인구와 자산이 밀집된 도시에서 침수가 발생할 경우 농촌과 달리 관거월류에 의한 건축물 피해가 지배적이기 때문에 이를 고려한 피해액산정기 법의 적용이 필요하다. 본 연구는 도림천 유역의 도림1 배수분구를 대상으로 침수예측을 다차원 홍수피해산정방법을 통한 침수피해액 분석을 실 시하였다. 과거 침수가 발생한 강우사상을 활용하여 XP-SWMM 모형을 통한 도시유출해석 및 침수해석을 실시하였고, 침수구역의 행정구역별 기 초자료와 유출해석 결과를 활용하여 건물 피해액을 산정하였다. 침수범위를 예측하기 위한 XP-SWMM모형 구동 결과, 관거 월류에 의한 침수 발 생 4시간 후인 16시 30분에 침수면적이 가장 넓게 나타났고, 계산된 침수심 별 침수면적을 다차원법과 연계하여 건물 피해액을 산정하였다. 연구 결과, 최대 침수면적은 305,955 m2으로 나타났으며, 0~0.5 m의 경우 305,190 m2, 0.5 m 이상은 765 m2으로 나타났으며, 침수해석 결과를 활 용한 도림1 배수분구의 건물피해액은 약 155억 원, 건물 내용물 피해액은 약 70억 원으로 산정되었고, 0~0.5 m 이하의 건물 및 건물 내용물 피해 액은 약 224억 원, 0.5 m 이상 약 1억 원으로 산정되었다. 본 연구결과를 토대로 할 때, 도시지역의 침수피해액 산정을 위해 침수심 및 침수시간과 같은 다양한 피해양상에 따라 세분화된 피해액 산정기법이 필요할 것으로 판단된다.

극한기상재해가 빈번히 발생함에 따라 종래 시설물중심의 구조적 대책에 더하여 비구조적 대책을 병행한 종합적인 도시방재대책이 강조되고 있다. 이 연구는 도시계획을 통한 도시침수방재대책의 적용 가능성에 대한 기초연구로서 토지이용과 침수피해지역 간의 관계를 횡단면 통계 분석하였다. 서울시의 2010년 9월 및 2011년 7월 당시 침수피해를 사례로 하였고, 분석단위는 239개 배수분구이며, 배수분구별 침수면적을 당해 배수분구의 강우량(시간당 최대강우량, 1일 최대강우량), 토지이용특성, 배수시설용량(하수관거밀도, 통수능 부족관거비율)을 나타내는 변수들을 동원하여 관계성을 분석하였다. 특히 우수유출에 영향을 미치는 토지이용의 차원을 입지(하천홍수위 및 하상고 대비 저지대 비율, 저경사 지역비율, 지형습윤지수), 밀도(건폐면적률), 용도구성(토지용도별 구성비, 토지이용 혼합도), 토지피복(불투수율, CN값) 등으로 구분하여 그에 상응한 변수들을 동원하였다. 관계분석을 위한 통계모형으로 회귀분석모형을 적용하였는데, 침수피해가 없다고 기록된 배수분구가 상당 부분 차지하는 문제를 고려하기 위하여 OLS 회귀모형뿐만 아니라 Censored(Tobit) 모형, Ordinal Logistic 모형 등 다양한 회귀분석모형을 적용·비교하였다. 분석 결과, 서울시 배수분구별 침수지역 분포에 영향을 미치는 요인은 2010년 9월 침수피해에 대해서는 시간당 최대 강우량, 하천 하상고 이하 지역 비율, 경사 2% 미만 지역 비율, 주거·상업혼재지역 비율 등이 통계적으로 유의한 것으로 나타났으며, 2011년 7월 침수피해에 대해서는 시간당 최대강우량, 하천 하상고 이하 지역 비율, 경사 2% 미만 지역 비율, 상업·업무지역 비율, 불투수 토지피복 비율 등으로 나타났다. 배수시설용량과 관련된 변수들은 변수선별과정에서 제척되었고, 통계적 유의성이 약하였다. 따라서 도시지역 침수피해 예방을 위해서는 과도한 저지대 개발을 제어할 필요가 있고, 상업·업무지역 내지 주거·상업혼재지역을 중심으로 불투수층을 줄여 유출을 최소화하는 계획적 방안이 필요함을 시사하였다. 한편, 통계모형에서 강우량(시간당 최대) 변수는 침수지역 분포를 설명하는데 가장 영향력이 큰 변수인 것으로 나타나, 기후변화에 따른 극한기상에 대해 보다 적극적으로 대처할 필요가 있음을 시사하였다.

본 연구의 목적은 홍수범람 시에도 침수상황의 파악이 가능한 RADARSAT SAR 영상을 이용하여 안성천 농촌유역의 홍수에 의한 침수지역을 추정하고자 하였다. 분석에 사용된 영상은 안성천유역에 1998년 8월 9일에 발생한 홍수피해시기를 중심으로 홍수 전, 직후, 후의 세 시기 영상을 선정하였다. 5m DEM을 이용하여 정사보정을 실시한 후, 세 영상의 RGB 합성방법을 실시한 결과 침수된 지역의 공간적 위치를 파악할 수 있었으며, 영상간의 연산방법인