노모그래프 기반 지하굴착공사현장의 실시간 침수 예⋅경보시스템 개발
Development of a Real-Time Flood Prediction and Warning System for Underground Excavation Sites Based on Nomographs
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Abstract
2022년 8월 수도권 집중호우사례 등 기후변화로 인한 이례적인 국지성 집중호우가 증가됨과 동시에 도시화에 따른 인구집중으로 영동대로 복합환승센터 복합개발, 수도권 광역급행 철도(GTX) 공사 등 지하공간의 개발 및 굴착공사현장이 증가하고 있다. 본 연구에서는 다양한 형태의 지하공간 중 ‘지하굴착공사현장’에서 집중호우가 발생했을 때 대피로의 위험도를 산정하고 이를 기반으로 대피여유시간 및 실시간 침수 예⋅경보 시스템을 구축하였다. 해수, 외수, 내수의 복합원인에 의해 상습침수피해가 발생하는 유역을 testbed로 설정하고 현행법 상 집중적인 지하안전관리대상에서 제외되는 굴착깊이 10 m 미만의 공사현장을 모델링하여 대피로에 발생하는 위험을 수심과 유속을 곱한 hv값 기반으로 정량화하였다. 실시간으로 변화하는 강우로 인한 침수위험 분석을 위해 관측강우와 강우레이더를 통해 얻은 예측강우가 조합된 강우시나리오를 제작하여 모의를 진행하였다. 본 연구에서 구축된 실시간 침수예경보시스템이 전국 침수위험 재해지구에 적용된다면 강우시나리오 별 대피로의 위험도를 판단하여 현장 소장 및 담당 공무원에게 즉시 인부들의 대피를 위한 예·경보 전송이 가능할 것으로 사료된다.
Trans Abstract
In August 2022, a localized torrential downpour in Seoul highlighted the growing frequency of extreme rainfall events linked to climate change. Simultaneously, rapid urbanization has led to higher population densities and an increase in underground space development and excavation projects, such as the Yeongdong-daero complex transit center and the construction of the Greater Seoul Metropolitan Express Railway (GTX). This study examines the risks to evacuation routes at ‘underground excavation sites’ during heavy rainfall. Based on this analysis, a system for calculating evacuation buffer time and providing real-time flood forecasting and warnings were developed. A testbed was established in a basin susceptible to recurrent flooding, driven by seawater, external water, and internal water. The study modeled excavation sites with depths of less than 10 m, which were the areas currently excluded from intensive underground safety regulations. The flood risks along the evacuation routes were quantified using a depth-velocity product model. To stimulate real-time flood risks, a rainfall scenario was created by combining observed and predicted rainfall data from the weather radar. The real-time flood forecasting and warning system developed in this study, if implemented nationwide in flood-prone areas, could provide timely warnings to site managers and officials, enabling immediate evacuation based on the risk assessments of evacuation routes in different rainfall scenarios.
1. 서 론
기후변화로 인한 이례적인 국지성 집중호우가 증가됨과 동시에 도시화에 따른 인구집중으로 영동대로 복합환승센터 복합개발, 수도권 광역급행 철도(GTX) 공사 등 지하공간의 개발 및 굴착공사현장이 증가하고 있다. 2022년 8월 8일 발생한 국내 중부권 폭우사태는 2,800여 건물에 피해를 입히고, 9명의 사망자를 발생시켰다. 특히 서울 동작구의 경우에는 시간당 142 mm의 극한강우가 기록되며 많은 인적, 물적피해를 초래했다. 사망사고가 발생한 상도동 반지하주택가와 대규모 차량침수가 일어난 서울 강남역 사거리 지역의 위치를 살펴보면 환경부가 제공하는 홍수위험지도 정보시스템의 ‘내수침수위험지도’의 ‘위험발생지역’과 매우 유사하다. 위험지역으로 선정된 ‘서초동 진흥아파트 앞 서초대로’는 실제 2022년 8월 8일 밤 도로전체가 침수되어 주민긴급대피가 실시된 지역이기도 하다. 하지만, 환경부가 제공하는 내수침수위험지도는 대부분의 지역이 ‘미공개’ 상태이며, 침수위험도 및 대피시간과 관련된 기준은 구축되어있지 않아 침수발생시 지하공간 내 사람들의 대피매뉴얼로 사용하기에는 한계가 존재한다.
