1. 서 론
최근들어서 기후변화로 인해 발생하는 극치강우로부터 홍수피해가 증가하는 실정이다(Salman and Li, 2018; Zhang et al., 2021; Liu et al., 2023). 이에 대한 피해를 완화하기 위해 현재 기상청 예보를 통해 기상 상황을 전파하고는 있으나 자연재해로 인한 피해는 지속적으로 증가하고 있는 실정이다(Lee et al., 2020; Hyun et al., 2022).
이러한 홍수피해를 경감하기 위해 국내 정부는 구조적 비구조적 대책들을 세워 홍수 경감에 노력하고 있으며, 중요한 비구조적 대책 중 하나가 조기경보시스템을 구축하는 것이다. 행정안전부(2020)에서는 ‘한국판 디지털 뉴딜 사업’의 일환으로 ‘재해위험지역 조기경보 체계(시스템) 구축사업’을 추진한다고 밝혔다. 조기경보시스템은 하천 범람으로부터 홍수위에 대한 경보발령을 알림으로써 인근 지역의 인명⋅재산 피해를 줄이고자 설치하고 있다(Fakhruddin et al., 2015; Pappenberger et al., 2015; Cloke et al., 2017; Girons Lopez et al., 2017). 2000~2018년 기간 동안 홍수조기경보시스템 구축 노력을 통해 전 홍수 피해가 감소 할 수 있음을 보여주고 있다(Perera et al., 2020).
일반적으로 국내의 하천조기경보시스템은 홍수 범람위험이 예상되는 지역에 대해 수위를 측정할 위치를 정하고 측정되는 수위 위치를 기준으로 위험여부를 판단하여 조기경보시스템을 운영하고 있다(Kong et al., 2022; Lee et al., 2022). 특히 수위계가 교량에 일반적으로 위치하고 있어 홍수위가 계측되는 교량 인근지점에 대한 분석만 진행되어 분석 범위에 대한 한계가 존재한다.
이렇게 수위계가 위치한 인근지점을 기준으로 조기경보시스템이 운영될 경우 타 제방의 하천단면이 홍수에 취약할 경우 이를 대비할 수 없게 된다. 따라서 본 연구에서는 조기경보시스템 인근지점에 대한 분석범위의 한계넘고 유역전반에 대한 분석을 통해 홍수에 취약한 단면을 조사하여 홍수조기경보시스템에 적용하고자 하였다. 이를 위해, 4차 산업기술인 Unmanned Aerial Vehicle (UAV)를 활용하여 3D 영상정보를 획득 후 분석을 통해 위험지점 후보를 추출하고, 이를 수리수문 모형으로 구축하여 조기경보시스템을 설치할 유역 내 위험지점을 분석하는 방안을 제시하고자 한다.
관련연구로서, Hemmelder et al. (2018)은 UAV를 활용하여 촬영한 하천 사진이 하천 형태를 모니터링 하는데 적합하다고 판단하는 연구를 하였다. Watanabe and Kawahara (2016)는 UAV 사진측량이 정형화된 이미지와 정확도가 높은 3D 영상정보를 제공할 수 있으며, 지면 높이와 식생 높이의 변화를 감지할 수 있다는 결과를 통해 강의 형태학적 매핑에서 UAV 사진 측량이 전망있다고 판단하였다. Kong et al. (2022)은 UAV를 활용하여 영동군에 위치한 관기교와 상촌교에 설치할 조기경보시스템의 인근 위험지점 분석을 진행하였다. 관기교와 같이 하천 급변화 구간에서 교량 상류지점의 하폭이 더 좁은 경우, 동일한 홍수량으로 상류에서 기범람하는 것으로 판단하였다.
현재까지 일반적인 홍수조기경보시스템은 수위계등이 설치되는 지점 인근의 위험단면만을 분석하여 경보발령을 실시하였으나, 본 연구에서는 유역전체기반으로 분석하여 조기경보시스템 구축위치를 설정하는 대안에 대한 연구를 진행하였다.
2. 연구 대상지
연구대상지로 Fig. 1에 나타난 바와 같이 경상남도 창녕군 도천면에 위치한 말골저수지와 우강천 내의 구역을 설정하였다. 행정안전부는 말골저수지가 제방붕괴의 우려가 있어 저수지 안전등급을 D등급으로 평가하였으며, 하류부인 우강천 유역에 약 100여세대가 거주하고 있어 홍수로 인한 피해의 위험성이 높은 유역이라 할 수 있다.
