1. 서 론
2. 기본 이론
2.1 내수침수 해석 모형
2.2 Spatial Multi-Criteria Decision Making
3. 연구범위 및 방법
3.1 시범지역 선정
3.2 도시유출모형 구축
3.3 홍수방어대안 검토
3.4 평가요소 선정
4. Spatial MCDM 적용
4.1 침수데이터 추출 및 가공
4.2 Spatial MCDM 적용 및 결과
5. 결 론
1. 서 론
우리나라는 1960년대부터 산업화의 영향으로 도시가 설계되기 시작하여 1970년대 후반부터는 인구의 50% 이상이 도시지역에 살고 있다. 최근 기후변화의 영향으로 도시지역에서 열대지방에서 발생하는 스콜과 비슷한 국지성 호우 발생 빈도가 증가하고 있다. 도시지역에서 발생하는 홍수피해가 국지적이라고 하더라도 인구가 밀집되어 있는 도시지역의 단위 면적당 피해액은 증가는 추세이다. 이는 도시지역의 불투수율이 증가하고 집중호우 발생 시 유출의 대부분 배수시설에 의존하게 될 때, 짧은 시간에 다량의 유량을 배출하기 위한 배수능력이 부족하여 침수가 발생한다. 도시의 방재능력 향상을 위한 구조 시설 개선, 방재시설 추가 설치 등 다양한 방법을 검토하고 최적 방안을 선정하는 절차가 필요하다.
본 연구는 Lim et al. (2017)이 MCDM을 이용하여 홍수방어대안을 제시한 연구를 심화, 발전시킨 연구로 동일한 유역의 XP-SWMM 데이터를 연구 기초자료로 활용하였다. Lim et al. (2017)의 연구는 유역별로 대안의 우선순위를 제시하였으나 본 연구는 전체 유역을 동일한 격자로 분할하고 격자별로 MCDM을 적용하여 공간적인 특성을 반영하였다는 차별성이 존재한다. 또한, 국내에서는 일반 MCDM을 활용한 연구는 다수 존재하지만 수자원 분야에서 Spatial MCDM을 활용한 연구가 부재하다는 점에서 가장 큰 의의를 가진다. 본 연구에서는 동일 행정구역이라도 부분 구역마다 다른 공간적 특성을 반영할 수 있는 Spatial MCDM을 활용하여 최적 홍수방어대안을 선정하는 방법에 대하여 연구하였다. 연구의 흐름도는 Fig. 1과 같다.
최근 도시지역의 내수침수 빈도가 증가함에 따라 국내에서도 내수침수에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 관거의 크기에 따른 침수범람 해석의 민감도를 분석하여 관거의 적정 규모를 결정하기 위해 SWMM을 사용하기도 하고(Park et al., 2017), XP-SWMM을 이용하여 구축한 내수침수시나리오에 따른 침수피해곡선을 제시하여 침수발생시 침수면적, 침수심, 침수피해액들을 예측하였기도 하였다(Shin et al., 2014). 또한 최근에는 내수침수모형과 다기준 의사결정기법을 함께 활용하여 홍수방어대안을 제시하거나 홍수위험지구를 선정하는 등 다양한 연구가 진행되어지고 있다. Kang et al. (2017)은 도시계획이나 하천사업 실행 시 홍수방어 대안의 우선순위를 결정할 때 일반 다기준 의사결정기법 중 PROMETHEE와 ELECTRE 방법 및 엔트로피 척도를 비교 분석한 바 있으며 Lim et al. (2017)은 유역별로 Compromise Programming 방법을 사용하여 유역별 최적 홍수방어대안을 제시하였다. 또한 Choi et al. (2013)은 낙동강 수계를 대상으로 홍수위험도 세부평가항목을 제시하고 PROMETHEE 분석을 통하여 홍수위험지구를 선정, 자연재해위험지구 현황과 비교하는 연구를 진행하였다. 국외에서는 격자별로 MCDM을 적용한 것은 아니지만 비슷한 개념으로 큰 유역을 소분할하여 여러 소유역들을 MCDM 분석을 실시했다는 개념으로 Spatial MCDM이라 명명하며 홍수 위험 가능성이 있는 지역의 우선순위를 정하는 연구를 진행하였다. 이 외에도 MCDM을 활용하여 홍수관련 연구를 진행한 사례는 다수 존재한다. Lee et al. (2017)은 사회적 변화와 기후변화를 고려하여 홍수취약성 판단하기 위하여 MCDM 기법을 활용하였으며 사회적 변화의 영향이 기후변화의 영향보다 홍수취약성에 영향을 끼친다는 것을 확인하였다. GIS와 MCDM을 기반으로 Flood Vulnerability Index 맵을 작성하여 하천 주변이 홍수에 가장 취약하다는 결과를 도출하는 연구가 진행되기도 하였다(Hadi et al., 2016). Ahmadisharaf et al. (2016)은 2015년 SCP 기법을 이용하여 홍수관리 대안 순위를 결정한 연구를 심화시켜 공간적, 확률론적 다기준 의사결정 프레임워크를 개발하였다. 또한 2017년에는 이를 이용하여 수리·수문 모형을 이용하여 홍수매개변수(깊이, 침수속도, 지속시간)를 예측하기도 하였다. GIS 기반 MCDM 기법을 이용하여 경제적, 사회적, 환경적 위험 요소를 통합하고 전반적인 홍수 위험지도를 작성하는 연구를 진행하였다.
