무차원 Zoning 기반 침수범위 결정 모형에 의한 친수지구 홍수예보 시스템 개선

심규성 아주대학교 2021 국내박사

홍수예보는 최근의 기후변화에 의해 증가되는 홍수위험에 대한 직접적 방어능력을 제공하는 비구조적인 대책의 하나로써 그 중요성이 점차 강조되고 있다. 이러한 홍수예보의 중요성에 의거하여 홍수예보에서 사용되는 다양한 홍수예측 기술과 정보처리 기반 기술들은 현재까지 지속적으로 발전하고 있다. 특히 우리나라에서는 20여 년 전부터 국가하천을 중심으로 관할 홍수통제소에서 자체적인 홍수예측을 위한 정보 프레임 워크를 갖추고 이를 홍수예보 업무에 적극적으로 활용하고 있다. 또한 2012년부터는 홍수예보기술이 기존의 지점예보에서 2차원적 공간예보로 예보패러다임의 기술전환이 이루어지면서 홍수통제소에서는 4대강 친수지구에 대한 대민 홍수정보제공 서비스를 공간예보로 확대하여 시행하고 있다. 하천의 친수지구는 최근 하천주변 도시화의 지속적 추진과 레져 인구의 증가에 따라 공간 활용성이 매우 증가하고 있으나 저빈도 홍수위험에도 직접적으로 피해가 발생하는 특성과 평탄성 지형의 특징으로 침수가 급속히 진행되는 특징으로 인해 홍수피해 위험이 타 지역보다 매우 높은 실정이다. 또한 친수지구의 다양한 공간 활용에 의한 복잡한 이해관계 때문에 과도하게 높은 안전율을 적용하여 홍수예보를 할 경우 친수지구의 활용에 있어 필요 이상의 제한을 가하게 되는 문제가 발생하여 이에 대한 극심한 민원이 발생하기도 한다. 이러한 민감한 사안들 때문에 기존의 홍수정보제공 시스템으로 대응하기에는 많은 한계가 있으며 이를 전반적으로 개선하기 위한 노력이 필요하다. 본 연구는 홍수예보에 있어 이렇게 상충되는 문제 해결을 위한 실질적 방안 을 목적으로 국가하천 친수지구에 대한 홍수정보제공 시스템의 성능평가와 이를 통한 개선방안을 도출하는 것을 주요 연구주제로 설정하였다. 세부 연구내용은 다음과 같이 수행하였다. 첫째, 홍수예보에 활용되는 홍수모의 기법에 대한 기본 이론의 과 관련 연구동향을 조사하였다. 둘째, 현재 홍수예측모형 구축이 완료되어 운영하고 있는 한강 본류(충주댐∼팔당댐)를 대상으로 2개 구간을 선정하여 기존 홍수정보 제공시스템에 의한 1차원 모의를 한 후 이 결과를 이용하여 현재 홍수정보제공 시스템에 탑재된 침수범위 결정 모형에 의한 수표면의 수위 편차를 비교하였고 또한 이러한 수위 편차를 2차원 모형인 HEC-RAS 5.0에 의한 예측수위 결과와도 비교하여 그 차이를 종합적으로 비교 평가하였다. 셋째, 각 침수예측모형을 DEM(Digital Elevation Model) 해상도별로 모의하여 모의시간을 비교하였다. 넷째, 기존 소축적 지형도를 활용함으로써 발생되는 다양한 홍수예보의 문제점을 정리하고 분석하였다. 다섯째, 홍수정보제공 시스템의 성능개선을 위해 태화강 국가정원을 대상으로 친수공간 Zoning과 무차원 예측수위 비교에 의한 침수범위 결정 모형의 공간 Topology구축 방안을 제안하였으며 이를 세부 알고리즘으로 구체화하여 프로그램화하였다. 여섯째, 친수지구에 대한 홍수정보의 신뢰성을 높이기 위해 기존 DEM의 정확도를 개선할 수 있는 보행로 중심선 보간법을 새로 고안하여 검증하였다. 일곱째, 무차원 수위예측을 효과적으로 할 수 있는 합리적인 친수지구 Zoning 방안을 제시하였다.

