2.1. 미국 EPA의 GIS기반 물환경정보 관리시스템

미국 EPA는 1970년대 최초의 RF 개발 연구를 포함하여 GIS기반의 물환경정보 관리시스템 구축을 위한 제반 연구 를 40년 넘게 수행하였다. 현재는 미국 EPA 내 OW(Office of Water)에서 WATERS(Watershed Assessment, Tracking & Environment ResultS)를 구축하여 운영 중이다(^{WATERS, 2013}). 미국 EPA OW에서는 TMDLs를 포함하여 물 관리 에 관한 다양한 업무를 각 프로그램 단계별로 구분하여 진 행하고 있으며, 각 프로그램 단위 DB를 독립적으로 구축하 고 있다. WATERS는 개별 프로그램 단위 DB가 구축되더 라도 필요에 따라 GIS 환경을 통해 모든 DB가 연계되도록 설계되어 있어 자료 검색 및 조회를 용이하게 하고, 나아 가 다양한 분석 어플리케이션 개발을 통한 업무 자동화도 가능하게 한다.

2.1.1. WATERS

미국은 수질보호를 목적으로 수질정화법(Clean Water Act, CWA)과 안전식수법(Safe Drinking Water Act, SDWA)에 의거하여 다양한 물환경정보를 의무적으로 수집 관리하고 있다. 특히 수질정화법에서는 목표수질 설정, 수질 모니터 링, 수질실태 적합여부 판단, 수질개선 지시 등 TMDLs 실 시 및 운영에 관한 사항을 지시하고 있으며, EPA OW에서 는 이러한 수질정화법에 근거하여 미국 전역의 수질관리 업무를 책임지고 있다. Table 1은 EPA OW가 수행 중인 수질관리 업무를 단계별로 정의한 것이다. 수질관리 업무는 크게 4단계로 구분되며, 각 업무 수행 결과는 개별 프로그 램 DB에 저장된다. 개별 프로그램 DB에 저장된 자료는 수 질관리 실무자에 의해 종합적으로 활용되어야 하는데, 개별 프로그램 DB에 산재한 자료를 다양한 경로를 통해 매회 접근하여 검색 및 조회하는 것은 상당히 번거롭고 불편한 일이다. 따라서 EPA OW에서는 여러 DB를 통합 관리하기 위해 GIS 기술을 적용하여 WATERS를 2006년에 개발 및 공개하였고, 모든 자료를 GIS환경에서 연계 활용할 수 있 는 체계를 구축하였다(^{WATERS, 2013}).

Table 1. Main works of each program step within TMDL and its related DB

Steps	Main works	Related data	Database
Step 1	Every state adopts goals or standards that need to be met for its waters, based on the intended uses of water bodies. Different goals are set for different waterbody uses.	Goals & uses	WQSDB (Water Quality Standards Database)
Step 2	Scientists monitor the waters	Monitoring results	STORET (short for STOrage and RETrieval)
Step 3	One of the following scores are given to them.	Assessment scores	NAD (National Assessment Database)
	- GOOD: The waterbody fully supports its intended uses.
	- IMPAIRED: The waterbody does not support one or more of its intended uses.
Step 4	The impaired waters are targeted by pollution control programs to reduce the discharge of pollutants into those waters	Impaired waters	TMDL Tracking System

WATERS는 크게 네 가지 구성 요소로 이루어진다. 첫째 는 GIS기반 기초 공간자료인 ‘RF 및 NHD’이고, 둘째는 RF 및 NHD와의 지리참조로 연계된 다수 DB의 연결 정보 를 저장하고 관리하는 ‘RAD(Reach Address Database)’이 며, 셋째는 WATERS 내 다양한 프로그램을 통해 개별적으 로 구축된 ‘프로그램 DB’이고, 넷째는 WATERS의 운영 및 모델링 분석 업무 지원을 위해 개발된 다양한 ‘어플리 케이션(applications)’이다. Fig. 1은 네 가지 구성요소를 포 함하는 WATERS의 구조를 개념적으로 나타낸 것이다.

Fig. 1. Structure and composition of WATERS.

WATERS는 RF 및 NHD를 중심으로, 여러 프로그램 DB 가 연계되어 있으며, 다양한 주제의 물환경정보를 다양한 어플리케이션을 통해 입체적으로 제공한다. RF 및 NHD는 모든 지표수(surface water)의 하천 흐름(stream flow)을 스 트림 리치 단위로 구분 및 정의하고, 각 스트림 리치의 고 유식별자인 ‘리치 코드(reach code)’ 혹은 ‘리치 아이디 (reach ID)’를 개별 하천구간의 공간주소(spatial address)로 활용한다. 리치 코드는 각 프로그램 DB에 저장된 물환경 관련 이벤트(event) 정보의 공간 인덱스(spatial index) 역할 을 수행하게 된다. RIT(Reach Indexing Tools)라는 어플리 케이션은 특정 하천 구간 위에 존재하는 이벤트 정보의 검 색을 가능하게 하기 위해 모든 프로그램 DB 내 ‘개별 레 코드의 고유식별자’와 ‘리치 코드’로 구성되는 연결 관계 정보를 생성한다. RIT에서 생성된 연결 관계 정보는 RAD 에 저장 관리되며, RAD는 인트라넷 혹은 인터넷을 통해 연결된 여러 어플리케이션의 접근을 관리한다. 이러한 연계 체계는 GIS 환경에서 특정 스트림 리치를 선택함으로써 해 당 스트림 리치에 대해 다양한 프로그램 DB에 저장된 자 료를 검색 및 조회하고 임의의 주제도로 즉시 표출하는 것 을 지원한다. 또한 GIS기반의 수질예측 및 모델링 자동화 를 위해 개발된 다양한 어플리케이션들은 모델링에 필요한 기초 입력 자료를 자동 조회하고 생성하는 것을 지원함으 로써 관련 업무 및 연구에서 효율성 및 정확도를 향상시키 는데 기여한다.

