1. 서론
도시화에 따른 불투수 면적의 증가는 강우유출수의 양적 증가 뿐만 아니라 무강우 기간에 노면에 축적되는 오염물질의 양도 증가시켜 도시하천의 비점오염원 관리에 대한 사회적인 관심을 촉발시켰으며, 최근 저영향개발(Low Impact Development, LID)의 개념 도입까지 추진하고 있다. LID는 자연에 미치는 영향을 최소화하면서 도시개발을 추진하는 개념으로, 수생태 분야에서는 생태적으로 건전한 소규모 비점저감시설을 배수분구 전역에 전략적으로 분산 배치하여 비점오염원을 관리하는 것을 목적으로 한다(Cho et al., 2013).
비점오염저감을 위하여 LID 개념을 도입한 연구사례를 살펴보게 되면, Park et al. (2015a)은 비점오염저감시설 중 하나인 식생저류지의 최적 설계용량을 산정하는 연구를 진행하였으며, 이 외에도 비점오염저감을 위해 많은 연구들이 진행되고 있다(Lee et al., 2012; Keem et al., 2014).
이러한 연구들은 비점오염저감시설에 대한 최적용량을 산정하거나 최적 설치위치를 탐색하는 연구로 정리될 수 있다. 그러나 상기 연구결과들은 비점저감시설의 설치 및 유지 관리에 대한 비용부분이 명확하게 고려되어 있지 않아 정책에 반영하기에는 제약이 존재한다(Lee et al., 2013). 이러한 단점을 극복하기 위하여 비점오염저감시설의 저감효율 및 경제적인 비용까지 고려한 연구들이 진행되고 있다. Zhang et al. (2013)은 유전자 알고리즘을 이용하여 소요비용 대비 강우유출수 저감효율이 가장 높은 비점오염저감시설의 용량과 위치를 최적화하는 연구를 진행하였다. 이러한 연구사례는 Harrell and Ranjithan(2003), Maringanti et al. (2009)에서도 확인할 수 있다. 국내 연구사례를 살펴보게 되면, Lee et al. (2013)은SUSTAIN을 이용하여 우리나라 도시배수분구에서 설치할 수 있는 LID 시설의 최적 규모와 개소수를 산정하고 추가적으로 경제적인 비용까지 도출하는 연구를 진행하였다. 해당 모형은 저감효율 뿐 만 아니라 비점오염저감시설에 대한 경제적인 가치도 고려할 수 있으나, 모형결과를 우리나라 실무에 적용하기에는 모형 사용 환경 등으로 인해 추가적인 노력이 필요한 것으로 보고된 바 있다.
본 연구에서는 직접적인 실무 적용을 목적으로 상대적으로 간단하게 주어진 예산 대비 최대의 비점오염 저감효과를 기대할 수 있는 LID 시설의 설치방안을 제안하고자 한다. 이를 위해 현업에서 가장 많이 사용되는 EPA SWMM을 이용하여LID 시설 설치에 따른 비점오염 저감효과를 모의하고자 하며, LID 시설 또한 투수성 포장에 한정지어 연구를 진행하고자 한다. 처리대상구역은 부산광역시 남구에 위치한 부경대학교 대연캠퍼스로 설정하여, 하나의 투수성 포장 시설이 아닌 다양하게 주어진 예산에 따라 여러 개의 투수성 포장 시설에 대한 비점오염 저감효과를 살펴보고자 한다. 예산 대비 최대의 비점오염물질 저감효과를 얻을 수 있는 다양한 설치 대안을 살펴보기 위하여 파레토 방식의 유전자 알고리즘이 적용된다. 최적 대안 선정을 위해서는 다양한 대안들 각각에 대하여 매우 많은 수의 EPA SWMM 실행이 필요하기 때문에, 이를 위한 EPA SWMM과 Matlab의 자동 연계 운영 모듈이 구축된다.
2. 연구방법
2.1 처리대상구역
전체 34.9478 ha의 부경대학교 대연캠퍼스 처리대상구역은 크게 불투수 지역과 투수지역으로 구분할 수 있다. 유역면적의 약 60%를 차지하는 불투수 지역은 주거지역, 상업지역, 문화체육휴양시설, 교통지역, 공공시설지역, 기타 나지로 여섯 개의 토지이용상태로 구분할 수 있다. 투수지역(약 40%)은 시설재배지, 침엽수림, 인공초지로 구성된다(Fig. 1 참고).
