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표제지

요약

목차

기호설명 10

Ⅰ. 서론 11

1. 연구 배경 11

2. 국내외 연구 동향 12

Ⅱ. 지하공간 침수 피해 및 대책 현황 조사 15

1. 침수로 인한 인명피해 사례 15

1) 초량 지하차도 침수 16

2) 수도권 집중호우 반지하 침수 17

3) 포항 지하주차장 침수 18

4) 오송 지하차도(궁평 제2지하차도) 침수 19

2. 국내 지하공간 침수 방지 대책 및 기준 조사 20

3. 주요 침수 피해 방지대책 및 고려사항 24

1) 차수판 24

2) 대피 및 출입 통제 26

3) 우선적으로 도입이 필요한 지역 27

Ⅲ. 지하공간 실시간 침수 예경보 시스템 방법론 29

1. 지하공간 유형별 침수 위험도 산정 방법론 29

1) 대피경로의 HV(수심×유속) 기반 위험도 산정 30

2) 유입 발생 기반 위험도 산정 33

3) 차량 침수심 기반 위험도 산정 33

2. 침수 위험 발생 시간 실시간 예측 방법 34

1) 관측, 예측 강우 조합에 따른 강우 시나리오 작성 및 시간 분포 방법 35

2) 노모그래프 작성 예시 38

3. 지하공간 실시간 침수 예경보 시스템 작동 프로세스 40

1) 예경보 단계 세분화 40

2) 전체 프로세스 41

Ⅳ. 지하공간 실시간 침수 예경보 방법 적용 방법 43

1. 적용 방법 개요 43

2. 대상 유역 44

1) 여수 연등천 유역 44

2) 부산 초량동 유역 46

3. 지하공간 지형 구축 47

4. 2차원 수리해석 모델링 49

1) 실 강우 활용 강우 시나리오 작성 50

2) 노모그래프 작성을 위한 강우시나리오 작성 57

3) 해석 결과 시간 간격 별 내보내기 64

5. 위험도 산정 (Python) 65

Ⅴ. 지하공간 실시간 침수 예경보 방법 적용 결과 67

1. 실 강우 적용 침수 위험 산정 방법별 결과 비교 67

1) 대피경로의 HV 기반 위험도 산정 방법 적용 결과 67

2) 유입 발생 기반 위험도 산정 방법 적용 결과 68

3) 차량 침수심 기반 위험도 산정 방법 적용 결과 68

2. 과거 침수 사례 비교 검증 73

3. 노모그래프 작성 결과 75

Ⅵ. 결론 77

참고문헌 79

Abstract 82

표목차

Table 2.1. Inundation of Choryang Underground Roadway 16

Table 2.2. Inundation of Semi-Basement House 17

Table 2.3. Inundation of Basement Parking Lot 18

Table 2.4. Inundation of Gungpyeong Underground Roadway 19

Table 2.5. Subway Station Flooding Evacuation Stage 22

Table 2.6. Inundation Emergency Instructions 22

Table 2.7. Inundation Emergency Evacuation Plan 23

Table 3.1. Methods for estimating the Risk of Inundation by Underground Space Type 29

Table 3.2. Comparison of hvc on the flood and mud flow condition according to the age and gender 32

Table 3.3. Comparison of Oxygen Consumption 32

Table 3.4. Proposed Stability Criteria for Vehicles 34

Table 3.5. Proposed Action Plans for each stage 40

Table 3.6. Component of the real-time inundation early-warning system 42

Table 4.1. Exit slope way characteristic of hypothetical under ground space 46

Table 4.2. Observed rainfall data for Busan, Korea for 23 Jul 2020 51

Table 4.3. Observed rainfall graph for Gwanak, Seoul for 08-09 Aug 2022 52

Table 4.4. Calculated amounts of applied rainfall distribution with observed and predicted rainfalls separately 53

Table 4.5. Cumulative rainfall percent of Huff distributions first and fourth quartile for Busan, Korea 55

Table 4.6. Rainfall scenario examples data for 20:30~20:40 of 23 Jul 2020 rainfall, Busan 56

Table 4.7. Rainfall scenario data for Nomograph(1) 58

Table 4.8. Rainfall scenario data for Nomograph(2) 59

Table 4.9. Rainfall scenario data for Nomograph(3) 60

Table 4.10. Rainfall scenario data for Nomograph(4) 61

Table 4.11. Rainfall scenario data for Nomograph(5) 62

Table 4.12. Rainfall scenario data for Nomograph(6) 63

Table 4.13. Example of the water depth result data 65

Table 5.1. Underground Roadway Inundation Simulation Results 74

그림목차

Fig. 2.1. Example of Underground Entrance and Raised Spot 20

Fig. 2.2. Flow Chart for Selecting Type of Water Stop 21

Fig. 2.3. Water Stop Board for Subway Station Entrance 24

Fig. 2.4. Water Stop Board for Underground Parking Lot 25

Fig. 2.5. Effective Case of Water Stop Board 25

Fig. 2.6. Experiment for Inundation Evacuation Capability 27

Fig. 2.7. Inundation Case correlation With flood risk map 28

Fig. 3.1. Examples of HV occurring on the slope 30

Fig. 3.2. Experiment Human Stability in flood 30

Fig. 3.3. Relation Graph of H&V 31

Fig. 3.4. Cumulative rainfall percent of Huff's four storm distributions for Busan, Korea 36

