KICT 한국건설기술연구원

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• 하천시설 자산관리 기술 개발 방향 하천시설 자산관리 기술 개발 방향 ▲ 김지성 KICT 수자원하천연구본부 연구위원 자산관리 정의 1990년대 중반 성수대교 및 삼풍백화점 붕괴사고 이후 중대형 시설물의 안전에 대한 사회적 관심이 집중되었고 1995년 「시설물의 안전관리에 관한 특별법(이하 시설물안전법)」이 제정되었다. 이후 주요 시설물에 대한 정기 안전점검시스템이 도입되었고, 상대적으로 규모가 큰 1, 2종 시설물과 소규모시설인 3종 시설물을 지정하여 안전관리를 시행하고 있다. 사회기반시설은 설치에 필요한 비용뿐만 아니라 기능을 유지하면서 안전하게 관리하기 위해서도 막대한 재원이 필요하다. 미국을 포함한 유럽, 일본 등 선진 외국에서도 사회기반시설 의 유지관리 비중이 높아짐에 따라 자산의 정량적 평가를 통한 기반시설의 수준파악과 이에 근거한 예산투자 의사결정의 필요성이 증대했다. 이에 1990년대 중반 이후부터 자산평가나 자산관리기법 도입을 제도적으로 명문화하고 구체적인 실천방안을 단계적으로 시행해 나가고 있다(진경호 등, 2009). 국가별, 기관별, 관리시설별 자산관리의 정의는 조금씩 차이가 있으나, 호주 공공공학연구소에서 출간한 IIMM(International Infrastructure Management Manual)에 제시된 바와 같이 “자산의 요구되는 서비스 수준을 유지하기 위해서 가장 경제적으로 효과적인 관리를 통해 현재와 미래의 소비자를 위해 자산의 서비스 수준을 유지시키는 것”이 일반적이다(국토교통부, 2016). 즉 사회기반시설의 유지관리 비용 감소, 수명연장으로 한정된 예산을 활용하여 투자효율성을 극대화하고자 하는 것이다. 자산관리 개념의 도입에 있어 주요 키워드는 안전관리와 비용관리로 구분할 수 있으며, 안전관리 측면에서 점검 및 진단을 통한 상태/성능평가, 그리고 효율적 비용관리 측면에서는 생애주기비용(Life-Cycle Cost), 서비스 수준(LOS, Level of Service), 위험도 관리 (Risk Management)등이 있다. 한국건설기술연구원(2012)은 2008년부터 2012까지 5년 간 ‘공공시설물 자산관리정보시스템 개발’ 연구를 수행하면서, 사회기반시설 자산관리에 대한 개념을 정립하고 세부 요소기술 및 자산관리 프로토타입 시스템을 개발함으로써 현재 진행중인 도로, 철도, 상·하수도 자산관리시스템 구축을 기인했다. 이후 정부는 시설물 노후화에 대비한 선제적 유지관리, 안전점검 이후 체계적인 보수·보강을 위한 이행력 확보 등 시설물 생애주기비용을 절감하면서 성능을 최 대화할 수 있도록 선진적인 시설물 유지관리 틀을 마련하고자 2020년 「지속가능한 기반시설관리 기본법(이하 기반 시설관리법)」을 제정하였고, 법제정과 함께 ‘제1차 기반시 설관리기본계획 2020~2025’을 수립하였다. 기반시설관리 기본계획에서도 시설의 노후화 및 안전등급, 재정투자의 현황을 진단하면서 관리체계 및 방식의 문제점, 스마트 유지관리 기술의 열악, 사후대응 위주의 투자 문제점을 지적하고 있다. 이 글에서는 교통시설(4), 유통·공급시설(7), 방재시설(3), 환 경기초시설(1) 등 15종 「기반시설관리법」 적용 대상 시설 중 하천에 대하여 관리현황 및 자산관리 기술개발 방향을 소개하고자 한다. 하천관리 현황 1961년 「하천법」이 제정되면서 하천구역과 하천관리청이 지정되어 하천관리의 역할분담이 시행되었다. 이후 1971년, 1999년, 2007년 등 「하천법」이 3번 전면개정되어 현재의 법령이 운영되고 있으며, 「시설물안전법」 제정 및 개정에 따라 하천 유지·보수사업이 본격화되었고, 하천의 환경 및 친수 기능 관리까지 범위가 확대되었다. 하천은 기후변화에 따른 영향을 직접적으로 받는 시설이다. 하천별로 10년마다 다시 수립되는 하천기본계획에서는 변경된 수문기상 조건에 따라 홍수량, 저·갈수량이 새롭게 산정되어 고시되고 있으며, 하천관리의 기준목표가 변화되고 있다. 따라서 「하천법」 제 2조(정의)에서는 현재 기능수준을 유지하기 위한 활동을 유지·보수(6항)로 정의하고, 하천 기능을 높이기 위한 신설·증설·개량·보수 및 복원 활동을 하천공사(5항)로 정의하고 있다. 제방, 수문, 배수펌프장과 같은 하천시설은 노후화와 더불어 서비스 수준을 고려하지 않은 홍수방어수준(설계기준) 결정 등으로 최근 홍수에 붕괴, 파손되어 막대한 인명과 재산 피해가 발생하였다. 현재까지 피해가 발생하지 않은 시설에서도 설계-시공-유지관리/개선 등 시설의 생애주기 정보가 잘 연계되지 못하며, 체계적인 재정계획 미흡으로 선제적 사전 예방 투자에 한계가 있는 실정이므로 자산관리 체계로의 전환이 불가피할 것이다. 그러나 자산관리와 하천관리 업무의 연계성이 확보되지 못한다면 새로운 체계로의 변화가 쉽지 않을 것이다. 따라서 그림 3에는 자산관리 체계에 현재의 하천관리 업무를 연계하여 제시하였다. 상태평가 및 진단은 「하천법」에 따른 하천 관리상황 점검 및 유지·보수 절차와 「시설물안전법」에 따른 안전점검·진단 절차를 준용하면서 새롭게 개발된 기술과 병행할 수 있을 것이며, 최적 투자계획은 하천기본계획 수립 항목에 하천의 서비스 수준 설정, 리스크 평가, B/C분석 등을 추가하고 국가하천 및 지방하천의 종합관리계획 수립 시 유지·보수 또는 성능개선 등을 반영함으로써 수립가능할 것이다. 한국건설기술연구원 수자원하천연구본부에서는 ‘디지털 트윈 활용 수자원시설 통합 자산관리 기술개발(2024. 4.~2028. 12.)’ 연구과제를 시작하였다. 세부적으로 현행 하천 시설정보를 분석하여 자산목록을 정의하고, 생애주기 자산 관리 방법론을 개발하는 것이다. 하천시설 자산은 계층구조로 표준화하고 상태 및 잔존수명 평가에 필요한 데이터와 항목을 정의함으로써 하천시설 자산의 인벤토리 구축 및 자산 관리대장을 개발한다. 또한 하천시설 성능표준 목표를 정의함으로써 위험도 기반의 하천시설 중요도 및 서비스 수준을 결정하고, 각 시설의 경우 현재 성능평가와 연계함으로써 최적 투자계획을 수립할 것이다. 마지막으로 하천시설의 자산 관리 체계에 부합하도록 관련 법령 및 지침, 가이드라인의 제·개정안을 마련하는 등 성공적으로 과제를 수행함으로써 향후 하천관리 선진화의 기반이 되길 기대한다. ――――――――――――――――― 참고자료 • 국토교통부 국토교통과학기술진흥원(2016). 사회기반시설의 자산관리 기반구축 및 촉진방안 연구 최종보고서. • 진경호, 채명진, 이규, 이교선(2009). 사회기반시설물 유지관리를 위한 자산관리체계 도입 전략. 한국건설관리학회논문집, 10(6), pp. 67-77. • 한국건설기술연구원(2012). 공공시설물 자산관리체계 개발 최종보고서. 수자원하천연구본부 게시일2024-09-27 조회수 146
• 자연성기반기술을 활용한 홍수 피해저감 및 완충 기술을 위한 홍수관리시설의 유형 및 개발 방향 자연성기반기술을 활용한 홍수 피해저감 및 완충 기술을 위한 홍수관리시설의 유형 및 개발 방향 ▲ 장은경 KICT 수자원하천연구본부 전임연구원 들어가며 2019년 기후 행동 정상회의 핵심 의제는 ‘행동해야 할 시간(Time for Action)’으로서 당장 온실가스 감축을 위한 행동에 국제사회의 모든 역량을 집중함을 강조하였으며, 지구 온도 상승을 1.5℃로 억제하기 위해 모든 나라가 2050 탄소중립을 약속할 것을 제안하였다. 세계경제포럼의 2016년 Global Risks Report에는 기후변화, 물순환 왜곡, 생태계 건전성 악화 등이 생태계와 공동체를 위협하는 대표적 영향 인자로 조속한 해결을 촉구하였다. 또한, 2018년 UN은 ‘효율적 국토관리와 국민 삶의 질 향상을 위한 물과 습지 활용 생태계 서비스와 자연성기반기술(Nature-based Solutions, NbS)의 확대’를 추진하도록 제안하는 등 2050 탄소중립과 지속 가능한 물관리 정책 이행에 대한 전 세계적인 노력이 지속되고 있다. 이미 유럽, 일본 등 선진국에서는 기후변화, 도시화 등의 외부 여건에 맞춰 홍수관리 목표를 상향 조정하기 위해 자연성기반기술을 적극 활용하도록 법령, 지침 또는 국가계획에 명문화하고 있다, 이에 정부차원의 탄소중립 및 지속 가능한 통합유역 물관리를 통한 국정과제의 충실한 이행이 요구되고 있다. 우리 정부는 탄소중립 과제를 국정과제로써 강력하게 추진하기 위해 대통령 직속으로 민관합동 ‘2050 탄소중립위원회’를 설치하고 적극적인 이행 전략을 수립하고 있다. 물관리 분야에서도 탄소중립을 위한 새로운 실천 전략이 필요하며, 이에 자연성기반기술(NbS) 기반의 물관리 기술이 가장 부합하는 핵심기술로 대두되고 있다. 또한 과거 관리주체별 공간적으로 단절된 유역관리 대책에서 통합유역관리로 전환됨에 따라 유역 및 하천공간 계획을 효율적으로 새롭게 추진할 수 있는 기반 여건이 조성되었으나, 기후위기 대응력 확보를 위해 이상 홍수에 대비한 국토공간 관리의 중요성이 확대되고 있다. 따라서 탄소중립 시대를 준비하기 위해 하천변 수림대 회복으로 탄소흡수원을 확대하고, 제방월류나 범람 시 홍수피해를 저감하는 수방림 확보 기술을 지역 여건에 따라 다양하게 개발할 필요가 있다. 자연성기반 홍수 완충공간과 연계한 홍수관리시설 설계 기술 하천의 하도와 제방, 저류지와 같은 홍수관리시설과 수변구역에 조성 가능한 홍수완충공간을 통합적으로 연계하여 분석할 수 있는 수리해석 및 설계 기술 개발이 필요하다. 또한, 지속 가능한 자연성기반기술의 해법을 도출하기 위해서는 수리안정성, 수환경 개선, 탄소저감 등의 개선 효과를 정량화하는 방법과 설계 및 운영 기술에 반영할 수 있는 대안 도출이 요구된다. 