상수도시설은 운영관리 환경, 사용범위, 빈도 등 특성에 따라 수명이 달라지며, 현행 법률에서 일률적으로 정하고 있는 내용연수와 차별된 접근이 필요함에 따라, 시설의 파손, 보수이력 등 관리현황 및 시설의 경시적인 변화 상태를 조사 분석하여 기술적 판단을 토대로 한 수명평가 방안이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 국내외 내용연수 적용현황과 시설별 내용연수 산정 방안, 외국의 상수도시설물 관리 방법, 기존 관로 상태평가 기준 수립을 위한 현황 등을 조사하고, 매설 상수관로에 현장조사를 수행하여, 상수관로의 물리적인 파손위험성과 사고이력을 기반으로 경제적 가치 기준에 의한 잔존수명 평가 기법을 개발하였다. 또한 기존 우리 공사의 노후도 기법을 물리적인 노후진척에 따른 상태변화와 실측 데이터를 활용하여 통계적인 분석을 통하여 평가항목은 축소하고, 신뢰도는 제고하였으며, 관 상태평가를 통해서 합리적인 개량계획 수립을 추진할 수 있도록 관상태평가 가이드라인을 개발하였다.
2020년 상수도 통계에 따르면 전국 상수도 보급률은 약 99% 정도로 높은 수치를 기록하고 있으나 노후관으로 인한 관로파손 및 수질사고로 인해 효과적인 운영에는 많은 어려움이 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기술진단 및 정밀안전진단 등 체계적인 유지관리 규정이 도입되었으며 적용되고 있으며, 이때 시스템의 정량적인 성능평가를 위해 간접평가와 직접평가로 구성된 점수평가법이 적용되었다. 간접평가는 지중에 매설된 관로를 대상으로 매설연도, 관경, 관로연장 등의 노후도인자를 통해 관의 노후도를 추정하고 간접평가 결과 3등급으로 판명되는 관로의 경우 객관적인 관의 상태를 평가하기 위해 시편채취 및 관로 내시진단 등의 직접평가가 수행된다. 하지만 관로의 직접평가는 간접평가결과 3등급의 모든 관로에 대해 수행하기에는 진단비용 및 시간 등 제약조건에 따라 모든 지점에 대한 직접평가 수행에는 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 관로 성능평가 기법의 한계를 개선하기 위해 상수도시스템 통합평가 기술을 개발하였다. 개발한 기술은 머신러닝 기법을 적용하여 간접평가 및 직접평가 결과를 토대로 직접평가가 필요한 지점의 결과를 예측하였다. 이를 바탕으로 상수도시스템 평가성능 향상 및 보강 우선순위 선정 단계에서 의사결정권자의 판단에 도움이 될 것으로 판단된다.
상수도분야 인공지능 기술개발 관심도가 증가함에 따라 상수도 관로에 대해서 노후관 상태평가 데이터 결과를 활용하여 반복적인 학습으로 개량 의사결정 등급을 예측할 수 있는 인공신경망 알고리즘을 개발하고 검증과정을 통하여 가장 신뢰성 있는 예측 모델을 제시하고자 한다. 2020년 한강유역의 노후관로 정비 기본계획에 의한 간접평가 데이터 12개 항목을 기반으로 데이터 전처리 하고 인공신경망 알고리즘을 적용하여 반복학습과 검증을 통해 계산된 결과값과 직접평가 결과값의 일치율이 90% 이상이 되도록 역전파 과정을 통해 가중치를 업데이트 하면서 최적화하여 관로 등급을 예측하는 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘 정확도 검증결과 모든 관종 데이터가 고르게 분포되어 있고 학습 데이터가 많아야 예측평가 정확도가 높아지는 것을 확인할 수 있었다. 향후 전국의 다양한 데이터가 확보되면 인공신경망을 이용한 관로등급 예측의 신뢰도가 좀 더 향상되어 객관화된 노후관 상태평가 의사결정 지원 역할을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
상수도 시스템은 물을 수용가에 깨끗하고 충분하게 공급하는 사회기반시설 중 하나이다. 최근 상수도관로 노후화로 인하여 발생하는 누수, 적수, 단수 등의 피해를 방지하기 위하여 상수도관로 점검 및 진단을 수행하고 관 상태를 평가하여 해당 요소에 대한 보수 및 보강을 시행하고 있다. 하지만 기존의 정비사업은 관 노후도를 고려한 보강계획을 수립하여 효과적인 상수도 시스템 정비를 위하여 상수도관로에 영향을 미치는 수리 및 수질 평가를 통합적으로 고려한 보강 우선순위 결정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 상수도 시스템의 구조적, 비구조적 평가 인자를 동시에 고려한 시스템 보강 우선순위 선정을 위한 통합평가 기술을 제안하였다. 보강 우선순위 선정을 위하여 실제 상수도관로가 설치된 지역을 대상으로 상수도관로의 수리. 수질, 관 상태 등의 구조적 인자와 중요시설, 단수 시 피해인구 등의 비구조적 인자를 고려한 통합평가를 수행하였다. 구조적 인자 중 수리 및 수질 인자는 수리해석기법을 이용하여 기준치 통과 여부에 따라 평가하였으며 상수도관로의 관 상태는 관로의 제원, 매설 깊이, 노후도 등의 기준으로 평가하였다. 이러한 평가를 바탕으로 우선순위 선정을 위해 다기준의사결정법을 이용하여 상수도관로의 보강 우선순위를 선정하였다. 본 통합평가는 상수도관로의 구조적, 비구조적 위험도를 정량적으로 인지할 수 있을 뿐만 아니라 비구조적 인자를 고려하여 기존의 평가방법보다 더 신뢰할 수 있는 결과를 제공한다.
