상수관망 시스템의 위상구조특성에 따른 지진재해신뢰성 비교 연구
Comparison Study of Seismic Reliability Focusing on Topological Measurements in Water Distribution Network
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Abstract
상수관망 시스템은 절점과 연결선으로 구성되는 대표적인 네트워크 중 하나이다. 이와 같은 네트워크 구조의 사회기반 시설물은 절점과 연결선 사이의 연결성에 따라 구조적 및 수리학적 성능이 다르게 나타난다. 본 연구에서는 상수관망의 위상구조특성과 지진재해에 의한 시스템 신뢰성 사이의 연관성을 규명하기 위한 기초연구를 수행하였다. 이를 위해, 상수관망의 8가지 구조적 특성인자를 선정하고, 이를 정량화하여 지진재해신뢰성 결과와 비교분석하였다. 지진재해신뢰성은 물공급시스템 전체에 대한 지진재해에 의한 수리학적, 구조적 신뢰성을 산정하는 모형인 REVAS.NET(Reliability EVAluation model of Seismic hazard for water supply NETwork)을 활용하였다. 제안된 평가인자와 지진재해신뢰성 정량화를 연결구조가 다른 동일 면적의 가상관망과 비슷한 규모의 공급면적을 가지는 실제관망지역을 설정하여 적용하였다. 그 결과, 지진 발생에 의한 신뢰도가 상수관망 시스템의 위상특성에 의해 경향성을 갖는 것을 확인하였다. 제안된 방법론은 설계, 시설개량, 복선화 등과 같이 지진재해 신뢰성을 재해 이전에 사전적으로 강화하기 위한 의사결정기준으로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
Trans Abstract
A water network system is one of the representative networks composed of nodes and links. The social infrastructure of such a network structure has different structural and hydraulic performance depending on the connection between the node and the links. In this study, a basic study was carried out to clarify the relationship between the topological structure characteristics of the water network and the system reliability by earthquake disaster. For this purpose, eight structural characteristics of the water network were selected, quantified and compared with the results of earthquake disaster reliability. The reliability of the earthquake disaster was measured using REVAS.NET (Reliability EVAluation model of Seismic hazard for water supply NETwork), which is a model for estimating the hydraulic and structural reliability. The proposed model was applied to the actual and hypothetical networks with the same area. As a result, it was confirmed that the reliability due to the earthquake occurrence has a tendency due to the topological characteristics. The proposed methodology can be used as a decision criterion for strengthening the reliability of earthquake disaster in advance such as design, improvement of facility, duplication lines.
1. 서론
상수관망 시스템은 절점(예, 수용가, 수원, 배수지)과 연결선(예, 관로, 펌프, 밸브)으로 구성될 수 있는 대표적인 네트워크 중 하나로, 구성요소간의 체계 즉, 연결성, 계층성, 밀집도 등에 따라서 상수관망의 기능인 물 공급 성능과 신뢰도 등이 전역(시스템)적 지역(구성요소)적으로 다르게 나타난다. 이와 같은 특성은 그래프, 네트워크 이론, 위상구조 이론 등으로 정의될 수 있으며, 다양한 지표로 정량화 될 수 있다. Yazdani and Jeffrey (2011)는 4개의 실제 복잡한 관망을 대상으로 총 16개의 정량화 지표를 산정하여 그 결과를 비교 분석 하였다. 그들은 지표를 구조적 특성, 길이효율, 그리고 취약도 특성에 따라 구분하고 각각의 결과를 대상 지역 관망의 특성과 비교분석 하여 상수관망 설계 및 운영에 활용할 수 있음을 보였다. 그들은 추가연구를 통해 (Yazdani and Jeffrey, 2012) 수리적 특성(유향)을 고려한 가중 네트워크 모델을 이용하여, 기존 위상지표에 엔트로피 개념을 고려한 지표를 추가하여 분서한 결과를 제시한 바 있다.
