[논문]홍수재난에 대한 최적 대피경로 분석

김경훈; 박재우

doi:10.5392/jkca.2018.18.02.169

홍수재난에 대한 최적 대피경로 분석
Analysis of Optimal Evacuation Route for Flood Disaster 원문보기

한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association, v.18 no.2, 2018년, pp.169 - 177

김경훈 (한국엔지니어링협회 정책연구실) , 박재우 (한국건설기술연구원 건설시스템연구센터)

초록
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가뭄, 홍수 등의 자연재난으로 인해 인명 손실이 많이 발생되고 있다. 특히 도시지역에 발생되는 집중호우로 인한 침수 피해는 인명 및 구조물에 심각한 피해를 발생시킨다. 이에 따라 본 연구에서는 침수피해가 높은 도시지역을 대상으로 사람들이 안전하게 대피할 수 있도록 하는 최적 대피경로에 관한 연구를 수행하였다. 이를 위해 Flo-2D 모형 및 A*알고리즘에 대하여 고찰하여 최적 대피경로를 도출하고자 하는 방법론을 설정하였다. Flo-2D모형을 통해 위험지역을 도출하였으며, 인원수가 많은 시작지점을 선정하고 홍수재난에 대해 안전한 대피지점을 선정할 수 있도록 하는 방법을 제시하였다. 그리고 A* 알고리즘을 활용하여 출발지점에서 안전한 대피지점까지 위험지점을 거치지 않고 최적의 대피경로를 도출하였다. 본 연구를 통해 대피경로 제시뿐만 아니라 도로정비와 대피시설물에 대한 사전 대비 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

Abstract ▼ AI-Helper

There is a lot of loss of life due to natural disasters. In particular, flood damage caused by heavy rainfall in urban areas causes serious damage. Therefore, in this study, we conducted a study on the optimal evacuation route for safe evacuation of urban areas. We set up a methodology by reviewing Flo-2D model and A* algorithm. A Flo-2D model was used to derive the hazardous area, and we selected the starting points with many people and suggested ways to select safe evacuation sites. And the route was derived from the starting point to the safe evacuation point by using the A * algorithm. This study could be used not only for evacuation route but also for road maintenance and evacuation facilities.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 본 연구에서는 설정된 홍수시나리오에 따라 침수되는 도로에 대한 네트워크 분석을 실시하여 도로 침수 경로를 탐색해보고, 대규모 혼란 속에서도 신속한 대피 및 구조 활동 등이 수행될 수 있는 최적 대피경로를 탐색해보고자 하며, 이를 통해 효과적인 침수예방 대책 자료로 활용하고자 한다.
본 연구에서는 FLO-2D 분석을 바탕으로 유속을 분석하여 급류의 위험성이 높은 지점에 대한 위험루트를 도출하였다. 분석결과, 유속의 빠르기가 지점에 따라 4배 이상 차이나는 지점도 있었으며 재난시나리오에 따라 위험지역을 사전에 파악하는 것은 필요한 연구이다.
현재 정부에서 제공하고 있는 재난문자 서비스는 단지 재난 장소 및 규모 정도만 안내함에 따라 어떻게 대처해야 하는지에 대한 대피가이드 정보가 제공되지 않고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 사전에 다양한 재난 시나리오를 분석하여 대피소 및 대피경로 등을 제시할 수 있는 알고리즘을 제안하여 대규모 재난 상황 속에서도 신속한 대피 및 구조 활동 등이 수행될 수 있는 대책 자료로 활용하고자 하였다.
특히 도시지역은 주거지역, 공업지역, 상업지역, 교통지역 등 다양한 토지피복을 가지고 있어 도시지역에 발생되는 집중호우로 인한 침수 피해는 인명과 구조물에 심각한 피해를 발생시킨다. 이에 따라 본 연구에서는 침수피해가 높은 도시지역의 홍수 취약지점에 대한 연구와 사람들이 안전하게 대피할 수 있도록 하는 최적 대피경로에 관한 연구를 수행하였다.
Flo-2D 분석 방법론에 따라 붕괴각도, 제방고, 파제위치 등의 조건을 투입하여 침수시나리오를 분석하였으며, 분석된 침수 시나리오 분석 결과는 다음 [그림 7]과 같다. 홍수 발생시 침수 흐름은 고도가 낮은 도로를 따라 흐르는 경향을 나타내며, 침수시나리오 분석 결과를 바탕으로 도로에 흐르는 물의 유속을 분석하여 유속이 높은 지점은 피난경로 설정시 우회지역으로 고려하여 활용하고자 한다.

