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1. 서 론

우천시 지하수위의 상승과 함께 연결관 접합부 이상 및 맨홀 접합부 불량 등은 분류식하수관내 유입수를 발생시키고 이는 분류식하수관로 월류수(Separate Sewer Overflows, SSOs) 발생을 증가시킬 수 있다(ME and KECO, 2018a). 이러한 유입수의 증가는 하수도 시스템의 통수능을 감소시키고, 하수처리시설의 부하를 증가시켜 적정 효율을 유지하지 못하게 하는 주요 원인으로 지목되고 있다. 하수처리시설의 효율 감소는 경제적인 문제로 직결되어 유지관리 비용을 상승시키는 문제로 이어지고 있으며 이외에도 인근 수역으로의 용량을 초과분 방류시 수역의 수질 환경 사고 및 심미적 피해 등을 야기하고 있다(ME and KECO, 2018b). 계획된 하수량 대비 다량의 유입수 등의 문제를 해결하기 위해 청천⋅우천시 발생유량 모니터링 조사를 통한 RDII 패턴 파악으로 침투수와 유입수의 비율을 구별하여 해당 지역의 하수도 시스템에 적절한 조치를 취해야 한다. 이에 따라 RDII와 관련된 연구들은 다양하게 진행되고 있다.

Zhang et al. (2018)은 전도도 모니터링을 기준으로 RDII를 추정하기 위한 새로운 측정방법을 제안하였으며, 실제 강우사상에 적용하여 이를 검증하였다. Lee and Lee (2021)은 SSOAP를 이용한 RTK 매개변수 산정 후 XP SWMM 모델에 적용하여 RDII 발생량 및 발생특성에 대하여 분석하였다. Yu et al. (2023)은 유전자 알고리즘을 활용하여 RDII 평가를 위한 최적 RTK 계산 프로그램을 개발하였다. Zhang and Parolari (2022)는 폭우로 인한 침투 및 침입이 RDII 발생과 하수도 시스템 성능에 끼치는 영향을 연구하였다. Zeydalinejad et al. (2024)는 하수도 네트워크 지하수의 침투를 검토하였으며, 이에 따른 도시 지속 가능성에 미치는 영향을 평가하였다. Islam et al. (2024)는 하수도 내 RDII가 오염물질과 유량 변화에 미치는 영향을 시뮬레이션 하기 위한 도구를 개발하였다. Sangsefidi et al. (2023)는 해수면 상승으로 고려한 하수도 시스템에서 지하수 및 RDII 유입에 따른 하수도 처리 비용에 관한 연구를 진행하였다.

이처럼 하수도 시스템의 부하를 방지하기 위해서는 RDII 파악하는 것이 중요하다. RDII 분석을 통해 해당 소유역으로부터 연결된 관의 오⋅접합 및 관로 결함 등이 존재함을 파악할 수 있다. 또한, 하수처리장으로 유입되는 모든 소유역들의 RDII 분석시 오수처리장의 허용유량에 영향을 미치는 경계강우량 파악이 가능하다. 이러한 RDII 분석을 위해서는 장기적으로 정확히 계측된 유량 자료의 수집이 필수적이지만, 유량계 설치와 수위계 설치의 비용 차이와 설치의 편의성으로 인해 다수의 지자체에서 유량계보다 수위계를 설치하는 현황이다. 수위계만으로는 일사용 유량 패턴 파악이 어려우며, 이로 인한 자료 부족은 RDII 유입량 예측의 정확도에 제약을 주는 요인으로 작용한다. 이에 따라, 본 연구에서는 RDII 산정시 필수적인 계측유량을 위해 수위-유량 환산 방법론에 대한 연구를 진행하였다. 강우 여부에 따른 우천시와 청천시와 구분하였으며, 관내 수위가 만관와 비만관인 경우에 따라 구분하여 방법론을 수립하였으며, 해당 방법론의 실용성을 계측 자료를 이용하여 검증하였다.

