배경
대부분의 SWMM 기반 LID 평가는 정적 AMC 가정에 의존합니다. 그러나 몬순 기후에서는 건기와 장기 우기가 교차하며 토양수분이 크게 변동하기 때문에, 고정 AMC는 모형 오차를 시스템적으로 키웁니다.
접근 방법
- GIS 기반 하수망 통합: 서초·강남구의 2,497개 conduit으로 구성된 실측 도심 간선 하수망 구축
- 연속 2년 시뮬레이션: 2019–2020 시간별 강우 + Green-Ampt IMD 동적 결합
- 4종 LID × 4단계 coverage (10–40%) × 15 시나리오 평가
- XGBoost 서로게이트 + SHAP 으로 핵심 예측 변수 식별
핵심 결과
| 지표 | 값 | |---|---| | AMC 변동만으로 인한 첨두유출 편차 | −5.6% ~ +6.2% | | 동적 AMC 추적 결과 (vs AMC II 기준) | 첨두 −0.9% | | 2020 극한 호우 시 개선 폭 | 최대 +6.2% | | Mixed LID 40% 적용 시 연 유출 저감 | 39.6% | | 동일 조건 첨두 저감 | 33.8% | | 10% coverage 단위 효율 | 최대 98.3% | | SHAP 1위 예측 변수 (몬순기) | IMD (선행 토양수분 결핍) |
시사점
- AMC 가정 하나만 바꿔도 LID 10–15% 도입 효과와 비슷한 규모의 첨두유출 변동이 발생합니다.
- 따라서 정적 AMC를 유지한 비용-효과 비교는 시설 효과와 모형 오차를 구분하지 못합니다.
- 본 프레임워크는 동아시아 몬순 메가시티의 LID 계획에 정량적 의사결정 근거를 제공합니다.
관련 솔루션
- 우수 재해 분석 (SWMM · Neural ODE) — 동적 AMC 결합의 핵심 기술
- 그린인프라 공간 배치 최적화 — LID 시나리오 비교를 NSGA-II로 확장