물리 기반 순간단위도 및 딥러닝 기반의 하이브리드 홍수 예측 기법

정민엽 서울시립대학교 일반대학원 2023 국내박사

Various rainfall-runoff models have been developed and used to predict floods in watersheds. Conceptual rainfall-runoff models have been widely used in practice due to their high reliability and applicability. However, these models simplify the rainfall-runoff process, making it difficult to incorporate the physical processes into runoff predictions. Additionally, the models have various parameter uncertainties, requiring calibration using a sufficient amount of observational data. On the other hand, physically-based rainfall-runoff models physically consider the flow within the watershed, providing relatively accurate results. However, their high computational cost and numerical instability limit their practical application. In this study, we developed a flood prediction model that integrates a physically-based dynamic wave model, an instantaneous unit hydrograph (IUH) model, and a deep learning model to achieve both accuracy and efficiency. We derived and interpolated the IUH based on the dynamic wave simulation and the power-law relationship between peak characteristics of IUH and rainfall excess intensity. In addition, we estimated rainfall losses using the Green-Ampt model and the NRCS-CN model. To estimate the parameters of each rainfall loss model, we incorporated real-time GLDAS-Noah land surface modeling data and rainfall time series data into the LSTM model, a deep learning model. Finally, we predicted the flood hydrograph of the watershed through convolutional integration. We applied our flood prediction model to both ideal and real watersheds. The LSTM model for rainfall loss estimation predicted the effective rainfall with high accuracy, achieving a Nash-Sutcliffe efficiency and correlation coefficient of over 0.9 and a normalized mean absolute error and normalized root mean square error below 0.15. In the flood prediction results, we obtained high accuracy with Nash-Sutcliffe efficiency between 0.55 and 0.9 and coefficients of determination between 0.67 and 0.95. Our physically-based IUH can be derived using only the topography and Manning's roughness coefficient of the watershed, without the need for parameter calibration using observed data. This makes it advantageous for application to ungauged watersheds or watersheds with limited observational data. Additionally, the derived IUHs account for nonlinear rainfall-runoff relationship, as it is used as a function of rainfall excess intensity for a single watershed. In addition, we efficiently interpolated the IUH for arbitrary rainfall excess intensity using a power-law-based technique. Furthermore, the derivation of the flood hydrograph through convolutional integration enables instantaneous and efficient flood prediction. By incorporating deep learning models and real-time watershed data for rainfall loss estimation, our flood prediction technique can reflect the moisture conditions of the watershed during flood events and consider various influencing factors related to rainfall loss. This approach reduces uncertainties in parameter estimation for rainfall losses and minimizes the need for subjective judgments. The flood prediction model in this study is expected to provide several advantages for flood damage prevention and the operation of water control structures. Except for the initial construction processes of optimizing LSTM and deriving IUHs, flood prediction can be completed rapidly within minutes, making it highly efficient. Moreover, by considering real-time moisture conditions in the watershed and physically reflecting the rainfall-runoff process, the model ensures the accuracy of flood prediction. 유역에서의 홍수를 예측하기 위한 다양한 강우-유출 모형들이 개발되어 사용되어왔다. 개념적 강우-유출 모형들은 신뢰성과 적용성이 높아 실무에서 널리 활용되어왔으나, 강우-유출 과정을 단순화하여 고려하므로 유출예측에 강수의 흐름을 물리적으로 고려하기 힘들다는 한계가 있다. 또한 모형의 매개변수에 여러 불확실성이 존재하므로 충분한 양의 관측 자료를 사용한 보정 작업이 필요하다. 물리적 강우-유출 모형들은 유역 내 흐름을 고려하므로 유출예측 결과가 비교적 물리적으로 정확하다는 장점이 있지만, 높은 계산 비용 및 수치적 불안정성으로 인하여 실무에의 적용이 힘들다는 한계가 있다. 본 연구에서는 물리기반의 동역학파 모형과 순간단위도 모형, 그리고 딥러닝 모형을 결합함으로써 정확도와 효율성을 모두 확보할 수 있는 홍수예측 기법을 개발하였다. 동역학파 시뮬레이션 및 순간단위도 첨두 특성과 유효강우강도 간의 멱함수관계를 이용하여 물리기반의 순간단위도를 유도 및 보간하였다. 또한, Green-Ampt 모형과 NRCS-CN 모형을 적용하여 강우 손실을 산정하였으며, 각 모형의 매개변수를 추정하기 위하여 실시간으로 제공되는 GLDAS-Noah 지표면 모델링 자료 및 강우 시계열 자료를 딥러닝 모형인 LSTM 모형을 통해 고려하였다. 최종적으로, 유효강우주상도와 순간단위도를 활용한 회선적분을 통해 순간적으로 유역의 홍수수문곡선을 예측하였다. 본 연구의 홍수예측기법을 가상유역 및 실제유역에 적용해보았다. 강우손실 산정을 위한 LSTM 모형은 NSE (Nash-Sutcliffe efficiency)와 CR (correlation coefficient) 0.9 이상, NMAE (Normalized Mean absolute error)와 NRMSE (Normalized root mean square error) 0.15 이하의 높은 정확도로 유효우량을 예측하였으며, 최종적인 홍수 예측 결과에서는 NSE 0.55이상 0.9이하, R^2 (Coefficient of determination) 0.67이상 0.95이하의 높은 정확도가 확인되었다. 본 연구의 물리기반 순간단위도는 관측수문자료를 이용한 매개변수 보정작업 없이도 유역의 지형과 조도계수 만을 사용하여 유도될 수 있으므로 미계측 유역이나 관측 자료가 부족한 유역에 대한 적용이 유리하다. 또한, 유도되는 순간단위도는 하나의 유역에서도 유효강우강도의 함수로 사용되므로 홍수 예측에 비선형적 강우-유출 관계를 고려할 수 있었으며, 멱함수 기반의 순간단위도 보간 방법을 통하여 임의의 유효 강우강도에 대한 순간단위도를 효율적으로 보간할 수 있었다. 그리고 최종적인 홍수수문곡선 유도는 순간단위도의 회선적분을 통하여 이루어지므로 순간적, 효율적인 홍수 예측이 가능하였다. 강우 손실의 산정에 딥러닝 모형 및 실시간 유역 데이터를 활용함으로써 홍수 사상 발생 시의 유역의 습윤 조건을 반영할 수 있었으며, 강우 손실과 관련된 여러 영향인자들을 고려할 수 있었다. 또한 이를 통하여 강우 손실 매개변수 산정의 불확실성 및 주관적 판단의 필요성을 줄일 수 있었다. 본 연구에서 개발된 홍수 예측 모형은 홍수 피해 방지 및 수공구조물의 운영 등에 여러 가지 이점을 제공할 것으로 기대된다. 모형의 초기 구축과정인 LSTM의 최적화 및 순간단위도 유도를 위한 동역학파 시뮬레이션을 제외한다면, 홍수 예측은 수 분 내에 빠르게 완료되므로 효율적이다. 또한, 유역의 실시간 습윤 조건을 반영하면서도 강우-유출 과정을 물리적으로 반영하므로 홍수 예측의 정확도를 확보할 수 있다.

홍수기 농업용 저수지의 홍수조절 능력 평가

장익근 충북대학교 2015 국내박사

We investigated flood control capacity of 484 agricultural reservoirs with storage capacity of over 1 million m3 in South Korea. In general, agricultural reservoir secures flood control capacity by setting up limited water level during flood season from late June to mid-September. The flood control capacity of an agricultural reservoir during flood season can be divided into stable flood control capacity during non-flood season, stable flood control capacity associated with limited water level, and unstable flood control capacity associated with limited water level. In general, the flood control capacity significantly (P < 0.001) increased with reservoir capacity irrespective of type of spillway. The unstable flood control capacity accounted for about 20 % of reservoir capacity in the uncontrolled reservoirs. The study reservoirs showed flood control capacity of 0.60-65 billion (B) m3 and stable flood control capacity of 0.43-47 B m3, depending on the upper and lower limited water levels during the flood season. The stable flood control capacity of the controlled reservoirs (0.29-0.33 B m3) was about two times than that of uncontrolled reservoirs (0.14 B m3). Moreover, the reservoirs with over 100 mm ratio of flood control capacity to watershed area accounted for 38 % of total controlled reservoirs. The flood control volume of 28 agricultural reservoirs with 20-year water storage data were examined for the 10 frequency wet year. The flood control volume significantly (P < 0.001) increased with effective reservoir capacity in the 10 frequency wet year. The flood control volume during flood season in 10 frequency wet year were estimated as 0.13 to 0.28 B m3. The ratios of flood control volume to effective reservoir capacity during flood season in 10 frequency wet year were 15 % for early season, 7 % for mid season, and 11 % for late flood season, suggesting that flood control operation of the reservoir is most important during mid season. The results indicate that many agricultural reservoirs may contribute to flood attenuation in the small watersheds.

