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• 도시를 지키는 물의 언어를 해독하는 사람들 연구자: 정상화 KICT 수자원하천연구본부 하천실험센터 센터장(도시홍수 실증 연구팀) 우리는 매년 반복되는 장마를 겪고, 갑작스러운 집중호우에 놀라고, 도심 한복판이 물에 잠기는 뉴스를 마주한다. 하지만 그 위기의 순간들 뒤에는 물의 흐름을 과학적으로 예측하고, 도시의 회복력을 설계하는 이들이 있다. 바로 한국건설기술연구원 수자원하천연구본부 하천실험센터이다. 이들은 도시홍수 실험장을 만들고, 데이터를 쌓고, 기술을 실증하며 물과 도시의 공존을 고민한다. 이들의 연구를 따라가다 보면 ‘물’을 막는 기술을 넘어, ‘물과 함께 살아가는 방법’에 대해 다시 생각하게 될 것이다. 도시를 위한 융합 연구, 하천실험센터 한국건설기술연구원 수자원하천연구본부 하천실험센터는 환경부와 한국환경산업기술원의 지원을 받아, 도시홍수 방어 능력과 회복탄력성을 향상하기 위한 실험 기반 기술을 개발하고 있다. 특히 경북 안동에 위치한 하천실험센터 내 대규모 도시홍수 파일럿 실험장을 중심으로, 다양한 홍수 시나리오를 구현하고 계측 센서, 현장 모니터링, 성능 및 회복탄력성 평가 등 다분야 융합 실증연구를 진행 중이다. 이 연구는 단순한 침수 예방을 넘어, 홍수 이후 도시가 얼마나 빠르게 회복할 수 있는지, 인프라가 어떻게 버티고 작동할 수 있는지, 그리고 데이터에 기반해 얼마나 신속하고 정확한 판단이 가능한지를 포함한다. 연구팀은 이를 위해 대규모 실험실증, 모니터링 시스템 구축, 도시침수 모델링, 방어 성능과 회복탄력성 평가, 정책화 및 표준화라는 다섯 가지 축을 중심으로 기술을 정교하게 개발하고 있다. 복잡해지는 홍수, 실험으로 검증하고 데이터로 대응하다 기후변화로 인해 도시침수는 점점 더 자주, 더 강하게 발생하고 있다. 과거의 기준으로는 복잡화된 홍수 양상에 효과적으로 대응하기 어려운 상황에서, 도시홍수 실증팀은 홍수방어 인프라의 회복탄력성이라는 개념을 새롭게 도입했다. 이 개념은 단기적인 방어 성능을 넘어, 침수 후 회복 시간, 자원 동원 능력, 구조적 내구성 등까지 종합적으로 평가하는 것으로, 기존의 평가 방식과는 차별화된다. 이를 통해 팀은 단일 인프라의 성능 극대화에서 벗어나, 다양한 홍수방어 인프라 간 상호작용과 복합적 효과를 정량적으로 분석하고 있다. 그 결과로 도시별 특성에 맞는 최적의 인프라 조합과 운영 방안을 도출할 수 있는 과학적 기반을 마련하고 있다. 연구의 핵심은 실험실증과 데이터 기반 정량평가다. 이를 위해 연구팀은 경북 안동에 국내 최대 규모의 도시 홍수 파일럿 실험장(길이 100m, 폭 80m, 높이 4m)을 설계 및 구축하고 있다. 이 실험장에서는 지하 저류지 유속 및 수위 모니터링, 관로 막힘 및 역류 현상 재현, 펌프 시설 효율 분석 등 현실적이고 복합적인 도시홍수 상황을 실규모로 실험할 수 있다. 또한 향후에는 하수관 내부의 퇴적물이나 쓰레기 등 오염 상황까지 반영한 고난도 실험도 계획하고 있어, 기존 수리모형 실험이나 수치 모델링으로는 한계가 있었던 실제 재현에 한 걸음 더 다가가고 있다. 연구 초기에는 국가연구개발사업 예산 조정으로 인한 계획 변경과 자원 재배분의 어려움도 있었다. 일부 참여기관의 역할이 조정되고, 실험장 설계와 연구 범위도 일부 변경되었지만, 연구팀은 핵심 과제에 선택과 집중을 택했다. 주관기관은 인건비를 감액해 실험장 구축 예산에 우선 투입하며 솔선수범했고, 그 결과 실험장 구축이 안정적으로 진행되었다. 이를 기반으로 후속 연구 역시 차질 없이 이어질 수 있었다. 1단계 성과는 우수 평가를 받았고, 2단계에서는 원활한 예산 확보와 함께 연구 추진 여건이 한층 개선되었다. 실험 기반 통합 솔루션, 그리고 책임 있는 융합 연구 하천실험센터의 가장 큰 강점은 실험실증 기반의 통합 솔루션을 지향한다는 점이다. 국내 최대 규모의 도시홍수 파일럿 실험장은 도시침수 모델링의 정밀도를 높이고, 실규모 데이터를 통해 기술의 현장 적용 가능성을 검증하는 핵심 플랫폼 역할을 하고 있다. 연구는 모니터링–성능 평가–플랫폼 개발로 이어지는 일관된 구조를 갖추고 있으며, 방어 능력과 회복탄력성 평가기술, 첨단 센서 기반 모니터링 시스템, 그리고 모든 데이터를 통합·관리하는 플랫폼까지 하나의 유기적인 시스템으로 구현되고 있다. 또한 기술의 실용성과 현장 정착 가능성을 높이기 위해, 서울특별시와 서울연구원과 함께 리빙랩 기반 실증 연구도 병행하고 있다. 이 과정을 통해 개발된 기술은 실제 도시 환경에서의 문제 해결력과 정책 연계 가능성까지 사전에 검토할 수 있다. 무엇보다 이 모든 과정을 가능하게 하는 힘은 팀의 ‘융합과 책임’이라는 공동의 철학에 있다. 실험실증부터 플랫폼 구축까지 단독으로 수행하기 어려운 복합 과제를 앞두고, 각 연구자는 자신의 역할에 책임감을 가지고 협업에 임하고 있다. 다양한 기관이 가진 지식과 경험을 적극적으로 공유하며, 연구팀은 복잡한 도시홍수 문제에 대한 실질적인 해답을 함께 만들어가고 있다. 수자원하천연구본부 게시일2025-08-05 조회수 83
• 재해안전 항만 구축을 위한 기술 개발 (항만 및 해안 분야 수리모형실험) 연구자: 김영택 KICT 수자원하천연구본부 선임연구위원 들어가며 동북아시아에 위치한 우리나라는 삼면이 바다와 접해 있는 지형적 특성상 매년 크고 작은 태풍의 영향을 받는다. 기상청 자료에 의하면 1991년부터 2020년까지 30년간 평균적으로 매년 약 25개의 태풍이 발생하며, 한반도에는 평균 약 3~4개의 태풍이 직접적인 영향을 주는 것으로 알려져 있다. 이로 인한 피해는 전체 자연재해 피해의 절반 이상을 차지하고 있다. 최근에는 태풍의 강도와 빈도가 증가하는 추세로, 이에 따른 인명 및 재산 피해도 커지고 있다. 특히, 우리나라 수출입 화물 대부분이 항만을 통해 교역되고 있는 상황에서 항만의 안정성 확보는 매우 중요하다 할 수 있다. 한국건설기술연구원에서는 항만시설물의 안정성 제고를 위하여 수리실험을 통한 항만시설물의 성능 개선, 항만 및 어항 설계기준에 제시되지 않은 공백기술 개발, 고파랑에 선제적인 대응을 위한 기존 시설물의 보강 기법 개발 등 다양한 연구를 수행해 왔다(해양수산부, 2019; 해양수산부, 2022 등). 이 글에서는 항만 및 해안 실험인프라를 활용한 관련 연구성과를 제시하고자 한다. 항만 및 해안 분야 수리모형실험 인프라 한국건설기술연구원 일산 본원에는 항만 및 해안 분야 수리모형실험을 수행하기 위하여 3개의 평면수조와 2개의 단면수로가 설치되어 있다. 평면수조의 크기는 방파제실험동 수조의 경우 48m(폭)×48m(길이)×1.2m(깊이), 옥외 및 다방향 조파수조는 동일하게 36m(폭)×42m(길이)×1.2m(깊이)이다. 평면수조에 설치된 조파기를 이용하여 일방향 및 다방향 규칙파와 불규칙파, 고립파 등을 재현할 수 있다. 단면수로의 제원은 각각 50m(길이)×1.2m(폭)×1.5m(깊이)와 56m(길이)×1.0m(폭)×2.0m(깊이)이며, 규칙파, 불규칙파 및 고립파 등을 재현할 수 있다. 항만시설물 설계검토 및 성능검증 수리모형실험 항만시설물은 항만 및 어항 설계 기준(해양수산부, 2020)에 근거하여 설계할 수 있으나, 설계 검토 및 성능 검증 등을 위하여 수리모형실험을 활용하도록 제안하고 있다. 이렇듯 수리모형실험을 통하여 항만시설물의 수리특성과 안정성을 검토할 수 있으며, 항만시설물의 평면 배치(layout)에 대한 항내정온도 실험을 통하여 최적 배치 결정에 참고할 수 있다. 항만시설물의 수리특성 검토에서는 구조물의 반사특성, 월파량, 전달파, 파압 등을 계측할 수 있으며 이를 통하여 각 단면 형상의 특성을 비교하고 최적 단면안을 도출할 수 있다. 최근 해당 연구팀에서는 부유식 항만 시설물, 해상풍력 기초구조물 등과 같은 다양한 분야 및 형식을 갖는 구조물에 대한 수리실험을 수행하고 있다. 설계기준 공백기술 개발 및 재해 안전 항만구축 연구 해당 산업 분야의 기술기준(설계기준, 시방기준 등)은 그 분야의 기술 수준을 나타내는 척도이다. 이에 따라 해당 분야 산업이 상대적으로 미발전된 국가의 경우 외국의 기준을 차용하여 적용하기도 한다. 항만 및 어항설계기준은 1971년 처음 제정된 이후 9차례의 개정을 통해 현재 기준(해양수산부, 2020)이 활용되고 있다. 2025년 현재 해양수산부에서는 한국형 항만설계기준 개정을 목표로 개정을 진행 중이다. 금번 개정에는 신뢰성 설계기법의 적용과 더불어 한국건설기술연구원 등에서 수행한 연구성과(해양수산부, 2021; 해양수산부 2023 등)를 활용하여 기존 설계기준에서 제공하지 못하는 공백기술, 기준 강화가 필요한 항목 등이 포함될 계획이다. 