2026년도 주요사업 용역보고서	일반용역-2026-??
QGIS 기반 홍수피해 산정 및 장기유출 분석 플러그인 고도화
수행기관 : ㈜헤르메시스
2026.09.

QGIS 기반 홍수피해 산정 및 장기유출 분석 플러그인 고도화

보고서

2026.09.

(주)헤르메시스

목   차

제1장 과업범위	1

1. 용역명	1

2. 용역 범위	1

2.1 QGIS 기반 K-FRM 모델 운용을 위한 인벤토리 구축 및 분석 모듈 고도화	1

2.2 예측강우 생산 모델(KICT-RAIN-AI) QGIS 플러그인 고도화	1

2.3 QGIS 기반 SWAT-K 기본 설계 및 분석결과 표출 기능 구현	1

제2장 사업수행내용	3

1. 용역 수행 내용	3

1.1 QGIS 기반 K-FRM 모델 운용을 위한 인벤토리 구축 및 분석 모듈 고도화	3

1.2 예측강우 생산 모델(KICT-RAIN-AI) QGIS 플러그인 고도화	19

1.3 QGIS 기반 SWAT-K 기본 설계 및 분석결과 표출 기능 구현	27

제3장	44

결  론	44

참고문헌	45

<표 차례>

[표 1] 발주처에서 제공한 기초자료(원자료)	4

[표 2] 차량 인벤토리 전국 단위 기초자료 및 수정 내용	5

[표 3] 농업 인벤토리 구축 시 요구되는 전국 단위 기초자료	8

[표 4] 인구 인벤토리 구축 시 요구되는 전국 단위 기초자료	9

[표 5] 건물 인벤토리 구축 시 요구되는 전국 단위 기초자료	11

[표 6] 인벤토리 데이터 레코드수와 면적 비율	14

[표 7] output_daily.rch_1.csv 제작 예시	29

[표 8] SWAT 후처리 자료 목록	40

<그림 차례>

[그림 1] QGIS Plug-in 기반 Build Inventory Tool	4

[그림 2] 차량 Inventory DB 구축 지원 툴 GUI	6

[그림 3] 본 과업에서 구축한 2023년 전국 범위 차량 인벤토리 데이터	6

[그림 4] 발주처에서 제공한 농업 기초데이터	7

[그림 5] 농업 Inventory DB 구축 지원 툴 GUI	8

[그림 6] 본 과업에서 구축한 2023년 전국 범위 농업 인벤토리 데이터	9

[그림 7] 인구 Inventory DB 구축 지원 툴	10

[그림 8] 본 과업에서 구축한 2023년 전국 범위 인구 인벤토리 데이터	10

[그림 9] 2023년 인벤토리 데이터 검증 INPUT DATA 목록	12

[그림 10] 전국 집계구 단위 인구 통계 검증화면 예시	13

[그림 11] Sliver polygon 예시	13

[그림 12] 인벤토리 데이터의 Sliver polygon(붉은색)	14

[그림 13] 인구 인벤토리 검증 화면 예시(부산 강서구 대저2동)	15

[그림 14] 차량 인벤토리 검증 화면 예시(부산 강서구 대저2동)	15

[그림 15] 농업 인벤토리 검증 화면 예시(부산 강서구 대저2동)	15

[그림 16] 시군구 단위 전국 농업 레코드수	16

[그림 17] 농업 Table에 대한 SQL 인덱스 생성 사례	17

[그림 18] K-CDMS 인벤토리 다운로드 웹사이트	17

[그림 19] 수행사가 추진한 기존 K-FRM building 피해 원단위	18

[그림 20] K-FRM Tool Release 상황	19

[그림 21] 제주 홍수 피해 예측 MLOps 구성(KICT)	20

[그림 22] 수행사의 K-FRM GitHub Repository	20

[그림 23] KICT-RAIN-AI UI/UX	21

[그림 24] OOP 형태로 구현된 KICT-RAIN-AI	22

[그림 25] KICT-RAIN-AI 검증 과정	23

[그림 26] K-FRM Git Log	24