본 연구에서는 대상 지역의 내수침수 모의를 실시하고, 다양한 대안을 적용하여 침수저감 효과를 격자별로 Compromise Programming 기법을 적용하여 비교하였다. 기존의 연구에서 찾아보기 어려운 격자별 데이터를 분석하여 대상지역의 공간특성을 반영하는 Spatial MCDM을 도입하는 방법론을 개발하였다.
2. 기본 이론
2.1 내수침수 해석 모형
도시지역의 유출은 불투수면에 의해 지하로 우수가 스며들지 못하고 하천으로 직접적으로 유출이 되기도 하고, 하수관거와 각종 배수시설에 의해 유출의 속도가 결정되는 등 자연하천에서의 유출과는 다른 양상을 보인다. 따라서 유역의 불투수율, 하수관거의 구성, 배수시설의 유무에 따라 도시유출을 해석할 수 있는 다양한 모형이 개발되었다. 일반적으로 도시 유출을 해석하기 위해 사용되는 모형은 RRL (Road Research Laboratory), ILLUDAS (Illinois Urban Drainage Area Simulator), SWMM, XP-SWMM 등이 있다. RRL 모형은 관로와 직접적으로 연결되어 있는 불투수지역의 유출량만 고려하여 배수관망의 설계홍수량을 구하며, ILLUDAS 모형은 투수지역에 내리는 강우에 의한 유출량을 고려하는 기능을 포함시켜 RRL 모형을 개선하였다. 그러나 두 모형은 관로 내 흐름을 등류로 가정하여 해석하기 때문에 수심의 변화와 지선의 합류로 인한 배수의 영향을 고려하기 어렵다는 한계를 가지고 있다. SWMM 모형의 경우 이러한 한계를 보완하여 도시유역의 하수관거의 유량을 산정할 수 있지만, 본 연구에서는 지역특성을 고려한 유출해석이 필요하기 때문에 2차원 해석이 가능하고 범용적으로 실무에 사용되어지는 XP-SWMM 모형을 이용하였다.
SWMM 모형은 1971년 미국 EPA와 Metcalf & Eddy 회사가 Florida 대학 및 Water Resource Engineers 회사의 공동연구로 도시유역 관망의 유량과, 수질 등을 분석할 수 있게 개발되었다. 또한 SWMM 모형은 일반적으로 도시유역, 인위적 배수가 가능한 소유역 등에 적용하여 분석을 실시하며 단일 및 연속 강우에 의한 유출 계산이 가능하다는 특징을 가지고 있다. XP-SWMM은 SWMM을 개선하여 다양한 홍수추적 방법 및 수리구조물을 도입이 가능해지고 GIS와 연계한 2차원 침수모의를 통해 지표의 침수심, 침수면적 등을 산정할 수 있다.
