대피를 고려한 지하 굴착공사현장 침수 시 인명피해 위험도 산정

Evaluation of Casualty Risk Index for Evacuating When Inundation Occurs on Excavation Construction Sites

Article information

J. Korean Soc. Hazard Mitig. 2023;23(1):115-124
Publication date (electronic) : 2023 February 24
doi : https://doi.org/10.9798/KOSHAM.2023.23.1.115
* 정회원, 서울과학기술대학교 건설시스템공학과 석사과정(E-mail: jeongawang712@seoultech.ac.kr)
* Member, Graduate Student, Department of Civil Engineering, Seoul National University of Science and Technology
** 정회원, 주식회사 헥코리아 이사(E-mail: jppark@hecorea.co.kr)
** Member, Director, HECOREA
*** 평생회원, 주식회사 도화엔지니어링 수자원부 대리(E-mail: gksapdlf1599@naver.com)
*** Member, Manager, DOHWA Engineering Co., LTD
**** 정회원, 서울과학기술대학교 건설시스템공학과 교수(E-mail: hwjun@seoultech.ac.kr)
**** Member, Professor, Department of Civil Engineering, Seoul National University of Science and Technology
**** 교신저자, 정회원, 서울과학기술대학교 건설시스템공학과 교수(Tel: +82-2-970-6570, Fax: +82-2-948-0043, E-mail: hwjun@seoultech.ac.kr)
**** Corresponding Author, Member, Professor, Department of Civil Engineering, Seoul National University of Science and Technology
Received 2022 December 28; Revised 2022 December 28; Accepted 2023 January 10.

Abstract

최근에 자주 발생하는 집중호우로 인하여 지하 굴착현장에서 침수 발생 시, 유입되는 급류로 인하여 익사뿐 아니라 대피 중 다치는 사고가 발생할 수 있다. 그러나 대피를 고려한 인명피해 위험도 산정 방법 또는 기준은 없는 실정이다. 본 연구에서는 인명피해 위험도를 CRI (Casualty Risk Index)로 정의하고, 산정 방법을 제시하였다. 이를 위해 사람이 전도되지 않고 걸을 수 있는 지수를 수심(Height)과 유속(Velocity)의 곱(HV)으로 제시한 연구성과를 활용하였다. 제시된 방법의 적용성 검증을 위하여 여수시의 충무동 유역에 가상의 굴착공사현장을 ArcGIS Pro를 이용하여 모델링하고, XPSWMM을 이용하여 강우-유출 및 2차원 수리해석을 시행하였다. 이를 통해 굴착공사현장 대피로의 HV를 계산하고 CRI를 구하였다. 모델링 결과 대피로에서 인명피해가 발생할 가능성은 낮았으나, 영향 인자에 따라서는 더 큰 CRI가 예상되었고 관련 내용을 논의하였다.

Trans Abstract

Recently, inundation accidents occur repeatedly on underground excavation construction sites owing to frequent intensive rainfall events. In the case of the inundation of underground construction sites, injury and drowning accidents may occur on the evacuation route. However, no method or standard for calculating the risk of casualty while evacuating workers has been proposed. In this study, we defined the casualty risk index (CRI) and developed a method for estimating CRI. We adopted the “HV,” which is the product of height (water depth) and velocity (water velocity) recommended by previous researches. The “HV” indicates that humans can walk safely in water flow without stumbling. The proposed method was applied to a hypothetical underground construction site in the city of Yeosoo. ArcGIS Pro was used to model the hypothetical excavation site, and XPSWMM was used to simulate rainfall runoff and two-dimensional hydraulic simulation. While the runoff was flowing into an underground construction site, we simulated the water height and water velocity on the evacuation route to estimate the CRI. The results showed that CRIs from various rainfall scenarios remained in the safe criteria, indicating that workers could safely evacuate from the site in the rainfall scenarios. However, the CRI is influenced by site-based factors, and these factors are discussed.

1. 서 론

산업재해란 노무를 제공하는 사람이 작업 또는 그 밖의 업무로 인하여 사망 또는 부상하거나 질병에 걸리는 것을 말한다. 산업재해 중 사망 등 재해 정도가 심하거나 다수의 재해자가 발생한 경우 이를 중대재해로 정의하고, 중대재해 발생시 사업주 및 경영책임자에 대한 형사 처벌을 강화하는 내용의 법안인 중대재해 처벌 등에 관한 법률(Serious Accidents Punishment Act, 2022)이 시행되며 산업재해에 대한 국가적 사회적 관심이 증가하고 있다.

고용노동부 2021. 12월말 산업재해 발생현황 자료에서 건설업 사고사망자는 417명으로 전체 업종 중 가장 많았고 사고사망만인율도 1.75 (‱)로 가장 높았다. 건설업 사고 재해자는 26,888명으로 사고 재해율은 1.13 (%), 업종 중 두 번째로 많았다(Ministry of Employment and Labor, 2022). 이는 건설업에서의 중대산업재해 발생이 다른 업종들보다 더 많음을 보여준다. 여기서 재해율(%)는 근로자 100명당 발생하는 재해자수의 비율이며, 사망만인율은 근로자 10,000명당 발생하는 사망자수의 비율이다. 건설업의 재해 발생 형태는 2020년 통계청 산업재해현황 자료에 의하면 떨어짐(8,009명), 넘어짐(4,239명), 부딪힘(2,078명) 순으로 많았고, 다른 유형으로는 무너짐, 감전, 깔림⋅뒤집힘, 익사 등이 있었다(KOSIS, 2022). 따라서 건설 현장 근로자의 부상 및 사망을 예방하기 위한 다양한 연구가 필요한 실정이다.

