2002년 현재 서울시는 99.99%에 이르는 높은 상수도 보급율에 비하여 유수율은 선진국의 수준에 이르지 못하고 있는 실정이다. 이는 정수장에서 배수지까지 연결되는 송수관과 배수지에서 각 가정으로 보낼 때 사용되는 배급수관에서의 누수 발생이 주 원인이며, 이는 곧 체계적인 관망 설계 및 운영이 미흡하기 때문인 것으로 지적되고 있다. 상수관로의 누수현상을 해결하고 효과적인 관리를 위한 근본적인 대책으로 노후관로의 교체가 필요하게 된다. 또한 노후관망 교체 등 유사시에 안정적인 상수의 공급을 위해 배수지간을 연결하는 대안 관로를 둘 필요가 있으며, 이러한 관망의 경로를 적절하게 설계해야 하는 것도 주요한 상수 공급 문제 중의 하나이다. 2000년 서울시 수도 정비 기본 계획의 관망 정비계획에 따르면 배수관리를 원활하게 하고 누수를 효율적으로 탐지·방지하기 위한 가장 이상적인 관망구성은 배수지 중심의 블록 시스템으로 보고 있다. 이와 같은 문제점들을 기반으로 하여, 본 연구는 GIS를 이용하여 효과적으로 노후관망을 관리하고, 대안 관망경로를 구축하는 시스템을 제안하였다. 본 연구에서는 배수지를 중심으로 한 블록 단위기반의 관망 노후도를 체계적으로 분석하는 시스템과 함께, 유사시를 대비한 최단/최적의 대안 경로를 산출하는 시스템을 구현하여 이를 서울 일부지역에 적용하여 그 유용성을 점검하였다. 상수도 관망의 설치 계획은 상수도 시설의 규모의 확장과 시설계량에 있어 대규모의 비용과 시간이 요구되는 특성을 가지고 있기 때문에 시설투자에 있어 정확한 예측과 분석을 통해 이루어져야 한다. 본 연구에서는 이러한 예측과 분석의 의사결정을 지원할 수 있는 상수도 배수 블록 노후도 관리 시스템과 최단/최적 연결 경로 산출 시스템을 구현해 봄으로써 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 상수도의 관망 노후도의 분석을 화면상에서 다양한 요소별로 하게 함으로써 넓은 공간에서의 관망의 관리를 효과적으로 할 수 있게 해준다. 2. 또한 이와 함께 대안 관망들을 사용자가 직접 대화식으로 빠르게 설계하고 이들의 경로와 공사비용 등을 산출해 봄으로써, 후보 최적 경로들을 공간적, 정량적으로 비교하는 것이 용이하다.
본 연구에서는 노후도를 보다 간단히 평가할 수 있는 운영지수 분석법을 개발하였고 이를 기존의 노후도 분석법과 비교 분석하였다. 청주시 상수관망에 적용하여 노후도를 비교 분석하였으며 사용성을 입증하였다. 기존의 간접평가법 분석결과, 율량동(구시가지), 내덕1동, 용암2동 상수관망의 노후도가 가장 높은 것으로 분석되었으며, 신뢰성해석을 통한 안전도 분석 결과 내덕1동 상수관망이 직경 200 mm, 300 mm 강관 모두 파괴확률 3.21%, 4.65%로 안전도가 가장 취약한 것으로 분석되었다. 운영지수 분석법의 경우, 내덕1동 상수관망이 직경 200 mm, 300 mm 강관 모두 위험도 0.2609, 0.2644로 가장 높은 것으로 분석되었으며, 개량 우선순위는 비슷한 것으로 나타났다. 따라서 향후 운영지수 분석법을 통해 상수도관을 보다 간단하게 노후도를 분석하여 상수관망의 운영관리에 활용이 가능할 것으로 판단된다.