지진은 인간이 사전에 예측하여 통제하기 어려운 대표적인 자연재해 중 하나로, 큰 규모의 것이 한번 발생할 경우 상수도시스템에 큰 피해를 야기할 수 있다. 2016년 9월에 발생한 경주의 규모 5.8 지진은 1978년 지진 관측을 시작한 이래 한반도에서 발생한 가장 큰 규모의 지진으로 기록되었으며, 현재까지도 지속적인 여진이 발생하고 있다. 상수도시스템의 지진 피해는 1차적으로 구조적 피해가 발생되지만, 2차적으로는 공급성의 저하 및 복구시간의 장기화 등의 수리학적 문제를 동반하게 된다. Yoo (2013)는 지진재해에 의한 신뢰도를 수리학적, 구조적인자를 동시에 고려하여 산정하는 모형인 REVAS.NET(Reliability EVAluation model of Seismic hazard for water supply NETwork)을 새롭게 제시한 바 있으며, 개발된 모형을 국내 상수관망에 실제 적용하여 평가하였다(Yoo et al., 2016a). 이후 REVAS.NET은 개대체를 위한 개량우선순위 산정 및 관경 설계를 위한 단목적, 다목적 최적설계(Yoo et al., 2014; Yoo et al., 2016b; Yoo et al., 2017a) 등에 활발히 적용되었으나, 실제 과거 지진에 의한 관, 배수지, 펌프 등의 파손 자료와의 비교, 검증을 수행하지 못했다는 점에서 단점을 가지고 있다. 이와 같은 모형의 불확실성을 보완하기 위하여 Yoo et al. (2017b)은 REVAS.NET에 사용되는 주요 매개변수에 대한 민감도 분석을 수행하고, 그 결과를 분석하였다.
그러나 이와 같은 매개변수의 값은 특정 대상 관망의 지진신뢰성 산정을 위해 설정되는 값으로 지진재해신뢰성이 관망의 물리적, 수리학적 특성에 어떤 영향을 미치고 관련을 가지는지에 대한 내용은 파악하기 힘들다. Jung et al. (2016)은 관망의 물리적 특성과 다양한 형태의 시스템의 신뢰도를 비교하여 그 연관성을 분석하고자 하였다. 그들은 수리학적 신뢰도(Hydrualic Reliability), 강건성(Robustness), 그리고 지진재해신뢰성(Seismic Reliability)의 세 가지 신뢰도 인자를 이용하여 그 결과를 분석하였으나, 지진재해신뢰성과 위상구조 특성과의 상세한 분석이나 지진의 강도를 다양하게 고려하지 못했다. 따라서 본 연구에서는 다양한 상수관망 네트워크가 가지는 위상구조특성과 지진재해에 의한 시스템 신뢰성 사이의 연관성을 규명하기 위한 기초연구를 수행하였다. 이를 위해 우선 상수관망의 구조적 특성인자로 총 8개의 지표를 사용하여 대상관망에 적용하여 그 결과를 분석하였다. 지진재해신뢰성 산정 모형은 앞서 제시한 바 있는 물공급시스템 전체에 대한 지진재해에 의한 수리학적, 구조적 신뢰성을 산정하는 모형인 REVAS.NET (Reliability EVAluation model of Seismic hazard for water supply NETwork)을 활용하였다. 구조적 특성인자와 지진재해신뢰성의 결과를 비교/분석하기 위하여, 동일 면적의 가상관망과 비슷한 규모의 공급면적을 가지는 실제관망지역을 선정하였으며 규모가 다른 지진재해를 적용하였다.
2. 분석 방법론
2.1 구조적 특성 인자
우선 상수관망의 구조적 특성인자로 절점과 연결선의 개수, 연결선 밀집도(Link density), 절점과 연결선 비율(Link per node ratio), 평균/최대 절점 정도(Avg./Max. node degree), 그물망계수(Meshed-ness coefficient), 그리고 폐합회로의 개수(Number of loop of any size)를 사용하여 대상관망에 적용하여 그 결과를 분석하였다.
절점과 연결선의 개수는 그래프 이론에서 가장 기본적인 구성요소로, 상수관망의 경우 수리해석 모델의 구성요소 정의 방법에 따라 조금 상이 할 수 있으나, 일반적으로 수용가, 수원, 그리고 배수지의 경우 절점으로 표시되며, 관로, 펌프, 그리고 밸브의 경우 연결선으로 표현된다. 따라서 본 연구에서는 수용가, 수원 그리고 배수지 개수의 합이 절점의 수로 결정되며, 관로, 펌프 그리고 밸브 개수의 총합은 연결선의 개수로 표현된다. 연결선 밀집도(Link density, q)의 경우 Eq. (1)과 같이 절점과 연결선의 개수로 표현될 수 있다.
