1. 서 론
2. 실험조건 및 방법
2.1 실험제체 특성 및 제방 표면 신소재 처리
2.2 실험방법
3. 실험결과
3.1 영상 이미지 분석을 통한 표면손실률 산정
3.2 3D point cloud modeling을 활용한 제방 측량 및 표면손실률 산정
4. 결 론
1. 서 론
우리나라는 1960년대 이후 주요 국가·지방하천을 중심으로 제방축조 사업을 본격적으로 시작하였으며, 현재 제방구조물의 대부분은 30년 이상이 경과하여 노후화된 실정이다. 따라서 기후변화로 인한 집중호우, 태풍에 따른 잠재적인 위험성은 점점 높아지고 있다. 제방은 하천의 홍수범람을 방지하고 제내지를 보호하는 중요한 구조물로 구조물적인 가치는 낮으나 보호하는 제내지의 사회·경제적 가치를 고려한다면 잠재적인 재화가치는 무한하다고 볼 수 있다. 2020년 8월 전국을 휩쓴 폭우로 인해 호남지방과 중부내륙에서 특히 많은 피해가 발생하였으며, 상당 부분 하천제방이 월류하거나 파이핑 등에 의해 붕괴되었다. 제방이 붕괴되면 도시범람과 같은 직접적인 피해가 발생할 뿐만 아니라 하천환경 및 수생태계 변화에도 복합적으로 영향을 미치게 된다(Ahn et al., 2019). 따라서, 제방붕괴에 따른 피해를 감소시키기 위해서는 피해지역에 대한 정밀조사, 보강방안 등 특별한 대책 수립이 필요하다.
제방에 관한 국내·외 연구 동향을 보면, 제체 재료에 따른 월류 붕괴 메커니즘을 규명하기 위한 연구(Chinnarasri et al., 2004; Schmocker and Hager, 2011), 제방 내 센서를 적용하여 붕괴 및 침투 거동을 해석하기 위한 연구(Shimada et al., 2011; Kim et al., 2014), 보강재를 이용한 제방 안정성 연구(Joo et al., 2013) 등이 있다. 이처럼 제방붕괴로 인한 피해를 예측하거나 최소화하기 위한 목적으로 지금까지 수리실험, 모델링 등을 통한 많은 연구가 선행되어오고 있지만 제방붕괴의 원인 및 메커니즘의 이해는 여전히 불확실한 것으로 평가되고 있다(Ko and Kang, 2018a). 제방 붕괴 메커니즘의 정확한 이해는 제방의 붕괴되는 과정에 대한 정밀한 분석이 요구되지만 분석방법은 상당히 제한적이라 할 수 있다. 실험을 통해 제방의 붕괴과정을 분석하는 다양한 연구를 살펴보면 영상장치를 이용하여 붕괴 과정을 기록한 이후 이미지 분석을 수행하는 것이 일반적이다(Chinnarasri et al., 2004; Zhu et al., 2006; Zhang et al., 2009; Ko and Kang, 2018b). Kakinuma and Shimizu (2014)은 가속도 센서를 이용하여 제방의 붕괴 과정을 모니터링 하였지만, 해당 방법의 경우 상당한 비용을 요구한다. 최근 우수한 접근성을 가진 드론을 통해 얻은 고해상도 영상 자료를 각 위치정보를 가진 점들에 중첩한 3차원 포인트 클라우드(3D point cloud) 모델링을 활용하는 연구가 증가하는 추세이다. 또한 정지 상태에서는 알 수 없는 시설물의 구조를 운동으로부터 발생하는 정보를 통해 파악하는 Structure from Motion (SfM) 기법을 적용하여 해저 서식지 특성 분석, 수심 측정, 해양 환경 및 지형탐사 등에 활용하는 연구들이 수행되고 있다(Carrivick and Smith, 2019). 특히, 짧은 시간에 많은 변화가 발생하는 제방의 붕괴 과정을 분석함에 있어, 수많은 사진을 빠른 시간에 처리하는 것이 가능하며 고해상도 기반의 높은 정확도를 가진 분석결과를 경제적 가치 측정에 활용할 수 있다는 큰 장점을 가지고 있다. Brauneck et al. (2016)은 이러한 장점이 있는 드론을 활용하여 실시간 제방 형상의 변화와 유량에 대한 모니터링의 가능성을 제시하였다.
