1. 서 론
2. 연구 방법
2.1 대상 유역 및 강우 선정
2.2 SWMM 모형 구성 및 검증
2.3 LID 설계 인자 최적화
2.4 LID 시설의 성능 평가지표
3. 결과 및 토의
3.1 LID 설계 인자 최적화 방법에 따른 유출 저감 성능 비교
3.2 유출 저감 효과를 고려한 최적 LID 유형 선정
3.3 건설 및 유지관리 비용을 고려한 최적 LID 유형 결정
4. 결 론
1. 서 론
기후변화로 인한 집중강우 발생과 도시화로 인한 불투수 면적 증가로 인해 도시 유역 내 홍수 피해가 빈번하게 발생하고 있다. 급격한 산업화와 도시화로 인해 불투수 면적이 증가하면서 지표면의 강우 유출량이 증가하였고, 이러한 변화는 장마철에 도시 유역 내 침수를 발생시키는 주요 원인이 되고 있다. 이에 따라 도시 유역에서의 홍수 피해를 감소시키기 위한 연구의 필요성이 더욱 부각되고 있다. 기존의 대형 치수 시설은 주로 홍수를 하천으로 빠르게 배출하는 데 초점을 맞추지만, 이는 유역 내 물순환 복원 효과가 부족하며, 하류 지역의 홍수 위험을 증가시킬 가능성이 있다. 또한, 이상 강우가 발생할 경우 유역종합치수계획에 설정된 계획 홍수량을 초과한 유출량이 발생하며, 이러한 초과량은 하도로 직접 유입되어 추가적인 홍수 피해를 초래할 수 있다. 이에 반해, 여러 우수 관리 제어 전략 중에서도 저영향개발(Low Impact Development, LID) 시설은 침투와 저류를 통해 빗물을 유역 내에서 자연스럽게 순환시켜 유출량을 줄이고, 도시 지역의 물순환 능력을 개선하는 데 효과적이다. LID 시설은 대형 치수 시설과 달리 유역 내에서 우수의 침투와 저류를 동시에 수행하여 유역의 물순환 기능을 복원하며, 이는 홍수 피해 저감뿐 아니라 지하수 보충, 생태계 복원, 수질 개선 등의 부가적 효과를 제공한다. 이러한 이유로, 이상 강우로 인한 유역 홍수 분담량 초과 문제를 해결하고, 도시 지역의 지속 가능한 물관리를 위해 LID 시설의 도입이 필수적이다(Hyung et al., 2012). Kim and Jung (2024)의 연구에서는 청주 동남1지구 유역에 침투트렌치, 투수성 포장, 옥상 녹화 등의 LID 기술을 적용하여 첨두유출량과 총 유출량의 저감 효과를 분석하였다. 연구 결과, LID 기술은 기존 방식인 대형 치수시설보다 저감 효과가 뛰어날 뿐만 아니라 경제성 측면에서도 우수한 결과를 보였다. 또한, Ko et al. (2016)은 시범 단지에 LID 시설을 적용한 결과, 물순환 회복과 유출 저감 효과가 강우 사상에 따라 크게 향상됨을 확인하였고, Kim et al. (2020)은 부산광역시 강서구 강동동에 위치한 신도시 지역 내 LID 기법 적용 전·후의 유출량 분석을 통해 LID 시설의 적절한 설계를 통해 물순환 개선이 이뤄짐을 확인했다. 이러한 연구는 도시 유역에서 대형 시설 중심의 치수 대책을 보완할 수 있는 LID 시설의 필요성과 중요성을 강조한다. 따라서 도시 유역 내 물순환 개선과 홍수 피해 저감을 위해 다양한 LID 시설의 도입이 필수적이며, 이상 강우에도 효과적으로 대응할 수 있는 설계 방안을 제시할 필요가 있다.
LID 시설의 최적 설계와 관련된 선행 연구들은 주로 LID 시설의 설치 면적, 위치, 저장 용량과 같은 설계 매개변수를 최적화하여 비용 효율성과 유출 저감 효과를 평가하는 데 초점을 맞추어 왔다. Zeng et al. (2020)은 Non-dominated Sorting Genetic Algorithm- II (NSGA-II)를 사용해 LID 시설의 설치 면적과 저장 용량에 대한 다목적 최적화를 수행하여 유출량 저감과 비용 최소화를 달성하였다. Mohammad et al. (2023)은 NSGA-II와 SWMM을 결합하여 LID 시설의 크기와 설치 위치를 최적화하고, 비용, 홍수량 및 오염물질 부하를 동시에 최소화하는 연구를 제시하였다. 또한, Jung et al. (2017)은 Multi- Objective Harmony Search algorithm (MOHS)을 SWMM과 연계하여 투수성 포장, 침투 트렌치, 나무여과상자 등의 LID 시설에 대한 물 환경 복원 효과와 설치 비용의 최적화를 수행하였다. 그러나 이러한 선행연구는 주로 LID 시설의 설치 면적이나 위치를 최적화하는 데 집중되었으며, LID 설계 인자 자체의 최적화에 대한 연구는 상대적으로 미비하다. Cho and Lee (2006)은 SWMM 모형의 유출량 보정을 위해 유전자 알고리즘을 활용한 LID 설계 인자 최적화 방법을 제시하였으나, 동일한 설계 인자를 전체 유역에 일괄적으로 적용하는 한계를 가지고 있었다. 같은 유역 내에서도 소유역 별 특성이 상이하기 때문에 LID 시설의 홍수저감 성능에 차이가 발생할 수 있다. 따라서 소유역 별로 최적화된 LID 설계 적용을 통해 홍수저감 효과를 향상시킬 필요가 있다.