여기서, q는 관망시스템의 연결선 밀집도이며, n은 절점의 수, 그리고m은 연결선의 수를 의미한다.
절점과 연결선의 비율(Link per node ratio, e)은, 용어의 뜻 그대로 Eq. (2)와 같이 절점과 연결선 개수의 비로 정의된다.
평균/최대 절점 정도는 각 절점과 연결된 연결선 개수의 정도를 수치로 표현한 것으로, 평균 절점 정도(Avg. node degree,<k>)의 경우 모든 절점의 연결선 개수의 평균을 의미하며, 최대 절점 정도(Max. node degree, kmax)는 이 중 가장 연결선 개수가 많은 경우의 값을 나타낸다.
그물망 계수(Meshed-ness coefficient, rm)의 경우 폐합회로의 개수(Number of loop of any size, f)와 연계되어 산정될 수 있는 인자로, Eq. (3)과 같이 표현된다.
여기서, rm은 그물망 계수를 의미하며, f는 폐합회로의 개수를 나타낸다.
폐합회로 개수f의 경우 수원지의 개수에 따라, 적용관망이 단일 수원지의 경우f = m – n + 1로 결정되며, 다중 수원을 포함하는 경우f = m – n으로 계산된다.
2.2 REVAS.NET
REVAS.NET 모형의 상세 흐름도는 Fig. 1과 같으며, 상세한 모형의 절차는 Yoo (2013)에 제시되어 있다. REVAS.NET은 지진재해에 대한 상수관망의 신뢰성을 확률적으로 산정하기 위하여 구성요소의 구조적 파손확률에 의한 수리해석을 반복해석 기법인 몬테카를로 시뮬레이션(Monte Carlo Simulation, MCS)기법을 이용하여 수행한다. REVAS.NET 구동 결과 산정되는 대표 신뢰도 지수는 5가지 정도이나, 본 연구에서는 수리적 공급 성능을 표현하는 System Serviceability(Ss)와 개별관의 구조적 피해 정도를 나타내는 Normal Status Rate of Link (NSRL)를 비교인자로 선정하였다. Ss는 지진 재해에 의한 시스템의 공급성을 평가하기 위한 인자로, 시스템 전체의 요구 수요량에 대한 공급 가능량의 비로 나타내어진다. Ss 값은 최소 0에서부터 최대 1까지의 값으로 나타날 수 있으며, 0의 값은 지진에 의해 평상시 공급되던 수요량 전량이 지진 발행 직후 공급이 불가함을 의미하며, 1의 값은 지진이 발생해도 평상시 공급되던 수요량 전량을 공급할 수 있음을 나타낸다NSRL.은 총 몬테카를로 시뮬레이션 횟수 중 각 관로에 피해가 (누수 또는 파손) 발생되지 않는 정상적인 상태를 보이는 횟수의 평균을 의미하며, 이 값이 낮을수록 지진재해에 의한 관의 누수 또는 파손 피해가 자주 발생됨을 의미한다.
Flowchart of REVAS.NET Model (Yoo et al., 2017b)
3. 적용 및 결과 분석
3.1 적용관망 및 시나리오
3.1.1 동일 규모 가상관망
본 논문에서 제안한 방법론을 적용하기 위하여, 지진재해신뢰성 평가에 있어 지진 발생 위치 및 규모에 의한 영향을 줄일 수 있는 Fig. 3과 같은 두 가상관망을 구성하였다.