Fig. 1
Study Area of the Applied Stream, Ugang River in South Korea, Located in the Province of Changnyeong City (Top Panel) and the Orthorectified Mosaic Image of the Study Area Including 1 Spillway Point and 11 River Cross Section Points (Spillway, U1~U11) (c) and 30 GCP Points (Blue Color, G1-G30) (d)
특히, 우강천 유역은 하절기에 북태평양 고기압이 약해지면서 덥고 습한 기류가 유입되기 때문에, 비교적 다소 많은 강수량이 나타는 경향이 있다. 이로 인해 태풍이나 게릴라성 강우로 인해 높은 홍수량이 급격하게 발생할 우려가 있으며 이로인해 제방이 붕괴될 가능성이 내제되어 있다. 따라서, 창녕군에서는 이러한 위험에 대비하고자 홍수에 대한 조기경보시스템 설치를 위해 사업지로 선정하였고 본 연구를 통해 조기경보시스템의 최적 위치를 산정하고자 하였다.
우강천의 전체유로연장은 4.0 km, 전체 유역면적은 약 6.95 km2이나 말골저수지 붕괴시 문제가 될 것으로 예상되는 범위는 유로연장 약 1 km, 유역은 0.293 km2으로 한정하였다. 이 범위 밖의 지역은 농경지등의 위험성이 없고 홍수전파가 제한적인 것으로 판단하여 이 범위를 한정하였다. 본 연구의 범위는 Fig. 2를 통해 나타내었다. Fig. 2(a)는 우강천 상류에 위치한 말골저수지에서 바라본 연구범위를 나타내었으며 Fig. 2(b)에는 본 연구범위를 측면 모습으로 시각화하여 나타내었다.
Fig. 2
(a) Shows 3D Image Information Viewed from Malgol Reservoir, and (b) Shows 3D Image Information Viewed from the Side. The Green Point Shows the Location the Malgol Reservoir Spillway and the River Cross-section of 11 Flood-prone Candidates
유역전반에 대한 위험단면을 선정하기 위하여 조사유역 내에 범람이 예상되는 말골저수지 1지점(Spillway), 우강천 내 주거지역 인근에 위치하고 홍수에 취약할 것으로 보이는 모든 단면을 UAV 3D 영상정보를 활용하여 조사하였다. 그 결과 11개의 하천단면이 홍수취약 후보지점으로 분석되었고 이를 조사하기 위해 GPS 장비를 이용하여 직접 하천측량을 진행하였으며, 이를 Fig. 1(c)에 나타내었다. 하천의 좌안은 산으로 구성되어 있으며 우안은 주거지가 위치하는 것을 확인할 수 있다. 우강천은 도천면의 영산천으로 흘러 낙동강에 합류된다.
3. 적용 방법
3.1 UAV Aerial Surveying
본 연구를 위해 설정한 연구대상지의 유로연장은 약 1 km로 현장에서 위험지점이라 판단되는 모든지점을 직접측량하기에는 어려움이 있다. 본 연구에서는 유역 내 하천 급변화구간 및 인근에 주거지가 위치한 하천단면을 분석하기 위해 UAV 항공사진측량을 통해 획득한 3D 영상정보를 이용하였으며, 이를 Fig. 1 하부패널에 나타내었다. 항공사진측량을 위해 Autel사의 EvoⅡ를 사용하였으며, 사용된 카메라의 사양은 XT701, 1/800 seconds, 4,000 × 3,000 pixels, 그리고 ISO-100이다. 항공사진측량에서 사진측량만으로는 발생되는 오차를 보정하는데 한계가 있어 이를 보정하고자 Georeferencing을 사용하는데 이를 위해 연구대상지내 30개의 Ground Control Points (GCP)를 현장측량 하여 보다 정확도 높은 항공사진측량을 진행하였다.
Fig. 1(d)에 30개의 GCP 위치는 하천의 상부, 하상에 고르게 위치시킨 것을 나타내었으며, 이렇게 설치한 GCP 지점들을 Global Positioning System (GPS) 측량하여 GCP의 위치정보를 획득하였다. GCP를 활용하여 향후 Post-processing 과정에서 3D 영상정보의 정확도를 검증 및 보정하는 과정이 이루어진다.
