02분반 물길흘러조
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프로젝트 개요
기술개발 과제
국문 : 기후 변화 대응을 위한 퇴적 위험도 분석 및 관리‧점검을 위한 웹 플랫폼 개발
영문 : Development of a WebPlatform for Analyzing Sedimentation Risk and for Management and Monitoring in Response to Climate Change
과제 팀명
물길흘러조
지도교수
구자용 교수님
개발기간
2025년 9월 ~ 2025년 12월 (총 4개월)
구성원 소개
서울시립대학교 환경공학부 20228900** 백*경(팀장)
서울시립대학교 환경공학부 20208900** 장*환
서울시립대학교 환경공학부 20228900** 권*성
서울시립대학교 환경공학부 20228900** 이*현
서론
개발 과제의 개요
개발 과제 요약
- 본 과제는 기후 변화 속 늘어나는 도시 침수 사고 문제를 대비하고, 인명 및 재산 피해를 최소화하는데 기여하기 위해 총 두 단계에 걸쳐 배수시스템 유지관리 시스템을 설계하였다.배수능 저하에 영향을 줄 것으로 예상되는 인자를 선정하여 1차로 퇴적 위험도를 예측하고, 이때 선별된 위험 지역에 대해 2차 예측을 추가로 진행한다. 개발된 1단계 모델에는 기상청에서 제공하는 초단기 강우 예보 데이터를 융합하여 실제 강우 이벤트에 따른 침수 위험도와 관리 우선순위를 동적으로 갱신 및 제공하고자 하였으며, 1단계 모델을 통해 선별된 위험지역에는 센서를 설치하여 실시간 모니터링을 진행한다.
- 이를 통해 단순 추정에서 벗어나 모델의 정확도를 향상시키고, 거시적인 위험 분포도 확인 및 미시적인 실시간 현황 파악이 가능해진다. 또한, 필요 지역에만 센서를 설치함으로써 비용 부담을 감소시켜 예산, 인력 등의 측면에서 효과적인 사전적 대응을 기대할 수 있다.
개발 과제의 배경
- 도시침수란 홍수로 인한 도시하천의 범람 또는 도시지역 내에서 강우가 적절히 배수되지 아니하여 발생하는 침수현상을 말한다(도시침수방지법). 침수피해란 도시침수로 인하여 발생한 생명·신체 또는 재산상 피해를 말한다.
- 행정안전부 재해연보에 따르면 2023년 도시 침수(호우, 홍수 중심) 피해는 재산피해 9,582억 원, 이재민 8,322명을 기록했다. 연도별로 보면 2021년 661억 원, 2022년 5,927억 원, 2023년 9,582억 원으로 해마다 가파르게 증가하고 있다. 인명피해 역시 2021년 3건, 2022년 19건, 2023년 53건으로 크게 증가하고 있으며, 복구에 드는 국비 투입 역시 2021년 1,475억 원, 2022년 1조 743억 원, 2023년 1조 2,097억 원으로 늘어났다. 극한호우 단일 사건의 피해 강도도 커졌다. 물정보포털에 따르면 2022년 8월 수도권 집중호우는 사망·실종 19명, 재산피해 3,115억 원에 달했고, 서울 동작구에서는 일 381.5mm의 기상관측 이래 최대 폭우가 관측되는 등 도심 저지대·하천 인접 지역을 중심으로 피해 강도가 심화되는 양상이다.