극한호우의 발생빈도가 급격하게 증가함과 동시에 국내에서는 지하공간의 침수위험도를 분석하는 선행연구가 활발하게 진행되고 있다. Shin et al. (2012)은 EPA SWMM모형의 유출해석을 통해 도출된 결과를 수리모형 실험의 침수유량으로 적용하여 지점별 침수수위변화 및 위험도를 파악하였으며, Joo and Kim (2015)는 1인 거주가구 기준 침수된 지하공간에서의 대피능력을 실규모 계단 및 출입문 모형을 활용해 검토하였다. Han, Rhee et al. (2019)은 수심과 유속을 곱한 홍수강도(FI)와 대피난이도를 동시에 고려해 지하공간에서의 위험도를 분석하였는데, 각노드의 흐름속도를 기준으로 홍수강도(FI)를 구분해 홍수위험 매트릭스(Flood risk calculation matrix)를 만들고 지하공간 내에서 대피 위험도를 계산하였다. 또한 상층계단으로 유입되는 우수로 인한 침수위험산정을 위해 침수심과 유속 기반 동수역학적 운동량을 계산하고, 그 결과를 바탕으로 대피곤란정도와 침수위험도를 정량화한 연구가 존재한다(Han, Shin et al., 2019).
분석된 침수위험도를 도시유역의 침수예보에 적용 시 모델의 적합성을 검증하기 위해 다수의 선행연구에는 Flood Nomograp를 활용한다. Cheong et al. (2018)은 소하천의 홍수 예경보시스템 고도화를 위해 실측된 수위,유량 자료를 기반으로 강우-첨두홍수량 노모그래프와 강우-수위 노모그래프를 구축하였다. Bae et al. (2012)는 청계천의 실시간 홍수예보를 위해 강우시나리오와 기준 홍수위에 따른 홍수량을 이용해 지점별 Flow Nomograph를 작성하고 적용성을 평가하였다.
국외의 선행연구로 Wu et al. (2018)은 베이지안 네트워크(Bayesian Network, BN) 모델을 활용해 노드의 다양한 변수 사이에 발생하는 인과관계와 홍수위험도를 추정하고 도심지에서 제방이나 댐이 붕괴되었을 때 지하공간의 침수위험을 분석하였다. Ishigaki et al. (2006)은 실물크기의 계단과 문 모형을 활용한 수리실험을 통해 지하공간으로 물이 유입되는 상황에서의 대피곤란도를 운동량(v2h)으로 계산하였다. Zhong et al. (2024)는 2023년 9월 중국 선전(Shenzhen, China)에 발생한 이례적인 집중호우에 의한 도심지침수 모델링을 진행하였다. 지하공간을 주차장, 지하철역, 지하차도 3가지 형태로 구분하고 InfoWorks ICM을 활용해 홍수발생 시 유입 프로세스를 시뮬레이션하고, 단위 폭 당 힘(specific force per unit width, M0)의 개념을 활용해 대피위험도를 정량화하였다.
국내외 선행연구를 살펴보면 지하공간 또는 계단에서의 우수의 흐름을 운동량 기반으로 해석하고 대피위험도를 분석한 연구는 대다수이다. 하지만 지하공간 침수시 발생하는 인명피해를 막고, 대피가 어려워지는 상황자체를 사전에 예방하기 위한 강우시나리오 별‘침수 예⋅경보시스템’을 구축하는 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 지하공간의 위험도 분석에서 더 나아가 침수로 인한 위험발생 예정시간을 사전에 미리 파악하고 대피를 위한 여유시간을 확보하는 것을 목표로 하였다. 지하철 역사, 지하복합공간, 지하도로 등 다양한 형태의 지하공간 중 지하굴착공사현장’을 모델링 대상으로 선정하였으며 ‘위험발생시간 노모그래프’의 개념을 도입하였다. 최종적으로 2 XP-SWMM의 유역 모델링을 통해 굴착공사현장이 위치한 유역의 침수발생 노모그래프를 제작하고 실시간 침수 예⋅경보시스템’을 개발하고자한다.
2. 공사현장 내 침수 위험도산정 방법론
2.1 지하굴착공사현장 침수상황 및 대피 분석
영동대로 지하공간 복합개발사업, 수도권 광역급행 철도 GTX공사 등 현재 실시되고 있는 각종 공사현장에서는 굴착작업이 필요시된다. 굴착공사현장에는 공사현장과 굴착상부를 연결하는 가설계단 또는 경사로가 설치되어 인부들의 보행자통로 및 진입로로 사용된다. ‘가설계단’이란 공사를 위해 임시로 설치하는 계단으로 경사도는 30° 이상, 60° 미만으로 설치하도록 규정되어있다. 출입구부터 굴착하부까지의 경사가 20° 미만인 경우에는 가설계단이 아닌 경사로가 설치된다. 굴착공사가 진행되는 유역 내에 극한호우가 발생하면 진입로와 가설계단, 또는 경사로로 물이 빠르게 유입된다. 공사현장 내 우수유입이 시작되면 현장 내부의 수심이 급격하게 증가되며 굴착공사현장에 위치한 인부들은 현장외부의 상황파악이 쉽지 않다. 즉, 공사현장 내 인부들의 대피와 중장비 회수를 위한 여유시간의 확보가 매우 필수적이다.