금번 설계기준 개정시 포함될 우리원에서 수행한 주요 성과물을 요약하면 다음과 같다. (1) 직립식 구조물 월파량 및 전달계수 산정 기법 현재 항만 및 어항설계기준에서는 1970년대 일본에서 개발된 월파량 및 전달파고 산정 도표를 이용하여 월파량과 전달파고를 산정하고 있다. 기후변화 대응 항만설계기준 개정연구(해양수산부, 2021)를 통하여 최근 유럽에서 제정한 EurOtop(van der Meer 등, 2018)과 유사한 형태의 국내 설계 동향을 반영한 월파량 선정식을 개발하였다. 전달파고 산정기법 역시 직립제 및 혼성제를 대상으로 전달파고 산정식의 제안 및 다양한 계수를 적용하여 좀 더 정도 높은 전달 파고를 산정할 수 있도록 제안하였다. (2) 경사식 구조물 안정질량 산정 기법 경사식 구조물은 상대적으로 수심이 얕은 해안에 주로 적용되는 항만시설물의 구조형식 중 하나로, 흔히 테트라포드와 같은 콘크리트 이형블록 및 거석(피복석) 등이 거치되는 구조물이다. 일반적으로 방파제의 외해측 끝단, 즉 제두부의 경우 파랑 집중 등을 고려하고 피복재의 질량을 할증 하고 있으나 이에 대한 명확한 규정이 부재한 상황이나 금번 연구를 통하여 피복재의 할증범위를 제안하였다. 또한 태풍과 같은 고파랑에 의해 반복적으로 피해가 발생하는 외곽 방파제의 곡면부에 거치되는 피복재의 할증 질량 산정 기법 및 범위를 새롭게 제안하였다. (3) 경사식 구조물 선제적 보강설계 방법 기후변화로 인하여 태풍과 같은 고파고(설계외력)의 크기가 증대되고 있으며, 발생 빈도 또한 증가하는 추세이다. 이에 따라 기존 노후 항만시설에 대한 선제적인 보강설계가 진행되고 있으나 관련 기준이 부재한 상황이다. 이에 대한 기본적인 보강 방안과 보강 피복재의 안정질량을 제시하였다. 또한 상대적으로 마루높이가 낮은 구조물의 경우, 항내측 피복재의 안정확보를 위한 방안을 제시하였다. 재해안전 항만구축을 위한 연구개발 매년 여름, 크고 작은 태풍이 우리나라에 내습하며, 최근 기후변화의 가속화로 인하여 태풍의 강도와 발생 빈도가 증가하고 있다. 국내 수출입 물동량의 대부분이 항만을 통해 운반되고 있는 상황에서 재해로부터 안전한 항만의 구축은 매우 중요하다. 한국건설기술연구원은 국립건설시험소가 일산청사로 이전하면서 새롭게 구축한 항만 및 해안 실험인프라를 1999년부터 활용하여 현재까지 많은 연구성과를 도출해 왔다. 최근 인공지능, BIM 및 디지털트윈 등 새로운 기법을 활용한 항만시설물 설계 및 유지관리 기법이 도입되는 추세이며, 본 연구원도 관련 연구를 수행하고 있다. 앞으로도 신형식 항만시설물의 개발, 재해안전항만 구축 2단계 연구추진 등 항만 및 해안 실험인프라를 활용한 연구를 지속 진행할 계획이다. 참고자료 해양수산부(2020) 항만 및 어항 설계기준. 해양수산부(2019) 기후변화 대응항만설계기준 개선방안 연구(1단계). 해양수산부(2023) 재해안전 항만구축 연구 개발(1단계). Van der Meer, N.W.H. Allsop, T. Bruce, J. De Rouck, A. Kortenhaus, T. Pullen, H. Schüttrumpf, P. Troch, B. Zanuttigh (2018) EurOtop, Manual on Wave Overtopping of Sea Defences and Related Structures an OvertoppingManual Largely Based on European Research, but forWorldwide Application. 수자원하천연구본부 게시일2025-08-05 조회수 89
• SNS 데이터로 홍수위험 예측, 관측 사각지대를 메우다 연구자: 황석환 KICT 수자원하천연구본부 연구위원 소셜미디어를 활용한 미관측 지역 맞춤형 홍수위험 예측 기술 기후변화로 인한 국지성 집중호우와 돌발 홍수가 빈번해지면서, 기존의 물리적 관측망만으로는 효과적인 대응에 한계가 드러나고 있다. 특히 하천 주변 미관측 지역에서는 홍수위험 예측이 어려워 피해 확산의 우려가 크다. 이러한 한계를 극복하기 위한 대안으로, 소셜미디어 데이터를 활용한 홍수위험 예측 기술이 주목받고 있다. 소셜미디어 정보 기반 미관측 지역 홍수위험 기준 설정 기술에 대해 간략한 소개를 부탁드립니다. 우리나라는 매년 집중호우로 인해 크고 작은 침수 피해를 겪고 있습니다. 이러한 피해는 단순히 강우량이 많아서 발생하는 경우도 있지만, 지역 고유의 지형적 특성 등 홍수에 취약한 조건이 결합해 발생하는 경우가 많습니다. 동일한 양의 비가 내려도 지역에 따라 피해 정도는 크게 달라질 수 있는 이유입니다. 홍수위험 예보를 효과적으로 수행하기 위해서는 정량적이고 신뢰할 수 있는 위험예보 기준의 설정이 필수적입니다. 이를 위해서는 전국 각지에 수위계나 강우계와 같은 관측기기를 조밀하게 설치하고 운영해야 하지만, 국지적 돌발 홍수까지 포괄할 수 있을 만큼 충분한 관측망을 구축하는 것은 현실적으로 어렵습니다. 이에 따라, 본 기술은 관측기기가 설치되지 않은 지역에서도 홍수위험을 예측할 수 있는 새로운 방안을 제시합니다. 사고가 발생한 지역의 강우 조건과 지형 특성을 분석한 뒤, 이와 유사한 조건을 지닌 다른 지역의 사고 발생 가능성을 추정하는 방식입니다. 특히, 본 기술은 소셜미디어 정보를 활용하여 실제 사고가 발생했거나 발생 위험이 높은 지역을 탐지하고, 해당 지역의 지형적 특성과 결합해 정량적인 위험 기준을 설정합니다. 이렇게 설정된 기준은 유사한 특성을 지닌 미관측 지역에도 적용할 수 있어, 관측망이 없는 지역에서도 효과적인 예보가 가능합니다. 사람이 모인 곳에서 재난 위험도 커지기 때문에, 소셜미디어는 위험 감지의 실질적인 도구로 기능할 수 있으며, 이 기술은 그러한 SNS 데이터를 기반으로 미관측 지역의 홍수 위험을 선제적으로 감지하고 예보할 수 있도록 돕는 점에서 큰 의의가 있습니다. 기존 기술과 비교했을 때, 이 기술의 차별점이나 강점은 무엇인가요? 경제성 측면에서 설치 및 유지관리 비용, 그리고 기존 기술 대비 비교우위도 궁금합니다. 이 기술의 가장 큰 강점은 경제성입니다. 일반적으로 수위계를 설치하려면 최소 수백만 원에서, 많게는 수억 원에 이르는 초기 설치 비용이 필요하며, 이후에도 연간 10~30% 수준의 유지관리 비용이 지속적으로 발생합니다. 이러한 고비용 구조는 특히 전국 단위의 촘촘한 관측망 구축을 어렵게 만드는 요인입니다. 반면, 본 기술은 별도의 하드웨어 인프라 없이도 적용이 가능하며 유지관리 비용이 거의 들지 않습니다. 기존의 물리적 장비에 의존하지 않고 SNS 데이터를 활용함으로써, 초기 투자와 운용 부담을 크게 줄일 수 있는 것입니다. 또한 예측 해상도 측면에서도 강점을 보입니다. 수위계나 강우계보다 더 촘촘한 공간 단위에서 위험 감지가 가능하므로, 비용 대비 효과 면에서도 매우 우수한 기술로 평가받고 있습니다. 이 기술의 핵심 요소는 무엇이며, 어떤 원리로 작동하는지 설명부탁드립니다. 이 기술의 핵심은 ‘홍수특성지수(NFCI: Normalized Flood Characteristic Index)’를 기반으로 한 예측 모델입니다. 홍수특성지수는 유역 면적, 평균 경사 등 홍수심이나 유속 등에 영향을 미치는 지역의 물리적 특성을 정량화한 지표입니다. 이 지수를 활용해 홍수심과의 관계를 나타내는 수리모형 기반 관계식을 구축하고, 실제 피해 이력이 존재하는 지역에서 도출된 위험 기준을 유사한 조건의 미관측 지역에 ‘전이(apply)’할 수 있도록 설계된 것이 이 기술의 핵심 구조입니다. 이러한 전이기법을 통해 기존에 관측 장비가 설치되지 않은 지역에서도 정량적인 홍수위험 예보가 가능하며, 다양한 규모의 유역에 적용할 수 있어 전국 단위의 세밀한 예측 체계 구축이 가능합니다. 현재 기술 개발은 어느 단계에 와 있으며, 사업화 가능성은 어느 정도로 평가하고 있나요? 또, 상용화될 경우 주요 타겟 시장은 어디인가요? 현재, 이 기술은 국내 일부 지역에서 실증을 거쳐 실제로 활용되고 있는 단계에 있습니다. 기술의 실효성과 적용 가능성이 확인되면서, 홍수위험이 높지만 관측 인프라가 부족한 동남아시아 등 해외 국가들로부터도 큰 관심을 받고 있습니다. 기존에는 공공부문 중심으로 기술 수요가 발생했지만, 최근에는 산업단지, 스마트시티, 신도시 개발 등 민간 시장에서도 관심이 높아지고 있습니다. 이처럼 공공·민간·해외시장 모두에서 적용 가능성이 크기 때문에, 향후 사업화 확장성과 수요 기반은 매우 탄탄하다고 평가하고 있습니다. 기술이 상용화될 경우, 도시 환경 및 시민들에게 어떤 긍정적인 영향을 미칠까요? 이 기술이 본격적으로 상용화되면, 기존의 시군구 단위 중심의 예보보다 훨씬 세분화된 지역 맞춤형 예보가 가능해집니다. 특히 국지적인 돌발홍수 위험을 더욱 정밀하게 인지할 수 있어, 도심은 물론 비도심 지역에서도 더 신속하고 안전한 대피 및 선제 대응이 가능해집니다. 이는 단순히 기술적 진보에 그치지 않고, 도시 전체의 회복탄력성 강화와 시민 안전 확보에 실질적인 기여를 할 수 있다는 점에서 매우 중요한 의미를 갖습니다. 향후 추가적인 연구 개발 계획이나 목표가 있다면 무엇인가요? 앞으로는 인공위성 자료를 활용한 광역 예측 기술로 확장해 나갈 계획입니다. 현재는 SNS 데이터를 중심으로 국지적 홍수위험을 분석하고 있지만, 위성 자료와 결합하면 더욱 정밀하고 넓은 범위의 위험 예측이 가능해집니다. 궁극적으로는 지상 관측 정보, SNS, 레이더, 위성 데이터까지 통합한 복합 홍수 예보 체계를 구축하는 것이 목표입니다. 수자원하천연구본부 게시일2025-08-05 조회수 94