- 서울연구원에서 발표한(2025년 5월) 정책연구 “배수기능 확보 위한 빗물받이 설치와 유지관리 개선방안”에 따르면 빗물받이의 막힘은 위와 같은 침수피해를 가중시킨다. 이는 주로 빗물받이 최상단의 그레이팅이 낙엽, 무단투기된 담배꽁초, 쓰레기 혹은 악취 방지를 위한 덮개 등으로 막힌 상태에서 강우가 발생하면 발생한다. 국립재난안전연구원에 따르면 집중호우(시간당 강우량 50mm 이상) 발생 시 빗물받이의 막힘은 침수 면적을 약 3배 가량 증가시키며, 침수 깊이는 2.3배 이상 증가시키는 것으로 나타났다. 이를 방지하기 위해 시민들에게 본인의 주거지 또는 상가 앞 빗물받이를 점검하는 캠페인을 진행중이나, 그레이팅 외에 시민이 접근하기 어려운 빗물받이 내부에도 토사와 낙엽 등이 쌓여 빗물받이 막힘을 유발하기도 한다. 이 문제를 해결하기 위해서는 지자체에서 지속적인 청소와 준설을 진행해야 하지만, 예산 또는 인력 부족 등의 문제로 어려운 상황이다. 서울연구원 정책연구(2025년 5월)에 의하면 자치구별 빗물받이는 평균 23,378개가 설치되어 있으나, 1개 자치구 1일 준설 가능 빗물받이 수는 200~300개소로 연 2회 준설을 실시하고 있다. 하지만 토사를 비롯한 이물질 등은 준설 이후 즉시 재발하므로 우기 전에 맞추어 모든 빗물받이에 대한 준설을 진행하기에는 역부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 두단계에 걸쳐 진행되는 배수구 퇴적 위험도 예측 및 관리‧점검 시스템을 개발하여 사전예방적 차원에서의 준설을 최적화함으로써 침수 피해를 최소화 하고자 한다.
개발 과제의 목표 및 내용
- 본 연구에서 궁극적으로 도달하고자 하는 목표는 사전예방 차원에서의 퇴적 위험도 산정을 통한 배수시스템 유지관리 최적화이다. 이를 위해 배수능 저하에 영향을 줄 것으로 예상되는 인자들을 활용하여 퇴적 위험도 예측 모델을 개발한 뒤, 위험지역을 선정할 예정이다. 위험지역에는 추가로 센서를 설치하여 실시간 데이터를 수집하고, 이를 기상청의 초단기 강우 예보 데이터와 융합하여 시스템의 정확도 및 신뢰도를 향상시키고자 한다.
관련 기술의 현황
관련 기술의 현황 및 분석(State of art)
국내 기술 현황
(1) 스마트 빗물받이 관리 시스템
- - 성동구 원클릭 빗물받이 신고 시스템
- • 빗물받이 간편신고 및 데이터 기반의 체계적 유지관리를 위해 성동구에서 자체 개발한 빗물받이 불편신고 지도 플랫폼
- • 빗물받이 간편신고, 불편신고지도, 통합관리시스템 등 4종 구성
- • GPS 기반 빗물받이 불편신고 및 처리과정 등 실시간 모니터링
- - 노원구 스마트 빗물받이 관리 시스템
- • 지역 내 2만 2천 개에 달하는 빗물받이를 전수조사해 일일이 GPS 좌표를 시스템에 입력함으로써 체계적으로 관리함
- • 빗물받이에는 고유번호, QR코드가 삽입된 번호판이 부착되어 누구나 쉽게 정확한 신고 위치를 특정할 수 있게 함
- • 스마트폰 사용이 어려운 주민은 함께 기재된 담당자 직통 전화번호로 신고 가능함
(2) 리빙랩 구축 - 도시침수 리빙랩: OO구 빗물받이 관찰단
- • 시민 참여형 리빙랩 방식을 활용함. 지역 문제 해결을 위해 시민이 직접 협력하여 해결책을 모색하는 실험적 플랫폼
- • 시민들이 직간접적으로 경험한 침수 지점, 피해 강도, 피해 내용, 추정 원인 등을 기록하는 ‘도시침수 경험지도’를 제작함
- • 침수흔적도 등 기존 재해지도에는 기록되지 않은 소규모 침수 사례나 미시적 침수 특성을 파악하여 공식 데이터를 보완하는 정성적 데이터 확보
- • 시민들이 일상 속에서 모바일 설문을 통해 약 2주간 1,200건의 빗물받이 현장 데이터를 수집함 (퇴적 위험도, 막힘 원인, 주변환경)
- • 중간 피드백 워크숍 진행
- • 향후 빗물받이 관리 우선순위 결정 및 차등적인 관리구역 도출에 핵심적인 자료로 활용되는 것이 목표
(3) 스마트 빗물받이 덮개
- • 평소에는 빗물받이 덮개 역할로 하수도 악취를 차단하고, 비가 내릴 경우 자동으로 열려 빗물을 배수함
- • 태양광을 에너지원으로 하여 친환경적으로 사용이 가능
- • 담배꽁초나 쓰레기가 빗물받이 내부로 투기되는 것을 막아 막힘을 예방함
특허조사 및 특허 전략 분석
(1) 하수관거 모니터링 시스템
- 세부내용
- 본 발명은 하수관거 상에 구비된 다양한 측정센서로부터 실시간으로 상황 정보를 모니터링할 수 있는 시스템에 관한 것이다. 특히 황화가스 센서를 통해 하수관거의 부식 요인을 분석하고, 하수관거 내 퇴적물의 축적 상태를 측정함으로써 해당 하수관거의 상태를 진단 및 평가할 수 있다. 이를 기반으로 하수관거의 노후도와 퇴적물 준설 시기 등 유지관리 시기를 효율적으로 파악할 수 있다. 보다 구체적으로는, 특정 관리대상지역에 설치된 복수의 하수관거에 대한 상태 정보를 수집하고 이를 모니터링하기 위한 시스템으로 하수관거에 설치되어 다종의 계측데이터를 수집하는 수집부, 관리대상지역의 인구, 면적 등 지역정보와 해당 지역의 하수관거 이력정보를 입력하는 입력수단, 수집부로부터 유·무선 통신망을 통해 계측데이터를 실시간 전송받아 하수관거의 상태 정보를 분석·저장·출력하는 운영서버, 운영서버와 연계되어 상태 정보 데이터를 요청·수신하고 모니터링을 수행하는 관리자 단말을 포함하는 것을 특징으로 한다.
