The Journal of GIS Association of Korea Vol. 17, No. 3, pp. 341-350, November 2009 항공 LiDAR 자료를이용한슈퍼태풍내습시해운대해수욕장인근 도심지역침수피해규모추정 한종규 * 김성필 ** 장동호 *** 장태수 **** Estimation of Inundation Damages of Urban area Around Haeundae Beach Induced by Super Storm Surge Using Airborne LiDAR Data Jong-Gyu Han* Seong-Pil Kim** Dong-Ho Chang*** Tae-Soo Chang**** 요 약 전세계적인지구온난화로인해태풍의강도와규모가커지고있고이로인한사회경제적인피해가갈수록증가하고있는상황에서사전에침수예상지역및예상피해규모를파악하고, 대비하는일은아주중요하다. 이논문에서는 2003 년부산과경남지역연안을강타한태풍 Maemi( 매미 ) 의이동경로에태풍매미를비롯하여 Vera( 베라 )( 일본이세만, 1959), Durian( 두리안 )( 필리핀, 2006) 그리고 2005년미국을강타한허리케인 Katrina( 카트리나 ) 의특성을갖는슈퍼태풍의내습을가정하여해운대해수욕장인근도심지역의침수피해규모를추정하였다. 태풍별해수면상승고는기존연구자들의수치모델링결과를토대로육상표고와해저수심의서로다른기준면을통일시킨후계산하였고, 항공 LiDAR 자료를기반으로 GIS 공간분석기술을이용하여침수고, 침수면적및건물피해액을추정하였다. 태풍의강도와규모가점점커지고있고, 우리나라에도근년에 Katrina( 카트리나 ) 급의슈퍼태풍이내습할가능성이클것으로예상되는상황에서, 이연구결과는연안도심지역에대한해안침수예상도와범람피난지도를제작하는데활용될수있을것으로기대된다. 주요어 : 항공라이다, 지리정보시스템, 태풍, 폭풍해일, 해운대, 침수피해 ABSTRACT : As the power and scale of typhoons are growing due to global warming and socioeconomic damages induced by super-typhoons are increasing, it is important to estimate inundation damages and to prepare proper adaptation plans against an attack of the super-typhoon. In this paper, we estimated the inundation damages of urban area around Haeundae beach induced by super-typhoons which follow the route of Typhoon Maemi with the conditions of Typhoon Vera (Ise Bay in Japan, 1959), Typhoon Durian (Philippine, 2006) and Hurricane Katrina (New Oleans in U.S.A, 2005). The coastal area around the Haeundae beach (Busan and Gyeongnam province) is expectedly damaged by severe storm surges. In this study we calculated the rise of sea level height after harmonizing the different datum levels of land and ocean and estimated the inundation depth, inundation area and the amount of building damages by using airborne LiDAR data and GIS spatial analysis techniques more accurately and quantitatively. As many researchers are predicting that super-typhoon of overwhelming power will occur around the Korean peninsula in the near future, the