2.2 대피로 격자의 한계 hv값 설정
극한호우로 인해 지하굴착공사현장으로 토사가 포함된 우수의 유입이 발생했을 때 공사장 내 인부들의 안전한 지상으로의 대피가 인명피해의 여부를 결정하게 된다. 이에, 본 연구에서는 공사장 내 통행로이자 위급사항 발생 시 대피로로 활용되는 경사로에서 발생하는 수심(h)과 유속(v)의 값을 활용하였다. 경사로의 수심(h)과 유속(v)를 곱한 (hv)값을 사용하여 지하굴착공사현장 대피로의 위험도를 산정하였다.
Lee et al. (2016)은 토사재해 발생 시 인명피해를 유발하는 한계수심과 한계유속을 제시하였다.
Eq. (1)은 유체가 흐를 때의 항력을 나타낸 식으로, 사람에게 나타나는 불안정성을 유속(V0)과 수심의 함수인 투영면적(A)과의 관계로 계산된다. 지하굴착공사현장에는 일반적인 우수가 아닌 토사를 포함한 밀도가 큰 토사류가 유입되기에 극한호우 발생 시 위험성이 더 높게 나타난다. Lee et al. (2016)은 일반 우수가 유입되었을 때 발생하는 최대항력과 동일한 항력을 야기하는 토사류가 유입되었을 때의 불안정성을 정량화하기 위해 Eq. (1)을 기준으로 국내 표준 신체치수 기반 홍수재해에 대한 항력값을 재산정하였다. 이후, 유속의 감쇄 계수를 이용하여 토사류에 적용 가능한 한계hv값(hvc)을 계산한 결과는 Table 1과 같다.
Comparison of hvc on the Flood and Mud Flow Condition according to the Age and Gender (Lee et al., 2016)
건설근로자공제회의 ‘2024년 건설근로자 종합생활 실태조사(Ministry of Employment and Labor, 2024)’ 결과보고서에 따르면 2024년 기준 건설근로자 중 50대의 비율이 34.4%, 60대 이상이 33.5%로 근로자의 평균연령은 51.8세로 나타난다. 이에, 지하굴착공사현장 대피로 격자의 한계 hv값(hvc)은 취약계층 중 Elderly그룹이 토사류에 노출되었을 때의 hvc 값인 0.856을 기준으로 설정하여 본 연구를 수행하였다.
2.3 대피로 격자의 hv 값 계산 및 위험도 산정 과정
지하굴착공사현장에 토사류가 유입될 때 대피로 격자의 강우시나리오별, 시간대별 hv 값을 계산하고 이를 바탕으로 위험성을 판단하기 위한 분석과정은 다음과 같다. 우선 Arc-GIS Pro를 활용해 지하굴착공사현장 testbed를 모델링하고 DEM을 구축한다. raster형태로 제작된 DEM을 ascii형태로 변환한 후 XP-SWMM의 DTM builder내에서 Grid file로 변환한 ascii를 읽어들여 지형레이어를 제작하게된다. 최종적으로 모델링 유역의 노드,관망도 및 강우시나리오를 구축해 해석을 진행한다.
2차원 수리해석 프로그램 XP-SWMM의 모델링 기간은 모의시작부터 종료까지 총 180분으로, 1분간격으로 해석되도록하였다. 해석이 완료된 후, 2D result의 ‘현재 시간격 결과 내보내기’ 기능을 활용해 격자 별 유속, 수심 데이터를 1분 간격으로 추출한다. 이 때 추출된 결과 파일은 csv형태이므로 python의 pandas 라이브러리를 활용해 csv파일을 CP1252 문자인코딩으로 읽을 수 있도록 변경한다. 이후, openpyxl, math 라이브러리를 활용해 강우시나리오별 원하는 격자의 시간대별 hv값, 그래프, hvmax, hvc 에 도달하는 ‘위험발생시간’ 등이 계산되어 최종적으로 지하굴착공사현장에서의 위험도 노모그래프가 자동으로 생성되도록 코딩하였다. 이때, 대피로를 구성하는 여러개의 격자 중 단 1개의 격자라도 hvc값인 0.856을 초과하는 순간을 해당 강우시나리오의 위험발생시간으로 설정하도록 코드를 구성하였다. 가령, 경사로를 구성하는 6개의 격자 중 1번 격자의hv값이 0.9, 나머지 5개 격자의 hv값이 0.856미만일 경우 1번 격자의hv값이 0.856을 초과하는 순간의 시간을 읽어들여 노모그래프에 입력되도록 자동화하였다.
