최근 국토교통부와 기상청 등은 수자원 분야에 이용이 가능한 다양한 관측 장비를 운영 중에 있다. 그 중에서도 SRA(Satellite, Radar, AWS)는 실시간 수재해 분석 및 예측 등을 위해 매우 유용한 자료를 제공할 수 있는 장점이 있지만, 이들 관측 장비로부터 얻어지는 데이터를 통합하고 분석하여 수리수문인자 등으로 변환할 수 있는 시스템은 갖추어지지 않고 있다. 이에 국토교통과학기술진흥원에서는 ‘2014 물관리연구사업’의 일환으로 「국토관측센서 기반 광역 및 지역 수재해 감시?평가?예측 기술 개발」연구를 시작하였고, 이를 통해 가뭄, 하천 건천화 및 홍수 등 물 관련 재해를 실시간으로 감시?평가?예측할 수 있는 시스템 개발을 목표로 총 4년 9개월 동안 연구를 진행할 예정이다. 물 관련 재해는 강우, 온도, 토양습도 등 지속적으로 변화하는 수리수문 인자에 1차적으로 영향을 받으며, 2차적으로는 각 인자들의 축적과 상호작용에 의해 결정되므로, 최대한 많은 요소들을 실시간으로 감시하고 데이터를 복합적으로 분석하여 평가하고 예측하는 과정이 필요하다. 즉, 빅데이터를 이용한 준 실시간의 수재해 감시 및 예측 시스템 구축을 위해서는 각기 다른 관측 장비로부터 얻어지는 다양한 형태의 자료에 대한 자료 입출력 표준화, 분석 및 표출방법의 개발, 그리고 처리 프로세스 속도 향상 등이 관건이라 할 수 있다.
본 연구에서는 수재해 분석과 관련하여 빅데이터로부터 추출되고 가공된 정보와 이를 이용한 재해위험 분석과정 및 가시화의 사례로서, 기상청 종관기상관측시스템(Automated Synoptic Observing System, ASOS)의 시간단위 강수량 관측 자료와 사면안정 해석 시스템을 이용하여 장기간에 걸친 전국의 사면 안정성 변화를 해석한 연구사례(이정주 등, 2014)를 통해 수문 빅데이터를 이용한 수재해 분석 시스템의 실제적인 프로세스 및 모듈들을 설계하는 과정에서 고려해야 할 사항들을 사전에 고찰하였다. 연구사례에서는 빅데이터라 할 수 있는 58개 기상관측소의 38년간 시단위 강우관측 자료를 이용하여 수문통계적 분석을 통해 사면안정 해석에 사용될 대표 지속시간별 최대강우강도를 추출하고(Fig. 2), 불포화 지반의 침투해석 모델을 이용하여 유한요소해석과 한계평형해석을 연계한 사면의 안전율을 평가하였다. 평가된 결과는 공간분포를 통해 산사태 위험지도의 형태로 도시하였다.