UAV를 활용하여 획득한 항공촬영사진을 Pix4D 프로그램을 이용하여 정사영상 및 Digital Surface Model (DSM) 자료를 획득하게되며 3D 영상정보의 정확도 검증을 하게된다. 먼저 Pix4D 프로젝트를 생성한 후 UAV 촬영매개변수를 입력한다. Cho et al. (2020)은 3D 영상정보를 구축하는데 적절한 촬영고도는 50~100 m 사이라고 명시하였으며, Kim et al. (2022)은 UAV를 통한 하천측량은 50~120 m의 고도 중 10 m 간격으로 정확도를 확인한 결과 60 m에서 정확도와 중첩률이 가장 적절한 것을 확인하였다. 본 연구에서는 항공사진측량시 UAV 비행고도는 전체적인 지역의 범위 및 상하류의 고도차를 고려해 80 m로 설정하였다. 획득한 항공촬영사진을 적용하여 3D 영상정보를 구축하는 Impage Processing을 진행하였다. 이때 이미 알려진 지점들의 위치정보인 GCP를 이용하여 이미지들을 정확한 위치에 매핑하게 된다. 정사영상 내 두 픽셀 중심간의 길이에 해당되는 실제 지상에서의 x, y 거리를 Ground Sampling Distance (GSD)라고 하며, 이를 계산하여 그 값과 RMSE를 비교하여 정확도를 검증하게된다.
3.2 Simulate of the River Flood Risk Modeling
본 연구는 지점별 범람홍수위 및 홍수량 산정을 시뮬레이션하기 위해 HEC-RAS를 이용하였다(Jeong et al., 2018; Seong et al., 2021). UAV 항공사진측량을 통해 획득한 3D 영상정보를 분석하여 유역 내 전체적인 위험성을 분석하고 최종적으로 GPS 직접측량을 진행할 홍수취약지점을 산정하였다. HEC-RAS에서 River Reach에 유역의 상⋅하류를 구분하는 라인을 생성한 뒤 3D 영상정보를 분석 후 GPS 직접측량으로 획득한 홍수취약 후보단면들에 대한 횡단면도의 GPS 자료를 Cross Section Data에 하천단면으로 적용하였다. 각 하천단면에 해당하는 조도계수, 하류하천단면과의 거리를 입력하여 Geometric Data를 생성하였다. 조도계수는 ｢소하천정비종합계획(재정비)보고서[도천면](2017.11)｣를 참고하였다.
또한 UAV 측량을 통해 구한 경사정보를 적용하였다. 그리고 HEC-RAS의 Steady Flow Data에는 GPS 직접측량으로 획득한 11개의 모든 하천단면에서 범람이 발생하는 43.6 m3/s을 최댓값으로 1.0 m3/s~43.6 m3/s까지 0.3 m3/s 간격으로 총 143개의 홍수량을 사용하여 위의 입력 데이터를 바탕으로 HEC-RAS 시뮬레이션을 수행하여 유역 내 가장 작은 홍수량으로 범람하는 위험지역을 산정하였다.
4. 결 과
4.1 Accuracy Assesment of Aerial Photogrammetry
UAV 기반 3D 영상정보를 활용하여 유역 내 하천의 단면이 급격하게 감소하거나 인근에 거주지가 있을 것으로 보이는 지점들은 홍수에 특히 취약할 것으로 보여 이러한 위치들을 검토한 결과 유역전체기반 11개의 하천단면이 파악되었고 현장에서 이를 확인하여 본 연구에서 최종 대상 하천단면으로 선정하였다.
3D 영상정보의 정확도 향상을 위해 앞서 밝힌 바와 같이 30개의 GCP를 측량하여 이를 통해 항공영상정보 자료에 대한 보정에 이용하였다. GSD를 통해 3D 영상정보의 정확도를 검증하였다. GSD 검증에 사용되는 측정오차는 일반적으로 Brach et al. (2019)에 따라 Root Mean Square Error (RMSE)로 정확도를 확인하였으며, 그 식은 Eq. (1)과 같다.
여기서, n은 자료의 개수를 의미하며 xi는 GPS 현장측량을 통해 획득한 값을 나타내고 Xi는xi에 대응되는 UAV 측량 및 post-processing으로 획득한 값을 의미한다.
Table 1에 나타낸 항공사진측량 작업규정 전부개정(2022.08)에 따르면 GSD 8 cm를 기준으로 RMSE의 최대 오차 한계는 GSD 값의 2배로 규정되어 있다. 본 연구에서는 UAV 항공촬영사진을 이용하여 post-processing을 진행한 결과 Average GSD는 2.5 cm이며, GCP 30개 자료의 오차값은 Table 2에, 해당위치는 Fig. 1(d)에 나타나고 있으며, X, Y, Z 각각의 기준값인 RMSEx = 0.034 m, RMSEy = 0.038 m, RMSEz = 0.032 m로 모두 0.08 m 이내 들기때문에 품질관리기준을 만족하는 것으로 판단하였다.