- 의의
- • 하수관 내부의 유량, 수질, 가스(악취 등)를 측정하는 센서를 설치하여 관련 데이터를 실시간으로 수집 및 분석함.
- • 눈으로 확인하기 어려운 하수관의 노후화 정도나 부실 상태를 즉각적이고 정확하게 파악할 수 있음. 이를 통해 문제 발생 시 신속한 대응이 가능하며, 기존 방식에 비해 시간과 비용을 획기적으로 절감할 수 있음.
- • 수집된 정량적 데이터는 효율적인 도시 기반 시설 관리를 위한 의사결정 도구로 활용될 수 있음.
(2) 하수관거 자산관리 시스템
- 세부내용
- 본 발명은 하수관거의 보수/준설이력, 재무비용, 서비스 수준에 대한 정보를 관리하는 관리부, 하수관거를 실시간으로 모니터링하는 측정부, 상기 관리부로부터의 정보와 상기 측정부로부터의 정보를 취합하여 하수관거의 물리적 상태 및 재무적 상태를 분석하여 하수관거의 유지·관리에 관한 분석결과를 도출하는 진단/평가부를 포함하여 구성되는 하수관거 자산관리 시스템에 관한 것이다.
- 의의
- • 하수관거의 물리적 상태(노후도, 파손 위험 등)뿐만 아니라 재무적 상태(교체 비용, 유지보수 이력 등)까지 종합적으로 평가하고 분석함.
- • 수집된 데이터를 기반으로 각 관거의 상태를 평가하여 가장 적절한 유지보수 시기, 필요한 비용, 그리고 보수 수준을 과학적으로 도출한다. 즉, 사후관리가 아닌 예방적 유지보수를 가능케 함.
- • 한정된 예산을 가장 효율적으로 사용하여 하수관거 전체의 수명을 연장하고 안정적인 하수도 서비스를 제공하는, 종합적인 '자산관리'를 수행할 수 있도록 지원함.
(3) 하수관거내 퇴적량 예측방법 및 그 기능을 탑재한 하수관거 모니터링 시스템
- 세부내용
- 본 발명은 하수관거 내 퇴적량 예측방법 및 그 기능을 탑재한 하수관거 모니터링 시스템에 관한 것으로, 퇴적심도계를 활용한 현장제어반(100-100n)을 통하여 하수관거 내 지점별 실측된 퇴적심도 자료를 전송하는 단계와, 상기 전송된 퇴적심도 자료를 기초로 하면서 하수관거 자료분석 프로그램인 SWMM과 연계하여 하수관거 내 퇴적량을 예측 모의하는 단계로 구성됨으로써, 퇴적심도계에 의한 정량화된 퇴적량 데이터베이스 구축 및 하수관거 자료분석에 사용될 수 있는 프로그램과의 연계활용을 통하여 유지관리가 필요한 해당 하수관거의 특정시기의 퇴적량과 적정 준설시기가 예측가능하여, 종래의 주기적인 하수관거 준설작업에 비해 준설비용을 절감할 수 있고, 정량화된 퇴적량 데이터베이스 구축 및 그 분석작업을 통하여 간접적으로 하수관거의 구배 및 지역적 특성이 하수관거 퇴적량에 미치는 영향을 파악할 수 있도록 지원하는 효과가 있다.
