Surveying and Geo-Spatial Informati

KSCE JOURNAL OF CIVIL AND ENVIRONMENTAL ENGINEERING RESEARCH. August 2021. 469-475
https://doi.org/10.12652/Ksce.2021.41.4.0469

ABSTRACT


MAIN

  • 1. 서 론

  • 2. 연구방법

  •   2.1 하천용 모바일매핑시스템(MMS)

  •   2.2 연구 대상 지역 및 데이터 취득

  • 3. 하천시설물 관리를 위한 포인트클라우드의 활용

  •   3.1 포인트클라우드 횡단면을 활용한 제방 앞비탈 경사도 분석

  •   3.2 하천 홍수 위험도 파악

  •   3.3 제방 시계열 변화 파악

  • 4. 결 론

1. 서 론

권역별로 수립된 하천기본계획에 따르면, 하천 관리 주체는 하천의 효율적인 이용과 보전, 유지관리 등을 위하여 횡단측량, 수준측량 및 종단측량을 실시하고 있다. 지금까지 하천시설물의 공간정보데이터는 주로 범지구위성항법시스템(Global Navigation Satellite System, 이하 GNSS), 토탈스테이션, 항공사진 등을 활용하여 구축되었으며 이와 같은 측량 시스템은 측점을 기반으로 한 정확한 위치정보 취득을 가능케 하였다(Choi et al., 2014). 하천측량 기준에 따르면, 횡단측량의 경우 계획하폭 중앙선을 중심으로 하천수가 흐르는 부분을 포함한 전구간에 대하여 측량을 실시하며, 종단 상 기본 250 m 간격으로, 횡단 상 제외 측 전부와 제내 측으로는 제방이 설치된 지점부터 5~20 m의 점간 거리를 측량함을 원칙으로 실시한다. 다만 지형의 변화가 급한 구간은 최소 1~5 m 간격의 추가지점을 측량하는 것이 원칙이다(MOLIT, 2015).

하지만, 이와 같은 기존의 기준과 방식은 넓은 간격의 측선에 대한 2차원적 검사를 제공할 뿐, 임의의 지점에서든 발생할 수 있는 수해에 효과적으로 대처할 수 없다(Kim et al., 2018). 따라서, 기존의 GNSS와 토탈스테이션을 활용하는 측선 기반의 2차원적인 측량방식에서 벗어나 지상레이저스캐너 및 항공라이다를 활용하는 3차원 공간정보 취득방식이 제시되고있다(Choi et al., 2014; Choung et al., 2011; Kang and Kang, 2006; Thatcher et al., 2016). 3차원 지상레이저스캐너 기반의 하천측량을 도입할 경우, 대상 지역에 대한 종합적인 공간정보 취득 및 유지관리가 가능하여, 세밀한 하천시설물 관리가 가능하다. 하지만, 지상레이저스캐너 기반의 하천측량의 경우, 데이터 취득 시 마다 적합한 지역에 고정하여 장비를 운용하기 때문에 건물 등의 독립적인 시설물에 대한 데이터 취득에는 적합하나 제방 등과 같이 길고 넓은 지역에 걸쳐 분포하는 하천시설물을 대상으로 하는 경우 효율성이 떨어진다. 실제로 하천을 따라 약 500 m의 3차원 공간정보데이터를 지상레이저스캐너로 구축하는 데에는 데이터 취득 및 후처리 시간을 합쳐 약 2주의 시간이 소요되었다. 항공라이다 기반의 경우 역시 1회 수행에 대한 절차가 까다롭고 경제적 소모 비용이 높으며 취득 데이터의 해상도가 낮다는 단점이 있다.