2.2 Spatial Multi-Criteria Decision Making
Spatial MCDM은 기존 MCDM에 GIS 기술을 융합한 개념으로 불균일하게 값들이 분포하는 공간의 특성을 반영한다. MCDM 중 Compromise Programming 기법을 공간 분포시켜 대상 지역 내 지리적 위치에 따른 최적 대안을 제시하는 방법을 Spatial Compromise Programming (SCP)이라고 한다(Tkach and Slobodan, 1997). 레스터 자료를 이용하여 GIS 내에서 Compromise Programming을 수행할 수 있으며 연구 대상지역의 격자별로 최적의 값을 도출하게 된다. 이는 Fig. 2와 같은 형태로 설명되어진다. 각 격자에 평가요소는 특정 대안과 관련된 기준 값으로 공간의 특성에 따라 다른 값을 가지게 된다. 이를 GIS를 통해 동일 위치의 평가요소들을 이용하여 계산하고, 격자별로 이상해의 값과 가장 근접한 값을 가지는 대안을 그 격자의 최적 대안으로 선정한다.
2.2.1 Multi-Criteria Decision Making
도시지역의 침수는 내수침수의 발생 원인은 외수침수에 비해 다양하고 지역특성 및 거주자들의 선호도, 지역 경제상황 등에 따라 치수대책을 결정하게 된다. 이렇듯 다양한 조건을 고려하여 대상 지역의 적합한 대안을 제시하거나 대안의 우선순위를 결정하기 위해 사용되는 방법은 다기준 의사결정(Multi-Criteria Decision Making) 기법이다. MCDM의 종류로는 Weighted Average Method, PROMETHEE (Preference Ranking Oraganization Method for Enrichment Evaluation), AHP (Analytic Hierarch Process), Compromise Programming 등이 있다. 그 중 Compromise Programming 기법은 Zeleny (1973)이 개발하였으며 정량적인 데이터를 이용하여 우선순위를 정할 때 유용하여 널리 사용되기 때문에 XP-SWMM에서 추출하는 수치 데이터 활용성이 높을 것으로 판단되어 본 연구에 채택하였다.
2.2.2 Compromise Programming
본 연구에서 사용한 기법은 Compromise Programming으로 다양한 목표를 가지는 상황에서 최선의 방안을 도출하는 것을 목적으로 한다. 의사결정에서 상충되는 목표들의 안정적인 합의점을 찾아가는 과정으로 이상해(Ideal Solution)에 가장 근접한 해(Compromise Solution)를 채택하는 방법이다. 반복적인 과정을 통해 이상해와의 편차를 줄여가는 과정을 통해 이상해에 도달하는 경우는 거의 없기 때문에 가장 근접한 해를 제시하는 것 가장 합리적이다. 평가기준과 
개의 대안으로 구성된 문제에서 이상해와의 거리(
)를 구하는 Compromise Programming의 식은 Eq. (1)과 같다.
(1)
는 평가기준, 
는 대안을 나타내며 
는 
번째 대안과 이상해와의 거리, 
는 
번째 평가기준의 가중치를 의미한다. 
는 평가기준 
에 대한 이상적 최대값, 
는 평가기준 
에 대한 이상적 최소값, 
는 
번째 대안의 표준화된 
번째 평가기준치이다. 또한 
의 경우 
의 범위를 갖고 
의 값이 증가할수록 이상해와의 편차를 감소시키려는 경향을 가지는 특징이 있어 의사결정자의 재량에 따라 결정되어지며. 일반적으로 1, 2, 
가 가장 많이 사용된다.
3. 연구범위 및 방법
3.1 시범지역 선정
본 연구에서는 해안도시지역인 충청남도 서천군 장항읍의 시가화된 일부 지역을 시범지역으로 선정하였다(Fig. 3). 장항읍은 조수간만의 차가 큰 서해와 맞닿아 있어 밀물 때와 호우가 겹치게 되면 유역 출구의 배수위 상승으로 인해 내수침수 위험이 높고 유역 경사 또한 5° 미만으로 유속이 매우 느려 침수피해가 가중되는 지역이다.