Yeon et al. (2015)는 LID의 시공 및 유지관리 비용 대비 유출 저감 효율을 분석하며, LID 시설의 초기 설치비용뿐만 아니라 지속적인 유지관리 비용까지 종합적으로 평가해야 할 필요성을 강조하였다. 이는 현실적으로 LID 시설의 설치와 운영에 소요되는 비용이 중요한 고려 요소임을 보여준다. 특히, LID 시설의 경제성과 홍수 저감 효과를 동시에 평가하는 연구는 정책적 의사결정에서 중요한 기초 자료를 제공하며, 홍수 관리와 물순환 개선을 위한 과학적 근거를 제시하는 데 기여한다. 이에 본 연구는 이러한 선행 연구를 확장하여, 다양한 LID 시설이 총 유출량, 첨두유출량, 유출계수 저감 성능과 경제성 측면에서 어떤 영향을 미치는지 종합적으로 평가할 수 있는 새로운 방법론을 제시하고자 한다. 이를 통해, 단순한 비용 대비 효과 분석을 넘어 다양한 설계 조건에서 LID 시설의 성능과 경제성을 균형 있게 고려하는 접근법을 제공하고자 한다.
2. 연구 방법
2.1 대상 유역 및 강우 선정
본 연구에서는 영산강 중상류 유역을 대상으로 SWMM- LID 시뮬레이션을 통해 유역 내 LID 시설의 설계 인자를 최적화하고, 소유역 별 홍수 저감 효과와 경제성을 종합적으로 분석하였다. 본 연구의 대상 유역은 영산강 중상류 유역으로 약 3,384 km2의 면적을 가지며, 대부분이 농업 및 도시지역으로 구성되어 있다. Fig. 1은 연구대상 영역의 유역도와 불투수면적 비율을 나타내며, 상류에는 담양댐과 광주댐이 건설되어 있고 중하류 지역에는 광주광역시가 위치해 있다. 담양댐과 광주댐은 홍수조절능력이 제한적이기 때문에 강우 시 하도 수위 상승으로 인해 도심지의 우수배제가 제한될 우려가 있다. 또한, 영산강 유역은 농업 중심의 용도로 활용되는 지역이 많아 논과 밭이 광범위하게 분포하고 있지만, 유역 내 도심지에는 집중호우 시 불투수면적 비율이 높아 배수 용량의 한계를 초과하는 경우가 빈번히 발생하고 있다. 광주광역시의 도시화로 인해 강우 시 유출량 증가에 따른 침수 피해 우려가 지속적으로 제기되고 있다. 이에 따라 침수 피해를 저감하기 위해 LID를 효과적으로 적용하여 불투수 지역의 우수유출 저감 능력을 향상시킬 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 불투수 면적 비율이 50% 이상인 지역을 대상으로 강우 유출 특성과 LID 시설의 유출 저감 효과를 평가했다.
LID 설치에 따른 우수 유출 저감 성능을 평가하기 위해 2020년 7월 7일 00:00부터 8월 9일 23:00 까지의 강우 사상을 선택하였다. Fig. 1의 연구대상 영역에 속한 6개의 기상 관측소의 강우 데이터를 바탕으로 Thiessen 다각형법을 적용하여 면적 가중 평균 강우량을 산정하였고, Fig. 2는 해당 기간 동안 산정된 강우 시계열 자료를 나타낸다. 이 기간 동안의 총 강우량은 1,127 mm이며 시간 최대 강우량은 55.4 mm이다. 이 기간 중 2020년 8월 7일과 8일에 걸쳐 발생한 강우는 이 지역에서 매우 드문 500년 빈도 강우에 해당하며, 담양군과 광주광역시에 심각한 침수피해를 초래하였다. 특히 이례적으로 높은 강우강도와 함께, 담양댐과 광주댐의 제한적 홍수조절능력으로 인한 영산강의 수위 상승과 도심지의 내수 배제 불량으로 인해 도심지의 침수피해가 가중되었다. 따라서 Fig. 2의 강우자료를 이용하여 500년 빈도에 해당하는 강우강도에 대해 SWMM-LID의 최적 설계 인자를 도출하고 우수 유출 저감 성능의 유효성을 분석하였다.