최근 몇 년 동안 기후변화에 대응하기 위한 탄소중립 혹은 저탄소 운영의 중요성이 강조되어왔다. 상수도 관망은 직접적인 탄소 배출 시설물은 아니지만, 상수도 관망의 운영 그리고 구성요소의 제조부터 폐기까지의 전 생애주기 동안 막대한 양의 에너지를 사용하는데, 이러한 에너지의사용이 탄소 배출에 간접적인 영향을 주는 것으로 알려져 있다. 특히 수자원공사에 따르면, '17년 기준 수도사업 관련 전기 사용에 따른 간접 배출이 70만tCO2eq에 이르는 것으로 보고되고 있어, 에너지의 효율적인 운영 및 자산관리 체계의 필요성이 커지고 있는 실정이다. 상수도 관망의 에너지 효율에 영향을 주는 요인은 크게 구성요소의 노후와 누수로 구분할 수 있다. 본 연구에서는 상수도 관망 관로 별 노후와 누수 여부를 판단하여 교체 전략을 수립할 수 있는 자산관리 모형을 제안하고 관로별 에너지 효율을 시각화하여 전반적인 자산관리에 근거를 제시하고자 한다. 모형은 최적화 기법을 통한 관로별 기능적 노후도 산정 및 누수 탐지, 관만 내 누수 지역화, 에너지 효율 시각화 등 총 3개의 모듈로 구성되어 있다. 제안한 모형은 고도의 차이가 큰 국내 D시 가상 관망에 적용하였다. 해당 관망에 다양한 관로의 노후 및 누수 상황을 가정하여 가상의 데이터를 생성하고 이를 토대로 관로별 기능적 노후와 누수 조건을 고려하여 해당 모형을 검증한다. 또한, 노후와 누수에 따른 가상 상황별 관로의 자산관리 의사결정 예시를 제공하여 향후 모형의 활용에 대한 가이드 라인을 제시한다. 마지막으로 관망 내 설치된 감압밸브를 터빈으로 전환하여 관망 운영 단계에서 무의미하게 소산되는 열에너지를 회수하는 방안을 검증하였다. 최적화 기법을 통해 비용 대비 최적 터빈 설치 지역을 선정하였고 향후 터빈 설치에 고려해야 할 사항을 정리한다. 본 연구에서의 결과는 향후 종합적인 저탄소형 상수도 관망을 위한 초석을 제공할 것으로 기대한다.
상수관로의 노후화는 단수유발, 수압부족 및 수질악화, 싱크홀 발생 피해와 누수로 인한 경제적 손실 등을 초래한다. 최근 상수관로의 노후화에 의한 피해가 심각해짐에 따라, 환경부에서는 전국적으로 노후관로를 개량 및 교체하는 작업을 시행하고 있다. 다만, 모든 노후관로를 일시에 보수 및 교체하는 것은 불가능하므로, 사용 중인 관로의 노후도를 정량적으로 판단하여 개량우선순위를 결정해야한다. 현재 국내에서는 '상수도 기술진단' 매뉴얼에 따른 관망성능평가 결과를 이용하여 상수관로의 노후화 정도를 평가하고 있다. 이는 평가항목 별로 기준을 나누어 조건값과 가중치를 부여하고, 총 점수를 합산하여 해당 관로의 평가 점수에 따라 등급을 판정하게 되는 점수평가법이다. 본 연구에서는 기존의 점수평가법과의 비교를 통하여, ANN(Artificial Neural Network)-Clustering 기법이 상수관로의 노후도 평가를 위한 새로운 평가방법이 될 수 있음을 제시하였다. 본 연구는 강원도 Y지역의 상수관로를 대상으로 진행하였으며, 기존의 관망성능평가 항목을 이용하여 전체 관로를 세 가지 등급으로 분류하여 노후도를 평가하였다. 또한 ANN-Clustering방법의 적용 가능성을 판단하기 위하여 기존의 점수평가법 결과와 비교분석을 실시하였으며, 전체 대상관로의 노후도 정도를 직관적으로 파악할 수 있도록 계산된 노후도 등급을 관망도에 도시하였다. ANN-Clustering방법은 관로의 다양한 특성값을 손쉽게 변경하여 적용할 수 있으며, 기존의 점수평가법과 더불어 상수관로의 유지관리를 위한 보다 객관적이고 합리적인 관망성능평가법이 될 수 있을 것으로 기대한다.