- 의의
- • 하수관거의 유속이나 수위 같은 수리학적 정보와 강우량 데이터를 수집함.
- • 수집된 데이터들은 수치해석을 위한 분석식에 대입하여, 직접 들어가 보지 않고도 하수관 내부에 퇴적물이 얼마나 쌓여있는지를 예측할 수 있음.
- • 퇴적량을 과학적으로 예측함으로써 하수관 청소 시기나 유지보수 계획을 효율적으로 수립할 수 있도록 지원하고, 도시 침수나 악취 문제를 예방하는 데 기여함.
(4) IoT 계측기를 이용한 침수 모니터링 시스템
- 세부내용
- 본 발명은 IoT 계측기를 이용한 침수 모니터링 시스템에 관한 것이다.보다 구체적으로는, 저가의 절대압력센서를 이용하여 비용 효율적으로 시계열 침수 데이터를 확보할 수 있는 IoT 기반 침수 모니터링 시스템에 관한 것이다.
- 이를 구현하기 위해 본 발명은 다음과 같은 구성을 포함한다.
- 1. 태양광모듈: 태양광 패널의 방향을 조절할 수 있으며, 태양에너지를 전기에너지로 변환하는 역할을 한다.
- 2. 전원공급부: 태양광모듈에서 생성된 전기에너지를 저장하고, 태양에너지가 공급되지 않는 경우에도 전력을 공급할 수 있다.
- 3. 압력센서: 침수 시 수압을 감지(센싱)하여 데이터를 생성한다.
- 4. 마이크로컨트롤러: 압력센서로부터 신호를 전송받아 디지털화하고, 이를 통신모듈로 전달한다.
- 5. 통신모듈: 안테나를 포함하며, 마이크로컨트롤러에서 수신한 신호를 원거리의 통합관제서버로 전송한다.
- 6. 통합관제서버: 무선으로 신호를 송수신하며, 통신모듈을 통해 전달된 압력센서의 수압 정보를 이용해 침수심으로 연산·처리·저장할 수 있다.
- 이와 같은 구성을 통해, 본 발명은 비용 효율적이면서도 실시간으로 침수 상태를 모니터링할 수 있는 IoT 기반 침수 모니터링 시스템을 제공한다.
- 의의
- • 현장 장비의 구조를 단순하게 만들어 전력 소모를 줄이고, 장비의 크기를 줄이며, 생산 단가를 낮췄음.
- • 이를 통해 더 많은 곳에 저렴한 비용으로 침수 모니터링 장치를 촘촘하게 설치하고 효율적으로 관리할 수 있음.
- 기술 로드맵
- 본 설계의 퇴적 위험도 산정 모델은 기후 변화로 인한 도시 침수 위험을 줄이기 위해 주요 위험 배수 지역을 선별하고, 실시간 모니터링과 기상청의 초단기 강우 예측 정보를 통해 침수 위험도 및 관리 우선순위를 제공한다. 대상 지역의 불투수율, 지형 고도, 평균 생활인구, 가로수 위치 및 수종별 잎 면적을 수집하여 정규화 및 격자화 과정을 수행한다. 모델의 예측 성능을 검증하기 위해 역삼2동을 현장조사 소구역으로 선정하고, 해당 지역 내 배수구의 위치와 퇴적물량을 전수조사한다. 수집한 공간ㆍ환경 데이터를 기반으로 LightGBM 알고리즘을 활용하여 1차 퇴적 위험도 예측 모델을 구축한다. 이후 기상청 초단기 강우예보를 수신하여 예보된 강우량을 반영함으로써, 실시간으로 갱신되는 2차 예측 모델을 구현한다. 또한 위험 상위 격자에 설치할 수 있는 적외선 모니터링 센서를 제작한다. 최종적으로 GIS 기반의 실시간 위험도 지도 형태로 웹 플랫폼에 시각화하여, 지자체의 정책 수립과 도시 침수 사고 예방에 활용할 수 있는 통합 관리 체계를 구축한다.