3.2 도시유출모형 구축
본 연구에서는 서천군에서 제공하는 우수관망자료(Seo-cheon-gun, 2003; Seocheon-gun, 2008)를 기반으로 장합읍에 대한 XP-SWMM 모형을 구축하여 내수침수해석을 실시하였다. 서천구의 시가지 및 나지지역 면적은 전체 유역의 8% 정도로 그 수치가 작지만 본 연구에서 분석하는 지역은 장항읍의 시가화 된 일부 지역임을 고려해야 한다. 따라서 시범지역의 침투량 산정 시 시범지역이 침투율이 대체로 작고 유출률이 비교적 높다는 특징을 반영하였다, 침투량 산정식 중 Horton 식을 이용하여 침투량을 계산하였으며 SCS 토양형이 Type C에 해당되기 때문에 초기침투능 
127 (mm/hr), 종기침투능 
6.38 (mm/hr), 감쇠율 
2 (1/hr)을 이용하였다.
2012년 실제 서천군 장항읍 지역에 20년 빈도의 홍수량을 기록하게 한 호우사상에 대한 유출모의를 실시하여 모형의 정확도를 비교, 검토하였다. 모형 검토를 위해 적용한 호우사상은 지속시간 24시간 최대강우량이 270 mm, 강우강도 64.4 mm/hr 규모로 2012년 8월 12일 21:00시부터 13일 08:00시까지 발생하였다. 모형 구축시 사용된 강우 자료는 장항읍 주변의 우량관측소 군산, 부여, 보령 관측소에서 수집하였다. 강우관측소를 이용하여 티센망을 구축하였을 때 부여와 보령 관측소가 장항읍에 영향을 미치는 면적이 군산에 비해 적어 군산관측소의 46개년 자료(1968~2013년)를 이용하여 연 최대강우량, 확률강우량 등을 산정하였다. 확률분포형 선택시 주로 Gumbel 분포를 채택하나 일부 GEV 분포를 채택하는데 두 분포형의 차이가 크다. 따라서 본 연구에서는 설계홍수량 산정요령(Ministry of Land, 2012)에서 제시하는 Gumbel 분포를 사용하고 산정된 확률강우량을 Huff 3분위법을 분포시키는 방법을 이용하였다. 그 결과 지속기간별 확률강우량은 다음 Table 1과 같다.
위와 같은 방식으로 XP-SWMM 입력자료를 구축하여 모의한 결과를 2013년 발행한 침수흔적 보고서(Korea Land and Geospatial Informatix Corporation, 2013)에 수록된 침수실적 현황과 비교한 결과 다음과 같다. 침수모의 결과 주요 침수지역으로는 충남조선공고 인근 도로, 장항로 일대, 장항 농협중앙회 인근으로 대부분 평탄한 저지대 지역에서 발생하였다. 모의 결과 침수면적은 8.82 ha로 침수흔적 보고서의 5.26 ha에 비해 과대하게 산정되지만 모의한 결과가 실제 침수발생 지역을 모두 포함하고 있음을 확인하였다.
3.3 홍수방어대안 검토
장항읍의 기존 관로는 간선기준 10년 빈도로 계획되어 있으며 이는 ｢지역별 방재성능목표 설정 기준(National Energency Management Agency, 2012)｣에서 재현기간 30년 빈도 확률강우량을 목표강우량으로 선정하여 지방자치단체별 방재성능목표 설정기준을 마련해야한다는 지침에 미치지 못하는 수준이다. 보고서에 제시된 서천군의 재현기간 30년 빈도 목표강우량과 본 연구에서 산정한 지속기간별 확률강우량과 비교, 분석한 결과는 Table 2와 같다.
FARD 2006 모형을 이용하여 산정한 30년 빈도 지속시간 2시간과 3시간 확률강우량이 지침에 제시된 값에 비해 크게 측정되었지만 이는 치수의 안정성을 확보할 수 있는 설계 강우라고 판단하였다. 본 연구에서는 10년 빈도 관로에 의한 침수를 저감시키는 방안으로 관로 개량, 우수저류지 설치, 우수펌프장 설치에 관한 홍수방어대안을 검토하였다. XP-SWMM을 통해 모의한 결과는 Fig. 4와 같다.
