기후변화로 인해 자연 및 사회재난의 빈도와 강도가 증가함에 따라, 재난으로 인한 피해는 도시 지역과 시설에 영향을 미친다. 그중에서도 침수는 폭풍해일로 인한 집중호우 또는 도시 배수시스템의 고장으로 인해 수면 수위가 상승하면서 도시 지역에서 발생한다. 본 연구에서는 재난에 대비하고 피해를 최소화하기 위해, 도시 지역에 대한 홍수의 영향을 분석할 수 있는 홍수 침수 추정을 위한 시나리오 생성 방법을 개발하였다. 다양한 분포함수와 재현기간을 이용한 시나리오 생성 방법을 개발하고, 침수 해석을 위한 유동 모델의 입력값을 생성하는 데 적용하였다. 2차원 유동 모델을 사용해 다수의 시나리오를 시뮬레이션하고 그 결과를 침수 그래프(inundation graph)라고 불리는 그래프 형태의 데이터베이스에 저장함으로써, 서로 다른 홍수 사건에 대한 확률과 잠재적 영향을 신속하게 평가할 수 있으며, 이는 이후 재난 대응 및 예방에 활용될 수 있다. 또한 각 시나리오의 입력 데이터와 홍수 해석 결과를 바탕으로 도시 지역의 각 구간에 대한 홍수 위험도와 홍수 취약성을 평가할 수 있다.

자연적으로 구불구불 이어지는 수로의 정점(apex)에서 재순환 구역에 의해 오염물이 포획되면, 오염물 구름(contaminant cloud)에 긴 꼬리(long tail)가 형성되어 혼합 거동의 예측을 어렵게 한다. 따라서 용질 포획과 순환 유동 간의 상호작용을 이해하는 것은 수질오염 사고에 대응하고 피해를 완화하는 데 중요하다. 본 연구에서는 EFDC 모델을 사용하여 수로 정점에서의 재순환 유동에 대한 3차원 유동 구조를 재현하고, 오염물 혼합에 대한 영향을 규명하였다. 구불구불 수로의 저장 구역(storage zone)에서의 오염물 이동 특성을 조사하기 위해, 저장 구역 발달이 농도-시간 곡선(concentration–time curves)에 미치는 영향을 평가하기 위한 다양한 방류(discharge) 값을 사용한 시뮬레이션을 수행하였다. 저장 구역의 크기와 혼합 거동 간의 관계를 분석한 결과, 방류가 증가하면 저장 구역 크기가 더 커지더라도 더 짧은 꼬리와 더 큰 종방향 분산(longitudinal dispersion)이 나타날 수 있음을 확인하였다. 반면에, 재순환 구역 크기의 확대는 횡방향 분산(transverse dispersion)을 감소시키는 데 기여하며, 이는 유량이 낮은 조건에서 더 완만한 투입량 곡선(dosage curves)으로 입증되었다. 이러한 결과는 더 큰 유량에서 종방향 분산이 증가하는 현상이 주로 재순환 구역 형성에 따른 횡방향 분산의 감소에 의해 기인함을 시사한다.

