Original Article

Journal of Korean Society of Disaster and Security. 31 December 2023. 33-43
https://doi.org/10.21729/ksds.2023.16.4.33

ABSTRACT


MAIN

  • 1. 서 론

  • 2. 연구방법

  •   2.1 연구방법

  •   2.2 연구대상지역

  •   2.3 Hyper KANAKO 모형

  •   2.4 토석류 저감시설

  • 3. 토석류 수치모형 적용

  •   3.1 지형자료 구축

  •   3.2 Hyper KANAKO 모형 적용

  • 4. 수치해석 및 결과분석

  •   4.1 도달시간 분석

  •   4.2 피해면적 및 유동심 분석

  • 5. 결 론

1. 서 론

전 세계적인 이상기후로 인해 이전보다 더 거대한 규모의 자연재해가 발생하고 있다. 한국은 국토의 63%가 산지로 구성되어 있어 매년 여름철에 발생하는 집중호우, 태풍에 의한 강우의 영향으로 산사태, 토석류와 같은 산지재해에 취약하다. 2002년 태풍 루사, 2003년 태풍 매미, 2011년 국지성 집중호우로 인해 대규모의 산사태 및 토석류가 발생한 이후 감소하는 경향이 나타났으나 2019년 태풍 미탁의 영향으로 강원 영동을 포함한 경북 등 동해지방에 산사태 및 토석류 등의 산지재해가 발생하여 인명과 재산피해가 발생하였다. 토석류 재해는 급격히 변화하는 기후의 영향으로 연속강우일수가 늘어나고 단기간에 다량의 강우가 내리는 현상이 증가함에 따라 피해가 가중되고 있다. 따라서 토석류 재해로 인한 인명 및 재산피해를 줄이고 피해 예상 지역과 발생 규모를 예측하고 이에 따른 토석류 저감시설의 설치 계획을 수립하는 것이 필요하다.

토석류 재해를 분석하기 위한 연구는 계측장치를 통한 현장 모니터링, 실내 또는 실외에 실험환경을 구축하는 실험연구, 수치모형을 이용한 재현 및 예측에 대한 연구 등이 수행되고 있다. 수치모형을 이용한 연구는 현장 모니터링, 실험연구와 같이 인력과 시간이 소요되지 않아 비교적 많이 수행되고 있다.

토석류 수치모형은 FLO-2D, KANAKO-Model, RAMMS와 같이 토석류의 물리 특성에 기반한 모형이 주를 이루고 있다. Kim(2011)은 토석류 발생 이후 지형적인 변화를 분석하기 위해 LiDAR를 이용하여 현장 측량을 실시하고 발생 이전의 지형자료와 지상 LiDAR로 측량한 지형자료를 FLO-2D에 적용하여 토석류의 확산면적, 퇴적량, 최대 유동심을 비교하여 모형의 적용성을 검토하였다. Kim(2017)은 지상 LiDAR를 이용하여 토석류 피해지역의 복구 전과 복구 후를 측량하고 지형자료를 구축하여 KANAKO-2D 모형에 적용하고 정확도를 검증하였다. 또한 저감시설인 사방댐의 위치 변화에 따른 토석류 유동특성을 분석하였다. Lim(2017)은 KANAKO-2D 모형의 결과와 현장조사 및 항공사진 판독 결과를 비교함으로써 모형의 적용성을 평가하고 해당 모형을 이용하여 토석류 저감시설의 효과를 평가하였다. 이처럼 토석류 수치모형을 검토하기 위한 연구, 토석류 저감시설 적용에 관한 연구 등이 수행되고 있다.

본 연구에서는 토석류 피해가 발생한 지역을 대상으로 현장조사를 통한 입력변수를 구축하고 이를 모형에 적용하였다. 토석류 재해를 재현하고 저감시설의 영향을 분석하기 위해 토석류의 유동에 의한 침식과 퇴적작용을 고려하는 Hyper KANAKO 모형을 이용하였으며, 직접적으로 토석류의 흐름을 저감하는 사방댐과 토석류로 인한 물과 토사의 흐름을 우회하여 피해를 저감하는 계간수로를 적용하여 저감시설이 없는 조건과 사방댐과 계간수로를 고려한 조건에서의 지점별 토석류 도달시간, 피해면적, 최대 유동심 결과를 비교하였다.