[그림 28] QGIS 플러그인 공식 승인 통보	26

[그림 29] KICT RAIN AI 플러그인 배포 현황(승인후)	26

[그림 30] QSWAT 라이센스 확인	28

[그림 31] QSWAT 소스 코드의 제어(추가,수정) 가능 여부 확인	28

[그림 32] SWAT-K의 output rch file에 대한 sample 구조	29

[그림 33] reach 1번에 대한 유황정보 구성 예시	30

[그림 34] reach단위 년도별 최대홍수량 정보	30

[그림 35] reach단위 년도별 첨두홍수량 정보	31

[그림 36] 자료 변환 성능 측정 머신	31

[그림 37] SWAT 자료 변환기 산출물 목록(윈도우 탐색기)	32

[그림 38] PoC부터 MVP 비교 예시	41

[그림 39] Qt Designer 화면 예시	41

[그림 40] PoC 초기 화면1	42

[그림 41] PoC 초기 화면2	42

[그림 42] KICT SWAT PoC 2025 화면 예시	43

제1장

과  업  범  위

1. 용역명

QGIS 기반 홍수피해 산정 및 장기유출 분석 플러그인 고도화

2. 용역 범위

2.1 QGIS 기반 홍수피해 산정 모델(K-FRM) 운용을 위한 데이터 인프라 구축 및 분석 모듈 고도화

1) 건물, 차량, 농업, 인구 인벤토리 갱신 및 구축 (공간적 범위: 전국)

2) 인벤토리 구축 성과 정확도 검증

3) 인벤토리 구축 성과 데이터베이스 서버 배포

4) 홍수피해 원단위, 파라미터, 손상함수 등 변경사항 반영

5) 홍수피해 분석도구(K-FRM) 기능 고도화

6) 신규 K-FRM 플러그인 배포

2.2 SWAT-K QGIS 플러그인 개발 및 기능 고도화

1) SWAT-K 관련 기존 설계된 아키텍처 및 UI 기반으로 QGIS 플러그인 구현

2) SWAT-K 결과 file 변환기 기능 고도화

3) SWAT-K QGIS 플러그인 배포

제2장

사  업  수  행  내  용

1. 용역 수행 내용

1.1 QGIS 기반 홍수피해 산정 모델(K-FRM) 운용을 위한 데이터 인프라 구축 및 분석 모듈 고도화

1.1.1 건물, 차량, 농업, 인구 인벤토리 갱신 및 구축

??

9/18 현재 농업 인벤토리 구성중. 차주 마무리후 .보고서 수록 예정

1.1.2 인벤토리 구축 성과 정확도 검증

??

1.1.3 인벤토리 구축 성과 데이터베이스 서버 배포

??

1.1.4 홍수피해 원단위, 파라미터, 손상함수 등 변경사항 반영

??

1.1.5 홍수피해 분석도구(K-FRM) 기능 고도화

K-FRM은 실용화가 이뤄진 소프트웨어이다. 다시 말해 이미 최종 사용자에게 배포되어 현업에서 사용되어 지고 있는 소프트웨어이다. 안정화 단계에 진입된 소프트웨어이므로 비교적 대규모 신규 기능 추가가 빈번하지 않다는 장점이 있지만, 한편으론 실제 현장에서 마주하게 되는 예측하기 어려운 다양한 사례에 대한 유지관리가 이뤄져야 함을 의미한다. 최종 사용자 중에 일부 그룹은 활용도를 극대화하고 있으며 이러한 과정중에 초기 설계에서 미쳐 고려하지 못한 부분이 도출되어 전체 시스템의 보완으로 이어지고 있다. 본 용역 기간중(26년 8월)  일부 사용자로부터 특이 작동에 대한 사례가 접수되어 발주처와 공동으로 확인하였으며, 신규 매립지,  간척지(인천 검단구(26년 7월 분구 개편), 새만금, 시화/화성 간척지 등) 등에 대한 분석 시도 등에서 예외적인 작동이 발생함을 확인하였다. 각종 변화가 지적 등 공공데이터 전반에 반영되는 것에 시간차이가 있으며, K-FRM 인벤토리 데이터는 공공데이터를 원천 데이터로 진행하기에 이러한 부분이 즉각적으로 반영되기는 어려운 상황이다.

