[논문]지표 건물이 도시유역의 침수특성에 미치는 영향

이정영; 하성룡

doi:10.14249/eia.2013.22.1.099

문제 정의

따라서 본 연구는 building-block 방법을 활용 하여 도시유역의 침수를 해석하고 이로부터 건물에 대한 영향을 분석하는데 목적이 있다.
본 연구에서는 지표 건물 형상정보 수준의 변화가 도시 침수특성 예측결과에 미치는 영향을 분석 하고자 하였다. 이를 위해 합류식 하수관거가 설치 된 도시표면 중 실측값이 존재하는 지점을 선정하여 2차원 도시유출모형인 XP-SWMM 2D를 활용 하여 침수를 모의하였다.
본 연구에서는 지형자료의 건물 유무에 따른 침수특성의 변화를 분석하는 것이 목적인 바, LiDAR 측량 성과로부터 1m×1m 고도모델인 DEM과 건물의 고도정보가 포함되어 있는 LiDAR 자료에서 추출한 건물 표고 자료를 중첩하여 건물 영역도(DEM + 건물표고)를 작성하였다(Fig 2).

가설 설정

침수면적이 최대일 때 침수심의 분포는 Fig 8과 같다. 도로 유출을 고려하지 않은 상태의 지표면 유출량은 지형자료의 형상에 따라 유하하다가 맨홀 로 유입되어 배수된다고 가정하였다. 이 과정에서 우수 관거의 배수능력 이상의 유입유량(지표면 유출량 + 관내 하수량)이 유입되면 초과유량은 맨홀 월류량으로 계산되어 월류 지점에서 인접한 저지대로 지표수가 유입되어 침수가 발생하는 것으로 모의하였다.

제안 방법

침수특성의 정확한 분석을 위해 모형 구축 시 해당 유역의 모든 관거를 모의대상으로 설정하였다. 따라서 기존 소유역 기반의 모형과 달리 맨홀의 집 수면적을 수리계산서를 통해 구득하여 모형의 입력 자료로 활용하였다. 대상유역의 하수관거 연장은 총 31.
그러나 국내에는 지표수의 측구를 통한 재유입에 대한 연구가 진행되지 않아 측구 혹은 맨홀의 유입계수 등을 국내 상황에 맞게 설정할 수 없는 문제가 있다. 따라서 본 연구에서는 지표수의 하수관거 내 재유입을 고려하되, 재유입 계수 등과 같은 매개변수는 모형에서 제공하는 기본 값을 적용하였다.
본 모형은 1차원 배수 관망 해석은 물론 2차원 지표수 흐름을 해석할 수 있도록 개발되었으며 표고자료 입력 시 자체적인 DTM(Digital Terrain Model)을 생성하여 지표수의 동적인 흐름을 모의할 수 있다. 또한 저류지 최적 설계를 위한 별도의 모듈을 제공하고 있으며 재해도 작성을 위한 다양한 위험도 평가기법을 제공한다. 본 모형의 지배방정식은 다음과 같다.
XP-SWMM 2D는 미국 EPA의 SWMM (Storm Water Management Model)모형과 호주 WBN사에서 개발한 2차원 침수해석용 Full Dynamic 엔진 인 TUFLOW (Two dimensional Unsteady FLOW)를 결합한 모형이다. 본 모형은 1차원 배수 관망 해석은 물론 2차원 지표수 흐름을 해석할 수 있도록 개발되었으며 표고자료 입력 시 자체적인 DTM(Digital Terrain Model)을 생성하여 지표수의 동적인 흐름을 모의할 수 있다. 또한 저류지 최적 설계를 위한 별도의 모듈을 제공하고 있으며 재해도 작성을 위한 다양한 위험도 평가기법을 제공한다.
본 연구에서는 지표 건물 형상정보 수준의 변화가 도시 침수특성 예측결과에 미치는 영향을 분석 하고자 하였다. 이를 위해 합류식 하수관거가 설치 된 도시표면 중 실측값이 존재하는 지점을 선정하여 2차원 도시유출모형인 XP-SWMM 2D를 활용 하여 침수를 모의하였다. 지형자료의 종류에 따른 침수특성의 변화를 모의하기 위해 LiDAR 기반의 측량자료로부터 DEM과 건물 영역도를 구축하였으며 지표면 유출수의 하수관거 내 재유입을 고려하였다.
해당 자료의 촬영시간은 17시 38분부터 17시 46분까지로 이를 통해 개략적으로 침수깊이를 유추할 수 있다. 이에 본 연구에서는 3개의 지점 중 PT #1과 PT #2 지점의 하수관거에 유량계를 설치하여 2012년 10월 22일 강우사상을 관측하고 이를 활용하여 모형의 보정을 수행하였다(Fig 5).
전술한 바와 같이 대상 유역 내의 침수 촬영 동영상을 이용하여 지형자료별 침수심 산출 오차를 분석하였다. Table 3은 대상지역에서 촬영된 동영상의 17시 40분 캡쳐 사진으로 지점별 침수심은 10~16cm 인 것으로 추정된다.
Table 3은 대상지역에서 촬영된 동영상의 17시 40분 캡쳐 사진으로 지점별 침수심은 10~16cm 인 것으로 추정된다. 지점별 오차량 산출을 위해 DEM과 건물 영역도에 의해 산출된 침수심과 실측 침수심과 비교하여 RMSE (Root Mean Square Error) 를 산출하였으며, 산출식은 아래와 같다.
이를 위해 합류식 하수관거가 설치 된 도시표면 중 실측값이 존재하는 지점을 선정하여 2차원 도시유출모형인 XP-SWMM 2D를 활용 하여 침수를 모의하였다. 지형자료의 종류에 따른 침수특성의 변화를 모의하기 위해 LiDAR 기반의 측량자료로부터 DEM과 건물 영역도를 구축하였으며 지표면 유출수의 하수관거 내 재유입을 고려하였다.
침수 분석은 하수관거가 설치된 도시표면의 최대 침수면적과 침수깊이, 지표 유출수의 속도, 그리고 관거 내 우수의 유량 및 수위변화를 포함하며, 지표면 유출수의 하수관거 내 재유입을 고려하였다.