2. 연구방법

2.1 연구방법

본 연구대상지역을 확인하여 국토지리정보원을 통해 대상지역의 1:5,000 수치지형도 수집하고 수치지형도의 등고선으로부터 5 m 격자의 수치표고모델(Digital Eelevation Model, DEM)을 제작하였다. 제작한 DEM은 독자적인 확장자명을 사용하는 Hyper KANAKO 모형에 입력하기 위해 모형에 내장되어 있는 변환 도구를 이용하였다. 그리고 토석류 피해 발생 당시 현장조사를 통한 정보를 바탕으로 Hyper KANAKO 모형의 매개변수를 산정하였으며, 수치모의를 수행하여 토석류의 도달시간과 확산 면적, 유동심을 비교하였다(Fig. 1).

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Fig. 1.

Research flow chart

2.2 연구대상지역

본 연구의 대상지역은 강원도 삼척시 원덕읍 갈남리(Fig. 2)로 동해에 인접한 지역이다. 서쪽으로는 고지대의 산맥이 있어 서고동저의 지형특성을 띄고 있다. 유역의 면적은 0.84 km2, 최고 고도 316 m, 최저 고도 11.6 m, 평균 고도 163 m, 평균 경사 17°의 특성을 가진다. 2019년 10월 태풍 미탁의 영향으로 시간당 최대 110.5 mm/hr(Fig. 3)의 강우와 484 mm의 24시간 누적 강우로 인해 토석류 재해가 발생하였으며, 하류부의 주택 55동이 매몰 또는 침수되고 111명의 이재민이 발생한 지역이다.

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Fig. 2.

Location of the study area

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Fig. 3.

Hyetograph

2.3 Hyper KANAKO 모형

Hyper KANAKO(Nakatani et al., 2012) 모형은 Nakatani et al.(2008)에 의해 개발된 KANAKO-2D 모형을 기반으로 하여 사용자의 편의성과 Graphical User Interface(GUI)를 개선한 범용 토석류 수치모형이다. 1차원 계산영역인 계곡부에서는 토석류의 유동과 침식 및 퇴적 과정을 해석하고, 2차원 계산영역인 완경사 퇴적부에서는 토석류의 퇴적 작용에 대한 해석을 실시한다. 또한, 1차원 계산영역과 2차원 계산영역의 경계 부분에서는 각 영역의 계산 결과가 서로 영향을 준다. Fig. 4는 계곡부에서 1차원의 해석과 퇴적부에서 2차원의 해석의 결합방식을 나타내며, 1차원 해석 시의 토석류 저감시설 인근에서의 변수배열 방식을 나타낸 것이다.

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Fig. 4.

Outline of the integrated model (1D-2D Concept, Nakatani et al., 2008)

토석류의 유동을 해석하기 위해 Takahashi(2001; 2007) 모델의 지배방정식을 기반으로 하고 있다. 토석류의 총 부피에 대하여 시간 및 방향의 공간적 유동심의 변화를 계산하여 토석류의 침식과 퇴적속도를 구하는 식 (1)과 퇴적된 토사의 용적농도에 따라 시간 및 x, y방향의 공간적 유동심의 변화를 계산하여 토석류의 침식과 퇴적속도를 구하는 식 (2)의 연속방정식을 이용한다.

(1)
ht+uhx+νhy=i
(2)
Cht+Chux+hνy=iC*

여기서, i : 침식 및 퇴적 속도(i<0이면 퇴적, i0이면 침식), h : 유동심, t : 시간, u : x방향의 유속, ν : y방향의 유속, C : 토사농도, C* : 퇴적된 토사의 용적농도이다.

토석류의 운동량 방정식은 식 (3), 식 (4)와 같이 표현되며, x, y방향의 공간적 유속의 변화를 토석류의 구동력에서 계상에서의 저항력을 제한 값으로 나타낼 수 있다. 그리고 하상 변동식 식 (5)와 같다.

(3)
ut+uux+vuy=-gHx-τxρh
(4)
νt+uνx+ννy=-gHy-τyρh
(5)
zt+i=0

여기서, g : 중력가속도, H : 흐름 고도(H=h+z), z : 하상 높이, ρ : 유체의 밀도, τx : x방향의 하상 전단력, τy : y방향의 하상 전단력이다.

2.4 토석류 저감시설

토석류 재해를 저감하기 위한 시설로는 직접적으로 흐름을 억제하여 피해를 저감하는 사방댐, 링네트 등이 있으며, 흐름을 우회하여 다량의 유량을 생활권 외의 지역으로의 유출을 유도하는 계간수로가 있다. 과사방댐에는 토사만을 차단하는 불투과형 사방댐과 토사보다는 유목을 주로 차단하는 투과형 사방댐, 두 특성을 고려하여 유목과 토석을 차단하는 복합형 사방댐으로 구분된다(Fig. 5). 과거에는 토석만을 차단하는 불투과형 사방댐이 주로 설치되었으나 최근에는 생물의 이동, 물의 흐름 등과 같이 환경 및 생태 문제를 해결하기 위해 투과형 및 복합형 사방댐이 주로 설치되고 있다.