제안 방법

FLO-2D 분석 결과를 바탕으로 지도에 도로를 따라 홍수흐름에 대한 각 루트별 유속을 분석하여 위험한 링크데이터를 추출하여 회피해야할 루트를 [그림 8]과 같이 도출하였다.
Flo-2D 분석 방법론에 따라 붕괴각도, 제방고, 파제위치 등의 조건을 투입하여 침수시나리오를 분석하였으며, 분석된 침수 시나리오 분석 결과는 다음 [그림 7]과 같다. 홍수 발생시 침수 흐름은 고도가 낮은 도로를 따라 흐르는 경향을 나타내며, 침수시나리오 분석 결과를 바탕으로 도로에 흐르는 물의 유속을 분석하여 유속이 높은 지점은 피난경로 설정시 우회지역으로 고려하여 활용하고자 한다.
이를 위해 하도추적모형(Flo-2D 모형) 및 이동 경로 도출 알고리즘(A*알고리즘)에 대하여 고찰하여 최적 대피경로를 도출하고자 하는 방법론을 설정하였다. Flo-2D모형에 따른 침수시나리오에 따라 홍수 발생시 유속이 빨라 인명이 대피시 회피할 필요가 있는 경로를 도출하였으며, 인명피해 영향력이 큰 출발지점을 선정하고 홍수발생시 안전한 대피지점을 선정할 수 있도록 하는 방법을 제시하였다.
Test-Bed 적용지역은 낙동강과 금호강이 합류되어 홍수로 인한 피해를 입을 가능성이 높으며, 홍수 인한 하천 범람시 1차, 2차, 3차, 4차 일반산업단지, 대학교 등이 몰려 있어 인적, 물적 피해가 클 것으로 판단되어 이를 Test-Bed 적용지역으로 선정하였으며, [그림 2]와 같이 제방의 A지점과 B지점에서의 붕괴 시나리오를 적용하였다.
또한 본 연구에서는 도로의 유형, 길이, 폭, 회전, 주행가능정보 등 다양한 도로 네트워크 DB 자료인 “지능형교통체계 표준 노드·링크” 자료를 활용하여 적용대상지역 내에서의 실제 이동 가능한 이동경로를 제공하였다.
이때 붕괴각도는 65°로 설정하였으며, 붕괴에 소요되는 시간은 2시간으로 30시간에 붕괴가 시작되어 붕괴폭이 초기 30시간에는 0.23m, 31시간에는 3.54m, 32시간에는 최대 붕괴폭인 43.54m 까지 붕괴된 것으로 모델링 하였다.
이를 위해 경로계획에 오랜 기간 동안 주로 많이 사용된 A* 알고리즘을 적용하고자 하였으며, 기존의 A* 알고리즘이 주로 최단 거리 및 시간에 대한 연구에 치중되어 왔으나 본 연구에서는 재난위험도를 고려하여 경로를 탐색할 수 있는 방법을 제안하여 안전한 최적의 경로계획을 도출하였다.
이를 위해 하도추적모형(Flo-2D 모형) 및 이동 경로 도출 알고리즘(A*알고리즘)에 대하여 고찰하여 최적 대피경로를 도출하고자 하는 방법론을 설정하였다. Flo-2D모형에 따른 침수시나리오에 따라 홍수 발생시 유속이 빨라 인명이 대피시 회피할 필요가 있는 경로를 도출하였으며, 인명피해 영향력이 큰 출발지점을 선정하고 홍수발생시 안전한 대피지점을 선정할 수 있도록 하는 방법을 제시하였다.
인명 대피시 영향력이 큰 지점을 선별하기 위하여 TB지역 내의 지역특성을 분석하였으며, 분석결과 산업단지 지역으로 중·소 산업체 시설물들이 많이 존재하였다.
일정고도 이상의 높이에 위치하거나 Flo-2D분석을 통해 도출된 수재해 침수 지도[그림 12]를 바탕으로 침수 발생이 낮은 지역 3개를 선정하였으며, 지도상에 대피시설로 선정하고자 하는 교육연구시설, 업무시설, 의료시설 등을 표출하여 3개 지역에 포함되는 시설물을 분석하였다[그림 13].
이때 붕괴각도는 65°로 설정하였으며, 붕괴에 소요되는 시간은 2시간으로 설정하였다. 즉, 30시간에 붕괴가 시작되어 붕괴폭이 초기 30시간에는 0.26m, 31시간에는 3.93m, 32시간에는 최대 붕괴폭인 43.93m 까지 붕괴된 것으로 모델링 하였다.
최적대피경로 도출을 위하여 도로 네트워크 DB는 국가 ITS기관인 국토교통부의 “지능형 교통체계 표준 노드·링크 구축기준”을 준수하여 구축하였고, 각각의 노드·링크, 회전정보, 링크부가정보들은 ITS 운영 및 서비스를 위한 세부 속성정보들을 포함하고 있으며, 정보들간에는 노드식별자(ID)와 링크식별자(ID)를 기반으로 관계성을 유지하도록 설계하였다.