• 도시홍수예보 시행을 위한 고속예측기술 개발 연구자: 김형준 수자원하천연구본부 수석연구원 심상보 수자원하천연구본부 박사후연구원 들어가며 최근 기후변화의 영향으로 강우의 지속시간 및 공간적인 집중화가 가속되면서 그동안 겪어보지 못한 규모의 홍수피해가 자주 발생하고 있다. 2020년 장기간의 장마로 인하여 우리나라 전역에서 홍수피해가 발생하였으며, 일부지역에서는 계획홍수량을 초과하는 홍수가 발생하여 대규모 인명 및 재산 피해가 발생하였다. 2022년에는 서울시 남부에 발생한 집중호우로 인하여 도시의 내수배제시설의 능력을 초과하는 홍수가 발생하여 도시지역 곳곳이 침수되었으며, 지하공간에 거주하는 인구가 많은 관악구 일대에서는 인명피해가 발생하기도 하였다. 이와 같이 예상을 초과하는 강우사상이 발생하는 경우는 계속해서 증가할 것으로 예상된다. 특히, 불투수 지역의 비율이 높은 도시지역의 경우 국지적인 집중호우에 의한 침수피해를 겪게 될 위험성이 높아지고 있으며, 앞으로 그 위험성은 더욱 커질 것으로 예상된다. 이에 대한 대책으로 환경부는 최근 발생한 대규모 홍수피해 경험을 바탕으로 홍수예보 영역을 확대하기 위하여 하천의 홍수특보지점을 추가로 지정하고 있으며, 새로운 법을 제정하여 도시지역에 대한 홍수예보를 실시할 제도적 근거를 마련하였다. 한국건설기술연구원에서는 환경부의 도시지역 홍수예보 시행을 지원하기 위한 도시홍수예보 모형을 개발하고 있다. 실시간 도시홍수예측 모형의 개발 1. 도시홍수 예측을 위한 이중배수모형 집중호우로 인한 도시의 침수현상을 해석하기 위해서는 강우가 지표면에 내린 후 거동 현상을 해석하는 2차원 모형과 지하에 설치되어 있는 복잡한 우수관망 내의 흐름을 해석 할 수 있는 1차원 모형이 필요하다. 도심지 침수해석에 활용되는 오래된 방법은 1차원 우수관망 흐름해석을 수행한 후, 관망에서 배제된 유량을 산정하여 도시의 지표면으로 배출된 유량을 2차원 모형에 적용하여 침수범위를 해석하는 방법이었다. 이와 같은 방법은 지표면으로 배제된 유량이 다시 우수관망으로 재유입될 수 있는 현상을 반영하지 못하여 침수면적을 과다하게 산정할 가능성이 있다. 최근에는 우수관망 흐름해석 모형과 지표수 흐름해석 모형을 동적으로 연계함으로써, 우수가 관망으로 유입되고, 우수관망의 능력을 초과하는 유량에 의한 침수과정과 지표면에 잔류한 우수가 다시 관망으로 유입되어 침수가 해소되는 과정을 모의할 수 있는 알고리즘을 적용한 모형 개발이 이루어지고 있다. 한국건설기술연구원 수자원하천연구본부에서는 강우지표수 흐름-우수관망 흐름을 동시에 해석할 수 있는 HCSURF(Hyper Connected Solution for Urban Flood) 모형을 개발하였다. 우수관망 흐름 해석에는 가장 일반적으로 사용되는 미국 환경보호청(EPA)의 SWMM(Storm Water Management Model) 5.2 버전의 소스 코드를 사용하였으며, 지표수 흐름해석에는 2차원 천수방정식을 유한체적법으로 이산화한 자체 개발코드를 이용하였다. SWMM 모형은 C언어로 작성되어 있고, 지표수 흐름은 Fortran 언어로 개발되었으며, Visual Studio 내에서 하나의 프로젝트로 구성하여 서로 정보를 교환할 수 있도록 구성한 후 하나의 실행파일로 제작되었다. HC-SURF 모델은 도심지의 우수 거동을 분석하기 위하여 우수관망과 지표수의 흐름모의를 수행하는 기법의 결과를 서로 공유함으로써 도시홍수를 해석할 수 있도록 설계되어 있다. 우수관망으로 유입되는 유량의 산정은 SWMM 모형의 집체형 강우유출모의 결과를 이용하여 순차적으로 우수관망 흐름모의에서 지표수흐름 흐름모의로 연결되거나, 분포형 강우를 이용하여 지표수 모의를 수행하고 우수관망의 유입유량을 계산한 후 지표수 결과와 비교하여 잉여유량 및 재유입 유량을 산정할 수 있는 방법이 각각 모형에 반영되어 있다. 2. 효과적인 도시 내 건물 형상반영 도시지역에 대하여 강우유출과 지표수 거동에 대한 해석을 기반으로 홍수예측을 수행하기 위해서는 하천과 달리 도심지 내의 건물과 도로 등 다양한 시설이 흐름에 미치는 영향을 반영하는 것이 중요하다. 도시홍수 해석 시 건물의 영향을 수치격자에 반영하는 방법으로는 (a) 계산 영역에서 건물을 제외하는 방법, (b) 수치격자 내에 건물이 차지하는 비율을 산정하여 유효면적을 지배방정식에 반영하는 방법, (c) 건물이 포함되는 영역의 격자에 높은 값의 조도계수를 적용하여 흐름의 유속 및 방향을 제어하는 방법 등이 있다. 도시홍수예보를 위한 효율적인 수치해석 모형을 개발하기 위하여 건축물을 모형에 반영하는 방법에 따른 결과의 차이에 대한 연구를 수행하였다. 2022년 대규모 도시홍수가 발생한 도림천의 신대방역 인근 지역에 대하여 모형을 적용하여 그 결과를 그림 2와 같이 비교하였다. 그림 2(a)는 건축물을 수치격자에서 배제하고 침수범위를 모의한 결과이다. 도로 형상을 매우 정밀하게 반영하고 있음을 확인할 수 있지만, 격자 생성 시 정확하게 반영하지 못한 공간에 대해서는 수치모의 영역에서 배제되어 실제 침수가 발생할 수 있는 공간을 모의에서 배제하게 되는 문제점이 있다. 건물이 수치격자에 차지하는 비율을 반영하여 도시홍수를 모의한 결과를 그림 2(b)에 나타내었다. 수치모의 결과, 계산영역을 표현하는 격자의 형상에 관계없이 도시홍수를 모의하였지만, 도로를 통하여 침수가 발생하는 현상을 합리적으로 모의하고 있음을 확인할 수 있다. 건축물이 많은 지역은 침수심이 산정되지 않았으며, 우수가 유하할 수 있는 공간이 많은 격자를 중심으로 도시홍수를 모의할 수 있다. 수정 조도계수를 이용하여 도시홍수 범람모의를 한 결과를 그림 2(c)에 나타내었다. 건축물이 있는 공간에 조도계수를 증가시켜 우수흐름의 저항을 크게 설정하였지만, 실제 건축물이 있는 공간으로 우수흐름이 발생한다. 그와 같은 결과로 도시홍수 면적이 3가지 모의 조건 중에서 가장 넓게 형성되는 것을 확인할 수 있다. 3. 병렬처리기법 도입을 통한 실시간 예측성능 구현 도시홍수예보 시행을 위해서는 모의수행을 최소한으로 단축하여 업무효율을 향상할 필요가 있다. HC-SURF 모형은 병렬처리기법을 적용하여 계산효율을 향상함으로써 실시간 도시홍수예보가 가능하도록 구축되었다. 표 1은 각 조건에 병렬처리기법을 도입하여 산출한 계산소요시간이다. 건물 형상을 반영하여 수치격자를 생성한 경우에는 병렬처리기법을 적용하였음에도 불구하고, 아주 작은 면적을 갖는 계산격자에 의하여 계산시간 간격이 결정되기 때문에 계산시간을 단축했음에도 다른 기법보다 오랜 계산시간이 요구된다. 균일한 계산격자를 활용하여 건물의 영향을 반영한 수치모의에서는 계산시간의 단축비율도 높을 뿐만 아니라 계산시간도 매우 적게 필요한 것을 확인할 수 있다. 실증시험을 통한 현업화 추진 환경부는 2022년 도림천 유역에 발생한 대규모 도시홍수 이후 ‘도시하천유역 침수방지대책법’을 제정하고, 홍수예보 대상영역을 확대하기 위한 제도적 기반을 마련하였다. 이후, 도림천을 대상으로 시나리오 기반의 도시홍수지도를 유관기관에 제공하는 기술을 구축하였으나, 실시간 수문현황을 반영하여 정확한 도시홍수 정보를 제공하기에는 기술적으로 미흡한 부분이 많이 있다. HC-SURF 모형은 개발 초기단계부터 환경부의 도시홍수 예보 지원을 위하여 기능 및 성능이 설계되었으며, 2022년부터 2024년까지 3년간의 연구개발을 통하여 기본적인 성능을 구현하였다. 2025년부터는 환경부 한강홍수통제소의 「댐-하천 디지털트윈」 운영 서버 내에서 실증실험을 계획하고 있으며, 3월부터는 환경부 수문조사 데이터베이스와 실시간 연계체계를 구축하여 협업의 지원을 위한 모형의 고도화를 추진할 계획이다. 앞으로 2년 남은 연구 개발 기간 동안 수요자인 환경부의 의견을 반영한 HC-SURF 모형의 고도화를 완료하여 향후 우리나라 고유의 기술로 도시홍수예보가 실시될 수 있는 기틀이 마련될 수 있을 것으로 기대된다. 수자원하천연구본부 게시일2025-05-26 조회수 250