2.1.3. WATERS에서의 RF/NHD 활용

WATERS에서 RF 및 NHD는 GIS기반 자료 검색 매개체 로써 핵심 역할을 수행한다. 스트림 리치의 고유식별자인 리치 코드는 WATERS 내 프로그램 DB 자료의 공간 주소 체계로서 역할을 하고 있다. Fig. 2는 NHD의 리치 코드를 이용한 주소 체계의 예시를 나타낸다(^{The Geography of WATERS, 2013}). 리치 코드는 ‘8자리 유역코드(HUC, Hydro logic Unit Code 혹은 CU, Cataloging Units)’와 특정유역 내 포함된 모든 스트림 리치에 임의 순서로 할당된 ‘6자리 임 의순차번호’의 조합으로 이루어진다. Fig. 2에서는 유역코 드가 ‘01080105’인 유역 내에 총 5개의 스트림 리치가 합 류점을 기준으로 분할되어 리치 코드가 정의되어 있는 것 을 확인할 수 있다. 각 스트림 리치에 관련된 이벤트, 예를 들면 측정 지점, 점오염원 유입지점, 취수지점, 용수사용구 간, 수질평가구간, 수질오염구간 등에 대한 공간 주소인 리 치 주소(reach address)는 각 이벤트가 존재하는 스트림 리 치의 리치 코드와 해당 스트림 리치 구간 내에서의 상대적 위치를 비율(percentage)로 정의한 수치의 조합으로 정의된 다. 리치 주소는 물환경정보와의 연계 및 GIS에서의 지도 표출, 주제도 제작에 활용된다.

Fig. 2. Example of reach address system using reach code in NHD.

2.1.3.1. RAD

RAD는 다양한 어플리케이션을 통한 접근을 가능하게 하 고, 즉시 관련 데이터를 다운로드할 수 있게 한다. 아울러 연결된 프로그램의 목적에 맞는 웹 서비스를 이용할 수도 있도록 지원한다(^{RAD, 2013}). Fig. 3은 RAD의 연계 구조 를 나타낸 것으로, RAD는 WATERS 내 다양한 프로그램 DB와 어플리케이션 간을 연결하는 허브 역할을 한다. RAD는 웹서비스, DB 서비스, GIS Mapping 서비스 등을 지원하고 있고, EPA 내부 활용 뿐 아니라 공공 및 일반 사용자도 사용할 수 있도록 서비스를 제공하고 있다. 현재 는 수생태, 해안, 선박 등 다양한 주제의 프로그램 DB와도 연계되어 물환경정보의 종합적인 제공을 지원하고 있다.

Fig. 3. Link structure with RAD.

2.1.3.2. RIT

RIT는 RF 및 NHD의 지리참조 기능을 활용하여 리치 주 소를 기반으로 프로그램 DB와의 연결 정보를 자동 생성하 고, 이를 RAD에 저장한다. RIT가 RF나 NHD의 스트림 리 치를 지리참조하면, 현실세계 위치가 스트림 리치 상의 주 소 체계로 맵핑되며, 스트림 리치를 기준으로 GIS 환경에서 다양한 물환경정보의 표현을 가능하게 한다(^{Rineer et al., 2004}). Fig. 4는 RIT의 역할 및 기능을 개념적으로 표현한 것이다. RIT는 최근 기능 개선과 함께 HEM(Hydrography Event Management) tool로 명칭이 바뀌었으며, USGS 웹사 이트를 통해 제공되고 있다(^{NHD Tools, 2013}).

Fig. 4. Role and function of RIT.

2.1.3.3. My WATERS Mapper 및 EnviroMapper

RAD를 통해 NHD와 연계된 프로그램 DB의 물환경정보는 C/S(Client) 혹은 웹(web) 형태의 GIS기반 서비스를 통해 관련 실무자 및 연구자, 일반 국민들에게 제공되고 있다. 대 표적인 예로 My Waters Mapper와 EnviroMapper는 웹GIS 기술을 이용하여 웹사이트를 통해 물환경정보를 제공하고 있다(^{EnviroMapper, 2013}; ^{MyWATERS Mapper, 2013}). 이 들은 다양한 물환경정보를 대상으로 GIS기반 주제도 작성 기능을 제공하여 TMDLs 업무 및 수질관련 연구를 지원하 고, 대국민 교육 및 홍보에도 활용되고 있다. 물환경과 관 련된 GIS자료의 조회는 물론, 다양한 프로그램 DB와의 연 계를 통해 스트림 리치 단위 수질오염 구간의 지도 표현이 가능하고, 수질오염 구간에 대한 인접 오염원 정보도 동시 에 조회 가능하다(Fig. 5).

Fig. 5. Interface of (a) My WATERS Mapper and (b) EnviroMapper.

