[논문]항공 LiDAR 자료를 이용한 슈퍼태풍 내습시 해운대 해수욕장 인근 도심지역 침수 피해 규모 추정

한종규; 김성필; 장동호; 장태수

항공 LiDAR 자료를 이용한 슈퍼태풍 내습시 해운대 해수욕장 인근 도심지역 침수 피해 규모 추정
Estimation of Inundation Damages of Urban area Around Haeundae Beach Induced by Super Storm Surge Using Airborne LiDAR Data 원문보기

한국GIS학회지 = The journal of geographic information system association of Korea, v.17 no.3 = no.50, 2009년, pp.341 - 350

한종규 (한국지질자원연구원 국토지질연구본부 지질정보연구실) , 김성필 (한국지질자원연구원 석유해저연구본부 해저지질연구실) , 장동호 (공주대학교 지리학과) , 장태수 (한국지질자원연구원 석유해저연구본부 해저지질연구실)

초록
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전 세계적인 지구온난화로 인해 태풍의 강도와 규모가 커지고 있고 이로 인한 사회경제적인 피해가 갈수록 증가하고 있는 상황에서 사전에 침수예상지역 및 예상피해규모를 파악하고, 대비하는 일은 아주 중요하다. 이 논문에서는 2003년 부산과 경남지역 연안을 강타한 태풍 Maemi(매미)의 이동경로에 태풍 매미를 비롯하여 Vera(베라)(일본 이세만, 1959), Durian(두리안)(필리핀, 2006) 그리고 2005년 미국을 강타한 허리케인 Katrina(카트리나)의 특성을 갖는 슈퍼태풍의 내습을 가정하여 해운대 해수욕장 인근 도심지역의 침수피해규모를 추정하였다. 태풍별 해수면 상승고는 기존 연구자들의 수치모델링 결과를 토대로 육상표고와 해저수심의 서로 다른 기준면을 통일시킨 후 계산하였고, 항공 LiDAR 자료를 기반으로 GIS 공간분석기술을 이용하여 침수고, 침수면적 및 건물피해액을 추정하였다. 태풍의 강도와 규모가 점점 커지고 있고, 우리나라에도 근년에 Katrina(카트리나)급의 슈퍼태풍이 내습할 가능성이 클 것으로 예상되는 상황에서, 이 연구결과는 연안 도심지역에 대한 해안침수예상도와 범람피난지도를 제작하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

As the power and scale of typhoons are growing due to global warming and socioeconomic damages induced by super-typhoons are increasing, it is important to estimate inundation damages and to prepare proper adaptation plans against an attack of the super-typhoon. In this paper, we estimated the inundation damages of urban area around Haeundae beach induced by super-typhoons which follow the route of Typhoon Maemi with the conditions of Typhoon Vera (Ise Bay in Japan, 1959), Typhoon Durian (Philippine, 2006) and Hurricane Katrina (New Oleans in U.S.A, 2005). The coastal area around the Haeundae beach (Busan and Gyeongnam province) is expectedly damaged by severe storm surges. In this study we calculated the rise of sea level height after harmonizing the different datum levels of land and ocean and estimated the inundation depth, inundation area and the amount of building damages by using airborne LiDAR data and GIS spatial analysis techniques more accurately and quantitatively. As many researchers are predicting that super-typhoon of overwhelming power will occur around the Korean peninsula in the near future, the results of this study are expected to contribute to producing coastal inundation map and evacuation planning.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

이 논문에서는 항공 LiDAR 측량자료와 GIS 공간분석기술을 이용하여 2003년 우리나라 남해안에 상륙하여 막대한 피해를 줬던 태풍 Maemi의 이동경로에 슈퍼 태풍을 모의하여 해운대 해수욕장 인근 도심지역에 대한 침수피해규모를 추정하였다. 2장에서는 연구지역과 연구방법에 대해 간략히 기술하고, 3장에서는 연구지역의 항공 LiDAR 자료획득 및 정확도 평가 방법 및 결과에 대해서 기술한다.

