관측 및 물리 모형을 연계한 다변량 크리깅 기반 도시 침수 위험도 산정 = Urban Flood Hazard Mapping via Multivariate Kriging with Local Observations and Physics-Based Modeling

국문 초록 (Abstract)

기후 변화와 도시화의 영향으로 국지성 집중호우가 빈번해짐에 따라 도시침수 피해가 증가하고 있으며 이에 대한 정확한 예측과 대응의 필요성이 커지고 있다. 그러나 기존의 물리 기반 도시 침수 모형은 입력 자료의 불확실성과 높은 계산 비용으로 인해 실시간 활용에 제약이 있다. 또한 지점 관측 자료는 공간적 밀도가 낮아 조시 전체의 침수 상황을 대변하기 어렵다는 한계가 있다. 이에 본 연구는 지점 관측 자료와 물리 기반 도시 침수 모형의 결과를 지구통계학적 기법인 다변량 크리깅 기법으로 융합하여, 침수 지도의 신뢰성을 향상시키는 다변량 크리깅 기반 모형⎼관측 융합 방법론을 제안한다. 제안된 방법론은 침수 관측 자료를 주 변수로 설정하고, 물리 기반 도시 침수 모형으로 산정된 침수심 및 침수 경계 이격거리 자료를 보조 변수로 활용한다. 관측 자료 간의 공간 의존성과 보조 변수 간 교차 상관성을 동시에 고려하여 미계측 지점의 침수 위험도를 측정한다. 방법론의 검증을 위해 부산 온천천 유역을 대상으로 합성 실험을 수행하였다. Indicator Cokriging 기법을 적용하여 관측소 밀도 변화와 강우 불확실성에 따른 모형의 민감도를 분석하였으며, 다변량 접근법은 단일 변수만 고려하는 경우보다 강우 불확실성에 대해 더 안정적인 예측 성능을 보임을 확인하였다. 이어서 서울 도림천 유역의 실제 침수 사상에 대해 CCT 영상 분석으로 구축한 침수 관측 자료를 적용하여 실증 평가를 수행하였다. 그 결과, 물리 모형이 과대 추정하던 침수 범위와 침수심이 완화되고, 고침수 분포 양상이 실제 침수 관측 자료 양상과 정합되도록 재배치되었다. 특히 Hold-out 교차검증을 통한 정량적 평가에서 Cokriging 융합 침수 지도는 물리 모형 침수 지도 대비 RMSE를 최대 83.9%, MAE를 최대 86.6% 감소시켰으며, 편향 또한 0에 근접하게 보정되어 과대 및 과소 추정의 문제를 개선하였다. 본 연구에서 제안한 다변량 크리깅 기반 모형-관측 융합 체계는 물리 모형의 고해상도 공간 정보와 실제 관측 자료의 정확성을 결합하여 도시 침수 지도의 신뢰도를 향상시키는 후처리 보정 도구로서의 유효성을 입증하였다. 이는 향후 다양한 유역 및 관측 자료로 확장할 경우 도시 침수 예·경보 체계의 실용성을 높이는 데 기여할 것으로 기대된다.