도시차원 수문학 분석을 통한 지자체 홍수 재해 대응 방안 설계 : 강동구지역에 대한 저류조 설계를 중점으로

최영훈 서울대학교 대학원 2019 국내석사

As urbanization and climate change have surged all over the world, many cities and governments have been trying to prepare the protective design for cities and infrastructures resilient to natural disasters but flooding in the city is still one of the biggest disasters. In 2018, total amount for water disaster reached 1 trillion Yen in Japan. Although large-scale reservoirs and underground drainage systems are being installed at the national level, it is hard to construct these kinds of facilities due to high cost and time-consuming approval process. It, therefore, is needed to develop the preventive design methodologies maximizing the safety of urban areas as well as minimizing the construction cost of facilities. The objective of this study was to suggest the preventive designs for urban flood-risky areas adopted by local governments. The types of floods can be classified into 1) urban floods caused by the increase in impervious area, 2) river floods, 3) coastal floods occurring at coastal areas, and 4) sudden floods caused by sudden rainfall at steep slopes have. This study focused on urban floods, and Gangdong – gu in Seoul was chosen as a target area as it has been historically frequent floods. The disaster response technologies for flood are mainly the reservoir, the extension of the pipe, and the pitcher packing. However, because of the expensive construction cost and a large number of complaints, the packing of pavement and the extension of the pipe are difficult to be adopted. The location analyses of Gangdong - gu were executed by ArcGIS, and the types of land use were classified based on the public data of the national geographic information platform. These include schools, parking lots, public facilities, and underground warehouses. The hydrological analysis was carried out through ArcGIS's ArcHydro plug-in using DEM data. The flooded area and the watershed in Seoul were divided into several types based on the analyses. The flooded area was in the middle of the water flow, and the houses and commercial buildings were most damaged. The affecting areas were houses and commercial buildings, which were the most common types. Gangdong-gu can be represented as these two types. The technologies such as rainwater storage facilities, inundation sites, storage facilities, ecological water storage, and distributed rainwater storage were utilized for the flood-preventive design of Gangdong - gu. In the case of rainfall of 100mm per hour, which was the largest concentration of existing intensive rainfall, the flooded area without technological substitution was 84,802㎡, but the area was decreased by 8,682㎡ with applying these technologies to the selected locations. The reduction rate of flooded area is 97%, so it is concluded that the proposed design is highly effective to mitigate the flooding risk. Climate change scenarios and the probability of rainfall intensity were also considered for the proposed design. In the case of 40-year rainfall at RCP 8.5 (84 mm/h), no flooding occurred, but in the case of 70-year rainfall at RCP 8.5 (126 mm/h), half of the existing flooded area was flooded, which would provide a guideline for decision-making when the existing design is to be revised. Finally, Hazard Capacity Factor Design (HCFD) concept was proposed to generalize current proposed methods for urban flooding, later on, for applying to coastal flood or river flood. The HCFD is composed of quantifying both hazard from natural disasters and capacity of target areas, considering the climate change scenario, deterioration of infrastructure and system, contributions of the applied technologies etc. The basic concept of this method compares the hazard with the capacity to evaluate the safety factor of the city or site regarding the disaster-resisting potential. Nevertheless, this study has limitations such as insufficient information for the characteristics of pavement and underground drainage lines. It, however, would provide a methodology to design flood-resisting systems for local governments, which is based on the climate change scenario, topographic information, and site analyses. The proposed methodology, therefore, would help decision making of project implementation for mid-term and long-tern plan. 본 연구에서는 기후변화에 따른 강우량 증가로 인해 홍수의 규모가 커질 것에 대비해 지자체에서 자체적으로 재난에 대비할 수 있는 대응 방안을 설계하였다. 전 세계적으로 도시화가 급증하면서 각 종 재난에 대비한 시설이 많이 늘어나고 있지만 피해는 줄고 있지 않다. 그 중 물 재해로 인한 피가 가장 피해가 큰데 2018년 일본의 경우 그 피해액이 10조원에 다다랐다. 주로 이런 재난에 대한 대응책으로 국가차원에서 대규모 저류조 등을 설치하고 있지만 지자체 입장에서의 대응책은 현실적으로 어렵기에 부실한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 적지분석과 수문학 분석을 통해 최소한의 재화로 최대한의 효과를 내는 설계를 진행하였다. 우선 홍수의 유형을 정리하면 불투수면적의 증가로 인해 발생하는 도시홍수, 강이나 하천의 범람으로 발생하는 하천홍수, 해안가에서 발생하는 해안홍수 그리고 급경사지에서 갑작스러운 강우로 인해 발생하는 돌발홍수가 있다. 이 중 본 연구에서는 도시홍수에 집중하였고 대상지로는 강동구를 선정하였다. 홍수에 대한 재난 대응 기술은 주로 저류조, 관거 확장, 투수포장이 있지만 투수포장과 관거 확장은 비싼 공사비 그리고 다량의 민원으로 인해 실질적으로 적용이 어려워 저류조 설치를 주된 적응 기술로 선정하였다. 강동구의 적지분석은 ArcGIS로 하였으며 국토지리정보 플랫폼의 공공데이터를 기반으로 용도를 분류하였다. 이에 해당되는 용도는 학교, 주차장, 공공시설, 지하창고 등이 해당된다. 수문학 분석은 DEM자료를 활용하여 ArcGIS의 플러그인인 ArcHydro를 통해 진행하였다. 본 연구를 통해 서울시 전체를 분석한 결과 3가지의 결과를 얻을 수있었다. 첫 째, 침수지역과 영향지역(Watershed)는 몇 가지 유형으로 나뉘었는데 침수지역은 물의 흐름 중간에 있으며 주택과 상가건물이 피해를 입은 유형이 가장 많았고, 영향지역은 주택과 상가 건물이 대부분인 유형이 가장 많았다. 강동구는 이 두가지 유형에 모두 적합하여 대표성을 띄는 구이다. 둘 째, 강동구를 대상으로 빗물 저류시설, 침수지, 저류시설, 생태수로 그리고 분산형 빗물 저류조를 배치 설계 하였고 그 효과를 보았다. 기존 집중 강우 중 가장 컸던 시간당 100mm의 강우 시 기술 대입 전 대비 기술 도입 후 총 97%의 면적이 줄어 설계안의 효과가 적절했다는 결론이 나왔다. 셋 째, 이 설계안을 기후변화 시나리오와 확률강우강도 빈도와 연계하여 비교했을 때는 조금 다른 결과가 나왔다. RCP 8.5의 40년 빈도 강우(84mm/h)의 경우는 침수가 발생하지 않았지만, RCP 8.5의 70년 빈도 강우(126mm/h)의 경우에는 기존 침수지역의 절반이 침수되었다. 시나리오와의 비교를 통해 어느 시점에 새로운 기술이 도입되어야 하는지에 대한 기준을 제시하였다. 마지막으로는 재난 성능 지수 설계(Hazard Capacity Factor Design) 모델을 개발하여 일반화 하였다. 이 모델로 도시홍수 대응의 방법론을 일반화하여 해안홍수, 하천홍수에 대입할 수 있도록 하였다. 본 연구는 분석 프로그램의 정확성, 정보의 제약 등의 한계를 가지고 있지만 지자체에서 구하기 쉬운 자료를 바탕으로 기후변화에 따른 재해 대비 방법론을 정립하고 사업 시행의 의사결정에 도움을 줄 수 있다는데 의의가 있다. 추후에 분석 방법이 더 정확해 지고 다양한 재난에 대한 방법론이 정립되어 간다면 더 나은 모델이 구축되어 갈 것이다.

