도시 우수 배수 시스템에서 우수 관거는 개수로 흐름 상태로 가정하여 설계되었기 때문에 합류맨홀에서의 에너지 손실은 일반적으로 중요하게 고려되지 않았다. 그러나 과부하흐름에서 에너지 손실은 관거의 배수능력을 저하시켜 도심지역의 침수피해를 가중시키는 요인이 된다. 그러므로 과부하 합류맨홀 내에서의 수두 손실을 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 합류맨홀에 대한 문헌조사 및 현장조사를 실시하여 실험장치를 제작하고 실험조건을 선정하였다. 선정된 실험조건인 맨홀 형상 조건(사각형, 원형), 유출유량($Q_3$)에 대한 측면유입유량($Q_2$)의 비($Q_2/Q_3$) 및 실험 유량(2.0, 3.0, $4.0{\ell}$/sec)을 변화시키면서 실험을 실시하였다. $Q_2/Q_3$가 증가할수록 손실계수가 증가하므로 과부하 합류맨홀에서의 손실계수는 측면 유입관로의 유입유량의 영향을 크게 받는다고 판단된다. 맨홀의 형상변화 및 유량변화에 따른 손실계수는 거의 동일하게 산정되었다. 또한, $Q_2/Q_3$와 손실계수의 관계식을 제시하였다.
관거시설의 맨홀에서 수두손실이 과대해지면 관거의 통수능력이 저하되어 배수구역의 침수피해가 발생되고, 우수의 분출 시 맨홀 뚜껑이 유실되어 인명사고를 유발할 수도 있다. 특히 1990년대부터 국지성 집중호우에 의한 도심지역의 침수피해가 빈번히 발생하고 있는 현실을 감안할 때, 관거시설 내 맨홀에서의 수리적 에너지 손실에 대한 연구와 보다 구체적인 설계 기준의 제시가 요구되고 있는 실정이다. 이러한 점을 고려할 때, 도시지역의 우수관거 시스템의 우수 배제 능력을 증가시켜 도심지의 침수를 방지하기 위한 관거시설의 적정 설계 기준이 필요하며, 합리적인 설계 기준을 제시하기 위하여 맨홀 내에서의 수두 손실을 분석할 필요가 있다. 그러므로 본 연구에서는 일반적으로 설치되어 있는 직사각형 맨홀의 현장조사와 설계기준을 조사하여 수리 실험 장치를 제작하였다. 선정된 실험조건인 맨홀의 내부형상 변화와 하수도 시설기준상의 맨홀 내의 단차규정에 따른 수리실험을 실시하여 맨홀 내부의 흐름특성의 변화와 에너지 손실에 대하여 분석하였다. 또한 실험조건 변화에 따른 수두 손실계수를 산정하여 직사각형 맨홀 내부의 에너지 손실을 감소시키기 위한 방안을 제시하였다.
Performance indicators haven't been used for the assessment of the wastewater treatment facility or management in Korea yet, therefore they are going to be important parts in wastewater utilities because they are used to understand present situation and to compare one with other wastewater utilities. In this study, we used performance indicators to assess the condition of wastewater utilities and they were divided into four categories (A, B, C, and D). A category represented the condition of the planning & construction and composed of wastewater supply, disaster defence and employees. B category represented maintenance of wastewater utilities and were composed of manhole, sewer, and technical employees. C category showed the operation efficiency of wastewater utilities and D category represented the environmental load. To analyze the situation of wastewater utilities overall, cluster analysis was performed using four categori' es indicators. And CCC (Cubic Clustering Criterion) and R-square were used to decide the proper number of clusters, and wastewater utilities of 48 cities were divided into 5 groups(I, II, III, IV, and V groups). Each cluster was analyzed by average and standard deviation to understand the situation of wastewater utilities. A group analysis showed that IV and V clusters were insufficient, B group showed that I and IV groups were insufficient, C group showed all clusters are above average, and D group was also like C group.
