위험도(risk)는 복잡성(complexity)과 불확실성(uncertainty)라는 2가지 주요 특징으로 인해 위험도를 정확하게 예측하는 것은 불가능하다. 대표적인 수공구조물인 댐이 각종 모니터링을 통해서 안전하다고 판단된다 하더라도 하류지역에 도시가 존재한다면 여전히 잔존위험도(residual risk)는 존재한다. 댐의 파괴가 일반적으로 발생하는 사상은 아니지만 대규모 인명피해, 재산 및 환경피해로 이어지기 때문에 작은 위험도라 할지라도 이에 대한 감시 및 관리가 필수적이다. 댐 위험도 분석을 위해서 Event Tree 또는 Fault Tree가 일반적인 해석 방법으로 이용되고 있으나 잠재적인 파괴모드에 대한 복잡성과 불확실성을 고려하는데 한계가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해서 Bayesian Network 기반의 위험도 해석기법을 제안하고자 한다. 특히 수문학적 위험도와 관련된 분석을 위해서 Bayesian Network의 구성 방안, 매개변수 추정, 위험도 해석 등 기존 해석 방법을 개선한 댐 위험도 해석 기법을 개발하고자 하며 개발된 방법론을 국내 실제댐에 적용하여 적합성을 평가하였다.
최근 우리나라 주변에 잦은 지진으로 인한 재해위험도 증가 우려가 커지고 있다. 국내 외에서 지진해일 위험도 평가는 시나리오를 기준으로 수치해석을 수행하고 이들 결과를 활용하는 절차로 수행된다. 그러나 위험도 평가는 하중조건 즉, 지진해일을 발생시키는 지진의 발생빈도 및 크기를 종합적으로 고려한 확률 계산이 우선적으로 요구되나, 기존 분석 절차에서는 고려가 되지 않거나 상대적으로 간략화 되어 진행되고 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 과거 우리나라 주변에 지진 및 지진해일 자료, 수치해석 모형 결과를 활용하여, 지진의 규모와 발생빈도를 종합적으로 고려할 수 있는 지진해일 위험도 평가 방법을 수립하고자 한다. 본 연구에서는 첫째, 지진 위험도 평가를 위해서 Poisson-Pareto 분포를 이용하였다. 둘째, 지진발생 위치 및 크기를 고려한 지진해일 위험도 평가 모형을 개발하였다. 셋째, 지진발생 위험도 및 지진해일 위험도를 통합한 해석 모형을 개발하고자 하며, 본 연구애서 제시하는 모든 해석 절차는 매개변수의 불확실성을 고려할 수 있도록 Bayesian 해석기법을 도입하여 진행하였다.
댐과 같은 수공구조물의 치수능력부족은 구조물의 파손이나 붕괴로 직결되며, 대규모 재산피해와 인명피해가 불가피하다. 또한 최근 기후변화 현상에 의해 발생되고 있는 예상치 못한 큰 강우와 홍수는 댐 안전을 저하하는 요소로 간주되며, 복합적으로 발생시 댐의 치수능력이 크게 저하되어 댐 파괴에 영향을 미칠 가능성이 크다. 또한 ICOLD, 세계대댐회 등의 조사 결과 댐 파괴에 큰 영향을 미치고 있는 수문학적 요소로서 예상치 못한 강우, 홍수 및 월류로 조사되었다. 이러한 이유로 수문학적 위험인자를 효과적으로 고려하기 위해 2000년도 이후 선진국에서는 위험도 해석 기법을 기반으로 파괴모드, 다양한 하중조건 등을 조합하여 위험도 해석을 통해 댐의 안전도 검토를 실시하고 있다. 따라서 최근 증가하는 기상변동성을 능동적으로 고려하기 위해서는 위험도 해석기반의 수공구조물 안정성 평가기법을 기반으로 하는 종합적인 위험도 해석 방안수립이 요구된다. 이러한 이유로 본 연구에서는 BN 모형 기반의 댐 위험도 적용에 앞서 실증댐을 대상으로 분석을 수행하였으며, 분석 절차는 다음과 같다. 첫째, ICOLD 및 세계대댐회 등 다양한 논문, 보고서 등을 조사하여 댐 붕괴에 가장 큰 영향을 미치는 수문학적 파괴인자를 도출하였다. 둘째, BN 모형 구축시 각 노드는 앞서 도출된 수문학적 파괴인자를 이용하였으며, 각 파괴인자에 적합한 확률분포형을 부여하였다. 마지막으로, 노드별 임계값을 부여하여 상황별 파괴인자의 변화 양상을 도출하였다. 본 연구의 결과로 인해 연구대상댐의 가장 취약한 수문학적 파괴인자 도출이 가능하며, 댐의 보수 보강시 우선순위 의사결정의 지원이 가능 할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 두 지역의 실제 상수관망에 대해서 부정류해석을 수행하였고 각각의 상수관망에 필요한 부정류피해 최소화방안을 제시하였다. 본 연구에서는 실제 도시 상수관망인 광탄 GT1-1 소블럭 상수관망을 대상으로 부정류해석을 수행하였고 신뢰성해석을 통하여 구역별 파괴 확률을 산정하였다. 또한 상수관망의 운영인자로써 물 사용량지수와 급수전지수, 사용연수지수, 수압지수, 사고이력지수를 개발하여 광탄 GT1-1 소블럭 상수관망의 운영지수에 의한 구역별 위험도를 분석하여 상대적으로 안전에 취약한 구역을 선정할 수 있었다. 광탄 GT1-1 소블럭 상수관망을 7개 구역으로 나누어서 신뢰성해석과 운영지수에 따른 위험도 분석을 수행하였고 상대적으로 수격압으로 인한 관로파괴에 취약한 구역을 선정할 수 있었다. 또한 광탄 GT1-1 소블럭 상수관망에서는 구역별 파괴확률과 운영지수에 따른 위험도 순위가 같게 나타났다. 본 연구에서 개발된 상수 관망의 신뢰성해석모형과 운영지수를 운영관리에 적용한다면 향후 개량이나 교체가 필요한 상수 관로의 우선순위 선정에 유용하게 사용될 것으로 판단된다.