시장상황에 대한 분석
현행 시스템 비용 분석
- 서울시 전체 빗물받이 수는 2024년 기준 약 58만 4천여개에 달하며, 이 중 강남구는 4만여 개로 가장 많다. 서울연구원에 따르면 빗물받이 점검률은 29%에 불과하며, 2023년 기준 실질적인 전담 관리 인력은 11개 자치구 120명에 그치기에 턱없이 부족한 인력으로 인해 물리적인 전수 점검 및 관리가 불가능하다. 경제적 한계도 존재한다. 서울시 전체로는 연간 224억 원이 소요되며, 강남구의 빗물받이 준설공사 예산만 보더라도 2023년 약 14.8억 원, 2024년 약 10.9억 원이 편성되었다. 또한, 기존 문제를 해결하기 위한 대안으로 제시되는 ‘스마트 빗물받이’ 기술은 개당 가격이 약 396만 원에 이르러, 비용 대비 효율성이 현저히 떨어진다.
현행 시스템 대비 비용 절감 효과 분석
- 2023년 기준 강남구는 약 4만 587개의 빗물받이에 대해 연 2회의 정기 청소를 시행하고 있으며, 총 청소비는 약 11억 1,197만 원에 달한다. 이에 비해, 본 제안에서는 위험도 기반 관리 시스템을 도입하여 빗물받이를 위험 수준에 따라 차등 청소하는 방식으로 개선했다.
[위험등급에 따른 청소 방식]
| 기존 방식 | 개선(안) | ||
|---|---|---|---|
| 연간 청소 횟수 | 등급 | 비율 | 연간 청소 횟수 |
| 2회 | 위험지역 | 상위 20% | 3회 |
| 2회 | 준위험지역 | 상위 20~50% | 2회 |
| 2회 | 일반지역 | 하위 50% | 1회 |
- 이렇게 조정된 시스템을 적용하면 연간 총 관리비는 약 9억 5,054만 원으로 줄어들며, 기존 대비 약 1억 6,121만 원(14.5%)의 예산 절감 효과가 발생한다. 이는 불필요한 반복 청소를 줄이고, 위험 지역에 집중적인 관리 자원을 투입함으로써 효율성을 극대화하는 모델이다. 또한 센서 기반 모니터링을 통해 고장이나 막힘 위험을 조기 탐지할 수 있어, 예방적 유지보수 체계를 확립하는 효과도 기대할 수 있다.
[기존 시스템 대비 절감 효과 분석]
| 구분 | 항목 | 세부내용 | 금액 | 합계 |
|---|---|---|---|---|
| 기존 시스템 | 강남구 빗물받이 청소비 | 2023년 배정금액 | 1,088,740,000 | 1,111,760,000 |
| 빗물받이 특별 전담반 운영비 | 인건비 및 운영비 | 23,020,000 | ||
| 개선 시스템(안) | 위험지역 청소 (상위 20%, 연 3회) | 40,587개*13,969원*0.2*3 | 333,528,000 | 950,541,600 |
| 준위험지역 청소(상위20~50%, 연 2회) | 40,587개*13,969원*0.3*2 | 333,528,000 | ||
| 일반지역 청소 (하위 50%, 연 1회) | 40,587개*13,969원*0.5*1 | 277,940,000 | ||
| 센서 설치비 | 21,440원*1,000개/5년 기준 | 4,288,000 | ||
| 실측 인건비 | 연 1회 2명*일당 20만원 | 400,000 | ||
| 센서 교체 및 유지관리비 | 5년간 200개 교체 | 857,600 | ||
| 절감효과 | 절감 금액 | 기존 - 개선 | 161,218,400 | - |
| 절감율 | (절감금액/기존금액)*100 | 14.50% |
- 이렇게 조정된 시스템을 적용하면 연간 총 관리비는 약 9억 5,054만 원으로 줄어들며, 기존 대비 약 1억 6,121만 원(14.5%)의 예산 절감 효과가 발생한다. 이는 불필요한 반복 청소를 줄이고, 위험 지역에 집중적인 관리 자원을 투입함으로써 효율성을 극대화하는 모델이다. 또한 센서 기반 모니터링을 통해 고장이나 막힘 위험을 조기 탐지할 수 있어, 예방적 유지보수 체계를 확립하는 효과도 기대할 수 있다.