2.1.3.4. BASINS 및 RiverSpill

RF 및 NHD는 GIS기반 수질예측 및 모델링 업무 자동화 를 위한 어플리케이션 개발에도 활용되었으며, 대표적인 예 로는 BASINS와 RiverSpill을 들 수 있다. BASINS는 점 및 비점오염원의 통합적인 관리와 평가를 지원하기 위해 개발 된 어플리케이션으로 다양한 주제의 물환경정보의 조회를 용이하게 하고, 수치모델링 등의 분석 과정을 자동화하여 수 질관리 대안들을 체계적이고 효율적으로 심사할 수 있는 체 계를 제공한다(^{BASINS, 2013}). RiverSpill은 오염원의 이동 시간, 감소, 분포도 등을 계산하기 위하여 개발된 어플리케 이션이다(Fig. 6). 실측 유량자료를 바탕으로 RF 상에서 스트 림 리치별 평균유속을 계산하고, 이를 통해 오염유출 사고가 발생하는 경우 오염원 위치를 역추적 하는 기능을 제공한다. 또한 오염유출 사고에 대한 미래 오염물질의 이동 경로 파악 을 가능하게 하며, 이를 GIS 환경에서 확인할 수 있도록 지 원하여 즉각적인 사고대응 및 최적관리방안(Best Management Plans, BMPs) 제시를 가능하게 한다(^{Samuel et al., 2006}).

Fig. 6. RiverSpill - upstream tracing result.

2.2. 우리나라 환경부의 GIS기반 물환경정보 관리시스템

우리나라는 1999년 ‘수질개선기획단’에 의해 ｢물관리정보 화 기본계획｣이 최초 수립된 이래로 물관리 관계 기관들이 각자 업무영역에 관한 물정보를 생산 관리하고 있다(^{Koh, 2011}; ^{Lee, 2000}). 환경부도 수질관리 정책수립 및 TMDLs 업무 지원을 위해 수질과 관련된 물환경정보를 생산 및 관 리하고 있으며, 해당 업무는 현재 국립환경과학원에 일임되 어 수행되고 있다. 국립환경과학원에서는 다양한 주제의 물 환경정보를 보다 체계적으로 관리하기 위해 2003년부터 전 산화 연구 사업을 수행하였고, 그 결과 현재 WEIS를 구축 운영 중이다(^{NIER, 2012}; ^{WEIS, 2013}). 최근에는 GIS 기 술의 적용을 통해 미국과 유사한 형태의 GIS기반의 물환경 정보 관리시스템을 구축하고자 하는 시도가 이루어지고 있 다. 특히 2010년부터는 미국 RF와 유사한 하천 네트워크에 관한 GIS자료를 구축하기 위해 KRF 설계 및 구축 연구가 수행되었다(^{NIER, 2010}, ²⁰¹¹).

2.2.2. KRF 구축 현황

KRF는 미국 EPA RF를 벤치마킹하여 국내 활용 실정에 부합하도록 설계된 네트워크 공간자료이다. 2010년 한강수 계를 대상으로 최초 시범 설계 및 구축되었고, 2011년 낙 동강, 금강, 영산/섬진강의 3대강수계를 대상으로 최초 버 전이 구축되었다. KRF 도형자료는 ‘하천흐름선 추출’, ‘스 트림 리치 분할’, ‘고유식별자 부여’ 순으로 구축되었으며, 이를 위해 1:25,000 축척의 전국 대상 하천도, 물관리 공통 유역도, 행정구역도 등이 활용되었다. 각 스트림 리치는 하 천 합류점, 주요 댐 및 보의 위치, 하천경계 등의 기준에 의해 분할되었고, 도형자료는 하천 네트워크의 흐름선을 대 표하는 스트림 리치로 이루어진 선형(line type) 자료와 스 트림 리치의 시작점과 끝점을 나타내는 점형(point type) 자 료로 구성되었다(^{Lee et al., 2013}; ^{NIER, 2010}, ²⁰¹¹).

속성자료는 미국 RF3 속성 설계서와 국내 실정을 종합적 으로 고려하여 설계되었으며, 설계에 따라 문자 및 수치를 입력하여 구축되었다. Table 4는 도형자료에 입력된 속성 내역을 정리한 것이다. 선형 자료에는 총 53가지 항목, 점 형 자료에는 총 13가지 항목의 속성정보가 입력되었다. 속 성자료는 빠른 위치 식별 및 검색을 위한 ‘위치 속성’, 스 트림 리치가 포함된 하천의 명칭과 표준하천코드, 하천연장 등 기초 정보 조회 및 검색을 위한 ‘주제 속성’, 스트림 리 치 간의 연결 관계 정의를 위한 ‘위상 속성’으로 구성되었 다. KRF 도형 및 속성자료는 벡터 형식의 공간자료 공통 교환포맷인 shapefile 포맷으로 저장 관리되고 있다. Fig. 7과 Table 5는 2011년까지 구축이 완료된 KRF의 구축 결과 및 각 수계별 구축 현황을 나타낸다. 현재는 최신 하천 및 유 역 정보를 반영하고, 활용도를 제고하기 위해 설계 개선 및 현행화 연구가 진행 중이다.