대상 데이터

모형의 보정을 위한 강우사상은 2012년 10월 22 일에 관측된 강우사상(강우량: 37.5mm, 강우강도: 3.4mm/hr)을 선택하였고 침수특성 분석을 위한 강우사상은 2012년 8월 15일에 관측된 강우사상(총 강우량: 165mm, 강우강도: 16.5mm/hr)을 선택하였다. 이는 실제 침수가 발생했던 시점에 하수관거 내 유량조사가 수행되지 않아 모형의 보정과 침수 특성 분석을 위한 강우사상을 별도 선정하였으며 보정을 수행했던 10월 22일 강우 시에는 대상 유역 내에 침수가 발생하지 않았다.
본 연구의 대상지역은 충청북도 청주시의 상습침수지역으로 청주시를 가로 지르는 무심천의 우안에 위치하고 있다. 산악지형을 제외한 대상지역의 표고는 최저 EL.
침수특성의 정확한 분석을 위해 모형 구축 시 해당 유역의 모든 관거를 모의대상으로 설정하였다. 따라서 기존 소유역 기반의 모형과 달리 맨홀의 집 수면적을 수리계산서를 통해 구득하여 모형의 입력 자료로 활용하였다.

이론/모형

DEM과 지표건물정보를 결합하는 과정에서 TIN(Triangular Irregular Network) 방법을 사용할 경우, 구조물과 지면의 경계 부근에 보간법에 의해 가상의 공간이 생성되어 침수체적을 감소시켜 결과적으로 침수 특성을 왜곡할 소지가 높다. 따라서 DEM과 지표건물 정보를 결합시 경계면의 왜곡을 최소화시킬 수 있는 Mosaic기법을 활용하였다. Fig 3은 LiDAR 로부터 추출한 1m 해상도의 DEM(a)과 건물정보 (b)를 나타내며, 이를 바탕으로 resampling을 통 해 생성된 5m해상도의 DEM(c)과 건물영역도(d)를 나타낸다.
이는 실제 침수가 발생했던 시점에 하수관거 내 유량조사가 수행되지 않아 모형의 보정과 침수 특성 분석을 위한 강우사상을 별도 선정하였으며 보정을 수행했던 10월 22일 강우 시에는 대상 유역 내에 침수가 발생하지 않았다. 모형 구축 시 활용한 조도계수는 선행연구를 통해 검증된 값을 사용(콘크리트 관 : 0.014)하였으며, 지표수의 맨홀로의 재유입은 모형에서 제공하는 PRE-2009 방법을 활용 하였으며 그 식은 다음과 같다.