2. 연구방법 및 분석조건

RDII는 강우 발생시 하수도 시스템으로 유입 및 침입하는 유입수이다. 이러한 RDII는 장기간 계측된 청천시와 우천시 유량자료를 기반으로 일오수패턴을 산정하여 우천시 계측된 유량에서 제함으로써 RDII 발생량 추정이 가능하다. 또한, 강우와 RDII 상관관계 분석을 통해 강우에 따른 해당지역의 RDII 발생 패턴 파악이 가능하다. 이에 따라 RDII 분석을 위해서는 장기간 계측된 청천시와 우천시 유량자료가 필수적이다. 본 연구에서는 계측 수위자료를 이용하여 유량으로 환산할 때, 4가지 Case로 구분하였다. 강우의 영향을 구분하기 위해 청천시와 우천시로 구분하였으며, 관내 압력 흐름을 구분하기 위해 만관과 비만관으로 구분하였다. 또한, 수위와 유속을 동시에 측정하는 유량계의 계측자료를 이용하여 계측유량과 수위자료만을 사용하여 환산한 환산유량을 비교하였다. 다만, 본 연구에서는 수위계만을 이용하여 유량으로 환산한다는 개념이 아닌, 수위계로 환산된 유량값을 보정 및 검증하기 위해 소유역 상류에 다수의 수위계와 하류에 소수의 유량계가 필수적으로 설치되어 있어야 한다는 가정 하에 사용가능한 방법론을 수립하였다. 수위계는 맨홀 내부에 설치되어 하류관 상류 부분의 수위를 초음파 센서방식으로 계측하였으며, 유량계는 맨홀의 상류 원형관로내 설치하여 초음파 센서방식으로 유량을 계측하였다.

2.1 청천시 수위-유량 환산

청천시 비만관의 경우 Fig. 1과 같이 계측 수위자료를 이용하여 유수단면적(A)를 계산하였으며, 계측기가 설치되어있는 오수관의 관경, 관경사와 Manning 평균유속공식에 따라 환산유량을 계산하였다. 다만, 환산유량은 인접 유량계에서 계측된 계측유량 값과 차이가 존재하였다. 이에 따라, 환산유량과 계측유량과 비교하였을때 존재하는 차이는 관로상태 및 계측 오차로 판단하여 인접한 유량계에서 계측된 다양한 청천시 계측유량자료를 기반으로 환산유량값에 가중치(a)를 적용하여 환산유량을 보정하였다. 앞선 다수의 수위계와 소수의 유량계 존재 가정 하에 상류에 존재하는 수위계들에 해당 가중치를 적용시 비교적 계측유량과 간극을 줄일 수 있다고 판단하여 환산유량을 산정하였다.

Fig. 1

Dry Weather - Non-Full Pipe Flow Conversion Method Flowchart

장기간의 오수관내 수위 및 유량 계측을 해본 결과, 오수관로의 균열 및 접합부의 결함으로 지하수가 유입된다면, 청천시에도 오수관이 만관이 되는 경우가 다수 존재함을 확인할 수 있었다. 또한, 앞선 Manning 유속식의 경우 만관일때와 만관 이후의 유속은 동일하게 계산되므로 만관이 된 이후의 유량계산의 한계를 해결해야한다. 이에 따라, 청천시에도 만관이 되는 경우 유량 환산 방법으로써 오수관이 만관일때는 Fig. 2와 같이 인접한 유량계에서 계측된 청천시 만관일때의 유속자료를 기반으로 만관 동안의 Manning 평균유속과 계측유속 평균의 비율 산출 후 Manning 식에 따라 계산된 유량에 유속 보정계수를 적용하여 환산유량을 산정하였다.

