2.1. 해외 하천 네트워크 데이터 개발사례

해외에서는 이른 시기부터 물 관련 기초자료의 종합적인 관리와 함께 흐름방향 검색, 오염원 추적과 같은 하천의 공간특성을 기반으로 수행되는 분석지원 요구에 따라 하천 네트워크를 중심으로 하천유역의 관리기반을 마련하고 이 를 바탕으로 분석시스템을 도입하여 활용하고 있다.

미국 EPA에서는 하천의 공간특성을 반영하여 네트워크 분석이 가능한 Reach File을 구축·활용하고 있다. Reach File는 선형 네트워크 데이터로 일반화된 하천을 공간적 특 성에 따라 분할하여 Stream Reach로 정의하고, 이들 사이 의 공간관계 및 위상관계를 포함하는 공간데이터베이스 이 다(^{U. S. EPA, 1994}). Reach File은 각 Stream Reach에 고유 식별번호를 부여하고 이를 바탕으로 상·하류관계를 정의하 여 이를 활용한 네트워크 분석(흐름방향 검색 및 추적 등) 이 가능하다(^{Horn et al., 1994}). 최근 지표수에 관한 공간 데이터의 통합관리를 위해 미국지질조사국(USGS)과 협력 을 통해 Reach File은 NHDPlus(National Hydrography database Plus)에 통합되었고, 하천의 흐름과 형상을 대표하는 공간자료로 ‘NHDFlowlines’라는 명칭으로 다양한 물환경 주제도와 함께 활용되고 있다(^{Horizon System Corporation, 2016}; ^{U.S.EPA, 2016a}). 또한, 미국 EPA 물 사무국(Office of Water)에서 물 관리 프로그램의 개별 데이터베이스를 종합 적으로 관리하기 위해 개발한 WATERS(Watershed Assessment, Tracking & Environmental Results System) 내에서 데이터의 매개체로 활용되고 있으며, EPA MyWATERS Mapper에 적용되어 활용되고 있다(^{U.S.EPA 2015}; ^2016a; ^2016b).

호주 BoM (Bureau of Meteorology)에서도 네크워크 분석 이 가능한 Geofabric (Australian Hydrological Geospatial Fabric)을 구축하였다. Geofabric은 호주의 모든 하천, 호수 와 주요 지형지물의 연결 및 상·하류 관계 등 공간관계를 정의하였고, 수자원관리 및 다양한 물관련 분야의 사용자들 이 하천의 선형특성을 활용한 분석 및 연구 활동을 지원하기 위해 개발되었다. Geofabric은 Hydrology Reporting Regions, Hydrology Reporting Catchments, Surface Catchment, Surface Network, Surface Cartography, Groundwater Cartography등 6개의 데이터셋을 제공하며, 주요 인자들을 정의하는 Reporting Region데이터와 도형데이터로 수계를 정의하는 Catchment, 이들의 연결 관계를 정의하는 Network, 지도 제작을 위한 Cartography로 구성되어 있다(^{BoM, 2015a}; ^2015b; ²⁰¹⁶).

2.2. 기존 하천망분석도 분석

국내의 경우 하천 상·하류 사이의 연결 관계 및 흐름특 성이 반영된 효율적이고 체계적인 유역관리가 요구됨에 따 라 하천 네트워크 공간자료의 필요성이 증대되었다. 이에 환경부 국립환경과학원에서는 2010년부터 4대강 수계를 대 상으로 하천 네트워크 공간자료인 하천망분석도 (Korean Reach File)를 설계·구축하고, 제공하고 있다(^{NIER, 2010}, ^2011a, ^2011b, ^2013a)(Fig. 1).

Fig. 1. History of Korean Reach File.

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하천망분석도는 2010년 한강수계를 대상으로 시범 구축 된 이래, 2011년 낙동강, 금강, 영산강수계를 대상으로 추 가 구축함으로서 4대강 수계에 대한 하천망분석도 V1의 구축이 완료되었다(^{NIER, 2010}, ^2011a, ^2011b). 도형자료는 1:25,000 축척의 전국 하천도, 물관리 공통 유역도, 댐 및 보 자료, 위성영상 및 항공사진 등을 활용하여 하천중심선 을 추출하고 이를 분할하여 Stream Reach를 정의한 후 고유 식별자를 부여하는 순서로 구축되었다(^{Lee, 2011}). Stream Reach는 하천이 합류하거나 분기하는 지점, 하천과 하천의 경계, 특별 관리 대상이 되는 주요 댐 및 보의 위치를 기 준으로 분할되었다. 속성자료는 도형자료와 연계되어 네트 워크 분석을 지원하며, 다양한 공간분석에 활용 가능하도록 위치정보, 위상정보, 주제정보를 포함하여 구축되었다. 그러 나 하천망분석도 V1은 지형적·기하학적 특성만을 고려한 Stream Reach 분할 기준을 기반으로 구축됨에 따라 수질관 리를 위한 오염인자의 파악이 어려웠다. 또한 면형(Polygon) 데이터를 포함하지 않고 Arc-Node모델을 기반으로 구축되 어 오염원의 유입지점에 따른 영향권역의 파악이 어려웠다. 따라서 이를 개선하기 위해 하천망분석도 V2에서는 수질 측정지점을 기준으로 Stream Reach의 분할기준을 정의하고, 이에 대응하는 집수구역도를 구축하여 점(Node), 선(Point), 면(Catchment)형태의 공간데이터를 구축하였다(^{NIER, 2013a}).