성능/효과

계산상의 편의를 위해 추정된 실측값은 각 지점별 최소값으로 설정하였다. RMSE 산출결과 DEM은 0.041m로 건물 영역도의 RMSE 0.020m 에 비해 약 2배의 오차가 발생하는 것으로 나타났다. 전체적으로 DEM의 경우 지점에 따른 침수심의 변화가 크지 않게 나타났는데 이는 해당 지역의 표고가 각 지점별로 차이가 없기 때문인 것으로 판단된다.
계측된 3개 지점에서의 침수심의 비교를 통해 건물 영역도을 활용한 경우가 DEM을 활용한 경우에 비해 침수정확도가 높았으며 또한 침수심이 큰 것으로 나타났다. 동일한 시간(17:40)에 대상지역 전체에 걸쳐 지형자료의 종류에 따른 침수심의 비교를 분석한 결과는 Fig 7과 같다.
동일한 시간(17:40)에 대상지역 전체에 걸쳐 지형자료의 종류에 따른 침수심의 비교를 분석한 결과는 Fig 7과 같다. 대상지의 총 격자 34,272개 중 DEM과 건물 영역도 모두 침수심이 존재하는 경우는 526개의 격자로 건물 영역도의 침수심이 큰 경우는 401개의 격자로 나타났다. 또한 DEM에 의한 침수심은 모두 0.
분석결과, DEM은 건물의 영향을 적게 받는 지역에서는 건물 영역도와 유사하거나 높은 신뢰도를 나타내지만 건물의 영향이 나타나는 골목길 등과 같은 지점에서는 DEM의 신뢰도가 급격히 하락하였다. 또한 모의된 침수심의 오차량을 분석한 결과 건물 영역도의 오차량 0.0196m로 DEM 오차량에 절반수준인 것으로 나타났다. 한편 최대 침수면적의 경우, DEM에 의한 침수면적이 건물 영역도에 비해 약 1.
모형의 보정 결과 두 지점 모두 R² 가 0.7 이상으로 재현력이 양호한 것으로 나타났으며 특히 PT #1 의 경우 전체적인 유출 패턴이 실측값과 유사한 것으로 나타났다. 반면 PT #2의 유출 패턴은 다소 실측값과 상이하나 평균 유량의 경우 PT #1보다 정확도가 높은 것으로 나타났다.
7 이상으로 재현력이 양호한 것으로 나타났으며 특히 PT #1 의 경우 전체적인 유출 패턴이 실측값과 유사한 것으로 나타났다. 반면 PT #2의 유출 패턴은 다소 실측값과 상이하나 평균 유량의 경우 PT #1보다 정확도가 높은 것으로 나타났다. Table 2는 모형의 보정결과를 나타낸다.
반면, PT #1, PT #2, PT #3 세 지점 모두 DEM 의 경우 지표수 흐름이 건물의 영향 받지 않아 인근 맨홀로의 지표수 재유입이 빨라 건물 영역도를 활용한 경우에 비해 침수 지속시간이 짧은 것으로 분석되었다(Table 4).
분석결과, DEM은 건물의 영향을 적게 받는 지역에서는 건물 영역도와 유사하거나 높은 신뢰도를 나타내지만 건물의 영향이 나타나는 골목길 등과 같은 지점에서는 DEM의 신뢰도가 급격히 하락하였다. 또한 모의된 침수심의 오차량을 분석한 결과 건물 영역도의 오차량 0.
한편 대상유역의 관측지점의 침수심이 최대가 되는 17:40분의 지표흐름의 유속 분포는 Fig 9와 같다. 유속의 분포는 DEM과 건물 영역도 모두 침수심이 깊은 지역일수록 유속이 빠른 것으로 분석되었다. 지점별 유속은 Table 5와 같다.
한편 건물 영역도의 경우, 대상지의 주요 간선도로를 따라 DEM에 비해 비교적 낮게(2~8cm) 침수심이 분포하는 것으로 나타났다. 최대 침수면적은 DEM 에 의한 침수면적(14.02ha)이 건물 영역도에 의한 침수면적(9.23ha)비해 약 1.5배가량 넓은 것으로 나타났다.
여기서 유역의 좌측 상단부와 유역의 중앙부가 저지대로 나타났으며 침수심은 10~15cm 범위인 것으로 나타났다. 한편 건물 영역도의 경우, 대상지의 주요 간선도로를 따라 DEM에 비해 비교적 낮게(2~8cm) 침수심이 분포하는 것으로 나타났다. 최대 침수면적은 DEM 에 의한 침수면적(14.
0196m로 DEM 오차량에 절반수준인 것으로 나타났다. 한편 최대 침수면적의 경우, DEM에 의한 침수면적이 건물 영역도에 비해 약 1.5배 큰 것으로 분석되었으며, 각 관측지점의 17시 40분의 유속 분석결과 건물의 영향이 적은 지점에서는 유속이 유사하였지만 직간접적으로 건물의 영향을 받는 지점에서는 건물 영역도에 의한 유속이 DEM보다 높은 것으로 나타났다.

