토지피복과 건물 유무를 고려한 돌발 홍수에 대한 FLUMEN 및 HEC-RAS 2D 모형 비교

Comparison of FLUMEN and HEC-RAS 2D Models for Flash-Flood Inundation Considering Land Cover and Building Presence

Article information

J. Korean Soc. Hazard Mitig. 2024;24(4):239-247
Publication date (electronic) : 2024 August 31
doi : https://doi.org/10.9798/KOSHAM.2024.24.4.239
* 정회원, 홍익대학교 토목공학과 석사과정(E-mail: ckswls987@gmail.com)
* Member, Master Course, Department of Civil Engineering, Hongik University
** (주)하이써그 기업부설연구소 이사
** Director, Company-affiliated Research Institute, Hycerg
*** 정회원, 홍익대학교 건설환경공학과 연구교수
*** Member, Research Professor, Department of Civil and Environmental Engineering, Hongik University
**** 정회원, 홍익대학교 건설환경공학과 교수(E-mail: seungoh.lee@hongik.ac.kr)
**** Member, Professor, Department of Civil and Environmental Engineering, Hongik University
**** 교신저자, 정회원, 홍익대학교 건설환경공학과 교수(Tel: +82-2-320-3046, Fax: +82-2-320-3046, E-mail: seungoh.lee@hongik.ac.kr)
**** Corresponding Author, Member, Professor, Department of Civil and Environmental Engineering, Hongik University
Received 2024 May 28; Revised 2024 May 29; Accepted 2024 June 07.

Abstract

기후변화로 인해 증가한 홍수의 빈도와 강도로 도시지역의 피해가 증가하고 있으며, 이러한 피해를 방지하고 완화하기 위한 조치 중 하나로 비구조적 대책인 하천범람지도는 중요한 역할을 한다. 이러한 지도를 생성하기 위해 2차원 침수해석 모형인 FLUMEN과 HEC-RAS 2D는 건물, 토지피복 및 지형과 같은 복잡한 요인의 영향을 받는 도시 침수를 모의하는 데 널리 사용되고 있다. 본 연구의 목적은 특정 도시 지역에서 토지피복과 건물 유무를 고려한 FLUMEN과 HEC-RAS 2D의 모의결과를 비교하는 것이다. 조도계수 변화와 건물 유무에 따른 모형 간의 모의 결과를 비교함으로써 모형 선정으로 인해 발생할 수 있는 불확실성에 대해 검토하였으며, 도시지역에서 적합한 모형을 선정하는 것에 대한 중요성을 강조하였다. 본 연구의 결과는 다양한 도시 홍수 시나리오에서 적합한 수치모형을 선정하는 의사 결정 과정에 기여할 것이다.

Trans Abstract

The increased frequency and intensity of floods caused by climate change has exacerbated damage in urban areas. Flood-inundation maps, which is a nonstructural measure, is crucial in preventing and mitigating such damage. Two-dimensional flood-analysis models, such as FLUMEN and HEC-RAS 2D, are widely used to simulate urban flooding caused by complex factors such as buildings, land cover, and terrain. This study aims to compare the simulation results of FLUMEN and HEC-RAS 2D by considering land cover and building presence in a specific urban area. By comparing the simulation results under various roughness coefficients and the presence or absence of buildings, the uncertainties arising from model selection are examined, which highlights the importance of selecting an appropriate model for urban areas. The results of this study contribute to the decision making involved in selecting suitable numerical models for various urban-flood scenarios. In the future, a systematic approach must be established for selecting flood-analysis models and expanding their functionality through integration with hydrological models.

