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문제 정의
- 구체적으로는 첫째, 기존의 최대 침수예상지도 보다는 도시유출모형을 통해 시간대별 침수예상지도를 작성하여 침수지역의 공간적 변화를 살펴볼 수 있도록 하였다. 둘째, SWMM 모형의 입력 자료인 하수 관망 GIS 데이터를 SWMM 모형의 프로젝트파일 형태로 변환할 수 있고 이 과정에서 하수관망 데이터의 위상적 오류와지반고 오류를 제거할 수 있도록 하는 변환모듈을 개발하고자 하였다.
- 따라서 본 연구는 도시유출모형을 이용하여 시간대별 침수예상지 도를 작성하고 이때 유출모형의 입력자료 오류를 최소화하는 방법을 제시하고자 하였다. 구체적으로는 첫째, 기존의 최대 침수예상지도 보다는 도시유출모형을 통해 시간대별 침수예상지도를 작성하여 침수지역의 공간적 변화를 살펴볼 수 있도록 하였다.
- 본 연구에서는 도시유출모형인 SWMM 모형을 이용하여 기존의 침수예상지도가 고려하지 못했던 시간대별 침수예상지 도를 작성하고 SWMM 모형의 정확도 향상을 위한 연계 모듈을 개발하였다. 먼저 SWMM 모형 구축 시 필요한 입력자료인 하수관망 GIS데이터에 대해 위상적 오류와 지반고 오류를 제거한 후 SWMM 포맷으로 변환하여 활용할 수 있도록 GeoSWMM 모듈을 개발하였다.
제안 방법
- 또한 SWMM 모형을 구축하여 시간대별 침수예상지도를 작성하였으며 정확도를 검증하였다. 2010년 침수흔적도를 기준으로 시간대별 침수예상지도 중 최대 침수예상지도와 면적비교를 수행하였다. 평가 결과 Shape Index 값이 0.
- 연구지역의 하수관망 자료는 GeoSWMM을 이용하여 구축하였다. GeoSWMM을 이용하여 서초2동의 맨홀데이터와 하수관거 Shape file로부터 데이터 누락으로 인한 노드-링크 연결 오류, 각 노드인 맨홀의지반고 값에 따른 오류를 제거하여 SWMM모형의 프로젝트 파일 형식으로 변환하였다.
- 대표적인 도시유출 모형으로는 ILLUDAS, SWMM(Storm Water Management Model), STORM, MOUSE 등이 있다. IILUDAS모형은 Terstriep and Stall(1974)이 기존의 불투수면적만을 고려하였던 RRL(Road Research Laboratory Method) 방법을 보완하여 모형을 개발하였다. SWMM 모형은 1971년에 미국환경보호청(EPA)의 지원으로 개발되었으며, 개발된 이후에도 꾸준한 보완과 기능확장을 통해 그 활용성이 계속 증가하고 있다(Kim and Lee, 2005; Rossman, 2010).
- 방법을 제시하고자 하였다. 구체적으로는 첫째, 기존의 최대 침수예상지도 보다는 도시유출모형을 통해 시간대별 침수예상지도를 작성하여 침수지역의 공간적 변화를 살펴볼 수 있도록 하였다. 둘째, SWMM 모형의 입력 자료인 하수 관망 GIS 데이터를 SWMM 모형의 프로젝트파일 형태로 변환할 수 있고 이 과정에서 하수관망 데이터의 위상적 오류와지반고 오류를 제거할 수 있도록 하는 변환모듈을 개발하고자 하였다.
- 이러한 SWMM모형오류를 진단하여 노드의 지반고 값을 수정하여 오류를 보정해 주는 기능을 구현하였다. 기능을 구현하기 위해 시작 노드의 지반고 값과 끝 노드의 지반고 값을 2차원 배열을 생성하고, 배열 값을 서로 비교하였다.
- 4는 노드의 지반고 오류를 보정하여 SWMM모형오류가 제거된 것을 나타낸다. 기존의 링크 93013을 구성하는 시작 노드와 끝 노드의 지반고 값을 비교하여 끝 노드의지반고 값이 시작 노드의 지반고 값보다 높아 발생하는 오류를 확인하였다. 이를 보정하기 위해 시작 노드의 지반고 값을 끝 노드의 지반고 값과 동일하게 맞추어 주어 SWMM모형의오류를 해결하였다.
- 셋째, 다수의 피드백 과정을 거쳐 연계 모듈의 필수 기능과 성능을 테스트하였다. 넷째, 연계 모듈을 이용하여 하수관망 GIS 데이터를 직접 변환한 후 연구 사례지역에 SWMM 모형을 적용하여 내수침수를 모의하였으며 분석 결과를 시간대별로 정리하였다. 마지막으로, 홍수모의 결과를 바탕으로 시간대별 침수예상지도를 작성하고 평가하였다.
