There have been various studies on measurements of flood risk and forecasting models. For river and dam region, PDF and FVI has been proposed for measurement of flood risk and regression models have been applied for forecasting model. For Bo region unlikely river or dam region, flood risk would unexpectedly increase due to outgoing water to keep water amount under the designated risk level even the drain system could hardly manage the water amount. GFI and general linear model was proposed for flood risk measurement and forecasting model. In this paper, FVI with the consideration of duration on GFI was proposed for flood risk measurement at Bo region. General linear model was applied to the empirical data from Bo region of Nadong river to derive the forecasting model of FVI at three different values of Base High Level, 2m, 2.5m and 3m. The significant predictor variables on the target variable, FVI were as follows: ground water level based on sea level with negative effect, difference between ground altitude of ground water and river level with negative effect, and difference between ground water level and river level after Bo water being filled with positive sign for quantitative variables. And for qualitative variable, effective soil depth and ground soil type were significant for FVI.

During a flood season, Bo region could be easily exposed to flood due to increase of ground water level and the water drain difficulty even the water amount of Bo can be managed. GFI for the flood risk is measured by mean depth to water during a dry season and minimum depth to water and tangent degree during a flood season. In this paper, a forecasting model of the target variable, GFI and predictors as differences of height between ground water and Bo water, distances from water resource, and soil characteristics are obtained for the dry season of 2012 and the flood season of 2012 with empirical data of Gangjungbo and Hamanbo. Obtained forecasting model would be used for keep the value of GFI below the maximum allowance for no flooding during flooding seasons with controlling the values of significant predictors.

한국에서 현재 사용되고 있는 홍수예보모형은 집중형 강우-유출모형을 적용하여 유역의 유출을 계산하고 하도 및 저수지 추적모형 등을 활용하여 하천의 수위를 예측한다. 집중형 모형은 유역을 동질의 배수구역으로 가정한다. 따라서 유역내의 다양한 공간적 특성을 고려하지 못한다는 단점이 있다. 또한, 사용되는 강우자료도 지점강우를 활용하기 때문에 공간적인 분포를 자세히 고려하지 못한다는 한계가 있다. 따라서 홍수예보모형에 분포형 모형을 적용하기 위한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 GRM모형을 한국 홍수예보시스템에 적용하기 위해 모형의 다양한 해상도에 따른 유역유출의 결과의 차이를 분석하여 최적의 해상도를 결정하고자 한다. 모형의 격자가 너무 조밀한 경우 계산시간이 과다하게 되어 홍 수예보모형에 적용하기에는 적합하지 않다. 너무 성길 경우에도 분포형 모형을 적용하여 공간적인 분포를 파악하고자 하는 목적에 맞지 않게 된다. 본 연구의 결과로 유역유출 예측의 정확성을 만족시키고 홍수예보에 적합한 계산속도가 나올 수 있는 최적 해상도를 제시하였다. 유출량 예측의 정 확도는 Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient (NSE) 값의 비교를 통해 분석하였다. 본 연구에서 도출된 최적해상도 산정 결과는 분포형 유 역유출모형을 홍수예보모형에 적용하기 위한 기초자료로 활용될 것이다.

도시지역의 모든 하수관망을 사용하여 구축된 강우-유출모형은 그 규모가 방대하고 복잡하여 실시간 도시홍수예보에 적합하지 않다. 따라서 본 연구에서는 상대적으로 도시화가 많이 진행된 서울시의 상습침수지역인 도림천 대림배수분구의 하수관망도를 이용하여 강우-유출모형을 구축하고 이를 단순화하였다. 하수관망 단순화는 노드의 누가유역면적을 단순화의 범위 산정을 위한 기준으로 설정하고 총 5단계의 과정으로 나누었으며 단순화 과정에서 SWMM의 모든 매개변수들을 면적가중치를 적용하여 계산하였다. 또한 하수관망의 적정 단순화 범위를 산정하기 위하여 유출모형에 5가지 단순화 범위를 설정하고 유출분석과 침수분석을 실시하였다. 그 결과, 유출모형의 노드와 관망의 개수 그리고 모의시간 모두 단순화 범위에 따라 50~90%까지 일정하게 감소하였으며 단순화 이전과 동일한 유출량 결과를 나타내었다. 2차원 침수분석의 경우, 누가유역면적별로 단순화의 범위가 커질수록 월류지점의 개수가 크게 감소하고 위치가 바뀌었으나 비슷한 침수양상을 나타내었다. 다만 누가유역면적을 기준으로 6 ha 이상에서는 상류부터 삭제되는 노드에 의해 나타내지 못하는 침수지역이 발생하였다. 2차원 침수면적, 주요침수구간, 침수심 등을 비교 ․ 분석한 결과, 누가유역면적을 기준으로 1 ha의 단순화 범위가 단순화 이전의 분석결과와 가장 유사함을 나타내었다. 본 연구는 SWMM 매개변수를 모두 고려한 하수관망 단순화를 실시함으로써 실시간 도시홍수예보를 위한 신속하고 정확한 유출자료 생성에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