3. 지하굴착공사현장 모델링
3.1 모델링 대상 지역 및 유역선정
모델링을 진행할 testbed는 전남 여수시 충무동에 위치한 연등천 좌안의 유역으로 선정하였다. 해당 유역의 면적은 547,325 m2으로 약 0.5 km2이며 평균경사는 9.4°로 북쪽에 위치한 종고산으로부터 시작된 유출이 시가지로 빠르게 이동하는 지형적 특성을 보인다. 여수시의 ‘풍수해저감종합계획(Yesuo CIty, 2015)’에 따르면 해안에 위치한 하천인근 도심지 중 연등천 유역은 해수, 외수, 내수의 복합원인에 의해 상습침수피해가 발생하는 지역으로 구분된다. 실제로 연등천 좌안에 위치하고 있는 충무동의 경우, 집중호우 시 연등천의 홍수위 상승으로 인한 방류토구의 내수배제 불량으로 상습침수가 발생하며 노후화된 건물이 대다수 밀집되어 침수 시 피해가 매우 크다. 대상유역의 기본 DEM은 5 × 5 m 격자로 구축하였으며, 국토지리정보원의 도엽번호 34707010번(여수010) 수치지형도 내 등고선(F001)과 표고점(F002) shp파일을 활용하여 제작하였다.
3.2 임의의 지하굴착공사현장 testbed 구축
｢지하안전관리에 관한 특별법 시행령｣ 제 13조의 따르면, 굴착깊이 10 m 이상, 20 m 미만인 굴착공사를 수반하는 경우 ‘소규모 지하안전평가’를 실시하며 20 m 이상인 굴착공사를 수반하는 경우는 평가항목이 강화된 지하안전영향평가 대상사업으로 분류된다. 즉, 현행법 상 10 m 이상의 굴착을 수반하는 공사의 경우, 의무화 된 굴토심의 진행, 전문기술자의 협력을 요하는 안전관리 시스템구축 등 다방면의 안전관리 시스템이 구축되어있다. 반면, 굴착깊이 10 m 미만의 공사현장의 경우에는 ‘굴착공사 현장점검 체크리스트’만 존재할 뿐 법, 제도 상 안전관리의 사각지대가 되고 있다.
이에, 본 연구에서는 현행법 상 집중적인 지하안전관리대상에서 제외되는 굴착깊이 10 m 미만의 공사현장을 모델링하여 집중호우 발생으로 인한 토사류 유입 시 발생할 수 있는 위험성을 hv값을 기반으로 분석하였다. 지하굴착공사현장의 위치는 연등천 유역 좌측 중안부로 선정하였으며(Fig. 1), 출입구는 공사현장 우측 상단부로 제작하였다. testbed의 출입구로부터 굴착하부까지의 경사는 20° 미만인 19°로 설정하여 산업안전보건기준에 관한 규칙(이하 안전보건규칙) 제1편(총칙) 제 3장 규정에 의거, 가설계단이 아닌 경사로가 설치된 형태로 제작하였다(Rules on Occupational Safety and Health Standards, 2023). 또한, 대피로와 이어진 현장출입구를 제외한 외부에서의 우수유입이 없다고 가정하였다. 제작된 testbed의 현장 모식도는 Fig. 2와 같다.
Location of Hypothetical Excavaton Site
Schematic Diagram of a Hypothetical Excavation Site
대피로와 이어진 현장 출입구의 지반고 1.95 m에서부터 굴착하부의 지반고 –6.03 m까지 총 굴착 깊이는 7.98 m로 10 m 미만의 소규모 공사현장으로 제작하였다. 공사현장 내 설치된 경사로의 제원은 Table 2와 같다.
Specifications of the Slope Within the Excavation Site
국토지리정보원의 수치지형도를 활용해 제작한 기존 DEM에 임의로 설정한 지하굴착공사현장의 각종 제원을 반영하기 위해 raster형태의 DEM을 point로 변환하여 표고점을 수정한 후, 이를 다시 raster화하는 방법을 활용하였다. 또한, XP-SWMM 내 ‘비활성레이어’ 기능을 활용하여 대피로를 제외한 현장 외벽은 우수의 유입,유출이 발생하지 않도록 모델링하였다.
