1. 서 론
2. 연구대상 유역 및 연구방법
2.1 연구대상 유역
2.2 QGIS-MOLUCE 모형
2.3 QGIS-MOLUCE 모형 적합성 검증
2.4 SCS-CN 산정의 필요성
3. 모형의 적용 및 결과
3.1 모형의 적용
3.2 SCS-CN 값 산정
4. 결 론
1. 서 론
이상기후의 영향으로 인하여 전 세계적으로 극한 홍수와 가뭄 등 다양한 자연재난이 빈번하게 발생하고 있다. 우리나라는 2025년 7월과 8월에 기록적인 폭염과 집중호우가 반복되어 심각한 인명 및 재산 피해가 발생하였다. 특히 7월 중순부터 남부지방과 수도권을 중심으로 시간당 100 mm를 넘는 국지성 집중호우가 발생하여 저지대와 도심 등에서 대규모의 침수와 산사태가 발생하였다. 이와 같은 국지성 집중호우로 인하여 전국에서 약 1만 4천명이 대피, 28명의 사망 및 실종자가 발생하였으며, 약 4,000억 원의 피해규모가 발생하였다(KMA, 2025a).
도시화가 진행되면서 불투수면적이 증가하면, 강우가 지하로 흡수되는 비율이 감소하게 되어 동일한 강우 조건에서도 유출량이 크게 늘어난다. 이러한 유출 특성의 변화는 하천의 홍수 위험을 증가시키고, 도시 지역의 침수와 재해 발생 가능성을 높인다. 국내외 다양한 연구 결과들은 도시화가 유출량 증가와 홍수의 빈도 및 강도 상승에 직접적인 영향을 미친다는 점을 입증한다. 실제로 조경천, 안양천, 노은 유역 등 여러 국내 사례에서 도시화 이후 불투수면적이 크게 늘어나면서 첨두유량은 20–60% 증가하고, 첨두유량에 도달하는 시간이 단축되는 현상이 관찰되었다(Heo, 2003; Chang et al., 2023). 기후변화에 따른 강우량 증가가 도시화와 복합적으로 작용하여, 도시 유역의 유출량과 침수 위험이 더욱 심화되고 있다는 연구 결과도 보고되고 있다(Lee et al., 2019).
우리나라의 도시화율은 지난 수십 년간 꾸준히 상승하여, 1960년 약 39.7%에서 2000년에는 88.3%에 이르렀고, 이후 2005년부터 현재까지 90% 이상을 유지하고 있다. 2024년 통계에 따르면 전체 인구의 약 92.1%가 도시에 거주하며, 이는 국토 면적의 16.5%에 불과한 공간에 대부분 인구가 집중된 결과이다(MOLIT, 2025). 이와 더불어 자연재해 피해 역시 시간이 지날수록 증가하는 추세로, 최근 10년간 연평균 피해액이 과거 20년과 비교해 약 6배 이상 크게 늘어났다(KMA, 2025b). 도시화로 인한 불투수면적의 확대는 홍수 및 기타 자연재해의 피해 심화를 가져오는 주요 원인 중 하나이며, 이러한 상관성은 국내외 재해 사례 분석에서 명확히 확인되고 있다. 따라서, 도시화와 자연재해 피해 간의 연계성을 고려한 종합적인 정책 마련이 필요한 시점이다.
본 연구는 MOLUSCE 모형을 활용하여 미래 토지피복변화 시나리오를 생성한 뒤, 이를 토대로 Clark 단위도법의 주요 매개변수인 SCS-CN(Curve Number)를 연구 유역을 대상으로 산정 및 검토를 수행하였다. 이를 바탕으로 극한 홍수 및 가뭄 상황에 대한 조기 경보·방재 전략 수립에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
2. 연구대상 유역 및 연구방법
2.1 연구대상 유역
본 연구는 도시화에 의해 변화된 토지피복 특성을 분석한 후, QGIS-MOLUSCE 모형을 이용하여 미래 토지피복 변화 시나리오를 산출하고 SCS-CN 값을 산정하는 것이 목표이다. 이를 위하여, 도시화가 활발히 진행되어 연도별 토지피복 변화가 두드러진 지역을 검토한 결과 원주천 유역 중 화천 합류전 소유역을 연구 대상지로 선정하였다. Fig. 1은 연구유역도를 나타내고 있으며, Table 1은 유역특성인자이다.
Table 1.
