Development of integrated disaster mapping method (Ⅰ) : expansion and verification of grid-based model

Jun Hyung Park; Kun-Yeun Han; Byunghyun Kim

doi:10.3741/JKWRA.2022.55.1.71

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Research Article

Journal of Korea Water Resources Association. 31 January 2022. 71-84
https://doi.org/10.3741/JKWRA.2022.55.1.71

Development of integrated disaster mapping method (Ⅰ) : expansion and verification of grid-based model

통합 재해지도 작성 기법 개발(Ⅰ) : 그리드 기반 모형의 확장 및 검증

Jun Hyung Park^a

Kun-Yeun Han^b

Byunghyun Kim^c^*

박 준형^a

한 건연^b

김 병현^c^*

^aResearcher, National Civil Defence and Disaster Management Training Institute, Ministry of the Interior and Safety, Gongju, Korea

^bProfessor, Disaster Prevention Laboratory, Kyungpook National University, Daegu, Korea

^cAssistant Professor, Department of Civil Engineering, Kyungpook National University, Daegu, Korea

^a행정안전부 국가민방위재난안전교육원 시설연구사

^b경북대학교 방재연구소 교수

^c경북대학교 토목공학과 조교수

^{*Corresponding Author}

ABSTRACT

The objective of this study is to develop a two-dimensional (2D) flood model that can perform accurate flood analysis with simple input data. The 2D flood inundation models currently used to create flood forecast maps require complex input data and grid generation tools. This sometimes requires a lot of time and effort for flood modeling, and there may be difficulties in constructing input data depending on the situation. In order to compensate for these shortcomings, in this study, a grid-based model that can derive accurate and rapid flood analysis by reflecting correct topography as simple input data was developed. The calculation efficiency was improved by extending the existing 2×2 sub-grid model to a 5×5. In order to examine the accuracy and applicability of the model, it was applied to the Gamcheon Basin where both urban and river flooding occurred due to Typhoon Rusa. For efficient flood analysis according to user's selection, flood wave propagation patterns, accuracy and execution time according to grid size and number of sub-grids were investigated. The developed model is expected to be highly useful for flood disaster mapping as it can present the results of flooding analysis for various situations, from the flood inundation map showing accurate flooding to the flood risk map showing only approximate flooding.

Keywords

Disaster map

2D model

Grid-based model

Sub-grid

Flood inundation map

본 연구의 목적은 간단한 입력자료로 정확한 홍수해석을 수행할 수 있는 2차원 침수모형을 개발하는데 있다. 현재 침수예상도 작성을 위해 사용되는 2차원 침수해석 모형들은 복잡한 입력자료 및 격자 생성 도구를 필요로 한다. 이는 때때로 침수 모델링을 위해 많은 시간과 노력이 요구되며, 상황에 따라서는 입력자료의 구축에 어려움이 있을 수도 있다. 이러한 단점들을 보완하기 위해, 본 연구에서는 정확한 지형자료를 간단한 입력자료로 반영하여, 정확하고 신속한 침수해석을 도출할 수 있는 그리드 기반 모형을 개발하였다. 기존의 2×2 Sub-grid 모형을 5×5 Sub-grid까지 확장하여 계산의 효율성을 개선하였다. 모형의 정확성 및 적용성을 검토하기 위해, 태풍 루사로 인해 내수침수와 외수범람이 동시에 발생한 감천유역에 적용하였다. 사용자의 선택에 따른 효율적인 홍수분석을 위해, 격자 크기와 Sub-grid 개수에 따른 홍수파 전파양상, 침수해석의 정확성, 모형의 수행시간을 조사하였다. 개발된 모형은 정확한 침수해석 결과를 보여주는 침수예상도에서부터 대략적인 침수여부만을 보여주는 홍수위험도까지 다양한 상황에 맞는 침수해석 결과를 제시할 수 있으며, 재해지도 작성에도 활용성이 높을 것으로 기대된다.

키워드

재해지도

2차원 모형

그리드 기반 모형

Sub-Grid, 침수예상도

MAIN

1. 서 론
2. 그리드 기반 모형의 개발
2.1 Sub-Grid 기법
2.2 확장된 Sub-Grid 기법의 개발
3. 개발된 모형의 적용성 검증
3.1 대상유역의 선정
3.2 1차원 우수관거 해석
3.3 1차원 하천수리 해석
3.4 2차원 통합 침수해석
4. 결 론

1. 서 론

2020년은 무려 54일 간의 장마가 지속되어 유례없는 전국적인 집중호우를 경험하였다. 매년 경험하는 장마임에도 불구하고 기후변화 등으로 강우의 양과 지속성이 매우 불규칙해지고 있으며, 갑작스러운 폭우로 인해 미리 대비하지 못한 피해 규모 또한 증가하고 있다. 실제로 2010년 이후만 하더라도 2010년, 2011년, 2013년 서울시의 도시침수가 발생하였고, 2012년에는 태풍 산바에 의해 영남지역 주요도시 등에서 침수피해를 입은바 있으며, 2016년에도 태풍 차바로 인하여 부산, 울산지역에 큰 재산 및 인명 피해를 입은바 있다. 태풍은 통상 한여름에 발생하지만 10월에 한반도에 육상·해상에 직접적인 영향을 끼치는 경우는 10년에 1번 정도로 발생하였다. 태풍 차바처럼 강력한 10월 태풍의 출현은 앞서 언급한 지구온난화의 전조로 받아들여지고 있다. 또한 10월 태풍임에도 초속 56.5 m의 순간 최대풍속과 시간당 최대 116.7 mm (제주 서귀포), 139 mm (매곡) 등의 강수량은 지역 최대 강수량을 기록함으로써 이제 언제나 태풍 및 홍수에 대한 대비가 필요하게 되었다.

재해에 대해 대비하기 위해 다양한 대책들은 꾸준히 마련되어 왔다. 정부는 2012년 도시지역 하수관거의 설계기준을 10년 빈도에서 30년 빈도로 강화하였고, 국민안전처(現 행정안전부)에서는 주요 도시지역에 대한 목표강우량을 제시한바 있다. 또한 저류조 및 배수펌프장 등의 수공구조물을 설치하여 홍수에 대비를 하고 있으나 이러한 시설을 재정비하거나 설치하기 위해서는 막대한 예산이 필요한데다 장기간의 시간이 필요한 실정이다. 홍수 예 ‧ 경보 시스템 구축 등의 비구조적 대책도 마련되어 있으나 태풍 차바의 사례에서 경험한 것처럼 재해 발생시 대책과 구체적인 방안의 마련이 더욱 시급해 보인다.

