Journal of Korea Water Resources Association ISSN:2799-8746(Print) 2799-8754(Online) 한국수자원학회 논문집

최근 빈번한 국지성 폭우로 인한 산사태 및 토석류의 발생 빈도가 전국적으로 증가함에 따라, 이에 대한 정확한 예측 및 선제적 대응 방안 마련의 필요성이 커지고 있다. 이를 위해서는 다양한 시나리오 기반의 사전 모의를 통한 위험지도 작성이 요구되며, 예측 모형의 계산 효율성과 해상도 간의 균형 확보가 중요하다. 본 연구에서는 활성흐름 기준으로 계산 도메인을 동적으로 활성화하는 동적 격자 활성화 기법을 제안하고, 해당 기법의 계산 효율 향상 효과를 분석하였다. 제안된 방법은 활성흐름이 존재하거나 거동 가능성이 있는 격자만을 계산에 포함하고, 토석류 이외 지역은 제외함으로써 불필요한 연산을 줄인다. 이를 검증하기 위해 (1) 전체 도메인을 계산하는 기존 방식, (2) 전체 도메인을 병렬 계산하는 방식, (3) 모의 중 활성흐름 분포에 따라 격자를 동적으로 활성화하는 방식, (4) 모의 중 활성흐름 분포에 따라 격자를 동적으로 활성화하는 동시에 병렬계산을 수행하는 4 가지 주요 시나리오를 혼합해 실제 토석류 피해지역에 적용하여 비교‧분석하였다. 그 결과, 모의 중 활성흐름 분포에 따라 격자를 동적으로 활성화하는 방식과 병렬계산을 병행한 방식이 기존 방식의 모의결과와 값이 동일하면서도 최대 3.49배 정도 계산 속도가 증가한 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서 개발한 동적 격자 활성화 기법을 토석류 해석 모형에 적용시 계산 효율을 실질적으로 향상시켜 빠른 예측과 매개변수 보정 등을 수행할 수 있을 것으로 기대한다.

본 연구는 이동식 ADCP (Acoustic Doppler Current Profiler)의 초음파 산란도 자료를 활용하여 하천 부유사량을 정량적으로 산정하는 방법을 제시하였다. 기존 채집기 방식이 갖는 공간적 한계를 보완하기 위해, 입경 0.062 mm를 기준으로 세립질과 조립질 부유사를 분리하는 최신 알고리즘을 적용하고, 수중 흡수, 입자 감쇠, 빔 확산 등의 음향 보정을 수행하였다. 낙동강 칠곡군 ‘호국의 다리’ 구간에서 RiverPro (1200 kHz)와 RiverRay (600 kHz)를 활용하여 측정된 ADCP 자료를, 동일 지점에서 확보한 D-74 채집기 실측 시료와 비교하였다. 분석 결과, 세립질 부유사는 단면 전역에 균일하게 분포한 반면, 조립질 부유사는 하상 부근에 집중되는 경향을 보였으며, ADCP 기반 부유사량 산정값은 실측값과 10% 이내의 오차를 보여 정량적 정확도와 신뢰성을 입증하였다. 이를 통해 ADCP 기반 부유사 산정 기법이 재래식 계측 방식을 대체할 수 있는 효과적인 수단임을 확인하였다.

행정안전부 재해연보에 따르면 우리나라에서는 매년 호우로 인한 피해가 지속되며, 자연재해 중 재산피해 비중이 가장 높다. 이에 본 연구는 강우 규모, 지리적 위치, 피해 규모 등과 같은 지역적 특성을 고려하여 군집분석(K-means)을 통해 경기도 내 지자체를 분류하고, 이를 바탕으로 호우피해예측 함수를 개발하였다. 분석 대상은 경기도 내 지자체이며, 2013년부터 2023년까지의 데이터를 활용하였다. 예측 변수는 기상요소와 사회·경제적 요인으로 구성하였다. 예측 모델로는 선행연구에서 예측 성능이 우수했던 의사결정나무 기반 배깅(Decision Tree Bagging, DT-Bagging)과 장단기메모리(Long Short-Term Memory, LSTM)을 적용하였다. 두 가지 모델의 예측 성능 비교를 위해 평균제곱오차(Mean Square Error, MSE), 평균제곱근오차(Root Mean Square Error, RMSE), 정규화 평균제곱근오차(Normalized Root Mean Squared Error, NRMSE)를 사용하였다. 예측 성능 비교 결과, DT-Bagging 함수가 LSTM 함수 대비 97.2%의 향상률을 보였다. 따라서 본 연구는 지자체 특성에 기반한 정밀한 호우피해예측과 재난관리 체계 구축에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