Hypothetical Networks for Model Application
적용된 두 가상관망은 Jung et al. (2016)에서 제시된 관망으로, 공급 면적 (Total Service Area)는 120 km2으로 동일하게 구성하였으며, 지진의 발생 위치 역시 10×10의 격자를 구성하여, 각 격점에서 동일한 횟수로 지진이 발생하도록 코드를 구성하였다. 절점의 수요량 및 수원지의 수두, 관의 길이 등도 동일하게 설정되어 있다. 두 가상관망의 차이는 Table 1과 같이 관로의 개수와 관경에서 비롯되며, Fig. 3(a)에 제시된 Grid1-24 관망은 폐합회로를 모두 가지는 바둑판 모양으로 구성되어 있으며 주간선의 경우 800mm의 관으로 구성되어 있으며, 나머지 관은 610mm의 관경으로 구성되어 있는 표준화되어있는 관망이라 할 수 있다. Fig. 3(b)에 제시된 RelDesign-24 관망은 Fig. 3(a)와 비슷한 형태를 가지며, Xu and Goutler (1999)가 제안한 최소의 비용과 최소의 수리학적 신뢰도로 설계된 여러 설계(안) 중, Fig. 3(a)와 비슷한 공사비가 소요되는 관망도를 나타낸 것이다. 즉, Fig 3(a)의 관망을 기준으로 비슷한 공사비로 최대한의 수리학적 신뢰도(관 파손에 의한 수압저하의 영향 등)를 나타내는 최적 관망이 Fig. 3(b)인 것이다.
Networks Information for Hypothetical Networks
관망의 위상구조특성과 지진재해신뢰성 결과를 비교하기 위하여, 지진재해신뢰성에 영향을 주는 인자를 지진의 강도로 설정하여, 총 3가지 지진 강도(규모 4, 5, 6)에 대해 모형을 적용하여 검토하였다. 즉, 지진의 강도에 의해 관 파손의 형태는 정상, 누수, 그리고 파손으로 구분되어 지며, 이 구조적 파손의 형태는 지진재해신뢰성 저하에 영향을 주게 된다. 결국 이와 같은 신뢰성 저하가 위상구조특성과 어떠한 관계가 있는지 살펴보고자 함이다. 몬테카를로시뮬레이션의 시행횟수는 10,000번으로 하였으며, 최소압력은 상수도시설기준(Korea Water and Wastewater Works Association, 2010)에 따라 15m로 고려하였다. Table 2는 본 연구에 적용된 시나리오를 나타낸다.
Evaluation Scenarios for Hypothetical Networks
3.1.2 동일 규모 실제 관망
앞서 제시한 가상관망의 적용 결과가, 실제 관망에도 동일한 연관성을 지니는지 확인하기 위하여, Fig. 4와 같이 국내에 인접하여 위치한 두 지역에 대해 적용하여 그 결과를 분석하였다. 두 지역의 관망정보는 최신의 실제 정보와 다를 수 있어, 영문 이니셜로 명명하였다(Yoo, 2013).
I시 지역에 공급되는 관망도의 면적은 약 592km2(실제 지자체 면적과 다를 수 있음)이며, J시의 경우 관망도 면적은 수원에서부터의 공급라인을 고려하였을 경우 약 576km2로 I시와 비슷한 서비스 면적을 나타낸다. Table 3에서 제시된 바와 같이, 관로 및 절점의 개수는 J시가 I시에 비해 약 7배 이상의 규모를 나타내고 있어, J시가 도시화 및 인구밀집이 상당히 많이 되어 있음을 알 수 있고, 상대적으로 I시의 경우 큰 면적에 절점과 관로가 성기게 분포되어 있음을 Fig. 4에서도 확인할 수 있다.
Reliability Evaluation Scenarios for J City Water Supply System
가상관망과 달리 J시와 I시의 지진재해에 의한 신뢰성을 평가하기 위하여, 본 연구에서는 이 지역에서 발생한 과거의 지진 위치 자료 중 J도에 발생한 29개의 지진자료를 이용하였다. 지진 강도의 경우 규모 4와 규모 7로 설정하여 그 결과를 비교하였다. 일반적으로 상수도 관로의 지진재해에 의한 내진화는 규모 5~6 정도를 견딜 수 있도록 설계된다. 따라서, 본 시나리오의 목적은 내진설계규모 이하와 이를 초과하는 경우의 위상구조특성과 지진재해신뢰성간의 관계를 분석하기 위함이다. 몬테카를로 시뮬레이션의 시행횟수는 1,000번으로 하였으며, 최소압력은 상수도시설기준(Korea Water and Wastewater Works Association, 2010)에 따라 15m로 고려하였다. Table 4는 본 연구에 적용된 시나리오를 나타낸다.
