[논문]기상예보 기반 농촌유역 침수 위험도 예보를 위한 침수 확률 DB 구축

김시내; 전상민; 이현지; 황순호; 최순군; 강문성

doi:10.5389/ksae.2020.62.4.033

기상예보 기반 농촌유역 침수 위험도 예보를 위한 침수 확률 DB 구축
Establishment of Inundation Probability DB for Forecasting the Farmland Inundation Risk Using Weather Forecast Data 원문보기

한국농공학회논문집 = Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers, v.62 no.4, 2020년, pp.33 - 43

김시내 (Department of Rural Systems Engineering, Seoul National University) , 전상민 (Department of Rural Systems Engineering, Seoul National University) , 이현지 (Department of Rural Systems Engineering, Seoul National University) , 황순호 (Research Institute of Agriculture and Life Sciences, College of Agriculture and Life Sciences, Seoul National University) , 최순군 (Climate Change and Agroecology Division, National Institute of Agricultural Sciences) , 강문성 (Department of Rural Systems Engineering, Institute of Agriculture and Life sciences, Institute of Green Bio Science and Technology, Seoul National University)

Abstract ▼ AI-Helper

In order to reduce damage from farmland inundation caused by recent climate change, it is necessary to predict the risk of farmland inundation accurately. Inundation modeling should be performed by considering multiple time distributions of possible rainfalls, as digital forecasts of Korea Meteorological Administration is provided on a six-hour basis. As building multiple inputs and creating inundation models take a lot of time, it is necessary to shorten the forecast time by building a data base (DB) of farmland inundation probability. Therefore, the objective of this study is to establish a DB of farmland inundation probability in accordance with forecasted rainfalls. In this study, historical data of the digital forecasts was collected and used for time division. Inundation modeling was performed 100 times for each rainfall event. Time disaggregation of forecasted rainfall was performed by applying the Multiplicative Random Cascade (MRC) model, which uses consistency of fractal characteristics to six-hour rainfall data. To analyze the inundation of farmland, the river level was simulated using the Hydrologic Engineering Center - River Analysis System (HEC-RAS). The level of farmland was calculated by applying a simulation technique based on the water balance equation. The inundation probability was calculated by extracting the number of inundation occurrences out of the total number of simulations, and the results were stored in the DB of farmland inundation probability. The results of this study can be used to quickly predict the risk of farmland inundation, and to prepare measures to reduce damage from inundation.

주제어

표/그림 (15)

그림 Fig. 1 Study flow diagram of inundation probability database
그림 Fig. 2 The concept of uniform splitting (Lee et al., 2020)
그림 Fig. 3 Rainfall disaggregation result applied MRC model
그림 Fig. 4 Schematic diagram of farmland inundation analysis
그림 Fig. 5 Schematic of the inundation probability estimation
그림 Fig. 6 Location, stream map, DEM and land use map of the study watershed
표 Table 1 Converted rainfall value
표 Table 2 Characteristics of digital Dong-Nae forecast rainfalls from KMA (Jun. 2016 - Jul. 2019)
표 Table 3 Exceeded probability of digital Dong-Nae forecast rainfalls from KMA (Jun. 2016 - Jul. 2019)
그림 Fig. 7 Results of MRC model
표 Table 4 Characteristics of the Cheongmi stream watershed
표 Table 5 Characteristics of disaggregated rainfalls
표 Table 6 Result of calculation of farmland inundation probability
그림 Fig. 8 Calculation method of inundation probability for each raster to generate an inundation probability map
그림 Fig. 9 Example screen of farmland inundation risk forecast

