1. 서 론
홍수는 시간 척도가 광범위하게 다른 하천들이 상호 연결되어 발생한 결과이다(Hewlett and Nutter, 1970; Whiting and Bradley, 1993; Gomi et al., 2002; McGlynn et al., 2004; Hunter et al., 2005; JAWRA, 2005; McNamara et al., 2011; Gaal et al., 2012). 연결성은 강우 강도 및 분포, 유역 규모, 토지 이용 그리고 하천 네트워크와 밀접한 관련성이 있다. 예를 들어 지천은 본류의 첨두 유량 도달시간을 지연시키는 역할을 한다고 볼 수 있는데, 만약 지천 유출이 강수 피크와 본류의 첨두 유량을 동기화하도록 발생한다면, 지천 유출은 본류의 유량을 크게 증가시킬 수 있다(Holden, 2005).
최근 30년(1980년~2010년) 동안 우리나라에서 발생한 연 강수량은 과거 30년(1910년~1940년) 대비 135.4 mm가 증가하였으나 강수일수는 21.2일이 감소한 것으로 관측되었는데, 미래(2021년~2100년) 강수 강도 또한 현재(2000년~2019년)보다 크게 증가할 것으로 예측된다(KMA, 2023). 강수 발생 특성 또한 국부 지역에 집중하여 발생하고 있으며 이러한 집중호우는 해수면 상승과 맞물리면서 연안 지역에 위치한 하천의 홍수 피해를 증가시키는 원인으로 작용하고 있다. 특히, 유역면적이 작고 경사가 급하며 유속이 빠른 소하천은 붕괴 및 손실 위험과 함께 범람 위험에 크게 노출되어 있다.
소하천을 포함한 지천의 유출은 강우 특성과 함께 토지 이용, 피해 저감을 위한 정비 등 인간의 적응 활동과 밀접한 연관성이 있는데, Holden (2005)의 연구 결과에 따르면 기후 변화 영향으로 인한 지천의 유출율 변화는 1970년대, 1980년대 및 1990년대에 각각 89%, 66% 및 56%로 점차 감소한 반면 인간의 적응 활동으로 인한 유출율 변화는 11%에서 44%로 지속적으로 증가한 것으로 나타났다. 따라서 최근 하천의 홍수 증가는 기후변화로 인한 집중호우 강도 증가, 해수면 상승 등과 함께 인간 활동에 따른 지천의 유출량 증가가 원인이라고 할 수 있어 지천의 피해를 저감하기 위한 적응대책 마련이 시급하다.
이렇듯 소하천은 하류에 위치한 지방, 국가하천의 홍수에 미치는 영향이 커 구조적 대책이나 비구조적 대책을 마련하는 데 있어 신중할 필요가 있다. 구조적 대책은 피해 혹은 위험지역 개선을 위한 제방, 저류지 신설 혹은 시설개선이나 정비와 관련된 것들이고 비구조적 대책은 구조적 대책을 대체할 시스템적 접근이나 구조적 대책을 지원하기 위한 신기술 개발, 더 나아가서 위험시설을 개선하기 위한 기준 강화와 관련된 법⋅제도 개선 등과 관련이 있다. 최근 기후 위기가 점차 심화함에 따라 홍수 피해 저감을 위한 대책으로 예⋅경보 기술, 홍수 예측 기술, 설계⋅관리기준 등과 같은 재난관리기술 개발이 대안으로 제시되고 있다.
하천 홍수를 저감하기 위해서는 소하천, 지방하천 및 국가하천을 통합적으로 연계 분석하는 것이 필요한데, 이때 계측자료는 정확한 분석을 위해서 매우 중요하다. 유속 계측 방법은 하천규모, 접근성, 그리고 하천의 수리학적 특성에 따라 매우 다양하게 적용된다. 프로펠러 유속계, 부자식 유속계는 아직까지도 유속 계측에 많이 사용되고 있다(Buchanan and Somers, 1969; Planchon et al., 2005; Leibundgut et al., 2009; deLima and Abrantes, 2014). 그러나 이들은 홍수기 계측의 위험성, 장비유지⋅관리의 어려움, 계측 결과의 연속성 및 신뢰성 저하 문제 때문에 대안으로 초음파도플러유속계(Yorke and Oberg, 2002)나 이동식 레이더유속계, 미세파형센서, 위성 등 원격센서 기반의 유속계측기술(Fulton and Ostrowski, 2008; Alessandrini et al., 2013; Tarpanelli et al., 2013)이 많이 사용되고 있다.