4. 강우시나리오 제작
특정 지하공간을 대상으로 모델링을 진행하고, 집중호우 발생 시 인부들의 대피를 위한 침수 예⋅경보시스템을 구축하기 위해서는 XP-SWMM과 같은 2차원 수리해석 프로그램의 가동이 필수적이다. 하지만, XP-SWMM은 지형구축 후 일정시간 이상이 소요되기에 실시간으로 위험도를 산정해서 현장에 예⋅경보를 전달하기에는 한계가 존재한다. 본 연구에서는 수리해석 프로그램 가동에 소요되는 시간에 의한 한계를 극복하기 위해 ‘노모그래프’의 개념을 도입하였다. 설정한 강우 시나리오 별 2차원 침수해석모델을 선행 시뮬레이션하고, 해당 결과를 표 형태의 노모그래프에 작성한다. 이후 실제 예경보시스템 운영 시에는 미리 작성한 노모그래프를 활용하여 즉각적으로 현장 내 위험도를 판정하는 ‘실시간 운영’이 이루어지도록 하는 방법이다.
4.1 관측, 예측강우 조합에 따른 강우시나리오 작성
2차원 수리해석 프로그램 XP-SWMM의 입력데이터로 활용되는 강우시나리오는 굴착이 진행되는 유역에 극한호우가 발생했을 때 공사현장 내 인부들의 대피에 필요한 여유시간을 충분히 확보할 수 있도록 구성되어야한다. 본 연구에서는 예경보시스템의 효율적인 운영을 위해 현재시점을 기준으로 관측강우와 예측강우를 구분하여 조합별 강우시나리오를 제작하였다(Fig. 3). ‘관측강우’란, 현재시점을 기준으로 선행 1시간동안 내린 과거의 강우량을 지상강우계를 통해 관측한 강우이며, ‘예측강우’란 현재시점을 기준으로 후행 30분동안 추가로 내릴 미래의 강우량을 레이더를 통해 예측한 강우를 의미한다. 지하굴착공사현장의 침수해석에 있어 인부들의 대피에 필요한 여유시간이 확보되지 않는 극한의 위험발생상황을 모의하기 위하여 앞서 정의한 ‘관측강우’와 ‘예측강우’를 각각 Huff 4분위, Huff 1분위 분포시킨 시나리오를 구축하였다.
Process of Creating Rainfall Scenarios Based on Observed and Predicted Rainfall
강우분포에 적용한 Huff 4 분위법은 설계 시 홍수량 산정 표준지침(MOE, 2019)에 근거해 강우의 시간분포를 진행하는 가장 일반적인 방법이다. Huff 4 분위법은 누가우량곡선을 이용하여 지속기간을 4개의 구간으로 나누고 각 구간 중 최대누가 우량 구간을 선별하여 총 4분위로 구분한다. 각 분위별로 무차원 강우지속기간비와 무차원 강우량비를 환산하여 무차원 지속기간비에 대응하는 무차원 강우량의 발생확률을 계산하는 원리이다. 다음과 같은 강우분포 원리에 근거하여, 관측강우는 0 mm부터 5 mm 간격으로 50 mm까지 총 11개의 구간으로 구분하였으며, 예측강우 또한 0 mm를 기준으로 5 mm 간격으로 50 mm까지 11개의 구간으로 구분하였다. 최종적으로, Huff 4 분위로 분포시킨 11개의 관측강우와 Huff 1분위로 분포시킨 11개의 예측강우를 조합하여 총 121개의 강우시나리오를 구성하였다.
4.2 강우시나리오 기반 노모그래프 작성방법
예⋅경보시스템 운영을 위해 선행작성되는 노모그래프는 관측강우량과 예측강우량을 축으로 한다. 노모그래프에는 각 시나리오 별 대피로 격자의 hv 값이 현재시점(60분)을 기준으로 0.856에 도달하는 시간이 입력된다. 모델링 기간인 3시간동안 진입로 내에서 hv값이 0.856에 도달하는 격자가 발생하지 않는 경우 ‘No Risk’가 입력된다(Fig. 4).
Example of Nomograph Based on Rainfall Scenario
굴착공사현장이 위치한 유역의 선행 시뮬레이션을 통해 작성된 노모그래프를 바탕으로 침수 예⋅경보시스템이 운영된다. 현장에서 본 시스템 운영 시에는 일정 시간마다 관측강우와 예측강우가 업데이트되며 갱신된 강우를 기반으로 위험도를 판단한다. 가령, 강우지속기간 내 특정 시점에서 관측된 1시간 선행강우(관측강우)가 20 mm이고, 강우레이더 database에 업로드 된 30분 예측강우가 40 mm인 경우 Fig. 4의 노모그래프에 따라 17분 후에 위험이 발생함을 의미한다. 즉, 사전에 구축해놓은 노모그래프를 활용해 실시간으로 변화하는 강우 시나리오 기반 위험도를 예측하고 인부들의 대피를 위한 여유시간을 확보할 수 있도록 한다.