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 선제적 침수 대책 마련을 위해 예보강우에 따른 침수확률을 데이터베이스화하고 실제 동네예보 발생 시 사전에 구축한 데이터베이스 (DB)를 토대로 침수확률을 추출하는 방법으로 예보시간을 단축할 필요가 있다. 따라서, 본 연구에서는 농경지 침수 위험도 예보를 위해 기상청 동네예보를 활용한 침수확률 DB 구축 기법을 개발하여 청미천 유역 단평지구를 대상으로 적용성을 평가하고, DB 기반 침수 위험도 예보 시스템 프로토타입을 구축하고자 한다.
본 연구에서는 농경지 침수 위험도 예보를 위해 예보강우에 따른 침수확률 DB 구축 기술을 개발하였으며, 청미천 유역에 대해 이를 적용하여 침수확률을 산정하고 DB를 구축하였다. 또한 침수확률 DB 기반의 침수 위험도 예보 시스템 프로토타입을 구축하여 동네예보에 따른 침수확률지도를 웹시스템을 통해 서비스 할 수 있도록 구성하였다.
본 연구에서는 동네예보를 활용한 단기 농경지 침수 위험도 예보를 위해 침수 확률 DB 기반의 침수 위험도 예보 시스템 프로토타입을 구축하였다. 침수 위험도 예보 시스템 프로토타입은 동네예보에 따른 침수확률지도를 웹시스템을 통해 서비스 할 수 있도록 구성하였다.
본 연구에서는 침수확률 DB 구축 기술의 적용 대상지로 청미천 중상류의 단평지구를 선정하였으며, 침수 모의를 위해 단평지구의 강우자료, 지형자료 및 청미천의 지형자료, 하천자료를 구축하였다. 강우자료는 2016년 6월부터 2019년 7월까지의 과거 기상청 동네예보자료를 활용하였으며 MRC모형을 사용하여 960개의 강우사상을 각각 100회씩 1시간 단위로 시간분해 하였다.

가설 설정

배수개선사업의 설계기준에서는 침수의 기준을 24시간 이내 허용담수심 30 cm이상으로 규정하므로, 이 기준을 초과하는 농경지 수위 모의 결과에 대해서는 침수가 발생한다고 가정하였다. 이에 따라 침수가 발생하는 강우사상의 개수를 산정할 수 있으며, 침수 확률은 침수가 발생한 강우사상 개수를 총 모의 강우 개수로 나누어 산정하였다.
56%)이다. 본 연구에서는 대상지구 전체를 하나의 광역 논으로 가정하여 농경지 수위 모의를 수행하였다.