results of this study are expected to contribute to producing coastal inundation map and evacuation planning. Keywords : Airborne LiDAR, Geographic Information System, Typhoon, Storm Surge, Haeundae, Inundation Damage * 한국지질자원연구원국토지질연구본부지질정보연구실선임연구원 (jghan@kigam.re.kr) ** 한국지질자원연구원석유해저연구본부해저지질연구실선임연구원 (spkim@kigam.re.kr) *** 공주대학교지리학과조교수 (gisrs@kongju.ac.kr) **** 한국지질자원연구원석유해저연구본부해저지질연구실선임연구원 (tschang@kigam.re.kr) 341
한종규 김성필 장동호 장태수 1. 서론 전세계적인지구온난화의가속화로인해해수면의상승과함께태풍의강도와규모가커지고있다. 우리나라의연안은서 남해안의경우지리적인특성으로인하여폭풍해일로인한연안재해에취약한상태에있다. 우리나라는최근 10 년 (1998~2007) 간태풍으로인해약 12 조원에달하는재산피해, 약 13 만 7 천명의이재민과 478 명의사망자가발생하였다 ( 소방방재청, 2007). 정부에서는태풍, 호우, 해일등으로인하여해안지역에서발생할수있는해안침수예상도제작을계획하고있으며, 태풍 해일로인한피해를줄이기위해 2006 년부터일부연안지역에대해시범사업을거쳐해안침수예상도를시범제작하고, 전연안을대상으로확대할계획을수립하고있다. 정부가계획한해안침수예상도의침수심도표시는평균해수면을기준으로 0~3m 표고를 0.5m 단위로색상을달리하여표시하도록되어있다 ( 김옥수 2008). 원대희등 (2004) 은 GIS 를활용하여연안침수지도제작에있어서지형공간정보의정확도와경제성, 객관성과현실성이높은 GIS 자료구축의필요성을강조하였다. 문승록등 (2007) 은태풍시나리오 DB 를구축하여향후실제태풍내습시가장유사한태풍정보에해당하는시나리오결과를추출하여신속하게침수예상지역과범위를제공하는방안을제시하였다. 허동수등 (2008) 은수치시뮬레이션을통하여폭풍해일의피해가가장많이노출되어있는경남연안과부산연안을대상으로폭풍해일고를계산하였다. 천재영등 (2008) 은해역 육역의일체화된격자구성을통한상호연계된수치해석법을이용하여 2003 년태풍매미에의한마산만주변연안역의범람을해석하였다. 지금까지연안지역범람침수연구는주로해양공학적인측면의수치해석을통해서태풍에의한폭풍해일고를계산하고, 이를이용하여수치지형도상에침수예상지역을표시하는정도로, 실제태풍발생시폭풍해일로인한침수지역과침수피해규모를정확하게예측하기위하여정밀한표고측량자료기반의연구는아직까지미진한상황이다. 폭풍해일로인한침수피해규모의정확도를높이기위해서는태풍특성에따른정확한폭풍해일고의계산도중요하지만, 고해상도고정밀의표고자료구축이무엇보다중요하다. 정밀표고자료획득이가능한항공 LiDAR 시스템은도심지역의 3 차원건물추출 ( 정성은등, 2008) 및산림정보를파악하는데활용되고있으며 ( 송철철등, 2008), 홍수피해분석및연안침수분석에도활용되고있다. 미국지질조사소 (USGS: United States Geological Survey) 의 Farris 등 (2005) 은 2005 년뉴올리언즈를강타했 던허리케인 Katrina 에의한침수피해규모를파악하기위해서항공 LiDAR 측량자료를사용했다. 이연구를통해서갑작스런폭풍에의한재난대응에효과적으로사용될수있도록고해상도의수평해상도와고정밀의수직해상도를갖는 LiDAR 측량자료의사전확보에대한필요성을강조하였다. Demirkesen 등 (2007) 은다중시기 Landsat ETM+ 위성영상자료와 SRTM(Shuttle Radar Topography Mission) 에의해획득된지형고도 (DEM: Digital Elevation Model) 자료를이용해터키서부해안가에위치한 Izmir 지역에대해침수취약지역을분석했다. Deirdre 등 (2009) 은뉴질랜드 Christchurch 해안가를대상으로 LiDAR 자료와 GIS 기술을이용하여쓰나미에의한침수취약지역을평가하기위한방법을제시했다. 여기서개발된 GIS 적용기술은현장조사에의해침수위험지역을정하는방법에비해정확성과효율성면에서뛰어난것으로보고하고있다. 