2.2 SWMM 모형 구성 및 검증
PCSWMM은 미국 환경보호청(USEPA)에서 1971년에 개발한 Storm Water Management Model (SWMM)을 기반으로 하는 상업용 소프트웨어로, 도시 유역의 강우-유출 과정을 모의하고 물순환 관리 기법을 평가하는 데 널리 사용되고 있다. PCSWMM은 자연 유역을 모델링하고, 유역에서의 강우 유출 및 증발산, 침투 등의 계산을 포함한다(Ansari et al., 2024). PCSWMM에서는 8가지의 LID 설계가 가능하며, 이는 Bio-Retention Cell (BRC), Infiltration Trench (IT), Permeable Pavement (PP), Rain Garden (RG), Rain Barrel (RB), Vegetative Swale (VS), Green Roof (GR), 그리고 Rooftop Disconnection (RD)이 있다. SWMM-LID 모형에서 제공하는 LID의 구조는 지표층(Surface layer), 토양층(Soil layer), 저류층(Storage layer)의 3개 층으로 구분되어 있다. 단순화된 LID 구조의 물리적인 특성에 따라 서로 다른 토지피복 특성을 가진 소유역에 적용하는 것이 가능하며, 물수지 균형을 유지하면서 각 층에서 저류되고 순환되는 정도를 파악할 수 있다(Kim et al., 2017).
본 연구에서 PCSWMM을 이용하여 연구 대상인 영산강 유역의 소유역을 분할하였다. 각 소유역의 불투수면적 비율은 2023년도 토지 이용 지도를 참고하여 ArcGIS를 통해 분석하였다. 또한 소유역의 경사도는 5 m × 5 m 해상도의 DEM 데이터를 활용해 계산하였다. 이러한 과정을 통해 PCSWMM에서 총 56개의 소유역, 73개의 Junction, 그리고 75개의 Conduits를 구성했다. 그리고 Fig. 1의 담양댐과 광주댐에는 MOLIT (2008)에 제시된 저수지 수위 별 저수면적 변화 곡선을 적용하였다. 침투 모델로는 Horton 방법을 사용하였고, 강우-유출 해석방법으로는 Dynamic wave routing을 사용하였다. 하류 수위 변화 영향을 반영하기 위해 유역 출구 근처에 위치한 승용교의 수위 데이터를 하류 경계조건으로 적용하였다. 또한 강우-유출 시뮬레이션 결과의 검증을 위해 극락교에서의 유량 관측 데이터와 Fig. 1에서 표시된 극락교 지점에서의 유출 모의 결과를 비교했다. 본 연구에서 구축한 SWMM 모델의 강우-유출 계산 결과에 대한 검증을 수행하였다. Fig. 3는 모의 기간 동안 SWMM 모의 결과와 극락교의 관측 유량 데이터를 비교한 결과이다. 모델 검증은 2가지 평가 지표인 R2와 NSE를 기반으로 이루어졌다. 검증 기간은 2020년 8월 6일부터 2020년 8월 10일까지로 설정하였으며, 모의 기간 동안의 R2값과 NSE값은 각각 0.79와 0.78로 나타났다. R2값과 NSE값 모두 0.8에 가까운 값으로 유출 모의 결과와 관측 유량 데이터와의 높은 상관성이 있음을 나타낸다(Yu et al., 2020; Lee et al., 2022). 이는 SWMM 모델을 활용하여 유출량의 변화 경향 및 LID 적용 전후의 효과를 분석하고자 하는 연구의 목적에 따라 신뢰할 수 있는 수준인 것으로 판단할 수 있다.
2.3 LID 설계 인자 최적화
본 연구에서 대상 유역에 설치한 LID 시설은 BRC, PP, IT, 그리고 RG로 총 4가지이다. LID 시설의 적용을 위해 설치면적과 설계 인자의 결정이 필요하다. 도심지를 대상으로 한 LID 적용 연구에서는 소유역 면적의 평균 3~5%를 설치면적으로 적용한 바 있다(Bai et al., 2018; Yeon et al., 2015). 따라서 본 연구에서는 4가지 LID 시설(BRC, PP, IT, RG)을 각각 평가 대상 소유역 면적의 5%에 균일하게 적용하였다. 홍수 유출량을 최소화하는 LID 시설 별 최적 설계 인자 결정을 위해 Differential Evolution Optimization (DEopt) 알고리즘을 이용했다. DEopt 알고리즘은 초기 무작위 개체군을 생성하고, 각 세대에서 변이, 교차, 선택 과정을 반복 수행함으로써 최적의 설계 인자를 탐색한다. DEopt 알고리즘은 세대별로 새로운 매개변수 벡터를 생성하며, 이때 변이 연산은 세 개의 무작위 벡터 를 기반으로 다음과 같이 수행된다(Mullen et al., 2011).