Table 4. List of attributes in KRF's point and line graphic data

Class	Point graphic data	Line graphic data
Location attributes	Coordinates of X & Y	(Inflow/Outflow, Max./Min.) Coordinates of X & Y
Theme attributes	Feature ID, Catalog Units(CU), Segments(SEG), Marker Index(MI), Reach's node ID	Feature ID, CU, SEG, MI, Upstream reach's MI, Tributary(TRIB), Classification of main and tributary stream, Basin's name, River's name, Classification of main and tributary stream as river's name, Reach's line ID, River's length, Reach's length/cumulative length,Presence of connected reach, Presence of start/end reach, (Reach's) Type/Level, Updated date
Topology attributes	Number of connected reaches, Connected downstream reach's ID, Name of TMDL's watershed, Standard watershed's code, Administrative district's code	Administrative district's code, Inflow direction of main upstream, Inflow direction of complement reach, Presence of divergent  reach, (Inflow/Outflow) Name of TMDL's watershed/Standard watershed's code/Administrative district's code/Reach's node ID,(Upstream left/Upstream right/Complement/Downstream/Divergence) Reach's ID

Table 5. Construction status of Korean Reach File (2011 version)

Feature type	Division	Han river basin	Nakdong river basin	Geum river basin	Yeongsan / Seomjin river basin
Lines	Number of streams	696	793	671	458
	Number of stream reaches	2,047	2,341	1,907	1,350
	Total length of stream reaches [km]	7,340	7,169	4,706	3,240
Points	Number of points	2,023	2,305	1,898	1,322

Fig. 7. Results of Korean Reach File.

2.3. 시사점 분석

Table 6은 사례 조사 결과를 바탕으로 미국의 RF 및 NHD와 우리나라의 KRF에 대한 구축 및 활용 현황을 비 교한 것이다. 미국과 유사한 수준의 GIS기반 통합 물환경 정보 관리시스템을 구축하기 위해서는 많은 노력이 필요함 을 확인할 수 있다. 미국은 RF 및 NHD를 구축하면서 이 를 WATERS 내 여러 프로그램 DB와 연계하여 TMDLs 업무 활용을 위한 자료 제공에 활용하고 있다. DB 관리용, 업무 지원용, 분석용 등 다양한 GIS기반 어플리케이션을 개발하는데 이를 활용하였고, 이를 운영하기 위한 자료관리 체계 및 부처 간 협업 체계도 잘 갖추어져 있음이 확인되 었다. 반면, 우리나라는 KRF를 활용한 GIS기반 물환경정 보 관리시스템 구축은 아직 시작단계에 머물러 있다고 판 단되었다.

KRF와 연계하여 다양한 물환경정보를 효율적으로 관리 및 제공하기 위해서는 다양한 주제의 자료를 KRF와 연계 하여 검색 및 조회할 수 있는 DB 시스템의 구축이 요구되 며, 이를 위해서는 활용 목적에 최적화된 데이터 연계 모 델 및 DB 설계가 선행되어야 한다. 미국에서는 RF에서 NHDPlus까지 발전해오는 과정에서 여러 형태의 데이터 모 델이 개발되었다. 하천 네트워크 뿐 아니라 시설물도, 모니 터링 지점도 등과의 연계를 고려하여 데이터 모델이 개발 되었고, 이를 바탕으로 하천 네트워크와 연계된 주제도들이 하나의 데이터셋(dataset)으로 구축되었다. 따라서 우리나라 도 KRF와 연계가 필요한 GIS 자료들을 선별하고, 이를 KRF와 연계 활용할 수 있도록 데이터 모델이 개발되어야 한다. 특히 WEIS에 다양한 시설물도 및 모니터링 지점도 가 이미 저장되어 있는 만큼 이들에 대한 연계 활용을 먼저 고민해야 한다. 또한 타 부처와의 협업을 통해 국토교통부 하천정보관리시스템(River Information Management Geographic Information System, RIMGIS)이나 국가수자원관리종합정보 시스템(Water management Information System, WAMIS) 등 에 저장된 GIS 자료 및 DB와도 연계 활용이 가능한 데이 터 모델 개발이 필요하다.

데이터 모델 개발 이후에는 KRF와 연계한 DB 시스템의 설계 및 구축도 필요하다. DB 시스템을 새롭게 구축하면 많은 비용이 소요되므로 데이터 모델 개발 경우와 같이 최 대한 기존 시스템을 활용하는 방향으로 DB 시스템의 개발 이 이루어져야 한다. WEIS에 이미 다양한 주제의 물환경 정보가 10년 이상 체계적으로 축적되어 있는 만큼 이를 최 대한 활용하는 방향으로 시스템 설계 및 구축이 진행되어 야 한다. 아울러 물환경정보가 물환경관리 실무 혹은 연구 에 활용되기 위해서는 GIS기반의 다양한 어플리케이션 개 발도 필요하다. 미국에 대한 벤치마킹을 통해 BASINS나 RiverSpill과 같은 TMDLs 지원 및 수질사고 대응을 위한 어플리케이션의 개발이 필요하다. 나아가 KRF와 연계한 물환경정보 관리시스템이 지속적으로 운영 및 활용되기 위 해서는 미국처럼 지속적인 개선 및 유지보수 연구도 수행 되어야 한다.

3.1. KRF 연계 데이터 모델 및 DB 설계 방안

GIS의 중첩(overlay) 분석 기능을 이용하거나, KRF 내 각 스트림 리치의 리치 아이디를 리치 주소로써 활용하면 KRF와 WEIS 내 여러 물환경정보는 서로 연계가 가능할 것으로 판단된다. 리치 주소 활용 방법과 관련해서는 KRF 의 각 스트림 리치를 하나의 공간주소(spatial address) 단위 로 간주하고, 각 스트림 리치 구간에 영향을 미치는 집수 구역도 동일한 공간주소의 단위로 간주하여 집수구역의 공 간주소를 스트림 리치의 리치 아이디로 정의한다. 그리고 특정 집수구역 내에 포함된 모든 모니터링 지점 및 시설물 에 대해 해당 집수구역의 공간주소를 동일하게 입력한다. 이러한 과정을 거치면 개별 스트림 리치는 관련 집수구역 과 동일한 공간주소를 가지게 되므로 서로 연결 관계가 성 립되고, 개별 집수구역은 다시 모니터링 지점 및 시설물과 동일한 공간주소를 가지게 되어 서로 연결 관계가 성립된 다. 그럼 결국에는 스트림 리치와 모니터링 지점 및 시설 물과도 연결 관계가 성립되어 KRF와 물환경정보 간에 연 결 구조가 생성된다.

