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문제 정의
- 본 연구는 미계측유역의 홍수범람 지도 작성을 위해 Manfreda et al. (2015)가 제시한 DEM 기반의 지형학적 인자에 따른 홍수범람 모의기법을 기반으로 광역 홍수범람해석에 있어 방법론의 적용성을 평가하는 것을 목적으로 하고 있다. 이를 위해 2007년 북한 금야강, 2007년 방글라데시 Padma, Jamuna, Meghna 강, 2010년 인도네시아 Citarum 강, 2011년 태국 Chao Phraya 강, 2015년 미얀마Irrawaddy강 총 5개의 개발도상국 하천유역에서 발생한 대규모 홍수를 대상으로 홍수범람 모의를 수행하였으며, 해석결과의 검토를 위하여 대상유역의 실제 홍수지도를 활용하여 예측된 홍수유역과 실제 홍수유역의 비교·분석하였다.
- 다만, 상기 연구는 방법론의 개발 및 검토를 위해 고해상도 영상 및 수치모형기반의 범람지도가 존재하여 비교적 홍수위험지역과 비홍수위험지역의 상세한 구분이 용이한 이탈리아 유역을 대상으로만 분석을 수행되었으며, 열대 몬순 기후에 속하는 아시아 지역 등 다양한 국가별 대규모 홍수위험 분석에 적용된 사례는 미흡한 것으로 분석되었다. 이에 본 연구에서는 Manfreda et al. (2015)의 방법론에 근거하여 개발도상국의 다양한 유역을 대상으로 범용 DEM으로부터 도출된 지형학적 인자를 바탕으로 홍수범람위험지도를 작성하였으며 실제 홍수범람지역과의 비교를 통해 정확도를 검토하였다. 우선, ASTER 또는 SRTM과 같은 범용 DEM 자료만을 이용하여 홍수범람에 영향을 미치는 주요 지형학적 인자를 선정한 후, 선형이진분류법(Liner binary classifiers)과 ROC분석(Receiver Operation Characteristics) 기법을 사용하여 실제 홍수유역을 유사하게 모의하는 최적 지형학적 인자를 도출하고, 최종적으로 이를 기반으로 광역 홍수범람 지도를 작성한다.
제안 방법
- 2007년 북한 금야강, 2007년 방글라데시 Padma, Jamuna, Meghna강, 2010년 인도네시아 Citarum강, 2011년 태국 Chao Phraya강, 2015년 미얀마 Irrawaddy강을 대상으로 단일 및 복합 지형학적 인자를 계산하고, 선형이진분류법 및 ROC 분석을 통해 최적 지형학적 인자를 도출하였다. Fig.
- 유출기여면적은 8방향 흐름모형을 기반으로 추정 된다. DEM의 중심 격자와 인접한 8개 격자의 고도(elevation) 비교를 통해 결정된 흐름방향(flow direction)을 이용하여 격자의 흐름방향의 누적 가중치인 흐름누적(flow accumulation)값을 산출한다. 이후 Eq.
- 본 연구에서 제시하는 방법론의 정확도 검증을 위해 ROC분석을 통해 구분된 최적 지형학적 인자 기반의 홍수지도를 작성하고, 실제 홍수지도와의 중첩을 통해 범람예측 성능을 평가한다. 이와 같은 범람예측 성능을 비교적 간단하게 정량하기 위해 2개의 평가지수를 고려하였으며, 평가지수 산정을 위한 기본 조건은 다음과 같다.
- 선형이진분류법은 두 개의 이진 분류된 지도간의 정량적 비교를 가능하게 하는 패턴분류기술로 다음의 과정을 통해 최적 지형학적 인자 기반의 홍수범람 지도와 실제 홍수범람 지도간의 비교를 수행한다. 여기서 5개국의 실제 홍수범람 지도는 대규모 홍수가 발생한 시기 및 영상정보(위성영상 및 디지털영상) 획득이 가능 여부 등을 검토한 후 좌표보정 등 기하 보정 영상처리과정을 통해 구축되었다.