비구조적 대책 중 홍수위험지도 작성은 실제 홍수 발생 시 범람범위와 침수심을 미리 예상하여 비상대처계획을 수립하고, 도시개발계획 및 국가안전관리에 대한 기본계획을 수립하기 위한 좋은 도구가 될 수 있다. 또한 홍수피해 발생 시 적정한 피해 보상액과 보험료를 산정하여 효율적인 풍수해 보험 관리 제도를 수립하기 위한 필수적인 요소가 된다. 홍수위험지도 작성을 위해서는 정확한 홍수범람범위와 침수심, 유속 등의 홍수인자의 계산이 필수적이고, 극한홍수 발생에 따른 홍수인자를 얼마나 정확하게 계산하느냐에 따라 홍수위험지도의 신뢰도와 활용성에 큰 차이를 나타낼 수 있다(Kim, 2013). 정확한 침수해석 결과를 위해서는 복잡한 수리계산이 필요하며, 또한 수리해석 결과의 표출 방법에 따라 홍수위험지도의 작성 및 활용성에 영향을 미치게 된다. 이에 실무자들이 쉽게 활용할 수 있고 정확한 수리계산이 가능한 수치모형의 개발이 필요하며, 그 결과를 누구나 쉽게 확인할 수 있는 재해지도의 작성 또한 필요하다.

재해지도는 정확한 침수해석 결과를 바탕으로 작성되어야 하며, 이를 위해서는 다양한 홍수범람해석모형이 필요하다. 과거에는 가용한 자료의 한계로 인해 1차원적인 홍수범람 해석이 주를 이루었으나(Syme and Paudyal, 1994; Han and Lee, 1989; Kim, 2004), 기술이 발달하면서 LiDAR나 위성자료 등을 통한 지형자료의 수집이 가능해지고 계산능력이 향상된 모형들이 개발되면서 2차원 해석기법을 이용한 홍수범람해석에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다(Beffa and Connell, 2001; Choi et al., 2006; Cho et al., 2010).

2차원 모델들은 2차원 St. Venant 또는 천수방정식의 완전해(Gee et al., 1990; Feldhaus et al., 1992; Nicholas and Walling, 1997; Bates et al., 1998), 그리고 관성같은 특정항이 제어방정식으로부터 생략된 단순화된 천수모형들을 포함한다(Molinaro et al., 1994). 이와 같은 연립방정식은 정형격자 또는 비정형격자를 사용하여 이산될 수 있으며 시간에 따라 이동하는 범람 전면부를 따르기 위해 격자가 변형되는 것이 가능하다(Benkhaldoun and Monthe, 1994). 그러나 계산망을 재구성하는 비용과 수치적인 안정성의 문제로 아직까지는 정형격자 접근방식들이 선호되고 있으며, 정형격자는 계산적으로 간편하면서도 범람원 지형의 복잡성을 고려할 때 상당히 정교한 공간해상도를 활용한 계산망이 사용이 가능하다. 이와 관련하여 Horritt and Bates (2001)는 정형격자 및 비정형격자의 수치모형을 이용한 범람해석 연구를 통해 두 모형 모두 타당한 침수범위를 제공하였으며, 계산시간의 효율성 및 매개변수 보정 등에 있어 정형격자를 이용하는 DEM 기반의 범람모형의 편의성을 강조하였다.

확산파 방정식을 적용하여 지표류 흐름을 계산하는 2차원 침수해석에 대한 연구도 지속되어 왔다. Akan and Yen (1981), Hromadka II and Lai (1985)는 확산파 방정식이 많은 흐름 과정들을 정확하게 나타낼 수 있다는 것을 입증하였고, Fennema et al. (1994)은 확산파 흐름이 국부적인 흐름 상태를 모의하기에 적합하다는 것을 입증하였다. Yu and Lane (2006a, 2006b)은 도시 하천에서의 홍수 모의를 위해 2차원 확산파 기법을 개발하였으며, 격자의 해상도에 따른 영향 분석도 실시하였다. Neal et al. (2012)은 Sub-Grid 모형을 대유역에 적용하여 하천과 홍수터에서의 침수해석을 실시하였으며, Jamieson et al. (2012)은 큰 해상도와 대유역에서의 2차원 침수해석의 한계를 보완하기 위해 Sub-element 개념의 지형자료를 활용하여 효율성이 높은 2차원 침수해석 모형을 개발하였다.

본 연구에서는 기존 모형들의 복잡한 입력자료 구축과 긴 모형수행시간 등의 문제점을 보완하여 Sub-Grid 기법을 확장하여 그리드 기반 2차원 침수해석 모형을 개발하고자 한다. 개발된 모형을 내수침수, 외수범람, 내‧외수 연계해석, 댐, 제방 붕괴 등의 경우에 적용하기 위해 검보정을 실시하였으며, 개발된 그리드 기반 모형을 활용하여 발생 가능한 상황에 대한 침수예상도를 작성하여 재해지도에 정확한 수리해석 결과를 제공하고자 한다.

2. 그리드 기반 모형의 개발

다양한 유형의 수재해가 발생하면서 최근 실시간 홍수예보에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 실시간 홍수예보 관련기술은 아직 개발 중이며 많은 국가에서의 홍수경보 서비스는 제한적인 서비스만을 제공하고 있다. 최근들어 정확한 침수예측을 위해 더욱 정교한 기법의 개발이 활발히 진행되고 있으며 실용적인 적용을 시도하고 있다. 대표적으로 GIS의 Digital Elevation Model을 이용한 분석을 시행함으로써 지형 특성의 Grid로부터 유량의 이동경로를 판별하기도 한다. 또한 유한체적모형이나 MPI나 OpenMP 등의 병렬화를 통한 실시간 홍수파 해석에 대한 연구도 진행되고 있다. 침수해석 결과만큼 효율적인 계산 시간이나 정확한 지형정보의 반영, 다른 모형과의 연계성, 개발 모형의 확장성 등도 중요한 요소가 된다.

따라서 본 연구에서는 위에서 언급한 중요한 요소들을 고려할 수 있는 그리드 기반 2차원 침수해석 모형을 개발하고자 한다. LiDAR 측량 자료 등의 정확한 지형자료의 반영이 가능하고 다른 모형과의 연계나 확장을 통한 효율적인 계산 시간이 도출 가능한 확산형 동수역학 모형을 개선하였다. 특히 사용자의 편의성이 모형의 활용성에 중요한 역할을 하기 때문에 본 모형은 간단한 입력자료의 구축 및 계산시간 단축을 위해 격자 기반의 계산에 확장을 통해 쉽고 간단하지만 높은 정확도를 도출하는 효율적이고 실용적인 모형을 개발하는데 목표가 있다.

