지구 온난화 등 기상이변으로 추정되는 단시간 동안 특정지역에 집중되는 국지성 집중호우가 빈번해지고 있으며, 내수침수가 홍수재해의 주된 원인이 되고 있다. 내수침수의 원인으로는 하수관로의 통수능력 부족(39%), 저지대 침수(37%), 내수배제불량(16%) 및 기타(8%)로 조사된 바 있으며, 이중 하수관로의 경우 용량 및 통수능 부족, 구배불량, 토사퇴적에 의한 배수 불량 등으로 이에 대처하기 위해서는 기초자료의 조사가 우선 되어야 한다. 하수관로의 문제로 인한 내수침수의 원인으로 첫째 하수관로 내·외부 불량으로 인한 통수능 저하로 측구 및 빗물받이에 토사 등 장애물, 관로내부 장애물, 관로내부 불량(뿌리침임, 영구장애물, 관붕괴, 관파손, 관변형, 내피생성, 토사퇴적 등)이 있으며, 두 번째로 하수관로 구배불량과 마지막으로 외수위(또는 해수위) 상승으로 인한 내수침수로 구분될 수 있다. 이러한 하수관로의 문제점은 많은 부분이 불탐지역으로 조사가 매우 어려워서 대안 없이 방치되는 실정이다. 금회 연구에서는 이러한 불탐지역의 조사를 위한 장비의 개발 및 정밀조사를 통해서 하수관로를 진단하고 내수침수 예방을 위한 대책을 찾고자 하였다. 특히, 계단부 관로조사용 내시경 VR장비, 준만관 조사용 부유식 VR장비, 가스 및 안전위험 지역 조사용 지하 드론 장비를 개발하여 시험검증을 하고자 하였다. 또한, 스마트 하수관로 체계에 빅데이터를 기반으로 한 하수관로 토탈 솔류션(nPASS) 시스템으로 내수침수대응 및 하수관로 유지관리를 위한 시스템의 필요성을 규명하고자 하였다. 하수관로의 선진화를 통한 내수침수예방의 시작은 불탐지역 하수관로 조사를 통한 정확한 원인 파악이며, 조사 및 축적되는 빅데이타를 기반으로 하수관로 토탈 유지관리 시스템의 구축을 제안하고자 하였다.
최근 우리나라는 지속적으로 국지성 집중호우 발생빈도와 총강우량이 증가하고 있다. 서울시와 같이 대부분의 지역이 도심지로 구성되어 있는 경우, 하천범람으로 인한 홍수피해 뿐만 아니라 하수관로의 성능부족으로 인해 침수가 빈번하게 발생하고 있다. 이에 서울시에서는 피해를 최소화하고 대응수준 향상을 위해 침수지역 및 통수능 부족 관로 예측이 가능한 서울시 하수관로 성능관리 시스템을 개발하여 활용하고 있다. 서울시 하수관로 성능관리시스템에서는 유역특성과 방류구를 기준으로 결정한 603개 소유역 단위로 하수관로에 관한 다양한 정보를 제공한다. 시스템은 소유역, 하수관로, 수방시설물, 방재성능 메뉴로 구성되어 있다. 소유역 메뉴에서는 603개 소유역별 제원정보, 하수관로 및 수방시설물 개수, 관측소 개수 등의 정보를 제공하며, 하수관로 메뉴에서는 소유역 내 600mm 이상의 관로 및 맨홀에 대한 제원정보를 제공하고, 수방시설물 메뉴에서는 소유역 내 빗물펌프장, 빗물저류조, 관측소에 대한 제원정보를 제공한다. 또한, 방재성능 메뉴에서는 총강우량, 기점수위, 빗물받이효율을 반영한 40개 시나리오 기반의 관로 단위 통수능 정보와 소유역 단위 침수 정보를 제공한다. 방재성능 및 침수정보 제공을 위해 분석모델은 1차원 관망해석에 SWMM(Storm Water Management Model)과 2차원 침수해석에 2DIS(2Dimension Inundation Solution)를 활용하였다. 적용자료는 서울시 내 600mm 이상의 우수관로체계, 빗물펌프장, 빗물저류조 등 수방시설물고, 5m 단위 고해상도 지형자료를 적용하였다. 서울시 하수관로 성능관리시스템은 현재 서울시 현업에서 활용 중에 있으며, 지속적인 운영과 개선을 통해 추후에는 하수관로 운영 및 관리의 효율성 증대와 데이터에 근거한 하수관로 정책입안과 하수관로 관련사업 추진이 가능할 것으로 기대된다.