Table 1
Information of Allowed Error Range
| GSD | RMSE (m) | Max Error (m) |
|---|---|---|
| ≤ 0.08 m | 0.08 | 0.16 |
| ≤ 0.12 m | 0.12 | 0.24 |
| ≤ 0.25 m | 0.25 | 0.50 |
| ≤ 0.42 m | 0.42 | 0.84 |
| ≤ 0.65 m | 0.65 | 1.30 |
| ≤ 0.80 m | 0.80 | 1.60 |
Table 2
Information of the Error of 30 GCP Points and Mean RMSE Error
4.2 홍수취약지역 분석 및 조기경보 설치위치 선정
항공사진측량 품질관리기준을 만족하는 것으로 분석된 3D 영상정보를 검토한 결과, 하천인근에 주거지가 위치해 있고, 하천폭이 감소하는 지역들이 파악되었다. 특히 유역 내 홍수에 취약할 것으로 예상되는 11개의 하천단면을 파악하였다. Fig. 3은 UAV를 활용하여 획득한 3D 영상정보에서 추출한 저수지 및 우강천 유역 내 모습을 보여주고 있으며 Fig. 3(a)는 3D 영상정보에서 추출한 저수지 전체 모습을 보여주고 있고, Fig. 3(c)는 저수지에 있는 여수로의 모습을 나타내고 있다. 그림에서 보는 바와 같이 여수로의 높이가 낮고 하천쪽에 위치하는 특이한 형태를 띄고 있다. Fig. 3(b)에서는 여수로를 따라 흐르는 하천의 형상을 보여주고 있으며 이 영상의 중앙에 U4단면이 위치하고 있으며, Fig. 3(d)에 구체적인 U4단면형상을 도시하였다.
Fig. 3
Using 3D Image Information, The Location of the Early Warning System Construction Was Highlighted with a Blue Box. (a), (c) Represents the Spillway of Malgol Reservoir and (b), (d) Represents the Cross-section of the U4 River Located 464 m from the Malgol Reservoir
Fig. 3(b)에서는 영상의 상부에서 하부로 홍수가 이동하게 되는데 중앙에 위치한 U4단면에서 상당한 하폭의 감소를 확인할 수 있으며 Fig. 3(d)에서는 U4단면이 낙차공임으로 확인할 수 있으며 이는 하천 바닥으로부터 제방높이가 낮음을 확인할 수 있다. 이는 U4단면이 하류측보다 횡단면적이 작으므로, 보다 작은 홍수량으로 범람수위에 도달할 수 있는 것으로 판단하였다.
이를 통해 홍수 유입 시 하천 범람이 예상되는 등 홍수에 취약할 수 있음을 확인이 가능하다. 이와 더불어 Fig. 1(c)에서 보여지는 바와 같이 U4단면의 하천 우안에 주거지가 매우 근접해 있음을 확인할 수 있다. 이와 같이 홍수에 취약할 수 있는 지점을 분석한 결과 최종적으로 유역전반에 대해 11개의 하천단면이 본 연구 결과를 통해 검토되어졌다.
본 연구에서는 유역전체기반 홍수에 취약할 수 있는 지점을 분석하여 획득한 11개의 하천단면 중 가장 작은 홍수량으로 제방을 범람하는 지점을 산정하여 최적 위치에 조기경보시스템을 설정하고자 하였다. 이를 위해 11개의 하천단면에 홍수량 발생 시 도달하는 홍수위를 파악하고자 HEC-RAS 시뮬레이션을 진행하였으며, 그 결과 각 하천단면의 제방을 범람하는 홍수량을 파악할 수 있었다. Fig. 4에 말골저수지의 여수로와 11개 하천단면에 대한 범람홍수량, 하천단면적, 제방표고를 나타내었고 이를 Table 3에 정리하였다.