이처럼 3차원 공간정보를 기반으로 하는 하천시설물관리에는 시간적, 경제적 한계점이 존재하는데, 이는 최근의 변화하는 우리나라 홍수피해 양상에 대응하는 데에 치명적인 단점으로 작용한다(Kim, 2002; MOE, 2018; Park et al., 2014; Park et al., 2017). 우리나라의 강우 양상은 긴 장마철 동안 상대적으로 약한 강도의 비가 내리던 과거와 달리 짧은 주기와 강한 강도의 집중호우가 발생하는 양상으로 바뀌어 가고 있다. 또한, 자전거도로의 설치 등 도시하천이 시민 친화적 공간으로 탈바꿈하면서 도시하천 및 중소하천에서의 단기 홍수피해 사례가 늘어나고 있다. 2020년 8월 전국에 내린 집중호우로 단 몇 시간 만에 하천이 범람하여 도림천과 같은 도시 중소하천에서 인명 피해가 발생하였고, 피해를 받은 제방 등 시설물의 80 %가 지난 1년 내 안전평가에서 안전등급을 받은 것으로 나타나, 과거의 기준과 방식은 최근의 수해 양상에 대응하여 시설물의 피해를 파악하는 데에 한계가 있음을 보여주었다. 또한, 사용 연수가 30년이 지난 노후 시설물의 비율이 15년 내로 3배 이상 급증할 것으로 보이는 상황에 비추어 볼 때, 선제적인 시설물 유지관리를 위한 새로운 기술의 도입이 절실하다(Park, 2019).

따라서, 본 연구에서는 하천시설물관리에 있어 짧은 주기 동안 신속하게 넓은 범위에 대한 공간정보취득이 가능한 공간정보취득 시스템으로써 하천용 모바일매핑시스템(Mobile Mapping System, 이하 MMS)의 도입을 제안한다. 기존에 주로 활용되는 MMS는 하천과 같이 길고 넓은 지역에 분포하는 특성을 가진 도로시설물에 대한 공간정보 취득에 주로 활용되어왔기에, 안정된 플랫폼으로써 대형차량을 기반으로 하여 하천 변에 접근하기 어렵다. 따라서, 하천시설물 측량의 목적에 부합하는 형태의 공간정보 취득 장비로써, 연구진은 하천 변 자전거도로에서도 운행이 가능한 맞춤형 소형 MMS를 개발하여 하천시설물 중 하천제방에 적용해 보았으며 이를 통하여 다른 하천시설물에 대한 활용 가능성을 제시하고자 하였다.

2. 연구방법

2.1 하천용 모바일매핑시스템(MMS)

본래 도로시설물의 측량을 위해 고안된 MMS는 플랫폼이 이동하면서 자료 취득을 수행하기에, 도로나 하천과 같이 길고 넓은 공간에 분포하고 있는 시설물들의 지속적인 유지관리에 적합하다(Lee et al., 2019). 본 연구에서 활용한 하천용 MMS인 Argos-S(㈜스트리스)는 하천시설물에 최대한 접근할 수 있도록 자전거 도로를 달릴 수 있는 소형 전기차에 카메라, 레이저스캐너, GNSS와 항법장치(Inertial Measurement Unit) 등의 공간정보 수집 장비를 융합한 형태를 가지고 있다. 하천용 MMS를 구성하는 센서는 시간적, 공간적으로 동기화되어 탑재 차량의 움직임에 따라 이동과 동시에 데이터를 취득한다. 취득된 데이터들은 단일 프레임에 위치정보와 형상정보를 담는 통합데이터의 형태로 수집된다. 이러한 과정은 연구진 개발 기술로 이루어져, 외국 기술에 전적으로 의존하는 기존의 상용 도로 공간정보 취득 MMS에 비해 큰 경제적 효율성을 확보하여 신속하고 주기적인 데이터 취득이 실현 가능하도록 하였다.

Fig. 1은 데이터 취득에 활용된 MMS 기기(좌)와 포인트클라우드 및 이미지의 융합 데이터를 나타낸다. Table 1에 제시된 바와 같이 하천용 MMS는 총 2개의 LiDAR(32 채널, 16채널)와 360°를 취득할 수 있는 4대의 카메라, 그리고 1대의 GNSS/INS 장비로 구성되어 있다.

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Fig. 1.