수문 구조물, 예컨대 가동 여수문(w movable weir gates)은 다양한 목적을 위해 하천과 개울에 널리 설치되어 있다. 그중 본 연구의 초점이 되는 것은 상승(sector) 섹터 게이트(rising sector gate)이다. 본 연구는 게이트 개구(열림) 정도에 따른 유속 및 게이트 입구(gate mouth)에서의 난류 분포의 변화를 조사하였다. 상승 섹터 게이트 모델의 입구 부근에서의 유동 및 난류 특성에 대한 수력학적 분석은 Particle Image Velocimetry (PIV) 시스템을 이용하여 다양한 유동 조건과 게이트 개구를 적용한 실험실 실험을 통해 수행되었다. 실험은 두 가지 게이트 개구 각(30도 및 45도)으로 수행하였다. PIV 측정 결과는 게이트 개구와 유동 조건에 따라 유속 및 난류 특성이 유의미하게 달라짐을 보여주었다. 특히 상류와 하류 구역 간의 유동 영역이 급격히 전환되는 게이트 입구 인근에서는, 게이트 입구의 상류 측 부분에서의 난류 특성이 하류 측 부분보다 2배 이상 높았다. 또한 깊이평균 상대 난류강도(depth-averaged relative turbulence intensity)의 종방향 분포를 분석하였다. 그 결과 게이트 개구가 30도에서 45도로 증가함에 따라 깊이평균 상대 난류강도는 거의 절반 수준으로 감소하였으며, 게이트 입구에서 최저값이 관측되었고 그 다음 하류 방향으로 증가하는 경향을 보였다. 월류(underflow) 운전 시 게이트 입구에서의 최대 유속과 Froude 수 간의 기능적 관계를 정립하여 현장 적용을 위한 실질적인 게이트 운전 지침을 제공하고자 하였다.

지하철역 승강장은 침수 피해에 취약하다. 따라서 홍수로부터 시민의 안전을 보장하기 위해 승강장 내 침수에 대한 조사가 필요하다. 본 연구는 실험적 침수 수심 측정과 수치 시뮬레이션을 사용하여 지하철역 모델에서의 침수 특성과 안전 구역을 분석하고 검증하였다. 이어서 시뮬레이션을 활용해 유입량 증가가 수 유속 및 수심에 미치는 영향을 분석하였으며, 특정 힘(M0), 홍수위험도(Flood Hazard Degree, FD), 홍수 강도 요인(Flood Intensity Factors, FIF), 전도 속도, 미끄럼 속도를 포함하는 위험성 평가를 통해 인체 모델에 대한 영향을 규명하였다. 홍수 위험성 평가 분석 결과, M0를 사용한 평가는 다른 지표에 비해 위험 구역의 평가 범위를 넓혀 불확실성을 증가시킬 수 있는 것으로 나타났다. 또한 시뮬레이션을 통해 인체 모델에 작용하는 항력 또한 산정하였고, 이를 바탕으로 지하철역 내 사람들에게 적용 가능한 침수 위험 값이 도출되었다. 종합적으로, 위험성 평가는 지하철역의 홍수 상황에 대한 판단 기준을 제공할 수 있다.

기후변화로 인해 자연 및 사회재난의 빈도와 강도가 증가함에 따라, 재난으로 인한 피해는 도시 지역과 시설에 영향을 미친다. 그중에서도 침수는 폭풍해일로 인한 집중호우 또는 도시 배수시스템의 고장으로 인해 수면 수위가 상승하면서 도시 지역에서 발생한다. 본 연구에서는 재난에 대비하고 피해를 최소화하기 위해, 도시 지역에 대한 홍수의 영향을 분석할 수 있는 홍수 침수 추정을 위한 시나리오 생성 방법을 개발하였다. 다양한 분포함수와 재현기간을 이용한 시나리오 생성 방법을 개발하고, 침수 해석을 위한 유동 모델의 입력값을 생성하는 데 적용하였다. 2차원 유동 모델을 사용해 다수의 시나리오를 시뮬레이션하고 그 결과를 침수 그래프(inundation graph)라고 불리는 그래프 형태의 데이터베이스에 저장함으로써, 서로 다른 홍수 사건에 대한 확률과 잠재적 영향을 신속하게 평가할 수 있으며, 이는 이후 재난 대응 및 예방에 활용될 수 있다. 또한 각 시나리오의 입력 데이터와 홍수 해석 결과를 바탕으로 도시 지역의 각 구간에 대한 홍수 위험도와 홍수 취약성을 평가할 수 있다.