1. 서 론

기후 변화는 국지적 극한 강우 현상의 빈도와 강도를 증가시키며, 이는 도시 지역에서 돌발 홍수의 위험을 크게 높이고 있다. 이러한 상황은 도시 계획 및 관리 측면에서 중요한 과제가 되고 있다. 도시화 과정에서 자연 지형은 아스팔트와 콘크리트와 같은 불투수성 표면으로 변형되어 지표면의 투수성을 감소시킨다. 이로 인해 강우 시 표면 유출이 증가하고, 하천으로 유입되는 유량이 급격히 증가하여 하천 수위가 빠르게 상승한다. 하천이 이러한 유량을 감당하지 못하면 범람 또는 제방 붕괴가 발생할 수 있으며, 이는 주택, 상업 시설, 공공 인프라 및 교통 시스템에 심각한 피해를 초래한다. 이러한 피해는 인명 손실, 경제적 손실 및 사회적 혼란을 초래할 수 있다.

이와 같은 하천 홍수 피해를 예방하고 경감하기 위한 비구조적 대책으로 하천범람지도가 활용된다. 이러한 지도는 하천이 월류하거나 제방이 붕괴할 때 예상되는 침수 범위와 깊이를 나타내어 홍수 위험 지역을 식별하는 데 도움을 준다. 하천범람지도는 다양한 홍수 시나리오를 기반으로 작성되며, 이를 생성하는 데 사용되는 수치모형은 지배 방정식, 수치 기법 및 입력 데이터 형식에 따라 다른 결과를 제공한다. 따라서 침수해석모형을 비교하고 평가하여 각 모형의 강점과 약점을 파악할 필요가 있다. 따라서 다양한 환경(도시, 농촌 등) 및 시나리오(극한 강우, 댐 붕괴 등)의 상황에서 가장 적합한 모형을 판단할 수 있는 연구가 필요하다.

국외의 선행된 연구로는 Horritt and Bates (2002) 가 영국 Severn 강에서 1D 및 2D 수치모형(HEC-RAS, LISFLOOD-FP 및 TELEMAC-2D)을 모의하였고, 예측 성능의 차이는 조도계수 변화에 대한 민감도 차이에서 비롯된다고 주장하였다. Chatterjee et al. (2008)은 1D 모형과 1D-2D 모형에서 계산한 수위결과를 비교하였으며, 더욱 정확한 결과를 계산하기 위해서는 1D-2D 모형을 사용해야한다고 주장하였다. Patel et al. (2017)은 Surat 지역에서 HEC-RAS 1D 및 2D 모형을 이용하여 침수지도를 제작하였으며, 이를 평가하였다. Liu et al. (2019)는 30 m의 균일한 격자를 사용하여 HEC-RAS와 LISFLOOD-FP의 1D 및 2D 모듈을 비교하였으며, 1D 모형보다 2D 모형에서의 침수해석결과가 더 정확하다고 주장하였다. Shustikova et al. (2019)가 HEC-RAS 모형과 LISFLOOD- FP 모형을 다양한 격자 크기에서 모의하였으며, 결과의 정확성과 효율성에 대해서 평가하였다. Willis et al. (2019)는 LISFLOOD-FP 모형에서 격자크기, 건물 등의 변수들이 모형 결과에 미치는 영향을 평가하였으며, 단순한 지형에서는 불확실성이 감소한다고 주장하였다. 오히려 모의결과의 불확실성에 대해서는 모형의 수치적 복잡성(Numerical complexity)이 복잡한 유동체계에서 가장 큰 원인이 된다고 평가하였다(Willis et al., 2019).