2.1 Sub-Grid 기법

기존의 DEM 기반 침수해석 모형에서 계산시간이 오래 걸린다는 단점을 보완하기 위해 Sub-Grid 기법을 개선한 유한차분법 기반의 모형을 적용하었다(Yu and Lane, 2006b; Park, 2016). Fig. 1(a)는 침수해석에 적용되는 격자 및 Sub-Grid의 형상을 보여준다. 하나의 격자는 e₁, e₂, e₃, 그리고 e₄의 표고를 가지는 4개의 Sub-Grid로 구성된다. 또한, Fig. 1(b)는 4개의 Sub-Grid가 가지는 표고에 따른 격자 내에서의 형상을 개념적으로 보여주고 있다. Sub-Grid를 고려하지 않는다면, 4개의 Sub-Grid가 가지는 표고의 평균값으로 격자의 표고 E를 간단하게 계산할 수 있다. 이러한 경우 수위 H_ij와 격자 내에 채워진 물의 체적 V_ij간의 관계는 선형적이며 Eq. (1)로 표시할 수 있다.

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Fig. 1.

Structure of Sub-Grid for flood analysis (Yu and Lane, 2006b)

(1)

V_{i j} = w^{2} (H_{i j} - \frac{1}{N_{i j}} \sum_{k = 1}^{N_{i j}} e_{k})

여기서, w = 격자의 크기, H_ij = 격자 ij의 수위,N_ij = 격자 ij의 Sub-Grid의 수, e_k = Sub-Grid의 표고.

그러나 Eq. (1)은 $\min (E_{i j}) < H_{i j} < \max (E_{i j})$ 인 경우 실제로 격자에 채워지는 물의 용량이 과소평가 될 수 있으므로 그로 인한 영향을 반영하기 위해 수정될 필요가 있다. 과소평가된 물의 체적은 수위의 과대산정을 야기하며 확산형 모형에서 격자의 크기가 커짐에 따라 해석결과가 많은 영향을 받는 이유를 부분적으로 설명하고 있다. 하나의 격자를 2×2의 Sub-Grid로 나눌 경우 체적의 최대 과소평가는 H_ij = E_ij인 경우에 발생하며 이것은 H_ij = max (E_ij)인 경우에 0으로 작아진다. Sub-Grid를 고려한 물의 체적 V_ij와 수위 H_ij 간의 관계에 대한 일차적인 근사 값을 다음과 같이 산정하였다.

(2)

V_{i j} = \frac{w^{2}}{N_{i j}} (N_{i j}^{k} H_{i j} - \sum_{k = 1}^{N_{i j}^{k}} e_{k})

여기서, e_k = Sub-Grid k 의 표고,w = N_ij Sub-Grid를 포함하는 격자의 크기, $N_{i j}^{k}$ = wet 상태의 Sub-Grid의 수.

또한, Sub-Grid가 모두 wet 상태인 경우, $N_{i j}^{k} = N_{i j}$ 이고 Eq. (2)는 Eq. (1)로 축약될 수 있다. 전방차분 기법에 따라, 체적을 구하기 위해서 격자 ij의 유출입량을 생각해 볼 수 있다. 그러나 Eq. (2)에서 여전히 H_ij, $N_{i j}^{k}$ 이 미지수로 존재한다. 그러므로 이전 시간 단계로부터 $N_{i j}^{k}$ 를 구하고 H_ij 값을 계산하기 위해 사용한다. 만약 H_ij가 e_k+1을 초과할 경우 $N_{i j}^{k}$ 이 하나 증가하고 Eq. (2)를 다시 계산한다. 이와 같은 과정을 H_ij가 더 이상 e_k+1을 초과하지 않을 때까지 계속한다. 마지막으로 H_ij가 e_k를 초과한다는 것을 확인해야 한다. 만약 그렇지 않다면 $N_{i j}^{k}$ 를 하나 줄이고 Eq. (2)를 다시 계산한다. 종속변수인 수위에 대한 두 개의 경우에 대한 차이는 다음과 같이 계산된다.

(3)

\frac{V_{i j}}{w^{2}} (\frac{N_{i j}}{N_{i j}^{k}} - 1) + \frac{1}{N_{i j} N_{i j}^{k}} (N_{i j} \sum_{k = 1}^{N_{i j}^{k}} e_{k} - N_{i j}^{k} \sum_{k = 1}^{N_{i j}} e_{k})

Eq. (3)은 2×2 격자에 대해서 위에서 나타난 일반적인 결과이다. 즉, 물의 체적이 증가함에 따라 두 시나리오에 따른 수위차가 줄어들며 모든 Sub-Grid가 젖어있다면( $N_{i j} = N_{i j}^{k}$ ) 수위차는 없게 된다.

수위가 Sub-Grid의 평균표고 보다 작지만 최소값 보다 큰 경우, Eq. (2)는 침수가 발생하는 것으로 판단하는 반면 Eq. (1)은 침수가 나타나지 않는 것으로 판단하다. 수위가 Sub-Grid의 평균표고 보다 큰 경우, Eq. (1)은 침수가 발생하는 것으로 판단한다. 그러므로 Eq. (1)에서 나타나는 최대 오차는 수위와 Sub-Grid의 평균표고가 같을 때 발생하게 된다. 또한 모든 Sub-Grid가 완전히 침수될 때까지 수위가 상승하면 오차가 줄어들어 결국 0이 된다. 수위가 낮아지는 경우 반대의 상황이 발생한다.

Sub-Grid의 형상은 격자 내에서의 수위 상승률과 밀접한 관련이 있다. Eq. (1)에서는 침수가 발생하지만 Eq. (2)에서는 부분적으로 침수가 발생하는 경우(수위가 Sub-Grid 평균표고 보다 크지만 최대값 보다 작은 경우), 격자 내에서의 수위 상승은 Eq. (1)에서 예상하는 것보다 더 빠르게 나타난다.

이러한 수위의 상승률을 고려하고 인접한 셀 사이에 수위차를 기초로 하는 확산 모형인 경우, Eq. (2)는 물이 홍수터에서 확산되는 양상에 영향을 미칠 수 있다. 상위의 격자에서 침수가 발생한다면, Sub-Grid에서는 이미 유량이 유입되고 있는 것으로 생각해야 한다. 이것은 Eq. (1)에서 보다 더 빠른 홍수파의 확산을 의미하는 것이다. 그러나 만약 하나의 Sub-Grid가 부분적으로 침수가 된다면, 수위-체적의 관계는 비선형적인 관계를 나타내게 되는데 이 경우 복잡한 Sub-Grid의 형상을 표현할 수 있는 고해상도의 DEM의 적용이 가능할 때 비선형적인 수위-체적 관계가 충족될 수 있다. 따라서 본 연구에 적용한 모형은 LiDAR 측량 자료와 같은 정밀한 지형자료 적용시 계산 시간의 증가로 인한 실시간 침수해석에 대한 어려움을 해소하고 정확한 침수해석 결과를 도출할 수 있다.