Mobile Mapping System Stryx Argos-S (Left), Integrated Data on Frame (Right)

Table 1.

Specification

Equipment Model Specification
LiDAR 1 Velodyne Ultra Puck
(front)
 32-channel
 Laser precision: up to ±3 cm
 Horizontal FOV: 180°, vertical FOV: -15° – 25°
 Frequency: 5 – 20 Hz
 Effective range: up to 200 m
 ~1,200,000 points per second
1 Velodyne Puck
(rear)
 16-channel
 Laser precision: up to ±3 cm
 Horizontal FOV: 180°, vertical FOV: -15° – 15°
 Frequency: 5 – 20 Hz
 Effective range: up to 200 m
 ~600,000 points per second
Camera 4 Canon DSLR  FOV: 82.4°× 66.9°
 Focal length : 5 mm
 Camera sensor format: 2/3"
 Resolution (megapixels): 5.00
 Pixels (H x V): 2,448 x 2,048
 Max. frame rate (fps): 35
 Pixel depth: 12 bit
GNSS/INS pwrPAK7-E1  Position accuracy (m)
- Horizontal: 0.01 (post-processed), 0.02 (RTK)
- Vertical: 0.02 (post-processed), 0.03 (RTK)
 Attitude (degrees)
-Roll/Pitch: 0.005 (post-processed), 0.015 (RTK)
-Heading: 0.017 (post-processed), 0.035 (RTK)

2.2 연구 대상 지역 및 데이터 취득

MMS를 활용하여 안양천 하천기본계획의 측선번호 14+155 지점부터 한강 합수부 방향으로 측선 11+941 지점까지의 약 4 km에 대하여 데이터를 취득하였다. 안양천은 하천시설물 14종 중 11종의 시설물을 포함하고 있는 하천으로, 해당 지역은 안양천유역 중 경기도(광명시, 안양시)와 서울특별시를 관류하는 국가하천 관리 지역이며, 대표적인 도시하천이다. 안양천에 존재하는 시설물 대한 기본정보는 안양천의 평면도, 종단면도, 그리고 횡단면도를 Fig. 2와 같이 작성 및 제공하는 안양천 하천기본계획 보고서(MOLIT, 2015)를 참고하였으며, 해당 보고서는 국가수자원관리종합정보시스템(WAMIS) 홈페이지에서 pdf 및 shp, 그리고 CAD 부록 파일 형태로 제공되고 있다.

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Fig. 2.

AutoCAD Files of Anyang Stream, Floor Plan (Left), Longitudinal Section (Middle), Cross Section (Right)

MMS는 제외지에 설치된 자전거도로를 따라 운용하였으며 안전확보를 위해 시속 20 km/h 이하의 속도로 주행하며 데이터를 취득하였다. 하천 4 km 양안에 대하여 좌안, 우안 각 379개 씩 총 758개의 GNSS 지점, 정밀도 1 cm 이하의 184,646,099개 라이다 포인트를 약 20여분 간 취득하였다. 취득 데이터는 Fig. 3과 같이 지상레이저스캐너와의 동일 측점 기준의 정확도 비교를 통해 X, Y, Z 각각 평균오차 0.083 m, 0.040 m, 0.132 m의 정확도를 확인하였으며, 그 결과를 Table 2에 표시하였다. 또한, MMS에 탑재된 GNSS/INS 기기를 이용하여 좌․우안의 주행 GNSS 데이터 취득하고 이를 기반으로 하천중심선을 구성하는 하천중심점 379개를 선형 보간법을 이용해 추정하였다. Fig. 4는 대상 지역 항공사진(좌측)과 MMS 운행 경로(좌측 붉은색 선), 대상지역에서 취득한 라이다 포인트클라우드(중간 파란색 점) 및 추정한 하천중심선(중간 붉은색 선)과 좌 우안의 GNSS 지점 좌표(우측 컬러선)을 보여준다.

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Fig. 3.

Distribution of Check Points on Point Cloud from Terrestrial Laser Scanner (Left), Mobile Mapping System (Right)

Table 2.