서울시 전역의 하수관로는 4개의 처리구역, 16개의 배수구역, 163개의 배수분구, 748개의 소구역으로 분할하여 관리되고 있다. 하지만 지선관로와 간선관로가 상이한 설계빈도로 계획되어 가장 작은 관리단위인 소구역에서도 일정한 방재성능을 기대하기 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 소구역을 동일한 토출구를 갖는 유역으로 재정의하여 서울시 전역을 799개의 소구역으로 재분할한 후, 소구역 단위로 하수관로 방재성능을 분석하였다. 서울시 하수관로 방재성능 분석을 위해 도시유출모형은 SWMM, 도시침수모형은 2DIS를 활용하였다. 도시유출모형에서는 113,286개의 관로와 106,097개의 맨홀을 적용하였으며, 수리시설물은 서울시 관내에 위치한 31개의 모든 빗물저류조와 121개의 빗물펌프장 중 가용 가능한 117개의 빗물펌프장을 적용하였다. 하수관로의 외수위 경계조건은 하천기본계획에서 제시한 방류하천의 기점홍수위를 반영하였다. 도시침수모형에서는 5m 단위의 고해상도 지형자료와 토지피복도를 적용하여 2차원 침수모의를 수행하였으며, 799개의 소구역에 대한 방재성능 분석을 수행하여 이를 시스템에 적용하였다. 서울시 하수관로 방재성능 분석 시스템에서는 799개의 소구역을 대상으로 소구역 정보, 하수관로 정보, 수방시설물 정보, 방재성능 정보를 제공하고 있다. 소구역 정보는 해당 소구역에 대한 기본 정보 및 해당 소구역에 위치한 수리시설물에 대한 기본 정보를 제공한다. 하수관로 정보에서는 관로 및 맨홀을 선택하여 상세정보를 확인할 수 있다. 수방시설물 정보에서는 빗물펌프장, 빗물저류조, 강우관측소, 하천수위관측소, 관로수위관측소에 대한 상세정보를 제공한다. 마지막으로 방재성능 정보에서는 시나리오별 침수결과를 제공하며, 포인트 단위 침수취약지역을 표출한다. 서울시 하수관로 방재성능 분석 시스템은 하수도 정책 입안과 하수도 관련 사업 추진 시 데이터 기반의 신속하고 효율적인 의사결정 업무를 지원할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 범지구적인 기후변화로 인해 도시유역의 홍수 발생 빈도가 빈번하게 발생하고 있다. 이로 인해 불투수성이 큰 도시지역의 침수 등의 자연재해 증가로 인명 및 재산피해가 발생하고 있다. 이에 따라 하수도의 제 기능을 수행하고 있다면 문제가 없지만 이상기후로 인한 기록적인 폭우에 의해 침수가 발생하고 있다. 홍수 및 집중호우와 같은 극치사상의 발생빈도가 증가됨에 따라 강우 사상의 변동에 따른 하수관로의 수위를 예측하고 침수에 대해 대처하기 위해 과거 수위에 따른 수위 예측은 중요할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 수위 예측 연구에 많이 활용되고 있는 시계열 학습에 탁월한 LSTM 알고리즘을 활용한 하수관로 수위 예측을 진행하였다. 데이터의 학습과 검증을 수행하기 위해 실제 하수관로 수위 데이터를 수집하여 연구를 수행하였으며, 대상자료는 서울특별시 강동구에 위치한 하수관로 수위 자료를 활용하였다. 하수관로 수위 예측에는 딥러닝 알고리즘 RNN-LSTM 알고리즘을 활용하였으며, RNN-LSTM 알고리즘은 하천의 수위 예측에 우수한 성능을 보여준 바 있다. 1분 뒤 하수관로 수위 예측보다 5분, 10분 뒤 또는 1시간 3시간 등 다양한 분석을 실시하였다. 데이터 분석을 위해 하수관로 수위값 변동이 심한 1주일을 선정하여 분석을 실시하였다. 연구에는 Google에서 개발한 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하였으며, 하수관로 수위 고유번호 25-0001을 대상으로 예측을 하였다. 학습에는 2012년 ~ 2018년의 하수관로 수위 자료를 활용하였으며, 모형의 검증을 위해 결정계수(R square)를 이용하여 통계분석을 실시하였다.