산업안전보건법에 따르면 결함수 분석기법(Fault Tree Analysis, FTA)은 주로, 설계 또는 운전단계에 있는 공정 위험성 평가 시 사고의 발생빈도와 예상사고 시나리오를 추정하는데 적용되어왔다. 따라서 일반적인 결함수 분석에서 정상 사상은 시스템 자체의 사용불능을 야기하는 가장 큰 원인을 의미한다. 그러나 상수도의 유지관리를 위해 FTA를 적용한 경우 정상 사상은 일반적인 FTA에서의 정상 사상과는 다르게 정의되어야 한다. 즉, 용수공급의 경우 관망 전체에 영향을 미치는 정상 사상이란 수원지의 오염이나, 수원지에서 직접적으로 나오는 관로에 문제가 생겼다거나 하는 사건을 의미하므로, 이러한 방식의 정상 사건 정의는 관망의 관로 및 절점에서 발생되는 문제를 분석하기 어렵게 만든다. 따라서 본 연구에서는 관망의 특정 지점에 용수공급이 원활하게 되지 않는 경우를 FTA의 정상사상으로 정의하였다. 또한, 개개의 관로 노후도 평가 점수와 FTA를 이용하여 관망의 특정 절점에 용수를 공급하기 위한 관로들의 노후도 평가 평균 점수를 산출하였다. 개발한 프로그램에서는 평균 노후도 평가 점수를 산출하기 위해서, 특정 절점 값을 입력 받고 각 파이프와 그로 인해 생기는 고립구간(세그먼트 + 비의도적 고립구간) 에 포함되는 절점들의 관계를 나타낸 자료를 이용하여 파이프에 문제가 생길 시 단수되는 절점을 역으로 검색해서 각 파이프의 노후도 평가 점수를 산술평균 하였다. 본 연구에서는 특정지점에 용수 공급이 원활하지 못 한 정상사상에 대하여 관로의 수리 또는 교체를 해야 하는 구간을 찾아 노후도 평가 점수를 산정하는 것이 목표이다. 이를 위해 특정 절점에 용수를 공급하기 위하여 지나가는 관로들에 대해서 평균 점수를 구함으로써, 절점에 용수가 원활히 공급 될 가능성을 산정하여 FTA와 관로 노후도 평가 점수를 이용하고 특정 절점에 용수를 공급하기 위하여 지나가는 관로들에 대해서 평균 점수를 산정하였다. 절점에서 용수를 공급하는 중요도에 따라 절점으로 이어지는 관로의 평균 노후도를 일정 점수 이하로 유지시키는 방법을 이용함으로써 관로의 유지관리 필요성에 대해 지표로써 사용할 수 있다.
본 논문에서는 상수관로의 개량(교체또는갱생) 우선순위를 결정하는데 있어서 평가되어야 할 인자 또는 요소를 관로의 파손이 전체관망에 미치는 영향 및 개별관로의 특성으로 구분하였고, 이들을 퍼지기법을 적용하여 정량적으로 산정할 수 있는 모형을 개발하였다. 퍼지기법으로 산정되는 관로의 파손이 전체관망에 미치는 영향을 관로의 퍼지 중요도로 정의하였으며, 개별관로의 특성은 관로의 퍼지 특성도로 정의하였다. 퍼지 특성도는 다시 퍼지 노후도 및 퍼지 난이도 등으로 구분하여 산정할 수 있게 하였다. 한편, 각 평가요소를 퍼지기법으로 산정함에 있어서 적합한 평가대상이 차지하는 비중에 따라 평가대상의 가중치를 고려할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 개발된 방법론의 적용예를 제시하기 위하여 EPANET 관망해석 프로그램의 예제관망으로 제공되는 Net3 관망을 이용하였다. 관로의 파손이 전체관망에 미치는 수리학적 영향과 개별 관로의 특성중의 하나인 관로의 노후도를 Net3 관망내 관로 개량 우선순위 결정에 고려하여야 할 요소로 선정하여 Net3 관망 내 관로의 퍼지 중요도(Fuzzy Importance Index, FII) 및 퍼지 노후도(Fuzzy Deterioration Index, FDI)를 산정하였으며, 이를 이용하여 Net3 관망내 관로의 개량 우선순위를 수립하였다.