도달시간(time of concentration, T_c)은 수공구조물의 계획 및 설계에서 중요한 인자이다. 현재 도달시간은 등시간선을 이용한 물리적 방법과 지형적 자료를 이용한 회귀분석 공식에 의해 주로 추정되고 있다. 이 같은 방식에 의한 도달시간 추정결과는 불확실성이 매우 크므로 실무적용에 어려움이 있다는 점이 기존 연구자들에 의해 제시된 바 있다. 따라서 이 연구에서는 이와 같은 문제점을 개선하기 위하여 여러 가정에 기반한 도달시간 산정방식이 아닌 관측된 강우와 유출자료만을 이용하여 도달시간을 추정할 수 있는 DMCA (Detrending Moving-average Cross-correlation Analysis) 기법을 소개하였다. 소양강 중권역에 기존의 6가지 도달시간 공식을 사용한 결과, 도달시간이 최소 10.20 hr부터 최대 46.24 hr로 산정되어 불확실성의 범위가 매우 넓음을 확인하였다. DMCA 기법을 사용한 결과는 자료의 길이가 증가됨에 따라 불확실성이 범위가 감소함을 확인하였으며, 모든 자료를 사용한 경우의 도달시간은 13.00 hr으로 산정되었다. 이 연구의 목적은 DMCA 기법의 작동원리를 소개하고 국내 유역에 시범적으로 적용해 보는 것이다. 따라서 이 연구에서는 1개 유역과 1개 강우관측소를 사용하였다는 점, 강우자료와 유출자료의 사전 보정이 주관적으로 진행되었다는 점 등의 한계점이 존재한다. 향후 국내 대다수 계측유역에 대한 분석결과를 이용하여 기존의 도달시간 공식들의 대상유역별 특성을 규명함으로써 유역별 적정 도달시간의 범위를 제안할 필요가 있으며, 궁극적으로 미계측유역에서의 도달시간 산정을 위한 대안을 도출할 필요가 있다.

하천 유량의 예측은 집중 호우에 의한 돌발 홍수에 대비하고 조기 경보 체계를 구축하기 위해 필수적이다. 하천 유량은 주로 유역 내 강우에 의해 영향을 받으며, 이를 기반으로 다양한 유량 예측 기법들이 개발되어 왔다. 기존의 유량 예측은 총강우-총유출 자료를 활용하여 수행되어 왔으나, 유출에 실질적 영향을 미치지 않는 소규모 강우나 건조한 토양에 내린 강우까지 포함됨으로써 유량 예측 정확성이 저하되는 한계가 존재하였다. 본 연구에서는 총강우-총유출과 유효강우-직접유출의 상관성 분석을 각각 수행하여 하천 유량 예측에 보다 적합한 조합을 평가하고자 하였다. 분석 결과, 유효강우-직접유출 조합이 총강우-총유출 조합에 비해 상대적으로 높은 상관계수와 낮은 오차 지표(RMSE, MAE)를 보여, 하천 유량 예측의 정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 판단하였다. 또한, 강우의 초기 손실률과 선행토양함수조건은 상관 구조와 오차 크기에 중요한 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 본 연구에서는 하천 유량 예측의 신뢰도를 제고할 수 있는 방안으로 유효강우–직접유출 자료의 활용 가능성을 검토하였으며, 향후 데이터 기반의 하천 유량 예측 모형 개발에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