마케팅 전략 제시
[SWOT 분석]
| 외부 환경 ＼ 내부 능력 | 강점 Strength | 약점 Weakness |
|---|---|---|
|
기회 Opportunity |
S/O전략 |
W/O전략 |
|
위협 Threat |
S/T전략 |
W/T전략 |
[B.C 분석]
| 구분 | 내용 | 금액 (원) |
|---|---|---|
| 연간 총 편익 (B) | (직접 편익) 운영 예산 절감 |
161,218,400 |
| (사회적 편익) 침수 피해 예방 |
2,852,003,000 | |
| 합계 | 3,013,221,400 | |
| 연간 총 비용 (C) [신규 시스템 도입에 따른 연간 투자비] |
센서 설치비 (5년 기준 연 환산) |
4,288,000 |
| 실측 인건비 | 400,000 | |
| 센서 교체 및 유지관리비 | 857,600 | |
| 합계 | 5,545,600 | |
| B/C Ratio | (3,013,221,400 / 5,545,600) | 약 543.35 |
- B/C Ratio는 약 543.35 (3,013,221,400 원 / 5,545,600 원)로 산출되었다. 이는 기준값 1을 압도적으로 초과하는 수치로, 본 사업이 투입되는 비용 대비 막대한 편익을 창출하는, 경제적 타당성이 매우 높은 사업임을 강력하게 시사한다.
개발과제의 기대효과
기술적 기대효과
- 본 과제를 통해 기존의 인력 기반 순찰이나 민원에 의존하던 사후적 관리 방식에서 벗어나, 데이터 기반의 선제적 대응이 가능해진다. 1차 예측 모델은 빗물받이 퇴적에 영향을 미치는 토지이용, 경사도, 가로수 밀도 등 복합적인 인자들을 분석하여 거시적인 위험도 분포도를 제공한다. 2단계 IoT 센서 모니터링은 1차 모델에서 선별된 핵심 지역의 현장 상황을 실시간으로 반영하여, 강우 예보와 결합된 동적인 침수 위험도를 산출한다. 최종적으로 웹사이트는 이 모든 정보를 GIS 기반으로 통합 시각화하여, 관리자가 관리 우선순위를 직관적으로 파악하고 효율적인 자원 배분(인력, 예산)을 결정할 수 있도록 지원하는 기술적 기반을 마련한다.
경제적, 사회적 기대 및 파급효과
- 본 과제를 통해 도시 방재 시스템을 '사후 대응'에서 '사전 예방 및 예측'으로 전환한다. 이에 따른 경제·사회적 파급효과는 다음과 같다.
- 1) 경제적 파급효과
- 현재의 일률적인 준설 시스템은 고위험 지역과 저위험 지역을 구분하지 않고 인력과 예산을 투입하고 있다. 본 시스템은 이러한 비효율성을 해소하고 예산 집행의 효율성을 극대화할 수 있다. 위험도 분석을 기반으로 청소 횟수를 차등화(위험 연 3회, 준위험 연 2회, 일반 연 1회)함으로써, 불필요한 저위험 지역의 반복 청소를 줄인다. 그 결과, 연간 총사업비 약 11억 원 중 약 1억 6천만 원 (14.5%)의 직접적인 운영 예산을 절감할 수 있다. 이 절감액은 도시 방재 분야의 다른 필수 사업에 재투자되거나, 실제 고위험 지역에 집중적으로 투입되어 관리 효율을 극대화하는 선순환 구조를 만든다. 또한 본 시스템 도입은 재난 대비 및 예측 효과를 통해 잠재적 피해액을 기존(2022년 침수 사례(공식 피해액 약 57억 원)) 대비 50% 수준으로 감소시킬 것으로 보수적으로 예상할 수 있다. 준설 비용 절감 효과까지 더해, 현행 유지 대비 총 44.21%에 달하는 사회적 비용 절감 효과를 달성할 것으로 추산된다.
- 2) 사회적 파급효과
- 저비용 IoT 센서를 활용하여 빗물받이의 퇴적 및 수위 상태를 상시 모니터링함으로써, 문제가 발생하기 전에 고장 및 막힘 위험을 조기에 탐지하고 선제적으로 대응할 수 있다. 이는 긴급 복구에 소요되는 고비용을 절감하고, 공공시설물의 안정적인 기능을 유지하는 데 결정적으로 기여한다. 최종적으로 구축될 웹 대시보드는 GIS 기반으로 위험도 분포와 센서 현황, 그리고 관리자의 점검 이력까지 투명하게 시각화하여 제공한다. 이는 관리자의 신속하고 근거 있는 의사결정을 지원할 뿐만 아니라, 신뢰성 있는 방재 정보를 제공를 통해 도시 관리 시스템에 대한 신뢰도를 제고하는 효과를 기대할 수 있다.