현재 국내 도시유역의 유출분석을 위한 많은 모형들 중에서 SWMM 모형은 지표면의 양상, 침투율, 하수관망 체계를 고려한 유출분석이 가능하고, 계산과정에서 부등류를 해석함으로써 하류관로의 배수위 영향을 고려할 수 있는 장점을 가지고 있어 도시유출해석에 많이 이용되고 있는 실정이다. 지하시설물인 하수관로는 유지관리가 어려운 시설물 중 하나이다. 지하에 위치한 하수관망도는 상부 외압에 의한 토양의 유동과 미세한 토류의 변화 등으로 지속적으로 유동이 발생하고 있는 실정이다. 또한, 육안을 통한 조사가 어려운 지하시설물이기 때문에 하수관로 정보의 유지관리가 어려운 실정이다. 맨홀은 하수관거의 제원이 변화된 지점, 흐름방향 및 경사가 급격하게 변하는 지점 등에 위치하고 있어 하수관로 정보를 관리하는 있다. 지하시설물인 하수관로는 관리가 용이하지 않기 때문에 지반침하 등으로 관거의 평균경사 등이 변경될 수 있다. 본 연구에서는 하수관로 상류 및 하류 관저고의 변화에 따른 민감도를 분석하고자 한다. 대상 유역의 모든 관로에 대한 영향을 객관적으로 검토하기 위하여 도시적인 해석을 토하여 관거정보의 오차에 따라서 유출에 미치는 영향을 분석하고 이런 문제를 해결할 수 있는 방안 들을 정리하여 향후, 하수관로 정보의 신뢰성 확보를 위하여 하수관망 정보의 정밀도 문제를 검토하는데 도움이 되고자 한다.
범지구적인 기후변화로 인하여 도시유역의 국지성 집중호우가 빈번히 발생하고 기상이변 현상이 빈번하게 발생하고 있다. 이로 인해 도시지역의 침수 등의 자연재해 증가로 인명 및 재산피해가 발생하고 있다. 이에 따라 하수도의 제 기능을 수행하고 있다면 문제가 없지만 이상기후로 인한 기록적인 폭우에 의해 침수가 발생하고 있다. 홍수 및 집중호우와 같은 극치사상의 발생빈도가 증가됨에 따라 강우사상의 변동에 따른 하수관로의 수위를 예측하고 침수에 대해 대처하기 위해 과거 수위에 따른 수위 예측은 중요할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 서울 열린데이터 광장에서 제공하는 서울시 하수관로 수위 현황 자료를 활용하여 하수관로 수위 예측을 확인해 보았다. 대상자료는 서울특별시 강동구에 위치한 하수관로 수위 자료로, 서울 열린데이터 광장에서 제공하고 있는 2012년 ~ 2020년 25개 구 데이터 중 가장 누락데이터가 적은 자료를 활용하여 연구를 진행하였다. 하수관로 수위 예측에는 딥러닝 알고리즘RNN-LSTM 알고리즘을 활용하였으며, RNN-LSTM 알고리즘은 하천의 수위 예측에 우수한 성능을 보여준 바 있다. 하수관로 수위 예측에 앞서 1분 단위로 수집된 수위 데이터를 5분 평균, 5분 스킵자료, 10분 평균, 10분 스킵 등 비교를 위해 데이터를 구분하여 학습에 활용하였으며, 데이터 분석을 위해 하수관로 수위값 변동이 심한 1주일을 선정하여 분석을 실시하였다. 연구에는Google에서 개발한 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하였으며, 하수관로 수위 고유번호 25-0001을 대상으로 예측을 하였다. 학습에는 2012년 ~ 2018년의 하수관로 수위 자료를 활용하였으며, 모형의 검증을 위해 결정계수(R square)를 이용하여 통계분석을 실시하였다.
최근 범 지구적인 기후변화로 인해 집중호우가 빈번히 발생하고 침수피해가 증가하고 있다. 이에 따른 침수 피해 위험이 큰 지하상가, 지하 주차장, 반지하 주택 등의 침수 발생이 잦아지며 인명 및 재산 피해 발생이 커지고 있다. 이러한 지역은 인근 하수관로의 수위에 따라 침수 영향을 크게 받게 된다. 이에 따른 강우·유출 관계는 침수피해에 대해 대처하기 위해 시공간적 강우 특성이 반영된 하수관로 수위 예측이 중요하다고 판단된다. 이에 본 연구에서 수위 자료는 서울시 하수관로 수위 현황 자료를 활용하였으며, 강수량 자료는 서울 내 서초구 일대의 강수량 자료를 활용하여 연구를 진행하였다. 대상 지역은 저지대에 위치해 침수가 잦은 서초구 서초동으로 선정하였으며, 분석에 사용된 기간은 2012년부터 2021년까지의 수위 자료를 화용하여 이를 바탕으로 순환 신경망인 RNN의 일종이며, 다른 모델의 구조와 비교하여 더욱 간단하고 효율적인 ESN(Echo State Network) 알고리즘을 사용하여 수위 예측을 진행하였다. 분석을 위해 대상 지역의 강수 사상이 발생하여 하수관로의 수위의 변동이 큰 기간을 선정하여 분석을 실시하였다. 2012년부터 2018년까지의 자료를 학습(training) 자료로 활용하였으며, 모형의 검증 위해 통계분석을 실시하여 검증하였다.