기후변화로 인한 극한강수의 증가로 기존 점검 기반 구조물 안전 진단의 한계가 드러나고 있다. 본 연구는 2020년 8월에 붕괴된 경상남도 창녕군에 위치한 낙동강 장천제를 사례로 Sentinel-1 SAR 영상을 이용해 PS-InSAR, PS+DS-InSAR, E-SBAS 기법을 동일 조건에서 적용·비교하여 구조물 전조 탐지 가능성을 평가하였다. 각 기법의 산란체 분포와 시계열 변위 패턴을 분석하고 누적 변위와 변위 속도 간 상관관계, 중앙값 기반 위험도 분류, K-means 클러스터링을 수행해 변위 유형을 정량적으로 비교하였다. 분석 결과 PS 기반 기법은 구조물 중심의 고정밀 감지에 적합했으며 E-SBAS는 구조물 외곽에서도 안정적인 포인트를 확보하고 장기 침하 추세를 민감하게 탐지하였다. 특히 구조물이 존재하지 않았던 제방 구간에서 나타난 일관된 침하 반응은 전조 탐지 가능성을 시사하며 구조물 외곽의 잠재 위험 지역을 사전에 식별할 수 있음을 보여준다. 이러한 결과를 토대로 본 연구는 다중 InSAR 기법 비교를 통해 위험 구간을 정밀하게 파악하고 조기 경보와 광역 모니터링 체계 설계에 필요한 실증적 근거를 제시한다.

세계 농산물 교역은 막대한 규모의 ‘가상수(virtual water)’를 내포하고 있으며, 이는 수출국에서 발생한 생산 충격이 수입국으로 전이되어 식량 및 물 안보 위험으로 이어질 수 있음을 의미한다. 국토와 수자원이 제한적인 한국은 곡물 수입에 장기간 의존해 왔기 때문에 외부 농업 및 기후 충격에 구조적으로 취약하다. 본 연구는 한국의 해외 농업부문 의존도를 정량화하고, 글로벌 공급망을 통해 전이되는 생산 충격이 한국 경제에 미치는 영향을 평가하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 2000-2018년 여섯 시점을 대상으로 EXIOBASE3 데이터베이스에 환경확장 다지역 투입산출(Environmentally-Extended Multi-Regional Input-Output, EE-MRIO) 모형과 가상제거법(Hypothetical Extraction Method, HEM)을 적용하였다. 분석 결과, 한국의 최종수요는 전 세계 농업부문에서 연간 21.3 B EUR의 부가가치와 99 Bm³의 물발자국을 유발하였으며, 국내 기여는 감소한 반면 중국, 미국, 라틴아메리카의 비중은 확대되었다. 산업별 분해 결과, 농업 및 식품가공 뿐만 아니라 섬유 등 제조업과 서비스업까지 긴밀히 연결되어 있음이 확인되었다. 또한 HEM 시나리오 분석에서 한국 농업 생산이 25% 감소할 경우 GDP는 -0.23% 감소했으나, 동일한 충격을 미국(-0.025 %)이나 중국(-0.006%)에 적용했을 때는 훨씬 작은 효과만 나타났다. 이러한 결과는 한국이 국내 농업 충격에는 구조적으로 취약한 동시에, 글로벌 수자원에 상당한 수요 기반 압력을 가하고 있음을 보여주며, 식량 안보·물 관리·무역 정책을 연계한 통합적 전략의 필요성을 강조한다.