Fig. 2

Dry Weather - Full Pipe Flow Conversion Method Graph

2.2 우천시 수위-유량 환산

일반적으로 오수관망은 우수의 유입과 무관하여야 한다. 하지만, 우천시의 경우 관로의 균열과 접합부의 결함 등으로 RDII가 유입되어 만관이 될 수 있다. 본 연구를 위해 계측된 수위⋅유량자료에서도 우천시 RDII 유입으로 인해 다수의 오수관에서 만관이 되는 것을 확인 할 수 있었다. 만관이 된 이후에는 Manning 공식을 이용한 유량 산정이 불가능하므로, 강우량의 증가 양상에 따른 유량의 증가 양상을 적용하여 환산유량을 산정하였다. 10분 단위로 강우, 수위 및 유량자료가 계측된다고 가정하였을 때, Figs. 3과 4와 같이 만관 전 90분 동안의 자료로 누가강우량-누가유량 그래프를 작성하고 해당 그래프에서 시점부터 60분 까지를 전반그래프, 종점부터 시점으로 60분 까지를 후반그래프로, 전체 90분 동안의 그래프로 분류하여 각각의 그래프별 다항회귀곡선을 산출 후 만관 이후의 30분 동안의 유량을 예측한다. 그 다음 10분 후 강우량이 계측되었을 때, 계측된 강우자료와 가장 오차율이 적은 회귀곡선에 해당 강우량을 적용하여 환산유량을 계산하였다. 이러한 환산과정을 매 10분마다 진행하여 환산된 유량에 정확성을 높였다.

Fig. 3

Wet Weather - Full Pipe Flow Conversion Method Flowchart

Fig. 4

Wet Weather - Full Pipe Flow Conversion Method Graph

3. 적용 및 결과

3.1 분석 대상지역

대상 지역 A시는 계획적으로 조성된 신도시이며, 이에 따라 오수관망이 신설되었지만, RDII로 인한 분류식 하수도 월류수가 다수 발생하여 RDII 분석이 필요한 지역이다. 본 연구에서는 대상 지역에서 480 ha를 차지하는 B 생활권을 대상으로 수위계(Water Level Sensor, WLS) 및 유량계(Flow Meter, FM)를 오수관 맨홀에 설치하였으며, RDII 분석을 진행하기 위해 장기적인 오수 수위 및 유량을 계측하였다. 대상 지역 A시의 B생활권은 다음의 Fig. 5와 같으며, 수위계 및 유량계 설치 위치는 Fig. 6과 같다. 계측 수위계는 총 3개, 계측유량계는 총 2개이고 각각의 상류 소유역에 수위계를 설치하였으며, 각 소유역이 합류되는 지점에 유량계를 설치하였다. 수위계 A9와 A11을 지나는 유량은 합류되어 유량계 F1으로 유하하며, 수위계 A10을 지나는 유량은 유량계 F2를 유하한다. 이러한 인접한 지점의 환산유량값과 계측유량값을 비교하여 수위-유량 환산방법론으로 계산한 환산유량값을 검증하였다. 수위계와 유량계 동일한 계측기간동안 계측을 진행하였으며, 2024년 5월부터 6월까지의 계측 자료를 이용하여 검증을 진행하였다. 계측기기 오류로 인한 미계측기간의 자료는 제외하였다.