여기서 F는 스케일링 계수이며, 는 생성된 돌연변이 벡터이다. 이후 교차와 선택을 거쳐 목적함수 값을 최소화하는 방향으로 해가 점차 진화된다. 초기 해 집단은 사용자가 정의한 상·하한 범위 내에서 무작위로 생성되며, 반복적 세대 교체를 통해 전역 최적해에 수렴하도록 설계되어 있다. DEopt 알고리즘은 여러 후보 해를 동시에 고려하면서 local optimum에 수렴하는 현상을 줄이는 효과가 있음에도 불구하고 최적화 과정에서 다수의 매개변수를 동시에 추정할 경우, local optimum에 수렴할 가능성이 존재한다는 한계가 있다. 본 연구에서는 100번의 iteration을 통해 다양한 해를 탐색하고 수렴 경향을 확인함으로써, 이러한 문제를 최소화하고 해의 안정성을 확보하고자 하였다. 그러나 최적화 결과의 절대적인 최적성을 보장하기는 어려우며, 이러한 한계를 보완하기 위해, 향후 연구에서는 iteration 수를 증가시켜 더 충분한 탐색을 수행하거나, 초기 조건의 다변화 및 민감도 분석을 통해 최적화 결과의 안정성을 높일 필요가 있다. 또한, 이 과정에서 LID 설계 인자의 보정 범위를 설정하여 알고리즘의 탐색 영역을 제한하였다. 설계 인자는 연구 대상 지역의 물리적 특성 및 실제 설계 가능성을 반영하여 설계 인자 보정 범위를 설정하였으며(USEPA, 2016; Zhang et al., 2022), Table 1은 설정한 보정 범위를 나타낸 것이다. 이러한 보정 범위는 알고리즘이 비현실적인 설계를 제안하는 것을 방지하고, 실제 적용 가능한 설계안을 도출하기 위한 기반으로 작용하였다. PCSWMM 내 LID 모듈은 SWMM 모델을 기반으로 구성되어 있으며, LID 모듈은 USEPA의 설계기준을 반영하고 있으므로 LID 모듈 개발 구조에 적합한 설계 인자 범위 결정을 위해 USEPA (2016)에서 제안한 범위를 이용했다. Kim et al. (2020), Choi et al. (2020) 등 국내 도심지 및 하천유역을 대상으로 한 LID 설계 선행연구에서도 USEPA의 기준을 적용한 바 있다. 또한 수치 실험을 통해 제안된 설계 인자(Zhang et al., 2022)를 이용하여 USEPA 설계 인자 보정범위를 보완했다. DEopt 알고리즘을 활용한 최적 설계 인자 결정을 위해 홍수 유출량을 목적값으로 정하였으며, 시뮬레이션 결과 기반의 총 유출량을 최소화하는 것으로 정의하였다. 이 알고리즘의 함수는 각 설계 인자의 변화에 다른 수문학적 영향을 정량적으로 반영할 수 있도록 구성되어 있으며, 알고리즘의 연속적이고 실수 기반의 탐색 구조와 높은 호환성을 갖는다. 대상 유역의 총 유출량을 최소화하여 유역 전체에 동일한 최적 설계 인자 결정 방법(Case 1)과 각 소유역 별로 유출량을 최소화하는 최적 설계 인자를 결정하는 방법(Case 2)을 각각 검토했다. 다만, 본 연구는 SWMM- LID의 단순화된 모델 구조를 기반으로 하여 실제 현장의 복잡한 유동 및 토양 특성을 충분히 반영하지 못하는 한계가 있다. 일부 설계 인자는 실제 현장에서 충분히 검증되지 않았기 때문에, 최적화 과정에서 추정된 값이 현실 적용에 제약을 가질 수 있다.
Table 1.
Calibration range for LID design parameter optimization
2.4 LID 시설의 성능 평가지표
LID 시설 설계 시 설치 면적에 따른 건설비용과 유지관리 비용을 함께 고려할 필요가 있다. 따라서 건설 및 유지관리 비용까지 고려했을 때 최대의 효과를 나타내는 LID 시설 유형을 선정하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 LID 시설 설치 및 유지관리 비용을 분석하기 위해 Yeon et al. (2015)에서 제시한 단위 면적당 설치 비용(KRW/m2)과 연간 유지관리비용(KRW/ m2), 그리고 수명주기(year)를 이용하였다. 설치 비용()은 단위 면적당(m2) 비용을 이용하여 산정하며, 유지관리 비용()은 이자율() 3%를 가정하여 계산했다. LID의 운영기간()을 25년으로 가정할 때, IT의 경우에는 10년에 한 번 제거 및 교체가 필요하므로 운영기간 동안 총 3번의 시공이 필요하다. LID 시설의 설치 및 유지관리 비용을 고려하기 위해 Eq. (2)에 따라 현재가치로 환산하여 최종 비용()을 산정했다.