• 용수 공급 안정성 확보를 위한 취수원 다변화 용수 공급 안정성 확보를 위한 취수원 다변화 ▲ 최시중 KICT 수자원하천연구본부 수석연구원 취수원 다변화의 필요성 최근 광주광역시, 전라남도 및 경상남도 섬 지역에서는 가뭄으로 인해 용수 공급의 어려움을 겪은 바 있다. 이는 이들 지역에 용수를 공급해야 하는 주요 수원의 물 부족으로 인한 것이다. 국내 대부분의 수요처는 하나의 수원에서 용수를 공급하고 있다. 따라서 물 안보를 위해 해수 담수화, 지하수, 빗물 집수, 하수 재이용 등을 포함하도록 수원을 다양화할 필요가 있다. 기후변화와 인구 증가 등으로 인해 지표수, 지하수, 해수 담수화 등과 같은 해당 지역의 자체 수원뿐만 아니라 저수지, 빗물 집수, 하수 재이용 등을 포함한 보조수원을 고려하여 안정적인 용수공급에 대한 보다 다양한 접근 방식을 활용해야 한다. 취수원 다변화는 여러 공급원에서 수요처로 용수를 공급함으로써 용수 공급의 다양화를 증가시킬 수 있으며 가뭄과 같은 위기 상황에서 피해를 저감할 수 있다. 용수공급을 단일 수원에 의존하는 지역의 이용자들은 강수량 감소에 매우 취약할 수밖에 없다. 또한, 용수공급 감소 또는 물 부족은 소비자의 생명이나 건강을 위협할 수 있고 수혜자에게 재정적 손실을 발생시킬 수 있다. 수원의 다양화는 단일 수원에 대한 의존도를 줄이고 여러 수원으로부터 적정한 수량과 수질의 용수를 제공받음으로써 수자원 시스템의 위험을 최소화시킨다는 장점을 가지고 있다. 취수원 다변화 사례 취수원 다변화에 대한 국외의 대표적인 사례는 미국의 캘리포니아이다. 수백 마일 떨어진 수원으로부터 용수를 공급받는 지역들은 대지진, 댐 붕괴 및 기후변화로 인한 수원의 안정성 저하 등으로 인해 보다 안정적이고 유연한 용수 공급을 위해 노력해 왔다. 캘리포니아는 현재 용수 사용자와 상황뿐만 아니라 미래의 용수 사용자와 조건들을 위한 물 보안을 보장할 수 있도록 전통적인 댐 저수량뿐만 아니라 지하 대수층 개발, 빗물 이용, 하수 재이용 및 해수 담수화를 포함한 용수 공급 포트폴리오를 다양화하기 위해 새로운 기술을 구현하고 있다. 최근에는 각각의 수원을 결합한 취수원 다변화를 통해 장기적인 용수 요구를 충족할 수 있는 안정적이고 유연한 공급원을 제공하였다. West Basin Municipal Water District의 경우 2012∼2017년 가뭄 기간 동안 물 재이용을 통해 심각한 가뭄 속에서도 정상적인 삶을 영위할 수 있었으며 재이용 용수는 관개용수, 석유 및 가스 정제소 냉각 용수, 대수층 함양을 통한 식수 보호 등에 활용되었다. 국내의 경우 제5차 국토종합계획에 주요 정책과제로 국토자원의 미래가치 창출과 활용도 제고가 포함되었고, 취수원 다변화 및 안정적 물공급 확보가 세부과제로 제시되었다. 이를 위해 주요 취수원에 대한 수질 안전성을 제고하고, 수자원 다변화 및 지역 물자급률 제고 방안 추진, 정밀한 상수도 수요량 예측 방법 마련, 물수요 관리 및 하·폐수 재이용 등을 통해 수자원의 지속가능성 제고, 국민이 안심하고 마실 수 있는 깨끗하고 안전한 물 공급, 유역 단위 이수·치수·하천환경 통합관리를 위한 하천유역 수자원 관리계획 수립을 제시하였다. 최근 국내에서는 장·단기 가뭄과 각종 수질오염 사고 등에 대비하기 위한 방안으로 취수원 다변화에 대한 다양한 연구와 사업을 추진하고 있으나 지역 갈등 등 여러 가지 문제로 인해 난항을 겪고 있다. 대체수자원 취수원 다변화를 위한 대체수자원은 보조수원이라고도 하며 전통적인 지표수와 지하수 공급을 보완하고 다양화하는데 활용된다. 음용수 재사용은 하수를 처리하여 식수 품질기준을 충족하도록 개선하고 직·간접적 재사용을 목적으로 한다. 직접 재사용 시스템은 처리된 하수를 급수 시스템으로 직접 보내는 반면, 간접 시스템은 처리된 하수를 지표수와 지하수로 보내며, 배수되기 전 재생 또는 음용수 처리 공정을 거친다. 수요 관리는 효율성 개선, 장비 업그레이드 및 최종 수용자의 행동 변화 같은 활동을 통해 용수 소비를 줄이고 시스템 누수 및 용수 공급의 비효율성을 낮추는 것을 의미한다. 음용이 아닌 재사용은 재사용을 위해 하수를 처리하지만, 처리된 용수의 사용을 음용 이외의 용도(예: 산업용도, 관개 또는 조경 등)로 제한하여 용도별 필요한 수질 기준에 맞춰 처리한 후 이용한다. 빗물 이용은 빗물이 지면에 닿기 전에 모으는 것으로 대부분 지붕 위에서 아래로 내려가는 스파우트를 통하거나 직접 수집한다. 집수된 빗물은 그대로 사용하거나 유익한 용도로 사용할 수 있도록 처리 과정을 거친다. 대수층 함양은 향후 용수 재사용을 목적으로 지하 대수층에 물을 저장하는 것이다. 물을 지하에 저장하면 증발로 인한 손실이 줄어들며 저장방법에 따라 약간의 처리가 가능할 수도 있다. 이때 물은 표면 침투 또는 직접 주입을 통해 대수층으로 유입된다. 담수화는 해수나 기수(담해수) 등을 일반적으로 여과공정을 통해 염분과 기타 성분을 제거하여 사용하며 충분히 처리하면 식수로도 사용할 수 있다. 물 공유는 물이 풍부한 지역이나 사용자로부터 물 부족에 직면한 사용자들에게 물을 이송하는 것을 의미한다. 중수는 특정 범주의 하수로서 일반적으로 샤워기, 욕조, 싱크대, 세탁기 등과 같은 가전제품에서 나오는 주거용·비산업용 하수로 설명된다. 중수는 배설물로 오염된 물을 제외하고 유기물 수준을 제한하여 기존 하수에 비해 수질을 크게 개선할 수 있으며 일정 처리를 통해 비음용수 재사용에 적합하다. 현재 국내 실정에 맞는 대체수자원으로 빗물 이용, 중수도 활용, 지하수 인공 함양 등을 통한 지하댐, 강변여과, 해수담수화 등이 활용되고 있다. 마치며 취수원 다변화는 공급원마다 다른 강점과 위험성을 가지도록 여러 유형의 수원으로 구성하여야 한다. 수원마다 경제성이 다르기 때문에 여전히 비용과 공급의 균형을 맞추는 방법을 결정해야 하지만 예측 기술의 발전과 새로운 수원의 가용성은 지역 생태계를 유지하는 동시에 안정적인 용수 공급 능력을 향상시킬 수 있다. 수원 간의 균형을 맞춰 삶의 질을 높게 유지하는 것은 큰 과제이지만 취수원 다변화는 더 다양한 수원으로부터 사용자로의 물 배분을 보다 효율적이고 지능적으로 만들 수 있다. 또한 수자원에 대한 지속적인 모니터링은 기상예보시스템과 함께 더 나은 용수 공급에 대한 예측을 가능하게 할 것이다. 취수원 다변화는 보다 안정적이고 맑은 물을 공급받을 수 있게 하며, 하나의 수원으로부터 공급받던 물을 여러 수원으로부터 공급받게 됨으로써 하나의 수원에서 문제가 발생할 경우에도 용수를 공급받을 수 있다는 장점을 가지고 있으나 여러 문제점을 야기시킬 수 있다. 따라서 지속적이고 안정적으로 용수를 공급할 수 있도록 취수원 다변화 이전에 반드시 사전분석을 수행하여야 한다. 대체수자원 개발로 인한 사회적, 경제적, 환경적 영향을 충분히 분석하여야 하며 이를 해석할 수 있는 도구의 개발도 필요한 실정이다. 최근 국내에서는 수자원 시설물 건설을 통한 신규 수자원 확보보다는 지역적인 특성을 고려하면서 물 부족 해소 및 완화를 위한 취수원 다변화에 대한 관심이 높아지고 있다. 이를 위해서는 관련 기술 개발뿐만 아니라 이해 관계자와 지역사회의 참여를 통한 지역 간 긴밀한 협력이 뒷받침되어야 할 것이다. 참고자료 대한민국정부(2019), 제5차 국토종합계획(2020-2040). 워터저널(2018), 국내 수도 취수원 현황과 합리적 지하수 취수원 활용관리방안. 2024, 7월 23일 검색, https://www.waterjournal.co.kr/news/articleView.html?idxno=40677. 수자원하천연구본부 게시일2025-01-22 조회수 840
