Estimation of Inundation Damages of Urban area Around Haeundae Beach Induced by Super Storm Surge Using Airborne LiDAR Data

*한국지질자원연구원 국토지질연구본부 지질정보연구실 선임연구원([email protected]) **한국지질자원연구원 석유해저연구본부 해저지질연구실 선임연구원([email protected]) ***공주대학교 지리학과 조교수([email protected])

****한국지질자원연구원 석유해저연구본부 해저지질연구실 선임연구원([email protected])

항공 LiDAR 자료를 이용한 슈퍼태풍 내습시 해운대 해수욕장 인근 도심지역 침수 피해 규모 추정

한 종 규* ･ 김 성 필** ･ 장 동 호*** ･ 장 태 수****

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

전 세계적인 지구온난화로 인해 태풍의 강도와 규모가 커지고 있고 이로 인한 사회경제적인 피해가 갈수록 증가하고 있는 상황에서 사전에 침수예상지역 및 예상피해규모를 파악하고, 대비하는 일은 아주 중요하다.

이 논문에서는 2003년 부산과 경남지역 연안을 강타한 태풍 Maemi(매미)의 이동경로에 태풍 매미를 비롯하 여 Vera(베라)(일본 이세만, 1959), Durian(두리안)(필리핀, 2006) 그리고 2005년 미국을 강타한 허리케인 Katrina(카트리나)의 특성을 갖는 슈퍼태풍의 내습을 가정하여 해운대 해수욕장 인근 도심지역의 침수피해규 모를 추정하였다. 태풍별 해수면 상승고는 기존 연구자들의 수치모델링 결과를 토대로 육상표고와 해저수심 의 서로 다른 기준면을 통일시킨 후 계산하였고, 항공 LiDAR 자료를 기반으로 GIS 공간분석기술을 이용하여 침수고, 침수면적 및 건물피해액을 추정하였다. 태풍의 강도와 규모가 점점 커지고 있고, 우리나라에도 근년 에 Katrina(카트리나)급의 슈퍼태풍이 내습할 가능성이 클 것으로 예상되는 상황에서, 이 연구결과는 연안 도심지역에 대한 해안침수예상도와 범람피난지도를 제작하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

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

1. 서 론

전 세계적인 지구온난화의 가속화로 인해 해수면의 상승과 함께 태풍의 강도와 규모가 커지고 있다. 우리나 라의 연안은 서 ․ 남해안의 경우 지리적인 특성으로 인 하여 폭풍해일로 인한 연안재해에 취약한 상태에 있다.

우리나라는 최근 10년(1998～2007)간 태풍으로 인해 약 12조원에 달하는 재산피해, 약 13만7천명의 이재민과 478명의 사망자가 발생하였다(소방방재청, 2007).

정부에서는 태풍, 호우, 해일 등으로 인하여 해안지역 에서 발생할 수 있는 해안침수예상도 제작을 계획하고 있으며, 태풍․해일로 인한 피해를 줄이기 위해 2006년부 터 일부 연안지역에 대해 시범사업을 거쳐 해안침수예 상도를 시범제작하고, 전 연안을 대상으로 확대할 계획 을 수립하고 있다. 정부가 계획한 해안침수예상도의 침 수 심도 표시는 평균해수면을 기준으로 0～3m 표고를 0.5m 단위로 색상을 달리하여 표시하도록 되어 있다(김 옥수 2008). 원대희 등(2004)은 GIS를 활용하여 연안침 수지도 제작에 있어서 지형공간정보의 정확도와 경제 성, 객관성과 현실성이 높은 GIS 자료구축의 필요성을 강조하였다. 문승록 등(2007)은 태풍 시나리오 DB를 구 축하여 향후 실제 태풍 내습시 가장 유사한 태풍정보에 해당하는 시나리오 결과를 추출하여 신속하게 침수예 상지역과 범위를 제공하는 방안을 제시하였다. 허동수 등(2008)은 수치시뮬레이션을 통하여 폭풍해일의 피해 가 가장 많이 노출되어 있는 경남연안과 부산연안을 대 상으로 폭풍해일고를 계산하였다. 천재영 등(2008)은 해 역․육역의 일체화된 격자구성을 통한 상호연계된 수치 해석법을 이용하여 2003년 태풍 매미에 의한 마산만 주 변연안역의 범람을 해석하였다.