- (2015)의 방법론에 근거하여 개발도상국의 다양한 유역을 대상으로 범용 DEM으로부터 도출된 지형학적 인자를 바탕으로 홍수범람위험지도를 작성하였으며 실제 홍수범람지역과의 비교를 통해 정확도를 검토하였다. 우선, ASTER 또는 SRTM과 같은 범용 DEM 자료만을 이용하여 홍수범람에 영향을 미치는 주요 지형학적 인자를 선정한 후, 선형이진분류법(Liner binary classifiers)과 ROC분석(Receiver Operation Characteristics) 기법을 사용하여 실제 홍수유역을 유사하게 모의하는 최적 지형학적 인자를 도출하고, 최종적으로 이를 기반으로 광역 홍수범람 지도를 작성한다. 북한(2007), 방글라데시(2007), 인도네시아(2010), 태국(2011), 미얀마(2015) 5개국의 대규모 홍수범람 사례에 대해 적용하였다.
- 이를 위해 2007년 북한 금야강, 2007년 방글라데시 Padma, Jamuna, Meghna 강, 2010년 인도네시아 Citarum 강, 2011년 태국 Chao Phraya 강, 2015년 미얀마Irrawaddy강 총 5개의 개발도상국 하천유역에서 발생한 대규모 홍수를 대상으로 홍수범람 모의를 수행하였으며, 해석결과의 검토를 위하여 대상유역의 실제 홍수지도를 활용하여 예측된 홍수유역과 실제 홍수유역의 비교·분석하였다.
대상 데이터
- DEM 기반의 광역 홍수범람 해석을 위해서는 대상 홍수의 범람 특징을 모의할 수 있는 대표적인 지형학적 인자의 선정이 필요하다. 본 연구에서는 Degiorgis et al. (2012)와 Manfreda et al. (2015)이 제시한 5개의 단일 지형학적 인자와 6개의 복합 지형학적 인자를 사용하였으며, 단일 지형학적 인자는 DEM (SRTM 90 m 공간해상도)으로부터 직접 생성이 가능하며, 복합지형학적 인자는 1차적으로 생성된 단일지형학적 인자의 조합을 통해 생성된다.
- 우선, ASTER 또는 SRTM과 같은 범용 DEM 자료만을 이용하여 홍수범람에 영향을 미치는 주요 지형학적 인자를 선정한 후, 선형이진분류법(Liner binary classifiers)과 ROC분석(Receiver Operation Characteristics) 기법을 사용하여 실제 홍수유역을 유사하게 모의하는 최적 지형학적 인자를 도출하고, 최종적으로 이를 기반으로 광역 홍수범람 지도를 작성한다. 북한(2007), 방글라데시(2007), 인도네시아(2010), 태국(2011), 미얀마(2015) 5개국의 대규모 홍수범람 사례에 대해 적용하였다.
- 지형학적 인자 기반의 홍수지도 작성을 위해 EM-DAT 홍수피해 자료 분석을 통해 대규모 홍수 발생현황 및 영상자료 확보가능여부를 판단하여 다음과 같이 5개국을 대상유역으로 선택하였으며, 해당국가의 홍수현황은 Table 2와 같다. 북한의 경우, 2007년 8월 연평균강수량의 70~80% (643.
데이터처리
- 최종적으로 각각의 지형학적 인자로 작성된 홍수지도와 실제 홍수지도를 사용하여 선형이진분류된 결과는 ROC 곡선을 사용하여 평가된다. ROC 곡선은 대상으로 하는 분류자(예: 본 연구에서의 지형학적 인자 등)의 γtp (True Positive Rate)와 γfp (False Positive Rate)의 상호교환(Trade-off)을 나타냄으로써 분류자의 성능을 시각화하여 평가할 수 있는 유용한 방법으로 기상학 및 의학 등 다양한 분야에서 사용되고 있다(Centor, 1991; Sobehart and Keenan.