Fig. 8은 KRF의 스트림 리치, 집수구역, 모니터링 지점에 대한 공간적 연결 관계의 예시를 보여준다. 예시에서는 각 스트림 리치가 네 자리의 리치 아이디를 가지고 있는 것으 로 가정하였는데, 각 스트림 리치에 대한 집수구역의 공간 주소는 포함 스트림 리치의 리치 아이디가 된다. 특정 집 수구역 내 포함된 수질측정지점이나 기상관측소의 공간주 소는 해당 지점들을 포함하는 집수구역의 공간주소로 정의 된다. 이러한 중첩 및 공간주소 설정에 의한 연결 구조는 네트워크 분석을 통해 관심 스트림 리치를 선택하고, 선택 된 스트림 리치의 리치 아이디를 이용해 관련 집수구역을 검색하며, 해당 집수구역 내 포함된 모니터링 지점 및 시 설물을 검색할 수 있게 함으로써 특정 스트림 리치 구간과 관련된 모니터링 및 시설물의 정보를 보다 용이하게 검색 할 수 있게 한다. 물론 이러한 연계는 스트림 리치 단위의 집수구역도 구축이 전제되어야 한다.

Fig. 8. KRF based spatial link relationship.

상기 KRF 기반의 공간적 연결 관계를 바탕으로 KRF와 WEIS DB의 물환경정보는 대략 세 가지 방법에 의해 연계 가 가능하고, 이에 따라 각각의 데이터 모델 및 DB 설계가 가능할 것으로 판단된다. Fig. 9는 세 가지 연계 방법에 따 른 데이터 모델 및 연계 구조를 개념적으로 도시한 것이다.

Fig. 9. Conceptual data link methods between KRF and WEIS data.

첫 번째 방법은 단순 GIS의 중첩 기법을 이용하는 방법 이다. KRF의 스트림 리치와 일대일로 대응하는 집수구역 도를 시설물도나 모니터링 지점도 등의 도형자료와 중첩하 여 포함 여부를 확인하고, 포함된 시설물 또는 모니터링 지점에 대해서는 관련 속성을 검색한다. 이 방법은 기존 DB 자료를 전혀 수정하지 않고 공간분석만을 통해 시설물 및 모니터링 지점을 검색하므로 자료관리 및 유지보수 측 면에서 가장 유리하다. 그러나 공간분석 과정에서 많은 연 산이 요구되므로 연산 및 처리 속도에서 매우 불리하다. 또한 집수구역도 유역 경계가 실세계 유역 경계와 다르거 나, 시설물도나 모니터링 지점도가 실제 위치와 상이할 경 우 자동 검색된 결과가 실제와 다를 수 있고, 이로 인해 잘못된 분석 결과를 도출할 가능성도 있다. 중첩 분석 없 이 리치 아이디만으로 물환경정보의 검색이 불가능하며, 중 첩 분석을 위한 집수구역도가 부재한 경우 연계가 불가능 하다.

두 번째 방법은 KRF의 리치 아이디를 기존 DB 테이블 에 직접 입력하는 방법이다. 이 방법은 연계 검색이 요구 되는 DB 테이블의 각 레코드에 관련된 스트림 리치의 리 치 아이디를 사전에 입력하고, 특정 스트림 리치를 대상으 로 정보를 검색 및 조회하는 경우에 즉시 리치 아이디로 질의문을 만들어 검색 및 조회할 수 있도록 한다. 첫 번째 중첩연산에 의한 연계 방법보다 빠른 검색을 지원하며, 리 치 아이디만으로 직접 자료 검색 및 접근이 가능하다는 장 점이 있다. 또한 리치 아이디 입력 과정에서 위치 오류를 미리 확인하고 편집이 가능하므로 분석 정확도 관리에도 상대적으로 유리하다. 그러나 KRF가 수정 갱신되는 경우 관련 DB에 입력된 모든 리치 아이디 정보를 수정해야만 하며, 수정 편집과정에서 자료 훼손 및 오류 발생의 가능 성이 있다. 따라서 자료 갱신과정에서 추가 비용 투입이 요구된다.

세 번째 방법은 KRF의 리치 아이디와 기존 DB 테이블 고유식별자를 동시에 저장하여 연결 관계 정보를 생성하고, 이를 DB화하여 관리하는 방법이다. 이 방법은 KRF나 기 존 DB 자료를 전혀 수정하지 않고, 오직 연계 정보 관리 를 위한 테이블만 생성 관리한다. 정보 검색 및 조회 시에 는 연계 정보 관리 테이블에서 검색 대상의 시설물이나 모 니터링 지점의 고유식별자를 검색하고, 이를 통해 관련 GIS 자료와 속성자료를 검색 조회한다. 원본 자료의 무결 성을 유지하는데 유리한 방법으로 KRF가 수정 갱신되더라 도 기존 DB와는 독립되어 있으므로 원본 DB 자료의 수정 갱신이 필요치 않다. 또한 연계 정보 관리 테이블에 이력 정보도 추가적으로 관리할 수 있어서 KRF가 갱신되더라도 버전별 연계 정보 관리가 용이하고 이에 따라 자료의 유지 관리 측면에서 유리하다. 그러나 검색 처리 속도에서는 최 소 두 번의 검색 과정이 요구되므로 두 번째 방법보다는 다소 느릴 것으로 예상된다. 또한 연계 정보 관리 테이블 의 생성을 위해 추가 DB 구축이 요구되며, KRF가 갱신되 면 연계 정보도 함께 갱신되어야 하여 다른 방법에 비하여 시스템으로 구현하는 경우 초기 구축 및 유지관리에 많은 비용이 요구될 것으로 예상된다.