재난은 자연적 또는 인위적 요인으로 인해 예측이 어렵게 발생하며, 복합적 양상으로 확대되어 심각한 피해를 초래한다. 이러한 재난 상황에서 신속하고 정확한 탐지는 피해 최소화를 위한 초기 대응의 핵심 요소이다. 본 연구에서는 6종 재난 유형을 탐지·분류할 수 있는 YOLOv8 기반 객체 탐지 모델을 개발하였다. 수집된 이미지를 전처리하고 애노테이션을 수행한 후, 다양한 이미지 증강(image augmentation) 기법을 적용하여 모델의 일반화 성능을 강화하였다. 성능 평가 결과 Precision = 0.956, Recall = 0.937, mAP@0.5 = 0.964, mAP@0.5–0.95 = 0.792로 높은 탐지 정확도를 보였다. 특히 화재 및 홍수 관련 재난에서 우수한 성능을 나타냈으나, 산불화재 및 도로균열처럼 배경과 색상·질감이 유사한 객체에서는 상대적으로 낮은 탐지율을 보였다. 제안된 모델은 다양한 환경에서도 신속하고 정확한 재난 탐지 및 분류가 가능한 고성능 프레임워크를 제시하였으며, 향후 시민제보, 드론 영상, CCTV 영상 등 실시간 영상 데이터와 연계한 재난 대응 및 관리 체계의 고도화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구에선 2020년 8월 대규모 홍수가 발생한 섬진강 유역을 대상으로 대유역 통합형 강우 유출-범람 모형의 적용성 검토를 수행하였다. 모형은 1D Kinematic wave Eq을 사용한 수문학적 강우 유출 현상과 2D shallow water Eq을 사용한 수리학적 흐름 해석 및 침수계산을 동시에 수행하며, 유역 단위 분석에서 계산 효율성 향상을 위하여 적응형 격자 세분화 기법(Adaptive Mesh Refinement; AMR)을 도입하였다. 또한 Thiessen 알고리즘을 적용하여 강우를 공간적으로 분포시키며, 대유역 범람 해석이라는 특수성을 고려해 댐 방류량을 적용한 계산이 가능하도록 설계되었다. 이에 본 연구의 경우 섬진강 유역 4개 주요 댐 방류량을 수집하였으며 자료 반영 여부에 따라 두 가지 시나리오로 구분하여 모의를 수행하였다. 모의 결과 댐 방류량 적용 시 침수 면적은 관측 침수 피해 면적 대비 전 구역에서 89% 이상을 재현하며, 주요 교량 지점에서 수행한 유출량 검증에서 R²가 최대 0.92로 계산되어 첨두 유량 발생 시점과 유량 변동 패턴을 우수하게 재현하는 것으로 확인되었다. 이를 통하여 모형의 대유역 범람 해석 능력이 검증되었으며 추후 실제 유동 현상 알고리즘화 적용 및 매개변수 조절 등을 통한 모형의 고도화로 향후 홍수 재해 예방 및 대응책 마련에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

최근 기후변화로 인한 극한강우의 빈도와 강도가 증가하면서 농경지 홍수 재해가 반복적으로 발생하고 있다. 본 연구는 강우 재현기간 및 최대가능강수량(PMP) 분석을 기반으로 충청남도 농경지 지역의 배수능력 부족으로 야기되는 농경지 침수가능 취약지역을 평가하였다. 그 결과, 아산과 천안지역을 포함한 충남 북부 지역과 보령, 서천, 부여, 홍성지역을 포함한 충남 남부 및 남서부 지역이 극한 강우에 매우 취약한 것으로 평가되었다. PMP 분석을 통해, 충남지역 극한강우 발생시 보령, 서천, 부여, 청양지역이 특히 홍수재해 발생 위험이 매우 높은 지역으로 확인되었다. 농경지 홍수위험 등급 분석에서는 전체 농경지의 약 23%가 매우 높은 위험 등급, 16%가 높은 위험 등급에 각각 속하는 것으로 나타났다. 또한 농경지 유형 중에서 논이 가장 홍수에 취약한 것으로 평가되었으며, 그 다음으로 밭, 혼합 초지 순으로 홍수에 취약한 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 농경지 배수시설의 개선과 농업분야 기후변화 적응전략 수립에 실질적인 시사점을 제공할 것으로 사료된다.