2.2 확장된 Sub-Grid 기법의 개발

본 연구에서는 Sub-Grid 기법을 확장하여, 정확한 계산 결과를 바탕으로 효율적인 계산 시간 및 정밀한 지형자료의 반영을 위한 그리드 기반 2차원 침수해석 모형을 개발하였다. LiDAR 측량 자료와 같은 정밀한 지형자료를 적용시 계산 시간의 증가로 인한 실시간 침수해석 결과 도출에 어려움이 있다. 또한, 넓은 범위의 대상지역의 경우 계산 격자 수의 증가로 인해 계산 시간의 증가나 침수해석 결과에 오류를 발생할 확률이 높다. 따라서 2×2 격자 Sub-Grid 모형을 확장하여 3×3, 5×5 격자 Sub-Grid 모형을 개발하였다. 이는 정밀한 지형자료를 저해상도의 입력자료로 구축하여 침수해석 결과에 영향을 주는 것을 방지할 수 있으며, 고해상도의 입력자료를 활용하여 계산 시간의 단축과 함께 정확한 침수해석 결과를 도출할 수 있다.

실시간 침수해석은 정확한 침수범위 및 침수심과 더불어 대상 지역의 침수여부를 판단할 수 있는지가 중요한 요소가 될 수 있다. 정확한 침수해석 결과를 위해서는 정확한 지형자료의 구축 및 조밀한 계산 격자를 통한 침수해석을 동반하기 때문에 원래의 목적인 실시간 침수해석에 도달하기가 힘들다. 따라서 고해상도의 지형자료를 반영하며 계산의 효율성을 증가시키기 위해 Sub-Grid 기법을 확장하여 적용하였다. 또한, 본 연구에서 제안한 3×3, 5×5 격자 Sub-Grid 모형에서 n×n 격자 Sub-Grid 모형으로의 확장성도 고려할 수 있어 목적에 따라 침수범위, 침수심 그리고 홍수파 도달시간 등의 정확한 침수해석 결과를 필요로 하는 경우 1×1, 2×2 격자 Sub-Grid 모형을 활용하고, 침수여부 판단이나 빠른 침수해석 결과를 도출할 경우 3×3, 5×5 이상의 격자 Sub-Grid 모형을 활용하면 될 것으로 판단된다.

아래의 그림을 통해 3×3 격자 Sub-Grid 모형의 구조를 확인할 수 있다. 하나의 계산 격자는 $e_{1}, e_{2}, e_{3}, e_{4}, e_{5}, e_{6}, e_{7}, e_{8}$ , 그리고 e₉의 표고를 가지는 9개의 Sub-Grid로 구성된다. 9개의 Sub-Grid가 가지는 표고의 평균값으로 격자의 표고 E를 간단하게 계산할 수 있다. 9개의 Sub-Grid로 구성된 계산 격자들 간의 수위 H_ij와 격자 내에 채워진 물의 체적 V_ij을 계산함으로써 계산 시간의 단축과 함께 정확성을 확보할 수 있다. 계산 격자에서 도출된 수위 H_ij와 격자 내에 채워진 물의 체적 V_ij은 다음과 같은 과정을 통해 내부 Sub-Grid의 수위 DH(K)로 계산된다.

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Fig. 2.

Structure of 3×3 Sub-Grid

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Fig. 3.

Case of one Sub-Grid is submerged

(1) 9개의 Sub-Grid 중 1개의 Sub-Grid가 침수되었을 경우(k = 1인 경우)

Sub-Grid의 계산된 수위인 DH(1)은 계산 격자에 채워진 물의 체적인 Vol(J)을 Sub-Grid의 넓이인 w_s × w_s로 나누어서 계산할 수 있다.

(4)

D H (1) = V o l (J) / (w_{s} \times w_{s})

여기서, z(k) = Sub-Grid k의 표고,DH(k) = Sub-Grid k의 계산된 수위,w_s = N_ij Sub-Grid를 포함하는 격자의 크기,Vol(J) = wet 상태의 계산 격자(J)에 채워진 물의 체적.

(2) 9개의 Sub-Grid 중 2개의 Sub-Grid가 침수되었을 경우(k = 2인 경우)

2개의 Sub-Grid가 침수되었을 경우는 앞 절에서 설명한 Sub-Grid 기법의 계산 체적이 과소평가 될 수 있는 경우를 고려해야 한다. 따라서 격자(J)에서 계산된 체적 Vol(J)가 표고가 작은 Sub-Grid의 체적보다 작거나 같을 경우 1개의 Sub-Grid에 수위가 있을 경우와 같이 Sub-Grid의 수위를 계산해야만 한다.

(5)

D H (1) = V o l (J) / (w_{s} \times w_{s}) (V o l (J) \leq V o l (1) 인 경우)

여기서, $V o l (1) = w_{s} \times w_{s} \times h_{1}, h_{1} = z (2) - z (1)$ .

2개의 Sub-Grid가 모두 침수되었을 경우는 표고가 높은 Sub-Grid의 수위(DH(2))는 격자(J)에서 계산된 체적 Vol(J)에서 표고가 작은 Sub-Grid의 체적을 제외한 나머지 체적을 2개의 Sub-Grid의 크기로 나누어 구할 수 있다. 표고가 작은 격자의 수위(DH(1))는 높은 표고(z (2))에 계산된 높은 Sub-Grid의 수위(DH(2))를 더하여 구할 수 있다.

(6)

D H (2) = (V o l (J) - V o l (1)) / (w_{s} \times w_{s} \times 2) (V o l (J) > V o l (1) 인 경우) D H (1) = D H (2) + h_{1}

(3) 9개의 Sub-Grid 중 3개의 Sub-Grid가 침수되었을 경우(k = 3인 경우)

3개의 Sub-Grid가 침수되었을 경우는 (2)에서와 마찬가지로 Sub-Grid 기법의 계산 체적이 과소평가 될 수 있는 경우를 고려하여 각 Sub-Grid의 수위를 각각 계산할 수 있다. 하지만 이 경우 격자(J)에서 계산된 체적 Vol(J)이 낮은 표고의 각각의 체적보다 작거나 같은 경우를 모두 고려해주어야 한다.

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Fig. 4.

Case of two Sub-Grid is submerged

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Fig. 5.