자연적으로 구불구불 이어지는 수로의 정점(apex)에서 재순환 구역에 의해 오염물이 포획되면, 오염물 구름(contaminant cloud)에 긴 꼬리(long tail)가 형성되어 혼합 거동의 예측을 어렵게 한다. 따라서 용질 포획과 순환 유동 간의 상호작용을 이해하는 것은 수질오염 사고에 대응하고 피해를 완화하는 데 중요하다. 본 연구에서는 EFDC 모델을 사용하여 수로 정점에서의 재순환 유동에 대한 3차원 유동 구조를 재현하고, 오염물 혼합에 대한 영향을 규명하였다. 구불구불 수로의 저장 구역(storage zone)에서의 오염물 이동 특성을 조사하기 위해, 저장 구역 발달이 농도-시간 곡선(concentration–time curves)에 미치는 영향을 평가하기 위한 다양한 방류(discharge) 값을 사용한 시뮬레이션을 수행하였다. 저장 구역의 크기와 혼합 거동 간의 관계를 분석한 결과, 방류가 증가하면 저장 구역 크기가 더 커지더라도 더 짧은 꼬리와 더 큰 종방향 분산(longitudinal dispersion)이 나타날 수 있음을 확인하였다. 반면에, 재순환 구역 크기의 확대는 횡방향 분산(transverse dispersion)을 감소시키는 데 기여하며, 이는 유량이 낮은 조건에서 더 완만한 투입량 곡선(dosage curves)으로 입증되었다. 이러한 결과는 더 큰 유량에서 종방향 분산이 증가하는 현상이 주로 재순환 구역 형성에 따른 횡방향 분산의 감소에 의해 기인함을 시사한다.

수문 구조물, 예컨대 가동 여수문(w movable weir gates)은 다양한 목적을 위해 하천과 개울에 널리 설치되어 있다. 그중 본 연구의 초점이 되는 것은 상승(sector) 섹터 게이트(rising sector gate)이다. 본 연구는 게이트 개구(열림) 정도에 따른 유속 및 게이트 입구(gate mouth)에서의 난류 분포의 변화를 조사하였다. 상승 섹터 게이트 모델의 입구 부근에서의 유동 및 난류 특성에 대한 수력학적 분석은 Particle Image Velocimetry (PIV) 시스템을 이용하여 다양한 유동 조건과 게이트 개구를 적용한 실험실 실험을 통해 수행되었다. 실험은 두 가지 게이트 개구 각(30도 및 45도)으로 수행하였다. PIV 측정 결과는 게이트 개구와 유동 조건에 따라 유속 및 난류 특성이 유의미하게 달라짐을 보여주었다. 특히 상류와 하류 구역 간의 유동 영역이 급격히 전환되는 게이트 입구 인근에서는, 게이트 입구의 상류 측 부분에서의 난류 특성이 하류 측 부분보다 2배 이상 높았다. 또한 깊이평균 상대 난류강도(depth-averaged relative turbulence intensity)의 종방향 분포를 분석하였다. 그 결과 게이트 개구가 30도에서 45도로 증가함에 따라 깊이평균 상대 난류강도는 거의 절반 수준으로 감소하였으며, 게이트 입구에서 최저값이 관측되었고 그 다음 하류 방향으로 증가하는 경향을 보였다. 월류(underflow) 운전 시 게이트 입구에서의 최대 유속과 Froude 수 간의 기능적 관계를 정립하여 현장 적용을 위한 실질적인 게이트 운전 지침을 제공하고자 하였다.