이와 관련하여 네덜란드는 1993년과 1995년 라인강 대홍수 발생 이후, 기후변화로 인해 증가하는 홍수위 상승과 해수면 상승을 대비한 전통적인 홍수관리 방법의 개선 및 홍수터 공간의 생태적, 친수적, 심미적 기능 개선을 목적으로 2006년부터 2015년까지 ‘Room for the River’의 국가 프로젝트를 수행하였으며, 34개 저수로 준설, 제방 이설, 저류지 및 습지 조성, 홍수터 표고저감 등의 다양한 설계 및 조성 기술을 적용하였다. 하천과 수변구역을 연계하는 자연성기반 홍수관리시설의 유형 분류 및 특성 하천과 수변구역을 연계하는 지연성기반 개방·가변형 홍수관리시설의 유형은 제방 후퇴, 제방 이설, 제방 완전개방/일부개방/일시개방, 저류지 포함 여부, 기타 하천시설물의 활용 등으로 분류할 수 있다. 기존의 제방을 후퇴/이설하는 유형과 기존 제방선은 유지하되 일부 제방구간의 물리적 형태를 개선하여 목표 홍수량 이상이 발생하였을 때 홍수완충공간으로 홍수가 월류되도록 하는 유형으로 크게 구분하였다. 후자의 경우 홍수완충공간이 위치하는 제내지의 지형 특성과 입지 특성을 고려하여 배후 제방 설치 유무가 반드시 고려되어야 한다. 또한 기존 제방선이 유지되는 경우에도 제방이 일부 혹은 상하류가 모두 개방되는 경우와 수문시설 개폐를 통해 홍수완충공간으로 유입되는 홍수량을 통제하는 유형으로 보다 세분화할 수 있다. 본 연구에서 제시하고 있는 홍수관리시설은 제방으로 한정하여 유형화를 수행하였으며, 자연성기반 개방·가변형 홍수관리시설(제방)은 흙 제방을 대상으로 자연친화재료(식생, 바이오폴리머 등)로 제방 표면을 처리하고 완경사 제방을 채택하는 그린인프라 제방을 기본으로 한다. 시범 지역 대상 유형별 특징 검토를 통한 개발 방향 수립 본 연구의 시범 구간은 국가하천인 금강의 충북 영동군 심천면 장동리에 위치한 동대제(0.28 ㎢, 해당유역: 1.45 ㎢)이며, 유형별 특징을 검토하여 개발 방향을 분석하였다(한국건설기술연구원, 2021). 해당 구간은 금강의 대청댐 상류와 용담댐 하류 사이에 위치한 조절하천 구간으로 홍수완충공간으로 조성하고자 하는 제내지는 주로 농경지 및 특용 작물지로 활용되어 오염원 저감을 위해 매수토지 비율이 높은 지역이다. 대부분 저지대이고 금강 외수위 상승으로 인해 집중호우 시 내수침수 피해가 발생하는 지역으로서 과거 2002년 루사, 2003년 매미, 2004년 민들레, 2012년 볼라벤, 2020년 집중호우로 인해 일부 내수침수 피해가 발생한 바 있다. 대규모 국유지를 활용한 홍수터 확장을 시행할 경우, 장동리 일원의 근본적인 치수개선 목표와 수환경 개선 효과를 모두 기대할 수 있을 것으로 기대된다. 현재 지형 특성을 살펴보면 본류 하도 하상고와 약 5~6 m표고차가 있으며, 제방 후퇴 및 이설 시 저류 효과 및 수생태 수변구역 조성 효과가 클 것으로 예상된다. 또한 동대제의 현 제방고 대비 홍수위 검토 결과 1.5 m 여유고가 미확보되어 치수능력 확보를 위해 제방 계획(축제)이 필요한 것으로 판단되는 구간이다. 금강 홍수위(101.94 El.m) 대비 장동리 농경지(95.8 m)가 약 6.1 m 낮아 내수침수를 방지하기 위한 조절시설의 계획이 요구되며, 제방 보강 및 펌프장설치와 수변구역을 다기능 홍수터로 조성하는 방법에 대해 사전에 검토되어, 현재는 홍수터 확장을 위한 제방의 후퇴/이설이 진행될 예정이다. ――――――――――――――――― 참고자료 • van Alphen, S. (2020). Room for the river: innovation, or tradition? The case of the Noordwaard. Adaptive strategies for water heritage, 309. • 한국건설기술연구원(2021) 대청댐 수환경 개선을 위한 홍수터 기초조사 연구 최종 보고서-금강의 수변구역과 하천을 연계한 자연기반해법의 홍수터 복원 계획 수립-. 2021년 금강수계 환경기초조사사업, 11-1480355-000119-01. • 환경부(2022) 자연성기반기술을 활용한 홍수 피해저감 및 완충 기술개발 연차보고서. RE202201481 수자원하천연구본부 게시일2024-06-26 조회수 781
• 홍수 피해 예방을 위한 AI 활용 물관리 기술 동향 홍수 피해 예방을 위한 AI 활용 물관리 기술 동향 ▲ 정재원 KICT 수자원하천연구본부 수석연구원 들어가며 기후변화로 집중호우 발생빈도가 증가하며 홍수로 인한 인명·재산 피해가 해마다 크게 발생하고 있다. 2020년부터 연이은 대규모 홍수로 큰 피해가 발생하였으며, 특히 2022년 발생한 홍수로 인한 인명피해는 30명, 재산피해액은 5,728억 원에 달한다. 이와 같은 상황에서 구조물적 대응방안은 비용과 시간적으로 한계가 있다. 따라서 단기간 내 홍수피해를 저감시키기 위한 비구조물적 대응방안을 강화할 필요가 있다. 한편, 최근 AI와 빅데이터의 융합으로 기술과 산업구조가 지능화되고 있다. 이러한 AI는 컴퓨터가 데이터를 통해 학습하고 추론하는 능력을 갖춘 기술로서, 컴퓨터의 발전과 함께 다양한 분야에 적용되고 있다. 우리나라를 비롯한 주요 선진국에서는 AI 기술을 활용하여 수해 관리문제를 효율적으로 대응하기 위한 기술 개발을 활발하게 수행하고 있다. 강우 및 홍수 예측, 도시홍수 등 분야에 다양한 AI 기법을 적용하여 데이터 분석 및 예측 등에 활용할 수 있다. 이 글에서는 예측하기 어려운 돌발성 집중호우 발생빈도가 증가함에 따라 수해 관리가 어려워지는 문제를 효율적으로 대응하기 위해 AI 기술을 활용하는 물관리 기술 현황 및 방향에 대해 간략히 소개하고자 한다. 홍수 피해 예방을 위한 AI 활용 기술 개요 AI 기술은 분류, 예측, 생성 문제 해결에 적합하며 다른 분석 기법과 결합하여 예측 분석, 예측기반 유지관리, 전망(forecasting) 등 다양한 활용모델로 발전 가능하다(McKinsey Global Institute, 2016). 홍수 피해 예방을 위해서는 데이터 분석, 예측 모델링, 실시간 모니터링, 시뮬레이션 및 시나리오 분석 등 다양한 영역에 활용할 수 있다. 즉, 데이터 분석을 통해 기상 및 수문 데이터를 분석하여 패턴을 식별하고, 이를 통해 과거 홍수 사상과 관련된 데이터를 학습하여 예측 모형을 구축함으로써 홍수 발생을 예측할 수 있다. 또한 다양한 센서를 통해 수집되는 자료를 실시간 모니터링하고 자동 분석하는 데 활용하며, 시뮬레이션 및 시나리오 분석을 수행하여 특정 기상조건이나 환경 변경에 따른 홍수 발생 가능성을 예측하는 데 활용할 수 있다. 대표적인 AI 활용 기술로는 AI 기반 홍수 예측 기술이 있다. AI 기반 홍수 예측 기술은 관측 자료를 학습하여 예측하는 기술로 기존 방법에 비해 신속성과 정확성을 높일 수 있다는 장점이 있다. 기존 하천홍수 예측에 사용되는 물리 기반 모형은 유출에 영향을 미치는 요인을 고려하여 수학적 모델을 구성하고, 초기 조건과 경계 조건을 입력하여 시뮬레이션을 수행한다. 이에 반해 AI 기반 모형은 지형학적/수문학적 특징이 반영된 관측 자료를 활용하여 현재와 미래 관측값의 관계성을 사전에 학습하여 예측한다. 따라서 자동화된 자료 수집, 분석, 예측이 가능하기 때문에 매번 매개변수 보정 등 수동적인 작업이 필요한 물리모형 대비 신속한 예측정보 생산이 가능하다. 또한 도시 홍수 분야에서는 강우량, 하천 수위, 배수 시스템 등을 고려하여 내수배제 불량 감지, 도시침수 예측 등에 AI 기술을 활용한다. 도시침수는 홍수로 인한 도시하천의 범람 또는 도시지역 내에서 강우가 원활히 배수되지 않아 발생하는 침수 현상으로 침수흔적도, CCTV 자료, 관로 수위계 관측 자료 등을 활용하여 예측할 수 있다. 국내외 AI 활용 물관리 기술 관련 현황 주요 선진국에서는 현재 AI 등 주요 핵심기술을 활용하여 홍수 예측과 관련된 연구를 기획·추진하고 있다. 구글(Google)에서는 인도와 방글라데시를 대상으로 과거 홍수사상, 수위, 지형 등 메타데이터를 학습하여 홍수 발생 가능성을 예측하는 AI 알고리즘(Google AI for Social Good)을 개발 및 적용하였다. 또한 딥러닝 기법을 이용한 후속 기술로 레이더 영상 학습을 통해 1 km 반경 내 6시간 뒤 기상을 예측하는 기상예측 알고리즘(Google Nowcast)을 개발하였다. 일본 토목연구소(PWRI)에서는 JFE 엔지니어링과 공동연구를 통해 기상 및 수문 관측자료를 학습하여 하천 홍수위를 실시간으로 예측하는 AI 홍수예측시스템 (WinmuSe)을 개발하였으며, 일본 내 약 90개 이상의 위치에 설치하여 운영하고 있다. 중국의 알리바바 그룹에서는 하천 유량 및 수위 영상을 원격으로 감지하고 물 인식 알고리즘(Water body recognition algorithm)을 통해 실시간 하천 수위 탐지 기술을 개발하여 운영하고 있다. 국내에서도 AI 활용 기술과 관련하여 정부 정책이 제시되고 있다. 환경부에서는 AI 홍수예보의 도입을 추진하고 있다. AI 기법을 활용하면 과거 홍수 시의 강우-수위 관계자료를 학습하여 별도의 수문분석 없이 기상예측 자료를 토대로 신속하게 수위를 예측할 수 있다. 이로써 홍수예보를 전국 지류 지천까지 빠르고(3→6시간 전) 촘촘하게(75→223개 지점) 실시할 수 있다. AI 홍수예보는 올해 5월부터 서울시 도림천 유역에 도시침수 피해 방지를 위한 시범시스템이 구축되어 시범운영 중에 있다. 또한 도림천 시범운영 결과를 반영하여 2025년까지 전국 223개 홍수특보지점을 대상으로 시행하는 것을 계획하고 있다. 맺음말 홍수 피해 예방을 위해 AI는 데이터 분석, 예측 모델링, 실시간 모니터링, 시뮬레이션 및 시나리오 분석 등 다양한 영역에 활용할 수 있다. AI 기반의 홍수 관리 기술은 기존 방법 대비 선행예측시간을 확보할 수 있기 때문에 홍수 피해 예방에 효과적으로 활용할 수 있다. 또한 AI 기술은 계속하여 발전하고 있어 향후 기상 및 수문 분야 등에서 더욱 광범위하게 활용될 것으로 예상된다. 그러나 AI 모형은 데이터의 품질과 양에 의존하므로 방대한 자료의 처리능력에도 불구하고 학습 데이터에 따라 예측 성능이 제한될 수 있다. 