Table 2는 Eq. (2)에 따라 계산된 LID 시설 별 설치 및 유지관리 비용의 현재 가치를 정리한 표이다. 그 중 RG는 설치 및 유지관리 비용이 낮아 상대적으로 경제성이 높은 편이나, PP 및 BRC와의 차이는 크지 않은 것으로 나타났다.
Table 2.
Construction and maintenance costs of LID facilities
본 연구는 홍수 저감 성능을 종합적으로 평가하기 위해, LID 시설 설치에 따른 유출 저감 성능과 설치 및 유지관리 비용의 경제성을 고려한 평가지표를 설정하였다. LID 시설의 유출 저감 성능 평가는 총 유출 저감률, 첨두유출 저감률, 유출계수 저감률의 3가지 값을 기준으로 하였으며, Eq. (3)와 같이 이 값들의 평균을 평가 점수()로 산정하였다.
여기서, 은 총 유출 저감률, 는 첨두유출 저감률, 는 유출계수 저감률이다. 는 0~1의 범위를 가지므로, LID 시설의 경제성 평가 점수를 동일한 범위(0~1)로 나타내기 위해 Table 2의 LID 시설 유형 별 를 4가지 LID 시설 유형 중 최대 비용을 갖는 IT의 로 나누어 상대적 경제성을 평가하였다. 또한, 비용을 최소화하는 시설에 높은 가중치를 부여하기 위해 Eq. (4)를 사용하여 경제성 평가점수()를 산정하였다. 이는 비용이 높은 대안에 낮은 가중치를 부여하기 위한 정규화 기반 비용 가중치 산정식으로, 극단값으로 인한 0 값 발생을 방지하기 위해 1.01을 조정 계수로 사용하였다. 이 방식은 Park et al. (2024)에서 언급된 Max 정규화에 해당하며, 기준 간 상대 성능 차이를 직관적으로 반영할 수 있어 MCDM 분야에서 널리 활용된다. 단, 최대값에 민감하고 절대적 비용 차이를 반영하기 어렵다는 한계가 있으나, 본 연구에서는 대안 간 상대적 비교에 초점을 두었기 때문에 분석 목적에 부합하는 방식으로 판단된다.
여기서 는 IT의 NPV이다. Eq. (4)에 따라 시설 별 경제성 평가점수는 Table 3과 같이 산정된다. PW는 한 소유역 내에서 LID 시설의 설치 및 유지관리 비용의 상대적 경제성을 비교하기 위한 평가지표로서 소유역 면적과 무관하게 Table 3에서 제시한 LID 시설 유형 별 값을 일정하게 적용한다.
Table 3.
Scores for evaluating cost-effectiveness in LID facilities
| Type | PP | IT | BRC | RG |
| 0.504 | 0.010 | 0.482 | 0.531 |
LID 시설의 홍수 저감 성능 평가 점수()와 설치 및 유지관리 비용에 대한 평가 점수()를 모두 고려한 종합 성능 평가 점수() 산정을 위해 Eq. (5)와 같이 두 가중치의 기하평균을 산정하였다. Eq. (5)는 W와 PW의 기하평균으로 산정되며, 기하평균은 서로 다른 성격을 갖는 수질지표를 이용한 종합수질평가지표 결정을 위해 활용된 바 있다(Liou et al., 2004). 기하평균을 이용하는 경우 F 산정 시 특정 지표에 대한 과도한 의존을 제한하고, 홍수저감 성능과 경제성을 고르게 평가하여 우수한 대안을 선택할 수 있다(Mariani and Ciommi, 2022).
Eq. (5)로부터 홍수저감 효과와 비용을 함께 고려한 종합 성능 점수를 바탕으로 최종 성능 평가 후 각 소유역에서 최적의 LID 시설을 선정하였다.
3. 결과 및 토의
3.1 LID 설계 인자 최적화 방법에 따른 유출 저감 성능 비교
4가지 LID 유형(PP, IT, BRC, RG)을 불투수면적비율이 50% 이상인 총 31개의 소유역에 설치하여 우수 유출 저감 성능을 분석했다. 그리고 유역 전체에 동일한 최적 설계 인자를 적용한 결과(Case 1)와 소유역 별로 다른 최적 설계 인자를 적용한 결과(Case 2)를 비교하여 설계 인자 적용 방법에 따른 홍수 유출 저감 성능을 비교했다. Fig. 4는 Case 1과 Case 2의 결과를 홍수 저감 성능 평가지표()를 이용하여 비교한 결과이다. Case 1에서는 모든 소유역에서 동일하게 IT가 가장 우수한 홍수 저감 성능을 나타냈으며, RG, PP, BRC 순으로 홍수 저감 성능을 나타냈다. 반면에, Case 2에서는 소유역마다 가장 우수한 홍수 저감 성능이 나타난 LID 시설이 다르게 나타났으며, 일부 소유역을 제외하고 전체적으로 Case 1 보다 더 높은 홍수 저감 성능을 나타냈다. 그리고 소유역의 불투수면적 비율이 높아질수록 홍수 저감 성능이 향상되는 경향을 보였다.