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Fig. 5.

Types of mitigation facilities

3. 토석류 수치모형 적용

3.1 지형자료 구축

토석류 피해지역의 지형자료는 1:5,000 수치지형도의 등고선을 이용하여 5 m 격자 크기의 DEM을 제작하였으나, 수치지형도를 통한 지형자료의 제작에는 계간수로, 복개천 등의 특성을 구현하기 어려운 점이 있어, 계간수로를 고려하기 위하여 복구 이후 정사영상을 바탕으로 DEM을 수정하는 과정을 거쳤다. Hyper KANAKO 모형은 ASC 확장자의 지형자료를 이용하는 FLO-2D, RAMMS와는 다르게 독자적인 확장자(msh)를 이용하기에 모형의 지형자료를 입력하기 위해 Laser Profile Data(LP Data)로 지형자료를 변환하였다.

3.2 Hyper KANAKO 모형 적용

토석류 수치모의를 실시하기 위해 입력변수인 토사 유출량, 토사농도, 총 유량, 첨두유량에 대한 정보가 필요하다. 토사 유출량은 현장조사를 통해 계곡의 폭과 깊이, 길이(Table 1)를 측정하여 Ikeya(1981)가 제안한 식 (6)을 이용하였으며, 이를 NILIM(2016)에서 제시한 경험식에 적용하여 토사의 농도(식 (7)), 총 유량(식 (8)), 첨두유량(식 (9))을 산정하였다. 흙의 단위중량과 내부마찰각, 물의 단위중량은 선행연구에 의한 값을 입력하였다. 식 (6)을 통한 토사유출량(Vdqp)은 54,266 kg/m3으로 산정되었으며, 산정된 토사유출량과 식 (7)에 의해 산정된 토사농도(Cd)를 이용하여 식 (8)을 통해 산정한 토석류 첨두유량(Qsp)은 614.33 kg/m3으로 나타났다(Table 2, Fig. 6).

(6)
V=i=1n(L×B×D)i

여기서, V : 토사 유출량(m3), L : 계곡의 길이(m), B : 계곡의 폭(m), D : 계곡의 침식 두께(m)이다.

(7)
Cd=ρtanθ(σ-ρ)(tanϕ-tanθ)(0.3Cd0.9C*)

여기서, σ : 자갈의 밀도(kg/m3), ρ : 물의 밀도(kg/m3), ϕ : 토사의 내부마찰각(°), θ : 계상구배(°)이다. 그리고 계상구배 θ는 대상 유역의 평균 계상구배인 14.9°를 적용하였다.

(8)
Q=C*VdqpCd
(9)
Qsp=0.01Q

여기서, Vdqp : 토사 유출량(m3), Cd : 토석류의 농도, C*(0.6 정도) : 토사의 용적농도, Qsp : 토석류 첨두유량(m3/s), Q : 토석류 총 유량(m3) 이다.

Table 1.

Estimation of sediment yield through field investigation

No Length (m) Depth (m) Breadth (m) Sediment yield (m3)
1 0.6 13.9 80 667.2
2 2.2 12.9 339 9,620.8
3 1.7 7.5 230 2,932.5
4 0.6 10.1 298 1,805.9
5 3.4 14.0 452 21,515.2
6 1.9 9.2 1,014 17,724.7
Table 2.

Summary of parameters and values used in Hyper KANAKO

Input parameter Value
σ Density of the particle (kg/m3) 2,600
ρ Density of the fluid (kg/m3) 1,200
ϕ Internal friction angle (°) 35
θ Riverbed gradient (°) 14.9
Cd Sediment concentration by volume in the debris flow 0.53
C* Sediment concentration by volume in the movable bed layer 0.6
Vdqp Initial volume (m3) 54,266
Qsp Maximum discharge rate of the debris flow (m3/s) 614.33

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Fig. 6.

Hydrograph of simulated debris flow discharge

토석류 저감시설에 의한 유동특성과 저감효과를 분석하기 위해 Fig. 7과 같이 사방댐과 계간수로를 고려하지 않은 Case 01과 사방댐 2기와 높이 2 m의 계간수로 고려한 Case 02로 지형조건을 설정하여 수치모의을 실시하였으며, 4개의 분석지점을 설정하여 해당 지점에 도달한 시간과 최하류 지점에 도달했을 시의 피해면적 및 최대유동심을 분석하였다(Fig. 8).