또한 AI 기술의 실용화를 위한 국내 기술 수준은 충분한 것으로 판단되나, 현재까지 실제 실무에 적용된 사례는 미미한 수준이다. 이는 AI 기술의 특성상 도출된 결과의 원인 파악이 어려우며, AI 시스템 운용에 따른 윤리적인 가이드라인이 부재하기 때문이다. 따라서 AI 활용 기술의 발전 및 적용 확대를 위해서는 학습 데이터 수집 및 품질관리 체계를 구축하는 것이 필요하며, 기술 실용화를 위한 연구개발 및 산업화 지원이 필요하다. 마지막으로 AI 시스템의 결과를 단순한 의사결정모형으로 활용하는 것이 아닌 AI를 통한 결정에 따른 파급효과에 대한 충분한 고려가 필요하다. 따라서 AI 시스템 사용자 및 의사결정자는 전문적인 지식과 이해도가 있는 적합한 인재로 구성해야 하며, 이를 위한 교육 및 인력 양성에 대한 지속적이고 적극적인 투자 지원이 필요하다. ――――――――――――――――― 참고자료 • 과학기술정보통신부 과학기술일자리진흥원 (2021). AI기반 홍수예측알고리즘을 이용한 독립형 홍수예경보시스템 실증화 실증·기획 최종보고서 • 환경부(2020). AI홍수예보체계 구축을 위한 기본구상 수립 보고서 • 환경부 보도자료(2023). 가상모형(디지털 트윈)·인공지능(AI) 기반 도시침수 예보 및 신속 대응체계 구축한다 • Google DeepMind (https://deepmind.com/research/casestudies/alphago-the-story-so-far) • IBM(https://www.ibm.com/ibm/history/ibm100/us/en/icons/watson/) • Intelligence, A. (2017). “The next digital frontier.”, Discussionpaper. McKinsey Global. • McKinsey Global Institute. (2016). "The next digital frontier."Discussion paper. • Mousavi, S. S., Schukat, M., and Howley, E. (2016). “Deepreinforcement learning: an overview.”, In Proceedings of SAI Intelligent Systems Conference, pp. 426-440. Springer, Cham. 수자원하천연구본부 게시일2023-11-27 조회수 1218
• 수질·수량 통합관리 기술 동향 수질·수량 통합관리 기술 동향 ▲오정선 KICT 수자원하천연구본부 수석연구원 들어가며 물은 생명의 근원이자 필수조건이며, 지구에서 물질을 순환시키는 데에 중심적인 역할을 한다. 생명체는 체내 물의 함량이 유지되지 않으면 생명을 유지할 수 없으며, 지구에서 물의 순환은 날씨와 기후를 생성하여 생태계를 유지한다. 또한 물은 그 자체가 순환하는 자원이기에 재해의 위험성을 늘 내포하고 있다. 관리가 가능한 정도를 초과하는 강우는 인간이 구축해 놓은 터전과 인프라, 그리고 생명까지 파괴하기도 하고 필요한 정도에 미치지 못하는 강우는 생존을 위협하기도 한다. 그래서 물에 대해 생태계와 건강하게 공유하고, 효율적으로 이용하며, 재해로 이어지지 않도록 관리하는 것이 물 관련 기술 개발의 거시적인 목표인 셈이다. 지금까지 상당한 수준의 물관리 기술 개발이 이루어져 왔으나 최근 대외적으로는 기후변화, 기후위기에서 기후재앙이라는 말이 나올 만큼 지구 기후의 변동성이 커지는 시대에 진입하여 이에 대한 대응이 필요하다. 또, 대내적으로는 정부에서 추진 중인 물관리 일원화 정책의 안착이 필요한 상황이다. 국내 물관리에 대한 정부 조직의 변경이력을 살펴보면, 1990년대 이전에는 건설부(현 국토교통부)에서 수량과 수질 분야의 물관리 업무를 대부분 담당해오다가, 1991년 낙동강 페놀 오염 사고 등 1990년대 초·중반 연이어 발생한 수질 사고를 계기로 1994년 건설부의 상하수도 등 수질관리 업무가 환경처(현 환경부)로 이관됐다. 이후, 큰 틀에서 국토부가 수량관리를, 환경부가 수질관리를 담당하는 방식으로 정부 부처 내에서 이원화되어 추진되기 시작하였다. 시간이 지남에 따라 국토교통부, 환경부, 행정안전부가 각각 수량, 수질, 수재해에 대한 업무를 분절적으로 진행하면서 분야별 기술 및 정책은 고도화되었다. 하지만, 종합적인 물관리 정책의 수립과 시행에는 어려움이 있다는 문제가 지속적으로 제기되어 왔다. 이에 정부는 2018년부터 환경부와 국토교통부가 나누어서 담당하던 수량, 수질, 재해 관리 등 물 관련 업무를 환경부에서 일괄적으로 수행하는 물관리 일원화 정책을 본격적으로 추진하기 시작했다. 물관리 일원화를 위해 「물관리기본법」, 「정부조직법」 등 관련 법률을 제·개정했다. 특히, 국토교통부와 환경부의 부처 간 물관리 업무 조정을 위한 「정부조직법」의 개정은 2018년 6월 8일과 2020년 12월 31일 두 차례에 걸쳐 진행하였다. 2020년 12월 31일에 개정된 법률이 시행되는 2022년 1월 1일부터는 물관리 업무 중 남아 있던 하천관리에 관한 업무까지 모두 환경부로 일원화되었다. 그러나 국토교통부의 조직과 인력까지 환경부로 이관되었음에도 불구하고, 아직 새로운 부처의 조직과 예산 환경 내에서 수량관리와 통합관리 업무가 안정적으로 자리잡지는 못한 것으로 체감된다. 다만, 안정화된 후에는 수량관리와 수질관리 체계가 통합되어 수질-수량의 정보체계가 공유되고 하천 및 유역이 보다 종합적으로 관리될 수 있을 것으로 기대하고 있다. 물관리 일원화를 이루기 위해서는 정책적 노력뿐만 아니라 기술적인 뒷받침이 반드시 필요한데, 이 글에서는 물관리 일원화를 실현하기 위해 필요한 기술적인 기반으로서 수질·수량 통합관리 관련 기술 개발 현황과 방향을 간단히 소개하고자 한다. 수질·수량 통합관리 개념과 현황 물의 통합관리 개념은 몇 가지 키워드로 설명될 수 있는데, 물 순환 전 과정을 고려하고 유역 단위로 관리하며 수량·수질·수생태·환경 등 요소 간 상호영향을 종합적으로 반영한다는 키워드를 포함하고 있다. 다시 말해 기존의 점 또는 선적인 개념으로 개별적으로 관리하던 수량·수질·수생태·환경을, 강우의 유입에서부터 유역 유출, 하도 수리·수질, 지하수 거동, 생태 영향까지 물순환 전 과정에 대해 면적 개념으로 분석하고 요소 간 상호영향을 종합적으로 고려하는 것으로 관리 방향이 전환되고 있다는 의미이다. 이에 따라 관련 기술 개발의 필요성은 증대되고 있고 일부 기술은 개발 진행 중에 있으나, 여기에는 다음과 같은 정책적 한계와 기술적 도전이 해결되어야 한다. ①정책적으로는 환경부가 물관리 일원화 이후 통합물관리 체계의 안정적 정착을 위해 노력하고 있다. 그러나, 수량 관리에 대한 관점 부족으로 통합물관리를 위한 조직이나 예산이 아직 미비하여 기술 개발 또한 제한적으로 이루어지고 있는 실정이다. 패러다임은 개별에서 통합으로, 공급 중심에서 수요 중심으로 전환된 듯하지만, 실행전략은 부재한 것으로 보인다. 이 부분은 아직 수립되지 않은 다수의 법정 계획이 정비됨으로써 어느 정도 해결될 수 있을 것으로 생각된다. ②거버넌스 측면과 아울러, 기술 개발 측면에서도 큰 그림이 필요하다. 수량관리를 포함한 통합관리에 대한 모니터링-조사·분석·예측-평가-계획-실행으로 환류되는 전체 R&D 사업의 장기적 전략이 미비하다 보니 기술 개발도 일부만 개별적이고 파편화되어 진행되고 있다. ③기술적으로는 통합물관리를 위해서 자료수집부터 의사결정까지의 전 과정에 관련된 다양한 기술이 확보되어야 한다. 특히, 이를 위해 수질-수량 정보체계의 공유가 선행되어야 하며, 흩어져 있는 데이터를 종합적으로 고려하여 의미 있는 분석을 도출해내는 기술 개발에 집중적인 노력이 필요한 상황이다. 수질·수량 통합관리 기술 개발 방향 앞서 언급한 수질·수량 통합관리를 실현하고 문제점을 극복하기 위해 현재 진행되고 있는 핵심적인 기술 개발 방향을 세 가지로 나누어 설명하고자 한다. 첫 번째, 선행되어야 할 주요 기술로서 모니터링을 통한 양질의 데이터 수집 기술을 개발하고 있다. 그간 하천의 수질 및 유량은 국가측정망 수준으로 구축되어, 수질 측정망(일반측정망, 총량 측정망, 자동측정망)은 환경부 기관들이, 수위·유량 측정망은 국토교통부 기관들이 운영해왔다. 물관리 일원화 이후 국토교통부 소속기관이 환경부 소속으로 변경됨에 따라 측정망 데이터는 모두 환경부 관할이 되었다. 다만 기존의 시스템을 그대로 활용하고 있어 별개의 시스템으로 운영되는 상황이다. 참고로 수질·수량 정보의 시스템 통합에 대해서는 중장기적인 과제로 제안된 바가 있다(그림1). 국가측정망 데이터는 확정된 데이터로서 시간별 지점 정보와 레퍼런스로 충분한 활용 가치가 있다. 그러나 국가측정망의 특성상 관측지점이 제한적일 수밖에 없고 점 단위의 모니터링만 가능하기 때문에, 좀 더 세밀한 모니터링이 필요한 구간에서 공간적·시간적 고해상도의 데이터를 획득할 수있도록 무인 원격 모니터링 기술이 개발되고 있다(그림 2). 두 번째 주요 기술로 데이터 통합관리 기술이 개발되고 있다. 활용 가치가 있는 데이터임에도, 데이터 관리주체가 다르거나 구조적인 데이터 관리 기술이 적용되지 못해서 데이터가 흩어져 있거나 활용되지 못하는 경우가 발생한다. 이에 대한 데이터 관리 기술이 주요하게 개발되고 있다. 이 기술의 초점은 표준화 및 데이터 구조화 기술을 통해 시스템에 대한 종속성을 줄이고 데이터의 활용도를 증진 시키는 데에 있다. 세 번째 주요 기술로는 취득된 데이터를 바탕으로 한 수질 분석 및 예측 기술이 개발되고 있다. 기존의 하천에서 수질 예측 연구는 1차원 또는 2차원 이송확산 방정식에 기반하여 오염물의 농도를 수치 계산하는 방식으로 주로 이루어졌다. 이 방식을 택한 상용모델도 QUAL2E, QUAL-NIER, CEQUAL-W2, RMA4 등 다수 개발되었고 사용되어왔다. 