Case of three Sub-Grid is submerged

(7)

D H (1) = V o l (J) / (w_{s} \times w_{s}) (V o l (J) \leq V o l (1) 인 경우)

(8)

D H (2) = (V o l (J) - V o l (1)) / (w_{s} \times w_{s} \times 2) (V o l (J) \leq V o l (2) 인 경우) D H (1) = D H (2) + h_{1}

(9)

D H (3) = (V o l (J) - V o l (2)) / (w_{s} \times w_{s} \times 3) (V o l (J) > V o l (2) 인 경우) D H (2) = D H (3) + h_{2} D H (1) = D H (3) + h_{2} + h_{1}

여기서, $V o l (1) = 2 \times w_{s} \times w_{s} \times h_{1}, h_{1} = z (2) - z (1)$ , $V o l (2) = 3 \times w_{s} \times w_{s} \times h_{2} + V o l (1)$ , $h_{2} = z (3) - z (2)$ .

(4) 9개의 Sub-Grid 중 n개의 Sub-Grid가 침수되었을 경우(k = 4∼8인 경우)

위의 과정과 같이 4∼8개의 Sub-Grid가 침수되었을 경우도 계산이 가능할 것이다.

(10)

D H (1) = V o l (J) / (w_{s} \times w_{s}) (V o l (J) \leq V o l (1) 인 경우)

(11)

D H (2) = (V o l (J) - V o l (1)) / (w_{s} \times w_{s} \times 2) (V o l (J) \leq V o l (2) 인 경우) D H (1) = D H (2) + h_{1}

(12)

D H (n) = (V o l (J) - V o l (n - 1)) / (w_{s} \times w_{s} \times k) (V o l (J) > V o l (n - 1) 인 경우) D H (n - 1) = D H (n) + h_{n - 1} ⋮ D H (1) = D H (n) + h_{n - 1} + \dots + h_{1}

여기서,

$V o l (1) = 2 \times w_{s} \times w_{s} \times h_{1}, h_{1} = z (2) - z (1)$ , $V o l (2) = 3 \times w_{s} \times w_{s} \times h_{2} + V o l (1)$ , $h_{2} = z (3) - z (2)$ , … $V o l (n) = k \times w_{s} \times w_{s} \times h_{n} + V o l (n - 1)$ , $h_{n} = z (n + 1) - z (n) .$

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Fig. 6.

Case of n Sub-Grid are submerged

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Fig. 7.

Case of nine Sub-Grid are submerged

(5) 9개의 Sub-Grid 중 9개의 Sub-Grid가 침수되었을 경우(k = 9인 경우)

마지막으로 9개의 Sub-Grid에 모두 침수되었을 경우는 앞서 설명한 과정들과 같이 각각의 Sub- Grid의 체적이 격자(J)에서 계산된 체적 Vol(J)과 비교를 통해 각 Sub-Grid의 수위를 계산할 수 있다.

(13)

D H (1) = V o l (J) / (w_{s} \times w_{s}) (V o l (J) \leq V o l (1) 인 경우)

(14)

D H (2) = (V o l (J) - V o l (1)) / (w_{s} \times w_{s} \times 2) (V o l (J) \leq V o l (2) 인 경우) D H (1) = D H (2) + h_{1}

(15)

D H (3) = (V o l (J) - V o l (2)) / (w_{s} \times w_{s} \times 3) (V o l (J) \leq V o l (3) 인 경우) D H (2) = D H (1) + h_{2} D H (1) = D H (3) + h_{2} + h_{1}

(16)

D H (4) = (V o l (J) - V o l (3)) / (w_{s} \times w_{s} \times 4) (V o l (J) \leq V o l (4) 인 경우) D H (3) = D H (4) + h_{3} D H (2) = D H (4) + h_{3} + h_{2} D H (1) = D H (4) + h_{3} + h_{2} + h_{1}

(17)

D H (5) = (V o l (J) - V o l (4)) / (w_{s} \times w_{s} \times 5) (V o l (J) \leq V o l (5) 인 경우) D H (4) = D H (5) + h_{4} D H (3) = D H (5) + h_{4} + h_{3} D H (2) = D H (5) + h_{4} + h_{3} + h_{2} D H (1) = D H (5) + h_{4} + h_{3} + h_{2} + h_{1}

(18)

D H (6) = (V o l (J) - V o l (5)) / (w_{s} \times w_{s} \times 6) (V o l (J) \leq V o l (6) 인 경우) D H (5) = D H (6) + h_{5} D H (4) = D H (6) + h_{5} + h_{4} D H (3) = D H (6) + h_{5} + h_{4} + h_{3} D H (2) = D H (6) + h_{5} + h_{4} + h_{3} + h_{2} D H (1) = D H (6) + h_{5} + h_{4} + h_{3} + h_{2} + h_{1}

(19)

D H (7) = (V o l (J) - V o l (6)) / (w_{s} \times w_{s} \times 7) (V o l (J) \leq V o l (6) 인 경우) D H (6) = D H (7) + h_{6} D H (5) = D H (7) + h_{6} + h_{5} D H (4) = D H (7) + h_{6} + h_{5} + h_{4} D H (3) = D H (7) + h_{6} + h_{5} + h_{4} + h_{3} D H (2) = D H (7) + h_{6} + h_{5} + h_{4} + h_{3} + h_{2} D H (1) = D H (7) + h_{6} + h_{5} + h_{4} + h_{3} + h_{2} + h_{1}

(20)

D H (8) = (V o l (J) - V o l (7)) / (w_{s} \times w_{s} \times 8) (V o l (J) \leq V o l (7) 인 경우) D H (7) = D H (8) + h_{7} D H (6) = D H (8) + h_{7} + h_{6} D H (5) = D H (8) + h_{7} + h_{6} + h_{5} D H (4) = D H (8) + h_{7} + h_{6} + h_{5} + h_{4} D H (3) = D H (8) + h_{7} + h_{6} + h_{5} + h_{4} + h_{3} D H (2) = D H (8) + h_{7} + h_{6} + h_{5} + h_{4} + h_{3} + h_{2} D H (1) = D H (8) + h_{7} + h_{6} + h_{5} + h_{4} + h_{3} + h_{2} + h_{1}

(21)

D H (9) = (V o l (J) - V o l (8)) / (w_{s} \times w_{s} \times 9) D H (8) = D H (9) + h_{8} D H (7) = D H (9) + h_{8} + h_{7} D H (6) = D H (9) + h_{8} + h_{7} + h_{6} D H (5) = D H (9) + h_{8} + h_{7} + h_{6} + h_{5} D H (4) = D H (9) + h_{8} + h_{7} + h_{6} + h_{5} + h_{4} D H (3) = D H (9) + h_{8} + h_{7} + h_{6} + h_{5} + h_{4} + h_{3} D H (2) = D H (9) + h_{8} + h_{7} + h_{6} + h_{5} + h_{4} + h_{3} + h_{2} D H (1) = D H (9) + h_{8} + h_{7} + h_{6} + h_{5} + h_{4} + h_{3} + h_{2} + h_{1}