한국건설기술연구원(Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology, KICT)의 안동하천연구센터(Andong River Experiment Center, REC)는 바이오폴리머 기반 신소재 활용 제방의 안정성을 분석하기 위한 실험연구를 수행 중에 있다. 기존에 수행된 실험은 댐 붕괴 흐름과 같이 홍수파가 발생하여 제내지로 퍼져 나가는 형태로 진행하였으나, 보강공법의 검증에 있어 실제 하천에서 발생하는 횡월류 흐름을 재현하지 못한다는 한계를 가지고 있다(Ko and Kang, 2020). 현재는 제방 붕괴 시 발생하는 횡월류 흐름을 유도하여 축척효과를 최소화하고 현장에 대한 충분한 자연성을 재현하는 것을 목표로 하며, 식생과 바이오폴리머의 효과를 명확히 구분하기 위해 1) 신소재가 처리된 식생 제방, 2) 신소재가 처리되지 않은 식생 제방 두 조건에 대한 실규모 실험을 계획하여 연구를 진행하였다. 본 연구에서는 횡월류 흐름에 따른 신소재 처리 제방 조건의 실험방법과 기존 연구들이 제시한 영상분석 기법을 통해 침식 저항에 관한 분석결과를 제시하였다. 또한, 기존의 연구와 달리 짧은 시간에 진행되는 제방 형상 변화 과정을 해석하기 위해 2대의 드론을 이용하여 단시간에 많은 자료를 획득하였으며, 고해상도의 3차원 포인트 클라우드 모델링(3D point cloud modeling)의 추가적인 분석을 통해 표면손실률을 산출함으로써 기존 영상분석 기법 결과와의 비교를 통한 제체 표면 침식 저항성 분석 방법의 활용 가능성에 대한 평가를 수행하였다.
2. 실험조건 및 방법
2.1 실험제체 특성 및 제방 표면 신소재 처리
본 실험이 수행된 안동하천연구센터 인근의 흙의 재질은 화강풍화토(SP)로써 하천설계기준(MLTMA, 2009)에서 규정한 제체용 재료 Ⅱ등급 이상의 기준(입도분포 양호, 7 < 소성지수 < 15 인 SG/GC)에 맞지 않는다. 적절한 입도분포 확보 및 누수에 대한 저항성을 높이기 위하여 카이스트(Korea Advanced Institute of Science and Technology, KAIST)에서 제공한 화강풍화토와 황토의 혼합 비율에 따른 애터버그 한계시험 결과를 보면, 화강풍화토와 황토를 7:3 비율로 혼합하였을 때 소성지수가 8인 SC로 분류되어 Ⅱ등급의 최소 기준을 만족시키는 것으로 나타났다(Table 1).
Table 1.
Atterberg limits and classification
따라서 본 실험에서는 기존 화강풍화토와 점토를 각각 7:3 비율로 혼합한 혼합토를 이용하여 제방모형을 제작하였다. 제체 재료에 대한 물성시험을 수행한 결과, 제체 조성에 사용된 혼합토의 최대건조단위중량은 1.90 g/cm3이고 최적함수비는 14.15%로 나타났다. 또한, 들밀도 시험을 통한 제체의 다짐도는 약 92%로써 하천설계기준에서 규정한 90% 이상의 다짐도를 충분히 확보하였다.