국내의 선행된 연구로는 Park et al. (2011)는 FLUMEN 모형을 이용하여 월류 및 파제에 따라 한강제방 취약지역에서 홍수범람모의를 수행하였으며, 국내 실정에 맞는 정확한 적용기준이 마련되어야 한다고 주장하였다. Park (2011)은 HEC-RAS와 FLUMEN 모형을 이용하여 홍수위를 계산하고 비교하였으며, 두 모형의 결과는 유사하게 나타난 것을 확인하였다. Lee and Lee (2016)는 곡교천 대상의 FLUMEN 모형 결과와 비교를 통해 HEC-RAS 2D 모형의 모형의 특징, 사용성, 적용성, 결과 등을 평가하였다. Moon et al. (2016)는 다양한 범람해석 모형과 지형표현 방법별로 홍수 시 침수면적을 산정하고 그 정확성을 평가하였다. 범람해석 모형의 경우 HEC-GeoRAS, RAS Mapper, RiverCAD 모형을 이용하였으며, 소규모 유역의 경우 HEC-GeoRAS 모형과 RiverCAD 모형이 효율적인 해석 모형이라고 주장하였다. Park and Han (2020)은 EAP 수립 시 대피지도 작성과정에 1차원 모형인 DAMBRK 모형과 2차원 모형인 FLO-2D 모형을 적용함으로써, 수리해석 시 건물 및 도로 등의 구체적인 지형정보의 반영이 가능한 2차원 모형이 더 적합하다고 평가하였다. Jeong et al. (2024)은 HEC-RAS 2D를 이용하여 건물 유무에 따른 침수해석결과의 차이를 평가하였다. 건물이 밀집되고 도로망이 혼잡한 도시 지역의 경우, 건물 영향을 고려해야 적절한 하천범람지도를 작성할 수 있다고 주장하였다.

현재 국내외 연구로 침수해석모형의 비교가 수행되고 있지만, 1차원 모형과 2차원 모형의 결과비교 또는 입력변수에 따른 모형의 민감도 분석정도로 수행되고 있다. 그러나 이러한 연구들은 동일한 지역을 모의하더라도 사용된 침수해석모형과 입력변수에 따라 해석 결과가 크게 달라질 수 있음을 보여준다. 이를 통해 모형의 신뢰성을 높이고 다양한 시나리오에 대한 대비책을 마련할 수 있도록, 침수해석모형의 불확실성을 평가하고 관리하는 방안에 대한 연구가 필요함을 알 수 있다.

본 연구에서는 국내 하천범람지도 작성에 10년 넘게 이용되고 있는 FLUMEN 모형과 미육군공병단에서 개발하여 국내⋅외적으로 널리 사용되고 있는 HEC-RAS 2D 모형을 비교하였다. 두 모형은 모두 2차원 침수해석 모형이며, 조도계수의 변화와 건물의 유무에 따라 변화하는 모의결과를 검토하였다.

2. 연구방법론

Fig. 1은 본 연구의 방법론을 나타낸다. 본 연구에서 이용되는 FLUMEN 모형과 HEC-RAS 2D 모형은 모두 동일한 조건에서 구성하였다. 두 모형의 검증은 실험연구결과인 수심 관측 자료를 이용하여 수행되었으며, 모형의 신뢰성을 확보하였다. 각 모형의 결과는 토지피복의 변화와 건물의 유무에 따라 비교 및 분석되었으며, 이를 통해 다양한 케이스에서의 모형 결과를 평가하였다.

Fig. 1

Flow Chart

3. 침수해석 모형

침수해석 모형은 홍수 발생 시 예상되는 침수 지역을 예측하여 위험관리와 예방조치를 취하기 위해 필요한 모형이다. 이를 통해 홍수로 인한 인명 피해와 재산 손실을 최소화할 수 있어 정확하고 정밀한 침수지역의 예측이 요구된다. Table 1은 국내⋅외에서 널리 이용되고 있는 침수해석모형들을 특징별로 비교한 것이다. 이처럼 2차원 침수해석을 위한 모형은 다양하게 개발되고 있다. 그러나 환경부에서 국민들에게 제공하고 있는 하천범람지도는 HEC-RAS와 FLUMEN 모형만을 사용하여 침수해석을 수행하고 있다. 따라서 본 연구에서는 HEC-RAS 2D 모형과 FLUMEN 모형을 선정하여 연구를 수행하였다. 두 모형은 국내 도시지역 침수해석에 널리 사용되고 있다. Bae et al. (2005)는 FLUMEN 모형을 이용하여 원형섬에서의 고립파에 처오름 해석, 하폭과 하상의 변화에 의한 급변류 해석 등과 같은 문제에 적용하여 모형의 정확성을 검증하였다. Lee and Lee (2016)는 곡교천 아산지구 파제 시나리오에 대해서 FLUMEN 모형과 HEC-RAS 2D 모형의 모의결과를 비교하여 모형의 정확성을 비교하고 검증하였다.