LID 시설 별로 총 유출 저감률, 첨두유출 저감률, 유출계수 저감률을 산정하여 Table 4에 정리하였다. Case 1에서는 IT가 총 유출량과 첨두유출 저감 성능이 평균 19.13%로 나타나 다른 시설들에 비해 우수한 유출 저감 성능을 보였다. 그리고 RG, PP가 각각 18.37%, 18.04% 순으로 높은 유출 저감 성능을 보인 반면, BRC는 평균 15.6%로 상대적으로 낮은 성능을 보였다. Fig. 5는 Case 1에 적용한 LID 시설 별 침투량, 초기 저류량, 최종저류량을 비교한 결과이다. IT와 RG는 침투량이 많고 저류량이 적은 특성을 보였으며, PP는 침투량이 상대적으로 적지만 토양층 및 저장층의 역할로 인해 다른 시설들에 비해 저류량이 많았다. BRC는 PP보다 침투량이 높았지만, 토양층 및 저장층의 저류 성능 관련 설계 인자가 과소 설계되어 저류량이 상대적으로 적게 계산되었다. 이는 BRC가 일반적으로 우수를 토양층 및 저장층에서 저류하여 유출을 저감 하는 특성을 갖지만(Zhang et al., 2021), Case 1에서 결정된 설계 인자가 충분한 저장 기능을 나타낼 수 없었기 때문이다. 따라서 Case 1과 같이 유역 전체에 동일한 설계 인자를 적용하는 경우, 일부 시설에서는 유출 저감 성능이 감소 될 가능성이 있다. Case 2 에서 모든 LID 시설 유형의 성능이 향상되었으며, 19.94~20.32%의 유출 저감 성능을 보였다. 특히 BRC의 경우 유출 저감 성능이 평균 20.12%로 Case 1과 Case 2를 비교하였을 때 가장 뚜렷하게 성능이 향상되었다. 그 결과, Case 1에서 IT가 가장 높은 유출 저감 성능을 나타냈지만, Case 2에서는 BRC가 IT보다 더 높은 유출 저감 성능을 나타냈다.
Table 4.
Comparison of runoff reduction performance by LID facilities
Table 5는 Case 1과 Case 2에서 결정된 BRC와 IT의 최적 설계 인자를 나타낸 결과이다. Case 2의 BRC와 IT의 결과는 각 소유역에서 결정된 최적 설계 인자를 평균한 결과이다. Case 1은 유출량이 큰 유역에 대해 최적화가 집중된 반면, Case 2는 각각의 소유역에 개별로 최적화되어 유역별 특성에 따라 적절한 설계가 이루어져서 Case 1과 Case 2에서 도출된 최적 인자 값이 상이하게 나타났다. 설계 인자 중 Surface Layer의 Berm height 값, Soil Layer의 Thickness 그리고 Storage Layer의 Thickness 값이 클수록 시설 내 우수의 체류시간이 증가하며, 이에 따라 침투 및 저류량이 증가하여 총 유출량이 감소하는 경향을 보인다. Case 1에서 BRC의 경우, 지표층의 Berm height와 토양층 및 저장층의 두께가 각각 36.4 mm, 519.1 mm, 153.5 mm로 설계되었다. 반면에, Case 2에서는 이 설계 인자들이 각각 평균 171.7 mm, 697.4 mm, 282.5 mm로 크게 증가됐다. 이 결과는 LID 모듈의 지배방정식에 따라 이 세 설계 인자들은 모두 LID의 저류 능력과 관계되며, 각 층의 높이(또는 두께)가 증가함에 따라 총 유출량이 감소하는 경향을 나타낸다(Kim, 2020). 따라서 이 결과는 Case 2에서 결정된 최적 설계 인자가 Case 1보다 BRC의 저류 능력을 향상시키는 방향으로 결정되었음을 보여준다. 즉, Case 1에서는 모든 소유역에 동일한 설계 인자가 적용됨으로써 개별 소유역의 특성과 BRC의 유출 저감 특성이 충분히 반영되지 못한 반면, Case 2에서는 소유역 별 특성을 고려한 최적 설계가 이루어져 BRC의 성능이 향상된 것으로 해석할 수 있다. IT의 경우에는 저류보다는 침투에 기반한 유출 저감 성능을 나타낸다. 따라서 Case 2에서는 저장층에서 Seepage rate가 증가하여 침투능력을 더욱 향상시키는 방향으로 설계 인자가 결정됐다. 따라서 침투와 저류 능력을 동시에 향상 가능한 BRC가 IT보다 평균적으로 더 높은 유출 저감 성능을 나타냄을 알 수 있다.
Table 5.