- 도출된 고도별 부피값과 유출모의 결과 부피값을 비교하여 연구지역의 예상침수 높이를 산정하고 침수예상지도를 작성하였다. 오후 2시부터 유출이 시작되어 오후 7시 이후 급격히 감소하므로 오후 3시부터 오후 8시까지 1시간 간격으로 침수예상지 도를 작성하였다.
- 첫째, 침수 이력을 조사하여 그 빈도수가 높은 지역을 연구사례 지역으로 선정하였고, 하수관망 GIS 데이터를 구축하였다. 둘째, 하수 관망 GIS 데이터를 참고자료가 아닌 SWMM 모형의 입력 자료로 사용될 수 있도록 변환하는 연계 모듈을 설계 및 구축하였다. 이때 하수관망 데이터의 오류를 분석하고 수정할 수 있는 기능을 추가하여, 침수모형 운용 시 오류가 발생하지 않도록 하였다.
- 먼저 SWMM 모형 구축 시 필요한 입력자료인 하수관망 GIS데이터에 대해 위상적 오류와 지반고 오류를 제거한 후 SWMM 포맷으로 변환하여 활용할 수 있도록 GeoSWMM 모듈을 개발하였다. 또한 SWMM 모형을 구축하여 시간대별 침수예상지도를 작성하였으며 정확도를 검증하였다. 2010년 침수흔적도를 기준으로 시간대별 침수예상지도 중 최대 침수예상지도와 면적비교를 수행하였다.
- , 2011). 또한 홍수 유출 결과로 침수지역을 예측하기 위해 침수예상지도를 작성하였다. 하지만 기존의 침수예상지도는 다음과 같은 한계점을 가진다.
- 링크를 구성하는 시작 노드와 끝 노드의 지반고 값을 2차원 배열에 저장하여 지반고 값을 비교하였다. 이 때, 끝 노드의 지반고 값이 시작 노드의 지반고 값보다 높아 오류가 발생되는 노드를 검색한 뒤 끝 노드의 지반고 값을 시작 노드의지반고 값과 동일하게 변경하여 노드 지반고 오류를 제거하는 기능을 구축하였다.
- 넷째, 연계 모듈을 이용하여 하수관망 GIS 데이터를 직접 변환한 후 연구 사례지역에 SWMM 모형을 적용하여 내수침수를 모의하였으며 분석 결과를 시간대별로 정리하였다. 마지막으로, 홍수모의 결과를 바탕으로 시간대별 침수예상지도를 작성하고 평가하였다.
- 개발하였다. 먼저 SWMM 모형 구축 시 필요한 입력자료인 하수관망 GIS데이터에 대해 위상적 오류와 지반고 오류를 제거한 후 SWMM 포맷으로 변환하여 활용할 수 있도록 GeoSWMM 모듈을 개발하였다. 또한 SWMM 모형을 구축하여 시간대별 침수예상지도를 작성하였으며 정확도를 검증하였다.
- 각각의 데이터 구축과정 및 정보는 다음과 같다. 먼저 소유역 자료는 연구지역인 강남역 일대인 서울특별시 서초구 서초2동을 소유역으로 구분하기 위해 DEM 데이터의 고도값을 살펴보았다. 서초2동의 경우 고도값의 변화가 거의 없는 지역으로 고도값을 기준으로 소유역을 구분하기에 무리가 있다.
- 5는 입력된 하수관망 GIS 데이터를 변환하여 구축된 SWMM모형을 나타낸다. 사용자가 맨홀 점 데이터와 하수관거 선 데이터의 속성 테이블 값을 SWMM모형 입력 자료의 속성값으로 할당한 결과를 SWMM모형의 프로젝트 파일 형식으로 변환하였다. 하수관망 GIS 데이터의 좌표정보를 동일하게 사용하여 공간정확도가 그대로 유지된다.
- 사용자가 변환하고자 하는 하수관망 GIS 데이터를 모두 입력한 후 최종적으로 SWMM모형의 프로젝트 파일 형식인 ASCII로 포맷의 inp형식을 변환하는 기능을 구축하였다.
- 이때 하수관망 데이터의 오류를 분석하고 수정할 수 있는 기능을 추가하여, 침수모형 운용 시 오류가 발생하지 않도록 하였다. 셋째, 다수의 피드백 과정을 거쳐 연계 모듈의 필수 기능과 성능을 테스트하였다. 넷째, 연계 모듈을 이용하여 하수관망 GIS 데이터를 직접 변환한 후 연구 사례지역에 SWMM 모형을 적용하여 내수침수를 모의하였으며 분석 결과를 시간대별로 정리하였다.