가설 설정

특히, 마산과 부산 연안지역은 인구밀도가 높고, 주택, 상가 등 건물과 도로, 교량 등 각종 시설물이 밀집해 있어 태풍에 의한 해일 발생시 위험에 노출되어 있다. 이 연구에서는 여름 휴가철 피서객으로 인한 유동인구가 급작스럽게 증가하는 부산 해운대 해수욕장 인근 도심지역[그림 1]을 대상으로 가상의 슈퍼 태풍이 내습한다는 가정 하에 폭풍해일로 인한 침수피해 규모를 추정하였다. 폭풍해일에 의한 범람 침수지역을 정확하게 계산하기 위해서는 정밀한 표고자료와 해수면 상승고 자료가 필요하다.

제안 방법

2003년 경남지역 연안을 강타한 태풍 Maemi의 이동경로에 태풍 Maemi를 비롯하여 Vera, Durian 그리고 허리케인 Katrina의 마산 연안지역 상륙을 가정하여 모의한 해수면 상승고를 평균해수면 기준으로 구축된 해운대 연안지역의 항공 LiDAR DEM, DSM 자료에 적용하여 해운대 해수욕장 연안의 침수고, 침수면적 및 건물 침수 피해 규모를 추정하였다<;표 6>. 태풍 Maemi의 경우 평균침수고 95cm, 최대침수고 157cm, Durian의 경우 평균침수고 139cm, 최대침수고 206cm, Vera의 경우 평균침수고 142cm, 최대침수고 210cm 그리고 Katrina의 경우 평균침수고가 Maemi의 약 2.
2003년 태풍 Maemi의 이동경로에 태풍 Maemi를 비롯하여 Vera, Durian 그리고 허리케인 Katrina의 태풍특성을 가지고 모의한 폭풍해일고에 조석을 고려하여 계산한 해수면 상승고를 계산하였다. Katrina에 의한 해수면 상승고는 400.
이 연구에서는 전체 표면굴곡을 최소화하여 경사의 변화를 유연하게 만들어, 결과적으로 지형변이를 부드럽게 만드는 B-spline 보간법을 사용했다. 그리고 필터링(filtering) 과정을 거처 수치표층모델(DSM)로부터 건물과 같은 지표면상의 인공지물 및 수목에 대한 높이 값이 제거된 수치표고모델(DEM)을 만들었다[그림 3].
이 연구에서는 항공 LiDAR 장비를 이용하여 고정밀의 표고자료를 획득하였으며, 허동수(2008) 등이 2003년 태풍 Maemi의 이동 경로에 미국을 강타한 허리케인 Katrina(미국 뉴올리언스, 2005)와 태풍 Durian(필리핀, 2006) 및 태풍 Vera(일본 이세만, 1959)의 태풍특성을 조합하여 수치모델링을 실시하여 얻은 폭풍해일고 자료를 사용하여 가상의 슈퍼태풍에 의한 해수면 상승고를 계산하였다. 그리고 항공 LiDAR 표고자료와 해수면 상승고 자료를 ArcGIS 소프트웨어에 입력한 다음, 공간분석기능을 활용하여 침수고, 침수면적 및 건물피해액을 추정하였다.
39개의 점 밀도로 전체 약 2천8백만개 이상의 레이저 점 데이터를 획득했으며, 동시에 공간해상도 25cm급의 디지털 칼라 항공사진을 획득했다<표 1>. 디지털 형태로 획득된 데이터는 항공기에 탑재된 GPS/IMU 데이터와 지상 GPS 기준국의 데이터와 함께 DGPS 처리를 하여 정확한 위치좌표를 계산한다. 또한 레이저의 투과특성으로 인해 오반사되거나, 반사체 특성에 따른 반사왜곡으로 인한 오차를 포함하고 있어 이러한 과대오차(outliers)를 제거하는 전처리 과정을 거치게 된다.
또한 침수피해지역에 대한 건물피해 규모를 추정하기 위해 수치지형도로부터 건물레이어를 추출하였으며, 태풍별 침수피해 건물을 분석하였다[그림 8]. 연구 지역에 대한 개별건물에 대한 침수피해액을 계산하기 위해 먼저 부산광역시 주택 공시지가 열람시스템 웹사이트(http://hpas.
이에 따라 태풍, 호우, 해일 등으로 인한 해안지역에서 발생할 수 있는 침수피해가능성을 예측하여 대비하는 것이 중요하다. 이 연구에서는 넓은 지역에 대한 고정밀의 표고자료 획득이 가능한 항공 LiDAR 기술과 슈퍼태풍을 모의하여 계산한 해수면 상승고 자료를 이용하여 해운대 해수욕장 인근 도심지역에 대한 침수 피해 규모를 추정하였다.
폭풍해일에 의한 범람 침수지역을 정확하게 계산하기 위해서는 정밀한 표고자료와 해수면 상승고 자료가 필요하다. 이 연구에서는 항공 LiDAR 장비를 이용하여 고정밀의 표고자료를 획득하였으며, 허동수(2008) 등이 2003년 태풍 Maemi의 이동 경로에 미국을 강타한 허리케인 Katrina(미국 뉴올리언스, 2005)와 태풍 Durian(필리핀, 2006) 및 태풍 Vera(일본 이세만, 1959)의 태풍특성을 조합하여 수치모델링을 실시하여 얻은 폭풍해일고 자료를 사용하여 가상의 슈퍼태풍에 의한 해수면 상승고를 계산하였다. 그리고 항공 LiDAR 표고자료와 해수면 상승고 자료를 ArcGIS 소프트웨어에 입력한 다음, 공간분석기능을 활용하여 침수고, 침수면적 및 건물피해액을 추정하였다.
침수면적은 LiDAR DEM과 LiDAR DSM 두 가지를 사용하여 비교하였다. LiDAR DEM을 이용하여 침수면 적을 계산할 경우 Maemi 87,518m², Durian 172,818m², Vera 179,969m² 그리고 Katrina 638,976m²로 분석되었다.
지형도 제작과 같은 육상에서의 기준면은 인천의 평균해수면(MSL: Mean Sea Level)을 0m로 하여 수준측량을 실시하여 전국적으로 1, 2등 수준점(BM: Bench Mark)을 매설해서 위치와 표고를 관리하여 사용하고 있으며, 해상에서는 기본수준점(TBM: Tidal Bench Mark)을 사용하고 있다. 해상의 기본수준점(TBM)과 육상의 수준점(BM)의 성과를 비교하기 위해서는 TBM의 평균 해면상 높이와 BM의 높이를 수준 측량하여 비교한다.

