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J. Korean Soc. Hazard Mitig. > Volume 22(6); 2022 > Article
저영향개발 디지털트윈 분석 모듈 개발 및 적용

Abstract

In this study, a digital twin analysis module capable of LID (Low Impact Development) interpretation for various rainfall scenarios was developed. The low-impact development digital twin model consists of a rainfall input module, a SWMM (Storm Water Management Model) -based LID analysis module, a reservoir tracking-based LID analysis module, and a post-processing module. Rainfall scenarios that can be applied in the developed model can simulate stochastic rainfall by frequency and daily heavy rainfall over the last 10 years. Additionally, the results of rainfall-loss-outflow for subwatersheds and inflow-outflow for total LID facilities (five types) are provided. If the LID DT (Digital Twin) simulator developed in this way is used, various water environment information such as the water circulation improvement and water quality reduction effects in the target area can be provided in a series of processes from the low-impact development facility planning stage to the operation management stage.

요지

본 연구에서는 다양한 강우 시나리오에 대한 LID 해석이 가능한 디지털트윈 분석 모듈을 개발하였다. 저영향개발 디지털트윈 모형은 강우입력 모듈, SWMM 기반 LID 해석 모듈, 저수지추적기반 LID 해석 모듈과 후처리 모듈로 구성된다. 개발된 모형에서 적용이 가능한 강우시나리오는 빈도별 확률강우량, 최근 10년간 일단위 기왕호우에 대한 모의가 가능하며 소유역별에 대한 강우-손실-유출결과와 총 LID 시설(5가지 유형)에 대한 유입-유출량 등에 대한 결과를 제공하고 있다. 이와 같이 개발된 LID DT 모형을 이용하게 되면 저영향개발 시설계획 단계에서부터 운영관리 단계까지의 일련의 과정에서 대상지역의 물순환 개선효과 및 수질 저감효과 등의 다양한 물환경정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