지하철역 승강장은 침수 피해에 취약하다. 따라서 홍수로부터 시민의 안전을 보장하기 위해 승강장 내 침수에 대한 조사가 필요하다. 본 연구는 실험적 침수 수심 측정과 수치 시뮬레이션을 사용하여 지하철역 모델에서의 침수 특성과 안전 구역을 분석하고 검증하였다. 이어서 시뮬레이션을 활용해 유입량 증가가 수 유속 및 수심에 미치는 영향을 분석하였으며, 특정 힘(M0), 홍수위험도(Flood Hazard Degree, FD), 홍수 강도 요인(Flood Intensity Factors, FIF), 전도 속도, 미끄럼 속도를 포함하는 위험성 평가를 통해 인체 모델에 대한 영향을 규명하였다. 홍수 위험성 평가 분석 결과, M0를 사용한 평가는 다른 지표에 비해 위험 구역의 평가 범위를 넓혀 불확실성을 증가시킬 수 있는 것으로 나타났다. 또한 시뮬레이션을 통해 인체 모델에 작용하는 항력 또한 산정하였고, 이를 바탕으로 지하철역 내 사람들에게 적용 가능한 침수 위험 값이 도출되었다. 종합적으로, 위험성 평가는 지하철역의 홍수 상황에 대한 판단 기준을 제공할 수 있다.

본 연구에서는 하천변 지역에서의 평가를 위해 레크리에이션 활동의 취약성 지수와 수리 지수를 개발하여, 대중에게 수질 및 수리 정보를 제공하고자 하였다. 새롭게 제안된 이 지수들은 수영, 수상스키, 카누 타기 등 여러 하천 레크리에이션 활동으로 구성되며, 수리 정보를 이용해 산정된다. 수리 정보는 속도, 수면 수위, 수면 폭과 같은 매개변수를 포함하는 퍼지 종합평가(fuzzy synthetic evaluation)와 통합된다. 또한 DO, pH, 엽록소 a와 같은 매개변수들을 통합한 정보로 수질 지수를 작성하였고, 이후 이러한 매개변수들을 취약성 지수에 결합하였다. 제안된 취약성 지수 및 수리 지수는 대규모 보 하류의 낙동강에 적용하였다. 또한 수리 지수는 하천 내에서 안전한 레크리에이션 수용성 수준을 구분하기 위한 지수의 공간적 표현을 위해, 2차원 유동 모델의 결과와 함께 결합되었다. 그 결과, 계측 지점에서 측정된 자료를 바탕으로 산정한 지수와 비교했을 때 차이가 0.8%에서 6.5% 범위로 나타났으며, 공간 데이터로 제시된 바와 같이 계산된 지수가 수리 매개변수의 변화를 반영하기에 충분한 것으로 확인되었다.

도시 침수는 기후변화의 영향과 강한 강우의 발생 빈도 증가로 인해 점차 심각해지고 있다. 도시가 더 조밀해지고 인프라가 더 취약해짐에 따라 도시 침수의 위험은 지속적으로 상승하고 있다. 폐쇄회로 텔레비전(CCTV), 적외선(IR) 센서, 심도 카메라와 같은 전통적 모니터링 시스템은 침수가 시작되는 시점인 임계 강우를 추정하기 위해 흔히 사용된다. 그러나 이러한 시스템은 특히 빠르게 전개되는 홍수 사건 동안 실시간 홍수 수심을 정확하게 검증하는 데에는 종종 한계가 있다. 이 문제를 해결하기 위해 본 연구는 CCTV 비디오와 소셜 미디어 비디오를 모두 활용하여 침수 수준을 탐지하고 검증하도록 설계된 딥러닝 기반 모델을 제안한다. 소셜 미디어(SNS) 비디오는 실시간의 접근 가능하고 사용자 중심의 풍부한 콘텐츠를 제공하므로, 수동 입력이나 직접적인 인간 개입 없이도 보다 역동적인 침수 모니터링이 가능하다. 제안된 모델은 실시간 객체 탐지를 위한 YOLO 모델과 의미론적 분할을 위한 U-Net 모델을 통합하여 홍수 수심, 유속, 유동 방향 및 전반적 심각도를 추정한다. 또한 모델은 비디오 내 표지판을 탐지하여 시간 및 위치와 같은 핵심 정보를 자동으로 추출할 수 있게 한다. 모델을 훈련하고 평가하기 위해 Kaggle과 다양한 공개 소셜 미디어 플랫폼에서 데이터셋을 수집하였다. 모델 성능은 수신자 조작 특성(receiver operating characteristic, ROC) 곡선과 평균제곱오차(mean squared error, MSE) 지표를 사용하여 평가하였다. 제안된 시스템은 사전에 식별된 임계 강우 값에 대해 침수 수심을 검증하는 데 적용되었으며, 정확성과 신뢰성을 모두 보여주었다. 이 접근법은 조기 경보 시스템에 유용한 데이터를 제공하고 선제적 재난 위험 관리를 지원한다. 본 모델은 AI와 사용자 생성 콘텐츠를 결합함으로써 실시간 도시 침수 모니터링 및 대응을 위한 확장 가능하고 비용 효율적인 해결책을 제공한다.