기본적인 제체 모형을 조성하기 위해 포크레인 2대(버킷용량 0.2 m2 and 0.6 m2)를 이용하여, 1 t 다짐롤러를 이용하여 상부방향 0.5 m 간격으로 균등한 다짐을 하였다. 이후 제방표면에 일정 두께로 신소재를 피복하였으며 약 3개월간 식생 활착 모니터링 기간을 거쳐 최종 실험모형을 완성하였다. 제방 모형의 제원은 높이 2.5 m, 길이 12 m, 폭 4 m, 사면경사 1:2로 구성되어 있으며, 자연 그대로의 하천 제방의 모습을 재현하고 있다(Figs. 1 and 2).
제방표면에 신소재를 적용하기 위해 공동연구팀인 KAIST에서 제공하는 배합비를 기반으로 하여 바이오폴리머와 토양을 혼합하였다(Table 2). 여기에 사용된 바이오폴리머는 베타글루칸과 잔탄검을 기반으로 하며, 잔탄검은 토양의 강도 증진에 유효하고 베타글루칸은 식생 성장에 효과적인 것으로 알려져 있다(Chang et al., 2015). 일반적으로 제방의 보수 및 보강에는 현장토를 사용하기 때문에 바이오폴리머와 혼합하기 위한 토양은 실험장소 인근에서 채취된 화강풍화토와 표면 강도 증진에 효과가 있는 점토를 혼합하여 사용하였다. 또한 KAIST에서 테스트 중인 바이오폴리머의 종류는 강도증진용(S)와 식생활착용(V)으로 구분할 수 있는데, 본 연구에서는 Tran et al. (2019)이 제안한 방법인 바이오폴리머를 기반으로 두가지 종류의 다당류(Polysaccharide)를 혼합하여 교차결합한 식생활착용(V) 바이오폴리머를 조성하여 사용하였다.
Table 2.
Mixing ratio of biopolymer-treated soil
| Biopolymer type | Mixed materials | |||
| Biopolymer powder (kg) | Water (L) | Weathered granite soil (kg) | Clay (kg) | |
| V | 20 | 960 | 2000 | 2000 |
현장에서 보강재를 구조물에 시공하기 위한 분사공법으로는 습식 및 건식 공법이 있다. 습식 공법은 혼합기(Mixing tank)에서 모든 재료를 혼합한 후 펌프압력으로 재료를 압송하고, 노즐부에서는 압축공기(Air compressor)에 의해 재료가 넓은 범위로 분사된다. 건식공법은 물을 제외한 재료를 먼저 노즐로 보낸 다음, 노즐 부분에서 물과 송출 재료가 섞이게 된다(Seo et al., 2019). 본 연구에서는 품질관리가 쉽고, 숏크리트와 녹화공법에서 주로 사용되는 습식 공법을 사용하였다(Fig. 3).
제방표면에 신소재를 분사하기 위해 먼저 비탈면에 식재되어 있는 식물을 제거한 후 바이오-소일이 비탈면에서 흘러내리지 않도록 유실방지망(Core net)을 설치하였다. 가루 형태의 바이오폴리머를 물과 혼합하여 액상 형태로 혼합탱크에 투입하였고, 이후 화강풍화토와 점토를 5:5 비율로 투입하여 20분 정도의 교반 과정을 거친 뒤 비탈면에 약 5 cm 두께로 분사하였다(Fig. 4).
2.2 실험방법
안동하천연구센터는 사다리꼴 단면형태의 3개 수로(급경사수로, 직선수로, 사행수로)를 보유하고 있으며, 실험수로의 유량공급은 Fig. 5(a)의 1번에 위치한 펌프시설을 이용하여 초 당 최대 10 m3/s의 유량공급이 가능하다(Fig. 5(a) and (b)). 신소재 처리 제방의 안정성을 검증하기 위해 실험이 이루어진 A3 수로의 기존 단면은 Fig 5(d)와 같다. 실규모 제방의 충분한 높이를 확보하기 위해 A3 사행 수로의 하류구간의 Flooding test region을 재정비하여 횡월류 제방 붕괴실험수로를 구축하였다(Fig. 5(e) and (f)).
