay. The calibration and validation of flow rate and water quality were performed using those from two monitoring points in the Mankyeong river administrated by Korean Ministry of Environment as part of the national water quality monitoring network. When the river flow rate was calibrated and validated using the rainfall intensities during 2011-2012, $R^2$ (i.e., coefficient of determination) was ranged from 0.91 to 0.96. For water qualities, it was shown that $R^2$ of BOD(Biochemical Oxygen Demand) was ranged from 0.56 to 0.86, and $R^2$ of T-N(Total Nitrogen) was from 0.64 to 0.75, and $R^2$ of T-P(Total Phosphorus) was from 0.67 to 0.89. The integrated modeling system showed significant advances in the accuracy to estimate the water quality. Finally, further simulations showed that annual average flow of the river running into the bay was estimated to be $1.439{\times}10^9m^3/year$. The discharged load of BOD, T-N, and T-P into the bay were anticipated to be 618.7 ton/year, 331.5 ton/year, and 40.4 ton/year, respectively.
본 총설연구에서는 도시침수 모의 기술의 체계와 발전 과정을 정리하고, 주요 성과와 한계점을 파악하여 향후 연구 방향과 도전 과제를 제시하였다. 이를 위해 2000년대 이후 국내 주요 학술논문집에 수록된 도시침수 모의 관련 논문 160여편을 분석하여 연구의 핵심 주제와 내용을 살펴본 후, 물리 및 데이터 기반 모형의 침수모의 세부 방법론별로 기술의 발전 현황에 대해 정리하였다. 또한, 국내 도시침수 모의 기술의 활용목적별 동향, 국외 및 연관 분야 연구동향에 대해서도 분석하였다. 국내 도시침수 모의 연구에서 Storm Water Management Model (SWMM) 모형을 활용하는 비율이 60%를 넘는 것으로 조사되었으며, 이중 배제(dual drainage)의 도시침수 물리 과정을 상세히 해석하는 국내 기술에 대한 연구가 필요한 것으로 판단되었다. 한편, 딥러닝(deep learning) 등 데이터 기반 모의 기술은 도시침수 해석의 새로운 분야로 자리매김하였다. 다만, 모형 훈련을 위한 극한기상조건에 대한 침수자료는 관측 만으로 확보할 수 없으므로, 고정확도 물리 모형과 데이터 기반 모형 연구는 상호보완적으로 진행되어야 할 필요가 있다. 도시침수 모의 기술은 인공지능이나 IoT, 메타버스 등 타 분야 신기술과의 접목이 활발히 이루어지고 있으며, 기후 위기 적응과 재해 피해 저감을 위해 지속적인 사회적 투자와 융합 연구가 필요한 분야로 판단된다.
최근 환경부에서 발표한 국가물관리기본계획에서 수자원 총량 중 생활·공업·농업·유지용수의 이용량은 365억m3/년으로 약 29.4%로 발표되었다. 유지용수를 제외한 농업용수 이용량의 비중은 약 60.5%이며, 이 중 약 80%가 논에서 활용되고 있다. 이러한 농업용수 이용량 중 사용되지 않고 하천으로의 방류량이 존재하는데 이를 관개회귀수량이라하며, 농업용수의 약 35%가 하천으로 회귀된다 발표하나 지역에 따른 편차가 존재하기에 정확한 회귀수량을 산정하기엔 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 네트워크 모형을 통한 용배수로 구축 이후 회귀수 정량화를 하고자 하며, 정량화를 위한 네트워크 모형은 EPA-SWMM(Storm Water Management Model) 모형을 활용하였다. 해당 모형은 미국 환경 보호국(U.S. Environmental Protection Agency, EPA)에서 개발한 네트워크 물리모형으로 다양한 환경적 요소에 따른 수문 영향을 확인 가능한 모형이다. 해당 모형의 다양한 네트워크 기능을 통해 논배수로 네트워크를 구축하여 회귀수 정량화를 진행하고자 한다. 논배수로 네트워크를 구축하기 이전 현장조사를 진행하였다. 현장조사를 통한 용수계통도를 작성하였으며, 모형의 입력자료로 필요한 네트워크 용배수로관 표고값을 측량하였다. 이후 현장조사 및 측량 자료를 활용하여 네트워크 물리모형의 입력자료 구축을 진행하였으며, 해당 자료 구축은 지리 정보 시스템 중 ArcGIS와의 연계를 통해 구축하였다. 모형의 수리학적 입력자료는 해당지역의 계측자료를 활용하였으며, 필지 사이의 내리흐름 및 펌프를 통한 용수 또한 네트워크 물리모형의 기능을 활용하여 구축하였다. 이후 계측자료와의 비교를 통한 매개변수 보정을 진행하였으며, 전체 논배수로에 대한 농업용수의 흐름 및 회귀수량을 분석하였다. 해당 연구를 통해 농업용수의 회귀수 산정 및 지역 편차에 따른 회귀수 정량화 등의 연구에 활용될 것으로 기대한다.