2.3. 하천망분석도 활용사례

하천망분석도는 다음과 같은 다양한 연구에 활용되었다. ^{Lee et al. (2011)}은 하천망분석도 V1의 속성자료를 정의하 였고, 이를 이용하여 하천망분석도 V1을 구축하기 위한 기 반을 마련하였다. ^{Kwon et al. (2012)}은 수질모의에 필요한 기초자료의 생성을 지원하기 위해 하천망분석도 V1의 속 성데이터에 1차원 수질모의에 필요한 수리계수, 오염원정보 등을 포함한 하천망분석도 V1을 설계하였다. ^{Lee et al. (2012)}은 하천의 수리·수문학적 기초자료를 표준화하기 위 한 하천망분석도 V1을 구축하고 이를 통해 QUAL2E모델 의 입력자료를 생성하여 경안천유역의 수질모의를 수행하 였다. ^{Park et al. (2013)}은 수질모의 자동생성을 지원하기 위해 오염원 및 수리계수 DB를 표준유역명과 하천코드, 누 적거리로 연계할 수 있는 하천망분석도 V2를 구축하였다 (Fig. 2). ^{Jo et al. (2013)}은 하천망분석도 V1에 하천자연도 를 추가하고 수생태계 건강성 결과의 속성자료를 포함시켰 다. 이를 이용하여 수생태계 건강성 분석을 위한 공간데이 터베이스를 구축하고 수생태계 건강성에 대한 통합 정보분 석을 수행하였다. ^{Lee et al. (2014)}은 GIS기반의 하천망분 석도의 지속적 관리방안을 마련하기 위해 외부데이터와의 연계방안을 제시하였다.

Fig. 2. Case of application for generating schematic diagram (Park et al., 2013).

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연구 및 활용사례를 통해 하천망분석도가 다양하게 활용 되고 있는 것을 확인할 수 있었다. 그러나 기존의 하천망 분석도 V1 및 V2는 분석 목적에 따라 매번 새롭게 구축되 고 있는 것이 확인되었다. 따라서 한국형 하천망분석도가 다양한 분야에 확대 적용되고 보다 폭넓게 활용되기 위해 서는 최소한의 추가 작업을 통해 활용목적에 맞는 하천망 분석도의 확보가 가능해야 할 것으로 판단된다. 따라서 도 형데이터의 변경을 최소화하기 위한 일반적인 도형자료와, 확장 및 편리한 연계가 가능하며 공간데이터에 종속되지 않는 속성자료를 갖는 하천망분석도의 개발이 필요하다.