대상 데이터

연구 지역에 대한 개별건물에 대한 침수피해액을 계산하기 위해 먼저 부산광역시 주택 공시지가 열람시스템 웹사이트(http://hpas.busan.go.kr/)에 공시되어 있는 개별 및 공동주택 공시지가(2008년 12월 31일 기준)자료를 이용하였으며, 침수피해액 산정은 소방방재청 “자연재난조사 및 복구계획수립지침 기준”을 활용하였다.
연구지역에 대한 LiDAR 자료는 2006년 12월 24일에 캐나다 Optech 사의 ALTM 30/70 측량 장비를 이용하여 고도 1,400m 상공에서 획득했다. 항공 LiDAR 자료획득을 위한 비행경로는 [그림 2]와 같다.
이 연구에서는 국립해양조사원이 2008년 4월 18일에 부산광역시 중구 대교동 영도다리 밑(WGS84 좌표: 35˚ 05’ 41.2”N, 129˚ 02’ 10.9”E)에서 관측한 기본수준점성과표 자료를 이용했다.
전체 자료취득 면적은 약 12km2이며, 1m2 당 약 2.39개의 점 밀도로 전체 약 2천8백만개 이상의 레이저 점 데이터를 획득했으며, 동시에 공간해상도 25cm급의 디지털 칼라 항공사진을 획득했다.

