Introduction
도시유역은 인적·물적 자원이 집중되어 있다는 특성으로 인하여 자연재난이 발생할 경우 비도시지역에 비해 피해규모가 대형화·복합화 된다는 특징을 가지고 있다. 최근 기후변화로 인하여 증가된 강우강도와 돌발성 집중호우의 발생빈도는 도시유역의 침수 피해를 증가시키고 있으며 이로 인한 인적·물적 피해를 줄이기 위한 노력의 중요성이 증대되고 있다. 침수피해를 줄이기 위한 도시하천 정비 및 하수관로 용량의 증대, 투수층의 증대 등과 같은 구조적 대책은 직접적인 효과를 볼 수 있다는 장점을 가지고 있으나 대규모의 예산이 투입되어 장기간 동안 수행되어야 한다는 어려움으로 인하여 사업 시행 이전에 충분한 수리수문학적 분석을 통해 공사 규모와 예산이 결정되어야 한다.
도시유역의 유출량 산정과 침수 취약 지구 분석을 위해 국내에서는 미국 EPA사에서 개발한 Storm Water Management Model (SWMM)을 주로 활용하고 있으며(Lee et al., 2013; Kang and Lee, 2014; Lee and Choi, 2015) SWMM 모형의 입력자료가 되는 하수관망 데이터는 일반적으로 지자체에서 구축한 GIS (geographic information system)정보를 활용한다. 그러나 지자체에서 구축한 GIS 기반 하수관망 정보는 하수관망의 유지보수를 주요 목적으로 하기 때문에 모의 수행에 필수적으로 필요한 속성정보가 누락된 경우가 상당수 존재한다. 기존의 도시유역의 유출량 산정 및 도시 침수 해석과 관련된 연구에서는 누락된 하수관망 속성 정보를 개별 연구자들의 주관적 판단에 의하여 임의로 보완하거나 하수관망 도면을 참고하여 보완한 후 입력자료를 구축하여 모의를 수행하는 것이 일반적이다. 그러나 수작업을 통해 하수관망 정보를 개별적으로 확인 후 누락된 속성정보를 확인하고 하수관로와 맨홀의 연결정보를 확인하는 것은 현실적으로 불가능에 가까우며 매우 비효율적이라 할 수 있다. 따라서 최근의 연구에서는 하수관망을 단순화하여 모의 수행에 포함되는 입력자료를 단순화하여 보완되어야 할 자료의 양을 줄이는 상황이다(Chen et al., 2010; Adeogun et al., 2015). 또한 거미줄처럼 상호 연결관계를 가지는 하수관망의 경우 과도하게 단순화된 자료를 활용하는 경우 모의 결과가 실제와 상이하게 모의되는 결과를 초래하므로(Lee et al., 2018) 개별연구자의 주관적 판단을 최대한 배제하고 합리적인 방법을 통해 보완된 자료를 활용하여 자료의 불확실성을 줄일 필요가 있다.
하수관망자료의 입력자료 구축 기법 및 누락자료 보완에 관한 연구 사례로는 Hwang et al. (2006)이 하수관거자료의 제원에 따라 관로를 단순화하여 유출모의 결과를 비교 분석하였으나 누락자료에 대한 보완 기법에 대한 자세한 설명은 서술되어 있지 않다. Park et al. (2017)은 도시유출모형 관망 입력자료 자동추출 프로그램을 개발한바 있으며 입력자료 자동 추출 시 관로의 규모가 동일한 경우 관로를 병합하여 하수관망을 단순화 하는 방식을 사용하였으며 방류관로 판단 시 연결관로가 없는 관로를 방류관로로 출력하도록 하였기 때문에 연결정보가 부정확한 경우 잘못된 방류관로를 선택할 수 있다는 문제점이 있으나 누락자료가 있는 경우의 처리기법에 대한 언급은 서술되어 있지 않다. Choi and Choi (2015)는 SWMM을 활용하여 시간대별 침수예상지도 작성을 위한 연구를 수행하였고 GIS 네트워크 데이터로부터 SWMM 프로젝트 파일을 직접 생성할 수 있게 하였으며 SWMM 모형 활용 시 노드 데이터(여기에서는 맨홀을 의미)의 오류로 인한 문제점을 지적하고 모형 수행 시 오류를 제거할 수 있는 방법에 대하여 제시한 바 있다. 그러나 Choi and Choi (2015)에서 제안된 방법은 SWMM 모형 수행 시 발생하는 오류를 제거하기 위함을 그 목적으로 하여 오류를 일으키는 맨홀에 대한 오류제거 방식만을 제시하여 맨홀과 하수관로의 누락된 속성정보를 보완하는 기법에 대해서는 고려되지 않았다. 기존의 연구사례에서 알 수 있듯이 도시침수 해석 정확도에 직접적인 영향을 미치는 하수관망의 누락정보 보완기법에 관한 연구는 매우 미비한 실정이므로 합리적으로 하수관망의 누락정보를 보완하여 모의 수행 입력값의 불확실성을 줄이기 위한 노력이 필요하다.
