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.

고정확도의 도시침수 모의를 위해서는 물리적 개념에 기반한 통합적 수치해석이 필요하다. 본 연구에서는 Lee et al. (2015)이 개발한 1차원 하 수관망, 2차원 범람 모형의 국내 적용성을 검토하고, 과거 도시 홍수 사상의 침수 원인 분석을 수행하였다. 본 모형은 이중배수 개념에 기반하여 멘 홀 대신 집수구를 지표면과 하수관망 사이의 교환유량 산정 지점으로 이용하므로 보다 실제와 유사하게 침수 과정을 모의할 수 있을 뿐 아니라 지 표면 범람 해석시 건물에 의한 차단 효과를 고려할 수 있다. 개발된 모형의 적용성은 서울 사당 유역에서 발생한 침수 사상에 대해서 재현 모의를 통 해 검증하였다. 적용 결과, 본 연구에서 개발된 모형은 실제 침수 피해 영역을 실제와 유사하게 모의 하였을 뿐만 아니라 침수 원인을 보다 자세히 분석할 수 있는 장점을 보여주었다.

기후변화로 인해 최근 홍수의 발생 빈도, 돌발홍수 및 국지성 홍수가 증가하고 있을 뿐 아니라 규모도 커지고 있어, 홍수 예측을 위한 컴퓨터 수치모형의 신속성과 정확성에 대한 요구가 점점 증대되고 있다. 본 연구에서는 홍수 예측 수치모형의 정확성 검증을 위한 한 방안으로 위성영상자료의 활용에 관해 보여준다. 적용한 홍수 예측 수치모형은 2차원 유한체적 홍수범람 모형으로 혼합격자(삼각형과 사각형)의 사용이 가능하여, 복잡한 지형의 홍수 모델링에도 쉽게 적용이 가능하다. 연구유역은 2000년 11월에 계절 평균 강수량을 초과하는 이상강우로 인한 제방 월류로 홍수가 10일 이상 동안 발생한 영국의 Severn강 유역이다. 이 유역 홍수 모델링을 위한 지형자료의 구축을 위해 3m 해상도의 LiDAR (Light Detection And Ranging)를 이용하였으며, 실측홍수량(위)을 상/하류단 경계조건으로 적용하였다. 그리고 홍수 발생기간 동안 촬영된 4개(11월 8일, 14일, 15일 그리고 17일)의 ASAR (Airborne Synthetic Aperture Radar) 영상자료를 홍수범람모형의 검증에 활용하여, 홍수 최대 범람 범위뿐만 아니라 홍수가 증가하는 시기와 하류단 배수로 인해 홍수가 감소하는 시기를 모두 포함하는 홍수범람범위에 대하 2차원 홍수범람모형의 검증을 수행하였다.

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.