지금까지 연안지역 범람침수 연구는 주로 해양공학적 인 측면의 수치해석을 통해서 태풍에 의한 폭풍해일고를 계산하고, 이를 이용하여 수치지형도 상에 침수예상지역 을 표시하는 정도로, 실제 태풍발생시 폭풍해일로 인한 침수지역과 침수피해 규모를 정확하게 예측하기 위하여 정밀한 표고측량자료 기반의 연구는 아직까지 미진한 상황이다. 폭풍해일로 인한 침수피해 규모의 정확도를 높이기 위해서는 태풍특성에 따른 정확한 폭풍해일고의 계산도 중요하지만, 고해상도 고정밀의 표고자료 구축이 무엇보다 중요하다. 정밀표고자료 획득이 가능한 항공 LiDAR 시스템은 도심지역의 3차원 건물추출(정성은 등, 2008) 및 산림정보를 파악하는데 활용되고 있으며(송철 철 등, 2008), 홍수피해 분석 및 연안침수분석에도 활용되 고 있다. 미국 지질조사소(USGS: United States Geological Survey)의 Farris 등(2005)은 2005년 뉴올리언즈를 강타했

던 허리케인 Katrina에 의한 침수피해규모를 파악하기 위해서 항공 LiDAR 측량 자료를 사용했다. 이 연구를 통해서 갑작스런 폭풍에 의한 재난대응에 효과적으로 사용될 수 있도록 고해상도의 수평해상도와 고정밀의 수직해상도를 갖는 LiDAR 측량자료의 사전확보에 대한 필요성을 강조하였다. Demirkesen 등(2007)은 다중시기 Landsat ETM+ 위성영상 자료와 SRTM(Shuttle Radar Topography Mission)에 의해 획득된 지형고도(DEM:

Digital Elevation Model) 자료를 이용해 터키 서부 해안가 에 위치한 Izmir 지역에 대해 침수 취약지역을 분석했다.

Deirdre 등(2009)은 뉴질랜드 Christchurch 해안가를 대상 으로 LiDAR 자료와 GIS 기술을 이용하여 쓰나미에 의한 침수취약지역을 평가하기 위한 방법을 제시했다. 여기서 개발된 GIS 적용기술은 현장조사에 의해 침수위험지역 을 정하는 방법에 비해 정확성과 효율성 면에서 뛰어난 것으로 보고하고 있다.

이 논문에서는 항공 LiDAR 측량자료와 GIS 공간분 석기술을 이용하여 2003년 우리나라 남해안에 상륙하 여 막대한 피해를 줬던 태풍 Maemi의 이동경로에 슈퍼 태풍을 모의하여 해운대 해수욕장 인근 도심지역에 대 한 침수피해규모를 추정하였다. 2장에서는 연구지역과 연구방법에 대해 간략히 기술하고, 3장에서는 연구지역 의 항공 LiDAR 자료획득 및 정확도 평가 방법 및 결과 에 대해서 기술한다. 4장에서는 이 연구에 사용된 폭풍 해일고 자료와 육상과 해상의 수준기준점 보정을 통한 해수면상승고 계산과 최종적으로 해수면 상승으로 인 한 침수고 및 침수지역에 대한 건물피해규모를 산정하 는 방법과 결과를 제시하고, 마지막으로 5장에서 논문 을 마무리한다.

2. 연구지역 및 방법

우리나라 남해연안은 해마다 태풍으로 인한 침수피 해가 증가하고 있다. 특히, 마산과 부산 연안지역은 인 구밀도가 높고, 주택, 상가 등 건물과 도로, 교량 등 각종 시설물이 밀집해 있어 태풍에 의한 해일 발생시 위험에 노출되어 있다. 이 연구에서는 여름 휴가철 피서객으로 인한 유동인구가 급작스럽게 증가하는 부산 해운대 해 수욕장 인근 도심지역[그림 1]을 대상으로 가상의 슈퍼 태풍이 내습한다는 가정 하에 폭풍해일로 인한 침수피 해 규모를 추정하였다. 폭풍해일에 의한 범람 침수지역 을 정확하게 계산하기 위해서는 정밀한 표고자료와 해 수면 상승고 자료가 필요하다. 이 연구에서는 항공 LiDAR 장비를 이용하여 고정밀의 표고자료를 획득하 였으며, 허동수(2008) 등이 2003년 태풍 Maemi의 이동