이론/모형

이 연구는 기초기술연구회 출연으로 수행되고 있는 한국해양연구원과 한국지질자원연구원과의 협동연구과제인 “연안범람 취약지 표고자료 시범구축 연구(NP 2006-052)”의 일환으로 수행되었다. 항공 LiDAR 자료에 대한 기술적 자문을 제공한 한진정보통신(주)에 감사드린다
점 형태의 표고 값을 격자 형태의 데이터로 만들기 위해 사용되는 보간법에는 IDW(Inverse Distance Weight), B-spline, NN(Natural Neighbourhood), Kriging 등이 있다. 이 연구에서는 전체 표면굴곡을 최소화하여 경사의 변화를 유연하게 만들어, 결과적으로 지형변이를 부드럽게 만드는 B-spline 보간법을 사용했다. 그리고 필터링(filtering) 과정을 거처 수치표층모델(DSM)로부터 건물과 같은 지표면상의 인공지물 및 수목에 대한 높이 값이 제거된 수치표고모델(DEM)을 만들었다[그림 3].
후처리 과정에는 LiDAR 표고자료의 정확도 확인, 지오이드 보정과정을 통한 표고 값 변환, 격자형 DSM, DEM, 음영기복도 작성 등이 있다. 전처리된 레이저 점 데이터의 수직 표고 값은 WGS84 타원체고 기준으로 되어 있어, 정표고 값을 구하기 위해서 이 지역의 지오이드 모델을 이용했다. 불규칙 형태의 점 데이터로 이루어진 LiDAR 데이터는 순수한 지표면 정보뿐 만 아니라, 건물, 제방과 같은 인공구조물과 식생 등과 같은 자연지물에 대한 높이 정보를 모두 포함하고 있다.