창세기의 홍수심판에 대한 한 연구 : 역사적, 과학적 접근을 중심으로

이준용 목원대학교 신학대학원 2008 국내석사

내게 주어진 "창세기의 홍수심판과 객관적 접근"이란 제목은 대단히 그 범위가 넓고 방대한 제목이다. 주어진 제목이 요구 하는 대로 충실한 연 구를 하려면, 다시 말해 전 세계에 퍼져있는 홍수 설화들과 노아의 방주 에 대한 이야기를 다 언급하려면 그 내용은 실로 방대하다고 말할 수 있 다. 그러기에 이러한 주제의 요구를 다 감당할 수 없다. 그 이유는 첫째, 주어진 시간 안에 이 방대한 문제를 다 다룬다는 것은 사실상 불가능할 뿐만 아니라 둘째, 더 중요한 이유는 이 분야의 전문가가 아니기 때문이 다. 또한, 세계 각 곳에 아직도 발견되지 못한 설화들과 증거들이 있을 것이라고 생각되어지기 때문이다. 그러므로 고고학의 자료와 창조과학회 에서 연구된 내용을 토대로 홍수심판이 성경전체에 얼마나 중요하며, 큰 영향을 끼 칠 수 있는가를 말하는 것으로 나에게 주어진 임무를 대신하려 고 한다.