[그림 1] 연구지역

[그림 2] 항공 LiDAR 자료획득 비행경로, 2006년 12월 24일 오전 11시31분 - 11시45분

<표 1> 항공 LiDAR 자료획득 명세서

Specification Performance Flight elevation 1,400m Accuracy Vertical 0.3m 이내

Horizontal 1m 이내

Number of Echo 4

Intensity capture 12bit Laser repetition rate Max. 70kHz

Scan angle ±18˚

Swath width 844m

Beam divergence 0.2 or 0.7mrad(1/e) Laser classification Class IV No. of collected points 28,756,998

Data size 815MB

Area of the collected 12km2 Mean of point density 2.39 points/m2(바다포함) 경로에 미국을 강타한 허리케인 Katrina(미국 뉴올리언

스, 2005)와 태풍 Durian(필리핀, 2006) 및 태풍 Vera(일 본 이세만, 1959)의 태풍특성을 조합하여 수치모델링을 실시하여 얻은 폭풍해일고 자료를 사용하여 가상의 슈 퍼태풍에 의한 해수면 상승고를 계산하였다. 그리고 항 공 LiDAR 표고자료와 해수면 상승고 자료를 ArcGIS 소프트웨어에 입력한 다음, 공간분석기능을 활용하여 침수고, 침수면적 및 건물피해액을 추정하였다.

3. 항공 LiDAR 자료 구축 및 정확도 평가

폭풍해일로 인한 해안침수 예상지역을 추정하기 위 해서는 고해상도의 공간해상력과 높은 수직 정확도를 갖는 표고자료가 필수적으로 요구된다. 1980년대 개발 되어 최근 많이 사용되고 LiDAR 측량기술은 경제적이 고 효과적으로 고정밀의 표고자료를 획득하는 중요한 수단이 되고 있다. 항공 LiDAR 시스템은 항공기에 탑재 된 레이저 센서의 레이저 펄스를 지표면을 향해 주사하 여 지표면 도달 시간과 반사되어 되돌아오는 레이저 펄 스의 시간차를 관측함으로써 지표면에 대한 고해상도 의 3차원 공간좌표(X, Y, Z)를 획득할 수 있다. 레이저 센서와 함께 항공 LiDAR 시스템에 탑재된 GPS와 IMU (Inertial Measurement Unit)는 지표면에서 반사되어 되돌 아오는 레이저 펄스의 지표상의 위치를 정확하게 계산 하기 위한 항공기의 위치와 비행자세에 관한 정보를 얻 는데 사용된다.

연구지역에 대한 LiDAR 자료는 2006년 12월 24일에 캐나다 Optech 사의 ALTM 30/70 측량 장비를 이용하여 고도 1,400m 상공에서 획득했다. 항공 LiDAR 자료획득 을 위한 비행경로는 [그림 2]와 같다. 전체 자료취득 면 적은 약 12km²이며, 1m² 당 약 2.39개의 점 밀도로 전체 약 2천8백만개 이상의 레이저 점 데이터를 획득했으며, 동시에 공간해상도 25cm급의 디지털 칼라 항공사진을