1. 서 론

저영향개발(Low Impact Development, LID)은 개발로 인해 변화하는 물순환 상태를 자연친화적인 기법을 통해 최대한 개발 이전에 가깝게 유지하도록 하는 방법으로 이를 적용하기 위한 기법을 저영향개발 기법이라 한다(Ministry of Environment, 2016). 저영향개발 기법에 대해서 미국 환경보호청(US Environmental Protection Agency, 이하 “EPA”)에서는 도시화로 인해 변화되는 수문특성 때문에 발생되는 문제점에 대해 지역내의 자연시설과 수문학적 기능을 도시화 이전의 수문특성과 유사하게 보존하는 계획 및 설계기법으로 정의하고 있다. 우리나라 환경부에서는 자연의 물순환에 미치는 영향을 최소로 하여 개발하는 것으로 정의하고 있으며, 토지이용계획단계에서 고려되어야 할 종합적 토지계획과 저류, 침투, 여과, 증발산등의 기능을 구현할 수 있는 개별 기술요소로 구분하고 있다(Ministry of Environment, 2016). 이러한 저영향개발 기법 적용의 필요성이 국내에서 요구되기 시작한 것은 최근 기후변화로 인한 집중호우의 빈번한 발생, 도시화에 따른 불투수면 증가로 인한 도시물순환 체계 개선에 대한 필요성 증대와 비점오염원 설치 신고 도입에 따른 법제도 개선의 영향으로 저영향개발 기법에 관한 관심이 대두되어 왔다.
이러한 도시지역의 물순환 및 홍수재해, 비점오염관리 문제를 해결하기 위해서는 도시 수환경에 맞춘 다양한 시나리오를 설정하고 그에 대한 정량적인 결과 도출이 필요하다. SWMM (Storm Water Management Model)은 도시지역 강우-유출 해석 모형으로 EPA에서 1971년 개발을 시작하여 그 이후 몇가지 주요 기능들을 추가하여 버전을 업그레이드 하여 왔으며, 2010년 5.0 버전 이후부터는 BMP (Best Management Practice) 기능을 추가하여 LID 기작에 대한 모의가 가능해졌다. SWMM의 주요 기능으로는 도시 소유역의 단일, 장기 강우에 대한 소유역 유출, 수질에 대한 계산이 가능하고 우수관망, 저류조, 펌프 등과 같은 수방시설물에 대한 흐름계산과 수질 항목에 대한 축척, 세척 등에 대한 모의가 가능하다(U.S. Environmental Protection Agency, 2015). SWMM 모형의 프로그램 제공 형태는 5.0 버전 이전까지는 Fortran code로 제공되어 왔으나, 5.0 버전 이후부터는 C언어 기반의 운영체계인 Windows에서 실행이 가능한 프로그램 및 소스코드를 공개용으로 제공하고 있다.
도시 홍수와 관련된 연구는 과거부터 현재까지도 안전분야의 중요한 주제이기 때문에 다양한 연구가 진행되고 있다. 도시홍수분야에 SWMM의 도입에 관한 연구로는 도입 초기 Lee et al. (1996) 등은 SWMM의 국내에 도입하기 위해 도시유역의 배수계통 설계를 위해 SWMM을 적용함으로써 설계단계에서 적용하여 내수계통을 분석 가능성을 확인하였으며, Shin et al. (2007) 등은 부산 온천천 유역을 대상으로 도심지역 분석 모형인 SWMM과 하천분석이 가능한 HEC-RAS 모형을 이용하여 지속시간별 한계유출량과 홍수발생 강우량을 산정하고 홍수예경보 체계를 구축하는 방안 검토한 사례도 있다. LID와 관련해서는 Lee et al. (2011) 등은 LID 분산형 빗물관리 계획에 LID시설을 적용하여 물순환에 미치는 영향을 검토하기 위해 저탄소 녹색마을 지구의 개발 전⋅후에 대한 유출 특성을 분석하여 SWMM-LID를 이용한 물순환 효과 분석으로 LID 적용에 의한 수문순환 개선 효과를 확인하여 빗물관리 계획 규모의 결정 방안에 대한 연구를 수행한 사례도 있다. SWMM 모형을 이용한 시스템 개발 사례는 환경부 홍수통제소 ‘홍수위험지도 정보시스템’, 지자체별로 작성하고 있는 ‘재해정보지도’와 같은 치수분야에 대한 침수분석 결과를 시스템에 탑재하여 표출하고 있다. LID 시스템과 관련해서는 차세대 에코이노베이션 기술개발사업의 성과인 ‘LID 정보관리시스템’, 한국그린인프라 저영향개발센터에서 제공하고 있는 ‘한국그린인프라 저영향개발 시스템’에서는 저영향개발시설의 기술요소 소개, 실증검증실험, 모니터링 등에 대한 정보를 제공하고 있다. 위와 같은 연구 사례 및 시스템의 경우는 기술요소에 대한 소개 및 정보 제공을 하고 있다.
앞서 사례에서 본바와 같이 국내에서는 SWMM의 도시유출 분석과 LID 분석의 적용성 및 활용성에 대한 연구가 진행되어 왔으며, 시스템 구현 사례의 경우는 LID시설의 기술요소 정보제공에 대한 개발 사례를 보이고 있다. SWMM-LID 모형은 도시지역의 다양하고 복잡한 매개변수를 입력해야 하는 점에서 실제 운영⋅관리를 수행하는 비전문가가 다루기 어려운 모형이다. 구축된 모형의 성과를 운영하거나 관리하는 단계에서의 활용하기 위해서는 기본 매개변수 변경이 용이하여야 하며 사용자 인터페이스의 편의성을 제공하여 모형 운용에 접근성을 확보해 주어야 한다. 본 연구에서는 이러한 모형의 접근 편의성 확보를 위해 간략한 매개변수 입력으로 SWMM-LID 수행이 가능한 Web 기반 저영향개발 시뮬레이터(LID DT 모형)를 개발하였다. 본 연구에서 개발한 LID DT 모형을 이용하게 되면 저영향개발기법이 적용된 지구에 대한 보다 다양한 시나리오에 대한 물순환 개선 효과 검증이 가능하게 된다.