도시 지역에서 물리 기반 침수 해석 모형은 관측 자료가 부족한 상황에서도 신뢰성 있는 결과를 제공하지만, 높은 계산 비용으로 인해 실시간 적용에는 한계가 있다. 본 연구에서는 HC-SURF 물리모형 정보를 활용해 학습한 Gated-Convolutional Neural Network (Gated-CNN) 기반 딥러닝 모형을 구축하고, 공간 해상도(5 m, 10 m)가 성능에 미치는 영향을 평가하였다. 서울 신림 배수분구의 2022년 8월 침수 사상에 대한 검증 결과, 딥러닝 모형은 5 m 해상도에서 CSI 0.78과 R² 0.89를 보였으며, 10 m 해상도에서는 CSI 0.82와 R² 0.90으로 성능이 향상되었다. 침수심 구간별 분석에서는 얕은 구간(<0.15 m)에서 두 해상도의 성능이 유사했으나, 깊은 구간(≥1.0 m)에서는 10 m 모형의 RMSE (0.34 m)가 5 m 모형(0.53 m)보다 낮았다. 또한 딥러닝 추론 시간은 물리모형 대비 약 65배 단축되어(평균 16초 vs 1,041초), 실시간 운영에 적합한 계산 효율성을 확인하였다. 본 연구는 도시 침수 예측 모형의 해상도 선택과 실시간 예보 체계 구축을 위한 기초 자료로 활용될 수 있다.

본 연구는 Indicator Cokriging (ICK) 기법을 이용하여 지점 관측 자료와 공간 모의 자료를 효과적으로 통합하는 도시 침수 위험도 산정 방법을 제안한다. 제안된 방법론은 침수 관측 정보를 주요변수로 설정하고, 물리 기반 모형의 모의 침수심과 침수 경계로부터의 거리 등 수문학적 인자들을 보조변수로 활용하여 공간적 상관구조를 추정한다. 이를 통해 관측점 간 공간적 의존성과 서로 다른 자료들 간의 교차 상관성을 동시에 고려하는 확률론적 도시침수 공간 위험도 추정 체계를 구축하였다. 부산 온천천 유역에 대한 합성 실험을 통해 합성 관측 밀도와 강우 불확실성에 대한 위험도 추정의 안정성을 정량적으로 평가하였으며, ICK 기법의 보조변수들이 도시침수 위험도 산정에 미치는 기여도를 검증하기 위해 Indicator Kriging (IK) 기법과의 비교분석을 수행하였다. ICK 기법은 IK 기법 대비 F₁-score 최대 21.6%, ACC 최대 10.3%, nMCC 최대 13.6% 향상되었으며, 관측점 밀도 증가에 따른 예측 정확도의 일관된 개선을 확인하였다. 강우 불확실성 분석에서는 기준 강우량 대비 75~200%의 범위에서도 모형성능(AUC ≥ 0.86)이 안정적으로 유지되었다. 제안된 체계는 관측 정보를 활용한 침수 공간정보 신뢰성 향상에 기여할 것으로 기대된다.

본 연구에서는 복잡한 도시 지형에서 발생하는 돌발 홍수를 정확하고 안정적으로 모의하기 위하여 엣지 기반 정수압 재구성 기법을 적용한 2차원 유한체적 흐름해석 모형을 개발하였다. 개발된 모형은 비구조 삼각 격자에서 MUSCL 경사 제한과 HLLC 근사 리만 솔버를 결합하고, 보존항과 소스항의 균형을 유지하는 well-balanced 기법을 적용하여 C-속성을 만족하도록 구현되었다. 또한, 마찰항의 음해적 처리와 고속 병렬 연산 프레임워크(Taichi)를 도입하여 대규모 도시 홍수 해석에서의 수치적 안정성과 계산 효율성을 확보하였다. 모형의 성능은 Toro의 Riemann 문제와 Thacker의 곡면 회전 문제와 같은 검증 예제를 통해 충격파 전파와 마름-젖음 경계 처리 능력을 확인하였다. 2007년 ‘Pasha Bulker’ 폭풍으로 피해를 입은 호주 뉴캐슬 지역을 대상으로 적용하였으며, 실험 결과 및 기존 모형(FLUMEN, HDM-2D)과 비교·검증하였다. 분석 결과, 건물 전면부 수위 상승, 협소 통로에서의 병목 현상 등 도시 홍수 특성이 정확히 재현되었으며, 13개 검증 지점에서 수심 및 유속 오차는 기존 모형과 유사하거나 일부 구간에서는 더 낮게 나타났다.