2.1 토사재해 3D시뮬레이터 가시화 기능 개발

토사재해 3D시뮬레이터는 OpenGL을 이용하여 개발하였다(Shin et al., 2016).

OpenGL(Open Graphics Library)은 처음 1992년 실리콘그래픽스사에서 만든 2차원 및 3차원 그래픽스 표준 API (Application Program Interface)규격으로 프로그래밍 언어 간, 프랫폼 간의 교차 응용 프로그래밍을 지원한다. 또한 OpenGL API를 이용하면 그래픽 카드와 같은 전용 하드웨어를 제어를 할 수 있어 3D와 2D화면을 가속화 할 수 있다. OpenGL은 그래픽 카드에 대해 확장성이 뛰어나며 효율적이고 빠른 표현이 가능하다. 따라서, 본 연구에서는 3D와 2D 화면처리에 대한 가속과 DATA를 3차원으로 가시화하기 위해 OpenGL API를 이용하여 3D 렌더링 기반 및 엔진을 개발하였다. 개발된 엔진을 토사재해 3D 시뮬레이터 프로그램에 탑재하여 TEXT파일 형식의 산지부 해석(Ulsan University), 도심지 해석(Hongik University)결과를 실제 토사의 흐름과 유사한 형태로 표현 가능하게 개발하였다.

Fig. 1은 본 연구에서 개발한 토사재해 3D 시뮬레이터이며 Window프레임 기반의 프로그램으로 개발되었다.

Fig. 1

Soil Disaster Prediction 3D Simulator Programme

다음은 토사재해 3D시뮬레이터에서 가시화를 수행하는 순서이다.

2.1.1 지형 생성

Fig. 2는 지형을 가시화 하는 알고리즘에 대한 설명이다. Fig. 2와 같이 일반적으로 2차원 형태의 Grid 자료구조에 높이정보를 가지고 있는 Height Map을 저장하여 지형을 가시화 한다. 본 연구에서는 Height Map을 DEM(Digital Elevation Model) 데이터로 대체하여 지형을 생성하도록 개발하였다. DEM 데이터를 생성하는 방법은 크게 3가지이며 (1) 항공영상에서 추출, (2) 위성영상에서 추출, (3) 수치지도의 등고선에서 추출 하는 방법 등이 있다. DEM파일 정보의 종류는 USGS DEM, ASCII, Raster(GeoTiff) 등이 있다. 본 연구에서는 공간정보산업진흥원(Spatial Information Industry Promotion Institute)이 운영하고 있는 공간정보 오픈플랫폼 지도서비스 V-World(map.vworld.kr)의 자료를 활용하기 위해 Raster(GeoTiff) 형식의 데이터를 불러오는 기능을 개발하였다. Raster데이터에서는 격자수, 시작좌표, 격자 크기, 좌표계, 격자의 높이 값에 대한 자료를 추출할 수 있으며 추출된 데이터와 좌표변환을 거처 지형을 가시화 하면 Fig. 3과 같다.

Fig. 2

Terrain Visualization of The Algorithm

Fig. 3

Terrain Visualization Using DEM Data

2.1.2 구조물 가시화

본 연구에서는 공간정보산업진흥원(Spatial Information Industry Promotion Institute)에서 제공하는 데이터를 이용하기 위해 Shape File형식으로 입력이 가능하도록 개발했다. 주로 Poly-line, Polygon의 vertex와 레코드 내용 중 높이 정보를 이용하여 구조물을 가시화 한다. Shape File은 DEM자료와 같이 좌표계가 존재하고 있어 DEM자료와 동일한 좌표계를 적용해줘야 지형데이터에 맞게 자료가 불러와 진다. Fig. 4는 우면산 지역의 구조물을 3D로 가시화한 결과이다.

Fig. 4

Structure Visualization Using Shpfile Data

2.1.3 해석데이터 입력 및 결과 도출 기능

산지부와 도심지에 대해 해석된 결과 데이터를 연동하여 3D 가시화 모델링을 수행하였다.

가시화는 사실적인 가시화와 Contour 가시화로 나눌 수 있다. 본 프로그램에서는 토사재해 해석을 수행하는데 있어 가장 중요한 토사해석 결과인 토사의 밀도, 속도, 높이 등을 가시적으로 보는 것이 목적이기 때문에 Contour 형식으로 개발하였다. 토사의 밀도, 속도 등을 가시적으로 나타내기 위해서는 토사를 나타내는 표면 Mesh가 필요하다. 토사의 표면 Mesh는 2차원 Grid 자료구조를 기반으로 하고 있다. Fig. 5는 본 연구에서 Contour의 색상을 토사의 속도를 이용하여 생성하는 의사코드이다. Fig. 6은 본 연구의 테스트 배드 지역인 우면산, 괴화산, 백양산 지역 대상으로 강우시나리오(확률강우량 100년, 강우강도 24시간)조건 토사재해 가시화 작업을 수행한 결과이다.