국내에서는 유량조사사업단이 초음파도플러유속계를 활용하여 국가⋅지방하천에서 연평균 95% 정도의 신뢰성 높은 수리량 자료를 취득하기도 하였다. Yang et al. (2015)에 의하면 초음파도플러유속계는 이러한 장점에도 불구하고 홍수시 부유물에 인한 손상우려가 커 소하천에서는 적용이 어렵다고 밝혔다. Tauro et al. (2014)에 의하면 이동식 레이더유속계나 미세파형센서를 이용한 계측장비는 상대적으로 고가의 비용이 요구되며, 위성자료를 이용한 계측은 이미지의 해상도 문제로 소하천에 부적합하다고 밝혔다. 이러한 이유로 비접촉식 유속 계측 방법인 표면영상유속계(Surface Image Velocimetry)가 소하천에 적용 가능한 대안으로 연구가 진행되어 오고 있다(Fujita et al., 1997; Bradley et al., 2002; Creutin et al., 2003; Hauet et al., 2008; Jodeau et al., 2008; Hauet et al., 2009; Bechle et al., 2012; Gunawan et al., 2012; Bechle and Wu, 2014).
소하천은 흐름 유속이 빠르고 선형 또한 불규칙해 안전한 계측 위치 확보가 어렵고 당당 공무원의 수와 역량 부족으로 홍수 시 직접 계측이 어려운 한계가 있다. 이러한 이유 때문에 소하천에서는 접촉식 계측방법 보다는 Table 1과 같은 비접촉식 계측방법이 많이 사용된다(Muste et al., 2008; Le Coz et al., 2010; Le Coz et al., 2014; Detert et al., 2017; Patalano et al., 2017; Fujita et al., 2019; Cao et al., 2020).
Table 1
The Useful Noncontact Measurement Methods to Capture of Surface Flow Velocities in Small Streams
소하천의 계측자료 수집 및 유역통합 연계분석 연구를 위해 2016년부터 국립재난안전연구원은 14개 시범 소하천에 자동유량계측기술을 설치하고 수리 동역학적 계측자료를 수집하고 있다(Cheong et al., 2019; Cheong et al., 2024). 또한, 행정안전부와 지자체는 2023년부터 전체 소하천의 10%인 2,200여 개 소하천에 스마트 계측관리 시스템을 구축하는 것을 목표로 소하천에 계측장비를 설치하고 수리 동역학적 자료를 수집중에 있다(Cheong et al., 2024). 이들 소하천 스마트 계측관리시스템은 모두 비접촉식 계측 방법인 표면유속 계측 방법을 유량 계측에 사용하고 있다(Rantz, 1982; Cheong et al., 2023; Cheong et al., 2024).
표면유속으로 유량을 계측할 때 발생하는 가장 큰 불확실성은 표면유속을 수심 평균유속으로 환산하는 것이다. 만약, 수심에 따른 유속 분포 계측자료가 있으면 표면-평균유속 환산계수는 표면유속에 대한 평균유속의 비로 결정된다. 그러나 평균유속 자료가 없는 경우에는 USGS가 제시한 환산계수 값인 0.85를 일률적으로 적용하여 수심 평균유속을 산정하고 있는데, 일정한 계수를 사용하게 되면 하천의 하상 및 수리 조건에 따른 유속 분포의 변화를 반영하기 어렵다는 단점이 있다(Roh et al., 2005). 즉, 수리학적 특성이나 하상 조건에 따라 다양하게 변화하는 표면-평균유속 환산계수를 모든 소하천에서 동일한 값으로 적용하는 것은 무리가 있다.
따라서 본 연구는 평균유속 계측자료가 없는 소하천에서도 적용 가능한 표면-평균유속 환산계수 산정식을 개발하고자 한다. 본 연구는 수리학적 특성이나 하상 조건을 반영하기 위하여 소하천에서 수집이 용이한 수리학적 특성 변수들로 표면-평균유속 환산계수를 산정하는 새로운 방법을 개발한다. 산정식 개발을 위하여 안동에 위치한 건설기술시험소의 인공하천에서 수심에 따른 표면, 평균 유속분포 계측실험을 수행한다. 계측자료와 특성자료를 이용하여 표면-평균유속 환산계수를 결정하고 기존 방법들을 이용하여 결정한 표면-평균유속 환산계수 결과와 비교⋅검증한다.