고속도로표지판과 방음벽 등의 도로시설물에 대한 풍하중 위험도해석을 수행하였다. 풍하중의 확률모델은 풍속관측으로부터 추정한 극치분포를 사용하였으며 도로시설물의 구조변수에도 확률적 변동성을 부여하였다. 도로시설물의 안정성에 대한 한계상태함수를 정의하여 신뢰성해석을 수행하였으며 풍속재해도를 고려하여 도로시설물의 위험도 해석을 수행하였다. 고속도로 시설물의 위험도 평가결과 방음벽의 위험도가 도로표지판 보다 매우 높게 평가되었다. 이는 두 시설의 내풍설계 기준이 불일치하기 때문이며 위험도의 균일한 분산을 위해 설계풍압식의 통일 및 개선이 필요함을 보였다.
호우로 인해 도시지역에 발생하는 홍수의 대표적인 특성은 도로와 저지대의 내수침수라고 할 수 있다. 이러한 침수현상을 모의하고 예측하기 위해서는 일반적으로 도시유출해석 모형과 연계된 2차원 침수해석 모형을 활용한다. 다만, 이러한 물리적, 수치해석 도구들은 공간적인 해상도가 높고, 대상영역이 넓을수록 많은 연산시간이 소요되므로 집중호우와 같이 단시간에 많은 비가 발생하는 경우 홍수예보에 활용하는데 한계가 있다. 따라서 시나리오 기반의 침수위험 정보를 사전에 정의하나, 위험기준을 정의하는 방법에 따라 위험지역과 위험도가 달라질 수 있다. 이에 본 연구에서는 시공간적으로 상세한 침수 예상 정보를 빠르고, 정확하게 제공하기 위해서 침수시나리오 기반의 침수위험 예보 기준 지도를 작성하고, 기준 지도 작성 시 위험기준 요소의 정의를 다양하게 적용하여 서울시의 침수위험 지역과 위험도의 변화를 분석하고자 한다. 여기서 침수시나리오는 76개 강우 시나리오와 SWMM모형, 2차원 침수해석모형(GIAM)을 활용하여 생산한 결과를 활용하였다. 생산된 침수시나리오는 6m 시공간 해상도를 갖지만, 예측강우를 활용한 돌발홍수예보 프로토타입의 기준 격자망을 고려하여 500m 해상도로 변환하여 분석에 활용한다. 본 연구에서는 침수위험의 유무, 위험 정도를 분류하는 위험기준을 영역 내 최대침수심, 평균침수심, 침수면적 비율 등으로 다양화하고, 각 위험기준 요소별 침수위험 예보 기준 지도를 작성한다. 또한, 실제 침수발생 사례에 작성한 침수위험 예보 기준 지도를 적용하여, 침수위험 지역과 위험도를 가장 적합하게 구현한 위험기준을 찾고자 한다.
