본 연구에서는 적응적 분할격자기반 2차원 침수해석모형 K-Flood를 개발하였다. 분할격자기법은 흐름 특성을 기반으로 격자를 분할하여 흐름영역과 비흐름영역으로 구분하는 격자생성기법이며, 분할격자기법과 격자세분화기법을 동시에 활용하면 매우 적은 수의 격자로 복잡한 형상의 흐름 영역을 표현할 수 있어 효율적인 모의가 가능하다. 특히 최근 도시홍수에 대해 매우 정밀한 해상도의 자료와 격자를 이용하여 보다 정확한 침수해석 또는 예보를 하고자 하는 시도가 늘어나고 있으며, K-Flood는 이러한 복잡한 흐름영역의 계산 시 적응적 분할격자를 활용하여 효율적인 격자생성이 가능하다. 공간 및 시간에 대해 2차 정확도의 유한체적 수치해법이 적용되었다. K-Flood의 검증을 위해 2차원 침수해석모형의 검증에 널리 사용되고 있는 1) 원형 실린더에 의한 충격파 반사 모의, 2) 도시홍수실험 모의, 3) Malpasset 댐붕괴 모의를 수행하였다. 모든 모의에서 관측자료 및 과거의 모의결과와 비교하여 성공적으로 K-Flood의 성능을 검증하였다.

최근 빈번하게 발생하고 국지성 집중호우와 같이 갑작스럽게 발생한 높은 강도의 강우에 의한 유출량에 적절하게 대처하기 위하여 실시간 배수펌프장 운영기법의 개발 및 내수침수 예측이 가능한 시스템 개발이 요구된다. 본 연구의 목적은 최근 빈번하게 발생하고 있는 도시지역에서의 집중호우로 인한 내수침수에 대비하기 위하여, 내배수 시설의 실시간 운영 알고리즘을 개발하고 이러한 도시홍수 대책의 효과를 분석 및 향후 내수침수 예측을 위하여 내수침수 해석 모형을 개발하고자 한다. 개발한 모형의 적용성을 검증하기 위하여 마포배수구역에 발생한 2010년 9월 호우사상에 대하여 적용하였다. 뉴로-퍼지 모형은 불필요한 입력자료의 수는 모형의 규칙수를 증가시키고 오차를 유발하므로 최소한의 입력자료를 구성하기 위하여 크게 시간적 매개변수와 공간적 매개변수로 나누어 모형을 개발하였으며 가장 작은 오차과 큰 결정계수를 가지는 모형을 최종적으로 선택하였다. 이전 시간의 입력자료로부터 현재 시간의 수위를 예측하고 예측된 현재 시간의 수위를 바탕으로 작동 펌프의 수를 산정해야 한다. 이 과정에서 최적의 작동 펌프의 수를 계산하기 위하여 최적화 기법으로 수정된 유전자 알고리즘을 적용하였으며 여러 제약조건과 목적함수를 만족시키는 작동 펌프의 수를 도출하였다. 계산된 작동 펌프의 수는 뉴로-퍼지모형의 입력자료가 되어 다음 시간의 수위 예측이 가능하도록 한다. 마포배수구역에 적용결과 모든 배수펌프장에서 최고수위와 최저수위를 만족하는 결과를 얻을 수 있었으며, 잦은 펌프의 작동과 정지상태를 피하여 운영비 측면에서도 효과적인 결과를 얻을 수 있을 것으로 예상된다. 또한 뉴로-퍼지를 이용한 실시간 배수펌프장 내수위 예측 값을 경계조건으로 하여 개발한 2차원 통합침수해석 모형의 적용성을 검증하였다. 모의결과의 검증을 위해 침수실적도와 2차원 통합침수해석모형에 의해 계산된 침수면적간의 적합도 비교 결과 70~80% 범위를 보였다. 뉴로-퍼지 모형을 직접 가동 배수펌프의 수 혹은 토출량을 결정하도록 알고리즘을 구성하지 않음으로서 데이터 기반모형이 가지는 한계점을 극복하고자 우선 배수펌프장의 내수위를 예측하였고 예측된 수위로부터 운전자의 판단이 반영될 수 있으며 배수펌프장의 재난 비상상황시 재해정보지도를 구축함으로서 주민들에게 정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.