급격한 도시화에 따른 인구 집중으로 인해 지하공간의 이용 빈도가 높아지면서 지하상가, 지하철, 지하공동구, 변전소, 지하차도 등과 같은 다양한 형태의 지하공간이 개발되고 있는 추세이다(Lee, 2008; Ahn and Seong, 2010; Shin et al., 2012; Choi et al., 2015). 건설 공사 현장 중, 굴착공사 현장은 침수에 취약하다. 특히, 우리나라는 평년값을 기준으로 여름철 강수량이 710.9 mm로 연 강수량의 54%를 차지하므로(KMA, 2022b) 장마철 집중호우로 인한 침수 가능성이 더 높다.

침수 가능성 증가에 관한 측면에서, 최근 지구온난화에 의한 기후변화로 이례적인 집중호우 사례가 증가하고 있다. 국내의 집중호우 사례로 2022년 8월 수도권 국지성 집중호우가 발생하여 서울 도심지역에 방재성능목표를 초과하는 시간당 100 mm 이상의 강우가 발생하였고 최고 시간당 141.5 mm 집중호우가 쏟아졌다. AWS 기상청 지점(410) 관측소(동작구 신대방동)의 경우 시간당 강우량 약 489년 빈도, 3시간당 강우량 약 2,151년 빈도, 일 강우량 약 109년 빈도에 해당된다. 이로 인해 반지하주택, 지하주차장, 도로 등의 침수가 일어났고 인명피해도 발생하였다(KRIHS, 2022).

기후변화에 대한 연구 내용으로, 기후변화에 관한 정부간 협의체(IPCC) 제6차 평가주기(AR6) 제1실무그룹(WG I) 보고서에 따르면, 모든 탄소배출 시나리오에서 물 순환의 변동성과 극한성은 평균의 추세보다 빠르게 증가할 것으로 확신했다. 즉 지구온난화가 진행될수록 집중호우는 더 자주, 더 강하게 발생할 것으로 판단했다(IPCC, 2021).

굴착공사현장은 굴착면이 지상면의 지반고보다 낮다는 점에서 지하공간의 특성을 가지고 있다. 지하공간은 홍수 발생시 지상공간에서 발생하는 강우상황을 인지하기 어렵고, 유입되는 유량에 대한 대처가 쉽지 않다(Kang, 2011). 이러한 지하공간 침수해석에 대한 국외 연구로 Innoue and Toda et al. (2005)는 지상으로 이어지는 입구에 일정유량이 유입된다고 가정, 일본 지하 쇼핑몰과 지하철을 대상으로 수리실험 장치를 제작하여 침수 분석을 실시하였으며, 기존의 수치모형 결과와 비교한 바 있다. 국내 연구로, Han et al. (2006)은 지하공간으로 유입되는 유량을 고려하고, 침수 양상을 분석하여 홍수 발생 시 취약한 지점에 대해 검토한 바 있다. Choi et al. (2015)는 도심지 지하복합건축물의 침수과정 및 침수심을 고려한 침수해석을 센트럴시티를 대상으로 실시하고 유형별 침수방지를 위한 기준을 제시하였다.

선행된 지하공간 침수에 관련된 연구는 지상공간에서 지하공간으로 유입되는 유량을 지상공간 침수심과 유입구 폭을 이용한 경험식을 이용하여 산정하였다. 본 연구에서는 XP-SWMM 모형을 적용하여 대상 유역 및 굴착현장 대피로 및 현장부지의 2차원 침수분석을 실시하였다.

굴착 건설 공사현장의 인명피해는 현장에 물이 차오름으로 인한 익사 사고와 현장에서 대피를 위해 이동시 넘어짐으로 인한 부상으로 나눌 수 있다. 특히 대피로에서 발생할 수 있는 전도나 구름으로 인한 부상은 수심과 유속에 따라 발생가능성이 달라지기 때문에 이와 같은 인명피해를 “인명피해 위험도(Casualty Risk Index, CRI)로 정의하고 이를 산정할 수 있는 방법을 제안하였다. 관련된 국내외 연구로 Abt et al. (1989)은 급류의 수심과 유속의 곱의 관계를 이용하여 사람이 넘어질 수 있는 수심 × 유속(HV)값을 실험을 통해 구하였다. Joo and Kim (2015)은 지하공간 침수상황을 재현한 실험을 통해 성인 여성과 남성을 대상으로 계단 침수심에 따른 대피능력을 검토하였다. Lee et al. (2016)은 토사재해 발생 시 인적피해를 유발하는 한계 수심 × 유속((HV)c)을 제시하였다. 기존 연구결과(Abt et al., 1989)를 바탕으로 유체의 밀도 차이로 인한 유체의 항력을 재산정하고, 유속의 감쇄 계수를 이용하여 토사류에 적용 가능한 한계 수심과 유속의 곱을 산정하였다.

이에 따라, 본 연구에서는 2차원 수리해석을 통해 굴착공사현장의 대피로에서 발생하는 수심과 유속을 시간에 따라 산정하고 그 둘의 곱의 관계인 수심 × 유속(HV)을 이용하여 위험도를 분석하였다. 연구를 위해 기존 유역 XP-SWMM모형에 GIS를 통해 구축한 임의의 굴착공사현장 지형정보를 적용하였다. 최종적으로 강우 시나리오에 따라 대피로에서 발생하는 HV의 위험값 발생 양상을 시간에 따라 분석하였다. 이를 통해 굴착현장 침수시 대피로 상에서 CRI 산정 방법을 제시하고, 산업재해 예방의 관점에서 굴착공사현장 침수로 인한 인명피해 방지를 위한 방안을 제시하고자 한다.