Reliability Evaluation Scenarios for J City Water Supply System
3.2 적용결과
3.2.1 가상관망 적용 결과
Fig. 3에서 제시된 두 가상관망을 적용한 결과 위상구조특성에 대한 인자의 결과는 Table 5와 같다. 절점 및 연결선의 개수를 제외한 나머지 6개의 특성인자의 값은 얼마나 네트워크가 밀집되어 있으며, 절점과 절점, 그리고 절점과 연결선이 강하게 연결되어 있는지를 나타내는 인자이다. 따라서, 관망을 한눈에 봐도 확인할 수 있듯이, 최대 절점 정도(kmax)를 제외한 나머지 5개 인자의 경우 모두 RelDesign-24 관망 보다 Grid1-24의 값이 크게 나타났다. 최대 절점 정도(kmax)의 경우 4의 값으로 동일하게 나타났다. 즉, Grid1-24 관망이 RelDesign-24 관망에 비해, 많은 연결 관로를 가지고 있으며, 이것은 네트워크의 경로가 다양하게 나타날 수 있음을 의미한다.
Topological Measurements of Hypothetical Networks
Fig. 5는 전체 시스템에서 각 절점의 연결정도(Node degree) 값의 비율을 나타내고 있다. 즉 바둑판 형태의 한 절점별로 상대적으로 많은 연결선을 가지고 있는 Grid1-24 관망은 약 90%에 가까운 절점이 3, 4개의 연결선을 가지고 있으나, RelDesign-24 관망은 약 65% 정도에 그치고 있음을 알 수 있다.
Distribution Rate of the Number of Degree of Node for Hypothetical Networks
앞서 적용관망 소개 시 언급한 바와 같이, RelDesign-24 관망의 경우 Grid1-24 관망을 기준으로 동일한 관 공사비용을 가지고 수리학적 저하를 최대한 줄일 수 있는 관망을 설계한 것으로, 새롭게 매설되어야 할 관의 길이를 최대한 줄이면서 수리학적 신뢰성을 최대한 크게 가져갈 수 있는 형태로 관망이 구성되었다는 것을 위상구조특성으로 확인할 수 있다. 이와 같은 사실은 Jung et al. (2016)에서 제시한 바와 같이, 수리학적 신뢰성의 경우 관의 연결성 및 밀집도를 나타내는 위상구조특성인자들의 값과 반비례 하는 결과를 보여준다는 것을 알 수 있다. 즉, 관과 연결점의 밀집도가 크다고 해서, 수리학적 신뢰성이 높다고 판단할 수 없다는 것이다. 물론 관경의 크기가 모두 동일하게 구성되었을 경우에는 밀집도와 수리학적 신뢰성은 양의 비례성을 가진다고 할 수 있지만, 동일한 비용으로 구성된 관망의 경우 오히려 수리학적 신뢰성과 밀집도의 관계가 음의 비례관계를 나타낸다고 볼 수 있다.
본 논문에서 새롭게 살펴보고자 하는 구조적, 수리학적 신뢰성을 동시에 고려한 지진재해신뢰성과 위상구조특성과의 연관성은 Table 6과 Fig. 6을 통해 확인할 수 있다. Table 6은 각 지진 규모(M4, 5, 그리고 6)에 의한 시스템의 신뢰성 인자의 값을 나타내고 있다. 자연스럽다고 판단가능하게, 각 가상관망 모두 지진의 규모가 크게 나타날수록 시스템의 공급성과 정상상태의 관로의 비율이 낮아짐을Ss와NSRL의 값을 통해 확인할 수 있다. 그런데, 두 관망 사이의 지진재해신뢰성 값과 평균절점정도(Avg. node degree,<k>)의 값을 비교분석해보면(Fig. 6), System Serviceability(Ss)의 경우 규모 4와 5의 경우 RelDesign-24의 값이 Grid1-24의 값보다 크게 나타나는 반면, 규모 6의 지진을 적용하였을 경우 오히려 Grid1-24의 값이 RelDesign-24의 값보다 크게 나타나는 것을 확인할 수 있다. 이 결과는 앞서 언급한 Jung et al. (2016)에서 제시한 수리학적 신뢰성과 위상구조특성의 음의 비례 관계와는 또 다른 형태의 결과이다.