본 연구에서는 공간규모분할 기법(SCDM)을 적용하여 레이더 예측강우를 산정하고, 도시홍수예보 관점에서 기상청 현업 레이더 예측강우 (MAPLE 및 KONOS)와 함께 수문학적 활용성을 평가하였다. 본 연구에서 제시한 공간규모분할 기법은 강우를 층운형과 대류성 강우로 분리하여 각각의 이동속도를 고려하여 개별예측 및 재합성하는 것이다. 수도권 영역의 세 호우 사례를 대상으로 기상청 MAPLE 및 KONOS와의 예측강우 정확도를 평가한 결과, 본 연구에서 적용한 예측기법은 기법의 단순함에 비해 양호한 예측 정확도를 보였다. 또한, 강남유역을 대상으로 각 예측강 우의 수심모의 정확도를 평가한 결과, MAPLE 및 SCDM에 비하여 KONOS가 첨두수심을 보다 정확하게 모의하였으나, 호우의 시간적 패턴 구현 의 정확도가 높지 않았다. SCDM의 경우 정량적인 오차는 다소 크게 나타났지만, 전체적으로 관측수심과 유사한 모의 양상을 보였다. 추후 부족한 정량적 정확도를 보정 기법 및 수치예보자료와의 결합을 통해 개선한다면 SCDM의 예측강우가 홍수예보를 위한 입력자료로 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

본 연구의 목적은 TOPLATS 지표해석모형으로부터 생산된 격자 수문기상성분과 통계적 돌발홍수지수모형을 이용하여 격자 돌발홍수지수를 생 산하고 그 적용성을 평가하는데 있다. 대상유역은 2009∼2012년동안 38건의 돌발홍수 구조요청 사례가 발생한 수도권 지역을 선정하였다. 지표 해석모형의 시공간 해상도는 1 h, 1 km 이며 동일한 해상도의 모의를 위해 필요한 격자 기상자료는 기상청 AWS (automatic weather stations) 의 시단위 자료를 역거리법을 이용하여 구축하였다. 돌발홍수 피해사례 38건에 대해 대응되는 모의격자의 수문성분을 분석하였으며 27건(71%) 에서 구조요청시점에 대해 강우량, 지표유출량, 토양수분량, 지하수면깊이가 적절하게 모의되는 것을 확인하였다. 강우조건에 따른 격자 돌발홍수 지수의 정확도는 구조요청시점 기준 선행시간 4∼6시간까지 71∼87%, 구조요청시점으로 한정된 0시간에서 42∼52%로 나타났다. 이상의 결 과로부터 지표해석모델을 이용한 격자 수문성분과 통계적 돌발홍수지수모형으로부터 산정된 격자 돌발홍수지수는 산지 돌발홍수를 예측하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

본 연구에서는 이중편파 레이더 추정강우의 홍수예보 활용성을 평가하였다. 비슬산 강우레이더 100 km 반경 내 AWS(Automatic Weather System) 123개 관측소를 대상으로 레이더 추정강우의 오차를 레이더 반경 및 강우강도의 증가에 따라 평가하였다. 이중편파 레이더 추정강우가 단일편파 레이더 추정강우에 비해 오차가 작은 것으로 확인되었다. 또한, 이중편파 레이더 추정강우의 홍수예보 활용성 평가 및 적용을 위해 유역평균강우량을 산정하여 평가하였다. 평가 결과, 이중편파 레이더 추정강우가 단일편파 레이더 추정강우에 비해 관측치에 유사하게 나타났으며, 강우형태에 관계없이 강우 강도가 강한 부분에서 이중편파 레이더의 정확도가 향상됨을 보였다. 그러나 차등반사도를 통해 산정된 강우는 과대추정되는 경향이 나타났다. 연속형 저류함수모형인 SURR 모형에 적용하여 남강댐 유역에 대한 유출해석을 수행하였다. 이중편파 레이더 추정강우를 통한 유출량이 단일편파 레이더 추정강우에 비해 유출용적오차는 약 12∼63%, 첨두유량오차는 약 30∼42% 감소하였으며, 평균제곱근오차 또한 감소하는 것으로 나타났다. 또한 이중편파 레이더에 의해 산정된 유역평균강우량을 유출모형에 적용할 경우 AWS 강우로부터 추정된 유출결과보다 더 우수한 경우가 있어 향후 홍수예보 활용 시 예보의 정확도 향상에 기여하리라 판단된다.