Fig. 4
For the Malgol Reservoir Spillway and the River Cross-section of 11 Flood-prone Candidates, (a) Represents the Amount of Flooding That River Embankment, (b) Represents the Area of River Cross-section, and (c) Represents the Embankment Height
Table 3
Result of HEC-RAS Simulation
Fig. 4(a)에는 말골저수지 여수로와 11개의 하천단면 제방을 범람하는 최저홍수량을 나타내었다. Fig. 4(a)에서 보는바와 같이 말골저수지 여수로로부터 하류방향으로 약 464 m에 위치한 U4단면이 가장 작은 홍수량인 12.1 m3/s (Table 3)에 제방을 범람하는 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구에서는 유역전반 홍수에 취약할 것으로 예상되는 하천단면 중 홍수로부터 가장 취약한 지점은 U4 단면으로 산정되었다. 그리고 말골저수지 여수로로부터 하류방향으로 약 378 m 지점에 위치한 U2단면은 11개의 하천단면 중 두 번째로 작은 홍수량 13.6 m3/s으로 제방을 범람하는 것으로 분석되었다. Fig. 4(b)에는 각 지점별 하천단면적(m2)을 나타내었다. 11개의 하천단면 중 가장 낮은 하천단면적은 4.24 m2 (Table 3)인 U4단면으로 확인되었으며 이는 가장 작은 홍수량에 제방을 범람하는 지점과 동일하다는 것을 알 수 있었다. 따라서 하천단면의 축소가 적은 유량으로도 하천의 범람을 야기한다는 것이 파악되었다. 그 다음으로 낮은 하천단면적은 4.69 m2 (Table 3)인 U2단면으로 확인되었으며 홍수량분석과 일치되는 결과를 나타내었다. Fig. 4(c)에는 각 지점별 제방고(EL. m)를 나타내었다. Fig. 4에서 유역전반 가장 작은 홍수량으로 범람하는 U4단면을 붉은색 박스표시로 강조하였다. 결론적으로 U4단면이 범람하는 홍수량을 기준으로 전체 유역에 대한 홍수경보 발령기준을 설정하게 되면 유역전반 홍수범람에 대한 피해상황을 대비할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 저수지 안전등급이 D등급인 말골저수지와 그 하류에 위치한 우강천 유역전반에 걸친 분석을 바탕으로 최적 위치에 조기경보시스템을 설치하고자 하였다. 따라서 HEC-RAS 시물레이션 결과 중 Fig. 5에 말골저수지 여수로, U2단면, U4단면에 대한 결과를 나타내었다.
Fig. 5
In the Left Panel, The Inundation Flood Amount of Malgol Reservoir Spillway (a-1), U2 Section (b-1), and U4 Section (c-1) Are Shown by Applying Them to Each Cross Section. In the Right Panel Shows the Water Level Reaching Malgol Reservoir Spillway (a-2), U2 (b-2), and U4 (c-2) When Discharges Corresponding to the FEWS Warning Stage of U4 (c-2) Occurs
Fig. 5의 좌측패널에는 말골저수지 여수로(Fig. 5(a-1))의 제방 범람홍수량에 해당하는 홍수위를 붉은색 점선, U2 단면(Fig. 5(b-1))의 제방 범람홍수량에 해당하는 홍수위를 푸른색 1점 쇄선, U4 단면(Fig. 5(c-1))의 제방 범람홍수량에 해당하는 홍수위를 민트색 파선으로 각각 나타내었다. Fig. 5의 좌측패널에 위치한 3개의 단면 모두 3개의 라인 중 U4단면의 범람홍수위에 해당하는 홍수위를 나타낸 푸른색 1점 쇄선이 가장 낮은 높이에 위치함을 알 수 있다. U2단면(Fig. 5(b-1))에서 U4단면의 범람홍수량이 적용된 홍수위인 푸른색 라인이 U2단면의 범람홍수위인 민트색 라인보다 낮게 위치함을 확인할 수 있으며, 이는 U4가 U2보다 더 홍수에 취약하다는 것을 확인할 수 있다. 따라서 U2, U4단면 중 U4 단면이 먼저 범람함을 알 수 있다.
본 연구에서 제시된 UAV 기반 유역전반에 걸친 홍수 위험성을 검토한 결과 U4단면이 가장 취약한 것으로 분석되었으며, 이를 통하여 유역전체에 대한 홍수 조기경보시스템을 U4단면을 기준으로 설정하였다. Fig. 5의 우측패널에는 유역전체를 대표하는 U4단면(Fig. 5(c-2))의 조기경보발령단계시 타위치인 말골저수지 여수로(Fig. 5(a-2)), U2단면(Fig. 5(b-2))들에 발생하는 홍수위를 나타내었대. 이를 통해 위험단면에 조기경보시스템을 설치해야하는 중요성을 확인할 수 있다.
