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물리적 분포형 모형을 이용한 공간적 상세 홍수 해석
  • 게시일2021-08-24
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물리적 분포형 모형을 이용한 공간적 상세 홍수 해석

 

 

▲ 최윤석 수자원하천연구본부 연구위원

 

물리적 분포형 모형을 이용한 공간적 상세 홍수 해석

 

 

공간적 상세 홍수 해석


홍수 해석은 유역에 내린 강우가 하천으로 모여 흐를 때 하천에서의 유량(수위) 규모와 홍수로 인한 침수 범위 및 깊이를 해석하는 것을 주 대상으로 하고 있다. 기존의 홍수 해석은 유역에서 특정 하천 구간의 상류로 유입되는 유량을 계산하고, 특정 하천 구간에서 수위를 정밀하게 계산하여 하천의 범람위험 여부를 판단하는 과정으로 구성되어 있다. 또한 저지대를 중심으로 한 침수 위험이 높은 지역에 대해서는 침수 모의를 수행함으로써 침수 범위와 침수 깊이를 미리 예상하여 그 결과를 홍수관리에 사용하고 있다. 이와 같은 기존의 방법은 미리 정해져 있는 하천 구간과 침수 위험지역에 대해서는 유용한 홍수 해석 결과를 도출할 수 있으나, 광범위하게 산재되어 있거나 강우마다 달라지는 홍수 위험지역에 대한 홍수 해석에는 매번 모델을 새롭게 구축해야 하므로 신속한 홍수 해석에는 한계가 있다.


현대 사회는 도시, 농경지, 사회기반 시설 등이 복잡한 지표면 위에 조성되어 있으며, 국민의 생활 또한 전 국토를 대상으로 다양한 형식으로 이루어져 있다. 특히 2020년 장마 기간에 발생된 전국 범위의 홍수는 다양한 지역(하천변, 도심지, 산지 계곡, 해안지역 등에서 산발적으로 장기간에 발생되었다. 그러므로 내가 지금 있는 위치, 혹은 내가 이동할 위치에서 홍수 위험이 있는지를 알기 위해서는 특정 유역 및 하천과 저지대를 중심으로 이루어지는 기존의 홍수 해석방법과는 다른 접근 방법이 필요하다. 일본은 전 국토를 대상으로 국민 생활권에서의 상세한 홍수 정보를 제공하기 위한 노력을 일찍부터 시작하였다. 일본에서는 전국을 5km×5km 격자로 세분화하고, 각 격자별 홍수 위험정보를 제공하였으며, 2016년부터는 국민에게 효율적인 피난 권고를 위해 1km×1km 크기의 격자로 홍수 정보를 더 상세화하였다. 영국에서는 최대 5일 후까지의 홍수 예측 정보를 1km×1km 격자로 세분화하여 제공하고 있다.


우리나라에서는 공간적 상세 홍수 예보를 위한 연구 개발 사업이2022년 완료 예정으로 현재 진행 중이다. 그러나 전국 범위의 홍수 예보는 행정구역(읍, 면, 동, 기초지자체 등) 단위로 제공하는 것을 목표로 하고 있으므로, 일본 및 영국의 사례에서와 같이 격자 단위의 상세 홍수 예보와는 차이가 있는 실정이다.

 

그림 1 격자 기반 상세 홍수 예보(환경부, 2020)

 