여기서,

$V o l (1) = w_{s} \times w_{s} \times h_{1}, h_{1} = z (2) - z (1)$ , $V o l (2) = 2 \times w_{s} \times w_{s} \times h_{2} + V o l (1), h_{2} = z (3) - z (2)$ , $V o l (3) = 3 \times w_{s} \times w_{s} \times h_{3} + V o l (2), h_{3} = z (4) - z (3)$ , $V o l (4) = 4 \times w_{s} \times w_{s} \times h_{4} + V o l (3), h_{4} = z (5) - z (4)$ , $V o l (5) = 5 \times w_{s} \times w_{s} \times h_{5} + V o l (4), h_{5} = z (6) - z (5)$ , $V o l (6) = 6 \times w_{s} \times w_{s} \times h_{6} + V o l (5), h_{6} = z (7) - z (6)$ , $V o l (7) = 7 \times w_{s} \times w_{s} \times h_{7} + V o l (6), h_{7} = z (8) - z (7)$ , $V o l (8) = 8 \times w_{s} \times w_{s} \times h_{8} + V o l (7), h_{8} = z (9) - z (8)$ .

위의 개념을 통해 n×n 격자를 가진 Sub-Grid 기법을 확장할 수 있는데, 본 연구에서는 5×5 격자 Sub-Grid 모형까지 개발하여 적용하였다. 추후 n×n 격자를 가진 Sub-Grid 모형으로의 확장성도 있어 사용자의 필요에 따라 확장된 그리드 기반 모형을 개발하여 적용할 수 있을 것이다. 개발된 모형을 통해 정밀한 지형자료를 해상도의 변화없이 적용할 수 있으며, 정확한 결과를 도출함과 동시에 계산 시간을 단축할 수 있어 효율적인 침수해석 및 실시간 침수해석에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

3. 개발된 모형의 적용성 검증

재해지도 작성을 위해서는 다양한 상황에서 발생될 수 있는 침수위험도가 필요하며, 이는 정확한 계산을 기반한 침수예측이 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 개발된 Sub-Grid 기반의 2차원 모형을 내수침수, 외수범람 등의 사례에 적용하여 모형의 검보정을 실시하였고, 이를 표준적인 침수해석 모형으로 제시하고자 한다. 검증된 모형을 바탕으로 발생가능한 수재해 시나리오를 분석하여 재해지도 작성에 정확한 침수해석 결과를 제공하고자 하였다.

개발된 모형의 검증을 위해 2002년 루사 내습시 김천시 신음동에서 발생한 복합재해에 대해 검증을 실시하였다. 상황에 따라 내수침수, 외수범람 등 각각의 상황이 발생할 수 있으나, 최근 수재해의 양상을 보았을 때 기후변화 등으로 인한 강도와 규모의 크기가 증가하고 있어 내수침수와 외수범람이 동시에 발생한 복합재해에 대해 적용해 보았다.

3.1 대상유역의 선정

2002년 8월 30일부터 9월 1일까지 감천 유역을 관통한 태풍 루사는 6천여명의 이재민을 발생시켰으며, 사망 17명을 포함한 총 38명의 인명피해를 발생시켰다. 또한 감천 유역에 유례가 없는 엄청난 규모의 강우와 그에 따른 홍수량에 의해 제방 붕괴, 교량 붕괴, 도로 및 주택 파손, 농경지 매몰‧유실 등의 많은 재산피해를 유발하였다(NDMI, 2002). 특히 인구가 밀집해서 거주해 있는 시가지 인근에서 총 4개소의 제방 월류와 1개소의 제방 붕괴가 발행하였으며, 2개소의 맨홀 월류가 발생하였다. 본 연구에서는 제방 월류로 인한 외수범람과 맨홀 월류로 인한 내수침수가 동시에 발생한 김천시가지의 신음배수구역을 대상유역으로 선정하였다.

대상유역은 감천의 제 1지류인 직지사천 좌안에 위치하고 있으며, 유역의 대부분이 하천보다 낮은 지대로 침수가 빈번히 발생하는 지역이다. 김천시청과 함께 아파트 단지와 주택 및 상가 등 시가지가 위치하고 있어 건물 및 도로 등의 정확한 반영을 위해 1:1,000 축척의 수치지형도를 활용하여 지형자료를 구축하였다. GIS 도구를 이용하여 등고선을 추출하여 TIN으로의 변환한 후, 격자 크기별 침수해석 결과를 비교하기 위해 3 m (Case 1), 5 m (Case 2), 10 m (Case 3) 해상도의 DEM을 도출하였다.

3.2 1차원 우수관거 해석

SWMM 모형을 이용하여 우수 및 하수관거의 통수능을 초과하여 발생하는 월류량을 산정하였다. 대상유역에 대한 하수관망 데이터는 2013년 작성된 김천시 풍수해저감 종합계획수립 보고서(Gimcheon, 2013)의 자료를 사용하였다. 신음 배수구역에 대해 총 43개의 소유역과 44개의 관로로 구성하였으며, 강우 입력자료는 태풍 루사 사상의 2002년 8월 30일부터 9월 1일까지 관측된 김천강우관측소의 30분 단위 강우량을 사용하였다. 하류단 경계조건은 태풍 루사 사상에 대한 1차원 외수범람 해석을 통해 산정된 외수위를 적용하였다. 모의를 위해 입력된 강우 시계열 자료와 유출부 경계조건을 Figs. 8(a) and 8(b)에 나타내었으며, Fig. 8(c)는 신음 배수구역의 우수 관망도를 나타낸다.

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Fig. 8.

Input of SWMM model

빨간색으로 표시된 6개의 맨홀(Fig. 9(a))에서 월류가 발생하였으며, 1차원 내수침수 해석 결과로 산정된 6개 맨홀의 월류량을 Fig. 9(b)에 도시하였다. 실제 태풍 루사 내습시에는 2개의 맨홀이 월류하였으나 풍수해저감 종합계획수립 보고서에서 제시하고 있는 하수관망 데이터로 분석한 결과는 6개의 맨홀이 월류를 하였다. 하지만 Cho (2010), Kim (2013) 등의 연구에서 제시하고 있는 월류량과 총 체적을 비교해 본 결과 유사하다고 판단되어 산정된 월류량은 합리적인 값이라고 판단된다. 산정된 월류량은 2차원 침수해석을 위한 입력자료로 활용되었다.

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Fig. 9.