3.3.1 관로 개량
장항읍의 내수침수 원인인 관로통수능 부족이라는 원인을 근본적으로 해결하기 위해 관로 개량이라는 대안을 검토하였다. 장항읍의 우수관로는 설계빈도 10년으로 설치되었으며, 30년 빈도강우량에 대한 통수능 확보가 부족한 실정이다. 2012년 8월 호우(1시간 기준 20년 빈도)가 발생하여 침수가 발생하기도 하였다. 따라서 첫 번째 대안으로 30년 빈도 강우 배수를 가능하게 하는 관로 개량(관경 확대, 기존 관의 종류는 유지)을 통해 관로통수능을 확보하는 방안을 검토하였다.
3.3.2 우수저류지 설치
우수저류지는 하류부 간선관로에서 맨홀을 통한 월류가 발생하지 않도록 설치하는 방안이다. 장항읍에 상습적으로 침수가 발생하는 지점에 우수저류지를 설치하여 내수침수를 저감시키는 방법이다. 장항읍의 충남조선공업고등학교 인근과 장항중앙초등학교 인근, 농협중앙회 인근 등 상습피해지구에 시설용량 5,000 m3의 우수저류조를 설치하여 그 효과를 분석하였다.
3.3.3 우수펌프장 설치
장항읍의 경우 하류의 방류구마다 역류방지용수문(Flap Gate)가 설치되어 있어 조위가 유역의 내수위보다 낮을 때는 서해로 우수배제가 원활하게 이루어지지만 조위가 내수위보다 높을 때에는 내수배제가 어려워 고조시 원활한 우수배제가 이루어지지 않고 있다. 우수펌프장 설치는 장항읍 유출부의 해수면 조위효과로 인한 피해를 줄이는 방안으로 유수지로 유입된 우수를 배출계획에 따라 하류부로 배출 가능하다. 우수펌프장은 별도의 저류공간을 필요로 하지 않기 때문에 협소한 부지에 설치가 용이하다는 장점이 있다.
3.4 평가요소 선정
Compromise Programming 기법은 다양한 대안들을 정량적인 평가요소를 활용하여 상대적인 평가를 실시하여 최적의 대안을 선정하는 방법이다. 과거 Ahmadisharaf et al. (2015) 은 미국 Swannanoa River 유역을 대상으로 SCP 기법을 이용한 홍수관리 대안의 순위를 결정하는 연구 진행시 평가요소로 침수심, 침수속도, 지속기간 및 비용을 평가요소로 사용한 바 있다. 본 연구에서 장항읍의 홍수방어대안들 중 최적 대안을 선택하기 위해서 격자별로 침수피해를 비교할 수 있는 최대침수심, 침수시간과 대안별 구조물 설치비용을 고려하였다.
3.4.1 수문학적 요소
도시지역에서 발생하는 침수는 지형의 고도차, 관로의 구성에 따라 강우 유출의 흐름 방향이 바뀌고 침수가 일어나는 위치도 결정되어진다. 따라서 한 유역에 동일한 호우가 발생하여도 먼저 침수가 발생하는 상습침수구역이 생기기도 하고 배수위의 증가에 의한 외수 범람이 생기는 지역이 생기기도 한다. 본 연구에서는 하나의 유역을 동일 격자크기로 분할하여 위와 같은 특성을 반영할 수 있는 격자별 최대침수심, 침수시간 등을 XP-SWMM에서 추출하였다. 일반적으로 MCDM 분석시 많이 사용되는 침수면적은 격자별로 분석할 때는 침수시간과 의미가 중복되기 때문에 배제하였다. 침수가 발생하는 동안 동일 시간 간격으로 격자별 침수 데이터를 추출할 때, 한 격자에서 침수가 발생하면 침수면적과 침수시간이 항상 같이 누적되게 된다. 결국 대안별 침수 격자 데이터를 비교하여 상대적인 값을 계산하는 Compromise Programming 기법에서는 침수면적과 침수시간은 중복되는 개념이 되기 때문에 격자별 침수면적 데이터는 배제하고 침수시간만 이용하였다.