2. 위험도 산정 방법

2.1 굴착공사현장 침수시 인명 피해 위험

건축, 도로, 터널, 하천, 교량 등 다양한 공사현장에서는 굴착작업을 필요로 한다. 영동대로 지하 공간 복합개발사업, 수도권광역급행철도 등 대형 현장부터 소규모 건축 현장에서도 굴착공사가 시행되고 있다.

굴착공사현장에는 굴착 상부에서 굴착 하부로 이동할 수 있는 출입로가 조성된다. 인부들은 이 보행자 통로를 이용하여 굴착공사현장 내 외부로 출입하게 된다. 따라서 침수 발생 시 대피를 위해서 이 보행자 통로로 이동하게 되는데, 보행자 통로는 상부에서 하부로 점차 낮아지는 특성이 있어 그 형태는 경사로 이거나 수직계단이 대다수이다.

굴착공사현장은 굴착면이 지반고보다 낮으므로, 강우시 지표면에서 발생한 유출이 빠르게 굴착하부으로 유입될 수 있어 주의가 필요하다. 일단 유입이 발생되면 현장 내부의 수심이 급격히 상승할 수 있고, 대피로에서 발생하는 급류로 인해 대피하던 사람이 넘어져 부상을 입을 수 있기 때문이다. 또한, 굴착 하부에서는 언제 외부 상황이 안정화되어 유입이 중단될지 예측할 수 없다. 이는 침수로 인한 익사, 낙상 등 직접적인 인명사고를 야기할 뿐만 아니라, 근로자의 심리적 트라우마로 이어지거나 다른 예측하지 못한 사고로 이어질 수 있다.

현재 굴착공사현장 수방 대비 실태를 파악하기 위하여 국내 대형 건설사 2곳 및 지자체에서 제작한 수방대비서 4건의 내용을 분석한 결과, 장마철 집중호우시 재해 대비를 위한 인원을 현장별로 편성하고, 해당 인원들의 단계별 활동 방향 및 근무체계 유지에 관한 것이 주된 내용이었으며, 이 중 현장 근로자들의 대피에 관한 구체적 기준이나 조치사항과 같은 내용은 미흡하였다.

2.2 대피로 수심 × 유속(HV) 기반 인명피해 위험도 산정

침수시 굴착 하부에서 지상으로의 안전한 대피가 인명 피해 여부를 결정한다. 따라서 본 연구에서는 경사로에서 발생하는 수심 및 유속과 사람의 보행 안정성 간의 관계에 따른 위험도를 산정하였다.

급류에서 보행시 해당 급류의 수심(H)과 유속(V)에 따라 위험도는 달라질 수 있다. 일반적으로 수심이 클 경우 모두 위험하다고 생각될 수 있으나, 수영장과 같이 수심이 어깨높이 이상으로 크더라도 유속이 느릴 경우 큰 어려움 없이 이동할 수 있다. 그러나 수심이 발목 정도로 낮은 경우라도 유속이 그 급류의 유속이 빠르다면 보행이 어렵고 쉽게 넘어질 수 있다. Abt et al. (1989)은 사람이 넘어질 수 있는 급류의 수심(H)과 유속(V)의 곱의 관계(HV)를 실험을 통해 구하였다. 사람이 넘어지게 되는 HV의 한계값을 결정하기 위하여 다음과 같은 조건에서 실험을 수행하였는데, 20명의 건장한 성인 남녀와 유사한 특성을 가진 실험대상물에 5%씩 유량을 증가하면서 해당 실험대상물의 안정성을 측정하였다. 실험을 통해 유도된 홍수시 한계 수심⋅유속의 경험식은 Eq. (1)과 같다.

(1)(hv)c=0.0929(e0.001906Lm+1.092)

여기서 (HV)c는 한계 수심 × 유속(m2/s)으로 사람이 넘어지게 되는 HV의 값이다. L은 피실험자의 신장(m), m은 피실험자의 체중(kg)이다. 대상자의 신장과 체중을 파악하면 한계 HV 즉, (HV)c를 구할 수 있고, 이를 통해 홍수시 인적 피해를 발생시키는 수심과 유속의 관계를 유도할 수 있다(Lee et al., 2016). HV가 증가할수록 사람의 보행 안정성은 저하되며, 이 값이 (HV)c보다 크다면 사람이 넘어질 가능성이 크다.

(HV)c를 기준으로 수심과 유속은 반비례하는 값을 가진다. 이를 그래프로 나타내면 Fig. 1과 같은 곡선을 나타낸다. 만약 어떤 HV값이 (HV)c값을 초과한다면, 즉 그래프에 (HV)c곡선의 위쪽에 위치하는 값을 가진다면 해당 HV가 발생되는 급류에서는 보행이 어렵다.

Fig. 1

(HV)c Curve

호우로 인하여 굴착공사현장으로 우수가 유입될 경우, 유입수는 일반적인 물이 아닌 토사류일 가능성이 높다. 공사가 진행중일 경우 일반적으로 현장 일대는 포장된 지면이 아니며, 각종 부유물들이 발생하기 때문에 빗물이 토사와 섞일 가능성이 높다. Abt et al. (1989)의 연구는 토사류가 아닌 맑은 물이 흐르는 경우에 대한 결과이었기에 Eq. (1)을 토사류에 맞도록 수정하는 것이 필요하다. 토사류에서의 HV관련 연구로, Lee et al. (2016)은 토사재해 발생 시 인적피해를 유발하는 (HV)c를 제시하였다. 기존 실험결과(Abt et al., 1989)를 바탕으로 유체의 밀도 차이로 인한 유체의 항력을 재산정하고, 유속의 감쇄 계수를 이용하여 토사류에 적용 가능한 (HV)c를 산정하였다. 이때 사람들의 성별 및 연력별 신장, 체중, 허리너비⋅두께 등 평균 신체지수는 Statistics Korea (2010)의 자료를 활용하여 (HV)c 경험식을 유도하였다.