Result of SWMM model

3.3 1차원 하천수리 해석

1차원 외수범람 해석 모형인 FLDWAV를 적용하기 위해 감천과 직지사천에 대해 모형을 구축하였다. 감천 본류 및 직지사천의 상류단 경계조건과 감천 본류에 대한 측방 유입량은 강우-유출 해석모형인 HEC-HMS를 이용하여 산정하였다. 하류단 경계조건은 선산수위표에서의 관측수위를 이용하였다. Fig. 10은 구축된 1차원 외수범람 해석 모형을 나타내며, Fig. 11은 상 ‧ 하류단 경계조건으로 사용된 유량 및 수위자료와 HEC-HMS에 의해 산정된 감천 본류의 측방유입량을 제시하였다. 입력자료의 시간간격은 2002년 관측당시 최소구간인 30분으로 설정하였다.

태풍 루사 내습시 직지사천에서 신음그린빌 지점에서 제방 월류가 발생하였다. 직지사천 하도단면 No. 8 지점에서 월류가 발생하였으며, 1차원 외수범람 해석을 통해 산정된 제방 월류량은 Fig. 12와 같다. 월류 시작 후 2시간이 지난 후부터 월류량이 증가하여 5시간 이후 감소하는 형태를 보여주고 있다. 산정된 제방 월류유량은 2차원 침수해석을 위한 상류단 경계조건으로 활용되었다.

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Fig. 10.

Construction of 1-dimensional river network (Gamcheon)

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Fig. 11.

Boundary condition for 1-D analysis

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Fig. 12.

Levee overtopping discharge hydrograph

3.4 2차원 통합 침수해석

태풍 루사 내습시 맨홀 월류로 발생한 내수침수와 제방 월류로 인한 외수범람이 동시에 발생한 복합재해 시나리오에 대해 개발된 모형에 적용하여 2차원 침수해석을 실시하였다. 1차원 내수침수 및 외수범람 해석을 통해 산정된 맨홀 월류량과 제방 월류량이 2차원 침수해석의 경계조건으로 활용되었으며, 지형자료 구축시 3 m (Case 1), 5 m (Case 2), 10 m (Case 3) 해상도의 DEM에 Sub-Grid별 침수해석을 실시하여 각각의 결과를 당시에 작성된 침수흔적도와 비교하고 적합도를 산정하였다.

실제 침수흔적과 비교 결과 모든 Case에서 유사한 결과를 나타내는 것을 확인할 수 있다. 침수해석 결과에서 실제 침수흔적보다 남쪽으로 침수가 더 발생한 것은 경부고속도로 아래로 홍수파가 전파된 것으로 피해조사시 범람범위로는 보고되지 않았으나 문헌조사 등을 통해서 침수가 발생한 것으로 확인되었다. Fig. 13 및 Table 1은 격자 해상도가 3 m인 지형자료를 적용한 침수해석 결과를 나타낸다. Sub-Grid별 침수결과는 건물 및 도로의 형상을 표현하는 것과 침수흔적의 북쪽인 이마트 인근 상가의 침수여부를 통해 Case 1-1이 Case 1-2와 Case 1-3에 비해 건물 및 도로의 지형정보를 잘 반영한 것으로 확인된다.

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Fig. 13.

Result of inundation analysis (Case 1)

Table 1.

Comparison of inundation analysis result (Case 1)

Sub-Grid	Case 1-1 (2×2)	Case 1-2 (3×3)	Case 1-3 (5×5)
Number of Grid	29,326	13,112	4,781
Inundation Area (m²)	228,456	217,404	210,825
Max Depth (m)	4.886	4.859	4.713

격자 해상도가 5 m인 Case 2의 경우 Case 1에 비해 침수해석 결과에서 건물의 형상을 잘 표현하지 못하였으나 침수범위 및 최대침수심은 비슷한 결과를 도출하였다(Fig. 14 and Table 2). 하지만 Case 2-3은 5 m 해상도임에도 건물을 제대로 반영하지 못해 건물 면적이 대부분 침수가 됨을 확인할 수 있으며, 전체적인 침수심 양상 또한 다른 Case들에 비해 깊은 것으로 나타났다.

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Fig. 14.

Result of inundation analysis (Case 2)

Table 2.

Comparison of inundation analysis result (Case 2)

Sub-Grid	Case 2-1 (2×2)	Case 2-2 (3×3)	Case 2-3 (5×5)
Number of Grid	10,620	4,761	1,755
Inundation Area (m²)	215,700	209,475	225,625
Max Depth (m)	4.637	4.425	4.299

격자 해상도가 10 m인 Case 3의 경우는 해상도가 커지면서 홍수파의 전파양상을 다른 Case들에 비해 잘 표현하지 못하는 것을 확인할 수 있다(Fig. 15 and Table 3). 특히 Case 3-3은 지형정보를 제대로 반영하지 못해 다른 결과들보다 최대침수심과 침수범위의 차이가 크게 나타났다. 좁은 지역의 경우 격자 해상도가 중요함을 확인 할 수 있는 결과를 나타내고 있다.

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Fig. 15.

Result of inundation analysis (Case 3)

Table 3.

Comparison of inundation analysis result (Case 3)

Sub-Grid	Case 3-1 (2×2)	Case 3-2 (3×3)	Case 3-3 (5×5)
Number of Grid	2,687	1,209	454
Inundation Area (m²)	208,400	217,800	257,500
Max Depth (m)	4.313	3.577	2.886

격자 크기별, Sub-Grid별 침수결과를 침수흔적과 적합도를 산정하여 Table 4에 나타내었다. 적합도를 산정하기 위해서 Eq. (22)에 따라 실제 침수범위의 침수면적과 계산된 침수면적을 비교하였으며, GIS 분석도구를 사용하여 두 침수면적의 교집합과 합집합의 면적을 계산하였다.

Table 4.

Result of goodness of fit

Sub-Grid	Case 1-1	Case 1-2	Case 1-3
Real Inundation Area (m²)	277,738.956
Estimate Inundation Area (m²)	228,456	217,404	210,825
Goodness of Fit (%)	81.09	76.78	69.67
Simulation Time (hr)	123.67	79.18	59.02
Sub-Grid	Case 2-1	Case 2-2	Case 2-3
Real Inundation Area (m²)	277,738.956
Estimate Inundation Area (m²)	215,700	209,475	225,625
Goodness of Fit (%)	76.48	73.38	68.47
Simulation Time (hr)	13.67	6.18	3.35
Sub-Grid	Case 3-1	Case 3-2	Case 3-3
Real Inundation Area (m²)	277,738.956
Estimate Inundation Area (m²)	208,400	217,800	257,500
Goodness of Fit (%)	69.73	68.83	67.72
Simulation Time (hr)	2.73	1.28	0.75

(22)

적 합 도 (%) = \frac{A r e a (C a s e_{1} \cap C a s e_{n})}{A r e a (C a s e_{1} \cup C a s e_{n})} \times 100

여기서, Case₁ : 기준이 되는 침수면적, Case_n : 비교 대상 면적

격자 크기별 적합도는 3 m 해상도에서 가장 높은 적합도를 나타내었으며, 5 m 해상도와 10 m 해상도 순으로 높은 적합도를 나타냄을 확인할 수 있다. 좁은 지역에 건물이 밀집되어 있으며, 지형학적 특성상 북쪽으로 갈수록 지형이 높아지는 지역으로 격자 크기가 작을수록 평균 고도를 정확하게 반영하여 그와 같은 결과를 도출한 것으로 판단된다.