3.2. KRF 연계 통합 물환경정보 DB 시스템 구축 방안

KRF 연계 데이터 모델 및 DB의 설계가 완료되면 DB 시스템의 설계 및 구축이 요구된다. 상기 제시한 데이터 연계 방법 중 어떠한 방법으로 데이터 모델을 정의하고 DB를 설계하느냐에 따라 시스템 구성은 달라지며, 시스템 내 데이터 검색 과정도 달라진다. Fig. 10부터 12는 데이터 연계 방법에 따른 개념적 DB 시스템 구성 및 이를 통한 검색 과정을 보여준다.

Fig. 10과 같이 첫 번째 방법으로 KRF 연계 DB 시스템 을 구축하는 경우 기존 DB 시스템에서 필요한 추가 구성 요소는 크게 두 가지이며, KRF DB와 GIS SDK (Software Development Kit)을 포함하는 활용 어플리케이션이 필요하 다. 모든 자료의 연계는 활용 어플리케이션 내부에서 수행 된 중첩분석 결과를 바탕으로 이루어진다.

Fig. 10. Conceptual composition of DB system and query processes according to the 1st data link method.

이 시스템은 구성이 간단하여 시스템 구현이 용이하고, 초기 구축비용도 적게 소요되는 장점이 있다. 그러나 KRF 연계 검색 과정에서 반드시 지오프로세싱(geoprocessing) 기능에 의한 중첩분석을 매회 수행해야 하며, 이는 많은 양의 연산을 요구하여 검색 처리 속도의 저하를 가져올 것 으로 예상된다. 초기 시스템 구축에는 유리할 수 있으나, 활용 측면에서는 가장 불리할 것으로 예상된다. 특히 사전 에 관심 스트림 리치가 정의되어 있고 해당 스트림 리치에 관련된 모니터링 수치자료를 검색하는 경우에도 반드시 중 첩 과정을 거쳐야 하고, 다시 속성을 검색해야 하므로 빠 른 검색이 요구되는 상황에서 불리하다. 또한 다수의 사용 자에 의해 동시 접근 활용이 요구되는 경우 처리 속도가 현저히 저하될 가능성이 높다. 하드웨어 측면에서 고사양 시스템의 도입이 필수이나, 고사양 시스템이 도입될 지라도 검색 처리 속도 면에서 다른 방법에 비해 한계가 따른다. 단, 소수의 사용자에 의해 간헐적인 연계 검색 및 분석이 요구되는 경우에는 비용 측면에서 최적 방법이 될 수 있으 므로 실제 시스템 구축 시 사용자 수 및 활용 빈도 등이 고려되어야 한다.

Fig. 11과 같이 DB 시스템을 구축하는 경우 요구되는 추 가 구성요소는 세 가지이며, 첫 번째 방법의 시스템 구성 에 더불어 KRF 리치 아이디 정보 관리를 위한 어플리케이 션이 필요하다. 이 시스템을 운영하기 위해서는 기존 DB에 대한 수정 편집을 통해 각 레코드에 스트림 리치의 리치 아이디 정보를 추가 입력하여야 한다. 그리고 이러한 작업 을 자동화하기 위해 리치 아이디 정보 관리 지원을 위한 어플리케이션이 개발되어야 하는데, 이는 상기 중첩에 의한 데이터 연계 방법에 착안하여 개발 가능하다. 최초로 각 스트림 리치와 일대일 대응하는 집수구역도를 WEIS 내 GIS 자료와 중첩하고, 포함 관계를 자동 식별하여 해당 스 트림 리치의 리치 아이디를 GIS 자료에 입력한다. 기존 DB 내 GIS 자료의 위치정보가 잘못 저장되어 있어서 중첩 결과가 실제와 다른 경우에는 자동 입력 정보를 편집 수정 하도록 한다. 그리고 리치 아이디 정보가 입력된 GIS 자료 와 WEIS DB 자료를 두 자료 간 연계키로 관계형 결합 (relational join)하여 GIS 자료에 저장된 스트림 리치의 리 치 아이디를 다시 속성자료에도 동일하게 복사한다.

Fig. 11. Conceptual composition of DB system and query processes according to the 2nd data link method.

이렇게 구축된 시스템은 중첩에 의한 공간연산 없이 WEIS DB에 즉시 접근하여 자료 조회를 가능하게 하므로 가장 빠른 검색 처리를 지원한다. 따라서 자료 연계 활용 측면에서는 가장 유리한 시스템 구성이라고 볼 수 있다. 단, KRF가 수시로 갱신되는 경우에는 동기화를 위해 모든 자료에 대한 갱신 작업이 수반되어야 하는 문제가 있고, 갱신 정보에 대한 이력 관리가 필요한 경우에는 이력정보 DB와 이를 관리하기 위한 추가 어플리케이션의 개발이 요 구된다. 이는 장기적으로 시스템 관리 차원에서 유지관리 비용의 증대를 가져올 수 있다.