대상 데이터

그리고 [그림 11]에서 지도상에 표기된 시설물별 위치좌표를 바탕으로 위험지역 인근에 위치한 시설물들을 중심으로 시작점으로 분석하고자 하는 3개 시설물들을 선정하였다.
본 연구에서는 TB지역에 적용하여 유속이 빠른 위험한 루트를 도출하고 100명 이상의 종사자수를 가진 시설물들을 지도상에 표출하고 위험지역 인근에 위치한 시설물 3개를 선정하였다. 그리고 고도가 높고 안전한 지역을 분석하고 사람들을 수용하기에 적당한 규모의 대피시설물 3개를 도출하였다. A*알고리즘을 적용하여 분석한 결과, X1은 26개의 도로 노드를 거쳐서 이동하였으며, X2는 43개의 도로 노드를 거쳐 이동하였으며, X3은 132개의 도로 노드를 거쳐 이동하였다.
인명 대피시 영향력이 큰 지점을 선별하기 위하여 TB지역 내의 지역특성을 분석하였으며, 분석결과 산업단지 지역으로 중·소 산업체 시설물들이 많이 존재하였다. 그리고 시설물들에 대한 영향력이 큰 주요 지점 선별을 위하여 수집 가능한 속성들을 파악하여 데이터를 수집하였다. 산업체 시설물에 대한 속성 정보들로는 소유형태, 위치정보, 대표자, 연락처, 주요생산품, 대지면적, 종사자 인원수 등이 있었으며, 본 연구에서는 100명 이상의 종사자수를 분석하여 지도상에 위차좌표를 [그림 10]과 같이 표기하였다.
본 연구에서는 TB지역에 적용하여 유속이 빠른 위험한 루트를 도출하고 100명 이상의 종사자수를 가진 시설물들을 지도상에 표출하고 위험지역 인근에 위치한 시설물 3개를 선정하였다. 그리고 고도가 높고 안전한 지역을 분석하고 사람들을 수용하기에 적당한 규모의 대피시설물 3개를 도출하였다.
분석결과를 바탕으로 대피시설로 안전하고 다른 시설물에 비해 규모가 큰 홍수 대피시설 3개의 지점을 선정하였으며, 출발지점 3개의 지점을 X1, X2, X3로 표기하고, 홍수대피시설인 종료지점을 Y1, Y2, Y3로 [그림 14]에 표기하였다.
최적 대피경로를 분석하기 위해서는 출발지점과 최종 이동하고자 하는 대피지점을 설정할 필요가 있다. 출발지점은 임으로 선정할 수도 있으나 인명 대피시 영향력이 큰 지점을 선별하기 위하여 TB지역 내의 지역특성과 시설물의 규모, 종사자수 등을 분석하고 홍수시나리오에 따라 위험지역 인근 시설물을 중심으로 최적피난경로의 출발지점으로 선정한다.

이론/모형

FLO-2D 모형은 미국 연방 방재청인 FEMA에 의하여 공인된 모형이라 신뢰성이 높다. 이러한 이유에서 FLO-2D를 모형으로 선정하였다.

성능/효과

또한 본 연구에서는 도로의 유형, 길이, 폭, 회전, 주행가능정보 등 다양한 도로 네트워크 DB 자료인 “지능형교통체계 표준 노드·링크” 자료를 활용하여 적용대상지역 내에서의 실제 이동 가능한 이동경로를 제공하였다. 이를 통해 기존에 셀 단위로 구분하여 이동경로를 산정한 방식에 비해 재난발생시 현실적인 이동경로를 제공하였다.