이론/모형
- 이와 같은 범람예측 성능을 비교적 간단하게 정량하기 위해 2개의 평가지수를 고려하였으며, 평가지수 산정을 위한 기본 조건은 다음과 같다. 아래의 조건은 Huang and Kao(2006)이 산사태 예측에 사용한 4가지 조건을 변형한 것이며, 범람예측에 성공했을 경우의 성공률(Success Rate, SR)와 범람예측과 비홍수예측을 동시에 고려한 수정 성공률(Modified Success Rate, MSR) 산정에 이용된다.
성능/효과
- 1) ROC 분석결과, 방글라데시(H), 인도네시아(S), 태국(S)은 단일 지형학적 인자가 해당 홍수 범람 특징을 모의하는 데 우수한 것으로 나타났으며, 북한지역(H/D)과 미얀마(DWi)는 복합 지형학적 인자에 따른 홍수지도가 실제 홍 수지도와 유사한 것으로 분석되었다.
- 2) 북한 금야강 홍수의 경우, AUC가 0.9이상으로 해당 지형학적 인자인 H/D의 홍수범람 분류성능이 우수한 것으로 분석되었으며, 타 지역의 경우 AUC가 0.73~0.78의 범위로 산정되었다.
- 3) 홍수지도의 홍수범람 격자 및 비홍수격자의 공간분포 유사성 검토를 위해 평가지수 SR과 MSR을 산정하였으며, 북한(SR = 62.7%, MSR = 76%), 방글라데시(SR = 76%, MSR = 38%), 인도네시아(SR = 92.37%, MSR = 46.52%), 태국(SR = 85.96%, MSR = 78.17%), 미얀마(SR = 31%, MSR = 66%)로 분석되었다.
- 5와 같다. AUC 분석결과, 평균적으로 0.8 정도의 분류성능을 보이는 것으로 나타났다. 북한 금야강 홍수의 경우, AUC가 0.
- ROC 분석결과, 방글라데시, 인도네시아, 태국은 단일 지형학적 인자, 북한과 미얀마는 복합 지형학적 인자가 해당 홍수범람 특징을 모의하는데 우수한 것으로 나타났으며, 최적 지형학적 인자의 경우, 북한지역(H/D), 방글라데시(H), 인도네시아(S), 태국(S), 미얀마(DWi)로 선정되었으며, 해당 국가별 최적 지형학적 인자의 공간분포도는 Fig. 5와 같다. AUC 분석결과, 평균적으로 0.
- CRED (Centre for Research on the Epidemiology of Disasters)에서는 재해데이터베이스인 EM-DAT를 구축하여 1900년대부터 2005년까지 전 세계적으로 발생한 자연재해의 유형을 구분하여 조사한 바 있으며, 수문기상학적 재해 발생빈도가 꾸준하게 증가하고 있음을 보고한 바 있다. UNISDR(The United Nations Office for Disaster Risk Reduction)에서 이러한 수문기상학적 재해를 홍수, 가뭄, 태풍 등으로 세분화하여 연도별 발생빈도의 변동성을 조사한 결과, 홍수는 1980년대 이후 지속적으로 증가하였으며, 1990년대 이후 급증하여 전체 재해발생 빈도의 52.2% (1980~2011), 홍수로 인한 인명피해는 전체 재해의 약 56% (23억 명)로 매우 높은 비중을 차지하는 것으로 나타났다. 특히, 홍수범람에 의한 피해자의 국가별 발생 수의 경우, Fig.