Fig. 3.5. Proposed Rainfall Ditribution Method for Real-Time Warning System 37

Fig. 3.6. Comparing rainfall distribution differences with observed and predicted durations: (a) all at once, and (b) applied separately 38

Fig. 3.7. Example of risk Nomograph according to risk occurrence time 39

Fig. 3.8. Three stages for Inundation Warning 40

Fig. 3.9. Process of the real-time inundation early-warning system for underground roadways 41

Fig. 3.10. Concept map of the real-time inundation early-warning system for underground roadways 42

Fig. 4.1. Flow chart for application for the real-time underground inundation early-warning system 43

Fig. 4.2. Yeondeungcheon watershed, Yeosu 44

Fig. 4.3. Location of hypothetical underground space 45

Fig. 4.4. Schematic hypothetical under ground space 45

Fig. 4.5. The width, length, and height of a underground roadway 46

Fig. 4.6. Procedure creating DEM for hypothetical underground space 47

Fig. 4.7. Creation for DEM of underground space on Yeondeungcheon watershed 48

Fig. 4.8. Creation for DEM of underground roadway on Choryang watershed 48

Fig. 4.9. Process of XPSWMM modeling 49

Fig. 4.10. Observed rainfall graph for Busan, Korea for 23 Jul 2020 51

Fig. 4.11. Observed rainfall graph for Gwanak, Seoul for 08-09 Aug 2022 52

Fig. 4.12. Graph of applied rainfall distribution with observed and predicted rainfalls separately 53

Fig. 4.13. Rainfall scenario examples graph for 20:30~20:40 of 23 Jul 2020 rainfall, Busan 55

Fig. 4.14. Example folder of the result file set 64

Fig. 4.15. Location for obtaining water depth on underground roadway study area 66

Fig. 5.1. Results of HV-based risk assessment method 70

Fig. 5.2. Results of inflow-based risk assessment method 71

Fig. 5.3. Results of water depth-based risk assessment method 72

Fig. 5.4. CCTV video data of the underground roadway study area for 23 Jul 2020 73

Fig. 5.5. Result of composition a nomograph for Choryang Underground Roadway 75

초록보기

기후변화로 인하여 극단적인 강우의 빈도와 강도가 커지고 있으며 세계적으로 이로 인한 인명과 재산 피해는 점차 증가하는 추세이다. 국내에서도 침수로 인한 인명피해가 발생하는 사례가 늘어나고 있으며, 특히 지상보다는 반지하주택, 지하차도 등 지하공간에서 침수 발생 시 더 큰 피해로 이어진 경우가 많았다. 본 연구에서는 이러한 지하공간의 침수로 인한 인명피해를 예방하기 위한 방법으로 지하공간 실시간 침수 예경보 시스템을 활용한 여유시간 확보 방안을 제안하였다.

본 연구에서 제안하는 예경보 시스템은 지하공간의 2차원 수리해석 결과를 활용하면서도 실시간 운영이 가능하도록 고안하였다. 예경보 시스템의 실시간 적용을 위하여 사전 준비 단계에서 2차원 수리해석 모델 결과를 활용한 노모그래프 작성을 통해 미리 필요한 결과 데이터를 확보하는 방안을 제안한다. 이러한 방법을 활용하면 실시간 운영 시에는 매 시간 간격마다 업데이트 되는 강우량만을 활용하여 위험 발생 시각을 예측하고 예경보 정보 생산에 활용할 수 있을 것이다. 본문에서 위험 판단 기준을 수립한 근거와 구체적인 노모그래프 작성 방안 및 실시간 운영 예시를 수록하였다.

제안된 방법을 XPSWMM으로 모델링한 유역들에 적용하고, 결과를 분석하였다. 실제 침수 이력이 있던 부산 초량동 지하차도에 적용하고, 위험 발생 시각을 예측할 수 있는지 검토한 결과 본 연구의 모델을 활용한 예경보 시스템이 존재하였다면 사고를 미리 예측할 수 있다고 생각되었다.

이러한 지하공간 실시간 침수 예경보 시스템 도입시 개별 지하공간의 특성을 고려하며 침수가 예측될 시 대응에 필요한 여유시간 확보가 가능할 것으로 생각된다. 결론에서는 본 연구의 기대효과와 한계점에 대해 자세히 논하였다.

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