5. 침수 예⋅경보 시스템 적용결과 분석
XP-SWMM을 활용, 여수 연등천 유역 내 가상 testbed의 2차원 수리해석 시뮬레이션을 진행하여 121개 강우시나리오에 대한 대피로의 위험도를 분석하였다. 현재시점 기준 1시간을 선행하여 내린 관측강우는 O, 30분 이후에 내리게 될 예측강우는 P로 표현하였다. 가령, O35_P15 시나리오는 현재시점 기준으로 1시간동안 앞서 내린 35 mm의 강우를 Huff 4분위 분포시키고, 30분동안 내리게 될 15 mm의 강우를 Huff 1분위 분포시켜 연결한 강우시나리오를 의미한다.
5.1 연등천유역 Testbed의 위험 발생 노모그래프 작성
Fig. 5은 관측강우가 일정할 때, 예측강우의 증가에 따른 굴착공사현장 인근의 수심, 유속 2D결과를 나타낸다. 예측강우가 증가함에 따라 월류발생 Node개수가 증가해 모의유역 내 침수범위가 넓어지고, 굴착현장내부의 수심 또한 증가된다. 시뮬레이션 결과를 바탕으로 강우시나리오 별 hv값의 경향을 확인한 결과, 예측강우의 증가에 따라 hv의 첨두값(hvmax)이 증가하고, hvmax에 도달하는 시간이 앞당겨져 공사장 내 인부들의 대피에 필요한 여유시간 확보가 어려워진다(Fig. 6).
Inundation Extent for Each Rainfall Scenario
HV Value Graph (Observed Rainfall 35 mm)
121개 강우시나리오 분석을 통해 인부들의 대피시간 확보를 위한 연등천 유역 지하굴착공사현장의 침수 예경보 노모그래프를 작성하였다(Fig. 7).
Real-time Flood Prediction and Warning Nomograph for the Yeosu Yeondeungcheon Watershed
관측강우 O가 0 mm~35 mm, 대응하는 예측강우 P가 0 mm~15 mm일 때는 연등천유역 내 가상으로 생성한 testbed 내 토사류의 유입이 없어 위험이 발생하지 않는다. 반면, 각 관측강우에 대해 예측강우가 35 mm 이상으로 증가하면 대피로 격자 중 한계 hv값(hvc, 0.856)을 초과하는hv값이 1개 이상 나타났다. 이에 해당하는 모든 시나리오는 현재시점 기준으로 16분 이내에 대피로에 위험이 발생한다. 즉, 실제 공사현장에서 본 예경보 시스템 활용 시 강우계와 강우레이더를 통해 확보한 강우데이터를 기반으로 노모그래프 상 계산된 위험발생여부를 실시간으로 판단하고 즉각적인 인부의 대피가 가능할 것으로 사료된다.
5.2 예측강우 기반 대피로 격자의h hvmax
지하공간에서의 침수위험도를 분석하는 대부분의 선행연구에서는 10년, 30년, 50년, 100년 빈도의 ‘확률강우량’을 적절하게 분포시킨 강우시나리오를 활용하거나 극한호우로 인해 침수가 발생했을 때 해당지역의 실강우 시나리오를 활용해 검증한다. 이러한 경우, 분 단위로 변화하는 강우강도와 강우량 등 실제 기상변화를 반영하지 못해 실시간 침수예측 및 경보시스템을 구축하기 어려운 실정이다. 실시간으로 변화하는 강우로 인한 침수위험 분석을 위해 대피로격자의 위험도 산정 시 XP-SWMM의 input 데이터로 공사현장 인근 강우계에서 측정된 관측강우와 강우레이더를 통해 얻은 예측강우가 조합된 강우시나리오를 활용하였다. 새롭게 제작한 강우시나리오 별 대피로 격자에 발생하는 hvmax값을 비교한 결과(Table 3), 현재시점 기준 1시간동안 동일한 강우량이 측정되어도 예보된 예측강우에 따라 공사현장 내 대피로의 위험도가 크게 증가한다는 사실을 확인하였다. 즉, 침수로 인한 위험발생 예정시간을 사전에 미리 파악하고 대피를 위한 여유시간을 확보하기 위해서는 현재시점 기준 이미 현장에 내린 관측강우 뿐 아니라 이후 예보된 예측강우의 조합이 필수적임을 시사한다.