이논문에서는항공 LiDAR 측량자료와 GIS 공간분석기술을이용하여 2003 년우리나라남해안에상륙하여막대한피해를줬던태풍 Maemi 의이동경로에슈퍼태풍을모의하여해운대해수욕장인근도심지역에대한침수피해규모를추정하였다. 2 장에서는연구지역과연구방법에대해간략히기술하고, 3 장에서는연구지역의항공 LiDAR 자료획득및정확도평가방법및결과에대해서기술한다. 4 장에서는이연구에사용된폭풍해일고자료와육상과해상의수준기준점보정을통한해수면상승고계산과최종적으로해수면상승으로인한침수고및침수지역에대한건물피해규모를산정하는방법과결과를제시하고, 마지막으로 5 장에서논문을마무리한다. 2. 연구지역및방법 우리나라남해연안은해마다태풍으로인한침수피해가증가하고있다. 특히, 마산과부산연안지역은인구밀도가높고, 주택, 상가등건물과도로, 교량등각종시설물이밀집해있어태풍에의한해일발생시위험에노출되어있다. 이연구에서는여름휴가철피서객으로인한유동인구가급작스럽게증가하는부산해운대해수욕장인근도심지역 [ 그림 1] 을대상으로가상의슈퍼태풍이내습한다는가정하에폭풍해일로인한침수피해규모를추정하였다. 폭풍해일에의한범람침수지역을정확하게계산하기위해서는정밀한표고자료와해수면상승고자료가필요하다. 이연구에서는항공 LiDAR 장비를이용하여고정밀의표고자료를획득하였으며, 허동수 (2008) 등이 2003 년태풍 Maemi 의이동 342
항공 LiDAR 자료를이용한슈퍼태풍내습시해운대해수욕장인근도심지역침수피해규모추정 [ 그림 2] 항공 LiDAR 자료획득비행경로, 2006 년 12 월 24 일오전 11 시 31 분 - 11 시 45 분 [ 그림 1] 연구지역 경로에미국을강타한허리케인 Katrina( 미국뉴올리언스, 2005) 와태풍 Durian( 필리핀, 2006) 및태풍 Vera( 일본이세만, 1959) 의태풍특성을조합하여수치모델링을실시하여얻은폭풍해일고자료를사용하여가상의슈퍼태풍에의한해수면상승고를계산하였다. 그리고항공 LiDAR 표고자료와해수면상승고자료를 ArcGIS 소프트웨어에입력한다음, 공간분석기능을활용하여침수고, 침수면적및건물피해액을추정하였다. 3. 항공 LiDAR 자료구축및정확도평가 폭풍해일로인한해안침수예상지역을추정하기위해서는고해상도의공간해상력과높은수직정확도를갖는표고자료가필수적으로요구된다. 1980 년대개발되어최근많이사용되고 LiDAR 측량기술은경제적이고효과적으로고정밀의표고자료를획득하는중요한수단이되고있다. 항공 LiDAR 시스템은항공기에탑재된레이저센서의레이저펄스를지표면을향해주사하여지표면도달시간과반사되어되돌아오는레이저펄스의시간차를관측함으로써지표면에대한고해상도의 3 차원공간좌표 (X, Y, Z) 를획득할수있다. 레이저센서와함께항공 LiDAR 시스템에탑재된 GPS 와 IMU (Inertial Measurement Unit) 는지표면에서반사되어되돌아오는레이저펄스의지표상의위치를정확하게계산하기위한항공기의위치와비행자세에관한정보를얻는데사용된다. 연구지역에대한 LiDAR 자료는 2006 년 12 월 24 일에캐나다 Optech 사의 ALTM 30/70 측량장비를이용하여고도 1,400m 상공에서획득했다. 항공 LiDAR 자료획득을위한비행경로는 [ 그림 2] 와같다. 전체자료취득면적은약 12km 2 이며, 1m 2 당약 2.39 개의점밀도로전체약 2 천 8 백만개이상의레이저점데이터를획득했으며, 동시에공간해상도 25cm 급의디지털칼라항공사진을 < 표 1> 항공 LiDAR 자료획득명세서 Accuracy Specification Performance Flight elevation 1,400m Vertical Horizontal 0.3m 이내 1m 이내 Number of Echo 4 Intensity capture Laser repetition rate Max. 12bit 70kHz Scan angle ±18 Swath width Beam divergence Laser classification 844m 0.2 or 0.7mrad(1/e) Class IV No. of collected points 28,756,998 Data size Area of the collected 815MB 12km2 Mean of point density 2.39 points/m2( 바다포함 ) 획득했다 < 표 1>. 