본 연구에서는 건설공사현장의 노동자를 성인 남성으로 보고 인명피해가 발생할 수 있는 (HV)c값을 성인 남성 기준의 0.955로 설정하였다(Table 1). 이를 기반으로 HV가 그 한계값인 (HV)c(=0.955)를 초과 시 위험(Evacuate), (HV)c값의 절반(=0.4775)을 초과시 경계(Watch)로 기준을 설정하고 위험도를 평가하였다(Table 2). 위험도 단계는 “안전”, “경계”, “위험”의 3단계로 구분하였는데, “위험”은 대피로에서의 HV가 위험값을 초과하여 대피가 불가능하거나 대피 중 전도되어 인명피해가 발생할 가능성이 높은 상황이다. “경계”는 “안전”과 “위험”의 중간으로 위험에 대비해야 하는 상황으로 가정하였다. 본 연구에서는 “경계”를 “위험”의 50%인 값으로 가정하였으나, 현장 특성을 고려한 설계자의 판단에 따라 그 비율은 조정될 수 있다.

Comparison of HVc on the Flood and Mud Flow Condition according to the Age and Gende (Lee et al., 2016)

Hazard Level Criteria of HV

2.3 대피로 격자별 HV 산정 과정

위험도 판단에 이용되는 대피로의 HV 데이터를 산정하기 위하여 가상의 굴착공사현장 모델링을 진행하였다. 그 과정은 다음과 같은 세 단계로 이루어진다. 1) GIS를 이용한 가상의 굴착공사현장 DEM 구축; 2) XPSWMM을 이용한 강우-유출 및 2차원 수리해석; 3) Python을 이용한 대피로 HV 계산

먼저 테스트 베드 유역의 DEM (Digital Elevation Model)을 이용하여, 가상의 굴착공사현장이 반영된 DEM을 재구축 한다. 대상유역에서 굴착공사현장이 될 위치를 선정하고, 해당하는 위치의 기존 DEM 격자 elevation을 굴착 깊이만큼 낮추어 굴착현장이 반영된 DEM을 제작하는 것이다. 이 때 대상 유역의 기존 DEM 데이터를 수정하기 위해 ArcGIS Pro의 공간 분석(Spatial analysis)툴을 이용하였다. DEM 자료는 격자형(Raster) 데이터로, 원하는 지점들의 지반고 데이터만을 수정하기는 어렵다. 따라서 Raster 데이터를 점(Point) 데이터로 변환하고, 원하는 위치의 점들의 값들을 수정한 뒤 다시 Raster로 변환하는 과정을 통하여 가상의 굴착공사현장을 반영한 DEM을 제작하였다. 여기서 가상의 굴착공사현장은 본 연구를 위해 위치, 형태 등을 가정하여 제작된 현장이다.

수정된 DEM을 XPSWMM의 지형 데이터로 입력하고, 강우 시나리오별 강우-유출 및 2차원 수리해석을 통해 전 유역의 격자별 수심(H) 및 유속(V)을 각각 산정한다. 그 결과 모델링 시간격 마다 전 격자의 수심, 유속 데이터가 계산된다. 여기서 결과는 일정한 시간 간격으로 출력되며, 본 연구에서는 1초 간격으로 산정하도록 모델링하였다. 결과는 csv파일 형식으로 저장하였다.

다음으로, 수리해석결과 데이터를 Python을 통해 처리하여 위험도를 계산하였다. 수리해석 결과 수심의 단위는 m, 유속은 m/s으로, 유속의 형태는 각 격자에서 이동하는 방향값을 가지는 x와 y의 벡터로 각각 출력되어 이를 크기로 변환시키기 위해 제곱의 합의 제곱근을 구하여 유속값으로 사용한다. 2차원 수리해석 결과는 대상 유역 전체 격자의 값이 모두 출력되므로, 이중 굴착공사현장에서도 대피로에 해당하는 격자를 특정하고 해당 수심, 유속 값만을 계산하였다. 마지막으로 해당 격자들의 HV를 계산하여 대피로에서의 CRI (Casulaty Risk Index)를 산정한다. 이 때, CRI 결과는 1분 간격으로 모델링 기간만큼 작성된다.

2.4 CRI 산정

앞서 설명한 과정을 통해 대피로를 이루는 격자들의 HV는 격자마다 1분 간격으로 산정된다. 이때, 대피로를 이루고 있는 각 격자별로 HV가 다르게 산정되기 때문에 대피로 전체의 대피로 전체의 위험도를 판단하기 위한 기준이 필요하다.

이론적으로는 보행자가 (HV)c를 초과하는 HV가 나타난 “위험” 격자를 피하여 대피한다면 낙상 위험이 없다고 판단될 수 있다. 그러나 본 연구에서 제안된 과정을 통해 산정된 HV 결과들은 모델링을 통한 시뮬레이션 결과이므로 현실과는 차이가 있을 수 있고, 결과가 정확하다고 하더라도 실제 현장에서 대피하는 사람에게 위험한 격자의 위치정보를 전달하는 것에는 무리가 있다고 판단하였다.