Accuracy Test of the Mobile Mapping System (MMS) (m)

Check point Terrestrial LiDAR MMS
1 X 536828.691 536828.645
Y 191053.738 191053.751
Z 37.448 37.486
2 X 536826.149 536826.189
Y 191049.813 191049.730
Z 37.378 37.596
3 X 536831.828 536831.818
Y 191052.032 191052.049
Z 37.448 37.556
4 X 536831.241 536831.021
Y 191058.2 191058.162
Z 37.809 37.696
5 X 536829.578 536829.591
Y 191062.427 191062.382
Z 39.856 40.089
6 X 536821.299 536821.485
Y 191059.044 191059.108
Z 40.05 39.936
7 X 536823.166 536823.229
Y 191054.878 191054.861
Z 38.728 38.826
Error avg. X 0.083
Y 0.040
Z 0.132

/media/sites/ksce/2021-041-04/N0110410415/images/Figure_KSCE_41_04_15_F4.jpg
Fig. 4.

Target Area (Left), Acquired Point Cloud and River Center Line (Middle), River Center Line and GNSS Points (Right)

3. 하천시설물 관리를 위한 포인트클라우드의 활용

GNSS 장비와 토탈스테이션을 이용한 기존의 하천 측량 기준과 방식으로는 안양천 4 km 대상지역 내 불과 10개 측선을 따르는 제방 분석만이 가능하였다. MMS 취득 포인트클라우드를 이용한 방식은 하천 양안의 전 영역에 대한 포인트클라우드 취득을 통해 센티미터 이하의 간격으로 제방 분석이 가능하였다. 본 연구에서는 운행 중 취득 후 후처리가 완료된 양안의 GNSS 지점으로부터 추정한 하천중심선에 기반하여 4 km 의 대상 지역에 분포한 우안의 제방을 Fig. 5와 같이 379개 단위로 분할하여 분석하였다. 대상 지역 전 구간에 대한 공간정보가 포인트클라우드에 포함되어 있기 때문에, 연구에서 선정한 379개 GNSS 지점이 아니더라도 사용자가 지정하는 임의의 지점에 대한 하천횡단면을 추출하고 분석할 수 있는 장점이 있다.

/media/sites/ksce/2021-041-04/N0110410415/images/Figure_KSCE_41_04_15_F5.jpg
Fig. 5.

Point Cloud Cross Sections

3.1 포인트클라우드 횡단면을 활용한 제방 앞비탈 경사도 분석

하천기본계획은 각 측선에 대하여 횡단측량을 통해 취득한 횡단면도를 CAD 파일로 제공한다. 위치정보가 제공되지 않기 때문에 CAD 파일 상에 취득한 포인트클라우드의 .dwg 포맷 변환 파일을 얹어 두 개의 자료를 시각적으로 비교, 분석 하였으며, 특히 제방 앞비탈 경사도를 측선의 CAD 도면에 나타난 설계값과 포인트클라우드로 파악한 현황값 간의 비교함으로써 제방 안전현황을 파악하였다. 하천설계기준은 제방 설계 상 앞비탈 경사도의 안전값을1:3 이하로 제시하고 있다(MOLIT, 2019; Yoon and Lee, 2004). 다만, 지형조건 등에 따라서 안정성이 확보되는 조건 하에 1:3 보다 급하게 할 수 있다.

하천기본계획 상의 CAD 도면에 나타난 최대 앞비탈 경사도와 취득한 포인트클라우드로부터 분석한 제방 앞비탈 경사도와의 비교를 Table 3에 나타내었으며, 경사도는 앞비탈 길이와 제방고의 비율로 나타내었다. 앞비탈 경사도의 권장 값이 1:3임을 고려 할 때, 안양천 하천기본계획의 제방 앞비탈 경사도 설계는 대부분 기준을 만족하였고, 해당 지역에서 포인트클라우드로 확인한 제방 앞비탈 경사도 역시 설계와 기준을 만족하는 것으로 나타났다. 제방 각 부위의 명칭은 Fig. 6에서 확인할 수 있다.