디지털형태로획득된데이터는항공기에탑재된 GPS/IMU 데이터와지상 GPS 기준국의데이터와함께 DGPS 처리를하여정확한위치좌표를계산한다. 또한레이저의투과특성으로인해오반사되거나, 반사체특성에따른반사왜곡으로인한오차를포함하고있어이러한과대오차 (outliers) 를제거하는전처리과정을거치게된다. 이렇게전처리과정을거친데이터는불규칙한형태의점데이터로되어있어사용자의활용목적에적합하도록가공하는후처리과정을거친다. 후처리과정에는 LiDAR 표고자료의정확도확인, 지오이드보정과정을통한표고값변환, 격자형 DSM, DEM, 음영기복도작성등이있다. 전처리된레이저점데이터의수직표고값은 WGS84 타원체고기준으로되어있어, 정표고값을구하기위해서이지역의지오이드모델을이용했다. 불규칙형태의점데이터로이루어진 LiDAR 데이터는순수한지표면정보뿐만아니라, 건물, 제방과같은인공구조물과식생등과같은자연지 343
한종규 김성필 장동호 장태수 (a) (b) [ 그림 3] 항공 LiDAR 자료, (a) DSM, (b) DEM 물에대한높이정보를모두포함하고있다. 이렇게지표면의지형과지물을모두포함하는점형태의표층표고값을보간법을사용하여격자형태의데이터로만든것을수치표층모델 (DSM) 이라고하며, 지표면상의지물을제거하여순수한지표면정보만을추출하여격자형태의데이터로만든것이수치표고모델 (DEM) 이다. 점형태의표고값을격자형태의데이터로만들기위해사용되는보간법에는 IDW(Inverse Distance Weight), B-spline, NN(Natural Neighbourhood), Kriging 등이있다. 이연구에서는전체표면굴곡을최소화하여경사의변화를유연하게만들어, 결과적으로지형변이를부드럽게만드는 B-spline 보간법을사용했다. 그리고필터링 (filtering) 과정을거처수치표층모델 (DSM) 로부터건물과같은지표면상의인공지물및수목에대한높이값이제거된수치표고모델 (DEM) 을만들었다 [ 그림 3]. 해안침수예상지역을추정하기위해서는수십 cm 이하의정확도를갖는표고자료가필요하다. 항공 LiDAR 측량을통해서획득된표고자료의정확도를평가하기 위해 [ 그림 4] 과같이연구지역내에 13 개관측점에서 GPS 를사용하여측량한 4 급도시기준점 (60 분이상데이 터수신간격은 30 초이하의 GPS 관측으로측량된기준 점 ) 측량자료를이용하여표고값을비교한결과, DSM 과 DEM 의 RMSE(Root Mean Square Error) 는각각 0.562m, 0.780m 로당초 1,400m 고도에서자료획득시 예상했던정확도 (0.3m 이하 ) 보다떨어지는결과가나왔다 < 표 2>. 이와같은결과는격자형데이터로만드는 [ 그림 4] 4 급 GPS 측량위치점 과정과지형지물을제거하는필터링과정에서발생한오 류일가능성이큰것으로판단된다. 또한전반적으로 DEM 의편차가 DSM 의편차보다크게나타났는데, 이러 한현상은지표면상의지물을제거하는필터링과정에서 추가적으로발생한오류일가능성이큰것으로생각된다. 특히연구지역은도심지역으로서건물이많아이를 제거하는과정에서오류발생확률이높다. < 표 2> 의 기준점 7041 을보면알수있듯이 DSM 표고편차는 0.580m 이며, 지표면상의지물을제거하는데이터처리 과정을거친후에만들어진 DEM 표고편차가 1.500m 로크게증가했다. 344
항공 LiDAR 자료를이용한슈퍼태풍내습시해운대해수욕장인근도심지역침수피해규모추정 < 표 2> 항공 LiDAR 자료의표고정확도평가 4 급측량성과 LiDAR DSM LiDAR DEM 기준점 Easting(X) Northing(Y) Height(a) Height(b) (a-b) Height(c) (a-c) P069 211792.72 185194.89 3.186 2.460 0.726 2.460 0.726 P070 211704.18 185313.29 2.304 1.610 0.694 1.580 0.724 P071 211500.22 185431.17 4.752 4.110 0.642 3.790 0.962 P090 215954.65 185326.95 38.164 37.680 0.484 37.460 0.704 P091 215875.17 185243.22 28.776 28.340 0.436 28.150 0.626 P092 215862.09 185183.43 25.922 25.290 0.632 25.230 0.692 P093 215732.34 185151.00 23.425 