상수관망시스템은 정수처리 된 용수를 수요처에 공급하는 사회기반시설물이며, 주로 지하에 매설되는 시설물의 특성상 관로에 누수가 발생하였을 경우, 정확한 발생지점을 파악하기가 어렵다. 특히, 지진에 의해 시스템 내 다중지점에 누수가 발생할 경우, 장기간 경제적 손실과 사용자의 불편이 예상되므로 신속히 누수지점을 파악한 후, 피해 관로의 적절한 교체 혹은 보수가 이루어져야 한다. 본 연구에서는 지진으로 인해 상수관망에 발생한 다중 누수관로의 정확한 탐지를 위해 다양한 누수탐지 기법을 제안하고 모의결과를 비교, 분석하였다. 가상의 다중 누수 시나리오를 모의한 후, 시스템 내 설치된 수압계와 유량계의 누수발생 전, 후 모니터링 값을 이용하여 1) 최적화 알고리즘을 이용한 Calibration 기법, 2) 수리해석을 통한 누수지점 역추적 기법, 3) 인공신경망을 이용한 Pattern 학습법 등을 적용하였다. 동일한 다중 누수 시나리오를 각 누수탐지 기법에 적용함으로써 누수지점 산정 결과에 대한 정확도를 비교, 분석하였다. 본 연구는 최근 국내에서 발생빈도가 높아지고 있는 지진재해 발생에 대비하여 상수관망시스템의 지진피해 복구 연구를 위해 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
최근 지진 발생 빈도와 규모가 증가함에 따라 지진재해에 취약한 지하구조물의 내진성능 향상 및 신속한 복구에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대표적인 지하구조물 중 하나인 상수관망은 음용수를 안전하고 원활하게 공급하는 사회기반시설물로써 대부분의 시설물이 지하에 매설되어 있어 지진재해에 매우 취약하다. 지진으로 인해 상수관망 내 누수 및 파손 등의 피해가 발생할 경우, 물 공급이 중단되어 경제적 손실과 사회 전반적인 불편이 우려되므로 피해 관로의 신속한 파악과 복구가 이루어져야 한다. 상수관로에 발생하는 피해는 크게 누수와 파손으로 구분할 수 있다. 관로가 파손된 경우 용수가 표층으로 새어나오기 때문에 탐지가 용이하지만, 누수의 경우 표층으로 드러나는 피해가 없어 탐지 및 수리가 어려운 단점이 있다. 이러한 누수가 장기간 방치될 경우, 해당 시스템의 유수율 감소로 인한 경제적인 손실과 더불어 공급수압의 저하, 그리고 오염물 침투의 위험이 존재한다. 이러한 피해를 막기 위해서는 신속히 누수 지점을 파악한 후, 피해 관로의 교체 혹은 보수가 이루어져야 한다. 현장에서 누수를 직접 탐지하는 방법은 정확도가 높은 반면, 많은 인력과 장비 그리고 비용이 소모되는 단점이 존재한다. 따라서 현장 누수탐지에 앞서 컴퓨터를 이용한 간접 누수탐지 기법이 지속적으로 개발될 필요가 있다. 본 연구에서는 현장 누수탐지의 탐지효율을 향상시키기 위해 수압, 유량 등의 관측 데이터와 수리해석 모의 및 최적화 기법을 활용한 컴퓨터 기반의 다중누수 탐지모형을 개발하였다. 개발 모형은 국내에서 운영 중인 소블럭 상수관망시스템에 적용하여 검증하고 탐지효율을 분석하였다. 컴퓨터 모의를 이용한 다중누수 탐지모형은 지진이나 홍수와 같은 대규모 재난 발생 후, 상수관망시스템의 신속한 복구 및 운영 정상화를 위한 도구로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
누수는 용수공급시스템 내에서 발생할 수 있는 대표적인 비정상상황 중 하나이다. 누수는 관로가 매설된 이후부터 잠재적으로 발생할 수 있으며 발생 직후부터 즉시 경제적 및 수리학적 피해를 입을 수 있기 때문에 이를 적시에 감지하고 탐지하는 것이 중요하다. 하지만 시스템이 지하에 매설되어 있어 이를 빠르게 인지하는 것은 쉽지 않으며 인지한다 하여도 복구하기 위해서는 상대적으로 많은 가용자산이 요구된다. 따라서 다중 누수가 발생할 시 누수규모 및 위치에 따라 복구 우선순위에 대한 우선순위를 선정해야 할 필요성이 있으며 최적의 복구전략이 도출되어 이를 수행할 시 시스템의 탄력성 측면에 있어 유리함을 가질 수 있다. 본 연구에서는 프로그램 기반 모의 누수를 발생시켜 비정상상황 시나리오를 구축하였으며 이에 따라 딥러닝 기반 모델로 누수탐사를 수행하였다. 탐사 결과로 얻어지는 누수위치와 누수량은 이 후 누수복구 우선순위를 위한 요소로써 활용되며 타 요소와 함께 최적의 누수복구 시나리오를 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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