2. 연구방법

2.1 연구내용

본 연구에서는 시나리오 및 LID 해석이 가능한 디지털트윈 분석 모듈을 개발하였다. LID DT 저영향개발 디지털트윈 모형(이하 LID DT 모형)은 강우입력 모듈, SWMM 기반 LID 해석 모듈, 저수지추적기반 LID 해석 모듈과 후처리 모듈로 구성된다.
기상자료 입력 모듈은 우리나라 대표 지역 확률강우량 및 장기 강우자료 DB를 모형 내에 탑재하여 비전문가도 쉽게 기상자료 입력을 구성할 수 있도록 모형을 개발하였으며 구축한 기상 DB는 서울, 부산, 춘천, 청주 등 총 10개 지역의 강우 DB를 구축하고 내장하였다.
SWIMM 기반 LID 해석 모듈은 비선형 저류방정식에 기초한 유역유출해석 기능과 SWMM LID 모형을 활용한 LID 효과 분석이 가능하다. 모형에서 LID 해석 가능 기술요소는 식생형 시설로 식생수로, 식생체류지, 나무여과상자, 식물재배화분, 옥상녹화를 탑재하였으며, 침투형시설은 침투도랑, 침투측구, 투수성포장을, 빗물이용시설 중에는 빗물통 등이 있다. 한편, 저수지추적기반 LID 해석 모듈은 SWIMM에서 해석이 불가능한 유입-저류-침투-방류(오리피스, 위어)를 시계열로 해석하여 보다 상세한 LID 효과분석이 가능하도록 로직을 개발하였다.
후처리 모듈에서는 유역 유출량 및 개별 LID시설의 저류량, 방류량 등에 대한 상세정보 조회가 가능하다. Fig. 1은 LID DT 모형의 데이터 흐름도를 나타내었다.
Fig. 1
Model Data Schematic of Low Impact Development (LID) Simulator
kosham-2022-22-6-409gf1.jpg

2.2 SWMM-LID 모형

본 연구에서는 개발한 저영향개발 디지털트윈 모형의 기본 모형으로는 EPA SWMM을 적용하였다. SWMM에서 지표면 유출해석에 대한 기본 사항은 표면 마찰경사를 소유역의 경사와 동일하다는 가정하는 kinematic wave 근사법인 비선형 저류방정식이 사용된다. 지표면의 유출은 유역면적을 광폭으로 보아 수리반경이 수심과 같다는 가정으로 Manning 방정식을 이용하여 계산을 수행한다.
SWMM은 LID 시설 설치에 따른 유출관리에 미치는 영향을 평가할 수 있다. SWMM에서 LID 시설의 구조는 Surface layer, Pavement layer, Soil layer, Storage layer, Underdrain layer의 다섯 개 층으로 구성된다(Fig. 2). 이와 같은 층을 조합하여 다양한 LID 시설의 모의가 가능하다. 모형에서 저영향개발 기법은 다른 토지피복 특성을 가진 다른 소유역에 적용하는 것이 가능하며 모의기간 동안에 물수지 균형을 유지하면서 각 레이어 내에서 저류되고 순환되는 정도를 분석할 수 있다. SWMM에서의 LID 시설 유입수는 대상 유역의 불투수 지역에서 발생되는 유출수가 된다. 따라서 유역의 불투수지역의 조건 등에 따라 LID 시설의 처리 대상 유출수는 상이하게 발생할 수 있다. 또한, LID 시설은 직렬로 연결되도록 허용이 되며 상류유역에서 발생한 유출수도 하류부 유역의 LID 시설에서도 처리가 가능하도록 계산 된다. 이러한 단일 LID 소유역이 기존 유역에서 분리된 경우는 대상유역의 불투수면적, 소유역 폭 등의 유역 매개변수 인자의 조정이 필요하게 된다. 모형에서 모의 가능한 저영향개발 기법은 저류장치(Bio-retention of cells), 공극성 포장(Porous pavement), 침투트렌치(Infiltration trenches), 빗물저장탱크(Rain barrels), 식생도랑(Vegetative swales) 이며 개별 시설들의 수리⋅수문학적 특성을 결정하는 변수들의 조정을 통한 5가지의 기법 외에 포함되지 않은 다양한 기법들을 모의할 수 있다(Table 1).
Fig. 2
Conceptual of SWMM-LID
kosham-2022-22-6-409gf2.jpg
Table 1
Layer Structure of SWMM-LD
LID TYPE Surface Pavement Soil Storage Drain
Bio-Retention Cell x - x x o
Rain Garden x - x - -
Green Roof x - x - -
Infiltration Trench x - x o
Permeable Pavement x x o x o
Rain Barrel - - - x x
Rooftop Disconnection x - - - x
Vegetative Swale x - - - -