22.830 0.595 22.780 0.645 7034 214632.55 185015.79 3.095 2.500 0.595 2.500 0.595 7035 214775.06 184830.79 5.032 4.600 0.432 4.570 0.462 7036 214400.95 185335.04 7.239 6.670 0.569 6.520 0.719 7037 214644.33 185495.68 9.146 8.910 0.236 8.410 0.736 7040 217009.57 185246.45 64.622 64.120 0.502 64.090 0.532 7041 217087.24 185125.26 42.600 42.020 0.580 41.100 1.500 RMSE 0.562 0.780 * unit: m < 표 3> 폭풍해일고모의를위한태풍정보 ( 허동수외 2008) 시간위치 Maemi Durian Vera Katrina 2003-09-12, 21:00 경도 (E) 위도 (N) 기압심도 (hpa) 최대풍속반경 (km) 이동속도 (km/h) 기압심도 (hpa) 최대풍속반경 (km) 이동속도 (km/h) 기압심도 (hpa) 최대풍속반경 (km) 이동속도 (km/h) 기압심도 (hpa) 최대풍속반경 (km) 128.300 34.800 63.0 50.0 45.0 73.0 96.0 14.5 73.0 80.0 58.9 90.0 96.0 24.2 이동속도 (km/h) < 표 4> 해운대연안지역의태풍별폭풍해일고 ( 허동수외 2008) Site Maemi(cm) Durian(cm) Vera(cm) Katrina(cm) Haeundae beach 88 136 140 330 4.1 폭풍해일고 4. 침수피해규모추정 전남과경남및부산의연안역은우리나라에미치는태풍의주경로상에위치함으로인해서폭풍해일과고파랑등에의한해안저지대의침수범람등과같은연안재해가매번반복적으로발생하고있고, 재해복구에엄청난국가예산이투입되고있는실정이다. 천재영등 (2008) 은 2003 년 9 월부산및경남지역을강타했던태풍 Maemi 를대상으로많은인명피해와막대한침수피해를초래한마산만배후의해안저지대에서의범람현상을해역과육역의일체화된격자구성을통한수치해석법으로계산하였다. 현재폭풍해일고계산은주로 2 차원비선형천수방정식을기초방정식으로이용하고있 다 (Kawai, 2003; 허동수등 (2006), 김도삼등 (2007)). 이와같은방법으로허동수등 (2008) 은 2003 년남해동부연안을강타해막대한피해를입혔던태풍 Maemi 의이동경로에, 1959 년일본이세만을강타해 5,000 여명의사망자를발생케한태풍 Vera, 2006 년필리핀을내습하여막대한피해를입힌태풍 Durian 그리고 2005 년미국뉴올리언스를강타해 1,300 명이상의사망자와 1,000 억달러이상의경제적손실을가져온허리케인 Katrina 규모의태풍특성 ( 중심기압, 최대풍속반경, 이동속도등 ) 을조합하여, 가상의슈퍼태풍에의한폭풍해일고를계산하였다. < 표 3> 은폭풍해일고계산을위해입력변수로사용한태풍의특성에관한정보이며, 이를통해계산된태풍별폭풍해일고는 < 표 4> 와같다. 여기서계산된폭풍해일고자료는조석자료와함께해수면상승고를계산하는데사용되었다. 345
한종규 김성필 장동호 장태수 4.2 해수면상승고 폭풍해일에의한해수면상승높이는조석에의한해수면상승높이와앞에서계산한폭풍해일고를더하여계산된다. 이렇게조석과폭풍해일고에의한해수면상승높이가계산되면폭풍해일에의한침수지역을추정하는데활용할수있다. 여기서유의할사항은해상의조석관측기준면과육상에서의측지기준면이서로다르게구성되어있어이에대한고려가필요하다. 조석관측의기준면을기본수준면 (DL: Datum Level) 이라하며, 이는조석표의조고및해도의수심을표시하는기준면으로사용한다. 수심기준면은조석이그이하로내려가지않는면으로해야한다고국제수로기구가규정하고있으며, 수심기준면은나라마다규정에따라다르다. 우리나라의수심기준면은약최저저조면으로규정되어있다. 기준면을설정하는방법은기준면을잡고자하는지역에서 1 개월이상의조석관측을실시한후그자료를조화분해하게되면그지역에대한조화상수가나오게된다. 우리나라의경우기준면을설정하는데 4 개분조 (M 2, S 2, K 1, O 1) 의조화상수를사용한다. 이조화상수의반조차를이용하여관측된기간의평균해면에서 4 개분조의반조차만큼아래로내려간면이기본수준면이된다. 