본 연구에서는 GIS기반 하수관망 자료의 특성과 문제점에 대해서 알아보고 개별연구자들의 주관적 판단을 최대한 배제하고 합리적인 가정을 기반으로 하여 누락된 정보를 보완할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 알고리즘은 향후 도시침수 해석 시 하수관망 정보의 불확실성에서 야기되는 모의 결과의 불확실성을 줄이는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
Materials and Methods
활용 데이터
본 연구에서는 서울시 사당역 인근 유역과 부산시 온천천 유역의 하수관망 자료에 대해 누락된 자료를 보완하기 위한 알고리즘을 개발한다. 사당역 인근 유역 자료와 온천천 유역의 자료는 해당 지자체의 협조를 얻어 shp파일 형태의 GIS자료를 활용하였다. 획득된 하수관망 GIS자료는 각각 하수관로, 맨홀 및 배수펌프장에 대한 자료이며 개별 자료에 대한 설명과 누락자료에 대한 부분은 다음 장에서 다루기로 한다. 누락자료 확인 이전에 개별 지역의 특성을 살펴보면 서울시 사당역 인근 유역은 유역면적 13.04 km2 로써 2011년 7월 단기간 내린 집중 호우로 인하여 침수 피해뿐만 아니라 대규모 산사태와 토석류로 인한 피해가 발생한 지역으로(Lee et al., 2017) 지표하 유출이 복개하천을 통해 한강으로 유입된다는 특징을 가지고 있다. 부산시 온천천 유역은 56.28 km2의 유역면적을 가지며 유로연장은 14.13 km이다. 온천천은 태풍의 주경로인 한반도 동남쪽 최하단에 위치하고 있다는 지리적 특성으로 인하여 태풍의 위험반경에 위치할 가능성이 매우 높으며 2014년 8월 25일 발생한 집중 호우로 인하여 막대한 침수 피해가 발생한 이력이 있다(Lee, 2016).
GIS 하수관망 데이터의 특징 및 활용 시 문제점
Fig. 1a와 b에서는 각각 서울시 사당역 인근 유역과 온천천 유역의 하수관로 자료의 속성 정보를 나타내고 있다. Fig. 1에서 볼 수 있듯이 서울시 사당역 인근 유역 자료의 경우 경사에 대한 자료가 대부분 누락되어 있으며(누락된 자료의 경우 ‘0’으로 표시) 시점 관저고와 종점 관저고 역시 누락된 자료가 상당히 많은 것을 확인 할 수 있다. 온천천 유역의 하수관로 자료는 관로경사와 상류단 지반고 및 하류단 지반고 자료가 누락되어 있으며 상류단 맨홀과 하류단 맨홀에 대한 자료가 존재하지 않았다. 또한 shp 파일 형태의 하수관로 자료를 지도 위에 표출 시켜 확인해본 결과 Fig. 2에서와 같이 하수관로가 다른 하수관로와 만나는 지점에서 실제 지역에는 맨홀이 위치하고 있으나 GIS자료상에는 맨홀이 존재하지 않는 것을 확인할 수 있다. 본 연구에서는 서울시 사당역 인근 유역과 온천천 유역의 하수관로 자료를 사용하여 알고리즘을 적용하고 있으나 그 외 다수의 지자체 보유 하수관로 자료들도 이와 거의 유사한 문제점들을 보이는 것을 확인하였다. 따라서 이러한 자료를 직접 변환하여 유출 해석 모의에 활용하는 경우 원본자료의 불확실성에 의하여 유출 해석 결과가 실제와 상이하게 나타날 수 있으므로 원본 자료를 최대한 보존한 상태에서 개별적 연구자들의 주관을 최대한 배제한 보완 기법이 필요하다.
제안된 알고리즘
본 연구에서는 하수관망 자료의 누락자료 보완을 위하여 Fig. 3에 나와 있는 순서에 따라 하수관망 자료를 보완한다. 하수관망 자료의 획득 이후 line 형태의 자료(하수관로, 암거 등)와 point 형태의 자료(맨홀)의 자료를 구분하여 필요 정보를 텍스트 형태로 변환한 후 활용 가능한 정보를 기준으로 누락 자료를 보완한다.