- 17% 로 비교적 우수하게 모의된 것으로 분석되었으나 실제 홍수지도에서는 비홍수지역으로 구분된 Chao Phraya 강의 최상류 지역에 대해 예측 홍수지도의 경우 홍수범람으로 탐지하는 오류가 발생하였다. 미얀마 Irrawaddy 강 유역의 경우, SR = 31% 및 MSR = 66%로 정확도 매우 낮게 산정되었으며, 이 결과는 지형학적 인자를 이용하여 작성된 홍수범람 유역이 실제로 홍수가 발생하지 않은 강 하류의 해안지역에 대해 홍수가 범람한 것으로 예측함에 따라 SR이 낮게 산정되고, 비홍수지역에 대해서는 약 75% 정도의 예측 정확성을 나타내어 MSR의 정확도가 SR보다는 향상된 것으로 분석되었다.
- 7% 및 MSR = 76%로 분석되었으며 금야강 상류의 경우, 예측 홍수지도에서는 홍수발생을 탐지한 반면, 실제 홍수지도에서는 비홍수지역으로 나타났다. 방글라데시 Padma, Jamuna, Meghna 강 유역은 SR 및 MSR이 각각 76% 및 38%로 분석되었으며, 지형학적 인자에 의한 홍수범람 유역이 실제 홍수범람 유역을 모두 포함하고, 실제로 비 홍수 유역에 대해서는 예측결과가 낮아 MSR 값이 과소산정 되었다. 인도네시아 Citarum 강 유역의 SR은 92.
- 북한 금야강 유역은 SR = 62.7% 및 MSR = 76%로 분석되었으며 금야강 상류의 경우, 예측 홍수지도에서는 홍수발생을 탐지한 반면, 실제 홍수지도에서는 비홍수지역으로 나타났다. 방글라데시 Padma, Jamuna, Meghna 강 유역은 SR 및 MSR이 각각 76% 및 38%로 분석되었으며, 지형학적 인자에 의한 홍수범람 유역이 실제 홍수범람 유역을 모두 포함하고, 실제로 비 홍수 유역에 대해서는 예측결과가 낮아 MSR 값이 과소산정 되었다.
- 8 정도의 분류성능을 보이는 것으로 나타났다. 북한 금야강 홍수의 경우, AUC가 0.9이상으로 해당 지형학적 인자인 H/D의 홍수범람 분류성능이 우수한 것으로 분석되었으며, 타 지역의 경우 AUC가 0.73~0.78의 범위로 산정되었다.
- 방글라데시 Padma, Jamuna, Meghna 강 유역은 SR 및 MSR이 각각 76% 및 38%로 분석되었으며, 지형학적 인자에 의한 홍수범람 유역이 실제 홍수범람 유역을 모두 포함하고, 실제로 비 홍수 유역에 대해서는 예측결과가 낮아 MSR 값이 과소산정 되었다. 인도네시아 Citarum 강 유역의 SR은 92.37%로 매우 높게 분석되었으나 방글라데시와 마찬가지로 MSR은 46.52%로 예측 홍수범람 유역이 실제 홍수범람 유역을 대부분 포함하고 실제로 홍수가 발생하지 않은 비홍수유역을 홍수유역으로 예측함에 따라 MSR 값이 과소산정 되었다. 태국 Chao Phraya 강 유역의 경우, 상기 타 지역의 모의결과와 달리 SR = 85.
- 52%로 예측 홍수범람 유역이 실제 홍수범람 유역을 대부분 포함하고 실제로 홍수가 발생하지 않은 비홍수유역을 홍수유역으로 예측함에 따라 MSR 값이 과소산정 되었다. 태국 Chao Phraya 강 유역의 경우, 상기 타 지역의 모의결과와 달리 SR = 85.96% 및 MSR = 78.17% 로 비교적 우수하게 모의된 것으로 분석되었으나 실제 홍수지도에서는 비홍수지역으로 구분된 Chao Phraya 강의 최상류 지역에 대해 예측 홍수지도의 경우 홍수범람으로 탐지하는 오류가 발생하였다. 미얀마 Irrawaddy 강 유역의 경우, SR = 31% 및 MSR = 66%로 정확도 매우 낮게 산정되었으며, 이 결과는 지형학적 인자를 이용하여 작성된 홍수범람 유역이 실제로 홍수가 발생하지 않은 강 하류의 해안지역에 대해 홍수가 범람한 것으로 예측함에 따라 SR이 낮게 산정되고, 비홍수지역에 대해서는 약 75% 정도의 예측 정확성을 나타내어 MSR의 정확도가 SR보다는 향상된 것으로 분석되었다.