실질적으로 제방 붕괴가 일어나는 현장에서 유속, 수위에 대한 정보는 얻을 수 없다는 점을 가정하여 본 실험에서는 유량과 제방사면에서의 붕괴 거동에 대한 계측과 분석에 집중하였다. 수로 내 횡월류 흐름을 재현하기 위해 A3 수로에서 1 m3/s의 유량을 유하하여 수위를 증가시킨 뒤 흐름이 안정된 상태에서 4 m3/s의 유량을 유입시켜 서서히 횡월류 흐름을 유도하였으며, 제내지(Inland) 경사면으로 월류가 시작하면 기준 분석 시점(Time = 0)으로 가정하였다. 음파 도플러 유속계(Acoustic Doppler Current Profilers, ADCP)를 이용하여 Fig. 5(f)의 C와 D지점에서 각각 상·하류의 유량 변동을 측정하였다. ADCP를 이용한 유량 측정 지침을 따라 동일한 단면에서 2회 왕복(최소 4회)의 단면 유량 값을 측정하였으며, 공급유량이 안정화 된 이후 상류에서 계측된 유량 값은 각각 3.996, 3.809, 3.911, 4.178 m3/s 이다. 유량 계측 결과는 미국 USGS의 Office of Surface Water에서 제시하는 기준인 5% 이상의 오차가 발생하지 않았으며, 계획된 공급유량인 4 m3/s와 거의 동일하다고 판단하였다. 횡월류 발생 후 제방 붕괴에 따른 제내지로의 급격한 유량 유입으로 인해 제방이 침수되는 시점이 되면 전체적인 실험의 안전성 문제와 더불어 더 이상의 계측이 의미 없다고 판단되어 실험을 종료하는 것으로 가정하였다.
신소재 제방의 성능 검증을 위한 전체적인 연구 흐름은 Fig. 6과 같다. 횡월류 붕괴 실험에 요구되는 일정한 흐름을 유지하기 위한 사전 유량 재현 실험이 이루어 졌으며, 다수의 카메라, 드론, RTK GPS (Real Time Kinematic GPS)을 활용하여 영상분석기법을 통한 제방의 붕괴 거동을 3차원으로 분석하였다. 본 연구에서는 제방의 성능 검증을 위한 기준으로 정략적으로 비교가 가능한 시간별 표면손실률을 이용하였으며, 최종적으로 3차원 포인트 클라우드 모델링을 활용한 신소재 제방 성능 검증 가능성을 평가하기 위해 기존의 다양한 연구에서 제시한 영상 디지타이징 방법의 분석된 표면손실률과 비교가 이루어졌다.
3. 실험결과
3.1 영상 이미지 분석을 통한 표면손실률 산정
개발된 신소재 공법을 제체의 표면에 적용하여 월류 발생에 따른 신소재의 성능을 정량적으로 평가하는 것이 본 수리실험의 목표이다. 따라서 실규모 제방 횡월류 붕괴 실험에서는 시간에 따른 제방사면의 표면손실률을 중요한 지표로 설정하였다. 지금까지 제방에 관한 많은 연구가 수행되고 있지만, 센싱 기법을 이용하여 제체의 붕괴 발생에 따른 토사유출량을 산정하는 것은 여전히 어렵고 불확실한 측면이 있다. 여기서 제시된 표면손실률은 제내지 측 제방사면을 분석 대상으로 선정하여 다수의 카메라를 통해 촬영된 실험 영상을 편집 및 분석한 뒤 시간에 따른 붕괴 비율을 계산한 값이다(Fig. 7). 먼저 촬영된 영상을 일정 시간 단위로 캡처하여 보정한 뒤, 보정된 이미지를 포토샵에 적용하여 붕괴범위 지정을 위한 디지타이징(Digitizing) 작업을 수행하였다. 이후 분석하려는 대상 범위의 전체 픽셀 개수와 제방 사면의 손실에 따른 픽셀 개수 변화를 비교하여 시간에 따른 표면손실률을 산정하였고, 이를 면적 단위로 변환하였다(Table 3).