후속연구

이와 같이 도시유역의 침수는 건물의 영향으로 인해 침수면적은 감소하는 반면 침수심 및 지표수 의 유속은 더 커지는 양상을 나타낸다. 따라서 도시 유역의 침수해석에는 건물의 정보가 포함된 지형자료를 사용해야 침수해석 결과의 신뢰성을 확보할 수 있을 것으로 판단된다.
전체적으로 DEM의 경우 지점에 따른 침수심의 변화가 크지 않게 나타났는데 이는 해당 지역의 표고가 각 지점별로 차이가 없기 때문인 것으로 판단된다. 따라서 도시유역의 침수해석에는 가급적 건물 영역도와 같은 DSM을 사용하여야 할 것으로 판단되며 이를 통해 침수해석의 신뢰도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.
향후 연구에서는 건물의 집적수준에 따른 침수특성을 분석하여 건물의 해상도에 따른 침수심의 민감도를 분석하고자 한다.

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	이상 호우의 발생 빈도를 보여주는 국내의 사례는 무엇이 있는가?	급격한 도시화와 기상 이변 등의 영향으로 이상 호우의 발생 빈도가 매우 높아지고 있다. 국내의 경 우 2002년 8월 30일~9월 1일까지 태풍 루사 (Rusa)에 의해 강릉지방에는 200년 빈도를 상회하는 강도를 가진 일 최대강우(870mm)가 발생하였고, 2010년과 2011년에 서울시에 기상통계를 벗어 나는 집중호우가 발생하였다. 그 대책의 일환으로 하수관거 개선사업에서는 주요 시설물의 설계빈도를 10~20년으로 상향조정했다(환경부, 2010).
	LiDAR자료를 활용하여 도시유역의 침수해석을 수행하면 정확도가 올라가는 이유는 무엇인가?	이러한 LiDAR자료를 활용하여 도시유역의 침수해석을 수행할 경우 모의결과의 재현력과 정확성이 높다고 알려져 있다(Lichti et al, 2008). 이는 도시유역의 인공 구조물(건물, 각종 구조물 등) 등이 유역의 침수체적을 감소시켜 침수특성을 변화시키기 때문이다. 이 중 건물과 같이 점유면적인 큰 구조물은 침수 특성에 영향을 미치는 주요한 인자로 침수 모의 시 이들의 처리방법에 따라 해석결과가 판이하게 달라 질 수 있다.
	도시 침수피해는 어떤 원인에 의해 발생하는가?	도시 침수피해는 불확실성은 물론이고 고밀도 개발이 완료된 도시표면에 강우에 의한 지표면 유출수가 시설물에 의한 유출 지체현상과 지하에 매설된 하수관거의 통수용량 등이 상호 연계되어 발생한다. 이러한 이상 우수 유출현상에 대한 도시 침수 대책 수립을 위해서는 하수관거내의 유출과정은 물론이고 도시 지표시설(건물, 도로 등) 사이로 유출되는 지표수의 흐름에 대한 정교한 해석이 요구된다.

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