지형도제작과같은육상에서의기준면은인천의평균해수면 (MSL: Mean Sea Level) 을 0m 로하여수준측 량을실시하여전국적으로 1, 2 등수준점 (BM: Bench Mark) 을매설해서위치와표고를관리하여사용하고있으며, 해상에서는기본수준점 (TBM: Tidal Bench Mark) 을사용하고있다. 해상의기본수준점 (TBM) 과육상의수준점 (BM) 의성과를비교하기위해서는 TBM 의평균해면상높이와 BM 의높이를수준측량하여비교한다. 이연구에서는국립해양조사원이 2008 년 4 월 18 일에부산광역시중구대교동영도다리밑 (WGS84 좌표 : 35 05 41.2 N, 129 02 10.9 E) 에서관측한기본수준점성과표자료를이용했다. 4 개분조의반조차는각각 M 2 (40.0cm), S 2(18.9cm), K 1(4.4cm), O 1(1.6cm) 로, 이들반조차를모두더한 64.9cm 가평균해면이되며, 평균해면아래 64.9cm 가기본수준면 (DL) 이된다. 기본수준면을기준으로태풍 Maemi 가경남지역연안에상륙한시점인 2003 년 9 월 12 일 21 시의조석 (Height: 135cm)[ 그림 5] 과앞에서계산한태풍별폭풍해일고를이용하여다음의산술식으로해수면상승고를계산할수있다. 해수면상승고 = 조석 - 기본수준면 + 폭풍해일고 < 표 5> 는계산된결과이며, Maemi 의경우 158.1cm, Vera 210.1cm, Durian 206.1cm 그리고 Katrina 400.1cm 로 Katrina 에의한해수면상승고가 Maemi 보다약 2.5 배높게나타났다. [ 그림 5] 2003 년 9 월 11 일 - 13 일사이에부산검조소에서측정한조석그래프 < 표 5> 해운대연안지역의태풍별해수면상승고 Site Maemi(cm) Durian(cm) Vera(cm) Katrina(cm) Haeundae beach 158.1 206.1 210.1 400.1 346
항공 LiDAR 자료를이용한슈퍼태풍내습시해운대해수욕장인근도심지역침수피해규모추정 4.3 침수피해규모 2003 년경남지역연안을강타한태풍 Maemi 의이동경로에태풍 Maemi 를비롯하여 Vera, Durian 그리고허리케인 Katrina 의마산연안지역상륙을가정하여모의한해수면상승고를평균해수면기준으로구축된해운대연안지역의항공 LiDAR DEM, DSM 자료에적용하여해운대해수욕장연안의침수고, 침수면적및건물침수피해규모를추정하였다 < 표 6>. 태풍 Maemi 의경우평균침수고 95cm, 최대침수고 157cm, Durian 의경우평균침수고 139cm, 최대침수고 206cm, Vera 의경우평균침수고 142cm, 최대침수고 210cm 그리고 Katrina 의경우평균침수고가 Maemi 의약 2.8 배인 263cm, 최대침수고는 Maemi 의약 2.5 배인 400cm 로분석되었다. 침수고가가장큰도심지역은해운대해수욕장서쪽끝의부산웨스턴조선호텔뒤편주변지역으로콘도, 호텔, 모텔등숙박업소가밀집해있는곳이다. [ 그림 6] 에서볼수있듯이이지역은주변지역보다지대가낮은지형조건으로해수범람시침수위험도가높은구역으로분류할수있다. 침수면적은 LiDAR DEM 과 LiDAR DSM 두가지를사용하여비교하였다. LiDAR DEM 을이용하여침수면 적을계산할경우 Maemi 87,518m 2, Durian 172,818m 2, Vera 179,969m 2 그리고 Katrina 638,976m 2 로분석되었다. LiDAR DSM 을이용한경우에는 Maemi 69,935m 2, Durian 125,139m 2, Vera 131,028m 2 그리고 Katrina 396,216m 2 로분석되었다. LiDAR DEM 을사용했을때가 DSM 을사용했을때보다약 60%~80% 정도넓은면적을나타냈다. Katrina 의평균침수고가 Maemi 에비해약 2.8 배인높았지만, 침수면적에있어서는약 7 배넓은지역이침수되는것으로분석되었다. 즉침수고에따라침수면적이크게변할수있기때문에정확한침수면적을파악하기위해서는정밀한표고자료의구축이요구된다. 침수고및침수지역을보다가시적으로이해할수있도록 LiDAR 자료를사용해제작한음영기복도상에표시하였다 [ 그림 7]. 또한침수피해지역에대한건물피해규모를추정하기위해수치지형도로부터건물레이어를추출하였으며, 태풍별침수피해건물을분석하였다 [ 그림 8]. 