본 연구에서 개발한 표면-평균유속 환산계수 산정식은 계측 결과를 잘 재현하는 것으로 나타나 향후 소하천 스마트 계측관리시스템을 통해 계측한 수심별 표면유속으로 표면-평균유속 환산계수를 산정하는 것이 가능할 것으로 판단된다. 이렇게 산정된 환산계수를 유량 계측에 활용한다면 소하천의 흐름 특성을 비교적 잘 반영하는 유량을 계측할 수 있을 것으로 판단된다. 그러나 본 연구에서 새롭게 개발한 산정식은 인공하천 실험을 통해 검증한 방법으로써 소하천에 적용하여 유속 환산계수를 결정하기 위해 소하천에서 수심 변화에 따른 표면유속 분포와 수심평균유속을 계측하고 이를 이용하여 표면-평균유속 환산계수 계측실험을 수행하고 본 연구에서 새롭게 개발한 방법을 검증하고자 한다.
2. 연구 방법
2.1 기존 환산계수 산정식 조사 및 분석
표면유속을 수심평균유속으로 변환하는 과정은 표면-평균유속 환산계수(K)으로 매개변수화되며, 이는 수심평균유속(U)과 표면유속(us)의 비율인 U/us 로 결정된다. 기존의 표면-평균유속 환산계수를 산정하기 위한 이론적인 연구는 Table 2와 같다. 기존 연구들은 표면유속 분포만을 이용하여 유속 분포를 가정하고 표면-평균유속 환산계수를 산정하거나 하상의 거칠기를 이용하여K를 산정하는 방법으로써 대부분 유량 계측자료가 없거나 수심에 따른 유속 분포가 없을 경우 적용할 수 있다.
Table 2
Comparisons of Existing Velocity Conversion Coefficient Estimating Equations
Table 2에서 U*는 마찰속도로써g H S
Table 3
Estimating Ke based on Site Roughness and Expected Power Law Profile Exponents
| Smooth | Normal | Rough | Very Rough | Extreme Cases | |
|---|---|---|---|---|---|
| m | 0.1 | 0.143~0.167 | 0.25 | 0.333~0.5 | 0.67~-0.1667 |
| Ke | 0.91 | 0.86~0.87 | 0.8 | 0.67~0.75 | 0.6~1.2 |
기존 연구에 따르면 실제 하천에서는 단면의 기하학적 구조 변화로 인한 자연 변동성 및 바람의 영향에 의해 표면-평균유속 환산계수가 0.84~0.90 (Turnipseed and Sauer, 2010)과 0.7~0.9 (Hauet et al., 2018)의 범위를 가지며, 불규칙한 유속 분포나 바람의 효과로 인해 1.1을 초과하는 일부 극단 값도 나타나는 것으로 보고되었다(Hauet et al., 2018). 예로써 80 m 하폭을 갖는 센조아퀸 강에서 유속분포를 측정한 결과는 수심에 따른 하천 흐름 특성의 차이로 인해 표면유속과 평균유속의 비가 0.88~0.93의 범위를 갖는 것으로 나타났다(Cheng and Gartner, 2003). Kim and Yang (2010)은 기존 유속 환산계수를 이론적으로 검증하기 위해 수심-유속 분포를 Power law 형태로 가정하고 환산계수를 산정하였는데, 그 결과는 하상의 재료에 따라 0.833 (거친 하상)~0.875 (부드러운 하상)의 범위를 갖는 것으로 나타났다. Lee and Lee (2002)은 유속 환산계수 산정을 위해 전자파표면유속계를 활용하여 개수로 및 현장에서 유속분포를 계측하였다. 계측 결과 유속분포가 0.30~0.50 m/s인 자갈 하상(완경사) 조건에서는 유속 환산계수가 0.472~0.663의 범위를 갖고 0.50~1.30 m/s의 유속 분포를 갖는 점토질(중간경사) 하상 조건에서는 0.732~0.868의 범위를 가지며 1.30~2.00 m/s의 유속분포를 갖는 점토질(급경사) 하상 조건에서는 0.736~1.047의 범위로 유속 환산계수가 변화한다고 발표하였다. 기존 계측 결과에 따르면 거친 바닥이 있는 하천은 작은 값을 보이는 반면, 인공 콘크리트 수로는 큰 값을 보이는 경향이 있는 것으로 나타났다(Fujita, 2018).