또한, 수질 항목의 예측을 위해 월별 수질 데이터를 활용하여 연구 를 수행한 경우가 많았다. 이러한 기존 기술은 시간적 텀이 조금 긴 경우를 예측하는 데에 적합하거나 공간적 변화 예측도 일부만 가능한 경우가 대부분이다. 앞서 언급된 고해상도 모니터링이 이루어지면 많은 양의 데이터가 확보된다. 딥러닝 등 새로운 알고리즘을 적용하여 수질 이상 감지 등 수질의 시간적 변화나 합류부 등 수질의 공간적 변화를 더욱 촘촘하게 예측할 수 있게 된다. 이 과정에서 수질에 영향을 미치는 수리·수문 데이터, 기상 데이터, 오염원 데이터 등 다양한 데이터를 통합적으로 고려할 수 있고, 수질의 비선형적 특성에 대한 예측력도 제고할 수 있다. 수질·수량 통합관리 기술 활용 및 미래 방향 기존보다 월등히 높은 해상도의 무인화·자동화된 모니터링 기술, 데이터 통합관리 기술, 그를 기반으로 한 수질 변화 예측 기술은 현재 실용화를 타겟으로 개발 중에 있으며, 그 적용성을 높이기 위해서는 고도화 연구가 추가적으로 필요하다. 특히, 분석 및 예측 기술은 다양한 시나리오에 대한 연구 축적을 통해 적용성이 확대될 것이라고 판단된다. 이러한 수질·수량 통합관리 기술 개발을 통해 수질과 유량을 관리하는 데에 상호요인을 적극적으로 고려함으로써 변동성이 높아지는 환경 속에서 주요 자원인 물의 레질리언스(water resilience)를 향상 시킬 수 있는 지속가능한 발전을 기대한다. ――――――――――――――――― 참고자료 • 워터저널 (2019). 통합물관리 정책방향 및 로드맵(안), http://www.waterjournal.co.kr/news/articleView.html?idxno=44059 수자원하천연구본부 게시일2023-10-31 조회수 598
• 강우레이더를 이용한 침수 및 홍수위험도 산정 강우레이더를 이용한 침수 및 홍수위험도 산정 ▲ 강나래 KICT 수자원하천연구본부 수석연구원 들어가며 최근 호우의 발생빈도가 증가하고 있으며, 도시 지역의 호우는 돌발적이고 국지적인 특성이 있어 인명과 재산 피해 역시 증가하고 있다. 이러한 집중호우 및 태풍 등 위험 기상 현상으로 인해 도시 지역 홍수 피해가 증가하면서 각종 언론에서는 그 원인으로 기후변화를 지목했고 앞으로 피해가 심각해질 수 있음을 경고하고 있다. 그뿐만 아니라 홍수 예보가 시행되고 있는 대하천 이외의 중상류 및 소하천에서 홍수 규모가 점차 커지고 그 피해가 늘면서 우려가 커지고 있다. 우리나라에서는 홍수 피해를 줄이고 조기에 대응하기 위해 기상 및 하천의 상황을 고려하여 홍수예보를 시행하고 있는데 중요도가 높고 관측자료가 수집되는 국가하천 위주의 정보 제공이 이루어지고 있다. 따라서 미계측 지역인 중소하천이나 그 밖의 하천 등 현행 홍수 예측정보가 제공하지 못하는 공백 영역에 대한 전국 단위 홍수예보 체계 마련이 필요하다. 중소하천(그 밖의 하천)은 단시간 내에 사태가 급변한다. 상류역에 내린 비가 하천에 모이기까지 시간이 짧으므로 단시간 내에 급격한 수위 상승이 일어나기 쉬운 특징이 있다. 실제로 급격한 증수가 일어나기 전 단계부터 우량 예측, 현장 정보를 조기에 입수해 발 빠른 피난에 유념하는 것이 중요하다. 또한 도시 지역에서 국지성호우에 의한 홍수는 예고 없이 빠르게 발생하고 시·공간적으로 빈번하게 발생함으로써 인명과 재산 피해를 증가시킨다. 결국 중소하천과 도시 지역의 성공적인 홍수 관리는 얼마나 빠르고, 세밀하게 관측할 수 있느냐가 관건이라고 할 수있다. 이러한 이유로 강우레이더를 활용한 강우·홍수 예측 및 모니터링에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 강우레이더 기반의 위험도 예측 강우레이더는 넓은 지역에 걸쳐 실시간으로 강우 현상 감시가 가능하며 기존 지상 우량계 관측망이 제공하지 못하는 미계측 유역을 통과하는 강우장을 확인할 수 있다. 강우의 분포 및 이동을 이미지화함으로써 큰 비가 내리고 있는 지역의 파악이 가능한데 강우레이더로 개략적으로 비가 내리고 있는 지역을 파악할 수는 있지만 반드시 그 정보가 그곳의 재해 발생 여부와 일치한다고 보기 어렵다. 지금까지의 대부분의 연구에서는 홍수 위험성을 평가하기 위해서 유역 단위로 내린 강수, 즉 내린 비의 양(동적 요인)에 집중하였다. 그러나 정확하게 홍수 재해를 예측하기 위해서는 내린 비의 양뿐만 아니라 내린 비가 토지 조건, 토지이용, 경사(정적 요인) 등 주변 조건에 의해 어떠한 방향으로 변화되거나 확대되는지 파악이 필요하다(그림 1). 일본 기상청에서는 이처럼 종래의 우량 중심의 홍수 위험 예측을 대신해 재해 발생과 상관관계가 높고 전국의 공백없는 위험 정보 제공을 위해 강우레이더 기반의 ‘위험도 지수’ 체계를 도입하였다. 홍수 재해를 초래하는 현상에 대하여 내린 비의 양에만 집중하는 것이 아니라 내린 비가 토지 조건과 같은 재해의 발생과 관련된 잠재적인 환경 요인의 영향으로 어떻게 변화하는가에 주목하여 강우의 지하 침투나 하천 유출 등의 프로세스를 모식화한 것이다. 이를 통해 각각의 재해 위험 수준을 지수화하여 시각적으로 변화를 확인할수 있는 ‘위험도 지수’를 제공한다. 그 결과 기존의 우량 기반의 예측에 비해 재해와의 연관성이 강해졌고. 호우 홍수예보의 정밀도 향상으로 이어졌다. 이 글에서는 현재 국내에서 개발 중인 강우레이더 관측망으로부터 생산된 격자 기반의 관측 및 예측강수량을 이용하여 도시 지역과 중소하천 유역의 침수·홍수위험을 정밀히 예측할 수 있는 지수를 간략히 소개하고자 한다. 침수위험도 지수 침수위험도 지수는 단시간의 강한 강우에 의한 침수위험도의 증가를 파악하기 위한 지표이다. 내린 비가 지표면에서 얼마나 고여 있는가를 지면의 피복 상황이나 지질, 지형 경사 등을 고려해 계산함으로써 침수위험도의 증가를 지수화한 것이다. 전국을 1 km 격자로 나누어 각각의 영역에서 두 종류의 탱크 모델을 사용하며, 지표면 피복 상황과 지질, 지형 경사도 등을 고려하여 위험도를 수치화한다(그림 2). 침수위험도 지수는 도시 지역의 내수 범람 형태의 재해를 대상으로 하나 배수시설에 대한 자세한 입력 정보를 이용하지 않아도 적용 가능하기 때문에 전국 어느 지역에서도 적용 가능하며 실용적인 정밀도를 가진다. 홍수위험도 지수 홍수위험도 지수는 하천의 상류역에 내린 강우로 인해 하류대상 지점의 홍수위험도가 얼마나 높아지는가를 파악하기 위한 지표이다. 그림 3과 같이 전국의 하천유로, 유역, 지리(지형·지질), 토지 이용 정보를 토대로 상류역에 내린 비가 지표면이나 땅속을 통과해 하천으로 유출되는 과정(유출과정)과 하천에 흘러 들어간 물이 하류로 흐르는 과정(유하과정)을 고려하여 1 km 격자의 해상도로 지방하천 내 임의의 하천 및 지점의 수량을 계산함으로써 홍수위험도의 증가를 지수화한 것이다. 홍수위험도 지수는 과거 몇 년에 걸친 홍수 재해 사례를 대상으로 재해 발생의 유무에 대한 대응 관계를 구할 수 있고 예측 자료를 사용해 수 시간 앞을 예측할 수 있으며 수위 및 유량을 관측하지 않는 하천을 포함한 전국의 모든 하천에 적용할 수 있다. 침수 및 홍수위험도 지수의 활용 앞서 소개된 두 지수는 재해 대응과 관련해 상관성이 높은 지수지만 어디까지나 상대적인 위험도를 나타내는 것으로 지수의 크기만 가지고 재해 발생 우려를 직접 판단하기는 불가능 하다. 재해 발생 우려는 과거 재해 실적을 근거로 설정한 ‘기준’과 비교하여 판단할 필요가 있다. 이는 과거의 재해와 비교함으로써 기준치를 설정할 때 결과적으로 기준치에 반영되기 때문에 지수값 그 자체만을 이용하는 것이 아닌 경보 등 기준에 의한 판정 결과와 세트로 활용한다면 유용한 정보를 제공 할 수 있으리라 생각한다. 지금까지 소개한 강우레이더 기반 침수 및 홍수 예측 기술은 침수 위험지역을 더욱 구체적으로 좁히고 홍수정보 제공의 범위를 중소하천 유역 및 도시 지역까지 확대하였다. 미계측 유역에 대한 홍수정보를 제공함으로써 지역 주민의 안전을 도모할 수 있을 것으로 기대된다. 수자원하천연구본부 게시일2023-07-29 조회수 691
• 하천실험센터에서 수행되고 있는 이미지 기반 하천 관련 연구 소개 하천실험센터에서 수행되고 있는 이미지 기반 하천 관련 연구 소개 ▲ 강우철 KICT 수자원하천연구본부 전임연구원 들어가며 하늘에서 내리는 비는 강과 바다로 흘러가며, 빗물 등이 모여 흐르는 물길을 하천이라 정의한다. 물은 지구상의 모든 생물이 살아가는 데 절대적으로 필요한 자원이기 때문에 과거부터사람들은 하천을 중심으로 모여 살아가게 되었다. 하지만 지구상의 97% 물이 바닷물이며, 쉽게 이용할 수 있는 하천에 흐르는 물은 0.00012%에 불과하다. 물을 이용하는 측면에서 보면 문명이 발전하기 시작한 시대에는 제한적인 물을 효율적으로 이용하기 위해 관개, 토사공급, 수운에 집중하거나, 홍수로부터 농경지와 주거지를 보호하는 치수에 초점을 맞추었다. 이후 산업혁명 시대를 거쳐 하천 개발 시대가 열리며 생공용수 공급과 수력발전, 홍수 조절 기능 등 인간사회의 이익을 위한 댐 건설과 하천에 제방을 쌓아 재해를 막고 하천과 하천변을 인간의 물 체험 장소로 이용하려는 친수 기능에도 관심을 가졌다. 하지만 최근에는 인간 활동에 의해 물 순환 과정의 왜곡이 심화되고 기후변화에 의해 홍수와 가뭄이 가속화됨에 따라, 자연을 극복하려는 인위적인 하천 활동의 한계점에 달했다는 점을 인식하기 시작하였다. 또한, 미래 세대를 위해 하천을 자연과 인간이 공존하는 공간으로 인식하며 인간, 환경, 그리고 생태계를 동시에 고려하는 하천관리 패러다임으로 변화되고 있다(우효섭, 2005). 하천 관리 패러다임이 시대와 산업의 변화에 발맞추어 변화해왔듯이 관리에 이용되는 다양한 방법들 역시 과학과 공학의 발전 영향을 받아왔다. 물의 흐름을 규명하고 이를 활용하는 학문인 수리학의 경우 1960년대 다양한 계측 장비와 센서의 개발과 더불어 비약적으로 발전하였다. 