따라서 본 연구에서는, 산정된 격자별 HV는 수치상의 자료이므로 이를 위험도 지표로 해석하여, 대피로를 이루는 격자 중 가장 큰 HV 값이 대피로 전체의 인명피해 위험도를 대변할 수 있으므로, 곧 CRI와 같다고 판단한다. 예를 들어 대피로 중 1개 격자의 HV라도 Table 2에서의 “위험” 기준을 초과한다면 그때 해당 굴착현장에서 대피시 인명피해를 입을 위험이 큰 것이다. 결과적으로 현장의 CRI는 격자 HV들 중 최대값이 되는 것이다.

3. 가상의 굴착공사현장 모델링

3.1 대상 유역

대상 유역의 장소는 전남 여수시 충무동으로 연등천 좌안의 유역으로 선정하였다(Fig. 2). 유역면적은 547,325 m2으로 약 0.5 km2이고, 유역의 평균경사는 9.4 (degree)로 경사가 있는 도심지역이다. 유역의 북쪽에 종고산이 위치하고있어 집중호우 발생시 급경사지인 산지에서의 유출이 시가지로 빠르게 이동할 가능성이 있다. 대상유역의 DEM은 크기 5 m × 5 m격자로 구축하였으며 기본 자료는 국토지리정보원(National Geographic Information Institute, 2022)의 수치지도를 사용하여 제작하였다.

Fig. 2

Yeondeungcheon Watershed (Naver Map, 2022)

3.2 굴착공사현장 지형 구축

굴착공사현장의 위치는 유역 좌측 중간으로, 출입구는 공사현장 좌측으로 가정하였다(Fig. 3). 가상 굴착공사현장의 대피로, 굴착 깊이와 넓이 등은 임의로 가정된 값을 적용하였으며 현장의 모식도는 Fig. 4에 나타내었다.

Fig. 3

Location of the Hypothetical Excavation Site

Fig. 4

Schematic Drawing of the Hypothetical Excavation Site

Fig. 4와 같이 가상의 굴착 공사현장의 대피로는 경사로이며, 출입구를 제외한 현장 주변은 차수 효과가 있는 가림막으로 둘러 쌓여 있다고 가정한다. 출입구로 가정된 위치의 지반고 2.6 m에서 굴착하부의 지반고 -9.6 m까지 총 굴착 깊이는 12.2 m이다. 굴착상부에서 하부로 이동하는 보행자 통로이자 대피로를 구축하기 위하여, 출입구에서부터 굴착 하부까지 계단식으로 총 10칸을 격자당 1.25 m만큼 순차적으로 하강한 값을 적용하였다. 대피로의 특성은 Table 3과 같다. 대피로의 양 옆으로는 가림막이 설치되어있어 현장 주변과 마찬가지로 차수효과가 있다고 가정하였다. 실제로는 이러한 현장 특성은 굴착공사현장마다 다르므로 적용을 위해서는 그 현장의 특성을 반영한 지형의 구축이 필요하다.

The Characteristics of the Evacuation Route

3.3 2차원 수리해석 모델링

2차원 수리해석 모델링은 연등천 유역의 XPSWMM 모델(Choi et al., 2018)에 앞서 구축한 굴착공사현장 지형 데이터를 입력하여 수행되었다. 배수위는 약최고고조위(A.H.H.W.L.)의 조건으로 모델링하였다.

본 연구에서는 확률강우량과 과거 침수가 발생했던 실제 강우 데이터를 강우 시나리오로 적용하였다. 강우시나리오는 30, 50, 70, 100년빈도 30분 지속기간 확률강우량(Table 4)을 갑자기 많은 비가 내리는 돌발적인 집중호우 상황을 가정하기 위해 Huff 분위법의 1분위로 5분 간격으로 분포하여 적용하였다(Fig. 5). 실제 강우 데이터는 과거 여수에서 2012년 8월 24일과 2021년 8월 23일에 발생한 강우량을 적용하여 분석하였다. 본 연구에서 활용한 여수지점의 확률강우량 및 Huff 시간 분포는 국토해양부의 확률강우량도 개선 및 보완 연구의 자료를 활용하였다(MOLIT, 2011).

Rainfall Scenarios at Yeosu (MOLIT, 2011)

Fig. 5

Yeosu 30 min Rainfall Huff 1st Quartile (MOLIT, 2011)

구축된 모델에 강우시나리오를 적용하여, 굴착공사현장을 포함한 대상 유역의 격자별 수심 및 유속을 1초 간격으로 산정하였다. Fig. 6은 100년 빈도 강우시나리오 결과로, 최대 CRI 발생 시점의 수심(H)과 유속(V) 표출 결과이다. 산정된 대피로 격자의 HV중에서 가장 큰 값을 CRI로 하고, Table 2의 “안전”, “경계”, “위험”의 단계별 기준값과 비교하여 위험 정도를 구분하였다.

Fig. 6

Simulation Result of Excavation Site at Time 19:00 (100 yr-30 min Rainfall)

4. 분석 결과

4.1 빈도별 확률강우량 적용 결과

Table 4의 4개 강우사상에 대하여 분석한 결과를 Fig. 7에 나타내었다. Fig. 7의 y축은 대피로 격자에서 발생하는 최대 HV 즉 CRI이며 적색, 황색 선은 각각 “위험(Evacuate)”과 “경계(Watch)”의 HV 기준값으로 앞서 Table 2와 같이 0.955를 초과 시 “위험”, 그 절반인 0.4775를 초과 시 “경계”의 CRI이다. 분석 결과 강우 시작 직후에는 대피로로 유입이 발생하지 않아 CRI는 0이었으나 강우가 지속됨에 따라 유역에 침수가 발생하며 출입구에 유입이 발생하고, 이후 CRI는 급히 증가하였다가 점차 하강하는 양상을 보였다.