Maximum hv Values for Each Rainfall Scenario at Virtual Excavation Site Within the Yeondeungcheon Watershed
관측강우 O가 0 mm~35 mm일 때 예측강우의 증가에 따른 공사현장 대피로 격자의 hvmax가 증가하는 경향은 Fig. 8과 같이 나타난다. 가상의 testbed로 우수의 유입이 시작되는 P20 (예측강우 20 mm)시나리오부터 P50 (예측강우 50 mm)시나리오까지 hvmax가 증가하다가 P35와 P40 사이에서 한계 hv값(hvc, 0.856)을 초과하는 hvmax가 발생한다. 관측강우가 클수록 예측강우의 증가에 따른 hvmax의 증가폭 또한 커지는 것을 확인하였다. 예측강우와 무관하게 선행강우만으로 굴착공사현장에 우수가 유입되기 시작하는 시나리오인 O40~O50 mm에서 진입로 격자의 hvmax는 Fig. 9와 같이 나타난다. 해당 시나리오 또한 관측강우가 커질수록 예측강우의 증가에 따른 hvmax이 급격하게 증가하여 예측강우가 35 mm에 다다르면 hvc를 초과하는 hvmax값이 발생하는 것을 확인할 수 있다.
hvmax value graph (Observed Rainfall 0~35 mm)
hvmax Value Graph (Observed Rainfall 40~50 mm)
Python Library를 활용해 도출된 Fig. 7 노모그래프를 확인하면 예측강우가 35 mm인 강우시나리오에 대해서는 O45 mm, O50 mm를 제외하고 모두 ‘No Risk’로 분류된 것을 확인할 수 있다. 즉, 공사장 내부에 위치한 인부의 대피 시 위험이 발생하지 않는다는 것을 의미한다. 하지만 Figs. 8, 9의hvmax그래프를 추가적으로 분석한 결과 O40_P35 시나리오의hvmax는 0.850으로 노모그래프 상에서는 안전한 시나리오인 반면, hvc인 0.856과는 단 0.006의 차이만 존재해 현장 상황에 따라 언제든지 위험이 발생할 수 있다고 판단하였다. 이에, 개별 공사현장에서 발생할 수 있는 최악의 상황을 가정하여hvc의 값을 기준으로 hvmax가 0.856의 10%이내의 범위의 값을 갖는 경우에는 노모그래프에 ‘Warning’을 입력하고 10%~20% 사이 범위의 값을 갖는 경우에는 ‘Caution’을 입력하였다. 이를 반영해 수정한 연등천 유역의 위험발생 노모그래프는 Fig. 10과 같다.
Modified Nomograph Reflecting Safety Factor
5.3 연등천 유역 지형 및 관망도 분석
강우 시나리오 별 hvmax값과 대피로 격자의 위험발생시간 노모그래프는 2차원 시뮬레이션을 진행하는 대상유역의 지형이나 월류가 발생하는 Node의 위치, 개수, 월류량 등 다양한 요인에 의해 변화된다. 침수모의를 진행한 가상의 굴착공사현장 testbed가 위치한 여수 연등천 유역의 경우, 시나리오 별 월류가 발생하는 Node는 각각 상이하게 나타난다. Fig. 11에 나타낸 월류발생노드 중 공사현장의 침수에 영향을 미치는 Node는 N14 node, N15 node, N16 node로 제한적이다. 다음 3개의 Node는 유역 내 전체 월류량 중 testbed로 유입되는 월류량이 계산되는 노드이므로 ‘주요노드’로 통칭한다. 위험발생 노모그래프(Fig. 7)에서 공사현장 내 토사류의 유입이 발생하지 않음(No Sediment Inflow in Excavation Site)으로 나타난 경우, 진입로 인근에 위치한 주요노드에서 월류가 발생하지 않거나, 월류 발생량이 20 m3/s 이하로 매우 적어 대피로 격자의 hv가 계산되지 않은 시나리오이다. 즉, 굴착공사현장의 위치 또는 진입로의 각도가 변경될 경우 지하로 유입되는 월류량이 변해 대피로 격자의hv값 이 변하고 위험발생 시간 노모그래프 또한 상이하게 제작됨을 의미한다. testbed 유역 상류에 위치한 산지에서 시가지로 흐르는 관망에서 관의 평균구배는 18.765%로 매우 급격하게 형성되어있는 반면(Fig. 12), 공사현장 인근 주요노드를 연결하는 관망에서 관의 평균구배는 0.526%로 최상류 관에 비해 완경사이다(Fig. 13). 침수모의를 진행한 여수 연등천 유역의 경우 북쪽에 종고산이 위치해있지만 산지에서 시가지로 내려오는 관의 경사가 매우 급한 탓에 산지인근 Node에서는 월류가 거의 발생하지 않고 관경사가 완만한 지하굴착공사 현장 인근에서 대부분의 월류가 발생된다. 즉, 상류에서 월류가 거의 발생하지 않는 연등천 유역과 달리 유역면적이 넓은 상류쪽에서 발생한 월류가 지표로 흐르면서 하류에 영향을 미치는 경우에는 주요노드의 월류시점 뿐 아니라 지표를 따라 흐르면서 유역하류에 우수가 쌓여 침수되는 경향을 동시에 고려해야함을 의미한다.