획득했다<표 1>. 디지털 형태로 획득된 데이터는 항공 기에 탑재된 GPS/IMU 데이터와 지상 GPS 기준국의 데 이터와 함께 DGPS 처리를 하여 정확한 위치좌표를 계 산한다. 또한 레이저의 투과특성으로 인해 오반사되거 나, 반사체 특성에 따른 반사왜곡으로 인한 오차를 포함 하고 있어 이러한 과대오차(outliers)를 제거하는 전처리 과정을 거치게 된다. 이렇게 전처리 과정을 거친 데이터 는 불규칙한 형태의 점 데이터로 되어 있어 사용자의 활용 목적에 적합하도록 가공하는 후처리 과정을 거친 다. 후처리 과정에는 LiDAR 표고자료의 정확도 확인, 지오이드 보정과정을 통한 표고 값 변환, 격자형 DSM, DEM, 음영기복도 작성 등이 있다. 전처리된 레이저 점 데이터의 수직 표고 값은 WGS84 타원체고 기준으로 되어 있어, 정표고 값을 구하기 위해서 이 지역의 지오 이드 모델을 이용했다. 불규칙 형태의 점 데이터로 이루 어진 LiDAR 데이터는 순수한 지표면 정보뿐 만 아니라, 건물, 제방과 같은 인공구조물과 식생 등과 같은 자연지

(a)

(b)

[그림 3] 항공 LiDAR 자료, (a) DSM, (b) DEM

[그림 4] 4급 GPS 측량 위치점 물에 대한 높이 정보를 모두 포함하고 있다. 이렇게 지

표면의 지형과 지물을 모두 포함하는 점 형태의 표층 표고 값을 보간법을 사용하여 격자 형태의 데이터로 만 든 것을 수치표층모델(DSM)이라고 하며, 지표면상의 지물을 제거하여 순수한 지표면 정보만을 추출하여 격 자 형태의 데이터로 만든 것이 수치표고모델(DEM)이 다. 점 형태의 표고 값을 격자 형태의 데이터로 만들기 위해 사용되는 보간법에는 IDW(Inverse Distance Weight), B-spline, NN(Natural Neighbourhood), Kriging 등이 있다.

이 연구에서는 전체 표면굴곡을 최소화하여 경사의 변 화를 유연하게 만들어, 결과적으로 지형변이를 부드럽 게 만드는 B-spline 보간법을 사용했다. 그리고 필터링 (filtering) 과정을 거처 수치표층모델(DSM)로부터 건물 과 같은 지표면상의 인공지물 및 수목에 대한 높이 값이 제거된 수치표고모델(DEM)을 만들었다[그림 3].

해안침수 예상지역을 추정하기 위해서는 수십 cm 이 하의 정확도를 갖는 표고자료가 필요하다. 항공 LiDAR 측량을 통해서 획득된 표고자료의 정확도를 평가하기 위해 [그림 4]과 같이 연구지역 내에 13개 관측점에서 GPS를 사용하여 측량한 4급 도시기준점(60분 이상 데이 터 수신간격은 30초 이하의 GPS 관측으로 측량된 기준 점) 측량자료를 이용하여 표고 값을 비교한 결과, DSM 과 DEM의 RMSE(Root Mean Square Error)는 각각 0.562m, 0.780m로 당초 1,400m 고도에서 자료획득 시 예상했던 정확도(0.3m 이하)보다 떨어지는 결과가 나왔 다<표 2>. 이와 같은 결과는 격자형 데이터로 만드는

과정과 지형지물을 제거하는 필터링과정에서 발생한 오 류일 가능성이 큰 것으로 판단된다. 또한 전반적으로 DEM의 편차가 DSM의 편차보다 크게 나타났는데, 이러 한 현상은 지표면상의 지물을 제거하는 필터링과정에서 추가적으로 발생한 오류일 가능성이 큰 것으로 생각된 다. 특히 연구지역은 도심지역으로서 건물이 많아 이를 제거하는 과정에서 오류 발생 확률이 높다. <표 2>의 기준점 7041을 보면 알 수 있듯이 DSM 표고 편차는 0.580m 이며, 지표면상의 지물을 제거하는 데이터처리 과정을 거친 후에 만들어진 DEM 표고 편차가 1.500m 로 크게 증가했다.