후속연구

A*알고리즘을 적용하여 분석한 결과, X1은 26개의 도로 노드를 거쳐서 이동하였으며, X2는 43개의 도로 노드를 거쳐 이동하였으며, X3은 132개의 도로 노드를 거쳐 이동하였다. X1과 X2에 비해 X3는 여러 도로 노드를 거쳐 이동해야 하므로 홍수피해 대비를 위해 추후 X3지점에서 Y3지점까지의 도로정비가 필요할 것으로 판단되며 X3 인근 지역에 안전한 고층 대피시설이 필요할 것으로 사료된다. 또한 대규모 자연재난으로 인한 혼란 속에서도 신속한 대피 및 구조 활동 등이 수행될 수 있는 효과적인 침수예방 대책 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
교통체계 표준 노드 및 링크 정보를 활용하여 추상적인 도로이동 정보가 아닌 실제 피난경로를 제시한 부분은 대피가이드 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단되며, 재난대피 측면에서 유턴 및 좌회전 신호 등에 대한 도로체계 개선 및 대피시설 필요 지점들 파악이 가능할 것으로 판단된다.
그러나 지금까지 홍수로 인한 도로 배수유역의 피해 원인에 대한 수리·수문학 관점에서의 연구는 다소 부족한 것이 현실이며[4], 침수피해가 높은 도시지역의 홍수 취약지점에 대한 연구와 홍수 취약지점을 회피하여 안전하게 대피할 수 있도록 하는 대피경로에 대한 연구가 필요하다.
그러나 향후 더 복잡한 환경에서의 안전한 경로계획 연구가 필요하며, 다양한 재난 상황 및 시나리오에 따른 대피소와 대피경로에 대한 체계적인 시스템 개발이 필요하다.
X1과 X2에 비해 X3는 여러 도로 노드를 거쳐 이동해야 하므로 홍수피해 대비를 위해 추후 X3지점에서 Y3지점까지의 도로정비가 필요할 것으로 판단되며 X3 인근 지역에 안전한 고층 대피시설이 필요할 것으로 사료된다. 또한 대규모 자연재난으로 인한 혼란 속에서도 신속한 대피 및 구조 활동 등이 수행될 수 있는 효과적인 침수예방 대책 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	도시는 자연지역과 어떤 차별점이 존재하는가?	도시지역은 자연유역과는 달리 공간적으로 주거지역, 공업지역, 상업지역, 교통지역 등 다양한 토지피복을 가지고 있으며 지상으로 다양한 높이의 구조물들이 질서정연하게 혹은 무질서하게 위치하고 있다. 최근 도시지역에 발생하는 국지성 집중호우로 인한 침수는 기존 우수관거의 통수능 부족 및 빗물받이 폐쇄 등의 원인으로 인하여 발생하며 건물의 밀집정도와 도로의 분포상태에 따라 침수로 인한 흐름 특성이 매우 복잡하다[3].
	A* 알고리즘이 길찾기에서 갖는 장점은 무엇인가?	A가 길찾기에 많이 쓰이는 이유는 목적 노드를 빨리 찾을 뿐만 아니라 길이도 최단 경로가 된다[8]. 그리고 A 알고리즘은 출발지․목적지의 최단 경로탐색뿐만 아니라 장애물이 있는 지도상에서 최단경로를 탐색이 가능하며, 탐색이 잘못되었을 경우 다른 방향을 탐색하는 목표 지향적인 알고리즘이다.
	FLO-2D 모형이 지원하는 기능은 무엇인가?	FLO-2D 모형은 GDS, MAPPER++ 등이 있어 자동적으로 계산된 침수지역을 2차원 화된 그리드 형태로 보여준다. 이는 단순히 침수지역의 심도뿐만 아니라 시간별 침수 변화량, 유속, 최대 침수지역, 시간별 유속 변화량 등을 볼 수 있다. 또한 전통적인 홍수 해석인 하천제방 월류는 물론이거니와 자연 지형이나 하천 지류, 토석류, 도시 홍수 등도 모의가 가능하다. 강우-유출과 토석류의 모의도 가능하며 지배 방정식은 다음 식과 같다.

참고문헌 (8)

ICOLD, World register of dams: 4th updating, International Commission on Large Dams, 1998.
심우배, "대형화되는 도시홍수! 어떻게 대응할 것인가?," 한국수자원학회논문지, 제39권, 제9호, pp.59-64, 2006.
손아롱, 김병현, 한건연, "도시지역 도로 네트워크를 활용한 침수지역 예측 에 관한 연구," 대한토목학회논문지, 제35권, 제2호, pp.307-318, 2015.
심명진, 강우시 고속도로 노면배수 취약구간의 개선방안, 연세대학교, 석사학위논문, 2012.
D. L. Fread, An BREACH erosion model for earthen dams, National Weather Service, 1988.
K. H. Lee, M. H. Son, S. W. Kim, S. Y. Yu, J. W. Cho, J. M. Kim, and K. J. Jung, "Sensitivity Analysis of Model Parameters used in a Coupled Dam-Break/FLO-2D Model to Simulate Flood Inundation," The Journal of Engineering Geology, Vol.24, No.1, pp.53-67, 2014.

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R. Steve, AI GAME PROGRAMMING WISDOM, 정보문화사, 2003.
이세일, "타일맵에서 A* 알고리즘을 이용한 유닛들의 길찾기 방법 제안," 한국컴퓨터정보학회논문지, 제9권, 제3호, pp.71-77, 2004.

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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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