2.4. 시사점 분석

미국의 EPA와 호주의 BoM에서는 다양한 물관련 데이터 연계, 하천의 특성을 반영한 분석 및 표출이 가능하며 과학 적인 의사결정의 지원이 가능한 하천 네트워크 공간데이터 의 구축이 수행되었다. 국내에서도 하천의 선형특성을 반영 한 공간데이터의 필요에 따라 국내실정에 맞는 하천망분석 도가 설계·구축되었다. 이를 통해 물환경정보시스템의 데이 터베이스에 수집·저장되고 있는 다양한 물환경 기초자료와 하천의 특성에 따라 데이터를 연계하고 분석하기 위한 기 본적인 전제조건은 마련되었다 할 수 있다. 그러나 특정 목 적의 연구나 분석을 수행하기 위해서는 목적에 맞게 하천 망분석도(V1 또는 V2)를 수정하고 재구축하여 활용되는 것 을 국내연구 사례를 통해 확인할 수 있었다. 그러나 기존 하천망분석도 V2의 도형데이터와 속성데이터가 shape파일 에 물리적으로 결합되어있어 목적에 맞게 적용하기 위해서 는 많은 부분이 수정되어야 하는 어려움이 있었다. 또한 내 부 속성데이터가 외부 데이터와 연계를 위한 Key값을 직접 갖고 있어 연계 데이터의 변화에 따른 유연한 대처가 어려 웠다. 그리고 수질측정망을 중심으로 도형데이터가 구축되어 있어 목적에 맞게 적용하기 위해서는 기존에 분할된 Stream Reach의 병합 및 재분할을 수행해야하는 불편함이 있었다. 따라서 사용 목적에 따라 각종 물환경데이터를 하천망분석 도와 연계하고 활용하기 위해서는 다양한 분야에서 공통으 로 활용 가능한 기본적인 정보만을 포함해야 하며, 목적에 따라 유연하게 수정하고 확장할 수 있는 하천망분석도의 개발이 선행되어야 한다. 이를 위해서는 도형데이터와 속성 데이터 그리고 외부의 연계데이터가 서로 구조에 영향을 주 지 않도록 독립적인 설계가 이루어져야 할 것이다. 또한 병 합하고 분할하는 재가공작업을 최소화할 수 있는 일반화된 도형데이터의 개발이 이루어져야하며, 추가적인 공간데이터 가 요구될 경우 최소한의 작업을 통해 목적에 맞게 적용 가능한 데이터베이스 모델이 개발되어야 할 것이다.

3.1. 하천망분석도 V3 도형자료 설계

하천망분석도 V2의 도형자료는 수질관련 업무 및 연구의 지원을 위해 수질측정지점을 기준으로 구축되어 있어 수질 이외의 목적에 활용하기 위해서는 이를 병합하고 활용목적 에 맞게 다시 분할해야하는 등 추가적인 작업이 필요하였 다. 앞서 언급했듯, 이는 하천망분석도가 다양한 물관련 분 야에서 공간 프레임워크데이터로서 활용되기 힘든 요인이 었다. 따라서 본 연구에서는 물관련 분야에서 공통으로 사 용될 것으로 예상되는 도형자료를 선정하고, 이를 바탕으로 하천망분석도 V2의 도형자료를 일반화하는 작업을 수행하 였다. 이를 위해 하천의 합류지점 및 분기점, 물관리 공통 유역도 기반의 하천경계지점 등 지형학적 인자, 댐, 보와 같이 모든 물관련 분야에서 활용되는 수문학적 인자를 기 준으로 Stream Reach가 분할되도록 도형자료(Node, Reach, Catchment)를 설계하였다.

고유식별자는 표준유역 및 중권역 단위로 생산·관리되고 있는 물환경 기초자료와의 공간관계를 정의하기 위해 유역 코드를 준용, 확장하여 부여되었다. 또한 표준유역의 상류에 서 하류 방향의 순서로 고유식별자를 부여하여 상·하류 연 결관계를 쉽게 활용할 수 있도록 구축되었다. 그러나 하천 망분석도는 상·하류 방향의 관계가 미리 정의되어 있어 분 석 목적에 맞게 Stream Reach를 세분화 할 경우 연결된 모 든 Stream Reach의 고유식별자가 수정되어야 하는 문제가 발생하게 된다. 따라서 Fig. 3과 같이 유역코드를 이용한 식 별자에 숫자형태의 분할식별코드를 추가하여 고유식별자의 수정없이 도형자료의 추가 및 변경이 가능하도록 설계하였다.

Fig. 3. Design unique ID for KRF V3.