제안 방법

Fig. 8은 침수확률지도 생성 기법을 나타내고 있으며, 본 연구에서 개발한 침수 확률 산정 기법을 래스터 격자별로 적용하여 침수확률지도를 산정하였다. 동네예보의 시간분해 불확실성에 따른 입력자료 앙상블을 생성하고 침수 모델링을 다회 (n₂) 수행하고, 래스터 격자별 침수 발생 횟수 (n₁)을 산정하여 격자별 침수 확률을 계산하도록 시스템을 구성하였다.
HEC-RAS 모형 구동시 측방유입 경계조건으로 측방유입수문곡선 (Lateral Flow Hydrograph), 상류단 경계조건으로는 유량수문곡선 (Flow Hydrograph)을 입력하였으며, 하류단 경계조건으로 Normal depth (0.004)을 입력하였다. 모형의 초기 조건으로는 상류단 초기 유량 30 m³/s를 입력하였다.
MRC 모형을 이용하여 수집한 2016년 6월부터 2019년 7월까지 960개의 강우사상에 대하여 통계학적 시간분해를 수행하였으며, 각 강우사상별 100회의 모의강우를 생성하여 총 96,000개의 72시간 1시간 단위 우량주상도를 생성하였다. MRC 모형을 이용하여 시간분해를 수행한 결과는 Fig.
위어공식을 사용한 농경지 배수량 모의와 HEC-RAS모형을 사용한 하천 수위 모의 결과에 물수지 방정식을 적용하여 농경지 침수 모의를 수행하였으며, 각 강우사상별 100회의 침수모의를 수행하여 총 96,000개의 농경지 수위 모의 결과를 산정하였다. 농경지 수위 모의 결과를 바탕으로 각 강우사상별 농경지 침수 확률을 산정하였다. 배수개선사업에서 침수는 24시간 내 허용 담수심인 30 cm를 초과하지 않도록 배수체계를 설계하고 있다 (KRCC, 2012).
8은 침수확률지도 생성 기법을 나타내고 있으며, 본 연구에서 개발한 침수 확률 산정 기법을 래스터 격자별로 적용하여 침수확률지도를 산정하였다. 동네예보의 시간분해 불확실성에 따른 입력자료 앙상블을 생성하고 침수 모델링을 다회 (n₂) 수행하고, 래스터 격자별 침수 발생 횟수 (n₁)을 산정하여 격자별 침수 확률을 계산하도록 시스템을 구성하였다. 침수확률지도는 동네예보와 연계하여 DB에 저장되며, 동일한 동네예보 발효 시 해당 침수확률지도를 웹에 표시할 수 있도록 시스템을 구축하였다.
배수개선사업에서 침수는 24시간 내 허용 담수심인 30 cm를 초과하지 않도록 배수체계를 설계하고 있다 (KRCC, 2012). 따라서 본 연구에서는 논의 수심 30 cm를 침수 발생 기준으로 설정하였다. 이에 따라 960개의 강우사상 각각에 대해 농경지 침수 확률을 산정하였으며, 이는 Table 6과 같다.
본 연구에서는 농경지 침수 위험도 예보를 위해 예보강우에 따른 침수확률 DB 구축 기술을 개발하였으며, 청미천 유역에 대해 이를 적용하여 침수확률을 산정하고 DB를 구축하였다. 또한 침수확률 DB 기반의 침수 위험도 예보 시스템 프로토타입을 구축하여 동네예보에 따른 침수확률지도를 웹시스템을 통해 서비스 할 수 있도록 구성하였다.
이와 같이 본 연구에서 산정한 침수 확률은 청미천 유역의 침수 확률 DB에 저장되어 향후 앞서 모의한 동네예보 강우사상과 동일한 예보가 발생하면 바로 DB에서 침수확률을 추출하여 단기간 침수 예보에 활용할 수 있다. 또한, 향후 기존에 존재하지 않는 패턴의 동네예보가 발생할 경우, 침수 확률을 계산하여 DB에 저장하도록 프로그램을 구성하였다.
1은 본 연구에서 개발한 침수 확률 DB 구축 기술의 전체 흐름도를 나타낸 것이다. 본 DB구축 기술에서는 침수확률 산정에 있어 강우의 다양한 시간분포를 고려할 수 있도록 기상청의 6시간 단위 동네예보에 대하여 MRC 모형을 활용하여 1시간 단위 강우로 n₁회 시간분해를 실시한다. 생성된 1시간 단위 강우자료는 위어공식을 활용한 농경지 배수량 산정과 Hydrologic Engineering Center-River Analysis System (HEC-RAS)를 이용한 하천수위 모의에 활용된다.
하천수위 모의를 위해 다수의 연구들에서 HEC-RAS 모형이 널리 활용되어 왔다. 본 연구에서는 HEC-RAS 모형의 1차원 부정류 해석을 통해 청미천의 하천 수위를 모의하였다. 하천 수위 모의에 따라 청미천의 시간별 외수위를 산정하였으며, 이를 대상지구의 각 시간별 내수위와 비교하여 배수지연의 발생 여부를 판단하는데 활용하였다.
본 연구에서는 기상청 동네예보 자료가 갖는 긴 시간적 간격의 한계를 극복하고자 Kim et al. (2016)에서 적용한 MRC모형을 이용하여 강우의 시간적 상세화를 수행하였으며, 강우 분해 방법으로는 Müller and Haberlandt (2015) 및 Kim et al. (2016)에서 강우의 시간분해에 더 우수한 성능을 가진 것으로 확인된 Uniform splitting 방법을 이용하여 6시간 강우를 세 개의 2시간 강우로 분해한 뒤 2시간 강우를 1시간 강우로 분해하도록 하였다.
동네예보 강우자료의 강우 범위와 본 연구에서 변환한 구간별 강우값은 Table 1과 같다. 본 연구에서는 수집한 기간의 전체 동네예보 강우자료 중 무강우와 중복강우를 제외하여 총 960개의 72시간 단위 강우사상을 구축하였다.