2.3 모듈 구축

기상자료의 경우는 총 10개 기상관측소에 대한 강우자료와 증발자료, 관측소별 확률강우량이 있으며 각 강우 및 증발자료를 DB화하여 모형에 탑재하였다. 관측소별 확률강우량은 「확률강우량도 개선 및 보완 연구(2011.11, 국토교통부)」의 성과를 Huff 방법을 이용하여 시간분포한 자료형태로 DB화 하였다. 기상 DB의 구축 관측소는 전국의 주요도심지의 기상청에서 운영하고 있는 기상관측소로 부산, 청주, 충주, 대구, 대전, 인천, 서울, 수원, 광주, 전주로 총 10개소에 대한 기상 DB를 작성하였다(Tables 2~3).
Table 2
Climate Card Description of SWMM
Card Name Contents Description
EVAPORATION Evaporation input Monthly average, daily average, etc.
RAINGAGES Gage name, Type, Time interval User input, Loading Files
Table 3
Climate DB State
Station Probability rainfall Hourly rainfall
Busan, Chuncheon, Chungju, Daegu, Daejeon, Inchun, Jeonju, Kwangju, Seoul, Suwon Period : 2 yr, 5 yr, 10 yr, 30 yr
Duration : 1 hr, 2 hr, 3 hr
2008~2020
개발한 모형은 SWMM 기반 모형이므로 작성한 DB는 SWMM 입력 카드에서 불러들일 수 있도록 자료 형식을 맞추어야 한다. 따라서 구축한 기상 DB의 형식은 SWMM 카드에 입력할 수 있도록 구축하였다(Table 4).
Table 4
Subcatchments Card Description and Parameter Definitions
Card Name Type Parameter definition
NAME Char (16) User input
Rain gage Char (16) Automatic input from DB
Outlet Char (16) User input
Total Area Float (8,3) User input
Pcnt. Imperv Float (8,2) User input
Curb Length Integer (8) Default = 0
Snow Pack Varchar (16) -
LID DT 모형의 주요 기능은 비선형 저류방정식에 기초한 유역유출해석 기능과 LID에 대한 기능으로 분류할 수 있다. 유역유출해석 및 LID 분석을 위해서는 유역 및 LID에 대한 다양한 매개변수 입력이 요구하게 된다. SWMM-LID 모형에서 유역유출 해석에 필요한 입력카드는 유역의 물리적 입력제원이 입력되는 카드인 Subcatchments card가 있으며, 소유역의 면적, 경사, 폭 등이 해당 카드에서 입력하게 된다. 유역의 면적과 경사 등의 변수의 경우 소유역의 고유 특성에 해당하게 되므로 사용자가 직접입력을 해야 하는 필수 항목에 해당한다. Subareas card, Infiltration card의 경우는 소유역의 토양 및 토지피복에 의해 결정되는 매개변수로 관련 정보들의 중첩 및 분석 등에 과정이 필요하게 되므로 본 연구에서는 침투량 및 조도계수 등에 대한 매개변수는 디폴트 매개변수로 정의하거나 토양타입 선택에 따라 침투량이나 지면저류량이 자동으로 입력되도록 하였다(Tables 5~7).
Table 5
Subareas Card Description and Parameter Definitions
Card Name Type Parameter definition
Subcatchment Char (16) Automatic input
N-Imperv Float (10,3) Average coefficient in urban areas = 0.014
N-Perv Float (10,3) Average coefficient in urban areas = 0.030
S-Imperv Float (10,2) Automatic input with soil type selection
S-Perv Float (10,2) Automatic input with soil type selection
PctZero Integer (10) Automatic input with soil type selection
RouteTo Char (10) Default = OUTLET
PctRouted Varchar (10) -
Table 6
Infiltration Card Description and Parameter Definitions
Card Name Type Parameter definition
Subcatchment Char (16) Automatic input
MaxRate Float (10,3) Automatic input with soil type selection
MinRate Float (10,3) Automatic input with soil type selection