흐름이 복잡한 소하천에서는 수심에 따른 유량이나 유속분포, 소하천이나 하상의 특성정보 유무에 따라 Fig. 1과 같은 방법으로 표면-평균유속 환산계수를 산정할 수 있다. 예를 들어 수심 평균 유량, Q와 표면 평균 유량, qs 가 존재할 경우 Q 와 qs 의 비율인 Q/qs 로 계산된다. 그리고 수심에 따른 유속분포가 존재할 경우 U/us 로 Ke 을 산정할 수 있다.
Fig. 1
Comparison of the Estimation Equation of the Velocity Conversion Coefficient based on the Flow Discharges or Velocities Distribution According to Water Depth and the Characteristic Information of Channel and Riverbed
또한 표면 유속분포가 있을 경우 Eq. (4)와 같이 표면유속 분포의 표준편차를 이용하거나 수심에 따른 유속분포를 로그분포로 가정하고 Eqs. (1)이나 (5)로 Km 을 산정할 수 있다. 유속자료가 없는 경우에는 Eqs. (2)와 (3)을 이용하여 Km 을 산정할 수 있는데, 만약 하상의 거칠기를 알 수 있다면 Table 3의 값에 따른 하상 거칠기에 따라 Eq. (2)를 이용하여 Km 을 산정할 수 있다. 그러나 하천정보나 유속분포 정보가 전혀 없을 경우에는 유속분포가 1/6 멱법칙을 따른다고 가정하고 Km 을 산정할 수 있다(Smart and Biggs, 2020). Le Coz et al. (2011)과 Fujita (2018)은 수심이 거칠기를 크게 초과하는 넓은 직사각형 하천의 균일한 흐름 조건에서만 이 값을 사용할 것을 권장한다. 이때 Km 은 하천에 식생이 있는 경우 그 변동성이 커질 수 있으므로 측정 위치를 결정할 때 이러한 위치를 피함으로써 변동성을 최소화하는 것이 바람직하다.
2.2 인공하천 실험
기존의 연구 결과를 분석한 결과 수리학적 특성 자료를 이용하여 Km 을 산정하고 그 적용성을 검토한 연구는 없었다. 본 연구에서는 특성 자료를 이용하는 새로운 표면-평균유속 환산계수 산정식을 개발하기 위하여 한국건설기술연구원 하천실험센터에서 인공하천 실험을 수행하였다. 한국건설기술연구원 하천실험센터는 초당 10톤의 인공 홍수 발생이 가능한 3개의 실험 수로(급경사수로, 직선수로, 사행수로)를 보유하고 있다. 이들 실험 수로는 공급되는 물의 양을 일정하게 조절 가능하여 유량 변화에 따른 유속 분포 계측 연구를 수행하기에 매우 좋은 실험환경을 가지고 있다. 본 연구는 소하천 흐름 조건을 가장 유사하게 재현할 수 있는 Fig. 2의 급경사 수로에서 유속 분포계측 실험을 수행하였다.
Fig. 2
Drone Photographed Steep Slope Channel Foreground and Flow Velocity Distribution Measurement Points
급경사 수로는 Fig. 3과 같이 수면 폭이 11 m 정도이고 하단 폭이 3~4 m인 사다리꼴 형상의 수로로써 연장은 590 m이며 평균 경사는 1/70로 최대 흐름 유속은 5 m/s까지 재현이 가능하다. 상류 구간은 만곡부에 위치하고 있으며, 하상은 굵은 자갈이 고르게 분포하고 있어 빠른 흐름 유속에서는 부분적으로 하상 변동이 발생하는 것으로 관측되었다. 중류 구간은 경사가 가장 급한 구간으로 만곡부 직하류에 위치하고 있으며 하상은 잔자갈로 형성되어 있어 빠른 유속에서도 하상 이동은 발생하지 않는 것으로 관측되었다. 하류 구간은 하상이 대부분 모래로 형성되어 있으며 전체 계측 구간 중 가장 안정적인 흐름이 유지되는 것으로 관측되었다.