성능/효과

4급 도시기준점 측량성과 자료를 이용한 항공 LiDAR 자료의 정확도 평가에 있어서 DSM과 DEM의 표준편차는 각각 0.562m, 0.780m로 당초 예상했던 0.3m 이하의 정확도보다 떨어지는 결과가 나왔다. 이와 같은 결과는 격자형 데이터로 만드는 과정과 지형지물을 제거하는 필터링과정에서 발생한 오류일 가능성이 큰 것으로 판단된다.
2003년 태풍 Maemi의 이동경로에 태풍 Maemi를 비롯하여 Vera, Durian 그리고 허리케인 Katrina의 태풍특성을 가지고 모의한 폭풍해일고에 조석을 고려하여 계산한 해수면 상승고를 계산하였다. Katrina에 의한 해수면 상승고는 400.1㎝로 Maemi 158.1㎝ 보다 약 2.5배 높게 나타나고, Katrina에 의한 평균침수고는 263㎝로 Maemi 96㎝ 보다 약 2.8배 높게 나타났으나, 침수면적에 있어서는 Katrina가 약 7배가 넓은 지역이 침수되는 것으로 분석되었다. 건물에 대한 침수피해액 산정 결과를 보면 Katrina에 의한 피해는 Maemi의 약 40배에 이르는 1,500억원으로 추산되었다.
LiDAR DSM을 이용한 경우에는 Maemi 69,935m² , Durian 125,139m², Vera 131,028m² 그리고 Katrina 396,216m²로 분석되었다. LiDAR DEM을 사용했을 때가 DSM을 사용했을 때보다 약 60%～80% 정도 넓은 면적을 나타냈다. Katrina의 평균침수고가 Maemi에 비해 약 2.
침수면적은 LiDAR DEM과 LiDAR DSM 두 가지를 사용하여 비교하였다. LiDAR DEM을 이용하여 침수면 적을 계산할 경우 Maemi 87,518m², Durian 172,818m², Vera 179,969m² 그리고 Katrina 638,976m²로 분석되었다. LiDAR DSM을 이용한 경우에는 Maemi 69,935m² , Durian 125,139m², Vera 131,028m² 그리고 Katrina 396,216m²로 분석되었다.
<표 5>는 계산된 결과이며, Maemi의 경우 158.1cm, Vera 210.1cm, Durian 206.1cm 그리고 Katrina 400.1cm로 Katrina에 의한 해수면 상승고가 Maemi보다 약 2.5배 높게 나타났다.
이와 같은 결과는 격자형 데이터로 만드는 과정과 지형지물을 제거하는 필터링과정에서 발생한 오류일 가능성이 큰 것으로 판단된다. 또한 전반적으로 DEM의 편차가 DSM의 편차보다 크게 나타났는데, 이러한 현상은 지표면상의 지물을 제거하는 필터링과정에서 추가적으로 발생한 오류일 가능성이 큰 것으로 생각된다. 특히 연구지역은 도심지역으로서 건물이 많아 이를 제거하는 과정에서 오류 발생 확률이 높다.
미국 지질조사소(USGS: United States Geological Survey)의 Farris 등(2005)은 2005년 뉴올리언즈를 강타했던 허리케인 Katrina에 의한 침수피해규모를 파악하기 위해서 항공 LiDAR 측량 자료를 사용했다. 이 연구를 통해서 갑작스런 폭풍에 의한 재난대응에 효과적으로 사용될 수 있도록 고해상도의 수평해상도와 고정밀의 수직해상도를 갖는 LiDAR 측량자료의 사전확보에 대한 필요성을 강조하였다. Demirkesen 등(2007)은 다중시기 Landsat ETM+ 위성영상 자료와 SRTM(Shuttle Radar Topography Mission)에 의해 획득된 지형고도(DEM: Digital Elevation Model) 자료를 이용해 터키 서부 해안가에 위치한 Izmir 지역에 대해 침수 취약지역을 분석했다.
2003년 경남지역 연안을 강타한 태풍 Maemi의 이동경로에 태풍 Maemi를 비롯하여 Vera, Durian 그리고 허리케인 Katrina의 마산 연안지역 상륙을 가정하여 모의한 해수면 상승고를 평균해수면 기준으로 구축된 해운대 연안지역의 항공 LiDAR DEM, DSM 자료에 적용하여 해운대 해수욕장 연안의 침수고, 침수면적 및 건물 침수 피해 규모를 추정하였다<표 6>. 태풍 Maemi의 경우 평균침수고 95cm, 최대침수고 157cm, Durian의 경우 평균침수고 139cm, 최대침수고 206cm, Vera의 경우 평균침수고 142cm, 최대침수고 210cm 그리고 Katrina의 경우 평균침수고가 Maemi의 약 2.8배인 263cm, 최대침수고는 Maemi의 약 2.5배인 400cm로 분석되었다. 침수 고가 가장 큰 도심지역은 해운대 해수욕장 서쪽 끝의 부산웨스턴조선호텔 뒤편 주변지역으로 콘도, 호텔, 모텔 등 숙박업소가 밀집해 있는 곳이다.
해안침수 예상지역을 추정하기 위해서는 수십 cm 이하의 정확도를 갖는 표고자료가 필요하다. 항공 LiDAR 측량을 통해서 획득된 표고자료의 정확도를 평가하기 위해 [그림 4]과 같이 연구지역 내에 13개 관측점에서 GPS를 사용하여 측량한 4급 도시기준점(60분 이상 데이터 수신간격은 30초 이하의 GPS 관측으로 측량된 기준점) 측량자료를 이용하여 표고 값을 비교한 결과, DSM 과 DEM의 RMSE(Root Mean Square Error)는 각각 0.562m, 0.780m로 당초 1,400m 고도에서 자료획득 시 예상했던 정확도(0.3m 이하)보다 떨어지는 결과가 나왔다<;표 2>. 이와 같은 결과는 격자형 데이터로 만드는 과정과 지형지물을 제거하는 필터링과정에서 발생한 오류일 가능성이 큰 것으로 판단된다.