하수관로는 하수관망의 구성 요소 중 하나로써 지표면에서 발생된 유출수를 배수시키는 역할을 수행한다. 하수관로는 지표면 아래에 매설되어 있어 정확한 속성정보를 확인하는데 상당한 어려움이 따른다. 따라서 최초 하수관로 설계 시 작성된 도면에 기초하여 모의에 필요한 정보를 수집하여야 하나 도면에서 필요 정보를 수집하는 것은 상당한 시간적·인적 자원이 필요하다. 최근에는 지자체별로 GIS기반 하수관망 자료를 구축하여 자료의 활용성과 접근성이 높아졌으나 앞서 언급한 바와 같이 하수관망의 설치 및 유지보수를 목적으로 하여 제작되었으므로 모의 수행에 필요한 필수 자료가 누락된 경우가 많다. 모의 수행에 필요한 하수관거의 속성정보는 관로 길이, 관로 형태(원형 또는 사각형), 가로 세로 관경, 조도계수, 매설깊이, 매설경사, 상하류단에 연결된 맨홀 정보, 하수관로의 각 절점별 x, y 좌표 등이며, 본 연구에서는 다음의 제안된 기본 가정 및 알고리즘에 기반하여 하수관로의 누락자료 보완을 수행하였다.
1) 직선 형태로 구성되어 있는 하수관로 자료는 시점과 종점의 좌표를 확인할 수 없으므로 GIS 프로그램을 이용하여 노드로 변환한다.
2) 노드로 구성된 하수관로 자료를 읽어 들여 동일 ID를 가지는 노드를 하나의 하수관로로 병합한다(시점과 종점의 x, y 좌표 획득).
3) 하수관로의 길이는 각 노드 간 길이의 합으로 한다.
4) 병합된 하수관로의 길이가 기준값 이하인 경우(본 연구에서는 0.5 m)에는 하수관로 정보에서 삭제한다.
5) 개별 하수관로의 속성 중 관경이 누락된 경우 상하류단에 연결된 관로의 관경값으로 결정 만약 상하류단에 연결된 관로도 관경값이 존재 하지 않는 경우 전체 하수관로 자료의 평균 관경으로 보완한다.
6) 하수관로의 평균 경사는 상하류단의 매설 깊이가 존재하는 경우 그 값을 이용하고 상하류단의 매설 깊이 정보가 없는 경우 상하류단 노드가 포함되어 있는 지점사이의 지반고 경사를 하수관로의 평균 경사로 한다. 이후 매설 깊이는 하수도 시설기준(ME, 2011)에 따라 최소 매설 깊이인 1 m에 안전율을 고려하여 지표면에서 1.5 m 아래에 매설된 것으로 보완한다.
7) 맨홀 데이터를 읽어 들여 맨홀의 좌표와 하수관로 상하류단 지점 사이의 거리가 기준값(본 연구에서는 0.1 m)이하이면 서로 연결된 것으로 보고 연결정보를 생성한다.
8) 하수관로를 기준으로 상하류단에 연결된 맨홀 정보가 생성되지 않은 경우 하수관로의 상 하류단을 기준으로 새로운 맨홀 ID와 x, y 좌료를 생성한다.
9) 맨홀 원자료 중 하수관로와 연결관계가 성립되지 않은 자료는 삭제한다.
10) 맨홀의 지반고가 누락되어 있는 경우 개별 맨홀에 연결되어 있는 관로정보를 활용하여 맨홀에 연결된 관로의 지반고 중 가장 낮은 값으로 보완한다.
11) 맨홀의 바닥 넒이가 누락되어 있는 경우 연결된 관로 중 가장 큰 관로의 관경값으로 보완한다.
입출력자료
하수관망 자료의 보완을 위해 shp 파일 형태의 하수관망 자료는 텍스트 파일 형태로 변환되며 하수관로와 암거자료의 형태는 Table 1과 같으며 맨홀 자료의 형태는 Table 2와 같다. 텍스트 파일 형태로 변환된 개별 자료는 Fortran 프로그램을 활용하여 누락자료의 보완이 수행되므로 누락자료가 ‘null’ 또는 공백으로 처리된 경우에는 모두 ‘0’으로 처리하여 입력자료를 읽어 오는 경우에 에러가 발생하지 않도록 하였다.
직선 자료와 지점자료의 입력자료는 2.3절에 제안된 알고리즘을 활용하여 누락된 자료가 보완되며 보완된 하수관망 자료의 속성정보는 Table 3, 4와 같다.
Fig. 4. comparison between before and after correction of sewerage system data. (a) before correction in Sadang area, (b) after correction in Sadang area, (c) before correction in Oncheon River area (green line is sewer pipe and blue circle is manhole), (d) after correction in Oncheon River area (red line is sewer pipe and blue circle is manhole).