상수도는 깨끗하고 안전한 물을 수용가에 공급하기 위한 시설로서 수요량의 증가에 따라 신규 및 확장사업이 계속되고 있으나, 계획의 일관성이 부족한 상태에서 건설된 관로시설은 노후화의 진행에 따라 통수능 저하, 정체구역 발생, 누수 및 관로의 파손으로 인한 급수중단, 지역적 시간적 수압불량 및 수량부족, 녹물을 비롯한 수질의 악화 등 구조적 기능적 문제를 사회 곳곳에서 야기하고 있다. 이러한 상수관로의 송수 및 급배수과정에 대한 정확한 성능평가와 진단을 위하여 우리나라 실정에 적합한 합리적이고 과학적인 평가지표를 개발하고 소프트웨어화 하였다. 이는 관망의 성능평가에 필요한 데이터베이스, 수리학적 적정성, 수질 안전성, 관로시설 노후도 등을 추정할 수 있는 모델군과 측정자료 등을 근거로 의사결정을 지원하는 것으로 구성되었다. 또한 CAD 및 GIS를 기반으로 하여 누구나 손쉽게 관망해석에 필요한 관망도를 작성하고 수량 및 수질예측 시뮬레이션 모델을 통하여 지하 상수관망의 흐름을 예측할 수 있고 노후 수도관 평가 및 잔존수명 추정모델을 포함하고 있다. 이를 활용하여 관망의 성능평가 및 진단을 실시하여 대상관망이 가지고 있는 문제점을 파악하고 이를 근거로 시설의 개량이나 운영의 개선방안을 도출하고자 하였다.
노후화된 상수관로는 단수유발, 수압부족 및 수질악화, 싱크홀 발생 피해와 누수로 인한 경제적 손실 등을 초래한다. 하지만 모든 노후관로를 일시에 보수 및 교체하는 것은 불가능하므로, 사용 중인 관로의 노후도를 정량적으로 판단하여 상수관로의 개량 우선순위를 결정해야 한다. 본 연구에서는 ANN(Artificial Neural Network)-Clustering 기법이 상수관로의 노후도 평가를 위한 새로운 평가방법이 될 수 있음을 제시하였다. 본 연구는 전라남도 YG지역의 배수관로를 적용대상으로 진행하였으며, 관망성능평가 항목을 이용하여 전체 관로를 세 개의 등급으로 분류하여 노후도를 평가하였다. 또한, 본 연구의 적용 가능성을 판단하기 위하여 실무에서 적용 중인 점수평가법 결과와 비교분석을 실시하였으며, 전체 대상관로의 노후도 정도를 직관적으로 파악할 수 있도록 산정된 노후도 등급을 관망도에 도시하였다. 본 연구에서 제안한 노후관로 평가기법은 관로의 다양한 특성값을 손쉽게 변경하여 적용할 수 있으며, 점수평가법과 더불어 상수관로의 유지관리를 위한 객관적이고 합리적인 관망성능평가법이 될 수 있을 것으로 기대한다.