Decay Float (10,2) Automatic input with soil type selection
DryTime Float (10,2) Default = 0
MaxInfil Integer (10) Default = 0
Table 7
LID_control Base Card Description
Card Name Type Parameter definition
Name Char (16) User input
Type/Layer Char (10) Automatic input with facility type selection
SWMM LID에서는 저영향개발 기법은 저류장치(Bio- retention of cells), 공극성 포장(Porous pavement), 침투트렌치(Infiltration trenches), 빗물저장탱크(Rain barrels), 식생도랑(Vegetative swales) 이며가 기본적으로 있으며 LID 시설의 특성에 맞도록 5개 레이어층의 조합을 통해 앞서 언급한 시설 이외에 다양한 LID 기법에 대해 모의할 수 있다. 본 연구에서는 LID 해석 모듈의 적용을 위해 LID 기법 요소 기술별 입력자료 구조 정의하였다. LID 시설 입력카드는 LID controls, LID usage로 구분되며 LID controls에서는 LID 시설의 레이어별(표층, 토양층, 저류층 등)로 LID 시설의 단위시설로 볼 때의 기본특성인 레이어별 높이, 내부재료 수문학적 특성, 유출특성에 대한 매개변수로 입력이 된다. LID usage에서는 소유역에 배치되는 LID시설의 평면적 면적, 수량, 집수면적 등에 대한 소유역에 실제 설치되는 매개변수가 입력되어 모형에서는 동일 형식의 시설이라도 LID usage 카드에 의해 소유역 특성에 맞는 개별 LID 시설이 적용될 수 있다.
본 연구에서는 이처럼 LID controls에 대한 매개변수는 기본적 값으로 정의하였으며, LID controls의 경우는 단위 소유역에 대해 입력되는 항목으로 LID 시설별 레이어층에 대한 매개변수도 SWMM 매뉴얼에서 제시하는 범위 내에서 기본값을 입력하였다(Tables 8~12).
Table 8
Surface Card Description
Card Name Type Parameter definition
Storage depth Integer (10) Default = 50
Vegetation Float (10,2) Default = 0.20
Surface roughness Float (10,3) Default = 0.015
Surface slope Float (10,1) Default = 2.0
Table 9
Pavement Card Description
Card Name Type Parameter definition
Thickness Integer (10) Default = 60
Void ratio Float (10,3) Default = 0.250
Impervious surface F Float (10,3) Default = 0
Permeability Float (10,2) Default = 13
Clogging factor Integer (10) Default = 30
Table 10
Soil Card Description
Card Name Type Parameter definition
Thickness Integer (10) Default = 40
Porosity Float (10,3) Default = 0.463
Field capacity Float (10,3) Default = 0.232
Wilting point Float (10,3) Default = 0.016
Conductivity Float (10,3) Default = 3.3
Conductivity slope Float (10,3) Default = 10.0
Suction head Float (10,3) Default = 88.9
Table 11
Storage Card Description
Card Name Type Parameter definition
Thickness Integer (10) Default = 300
Void ratio Float (10,3) Default = 0.25
Seepage Rate Float (10,3) Default = 13.2
Clogging factor Float (10,3) Default = 0
Table 12
Drain Card Description
Card Name Type Parameter definition
Flow Coefficient Integer (10) Default = 0.6
Flow Exponent Float (10,3) Default = 0.500
Offset Height Float (10,3) Default = 300
후처리 모듈에서는 생산되는 결과를 LID DT 모형에서 표출할 수 있도록 소유역별 유출량, 방류부 유출량, LID 상세 결과를 선정하여 DB를 구축하고 시뮬레이터에서 가시화하였다. 생산되는 결과는 기상입력 모듈에서 DB화 강우사상에 대해서 결과가 생성되며 그래프나 테이블 형태로 시뮬레이션 결과 화면에서 표출하게 된다.