Comparison of Two-dimensional Flow Analysis Models (Jeong, 2020)

HEC-RAS 2D 모형과 FLUMEN 모형은 모두 수심 평균 천수 방정식을 사용하지만 난류를 고려한다는 점에서 차이가 있다. Eqs. (2), (3)과 같이 HEC-RAS 2D 모형은 난류를 고려하지만, Eq. (6)과 같이 FLUMNE 모형은 난류를 고려하지 않는다. 또한 두 모형은 모두 2차원에서 유체의 흐름을 우수하게 표현할 수 있는 수치해석방법인 유한체적법(Finite Volume Method, FVM)을 사용하고 있다. 이는 돌발홍수 시나리오의 복잡한 경계조건과 도시지역의 불규칙한 지형을 효과적으로 처리할 수 있는 방법이다.

3.1 HEC-RAS 2D

HEC-RAS 2D는 미육군공병단에서 개발한 무료 소프트웨어로 1차원 및 2차원 흐름을 모두 모의할 수 있다. 또한 정상류(Steady flow), 부정류(Unsteady flow), 유사이동, 수온, 하상변동, 구조물의 영향 등을 반영할 수 있으며 하천의 홍수터 잠식과 제내지로의 범람을 모의할 수 있다. 사용자는 Saint-Venant 방정식 또는 Diffusion Wave 방정식을 선택할 수 있으며, 본 연구에서는 2차원 침수해석 모의에 적합한 Saint-Venant 방정식을 선정하였다. HEC-RAS 2D의 지배방정식은 아래 Eq. (1)인 연속방정식과 Eqs. (2), (3)은 각각x, y 방향의 모멘트 방정식으로 2D Saint-Venant 방정식이다.

(1)ht+(hu)x+(hv)y=0
(2)(hu)t+(hu2)x+(huv)y+ghhx=ghzbxgn2uu2+v2h1/3
(3)(hu)t+(huv)x+(hv2)y+ghhx=ghzbxgn2vu2+v2h1/3

여기서 h는 수심, u, v는 각각x, y방향의 유속, zb는 하상고, g는 중력가속도이다.

3.2 FLUMEN

FLUMEN 모형은 비정형 격자형태의 침수해석 모형으로, HEC-RAS 2D 모형과 같이 국내에서 하천범람지도 작성을 위한 2차원 침수해석 모형으로 활용되는 모형이다. FLUMEN 모형은 Linux 운영체제에서 실행되며, 복잡한 지형에서도 안정적으로 wet/dry 해석을 할 수 있으며, 상류 및 사류 해석이 가능하여 홍수해석, 댐 붕괴 해석, 흐름 해석 및 구조물 설계 등에 이용된다.

이 모형은 시간에 대해 양해법을 사용하여 계산하며, Roe 기법에 기반한 플럭스 차분 분할 기법을 활용한 불규칙 삼각 격자망을 사용하여 침수 해석을 수행한다. FLUMEN 모형은 Eq. (4)로 수심 적분된 천수방정식을 지배방정식으로 한다. Eq. (5)는 보존 변수 벡터, Eq. (6)은x, y 방향의 흐름 벡터, 그리고 Eq. (7)은 소스/싱크 벡터이다.

(4)Ut+Ex+Gy+S=0
(5)U=(hqr)
(6)E=(qq2h+g2h2qrh),G=(rqrhr2h+g2h2)
(7)S=(0ghzbx+τbxρghzby+τbyρ)

여기서 h는 수심, q, r는 단위폭당 유량, zb는 하상고, g는 중력가속도, ρ는 유체의 밀도, τb는 바닥 전단응력이다.