2.2. 비점유출모형의 구축
2.2.1 EPA SWMM 구성
우수관망도를 이용하여 총 62개의 배수분구와 2개의 유출 출구점을 가지도록 EPA SWMM을 구성하였으며(Fig. 2), Table 1에 각 배수분구 별 면적과 불투수 면적을 제시하였다.
Table 1
Percentage of impervious surface area in each sub-catchment
EPA SWMM 구축을 위하여 필요한 유역 특성자료는 수치지형도(1:25,000)를 이용하여 획득한 30 m×30 m DEM(Digital Elevation Model, 수치표고모델), 환경부에서 제공하는 세분류 토지이용도(1:5,000), 농촌진흥청에서 제공하는 정밀토양도(1:25,000)를 이용하였으며, 기상자료는 기상청 부산지점에서 관측한 자료를 이용하였다. 2004년부터 2014년까지의 시간단위 강우자료를 사용하였으며, 월 증발량은 Korea Meteoro-logical Administration(2014)에서 제시한 부산지점 월 증발량자료를 사용하였다.
2.2.2 모형 매개변수 추정
구축된 EPA SWMM가 실제 강우유출 현상을 모의할 수 있도록 모형 매개변수 추정이 필요하다. 실제 관측자료를 이용하여 매개변수 추정하는 것이 가장 이상적인 방법이나, 본 연구의 처리대상구역은 우리나라 대부분의 경우와 마찬가지로 강우유출수 및 수질항목에 대한 관측자료가 존재하지 않는다. 따라서 강우유출수는 불투수지역과 투수지역으로 구분하여 강우유출수 참조자료를 구축하여 모형 매개변수 추정에 이용하였다. 불투수지역은 NRCS-CN 방법을 이용하여 강우유출수 참조자료를 생산하였으며, 투수지역은 Soil Moisture Index(이하 SMI) 기법을 이용하여 강우유출수 자료를 생산하였다. SMI 기법에 대한 자세한 내용은 Park et al. (2015b)에서 참고할 수 있다. 일 단위로 생산된 강우유출수 자료는 월 자료로 합산되어 모형모의결과와의 비교를 통해 목적함수가 최소화하는 매개변수 조합이 추정된다. 이 때, 적용된 목적함수는 Eq. (1)과 같다.
여기서, Srunoff은 모의된 강우유출수(mm/month)이며, Orunoff는 NRCS-CN 및 SMI 기법으로부터 생산된 강우유출수(mm/month)를 의미한다. N은 자료의 총 개수이다.
본 연구에서는 모형 매개변수 추정을 위한 EPA SWMM과 Matlab 연동 모듈을 구성하여(Choe et al., 2015) 자동적으로 목적함수를 최소화하는 매개변수 조합이 추정될 수 있도록 하였다. 추정된 강우유출수 관련 매개변수는 Table 2와 같다.
Table 2
Description of estimated stormwater parameters
대상 수질항목인 총인(Total Phosphorus, 이하 TP)의 배출부하량은 National Institute of Environmental Research(2012)에서 제시한 원단위로부터 계산된 연평균 토지계 배출부하량을 이용하여 모형 매개변수 추정을 위한 참조자료를 생산하였다. 생산된 자료는 월자료이며, Eq. (2)와 같은 목적함수가 최소가 되도록 매개변수 조합을 추정하였다.
여기서, STP은 모의된 TP 배출부하량(kg/month)이며, OTP는 원단위를 이용하여 생산된 TP 배출부하량(kg/month)이다. N은 자료의 총 개수이다.
EPA SWMM에서 비점오염 유출모의는 축적(Build-up)과 씻김(Wash-off) 과정을 통하여 수행된다. 본 연구에서는 축적과정으로 지수함수(Exponential Function)를 이용하였으며, 씻김과정은 Park(2014)에서 제시하는 평균 유출농도(Event Mean Concentration)이 적용되었다. 따라서 TP 모의를 위하여 추정해야할 수질 매개변수들은 축적과정과 관련된 지수함수 구성을 위한 두 개의 매개변수들이다(Table 3 참조). 또한, 강우유출수 관련매개변수 추정과 마찬가지로 EPA SWMM과 Matlab 연동 모듈을 구성하여 수질관련 매개변수들을 자동적으로 추정하였다.