센서란 시각, 청각, 후각, 미각, 촉각 등 인간의 오감과 관련된 우리 주변 환경의 변화를 인식하는 발명품으로서 우리가 인식하지 못하는 미세한 변화와 느낄 수 없는 변화까지 감지가 가능하다. 다양한 종류의 센서 중 광학 센서의 경우 피사체의 정보를 영상신호로 바꾸어 주며 오감 중 가장 직관적인 시각과 관련된 장비로써 널리 이용되는 장비이다. 광학 센서를 이용하여 얻을 수 있는 이미지의 경우 빛의 3원색과 관련된 가시광선과 근적외선 영역까지 200개 이상의 파장으로 나누는 초분광 영상을 얻을 수 있을 정도로 발전되었으며, 위성과 드론 등 다양한 장비들과 연계하여 시간과 공간적인 제약으로부터 더욱 자유로워지고 있다(그림 1(a)). 또한, 과거에는 상공에서 촬영된 이미지만 이용했다면, 최근에는 촬영기술이 발전함에 따라 수중 이미지의 활용도 역시 증가하고 있다(그림 1(b)). 이 글에서는 하천을 관리하기 위해 광학센서 기반으로부터 얻은 이미지를 활용하는 다양한 연구 중에서 한국건설기술연구원 하천실험센터에서 수행한 연구를 소개하고자 한다. 신소재 제방 기술 연구 한국건설기술연구원 하천실험센터는 ‘자연과 인간이 함께하는 하천의 실현’이라는 가치 아래 2012년에 개소하였으며, 최대 10 ㎥/s의 유량 공급이 가능하며 대형 실규모 수리실험이 가능한 세계적으로도 독보적인 규모와 인프라를 보유한 실험 시설이다. 특히, 공급되는 물의 양이 조절 가능하며 다양한 조건을 가진 3개의 실규모 수로와 순환수로 등을 보유하고 있기 때문에 이미지에 영향을 줄 수 있는 다양한 조건 제어가 가능하다는 점에서 하천실험센터는 관련된 연구를 수행하기에 매우 좋은 환경을 가지고 있다고 할 수 있다. 먼저, 광주과학기 술원(GIST), 한국건설기술연구원, 명지대학교 등이 참여한 신소재 제방 기술 연구단에서는 친환경 소재인 바이오폴리머를 활용하여 표면 포장을 통해 제방의 안정성을 강화하기 위한 연구를 수행하였다. 하천실험센터의 경우 픽셀 기반의 이미지 분석 기법과 드론으로부터 획득한 이미지로부터 3차원 포인트 클라우드 모델링 적용을 통해 강화된 제방의 수리 안정성 및 표면 침심과 제방 붕괴 메커니즘의 이해를 위한 분석을 수행하였다(그림 2). 흐름 제어가 가능한 수로에서 동일한 횡월류 흐름을 재현하여 3 case: 1) 모래 제방, 2) 친환경 신소재 도포 제방, 3) 식생 제방을 대상으로 실험을 수행하였으며, 분석 결과 모래 제방과 비교하여 강화된 제방의 경우 약 2.7~7배의 붕괴 지연 효과를 보여주었다. 이미지 기반 유사량 관련 연구 풍화작용에 의해 생성된 유사(流沙, Sediment)는 자연 매체에 의해 운송되며 하천에 도달하기 전이나 도달한 이후 퇴적되며, 이러한 과정 중에서 다양한 범위, 여러 형태의 문제가 발생한다. 특히, 유사의 퇴적이나 세굴로 인해 하천 내 하상이 쌓이거나 깎이는 하상변동 문제의 경우 홍수위 상승, 생태환경 변화 등 하천의 유지 관리 측면에서 다양한 문제를 초래한다. 따라서 유사 이송에 관한 충분한 이해와 유사량을 정량적으로 파악하고 예측하는 것은 매우 중요하다. 하천실험센터는 위에서 언급된 문제 해결을 위한 실험 수행을 하기에 충분한 인프라와 레이저 부유사 농도·입도 측정 장비와 다항목 수질계측기, 음향도플러유속계(ADCP) 등 다양한 첨단 장비를 갖추고 있다. 구체적으로 유사량을 정량적으로 파악하기 위해 초음파도플러유속계, 수중 드론으로부터 얻은 수중 이미지, 초분광 이미지를 이용하는 연구를 수행하고 있으며 해당 연구 수행을 통해 보다 효율적이고 경제적이며 안전한 계측 방법을 개발하려는 노력이 진행 중이다. 마치며 하천은 인간에게 풍요로운 자연의 일부인 동시에 재앙의 근원이 되기도 한다. 이러한 친환경적이고 지속가능한 하천을 위해 영상을 활용하는 연구는 앞으로도 계속 수행될 예정이다. 본 글에서는 한국건설기술연구원 하천실험센터에서 수행된 이미지 기반의 다양한 실험들을 소개하였다. 언급된 연구 이외에도 하천실험센터에서는 하천 공간 내 다양한 식생 및 구조물을 분석하기 위해 딥 러닝 기반 이미지 트레이닝을 활용하는 연구, 영상 기반 표면유속 분석 연구, 위성 영상을 활용하여 하천환경평가를 하는 연구 등을 다양한 이미지 기반 하천 관련 연구를 많이 수행하고 있다. 한국건설기술연구원 하천실험센터는 이러한 성과들을 기반으로 ‘자연과 인간이 공존할 수 있는 하천의 실현’을 위해 더욱 노력할 예정이다. 참고자료 우효섭. (2005). 하천과 인간 활동-패러다임의 변화를 좇아서. 하천과문화, 1, 62-71. Aiazzi, B., Alparone, L., Baronti, S., Lastri, C., & Selva, M. (2012). Spectral distortion in lossy compression of hyperspectral data. Journal of Electrical and Computer Engineering, 2012, 3-3. Kang, W., Ko, D., & Kang, J. (2021). Erosion resistance performance of surface-reinforced levees using novel biopolymers investigated via real-scale overtopping experiments. Water, 13(18), 2482. Kang, W., Lee, K., & Kim, J. (2022). Prediction of Suspended Sediment Concentration Based on the Turbidity-Concentration Relationship Determined via Underwater Image Analysis. Applied Sciences, 12(12), 6125. Liu, B., Liu, Z., Men, S., Li, Y., Ding, Z., He, J., & Zhao, Z.(2020). Underwater hyperspectral imaging technology and its applications for detecting and mapping the seafloor: A review. Sensors, 20(17), 4962. 수자원하천연구본부 게시일2023-06-28 조회수 499
• 하천 홍수예측의 시공간적 확장기술 개발 하천 홍수예측의 시공간적 확장기술 개발 ▲ 김수영 KICT 수자원하천연구본부 수석연구원 기후변화로 인한 홍수발생 가능성 및 위험도 증가 최근 기후변화에 따른 홍수 위험성의 증가는 다양한 연구를 통해 입증되고 있다. UN 산하의 기후변화에 관한 정부 간 협의체 (IPCC, Intergovernmental Panel on Climate Change)에서 발간한 IPCC 6차 평가보고서 (AR6, 2021.8.)의 ‘전 지구 미래 전망’에 따르면 21세기 말 (2081 ~2100년)의 전 지구 평균기온은 온실가스 배출 정도에 따라 현재 (2010~2019년) 대비 1.0~5.7도 상승할 것으로 전망하고있다. 또한, 현재 발생하고 있는 탄소배출량을 감축하여 지구온난화가 1.5도 이내로 유지된다고 할지라도 세계의 평균 해수면은 앞으로 2,000년 동안 2~3 m 상승할 것으로 내다봤으며, 현재의 탄소배출량을 감축하지 못하여 기온이 2도 상승할 경우에는 최대 6 m까지 해수면이 높아질 것으로 추정하고 있다. 기후변화로 인해 해수면 상승뿐만 아니라 전 지구 평균 강수량의 증가도 예상된다. 2020년 이상기후 보고서 (관계부처 합동, 2021. 1.)에 의하면 2100년까지 전 지구 평균 강수량은 5~12% 증가할 것으로 전망하고 있으나 기후변화로 인한 강우 패턴의변화로 인해 고위도와 저위도에서의 강우 편차가 크게 발생할 것이다. 고위도는 강우량이 증가하는 경향을 나타내며 아열대 지방에서는 오히려 강우량이 감소하여 가뭄 피해가 예상되기도 한다. 우리나라의 기후 또한 지속적으로 변화하고 있으며 2020년은 중부지방 기준으로 54일이라는 역대 최장 장마가 발생하였다. 또한, 장마철 전국 강수량도 693.4 mm로 역대 2위로 많은 값을 나타냈다. 이로 인한 피해도 급속하게 증가하였는데 긴 장마와 태풍으로 인해 1조 2585억 원에 달하는 재산 피해가 발생하였고, 이는 과거 10년 (2010~2019) 동안 발생한 평균 피해액의 3배가 넘는 규모였다. 홍수위험 사전 감지 및 맞춤형 홍수정보 제공 필요 하천 주변 또는 하천 고수부지를 통과하는 도로가 많고 하천의 친수공간을 이용하는 국민이 증가함에 따라 하천 주변의 홍수위험성을 사전에 감지하고 제공하는 사용자 맞춤형 홍수정보의 제공이 중요하다. 현재 하천의 예보 선행시간은 3시간으로 추산한다. 현행 홍수예측모형은 현재 강우 관측값을 입력값으로 하여 유역으로부터 유출된 물이 하천에 도달하여 유발되는 수위의 증가를 예측한다. 강우가 하천에 도달하는 시간이 평균 3시간 정도이므로 즉각적인 유출계산을 통해 3시간 후의 하천수위를 예측하는 프로세스이다. 이는 평균적인 값으로 상류의 산지 하천에서는 1시간 이내일 수도있으며 하류의 대하천에서는 3시간 이상일 수도 있다. 이러한 예보 선행시간을 현재의 3시간에서 6시간까지 확장하여 하천의 상·하류 모두에서 사전 홍수 피해에 대응할 수 있는 골든타임을 확보해야 한다. 공간적으로는 하천 내뿐만 아니라 하천 주변의 사회기반시설로 예측 범위를 확장하여 홍수로부터 발생하는 사회적인 피해까지 최소화할 필요가 있다. 하천 주변의 도로, 관공서, 발전 및 정수설비 등이 침수되면 시설물의 직접적인 피해뿐만 아니라 광범위한 사회적 피해도 발생하므로 침수예측의 공간적인 확장을 통해 피해를 최소화해야 한다. 이러한 홍수예측의 시공간적인 확장을 통한 홍수위험의 사전감지 능력 향상과 맞춤형 홍수정보서비스 제공을 통해 국가가 국민의 생명과 재산을 보호하여 안전한 사회를 달성하기 위한 기술적인 향상이 필요하다. 