도심지 지반함몰 현상은 최근 5년간 그 빈도수가 급속히 증가하고 있다. 지하공동의 발달은 지표 침하를 발생시키고 그로 인한 포장재의 취성파괴를 유발시킨다. 본 연구는 도심지 지반함몰의 주원인인 노후화된 하수관로 손상에 의한 지반침하를 예방하기 위한 평가기법 개발 기초연구 이다. 이를 위해 본 연구에서는 노후하수관로 하수관로 CCTV 조사를 통해 지반침하 발생 위험구간에 대해서 GPR 조사를 수행하였다. 하수관로 CCTV 조사와 GPR조사 결과를 통해 노후하수관로의 파손, 이음부 이탈, 토사퇴적 부위에서 지반 이상신호를 확인 할 수 있었다. GPR 조사를 통해 노후하수관로 주변 지반의 공동발생 가능성과 지반이완상태를 평가하였다. 본 연구결과를 통해 CCTV와 GPR 데이터의 결과를 이용한 상관관계 평가방법을 이용하면 하수관로 손상으로 인한 지반침하를 예방할 수 있을 것으로 판단된다.
도심 내 매설된 대다수의 하수관로는 노후가 심각하게 진행되어 파손의 가능성이 높다. 또한, 도시개발의 집중도가 높아 인구밀도나 통행량이 많으므로 하수관로가 붕괴되면 사회 경제적으로 막대한 피해를 입게 된다. 따라서 관로 파손에 의한 사고를 예방하기 위해 사전적인 유지관리가 필요하며, 한정된 재원의 효율적인 활용을 위해 파손의 가능성과 피해의 규모를 동시에 고려한 위험도 기반의 우선순위 결정방안이 제시되어야 한다. 본 연구에서는, 다양한 해외 연구사례를 검토하여 위험도 기반의 하수관로의 조사 우선순위 결정 방법을 도출하였고 도심지 배수분구에 적용 검토하였다. 우선, 서울시 하수관로 GIS DB를 통해 확보 가능한 영향인자를 도출하고, 각 영향인자들의 가중치, 구분항목, 영향점수를 결정하여 가중치 환산법으로 하수관로 파손결과를 산정하였다. 또한, 하수관로의 예상 내용연수 대비 사용연수를 계산하여 파손가능성을 도출하였으며, 내츄럴 브레이크 방법으로 파손결과와 파손가능성을 5등급으로 구분하였다. 위 방법을 서울시 내 위치한 소규모 배수분구에 적용하여 위험도 매트릭스와 위험도 등급을 도출하였으며, 그 결과 전체 대상의 26%가 위험도 4-5등급인 CCTV조사 우선대상으로 선정되었다. 따라서 위험도 기반의 CCTV 우선순위 결정방법을 활용하여 조사가 우선적으로 필요한 대상을 체계적으로 결정할 수 있을 것이다.
차집관로는 국유지가 많은 하천변에 매설되어 있어 파손이나 침입수/유입수(불명수, I/I) 의 유입으로 공공하수처리시설의 운영효율이 떨어지며, 하수관로 정비사업의 효율도 저하되는 것으로 나타났다. 본 연구는 하수관로 정비사업 효과의 감소원인에 가장 많은 영향을 미치는 차집관로를 대상으로 감소원인에 대한 분석을 하였다. 즉, 대상지역 3개소를 선정하여 차집관로의 현황조사(관로연장, 관경, 관종, 매설년도, 매설위치 등), 차집관로에 대한 차수(Pump 작업) 및 준설작업을 병행한 관로내부(CCTV)조사, 맨홀내부(육안)조사, 유량 및 수질조사 결과를 이용한 오염부하량 산정 등을 수행하였다. 합류지역은 동시 다측점 유량조사와 차집관로 유량 및 수질(BOD)조사, 오염부하량 비교 등을 수행하였으며, 차집관로 부실화에 따른 침입수/유입수 발생 현황 등 실태조사를 실시하였다. 연구결과, 하수관로정비 사업의 효과를 감소시키는 주요 원인은 차집관로의 노후화 및 미정비로 인해 공공 하수처리시설로 저농도 하수 및 불명수 유입되기 때문인 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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