Table 3
Description of estimated water quality parameters
| Parameter | Description |
|---|---|
| Max. Buildup | Maximum possible buildup |
| Rate Constant | Rate constant of buildup function |
상기 매개변수들을 추정을 위한 모의기간은 2004년부터 2014년까지 총 11년간이며, 처음 1년(2004년)은 모형의 안정화를 위해 사용되었다.
2.3 설계 강우사상의 산정
투수성 포장의 최적 설계안 도출을 위해서는 장기간의 연속적인 강우자료(예를 들어, 10년)를 사용하는 것이 적절하나, 최적설계안을 탐색하기에는 많은 시간이 소요되는 문제가 있다. Zhang et al. (2013)의 경우 10년 빈도 24시간 설계 강우사상을 이용하여 비점오염저감시설의 최적설계안을 탐색하는데 약 23시간이 소요되는 것으로 보고되었다. 본 연구에서도 모의시간을 절약하기 위해서 설계 강우사상을 설정하고자 하였다. 투수성 포장과 같은 LID 시설은 홍수 등 극한 강우사상에 적용하는 것이 아니라 일상적인 강우유출수 처리가 목적이기 때문에 일상적인 강우유출수를 배출하는 강우사상이 필요하다. 이에 일상적인 설계 강우사상을 산정하기 위해 아래와 같은 방법을 적용하였다(Fig. 3 참조).
기상청 부산지점의 10년 시간 강우자료(2005년~2014년)를Inter Event Time Definition(이후, IETD)를 이용하여 강우사상을 분리한다. 침투형 비점오염저감시설의 경우 24시간 이내에 저류된 강우유출수가 침투되는 것이 바람직하므로(Ministry of Environment, 2014), IETD를 24시간으로 설정하였다. 분리된 강우사상에서 토양특성(투수층 또는 불투수층)에 따라 강우유출수를 추출하고자 하였다. 투수층은 선행 5일 강우량 조건을 고려한 NRCS-CN 기법을, 불투수층의 경우에는 초기 차단량을 2.5 mm, CN을 100으로 고정하여 NRCS-CN기법을 적용하였다. 토양특성에 따라 발생하는 강우유출수는 면적가중을 통해 최종적으로 유역에서 발생하는 강우유출수로 고려하였다. 각 사상별로 산정된 강우유출수를 평균하여 이를 유역에서 일상적으로 발생하는 강우유출수(이하, 설계 강우유출수)로 간주하였다. 설계 강우유출수를 발생시키는 설계 강우량을 추정하기 위해서 NRCS-CN 방법을 역이용하였다. 일상적인 강우의 다양한 패턴을 고려하기 위하여 환경부에서 제시하는 강우등급을 적용하였다. 환경부에서 제시하는 4개의 강우등급은 10 mm 이하, 10 mm 초과 30 mm 이하, 30 mm 초과, 50 mm 이하, 50 mm 초과로 구분된다. 앞서 산정한 설계 강우량이 속하는 강우등급(이하, 설계 강우등급)을 확인하여, 부산지점 2005년부터 2014년까지의 강우사상에 대하여 설계 강우등급에 속하는 강우사상들을 추출한다. 이때, 설계 강우사상의 지속시간(이하, 설계 지속시간)과 무강우시간(이하, 설계 무강우시간)은 추출된 강우사상들을 이용하여 각 사상별 지속시간과 무강우시간을 평균하여 산정한다. 설계 강우량의 시간분포를 위하여 추출된 모든 강우사상들의 지속시간(%)에 따른 누적강우량(%) 곡선을 작성하고, 모든 지속시간(%)에 따른 누적강우량(%) 곡선을 평균하여 설계강우량에 대한 지속시간(%)에 따른 누적강우량(%) 곡선을 획득하여 설계 강우주상도를 작성할 수 있다.
2.4 투수성 포장의 적용
EPA SWMM에서 투수성 포장은 세 개의 개념적인 수직층으로 구성되며, 각 층은 표면층(Surface layer), 포장층(Pavement layer), 저류층(Storage layer)으로 구분된다. 표면층은 강우 또는 강우유출수가 직접적으로 유입되는 층으로서 강우 또는 강우유출수가 월류, 증발, 침투되거나 잠시 동안 저류할 수 있는 장소이다. 포장층은 다공성 콘크리트 및 아스팔트, 또는 다공성 블록으로 구성되며, 표면층에서 침투된 강우유출수가 포장층에 저류되어 이후 저류층으로 침루된다. 저류층은 침루된 강우유출수가 저류되는 공간으로서 비교적 공극이 큰 자갈로 구성된다. EPA SWMM에서는 추가 선택사항으로 저류층에 저류된 강우유출수가 배출되는 배수시스템(Underdrain system)이 고려될 수 있다. 그러나 본 연구의 처리 대상구역의 토양상태는 대부분이 ‘Type D’로서, 투수성능이 나빠 본 연구에서는 배수시스템을 고려하지 않았다. 투수성 포장과 관련된EPA SWMM 매개변수를 Table 4에 제시하였다.