본 연구는 다양한 조건의 경사에서 수심 방향 유속 분포를 계측하기 위하여 Fig. 3의 급경사 수로 내 상류 구간(I), 중류 구간(II) 그리고 하류 구간(III)의 3개 지점에 대해 Table 4와 같은 총 17개의 흐름 조건에 대해 유속 분포 계측 실험을 수행하였다. 수심별 평균유속은 음향도플러유속계(ADCP RS5)로 ISO 1088 (2007)에서 유속 측정 정확도가 높다고 제시한 300초를 기준으로 수로 중앙지점에서 정지측정법으로 계측하였다. 음향도플러유속계는 경계면에서의 계측 한계로 표면유속을 정확히 계측하지 못하여 자동유량계측기술과 플로우트래커를 이용하여 별도로 표면유속을 계측하였다. 본 연구에서는 수심에 따른 평균유속과 표면유속의 비인 U/us 로 Km 을 계측하고 계측결과를 Table 4에 제시하였다.
Table 4
Comparison of Flow Characteristics Information of 17 Experimental Conditions for Measurement of Depth-flow Velocity Distribution and Velocity Conversion Coefficients
3. 평균유속 환산계수 산정식 개발 및 검증
3.1 평균유속 환산계수 산정식 개발
하천 유량 산정을 위한 유속 환산계수에 영향을 미치는 인자는 유체의 역학적 성질, 하천의 흐름 특성 그리고 하천 형상인자로 분류할 수 있다. 유체의 역학적 성질로 중요한 인자는 밀도, 점성계수, 중력가속도 등이며, 하천의 흐름 특성에 포함되는 인자는 유속, 전단 유속, 수심 등이고 지형인자로서 중요한 인자는 하폭, 하상 형상 등이다. 평균유속 환산계수 Ke 와 이들 변수 간의 관계를 수학적으로 표현하면 Eq. (6)과 같다.
여기서, ρ는 유체의 밀도, ν는 유체의 동점성계수(kinematic fluid viscosity), R은 윤변이다. Eq. (6)에 포함된 인자들을 Buckingham Pi 이론을 사용하여 중요한 물리적인 의미를 갖는 무차원 항으로 표시하면 다음과 같다.
여기서, U / g H
본 연구에서는 차원해석을 통해 선정한 무차원 매개변수들의 변화에 따른 무차원 유속 환산계수의 거동을 살펴보기 위하여 민감도 분석을 수행하였다. 분석 방법은 Eq. (7)에 포함된 5개 무차원 항의 변화에 따른 유속 환산계수 실측치 변화를 살펴보았다. 본 연구에서는 민감도 분석을 위하여 각각의 무차원 항과 유속 환산계수 실측치를 Fig. 4와 같이 전대 수지상에 도시하여 거동을 분석하였다. Fig. 4(a)에는 Froude 수와 유속 환산계수를 도시한 것으로써 유속 환산계수는 Froude 수의 증가에 따라 점차 감소하는 것으로 나타났다.
Fig. 4
Comparison of Sensitivity between Velocity Conversion Coefficients, Km and Dimensionless Parameters Used to Develop Novel Estimation Formula
Reynolds 수와 유속 환산계수 관계를 Fig. 4(b)에 도시하였는데, 유속 환산계수는 Reynolds 수의 변화에 따라 점차 감소하는 것으로 나타났다. Fig. 4(c)에는 하천의 종횡비와 유속 환산계수 변화를 도시하였는데, 유속 환산계수는 하천의 종횡비가 증가함에 따라 점차 증가하는 경향을 보이는 것으로 나타났다. Fig. 4(d)에는 마찰속도에 대한 유속비와 유속 환산계수 변화를 도시하였는데, 유속 환산계수는 마찰속도에 대한 유속비가 증가함에 따라 점차 증가하는 경향을 보이는 것으로 나타났다. Fig. 4(e)에는 하상경사와 유속 환산계수 변화를 도시하였는데, 유속 환산계수는 하천 경사가 증가함에 따라 점차 감소하다가 증가하는 경향을 보이는 것으로 나타났다. Fig. 4(f)에는 U * / g H U * / g H
본 연구에서는 유속 환산계수 추정식 개발을 위해 평균유속 값이 포함된 Froude 수와 Reynolds 수 그리고 마찰속도에 대한 유속비를 제외하고 하천의 종횡비, 하상경사 그리고 U * / g H U * / g H
여기서, α 와 β1, β2, β3는 추정치이다. One-Step Huber 방법으로 계산된 추정치는 Table 5와 같다. 이때 선형 회귀 모형에 대한 최소자승 오차는 0.0344, F-통계량은 8.46로 나타났으며, 결정계수는 0.74로 나타났다.