4차산업 기술이 상수도 관망 분야에도 활발히 도입되며 스마트워터 구축에 기술적인 기반이 마련되고 있다. 이중 디지털트윈의 경우 컴퓨터에 현실 속 사물의 쌍둥이를 만들고, 현실에서 발생할 수 있는 상황을 컴퓨터로 시뮬레이션함으로써 결과를 미리 예측하는 기술로 정의된다. 즉, 디지털트윈의 핵심기술은 시각화와 시뮬레이션 모형의 연계로 실시간 상황 표출뿐만 아니라 시뮬레이션 모형 입력값의 미래 변화를 추정하여 해당 사물의 상태를 예측하는 것이라고 할 수 있다. 상수도 관망의 경우도 디지털트윈 모형 구축 시 정교한 시뮬레이션 모형과 연계를 통해 관측 데이터의 표출과 함께 미관측 지점의 데이터를 추정 및 표출하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 디지털트윈 모형 구축에 가장 필수적이라고 할 수 있는 상수도 관망의 해석 프로그램 매개변수 검보정 모형을 소개한다. 대표적인 상수도 관망해석 프로그램인 EPANET2.2의경우 입력값으로 주로 수요량과 관로의 조도계수를 요구하며, 본 연구에서는 수요량은 알고 있는 것으로 가정하고 관로의 조도계수만 Markov-Chain Monte Carlo (MCMC)를 사용하여 검보정한다. 해당 모형은 (1) 실시간 조도계수 추정이 가능하면, (2) 동시에 누수 탐지가 가능하고, (3) 관로의 기능적 노후를 정의하여 향후 디지털트윈 모형 구현 시 관로 노후를 표출할 수 있는 기반을 구축한다. 우선 실시간 조도계수 추정은 데이터베이스와 연동하여 진행하며, MCMC 모형을 활용한 관로 별 조도계수의 분포에 따라 정상범위 내 변동이 발생하는지 여부를 판단한다. 이때 정상범위를 벗어난 변동이 발생하는 경우 잠재적 누수가 존재하는 것으로 가정하며, 콜모고로프-스미르노프(KS) 테스트를 통해 이를 판단한다. 기능적 노후는 관로의 통수능과 연관이 있으며, 추정한 조도계수에 따른 관로의 통수능을 산정하여 결과를 표출한다. 본 연구에서 제안한 모형은 향후 상수도 관망 디지털트윈 구현에 핵심 요소기술로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
인천지역의 상수도공급은 팔당댐을 취수원으로 하여 도수, 송수관을 거쳐 인천지역 내 정수장을 통하여 각 급수지역까지 일원화된 관로시스템으로 공급되고 있다. 관망에서의 적절한 수압관리, 노후관로 교체사업 등은 급수관망 내 관로 사고위험을 줄일 수 있고, 누수량을 저감하여 무수율의 감소로 이어질 수 있다. 상수관망 내 누수에 영향을 주는 물리적, 운영적 요소를 파악하고, 이를 이용하여 누수해결을 위한 방법론을 제시하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 인천시 배수관망 데이터를 활용하여 통계분석 및 인공신경망을 통하여 무수율에 영향을 미치는 인자를 선별하고, 무수율과의 연관성을 분석하고자 하였다. 이를 위해 대상지역에 대한 시설현황 및 운영자료를 취득하고, 무수율 분석에 활용하였다. 인천시의 소블럭을 대상으로 관로노후도, 배수관연장, 평균관경, 급수전당 공급량, 누수발생 횟수, 용도지역, 관망구성 형태 등을 고려하여 무수율과의 관계분석을 위한 통계분석을 수행하였다. 특히 급수에 필요한 최소에너지와 관망에서 공급되는 에너지를 비교하기 위하여 관망해석 프로그램인 EPANET을 이용하여 관망내 절점에서의 수압과 수요량이 적용된 최소공급에너지를 활용하였고, 이를 통하여 블록 내 과잉공급에너지와 무수율의 영향성을 비교하였다. 최종적으로 산출된 주요인자에 대한 주성분분석, 분산분석, 다중회귀분석 등의 통계분석과 인공신경망에 의해 학습된 알고리즘을 통하여 산정된 무수율을 실측 무수율과 비교, 분석하였다. 인공신경망에 의해 산정된 무수율과 실측 무수율의 정확도를 평가하기 위하여 MAE, MSE, PBIAS 등의 정확도 평가와 산점도 분석을 수행하고, 상관계수를 도출하여 가장 정확한 방법을 결정하였다. 분석 결과 통계분석에 의한 다중회귀식으로 산출된 무수율 보다 인공신경망에 의한 무수율이 실측값에 더욱 근접한 것으로 나타났으며 이용된 뉴런의 수의 따라 산출결과가 상이하기 때문에 최적 뉴런의 수를 산정해야 할 필요가 있음을 확인하였다. 특히 사용된 상수관망 주요인자 중 주성분분석을 통하여 선정된 각 성분을 인공신경망에 적용시 더욱 정확한 무수율 예측이 가능한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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