• 하천시설 자산관리 기술 개발 방향 하천시설 자산관리 기술 개발 방향 ▲ 김지성 KICT 수자원하천연구본부 연구위원 자산관리 정의 1990년대 중반 성수대교 및 삼풍백화점 붕괴사고 이후 중대형 시설물의 안전에 대한 사회적 관심이 집중되었고 1995년 「시설물의 안전관리에 관한 특별법(이하 시설물안전법)」이 제정되었다. 이후 주요 시설물에 대한 정기 안전점검시스템이 도입되었고, 상대적으로 규모가 큰 1, 2종 시설물과 소규모시설인 3종 시설물을 지정하여 안전관리를 시행하고 있다. 사회기반시설은 설치에 필요한 비용뿐만 아니라 기능을 유지하면서 안전하게 관리하기 위해서도 막대한 재원이 필요하다. 미국을 포함한 유럽, 일본 등 선진 외국에서도 사회기반시설 의 유지관리 비중이 높아짐에 따라 자산의 정량적 평가를 통한 기반시설의 수준파악과 이에 근거한 예산투자 의사결정의 필요성이 증대했다. 이에 1990년대 중반 이후부터 자산평가나 자산관리기법 도입을 제도적으로 명문화하고 구체적인 실천방안을 단계적으로 시행해 나가고 있다(진경호 등, 2009). 국가별, 기관별, 관리시설별 자산관리의 정의는 조금씩 차이가 있으나, 호주 공공공학연구소에서 출간한 IIMM(International Infrastructure Management Manual)에 제시된 바와 같이 “자산의 요구되는 서비스 수준을 유지하기 위해서 가장 경제적으로 효과적인 관리를 통해 현재와 미래의 소비자를 위해 자산의 서비스 수준을 유지시키는 것”이 일반적이다(국토교통부, 2016). 즉 사회기반시설의 유지관리 비용 감소, 수명연장으로 한정된 예산을 활용하여 투자효율성을 극대화하고자 하는 것이다. 자산관리 개념의 도입에 있어 주요 키워드는 안전관리와 비용관리로 구분할 수 있으며, 안전관리 측면에서 점검 및 진단을 통한 상태/성능평가, 그리고 효율적 비용관리 측면에서는 생애주기비용(Life-Cycle Cost), 서비스 수준(LOS, Level of Service), 위험도 관리 (Risk Management)등이 있다. 한국건설기술연구원(2012)은 2008년부터 2012까지 5년 간 ‘공공시설물 자산관리정보시스템 개발’ 연구를 수행하면서, 사회기반시설 자산관리에 대한 개념을 정립하고 세부 요소기술 및 자산관리 프로토타입 시스템을 개발함으로써 현재 진행중인 도로, 철도, 상·하수도 자산관리시스템 구축을 기인했다. 이후 정부는 시설물 노후화에 대비한 선제적 유지관리, 안전점검 이후 체계적인 보수·보강을 위한 이행력 확보 등 시설물 생애주기비용을 절감하면서 성능을 최 대화할 수 있도록 선진적인 시설물 유지관리 틀을 마련하고자 2020년 「지속가능한 기반시설관리 기본법(이하 기반 시설관리법)」을 제정하였고, 법제정과 함께 ‘제1차 기반시 설관리기본계획 2020~2025’을 수립하였다. 기반시설관리 기본계획에서도 시설의 노후화 및 안전등급, 재정투자의 현황을 진단하면서 관리체계 및 방식의 문제점, 스마트 유지관리 기술의 열악, 사후대응 위주의 투자 문제점을 지적하고 있다. 이 글에서는 교통시설(4), 유통·공급시설(7), 방재시설(3), 환 경기초시설(1) 등 15종 「기반시설관리법」 적용 대상 시설 중 하천에 대하여 관리현황 및 자산관리 기술개발 방향을 소개하고자 한다. 하천관리 현황 1961년 「하천법」이 제정되면서 하천구역과 하천관리청이 지정되어 하천관리의 역할분담이 시행되었다. 이후 1971년, 1999년, 2007년 등 「하천법」이 3번 전면개정되어 현재의 법령이 운영되고 있으며, 「시설물안전법」 제정 및 개정에 따라 하천 유지·보수사업이 본격화되었고, 하천의 환경 및 친수 기능 관리까지 범위가 확대되었다. 하천은 기후변화에 따른 영향을 직접적으로 받는 시설이다. 하천별로 10년마다 다시 수립되는 하천기본계획에서는 변경된 수문기상 조건에 따라 홍수량, 저·갈수량이 새롭게 산정되어 고시되고 있으며, 하천관리의 기준목표가 변화되고 있다. 따라서 「하천법」 제 2조(정의)에서는 현재 기능수준을 유지하기 위한 활동을 유지·보수(6항)로 정의하고, 하천 기능을 높이기 위한 신설·증설·개량·보수 및 복원 활동을 하천공사(5항)로 정의하고 있다. 제방, 수문, 배수펌프장과 같은 하천시설은 노후화와 더불어 서비스 수준을 고려하지 않은 홍수방어수준(설계기준) 결정 등으로 최근 홍수에 붕괴, 파손되어 막대한 인명과 재산 피해가 발생하였다. 현재까지 피해가 발생하지 않은 시설에서도 설계-시공-유지관리/개선 등 시설의 생애주기 정보가 잘 연계되지 못하며, 체계적인 재정계획 미흡으로 선제적 사전 예방 투자에 한계가 있는 실정이므로 자산관리 체계로의 전환이 불가피할 것이다. 그러나 자산관리와 하천관리 업무의 연계성이 확보되지 못한다면 새로운 체계로의 변화가 쉽지 않을 것이다. 따라서 그림 3에는 자산관리 체계에 현재의 하천관리 업무를 연계하여 제시하였다. 상태평가 및 진단은 「하천법」에 따른 하천 관리상황 점검 및 유지·보수 절차와 「시설물안전법」에 따른 안전점검·진단 절차를 준용하면서 새롭게 개발된 기술과 병행할 수 있을 것이며, 최적 투자계획은 하천기본계획 수립 항목에 하천의 서비스 수준 설정, 리스크 평가, B/C분석 등을 추가하고 국가하천 및 지방하천의 종합관리계획 수립 시 유지·보수 또는 성능개선 등을 반영함으로써 수립가능할 것이다. 한국건설기술연구원 수자원하천연구본부에서는 ‘디지털 트윈 활용 수자원시설 통합 자산관리 기술개발(2024. 4.~2028. 12.)’ 연구과제를 시작하였다. 세부적으로 현행 하천 시설정보를 분석하여 자산목록을 정의하고, 생애주기 자산 관리 방법론을 개발하는 것이다. 하천시설 자산은 계층구조로 표준화하고 상태 및 잔존수명 평가에 필요한 데이터와 항목을 정의함으로써 하천시설 자산의 인벤토리 구축 및 자산 관리대장을 개발한다. 또한 하천시설 성능표준 목표를 정의함으로써 위험도 기반의 하천시설 중요도 및 서비스 수준을 결정하고, 각 시설의 경우 현재 성능평가와 연계함으로써 최적 투자계획을 수립할 것이다. 마지막으로 하천시설의 자산 관리 체계에 부합하도록 관련 법령 및 지침, 가이드라인의 제·개정안을 마련하는 등 성공적으로 과제를 수행함으로써 향후 하천관리 선진화의 기반이 되길 기대한다. ――――――――――――――――― 참고자료 • 국토교통부 국토교통과학기술진흥원(2016). 사회기반시설의 자산관리 기반구축 및 촉진방안 연구 최종보고서. • 진경호, 채명진, 이규, 이교선(2009). 사회기반시설물 유지관리를 위한 자산관리체계 도입 전략. 한국건설관리학회논문집, 10(6), pp. 67-77. • 한국건설기술연구원(2012). 공공시설물 자산관리체계 개발 최종보고서. 수자원하천연구본부 게시일2024-09-27 조회수 1062
• 자연성기반기술을 활용한 홍수 피해저감 및 완충 기술을 위한 홍수관리시설의 유형 및 개발 방향 자연성기반기술을 활용한 홍수 피해저감 및 완충 기술을 위한 홍수관리시설의 유형 및 개발 방향 ▲ 장은경 KICT 수자원하천연구본부 전임연구원 들어가며 2019년 기후 행동 정상회의 핵심 의제는 ‘행동해야 할 시간(Time for Action)’으로서 당장 온실가스 감축을 위한 행동에 국제사회의 모든 역량을 집중함을 강조하였으며, 지구 온도 상승을 1.5℃로 억제하기 위해 모든 나라가 2050 탄소중립을 약속할 것을 제안하였다. 세계경제포럼의 2016년 Global Risks Report에는 기후변화, 물순환 왜곡, 생태계 건전성 악화 등이 생태계와 공동체를 위협하는 대표적 영향 인자로 조속한 해결을 촉구하였다. 또한, 2018년 UN은 ‘효율적 국토관리와 국민 삶의 질 향상을 위한 물과 습지 활용 생태계 서비스와 자연성기반기술(Nature-based Solutions, NbS)의 확대’를 추진하도록 제안하는 등 2050 탄소중립과 지속 가능한 물관리 정책 이행에 대한 전 세계적인 노력이 지속되고 있다. 이미 유럽, 일본 등 선진국에서는 기후변화, 도시화 등의 외부 여건에 맞춰 홍수관리 목표를 상향 조정하기 위해 자연성기반기술을 적극 활용하도록 법령, 지침 또는 국가계획에 명문화하고 있다, 이에 정부차원의 탄소중립 및 지속 가능한 통합유역 물관리를 통한 국정과제의 충실한 이행이 요구되고 있다. 우리 정부는 탄소중립 과제를 국정과제로써 강력하게 추진하기 위해 대통령 직속으로 민관합동 ‘2050 탄소중립위원회’를 설치하고 적극적인 이행 전략을 수립하고 있다. 물관리 분야에서도 탄소중립을 위한 새로운 실천 전략이 필요하며, 이에 자연성기반기술(NbS) 기반의 물관리 기술이 가장 부합하는 핵심기술로 대두되고 있다. 또한 과거 관리주체별 공간적으로 단절된 유역관리 대책에서 통합유역관리로 전환됨에 따라 유역 및 하천공간 계획을 효율적으로 새롭게 추진할 수 있는 기반 여건이 조성되었으나, 기후위기 대응력 확보를 위해 이상 홍수에 대비한 국토공간 관리의 중요성이 확대되고 있다. 따라서 탄소중립 시대를 준비하기 위해 하천변 수림대 회복으로 탄소흡수원을 확대하고, 제방월류나 범람 시 홍수피해를 저감하는 수방림 확보 기술을 지역 여건에 따라 다양하게 개발할 필요가 있다. 자연성기반 홍수 완충공간과 연계한 홍수관리시설 설계 기술 하천의 하도와 제방, 저류지와 같은 홍수관리시설과 수변구역에 조성 가능한 홍수완충공간을 통합적으로 연계하여 분석할 수 있는 수리해석 및 설계 기술 개발이 필요하다. 또한, 지속 가능한 자연성기반기술의 해법을 도출하기 위해서는 수리안정성, 수환경 개선, 탄소저감 등의 개선 효과를 정량화하는 방법과 설계 및 운영 기술에 반영할 수 있는 대안 도출이 요구된다. 이와 관련하여 네덜란드는 1993년과 1995년 라인강 대홍수 발생 이후, 기후변화로 인해 증가하는 홍수위 상승과 해수면 상승을 대비한 전통적인 홍수관리 방법의 개선 및 홍수터 공간의 생태적, 친수적, 심미적 기능 개선을 목적으로 2006년부터 2015년까지 ‘Room for the River’의 국가 프로젝트를 수행하였으며, 34개 저수로 준설, 제방 이설, 저류지 및 습지 조성, 홍수터 표고저감 등의 다양한 설계 및 조성 기술을 적용하였다. 