Table 4
Model parameters for permeable pavement
| Layer name | Parameter | Value | Source |
|---|---|---|---|
| Surface Layer | Berm Height (mm) | 0 | Environmental Protection Agency (2010) |
| Vegetation Volume | 0 | ||
| Surface Roughness | 0.011 | ||
| Surface slope (%) | 0.1 | ||
| Pavement Layer | Thickness (mm) | 125 | |
| Void Ratio (Voids/Solids) | 0.165 | ||
| Impervious Surface Fraction | 0 | ||
| Permeability (mm/hr) | 2540 | ||
| Clogging Factor | 166.82 | ||
| Storage Layer | Thickness (mm) | 300 | |
| Void Ratio (Voids/Solids) | 0.625 | ||
| Seepage Rage (mm/hr) | 0.5 | ||
| Clogging Factor | 25.60 |
본 연구에서는 투수성 포장을 설치할 수 있는 장소를 주차장으로 제한하여 적용하였으며, Fig. 4에 투수성 포장의 설치가 가능한 배수분구(색칠한 부분)를, Table 5에는 투수성 포장을 설치할 수 있는 주차장 면적을 나타내었다. 즉, 해당 면적은 투수성 포장이 최대로 설치 될 수 있는 면적을 의미한다.
Table 5
Installable area for permeable parking lot
2.5 EPA SWMM과 Matlab 연동 모듈을 이용한 투수성 포장 설치의 다목적 최적화
투수성 포장 최적화를 위해서는 1)비점오염물질(TP) 배출량과 2)투수성 포장 설치에 따른 설치 및 유지관리비용(소요비용)이 모두 고려되어야 한다. 투수성 포장의 설치면적이 증가하면 TP 배출량은 감소하나, 투수성 포장에 대한 소요비용이 증가하게 된다. 즉, TP 배출량과 투수성 포장의 소요비용은 서로 상반된 관계를 갖게 된다. 서로 상반된 관계의 목적을 모두 만족시키는 단일 목적함수를 구성하는 불가능하다. 따라서 일부 목적을 희생하여 여러 개의 최적해 집합을 찾는 다목적 최적화기법을 적용하여 투수성 포장의 최적화를 수행하고자 한다. 본 연구에서는 다목적 최적화 기법 중 하나인 파레토(Pareto) 방식이 적용된 유전자 알고리즘을 적용하였다.투수성 포장의 설치면적을 결정변수로 고려하였으며, 주차장면적을 투수성 포장이 최대로 설치할 수 있는 면적으로 고려하였다. 따라서 투수성 포장의 설치면적 범위는 투수성 포장을 하나도 설치하지 않은 경우부터 주차장 전체에 투수성 포장을 설치하는 경우까지로 제한되어진다. Eq. (3)과 Eq. (4)는 본 연구에서 적용된 목적함수이다.
Eq. (3)은 투수성 포장을 설치한 면적에 대한 소요비용을 의미한다. 여기서, N은 설치된 투수성 포장의 개수, C는 투수성포장 단위면적 당 소요비용, A는 투수성 포장의 설치면적이다. Environmental Management Corporation(2009)에서는 투수성 포장의 설치비용과 25년 동안의 유지관리비용의 금액을 제시하고 있다. 이를 참조하여 투수성 포장 설치에 따른 단위면적(m2) 당 설치 및 유지관리비용을 Table 6에 제시하였다.
Table 6
Permeable pavement cost(A: facility area, m2)
| Type | Equation |
|---|---|
| Construction Cost(thousand won) | 78xA |
| Annual Operation and maintenance cost(thousand won) | 6.175xA |
Eq. (4)는 투수성 포장 설치에 따른 TP 배출부하량이다. 투수성 포장 설치에 따라 TP 배출부하량을 감소시키는 것에 집중하게 되면, 즉 fop,2을 최소화 시키게 되면, 투수성 포장의 면적이 증가하므로 fop,1이 증가하게 된다. 반대로 설치비용의 감소에 집중하게 되면, 즉 fop,1을 최소화 시키게 되면, 그로 인한TP 배출부하량 저감효과는 반감될 것이다.