Results and Discussion
GIS 기반 하수관망 자료의 경우 개별 지자체에서 하수관망에 대한 유지/보수를 목적으로 제작되었기 때문에 침수 해석 모의 필수적인 속성 데이터 값이 누락되어 있는 경우가 상당 수 존재한다. 그러나 하수관망 자료의 경우 침수 모의에 필수적으로 필요한 개별 자료의 연결관계가 매우 복잡할 뿐만 아니라 특정한 규칙에 의하여 생성된 네트워크가 아니므로 육안으로 개별 데이터의 연결관계와 속성 정보를 확인하는 것이 매우 곤란하다. 따라서 본 연구에서는 도시침수 해석에 필수적인 GIS 기반 하수관망 자료의 누락정보 보완을 위한 알고리즘 개발에 관한 연구를 수행하였다. 본 연구에서 제안된 하수관망 누락자료 보완 알고리즘은 원자료의 데이터 속성을 최대한 보존한 상태에서 누락된 속성 정보를 합리적으로 보완하고 필요에 따라서는 자료(ex. 맨홀)를 새롭게 생성하도록 설계하여 사용자의 주관적 판단을 최대한 배제하여 누락자료 보완 시 자료의 불확실성을 줄일 수 있도록 하였다.
본 연구에서는 서울시 사당역 인근 유역과 부산시 온천천 유역의 GIS 기반 하수관망 자료에 대하여 누락자료를 파악하고 본 연구에서 제안된 알고리즘을 이용하여 누락자료를 보완하였다(Table 5). 누락자료의 보완결과 원자료에 존재하는 비상식적으로 짧은(0.5 m 이하) 하수관로 자료를 제거하였으며 하수관로의 절점에 위치해야 하는 맨홀을 새롭게 생성하였을 뿐만 아니라 하수관로의 속성 정보 중 관로 유출 해석에 필수적인 관경, 단면형태, 관로경사, 상·하류단 연결 맨홀 정보와 맨홀의 매설 깊이, 바닥 면적, 맨홀에 연결된 하수관로의 개수 및 ID를 성공적으로 보완하였다. 향후 본 연구에서 제안된 하수관로의 누락자료 보완 알고리즘은 도시침수 해석 시 관망자료의 불확실성을 줄여 모의 결과의 정확도를 향상시키는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
Conclusion
GIS 기반 하수관망 자료의 경우 개별 지자체에서 하수관망에 대한 유지/보수를 목적으로 제작되었기 때문에 침수 해석 모의 필수적인 속성 데이터 값이 누락되어 있는 경우가 상당 수 존재한다. 그러나 하수관망 자료의 경우 침수 모의에 필수적으로 필요한 개별 자료의 연결관계가 매우 복잡할 뿐만 아니라 특정한 규칙에 의하여 생성된 네트워크가 아니므로 육안으로 개별 데이터의 연결관계와 속성 정보를 확인하는 것이 매우 곤란하다. 따라서 본 연구에서는 도시침수 해석에 필수적인 GIS 기반 하수관망 자료의 누락정보 보완을 위한 알고리즘 개발에 관한 연구를 수행하였다. 본 연구에서 제안된 하수관망 누락자료 보완 알고리즘은 원자료의 데이터 속성을 최대한 보존한 상태에서 누락된 속성 정보를 합리적으로 보완하고 필요에 따라서는 자료(ex. 맨홀)를 새롭게 생성하도록 설계하여 사용자의 주관적 판단을 최대한 배제하여 누락자료 보완 시 자료의 불확실성을 줄일 수 있도록 하였다.
본 연구에서는 서울시 사당역 인근 유역과 부산시 온천천 유역의 GIS 기반 하수관망 자료에 대하여 누락자료를 파악하고 본 연구에서 제안된 알고리즘을 이용하여 누락자료를 보완하였다. 누락자료의 보완결과 원자료에 존재하는 비상식적으로 짧은(0.5 m 이하) 하수관로 자료를 제거하였으며 하수관로의 절점에 위치해야 하는 맨홀을 새롭게 생성하였을 뿐만 아니라 하수관로의 속성 정보 중 관로 유출 해석에 필수적인 관경, 단면형태, 관로경사, 상·하류단 연결 맨홀 정보와 맨홀의 매설 깊이, 바닥 면적, 맨홀에 연결된 하수관로의 개수 및 ID를 성공적으로 보완하였다. 향후 본 연구에서 제안된 하수관로의 누락자료 보완 알고리즘은 도시침수 해석 시 관망자료의 불확실성을 줄여 모의 결과의 정확도를 향상시키는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