4. 모형 검증

4.1 실험연구결과

HEC-RAS 2D 모형과 FLUMEN 모형을 실험결과와 비교하여 검증하기 위해 Testa et al. (2007)의 실험결과를 참고하였다. Testa et al. (2007)는 도시 지역에서의 유동 특성을 연구하였으며, 이러한 특성을 재현하는 수치모형의 정확성을 평가할 수 있는 실험결과를 제공하기 위해 연구를 수행하였다.

해당 연구는 도시 지역에서의 홍수 흐름에 대한 수심 데이터를 제공하고 있으며, 수치모형 검증에 유용한 자료로 활용되고 있다. Fig. 2와 같이 실험 지형은 콘크리트로 구성된 5 m 길이의 하천 모형이며, 콘크리트 블록을 사용하여 도시지역의 밀집된 건물들을 표현하고 있다. Fig. 3에서 나타나듯이 상류지점과 블록 사이사이에 수위계를 설치하였으며, 약 1분 동안의 수심 변화를 측정하여 제공하고 있다.

Fig. 2

General View of Toce River Physical Model (Testa et al., 2007)

Fig. 3

Location of Water Depth Gages (Testa et al., 2007)

4.2 모형의 구성

두 모형 모두 5 cm 간격의 지형자료를 고려하여 격자간격을 5 cm로 설정하였으며, 실험환경과 동일하게 콘크리트 블록을 추가하여 건물의 영향을 고려하였다. 건물이 사각형으로 표현될 수 있도록 건물의 외부지점을 따라 격자의 경계를 설정하였다. FLUMEN 모형의 입력변수는 HEC-RAS 2D 모형과 객관적인 비교를 수행하기 위해 가능한 모두 동일하게 설정하였다.

그러나 두 모형의 격자 유형이 다른 점을 고려할 때, 각 모델이 특정 상황에서 제공하는 장점이 다를 수 있다. 예를 들어, HEC-RAS 2D 모형은 사각격자를 사용하여 직선 구간에서의 흐름을 정확하게 모의할 수 있지만, 만곡부나 구조물이 많은 도시 지역에서는 삼각격자를 사용하는 FLUMEN 모형이 더 유리할 수 있다. 그러나 HEC-RAS 2D 모형은 난류를 고려하지만 FLUMEN 모형은 난류를 고려하지 않는 점을 고려한다면 HEC-RAS 2D 모형이 도시 지역에서 더 유리할 수 있다. 이는 각 모형의 장점이자 한계점으로 모형의 선정과정에서 개별적으로 고려되어야 하는 사항으로 판단된다. 상세한 HEC-RAS 2D 모형과 FLUMEN 모형의 입력변수는 Table 2와 같다.

Input Parameters of the Two Models

4.3 모형의 검증

HEC-RAS 2D 모형과 FLUMEN 모형은 실험에서 계측한 수심데이터를 이용하여 검증하였다. Table 2와 같이 두 모형은 최대한 동일한 조건 하에 실행하여 모의 결과를 도출하였다. 건물의 영향을 고려할 수 있도록 Fig. 3의 6, 8번 계측지점을 선정하여 모의결과와 비교하였다.

두 모형의 모의 결과를 정량적인 지표로 평가하기 위해 통계적 평가 지표인 결정계수(R2)를 사용하였다. 결정계수는 모형의 예측 성능을 평가하는 중요한 지표로 사용되며, R2의 값이 1에 가까울수록 모형이 실험결과를 정확하게 재현하고 있음을 의미한다. R2는 Eq. (8)과 같이 표현할 수 있다.

(8)R2=(i=1n(OiO¯)(PiP¯)i=1n(OiO¯)2i=1n(PiP¯)2)2

Eq. (8)에서 OP는 각각 관측 값과 예측 값이며, O¯P¯는 각각 관측 값과 예측 값의 평균이다.