강수량 관측 자료에 기초한 유출해석모형을 기반으로 하는 수위기반 홍수예측시스템으로는 짧은 도달시간과 국지성 집중호우로 발생하는 중소하천의 홍수에 대처하기 위한 충분한 예경보 시간을 확보하기 어렵다. 본 연구에서는 홍수예보 선행시간을 확보하기 위해 강우정보만으로도 홍수예보가 가능한 수위노모그래프를 개발하였다. 홍수예보 기준을 경계, 대피의 2단계로 구분하여 기준홍수위를 산정하고 다양한 홍수사상을 반영하기 위해 가상 시나리오를 설정하여 강우조건별 강우량과 지속시간을 선정하였다. 또한 소하천 횡단면 자료와 Manning 공식을 이용하여 수위-유량 관계 곡선을 개발하고 소하천 유역면적비를 전이하여 강우-첨두유출곡선을 산정하였다. 가상 시나리오에 따른 강우정보와 홍수량을 이용하여 전남 나주시에 위치하고 있는 정광천과 소노동천을 대상으로 수위노모그래프를 개발하였다. 수위노모그래프를 기반으로 하는 홍수예보기법은 자연유역 중소하천의 홍수예보 방법으로 활용도가 높을 것으로 판단된다.

최근 들어 기후변화로 인한 이상홍수와 같은 물 관련 재해 발생에 대한 문제가 제기되었고, 특히 도시 유역내 집중호우로 인명 및 재산피해가 빈번히 발생하고 있다. 본 연구에서는 대표 복합유역인 수영강 유역에 좌수영교 지점을 선정하여 수문자료를 10분단위로 부산대학교 실시간 모니터링 웹사이트를 통해 시스템 구축을 하였다. 이를 통한 DB를 활용하여 홍수 시 강우사상별 수문예측 모형의 입력자료로 활용하였다. 유역모형은 SWMM모형을 이용하여 좌수영교 지점의 한계 수심을 토대로 지속시간별 경보발령 기준우량을 HUFF 4분위를 이용하여 산정하였다. 확률 강우량은 지속시간-홍수량, 지속시간별-조위영향 등을 20분간의 누가 강우량을 기준으로 경보 발령 안을 산정하였다. 본 연구는 실시간 모니터링 데이터를 이용해 수문자료 분석 및 모형을 구축하여 복합유역인 수영강 유역에 좌수영교 지점 홍수예경보 시스템 구축에 있어서 도움이 될 것으로 판단된다.

상대적으로 홍수량의 규모가 작은 지류 하천에서는 합류부 배수영향으로 제내지 침수 및 제방 범람에 의한 홍수피해의 위험이 가중되고 있다. 특히 지류 합류부에서는 본류와 지류의 홍수유하 조건에 따라 수위가 급격히 증가하므로 인명피해의 가능성 또한 높다. 따라서 본 연구에서는 비구조적 홍수피해저감대책의 일환으로 지류 합류부의 실시간 홍수위 예측기술을 개발하고자 한다. 이를 위하여 지류 합류부 수위의 주요 영향인자를 검토하였고, 잘 구축된 수리학적 모형으로부터 계산된 본류 및 지류의 유량과 합류부 수위자료를 이용하여 홍수위 예측을 위한 경험식을 개발하였다. 개발된 식에 의한 예측결과는 최대 1.0m의 수위오차를 포함하고 있었으나, 평균 0.2~0.3m의 절대오차를 나타내었고, 발생시각은 0~5 hr 앞서 예측 가능한 것으로 나타났다. 본 연구결과로부터 홍수예측 시스템이 구축되지 않은 지류 합류부에서도 쉽게 실시간 홍수예측이 가능하며, 구축된 시스템은 지류의 홍수범람 및 침수피해 예방에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