홍수도달시간 산정방법이 설계홍수량에 미치는 영향

강미정 영남대학교 대학원 2013 국내석사

설계홍수량 산정에 있어서 매개변수인 기존 도달시간 산정방법 Kraven(Ⅱ)는 경사구간별 3가지 유속을 제시하고 있으므로 해당 유역특성이 충분히 반영되지 못하고 있다. 이에 최근『설계홍수량 산정요령, 2012. 국토해양부』에서 제안한 보완된 연속형 Kraven 방법은 완경사부와 급경사부의 유속을 보완하여 하천 평균경사 전반에 걸쳐 평균유속이 최소유속 1.6m/s에서 최대유속 4.5m/s의 범위내의 연속성의 유속을 나타내고 있어서 현실적으로 타당한 범위를 가지며, 도달시간도 매우 합리적인 결과를 나타내고 있으므로 기존의 불연속의 문제나 매우 완만한 경우와 급한 경우의 적용성에도 매우 우수한 것으로 나타나고 있다. 본 연구에서는 동화천 유역을 대상으로 도달시간 산정방법에 있어 기존 Kraven(Ⅱ) 방법과 보완된 연속형 Kraven 방법에 따른 수문곡선의 변화양상을 살펴보았으며, 또한 동화천, 매호천, 욱수천, 금포천 4개의 하천유역에 대하여 각 해당 유역특성을 고려한 단위도법-도달시간 산정방법에 따른 홍수유출모의결과를 비교분석하여 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. 1) 홍수량 산정에 있어서 매개변수인 도달시간 산정방법에 따라 홍수량이 크게 영향을 받으며, 도달시간이 길어질수록 홍수량이 감소하는 경향을 나타내고 있었다. 2) 도달시간 산정방법에 있어 기존 Kraven(Ⅱ) 방법을 동화천 유역에 적용하여 보면 경사구간별 유속을 제시하고 있으므로 유속이 3가지 구간(2.1m/s, 3.0m/s, 3.5m/s)으로만 구분되어 있어서 해당 유역특성이 충분히 반영되지 못하고 있으며, 적용 시 유속의 불연속이 발생하게 되어 유속을 동일하게 적용하는 구간의 경우 경사에 따른 영향이 전혀 반영되지 않으므로 도달시간이 동일하게 산정되는 결과를 나타내기도 했다. 또한 경사가 매우 완만한 구간이거나 경사가 매우 급한 구간에는 적용하기 곤란한 문제점을 가지고 있는 것으로 판단된다. 3) 보완된 연속형 Kraven 방법은 완경사부와 급경사부의 유속을 보완하여 하천 평균경사 전반에 걸쳐 평균유속이 동화천 유역에 적용 시 최소유속 1.60m/s에서 최대유속 4.36m/s의 범위내의 연속성의 유속을 나타내고 있어서 현실적으로 타당한 범위를 가지며, 도달시간도 매우 합리적인 결과를 나타내고 있으므로 기존의 불연속의 문제나 매우 완만한 경우와 급한 경우의 적용성에도 매우 우수한 것으로 나타나고 있다. 4) 동화천 유역을 대상으로 유도된 연속형 Kraven의 구간 하도경사-평균유속 관계 곡선의 회귀식에서 산정한 경사별 평균유속은 일반화된 평균경사-평균유속 곡선에서 나타난 바와 같이 ±0.5m/s의 범위를 가지는 점을 감안하여 실무 적용 시 지역특성을 고려하여 약간 조정할 수 있을 것으로 보인다. 5) 동화천 유역의 홍수유출량은 전반적으로 보완된 도달시간 산정방법 적용 시 더 크게 산정되었다. 동화천 유역 하류단의 첨두홍수유출량 값은 기존 Kraven(Ⅱ) 방법을 적용했을 때 보다 보완된 연속형 Kraven 방법을 적용했을 때, 단일유역에 의한 홍수추적 시 18.0㎥/s 만큼, 소유역 분할에 의한 홍수추적 시 88.1㎥/s 만큼 더 크게 산정되었다. 6) 단일유역에 의해 산정한 첨두홍수유출량 값과 소유역 분할(24개 소유역)에 의해 산정한 첨두홍수유출량 값의 차이는 0.01% 발생하고 있으며, 특히 이러한 홍수량 값은 소유역을 많이 분할할수록 크게 산정되었다. 이처럼 소유역 분할에 따른 홍수추적 시 하도추적방법을 적용할 경우 홍수량 값이 커지게 되며 이의 원인은 소유역 분할 시 홍수량 산정 대상유역의 면적이 작아지면 단위도 종거의 첨두치 증가에 따른 첨두홍수유출량은 크게 증가되는 반면 하도의 저류효과로 인한 홍수량의 감소는 매우 작기 때문인 것으로 판단된다. 7) 동화천, 매호천, 욱수천, 금포천 4개의 각 하천유역에 대하여 각 해당 유역특성을 고려한 Clark, SCS, Nakayasu 단위도법에 따라 도달시간을 변화시켜 홍수유출모의결과를 비교분석하였다. 그 결과 도달시간에 의해 Clark 방법은 저류상수에 영향을 받게 되며, SCS 방법은 지체시간에 영향을 받게 되는 반면 Nakayasu 방법은 도달시간에 영향을 받지 않는 것으로 나타났다. 또한 도달시간 산정방법에 있어 Kraven(Ⅰ) 방법은 유속이 지나치게 높게 산정되어 첨두홍수유출량 값이 크게 산정되었으며, 반면에 Kirpich 방법의 유속은 또 지나치게 낮게 산정되어 첨두홍수유출량 값이 작게 산정되었다. 이것은 각각의 도달시간 산정방법이 어떤 것은 급경사 유역에 적합하고 또 어떤 것은 완경사 유역에 적합한 방법으로 근본적인 문제점을 가지고 있음을 알 수 있었다. 8) 또한 하천별 해당 유역특성을 고려한 실제 평균유속에 대한 도달시간 산정방법 연속형 Kraven을 적용한 후 기존 Kraven(Ⅱ) 방법과 비교하여 홍수유출모의결과를 살펴보면, 매호천을 제외한 동화천 및 욱수천, 금포천 유역은 기존 Kraven(Ⅱ) 방법 적용 시 보다 연속형 Kraven 방법 적용 시 유속이 높게 산정되었으며 그에 따라 첨두홍수유출량 값이 크게 산정되었고, 매호천 유역은 기존 Kraven(Ⅱ) 방법 적용 시 보다 보완된 연속형 Kraven 방법 적용 시 유속이 낮게 산정되었으며 그에 따라 첨두홍수유출량 값이 작게 산정되었다. 9) 이처럼 홍수량 산정에서 도달시간과 홍수량의 관계는 아주 밀접하며, 홍수량을 산정하는데 있어 해당 유역특성이 충분히 반영되고, 기존 Kraven(Ⅱ) 공식처럼 3가지 유속이 아닌 최소유속 1.6m/s에서 최대유속 4.5m/s의 범위내의 연속성의 유속을 나타내고 있으며, 완경사부와 급경사부의 유속을 보완한 연속형 Kraven 방법을 사용하여 실무에서 보다 정확한 설계홍수량 산정에 도움이 될 것으로 판단된다. In this study, that the Kraven(II) method, the existing method to estimate the time of concentration in our country, does not reflect the characteristics of relevant basin as it presents 3 stream velocities by section of slope was verified, and the time of concentration for the actual average stream velocity considering the characteristics of the basin was compared and analyzed by applying the continuous Kraven method, which was suggested recently by 'Design Flood Estimation Tips, 2012, Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs‘ complementing the stream velocities for the easy slope and the steep slope, to the Donghwa-Cheon, the medium size river and the modality of changes in hydrograph was examined, For the Maeho-Cheon, Wuksu-Cheon and Geumpo-Cheon, the flood runoff simulation results according to the time of concentration application method considering the characteristics of relevant basin were compared and analyzed and following conclusions were able to obtain. 1) If the existing Kraven(II) method was applied to the Donghwa-Cheon basin to estimate the time of concentration, since the stream velocity is divided into 3 sections (2.1 m/s, 3.0 m/s and 3.5 m/s) only, the characteristics of relevant basin was not reflected sufficiently, and if the same stream velocity was applied to the section, since the discontinuity occurred in the stream velocity and the influences by the slope were not reflected at all, it resulted that the time of concentration for all basins were estimated as same. In addition, it is deemed to be hard to apply to the sections having very easy slope or very steep slope. 2) Since the complemented continuous Kraven method was complemented the stream velocities for the sections having easy slope and steep slope and when it was applied to the Donghwa-Cheon basin, the average stream velocity had the continuity within the range from minimum stream velocity of 1.60 m/s to maximum stream velocity of 4.36 m/s and the time of concentration also showed the very reasonable results, it does not have problem of discontinuity and is deemed to have excellent applicability for both the easy slope and steep slope. 3) The average stream velocity estimated from the regression equation for the section channel slope-average stream velocity relation curve in the continuous Kraven method induced for Donghwa-Cheon basin seems to be able to adjust a little considering the regional characteristics given that it has the range of ±0.5 m/s as represented in the generalized average slope-average stream velocity curve. 4) The flood runoff in Donghwa-Cheon basin was estimated much greatly when applying the generally complemented method to estimate the time of concentration. When the complemented continuous Kraven method was applied, the peak flood runoff of Donghwa-Cheon basin was estimated greatly by 18.0 ㎥/s for flood routing by single basin and by 88.1㎥/s for flood routing by subwater shed division than the existing Kraven(II) method. 5) The difference between the peak flood runoff estimated by single basin and that estimated by dividing subwater sheds (24 subwater sheds)was 0.01% and the more the subwater sheds were divided, the more the value of flood discharge was increased. As such, if the river channel routing method was applied during flood routing, the value of flood discharge became greater. That reason is deemed that the reduction of flood discharge is very small by the water storing effect in the river channel while if the flood discharge area is reduced when dividing by subwater sheds, the peak flood runoff is greatly increased by the increase of peak value of the ordinates in the unit hydrograph. 6) The flood discharge simulation results were compared and analyzed by changing the time of concentration in the 4 river basins of Donghwa-Cheon, Maeho-Cheon, Wuksu-Cheon and Geumpo-Cheon by the unit hydrograph methods of Clark, SCS and Nakayasu. While, in the Clark method, the storage constant was influenced by the time of concentration, and in the SCS method, the lag time got influenced by the time of concentration, in the Nakayasu method, no influence was taken by the time of concentration. In addition, in estimating the time of concentration, while , in the Kraven(I) method, since the stream velocity was estimated excessively high, the peak flood discharge was estimated greatly and in the Kirpich method, since it was estimated excessively low, the peak flood discharge was estimated small, through which it was observed that each method to estimate the time of concentration has fundamental problems as one is suitable for the basin having steep slope while the other is suitable for the basin having easy slope. 7) In addition, if we examine the flood discharge simulation results after applying the continuous Kraven method, which is the method to estimate the time of concentration considering relevant regional characteristics by river, compared to the results of applying existing Kraven(II) method, the stream velocity in the basins of Donghwa-Cheon, Wuksu-Cheon and Geumpo-Cheon except Maeho-Cheon was estimated greatly than applying existing Kraven(II) method, and the peak flood discharge was estimated greatly accordingly. In the Maeho-Cheon basin, the stream velocity was estimated small when applying the complemented continuous Kraven method than that of applying existing Kraven(II) method and accordingly, the peak flood discharge was estimated small. 8) Therefore, this study suggests that using continuous Kraven method, which reflects the characteristics of the relevant basin sufficiently and complemented the stream velocity in the sections having easy slope and steep slope, will contribute to the improvement of reliability of the design flood estimation.