Fig. 7

CRIs for 30 min-30 yr, 50 yr, 70 yr, and 100 yr Rainfall Scenarios

빈도별로 비교하였을 때, 총 강우량이 클수록 CRI는 크게 나타났으며 최대 CRI 발생 시간은 비슷하였다. Table 5에서, 100년 빈도 54.5 mm 강우시나리오에서 최대 CRI가 발생하는 00:19분 시점의 수심과 유속, 그리고 HV값을 나타내었다. 대피로 격자들의 번호는 출입구에서 굴착 하부까지 1부터 10으로 나열하였다. 여기에서, 최대 HV가 발생한 격자는 입구와 바로 이어진 첫 번째 격자로, 수심은 약 35 cm, 유속은 약 2.28 m/s가 발생하였다. 격자별 HV값을 비교하면, 대피로 중반부보다 입구와 출구의 격자에서 더 큰 HV가 산정되었다. Table 6에서 시간격 별로 CRI값의 수심, 유속 그리고 CRI를 기준에 따라 같이 비교하였다.

Height, Velocity and HV Estimated on the Grids of the Evacuation Route at Time 00:19 (100 yr Rainfall)

H, V and HV Result for 100 yr Rainfall

산정된 HV에 의한 CRI 기준 도달 여부를 검토하면, 모든 설계 강우사상에 대하여 “위험” 기준으로 세웠던 “0.955”에 도달하지 않았다. 이러한 결과로 볼 때, 본 연구에서 모델링 된 굴착현장의 경우, 집중호우가 발생하더라도 대피로의 유입수로 인하여 인명피해가 발생할 가능성은 낮을 것으로 평가되었다.

4.2 과거 실제 강우데이터 적용 결과

자료조사를 통해 대상유역인 여수에서 발생한 집중호우 사례를 수집하였고, 2012년 8월 24일과2021년 8월 23일에 발생한 과거의 실제 강우시나리오 데이터를 적용하였다(KMA, 2022a).

2012년 강우시나리오는 8월 24일 오전 0시부터 오후 2시까지 14시간 동안 지속되었으며, 총 307 mm의 강우가 발생하였다. 최대 시간당 강우량은 51.8 mm로 약 6년빈도, 3시간 강우량은 136.3 mm로 약 60년 빈도, 6시간 강우량은 179.9 mm로 약 40년 빈도에 해당하였다. 2021년 강우시나리오는 8월 23일 오전 2시부터 23일 오후 12시까지 22시간 동안 지속되었고, 총 114 mm의 강우가 발생하였다. 최대 시간당 강우량은 61 mm로 약 15년 빈도, 3시간 강우량은 85.6 mm로 약 5년 빈도에 해당하였고, 30분 강우량이 44.4 mm로, 약 25년 빈도에 해당하였다.

모델링 기간동안 강우데이터와 대피로의 HV를시간에 따라 비교하였다(Fig. 8). 대상유역에 침수 발생 후 대피로로 표면류가 유입되지 않으면 HV는 발생하지 않아 CRI는 “0”으로 산정된다. 따라서 강우가 집중되는 시간에 비례하여 CRI가 발생하는 것으로 나타났다. 검토에 사용된 두 개의 실제 강우사상에서 발생하는 CRI의 최댓값은 모두 0.2 정도로 “경계” 기준을 초과하지 않는 것으로 나타났다. 따라서 과거 강우시나리오에 의한 대피로의 유입수로 인하여 인명피해가 발생할 가능성은 낮다고 판단된다.

Fig. 8

CRIs for 2012.08.24. and 2021.08.23. Rainfall in Yeosu

4.3 CRI 결과와 영향 인자

결과적으로, 장기간 많은 비가 내렸던 과거 실제 강우시나리오보다 짧은 시간 강우가 집중된 30분 지속기간 빈도별 강우량이 더 큰 대피로 CRI를 나타냈다. 이는 대상유역이 면적이 작고 급한 경사인 특징을 가지고 있어 짧은 지속기간의 집중호우에 따른 급격한 유출 발생에 특히 취약하기 때문으로 판단된다.

대상유역외에 다른 유역에 위치한 공사현장에서는 비슷한 설계빈도의 강우에 CRI가 다르게 산정될 수 있다. 유역의 유출특성과 지형특성\(예를 들어 급경사지역), 공사현장의 위치, 대피로 경사나 폭과 같은 다양한 조건에서는 같은 강우가 발생되더라도 CRI가 “위험” 단계로 평가될 수 있고, 이러한 경우 인명피해 발생가능성이 높아질 수 있다.

CRI 산정에 영향을 줄 수 있는 다른 인자로는 빗물받이 효율이 있다. 본 연구의 모델링에서는 이론상 빗물받이 효율을 100%로 가정되었으나, 현실에서는 낙엽, 쓰레기와 같은 이물질로 인하여 이러한 효율이 감소될 수 있다. 즉, 이론상 하수관거로 유입되어야 할 강우유출 양보다 실제로는 적은 유출량이 관거로 유입되고, 나머지는 지표면으로 유출되어 굴착현장으로 유입될 수 있는 것이다. 이로 인하여 현실의 굴착현장 대피로의 HV는 본 모델링 결과보다 크게 산정되어, CRI는 더 높을 가능성이 크다.

또한 본 연구에서 설정한 CRI 기준은 성인 남성을 표본으로 한 것으로, 최근 동향을 보면, 실제 공사현장의 인부들에는 노인이 포함될 수 있다. 이 경우에는, Table 2에서 노인의 경우 성인 남성보다 낮은 HV에서 보행안정성이 저하되기 때문에, 기존보다 더 낮은 기준이 요구될 수 있다.