마지막으로, Fig. 12와 같이 DB 시스템을 구축하는 경우 요구되는 추가 구성요소는 크게 네 가지이며, 첫 번째 방 법의 시스템 구성에 더불어 RAD 및 이를 관리하기 위한 어플리케이션이 추가로 필요하다. RAD는 특정 스트림 리 치의 리치 아이디와 관련 모니터링 지점 혹은 시설물의 고 유식별자 정보를 하나의 레코드로 묶어 연계 정보로 저장 한다. RAD에 저장되는 연계 정보는 RAD 관리 지원 어플 리케이션에 의해 생성 관리토록 하며, 상기 두 번째 시스 템 구성에서 중첩에 의한 고유식별자 정보 자동 입력 방법 을 유사하게 적용한다면 해당 어플리케이션의 개발도 가능 하다. 아울러 중첩 분석에 이용된 KRF의 버전, 생성 일자, 담 당자 등의 다양한 이력 정보도 RAD에 함께 저장토록 한다.

Fig. 12. Conceptual composition of DB system and query processes according to the 3rd data link method.

이 시스템은 원본 DB 자료를 전혀 수정하지 않고, 독립 적으로 연계 정보를 생성 관리하므로 가장 안전하게 DB의 운영 유지를 가능하게 한다는 장점이 있다. 아울러 두 번 째 시스템은 KRF가 갱신되는 경우 모든 DB의 레코드를 수정해야하는 문제가 있었으나, 이 시스템에서는 중간에 추 가되는 DB의 연계 정보만을 갱신하거나 추가하기만 하면 되므로 기존 DB 자료를 수정하면서 발생할 수 있는 사고 를 미연에 방지할 수 있다. 또한 버전 및 이력 정보 관리 가 용이하므로 장기적 자료 관리 차원에서 가장 유리하다. 참고로 미국 EPA WATERS는 세 번째 구성과 유사한 형 태로 구축 운영되고 있다. 그러나 이 시스템은 자료 검색 과정에서 반드시 RAD에 대한 검색을 일차적으로 수행해야 하므로 두 번째 시스템보다 검색 처리 속도가 다소 느려진 다. 물론 첫 번째 시스템에 비해서는 상당히 빠른 검색 처 리가 가능할 것으로 예상된다. 다만, 추가 구성요소가 많은 만큼 초기 시스템 구축 및 유지관리 비용은 가장 많이 투 입될 것으로 예상된다. 따라서 실제 시스템을 설계 및 구 축하는 경우 활용 목적 및 비용에 대한 종합적인 고려가 요구된다.

3.3. KRF 연계 활용 어플리케이션 개발 방안

DB 시스템의 구축이 완료되면 사용자 계층 및 활용 목 적을 고려한 활용 어플리케이션이 개발되어야 한다. 사용자 계층은 미국 사례에서 볼 수 있듯이 ‘내부’와 ‘외부’로 구 분되어 정의될 수 있다. 내부 사용자는 물환경 관리를 담 당하는 공무원 내지는 실무자가 될 것이며, 외부 사용자는 일반 시민 및 외부 연구자가 될 것이다. 각 사용자 계층에 서 요구하는 물환경 정보의 수준과 활용 목적이 다르기 때 문에 이에 대한 요구분석이 필요하며, 이를 통해 적절한 활용 어플리케이션의 개발이 이루어져야 한다.

내부 사용자의 경우 대개 물환경관리 정책수립, 수질예측, 사고대응 등이 주요 활용 목적일 것이므로 이를 지원하는 활용 어플리케이션의 개발이 이루어져야 하며, 수질예측, 사 고대응과 관련해서는 모델링 기능의 탑재가 요구된다. 과거 에는 이를 위해 필요한 표준화된 하천 네트워크 GIS 자료 가 부재하였고, 이를 기반으로 물환경정보의 자동 조회도 불가능하여 미국과 같은 다양한 모델링 어플리케이션 개발 연구 진행에 어려움이 있었다. 그러나 장래 DB 시스템이 구축된다면 미국 BASINS나 RiverSpill과 같은 GIS와 모델 링 프로그램을 연계한 어플리케이션의 개발도 가능할 것으 로 판단되므로 이에 대한 개발 연구가 이어져야 한다.

외부 일반 시민을 대상으로는 환경관리 교육 및 계몽, 수 질관리 사업 홍보를 목적으로 웹GIS기반 활용 어플리케이 션이 개발되어야 한다. 기존 웹GIS로 제공되고 있는 물환 경정보시스템에 KRF를 포함하고 네트워크 분석 기능을 추 가하여 수질측정 지점별 영향하천 및 영향권역의 검색 등 을 가능하게 한다면 수질관리 교육 및 계몽에 많은 도움이 될 것으로 판단된다.

외부 연구소 및 대학에 의한 물환경 분야 연구 활성화를 위해서는 일반 시민을 대상으로 하는 정보제공 시스템과는 별개로 전문가 집단에서 요구하는 고도의 네트워크 분석 기능과 보다 상세하고 다양한 물환경 정보를 제공하는 시 스템 개발이 필요하다. 현재 많은 외부 연구자들에 의해서 다양한 물환경 평가 및 분석 연구가 수행되고 있으나, 특 정 하천 구간을 대상으로 연구에 필요한 국가 물환경 자료 의 존재 여부를 확인하거나 관련 자료를 제공 받을 수 있 는 시스템 또는 서비스는 부재하다. 국가에서 거액의 예산 을 들여 수집한 다양한 물환경 자료 및 정보를 많은 연구 자들이 공유하여 활용할 수 있는 시스템이 개발된다면 물 환경 연구 분야의 발전에도 크게 기여할 것으로 기대된다.