Fig. 4에서는 관측값과 HEC-RAS 2D 모형과 FLUMEN 모형의 모의결과를 시간에 따라 나타냈다. 두 모형 모두 관측값과 유사한 양상을 나타내고 있으며, Table 3에서 R2는 1과 가까운 값으로 모형의 신뢰도를 확인하였다. 두 지점의 결과 차이는 HEC-RAS 2D와 FLUMEN 모형 간의 수치적 접근 방식, 격자 체계, 난류 처리 등과 같은 기술적 차이에서 기인한다. FLUMEN 모형은 삼각격자를 사용해 복잡한 지형에서 흐름의 다방향성을 효과적으로 고려하지만, 난류는 고려하지 않는다. 반면, HEC-RAS 2D는 사각격자를 활용하여 균일한 흐름을 효과적으로 계산하고, 난류를 고려함으로써 보다 정확한 결과를 제공할 수 있다. 이는 복잡한 지형에서는 다소 불리할 수 있다. 이러한 각 모형의 특성은 특정 환경과 지형적 요구사항에 따라 모형을 선택하는 데 중요한 기준이 될 수 있다.

Fig. 4

Observed and Simulated Water Depth at Probe Points for the Validation

R2 Values of the Two Models

5. 모형 비교

5.1 토지 피복의 영향

도시지역은 다양한 용도로 분류될 수 있다. 주로 상업지구, 준상업지구, 저밀도 및 고밀도 주거지역, 공원 등으로 구분할 수 있다. 상업지구와 준상업지구는 주로 상업 활동과 관련된 건물과 시설들로 이루어져 있다. 고밀도 주거지역은 아파트와 같은 고층 주택들이 밀집해 있는 반면, 저밀도 주거지역은 단독 주택이나 저층 건물들이 주를 이룬다. 공원은 녹지공간으로 도시 내 휴식공간으로 이용된다.

이처럼 토지의 이용에 따라 건물의 밀집도가 달라지며, 이를 이용하여 토지 이용에 따른 조도계수를 산정할 수 있다. Table 4는 상업지구, 주거지역, 공원에서의 조도계수를 제시하고 있다. 본 연구에서는 도시지역의 다양한 토지 피복의 영향을 고려하기 위해 조도계수를 상업지구인 0.015부터 주거지역인 0.055까지 0.005씩 늘려가며 총 9가지의 케이스를 선정하였다.

Roughness Coefficients (Yoon and Choi, 2019)

도시지역 토지 피복의 영향은 조도계수의 변화에 따라 검토하였다. Figs. 5, 6은 조도계수(Roughness coefficient) 변화에 따른 HEC-RAS 2D와 FLUMEN 모형의 모의결과이고 각 지점에서의 첨두수위를 나타냈다. 조도계수의 차이에 따라 수심결과에 차이가 나타나며, 건물 앞쪽에서보다 뒤쪽에서의 차이가 크게 나타나는 것을 알 수 있다. HEC-RAS 2D와 FLUMEN 모형에서 조도계수에 따라 발생하는 차이는 각각 Point 3에서 0.7 cm, 0.4 cm이지만, Point 10에서는 2.6 cm, 3.4 cm이다. 이러한 결과를 통해 조도계수의 영향은 건물을 통과할수록 커지는 것을 알 수 있었다.

Fig. 5

HEC-RAS 2D Simulation Results by Roughness Coefficient (n Value)

Fig. 6

FLUMEN Simulation Results by Roughness Coefficient (n Value)

두 모형에서 조도계수의 영향을 확인하기 위해 각 지점별로 모형 별로 첨두 수위의 차이를 검토하였다. 모의 결과에 차이는 백분율로 나타냈으며, Table 5와 같다. 두 모형의 차이는 조도계수가 가장 작은 0.015인 경우 평균 10%의 차이가 발생하고, 가장 큰 0.055인 경우 평균 6%의 차이가 발생한다. 대체로 건물의 중간 또는 뒤 지점에서의 모형 간 차이가 더 크게 발생하며, 조도계수가 작을수록 차이가 큰 것을 알 수 있다.