후속연구

태풍의 강도와 규모가 점점 커지고 있는 상황에서 우리나라에도 근년에 Katrina급의 태풍이 내습할 가능성이 크다. 이 연구결과는 해운대 해수욕장 인근 도심지역을 대상으로 슈퍼태풍의 내습을 가정하여 침수피해 규모를 추정한 것이므로, 이 지역에 대한 해안침수예상도와 범람피난지도를 제작하는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
폭풍해일에 의한 해수면 상승 높이는 조석에 의한 해수면 상승 높이와 앞에서 계산한 폭풍해일고를 더하여 계산된다. 이렇게 조석과 폭풍해일고에 의한 해수면 상승 높이가 계산되면 폭풍해일에 의한 침수지역을 추정하는데 활용할 수 있다. 여기서 유의할 사항은 해상의 조석관측 기준면과 육상에서의 측지 기준면이 서로 다르게 구성되어 있어 이에 대한 고려가 필요하다.
건물에 대한 침수피해액 산정 결과를 보면 Katrina에 의한 피해는 Maemi의 약 40배에 이르는 1,500억원으로 추산되었다. 이와 같은 연구결과는 해수면 상승에 의한 침수피해지역을 추정한 것으로 강한 비바람과 높은 파도에 의한 월류 및 배수지연 등을 추가적으로 고려한다면 훨씬 더 큰 피해가 예상된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	우리나라의 연안은 어떤 상태에 있는가?	전 세계적인 지구온난화의 가속화로 인해 해수면의 상승과 함께 태풍의 강도와 규모가 커지고 있다. 우리나라의 연안은 서 ․ 남해안의 경우 지리적인 특성으로 인하여 폭풍해일로 인한 연안재해에 취약한 상태에 있다. 우리나라는 최근 10년(1998～2007)간 태풍으로 인해 약 12조원에 달하는 재산피해, 약 13만7천명의 이재민과 478명의 사망자가 발생하였다(소방방재청, 2007).
	폭풍해일로 인한 침수피해 규모의 정확도를 높이기 위해서는 무엇이 중요한가?	지금까지 연안지역 범람침수 연구는 주로 해양공학적인 측면의 수치해석을 통해서 태풍에 의한 폭풍해일고를 계산하고, 이를 이용하여 수치지형도 상에 침수예상지역을 표시하는 정도로, 실제 태풍발생시 폭풍해일로 인한 침수지역과 침수피해 규모를 정확하게 예측하기 위하여 정밀한 표고측량자료 기반의 연구는 아직까지 미진한 상황이다. 폭풍해일로 인한 침수피해 규모의 정확도를 높이기 위해서는 태풍특성에 따른 정확한 폭풍해일고의 계산도 중요하지만, 고해상도 고정밀의 표고자료 구축이 무엇보다 중요하다. 정밀표고자료 획득이 가능한 항공 LiDAR 시스템은 도심지역의 3차원 건물추출(정성은 등, 2008) 및 산림정보를 파악하는데 활용되고 있으며(송철철 등, 2008), 홍수피해 분석 및 연안침수분석에도 활용되고 있다.
	Katrina에 의한 침수피해규모를 파악하기 위해서 항공 LiDAR 측량 자료를 사용한 연구는 무엇을 강조했는가?	미국 지질조사소(USGS: United States Geological Survey)의 Farris 등(2005)은 2005년 뉴올리언즈를 강타했던 허리케인 Katrina에 의한 침수피해규모를 파악하기 위해서 항공 LiDAR 측량 자료를 사용했다. 이 연구를 통해서 갑작스런 폭풍에 의한 재난대응에 효과적으로 사용될 수 있도록 고해상도의 수평해상도와 고정밀의 수직해상도를 갖는 LiDAR 측량자료의 사전확보에 대한 필요성을 강조하였다. Demirkesen 등(2007)은 다중시기 Landsat ETM+ 위성영상 자료와 SRTM(Shuttle Radar Topography Mission)에 의해 획득된 지형고도(DEM: Digital Elevation Model) 자료를 이용해 터키 서부 해안가에 위치한 Izmir 지역에 대해 침수 취약지역을 분석했다.

참고문헌 (15)

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송철철, 이우균, 곽두안, 곽한빈, 2008, 산림조사에서의 항공 라이다 취득인자에 따른 영향분석을 위한 시뮬레이션 모델 개발, 한국GIS학회 춘계학술대회, pp.310-317.
원대희, 김계현, 박태옥, 최현우, 곽태식, 2004, GIS를 활용한 연안침수지도 제작에 관한 연구, 한국지형공간정보학회논문집, 제12권, 제1호, pp.69-77.
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허동수, 이현우, 이우동, 배기성, 2008, 슈퍼태풍 내습 시 부산？경남 연안역의 폭풍해일고, 한국해안？해양공학회논문집 제20권 제1호, pp.128-136.

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상세보기
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Farris, G.S., Smith, G.J., Crane, M.P., Demas, C.R., Robbins, L.L., and Lavoie, D.L., eds., 2007, Science and the storms-the USGS response to the hurricanes of 2005:U.S. Geological Survey Circular 1306, p.283.
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부산광역시 공시지가 열람시스템 홈페이지, 2008, http://hpas.busan.go.kr/

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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