2.4 시범 지구 모형 구축 및 분석

LID DT 모형의 시범 지구 적용은 세종시 6-4생활권의 해밀마을을 대상으로 하였으며 대상지역은 2016년 부지조성공사를 시작하여 현재 완공한 지역으로 도시 건설단계에서부터 LID 기법 도입을 추진하고 현재 시설을 운영하고 있다. 본 연구에서는 해밀마을의 우수관로 및 LID 설계 자료를 이용하여 기본적인 우수배제 시스템을 구축하였으며 전체 유역 면적은 51 ha이며, 우수관로 7개소, 소유역 24개소로 구축하였다. 또한, 총 64개의 분산되어 배치된 LID시설을 시설형식을 구분하여 소유역별로 적용하여 모형을 구축하였다(Fig. 3).
Fig. 3
EPA-SWMM Construction Status
kosham-2022-22-6-409gf3.jpg
시범 지구에 대한 모의 결과 LID 저감효과 검토 결과 장기유출모의(2021년)를 통한 물순환 개선 효과 분석시 LID 도입전 유출고는 1,201 mm에서 717 mm로 40.3%의 유출이 저감되는 것으로 분석되었으며, 50년빈도 홍수시 유출고 저감은 LID 도입전 63 mm에서 LID 도입후 50 mm로 저감되어 유출이 20%가 저감되는 것으로 분석되었다(Fig. 4).
Fig. 4
Results of Long-term Reduction Effects by LID Facilities (a) Results of Short-term Reduction Effects (b)
kosham-2022-22-6-409gf4.jpg

3. 결과 및 고찰

앞서 개발한 기상데이터 DB, 유역 및 LID 모듈, 해밀마을에 대한 EPA-SWMM 구축 모형을 이용하여 LID DT 모형을 개발하였다. 구축한 모형은 JavaScript 기반으로 개발되었으며, 윈도우 기반의 Web browser를 이용하여 모의를 수행할 수 있다. LID DT 모형은 해밀마을에 대한 강우 시나리오 선택, 간략한 매개변수 입력을 통해 강우 유출량 LID 해석결과를 LID DT 모형을 통해 확인할 수 있다. 개발된 모형의 주요 기능은 아래와 같다.
  • - 유역 입력자료 구축 기능