강우시나리오의 경우, 100년 빈도까지 본 연구의 대상유역에 위치한 공사현장에서는 CRI가 “위험”으로 평가된 경우는 없었으나 장기적인 기후변화에 따라서 집중호우의 발생가능성이 높아지고 있고 같은 설계빈도 강우량의 경우에도 현재보다 미래에 더 커질 것으로 예측되고 있어서 현재의 100년 빈도 강우량보다 큰 강우사상이 발생할 가능성이 높아지고 있다. 최근에도 발생한 집중호우 사례로 2022년 8월 8일 서울 관악산 지점의 강수량을 분석한 결과, 30분 최대 강수량은 52.5 mm, 60분 최대강수량은 89.5 mm를 기록하였으며(KMA, 2022a), 이는 서울지점 확률강우량의 약 50년 빈도의 수치였다. 따라서, 본 연구에서 제안한 굴착현장의 CRI 산정은 인명피해 발생 가능성을 낮추기 위해서 꼭 필요한 절차라고 생각된다.

5. 결 론

산업재해에 대한 국가적, 사회적 관심이 높아지며 사고자가 많은 건설현장에서의 대책이 요구되고 있다. 최근 기후변화로 집중호우의 빈도와 강도가 증가하고 있는 만큼, 특히 굴착공사현장에서는 인명피해 예방을 위한 침수피해대책이 필요하다. 집중호우로 인한 굴착공사현장의 침수 발생시 지상에서 물이 급격히 유입될 수 있다. 따라서 현장 근로자들의 인명피해 예방을 위해서는 유입수로 인해 대피로에서 급류가 발생하기 전 지상으로 선행 대피하는 것이 필요하다.

본 연구에서는 굴착공사현장 침수 발생시 현장근로자들이 탈출을 위해 이동하는 대피로의 인명피해 위험도(CRI) 산정 방법을 제시하였다. 급류에서 보행자의 넘어짐을 유발할 수 있는 한계 수심 × 유속((HV)c)을 이용하여 위험도 산정 방법 및 기준을 제시하였다.

제안된 방법의 적용을 위하여 XPSWMM을 이용한 강우유출 및 2차원 수리해석을 수행하여 대피로의 HV을 계산하고 CRI를 산정하였다. 대상유역은 여수 연등천 유역으로 먼저 GIS를 이용해 기존 유역 DEM을 수정하여 가상의 굴착공사현장을 재현하여 모델링하고, 이를 적용한 2차원 수리해석을 통해 대피로의 HV를 계산하고 CRI을 산정하여 적용성을 검증하였다.

과거 실제 강우데이터 분석 결과 강우가 집중되는 시간에 비례하여 CRI가 증가하고 감소하는 양상을 나타냈으며 “경계” 기준을 넘지 않는 CRI가 발생하였다. 빈도별 강우량에 따른 CRI 산정결과 총 강우량이 클수록 CRI가 크게 산정되었으나, 성인 남성 기준으로 설정한 CRI “위험” 기준과 비교하였을 때, 대피로의 유입수로 인해 인명피해가 발생할 가능성은 낮은 것으로 나타났다.

이러한 CRI는 굴착공사현장이 위치한 유역의 유출특성 및 지형특성과 공사현장의 위치, 대피로 경사와 폭과 같은 특성에 따라 다르게 산정될 것으로 판단된다. 또한 성인남성으로 CRI 기준을 설정한 점, 빗물받이 효율을 고려하지 않은 점 등 본 연구에서의 CRI 결과보다 현실의 굴착현장 대피로 CRI는 더 크게 나타날 수 있다. 추후 이러한 사항들을 고려한 연구가 필요할 것으로 생각된다.

본 연구에서 제안한 CRI 산정 방법의 적용은 굴착공사현장 침수시 인명피해 가능성 판단에 도움이 될 것이다. 또한, 굴착현장의 인명피해를 줄이기 위해서는 작업자들의 대피시간 확보가 선행되어야 하는데, 본 연구에서 제안된 유출발생 시간대 별 CRI 산정 방법을 굴착현장의 홍수 예경보에 활용하게 되면 작업자의 대피시간 확보가 가능해 질 것으로 판단된다. 이에 따라 굴착현장의 인명피해 발생 가능성을 최소화 할 수 있을 것으로 기대된다.

감사의 글

본 연구는 국토교통부 스마트건설기술개발사업의 지원으로 수행되었음(스마트 건설기술 개발사업 : 과제번호 21SMIP-A156365-02).