본 연구에서는 이를 홍수 및 침수해석에 활용하여 강우분포 별 침수확률 데이터베이스 구축 기술을 개발하였으며, Fig. 1은 본 연구에서 개발한 침수 확률 DB 구축 기술의 전체 흐름도를 나타낸 것이다. 본 DB구축 기술에서는 침수확률 산정에 있어 강우의 다양한 시간분포를 고려할 수 있도록 기상청의 6시간 단위 동네예보에 대하여 MRC 모형을 활용하여 1시간 단위 강우로 n₁회 시간분해를 실시한다.
강우자료는 2016년 6월부터 2019년 7월까지의 과거 기상청 동네예보자료를 활용하였으며 MRC모형을 사용하여 960개의 강우사상을 각각 100회씩 1시간 단위로 시간분해 하였다. 분해강우의 침수 모의를 통해 96,000개의 농경지 수위를 산정하였으며, 이를 바탕으로 각 강우사상별 농경지 침수 확률을 산정하고 침수확률 DB에 저장하였다.
본 연구에서 개발한 농경지 침수확률 DB 구축 기술은 다음과 같다. 예보강우의 시간에 따른 다양한 강우분포를 고려하기 위하여 기상청의 6시간 단위 동네예보 자료를 MRC모형을 활용하여 1시간 단위로 시간분해 한다. 분해된 단위시간 강우를 기반으로 한 침수 분석 과정은 하천 수위 모의, 논 지구 배수량 산정 및 물수지 방정식을 통한 농경지 침수 해석으로 구분할 수 있다.
위어공식을 사용한 농경지 배수량 모의와 HEC-RAS모형을 사용한 하천 수위 모의 결과에 물수지 방정식을 적용하여 농경지 침수 모의를 수행하였으며, 각 강우사상별 100회의 침수모의를 수행하여 총 96,000개의 농경지 수위 모의 결과를 산정하였다. 농경지 수위 모의 결과를 바탕으로 각 강우사상별 농경지 침수 확률을 산정하였다.
본 연구에서는 단평지구의 배수본천인 청미천의 외수위 모의를 위해 청미천 유역의 유출량을 산정하였으며, 유출량 산정에는 Clark 단위도법을 이용하였다. 유역 유출량 산정에 앞서 유역특성인자 산정을 위하여 수치지도, 토지피복도, 토양도 자료를 수집하여 지형자료를 구축하였으며, 이를 통해 유출곡선지수 (Curve Number, CN)값을 산정하였다. 하지만 우리나라 논의 경우 홍수기시 담수상태이므로 MOLIT (2012)에 서 제시한 바와 같이 AMC-Ⅱ 조건을 79로 적용하였다.
배수개선사업의 설계기준에서는 침수의 기준을 24시간 이내 허용담수심 30 cm이상으로 규정하므로, 이 기준을 초과하는 농경지 수위 모의 결과에 대해서는 침수가 발생한다고 가정하였다. 이에 따라 침수가 발생하는 강우사상의 개수를 산정할 수 있으며, 침수 확률은 침수가 발생한 강우사상 개수를 총 모의 강우 개수로 나누어 산정하였다. 이를 수식으로 나타내면 식 (8)과 같으며, 이를 도시화한 개념도는 Fig.
(2019)이 제시한 물수지방정식을 활용하였으며, 하천수위 모의 및 논 지구 배수량 산정을 통한 외수위, 내수위 및 배수량 결과를 이용하여 물수지방정식을 구성하였다. 침수 모의에 있어 외수위와 내수위의 고저, 하천 둑을 통한 월류의 발생 여부, 배수문의 존재 유무, 배수장 혹은 배수펌프의 존재 유무 등 다양한 시나리오를 고려한 침수 해석이 가능하도록 알고리즘을 구성하였다. 농경지 침수 해석을 위해 사용한 물수지 방정식은 식 (5)∼식 (7)과 같다.
본 연구에서는 동네예보를 활용한 단기 농경지 침수 위험도 예보를 위해 침수 확률 DB 기반의 침수 위험도 예보 시스템 프로토타입을 구축하였다. 침수 위험도 예보 시스템 프로토타입은 동네예보에 따른 침수확률지도를 웹시스템을 통해 서비스 할 수 있도록 구성하였다.
동네예보의 시간분해 불확실성에 따른 입력자료 앙상블을 생성하고 침수 모델링을 다회 (n₂) 수행하고, 래스터 격자별 침수 발생 횟수 (n₁)을 산정하여 격자별 침수 확률을 계산하도록 시스템을 구성하였다. 침수확률지도는 동네예보와 연계하여 DB에 저장되며, 동일한 동네예보 발효 시 해당 침수확률지도를 웹에 표시할 수 있도록 시스템을 구축하였다.
유역 유출량 산정에 앞서 유역특성인자 산정을 위하여 수치지도, 토지피복도, 토양도 자료를 수집하여 지형자료를 구축하였으며, 이를 통해 유출곡선지수 (Curve Number, CN)값을 산정하였다. 하지만 우리나라 논의 경우 홍수기시 담수상태이므로 MOLIT (2012)에 서 제시한 바와 같이 AMC-Ⅱ 조건을 79로 적용하였다. Clark 단위도법의 입력자료로 이용된 청미천 유역의 유역 특성은 Table 4와 같다.
본 연구에서는 HEC-RAS 모형의 1차원 부정류 해석을 통해 청미천의 하천 수위를 모의하였다. 하천 수위 모의에 따라 청미천의 시간별 외수위를 산정하였으며, 이를 대상지구의 각 시간별 내수위와 비교하여 배수지연의 발생 여부를 판단하는데 활용하였다. HEC-RAS의 1차원 부정류 해석을 위해 지배방정식인 연속방정식 및 운동량 방정식을 사용하였으며, 1차원 부정류 해석에 대한 보다 자세한 내용은 USACE HEC (2016) 및 Jun et al.