머신러닝을 이용한 연안지역의 복합홍수위 산정에 관한 연구

신성철 인하대학교 대학원 2024 국내박사

기후변화는 전 세계적으로 홍수의 발생 횟수와 피해 규모를 급격하게 증가시키고 있다. 특히, 강우와 조석의 상호작용에 의해서 발생하는 연안지역의 복합홍수는 기후 변화에 의한 해수면 상승과 강우량 변화의 영향으로 위험성이 더욱 커지고 있다. 그 러나 국내에서는 복합홍수와 관련된 연구가 진행되지 않았고, 여전히 조석을 홍수의 주요 발생 원인이 아닌 부가적인 요소로 고려하고 있다. 이에 본 연구에서는 조석의 영향을 받는 태화강 유역의 감조하천에 복합홍수의 개념을 적용하여 분석을 수행하 였다. 우선 국내에서 발생한 강우와 조석을 8가지 분위수에 의해 극한 강우와 극한 조석 및 일반 강우와 일반 조석을 구분하고, 이들 간의 조합을 통해 복합홍수의 발 생 형태를 결정하였다. 강우와 조석의 조합에 의해 식별된 복합홍수 사상들을 과거 태화강 유역의 침수피해 이력과 비교하여 발생기준을 결정한 결과, 강우는 22.42mm/hr(강우의 99%분위수), 조석은 0.77m(조석의 99%분위수) 이상일 때 극한강 우와 극한조석의 조합에 의한 복합홍수가 발생한다는 것을 확인할 수 있었다. 두 번 째로는 복합홍수 발생 빈도해석을 위해 코플라 함수 기반의 이변량 빈도해석을 수행 한 결과, 태화강의 설계기준인 200년 빈도보다 낮은 132년의 빈도로 산정되었다. 복 합홍수 발생 시의 기상 및 해양 인자의 분포를 분석하였는데 태풍 발생 시의 분포와 유사하였으며, 이를 통해 태풍이 국내 복합홍수 발생의 주요 원인인 것을 확인하였 다. 마지막으로 Wavelet 변환을 통해 관측 조위 자료로부터 천문조 요소를 분리하여 강우-유출 요소를 모의하였고, 조위와 강우-유출 요소에 의한 홍수위를 합산한 결과 가 복합홍수위와 유사하게 도출되었다. 복합홍수위 산정을 위해 머신러닝 기반의 장 단기 기억(Long Short Term Memory, LSTM) 모형을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 모형으로 복합홍수위를 모의한 결과와 관측 복합홍수위를 비교한 결과, NRMSE(Normalized Root Mean Square Error)는 5.27%, R-square는 0.95, PDIFF(Peak Difference)는 0.04m로 산정되었다. 태화강의 계획빈도인 200년 빈도 홍수위(5.79m)의 적절성을 확인하고자 동일한 빈도의 복합홍수위를 산정하여 비교한 결과, 본 연구에 서 도출한 200년 빈도의 복합홍수위는 6.15m로 하천기본계획의 계획홍수위에 비해 약 0.36m가 더 크게 산정되었다. 따라서 하천기본계획에서 고시한 200년 빈도 홍수 위를 기준으로 설치된 각종 하천 시설물들은 복합홍수위에 취약하다는 것을 확인할 수 있었다. 이는 기존에 강우와 홍수량만을 토대로 설계기준을 설정하기 보다는 복 합홍수에 의한 설계기준을 고려한 대책이 수립되어야 함을 보여주고 있다. 핵심용어 : 복합홍수, 감조하천, 강우와 조석, 이변량 빈도해석, 머신러닝, LSTM More frequent and more intense flood events have both been observed around the world due to the climate change and the flood damage is rapidly increasing. In particular, the risk of coastal compound flood caused by the interaction of rainfall and tidal wave has risen due to the effect of sea level rise and the change in rainfall pattern caused by climate change. However, there were no studies for the compound floods in Korea, and tidal wave is still considered as an additional factor rather than the main cause of the flood. Therefore, this study applied the concept of compound flood to the tidal river in the Taehwa river basin. First, the study categorized rainfall and tide waves into eight quantiles to classify the extreme or normal rainfall and the extreme or normal tide, then determined the types of the compound floods by the combination of classified rainfall and tide. The compound flood events identified by the combination of rainfall and tidal waves were compared with the past flood damage of the Taehwa river basin to determine the occurrence criteria of the compound flood, and it was found that the compound flood caused by extreme rainfall and tidal waves occurred when the rainfall was over 22.42 mm/hr (99th percentile of rainfall) and the tidal wave was over 0.77m (99th percentile of tidal wave). Second, the study conducted a bivariate frequency analysis based on the copula function to analyze the frequency of the compound flood. The frequency of the compound flood was calculated to be 132 years, which is lower than the design criteria of 200 years for the Taehwa river. The distribution of meteorological and oceanographic factors during the compound flood events was similar to that during typhoons, confirming that the typhoon is the main cause of the compound flood in the Taehwa river basin. Finally, the study separated the astronomical tide component from the observed tide data by Wavelet tranformation and simulated the rainfall-runoff component. The flood level obtained from the sum of the two components was similar to the compound flood level. A machine learning based Long Short Term Memory (LSTM) model was developed to estimate the compound flood level. We compared the estimated compound flood level with the observed flood level and obtained NRMSE(Normalized Root Mean Square Error) for of 5.27%, R-squared of 0.95, and PDIFF(Peak Difference) of 0.04m. To verify the adequacy for flood level(5.79m) of the 200-year frequency of the Taehwa river, this study estimated and compared the compound flood level of the same frequency. The estimated compound flood level of 200-year frequency from the developed model was 6.15m, which is about 0.36m higher than the design flood level. Therefore, we have known that flood prevention measure designed based on the flood level of 200-year frequency are vulnerable to the compound flood level. It shows that rather than establishing design standards based on rainfall and flood discharge, the measures should be established by the design standard considering the compound flood. Keywords : Compound flood, Tidal river, Rainfall and tidal wave, Bivariate frequency analysis, Machine learning, LSTM