도시화가 상당히 이뤄지고 기습적인 폭우의 발생이 불확실하게 나타나는 시점에서 재산 및 인명피해를 야기할 수 있는 내수침수에 대한 위험도가 증가하고 있다. 내수침수에 대한 예측을 위하여 실측강우 또는 확률강우량 시나리오를 참조하고 연구대상 지역에 대한 1차원 그리고 2차원 수리학적 해석을 실시하는 연구가 오랫동안 진행되어 왔으나, 수치해석 모형의 경우 다양한 수문-지형학적 자료 및 계측 자료를 요구하고 집약적인 계산과정을 통한 단기간 예측에 어려움이 있음이 언급되어 왔다. 본 연구에서는 위와 같은 문제점을 해결하기 위하여 단일 도시 배수분구를 대상으로 관측 강우 자료, 1, 2차원 수치해석 모형, 기계학습 및 딥러닝 기법을 적용한 실시간 홍수위험지도 예측 모형을 개발하였다. 강우자료에 대하여 실시간으로 홍수량을 예측할 수 있도록 LSTM(Long-Short Term Memory) 기법을 적용하였으며, 전국단위 강우에 대한 다양한 1차원 도시유출해석 결과를 학습시킴으로써 예측을 수행하였다. 침수심의 공간적 분포의 경우 로지스틱 회귀를 이용하여, 기준 침수심에 대한 예측을 각각 수행하였다. 홍수위험 등급의 경우 침수심, 유속 그리고 잔해인자를 고려한 홍수위험등급 공식을 적용하여 산정하였으며, 이 결과를 랜덤포레스트(Random Forest)에 학습함으로써 실시간 예측을 수행할 수 있도록 개발하였다. 침수범위 및 홍수위험등급에 대한 예측은 격자 단위로 이뤄졌으며, 검증 자료의 부족으로 침수 흔적도를 통하여 검증된 2차원 침수해석 결과와 비교함으로써 예측력을 평가하였다. 본 기법은 특정 관측강우 또는 예측강우 자료가 입력되었을 때에, 도시 유역 단위로 접근이 불가하여 통제해야 할 구간을 실시간으로 예측하여 관리할 수 있을 것으로 판단된다.
댐 위험도 해석시 수문학적 변량(강수, 유출 및 수위)들의 상호관계를 고려한 체계적인 분석과정이 요구된다. 그러나 기존 댐 위험도 해석 연구에서는 변량간의 체계적인 관계 평가를 수행하는데 있어서 한계점을 나타내고 있다. 이러한 점에서, 본 연구에서는 수리 수문학적 변량간의 관계를 효과적으로 평가하고자 Bayesian Network 기반의 댐 위험도 해석 기법을 개발하였다. 실제 댐에 대해서 제안된 모형을 적용한 결과 파괴인자간의 상호관계 규명 및 불확실성을 평가하는데 있어서 기존 연구보다 쉽게 가장 큰 파괴인자를 파악할 수 있는 장점이 있었다. 이와 더불어 다양한 시나리오에 따른 댐의 안정성을 파괴확률 및 예상피해의 함수인 위험도로 평가할 수 있도록 하였다. 즉, 기존 댐 위험도 기법으로 수행한 결과에서는 월류 확률이 도출 되지 않았지만, Copula 함수를 도입하여 댐 초기수위를 고려한 결과 댐 월류 확률이 발생하였으며, 피해결과 역시 크게 증가하고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 기반으로 향후 댐의 보수보강 등의 우선순위 결정을 위한 도구로서 활용이 가능할 것으로 판단된다.
댐 안전성 평가의 주된 목적은 댐이 지니고 있는 잠재된 위험성을 미리 예측하고, 합리적인 방법으로 밝혀진 위험성을 줄여나가는 것이다. 본 연구에서는 위험도 해석기법을 이용하여 댐의 붕괴를 가져올 수 있는 각 상황별 댐의 위험성을 결정하였다. 또한, 댐의 위험성을 줄이기 위해 제시된 대안들에 대해서도 댐의 붕괴 위험성뿐 아니라 경제적인 측면에서의 비교, 평가를 실시하였다. 위험도 해석기법의 적용을 통해 댐의 안전을 책임지고 있는 관계자들은 댐의 위험성에 대한 구체적인 정보와 댐의 위험성을 개선할 수 있는 다양한 대안들에 대한 보다 넓은 이해를 가질 수 있다. 또한, 댐 정책 결정자들은 이러한 댐의 위험성에 대한 정보와 이해를 바탕으로 댐의 위험성을 효과적으로 줄여나갈 수 있는 대안들에 대해 자금과 자원을 집중하여 댐의 위험성을 효율적으로 관리할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 댐 및 하천제방에 대한 수문학적 위험도 평가를 위해서 Monte-carlo 기법과 AFOSM 기법에 의한 위험도 모형을 개발하였다. 댐 및 제방에 대한 위험도 해석을 위하여 fault tree를 작성하였고, 단계별 위험도 평가과정을 제시하였다. 본 연구의 위험도 모형은 모형 매개변수에 대한 변동성을 고려하여 강우-유출해석, 저수지 추적, 하도추적 등으로 구성하였다. 강우-유출해석에 있어서는 200년 빈도 및 PMP에 의한 설계강우에 대한 KRRL법에 적용되었다. 저수지 홍수추적은 4차 Runge-Kutta법을 이용하였고, 하도부 추적은 표준축차계산법에 의한 부등류 해석을 실시하였다. 본 연구 모형은 기존의 댐 및 제방에 대해서 홍수시 안전도 평가와 유지보수의 정책결정 등에 기여할 수 있는 모형으로 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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