대상 데이터

본 연구에서는 침수확률 DB 구축 기술의 적용 대상지로 청미천 중상류의 단평지구를 선정하였으며, 침수 모의를 위해 단평지구의 강우자료, 지형자료 및 청미천의 지형자료, 하천자료를 구축하였다. 강우자료는 2016년 6월부터 2019년 7월까지의 과거 기상청 동네예보자료를 활용하였으며 MRC모형을 사용하여 960개의 강우사상을 각각 100회씩 1시간 단위로 시간분해 하였다. 분해강우의 침수 모의를 통해 96,000개의 농경지 수위를 산정하였으며, 이를 바탕으로 각 강우사상별 농경지 침수 확률을 산정하고 침수확률 DB에 저장하였다.
기상자료는 청미천의 지배관측소인 이천관측소의 과거 6시간 단위 동네예보 자료를 활용하였으며, 수집한 기상자료 기간은 2016년 6월∼2019년 7월까지이다.
본 연구의 대상지구로 청미천 유역의 중상류에 위치한 단평지구를 선정하였다. 청미천 유역은 경기도 용인시 원삼면 사암리에서 경기도 여주시 점동면에 위치하며, 단평지구는 경기도 이천시 장호원읍 노탄리, 충청북도 음성군 감곡면 단평리, 왕장리가 포함되어 있다.
하천의 수위 해석을 위해서는 정확한 하천 단면 형상, 조도 계수, 유량자료 및 상하류단 조건 등의 입력이 필요하며, 본 연구에서는 청미천 하천기본계획보고서 (MOLIT, 2011)를 활용하여 청미천의 국가하천 범위에 해당하는 총 123개 지점에 대해 하천 단면자료를 구축하고 HEC-RAS 입력자료로 활용하였다.
9는 DB 기반 침수 위험도 예보 시스템 프로토타입의 화면 구성을 나타내고 있다. 화면의 좌측에는 현재시간 및 기상청의 레이더 합성영상 및 종합영상을 통해 시스템 사용자가 강우예보 발효 현황을 확인할 수 있도록 화면을 구성하였다. 화면의 중앙에는 사용자가 동네예보에 따른 관심지역의 침수 위험도를 확인할 수 있도록 침수확률지도를 탑재하였으며, Fig.