하천과 수변구역을 연계하는 자연성기반 홍수관리시설의 유형 분류 및 특성 하천과 수변구역을 연계하는 지연성기반 개방·가변형 홍수관리시설의 유형은 제방 후퇴, 제방 이설, 제방 완전개방/일부개방/일시개방, 저류지 포함 여부, 기타 하천시설물의 활용 등으로 분류할 수 있다. 기존의 제방을 후퇴/이설하는 유형과 기존 제방선은 유지하되 일부 제방구간의 물리적 형태를 개선하여 목표 홍수량 이상이 발생하였을 때 홍수완충공간으로 홍수가 월류되도록 하는 유형으로 크게 구분하였다. 후자의 경우 홍수완충공간이 위치하는 제내지의 지형 특성과 입지 특성을 고려하여 배후 제방 설치 유무가 반드시 고려되어야 한다. 또한 기존 제방선이 유지되는 경우에도 제방이 일부 혹은 상하류가 모두 개방되는 경우와 수문시설 개폐를 통해 홍수완충공간으로 유입되는 홍수량을 통제하는 유형으로 보다 세분화할 수 있다. 본 연구에서 제시하고 있는 홍수관리시설은 제방으로 한정하여 유형화를 수행하였으며, 자연성기반 개방·가변형 홍수관리시설(제방)은 흙 제방을 대상으로 자연친화재료(식생, 바이오폴리머 등)로 제방 표면을 처리하고 완경사 제방을 채택하는 그린인프라 제방을 기본으로 한다. 시범 지역 대상 유형별 특징 검토를 통한 개발 방향 수립 본 연구의 시범 구간은 국가하천인 금강의 충북 영동군 심천면 장동리에 위치한 동대제(0.28 ㎢, 해당유역: 1.45 ㎢)이며, 유형별 특징을 검토하여 개발 방향을 분석하였다(한국건설기술연구원, 2021). 해당 구간은 금강의 대청댐 상류와 용담댐 하류 사이에 위치한 조절하천 구간으로 홍수완충공간으로 조성하고자 하는 제내지는 주로 농경지 및 특용 작물지로 활용되어 오염원 저감을 위해 매수토지 비율이 높은 지역이다. 대부분 저지대이고 금강 외수위 상승으로 인해 집중호우 시 내수침수 피해가 발생하는 지역으로서 과거 2002년 루사, 2003년 매미, 2004년 민들레, 2012년 볼라벤, 2020년 집중호우로 인해 일부 내수침수 피해가 발생한 바 있다. 대규모 국유지를 활용한 홍수터 확장을 시행할 경우, 장동리 일원의 근본적인 치수개선 목표와 수환경 개선 효과를 모두 기대할 수 있을 것으로 기대된다. 현재 지형 특성을 살펴보면 본류 하도 하상고와 약 5~6 m표고차가 있으며, 제방 후퇴 및 이설 시 저류 효과 및 수생태 수변구역 조성 효과가 클 것으로 예상된다. 또한 동대제의 현 제방고 대비 홍수위 검토 결과 1.5 m 여유고가 미확보되어 치수능력 확보를 위해 제방 계획(축제)이 필요한 것으로 판단되는 구간이다. 금강 홍수위(101.94 El.m) 대비 장동리 농경지(95.8 m)가 약 6.1 m 낮아 내수침수를 방지하기 위한 조절시설의 계획이 요구되며, 제방 보강 및 펌프장설치와 수변구역을 다기능 홍수터로 조성하는 방법에 대해 사전에 검토되어, 현재는 홍수터 확장을 위한 제방의 후퇴/이설이 진행될 예정이다. ――――――――――――――――― 참고자료 • van Alphen, S. (2020). Room for the river: innovation, or tradition? The case of the Noordwaard. Adaptive strategies for water heritage, 309. • 한국건설기술연구원(2021) 대청댐 수환경 개선을 위한 홍수터 기초조사 연구 최종 보고서-금강의 수변구역과 하천을 연계한 자연기반해법의 홍수터 복원 계획 수립-. 2021년 금강수계 환경기초조사사업, 11-1480355-000119-01. • 환경부(2022) 자연성기반기술을 활용한 홍수 피해저감 및 완충 기술개발 연차보고서. RE202201481 수자원하천연구본부 게시일2024-06-26 조회수 1819
• 홍수 피해 예방을 위한 AI 활용 물관리 기술 동향 홍수 피해 예방을 위한 AI 활용 물관리 기술 동향 ▲ 정재원 KICT 수자원하천연구본부 수석연구원 들어가며 기후변화로 집중호우 발생빈도가 증가하며 홍수로 인한 인명·재산 피해가 해마다 크게 발생하고 있다. 2020년부터 연이은 대규모 홍수로 큰 피해가 발생하였으며, 특히 2022년 발생한 홍수로 인한 인명피해는 30명, 재산피해액은 5,728억 원에 달한다. 이와 같은 상황에서 구조물적 대응방안은 비용과 시간적으로 한계가 있다. 따라서 단기간 내 홍수피해를 저감시키기 위한 비구조물적 대응방안을 강화할 필요가 있다. 한편, 최근 AI와 빅데이터의 융합으로 기술과 산업구조가 지능화되고 있다. 이러한 AI는 컴퓨터가 데이터를 통해 학습하고 추론하는 능력을 갖춘 기술로서, 컴퓨터의 발전과 함께 다양한 분야에 적용되고 있다. 우리나라를 비롯한 주요 선진국에서는 AI 기술을 활용하여 수해 관리문제를 효율적으로 대응하기 위한 기술 개발을 활발하게 수행하고 있다. 강우 및 홍수 예측, 도시홍수 등 분야에 다양한 AI 기법을 적용하여 데이터 분석 및 예측 등에 활용할 수 있다. 이 글에서는 예측하기 어려운 돌발성 집중호우 발생빈도가 증가함에 따라 수해 관리가 어려워지는 문제를 효율적으로 대응하기 위해 AI 기술을 활용하는 물관리 기술 현황 및 방향에 대해 간략히 소개하고자 한다. 홍수 피해 예방을 위한 AI 활용 기술 개요 AI 기술은 분류, 예측, 생성 문제 해결에 적합하며 다른 분석 기법과 결합하여 예측 분석, 예측기반 유지관리, 전망(forecasting) 등 다양한 활용모델로 발전 가능하다(McKinsey Global Institute, 2016). 홍수 피해 예방을 위해서는 데이터 분석, 예측 모델링, 실시간 모니터링, 시뮬레이션 및 시나리오 분석 등 다양한 영역에 활용할 수 있다. 즉, 데이터 분석을 통해 기상 및 수문 데이터를 분석하여 패턴을 식별하고, 이를 통해 과거 홍수 사상과 관련된 데이터를 학습하여 예측 모형을 구축함으로써 홍수 발생을 예측할 수 있다. 또한 다양한 센서를 통해 수집되는 자료를 실시간 모니터링하고 자동 분석하는 데 활용하며, 시뮬레이션 및 시나리오 분석을 수행하여 특정 기상조건이나 환경 변경에 따른 홍수 발생 가능성을 예측하는 데 활용할 수 있다. 대표적인 AI 활용 기술로는 AI 기반 홍수 예측 기술이 있다. AI 기반 홍수 예측 기술은 관측 자료를 학습하여 예측하는 기술로 기존 방법에 비해 신속성과 정확성을 높일 수 있다는 장점이 있다. 기존 하천홍수 예측에 사용되는 물리 기반 모형은 유출에 영향을 미치는 요인을 고려하여 수학적 모델을 구성하고, 초기 조건과 경계 조건을 입력하여 시뮬레이션을 수행한다. 이에 반해 AI 기반 모형은 지형학적/수문학적 특징이 반영된 관측 자료를 활용하여 현재와 미래 관측값의 관계성을 사전에 학습하여 예측한다. 따라서 자동화된 자료 수집, 분석, 예측이 가능하기 때문에 매번 매개변수 보정 등 수동적인 작업이 필요한 물리모형 대비 신속한 예측정보 생산이 가능하다. 또한 도시 홍수 분야에서는 강우량, 하천 수위, 배수 시스템 등을 고려하여 내수배제 불량 감지, 도시침수 예측 등에 AI 기술을 활용한다. 도시침수는 홍수로 인한 도시하천의 범람 또는 도시지역 내에서 강우가 원활히 배수되지 않아 발생하는 침수 현상으로 침수흔적도, CCTV 자료, 관로 수위계 관측 자료 등을 활용하여 예측할 수 있다. 국내외 AI 활용 물관리 기술 관련 현황 주요 선진국에서는 현재 AI 등 주요 핵심기술을 활용하여 홍수 예측과 관련된 연구를 기획·추진하고 있다. 구글(Google)에서는 인도와 방글라데시를 대상으로 과거 홍수사상, 수위, 지형 등 메타데이터를 학습하여 홍수 발생 가능성을 예측하는 AI 알고리즘(Google AI for Social Good)을 개발 및 적용하였다. 또한 딥러닝 기법을 이용한 후속 기술로 레이더 영상 학습을 통해 1 km 반경 내 6시간 뒤 기상을 예측하는 기상예측 알고리즘(Google Nowcast)을 개발하였다. 일본 토목연구소(PWRI)에서는 JFE 엔지니어링과 공동연구를 통해 기상 및 수문 관측자료를 학습하여 하천 홍수위를 실시간으로 예측하는 AI 홍수예측시스템 (WinmuSe)을 개발하였으며, 일본 내 약 90개 이상의 위치에 설치하여 운영하고 있다. 중국의 알리바바 그룹에서는 하천 유량 및 수위 영상을 원격으로 감지하고 물 인식 알고리즘(Water body recognition algorithm)을 통해 실시간 하천 수위 탐지 기술을 개발하여 운영하고 있다. 국내에서도 AI 활용 기술과 관련하여 정부 정책이 제시되고 있다. 환경부에서는 AI 홍수예보의 도입을 추진하고 있다. AI 기법을 활용하면 과거 홍수 시의 강우-수위 관계자료를 학습하여 별도의 수문분석 없이 기상예측 자료를 토대로 신속하게 수위를 예측할 수 있다. 이로써 홍수예보를 전국 지류 지천까지 빠르고(3→6시간 전) 촘촘하게(75→223개 지점) 실시할 수 있다. AI 홍수예보는 올해 5월부터 서울시 도림천 유역에 도시침수 피해 방지를 위한 시범시스템이 구축되어 시범운영 중에 있다. 