Seismic Reliability of Hypothetical Networks
Comparison Results According to Seismic Scenarios (M4 and M6)
이와 같은 결과가 도출된 원인을 살펴보면 다음과 같다. 각 관망도의 구조적 특성 및 주변 환경에 따라 객관적인 값은 달라 질 수 있으나, 일반적인 내진설계기준 이하 규모의 지진이 발생되는 경우, 전체 관로 개수 대비 상대적으로 낮은 비율의 구조적 피해가 발생되며, 이것은 동시다발적인 다중피해 역시 상대적으로 줄어든다는 것을 의미한다. 이 경우, 밀집되고 연결성이 높은 관망도의 지진재해신뢰성 제고의 기여율이 크지 않게 되며, 신뢰성의 결과는 수리적 신뢰성의 결과와 동일한 경향성을 갖는다. 그러나 내진설계기준을 초과할 수 있는 M6 이상 규모의 지진이 발생되는 경우, 높은 비율의 관로들이 비정상적인 구조적 피해를 입게 되며, 다중피해 역시 높아지게 된다. 이 상황에서는, 구조적 연결성이 강하게 나타나는 관망의 경우, 기존 물 공급 경로외의 타 경로를 통해 물이 공급되어 신뢰도를 상대적으로 높일 수 있는 신뢰성 제고 기여율이 커 질 수 있다. 따라서, 지진재해신뢰성과 관망의 위상구조 특성의 연관성은, 설계 기준을 초과하거나 다중 피해가 높게 발생될 수 있는 지진발생 시에는 밀집도와 연결성이 높은 관망이 높은 시스템의 신뢰성을 나타내게 되나, 설계 기준을 초과하지 않고 다중의 피해가 발생할 확률이 낮은 상황의 경우 밀집도와 관련된 위상구조특성과 지진재해신뢰성은 큰 영향을 주지 않는다는 것으로 정리할 수 있다.
3.2.2 실제관망 적용 결과
앞서 가상관망에서 얻어낸 모형의 결과가 실제관망의 적용 결과에서도 동일하게 나타나는지 확인하기 위하여, 실제 인접한 관망을 대상으로 실제 과거 발생한 지진정보를 활용하여 제안된 모형을 검토하였다.
우선, 위상구조특성에 대한 결과는 Table 7과 같다. Table 7에 제시된 6가지 인자 중, 연결성 밀집도와 최대 절점 정도(kmax)를 제외한 나머지 4개 인자의 경우 모두 I시 관망 보다 J시의 값이 크게 나타났다. 최대 절점 정도(kmax)의 경우 6의 값으로 동일하게 나타났다. 즉, J시 관망이 I시 관망에 비해, 많은 연결 관로를 가지고 있으며, 이것은 네트워크의 경로가 다양하게 나타날 수 있음을 의미한다.
Topological Measurements of Two Real Networks
Fig. 7은 전체 시스템에서 각 절점의 연결정도(Node degree) 값의 비율을 나타내고 있다. 한 절점별로 상대적으로 많은 연결선을 가지고 있는 J시 관망은 약 74%에 가까운 절점이 3~6개의 연결선을 가지고 있으나, I시 관망은 약 35% 정도에 그치고, 대부분의 관로가 2개 이상의 연결점으로 이루어져 있어 수지상식 형태를 띠고 있음을 알 수 있다.
Distribution Rate of the Number of Degree of Node for Two Real Networks
본 논문에서 검증하고자 하는 구조적, 수리학적 신뢰성을 동시에 고려한 지진재해신뢰성과 위상구조특성과의 연관성은 Table 8과 Fig. 8을 통해 확인할 수 있다. Table 8은 각 지진 규모(M4, 그리고 7)에 의한 시스템의 신뢰성 인자의 값을 나타내고 있다. 앞서 가상관망의 결과와 마찬가지로, 두 관망 사이의 지진재해신뢰성 값과 평균절점정도(Avg. node degree,<k>)의 값을 비교분석해보면(Fig. 8), System Serviceability(Ss)의 경우 규모 4의 경우 I시의 값이 J시의 값보다 크게 나타나는 반면, 규모 7의 지진을 적용하였을 경우 오히려 J시의 값이 I시의 값보다 크게 나타나는 것을 확인할 수 있다. 이 결과는 앞서 언급한 가상관망의 결과와 동일한 경향성을 보여주고 있는 것이다.