공간적 상세 홍수 해석을 위한 기술


격자 기반의 공간적 상세 홍수 해석을 위해서는 우선 모의 대상 지역을 격자 단위로 분할하고, 각 격자별로 수문 및 수리 해석이 가능한 모형이 필요하다. 일반적으로 이러한 모형을 격자 기반의 분포형 모형이라고 하며, 계산 대상 격자의 수는 경우에 따라서 수천~수천만개로 다양하게 구성될 수 있다. 분포형 모형에서는 입력자료의 불확실성을 최소화하기 위해서 계측된 인자를 최대한 적용하고, 수문 순환과 물의 흐름에 대한 물리적 방정식을 이용하여 물의 흐름을 계산한다. 이러한 방법이 적용된 분포형 모형을 통계적 방법 및 경험식을 이용한 방법과 구분하여 ‘물리적 분포형 모형’이라고 한다. 최근에는 IT, 센서, 통신 등의 기술 발달로 인하여 시공간적으로 상세한 지형, 지리, 수문기상학적 요소의 계측이 가능해졌으며, 물리적 분포형 모형에서는 이러한 고해상도의 계측자료를 기본 입력자료로 사용한다. 물리적 분포형 모형을 이용하여 공간적으로 상세한 흐름의 해석이 가능할지라도 이 계산 결과가 직접적으로 홍수 위험을 나타내지는 못한다. 그 이유는 계산 결과에는 여전히 불확실성이 포함되어 있으며, 지역마다 물의 흐름(유량, 수심, 유속 등)에 견딜 수 있는 능력이 다르기때문이다. 그러므로 모형을 통해서 모의된 공간적 상세 흐름 계산 결과를 지역별 특성과 연결하여 최종적으로 홍수 위험을 판단할 수 있는 추가적인 기술이 필요하다. 이러한 기술은 장기간의 다양한 홍수피해 사례로부터 구축된 지역별 상세 자료와 모형을 이용해서 계산된 결과를 통계적으로 분석하여 서로간의 관계를 규명함으로써 정립 될 수 있다.


물리적 분포형 모형을 이용한 홍수 해석은 계산이 이루어지는 공간적 단위인 격자의 개수가 많기 때문에 일반적으로 계산에 많은 시간이 소요(수분~수일)되며, 동일한 영역에서는 격자의 크기가 작아질수록 계산 시간이 길어진다. 그러므로 홍수 예측과 같이 신속한 홍수해석이 필요한 분야에서 분포형 모형이 실용적으로 사용되기 위해서 계산 시간을 획기적으로 단축시킬 필요가 있다. 계산 시간을 단축시키기 위해서는 일반적으로 병렬계산이 적용되며, 병렬계산은 CPU를 이용한 병렬계산과 GPU를 이용한 계산으로 구분할 수 있다. 홍수 해석에 범용적으로 사용할 수 있는 모형의 경우, 대상 격자의 개수가 많지 않고 실행시간이 비교적 짧은 경우에는 CPU를 이용한 병렬계산만으로도 충분히 신속한 계산이 가능하다. 그러나 대상 격자의 개수가 많고 실행시간이 긴 경우에는 GPU를 이용한 병렬계산이 유리하다. 병렬계산에 의한 시간 단축 효과는 병렬도(사용하는 CPU개수 혹은 GPU 할당 방법)의 크기에 비례하지 않으며, 사용하는 장비(CPU 혹은 그래픽 카드)의 특성, 대상 격자의 개수, 계산 영역의 특성, 적용되는 방정식 및 해석 방법 등에 따라서 일반적으로 시행착오법으로 최적의 병렬도를 선정한다.

 

그림 2 격자 기반의 공간적 상세 홍수 해석 사례

 

 

향후 연구 방향


공간적 상세 홍수 해석을 위한 분포형 모형의 적용 필요성은 과거부터 꾸준히 제기(Beven and O‘Connell, 1982)되었으나, 컴퓨터 성능의 부족, 고해상도 계측자료의 부족, IT 기술의 부재 등으로 인하여 미래의 기술로 인식되어 왔다(Freeze and Harlan, 1969). 이제 우리는 과거의 과학기술자들이 바라던 모든 기술을 가지고 있으며, 더 나아가 인공지능을 이용한 홍수 예측을 시도하고 있다. 물리적 분포형 홍수 해석 기술은 그 자체만으로도 충분히 우리의 안전한 삶에 기여할수 있을 뿐만 아니라, 인공지능에서 필요로 하는 수많은 자료를 생산하는 데에도 일조할 수 있을 것이다. 아직은 일부 국가에서 시도되고 있지만, 세계 각국에서는 상세한 홍수 위험 정보를 국민에게 정확하고 신속하게 알려주기 위한 많은 연구 개발을 진행하고 있으며, 우리나라도 지금 이를 위해서 노력하고 있다. 멀지 않은 미래에는 이러한 기술들이 모여 국민 개개인이 좀 더 안전하고 행복한 삶을 살아가는데 기여할 수 있기를 기대한다.

 

 

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