최근 우리나라는 지속적으로 국지성 집중호우 발생빈도와 총강우량이 증가하고 있다. 서울시와 같이 대부분의 지역이 도심지로 구성되어 있는 경우, 하천범람으로 인한 홍수피해 뿐만 아니라 하수관로의 성능부족으로 인해 침수가 빈번하게 발생하고 있다. 이에 서울시에서는 피해를 최소화하고 대응수준 향상을 위해 침수지역 및 통수능 부족 관로 예측이 가능한 서울시 하수관로 성능관리 시스템을 개발하여 활용하고 있다. 서울시 하수관로 성능관리시스템에서는 유역특성과 방류구를 기준으로 결정한 603개 소유역 단위로 하수관로에 관한 다양한 정보를 제공한다. 시스템은 소유역, 하수관로, 수방시설물, 방재성능 메뉴로 구성되어 있다. 소유역 메뉴에서는 603개 소유역별 제원정보, 하수관로 및 수방시설물 개수, 관측소 개수 등의 정보를 제공하며, 하수관로 메뉴에서는 소유역 내 600mm 이상의 관로 및 맨홀에 대한 제원정보를 제공하고, 수방시설물 메뉴에서는 소유역 내 빗물펌프장, 빗물저류조, 관측소에 대한 제원정보를 제공한다. 또한, 방재성능 메뉴에서는 총강우량, 기점수위, 빗물받이효율을 반영한 40개 시나리오 기반의 관로 단위 통수능 정보와 소유역 단위 침수 정보를 제공한다. 방재성능 및 침수정보 제공을 위해 분석모델은 1차원 관망해석에 SWMM(Storm Water Management Model)과 2차원 침수해석에 2DIS(2Dimension Inundation Solution)를 활용하였다. 적용자료는 서울시 내 600mm 이상의 우수관로체계, 빗물펌프장, 빗물저류조 등 수방시설물고, 5m 단위 고해상도 지형자료를 적용하였다. 서울시 하수관로 성능관리시스템은 현재 서울시 현업에서 활용 중에 있으며, 지속적인 운영과 개선을 통해 추후에는 하수관로 운영 및 관리의 효율성 증대와 데이터에 근거한 하수관로 정책입안과 하수관로 관련사업 추진이 가능할 것으로 기대된다.
도시화 면적이 증가하면 불투수 면적이 증가하고 그에 따라 도시 하천의 평상시 유출이 감소한다. 도시유역의 평상시 수량을 회복시키는 방법으로는 침투 증진시설(투수성 포장, 침투 트렌치, 침투 측구 등)의 설치, 하수의 고도처리 후 방류 저수지에 의한 유황 개선, 지하철 용출수 활용 등이 있다. 우리나라의 경우에 일부 도시하천의 수량 감소가 심각한 상황에 이르고 있으며 이를 해결하고자 하는 노력이 최근에 나타나고 있다. 수량을 회복하려면 유량 평가를 위한 현장조사, 수량회복 계획, 재원의 반영, 수량회복 시설의 설치 및 관리의 순서로 단계별 사업이 수행되어야 한다. 계획 단계의 과업에서 필요한 사항은 여러 가지 수량 회복 방법의 영향을 정량 평가하는 것이다. 이에 핵심이 되는 것은 수량 회복 요소를 포함하거나 추가한 수문순환 평가 도구이다. 침투시설 중 투수성 포장과 침투 트렌치를 모의하도록 기존의 SWMM 모형을 수정하였다. 그 과정에서 증발량 처리와 지하수 출력기능에 대한 오류도 수정되었다. 수정 개발된 SWMM을 침투시설 모형실험 결과와 비교하여 수정된 프로그램의 적합성을 검증하였다. 투수성 포장과 침투 트렌치를 고려하여 수정된 프로그램을 안양천의 지류인 학의천 유역에 적용하여 침투시설의 효과를 분석하였다. 만일 학의천 불투수 면적의 10%를 투수성 포장으로 교체하면 하류 비산교 지점의 저수량$(Q_{275})$이 3 %, 갈수량$(Q_{355})$이 17 % 증가하는 것으로 분석되었다. 침투 트렌치의 경우 학의천 소유역 별로 100m 트렌치를 $5{\sim}10$개 시공할 경우 저수량은 약 1 %, 갈수량은 약9 %가 증가하였다. 수정 개발된 SWMM을 사용하면 침투 트렌치와 투수성 포장 이 도시 유역의 건기 수량회복에 미치는 영향을 분석할 수 있다.해 경보발령 이전에 한계수위를 넘어서는 경우(case_3)로서 분석되었다. 