3.4.2 경제학적 요소
관로 개량, 우수저류지 설치, 우수펌프장 설치 시 소요되는 비용을 고려하여 경제학적 요소로 산정하였다. 사실상 대안들의 공사비는 토목, 건설, 기계, 전기 등 다양한 분야가 얽혀 있기 때문에 정확한 분야별 소요 예산을 책정은 어려운 실정이다. 본 연구에서는 일반적인 우수저감시설 설치사업 실시설계 보고서의 소요사업비 기준을 토대로 대안별 경제적 비용을 산정하였으며 설계비, 토지매입비, 감리비 등은 지역별로 상이하기 때문에 제외하고 구조물 설치비용만을 고려하였다. 지역에 따라 구조물 설치 제원이 다르다는 점을 고려하여 Table 3과 같이 구조물 설치비용을 제시하였다.
4. Spatial MCDM 적용
국내에서 MCDM을 이용하여 홍수관련 연구를 진행한 경우 대부분 유역을 분할하여 각 유역별 대푯값을 제시하여 MCDM 분석을 실시하거나 단순히 우선순위를 결정할 때 이용해 왔다. 본 논문에서 사용되는 Spatial MCDM은 지역이나 유역 개념의 대푯값을 이용하지 않고 동일한 크기의 격자로 분할하여 각각의 격자별 데이터를 추출, MCDM을 분석하는 방법이다.
본 연구에서는 XP-SWMM을 이용하여 대안별로 장항읍 침수발생기간 동안 시간적으로는 10분 간격, 공간적으로는 장항읍 지역을 5 m × 5 m 격자로 분할하여 침수데이터를 추출하였다. 또한 침수가 발생한 지역에 대해서는 공사비를 적용시켰다. XP-SWMM에서 추출한 침수데이터를 ArcGIS를 이용하여 최대침수심, 침수시간, 구조물 설치비용 등에 해당되는 데이터로 가공하였다. 또한 이 데이터들을 이용하여 격자별로 Compromise Programming 기법을 적용하였고 각 격자별 최적 대안을 도출하였다(Fig. 5). 단, Compromise Programming 적용 시 평가요소의 중요도에 따라 가중치를 부여할 수 있으나 본 논문에서는 동일한 중요도를 가지는 가중치라 가정하고 동일 가중치를 부여하여 연구를 진행하였다.
4.1 침수데이터 추출 및 가공
본 연구에서는 XP-SWMM에서 2차원 해석을 실시하면 격자별로 침수심 데이터 추출이 가능하다는 점을 활용하여 연구를 진행하였다. 연구자의 재량에 따라 격자 크기, 데이터 추출시간 간격은 조절 가능하다. 본 연구에서는 5 m × 5 m 크기의 격자로 대상 지역을 분할하여 데이터를 추출하고 대안에 따라 침수시간이 다르지만 공통적으로 침수시간이 3시간 이상이라는 점을 감안하여 10분 간격으로 침수데이터를 수집하였다.
XP-SWMM에서 추출한 침수심 데이터를 가공하여 격자별 침수시간 데이터와 구조물 설치비용 데이터를 생산하였다. ArcGIS Tool을 사용하여 격자마다 침수가 발생한 횟수를 산정하여 침수시간을 계산하고, 격자마다 시간마다 발생하는 침수심을 비교하여 가장 큰 값을 최대침수심 데이터로 이용하였다. 또한, 대안별로 침수가 발생하는 지역이 다르기 때문에 대안별 침수 발생한 격자에 대하여 GIS를 이용하여 구조물 설치비용을 격자별로 부여했다. 대안별로 적용될 평가요소의 값은 Figs. 6~8과 같이 격자별로 구성되어진다.
4.2 Spatial MCDM 적용 및 결과
서로 다른 복수의 기준이 존재하는 지금과 같은 상황에서 정량적인 평가요소를 활용하여 최적 대안을 제시할 수 있는 Spatial MCDM 중 Spatial Compromise Programming을 이용하여 장항지구의 홍수방어대안을 구하고자 한다. 앞 절에서 추출한 대안별 평가요소 값을 바탕으로 격자별로 Compromise Programming을 적용하였다. 이상해(Ideal Solution)와의 거리(
)를 구하는 Compromise Programming 식에서 
는 일반적으로 많이 사용하는 1, 2, 
값을 사용하였으며 
의 값에 변화에 따른 최적대안을 산정하였다. Eq. (1)을 이용하여 
을 구하기 위해서는 모든 대안의 평가요소별 최대값 
과 최소값 
을 결정해야 한다. MATLAB 프로그램을 이용하여 일괄적으로 개개의 격자에서 이상해와의 거리 
을 구하였으며 그에 해당하는 홍수방어대안 선정 결과를 Fig. 9에 나타내었다.