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3.2. 하천망분석도 V3 속성자료 설계

하천망분석도를 분석목적에 맞게 활용하기 위해서는 도 형자료를 수정하거나 추가함에 있어 속성자료의 변경을 최 소화하여 공간데이터를 쉽게 수정하거나 추가할 수 있어야 한다. 또한 분석목적에 따라 수정 구축된 하천망분석도를 외부 데이터와 연계하여 활용할 때 정확성, 일관성, 유효성, 신뢰성 등 데이터에 대한 무결성이 필수적으로 확보되어야 한다. 그러나 하천망분석도 V2는 물환경 기초자료의 연계 를 위한 외부 데이터의 고유식별자를 속성자료가 직접 저 장하고 있어 공간관계가 변경되거나 새로운 도형자료가 추 가될 경우 데이터의 무결성을 위해 많은 속성자료가 수정 되어야 하는 문제점이 있다. 또한 도형자료와 속성자료가 shape파일 내부에 물리적으로 결합되어 있어 속성자료가 수정될 경우 도형자료에 영향을 주기 때문에 데이터의 유 연한 추가 및 변경이 힘들다. 마지막으로 공동활용 버전과 분석용 버전이 동일한 데이터를 저장하는 테이블을 각각 갖고 있어 데이터의 신뢰성이 떨어진다. 따라서 본 연구에 서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 Table 1과 같이 공동 으로 활용될 수 있는 속성자료를 선별하고 공간관계를 정 의하는 속성자료와 분리 하였으며, Fig. 4와 같이 shape파 일 외부에 DB테이블로 구성되도록 설계 하였다. 이를 통해 도출된 공동 활용이 가능한 속성테이블(기본속성테이블)은 하천망분석 V3(공동활용 버전)에서 관리되도록 하였다. 즉 분석용 버전은 해당 테이블에 접근하여 기본속성테이블의 정보를 활용할 수 있으나 수정을 불가능하게 하여 무결성 을 확보할 수 있었다. 공간관계를 정의 하는 속성테이블(관 계속성테이블)은 물환경기초자료를 연계하기 위한 고유식 별자를 기본속성들과 분리되도록 하였다. 이는 속성자료가 고유식별자를 직접 저장하고 있지 않아 기본 속성자료의 변경없이 공간관계의 변경이나 도형데이터의 추가를 가능 하게 한다. 마지막으로 속성테이블을 shape파일 외부에 독 립적으로 설계하여 도형자료와 속성자료가 서로 영항을 주 고받지 않도록 하였다. 이는 특정 목적을 위한 도형데이터 의 수정이 필요한 경우 관계형데이터베이스시스템(RDBMS)의 관계연산을 통해 외부에 구축된 속성정보에 접근 가능하여 속성자료의 수정 및 재구축을 위한 추가 작업을 최소화할 수 있도록 하였다(Fig. 5).

Fig. 4. Design attribute database.

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Fig. 5. Conceptual diagram KRF V3 with KRF V3 for analysis.

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3.3. 하천망분석도 V3 구축

하천망분석도 V3의 도형자료는 Fig. 6과 같이 하천도를 기준으로 하천중심선추출 모듈(^{Park et al., 2010})을 이용하 여 하천의 중심선을 추출하고, 지형학적인자와 수문학적인 자를 고려하여 하천구간을 분할한 다음 점형 및 선형자료 를 획득하여 Node와 Reach를 구성한다. 다음으로 선형자료 와 DEM을 이용해 유역도를 추출한 후 보정을 통해 면형 (Catchment)자료를 획득하는 순서로 진행하였다. 이를 통해 하천망분석도 V3의 도형자료는 총하천연장 29,868 km, 하 천개수 3,838개, 총면적, 110,108 km²에 해당하는 점형 (7,810 개), 선형(7,409 개), 면형(7,808 개) 자료를 구축하 였다(Fig. 7, Table 2).

Fig. 6. Construction process for KRF V3.

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Fig. 7. KRF V3 graphic and attribute dataset.

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이렇게 획득한 도형자료를 바탕으로 하천의 공간특성을 반영한 위치정보와 위상관계를 포함하는 속성데이터를 설 계에 따라 shape 파일 외부에 구축하였다. 외부속성테이블 은 도형자료의 상·하류관계 및 공간적인 연계를 위한 기본 속성테이블의 속성항목을 정의하고, 분석을 위한 하천망분 석도 V3와 외부자료의 연계활용에 필요한 속성정보를 관 계속성테이블에 정의하였다(Table 1). 이를 바탕으로 GIS의 지오프로세싱 기능을 이용해 데이터를 입력하여 속성데이 터를 구축하였다.

3.4. 하천망분석도 V2와 비교

본 연구를 통해 구축된 하천망분석도 V3는 하천망분석도 V2의 Stream Reach 분할기준, 분할식별코드, 속성자료의 형태 및 물리적 저장위치에 대한 설계 개선을 수행하고 이 를 바탕으로 하천망분석도 V3를 구축하였다. Table 3을 통 해 하천망분석도 V2와 V3의 도형자료 구축 및 분석목적에 따른 수정 시 수행해야하는 작업의 차이를 확인할 수 있다. 하천흐름선생성, 집수구역 생성, 집수구역 경계보정 등 구 축 및 수정에서 모두 수행해야하는 면형데이터의 생성을 위한 작업을 제외하고 점·선형 데이터의 작업량은 1/2로 감소된 것을 확인할 수 있다. 이는 Stream Reach의 분할을 최소화하여 일반화된 도형자료의 제공으로 수질 이외의 분 석을 수행하기 위해 진행되어야할 병합과 재분할 같은 추 가적인 작업을 최소화 하였다.