- 즉 특정 노드의 깊이보다 다음 노드가 깊어야 흐름상 역류가 발생하지 않는다. 셋째, 앞선 오류 진단과 디버그를 모두 완료한 후 하수관망 GIS 데이터를 SWMM 모형의 프로젝트 파일형식으로 변환한다.
- 시간당 강우량 데이터를 이용하여 1시간 단위의 유출 모의를 진행하였으며, 노드별 유출 결과는 아래 Fig. 8과 같다. 그래프의 X축은 1시간 단위의 시간이며 Y축은 범람 유출량이다.
- 오후 2시부터 유출이 시작되어 오후 7시 이후 급격히 감소하므로 오후 3시부터 오후 8시까지 1시간 간격으로 침수예상지 도를 작성하였다. 아래 Fig.
- 위 결과를 바탕으로 기존 최대침수지도의 한계점을 개선하고자 시간대별 침수예상지도를 작성하였다. 침수예상지도는 DEM 자료를 바탕으로 TIN(Triangulated Irregular Network) 을 제작하고 ArcMap의 Surface Volume Tool을 사용하여 고도별 부피를 계산하였다.
- 배열에 저장하여 지반고 값을 비교하였다. 이 때, 끝 노드의 지반고 값이 시작 노드의 지반고 값보다 높아 오류가 발생되는 노드를 검색한 뒤 끝 노드의 지반고 값을 시작 노드의지반고 값과 동일하게 변경하여 노드 지반고 오류를 제거하는 기능을 구축하였다.
- 따라서 하수관망 GIS를 SWMM 프로젝트 파일로 변환할 수 있는 모듈의 개발이 필요하다. 이 연계 모듈은 GIS 데이터를 입력하여 SWMM 모형의 입력 자료로 변환해 주며 또한 SWMM 모형에서 발생할 수 있는 오류를 진단하고 해결할 수 있도록 설계하였다.
- 둘째, 하수 관망 GIS 데이터를 참고자료가 아닌 SWMM 모형의 입력 자료로 사용될 수 있도록 변환하는 연계 모듈을 설계 및 구축하였다. 이때 하수관망 데이터의 오류를 분석하고 수정할 수 있는 기능을 추가하여, 침수모형 운용 시 오류가 발생하지 않도록 하였다. 셋째, 다수의 피드백 과정을 거쳐 연계 모듈의 필수 기능과 성능을 테스트하였다.
- 그렇지 않은 경우 경사 값에 대한 모형오류가 발생한다. 이러한 SWMM모형오류를 진단하여 노드의 지반고 값을 수정하여 오류를 보정해 주는 기능을 구현하였다. 기능을 구현하기 위해 시작 노드의 지반고 값과 끝 노드의 지반고 값을 2차원 배열을 생성하고, 배열 값을 서로 비교하였다.
- 기존의 링크 93013을 구성하는 시작 노드와 끝 노드의 지반고 값을 비교하여 끝 노드의지반고 값이 시작 노드의 지반고 값보다 높아 발생하는 오류를 확인하였다. 이를 보정하기 위해 시작 노드의 지반고 값을 끝 노드의 지반고 값과 동일하게 맞추어 주어 SWMM모형의오류를 해결하였다.
- 같다. 첫째, 기존의 침수예상지도가 고려하지 못했던 시간 변수를 포함하여 침수예상지도를 작성하였다. 기존의 침수예상지도 는 특정 강우시나리오에 따라 침수가 예상되는 전체 지역을 지도화하였기 때문에 어느 시간대에 어떤 지역이 침수되는지 알 수 없어 방재에 크게 도움이 되지 못했다.
- 본 연구는 다음과 같은 흐름으로 진행하였다. 첫째, 침수 이력을 조사하여 그 빈도수가 높은 지역을 연구사례 지역으로 선정하였고, 하수관망 GIS 데이터를 구축하였다. 둘째, 하수 관망 GIS 데이터를 참고자료가 아닌 SWMM 모형의 입력 자료로 사용될 수 있도록 변환하는 연계 모듈을 설계 및 구축하였다.
- 첫째, 하수관망 GIS 데이터 중 노드 데이터의 누락으로 인해 노드와 링크의 연결이 정상적으로 이루어지지 않은 위상적 오류를 진단하고 필요시 새로운 노드를 생성하고 링크와 연결한다. 둘째, 노드 데이터의 지반고 오류를 진단하여 SWMM 모형 구축 시 발생할 수 있는 모형오류를 진단할 수 있으며 지반 고를 자동으로 보정한다.