이론/모형

모의한 농경지 배수량과 하천수위 결과는 농경지 침수 모의에 활용하여 강우사상별 침수모의를 통해 n1개의 농경지 수위를 산정한다. 농경지 수위 산정을 위한 침수 모의 기법으로는 Jun et al (2019)에서 제시된 물수지 방정식을 사용하였다. 모의된 n1개의 농경지 수위 중 침수가 발생한 횟수 (n₂)의 비율을 통하여 농경지 침수 확률을 산정할 수 있으며, 산정한 농경지 침수 확률은 침수 확률 DB에 저장된다.
(2000)은 논 지구를 하나의 광역논으로 단일포장화 하고, 위어의 자유낙하 유량공식을 적용한 Weir equation을 통해 유출량을 산정한 바 있다. 따라서 단일포장화 Weir equation을 통해 논 지구의 유출특성을 고려할 뿐만 아니라 복잡한 논 지구를 단순화하여 비교적 간편하고 신속하게 유출량을 산정할 수 있으므로 본 연구의 침수 모의에 활용하였다. Weir equation의 산정 공식은 식 (1)과 같다.
본 연구에서는 농경지 침수 해석을 위해 Jun et al. (2019)이 제시한 물수지방정식을 활용하였으며, 하천수위 모의 및 논 지구 배수량 산정을 통한 외수위, 내수위 및 배수량 결과를 이용하여 물수지방정식을 구성하였다. 침수 모의에 있어 외수위와 내수위의 고저, 하천 둑을 통한 월류의 발생 여부, 배수문의 존재 유무, 배수장 혹은 배수펌프의 존재 유무 등 다양한 시나리오를 고려한 침수 해석이 가능하도록 알고리즘을 구성하였다.
본 연구에서는 단평지구의 배수본천인 청미천의 외수위 모의를 위해 청미천 유역의 유출량을 산정하였으며, 유출량 산정에는 Clark 단위도법을 이용하였다. 유역 유출량 산정에 앞서 유역특성인자 산정을 위하여 수치지도, 토지피복도, 토양도 자료를 수집하여 지형자료를 구축하였으며, 이를 통해 유출곡선지수 (Curve Number, CN)값을 산정하였다.
분해된 단위시간 강우를 기반으로 한 침수 분석 과정은 하천 수위 모의, 논 지구 배수량 산정 및 물수지 방정식을 통한 농경지 침수 해석으로 구분할 수 있다. 하천 수위는 HEC-RAS의 부정류 해석을 통해 논 지구와 인접한 하천 단면의 시간별 수위로 계산되며, 논 지구의 배수량은 배수지연을 고려한 단일포장화 위어공식을 이용하여 산정한다. 시간별 내수위 및 외수위 결과에 물수지 방정식을 적용하여 전체 모의강우에 대한 농경지 침수 모의를 수행하며, 침수 모의에 따른 각 강우사상별 침수 확률 산정 결과는 최종적으로 농경지 침수확률 DB에 저장된다.