홍수예보는 정확성과 신속성, 2가지 조건을 만족해야 한다. 정확성은 홍수주의보 및 경보에 도달하는 시간과 수위를 정확하게 예측하는 정도를 말하며, 신속성은 예보선행시간으로써 홍수예보에 따른 하류지역 주민의 대피에 필요한 시간이라 할 수 있다. 이를 위한 홍수예보 방법으로 기상법, 수위법, 강우-유출법 등 3가지로 구분할 수 있다. 기상법은 강수를 정량적으로 예측하여 홍수 유발량 이상이면 경보를 발령하는 방법이다. 수위법은 상류에 위치한 수위관측소의 수위자료를 이용하여 하류의 수위상황을 예측하는 방법이며, 강우-유출 모형은 현재 4대강 홍수통제소에서 사용되고 있는 방법으로 유효우량산정을 통한 유역유출과 하도유출로 구분하여 홍수위와 도달시간 등을 예측하는 방법이다.본 연구는 영산강수계 홍수예보 지점 중 선암과 남평지점의 수위와 상류지점의 수위자료를 활용하여 인공신경망 모형을 이용한 홍수위 예측모형을 개발하였다. 더불어 홍수예보 업무 중 중요한 부분을 차지하는 홍수위 예측과 관련하여 범용성을 확대하기 위하여 Web환경에서 국가표준수문DB와 연계를 통한 RFFS을 개발하였다. 본 연구의 결과, 통계적 기준과 도식적 평가를 통한 본 연구의 모형은 홍수예보시스템에 대한 보조적 수단으로 활용할 수 있음을 확인시켜 주었으며, 홍수위 예측모형의 다양화를 통한 홍수예보업무의 효율성을 증대하였다는 측면에서 유의미하다고 판단된다. 또한 홍수예보지점을 중소하천까지 확대할 경우 인공신경망 모형을 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

최근에 들어 지구온난화에 따른 기후변화의 영향으로 단시간에 집중되는 국지성 호우와 돌발성 호우로 인하여 많은 인명 및 재산피해가 날로 증가하고 있는 추세이다. 이에 본 연구에서는 낙동강 유역을 대상으로 국지적 집중호우와 돌발홍수의 특성을 연구하고 이를 데이터 마이닝 기법에 의한 홍수예측에 관한 연구를 적용하여 낙동강 유역의 국지적 집중호우와 돌발홍수에 대처할 수 있는 홍수예측모형을 구축하였다. Data Mining 기법인 신경망 이론과 하도의 수리학적 홍수추적을 사용한 모형을 구축하여 1989년 7월에서 1999년 9월 사이의 홍수사상을 대상으로 낙동 지점과 일선교 지점에서의 관측수위와 경사면적법의 홍수위를 비교하여 검증하였다. 본 연구에서는 대상유역을 3가지 Case로 구분하여 각 지점에 따른 홍수량, 수위에 의한 수리학적 홍수추적 모형을 구성과 간단한 입력자료만으로 홍수예측이 가능한 인공지능 기반의 신경망 모형을 이용하여 수위곡선을 비교분석하였으며, 실측 수위와 모형에 의해 예측 수위를 비교평가였다.

저류함수법은 오랜 기간 국내 주요하천의 홍수예보에 활용되어 오고 있다. 그럼에도 불구하고, 매개변수와 유출 특성의 관계를 정확히 규명하지 못하고 있어, 저류함수법에 대한 매개변수 최적화 연구들은 유역의 물리적인 특성을 반영하지 못한다는 논쟁이 있다. 이에 본 연구에서는 SCE-UA방법을 이용하여 저류함수법의 매개변수를 최적화하고, 매개변수의 변화에 따라 유출곡선이 달라지는 양상을 분석하였다. 분석대상 유역으로는 남한강 최상류지역인 정선과 영월 소유역을 선정하였으며, 상‧하류에 위치한 두 개의 유역을 단계적으로 최적화 하였다. 또한 매개변수와 오차평면과의 관계를 알아보기 위해 등고선도를 그려 매개변수가 달라짐에 따라 유출곡선 오차의 변화를 분석하였다. 본 연구는 최적화를 통해 매개변수의 특정 값을 제안하기보다는 실무에서 초기값으로 활용할 수 있는 매개변수의 가능한 범위를 제안하는데 그 목적이 있으며, 제안된 범위의 평균값을 사용하여 모의가 적절히 됨을 확인하였다. 또한 오차를 최소화하기 위해 무작위로 매개변수의 집합을 결정하기 보다는 유역의 물리적인 특성을 고려하여 가능한 매개변수를 고정하고, 매개변수의 변화가 오차에 미치는 영향을 등고선도를 이용하여 분석함으로서 매개변수가 모형의 결과에 미치는 영향에 대한 직관력을 제공하고자 하였으며, 그 결과가 실무에서 홍수예보 효율 제고에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