이에 대하여 시스템 측에서는 관련 안내 정보를 사용자에게 보다 직관적으로 제시하기 위한 조치를 수행하였다. (GitHub WIKI 정보 채널을 활용)

1.1.6 신규 K-FRM 플러그인 배포

발주처와의 긴밀한 협의를 기반으로 K-FRM 사용자 편의성 및 인터페이스 개선 등을 포함한 업데이트 버전을 개발하여 메인 배포 채널인 GitHub에 배포하였다.

[그림 ] 26년 8월 4일 배포된 K-FRM v1.8.10

GitHub는 마이크로소프트에서 안정적인 서비스 운영을 하고 있으므로 해당 저장소를 온라인 저장소로 유지하는 것은 바람직하다. 예를 들어 발주처 내부의 온프레미스 방식과 비교하여 상대적으로 지속가능하다고 판단 가능하다. 서버의 신규 구매, 구축, 자체 네트워크 유지 관리 및 전산실 유지 인력, 비용과 비교시 즉 CapEx(Capital Expenditure)와 OpEx(Operating Expenditure)를 고려시 이부분은 더욱 확연하다. 다만 현재 무료 정책을 유지중인 GitHub에서 향후 새로운 서비스 정책(비용 포함)을 제시하는 경우엔 새로운 검토가 필요하다.

1.2 SWAT-K QGIS 플러그인 개발 및 기능 고도화

1.2.1 SWAT-K 관련 기존 설계된 아키텍처 및 UI 기반으로 QGIS 플러그인 구현

기존에 수립된 기본 설계와 SWAT-K PoC 프로토타입을 바탕으로, QGIS 환경에서 구동되는 SWAT-K 플러그인을 구현하였다. 기존 설계 아키텍쳐는 QGIS에서 제공하는 Plug-in interface를 기반으로하는 아답터 구조 패턴을 핵심으로 한다. 이를 준용하여 설계하였다. 본 도구는 대용량 SWAT-K 결과자료의 후처리 변환 모듈(Run Window)과 결과 내용을 시각적 차트로 구현하는 뷰어 모듈(View Window)로 역할을 분리하여 구조화하였다.

[그림 ] Swat-K Run Window

* SWAT-K 결과파일로부터 소유역별 첨두홍수량, 유황곡선 결과의 표출 고도화

SWAT-K 유출해석 결과파일(.rch, .cio)로부터 소유역별 핵심 수문 지표를 신속하게 가공·표출할 수 있도록 데이터 처리 파이프라인을 고도화하였다.

수문 데이터 자동 분할 및 변환: 소유역 단위로 일단위 유량 데이터를 분할하고, KICT 수문 관계식을 적용하여 연도별 최대홍수량 및 첨두홍수량을 자동으로 산정하도록 구현하였다.

시각화 차트 고도화: 단순 수치 나열을 탈피하여, 선택된 소유역의 일단위 유량 시계열 차트, 연도별 유황곡선(Flow Duration Curve)를 직관적인 차트 컴포넌트로 표출하도록 개선하였다.또한 하단에 최대홍수량과 첨부홍수량을 직관적으로 표기하였다.

유황곡선 챠트는 Y축에 Log Scale을 적용하여 가독성을 보완하였다.

조회대상 소유역 구분 정보 및 대상 연도 정보는 타이핑이 아닌 선택 UX를 적용하여 사용자의 편의성을 도모하였다.

이를 위하여 사용자가 지정한 소유역 레이어의 정보를 활용하였으며, 사용자가 지정한 데이터 폴더에서 대상 연도의 목록을 자동 추출하였다.