Fig. 5

Study Area

Fig. 6

Measurement Device Installation Locations in the Study Area

3.2 분석 결과

Fig. 6과 같이 A9와 A11를 지나는 오수는 합류되어 F1에서 계측되며, A10을 지나는 오수는 F2로 진행된다. A9와 A11에서 계측된 수위로 산정한 환산유량은 오수관내 추가 유입이 없다는 가정 하에 F1의 계측유량과 동일해야하며, A10에서 계측된 수위로 산정한 환산유량은 앞선 가정에 따라 F2에서 계측유량과 동일해야 한다. Fig. 7은 청천시와 우천시 수위-유량 환산결과이며, A9와 A11에서 2024년 5월 29일 0시부터 2024년 5월 31일 12시까지 계측된 수위로 산정한 환산유량값들의 합과 F1에서 계측된 유량과의 비교 그래프이다. 일패턴에 따라 거동은 비슷하였지만, 환산유량의 산정 과정에서 오차가 다소 발생하는 것을 확인하였다. 환산유량과 인접지역의 계측유량과 평균 오차율을 다음 Eq. (1)의 식을 이용하여 계산하였다. 해당 기간 동안 계측된 유량과 환산유량과의 평균 오차율은 17.7%로 확인되었다. 또한, 수위계들과 유량계 사이 거리가 존재하므로 환산유량의 첨두 시간이 계측유량의 첨두시간보다 빠른 현상이 발생하였다.

Fig. 7

Comparison of Converted Flow (A9 + A11) and Measured Flow (F2)

(1)Average Error Rate(%)=         ∑(Measured Flow−Converted Flow)∑Measured Flow×100

Fig. 8은 청천시와 우천시 수위-유량 환산결과이며, A10에서 2024년 5월 29일 0시부터 2024년 5월 31일 12시까지 계측된 계측된 수위로 산정한 환산유량 값과 F2에서 계측된 유량과의 비교 그래프이다. 일패턴에 따라 거동은 비슷하였지만, 환산유량의 산정 과정에서 오차가 다소 증가하는 것을 확인하였다. 다만, 이외의 시간대 환산된 유량값에서는 거의 동일한 양상을 보였으므로 오차가 감소하여, 해당 기간 동안 계측된 유량과 환산유량과의 평균 오차율은 12.8%로 확인되었다. 또한, 인접한 위치에 설치되어 있으므로, 첨두가 되는 유량에 도달하는 시간이 비교적 비슷한 것으로 나타났다.

Fig. 8

Comparison of Converted Flow (A10) and Measured Flow (F1)

4. 결 론

오수관의 연결부와 맨홀 접합부의 결함과 우⋅오수관 오접합은 우천시 RDII 발생을 증가시키며, 이러한 오수관 결함 확인을 위해서는 RDII 분석이 필요하다. 이러한 RDII 분석에는 계측하고자 하는 지역에서의 장기적인 청천시-우천시 계측유량값 자료가 필수적이다. 하지만, 지자체들은 설치의 편리성 및 예산상의 이유로 수위계 위주로 설치하고 있으며, 수위자료만으로는 정확한 RDII 분석에 어려움이 존재한다.

본 연구에서는 수위계만 설치하는 것이 아닌, 상류 지역에 다수의 수위계와 하류 지역에 소수의 유량계 설치조건 하에 활용가능한 수위-유량 환산 방법을 제시하였으며, 계측 수위 및 유량자료를 활용하여 이를 검증하였다. 또한, 계측 수위자료를 이용하여 유량으로 환산할 때, 4가지 Case로 구분하였다. 강우의 영향을 구분하기 위해 청천시와 우천시로 구분하였으며, 관내 압력 흐름을 구분하기 위해 만관과 비만관으로 구분하여 방법론을 수립하였다. 그 결과 환산유량과 계측유량의 차이는 12~17%로 나타났다.

본 연구는 계측기 설치의 편리성 및 예산적인 문제로 유량계 설치가 제한적인 상황에서 수위계 설치하여 수위자료를 이용한 수위-유량 환산 방법으로써 사용이 될 것으로 기대된다. 향후 연구에서는 환산유량과 계측유량의 오차를 개선하기 위한 보정 기법을 접목시킬 필요가 있다. 또한, 더욱 다양한 강우 이벤트에서 수위-유량 환산 방법론의 검증이 필요하다. 이러한 수위-유량 환산 방법은 계측기 설치의 편리성 및 예산적인 문제로 유량계 설치가 제한적인 상황에서 수위계를 설치하여 수위자료를 이용한 수위-유량 환산 방법으로써 사용이 될 것으로 기대된다.

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