Difference in Results between HEC-RAS 2D and FLUMEN (%)

5.2 건물의 영향

도시지역은 다른 지역보다 건물이 밀집되어 있는 특징이 있으며, 건물은 홍수 시 물의 흐름을 방해하는 요인이 되기 때문에 침수양상에 큰 영향을 미칠 수 있다. 예를 들어, 건물이 물의 흐름을 막아 예기치 않은 침수 지역을 만들 수 있다. 따라서 도시지역에서 건물의 존재를 고려하지 않으면 침수예측의 정확성이 떨어질 수 있다. 본 연구에서는 건물의 유무에 따른 침수해석 모의 결과를 비교하였다. 건물이 있는 상태와 없는 상태를 모의하였으며, 이러한 과정을 통해 건물의 존재가 침수 예측에 미치는 영향을 평가하였다. 건물이 있는 경우와 없는 경우의 침수 예측 결과는 상당한 차이를 보였다. 건물이 있는 경우 물의 흐름이 방해받아 침수심이 증가하였으며, 이러한 영향은 모형별로 차이를 나타냈다. Fig. 7은 건물에 따른 모형별 수심증가율을 나타내며, HEC-RAS 2D는 FLUMEN 모형보다 전반적으로 높은 증가율을 보였다.

Fig. 7

Result Increase Rate by Buildings

6. 결론

본 연구에서는 HEC-RAS 2D와 FLUMEN 모형에서 토지피복 및 건물의 영향을 고려한 모의를 수행하였으며, 이에 대한 모의결과를 비교하여 두 모형의 성능을 검토하여 다음과 결론을 얻었다.

  • ① 조도계수를 0.015부터 0.055까지 증가시키며 모의를 수행함으로써 토지피복의 영향을 검토하였다. 결과적으로, 조도계수가 낮을수록 모형 간의 차이가 증가하는 것을 확인하였다. 이 차이는 주로 낮은 조도계수에서 물의 흐름이 지표면의 미세한 거칠기에 민감하게 반응하기 때문에 발생한다. 낮은 조도계수는 매끄러운 표면을 의미하며, 이로 인해 마찰 저항이 감소하고 흐름 속도가 증가한다. 따라서, 이러한 조건에서는 하천의 작은 곡면이나 불규칙성이 흐름 동역학에 큰 영향을 미칠 것으로 판단된다.

  • ② 건물의 영향은 건물의 유무에 따라 발생하는 수심의 증가율로 검토하였으며, HEC-RAS 2D는 건물의 전면부에서 4.1 cm에서 12.0 cm로 증가하여 약 3배의 값을 나타내지만, FLUMEN에선 5.0 cm에서 10.2 cm로 증가하여 약 2배의 값만 나타났다. 이를 통해 조도계수가 작고 건물이 있는 경우 모형 간 차이가 크게 발생하여 모의 결과에 불확실성이 커지는 것을 판단할 수 있었다. Fig. 8에서는 조도계수와 건물유무에 따라 발생하는 모의결과의 불확실성이 나타난다.

  • ③ 본 연구의 결과를 바탕으로, 조도계수와 건물의 유무가 홍수 침수 양상에 미치는 영향을 고려한 도시 침수 해석의 중요성을 강조할 수 있다. 조도계수가 작을 때, 모형 간 차이가 크게 발생하는 점을 감안할 때, 비교적 조도계수가 작은 도시지역에서는 모형의 선정은 신중히 수행되어야 한다. 또한 건물의 유무에 따라 모형 간의 결과 차이가 크다는 점을 감안할 때, 도시 지역의 침수 예측 시 건물의 존재와 위치를 정확히 반영하는 것이 중요하다.