Characteristics of research watershed
| Watershed |
Area (A, km2) |
Channel length (L, km) |
Effective watershed width (A/L, km) |
Shape factor (A/L2) |
| WJ_HC | 21.34 | 4.28 | 4.98 | 1.16 |
2.2 QGIS-MOLUCE 모형
QGIS의 MOLUSCE(Modules for Land Use Change Evaluation)는 과거 토지피복 자료를 바탕으로 미래 토지피복 변화를 예측하는 도구로, 인공신경망(ANN), 로지스틱 회귀, 가중치 및 다중 기준 평가 기법을 적용한다. MOLUSCE는 여러 시기에 걸쳐 토지이용 및 피복 변화를 분석하고, 전이 가능성 모델링을 수행하며, 이를 기반으로 미래 토지이용 및 피복 변화 시뮬레이션을 지원한다(Das and Sarkar, 2019). MOLUSCE는 토지이용 및 토지피복 변화를 조사, 모델링, 시뮬레이션하는 데 최적화된 플러그인으로, 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 복잡한 분석 과정을 간소화하는 장점이 있다(Hamad et al., 2018; Khawaldah et al., 2020; Alshari and Gawali, 2022). 플러그인의 주요 구성 요소로는 입력 데이터, 평가 상관관계 분석, 면적 변화 추적, 전이 가능성 모델링, 셀룰러 오토마타 기반 시뮬레이션, 결과 검증 및 메시지 출력 등 7가지 기능이 포함되어 있다(Alshari and Gawali, 2022).
MOLUSCE 모형은 토지 유형별 균형적인 표본 추출과 주변 픽셀 패턴 분석을 통해 공간적 상관관계를 반영하며, ANN은 단일 은닉층과 역전파 알고리즘을 기반으로 전이 잠재력 맵을 생성한다. 생성된 전이 잠재력 맵은 셀룰러 오토마타와 몬테카를로 기법을 활용한 반복 시뮬레이션을 통해 목표 면적이 달성될 때까지 적용되며, 이를 통해 최종 토지피복 변화 시나리오를 제시한다.
2.3 QGIS-MOLUCE 모형 적합성 검증
미래 토지피복 변화를 예측하기 위해 MOLUSCE 모형을 적용하기에 앞서, 모형의 적합성을 검증하였다. 이를 위해 과거 시기의 토지피복도를 활용하여 특정 연도의 토지피복을 예측한 뒤, 실제 관측된 토지피복도와 비교·분석하였다. 구체적으로는 2002년과 2007년 자료를 이용해 2012년 토지피복을 예측하였으며, 2007년과 2013년 자료를 활용해 2019년 토지피복을 예측하였다. 이후 예측 결과와 해당 시점의 실제 토지피복도를 비교하여 일치도를 평가하였으며, 결과는 Table 2와 같다.
2012년 토지피복도의 일치율은 71.1%, 2019년의 경우 77.0%로 나타나 모형의 예측력이 충분히 신뢰할 만한 수준임을 확인하였다. 다만 2012년도의 예측 정확도가 상대적으로 낮게 나타난 이유는 2007년 10월 착공한 강원혁신도시 조성 사업으로 인해 대규모 부지 조성이 진행되면서 토지가 일시적으로 나지 상태로 전환되었기 때문으로 판단된다(Gangwon Innovation City Development Support Center, 2025).
Table 2.
Characteristics of research watershed
| Input data | Predicted year | Kappa coefficient | |
| 2002yr | 2007yr | 2012yr | 0.711 |
| 2007yr | 2013yr | 2019yr | 0.770 |
2.4 SCS-CN 산정의 필요성
SCS-CN(Soil Conservation Service-Curve Number) 방법은 미국 농무성 토양보존국(USDA-SCS)에서 개발된 경험적 강우-유출 산정 기법으로, 토양의 수문학적 특성, 토지피복, 선행토양수분조건을 기준으로 유역의 직접 유출량을 산정하는 데 널리 활용된다(USDA-SCS, 1986). 이 방법은 간단한 자료와 계산만으로 합리적인 유출 추정을 가능하게 하며, 다양한 수문모형과 유역해석 연구에서 핵심 매개변수로 적용되고 있다(Mishra and Singh, 2003).
우리나라의 경우 도시화와 토지이용 변화로 불투수면적이 확대되고 있어, 동일한 강우 조건에서도 과거와 다른 유출 반응을 보이고 있다. 따라서 변화된 토지 및 토양 조건을 반영한 CN 값 산정은 홍수유출량 예측, 설계홍수량 산정, 치수 및 방재계획 수립에 필수적이다(Hawkins et al., 2009). 또한, 미계측 유역에서는 직접적인 유량 자료를 확보하기 어렵기 때문에, 토지피복도와 토양도 등 상대적으로 쉽게 획득 가능한 공간자료를 이용한 간접적 매개변수 추정의 중요성이 더욱 크다(Ponce and Hawkins, 1996). CN 값은 단순히 강우-유출 산정을 위한 입력자료에 그치는 것이 아니라, 토지이용 변화에 따른 수문 영향 평가, 기후변화 시나리오 분석, 도시 유역의 홍수 취약성 평가 등 다양한 수문·환경 연구에서도 활용된다(Tang et al., 2021). 따라서 SCS-CN 값 산정은 과거·현재·미래의 수문조건을 반영하고, 미계측 소규모 유역의 홍수량 산정의 신뢰성을 높이는 데 중요한 역할을 수행한다.