Fig. 5

Contour Generate Pseudo Code

Fig. 6

Soil Disaster 3D Simulator Result (Test Bed)

2.2 도심지 위험도 격자 생성 기능 개발

국토연구원에서(Korea Research Institute for Human Settlements, KRIHS) 도심지 토사재해 위험도를 분석하였으며 위험도를 산정하는 인자 자료를 기준으로 토사재해 3D 시뮬레이터 내 위험도 입력 및 도출기능을 Fig. 7과 같이 개발하였다.

Fig. 7

Hazard Input Function Tool

국토연구원(Korea Research Institute for Human Settlements, KRIHS)에서 제시한 도심지 위험도는 재해특성, 노출특성, 취약성, 종합위험도로 크게 나눌 수 있다.

종합위험도 점수는 Eq. (1)과 같이 계산된다.

재해특성점수는 Table 1과 같이 위험도 격자범위에서 강우강도에 따라 점수를 부여해준다.

Table 1

Disaster Feature Evaluation Standard

노출특성점수는 용도지역점수와 도시계획시설 점수에 Eq. (2)와 같이 가중치를 적용하여 계산된다.

용도지역 점수는 주거지역 점수, 상업지역 점수, 공업지역점수, 녹지지역 점수에 Eq. (3)과 같이 가중치를 적용하여 계산된다.

주거지역, 상업지역, 공업지역, 녹지지역 점수 산정은 Table 2와 같이 해당 여부에 따라 점수를 부여한 후 셀 내 해당 면적 비율을 곱해준다.

Table 2

Zoning Evaluation Standard

도시계획시설 점수산정은 Table 3과 같이 해당 여부에 따라 점수를 부여한 후 셀 내 면적비율을 곱해준다.

Table 3

Urban Planning Facility Evaluation Standard

취약성 점수는 Eq. (4)와 같이 계산된다.

인구점수는 인구밀도, 재해취약인구비율, 2층 이하 인구수 점수에 Eq. (5)와 같이 가중치를 적용하여 계산된다.

인구밀도, 재해취약인구비율, 2층 이하 인구수 점수는 Table 4와 같이 점수가 부여되며 면적비율은 적용하지 않는다.

Table 4

Population Evaluation Standard

건축물 점수는 건축노후 점수, 건축구조 점수, 지하유무 점수에 Eq. (6)과 같이 가중치를 적용하여 계산된다.

건축노후, 건축구조, 지하유무 점수는 Table 5와 같이 해당여부에 따라 점수를 부여 후 셀 내 면적비율을 적용하여 구한다.

Table 5

Structure Evaluation Standard

위험도 등급은 Figs. 8, 9와 같이 토사재해 예측 3D시뮬레이터 내에서 셀별 위험도 인자를 입력 후 자동 계산되어 도출 된다. 위험도 등급구분은 Tables 6(a), 6(b), and 6(c) 와 같이 항목별 등급기준에 따라 5가지의 등급으로 구분되어 가시화 된다.

Fig. 8

The Downtown Area Hazard Analysis Results

Fig. 9

Mt.Umyeon (Test Bed Zone) Hazard Result

Table 6(a)

Criteria for Classification of Hazard Zone Level

Table 6(b)

Criteria for Classification of Hazard Zone Level

Table 6(c)

Criteria for Classification of Hazard Zone Level

2.3 토사재해 예방형 도시계획 전략 제시 기능 개발

토사재해 예방형 도시계획 전략시나리오는 다기준 의사결정기법(Multi Criteria Making, MCDM) 중 하나인 AHP (Analytic Hierarchy Process)분석과 군집분석을 이용하였으며 지반, 수자원, 도시계획, 방재 등 분야에서 선별된 30인의 설문조사를 통해 도출되었다(Moon et al., 2017). 토사재해 예방형 도시계획 전략 시나리오 자료를 이용하여 토사재해 3D시뮬레이터에서 사용자가 손쉽게 시나리오를 조합 및 설정하여 도시계획 전략 시나리오를 도출시키는 프로그램 기능을 개발하였다. 개발을 통해 도심지 위험도 격자 별 대응전략 정보 제공 및 제시가 가능하다. 토사재해 예방형 도시계획 전략 시나리오의 구분코드는 Table 7과 같이 크게 6개이며 용도지역 및 지구, 방재시설, 설계적 기법(도시), 설계적 기법(건축물), 이주대책, 경제적 수단으로 구분된다. 각각의 구분코드 안에 하위 세부전략이 설정되어 있다. Fig. 10은 우면산 지역에 대해 토사재해 예방형 도시계획 전략제시를 수행한 결과이다.

Table 7

Soil Disaster Urban Planning Strategy Scenario Category Code

Fig. 10

Result of Urban Response Strategy for Soil Disaster

또한 Figs. 11, 12와 같이 웹사이트에서 이용할 수 있는 도심지 토사재해 통합관리 시스템과의 자료 연동을 통해 자료의 DB(Data Base)화 및 사용자에 자료 및 정보제공을 가능하게 개발하였다. 따라서 추가 연구 및 위험지역에 대한 분석결과를 자료의 변환 없이 업로드 가능하다.

Fig. 11

Integrated Urban Soil Disasters Management System Main

Fig. 12

Suggesting a Response Strategy in The Integrated Disaster Management System of Urban Areas (Mt.Umyeon)