성능/효과

01 mm로 나타났으며, 최댓값과 최솟값은 각각 370mm 및 1 mm로 나타났다. 6시간, 12시간, 24시간 단위 강우에 대한 강우량의 평균과 표준편차, 최댓값 및 최솟값을 산정한 결과 시간단위가 길어질수록 총 강우량 및 표준편차가 증가하였으며, 강우량의 최댓값 또한 커짐을 알 수 있었다. Table 3은 기상청 동네예보 강우의 초과확률을 산정한 결과로, 전 강우사상에서 50 mm 초과 확률은 44.
5 의 평균 및 표준편차, 최댓값 및 최솟값을 산정한 결과이다. 960개 강우사상별 총 강우량의 평균과 표준편차는 각각 60.1mm 및 53.01 mm로 나타났으며, 최댓값과 최솟값은 각각 370mm 및 1 mm로 나타났다. 6시간, 12시간, 24시간 단위 강우에 대한 강우량의 평균과 표준편차, 최댓값 및 최솟값을 산정한 결과 시간단위가 길어질수록 총 강우량 및 표준편차가 증가하였으며, 강우량의 최댓값 또한 커짐을 알 수 있었다.
6시간, 12시간, 24시간 단위 강우에 대한 강우량의 평균과 표준편차, 최댓값 및 최솟값을 산정한 결과 시간단위가 길어질수록 총 강우량 및 표준편차가 증가하였으며, 강우량의 최댓값 또한 커짐을 알 수 있었다. Table 3은 기상청 동네예보 강우의 초과확률을 산정한 결과로, 전 강우사상에서 50 mm 초과 확률은 44.5%, 100 mm는 16.6%, 150mm는 5.9%, 200 mm는 2.7%, 250 mm는 1.5%, 300 mm는 0.2%로 나타나 약 94%에 해당하는 동네예보 강우사상이 150mm 이하의 강우량을 가지는 것으로 나타났다.
총 960개 강우사상 중 947개의 강우사상에 대한 침수확률은 0%로 나타났다. 청미천 및 단평지구의 경우 하천정비공사와 배수개선사업이 각각 수행되어 전반적으로 침수확률이 낮은 것으로 나타났다.
침수확률이 가장 큰 강우사상의 총 예보 강우량 195 mm, 예보 강우시간은 42시간이다. 침수확률이 가장 큰 강우사상에 비해 총 강우량이 더 큰 강우사상의 경우 강우시간이 상대적으로 길고 최대 강우량은 작아 침수확률은
비교적 작게 산정되었다.