References

1. Abt S.R, Wittier R.J, Taylor A, Love D.J. 1989;Human stability in a high flood hazard zone. Water Resources Bulletin 25(4):881–890.
2. Ahn T.Y, Seong J.S. 2010;A study on fire and life-safety measures of the grand-scale underground space through case studies. Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference, 2010.04a :297–302.
3. Choi J.H, Hwang S.H, Kim J.S, Moon Y.I. 2015;Inundation analysis of ground and underground spaces in urban areas. Journal of Korean Society of Hazard Mitigation 15(6):109–117.
4. Choi J.W, Park K.J, Choi S.Y, Jun H.D. 2018;A forecasting and alarm system for reducing damage from inland lnundation in coastal urban areas:A case study of Yeosu city. Journal of Korean Society of Hazard Mitigation 18(7):475–484.
5. Han G.Y, Lee C.H, Lee G.T. 2006;Flooding analysis model using unstructured grid in underground space. 2006 Magazine of Korean Society of Civil Engineers :2020–2023.
6. IPCC. 2021. Climate change 2021:The physical science basis. Contribution of working group i to the sixth assessment report of the intergovernmental panel on climate change Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA: Cambridge University Press.
7. Joo J.S, Kim T.H. 2015;An experimental study on evacuation ability during underground space inundation. Journal of Korean Society of Hazard Mitigation 15(2):189–196.
8. Kang B.H. 2011;Inundation assessment and preventive measure for the underground space connected to super high-rise and multipurpose buildings. Ph.D. dissertation, Korea University
9. Korea Meteorological Administration (KMA). 2022a;Open met data portal
10. Korea Meteorological Administration (KMA). 2022b;Climate characteristics of Korea
11. Korea Research Institute for Human Settlements (KRIHS). 2022;Urban flood prevention measures in the era of climate crisis:Lessons from heavy rain in the metropolitan area in 2022. KRIHS Issue Report, No. 67
12. Korean Statistical Information Service (KOSIS). 2022;Summary of occupational accidents by industry (divisions) 2020
13. Lee D.Y. 2008;A study on the inundation analysis of underground roadway. Master's thesis, Inha University
14. Lee J.H, Oak S.Y, Jun H.D. 2016;The study of the critical depth and critical velocity of casualties on mud flow. Journal of Korean Society of Hazard Mitigation 16(2):399–405.
15. Ministry of Employment and Labor. 2022;End of december 2021 industrial accident occurrence status
16. Ministry of Land, Infrastructure and Transport (MOLIT). 2011;Method of design flood calculation. Probability Rainfall Improvement and Complementary Research Report
17. National Geographic Information Institute. 2022;Numerical topography
18. Naver Map. 2022;Setelite map
19. Serious Accidents Punishment Act (Jungdaejaehae cheobeol deungeh gwanhan beopryul). art. 2. (2022)
20. Shin D.S, Park J.B, Son T.S, Jo D.J. 2012;Preventive measures assessment to prevent flooding complex underground space through hydraulic model experiment. Journal of Korean Society of Hazard Mitigation 12(4):59–65.
21. Statistics Korea. 2010;Korea statistical information service
22. Toda K, Inoue K, Oyagi R, Nakai T, Takemura N. 2005;Hydraulic model test of inundation water intrusion into complicated underground space. Journal of hydroscience and Hydraulic Engineering 23(2):13–25.

Article information Continued

Fig. 1

(HV)c Curve

Table 1

Comparison of HVc on the Flood and Mud Flow Condition according to the Age and Gende (Lee et al., 2016)

Vulnerable group Age group hvc
Flood Mud flow
Vulnerable group Children 1.006 0.749
Elderly 1.150 0.856
Non-vulnerable group Adult male 1.282 0.955
Adult female 1.147 0.855

Table 2

Hazard Level Criteria of HV

Hazard criteria of HV Hazard level
HV < ½(HV)c(0.4775) Safe
½(HV)c(0.4775) < HV < (HV)c(0.955) Watch
(HV)c(0.955) < HV Evacuate

Fig. 3

Location of the Hypothetical Excavation Site

Fig. 4

Schematic Drawing of the Hypothetical Excavation Site

Table 3

The Characteristics of the Evacuation Route

Width Length Slope
5 m 51.54 m 22.5° (25%)

Table 4

Rainfall Scenarios at Yeosu (MOLIT, 2011)

Return Period (years) Duration (min)
30 min
30 yr 46.4 mm
50 yr 49.8 mm
70 yr 52.2 mm
100 yr 54.5 mm

Fig. 5

Yeosu 30 min Rainfall Huff 1st Quartile (MOLIT, 2011)

Fig. 6

Simulation Result of Excavation Site at Time 19:00 (100 yr-30 min Rainfall)

Fig. 7

CRIs for 30 min-30 yr, 50 yr, 70 yr, and 100 yr Rainfall Scenarios

Table 5

Height, Velocity and HV Estimated on the Grids of the Evacuation Route at Time 00:19 (100 yr Rainfall)

Grids on the evacuation route Time : 00:19
H (m) V (m/s) HV (m2/s)
1 0.3527 × 2.2821 = 0.8048
2 0.1326 2.2767 0.3020
3 0.1327 2.2770 0.3021
4 0.1327 2.2773 0.3021
5 0.1327 2.2775 0.3022
6 0.1327 2.2777 0.3022
7 0.1327 2.2778 0.3022
8 0.1327 2.2778 0.3022
9 0.1327 2.2779 0.3022
10 0.3483 2.2779 0.7935

Table 6

H, V and HV Result for 100 yr Rainfall

Criteria Safe, Watch, Evacuate
Time (hr:min) H (m) V (m/s) max HV (m2/s)
0:13 0.0424 0.3764 0.0160
0:14 0.2112 0.8015 0.1693
0:15 0.3121 1.4140 0.4413
0:16 0.3297 1.7976 0.5926
0:17 0.3429 2.0904 0.7169
0:18 0.3507 2.2460 0.7877
0:19 0.3527 2.2821 0.8048
0:20 0.3502 2.2303 0.7811
0:21 0.3454 2.1295 0.7355
0:22 0.3396 2.0117 0.6831
0:23 0.3336 1.8907 0.6307
0:24 0.3279 1.7578 0.5764
0:25 0.3227 1.6442 0.5306
0:26 0.3178 1.5392 0.4891
0:27 0.3125 1.4217 0.4444
0:28 0.3080 1.3298 0.4095
0:29 0.3036 1.2377 0.3758
0:30 0.2991 1.1457 0.3427
0:31 0.2884 1.0751 0.3101
0:32 0.2875 0.9870 0.2837

Fig. 8

CRIs for 2012.08.24. and 2021.08.23. Rainfall in Yeosu