Comparison of BRC and IT design parameter
Fig. 6는 소유역 별로 설계 인자의 적용 방식에 따른 LID 유형 별 홍수 저감 성능을 비교 분석한 결과이다. Fig. 6에서 확인할 수 있듯이, Case 2의 설계 인자를 적용한 유출 저감 효과가 Case 1의 설계 인자를 적용한 경우보다 대부분의 소유역에서 우수한 유출 저감 효과를 나타냈다. 그리고 전체적으로 소유역의 불투수면적 비율이 증가할수록 홍수 저감 효과 또한 증가하는 경향을 확인할 수 있었고, Case 2에서 이러한 경향이 더 뚜렷하게 나타났다. 이는 Case 2에서와 같이 각 소유역의 유출 특성을 반영하여 최적화된 설계 인자를 적용했을 때, LID 시설의 홍수 저감 효과가 향상 될 수 있다는 점을 보여준다. 특히, BRC는 다른 유형과 비교해 유출 저감 성능의 변동 폭이 상대적으로 크며, 소유역 별로 설계 인자 최적화에 따른 성능 개선 효과가 뚜렷하게 나타났다.
3.2 유출 저감 효과를 고려한 최적 LID 유형 선정
LID 시설 적용 전, 후 홍수 유출 저감 효과 평가를 위해 Eq. (3)를 이용하여 시설 유형별 유출 저감 효과를 분석했다. 3가지 평가지표를 정규화하여 평균값을 산출한 후, 이를 바탕으로 각 소유역의 최적 LID 시설 유형을 선정하였다. Fig 7는 각 설계 인자 적용 방식에 따라 Case 1과 Case 2의 소유역 별 최적의 LID 시설 유형 분포를 시각적으로 나타낸다. Fig. 7에서 볼 수 있듯이, Case 1에서는 모든 소유역에서 IT가 최적의 LID 시설 유형으로 선정되었다. IT는 일반적으로 우수의 빠른 침투가 가능한 시설로써 집중강우에 전반적으로 높은 유출 저감 효과를 나타내는 시설이다(USEPA, 2016). 따라서 영산강 중상류 유역의 전반적 유출 저감 성능을 향상시키기 위해서는 침투에 유리한 IT가 최적 시설로 선정될 수 있다. 하지만 우수의 저류가 유출 저감에 중요한 소유역에서는 IT가 충분한 유출 저감 성능을 나타내지 못할 수 있다는 한계가 있다. Case 2에서는 소유역 별로 최적의 LID 시설 유형이 다양하게 분포하고 있다. 31개의 대상 소유역 중 BRC가 12개의 소유역에서 선정되어 가장 많은 비중을 차지했으며, PP, RG, IT 순으로 많은 소유역에서 선택되는 결과가 나타났다. 따라서 Case 1에서 선택된 IT가 Case 2에서는 가장 적은 수의 소유역에서 선택되었다. 저류 기능이 중요한 소유역에서는 침투 기능만을 제공하는 IT보다 저류 조절이 가능한 LID 시설(BRC, PP, RG)이 더 효과적이기 때문에 최적의 시설로 선정된 것으로 판단된다. 이는 소유역 별 유출 특성을 고려한 맞춤형 LID 설계가 보다 효율적인 유출 저감 효과를 제공할 수 있음을 보여주는 결과이다.
3.3 건설 및 유지관리 비용을 고려한 최적 LID 유형 결정
LID 시설의 적용을 위해서는 LID 건설에 따른 비용 또한 검토할 필요가 있다. 따라서 홍수 저감 성능과 건설 및 유지관리 비용을 모두 고려하기 위한 Eq. (5)를 이용하여 종합적 성능을 평가했다. Fig. 8은 Case 1과 Case 2에서 건설 및 유지관리 비용을 고려한 소유역 별 최적 LID 시설 유형 분포를 시각적으로 나타낸 결과이다. Fig. 8에서 볼 수 있듯이, Case 1에서는 모든 소유역에서 RG가 선정되어 모든 소유역에서 IT가 선정된 Fig. 7(a)와는 다른 결과가 나타났다. Table 3에서 제시한 바와 같이 IT가 4개의 LID 시설 중 가장 큰 설치 및 유지관리 비용을 갖고 RG는 비용이 낮아 경제성이 높기 때문에 IT가 RG에 비해 낮은 종합 평가 점수를 나타냈다. Case 2에서는 BRC가 가장 많은 소유역에서 선정되었던 Fig. 7(b)와는 달리 대부분의 소유역에서 RG가 최적 시설로 선정되었다. 그리고 BRC는 6개 소유역에서 최적 시설로 선정되었다. RG는 경제성 평가 가중치가 가장 높기 때문에 홍수 저감 효과 평가 결과가 근소한 지역에서 RG가 선정되었다.