- 하지만 기존의 침수예상지도는 다음과 같은 한계점을 가진다. 첫째, 홍수 유출 총량을 일괄적으로 부피로 계산하여 대상 지역의 DEM(Digital Elevation Model)위에 가산하여 최종 홍수 수위를 결정하였다. 시간대별 홍수유출 모의를 통해 유출량 변화를 바탕으로 추정하여야 하지만 그렇게 하지 않았다.
- 침수예상지도는 DEM 자료를 바탕으로 TIN(Triangulated Irregular Network) 을 제작하고 ArcMap의 Surface Volume Tool을 사용하여 고도별 부피를 계산하였다.
- 하수관망 GIS 데이터를 SWMM모형의 입력자료 요소 중 하나로 선택하고 속성 테이블 값을 SWMM모형의 속성으로 입력하였다. 사용자가 변환하고자 하는 하수관망 GIS 데이터를 모두 입력한 후 최종적으로 SWMM모형의 프로젝트 파일 형식인 ASCII로 포맷의 inp형식을 변환하는 기능을 구축하였다.
대상 데이터
- 따라서 노드와 링크가 정상적으로 연결되어 있는지 진단하고, 만약 데이터 누락이 있을 시 누락된 노드 데이터를 생성하는 기능이 필요하다. 누락된 노드 데이터를 생성하기 위해 생성 기준 데이터인 하수관거 GIS 데이터를 이용한다. 하수관거 GIS 데이터는 선 데이터로서 선의 시작점과 끝점인 Vertex를 각각의 점 데이터로 생성한다.
- 본 연구에서 연구 사례지역을 선정하는 기준으로 최근 내수 침수의 발생빈도가 높은 지역이면서 내수침수의 피해량이 높은 지역을 선정하였다. 연구의 사례지역인 서울특별시 서초구 서초2동은 한강과 탄천 및 양재천이 합류하며 한강 본류에 유입되면서 형성된 범람원지역이다.
- 값이 0에 가까울수록 일치도가 낮으며 1에 가까울수록 일치도가 높다. 본 연구에서 작성한 침수예상지도의 정확성 평가를 위해 사용한 비교 데이터는 서울시 수해예방정보 홈페이지3)에서 제공하는 침수흔적도이다. Fig.
- 이용하였다. 분석에 이용된 지역별 상세관측자료(AWS)는 서울특별시 서초구 서초동에 위치한 관측장비로 분단위로 강우량, 기온, 풍향, 풍속, 습도 등의 기상정보를 담고 있다. 분석에 입력한 강우량자료는 실제 침수가 발생했던 2010년 9월 21일의 데이터로 00:00시부터 24시간을 1시간 단위로 강우량 자료를 수집하였다
- 분석에 이용된 지역별 상세관측자료(AWS)는 서울특별시 서초구 서초동에 위치한 관측장비로 분단위로 강우량, 기온, 풍향, 풍속, 습도 등의 기상정보를 담고 있다. 분석에 입력한 강우량자료는 실제 침수가 발생했던 2010년 9월 21일의 데이터로 00:00시부터 24시간을 1시간 단위로 강우량 자료를 수집하였다
- 지역을 선정하였다. 연구의 사례지역인 서울특별시 서초구 서초2동은 한강과 탄천 및 양재천이 합류하며 한강 본류에 유입되면서 형성된 범람원지역이다. 지형적으로 이 지역은 하천 퇴적지형에 해당하며 구룡산과 대모산 등의 산지를 제외한 대부분의 지역이 100m 이하로 저지대 지역이다.
- 연구지역의 강우자료는 기상청에서 제공하는 지역별 상세관측자료(AWS)를 이용하였다. 분석에 이용된 지역별 상세관측자료(AWS)는 서울특별시 서초구 서초동에 위치한 관측장비로 분단위로 강우량, 기온, 풍향, 풍속, 습도 등의 기상정보를 담고 있다.
이론/모형
- 각각의 소유역은 면적값, 조도계수, 유입 노드인 맨홀 등의 정보가 기입된다. 연구지역의 하수관망 자료는 GeoSWMM을 이용하여 구축하였다. GeoSWMM을 이용하여 서초2동의 맨홀데이터와 하수관거 Shape file로부터 데이터 누락으로 인한 노드-링크 연결 오류, 각 노드인 맨홀의지반고 값에 따른 오류를 제거하여 SWMM모형의 프로젝트 파일 형식으로 변환하였다.