  • - 저영향개발 시설(LID) 매개변수 입력 기능

  • - SWMM 연계 유역유출, LID 해석 기능

  • - 전체유역 모의 해석결과 표출 기능

  • - 각 소유역 및 LID 요소별 세부 해석결과 표출 기능

  • - 방류노드 유량 해석결과 표출 기능

LID DT 모형의 사용방법은 사용자가 단기강우/장기강우 중 모의하고자 하는 모드 선택하고 유역 및 LID 관련 기본적인 제원을 입력하고 모형수행 버튼을 누르게 되면 모의 결과를 확인할 수 있다. 모형의 결과는 전체 유역의 물순환에 대한 내용을 확인할 수 있는 물수지 요약과 각 소유역의 유출해석 결과, LID 요소별 결과를 시계열 수문곡선으로 확인할 수 있으며, 방류부 지점의 최종 유출량도 시계열로 확인할 수 있다. 모형에서 입력 가능한 소유역의 매개변수는 유역면적, 불투수비율, 유역폭, 경사 등이 있으며, LID 시설의 경우는 LID usage에 해당하는 매개변수 항목인 LID 시설의 평면상의 면적, 소유역 내에 수량, 전체 소유역 면적에 시설 집수면적이 차지하는 비율, 초기 포화도를 모형에 입력이 가능하다. 따라서 본 연구에서 구축한 LID DT 모형은 해밀마을을 대상으로 강우 시나리오 선택 및 입력 가능한 매개변수 변경에 대한 다양한 시나리오 적용에 따른 유역유출 및 LID 기작에 대한 해석 결과를 확인이 가능하다.

4. 결 론

본 연구에서는 도시지역의 유역유출해석 및 저영향개발 기작을 잘 모사할 수 있는 모형인 SWMM-LID 모형의 Web기반 모형인 LID DT 모형을 개발하였다(Figs. 5~6). 본 연구에서는 대표 강우 관측소의 시간단위 강우자료 및 확률강우량을 조사하여 DB를 구축, 유역유출 및 LID 기작에 대한 매개변수에 대한 사용자 입력과 기본값 적용 매개변수를 분류하고 기본값 적용 매개변수의 경우는 적정 범위를 검토하여 매개변수를 정의하였다. 유역 유출과 LID 결과를 수문곡선으로 확인하기 위해 후처리 모듈을 정의하였다. 또한, 세종시 6-4생활권 1단지 해밀마을을 시범지구로 선정하여 대상지구의 우수관망 및 유역특성 매개변수를 정의하고 LID DT 모형에 탑재하였으며 개발된 모형에서 시범지구 대한 모형구축, 모형실행, 모형 결과 확인의 일련의 과정이 모두 정상적으로 운영되는 것으로 확인되었다. 이와 같이 개발된 LID DT 모형은 유역 입력자료 구축 기능, 저영향개발 시설(LID) 매개변수 입력 기능, SWMM 연계 유역유출, LID 해석 기능, 전체유역 모의 해석결과 표출 기능, 각 소유역 및 LID 요소별 세부 해석결과 표출 기능, 방류노드 유량 해석결과 표출 기능으로 대상 지구에 대해 물순환 개선 효과 및 LID 효과에 대한 결과를 평가할 수 있다.
Fig. 5
Input Screen of LID DT Simulator
kosham-2022-22-6-409gf5.jpg
Fig. 6
Result of LID DT Simulator
kosham-2022-22-6-409gf6.jpg
SWMM과 같이 도시지역의 복잡한 우수배제 시스템을 반영하여 모형을 구축하기 위해서 관련 전문가가 많은 시간을 투입하여 모형을 구축하고 있다. 본 연구에서 구축한 해밀마을에 대해 추후 우수배제시스템 업데이트 및 LID 시설 변경 등에 대한 변경사항을 즉각적으로 반영이 가능하고 Web 기반 모형으로 시간 및 장소에 제한 없이 다양한 시나리오에 대한 해석결과를 확인할 수 있을 것으로 판단된다. 특히, 저영향개발 시설계획 단계에서부터 운영관리 단계까지의 일련의 과정에서 대상 지역의 물순환 개선 효과 및 수질 저감효과 등의 다양한 물환경정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다. 향후 연구로는 시범지구에 대한 관측데이터 수집을 통한 모형의 검⋅보정 수행 및 실시간 강우 모듈 탑재, 빗물이용시설 물 수요-공급 분석 모듈 탑재가 되면 도시 수자원 운영⋅관리 분야에서 의사결정 지원 툴로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

감사의 글

본 결과물은 환경부의 재원으로 한국환경산업기술원의 지능형 도시 수자원 관리사업의 지원을 받아 연구되었습니다(2019002950002).

References

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