기후변화 시나리오별 유역단위 홍수 리스크 평가

유찬종 공주대학교 대학원 2022 국내박사

In this study, flood risk assessment, which is an effective flood management measure to estimate the expected damage areas and the scale of damage in the event of a flood, is carried out and a flood risk map is prepared in accordance with extreme climate scenarios and the author tried to determine the priority for high-risk groups according to flood risk on the basis of the map. In order to estimate the flood risk assessment, three indicators were established, such as hazard, exposure, and vulnerability. And then the flood risk was estimated according to each criterion. Based on the estimated risk, the future flood risk for each standard watershed was predicted and the high-risk standard watershed was selected as a flood risk area in a prepared flood risk map. The base year of the estimation was set to 2021 and the conditions for each future climate change scenario were classified into RCP2.6, 4.5, 6.0, and 8.5 in the order of risk, and 2050 was determined as the target year. A total of 825 standard watersheds in South Korea were targeted for the study area, having been analyzed not by the administrative division, but by the Water resources unit map with distinction from the existing flood risk assessment. The estimating indicators selected for flood risk estimation were calculated by a Re-Scaling method in which values of all detailed indicators were expressed as values between 0 and 1 for integrated use because each unit or range of value is different each other. The five detailed indicators of hazard were daily rainfall, hourly rainfall, extreme climatic condition rainfall, disaster prevention performance target rainfall, and excess of daily maximum rainfall, and the detailed indicators of exposure were low-lying areas, buildings, farmland, roads, and population information. For indicators of vulnerability are the ratio of the standard watershed for the past (10 years) inundated area, the ratio of the area where rainwater cannot penetrate, the river maintenance ratio, and the ratio of old (before 2001) sewer line. The maximum value of hazard among all standard watersheds was estimated at 0.70 while the minimum value at 0.02, and in the case of exposure, the maximum value was 0.76 and the minimum value was 0.00. For vulnerability, the maximum was 0.65 and the minimum was 0.04. As a result of risk assessment, the percentage of risk exceeding 0.6 is 3.9% under current conditions (2000-2021); however, under each extreme climate condition (2021-2050), RCP2.6 was 15.0%, RCP4.5 was 19.9 %, RCP6.0 was 9.5%, and RCP8.5 was 20.4% respectively. The maximum value of risk for each scenario was also 1.81, 1.49, 1.60, and 2.05 compared to the current level. The amount of rainfall did not increase in proportion to the increase of temperature while the number of rainfall amount increased from the current probability rainfall was 151, 187, 134, and 203, according to each RCP scenario. According to the risk grade, areas with a grade of 0.6 or above belonging to the Medium High grade were selected as the risk standard watersheds. Areas with a high grade of 0.8 or above were designated as high-risk standard watersheds. The number of dangerous standard watersheds is 171, 35 of which are in the Hangang river basin, 65 in the Nakdonggang river basin, 28 in the Geumgang river basin, 19 in the Seomjingang river basin, 17 in the Yeongsangang river basin, and 7 in Jeju Island. The number of high-risk standard watersheds is 71, 15 of which are in the Hangang river basin, 33 in the Nakdonggang river basin, 5 in the Geumgang river basin, 6 in the Seomjingang river basin, 7 in the Yeongsangang river basin, and 5 in Jeju Island. As a result, although the flood risk for each RCP scenario increased in accordance with the RCP scenario, it was found that the flood risk did not have a linear straight-line result value. 본 연구에서는 홍수 발생 시 예상되는 피해지역과 피해의 규모를 평가하는 효과적인 홍수관리 대책인 홍수 리스크 평가를 진행하여 극한기후 시나리오에 따라 홍수 리스크 지도를 작성하며, 이를 바탕으로 홍수 리스크에 따른 고위험군에 대한 우선순위를 결정하고자 하였다. 홍수 리스크 평가를 산정하기 위해 위해성, 노출성, 취약성 등 세 가지 지표를 설정하고 각 기준에 따른 홍수 리스크를 산정하였다. 산정된 리스크를 바탕으로 표준유역별 장래 홍수 리스크를 예측하고 홍수 리스크 지도를 작성하여, 이 중 고위험 표준유역을 홍수위험지역으로 선정하였다. 평가의 기준연도는 2021년으로 설정하였으며 장래 기후변화 시나리오별 조건은 위험 순서에 따라 RCP2.6, 4.5, 6.0, 8.5로 분류하여 2050년을 목표연도로 결정하였다. 연구대상 지역은 남한지역 총 825개의 표준유역을 대상으로 하였으며 이는 행정구역상 구분이 아닌 국가표준 유역정보를 기준으로 설정하여 기존 홍수 리스크 평가와 구분점을 두어 분석하였다. 홍수 리스크 평가를 위하여 선정된 평가지표들은 값의 단위나 값이 포함하고 있는 범위가 각기 달라 통합적으로 사용하기 위해 모든 세부 지표의 속성값을 0에서 1 사이의 값으로 표기하는 Re-Scaling 방법으로 산출하였다. 위해성의 5개 세부 지표는 일강우량, 시강우량, 극한기후조건 강우량, 방재성능목표 강우량, 일최대 초과강우량 이었으며, 노출성의 세부 지표는 저지대, 빌딩, 농지, 도로, 인구 정보로 하였으며, 취약성의 경우 단위유역의 과거(10년) 침수 면적 비율, 빗물이 침투할 수 없는 지역의 비율, 하천정비율, 노후(2001년 이전) 하수관로 비율을 사용하였다. 전체 표준유역 중 위해성의 최댓값은 0.70, 최솟값은 0.02로 산정되었고, 노출성의 경우 최대는 0.76, 최소는 0.00로 산정하였다. 취약성의 경우 최대는 0.65, 최소는 0.04로 산정하였다. 리스크 산정 결과, 리스크 0.6을 초과하는 비율 현재 조건(2000년~2021년)에서 3.9%이나 기후변화 시나리오별 극한 기후조건(2021년~2050년)에서 RCP2.6은 15.0%, RCP4.5는 19.9%, RCP6.0은 9.5%, RCP8.5는 20.4%로 나타났다. 리스크의 최댓값 역시 시나리오별로 현재 대비, 1.81, 1.49, 1.60, 2.05로 나타났다. 강우량의 증가는 기온의 증가와 비례하여 증가하지 않았으며, 현재 확률강우량보다 증가된 강우량도 RCP 시나리오별로 151개, 187개, 134개, 203개로 나타났다. 리스크 등급에 따라 Medium High 등급에 속하는 0.6 이상인 지역을 위험 표준유역으로 선정하였고. High 등급인 0.8 이상 지역을 고위험 표준유역으로 지정하였다. 위험 표준유역의 수는 171개인데 이 중 한강 유역이 35개, 낙동강 유역이 65개, 금강 유역이 28개, 섬진강 유역이 19개, 영산강 유역이 17개, 제주 유역이 7개로 나타났다. 고위험 표준유역의 수는 71개이며 한강 유역이 15개, 낙동강 유역이 33개, 금강 유역이 5개, 섬진강 유역이 6개, 영산강 유역이 7개, 제주도는 5개로 나타났다. 결과적으로 RCP 시나리오별 홍수 리스크가 RCP 시나리오의 증가에 따라 증가하기는 하였으나, 홍수 리스크가 Linear한 직선 형태의 결괏값을 가지지 않는다는 것을 알 수 있었다.