3.4. KRF 개선 및 유지보수 방안

KRF와 연계한 다양한 물환경정보 제공 및 활용 시스템 이 구축될지라도 KRF 자체에 대한 개선 및 유지보수가 지 속되지 않으면 자료에 대한 신뢰도 및 활용도가 떨어질 가 능성이 크다. 특히 지리정보의 특성상 GIS 자료는 시간 흐 름에 따른 변화를 항상 반영해야 한다(^{Kim, 2011}). 따라서 최신성 유지를 위해 KRF 개선 및 유지보수 연구는 지속되 어야 하며, 향후 다음과 같은 연구가 필요하다.

첫째, 최신 하천 형상 및 현상 정보가 항상 KRF에 반영 되도록 KRF의 지속적인 갱신이 이루어져야 한다. 향후 소 하천 단위 유역관리를 지원하고, 통합 물환경정보 시스템에 서도 활용이 가능하도록 표준유역도보다 작은 단위인 스트 림 리치 단위의 집수구역도 구축 및 갱신도 함께 이루어져 야 한다. 일반적으로 GIS 자료 갱신은 수시 혹은 특정 주 기로 수행되나, 수시 갱신은 주기단위 갱신에 비해 많은 비용이 소요된다. 따라서 특정 주기로 관리하는 것이 바람 직할 것으로 판단되며, 이러한 주기를 정할 때 하천기본계 획과 연계하여 하천기본계획이 수립되는 하천을 대상으로 연단위로 수정 갱신하는 것도 하나의 방법이 될 수 있다.

둘째, KRF의 정확도 관리 및 활용에 관한 표준 마련이 필요하다. 현재 KRF 정확도 관리를 위한 표준화된 검수 및 검증 절차가 부재하다. 미국은 USGS 차원에서 국가 지 도 정확도 표준이 있고, 이를 준용하여 NHD를 유지 관리 하고 있다(^{FGDC, 1998}). 우리나라도 국토지리정보원에서 기본공간정보를 대상으로 정확도 관리 지침이 마련되어 있 으므로 KRF의 신뢰도 제고를 위해서는 관련 지침들에 대 한 검토 및 고찰을 통해 KRF에 대한 정확도 관리 표준이 마련되어야 한다(^{MLTM, 2012}). 특히, KRF의 위치, 속성, 위상정보에 대한 정확도 관리 기준, 검수 및 검증 절차 등 의 표준 개발이 선행되어야 한다. 또한 미국과 같이 물정 보 관리 관련 부처들과의 협의체 및 협업체계 구축 등도 고려하여야 하며, 이를 통해 KRF를 관련 부처 및 부서간 정보 교환 표준 자료로서 공동 관리 및 활용되도록 장려해 야 한다.

셋째, KRF 구축 대상지역을 전 국토로 확대하여야 한다. 현재는 TMDLs가 적용되는 4대강 수계를 주요 대상으로 KRF가 구축되어 있으며, 기타 수계에 대해서는 일부만을 대상으로 구축되었다. 통합 물환경정보 시스템이 전 국토를 대상으로 서비스되기 위해서는 나머지 기타 수계에 대한 KRF 구축이 필요하다. 그러나 단기간에 모든 수계를 대상 으로 KRF를 구축하는 것은 일시에 많은 비용의 투입이 요 구된다. 따라서 남은 수계에 대해 2년 혹은 3년 단위 계획 을 세워 확대 구축하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.

넷째, KRF의 유지 관리 자동화를 위한 GIS기반 어플리 케이션 개발 연구가 필요하다. 2010년 이래 KRF 구축 방 법은 어느 정도 정립되어 이에 따라 KRF가 구축 및 갱신 되고 있으나, 향후 보다 효율적인 갱신 및 유지관리를 하 기 위해서는 KRF 도형 및 속성자료 생성을 자동화하는 GIS기반 어플리케이션 개발이 요구된다. 물론 도형자료 제 작 작업을 지원하기 위해 실폭하천도로부터 하천중심선을 자동 추출하는 프로그램이 개발되었다(^{Park et al., 2010}). 그러나 아직 많은 부분에서 수작업 후처리 작업이 필요하 고, 자동화 기능 개발의 여지가 있는 것으로 판단되어 향 후 이에 대한 보완 개발 연구가 요구된다.

다섯째, KRF 구축 및 이를 연계한 통합 물환경정보 관리 시스템의 유지관리와 활용에 대한 당위성 제고를 위해 KRF 구축 및 운영 활용에 관한 법제화가 필요하다. 중앙 부처 차원에서 KRF 구축 및 유지관리 의무, 담당부서, 특 정 업무 내 활용 의무 등을 정의하는 법제 개정이 필요하 고, 이를 근거로 체계적이고 지속적인 유지관리 및 활용이 이루어져야 한다. 예를 들어, 환경영향평가에 있어 수질모 델링에서 KRF 및 이를 기반으로 제공되는 물환경정보를 의무적으로 활용하게 하는 등의 활용 규정이 제정된다면 활용도 제고 및 관련 업무 개선에도 많은 기여를 할 것으 로 예상된다. 참고로 건축 분야에서는 3차원 GIS 기술 중 하나인 BIM(Building Information Modeling)을 건축 설계에 의무 활용토록 법제가 정비된 사례가 있다(^{Kim et al., 2012}). 이를 벤치마킹한다면 물환경 분야의 경우 환경영향 평가 혹은 TMDLs에서 KRF 및 이와 연계된 물환경정보의 공공 활용 의무에 관한 법제화도 가능할 것으로 판단된다.