Table 3.
Surface loss rate and area over time
픽셀 기반 영상분석 결과를 보면, 연속적인 유수의 흐름에도 월류 초기에는 제체 표면에 처리된 신소재의 보강 효과로 인해 제방 상단면과 제내지 측 사면에서 전혀 파괴가 발생하지 않았다. 월류 발생 3분 후 제내지 측 제방 끝단(Toe)에서 시각적으로 식별할 수 있을 정도의 붕괴 단면이 관측되기 시작했으며, 서서히 제방 끝단에서 상부 수직 방향으로 붕괴 영역이 발달하였다. 제방 끝단에서 붕괴가 발생한 후 제방 상단부에서 월류 흐름에 저항하여 형성된 강한 수직 흐름에 의해 사면 하단부에서 국부적인 세굴이 발생하여 수직 침식으로 발달하는 양상으로 붕괴가 진행되었다. 이후 제방 사면의 붕괴 발달과정은 여전히 제체 상단면이 흐름에 버티면서 제체 붕괴부에서의 수위 상승에 따른 깊은 파괴면이 발생하고 강한 소류력에 의해 수직 침식이 가속화된다.
월류 발생 약 15분 후 유수의 흐름 방향으로 제방 사면에서의 파괴가 끝을 보이면서 상단면으로의 붕괴가 전이되기 시작하였다. 이를 기점으로 제외지 측으로 붕괴 폭이 발달하지만, 발달 속도가 느려서 월류 발생 약 20분이 지난 시점에도 11% 이내의 표면손실률을 나타내고 있다. 이후 월류 발생 30분 후 약 14% 이내, 40분 후 약 17% 이내, 50분 후 19% 이내의 표면손실률을 각각 보인다.
월류 발생 60분이 지난 시점에서 24% 이상의 표면손실률이 발생하였으며, 약 63분이 지나면서 월류량의 급격한 증가로 인해 붕괴 여부에 관한 판단이 사실상 어려워 실험을 종료하는 것으로 가정하였다(Fig. 8).
3.2 3D point cloud modeling을 활용한 제방 측량 및 표면손실률 산정
본 연구에서는 제체의 붕괴형상을 관찰하기 위해 2대의 드론을 이용하였다. 드론의 자동촬영 기법의 경우 짧은 시간에 변화되는 제방의 붕괴 메커니즘을 분석하기가 어렵기 때문에 2대의 드론(DJI mavic inspire-x방향 & DJI Inspire 1 Pro-y방향)을 동시에 비행하여 셔터스피드 기법을 통해 이미지를 획득하였다. 이후 촬영 결과를 활용하여 제방의 붕괴양상에 대한 3차원 포인트 클라우드 모델링 결과를 생성하였다(Fig. 9(a)).
실험대상 구간인 제방사면에 대한 3차원 재구현(Reconstruction)은 3차원 모델링 소프트웨어인 Pix4D를 이용하였으며, 제방에서 월류가 시작된 시점을 기준으로 각각 5분 후(Case 1)와 40분 후(Case 2)를 대상으로 모델링을 수행하였다. 3차원 모델링의 경우 일반적으로 4 ~ 10개의 지상 기준점을 이용하는 것을 제안하며, 본 실험에서는 Korea 2000/Cetran Belt 2010 (EGM 96 Geoid) 좌표계를 기준으로 총 4개의 GCP가 이용되었다. GCP의 경우 월류 이후에도 GCP가 보존되어야 한다는 점을 고려하여 제방 실험구간의 좌우, 그리고 제외지와 제내지의 안전한 위치에 각각 설치하였으며, 좌표정보는 RTK GPS를 이용하여 획득하였다(Table 4).