- 침수예상지도의 정확도 평가를 위해 Lee Sallee Shape Index Method를 이용하였다(Lee and Sallee, 1970). 이는 두데이터를 중첩하여 중복되는 면적을 통해 두 데이터의 공간 일치도를 나타내는 지수이며, 0에서 1의 값을 갖는다.
성능/효과
- 첫째, 하수관망 GIS 데이터 중 노드 데이터의 누락으로 인해 노드와 링크의 연결이 정상적으로 이루어지지 않은 위상적 오류를 진단하고 필요시 새로운 노드를 생성하고 링크와 연결한다. 둘째, 노드 데이터의 지반고 오류를 진단하여 SWMM 모형 구축 시 발생할 수 있는 모형오류를 진단할 수 있으며 지반 고를 자동으로 보정한다. 즉 특정 노드의 깊이보다 다음 노드가 깊어야 흐름상 역류가 발생하지 않는다.
- 예를 들어 도심침수의 경우 시간대별 교통 통제 구역을 달리함으로써 도심 교통흐름을 보다 효율적이고 원활하게 관리할 수 있을 것이다. 둘째, 하수관망 GIS 데이터를 SWMM 모형 구축 시 직접 변환하여 사용할 수 있는 연계모듈인 GeoSWMM을 개발하였고 이 과정에서 노드 누락에 의한 위상적 오류, 지반고 오류 등을 수정할 수 있으므로 하수관망 GIS 데이터와 SWMM 모형의 활용도를 높이는데 기여할 수 있었다.
- 재해 연보에 따르면 서초구의 경우 2010년에 3억 원 이상, 2011년에 6억 원 이상의 피해가 발생하였다. 따라서 최근 내수침수 발생 빈도가 높고, 피해량이 큰 서초구의 강남역 일대를 연구 사례지역으로 적합하다고 판단하였다.
- 하수관망 GIS 데이터의 좌표정보를 동일하게 사용하여 공간정확도가 그대로 유지된다. 또한 하수 관망 GIS 데이터의 속성테이블 값이 SWMM모형 입력자료의 속성값으로 정상 변환되는 것을 확인하였다. 앞서 설명한 기능을 포함하는 GeoSWMM의 사용자 인터페이스는 Fig.
- 또한 오후 3시~4 시에 유출량이 감소하는 모습을 볼 수 있으며 오후 4시~5시에 유출량이 다시 증가한다. 맨홀 0038-200-1(Fig. 8 실선)에서 가장 높을 유출량이 나타났으며 오후 6시~10시에 모든 맨홀에서 유출량이 감소하는 모습을 보였다.
- 모델링 결과 서초2동의 범람 발생 맨홀은 5곳으로 나타났다. 모든 맨홀에서 오후 2시에 범람이 최초로 발생했으며 유출량이 꾸준히 증가하는 모습을 보여준다. 또한 오후 3시~4 시에 유출량이 감소하는 모습을 볼 수 있으며 오후 4시~5시에 유출량이 다시 증가한다.
- 두 지도의 합집합 면적과 교집합 면적을 볼 수 있다. 본 연구에서 사용한 모델링 결과와 실제 침수지역의 차이 면적은 0.74km2으로 모델링 된 침수지역이 더 적게 나타났으며 Index값이 0.66으로 계산되었다. 이는 침수예상지도가 침수지역을 과소 예측하는 것으로, 이는 주변지역으로부터의 표면유출이 고려되지 않았기 때문인 것으로 판단된다.
- 9는 시간대별 강우량을 나타내고 있다. 오후 1시부터 오후 2시 사이에 강우량이 급격히 증가하였고 이에 따라 서초2동 하수관망의 경우 오후 2시 이후 하수관망의 통수 능력이 부족하여 범람하는 결과가 나타났다.
- 2010년 침수흔적도를 기준으로 시간대별 침수예상지도 중 최대 침수예상지도와 면적비교를 수행하였다. 평가 결과 Shape Index 값이 0.66으로, 침수예상지도가 침수 흔적 도와 약 66% 일치하는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 하수 관망 유출만 고려하였으므로 침수지역을 과소추정한 것으로 판단되며 유역 외부에서의 지표유출까지 포함할 수 있다면 보다 근사한 유출 추정이 가능할 것이라 판단된다.
후속연구
- 66으로, 침수예상지도가 침수 흔적 도와 약 66% 일치하는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 하수 관망 유출만 고려하였으므로 침수지역을 과소추정한 것으로 판단되며 유역 외부에서의 지표유출까지 포함할 수 있다면 보다 근사한 유출 추정이 가능할 것이라 판단된다.
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