HEC-HMS를 이용한 강릉남대천 주변유역의 홍수량 연구

양승범 관동대학교 2011 국내석사

GIS/HEC-RAS를 연계한 상류수계의 3차원 홍수 시뮬레이션

송용현 한국교통대학교 일반대학원 2013 국내석사

최근 지구 온난화의 영향으로 태풍과 집중호우의 발생빈도와 규모가 크게 증가함에 따라 홍수피해와 복구를 위한 비용부담이 크게 증가하고 있다. 이에 국내ㆍ외를 막론하고 자연재해에 대한 대응 및 저감기술의 개발에 주력하고 있으며 다양한 형태의 연구가 집중적으로 이루어지고 있는 상황이다. 홍수에 의한 피해는 수계의 상ㆍ하류 구별없이 발생하고 있다. 그러나 홍수 발생에 따른 침수 및 범람발생에 대한 모의와 피해경감을 위한 대부분의 연구는 인구 밀집지역인 하류지역에 집중되고 왔으며 상류지역에 발생하는 홍수피해에 대한 연구는 상대적으로 소홀히 다루어지고 있는 실정이다. 실제 2006년에 발생한 태풍 에위니아(EWINIAR)와 태풍 빌리스(BILIS)가 우리나라에 영향을 미쳤을 당시 남한강 상류수계에서 막대한 홍수피해가 발생하는 등 수계의 상류지역에서 홍수피해가 빈번히 발생하고 있다. 수계의 상류지역 홍수피해 양상은 하류지역의 홍수조절을 위해 축조된 댐에서 방류를 억제함으로써 우수의 배수가 원활히 이루어지지 않아 상류로 갈수록 수위가 급격하게 상승하게 되는 역류(Backwater)현상에 의한 것으로 분석되고 있다. 이에 본 연구는 수계의 상류지역에서 배수위의 영향에 의해 발생하는 홍수피해를 정밀 3차원 지형모델과 배수위 산출결과를 이용하여 시뮬레이션 함으로써 침수 및 범람피해지역을 보다 정확히 하였다. 이를 위해 남한강 상류지역을 대상으로 항공 Lidar자료를 이용하여 정밀 3차원 지형모델을 구축하는 한편 홍수피해 이력이 존재하는 2006년 호우사상을 적용하여 구간별 배수위를 산출하였다. 그리고 GIS Tool을 이용하여 3차원 홍수 시뮬레이션을 실시하고 해당 강우사상 발생시 수계의 상류지역에서의 침수 사상을 분석하였다. 또한 해당지역의 당시 홍수피해 조사도를 작성하여 홍수 시뮬레이션 결과와 상호 비교함으로써 배수위의 영향을 고려한 홍수 시뮬레이션 결과를 검증하였다. 연구 결과 배수위를 적용한 홍수 시뮬레이션 결과는 기존의 홍수 시뮬레이션을 위해 적용하였던 수위관측소의 수위값을 일률적으로 적용한 홍수 시뮬레이션 결과보다 실제 침수피해사상에 상당히 근접하는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 하류지역과 다른 지형적 특성을 갖는 상류지역에서 발생하는 홍수피해의 원인을 규명하고 더불어 배수위의 영향을 분석 할 수 있었다. 그리고 상류지역의 홍수 시뮬레이션의 정확도 확보를 위해서는 배수위를 고려하여 시뮬레이션을 실시하는 것이 합당함을 입증 할 수 있었다. 또한 연구대상지역에서 발생 가능한 홍수발생 빈도별 배수위를 산출하여 시뮬레이션 함으로써 빈도별 강우사상 발생에 따른 침수지점의 판단과 침수피해 확산을 모의 할 수 있었다.