머신러닝기반의 연안 복합홍수위산정 모형을 이용한 계획홍수위 검토에 관한 연구

초록

연안홍수는 강우와 조위의 상호작용에 의해 발생하기 때문에 복합재난의 한 종류인 복합홍수로 정의 할 수 있다. 하지만 국내에서는 연안지역의 계획홍수위 산정에 있어 강우와 조위의 상호작용을 고려하지 않고 조위별 평균 수위값을 사용하고 있다. 이에 본 연구에서는 강우와 조위의 상호작용을 고려할 수 있는 머신러닝기반의 복합홍수위 산정 모형을 개발하여 대표적 감조하천 유역인 태화강유역의 계획홍수위의 적절성을 평가하였다. 모형을 개발하기 전에 복합홍수위를 구성하는 성분을 확인하기 위해 이산형 웨이블릿을 적용하였다. 이를 통해 복합홍수위가 강우-유출, 조위, 잡음 성분으로 구성되어 있는 것을 확인하였다. 식별된 구성 성분들을 입력자료로 하는 장단기 기억(Long Short Term Memory, LSTM) 모형을 개발하여 태화강의 설계빈도인 200년 빈도의 복합홍수위를 산정하였다. 개발한 모형을 통해 산정된 복합홍수위는 6.15 m로 기존에 수립된 태화강의 계획홍수위(5.79 m)보다 높게 나타났으며, 태화강의 홍수방어대안들이 복합홍수에 취약하다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과를 통해 연안지역의 계획홍수위 산정 시에 복합홍수의 적용 필요성을 제시하고자 하였다.

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