연구지역에대한개별건물에대한침수피해액을계산하기위해먼저부산광역시주택공시지가열람시스템웹사이트 (http://hpas.busan.go.kr/) 에공시되어있는개별및공동주택공시지가 (2008 년 12 월 31 일기준 ) 자료를이용하였으며, 침수피해액산정은소방방재청 자연재난조 < 표 6> 해운대해수욕장연안지역의침수고, 침수면적및건물피해액추정 태풍 침수고 ( 단위 : cm) 침수면적 ( 단위 : m 2 ) 건물피해액 ( 단위 : 백만원 ) 평균최대 LiDAR DEM LiDAR DSM Maemi 95 157 87,518 69,935 3,799 Durian 139 206 172,818 125,139 15,987 Vera 142 210 179,969 131,028 17,171 Katrina 263 400 638,976 396,216 148,226 ( 주 ) 건물피해액은부산광역시공시지가열람시스템홈페이지 (http://hpas.busan.go.kr) 을근거로함 (2008 년 12 월 31 일기준 ) 10 9 8 7 Coastal line (Haeundae beach) Inland Cross section line L1 L2 L3 L4 L5 6 Hill Height(m) 5 4 3 2 1 0 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 550 Distance(m) (a) (b) [ 그림 6] 해운대도심지역의지형분석을위한 (a) 단면선및 (b) 지형단면도 347
한종규 김성필 장동호 장태수 LiDAR DEM LiDAR DSM Maemi Durian Vera Katrina [그림 7] 태풍별 해수면 상승 모의결과를 적용한 침수지역 348
항공 LiDAR 자료를 이용한 슈퍼태풍 내습시 해운대 해수욕장 인근 도심지역 침수 피해 규모 추정 Maemi Vera Durian Katrina [그림 8] 태풍별 침수모의에 따른 침수피해 건물 사 및 복구계획수립지침 기준 을 활용하였다. 이들 자 료는 추후 재해피해 복구액 산정의 기준이 된다(소방방 재청, 2009). 최종적으로 건물 침수피해액(building inundation damages)은 다음 식에 따라 산출하였다. 5. 결 론 지구온난화현상으로 인해 기상현상이 변화하고 있 는 상황에서 태풍의 발생빈도나 강도, 규모 등이 최근 들어 크게 변화하고 있을 뿐 만 아니라 피해액도 더욱 증가하고 있다. 이에 따라 태풍, 호우, 해일 등으로 인한 해안지역에서 발생할 수 있는 침수피해가능성을 예측 하여 대비하는 것이 중요하다. 이 연구에서는 넓은 지역 에 대한 고정밀의 표고자료 획득이 가능한 항공 LiDAR 기술과 슈퍼태풍을 모의하여 계산한 해수면 상승고 자 료를 이용하여 해운대 해수욕장 인근 도심지역에 대한 침수 피해 규모를 추정하였다. 4급 도시기준점 측량성과 자료를 이용한 항공 LiDAR 자료의 정확도 평가에 있어서 DSM과 DEM의 표준편차는 각각 0.562m, 0.780m로 당초 예상했던 0.3m 이하의 정확도보다 떨어지는 결과가 나왔다. 이와 같은 결과는 격자형 데이터로 만드는 과정과 지형지물을 제 거하는 필터링과정에서 발생한 오류일 가능성이 큰 것 여기서, Ni는 최대 규모 침수피해시의 피해건물수이 며, Ph는 피해지역의 개별주택 공시지가이며, Bi는 침수 피해 지역의 개별가옥 피해율이다. 이 기준을 적용했을 경우 침수피해액은 Maemi 약 38억원, Durian 약 160억 원, Vera 약 170억원 그리고 Katrina 1,500억원으로 추산 되었다. 건물 침수피해액으로 볼 때 Katrina는 Maemi의 약 40배 큰 것으로 분석되었다. 여기에 도로, 교량을 비 롯하여 인명피해까지 합쳐진다면 그 피해규모는 훨씬 늘어날 것으로 예상된다. 349