Table 3.

Analysis Comparison of Levee Slope from Basic River Plan and Point Cloud (the Ratio between Front Slope Length and Levee Height)

Survey line number Slope analyzed from basic river plan Slope analyzed from point cloud
11+941 0.124697 0.115
12+185 0.104046 0.104
12+227 0.14311 0.122
12+434 0.098504 0.084
12+621 0.132018 0.126
12+927 0.18626 0.152
13+166 0.189564 0.134
13+185 0.185619 0.143
13+407 0.142707 0.179
13+922 0.123596 0.118
14+155 0.113269 0.096

/media/sites/ksce/2021-041-04/N0110410415/images/Figure_KSCE_41_04_15_F6.jpg
Fig. 6.

Levee Composition

3.2 하천 홍수 위험도 파악

홍수를 예방하기 위한 제방의 유지관리에서 중요한 점 중 하나는 제방이 충분한 제방고를 확보하여 범람을 예방할 수 있는 것에 대한 여부이다(Kim et al., 2017). 하천제방의 제방고는 해당 지역의 계획홍수위에 계획홍수량에 따른 안전율 확보를 위한 여유고를 합한 값보다 크도록 설계되어있다. 본 연구에서는 379개 GNSS 지점을 기준으로 분할한 포인트클라우드를 활용하여 제방표고를 측정하고 계획홍수위 및 여유고의 합과 비교함으로써 더욱 세밀한 안전관리가 될 수 있도록 하였다.

각 측선에서 계획홍수량에 따른 여유고와 계획홍수위의 합계치와 포인트클라우드로부터 추정한 해당 측선에서의 제방표고를 비교하여 Table 4에 나타내었다. 또한 하천 종단을 따라 분포한 측선의 계획홍수위 및 여유고의 합계치와 취득한 379개 분할 포인트클라우드에서의 제방표고를 비교하여 Table 5Fig. 7에 나타낸 결과, 대상 지역 내에서는 홍수예방을 위한 충분한 제방표고가 확보되어 있음이 확인되었다.

Table 4.

Freeboard Standard for Design Flood Discharge

Design flood discharge (m3/s) Freeboard (m)
~ 200 0.6 ~
200 – 500 0.8 ~
500 – 2,000 1.0 ~
2,000 – 5,000 1.2 ~
5,000 – 10,000 1.5 ~
10,000 ~ 2.0 ~
Table 5.

Freeboard Standard for Design Flood Discharge

Survey line (No.) Design flood discharge (m3/s) Freeboard standard (m) Design flood level (m) Design flood level + freeboard (m) Levee elevation from point cloud (m)
11+941 1,620 min 1 38.136 39.136 40.7
12+185 1,620 min 1 38.21 39.21 40.1399
12+227 1,620 min 1 38.241 39.241 40.24
12+434 1,620 min 1 38.294 39.294 40.002
12+621 1,620 min 1 38.457 39.457 39.99
12+677 1,620 min 1 38.468 39.468 40.01
12+927 1,620 min 1 38.53 39.53 40.1399
13+166 1,620 min 1 38.682 39.682 39.9802
13+185 1,620 min 1 38.689 39.689 39.8499
13+407 1,620 min 1 38.827 39.827 39.9402
13+656 1,620 min 1 38.995 39.995 40.0901
13+922 1,620 min 1 39.175 40.175 40.58
14+155 1,620 min 1 39.292 40.292 40.56

/media/sites/ksce/2021-041-04/N0110410415/images/Figure_KSCE_41_04_15_F7.jpg
Fig. 7.