또한 도림천 시범운영 결과를 반영하여 2025년까지 전국 223개 홍수특보지점을 대상으로 시행하는 것을 계획하고 있다. 맺음말 홍수 피해 예방을 위해 AI는 데이터 분석, 예측 모델링, 실시간 모니터링, 시뮬레이션 및 시나리오 분석 등 다양한 영역에 활용할 수 있다. AI 기반의 홍수 관리 기술은 기존 방법 대비 선행예측시간을 확보할 수 있기 때문에 홍수 피해 예방에 효과적으로 활용할 수 있다. 또한 AI 기술은 계속하여 발전하고 있어 향후 기상 및 수문 분야 등에서 더욱 광범위하게 활용될 것으로 예상된다. 그러나 AI 모형은 데이터의 품질과 양에 의존하므로 방대한 자료의 처리능력에도 불구하고 학습 데이터에 따라 예측 성능이 제한될 수 있다. 또한 AI 기술의 실용화를 위한 국내 기술 수준은 충분한 것으로 판단되나, 현재까지 실제 실무에 적용된 사례는 미미한 수준이다. 이는 AI 기술의 특성상 도출된 결과의 원인 파악이 어려우며, AI 시스템 운용에 따른 윤리적인 가이드라인이 부재하기 때문이다. 따라서 AI 활용 기술의 발전 및 적용 확대를 위해서는 학습 데이터 수집 및 품질관리 체계를 구축하는 것이 필요하며, 기술 실용화를 위한 연구개발 및 산업화 지원이 필요하다. 마지막으로 AI 시스템의 결과를 단순한 의사결정모형으로 활용하는 것이 아닌 AI를 통한 결정에 따른 파급효과에 대한 충분한 고려가 필요하다. 따라서 AI 시스템 사용자 및 의사결정자는 전문적인 지식과 이해도가 있는 적합한 인재로 구성해야 하며, 이를 위한 교육 및 인력 양성에 대한 지속적이고 적극적인 투자 지원이 필요하다. ――――――――――――――――― 참고자료 • 과학기술정보통신부 과학기술일자리진흥원 (2021). AI기반 홍수예측알고리즘을 이용한 독립형 홍수예경보시스템 실증화 실증·기획 최종보고서 • 환경부(2020). AI홍수예보체계 구축을 위한 기본구상 수립 보고서 • 환경부 보도자료(2023). 가상모형(디지털 트윈)·인공지능(AI) 기반 도시침수 예보 및 신속 대응체계 구축한다 • Google DeepMind (https://deepmind.com/research/casestudies/alphago-the-story-so-far) • IBM(https://www.ibm.com/ibm/history/ibm100/us/en/icons/watson/) • Intelligence, A. (2017). “The next digital frontier.”, Discussionpaper. McKinsey Global. • McKinsey Global Institute. (2016). "The next digital frontier."Discussion paper. • Mousavi, S. S., Schukat, M., and Howley, E. (2016). “Deepreinforcement learning: an overview.”, In Proceedings of SAI Intelligent Systems Conference, pp. 426-440. Springer, Cham. 수자원하천연구본부 게시일2023-11-27 조회수 4286
• 수질·수량 통합관리 기술 동향 수질·수량 통합관리 기술 동향 ▲오정선 KICT 수자원하천연구본부 수석연구원 들어가며 물은 생명의 근원이자 필수조건이며, 지구에서 물질을 순환시키는 데에 중심적인 역할을 한다. 생명체는 체내 물의 함량이 유지되지 않으면 생명을 유지할 수 없으며, 지구에서 물의 순환은 날씨와 기후를 생성하여 생태계를 유지한다. 또한 물은 그 자체가 순환하는 자원이기에 재해의 위험성을 늘 내포하고 있다. 관리가 가능한 정도를 초과하는 강우는 인간이 구축해 놓은 터전과 인프라, 그리고 생명까지 파괴하기도 하고 필요한 정도에 미치지 못하는 강우는 생존을 위협하기도 한다. 그래서 물에 대해 생태계와 건강하게 공유하고, 효율적으로 이용하며, 재해로 이어지지 않도록 관리하는 것이 물 관련 기술 개발의 거시적인 목표인 셈이다. 지금까지 상당한 수준의 물관리 기술 개발이 이루어져 왔으나 최근 대외적으로는 기후변화, 기후위기에서 기후재앙이라는 말이 나올 만큼 지구 기후의 변동성이 커지는 시대에 진입하여 이에 대한 대응이 필요하다. 또, 대내적으로는 정부에서 추진 중인 물관리 일원화 정책의 안착이 필요한 상황이다. 국내 물관리에 대한 정부 조직의 변경이력을 살펴보면, 1990년대 이전에는 건설부(현 국토교통부)에서 수량과 수질 분야의 물관리 업무를 대부분 담당해오다가, 1991년 낙동강 페놀 오염 사고 등 1990년대 초·중반 연이어 발생한 수질 사고를 계기로 1994년 건설부의 상하수도 등 수질관리 업무가 환경처(현 환경부)로 이관됐다. 이후, 큰 틀에서 국토부가 수량관리를, 환경부가 수질관리를 담당하는 방식으로 정부 부처 내에서 이원화되어 추진되기 시작하였다. 시간이 지남에 따라 국토교통부, 환경부, 행정안전부가 각각 수량, 수질, 수재해에 대한 업무를 분절적으로 진행하면서 분야별 기술 및 정책은 고도화되었다. 하지만, 종합적인 물관리 정책의 수립과 시행에는 어려움이 있다는 문제가 지속적으로 제기되어 왔다. 이에 정부는 2018년부터 환경부와 국토교통부가 나누어서 담당하던 수량, 수질, 재해 관리 등 물 관련 업무를 환경부에서 일괄적으로 수행하는 물관리 일원화 정책을 본격적으로 추진하기 시작했다. 물관리 일원화를 위해 「물관리기본법」, 「정부조직법」 등 관련 법률을 제·개정했다. 특히, 국토교통부와 환경부의 부처 간 물관리 업무 조정을 위한 「정부조직법」의 개정은 2018년 6월 8일과 2020년 12월 31일 두 차례에 걸쳐 진행하였다. 2020년 12월 31일에 개정된 법률이 시행되는 2022년 1월 1일부터는 물관리 업무 중 남아 있던 하천관리에 관한 업무까지 모두 환경부로 일원화되었다. 그러나 국토교통부의 조직과 인력까지 환경부로 이관되었음에도 불구하고, 아직 새로운 부처의 조직과 예산 환경 내에서 수량관리와 통합관리 업무가 안정적으로 자리잡지는 못한 것으로 체감된다. 다만, 안정화된 후에는 수량관리와 수질관리 체계가 통합되어 수질-수량의 정보체계가 공유되고 하천 및 유역이 보다 종합적으로 관리될 수 있을 것으로 기대하고 있다. 물관리 일원화를 이루기 위해서는 정책적 노력뿐만 아니라 기술적인 뒷받침이 반드시 필요한데, 이 글에서는 물관리 일원화를 실현하기 위해 필요한 기술적인 기반으로서 수질·수량 통합관리 관련 기술 개발 현황과 방향을 간단히 소개하고자 한다. 수질·수량 통합관리 개념과 현황 물의 통합관리 개념은 몇 가지 키워드로 설명될 수 있는데, 물 순환 전 과정을 고려하고 유역 단위로 관리하며 수량·수질·수생태·환경 등 요소 간 상호영향을 종합적으로 반영한다는 키워드를 포함하고 있다. 다시 말해 기존의 점 또는 선적인 개념으로 개별적으로 관리하던 수량·수질·수생태·환경을, 강우의 유입에서부터 유역 유출, 하도 수리·수질, 지하수 거동, 생태 영향까지 물순환 전 과정에 대해 면적 개념으로 분석하고 요소 간 상호영향을 종합적으로 고려하는 것으로 관리 방향이 전환되고 있다는 의미이다. 이에 따라 관련 기술 개발의 필요성은 증대되고 있고 일부 기술은 개발 진행 중에 있으나, 여기에는 다음과 같은 정책적 한계와 기술적 도전이 해결되어야 한다. ①정책적으로는 환경부가 물관리 일원화 이후 통합물관리 체계의 안정적 정착을 위해 노력하고 있다. 그러나, 수량 관리에 대한 관점 부족으로 통합물관리를 위한 조직이나 예산이 아직 미비하여 기술 개발 또한 제한적으로 이루어지고 있는 실정이다. 패러다임은 개별에서 통합으로, 공급 중심에서 수요 중심으로 전환된 듯하지만, 실행전략은 부재한 것으로 보인다. 이 부분은 아직 수립되지 않은 다수의 법정 계획이 정비됨으로써 어느 정도 해결될 수 있을 것으로 생각된다. ②거버넌스 측면과 아울러, 기술 개발 측면에서도 큰 그림이 필요하다. 수량관리를 포함한 통합관리에 대한 모니터링-조사·분석·예측-평가-계획-실행으로 환류되는 전체 R&D 사업의 장기적 전략이 미비하다 보니 기술 개발도 일부만 개별적이고 파편화되어 진행되고 있다. ③기술적으로는 통합물관리를 위해서 자료수집부터 의사결정까지의 전 과정에 관련된 다양한 기술이 확보되어야 한다. 특히, 이를 위해 수질-수량 정보체계의 공유가 선행되어야 하며, 흩어져 있는 데이터를 종합적으로 고려하여 의미 있는 분석을 도출해내는 기술 개발에 집중적인 노력이 필요한 상황이다. 수질·수량 통합관리 기술 개발 방향 앞서 언급한 수질·수량 통합관리를 실현하고 문제점을 극복하기 위해 현재 진행되고 있는 핵심적인 기술 개발 방향을 세 가지로 나누어 설명하고자 한다. 첫 번째, 선행되어야 할 주요 기술로서 모니터링을 통한 양질의 데이터 수집 기술을 개발하고 있다. 