본 연구(I)의 목적은 현재 K-water에서 실시하는 대구경 노후관로 개량사업시 매설관의 노후도를 판단할 수 있는 방법을 제시하였다. 대구경 관로의 노후도 평가모형을 개발하기 위해 국내의 대표적 평가기법 중 1995년 평가법, 2002년 평가법, 상태평가법 등 3개를 분석하였다. 대구경 관로의 노후도를 평가하기 위하여 기존의 3가지 평가방법별 인자의 우선순위를 바탕으로 공통 인자와 대구경 관로의 특성을 고려할 수 있는 인자를 함께 고려하여 10개 인자를 선정하였다. 또한 개발모형의 인자별 가중치는 국내의 대구경 관로의 실험 및 분석 값을 바탕으로 한 회귀식과 전문가 의견과 관리경험 등을 고려하여 산정하였다. 따라서 기존의 3가지 모형의 특성을 고려하여 개발된 평가모형은 대구경 관로의 노후도를 평가하기에 보다 신뢰성 있는 모형으로 판단된다.
본 연구에서는 상수도 금속관의 관 내 외면 부식상태를 평가하고, 내 외면 부식깊이(속도)와 매설년수의 관계를 통하여 내 외면 공식성장속도, 그리고 국내의 토양특성 인자들이 관 외면부식에 미치는 영향을 평가하여 관 외면의 노후상태를 예측할 수 있는 부식속도 모델을 제안하였다. 수집된 관체의 외면 부식깊이는 평균적으로 1.38 mm, 내면은 2.13 mm이었고, 이는 수질 등 내면부식영향 인자가 토양 등 외면부식영향 인자보다 부식에 미치는 영향이 크기 때문이며, 평균 공식성장 속도도 내면이 외면보다 두 배정도 빠른 것으로 나타났다. 외면부식에 영향을 주는 각 토양과 외면부식속도와의 상관성은 높지 않았으나, 모든 토양항목을 포함하여 회귀분석을 통하여 수립된 외면부식속도 예측모델은 기존 모델과 비교하여 더 높은 상관성을 보였다.
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.
최근 도심지를 중심으로 도로함몰이 증가하고 있어 시민들의 안전을 위협하고 있다. 도로 하부에는 상하수도관로, 전기통신시설 등 각종 도로시설물이 매설되어 있는데 이 시설물의 노후화가 도로 함몰의 원인으로 작용하고 있다. 특히, 도로함몰의 주된 원인으로 주목받고 있는 노후 하수관의 경우 단순히 매설연도에 의존하여 하수관 교체 및 보수보강 등의 관리가 이뤄지고 있으며, 하수관 상태에 의한 도로함몰의 위험성은 고려되지 않는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 다양한 하수관 제원 및 주변 환경 정보 및 CCTV 탐사 결과 및 GPR 탐사 결과를 고려한 신뢰성 있는 도로함몰 위험도 평가 방안을 제시하고자 하였다.
국내 수도관 보급률이 증가하면서 기존 노후화된 수도관들과 추가로 노후화된 수도관들이 증가하고 있다. 경과년수가 오래된 시설이 증가하는 것은 잠재적인 사고발생 위험을 증가시킨다. 실제 노후화된 상수도 시설물로 인해 단수, 누수, 수질오염, 지반함몰 발생이 증가하는 추세이다. 이러한 현상들은 시민들의 생활과 안전, 경제활동에 직접적인 영향을 끼치기 때문에 이에 대한 대책 마련이 시급한 상태이다. 본 연구에서는 AI를 기반으로 상수도관의 노후도 및 위험도를 예측하는 모델을 설계하고자 하였다. 대상지역을 인천광역시 서구로 선정하여 유량과 수질의 실시간 계측데이터를 수집하였다. 딥러닝 기법 중 하나인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 이용하여 데이터를 예측하였고, 결정계수(R2)와 RMSE(Root Mean Square Error)로 학습데이터와 검증데이터의 비율을 정하여 예측도를 평가하였다. 유량과 수질 데이터 중 80%는 학습데이터로 20%는 검증 데이터로 분리하였고, LSTM의 셀과레이어 수를 해석에 적합한 범위로 설정한 결과, 실제값과 예측값이 높은 상관성을 보이는 것으로 나타났다. 예측된 유량 및 수질의 결과는 상수도 관리에 중요한 정보를 제공하며, 사고 위험도 평가와 관 노후화에 따른 대응력을 향상시키는 데 도움이 될 것으로 판단된다.
본 연구에서는 상수관로 보수 작업시 필연적으로 수행하던 단수 작업을 배제 하고 단수 없이 시행 가능한 관로 내시 진단 장치와 밸브류의 유지 보수 및 성능 개선을 위한 부단수 밸브 그랜드 패킹 교체장치, 부단수 밸브 스케일 제거 장치, 부단수 밸브 교체 장치를 개발함으로써 단수에 따른 시민 불편 및 경제적 손실을 저감하고 연속적인 물공급에 대한 신뢰도를 향상시킬 수 있으며, 누수 사고시 신속한 대처로 유수율 향상에 기여 할 수 있다. 또한, 관로의 내부를 직접 육안에 의해 관찰함으로써 해당 관로의 세척, 교체 등 정확한 보수 방법을 선정할 수 있으며, 정기적인 관 내부상태 확인을 통하여 노후도 평가의 직접진단 데이터로 활용 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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