후속연구
- 또한, 대상지역이 너무넓거나 대상지역 안에 실제 홍수지도와 유사한 지형학적 특징을 가진 유역에 대해 홍수범람지역으로 탐지하여 실제 홍수지도보다 과대산정되는 경우가 발생할 수 있다. 따라서 본 기법의 정확도를 향상시키기 위해서는 ROC 분석을 위한 정밀 침수지도 및 고해상도 DEM의 활용이 요구되며, 대상유역을 효율적으로 분할하여 홍수범람 해석을 수행하여 지형학적 특징에 따른 민감도 분석 등이 필요하다. 마지막으로 본 연구에서의 AUC 값이 최소가 되는 최적 지형학적 인자이외에도 홍수범람에 영향을 미치는 유역 특성별 지형학적 인자에 대한 정의 및 산정에 대한 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.
- 따라서 본 기법의 정확도를 향상시키기 위해서는 ROC 분석을 위한 정밀 침수지도 및 고해상도 DEM의 활용이 요구되며, 대상유역을 효율적으로 분할하여 홍수범람 해석을 수행하여 지형학적 특징에 따른 민감도 분석 등이 필요하다. 마지막으로 본 연구에서의 AUC 값이 최소가 되는 최적 지형학적 인자이외에도 홍수범람에 영향을 미치는 유역 특성별 지형학적 인자에 대한 정의 및 산정에 대한 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.
- 6과 같이 DEM기반의 지형학적 인자로부터 산정된 홍수지도의 경우, 홍수범람 지역이 실제 홍수지도에 비해 비교적 과대하게 산정되거나 최상류 또는 최하류 지역에서 홍수를 탐지하는 등의 오류가 발생하였다. 이는 실제 홍수지도 작성 시 대상으로 하는 하천의 경계범위 설정 및 DEM 격자크기 등으로부터 발생하는 오류이며, 향후 보다 정확한 침수지도, 필요에 따라 2차원 수리모형 등으로부터 도출된 홍수범람지도 등과의 ROC 분석을 통해 방법론의 적용범위에 대한 추가 연구가 필요할 것으로 판단되며, DEM 격자크기에 따른 지형학적 인자의 변동성 및 ROC 분석의 민감도 등에 대한 연구 역시 병행되어야할 것으로 판단된다.
- 그러나 수치모형을 이용한 홍수범람해석의 경우 모형의 구동에 필요한 입력자료의 구축과 매개변수의 추정이 필요하며, 신뢰성 있는 관측 자료의 여부가 해석결과에 매우 큰 영향을 미치기 때문에 저개발국 또는 개발도상국과 같이 관측 자료가 존재하지 않거나 품질이 좋지 않은 유역을 대상으로는 모형을 이용한 홍수범람 해석의 필요성에도 불구하고 적용에 많은 어려움이 있다. 즉, 하천망이 복잡하고, 하천관련 인프라 정비가 미비한 아시아 지역에서는 대규모 홍수가 매우 빈번하게 발생하고 있으며, 2차원 수리모형을 적용하기 위한 지역 맞춤형 입력자료 수집 자체가 불가능함에 따라 범용(globally-available) 자료를 활용할 수 있고, 단순하지만 과학적으로 광역 범람해석(largescale flood inundation simulation)을 수행할 수 있는 기법의 개발 및 적용성 평가에 대한 연구가 필요하다.
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