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Fig. 7.

Hydrograph of simulated debris flow discharge

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Fig. 8.

Setting up analysis points

4. 수치해석 및 결과분석

4.1 도달시간 분석

Case 01에서 1번 지점에 도달한 시간은 141초이며, Case 02에서는 145초로 큰 유량으로 인해 짧은 시간 차이가 나타난 것으로 분석된다. 계간수로가 설치된 2번 지점에서 168초, 173초로 Case 01에 비해 5초 늦게 도달한 것으로 나타났으며, 3번 지점에서는 208초, 220초로 점점 도달하는 시간의 간격이 증가하는 것으로 분석되었다. 이는 유하된 토석류가 계간수로를 따라 흐르고 계간수로의 높이만큼 토사가 퇴적되기에 도달시간이 지체되는 것을 확인할 수 있었다. 마지막으로 4번 지점에서 Case 01은 284초에 도달하였으나 Case 02에서는 중간지점에서 토석류의 유동이 멈춰 측정되지 않은 것을 확인할 수 있었다(Table 3, Fig. 9, Fig. 10).

Table 3.

Results of the arrival time of debris flow

Case Arrival time (sec)
Point 1 Point 2 Point 3 Point 4
1 141 168 208 284
2 145 173 220 -

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Fig. 9.

Arrival time analysis results (Case 01)

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Fig. 10.

Arrival time analysis results (Case 02)

4.2 피해면적 및 유동심 분석

토석류에 의한 피해면적 및 최대유동심 분석을 위하여 토석류의 유동이 멈춘 시간(600초)을 기준으로 하여 모형의 결과로 나타나는 2차원 영역의 최대유동심 중 0.5 m 이상의 최대유동심을 GIS로 불러들여 피해면적 계산을 수행하였다. 토석류 피해면적은 Case 01에서 36,525 m2 Case 02에서 13,100 m2으로 나타났으며, 이는 1차원 계곡부에 설치된 사방댐이 일부 토사를 포착하고 2 m 높이의 계간수로에 토사가 퇴적되어 Case 01 보다 약 64.2% 저감된 것을 확인하였다(Table 4, Fig. 11).

Table 4.

Damage area and flow depth results

Case Damaged area
(Max flow depth 0.5 m or more, m2)
Maxium flow depth
(m)
1 36,525 10.0
2 13,100 10.5

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Fig. 11.

Damaged area and max flow depth analysis result

5. 결 론

본 연구에서는 2019년 태풍 ‘미탁’으로 인해 토석류 재해가 발생한 지역을 대상으로 현장조사와 선행연구를 통한 입력변수를 산정하고 토석류의 침식과 퇴적작용을 고려할 수 있는 Hyper KANAKO 모형을 이용해 토석류 재해 저감시설(사방댐, 계간수로)에 따른 토석류 유동특성과 저감효과 결과를 비교 분석하였다. 토석류가 도달하는 시간에 있어 큰 유량의 영향으로 사방댐보다는 계간수로에 의한 차이가 나타났으며, 피해면적 또한 상당한 차이가 나타난 것으로 분석되었다. 이러한 결과를 바탕으로 토석류 재해를 저감하기 위한 시설의 설치에 있어 직접적으로 토사의 흐름을 방해하는 사방댐과 흐름을 유도하여 우회하는 계간수로가 병행설치되어야 한다. 다만 본 연구에서는 1:5,000의 수치지형도를 사용하여 5 m 격자 크기의 지형자료를 제작하여 모의를 수행하였으나, 정확한 수치모의를 위해서는 현장을 잘 나타낼 수 있는 드론이나 LiDAR와 같이 정밀계측장비를 이용한 지형자료를 활용할 필요가 있다. 마지막으로 본 연구에서는 토석류 저감시설의 유무에 따른 관점에서 저감시설의 영향을 분석하였으며, 토석류의 규모에 따른 저감시설의 위치, 규모에 따른 여러 조건에서의 수치모의 및 분석과 이미 개발된 지역에서 저감시설의 적용은 많은 제약이 있어 유역 분석을 통한 최적의 설치방법을 도출하는 추가 연구가 필요하다.

Acknowledgements

This research was supported by the program of Research Program to Solve Urgent Safety Issues (2022M3E9A1095664), through the National Research Foundation of Korea (NRF), funded by the Korean government (Ministry of Science and ICT (MSIT), Ministry of the Interior and Safety (MOIS)).

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Korean References Translated from the English

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