한종규 김성필 장동호 장태수 으로판단된다. 2003 년태풍 Maemi 의이동경로에태풍 Maemi 를비롯하여 Vera, Durian 그리고허리케인 Katrina 의태풍특성을가지고모의한폭풍해일고에조석을고려하여계산한해수면상승고를계산하였다. Katrina 에의한해수면상승고는 400.1 cm로 Maemi 158.1 cm보다약 2.5 배높게나타나고, Katrina 에의한평균침수고는 263 cm로 Maemi 96 cm보다약 2.8 배높게나타났으나, 침수면적에있어서는 Katrina 가약 7 배가넓은지역이침수되는것으로분석되었다. 건물에대한침수피해액산정결과를보면 Katrina 에의한피해는 Maemi 의약 40 배에이르는 1,500 억원으로추산되었다. 이와같은연구결과는해수면상승에의한침수피해지역을추정한것으로강한비바람과높은파도에의한월류및배수지연등을추가적으로고려한다면훨씬더큰피해가예상된다. 태풍의강도와규모가점점커지고있는상황에서우리나라에도근년에 Katrina 급의태풍이내습할가능성이크다. 이연구결과는해운대해수욕장인근도심지역을대상으로슈퍼태풍의내습을가정하여침수피해규모를추정한것이므로, 이지역에대한해안침수예상도와범람피난지도를제작하는데유용하게활용될수있을것으로기대된다. 감사의글 이연구는기초기술연구회출연으로수행되고있는한국해양연구원과한국지질자원연구원과의협동연구과제인 연안범람취약지표고자료시범구축연구 (NP 2006-052) 의일환으로수행되었다. 항공 LiDAR 자료에대한기술적자문을제공한한진정보통신 ( 주 ) 에감사드린다. 방법의개선방안, 석사학위논문, 인하대학교문승록, 박선중, 강주환, 윤종태, 2006, 한국해안 해양공학회지제 18 권제 4 호, pp.348-359. 소방방재청, 2007, 재해연보송철철, 이우균, 곽두안, 곽한빈, 2008, 산림조사에서의항공라이다취득인자에따른영향분석을위한시뮬레이션모델개발, 한국 GIS 학회춘계학술대회, pp.310-317. 원대희, 김계현, 박태옥, 최현우, 곽태식, 2004, GIS 를활용한연안침수지도제작에관한연구, 한국지형공간정보학회논문집, 제 12 권, 제 1 호, pp.69-77. 정성은, 이우균, 곽두안, 최현아, 2008, LiDAR 의높이및밀도정보를이용한도시지역의 3D 기반분류, 한국 GIS 학회지제 16 권제 3 호, pp.373-383. 천재영, 이광호, 김지만, 김도삼, 2008, 태풍매미 (0314 호 ) 에의한마산만주변연안역에서의범람해석, 한국해양공학회지제 22 권제 3 호 pp8-17. 허동수, 염경선, 김지민, 김도삼, 배기성, 2006. 부산연안에서의폭풍해일고추정, 한국해양공학회지, 제 20 권, 제 3 호, pp.37-45. 허동수, 이현우, 이우동, 배기성, 2008, 슈퍼태풍내습시부산 경남연안역의폭풍해일고, 한국해안 해양공학회논문집제 20 권제 1 호, pp.128-136. A. C. Demirkesen, F. Evrendilek, S. Berberoglu & S. Lilic, 2007, Coastal Flood Risk Analysis Using Landsat-7 ETM+ Imagery and SRTM DEM: A Case Study of Izmir, Turkey, Environ monit Assess, 131:293-300 Deirdre E. Hart and Gemma A. Knight, 2009, Geographic Information System Assessment of Tsunami Vulnerability on a Dune Coast, Journal of Coastal Research 25(1):131-141. Farris, G.S., Smith, G.J., Crane, M.P., Demas, C.R., Robbins, L.L., and Lavoie, D.L., eds., 2007, Science and the storms the USGS response to the hurricanes of 2005: U.S. Geological Survey Circular 1306, p.283. Kawai, H, 2003, Storm Surge, Textbook for Port and Coastal Engineers, PARI, pp.1-48. 부산광역시공시지가열람시스템홈페이지, 2008, http://hpas. busan.go.kr/ 참고문헌 김도삼, 김지만, 이광호, 이성대, 2007, 연안역에서고파랑과폭풍해일을고려한침수해석, 한국해양공학회지제 21 권제 2 호, pp.35-41. 김옥수, 2008, 해안침수예상도제작을위한지형자료취득 접수일 (2009년 9월 25일 ) 최종수정일 (2009년 11월 10일 ) 게재확정일 (2009년 11월 10일 ) 350