- 3) 침수 피해 분석에 따른 사회적 예방 효과
- 본 시스템의 핵심 가치는 단순한 운영비 절감을 넘어, 예측 불가능한 재난으로 인한 막대한 사회적 비용(피해액)을 선제적으로 예방하는 데 있다. 우선 2022년 침수 기준 홍수 피해액은 다음과 같다.
[2020년 침수 기준 홍수 피해액]
| 구분 | 피해 규모 (원) | 세부내용 |
|---|---|---|
| 건물 피해액 | 2,266,000,000 | - |
| 공공시설 피해액 | 3,438,006,000 | - |
| 총 피해액 | 5,704,006,000 | - |
| 이재민 규모 | - | 1133세대 / 1971명 |
- 이를 바탕으로 추산한 잠재적 피해액(약 57억 원)을 포함한 총 사회적 비용(Total Social Cost = 운영비 + 피해액)을 비교 분석한 결과는 다음과 같다. 현행 시스템 유지 시, 연간 운영 예산 약 11.1억 원에 더해 잠재적 침수 피해액 약 57.0억 원이 발생 가능하여 총 사회적 비용은 약 68.1억 원에 달한다.
[제안 시스템 도입 시 현행 대비 절감 효과 분석]
| 구분 | 운영 예산 (원) | 잠재적 피해액 (원) | 총 사회적 비용 (원) | 비고 |
|---|---|---|---|---|
| 현행 시스템 | 1,111,760,000 | 5,704,006,000 | 6,815,766,000 | 연 2회 |
| 제안 시스템 | 950,541,600 | 2,852,003,000 | 3,802,544,600 | 위험도 기반 |
| 절감 금액 | 161,218,400 | 2,852,003,000 | 3,013,221,400 | - |
| 절감 효과 (%) | 14.50% | 50.00% | 44.21% | - |
- 반면, 본 제안 시스템 도입 시, 운영 예산은 약 9.5억 원으로 감소할 뿐만 아니라, 빗물받이 기능 정상화를 통한 선제적 대응으로 침수 피해액을 획기적으로 줄일 수 있다. 이때, 제안 시스템을 도입할 때의 잠재적 피해액은 기존에 비해 50% 절감된다고 가정하였다. 그 결과, 총 사회적 비용은 약 3.8억 원으로 크게 감소하며, 이는 현행 유지 대비 총 44.21% 의 압도적인 사회적 비용 절감 효과를 기대할 수 있음을 시사한다.
- 결론적으로, 본 시스템은 연간 14.50%의 운영 효율성을 즉각적으로 달성함과 동시에, 그보다 훨씬 더 큰 규모인 44.21%의 '총체적 재난 비용 예방 효과'를 제공하는 핵심적인 도시 안전 솔루션이라 할 수 있다.본 분석에서 산출한 44.21%의 절감 효과는 공공시설 및 공식 집계된 피해액(약 57억 원)을 중심으로 추산한 매우 보수적인 수치이다. 실제로 2022년 강남 침수 당시 차량 보험 손해액만 1,300억 원에 달하는 등, 본 계산에 포함되지 않은 개인 사유재산의 피해 규모는 공식 집계액을 훨씬 상회한다. 만약 이러한 막대한 규모의 사유재산 피해액까지 잠재적 비용에 포함하여 총 사회적 비용을 산출한다면, 본 시스템 도입으로 인한 실질적인 경제적 편익과 사회적 비용 절감 효과는 제시된 수치보다 기하급수적으로 증가할 것으로 예상된다.