홍수예보의 시공간적 확장을 위한 고성능 수치해석 모형 개발 홍수대응골든타임확보연구단의 2세부 과제는 시공간적 상세 하천유역 홍수예측의 고성능(HPC) 수치모형 개발로서 크게 ‘현행 홍수예측 정확도 개선’과 ‘6시간 하천 홍수 골든타임 확보’ 연구로 분류될 수 있다. 현행 홍수예측 정확도를 개선하기 위한 연구로는 홍수특보지점 선정 및 특보기준 상세화 기술과 상시 홍수정보 제공을 위한 수리학적 및 수문학적 홍수 예측 매개변수 최적화 기술 개발이 있다. 6시간 하천 홍수 골든타임 확보 연구로는 홍수예보의 공간적 범위를 확장하기 위해 HPC(High Performance Computing)를 활용한 고정밀·고효율 유역 유출모형과 1~2차원 연계 하천공간 홍수예측모형 개발 연구가 있으며, 하천 주변 사회기반시설에 대한 침수예측 기법 및 강우 앙상블 시나리오 생성 기술과 강우예측기능을 강화한 앙상블 확률홍수 예보 기술 개발 연구가 이에 해당한다. 현행 홍수예측 정확도 개선 현재 홍수특보지점은 대하천 국가하천 위주로 설정되어 있다. 홍수특보지점의 확대는 지속적으로 추진되고 있으며 매년 그 수가 증가하고 있다. 이러한 홍수특보지점의 확장을 위해 대상지점의 사회적 중요도와 홍수도달시간, 과거 홍수이력 등을 종합적으로 고려한 홍수특보지점 우선순위를 결정하는 방법을 본 연구에서 제시하였으며 현재 각 홍수통제소에서 홍수특보지점 확대에 방법론을 활용하고 있다. 또한, 기존 홍수특보는 홍수주의보와 홍수경보의 2단계로 되어 있는데 이를 4단계로 상세화할 수 있는 방법론을 제시하였다. 현행 홍수예측모형은 크게 수문학적 모형과 수리학적 모형으로 구분된다. 유역에서 발생하는 유출량을 계산하는 강우-유출모형은 수문학적 모형으로 구성되어 있고, 유출량이 하도에 유입되어 유하하는 현상은 수문학적 모형과 수리학적 모형으로 구분된다. 두 가지 홍수모형 모두 다양한 매개변수를 가지고 있으며 각 홍수 사상마다 적합한 매개변수를 찾기 위한 보정이 필요하다. 현재 매개변수 보정은 인력으로, 수동적으로 수행되고 있는데 본 연구에서 매개변수를 자동으로 최적화할 수 있는 기법을 개발하였다. 이를 통해 홍수예측의 속도와 정확도를 향상시킬 수 있으며 상시 홍수정보 제공을 위한 기반기술로써 활용될 것으로 기대된다. 6시간 하천 홍수 골든타임 확보 기존의 홍수예측모형은 집체형 모형으로 유역 내 모든 공간이 동일한 특성을 갖는다는 가정하에 계산을 단순화하여 계산속도가 매우 빠르다는 특징이 있으며 유역 및 홍수사상의 특성을 매개변수의 조정을 통해 반영하고 있다. 입력자료로 활용되는 강우자료도 지점강우를 티센망(Thiessen polygon)으로 구성하여 산정한 유역 평균 강우량을 적용하고 있다. 이는 유역 강우의 공간적 분포를 반영할 수 없는 단점이 있어 강우의 분포를 나타낼 수 있는 강우레이더 자료를 입력자료로 활용할 수 있도록 분포형 모형을 홍수 예보모형에 적용하는 연구를 수행하였다. 집체형 모형에 비해 계산 소요시간이 길다는 분포형 모형의 단점을 표준유역 단위로 모형을 세분화하고, HPC를 적용한 병렬계산을 통해 계산시간을 대폭 단축하여 해결하였으며 현재 개발용 시스템에 탑재하여 시범운영 중이다. 하천의 친수공간에 대한 홍수예측능력을 강화하기 위하여 친수공간에 대한 2차원적인 해석과 더불어 계산 과정의 효율성을 위해 1차원 모형과 결합된 1~2차원 연계 모형을 개발하여저수로는 1차원 수치모형으로, 친수공간은 2차원 모형으로 해석하는 기법을 개발하였으며 계산속도 향상을 위한 HPC 기법이 적용됨으로써 현행 홍수예측모형과 유사한 계산 시간에 높은 정확도 및 정밀도를 갖도록 개발하였다. 앞에서 설명한 6시간 하천 홍수 골든타임 확보 기술은 홍수 예측모형을 고성능·고정밀로 향상하는 것으로서 더욱 정확한 홍수예측을 위해서는 모형 자체의 성능 향상도 중요하지만 강우자료의 예측 정확도를 향상하는 것도 중요하다. 본 연구를 통해 수치예보 및 원격탐측 자료의 시공간적 편의 보정기법 개발을 통해 단기·중기·장기적 강우 앙상블 예측자료를 생산하고 활용할 수 있는 기술을 개발하였으며, 이를 통해 생성된 강우 앙상블 시나리오를 앙상블 확률홍수예측모형에 입력자료로 활용하였다. 앙상블 확률홍수예측모형은 확장된 선행예보시간에서 발생하는 불확실성을 정량화하기 위한 기법으로 하천홍수예보의 조건들 중 예보의 적시성과 결과의 신뢰성을 극대화하기 위해 PCE (Polynomial Chaos Expansion) 기법과 GLUE (Generalised Likelihood Uncertainty Estimation) 기법을 적용하였다. 맺음말 홍수예보시스템은 홍수 피해로부터 국민을 보호하기 위한 필수적인 대책 중 하나로서 지속적인 개발을 통해 성능 향상을 필요로 한다. 지구온난화로 인한 이상기후가 발생하고 홍수 피해의 규모와 가능성이 증가하고 있는 상황에서 홍수예측시스템 개선을 위한 기술이 다양한 요소에서 발전되어야 한다. 본 연구에서는 현행 홍수예측시스템의 정확도 및 사용성을 개선하기 위한 특보지점 우선순위 선정 기법이나 매개변수 보정 자동화 기술 등을 개발하였으며, 홍수예측의 시공간적인 확장을 위해 고정밀·고정확도 홍수예측기법인 HPC를 활용한 분포형 모형, 1~2차원 연계 하도유출모형의 적용과 강우앙상블 시나리오를 활용한 확률홍수 예측기술, 빅데이터 인공지능기법을 활용한 하천주변 사회기반시설 침수예측 기술을 개발하였다. 기술 개발을 통해 홍수예보의 정확성, 신뢰성 및 적시성을 확보하고자 하였으며 다양한 종류의 홍수정보를 생산하여 수요자 맞춤형 홍수정보 제공을 위한 기반기술을 구축하고자 하였다. 현업적용을 통해 개발된 기술의 검증을 완료한다면 홍수예보 분야의 선도적인 기술로 인정을 받을 수 있고 나아가 해외로의 기술수출까지 기대할 수 있으리라 판단된다. 수자원하천연구본부 게시일2022-09-22 조회수 1344
• 강우레이더를 활용한 돌발홍수 예측 강우레이더를 활용한 돌발홍수 예측 ▲ 윤정수 KICT 수자원하천연구본부 수석연구원 들어가며 제1차 세계대전은 전차, 비행기, 잠수함, 기관총, 화학탄 등 현대 무기의 실험장이 된 전쟁이었다. 그래서 제1차 세계대전은 근대의 문을 닫고 현대의 문을 연 전쟁이라고 평하기도 한다. 하지만 당시 지휘관들의 전술과 전략은 여전히 근대 시절 수준이었고, 이로 인해 지휘관들은 당시 쏟아져 나온 현대 무기들의 운용에 미숙할 수밖에 없었다. 이러한 현대 무기가 본격적으로 활용되기 시작한 것은 제2차 세계대전의 전격전 전술이 도입되면서부터였다. 전격전은 현대 무기의 빠른 기동성을 활용하여 적의 방어선을 빠르게 돌파하고 이로써 순간 적들을 혼란에 빠트려 무너지게 하는 전술로 당시 무기 특성을 제대로 이해하고 활용한 전술 교리였다. 나치 독일은 이러한 전격전을 십분 활용하여 영·프 연합군을 빠르게 격퇴하였고 영국과 소련을 제외한 유럽을 차지하게 된다. 빠른 속도로 전 유럽을 차지한 나치 독일은 유럽에서 홀로 남은 영국도 쉽게 차지할 수 있을 것으로 기대했지만 영국은 나치 독일의 공격을 막아낸다. 이 당시 영국이 독일의 공격을 막아낸 결정적 무기가 바로 레이더였다. 영국은 동남부 해안 지역에 레이더망을 구축하고 독일의 전투기와 폭격기를 미리 관측하여 방어에 성공하였다. 이와 같이 레이더는 원거리에 위치한 물체를 미리 관측하고 대비할 수 있는 최적의 장비였고 이러한 특성으로 제2차 세계대전 이후 악기상 및 돌발강우 관측의 목적으로 활용하게 되었다. 강우/기상레이더 정확도 문제 레이더는 원거리에서 시공간적으로 조밀한 강우 관측이 가능하다는 점에서 수문기상 분야에서의 활용성이 매우 높을 것이라 기대되어 왔었다. 그럼에도 변환된 강우 강도의 정확도에 대한 의구심으로 그 활용성이 저조하였다. 대기 수상체에 대한 레이더의 관측 과정에서는 많은 정보가 손실되고 예측이 가능하거나 불가능한 오차가 발생하기 때문에 레이더 관측 자료에는 다양한 오차들이 나타나고 있다 (Krajewski and Smith, 2002). 그리고 강우/기상레이더와 관련한 다양한 분야의 전문가들은 이러한 오차들을 분야에 따라 다른 시각으로 내다봤다. 전기통신 분야에서는 주로 레이더 하드웨어 검·보정에서 나타나는 오차나 신호처리 과정에서의 오차를 주요 오차들로 바라보고 있다 (Atlas, 2002). 이에 비해 기상 분야에서는 호우의 종류에 따른 강우 크기 입자 분포의 변동성과 레이더 강수 추정 알고리즘의 매개변수 등을 주요 오차 원인으로 바라보고 있다 (Gosset et al., 2010). 이러한 전기통신 및 기상 분야에서의 오차 원인을 파악하고 제거하였다 할지라도 레이더 강우를 수문분석에 활용하는 수문 전문가들에게는 여전히 레이더 강우에 오차가 존재한다는 문제점을 제기하여 왔다 (Seoand Krajewski, 2011). 레이더 강우에 오차가 존재한다는 문제점은 국내에 2006년부터 도입되었던 기상레이더 (S밴드 단일편파레이더)에서도 마찬가지로 나타나고 있었다. 특히 국내 기상레이더는 앞서 설명한 바와 같이 그 레이더 강우의 편의가 심각하게 나타나 레이더 강우는 우량계 강우에 비해 정량적으로 매우 과소하게 나타나고 있었다. 이러한 레이더 강우의 과소한 문제점을 해결하기 위해 국내 기상학자들은 ZR 관계식 (R=AZb)의 매개변수 (A와 b)를 실시간으로 추정하는 방법들을 적용하여 왔다 (Suk et al., 2005). 이에 비해 지상에 떨어진 강우의 양을 중요시하게 여겼던 국내 수문학자들은 레이더 강우를 정량적으로 우량계 강우와 비슷하게 맞추는 통계적 방법들을 적용하였다. G/R비를 레이더 강우에 곱하는 방법 (Yoo et al., 2013), Co-Kriging (Krajewski, 1987) 및 SCM (Kim et al., 2008) 등이 대표적인 예이다. 국내 기상 및 수문학자들은 S밴드 이중편파레이더가 도입되면 이러한 레이더 강우의 오차가 제거될 것이라 생각하였다. 이에 국토교통부 한강홍수통제소에서 도입한 비슬산 레이더가 최초의 S밴드 이중편파레이더로 2009년에 도입된 이후 이중편파레이더가 도입되게 된다. 