기후변화에 따른 강수강도 증가 및 시간적 패턴 변화는 고도로 도시화된 지역에서 보행자 안전에 중대한 위협이 된다. 따라서 대피 계획과 홍수 위험 관리에 있어 신뢰할 수 있는 보행자 안전성 평가는 필수적이다. 본 연구는 수리학적 및 경험적 산정식에서 도출한 4개의 불안정성 지표를 이용하여 다양한 강수 패턴과 재현기간에서 보행자의 안정성을 평가하였다. 지표 의존적 변동성을 완화하기 위해 정규화된 지표들을 앙상블 평균(ensemble-averaging) 접근법을 통해 통합 불안정성 지수로 결합하였다. 홍수강도 기반 지표는 힘-평형(force-balance) 기반 지표에 비해 통행 불가 영역을 체계적으로 과소평가한 반면, 통합 지수는 강수 시나리오 전반에서 보행자 위험의 공간적 패턴을 보다 일관되게 나타냈다. 가장 위험한 조건은 1 h, Huff의 네 번째 사분위 구간 폭우에서 관측되었으며, 이는 단시간의 도시 홍수에 대한 후반부 강수 집중의 영향을 강조한다. 이러한 결과는 제안된 앙상블 평균 기반 프레임워크가 보행자 홍수 위험 평가의 견고성을 향상시키고, 도시 지역에서 완화 조치와 대피 계획의 우선순위를 정하기 위한 정량적 근거를 제공함을 보여준다.

뛰어난 특성에도 불구하고 FRP 보강근은 적용 범위를 넓히기 위해 해결해야 할 일련의 단점을 여전히 안고 있다. 예를 들어, 휨(곡면) 상태에서 상당한 강도 저하를 겪기 때문에 직선 FRP 보강근만 사용해야 한다. 이는 FRP 보강근이 미끄러짐에 저항하는 방식이 거의 전적으로 콘크리트와의 부착(부착 강도)에 의존함을 의미한다. 또한 나선형 리브가 있는 FRP 보강근은 모래 코팅 보강근에 비해 부착 강도가 2배 높지만, 콘크리트와의 부착 특성은 철근보다 약하게 나타난다. 따라서 부착 강도를 개선하기 위한 정착(앵커리지)이 필요하지만, 관절(joints)과 같이 좁은 공간에서는 이를 구현하기 어려울 수 있다. 이에 본 연구는 나선형 리브 FRP 보강근과 연결부를 결합하여, 랩 스플라이스(lap-splice), 에폭시 충전 튜브(epoxy-filled tube), 커플러(coupler) 또는 확장 리브(expanded ribs)와 같은 기계적 정착 수단으로의 사용을 검토한다. 연결부의 종류를 변수로 고려한 총 36개의 인발(pullout) 시험체를 테스트하여, 부착 거동을 강화하는 데 있어 연결부의 최종적 효과를 규명하고자 한다. 확장 리브 2개를 사용하는 방법이 가장 우수한 옵션으로 나타났다. 또한 현재 설계 코드의 부착 응력-미끄러짐(bond stress-slip) 모델 예측을 실험 데이터와 비교하여, 이들 모델이 연결부를 정확히 시뮬레이션할 수 있는지 평가한다.

= 45°.