Table 5
Estimate Results for Novel Flow Velocity Conversion Coefficient Estimation Formula Using Dimensionless Hydraulics and Characteristics Information
| Estimates | Standard Error | tStat | pValue | |
|---|---|---|---|---|
| α | -1.2787 | 0.3077 | -4.1558 | 0.0011 |
| β1 | -0.2000 | 0.0840 | -2.3814 | 0.0332 |
| β2 | -0.3064 | 0.0822 | -3.7296 | 0.0025 |
| β3 | -0.3250 | 0.1859 | -1.7485 | 0.1039 |
3.2 유속 환산계수 산정식 검증
본 연구에서는 개발한 산정식의 거동을 상대적으로 비교 검증하기 위하여 기존에 개발된 환산계수 산정 방법 결과와 함께 음향도플러유속계(ADCP RS5)와 플로우트래커를 이용하여 계측한 평균-표면유속 환산계수 결과를 1:1 대응으로 비교하여 Fig. 5에 도시하였다. Fig. 5에서 개발된 산정식은 대부분 계측한 평균유속 환산계수를 잘 재현하는 것으로 나타났으나, Eqs. (2)와 (3)은 계측된 유속 환산계수 결과의 변화와 관계없이 일정한 값을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 Eq. (8)을 이용하여 평균유속 환산계수를 산정하기 위하여 하폭은 수면 폭을 경사는 계측 구간의 평균값을 사용하였다.
Fig. 5
Comparisons Results of Velocity Conversion Coefficients Estimated by Using Existing Methods and Novel Developed Formula in the Research with Measured Values
본 연구에서는 계측값과 산정 결과의 오차를 보다 정량적으로 평가하기 위하여 White et al. (1972)에 의해 제안된 다음 식과 같은 불일치율 결과를 비교하였다.
여기서 DR은 불일치율, Ke 는 산정한 유속 환산계수 그리고 Km 은 계측 유속 환산계수이다. Eq. (9)에서 불일치율이 0보다 크면 산정값이 계측값을 과대평가하는 것이고 작으면 과소평가하며, 불일치율이 0이면 산정치와 계측치가 일치한다는 것을 알 수 있다. 이때, 불일치율 분포가 정규분포에 가까울수록 산정 결과가 편중되지 않고 계측치를 비교적 정확하게 재현한다고 할 수 있는데, 각각의 방법으로 산정한 평균-표면유속 환산계수의 불일치율 분포를 비교하기 위하여 본 연구는 -0.2~0.2 범위에서 0.1씩 구간을 나누어 각 구간에 포함된 불일치율 값을 히스토그램으로 도시하여 Fig. 6에 도시하였다.
Fig. 6
Comparison Result of Discrepancy Ratio Distributions Determined by Existing Methods and Novel Developed Formula in the Research
Fig. 6에서 각각의 산정 방법별 불일치율 분포는 대부분 정규분포를 보이는 것으로 나타났으나 환산계수 계측 결과를 다소 작게 산정하는 것으로 나타났다. 이에 반해 본 연구에서 개발한 산정식은 계측 결과를 다소 크게 산정하는 것으로 나타났는데, 이는 기존의 방법들과 다르게 하폭을 고려함으로써 이에 대한 영향이 반영된 것으로 판단된다. 하폭이 증가할수록 환산계수 값이 커지는 경향이 나타나므로 환산계수 산정 시 수면 폭을 정확히 계측하는 것이 매우 중요하다. 그럼에도 평균-표면유속 환산계수 산정 결과는 불일치율이 -0.4~0.4 사이에 분포하는 것으로 나타나 계측 결과를 잘 재현하는 것으로 나타났다. 본 연구는 -0.04~0.04구간에 밀집해 있는 불일치율 비율을 정확도로 정의하였는데, 유속 환산계수 예측에 대한 정확도는 Table 6과 같다.