속성자료는 하천망분석도 V3의 외부 속성테이블을 연계 하여 사용하고 추가된 지점과 그에 대한 분할식별코드만을 입력하여 간단히 구축하였다. 이는 기존 속성테이블을 상속 받아 사용하는 형태로 이를 통해 분석을 수행하기 위해 수 정되어질 하천망분석도와 공동 활용 버전 사이의 무결성을 확보할 수 있었다. 이는 기존 하천망분석도 V2의 정형적이 고 경직된 구조에 대한 단점을 보완하여 다양한 물관련 분 야에 적용할 수 있도록 유연한 변경을 가능하도록 하여 물 환경 공간프레임워크 데이터로서의 활용성을 높인 것으로 판단된다.

3.5. 적용 및 고찰

본 연구에서 제시한 하천망분석도 V3의 활용성을 확인하 기 위해 설계를 바탕으로 물환경분야에서 활용 가능한 물 환경 분석용 하천망분석도 V3를 구축하고 이를 GIS기반의 하천망분석도 통합환경정보시스템에 적용해보았다.

물환경 분석용 하천망분석도 V3의 도형자료는 하천망분 석도 V3(공동활용버전)를 기반으로 측정망 지점을 추가분 할하여 구축하였다. 구축순서는 Fig. 8과 같이 측정망지점 을 도형자료로 생성하고, 하천망분석도V3의 도형자료를 이 용하여 하천구간단위를 재분할한 후 분할식별코드를 입력 하여 선형 및 점형자료를 구축 하였다. 면형자료는 기존과 동일하게 DEM을 이용해 집수구역을 생성하여 구축하였다. 속성자료는 새로 구축된 도형데이터의 형태에 따라 Node ID, Reach ID, Catchment ID를 기준으로 외부속성테이블과 관계연산을 통해 구축하였다.

Fig. 8. Construction process in KRF V3 for analysis.

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하천망분석도V3에서는 물환경데이터베이스와 연계할 수 있는 공간주소를 직접적으로 포함하고 있지 않아 데이터베 이스를 연계하기 위한 방법의 정의와 처리과정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 하천망분석도의 집수구역과 각 주제 도의 지점정보에 대한 관계를 중첩연산을 통해 획득하고 이를 별도의 테이블에 저장하여 하천망분석도와 연계할 수 있는 매핑테이블을 생성하였다(Fig. 9).

Fig. 9. Design mapping table for linking water quality database.

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이렇게 생성된 매핑테이블을 중심으로 물환경분석용 하 천망분석도와 물환경관련주제도, 물환경기초데이터를 연계 하여 검색 및 표출이 가능한 GIS기반의 하천망분석도 통합 환경정보시스템에 적용하였다. 하천망분석도 통합환경정보 시스템은 기본적으로 주제도 표출과 검색 기능을 제공한다. 주제도 표출기능은 물환경관련 주제도를 GIS화면상에 표출 하여 관심지점의 위치와 주변 환경을 확인할 수 있다. 검 색기능은 일반검색과 리치기반 검색을 제공한다. 일반검색 은 물환경정보시스템의 텍스트 기반의 검색 기능과 동일하 게 질의를 통한 위치검색으로 관심 지점을 선택하고 데이 터를 조회할 수 있다. 질의방법으로는 수계검색, 행정구역 검색, 명칭검색을 제공하며 검색을 통한 관심데이터의 조회 가 가능하다. 리치검색은 하천망분석도의 선형특성을 반영 한 상·하류방향 검색이 가능하다. 리치검색은 검색이 시작 되는 시작지점과 하천을 따라 검색이 끝나는 종료지점을 지정하여 하천구간을 선택하고 선택된 하천구간의 집수구 역 내에 존재하는 모든 하천정보 및 측정지점의 리스트와 관심지점의 데이터를 차트정보, 추이변화 그래프와 함께 검 색결과 창을 통해 확인할 수 있다.

GIS기반 시스템 적용을 통해 하천망분석도 V3가 간단한 수정을 거쳐 수질분석 지원을 위한 분석용 하천망분석도의 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다(Fig. 10). 또한 간단 한 공간연산을 통해 매핑테이블을 구성하여 하천망분석도 와 물환경기초자료의 연계가 가능한 것을 확인할 수 있었 다. 이는 향후 수문분석, 수질오염총량관리, 수질오염사고대 응과 같은 특정 분석을 위한 하천망분석도의 확장을 편리 하게 하여 다양한 분야에서 쉽게 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 마지막으로 리치기반의 검색기능을 통해 관심 있 는 하천구간의 정보를 쉽게 획득할 수 있는 것을 확인하였 다. 이는 향후 다양한 분석의 지원을 위한 바탕이 될 것으 로 기대된다.

Fig. 10. Comparison of KRF V2 and KRF V3 for modifying graphic data.

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