<표 2> 항공 LiDAR 자료의 표고 정확도 평가

4급 측량성과 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> 폭풍해일고 모의를 위한 태풍정보(허동수 외 2008)

시간 위치 Maemi Durian Vera Katrina

2003-09-12, 21:00

경도 (E)

위도 (N)

기압심 도(hPa)

최대풍 속반경 (km)

이동속도 (km/h)

기압심도 (hPa)

최대풍 속반경 (km)

이동속도 (km/h)

기압심도 (hPa)

최대풍 속반경 (km)

이동속도 (km/h)

기압심도 (hPa)

최대풍 속반경 (km)

이동속도 (km/h) 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

<표 4> 해운대 연안지역의 태풍별 폭풍해일고(허동수 외 2008)

Site Maemi(cm) Durian(cm) Vera(cm) Katrina(cm)

Haeundae beach 88 136 140 330

4. 침수 피해 규모 추정 4.1 폭풍해일고

전남과 경남 및 부산의 연안역은 우리나라에 미치는 태풍의 주경로상에 위치함으로 인해서 폭풍해일과 고 파랑 등에 의한 해안저지대의 침수범람 등과 같은 연안 재해가 매번 반복적으로 발생하고 있고, 재해복구에 엄 청난 국가예산이 투입되고 있는 실정이다. 천재영 등 (2008)은 2003년 9월 부산 및 경남지역을 강타했던 태풍 Maemi를 대상으로 많은 인명피해와 막대한 침수피해 를 초래한 마산만 배후의 해안저지대에서의 범람현상 을 해역과 육역의 일체화된 격자구성을 통한 수치해석 법으로 계산하였다. 현재 폭풍해일고 계산은 주로 2차 원 비선형 천수방정식을 기초방정식으로 이용하고 있

다(Kawai, 2003; 허동수 등(2006), 김도삼 등(2007)). 이 와 같은 방법으로 허동수 등(2008)은 2003년 남해 동부 연안을 강타해 막대한 피해를 입혔던 태풍 Maemi의 이 동 경로에, 1959년 일본 이세만을 강타해 5,000여명의 사망자를 발생케 한 태풍 Vera, 2006년 필리핀을 내습하 여 막대한 피해를 입힌 태풍 Durian 그리고 2005년 미국 뉴올리언스를 강타해 1,300명 이상의 사망자와 1,000억 달러 이상의 경제적 손실을 가져온 허리케인 Katrina 규 모의 태풍특성(중심기압, 최대풍속반경, 이동속도 등) 을 조합하여, 가상의 슈퍼태풍에 의한 폭풍해일고를 계 산하였다. <표 3>은 폭풍해일고 계산을 위해 입력변수 로 사용한 태풍의 특성에 관한 정보이며, 이를 통해 계 산된 태풍별 폭풍해일고는 <표 4>와 같다. 여기서 계산 된 폭풍해일고 자료는 조석자료와 함께 해수면 상승고 를 계산하는데 사용되었다.

[그림 5] 2003년 9월 11일 - 13일 사이에 부산 검조소에서 측정한 조석그래프

<표 5> 해운대 연안지역의 태풍별 해수면 상승고

Site Maemi(cm) Durian(cm) Vera(cm) Katrina(cm)

Haeundae beach 158.1 206.1 210.1 400.1

4.2 해수면 상승고

폭풍해일에 의한 해수면 상승 높이는 조석에 의한 해수면 상승 높이와 앞에서 계산한 폭풍해일고를 더하 여 계산된다. 이렇게 조석과 폭풍해일고에 의한 해수면 상승 높이가 계산되면 폭풍해일에 의한 침수지역을 추 정하는데 활용할 수 있다. 여기서 유의할 사항은 해상의 조석관측 기준면과 육상에서의 측지 기준면이 서로 다 르게 구성되어 있어 이에 대한 고려가 필요하다. 조석관 측의 기준면을 기본수준면(DL: Datum Level)이라 하며, 이는 조석표의 조고 및 해도의 수심을 표시하는 기준면 으로 사용한다. 수심기준면은 조석이 그 이하로 내려가 지 않는 면으로 해야한다고 국제수로기구가 규정하고 있으며, 수심기준면은 나라마다 규정에 따라 다르다. 우 리나라의 수심기준면은 약최저저조면으로 규정되어 있 다. 기준면을 설정하는 방법은 기준면을 잡고자하는 지 역에서 1개월 이상의 조석관측을 실시한 후 그 자료를 조화분해하게 되면 그 지역에 대한 조화상수가 나오게 된다. 우리나라의 경우 기준면을 설정하는데 4개 분조 (M2, S2, K1, O1)의 조화상수를 사용한다. 이 조화상수의 반조차를 이용하여 관측된 기간의 평균해면에서 4개분 조의 반조차만큼 아래로 내려간 면이 기본수준면이 된 다. 지형도 제작과 같은 육상에서의 기준면은 인천의 평균해수면(MSL: Mean Sea Level)을 0m로 하여 수준측