본 연구에서는 시범지역을 지역을 5 m × 5 m 크기의 격자로 분할하고 홍수방어대안을 적용하지 않은 상태에서 30년 빈도 강우가 발생하였을 때 침수가 발생하는 격자에 대하여 분석을 실시하였다. 이 때 분석에 사용된 격자의 수는 17,097개이다. Compromise Programming 적용하여 침수가 발생했던 격자들에 적합한 홍수방어대안을 선정한 결과 다음 Fig. 9와 같은 결과가 나타났다. 침수가 발생한 적이 있음에도 지형 특성에 의해 침수시간이 짧거나 침수심이 얕은 경우 피해가 심하지 않아 구조물 설치비용 대비 대안들의 효과가 크지 않으므로 대안 없는 것이 더 낫다고 판단한 지역이 
값의 따라 약 6.5~16.5%정도의 비율로 분포하였다. 여기서 
는 이상해와의 편차를 줄이기 위해 사용되며 본 연구에서는 
값을 1, 2, 
값을 사용하였고, 
의 값과 상관없이 약 43%의 격자에서 관거 개량이 적합하다고 판단되었다(Fig. 8(d)). 또한, Figs. 8(a)~8(c)를 통해 비슷한 특성을 가지는 유역에서 같은 최적대안이 분포함을 확인 할 수 있다. Table 4는 편차를 결정짓는 
값에 따라 달라지는 대안별 격자의 개수를 나타내었다.
5. 결 론
본 연구에서는 내수침수해석 모형인 XP-SWMM을 이용하여 장항읍의 침수를 모의하였으며 기존 간선관로가 10년 빈도로 계획되어 있어 발생하는 홍수피해를 줄이기 위한 방법을 검토하였다. 재현기간 30년 빈도 확률강우량을 목표강우량으로 설정하고 3가지의 홍수방어대안(관로 개량, 우수저류지 설치, 우수펌프장 설치)에 대하여 검토하였다.
본 연구는 기존 Lim et al. (2016)의 연구와 동일한 유역의 내수침수자료를 기반으로 수행되었으며, 최적의 홍수방어대안을 채택하기 위해 Spatial Compromise Programming 기법을 도입하였다. 시험유역에 Spatial Compromise Programming 기법을 적용하면 격자별로 서로 최대침수심, 침수시간, 구조물설치비용 등을 고려한 최적의 대안을 제시하게 된다. 연구 결과는 Spatial Compromise Programming의 변수 중 이상해 값과의 편차를 줄여주는 
의 값에 따라 약간의 차이가 발생하였다. 하지만 공통적으로 43%의 격자에서 관로 개량이 효과적이라고 판단하였다. 이는 Lim et al. (2016)이 장항읍을 3개의 유역으로 구분지어 장항 1지구는 우수펌프장 설치, 장항 2지구는 관로 개량, 장항 3지구도 관로 개량을 최적의 대안으로 제시한 부분과 유사한 결과임을 확인할 수 있다. 그러나 Spatial MCDM을 적용하면 구역 특성에 따라 분포하는 최적 대안이 달라지고 어떠한 지역의 특성 때문에 최적의 대안을 선정하였는지도 직관적으로 확인 가능하고 분석 가능하다는 장점이 있다.
최적 홍수방어대안을 선정하는 것은 시설물의 설치 규모나 제원에 따라 홍수저감효과, 공사 비용 등 여러 요소가 영향을 받게 된다. 본 연구에서 사용된 Spatial MCDM은 대안을 비교, 검토하는 방법이므로 설계자의 주관에 의해 결과가 변하게 된다. 또한 본 연구에서는 Compomise Programming 기법 적용 시 평가요소의 가중치를 고려하지 않았으나 실무 적용 시 여러 사람들의 이해관계에 따라 평가요소의 중요도를 가중치를 이용하여 반영할 수 있다. 따라서 Spatial Compromise Programming 기법을 이용하여 홍수방어대안을 선정하는 논리는 치수계획 수립 시 합리적인 결과를 도출 가능할 것이라 판단되다.