3. 연구 결과
3.1 부경대 유역 강우유출수 및 TP 거동 모의
2.2절에서 제시한 방법을 이용하여 부경대 유역의 EPASWMM에 적용되는 매개변수 검정 및 보정을 실시하였다. NRCS-CN 방법과 SMI 방법을 이용하여 생산한 최근 10년(2005년~2014년) 동안의 강우유출량과 동일기간 EPA SWMM에 의해 모의된 강우유출수를 비교한 결과, Fig. 5(a)에 나타낸 바와 같이 비교적 두 자료가 유사하게 모의되고 있음을 확인할 수 있다. 또한 National Institute of Environmental Research(2012)이 제시한 방법을 적용하여 생산한 최근 10년(2005년~2014년) 동안의 TP 배출부하량과 동일기간 EPASWMM에 의해 모의된 TP 배출부하량을 비교한 결과, Fig. 5(b)에 나타낸 바와 같이 비교적 두 자료가 유사함을 살펴볼 수 있다. 추가적으로 강우유출수 경우 결정계수(R2)가 0.9921, 모형효율계수(Nash-Sutcliffe efficiency coefficient)가 0.9769로 산정되었다. TP 배출부하량 모의 결정계수는 0.8928, 모형효율계수가 0.8240으로 산정되어 EPA SWMM을 이용하여 유역의 강우유출수 및 TP 거동모의가 높은 수준으로 이루어지고 있음을 확인할 수 있다.
3.2 설계 강우량
본 연구에서 제시한 설계 강우량 산정방법을 이용하여 산정된 설계 강우유출량은 25.9640 mm이다. 이를 이용하여 설계강우량을 추정한 결과 42.3031 mm로 산정되었다. 환경부에서 제시하고 있는 네 개의 강우등급 중 추정된 강우량이 속한설계 강우등급은 30 mm~50 mm이며, 2005년부터 2014년까지 해당 강우등급에 속하는 부산지점의 강우사상은 총 46개이다. Fig. 6(a)에 46개 강우사상의 지속시간(%)에 따른 누적강우량 곡선을 나타내었으며, 이 곡선들의 평균을 굵은 실선(-●-)으로 표기하였다. 설계 지속시간과 설계 무강우시간은 각각 28시간과 145시간으로 산정되었다. 이를 이용하여 설계강우사상에 대한 우량주상도를 Fig. 6(b)에 도시하였으며, 이렇게 도출된 설계 강우사상을 투수성 포장 설치를 위한 다목적 최적화 과정 시의 강우 입력자료로 적용하였다.
3.3 투수성 포장 설치를 위한 다목적 최적화 결과
앞서 3.2절에서 산정한 일상적인 강우를 대표하는 설계 강우사상을 이용하여, 투수성 포장 설치 최적 설계안을 도출하는 EPA SWMM - Matlab 연동모듈을 구축하였다. 이 때, 투수성 포장의 설계를 위한 목적함수는 두 가지로, 1)시설의 설치 및 유지비용, 2)TP 배출부하량으로 설정하였다. 두 가지 목적함수를 만족시키는 최적의 안을 탐색하기 위하여 파레토방식을 적용하였다.
Fig. 7의 검은색 원(○)들은 투수성 포장 설치의 최적 설계안을 탐색하기 위하여 분석된 모든 대안들의 결과를 나타낸 것이다. 이들 대안들 중에서 역삼각형 점(▼)들이 주어진 예산 대비 투수성 포장 설치의 최적 설계안에 해당하며, 총 175개의 안이 제시된다. 투수성 포장의 설치 면적이 증가할수록 이에 필요한 소요비용이 증가하나, 배출되는 TP 부하량은 줄어들고 있음을 확인할 수 있다. 또한 소요비용이 약 7 억 원이 넘어가는 시점에서 투수성 포장의 설치 면적이 늘어남에도 불구하고 TP의 배출부하량의 변화가 미미함을 확인 할 수 있다. 이를 보다 구체적으로 설명하기 위하여 세 가지 시나리오를 선정하였다(Fig. 7에서 A, B, C). 시나리오 A는 투수성 포장 설치안 중에서 투수성 포장 설치에 대한 소요비용이 가장적은 경우로, 설치 가능 면적 중 약 16.55%에 해당하는 면적에 투수성 포장이 설치되는 것을 가정한 것이다. 소요비용은 3.209 억 원이며, TP 배출부하량은 1.3535 kg이다. 시나리오B는 시나리오 A와 비교할 때 비용은 약 2.23 배(7.1534 억 원)증가하나, TP 배출부하량은 0.1264 kg이 저감됨이 예측되었다. 시나리오 C는 시나리오 B와 비교할 때 비용은 약 1.73 배(12.3826 억 원) 증가하나 TP 배출부하량은 0.013 kg만이 저감된다. 이는 일정 수준 이상의 비점오염물질 저감을 위해서는 지나치게 많은 비용이 요구되는 결과를 초래한다고 보고한 Lee et al. (2013)의 결과와도 유사함을 확인할 수 있다.