후속연구

DB 기반 침수 위험도 예보 시스템은 현재 프로토타입 구축단계로 다양한 유역의 침수확률 DB 구축을 위한 지속적인 연구가 필요하다. 또한, 실제 서비스 제공을 위해서는 모니터링 자료와 비교/검증을 통한 예보 정확도 확보 및 사용자 편의성 제고룰 위한 User interface 개선 등을 위한 추가적인 연구가 필요할 것으로 사료된다.
DB 기반 침수 위험도 예보 시스템은 현재 프로토타입 구축단계로 다양한 유역의 침수확률 DB 구축을 위한 지속적인 연구가 필요하다. 또한, 실제 서비스 제공을 위해서는 모니터링 자료와 비교/검증을 통한 예보 정확도 확보 및 사용자 편의성 제고룰 위한 User interface 개선 등을 위한 추가적인 연구가 필요할 것으로 사료된다.
특히, 단기 침수 예보 정보를 활용하여 농경지 침수 피해 저감을 위한 농업용 수리구조물의 효율적인 운영이 가능할 것으로 기대되며, 이를 위해서는 예보 정확도 확보 및 User interface개선 등을 위한 추가적인 연구가 필요할 것으로 사료된다. 또한, 향후 전국단위 침수 DB 구축을 위한 지속적인 연구가 필요할 것으로 사료된다.
본 연구에서 개발한 침수 확률 DB 구축 기법 및 농경지 침수 위험도 예보 시스템 프로토타입은 향후 농경치 침수 저감을 위한 단기 예보에 활용성을 높을 것으로 사료된다. 특히, 단기 침수 예보 정보를 활용하여 농경지 침수 피해 저감을 위한 농업용 수리구조물의 효율적인 운영이 가능할 것으로 기대되며, 이를 위해서는 예보 정확도 확보 및 User interface개선 등을 위한 추가적인 연구가 필요할 것으로 사료된다.
이와 같이 본 연구에서 산정한 침수 확률은 청미천 유역의 침수 확률 DB에 저장되어 향후 앞서 모의한 동네예보 강우사상과 동일한 예보가 발생하면 바로 DB에서 침수확률을 추출하여 단기간 침수 예보에 활용할 수 있다. 또한, 향후 기존에 존재하지 않는 패턴의 동네예보가 발생할 경우, 침수 확률을 계산하여 DB에 저장하도록 프로그램을 구성하였다.
본 연구에서 개발한 침수 확률 DB 구축 기법 및 농경지 침수 위험도 예보 시스템 프로토타입은 향후 농경치 침수 저감을 위한 단기 예보에 활용성을 높을 것으로 사료된다. 특히, 단기 침수 예보 정보를 활용하여 농경지 침수 피해 저감을 위한 농업용 수리구조물의 효율적인 운영이 가능할 것으로 기대되며, 이를 위해서는 예보 정확도 확보 및 User interface개선 등을 위한 추가적인 연구가 필요할 것으로 사료된다. 또한, 향후 전국단위 침수 DB 구축을 위한 지속적인 연구가 필요할 것으로 사료된다.
모의된 n1개의 농경지 수위 중 침수가 발생한 횟수 (n₂)의 비율을 통하여 농경지 침수 확률을 산정할 수 있으며, 산정한 농경지 침수 확률은 침수 확률 DB에 저장된다. 향후 앞서 모의한 강우와 동일한 동네예보가 발생하면 침수 모의 과정을 다시 거치는 것이 아니라 DB에서 바로 침수확률을 추출함으로써 단기 침수 예보에 활용이 가능하다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	농경지 침수 예측에 있어 관측강우보다 단기 침수 예측에 좋은 방법은?	강우에 대한 유역 반응이 빠른 지역의 단기 침수 예측을 위해 관측강우를 사용할 경우 침수에 대한 충분한 대비가 불가능하므로 이를 위해서는 예보강우를 이용해 농경지 침수를 예측할 필요가 있다 (Lee et al., 2011).
	우리나라 풍수해는 어느 정도인가?	특히 해마다 풍수해로 농경지가 침수되거나 유실되는 피해가 발생하고 있으며, 지난 10년 간 (2008∼2017)태풍 및 호우로 인하여 29,298 ha의 농경지가 침수되었으며, 이로 인해 1,336억 원에 달하는 피해액이 발생하였다 (MOIS, 2017). 따라서 농경지 침수피해는 농촌에서 발생하는 전체 피해규모의 약 60%를 차지하여 농가 경제 손실의 주된 원인이 되고 있다(Yoon, 2011; Lee, 2011).
	발생 가능한 강우의 시간분포를 다중으로 고려한 확률 침수 모델링은 어떤 한계가 있는가?	하지만 다중 입력자료를 구축하고 모델링 하는 데에는 많은 시간이 소요되므로 실제 침수 발생 시 일련의 침수모델링을 수행하기에는 현실적인 어려움이 따르며, 재해에 대한 선제적인 대응이 제대로 이루어지지 못할 우려가 있다. 따라서 선제적 침수 대책 마련을 위해 예보강우에 따른 침수확률을 데이터베이스화하고 실제 동네예보 발생 시 사전에 구축한 데이터베이스 (DB)를 토대로 침수확률을 추출하는 방법으로 예보시간을 단축할 필요가 있다.

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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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