그러나 S밴드 이중 편파레이더에서 제공되는 3개의 편파 변수 (반사도, 차등반사도, 비차등위상차) 조합으로 추정된 레이더 강우의 정확도는 그림 1과 같이 여전히 많은 문제점을 나타내고 있었다. 단일편파레이더의 레이더 강우는 우량계 강우와의 상관성면에서 매우 높게 나타나고 있었지만, 이중편파레이더의 레이더 강우는 상관성도 낮게 나타나고 있었다. 이후 Yoon et al. (2016, 2021)의 연구에서는 반사도-차등반사도 관계와 반사도-비차등위상차 관계를 이용하여 반사도, 차등반사도, 비차등위상차를 동시에 조절하여 레이더 강수량의 품질을 향상시킨 경험적 방법을 제시하였다. 그림 2는 그림 1에서 적용된 강우 사례에 대해 경험적 방법을 적용한 후의 결과를 나타낸다. 그림 3은 비슬산 레이더로부터 관측된 363개의 강우 사례에 대한 3개의 편파변수 조절 전 (파란색 실선)과 조절 후 (붉은색 실선)의 정확도를 나타낸다. 그림에서와 같이 이중편파레이더의 레이더 강우는 편파 변수 조절 시 우량계 강우와 비교하여 정량적으로 100% 수준으로 가깝게 나타남을 확인할 수 있다. 또한 편파변수 조절 전에는 레이더 강우의 정확도 변동성이 크게 나타나는 반면 조절 후 정확도가 안정적으로 나타나고 있다. Yoon et al. 2(016, 2021) 연구에서 주목할 것은 반사도의 오차를 제거해야 레이더 강우의 정량적 정확도를 100% 수준으로 높일 수 있다는 점이었다. 심지어 반사도만을 이용하여 추정된 레이더 강우 역시도 반사도의 편의를 제거해주면 100% 수준의 정량적 정확도를 확보할 수 있었다. 이는 국내 강우/기상 레이더에서 제공되는 레이더 반사도에 큰 오차가 내재되어 있음을 의미한다. 국내 기상학자와 수문학자들은 그동안 레이더 강우 자체에 오차가 존재한다고 생각하여 ZR 관계식의 매개변수를 보정하고 정량적 통계적 기법을 활 용하여 왔다. 하지만 그 오차는 레이더 강우가 아닌 레이더 강우로 변환되기 전인 레이더 편파변수에서 기인해 왔던 것이었다. 레이더 자료를 활용한 돌발홍수예측 시스템 및 실증 시스템 개발 강우/기상 레이더는 원거리에서의 돌발 강우를 미리 관측하여 돌발홍수를 미리 대비할 수 있다. 또한 강우/기상 레이더는 시공간적으로 조밀한 강우 자료를 생산하고 있어 초단기 강우예측 자료를 생산하기 위한 입력자료로 활용되고 있다. 돌발홍수 예측 시스템은 이러한 시공간적으로 조밀한 초단기 예측 자료를 활용하여 전국 읍면동에 3단계 돌발홍수예측 정보 ( 주의/경계/심각)를 제공하기 위해 개발되었다. 현재 돌발홍수예측 시스템은 3시간까지의 읍면동 돌발홍수예측 정보를 웹상에서 제공하고 있다. 그림 4는 실시간으로 제공되는 돌발홍수예측 시스템의 웹페이지로 본 시스템은 사용자 편의를 위해 웹 기반으로 개발되었다. 웹페이지에서 왼쪽의 지도는 지역별 위험 수준을, 오른쪽은 예측시간대별 위험 수준을 나타낸다. 이와 더불어 위험 기준을 지속적으로 개선이 가능하도록 위험 예측 결과에 대한 통계 정보를 메타파일로도 제공하고 있다. 이 통계정보 파일을 이용하여 사후 분석을 통해 정확도 평가를 수행하고 이를 토대로 돌발홍수 위험 기준의 적정성을 평가할 수 있다. Hwang et al. ( 2020)의 연구에서는 2019년에 발생한 홍수 사고에 대한 돌발홍수예측 시스템의 정확도를 평가하였다. 돌발홍수예측 시스템의 정확도는 탐지 확률 ( Probability of Detection: POD)을 활용하여 검증하였다. 그 결과 총 31개 사상에 대해 돌발홍수예측 시스템의 예측 정확도는 POD 기준 90.3%로 나타났다. 최근 읍면동 내 홍수 취약 지역 ( 지하차도, 저지대, 지하철, 휴양지 계곡 등)에서의 인명 피해가 주기적으로 발생하고 있다. 돌발홍수예측 시스템은 전국 지역의 읍면동을 대상으로 돌발 홍수 정보를 제공하고 있으나 그 읍면동 내 홍수 취약 지역돌발홍수예측 정보의 정확도 검증이 미흡한 상황이다. 이에 돌발홍수예측 정보를 낙동강 유역에 적용하고 그 예측 정보의 정확도를 검증할 수 있는 시스템이 개발 진행 중에 있다. 본 시스템을 개발하기 위해 먼저 낙동강 유역 내 위치한 홍수 취약 지역을 도심지, 산지·계곡, 해안지역으로 구분하여 검토하고 홍수 취약 지역 테스트베드를 선정하였다. 돌발홍수 예보 실증을 위한 도심지 테스트베드는 도심지 3개 지역 (부산광역시, 울산광역시, 대구광역시), 산지·계곡 테스트베드로 2개 지역 ( 울산광역시, 지리산 국립공원), 해안지역 테스트 베드로 2개 지역 ( 창원시, 울진군)을 선정하였다 ( 그림 5). 돌발홍수예측 실증 시스템 (그림 6)은 낙동강 유역에서 선정된 테스트베드 지역에서의 관측정보 (강우, 수위, 침수,CCTV, 레이더)를 활용하여 돌발홍수예측 정보를 실증하는데 목적을 두고 있다. 본 시스템은 낙동강 유역에서의 관측정보와 돌발홍수예측 정보를 실시간으로 제공하고 있으며, 사용자가 과거 돌발홍수 이력을 검토하여 돌발홍수 기준을 검증 및 보정할 수 있다. 향후 보다 많은 돌발홍수 관측사례 실증을 통해 돌발홍수예측 정보의 정확도를 높이는 것이 본 실증 시스템의 최종 목표이다. 맺음말 레이더라는 관측기기가 처음 국내 수자원 분야에 도입되었을 당시 레이더는 매우 낯선 관측기기였다. 우량계는 강우량이라는 3차원 부피를 1차원 선적 개념 (mm 또는 cm)으로 관측하는 데 비해 레이더는 수신된 신호로부터 유도된 에너지 및 힘으로부터 다시 강우 강도 (mm/hr 또는 cm/hr)를 추정하여 제공한다. 이러한 관측 개념에서도 차이가 났지만, 더욱 큰 문제는 레이더 자료가 너무 크고 방대하여 처리 기술이 매우 까다롭고 어렵다는 점이었다. 그리고 이러한 점들과 함께 레이더 강우의 정확도 문제는 레이더 자료의 수자원 분야 활용성을저조하게 만드는 원인이었다. 그러나 레이더 강우의 정확도가 최근 많이 향상됨으로써 이제는 레이더를 어떻게 수자원 분야에 활용해야 할지 고민해야 할 상황이다. 이런 고민의 일환으로 돌발홍수예측 시스템 및 실증 시스템은 레이더 자료의 장점을 십분 활용한 시스템으로 앞으로 빠르고 정확한 돌발홍수 예측 정보를 제공하는 것이 목표이다. 최근 인공지능, 사물인터넷, 3D 프린팅 등 4차 산업기술들이쏟아져 나오고 있다. 현재 돌발홍수예측 시스템 및 실증 시스템에도 이러한 4차 산업기술을 활용하기 위한 연구가 진행 중이다. 하지만 1990년대에서 2000년대 초까지 개발도상국 시절의 교육을 받은 필자는 이러한 선진국 시대의 산업기술들을 어떻게 받아들여 활용해야 할지 고민이다. 서두에서 제1차 세계대전 당시 최신 무기들이 쏟아져 나와도 당시 지휘관들에게는 이를 활용할 수 있는 전술 교리가 없었던 것처럼 지금의 필자도 4차 산업기술들을 사용할 전술 교리(?)를 배워본 적은 없다. 현재의 우리가 4차 산업기술을 빠르게 습득하는 것도 중요하다. 하지만 필자는 제1차 세계대전 때 쏟아져 나온 현대 무기들의 특성을 십분 활용한 전격전과 같이 4차 산업기술을 건설 및 수자원 분야에 활용할 새로운 방법론도 같이 고민되어야 한다고 본다. 수자원하천연구본부 게시일2022-09-22 조회수 769
• 골든타임 확보를 위한 홍수예보·홍수대응골든타임확보연구단 골든타임 확보를 위한 홍수예보 ▲ 이정은 KICT 수자원하천연구본부 수석연구원 현재 기후변화의 징후들이 전 세계적으로 발생하고 있다. 수자원 분야에서는 홍수와 가뭄의 발생 빈도뿐만 아니라 양극화가 갈수록 심해지고 있어, 수자원 관리 측면에서 어려움이 가중되고 있다. 특히 집중호우와 태풍 등으로 인한 홍수피해는 자연재해 피해액의 상당 부분을 차지하고 있으며, 최근에는 도심지역의 국지성 돌발호우로 인한 도시하천 범람, 저지대 침수 등이 빈번하게 발생하고 있어 홍수피해는 더욱 가중되고 있다. 일반적으로 홍수피해를 저감하기 위한 방안으로는 구조적/비구조적 대책을 종합적으로 고려하고 있다. 구조적 대책 (하천정비, 저류지 등)은 비용과 시간 측면에서 단기간에 개선하는 데 힘든 점이 있어, 비구조적 대책 (홍수 예·경보, 운영 체계 등)을 통한 효율적인 홍수대응이 중요해지고 있는 시점이다. 이를 위하여 하천/정보제공자/현재 중심의 홍수 예·경보에서 공간/사용자/예측 중심으로의 패러다임 전환이 이루어져야 하며, 이는 첨단기술을 활용한 실시간 고해상도 수문자료 (강우레이더 등), 컴퓨팅 연산속도의 발전으로 인한 홍수예보 모의시간의 단축 등을 통하여 실현할 수 있는 환경이 만들어졌다. 이번 호에서는 홍수로부터 국민의 생명과 재산을 보호하기 위해 홍수위험 정보를 신속·정확·상세하게 제공하는 것을 목표로 지난 5년간 (2017~2022) 홍수대응골든타임확보연구단에서 수행한 연구결과를 소개하고자 한다. 홍수대응골든타임확보연구단 ▲ 노희성 KICT 수자원하천연구본부 수석연구원 들어가며 최근 기후변화 ( Climate Change)로 인한 심각성을 강조하기 위해 기후위기 ( Climate Crisis)라는 용어가 빈번하게 사용되고 있다. 즉, 기후변화로 인해 우리가 체감하는 어려움과 심각성이 위기 수준이라는 의미인데, 이는 단순히 환경적 측면의 문제뿐만 아니라 물, 위생, 주거, 건강 등 인류의 생존에 엄청난 영향을 주며 기후변화로 인해 발생하는 다양한 재난·재해로부터 안전을 보장받아야 하는 국민의 인권과도 관계가 있다. 특히, 물관리 중 치수 ( 홍수) 측면에서 살펴보면 집중호우, 가을 태풍, 도시화 등에 따른 강우와 유역 특성이 급변하여 홍수 발생 빈도가 증가하고 있다. 이로 인해 도심 저지대 및 친수공간 침수, 돌발홍수, 하수도와 도시하천의 범람 등 대형화·다양화된 홍수피해에 따른 인명 및 재산 피해가 발생함에 따라 홍수피해 예방과 대응이 사회적 현안이 되고 있다. 이러한 사회적 현안으로 대두되고 있는 홍수피해를 최소화하기 위한 선제적 홍수대응 기술 및 체계 구축의 필요성에 따라 홍수대응골든타임확보연구단 ( 이하 골든타임연구단)은 홍수예보 선진화 및첨단화 기술 개발의 초석을 다지는 연구로 주목받으며 연구를 수행하였다. 