Table 4.
Ground control points for 3D point cloud modeling
Case 1의 경우에는 총 41장, Case 2에는 45장이 이미지가 각각 이용되었다. 모델링 결과의 정확도를 판별할 수 있는 지표들에는 초점거리, 아핀 공간 변환에 대한 매개변수의 차이를 보는 Camera Optimization 지표, 지리 기준에 대한 평가 결과인 Georeferencing 등이 있다. Case 1의 경우 Camara Optimization에 대한 초기값과 최적화된 결과의 차이는 4.42%이며, Georeferencing에 대한 평균 제곱근의 오차(Root mean square error, RMSE)는 0.024 m로 나타났다. 또한, Case 2의 첫 번째 지표는 5.43%, Georeferencing에 대한 RMSE는 0.027 m로 만족할 만한 결과를 얻었다.
우선적으로 3차원 모델링 결과의 정확한 위치정보 검증을 위해 제방의 기초정보에 대한 분석을 수행하였다. 생성된 수치표면모델(Digital surface model, DSM)을 이용하여 제방의 표고를 분석한 결과, 제내지의 높이는 70.8 m이며 제방 천단면(Levee crown)의 표고는 72.9 ~ 73.4 m로 계획한 2.5 m 높이(C-D)와 거의 일치하였다. 또한, 실험구간의 제방 길이(A-B)는 약 12 m, 제방사면의 길이(C-E)는 약 5.4 m로 산술적인 제방의 높이는 약 2.4 m로 나타났다.
제방 성능 검증 분석을 위해 촬영된 이미지와 3차원 포인트 클라우드 기법을 이용하여 제방사면 표면손실률에 대한 분석을 수행하였다(Fig. 10). 실험구간을 대상으로 모델링 결과와 이미지를 이용하여 표면손실이 발생한 범위를 추정하고, 실험구간인 제방사면의 전체 면적비율과 비교하여 손실률을 추정하였다. 3차원 모델링 결과를 통한 손실률 분석결과는 2차원으로 투영된 면적에 대한 손실률과 표고를 고려한 3차원 면적에 대한 손실률이 제공된다(Table 5).
Table 5.
Result of surface loss rate and area over time from 3D reconstruction result
| Time (min.) | Total Area of surface (m2) | Loss area (m2) | Loss rate (%) | |||
| 2D | 3D | 2D | 3D | 2D | 3D | |
| 5 | 59.12 | 65.98 | 3.77 | 3.92 | 6.377 | 5.941 |
| 40 | 11.57 | 12.28 | 19.570 | 18.611 | ||
드론 촬영 영상의 경우 횡월류에 의한 제내지의 유량, 거품으로부터 반사되는 신호가 혼합되므로 이미지의 반사 경향이 상이하여 정확도가 저하되는 부분 등이 있어 Case 2의 경우 3.1절에서 분석된 표면손실률에 비해 약간 높은 수치를 보였다. 하지만 3차원 포인트 클라우드 모델링 결과를 이용하여 디지타이징 작업에 의한 표면손실률과 비교해보면, 전체적으로 시간에 따라 손실률의 증가하는 경향이 매우 유사함을 보였다(Fig. 11). 기존 드론을 활용한 제방의 모니터링 방안을 제안한 연구(Brauneck et al., 2016)에서는 지상기준점이 없이, 1대의 드론을 이용하여 분석이 진행되어 자료의 신뢰성에 문제가 있어 정합 결과의 활용 정도가 제한적 이였지만, 본 연구에서는 제방의 붕괴 과정과 표면손실률을 보다 정확히 판단 할 수 있었다.