세 가지 시나리오별 투수성 포장 설치면적 및 소요비용을Table 7에 나타내었으며, Fig. 8에 각 시나리오에 따른 시간별 TP 배출부하량을 나타내었다. 시나리오 A를 적용하는 것보다 시나리오 B를 사용하는 것이 TP 배출부하량을 줄이는데 효과적임을 알 수 있으나, 시나리오 B와 C의 경우 TP 배출부하량의 차이를 구분하기 힘들다. 즉, 시나리오 C는 시나리오 B에 비해 소요비용이 약 1.73 배 더 많이 요구되지만 추가로 얻는 TP 배출부하량의 저감이 미미하므로 경제성이 떨어짐을 확인할 수 있다.
Table 7
LID(permeable pavement) sizes and total projected costs
4. 결론
기본의 비점오염저감을 위한 LID 시설 평가는 시설의 효율에 초점을 맞추어 진행되었다. 그러나 LID 시설은 설치 뿐 만 아니라 지속적인 유지관리가 필요하기 때문에 경제적인 효과까지 고려한 설계방안이 연구되어야 한다. 이에 본 연구에서는 투수성 포장 설치에 따른 저감효율 및 경제적인 효과까지 고려하는 다목적 최적화 기법을 적용하여 최적 설계안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 부경대학교 대연캠퍼스를 대상으로 다수의 투수성 포장 설치를 가정하여 두 가지 상반된 목적(오염배출량 및 소요비용 최소화)을 만족시키는 최적 설계안을 탐색하고자 하였다. 최적 설계안 탐색방법은 파레토 방식을 적용하였으며, EPA SWMM과 Matlab 연동 모듈을 구축하여 실무에서의 적용성을 확보하고자 하였다.
또한 본 연구에서는 투수성 포장의 최적 설계안을 탐색하는 모의시간을 절약하기 위하여 설계 강우사상을 이용하는 방법을 제시하였다. 비점오염저감시설로서의 LID 시설 설계 및 평가 시에는 대규모 홍수방어시설에 적용되는 극한 강우사상을 적용하는 것이 적합하지 않으므로, 일상적인 강우를 대표할 수 있는 설계 강우사상을 적용하였다. 본 연구에서 제시된 방법을 이용하여 산정된 설계 강우사상의 강우량은 42.3031mm이며, 지속시간은 28시간, 무강우시간은 145시간이다. 본연구에서 제시한 설계강우량 산정방법을 실무에 적용하기 위해서는 비점오염원 설치신고제도와 연계성을 확보한 추가 연구가 수행되어져야 할 것이다.
투수성 포장이 설치 가능한 주차장이 위치한 19개의 배수분구를 대상으로 175개의 설치 대안이 탐색되었다. 소요비용이 증가할수록(즉, 투수성 포장의 설치면적이 증가할수록) TP의 배출부하량은 줄어드는 것을 확인할 수 있었으나, 일정수준 이상에서는 소요비용이 증가하더라도 TP 배출부하량을 저감하는데 한계가 있음을 확인하였다. 본 연구에서 제시한LID 시설 최적 설계안 탐색방법은 LID 시설의 비점오염물질 저감효율 뿐만 아니라 소요비용까지 고려하고 있기 때문에, 보다 현실적인 LID 시설 설계방안으로 적용될 수 있을 것으로 판단된다. 그러나 본 연구는 LID 시설 중에서 투수성 포장하나만을 대상으로 하고 있기 때문에 지속적인 연구가 필요할 것으로 판단된다. 추후 연구에서는 다양한 유역 상황에 맞는 여러 종류의 LID 시설을 설치하고 그에 따른 분석을 실시하여 효과적인 다목적 LID 시설의 최적 설계안을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.
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