Main Overflood Node of the Yeondeungcheon Basin
Pipe Slope at Upper Node of Watershed
Pipe Slope Near the Excavation Site
6. 결 론
지하공간에 유입된 우수의 흐름형태와 위험도를 분석한 연구는 대다수이지만, 지하공간 침수시 대피가 어려워지는 상황을 사전에 미리 예방하기 위해 강우시나리오 별‘침수 예⋅경보시스템’을 구축하는 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 지하굴착공사현장 대피로에서 위험이 발생하는 시간을 사전에 미리 파악하고 노모그래프를 기반으로 대피를 위한 여유시간을 확보할 수 있는‘실시간 침수 예⋅경보시스템’을 개발하고자하였다. 해안에 위치한 하천인근 도심지로 해수, 외수, 내수의 복합원인에 의해 상습침수피해가 발생하는 연등천 유역을 testbed로 설정하고 현행법 상 집중적인 지하안전관리대상에서 제외되는 굴착깊이 10 m 미만의 공사현장을 모델링하여 대피로에 발생하는 위험을 hv값을 기반으로 정량화하였다. 실시간으로 변화하는 강우로 인한 침수위험 분석을 위해 공사현장 인근 강우계에서 측정된 관측강우와 강우레이더를 통해 얻은 예측강우가 조합된 강우시나리오를 활용하였다. 공사장 내 인부들의 대피가 가장 어려운 극한의 위험발생상황을 모의하기 위하여 해당 관측강우와 예측강우를 각각 Huff 4분위, Huff 1분위 분포시켜 연결한 시나리오를 구축해 모의하였다.
관측강우와 예측강우를 0 mm부터 5 mm 간격으로 50 mm까지 각 11개 구간으로 구분해 총 11 (관측강우) × 11 (예측강우)개 강우시나리오에 대한 침수분석을 진행하였다. 이후, 대피로 격자 중 한계 hv값(hvc, 0.856)을 초과하는 hv값이 1개 이상 나타난 시점을 기준으로 위험발생 노모그래프를 작성하였다. 본 연구를 통해 구축된 노모그래프를 활용하면, 강우시나리오별 대피로 내 위험발생시간을 사전에 파악하여 인부들의 대피를 위한 여유시간의 확보가 가능하다. testbed모델링 및 2차원 수리해석을 통해 제작된 노모그래프를 현장 내 관리자에게 배포하면 극한호우 발생 시 분단위로 변화하는 강우량에 대해 실시간으로 위험도를 판단할 수 있을 것으로 사료된다. 다만, 강우 시나리오 별 hvmax값과 대피로 격자의 위험발생시간 노모그래프는 대상유역의 지형이나 월류가 발생하는 Node특성 등에 의해 상이하게 나타난다. 모의를 진행한 여수 연등천 유역의 경우 최상류인 종고산 인근에 구축된 관의 경사가 매우 급한 반면, 굴착공사현장 testbed가 위치한 시가지의 관경사는 완만하게 구성되어있기 때문에 대부분의 월류가 굴착공사현장 인근의 주요노드에서 발생한다. 해당 경우, 주요노드의 월류발생 시점 직후 대피로 격자에 위험이 발생하기 때문에 노모그래프 작성 이전에 노드의 시간대 별 월류량 분석이 필수적이다.
진입로 인근 Node에서 발생하는 월류수로 인해 침수가 시작되는 현장 뿐만 아니라 우수가 저지대인 하류로 흘러 쌓이면서 침수가 발생하는 현장 또한 존재한다. 해당경우의 위험도 산정 시에는 주요노드에서 나타나는 수리학적 특성 뿐 아니라 유역의 지형적 요인을 복합적으로 검토해야한다. 예를 들어, 유역 면적이 큰 상류에서 발생한 월류수가 시가지의 좁은 골목과 도로를 따라 빠르게 흐르면서 상대적으로 지대가 낮은 하류에 쌓이는 지형인 경우 유입구 인근노드의 월류가 아닌 지표유출이 침수의 주 원인일 수 있다. 즉, 공사현장이 위치한 유역의 특성에 따라 주요노드에서 도출되는 2차원 수리학적해석과 함께 지형분석 및 지표흐름분석까지 추가적으로 이루어져야 보다 정확도 높은 침수 예⋅경보시스템을 구축할 수 있을것으로 사료된다.
감사의 글
이 성과는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(No. RS-2023-00259995).