Table 6은 경제성 반영 여부에 따른 선정된 최적 LID 시설 설치 전, 후의 총 유출량 저감 효과를 비교한 결과이다. 경제성을 고려하지 않은 설계(Case 1-W, Case 2-W)의 총 유출 저감률은 LID 설치 전 대비 각각 6.53%, 7.3%의 총 유출 저감률을 보였으며, 경제성을 반영한 설계(Case 1-F, Case 2-F)에서는 각각 6.36%, 7.16%로 상대적으로 경제성을 고려하지 않은 설계보다 다소 낮은 유출 저감 성능을 보였다. 이는 경제성 반영으로 인해 일부 소유역에서 상대적으로 저렴한 시설이 선정되었으며, 결과적으로 전체 유출 저감 성능 변화에 영향을 미친 것으로 해석된다. 반면, 경제성을 고려함으로써 비용은 Case 1에서 약 53%, Case 2에서 약 11% 절감되는 효과가 나타났다. 이러한 결과는 LID 설계가 유출량을 효과적으로 저감할 수 있음을 보여주고, 동일한 설계 인자 적용과 소유역 별 최적 설계 인자 적용 간의 차이를 통해, 소유역 별 특성을 반영한 설계 접근법이 유출 저감에 더 효과적임을 확인할 수 있다. 또한, 경제성과 유출 저감 성능 간의 명확한 trade-off 관계가 존재함을 보여주며, LID 시설의 설계 시 단순 성능 최적화뿐만 아니라 비용과 효과의 균형을 고려한 전략이 필요함을 나타낸다.
4. 결 론
본 연구는 영산강 유역 내 소유역을 대상으로 LID 시설의 홍수 저감 성능과 경제성을 평가하고, 소유역 별 최적 LID 시설 유형을 도출하였다. 4가지 LID 시설 유형(PP, IT, BRC, RG)에 대해 두 가지 설계 접근법인 Case 1(동일 설계 인자 적용). Case 2(소유역 별 최적 설계 인자 적용)의 결과를 비교 분석하였다. 본 연구의 결과를 통해 다음과 같은 결론을 도출하였다.
(1) 유출 저감 효과만을 고려한 경우 Case 1에서는 IT가 전반적으로 가장 우수한 홍수 저감 성능을 나타냈으며, 이 결과는 유역 전체의 유출 저감을 위해 침투성능의 개선이 필요함을 보여준다. 하지만 Case 1은 유출량이 큰 소유역에 최적화된 설계 인자가 결정되므로 소유역 별 유출 특성이 반영되지 않아 유출 저감 성능의 개선에 한계가 있다.
(2) Case 2에서는 각 소유역 별 유출 특성에 따라 서로 다른 LID 시설이 최적 유출 저감 성능을 나타내어 전반적인 유출 저감 성능이 향상되었다. 특히 BRC의 경우, Case 1에 비해 유출 저감 성능이 크게 향상되어 가장 많은 소유역에 대해 최적 시설로 선정되었다. 이는 소유역 별 유출 특성을 고려한 맞춤형 LID 설계가 BRC의 침투와 저류 능력을 동시에 향상시키는 방향으로 설계 인자가 결정되었음을 보여준다.
(3) 홍수 저감 성능과 함께 LID 시설의 설치 및 유지관리 비용을 고려한 경우에는 Case 1과 Case 2 모두 RG가 가장 많은 소유역에서 최적 시설로 선정되었다. 이 결과는 경제성과 홍수 저감 성능의 균형을 맞춘 LID 시설의 적용 계획 수립이 필요함을 보여준다.
(4) 결과적으로 홍수 저감 성능과 경제성을 모두 고려한 경우 영산강 중상류 영역에 대해 Case 1에서 6.36%, Case 2에서 7.16%의 총 유출 저감 효과를 보였다. 이처럼 경제성을 고려한 소유역 별 최적 설계 접근법이 LID 시설의 성능 극대화하고 효율성을 높이는 데 효과적임을 확인하였다. 이러한 비교는 단순히 유출 저감 성능의 차이를 평가하기 위한 것이 아니라, 실제 설계 과정에서 설계 시간 및 비용 측면의 효율성을 고려한 전략(Case 1)과, 수문학적 특성을 반영한 정밀 설계 전략(Case 2) 간의 합리성과 타당성을 종합적으로 검토하기 위함이다. 두 사례의 비교 분석은 LID 설계 시 적용 범위와 목적에 따른 전략적 선택의 중요성을 나타내며, 향후 효과적이고 실현 가능한 LID 계획 수립을 위한 설계 지침 마련에 기초자료로 활용될 수 있다.
본 연구는 홍수 관리와 유역의 물 순환 체계 개선을 위한 LID 시설의 설계와 성능평가 방법을 제시하였다. 소유역 별로 개별화하여 최적화한 설계 인자를 활용한 접근법은 비용 효율성과 홍수 저감 성능을 동시에 고려하여 실제 홍수 저감 및 LID 설계에 있어 중요한 기초자료로 활용될 수 있다. 향후 연구에서는 다양한 강우 조건과 도시화 시나리오를 반영하여 LID 시설의 장기적인 효과와 경제성을 평가함으로써, 기후 변화에 대응할 수 있는 실질적인 설계 기준을 마련할 필요가 있다.