4. 결 론
본 연구는 바이오폴리머를 처리한 식생제방 조건에 대한 실규모 횡월류 붕괴 실험을 수행하였다. 다수의 카메라와 드론을 활용한 이미지 분석과 3차원 포인트 클라우드 모델링 기법을 적용하여 시간에 따른 제방사면의 표면손실률을 정량적으로 산정하였으며, 실험의 주요 결과는 다음과 같다.
1) 이미지 픽셀 기법을 활용한 대상 범위(제내지 제방사면 전체)의 전체 픽셀 개수와 제방 사면의 손실에 따른 픽셀 개수 변화를 비교하여 시간에 따른 표면손실률을 분석한 결과, 월류 발생 3분 후 제내지 측 제방 끝단(Toe)에서 붕괴가 관측되었다. 월류 발생 약 15분 후 유수의 흐름 방향으로 제방 사면에서의 파괴가 끝을 보이면서 상단면으로의 붕괴가 전이되기 시작하였다. 하지만 발달 속도가 느려서 월류 발생 60분이 지난 시점에서 24% 이상의 표면손실률이 발생하였으며, 월류 발생 약 63분이 지나면서 월류량의 급격한 증가로 인해 붕괴 여부에 관한 판단이 사실상 어려워 실험을 종료하였다.
2) 드론은 기존의 항공기나 위성을 활용한 원격탐사 기술에 비해 대상지역에 대한 촬영이 용이하며 기체를 원하는 지역으로 조정하기가 용이하고 구름의 영향을 받지 않는 고도에서 촬영이 가능하다는 장점 가진다. 특히, 제방의 붕괴과정을 분석함에 있어 짧은 시간에 많은 정보를 획득할 수 있다. 이런 장점을 이용하여 본 연구에서는 2대의 드론으로 짧은 시간동안 많은 영상정보를 획득하였으며, 촬영된 이미지와 SfM기법을 활용하여 3차원 포인트 클라우드 모델링을 구축하였다. 이후 모델링 결과를 이용하여 제방에 대한 정보와 표면손실률에 대한 추가적인 분석을 수행하였다. 표면손실률 분석 결과를 보면, 앞에서 적용된 이미지 픽셀 기법의 결과와 대체로 유사하게 나타나는 것을 알 수 있다.
3) 기존의 제방공법의 성능 분석에 사용된 이미지 픽셀기법은 실시간 붕괴 폭이 확장되는 규모를 정량적으로 알 수 있기 때문에 피복 공법의 침식 대응 능력을 가시적인 성과로 제시함에 있어 유용하지만, 흐름의 변화에 따라 붕괴되면서 발생하는 제체 내부의 수리학적 현상을 파악하는 측면에서 한계가 있다. 또한 각 실험 조건에 따른 일정한 분석과 결과의 신뢰성을 위해 동일한 촬영장소, 카메라 각도 설정이 요구된다. 하지만 새롭게 제시된 방법의 경우 일관성 있는 계측이 필요하다는 단점이 없으며 촬영 범위를 확대한다면 침수심, 방류량 분석을 위한 제내지 지형 정보도 획득이 가능하다.
제방의 경우 정부의 지속적인 예산투자에도 불구하고 반복적인 피해가 발생하고 있으며, 세계적으로 홍수피해에 따른 환경 및 생태에 관한 관심도 역시 높아지고 있다. 이러한 이유로 제방 안정성 평가를 위한 연구가 필요하며 성능 검증 및 분석을 위한 일관성 있는 방법도 요구된다. 향후 신소재 제방의 성능을 검증하기 위해 대조실험(일반 식생제방) 결과와 반드시 비교·분석해야 하며, 신소재 제방의 성능을 일반화하기 위해 동일한 유량공급 및 실험환경 조건을 유지하면서 효율적인 실험 및 분석방법이 필요하다. 본 연구에서 제시하는 방법을 통해 제방의 설계, 유지관리를 위한 신뢰성 있는 성능 검증기술과 분석방법의 선도 기술로 자리매김할 수 있을 것으로 기대된다.