량을 실시하여 전국적으로 1, 2등 수준점(BM: Bench Mark)을 매설해서 위치와 표고를 관리하여 사용하고 있 으며, 해상에서는 기본수준점(TBM: Tidal Bench Mark) 을 사용하고 있다. 해상의 기본수준점(TBM)과 육상의 수준점(BM)의 성과를 비교하기 위해서는 TBM의 평균 해면상 높이와 BM의 높이를 수준 측량하여 비교한다.

이 연구에서는 국립해양조사원이 2008년 4월 18일에 부산광역시 중구 대교동 영도다리 밑(WGS84 좌표: 35˚

05’ 41.2”N, 129˚ 02’ 10.9”E)에서 관측한 기본수준점성 과표 자료를 이용했다. 4개분조의 반조차는 각각 M2

(40.0cm), S2(18.9cm), K1(4.4cm), O1(1.6cm)로, 이들 반조 차를 모두 더한 64.9cm 가 평균해면이 되며, 평균해면 아래 64.9cm가 기본수준면(DL)이 된다. 기본수준면을 기준으로 태풍 Maemi가 경남지역 연안에 상륙한 시점 인 2003년 9월 12일 21시의 조석(Height: 135cm)[그림 5]과 앞에서 계산한 태풍별 폭풍해일고를 이용하여 다 음의 산술식으로 해수면 상승고를 계산할 수 있다.

해수면 상승고 = 조석 - 기본수준면 + 폭풍해일고

<표 5>는 계산된 결과이며, Maemi의 경우 158.1cm, Vera 210.1cm, Durian 206.1cm 그리고 Katrina 400.1cm로 Katrina에 의한 해수면 상승고가 Maemi보다 약 2.5배 높게 나타났다.

<표 6> 해운대 해수욕장 연안지역의 침수고, 침수면적 및 건물피해액 추정

태풍 침수고(단위: cm) 침수면적(단위: m²) 건물피해액

(단위:백만원)

평균 최대 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) 건물피해액은 부산광역시 공시지가 열람시스템 홈페이지(http://hpas.busan.go.kr)을 근거로 함(2008년 12월 31일 기준)

0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 550

Distance(m) 0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Height(m)

Cross section line L1 L2 L3 L4 L5 Coastal line

(Haeundae beach)

Inland

Hill

(a) (b)

[그림 6] 해운대 도심지역의 지형분석을 위한 (a)단면선 및 (b)지형단면도 4.3 침수 피해 규모

2003년 경남지역 연안을 강타한 태풍 Maemi의 이동 경로에 태풍 Maemi를 비롯하여 Vera, Durian 그리고 허 리케인 Katrina의 마산 연안지역 상륙을 가정하여 모의 한 해수면 상승고를 평균해수면 기준으로 구축된 해운 대 연안지역의 항공 LiDAR DEM, DSM 자료에 적용하 여 해운대 해수욕장 연안의 침수고, 침수면적 및 건물 침수 피해 규모를 추정하였다<표 6>. 태풍 Maemi의 경 우 평균침수고 95cm, 최대침수고 157cm, Durian의 경우 평균침수고 139cm, 최대침수고 206cm, Vera의 경우 평 균침수고 142cm, 최대침수고 210cm 그리고 Katrina의 경우 평균침수고가 Maemi의 약 2.8배인 263cm, 최대침 수고는 Maemi의 약 2.5배인 400cm로 분석되었다. 침수 고가 가장 큰 도심지역은 해운대 해수욕장 서쪽 끝의 부산웨스턴조선호텔 뒤편 주변지역으로 콘도, 호텔, 모 텔 등 숙박업소가 밀집해 있는 곳이다. [그림 6]에서 볼 수 있듯이 이 지역은 주변지역보다 지대가 낮은 지형조 건으로 해수 범람 시 침수위험도가 높은 구역으로 분류 할 수 있다.