Comparison of Design Flood Level with Freeboard and Levee Elevation

3.3 제방 시계열 변화 파악

본 연구에서 사용한 하천용 MMS는 신속하게 운행될 수 있어, 짧은 주기의 데이터 취득을 통해 하천시설물의 시계열적인 변화를 파악하는데 활용할 수 있다. 안양천 대상 지역에서 20여분 동안 취득 완료된 데이터는 X, Y, Z 각각 평균오차 0.083 m, 0.040 m, 0.132 m의 정확도를 가지며, 379개의 GNSS 데이터를 기준으로 서로 다른 취득시간에 취득된 데이터에 대해서도 동일 단면구간에서의 시계열 변화를 파악할 수 있다. 이와같이 세밀한 3차원 데이터의 시계열 적인 변화의 파악을 통해, 대상 4 km 지역에 대하여 11개의 측선에 대하여 2차원적으로 하천관리가 수행되던 과거 하천기본계획에 비하여 신속하고 주기적이며 종합적인 관리가 가능하다. Fig. 8은 2018년 4월(붉은색)과 2020년 8월(다중 컬러)에 취득된 두 데이터에 대하여 동일 단면구간에서 데이터를 추출하고 이를 비교한 모습을 보여준다. 해당 시기 및 데이터 취득 지역에서는 수목 분포의 변화 외에 제방 형태에 큰 변화가 발견되지는 않았다.

/media/sites/ksce/2021-041-04/N0110410415/images/Figure_KSCE_41_04_15_F8.jpg
Fig. 8.

Time Series Comparison of Two Point Clouds

4. 결 론

댐, 제방 등의 하천시설물의 내구연한이 도래해 옴에 따라, 국가하천 계획의 초점은 시설물의 건설로부터 유지관리로 변화하고 있다. 실제로, 사용 연수가 30년이 지난 노후 시설물의 비중은 2020년 현재 13.9 %, 10년 후인 2030년에는 34.5 %에 이를 것으로 추정된다(Park, 2019). 또한 급변하는 기후로 인해 수해의 원인이 짧고 반복적인 집중호우로 변화해감에 따라, 신속하고 주기적인 측량의 중요성이 커지고 있다. 본 연구에서는 신속하고 주기적인 측량시스템으로 하천용 모바일매핑시스템을 제안하였고, 이 시스템을 4 km에 해당하는 안양천에 적용한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다.

첫째, 기존의 토탈스테이션, 지상레이저스캐너 등의 하천측량시스템을 대체하는 신속하고 주기적인 하천용 모바일매핑시스템의 정확도는 지상레이저스캐너와 비교하였을 때 수평으로 0.092 m, 수직방향으로 0.132 m로 나타났다.

둘째, 기존 하천관리를 위해 존재하는 11개 측선에 대하여 하천기본계획 내 CAD 도면의 제방 앞비탈 경사도와 포인트클라우드로부터 추출한 현재의 제방 앞비탈 경사도를 비교한 결과, 현재의 상태가 설계기준을 만족하고 있다는 것을 확인할 수 있었다.

셋째, 이와 같은 결과를 바탕으로 379개 분할 포인트클라우드에서의 제방표고를 비교하여 본 결과, 대상 지역 내에서는 홍수예방을 위한 충분한 제방표고가 확보되어 있는 것을 확인할 수 있었다. 이는 기존의 하천기본계획에서 대상 지역 내 11개 측선만을 기준으로 제방표고를 관리하던 것과 비교해 세밀한 결과이다.

넷째, 취득한 포인트클라우드와 GNSS 데이터를 기반으로 동일 구간에 대한 시계열적 변화를 파악한 결과, 데이터 취득 간격 간에 제방 및 하천시설물 손실은 없는 것을 확인하였다.

향후, 취득한 포인트클라우드로부터 제방관리 요소인 제방 앞비탈 경사도와 제방표고 등의 정보를 자동으로 추출하는 연구를 통해 하천 모바일매핑시스템을 이용한 제방관리의 효율을 높이는 연구가 동시에 진행되면 종합적인 하천관리를 위한 솔루션으로 해당 시스템의 효율성이 증대될 것이라 판단된다.

Acknowledgements

본 연구는 국토교통부/국토교통과학기술진흥원 지원으로 수행되었음(과제번호 1615012307).

본 논문은 2020 CONVENTION 논문을 수정·보완하여 작성되었습니다.

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