[그림 ] 시각 차트가 구현된 Swat-K 플러그인 View Window

* SWAT-K의 shp 파일(소유역, 하천망)을 GIS로 표출하고, 각 소유역 클릭시 해당 소유역의 첨두홍수량 및 유황곡선 정보(챠트 등) 제시

결과의  차트 표출 방식에서 더 나아가, QGIS 지도 캔버스 공간 데이터와 분석 결과가 상호 연동되는 인터랙티브 조회 기능을 개발하였다.

사용자의 편의성을 위하여 선형이 아닌 면형, 즉 Polygon 기반 소유역을 클릭하도록 설계하였다. 사용자가 Polygon 유형의 소유역에서 특정 소유역을 선택하면 소프트웨어는 해당 소유역 번호를 인지하여 해당 차트 정보를 제시한다.

지도 객체 클릭 연동(Map Identification):

사용자가 QGIS 지도 화면에서 특정 소유역 폴리곤을 마우스로 클릭하면, 클릭 지점의 속성(예를 들어 Subbasin ID)을 인식한다.

인식된 소유역 ID와 매핑된 후처리 데이터셋을 탐색하여, 해당 소유역의 차트 화면으로 자동 갱신·표출되도록 연계 기능을 구현하였다.

즉 사용자에게 SHP file name , Layername 및 소유역 번호 속성 필드 이름 등에서 자유도를 제공하고 소프트웨어는 유연하게 응대할 수 있도록 개발하였다.

이를 통해 사용자는 관심 소유역을 직관적으로 탐색·분석할 수 있도록 조작 편의성을 향상시켰다.

[그림 ] 객체 클릭 기능이 연동된 Swat-K 플러그인

지도 연동 기능은 발주처 제공 경량 데이터를 통하여 개발 진행후, 발주처 제공 대용량 데이터(135개 소유역)에서 그 유효성을 재확인 하였다.

[그림 ] 발주처 제공 135개 소유역 대용량 데이터 환경에서 지도 연동 기능 확인

1.2.2 SWAT-K 결과 file 변환기 기능 고도화

본 용역은 KICT의 [SWAT-K 결과 file 변환기]를 개선하는 용역이다. [SWAT-K 결과 file 변환기]는 MS .Net 9 Framework를 기반으로 하며 C#으로 개발되었다. Python Ecosystem과 비교시 아래 장점을 보유한다.

.NET 10 버전도 출시되어 있으며 MS에서 28년 까지 기술지원을 공지한 상태임. 즉 .NET은 상대적으로 안정적인 개발 프레임워크임

Compiled Machine Code 방식과 Interpreted Scripting 방식에서 야기되는 처리속도 차이

Static typing과 dymamic typing의 차이에서 야기되는 기술부채(Technical Debt)측면 장점

* 첨두홍수량 산출식 개선 : Q=fn(Q1,Q2,Q3,K)의 형태

기존(2025년) 개발 변환기에서는 상수(K) 1개를 지정 받는 방식이었으며 본 용역을 통하여 괄호와 사칙연산, 제곱근, 제곱, 로그 계산이 가능한 자유식으로 확장되었다.

[그림 ] GitHub Wiki에 수록한 사용자 식의 자유도

* 분석 소유역 개수는 500개까지 고려

기존(2025년) 개발 변환기 기능은 소유역 개수를 100개까지 고려하여 설계되었다. 금번 용역을 통하여 이를 조정하여 500개 까지 작동하도록 개선하였다. 이를 위하여 발주처에서 제공한 샘플 데이터(.RCH file)의 1~78번 소유역 파일을 활용하여 1~500번 소유역 데이터 파일로 임의 증량 하였다.

[그림 ] 자체 구축한 소유역 500개 입력 데이터

4.3 GB 이상의 빅데이터 파일이 제작/활용되었다. 이는 SWAT의 작동을 통하여 도출된 실제 데이터 파일은 아니지만, 변환기의 처리 용량 확장을 위한 입력모의 데이터로서는 적용 가능한 데이터이다.

발주처에서 용역기간중 135개 소유역을 포함하는 1 GB 이상의 대용량 데이터를 추가로 제공받았으며, 이의 작동 실험을 통하여 기능을 검증하였다.