  • ④ 이러한 분석은 도시 계획자와 방재 전문가들이 보다 효과적인 홍수 대응 전략을 수립하는 데 기여할 수 있다. 예를 들어, 침수 위험이 높은 지역에 대한 우선적인 방재 조치, 긴급 대피 계획 수립, 그리고 홍수 발생 시 피해를 최소화하기 위한 인프라 개선 등이 포함될 수 있다.

본 연구의 결과는 다양한 도시 홍수 시나리오에서 적합한 수치모형을 선정하는 의사 결정 과정에 큰 기여를 할 수 있을 것이다. 따라서 향후 연구에서는 침수해석모형 선정을 위한 체계적인 접근 방식을 확립하는 것이 중요하다. 이를 통해 모형의 신뢰성을 높이고 다양한 상황에서의 적용 가능성을 증대시킬 것이다. 이러한 연구는 홍수 위험 관리 및 방재 전략 수립에 있어 중요한 기초 자료를 제공하며, 최종적으로는 도시 지역의 안전성을 향상시키는 데 기여할 것이다.

감사의 글

본 결과물은 환경부의 재원으로 한국환경산업기술원의 기후위기대응 홍수방어능력 기술개발사업의 지원을 받아 연구되었습니다(2022003470001).

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Fig. 1

Flow Chart

Table 1

Comparison of Two-dimensional Flow Analysis Models (Jeong, 2020)

Models HEC-RAS 2D FLUMEN Mike21C Hydro_AS-2D
Developer HEC Beffa DHI Dr. Nujic
Governing equation Depth-averaged shallow water eq. Depth-averaged shallow water eq. Navier-stokes Navier-stokes
Numerical method FVM FVM FVM FVM
Similarities River flooding and surface flow analysis, capability for sediment simulation, capability to simulate discontinuous flow, ensuring accuracy and stability of results
Differences Models used for creating flood inundation maps in Korea Pre & post processing and numerical analysis cannot be separated Minimizing computation time with built-in OpenMPI
Selection O O X X

Table 2

Input Parameters of the Two Models

Models
Parameters HEC-RAS 2D FLUMEN
Initial condition Dry
Bed resistance Manning’s n value = 0.0162
Boundary condition Upstream: discharge Downstream: normal depth
CFL number 0.029~0.060 0.060
Grid type Rectangular Triangular
Number of grids 30,372 30,384

Fig. 4

Observed and Simulated Water Depth at Probe Points for the Validation

Table 3

R2 Values of the Two Models

Location
Models Point 6 Point 8
HEC-RAS 2D 0.85 0.94
FLUMEN 0.94 0.86

Table 4

Roughness Coefficients (Yoon and Choi, 2019)

Land use Manning’s n value
Commercial district 0.015~0.030
Semi-commercial district 0.020~0.035
High-density residential area 0.025~0.040
Low-density residential area 0.030~0.055
Park 0.040~0.080

Fig. 5

HEC-RAS 2D Simulation Results by Roughness Coefficient (n Value)

Fig. 6

FLUMEN Simulation Results by Roughness Coefficient (n Value)

Table 5

Difference in Results between HEC-RAS 2D and FLUMEN (%)

Location
Manning’s n value Point 3 Point 4 Point 5 Point 6 Point 7 Point 8 Point 9 Point 10 Average
0.015 5 1 11 12 8 12 8 25 10
0.020 3 2 9 9 11 10 4 27 10
0.025 0 2 10 10 8 10 6 24 9
0.030 3 2 10 7 6 9 5 14 7
0.035 5 3 10 9 4 9 7 10 7
0.040 5 2 10 8 7 9 6 9 7
0.045 6 2 9 6 4 9 7 6 6
0.050 7 3 9 7 6 7 7 6 7
0.055 6 3 8 7 5 7 7 5 6

Fig. 7

Result Increase Rate by Buildings

Fig. 8

Uncertainty of Results