본 연구의 목적은 도시하천으로 복원된 청계천유역의 실시간 홍수예보를 위한 flow nomograph를 개발하고, 실측자료를 통해 flow nomograph의 적용성을 검토하는데 있다. 본 연구의 적용대상지역인 청계천유역은 높은 불투수율, 짧은 도달시간 및 복잡한 수문학적 특성을 갖고 있어 기존 강우-유출 모형에 의한 홍수예측 방법의 선행시간 확보 측면에서 실효성을 거두지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 홍수예보 선행시간을 확보하기 위해 강우정보만으로도 홍수예보가 가능한 flow nomograph를 개발하였다. Flow nomograph는 강우강도, 강우지속시간 등의 강우변수와 유량, 수위간의 상관관계를 구한 것이다. 본 연구에서는 Flow nomograph 개발과정에서 예보 기준 설정을 위해 홍수예보 지점을 선정하여 지점별 기준 홍수위를 산정하였으며, 다양한 홍수사상을 반영하기 위해 가상 강우시나리오를 설정하여 강우조건별 강우강도와 강우지속시간을 산정하였다. 또한 수위-유량관계곡선식을 이용하여 기준 홍수위에 따라 홍수량 범위를 결정하고, SWMM 모형을 이용하여 강우조건에 따른 지점별 홍수량을 산정하여 예보 지점별로 기준 홍수위에 따른 홍수량을 산정하였다. 산정된 강우 시나리오에 따른 강우정보와 기준 홍수위에 따른 홍수량을 이용하여 flow nomograph를 개발하였으며, 이를 실제 홍수사상에 적용하여 평가하였다. 평가 결과 청계천 유역에 대해 flow nomograph의 적용성이 높은 것으로 나타났다. 향후 청계천과 같은 도시하천유역의 홍수예측 방법으로 활용도가 높을 것으로 판단된다.

최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 이상호우의 예측에 관한 사항은 치수⋅이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우를 예측하기 위해 많은 방법들이 사용되고 있으나 강우의 메커니즘은 매우 복잡하여 수문순환과정에서 가장 예측하기 힘든 요소이며, 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 모두에 있어 상당한 불확실성을 내포하고 있다. 기상예측모형 등을 이용하여 강우예측에 대한 정도를 높여가고는 있으나 많은 수문학적 모형에서 요구하는 시공간적으로 정도가 높은 강우를 예측하기에는 힘들다.

본 연구에서는 홍수위 예경보를 위한 Data Mining기법에 대해 조사하고 예측시스템에 대해 연구하였다. 홍수예측의 모형 중 인공지능 기반의 신경망 모형을 이용하여 유사한 수문 사상을 유역내의 복잡한 물리적인 현상을 직접적으로 고려하지 않고 상·하류간 입력 자료를 사용하여 출력자료와의 관계로부터 학습을 통해 결론을 도출해내는 Data Mining기법 중 신경망 모형을 사용하였다.

본 연구에서는 중·소하천에서 홍수예경보를 위한 지능형 U-River 시스템의 실시간 모니터링 기술을 조사하고 예측 시스템에 대해 연구하였다. 기존의 홍수예경보의 문제점을 해결하기 위해 간단한 입력자료만으로 홍수예측이 가능한 인공지능 기반의 신경망 모형을 이용하였으며 예측 모형의 효율성과 적용성을 높이기 위해 유사한 수문 사상을 가지는 상·하류간 입력 자료를 동시에 사용하였다. 모델의 수행은 각 지점별 훈련성과를 토대로 최적의 은닉층 노드수를 선발하여 실시간 수위예측에 활용하였으며 수치적 기준을 적용하여 실측 수위와 모형에 의해 예측된 수위를 이용하여 평가하였다.