기술개발 일정
| 단계별 세부 개발 내용 | 담당자 | 개발기간(월 단위) | 비고 | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 9 | 10 | 11 | 12 | |||
| 주제 선정 및 자료조사 | ● | |||||
| 기존 기술 조사, 경쟁력 분석 | ● | |||||
| 설계 대상지 선정 | ● | |||||
| 퇴적 영향인지 조사 및 센서 위험탐지 기준 설정 |
● | |||||
| 1차 예측모델 설계 및 검증 | ● | |||||
| 센서 시연품 제작 | ● | |||||
| 센서 데이터 연계 구현 | ● | |||||
| 센서 및 강우 데이터 융합 | ● | |||||
| 현장 적용을 통한 모펫 시연 | ● | |||||
| 홈페이지 구축 | ● | |||||
| 최종 설계 및 발표 | ● | |||||
구성원 및 추진체계
추진체계
설계
설계사양
제품의 요구사항
~표 1번~
설계 사양
~ 그림 1 목적 계통도~
모델의 학습 신뢰도를 확보하기 위해 강남구 역삼2동 소구역 내의 486개소의 빗물받이 퇴적량을 전수 조사하였으며, 이 실측 데이터를 종속변수로 활용하여 LightGBM 기반의 머신러닝 모델을 구축하였다. 이를 통해 90m 격자 단위의 정밀한 퇴적 위험 지도를 생성하여 1차 퇴적 위험도 예측 모델을 구축한다. 이후 기상청 초단기 강우 예보량 데이터를 실시간으로 융합함으로서 실시간으로 갱신되는 2차 예측 모델을 구현한다.
현장 모니터링의 실효성을 높이고 사용자 접근성을 확보하기 위해 하드웨어 센서를 유기적으로 연계하였다. 모델이 예측한 퇴적 고위험 지역(Hotspot)에 배치하여 배수 막힘 현상을 실시간으로 감지할 수 있도록 카메라와 적외선 센서를 결합한 저비용 IoT 모듈을 자체 제작하였다. 최종적으로 이러한 예측 모델링 결과와 센서 데이터는 GIS 기반의 웹 대시보드상에 시각화되어 표출되며, 위험도에 따른 직관적인 경고 알림(색상 변화, 아이콘 점멸)과 도로별 준설 우선순위 리스트를 제공함으로써 지자체의 정책 수립과 도시 침수 사고 예방에 활용될 수 있는 통합 관리 체계를 구축하였다.
개념설계안
설계 대상지
본 설계의 적용 대상은 서울특별시 강남구 전역이며, 예측모델의 개발 및 검증은 강남구 내 역삼2동을 대상으로 수행한다.
~ 그림 2 서울특별시 강남구 역삼2동 ~
시스템 설계
본 설계의 퇴적물량 위험도 산정 모델은 기후 변화로 인한 도시 침수 위험을 줄이기 위해 주요 위험 배수 지역을 선별하고, 실시간 모니터링과 기상청의 초단기 강우 예측 정보를 통해 침수 위험도 및 관리 우선순위를 제공한다.
모델의 학습 신뢰도를 확보하기 위해 강남구 역삼2동 소구역 내의 486개소의 빗물받이 퇴적량을 전수 조사하였으며, 이 실측 데이터를 종속변수로 활용하여 LightGBM 기반의 머신러닝 모델을 구축하였다. 이를 통해 90m 격자 단위의 정밀한 퇴적 위험 지도를 생성하여 1차 퇴적 위험도 예측 모델을 구축한다. 이후 기상청 초단기 강우 예보량 데이터를 실시간으로 융합함으로서 실시간으로 갱신되는 2차 예측 모델을 구현한다.
현장 모니터링의 실효성을 높이고 사용자 접근성을 확보하기 위해 하드웨어 센서를 유기적으로 연계하였다. 모델이 예측한 퇴적 고위험 지역(Hotspot)에 배치하여 배수 막힘 현상을 실시간으로 감지할 수 있도록 카메라와 적외선 센서를 결합한 저비용 IoT 모듈을 자체 제작하였다. 최종적으로 이러한 예측 모델링 결과와 센서 데이터는 GIS 기반의 웹 대시보드상에 시각화되어 표출되며, 위험도에 따른 직관적인 경고 알림(색상 변화, 아이콘 점멸)과 도로별 준설 우선순위 리스트를 제공함으로써 지자체의 정책 수립과 도시 침수 사고 예방에 활용될 수 있는 통합 관리 체계를 구축하였다.
센서 모듈
~ 표 2 센서 모듈 세부 사항 ~
이론적 계산 및 시뮬레이션
내용
상세설계 내용
내용
결과 및 평가
완료 작품의 소개
프로토타입 사진 혹은 작동 장면
포스터
관련사업비 내역서
내용
완료작품의 평가
내용
향후계획
내용
특허 출원 내용
내용