그간 하천의 수질 및 유량은 국가측정망 수준으로 구축되어, 수질 측정망(일반측정망, 총량 측정망, 자동측정망)은 환경부 기관들이, 수위·유량 측정망은 국토교통부 기관들이 운영해왔다. 물관리 일원화 이후 국토교통부 소속기관이 환경부 소속으로 변경됨에 따라 측정망 데이터는 모두 환경부 관할이 되었다. 다만 기존의 시스템을 그대로 활용하고 있어 별개의 시스템으로 운영되는 상황이다. 참고로 수질·수량 정보의 시스템 통합에 대해서는 중장기적인 과제로 제안된 바가 있다(그림1). 국가측정망 데이터는 확정된 데이터로서 시간별 지점 정보와 레퍼런스로 충분한 활용 가치가 있다. 그러나 국가측정망의 특성상 관측지점이 제한적일 수밖에 없고 점 단위의 모니터링만 가능하기 때문에, 좀 더 세밀한 모니터링이 필요한 구간에서 공간적·시간적 고해상도의 데이터를 획득할 수있도록 무인 원격 모니터링 기술이 개발되고 있다(그림 2). 두 번째 주요 기술로 데이터 통합관리 기술이 개발되고 있다. 활용 가치가 있는 데이터임에도, 데이터 관리주체가 다르거나 구조적인 데이터 관리 기술이 적용되지 못해서 데이터가 흩어져 있거나 활용되지 못하는 경우가 발생한다. 이에 대한 데이터 관리 기술이 주요하게 개발되고 있다. 이 기술의 초점은 표준화 및 데이터 구조화 기술을 통해 시스템에 대한 종속성을 줄이고 데이터의 활용도를 증진 시키는 데에 있다. 세 번째 주요 기술로는 취득된 데이터를 바탕으로 한 수질 분석 및 예측 기술이 개발되고 있다. 기존의 하천에서 수질 예측 연구는 1차원 또는 2차원 이송확산 방정식에 기반하여 오염물의 농도를 수치 계산하는 방식으로 주로 이루어졌다. 이 방식을 택한 상용모델도 QUAL2E, QUAL-NIER, CEQUAL-W2, RMA4 등 다수 개발되었고 사용되어왔다. 또한, 수질 항목의 예측을 위해 월별 수질 데이터를 활용하여 연구 를 수행한 경우가 많았다. 이러한 기존 기술은 시간적 텀이 조금 긴 경우를 예측하는 데에 적합하거나 공간적 변화 예측도 일부만 가능한 경우가 대부분이다. 앞서 언급된 고해상도 모니터링이 이루어지면 많은 양의 데이터가 확보된다. 딥러닝 등 새로운 알고리즘을 적용하여 수질 이상 감지 등 수질의 시간적 변화나 합류부 등 수질의 공간적 변화를 더욱 촘촘하게 예측할 수 있게 된다. 이 과정에서 수질에 영향을 미치는 수리·수문 데이터, 기상 데이터, 오염원 데이터 등 다양한 데이터를 통합적으로 고려할 수 있고, 수질의 비선형적 특성에 대한 예측력도 제고할 수 있다. 수질·수량 통합관리 기술 활용 및 미래 방향 기존보다 월등히 높은 해상도의 무인화·자동화된 모니터링 기술, 데이터 통합관리 기술, 그를 기반으로 한 수질 변화 예측 기술은 현재 실용화를 타겟으로 개발 중에 있으며, 그 적용성을 높이기 위해서는 고도화 연구가 추가적으로 필요하다. 특히, 분석 및 예측 기술은 다양한 시나리오에 대한 연구 축적을 통해 적용성이 확대될 것이라고 판단된다. 이러한 수질·수량 통합관리 기술 개발을 통해 수질과 유량을 관리하는 데에 상호요인을 적극적으로 고려함으로써 변동성이 높아지는 환경 속에서 주요 자원인 물의 레질리언스(water resilience)를 향상 시킬 수 있는 지속가능한 발전을 기대한다. ――――――――――――――――― 참고자료 • 워터저널 (2019). 통합물관리 정책방향 및 로드맵(안), http://www.waterjournal.co.kr/news/articleView.html?idxno=44059 수자원하천연구본부 게시일2023-10-31 조회수 1087
• 홍수 피해를 막는 AI, 자연재해에 맞서다 홍수 피해를 막는 AI, 자연재해에 맞서다 ▲ 윤광석 KICT 수자원하천연구본부 선임연구위원(AI 홍수예보 연구팀) 지난해 여름, 한반도에 집중호우가 쏟아졌다. 6월 25일 시작된 장마전선은 7월 26일까지 계속됐다. 섬진강댐 수위가 홍수지 제한 수위인 194 m 가까이 올라오면서 초당 최대 300t의 물을 방류하기 시작했다. 심각한 홍수에 많은 인명 및 재산 피해가 잇따랐다. 2000년, 2022년, 2023년에 발생한 홍수로 기후변화가 빚어낸 자연재해가 사회의 화두로 떠오르기 시작했다. 신속한 판단 이끄는 AI 홍수예보시스템 한국건설기술연구원 수자원하천연구본부는 산업의 발달로 밀집된 도시 인구와 도시화에 따른 강우의 침투 면적이 감소한 것이 홍수 문제의 주요 요인이라 분석했다. 앞으로 홍수 문제가 더욱 극심해질 것이라는 예측도 덧붙였다. 연구본부는 언제 발생할지 모를 극한 홍수를 철저히 대비할 수 있는 ‘AI 홍수예보시스템’을 새로운 해결책으로 제시했다. 만약 홍수예보가 오롯이 인력으로만 이뤄진다면 어떨까. 인력에 의한 수동 분석을 통해 예측·발령을 하게 되고, 그만큼 의사결정과 위기 대응은 늦어질 것이다. 환경부 및 홍수통제소는 올해부터 더 원활한 홍수 예측과 발령을 위해 한국건설기술연구원의 AI 기반 홍수예측모형을 도입하기로 했다. AI를 기반으로 한 예측모형이 도입되는 건 이번이 세계 최초다. AI 홍수예보시스템은 관측·조사, 전송·예측, 예측, 전달 4단계로 구성된다. 전국 홍수예보지점을 10분 간격으로 자동으로 분석하고, 한강권역 기상·수문 현황에 관한 빅데이터를 스스로 학습한다. 홍수예보관은 AI 예측 결과를 검증하고 상황을 판단해 홍수특보를 발령하게 된다. 정확성, 신속성, 안정성을 더한 홍수 예측 AI 홍수예보시스템에 적용된 장단기 메모리(LSTM) AI 모형은 강우량, 수위, 댐방류량 등 관측자료에서 통계적 상관관계를 학습해 자동으로 하천수위를 예측하게 된다. 수문학적 모형에 수리학적 모형을 더한 물리 모형으로, 저류함수법을 통해 산정된 유량을 입력해 하천수위를 계산하게 된다. 특보 수위를 초과할 것으로 예측되는 지점에는 특보를 발령한다. 예측 범위도 대폭 확대된다. 2023년까지는 대하천 중심의 75개 홍수특보지점에 대해서만 예측해 지류·지천 홍수예보가 취약했다면, 올해부터는 지류·지천을 포함한 홍수특보지점을 223개까지 확대한다. 현재 시점에서는 4개의 홍수통제소에 AI 홍수예보모형이 반영되어 있지만, 점차 적용 범위를 늘려갈 계획이다. 예보관은 AI 시스템의 댐-하천 디지털트윈 기술을 활용해 수위 변화 시뮬레이션과 침수우려지역을 확인함으로써 재난을 신속하게 예측하고 걸맞은 대응책을 준비할 수 있다. 특히 올해부터 홍수정보제공 지점으로 추가된 하천의 상류 지점들은 유출 속도가 빨라 기존 물리 기반 모형만으로는 예측이 어려웠다. AI 기반 홍수예측모형은 이러한 지점의 예측과 의사결정을 돕는다. 연구진은 AI 기반 홍수예측모형이 최초로 적용되는 만큼 정확성, 신속성 및 안정성 세 마리 토끼를 모두 잡기 위한 연구개발을 이어 나가고 있다. 연구책임자인 윤광석 선임연구위원은 AI 기반 홍수예측시스템이 국내뿐만 아니라 세계로 뻗어나갈 것을 기대하고 있다. “현업에 최초로 AI 기반 홍수예측모형이 적용되는 만큼, 현재 수자원하천연구본부에서는 기술을 고도화하고 정확도를 높이는 연구에 심혈을 기울이고 있습니다. 특히 홍수 예측의 효율성을 높이기 위해 기존 물리 기반 모형과의 연계하고, 지금보다 향상된 의사결정 체계를 구축할 전망입니다. 저희가 개발한 AI 홍수예측시스템이 세계 최고의 시스템으로 거듭나는 것을 목표로 하고 있습니다.” 저희가 개발한 AI 홍수예측시스템이 세계 최고의 시스템으로 거듭나는 것을 목표로 하고 있습니다. 세계로 뻗어가는 KICT의 기술력 연구팀이 몰두하고 있는 문제는 홍수뿐만이 아니다. 지난해 장마철, 폭우에 의해 강남역과 신림동 일대는 막심한 재산피해와 인명 사고를 빚어냈다. 이에 연구팀은 2025년까지 도시침수에 의한 그간의 피해를 분석하고, 모니터링과 예측에 대한 연구를 활발히 수행하고 있다. 연구의 목표는 도시의 침수 깊이를 관측할 수 있는 침수모니터링 장비를 개발하는 것. 더 나아가 모니터링 결과에 따라 침수를 예측할 수 있는 모형도 개발할 예정이다. 개발 성과는 필리핀, 인도네시아, 라오스 등의 테스트베드에 설치돼 적응성을 검증한다. 연구진은 이러한 연구 성과가 국내기술이 해외로 진출할 수 있는 기반이 될 것이라는 믿음을 갖고 연구에 성실히 임하고 있다. 한국건설기술연구원 수자원하천연구본부는 출범 이래 홍수, 가뭄, 기후변화, 연안재해 등 물과 관련된 국가 현안 과제에 대처하고 국토의 가치를 보전하기 위한 연구를 끊임없이 수행하고 있다. 특히 연구본부는 이번 AI 홍수예보시스템의 적용을 통해 국민의 삶의 질 향상과 올바른 물관리의 실현이 이뤄질 것이라는 기대감을 품고 있다. 더 나은 세상을 바라는 연구자의 진심은 더 의미 있는 세상을 창조해 나갈 것이다. 수자원하천연구본부 게시일2024-07-30 조회수 1837

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