최근 이상기후로 인한 홍수의 빈도 및 강도의 증가는 불가피한 자연현상으로 홍수재해를 발생하고 있다. 이러한 불가피한 자연현상으로 인한 피해를 통합적으로 관리하기 위해서 홍수 예·경보시스템을 구축하였으나 대부분 중요도가 높은 국가하천을 중심으로 구축되었다. 그러나 홍수재해에 따른 피해는 국가하천이나 지방하천보다는 중소하천에서의 피해영향이 상대적으로 크고 빈번하게 발생하고 있다. 중·소하천은 국가하천이나 지방하천과는 달리 소하천망이나 소하천 속성정보 등 홍수예·경보에 필요한 자료들이 많이 부족한 실정이다. 대부분의 중·소하천은 유역면적이 작고 유로연장이 짧은 지형적 특성상 짧은 시간에 상황을 판단 및 대응할 수 있는 홍수예·경보에 관한 연구 및 시스템 구축이 어려웠다. 본 연구에서는 중소하천 홍수예·경보시스템 구축을 위한 중소하천 DB구축, 중소하천 예·경보기준설정 그리고 위험지역등을 제시하여 중소하천에서 발생하는 홍수피해 저감 및 방재대책에 기준을 제시하고자 한다.

중소하천은 호우발생시 급격한 하천수위상승으로 인해 하천에 위험상황이 발생하게 된다. 따라서 중소하천의 홍수예경보는 대규모 하천의 홍수예경보와 달리 강우-유출모형을 기반으로 하기 어렵다. 이는 중소하천 유역의 자료부족과 유역의 특성이 기존 수문학에서 제시하고 있는 기법으로 강우-유출특성을 정확히 모의하기 어렵기 때문이다. 아울러 중소하천의 홍수예경보를 위해서는 기존의 저류함수법과 같은 강우-유출모형이 아닌 현재 관측되고 있는 하천의 수위 변화를 기반으로 하는 것이 예보의 오차를 줄이는 방법이 될 수 있다. 또한 홍수범람에 따른 피해를 저감하기 위한 대비책의 수립을 위해서 일정시간의 선행시간을 확보하는 것이 중요하다. 이와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 연구에서는 강우-유출 모형의 결과를 배제하고 하천에서 현재 발생하고 있는 수위를 바탕으로 짧은 시간주기의 발생가능한 수위를 예측하여 중소하천 홍수예경보에 활용할 수 있는 방법론을 제시하였다. 아울러 홍수예보지점의 현재 관측 수위자료와 상류의 관측수위자료를 활용하여 인공신경망(Artificial Neural Network)을 적용 30분 이내에 발생가능한 수위를 예측할 수 있는 기법을 제안하였다. 제안된 방법론을 낙동강 유역의 남강댐 상류유역에 적용하여 수위예측의 정확성을 검증하였다.

홍수의 빈도 및 강도의 증가는 불가피한 자연현상으로 최근의 기후변화 연구결과는 특히나 홍수재해의 발생 빈도와 규모가 증가할 것으로 예상하고 있다. 이러한 불가피한 자연현상으로 인한 피해를 국가적으로 관리하기 위해서 홍수 예·경보시스템이 구축되었으나 대부분 하천의 중요도가 높은 국가하천을 중심으로 구축되었다. 이에 따라서 중요도가 높은 국가하천이나 지방하천에서의 홍수 피해는 감소하는 대신 소하천에서의 피해는 급격하게 증가하고 있다. 중·소하천은 국가하천이나 지방하천과는 달리 하천망도나 소하천 속성정보 등 홍수예·경보에 필요한 자료들이 많이 부족한 실정이다. 대부분의 중·소하천 유역은 면적이 작고 유로연장이 짧은 지형적 특성상 짧은 시간에 상황을 판단 및 대응할 수 있는 홍수예·경보에 관한 연구 및 시스템 구축이 어려웠다. 본 연구에서는 중소하천 홍수예·경보시스템 구축을 위한 중소하천 DB구축, 중소하천 예·경보기준설정 그리고 위험지역등을 제시하여 중소하천에서 발생하는 홍수피해 저감 및 방재대책에 기준을 제시하고자 한다.