이러한 실패한 경보발령의 경우에 대한 원인분석 결과, 기존의 모형화를 통해 고려되지 못하였던 해안도시 홍수의 특성 중 총강우량에 대한 고려, 선행강우 여부 및 강우 지속시간, 지속시간 내 강우집중도 그리고 선정지점 내 조위의 영향과 유역내 합류식 하수관거 시스템의 영향 등 자연유역과는 다른 다소 복잡한 요소를 고려한 해안도시홍수 경보발령 기준에 대한 개선이 필요함을 확인할 수 있었다.이 좋다고 고찰된다. 6. 우리 나라의 현행 수도작기로 본 기온 및 일조조건은 수도의 분얼전기에 대해서는 호조건하에 놓여 있으나, 분얼후기인 7월 중ㆍ하순 경의 일조부족과 고온다습조건은 병해, 특히 도열병의 유발원인이 되고 있다. 7. 우리 나라의 현행수도작기로 본 전국각지의 수도의 출수기는 모두 일조시간이 적은 부적당한 시기에 처해 있다. 8. 출수후 40일간의 평균기온에 의한 적산온도 88$0^{\circ}C$의 출현기일은 수원에서 8월 23일이었고, 년간편차를 고려한 안전출수기일은 8월 19일로서 적산온도면에서는 관행 출수기일은 약간 늦다고 보았다. 9. 등열기의 평균기온에 의한 적산온도는 현행 수도작기로서는 최종한계시기에 놓여 있으며, 평균기온의 년간편차와 우리 나라의 최저기온이 낮은 점을 고려할 때, 현행출수기는 다소 늦은 것으로 보았다. 10. 생육단계별의 수도체내의 질소함량은 영양생장기의 질소함량이 과다하였으며, 출수 이후에 영양조락을 여하히 방지하느냐가 문제된다고 보았다. 11. 수리불안전답 및 천수답이 차지하는 전답면적의 비율은 차차 감소되고 있는데, 이와 전체 10a당 수량의 증가율과의 상관계수를 산출하였는데, 수리불안전답과의 상관계수 (4)는 +0.525였으며, 천수답과는 r=+0.832, 그리고 수리불안전답과 천수답을 합계한 것과의
General circulation models(GCMs)은 여러 국가 기관들의 물리적 기후 모의 프로세스를 기반으로 과거 및 미래 기후변화의 영향을 정량화하기 위해 개발되었으며 현재 미래 기후변화를 예측하는데 가장 효과적인 도구이다. 그러나 GCMs에 내포된 여러 불확실성 요소 및 넓은 격자형식의 기후 데이터는 GCMs 기후 데이터를 사용한 지역적 기후 모의 시 주요 걸림돌로 인식되어지고 있다. 편의보정 방법은 GCMs을 사용한 지역적 기후 모의 시 기후 모의 성능을 향상시키기 위해 여러 연구에서 사용되어져 왔으나 다른 연구에서는 이러한 편의보정 방법의 문제점을 언급했다. 따라서 본 연구는 편의보정 방법이 GCMs 기후 모의 결과에 미치는 영향을 정량화하고 더 나아가 GCMs 기후 변수에 따른 유량 모의 결과에 미치는 영향을 분석했다. 연구대상지 과거 기간 기후 모의를 위해 coupled model intercomparison project(CMIP)6의 GCMs을 사용했으며, 미래 기후 모의를 위해 shared socioeconomic pathway(SSP) 시나리오를 사용했다. 편의보정 방법으로는 분위사상법을 사용했으며, 편의보정 전후 GCMs 기후 모의 성능평가를 위해 5개 평가 지표를 사용했다. 연구대상지 장기 유출 모의를 위해 storm water management model(SWMM)이 사용되었으며, 기후 입력 자료로는 일 단위 강수량, 최고 및 최저온도를 고려했다. 미래 기후 및 유량 모의 결과의 불확실성은 square root of error variance(SREV) 방법을 통해 정량화됐다. 결과적으로 과거 기간 GCMs 기후 및 유량 모의성능은 편의보정 전보다 편의보정 후에서 향상되었으며 특히, 강수 및 유량 모의 성능이 크게 향상되었다. 미래 기간의 경우 편의보정 후에서 기후 및 유량의 극값을 더 잘 반영함을 확인했다. 본 연구의 결과는 GCMs 기후 변수를 사용한 지역적 기후 및 유량 모의 시 편의보정 방법이 미치는 영향에 대한 구체적인 정보를 제공할 수 있다.