Case 1-2와 Case 2-1은 계산 격자의 해상도 및 침수범위, 최대침수심 그리고 적합도가 거의 유사한 결과를 나타내고 있다. 이와 같은 경우 모형수행시간이나 구축 가능한 지형정보에 따라 Case를 선택하여 침수해석을 한다면 효율적일 것이다.

침수해석에 소요된 계산시간을 비교해보면 격자 크기와 Sub-Grid가 작을수록 계산시간이 늘어남을 확인할 수 있다. 격자 크기 및 Sub-Grid별 홍수파 전달양상이나 침수해석 결과의 정확도, 그리고 총 모형수행시간의 차이가 있어 사용자의 선택에 따른 효율성이 달라질 것이다. 이를 통해 내수침수, 외수침수 또는 복합재해에 개발된 모형을 적용할 경우 목적에 맞는 격자 크기와 Sub-Grid의 선택이 가능함을 확인할 수 있다. 이는 다양한 재해 시나리오에 대해 개발된 모형의 적용성이 검토된 것으로 사용자가 상황에 맞는 입력자료와 침수해석 방법을 선택하여 정확성과 효율성을 모두 고려한 침수해석 결과를 도출할 수 있을 것으로 판단된다.

4. 결 론

본 연구에서는 재해지도의 기초자료인 침수예상도를 작성하기 위해 Sub-Grid 기법을 확장한 그리드 기반 모형을 개발하였다. 기존의 홍수위험지도는 복잡하고 다양한 방법을 통해 얻은 수치해석 결과를 바탕으로 침수범위와 침수심 등 제한적인 정보를 제공하였으나, 개발된 모형을 활용하면 정확한 지형정보를 간단한 입력자료로 반영하여 정확하고 신속한 수치해석 결과를 도출할 수 있게 되었다. 또한 침수범위 및 침수심과 더불어 유속, 최대침수심 도달시간 등 다양한 정보도 제공할 수 있어 재해지도 작성에 기여할 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구를 통해 얻은 주요 결과는 다음과 같다.

1) 정확한 지형자료의 반영이 가능하고 다른 모형과의 연계나 확장을 통한 효율적인 수리해석이 가능한 확산형 동수역학 모형을 개선하여 새로운 그리드 기반 모형을 개발하였다. Sub-Grid 기법을 계산시간의 단축 및 정확도 확보를 통한 n×n 격자 Sub-Grid 모형으로 확장하였다.

2) 실제 침수사례인 2002년 태풍 루사시 내수침수와 외수범람이 동시에 발생한 김천 신음동 지역에 적용하여 개발된 모형의 적용성을 확인하고자 하였다. 정확한 지형자료의 반영을 위해 1:1,000 축척의 수치지형도를 활용하였으며, 건물의 영향을 고려하기 위해 수치지형도 상의 건물도 반영하여 TIN, DEM 등의 지형자료를 구축하였다. SWMM 모형을 활용한 1차원 우수관거 해석 결과 6개의 맨홀에서 월류가 발생함을 확인할 수 있었으며, 당시 강우량을 바탕으로 도출한 유출량을 활용한 1차원 하천해석 결과 대상유역 내 직지사천에서 발생한 제방 월류량을 산정할 수 있었다.

3) 1차원 우수관거 및 하천 수리해석을 통해 산정된 맨홀 월류량과 제방 월류량을 입력자료로 활용하여 2차원 침수해석을 실시한 결과 계산 격자와 Sub-Grid가 작을수록 높은 적합도를 나타내며, 홍수파 전파상황을 잘 나타냄을 확인할 수 있다. 격자 크기 및 Sub-Grid별 홍수파 전달양상이나 침수해석 결과의 정확도, 총 모형수행시간의 차이가 있어 사용자의 선택에 따른 효율성이 달라짐을 확인하였다.

재해지도는 실제 재난발생시 국민의 생명과 재산의 피해를 최소화하는데 그 목적이 있다. 다양한 재해예방 대책 중 효율적이며 간편한 재해지도 작성의 기반이 되는 수치해석 결과를 도출하는데 본 연구에서 개발한 그리드 기반 모형의 활용성은 높을 것으로 판단된다. 또한 수치해석 결과인 위험도 분석과 함께 해당지역의 인구 특성, 재난취약계층 등의 변수들을 고려한 재해지도의 작성은 해당 업무를 수행하는 담당자의 대책 수립과 국민들의 안전에 기여할 수 있을 것이다. 수치해석 결과인 위험도와 대상유역의 인문 ‧ 사회 ‧ 경제적인 요소를 고려한 통합 리스크 분석 및 이를 적용한 재해지도 작성은 다음 연구에서 기술하고자 한다.

Acknowledgements

이 논문은 2020년도 정부(교육부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 기초연구사업임(No. 2020R1l1A3074459).

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

Preview

Development of integrated disaster mapping method (Ⅰ) : expansion and verification of grid-based model

ABSTRACT

MAIN

Fig. 1.

Structure of Sub-Grid for flood analysis (Yu and Lane, 2006b)

(1)

(2)

(3)

Fig. 2.

Structure of 3×3 Sub-Grid

Fig. 3.

Case of one Sub-Grid is submerged

(4)

(5)

(6)

Fig. 4.

Case of two Sub-Grid is submerged

Fig. 5.

Case of three Sub-Grid is submerged

(7)

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

Fig. 6.

Case of n Sub-Grid are submerged

Fig. 7.

Case of nine Sub-Grid are submerged

(13)

(14)

(15)

(16)

(17)

(18)

(19)

(20)

(21)

Fig. 8.

Input of SWMM model

Fig. 9.

Result of SWMM model

Fig. 10.

Construction of 1-dimensional river network (Gamcheon)

Fig. 11.

Boundary condition for 1-D analysis

Fig. 12.

Levee overtopping discharge hydrograph

Fig. 13.

Result of inundation analysis (Case 1)

Table 1.

Comparison of inundation analysis result (Case 1)

Fig. 14.

Result of inundation analysis (Case 2)

Table 2.

Comparison of inundation analysis result (Case 2)

Fig. 15.

Result of inundation analysis (Case 3)

Table 3.

Comparison of inundation analysis result (Case 3)

Table 4.

Result of goodness of fit

(22)

Acknowledgements

References