이 글에서는 연구단에서 수행한 연구기술 개발 현황과 활용성에 대하여 간략히 소개하고자 한다. 홍수, ‘골든타임’을 잡아라! ‘골든타임 ( Golden Hour)’은 ‘응급환자의 생사를 결정지을 수 있는 사고 발생 후 수술과 같은 치료가 이루어져야 하는 최소한의 시간’으로 주로 의사나 구급대원이 자주 쓰는 말이지만, 홍수예보 분야에서의 골든타임은 ‘홍수로부터 국민의 생명과 재산을 보호할 수 있는 최소한의 시간’으로 정의하고 있다. 그러나 골든타임연구단에서는 일반적 의미의 시간 범주에서 한발 더 나아가 ‘국가가 홍수피해 발생 이전에 모든 지역의 홍수위험 정보를 정확하고 상세하게 국민의 생명과 재산을 안전하게 보호하기 위해 이행하는 일련의 과정’으로 정의하고 있다. 골든타임연구단은 국민 생활 속에서 체감할 수 있는 홍수정보를 생산하고 제공하는 것을 목표로 환경부 물관리 사업의 일환으로 2017년에 출범하여 5년 2개월 ( 2017. 4. ~ 2022. 6.) 동안 23개 기관, 150여 명의 연구진이 연구를 수행하였다. 미래 홍수예보는 시·공간적으로 상세한 홍수정보를 얼마나 빠르고 정확하게 예측하고 정보를 제공하느냐가 핵심이다. 골든타임연구단은 다양한 환경변화로 인해 나타나는 홍수 재난·재해의 변화에 능동적으로 대응할 수 있는 다원적 분석기술과 첨단기술을 융합하는 4개 연구주제를 선정하고 해당 기술 개발을 통해 홍수예보 체계의 패러다임 전환을 이루고 우리나라 홍수예측 및 대응 분야의 기술자립도를 높이고자 한다. 홍수정보 생산·제공 기반 기술 개발 연구과제 골든타임연구단은 총 4개 연구주제 ( 세부)로 구성되어 있으며, 이 중 3개 연구주제를 한국건설기술연구원 수자원하천연구본부에서 수행하였다. 1연구주제 ( 연구책임자 이동률 선임연구위원, 황석환 연구위원)는 돌발홍수 해석, 돌발홍수예보 모델, 돌발홍수 유발 가능한 강우확률 예측 등의 요소기술 개발을 통해 동네 규모 ( 읍, 면, 동)의 최소 1~3 시간의 돌발홍수 대응 골든타임 확보가 가능한 돌발홍수예보시스템을 구축하였다. 1연구주제의 개발 기술은 돌발홍수 기준 산정 및 레이더강우 확률 예측 기술을 통하여 동네 규모의 홍수예측 정확도 향상에 기여할 수 있을 것이다. 2연구주제 ( 연구책임자 윤광석 선임연구위원)는 고성능 컴퓨팅 ( HPC) 기반 홍수예측 시 공간적 범위 확장, 하천 주변 사회기반시설 침수 예측, 앙상블 ( Ensembles) 확률 홍수예보 등의 요소기술 개발을 통해 현행 홍수 예측 정확도 개선 및 6시간 하천 홍수 골든타임 확보가 가능한 하천홍수예보시스템을 구축하였다. 2연구주제의 개발 기술은 HPC 기술을 기반으로 고정밀·고정확도의 하천 홍수 예측 정확도 향상에 기여할 수 있을 것이다. 3연구주제 ( 연구책임자 김경탁 선임연구위원)는 행정구역 (시, 군) 단위의 홍수정보 생산, 도시 및 해안 지자체 홍수 위험도 및 전망 기법, 홍수 위험 전망 불확실성 해석 등의 요소기술 개발을 통해 행정구역별 지역 특성을 반영한 3일 이전 홍수 위험 전망 정보제공 시스템을 구축하였다. 3연구주제의 개발 기술은 홍수 위험 전망정보를 통해 지자체별 홍수 사전 대응능력 향상에 많은 도움이 될 것이다. 4연구주제 (연구책임자 ㈜한국토코넷 박상욱 이사)는 위 3개 연구주제의 연구성과 실용화를 위한 각 시스템 및 홍수예보기관 내부 사용자용 홍수예보 통합관제 시스템, 웹 GIS 및 모바일 기반의 외부 사용자 (유관기관 및 대민)용 위치기반 홍수예보 플랫폼을 개발하였다. 4연구주제의 각 시스템 및 통합홍수예보 플랫폼의 효율적·안정적인 운영 및 관리기술은 홍수예보현장에서 시행착오를 줄이고 비용 절감효과를 기대할 수 있다. 맺음말 골든타임연구단에서 개발한 홍수 예측 및 대응, 골든타임 확보 기술은 선진국형 홍수 예측 및 정보제공 기술에 한 발짝 더 다가섰다고 평가할 수 있다. 본 연구를 통해 축적한 원천기술 및 노하우를 바탕으로 국외, 특히 신남방 국가의 홍수예보시스템 구축 사업을 활발하게 추진 중이며 우리나라의 홍수 예측 및 대응 기술에 대한 위상이 높아질 것으로 생각된다. 또한, 실생활 체감도 높은 홍수 정보 제공이 가능해짐에 따라 국민뿐만 아니라 정부, 지자체의 홍수 대응 효율성 제고를 통해 홍수로 인한 인명과 재산 피해를 줄이고 재해 복구비용을 절감할 수 있다는 기대감을 가지고 있다. 골든타임연구단 성과물의 현업화를 위해 환경부의 향후 사업에서도 개발된 홍수 예측 및 대응 기술의 고도화 확장 연구가 협의되고 있으며, 향후 AI를 접목한 홍수 예측 및 대응 기술로 한 단계 더 업그레이드될 수 있도록 많은 관심과 지원이 요구된다. 수자원하천연구본부 게시일2022-09-22 조회수 1030
• 홍수 피해를 막는 AI, 자연재해에 맞서다 홍수 피해를 막는 AI, 자연재해에 맞서다 ▲ 윤광석 KICT 수자원하천연구본부 선임연구위원(AI 홍수예보 연구팀) 지난해 여름, 한반도에 집중호우가 쏟아졌다. 6월 25일 시작된 장마전선은 7월 26일까지 계속됐다. 섬진강댐 수위가 홍수지 제한 수위인 194 m 가까이 올라오면서 초당 최대 300t의 물을 방류하기 시작했다. 심각한 홍수에 많은 인명 및 재산 피해가 잇따랐다. 2000년, 2022년, 2023년에 발생한 홍수로 기후변화가 빚어낸 자연재해가 사회의 화두로 떠오르기 시작했다. 신속한 판단 이끄는 AI 홍수예보시스템 한국건설기술연구원 수자원하천연구본부는 산업의 발달로 밀집된 도시 인구와 도시화에 따른 강우의 침투 면적이 감소한 것이 홍수 문제의 주요 요인이라 분석했다. 앞으로 홍수 문제가 더욱 극심해질 것이라는 예측도 덧붙였다. 연구본부는 언제 발생할지 모를 극한 홍수를 철저히 대비할 수 있는 ‘AI 홍수예보시스템’을 새로운 해결책으로 제시했다. 만약 홍수예보가 오롯이 인력으로만 이뤄진다면 어떨까. 인력에 의한 수동 분석을 통해 예측·발령을 하게 되고, 그만큼 의사결정과 위기 대응은 늦어질 것이다. 환경부 및 홍수통제소는 올해부터 더 원활한 홍수 예측과 발령을 위해 한국건설기술연구원의 AI 기반 홍수예측모형을 도입하기로 했다. AI를 기반으로 한 예측모형이 도입되는 건 이번이 세계 최초다. AI 홍수예보시스템은 관측·조사, 전송·예측, 예측, 전달 4단계로 구성된다. 전국 홍수예보지점을 10분 간격으로 자동으로 분석하고, 한강권역 기상·수문 현황에 관한 빅데이터를 스스로 학습한다. 홍수예보관은 AI 예측 결과를 검증하고 상황을 판단해 홍수특보를 발령하게 된다. 정확성, 신속성, 안정성을 더한 홍수 예측 AI 홍수예보시스템에 적용된 장단기 메모리(LSTM) AI 모형은 강우량, 수위, 댐방류량 등 관측자료에서 통계적 상관관계를 학습해 자동으로 하천수위를 예측하게 된다. 수문학적 모형에 수리학적 모형을 더한 물리 모형으로, 저류함수법을 통해 산정된 유량을 입력해 하천수위를 계산하게 된다. 특보 수위를 초과할 것으로 예측되는 지점에는 특보를 발령한다. 예측 범위도 대폭 확대된다. 2023년까지는 대하천 중심의 75개 홍수특보지점에 대해서만 예측해 지류·지천 홍수예보가 취약했다면, 올해부터는 지류·지천을 포함한 홍수특보지점을 223개까지 확대한다. 현재 시점에서는 4개의 홍수통제소에 AI 홍수예보모형이 반영되어 있지만, 점차 적용 범위를 늘려갈 계획이다. 예보관은 AI 시스템의 댐-하천 디지털트윈 기술을 활용해 수위 변화 시뮬레이션과 침수우려지역을 확인함으로써 재난을 신속하게 예측하고 걸맞은 대응책을 준비할 수 있다. 특히 올해부터 홍수정보제공 지점으로 추가된 하천의 상류 지점들은 유출 속도가 빨라 기존 물리 기반 모형만으로는 예측이 어려웠다. AI 기반 홍수예측모형은 이러한 지점의 예측과 의사결정을 돕는다. 연구진은 AI 기반 홍수예측모형이 최초로 적용되는 만큼 정확성, 신속성 및 안정성 세 마리 토끼를 모두 잡기 위한 연구개발을 이어 나가고 있다. 연구책임자인 윤광석 선임연구위원은 AI 기반 홍수예측시스템이 국내뿐만 아니라 세계로 뻗어나갈 것을 기대하고 있다. “현업에 최초로 AI 기반 홍수예측모형이 적용되는 만큼, 현재 수자원하천연구본부에서는 기술을 고도화하고 정확도를 높이는 연구에 심혈을 기울이고 있습니다. 특히 홍수 예측의 효율성을 높이기 위해 기존 물리 기반 모형과의 연계하고, 지금보다 향상된 의사결정 체계를 구축할 전망입니다. 저희가 개발한 AI 홍수예측시스템이 세계 최고의 시스템으로 거듭나는 것을 목표로 하고 있습니다.” 저희가 개발한 AI 홍수예측시스템이 세계 최고의 시스템으로 거듭나는 것을 목표로 하고 있습니다. 세계로 뻗어가는 KICT의 기술력 연구팀이 몰두하고 있는 문제는 홍수뿐만이 아니다. 지난해 장마철, 폭우에 의해 강남역과 신림동 일대는 막심한 재산피해와 인명 사고를 빚어냈다. 이에 연구팀은 2025년까지 도시침수에 의한 그간의 피해를 분석하고, 모니터링과 예측에 대한 연구를 활발히 수행하고 있다. 연구의 목표는 도시의 침수 깊이를 관측할 수 있는 침수모니터링 장비를 개발하는 것. 더 나아가 모니터링 결과에 따라 침수를 예측할 수 있는 모형도 개발할 예정이다. 개발 성과는 필리핀, 인도네시아, 라오스 등의 테스트베드에 설치돼 적응성을 검증한다. 연구진은 이러한 연구 성과가 국내기술이 해외로 진출할 수 있는 기반이 될 것이라는 믿음을 갖고 연구에 성실히 임하고 있다. 한국건설기술연구원 수자원하천연구본부는 출범 이래 홍수, 가뭄, 기후변화, 연안재해 등 물과 관련된 국가 현안 과제에 대처하고 국토의 가치를 보전하기 위한 연구를 끊임없이 수행하고 있다. 특히 연구본부는 이번 AI 홍수예보시스템의 적용을 통해 국민의 삶의 질 향상과 올바른 물관리의 실현이 이뤄질 것이라는 기대감을 품고 있다. 더 나은 세상을 바라는 연구자의 진심은 더 의미 있는 세상을 창조해 나갈 것이다. 수자원하천연구본부 게시일2024-07-30 조회수 497

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