본 연구에서는 도시지역 관망 내 수위 관측자료를 이용하여 도시지역 유출해석 및 관망해석의 정확도를 높이고자 한다. 이를 위해 도시유출해석의 주요 매개변수별 민감도 분석을 수행하고, 매개변수의 보정을 수행하였다. 매개변수의 민감도는 관의 조도계수, 불투수지역의 조도계수, 유역폭, 투수지역의 조도계수 순으로 나타났다. 민감도가 높은 4개의 매개변수를 이용하여 매개변수 고려 개수와 종류에 따라 6가지 시나리오를 구성하였으며, 자동보정기법인 PEST를 도시유출 모형인 SWMM과 연계 해석하여 분석하였다. 각 조건을 2013년 7월 21일 집중호우로 인하여 침수피해가 발생한 서초3, 4, 5, 역삼, 논현 배수분구에 적용하였다. 민감도 결과를 이용하여 시나리오별 분석을 실시하였을 때 SWMM 모형만을 이용하였을 때 보다 불확실성이 줄어든 결과를 보였다. 모의결과 RMSE는 최대 2.41cm가 감소하였으며, 상대첨두오차는 13.7%가 감소하였다. 민감도가 낮은 투수지역의 지표면 조도계수를 고려한 시나리오의 경우가 고려하지 않은 시나리오의 경우보다 정확도가 소폭 낮아졌으며 계산시간도 많이 소요되었다. 본 연구 결과 대상 유역에 대한 민감도 분석 후 민감도가 높은 매개변수만을 고려하여 시나리오를 구성하였을 때 보다 효율적인 모의가 될 수 있다는 것을 알 수 있었으며 향후 추가적인 강우사상과 침수해석을 연계할 시에는 도시지역의 침수예경보 연구에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 기후변화로 인해 6 ~ 7년 주기로 가뭄의 정도가 점차 증가하고 있으며, 과잉취수로 인해 하천 상류 수원이 부족하여 지속적으로 하천 건천화가 발생되고 있는 실정이다. 물부족 지역의 경우 지하수와 같은 고갈되기 쉬운 물을 사용하므로 발생빈도가 높으며, 진행속도가 다른 자연재해와 달리 느리므로 시 공간적으로 정확하게 판단하기 어려워 해결이 장기화 되고 있다. 우리나라 물수급 지역이 급격하게 증감함에 따라 수량 확보와 탄력전인 하천수량 관리 기술이 사회적으로 중요시되고 있다. 이를 위한 수자원계획 도구로 여러 가지 방법이 제시되었다. 이러한 방법들 중 국내 실정에 맞도록 개선된 수자원평가계획모형인 K-WEAP(Korea-Water Evaluation And Planning System) 을 이용하여 물수지 분석하였다. 본 연구는 낙동강수계 금호강유역을 대상으로 중권역 내 행정구역별로 생활, 공업, 농업용수의 수요처와 공급량을 산정하고 이에 따른 네트워크를 구성하여 분석하였다. 각 하천의 자연유출량은 EPA(Environmental Protection Agency) 에서 개발한 강우-유출 모형인 SWMM(Storm Water Management Model) 에 의하여 산정된 결과를 적용하였다. 행정구역을 고려한 물수급 분석을 통해 물수급 전망이 세분화되어 있으나 실제 발생하는 물수급 평가의 어려움은 여전히 존재한다. 생공용수는 공급시설을 고려하여 물수급 분석을 수행하고, 농업용수는 월별로 수요량과 공급량을 검토하는 물수급 분석을 통해 국가수자원공급 계획을 반영한 광역, 기초자치단체의 수자원 확보 방안에 필요한 기초자료로 활용될 것이라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.