U4단면의 조기경보발령단계는 주의보, 경보, 대피 3단계로 구분하여 설정하였다. 한강홍수통제소, 농어촌공사 등 각 기관마다 다른 기준을 제시하고 있다. 본 연구는 직접적으로 피해가 발생하기 시작하는 범람 발생 수위를 대피(Evacuation)단계로 삼아 그 아래의 적정 수위를 주의보로 설정하였으며 주의(Caution)와 대피 중간 지점을 경보(Warning)단계로 설정하였다.
먼저 대피단계는 U4단면이 범람하는 수위인 0.93 m를 기준으로 하였으며, 주의단계의 경우 실제 강우사상이 발생하여 위험이 시작되는 수위인 0.65 m로 설정하였고 대피와 주의단계 수위의 중간 위치인 0.79 m로 경보수위를 설정하였다. 또한, 각각의 홍수량은 주의단계는 6.7 m3/s, 경보단계는 9.1 m3/s, 대피단계는 12.1 m3/s로 설정하였다. U4단면의 제방을 범람하는 최저홍수량이 적용된 대피단계는 푸른색 라인으로 나타내었으며, 이는 말골저수지 여수로(Fig. 5(a-2)), U2단면(Fig. 5(b-2))에서 제방높이보다 낮음을 알 수 있다. 따라서 유역전체를 대상으로 검토된 11개의 단면 중 가장 작은 홍수량 12.1 m3/s로 제방을 범람하는 U4단면을 기준으로 유역 내 조기경보시스템의 위험단면을 최종 산정하였다.
5. 결 론
최근에 기후변화의 영향등으로 집중호우 및 돌발홍수 발생횟수가 증가하고 있는 추세이며, 이를 대비하기 위하여 조기경보시스템을 다방면으로 확대하는 중이다. 조기경보시스템은 홍수로부터 인명 및 재산피해를 예방하는데 목적이 있으며, 이를 위해 적절한 위치에 설치가 필요하다. 본 연구대상지인 말골저수지의 안전등급은 D등급으로 조기경보시스템 설정이 필요한 상황이며, 또한 말골저수지의 하류부에 위치한 우강천 유역에 약 100세대가 위치며, 말골저수지 안전등급을 고려한다면 조기경보시스템 설정이 필요한 상황이다.
이제까지는 조기경보시스템의 설치위치를 설정한 뒤 그 위치 인근의 위험지점을 분석하여 조기경보시스템의 경보발령기준을 설정하였다. 이는 조기경보시스템 인근지점에 대한 분석만 진행되므로 분석 범위에 대한 한계가 존재하며 전체 유역의 위험성보다는 설치위치 만을 고려한 대피시스템이 될 가능성이 높다. 따라서, 본 연구에서는 조기경보시스템을 설치할 유역에 대해 UAV 항공사진측량을 진행하여 획득한 항공사진으로 post-processing하여 3D 영상정보를 형성하였고, 이를 통해 홍수에 취약할수 있는 지점을 분석하여 11지점을 선정하였다. 선정된 유역 내 11개의 홍수 취약지점들에 대해 HEC-RAS 시뮬레이션을 통해 유역 내 가장 작은 홍수량으로 범람하는 지점을 산정하는 방법을 제시하였다. 연구 결과, 말골저수지 하류부에 위치한 우강천의 유역 내 11개의 하천단면 중 말골저수지 여수로로부터 464 m에 위치한 U4단면이 가장 작은 홍수량인 12.1 m3/s로 제방을 범람하므로 U4단면을 유역 내 홍수로부터 가장 취약한 지점으로 판단하였다. 이를 통해 유역전반에 걸치 홍수에 대비한 조기경보시스템을 구축하는 결과를 보여주었다. 추가적으로 UAV를 이용한 3D 영상정보를 분석하여 각 위험지점의 하천단면도를 획득하고 이를 위험지역을 산정하는데 사용한다면 보다 정밀한 홍수량 분석이 가능할것으로 판단되며, 범람 해석과 같은 홍수추적 결과를 추가적으로 제시한다면 보다 위험한 단면을 산정할 수 있을 것으로 보인다. 또한, 지속적인 연구를 통해 하천 단면을 UAV 항공자료에서 획득한다면 접근성이 어려운 지역에 대한 분석, 시간 및 예산 저감 효과가 가능할 것으로 판단된다.
본 연구 결과를 통해 제시된 유역전반에 걸친 홍수에 대한 위험단면 분석은 향후 타하천에서 조기경보시스템 설치 시 중요한 대안을 제시한 것으로 보인다.
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