Table 6
Comparisons of Accuracy Determined by Using Existing Methods and New Developed Formula in the Research
| Equations | (1) | (2) | (3) | (4) | (5) | (8) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Accuracy | 79.17 | 70.59 | 75.00 | 83.33 | 79.17 | 88.23 |
정확도 비교 결과 본 연구에서 개발한 산정식의 정확도가 88.23으로 가장 높은 것으로 나타났으며, 뒤를 이어 Eq. (4)가 83.33 그리고 Eqs. (1)과 (5)가 79.17로 정확도가 높은 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 산정식은 수심-유속 분포 자료가 없어 평균유속을 산정할 수 없을 때 소하천에서 수집이 용이한 수리, 특성 정보를 이용하여 표면-평균유속 환산계수를 산정하기 위한 방법으로 본 방법은 기존의 방법들에 비해 계측치를 잘 재현하는 것으로 나타났다.
4. 결 론
소하천의 홍수 피해를 줄이고 효과적으로 관리하기 위해서는 유량 및 유속 계측 기술의 발전과 이를 지원하는 정책적, 기술적 대안이 필수적이다. 그런데 소하천은 흐름 유속이 빠르고 선형 또한 불규칙해 안전한 계측 위치 확보가 어려워 접촉식 계측방법 보다는 비접촉식 계측방법이 많이 사용된다. 이들 비접촉식 계측방법들은 유량을 계측하기 위해 환산계수를 이용하여 표면유속을 평균유속으로 변환하여 사용한다. 본 연구는 소하천에서 수집 가능한 수리학적 특성을 활용하여 표면-평균유속 환산계수를 산정하는 새로운 방법을 제안하였다. 이를 통해 기존 방식에서 발생하는 불확실성을 감소시키고, 소하천의 유량 특성을 보다 정확히 반영할 수 있는 가능성을 확인하였다.
기존의 연구들은 주로 수심에 따른 유속분포를 가정하고 환산계수를 산정하거나 하상의 거칠기를 기반으로 한 단순화된 접근법을 사용하였으나, 이러한 방식은 소하천의 복잡한 수리학적 특성과 다양한 하상 조건을 반영하지 못하는 한계가 있었다. 이를 보완하기 위해, 본 연구는 급경사 인공하천에서 실험을 통해 다양한 흐름 조건에서의 유속 분포를 계측하고, 이를 기반으로 새로운 표면-평균유속 환산계수 산정식을 개발하였다. 특히, 유체의 역학적 특성과 하천의 형상을 반영한 무차원 변수들을 활용하여 물리적으로 타당한 산정식을 도출하였다.
본 연구에서 개발된 환산계수 산정식은 계측 환산계수를 효과적으로 재현하였으며, 이는 소하천 스마트 계측관리시스템에 적용될 수 있는 실질적인 가능성을 제시한다. 본 연구에서 개발한 산정식을 사용하면 소하천 스마트 계측관리시스템을 이용하여 정확도 높은 유량을 산정할 수 있을 것으로 기대된다. 이러한 계측 정보들은 소하천에서의 흐름 특성을 보다 정밀하게 파악할 수 있으며, 이는 홍수 예측 및 피해 저감을 위한 데이터 기반 의사결정에 기여할 수 있다. 그러나 본 연구에서 제안한 산정식은 인공하천 실험 데이터를 기반으로 검증되었으므로, 실제 소하천 환경에서의 추가적인 검증이 필요하다.
앞으로의 과제는 본 연구에서 개발된 산정식을 다양한 소하천에 적용하고, 하상 조건 및 흐름 특성이 상이한 환경에서의 유효성을 평가하는 것이다. 또한, 이러한 산정식이 스마트 계측관리시스템과 결합되어 실시간 데이터 기반 홍수 예보 및 경보 체계에 통합된다면, 기후 변화로 인해 점차 증가하는 홍수 위험에 효과적으로 대응할 수 있을 것으로 기대된다. 따라서 소하천 관리의 구조적, 비구조적 대책과 연계하여 본 연구의 결과를 실제 홍수 관리 및 정책에 반영하는 노력이 필요하다.
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