한편, 개발 과정에서 부가적으로 속도 증가를 달성하였으며 그 수준은 일반 PC 사양에서(Intel Core i7-3770 @3.4 GHz) 약 30배에 달하였다.

2025년 개발 버전은 100개 소유역 처리가 한계이므로 발주처에서 제공된 78개 소유역 데이터를 활용하여 속도 비교가 이루어 졌다.

각 배포 버전에 대한 내역은 GitHub Wiki 페이지의 Version History에서 관리하였다.

[그림 ] SWAT-K 결과 file 변환기 개발 이력

1.2.3 SWAT-K QGIS 플러그인 배포

* QGIS(v3 or v4) Plugin Repository에 등록하고 배포하고, github 등록

본 용역의 발주 조건은 QGIS v3 또는 v4 환경을 전제로 한다. QGIS v4가 이미 26년 3월 출시되었으며, QGIS Community의 메인스트림이 이미 QGIS 4로 전환되었음을 확인하였다. 이에 수행사는 향후 유지보수성 및 지속 가능성을 고려하여 QGIS v4 환경을 채택하였다. QGIS v4 환경을 지원하도록 플러그인 규격을 설계하고, v4.2 환경에서 개발 및 테스트를 진행하였다. GitHub 배포를 완료함과 동시에 QGIS 공식 Plugin Repository에 등록 신청을 진행하였다.

QGIS v4 표준 패키징: metadata.txt에 QGIS v4 지원 규격을 반영하고, 빌드 자동화 스크립트를 활용하여 배포용 표준 패키지(.zip)를 구성하였다.

GitHub 저장소 배포 및 자동화: 공개 GitHub 저장소에 코드를 등록하고, CI/CD 워크플로우를 연계하여 태그 발행 시 릴리즈 패키지가 자동 생성·배포되도록 조치하였다.

[그림 ]] KICT 발주처 관할 GitHub에 플러그인 소스코드 등록 현황

QGIS 공식 Plugin Repository 등록: 엔드유저의 접근성과 설치 편의성에서 장점을 가지는 QGIS 공식 플러그인 저장소에 신규 플러그인 심사를 신청하였으며 성공적으로 등록(2026.9.19)되었다.

[그림 ] QGIS Official Repository 등록 화면

이로서 아래 그림과 같이 QGIS Plugin Manager에서 해당 플러그인을 Search하여 설치 가능하다.

[그림 ] QGIS plauin 설치 화면

제3장

결  론

본 과업은 짧은 용역기간 및 다양한 기술요소가 관여되는 고난이도 프로젝트이다. 발주처의 적극적인 협조로 인하여 완수가 가능하였다.

● K-FRM 인벤토리는 각 데이터의 구조, 포맷, 규격 등 변화를 데이터 처리과정(ETL) 설계에 반영하여 결과를 도출하였다.

● 소프트웨어를 오픈소스화하는 것은 사유소스코드 방식과 비교하여 명확한 장단점을 가지며, 발주처는 이미 GitHub를(WaterKICT) 적극 활용중인 상황이다. 발주처에서 이미 보유한 권한(GitHub 쓰기권한 등)을 활용하여 이슈 응대, WIKI를 통한 정보 공유 등에 기여(Contribution)하면 장점을 더욱 극대화할 수 있다.

참고문헌

Project Management Institute(PMI), Inc. (2021).  “A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBOK Guide) -- Seventh Edition and The Standard for Project Management”, Pennsylvania, USA

㈜헤르메시스 (2023). 홍수해석을 위한 K-FRM 구성 체계 및 GQIS-GRM 개선. 일반용역-2023-068, 한국건설기술연구원

㈜헤르메시스 (2024). 예측강우 및 홍수피해 분석 도구 기능 설계 및 개발. 일반용역-2024, 한국건설기술연구원