침수면적은 LiDAR DEM과 LiDAR DSM 두 가지를 사용하여 비교하였다. LiDAR DEM을 이용하여 침수면

적을 계산할 경우 Maemi 87,518m², Durian 172,818m², Vera 179,969m² 그리고 Katrina 638,976m²로 분석되었 다. LiDAR DSM을 이용한 경우에는 Maemi 69,935m², Durian 125,139m², Vera 131,028m² 그리고 Katrina 396,216m² 로 분석되었다. LiDAR DEM을 사용했을 때가 DSM을 사용했을 때보다 약 60%～80% 정도 넓은 면적을 나타 냈다. Katrina의 평균침수고가 Maemi에 비해 약 2.8배인 높았지만, 침수면적에 있어서는 약 7배 넓은 지역이 침 수되는 것으로 분석되었다. 즉 침수고에 따라 침수면적 이 크게 변할 수 있기 때문에 정확한 침수면적을 파악 하기 위해서는 정밀한 표고자료의 구축이 요구된다. 침 수고 및 침수지역을 보다 가시적으로 이해할 수 있도록 LiDAR 자료를 사용해 제작한 음영기복도 상에 표시하 였다[그림 7].

또한 침수피해지역에 대한 건물피해 규모를 추정하 기 위해 수치지형도로부터 건물레이어를 추출하였으 며, 태풍별 침수피해 건물을 분석하였다[그림 8]. 연구 지역에 대한 개별건물에 대한 침수피해액을 계산하기 위해 먼저 부산광역시 주택 공시지가 열람시스템 웹사 이트(http://hpas.busan.go.kr/)에 공시되어 있는 개별 및 공동주택 공시지가(2008년 12월 31일 기준)자료를 이용 하였으며, 침수피해액 산정은 소방방재청 “자연재난조

LiDAR DEM LiDAR DSM

Maemi

Durian

Vera

Katrina

[그림 7] 태풍별 해수면 상승 모의결과를 적용한 침수지역

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.

 



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.

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

으로 판단된다.

2003년 태풍 Maemi의 이동경로에 태풍 Maemi를 비 롯하여 Vera, Durian 그리고 허리케인 Katrina의 태풍특 성을 가지고 모의한 폭풍해일고에 조석을 고려하여 계 산한 해수면 상승고를 계산하였다. Katrina에 의한 해수 면 상승고는 400.1㎝로 Maemi 158.1㎝ 보다 약 2.5배 높게 나타나고, Katrina에 의한 평균침수고는 263㎝로 Maemi 96㎝ 보다 약 2.8배 높게 나타났으나, 침수면적 에 있어서는 Katrina가 약 7배가 넓은 지역이 침수되는 것으로 분석되었다. 건물에 대한 침수피해액 산정 결과 를 보면 Katrina에 의한 피해는 Maemi의 약 40배에 이르 는 1,500억원으로 추산되었다. 이와 같은 연구결과는 해 수면 상승에 의한 침수피해지역을 추정한 것으로 강한 비바람과 높은 파도에 의한 월류 및 배수지연 등을 추가 적으로 고려한다면 훨씬 더 큰 피해가 예상된다.

태풍의 강도와 규모가 점점 커지고 있는 상황에서 우리나라에도 근년에 Katrina급의 태풍이 내습할 가능 성이 크다. 이 연구결과는 해운대 해수욕장 인근 도심지 역을 대상으로 슈퍼태풍의 내습을 가정하여 침수피해 규모를 추정한 것이므로, 이 지역에 대한 해안침수예상 도와 범람피난지도를 제작하는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

감사의 글

이 연구는 기초기술연구회 출연으로 수행되고 있는 한국해양연구원과 한국지질자원연구원과의 협동연구 과제인 “연안범람 취약지 표고자료 시범구축 연구(NP 2006-052)”의 일환으로 수행되었다. 항공 LiDAR 자료에 대한 기술적 자문을 제공한 한진정보통신(주)에 감사드 린다.

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접수일 (2009년 9월 25일)

최종수정일 (2009년 11월 10일) 게재확정일 (2009년 11월 10일)