Seismic Reliability of Hypothetical Networks
Comparison Results According to Seismic Scenarios (M4 and M6)
앞서 가상관망의 결과와 동일하게, 실제 관망에 대한 적용결과 역시 지진재해신뢰성과 관망의 위상구조 특성의 연관성은, 설계 기준을 초과하거나 다중 피해가 높게 발생될 수 있는 지진발생 시에는 밀집도와 연결성이 높은 관망이 높은 시스템의 신뢰성을 나타내게 되나, 설계 기준을 초과하지 않고 다중의 피해가 발생할 확률이 낮은 상황의 경우 밀집도와 관련된 위상구조특성과 지진재해신뢰성은 큰 영향을 주지 않는다는 것으로 결론 내릴 수 있다. 또한 본 모형이 적용된 실제 관망의 경우, 가상 관망과는 달리 서로 다른 개수의 배수지를 가지고 있어, 관로의 피해가 크게 나타나는 것도 영향을 미치지만, 대규모의 지진이 발생하였을 경우의 배수지 공급가능여부가 지진재해의 신뢰성에 큰 영향을 미치게 된다. 즉, 1개의 배수지가 담당하는 급수구역을 간단히 살펴보면, J시의 경우 1개의 배수지가 담당하는 평균 급수면적은 I시에 적용된 급수 면적에 비해 1/3 수준으로 작다.
4. 결론
본 연구에서는 다양한 상수관망 네트워크가 가지는 위상구조특성과 지진재해에 의한 시스템 신뢰성 사이의 연관성을 규명하기 위한 기초연구를 수행하였다. 이를 위해 우선 상수관망의 구조적 특성인자로 총 8개의 지표를 사용하여 대상관망에 적용하여 그 결과를 분석하였다. 지진재해신뢰성 산정 모형은 앞서 제시한 바 있는 물공급시스템 전체에 대한 지지진재해에 의한 수리학적, 구조적 신뢰성을 산정하는 모형인 REVAS.NET을 활용하였다. 구조적 특성인자와 지진재해신뢰성의 결과를 분석하기 위하여, 가상관망 및 실제관망지역을 선정하였으며 규모가 다른 지진재해를 시나리오로 설정하여 적용하였다. 적용 결과, 가상관망과 실제관망 모두 지진재해신뢰성과 관망의 위상구조 특성의 연관성은 상정되는 지진재해의 크기에 따라 그 경향성이 반대로 나타나는 것을 확인하였다. 특히, 설계 기준을 초과하거나 다중 피해가 높게 발생될 수 있는 지진발생 시에는 밀집도와 연결성이 높은 관망이 높은 시스템의 신뢰성을 나타내게 되나, 설계 기준을 초과하지 않고 다중의 피해가 발생할 확률이 낮은 상황의 경우 밀집도와 관련된 위상구조특성과 지진재해신뢰성은 큰 영향을 주지 않았다. 제안된 방법론은 설계, 시설개량, 복선화 등과 같이 지진재해신뢰성을 재해 이전에 사전적으로 강화하기 위한 의사결정기준으로 활용이 가능할 것으로 판단된다. 향후, 각 대상 관망에 있어 위상구조특성과 지진재해신뢰성의 경향성이 양에서 음의 관계로 변경되는 시점을 보다 상세한 시나리오 정립을 통해 결정할 수 있다면, 보다 구체적인 설계 및 운영관리에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
감사의 글
본 연구는 국민안전처 자연재해저감기술개발사업단(자연피해예측및저감연구개발사업)의 지원으로 수행한 ‘기후변화 적응을 위한 연안도시지역별 복합원인의 홍수 취약성 평가기술 개발 및 대응 방안 연구’ [MPSS-자연-2015-77]과제의 성과입니다.