3. 모형의 적용 및 결과
3.1 모형의 적용
1980년대와 1990년대의 토지피복 변화를 분석한 후, 모형 검증을 통해 적합성이 확보된 MOLUSCE를 바탕으로 2013년과 2024년 토지피복도를 바탕으로 2030년대 토지피복도를 예측 모의하였다. 또한, 2024년 토지피복도와 모의된 2030년대 토지피복도를 바탕으로 2040년대 토지피복도를 예측 모의하였으며, 모의된 2030년대와 2040년대 토지피복도를 바탕으로 2050년대 예측 토지피복도를 도출하였으며, 결과는 Fig. 2와 같다.
1980년대와 1990년대의 토지피복 분석 결과, 연구 유역에서는 주로 농경지(Cultivated crops)와 산림(Forests)이 넓게 분포하고 있었으며, 도시지역(Developed land)은 매우 제한적인 면적에 존재하였다. 1990년대에는 산업화 및 도로망 확장과 맞물려 일부 농경지와 산림 지역이 시가화 건조지역으로 점진적으로 전환되는 경향이 나타났다. 모형 예측 결과, 도시화의 확산에 따라 불투수 지역인 시가화 건조지역(Developed land)이 지속적으로 증가하는 것으로 나타났으며, 농경지(Cultivated crops)와 산림(Forests)의 면적은 점차 감소하는 경향을 보였다. 특히 유역의 하류부 저지대와 주요 도로망 인접 지역에서 도시지역으로의 전환이 집중적으로 발생할 것으로 예측되었다. 연구유역에 대하여 토지 피복 변화에 대한 항목별 증감율은 Fig. 3과 같다.
3.2 SCS-CN 값 산정
산출된 미래 예측 토지피복도를 바탕으로, Clark 단위도법에 활용되는 SCS-CN(Curve Number)을 년대별로 산정하여 Fig. 4에 나타내었다. 토지피복 유형별 CN 값은 USDA-NRCS(2004)에서 제시한 지침을 참조하였으며, 토양수분상태(AMC-III 조건)를 기준으로 적용하였다.
1980년대와 1990년대 토지피복도를 바탕으로 산정한 SCS-CN 값은 상대적으로 낮게 나타났으며, 이는 연구 유역에서 불투수 지역이 제한적이었고, 농경지와 산림이 넓게 분포했기 때문으로 판단된다. 1990년대에는 일부 도로망 확장과 산업화로 인해 도시지역이 점진적으로 확대되면서 SCS-CN 값이 증가하는 경향이 나타났다. 미래 시나리오에서 불투수 지역의 확대로 인해 CN 값은 1980년대 71.9, 1990년대 73.5, 2000년대 81.8, 2010년대 82.7, 2020년대 82.7, 2030년대 83.5, 2050년대 83.8로 나타났으며, 점진적으로 증가하는 것으로 나타났다. 이는 동일한 강우 조건에서도 유출량 증가 및 첨두유량 상승을 야기할 수 있다.
4. 결 론
본 연구는 이상기후와 도시화로 인한 자연재해 피해 예측을 위해 QGIS-MOLUSCE 모형을 활용하여 미래 토지피복 변화를 추정하고, Clark 단위도법의 주요 매개변수인 SCS-CN 값을 산정하였다. 주요 결과는 다음과 같다.
(1) 연구대상 유역 설정 : 원주천 유역 중 화천 합류 전 소유역을 대상으로 도시화에 따른 토지피복 변화 특성을 분석하였다. 해당 유역은 최근 수십 년간 도시화가 두드러지게 진행된 지역으로, 홍수 및 가뭄 위험 평가에 적합하다.
(2) MOLUSCE 모형 검증 : 2002년·2007년 토지피복도 및 2007년, 2013년 토지피복도를 활용하여 각각 2012년, 2019년 토지피복을 예측한 결과, 각각 71.1%와 77.0%의 일치율을 나타냈다. 이를 통해 MOLUSCE 모형이 실제 토지피복 변화를 비교적 신뢰성 있게 반영할 수 있음을 확인하였다. 다만 강원혁신도시 조성과 같은 대규모 개발사업은 모형의 한계 요인으로 작용하였다.
(3) 미래 토지피복 시나리오 : 2013년과 2024년 토지피복도를 바탕으로 2030년대, 2040년대, 2050년대 토지피복 변화를 예측한 결과, 도시화에 따른 불투수면적 증가가 뚜렷히 관찰되었으며, 농경지와 산림은 점차 감소할 전망이다. 특히 유역 하류 저지대와 주요 도로망 주변 지역에서 도시화가 집중될 것으로 나타났다.
(4) SCS-CN 값 변화 분석 : 예측된 토지피복도를 기반으로 산정한 SCS-CN 값은 도시화 진행에 따라 점진적으로 상승하는 경향을 보였다. 이는 동일 강우 조건에서 유출량과 첨두유량이 증가할 가능성을 의미하며, 홍수 위험의 증가를 시사한다.
본 연구는 도시화와 자연재해 간 연계성을 정량적으로 분석할 수 있는 방법론을 제시하였다. MOLUSCE 모형을 활용한 토지피복 변화 예측과 CN 값 산정 결과는 극한 홍수 및 가뭄 대비 조기 경보 체계 구축과 방재 전략 수립을 위한 기초자료로 활용 가능할 것으로 판단된다.