우수 관거 시스템에서 맨홀의 설치 시 연결관 내부와 맨홀의 내부는 여러 가지 수리학적 조건이 다르므로 수두손실의 발생이 필연적일 수밖에 없다. 현재 계획 또는 설계단계에서 수행되고 있는 관거 시설의 수리계산에는 연결관 내에서의 마찰손실만을 고려하여 설계를 수행하고 있으며, 맨홀에서의 수두 손실은 거의 대부분 고려되지 않고 있다. 단지 맨홀에서의 수두손실을 저감하기 위하여 하수도시설기준(환경부, 2005)상의 단차 및 인버트 규정만 있을 뿐, 우수 관거 설계에 직접적으로 필요한 적절한 맨홀의 손실계수가 제시되지 않고 있는 실정이다. 국외에서는 축소 수리 모형을 이용한 실험과 수치해석 기법 등을 이용하여 맨홀에서의 손실계수를 산정하는 연구가 꾸준히 진행되어 왔으나 국내에서는 맨홀의 손실계수 산정에 관한 연구가 미흡한 실정이며, 더욱이 맨홀에서의 손실계수 산정을 위한 상사성 적용에 관한 연구는 전무한 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 맨홀의 축척 변화에 따른 손실계수의 변화를 분석하기 위하여 하수도시설기준(환경부, 2005)의 특 1호(사각형) 맨홀을 각각 1/2과 1/5로 축소 제작하고, 수리실험 장치를 제작하였다. Froude 상사 법칙을 적용하여 1/2의 축소 모형의 실험 조건을 1/5 축소 모형의 값으로 환산하였으며, 각 축소 모형에 대한 수리 실험을 실시하였다. 과부하된 맨홀의 손실계수를 예측하는데 Froude 상사법칙의 사용 가능성을 확인 하였으며, 1/2 축소 모형과 1/5 축소 모형에서 산정된 손실계수 값이 0.45로 일치하고 있으므로 우수 관거 시스템의 맨홀 설계 시, 축소 수리 모형실험에서 산정된 손실계수의 직접적인 적용이 가능하다고 판단된다.
본 연구에서는 도시지역 관망 내 수위 관측자료를 이용하여 도시지역 유출해석 및 관망해석의 정확도를 높이고자 한다. 이를 위해 도시유출해석의 주요 매개변수별 민감도 분석을 수행하고, 매개변수의 보정을 수행하였다. 매개변수의 민감도는 관의 조도계수, 불투수지역의 조도계수, 유역폭, 투수지역의 조도계수 순으로 나타났다. 민감도가 높은 4개의 매개변수를 이용하여 매개변수 고려 개수와 종류에 따라 6가지 시나리오를 구성하였으며, 자동보정기법인 PEST를 도시유출 모형인 SWMM과 연계 해석하여 분석하였다. 각 조건을 2013년 7월 21일 집중호우로 인하여 침수피해가 발생한 서초3, 4, 5, 역삼, 논현 배수분구에 적용하였다. 민감도 결과를 이용하여 시나리오별 분석을 실시하였을 때 SWMM 모형만을 이용하였을 때 보다 불확실성이 줄어든 결과를 보였다. 모의결과 RMSE는 최대 2.41cm가 감소하였으며, 상대첨두오차는 13.7%가 감소하였다. 민감도가 낮은 투수지역의 지표면 조도계수를 고려한 시나리오의 경우가 고려하지 않은 시나리오의 경우보다 정확도가 소폭 낮아졌으며 계산시간도 많이 소요되었다. 본 연구 결과 대상 유역에 대한 민감도 분석 후 민감도가 높은 매개변수만을 고려하여 시나리오를 구성하였을 때 보다 효율적인 모의가 될 수 있다는 것을 알 수 있었으며 향후 추가적인 강우사상과 침수해석을 연계할 시에는 도시지역의 침수예경보 연구에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
배수시설 내 맨홀에서의 과부하 흐름은 관거시설의 배수 능력을 저하시켜 우수의 역류로 인한 도시 침수피해의 가중 요인이 된다. 특히, 도시 유역 중 하류부의 저지대에서 주로 설치되는 합류 맨홀은 저지대 침수에 많은 영향을 미치므로 합류맨홀에서의 흐름특성 분석 및 유입유량 변화에 따른 손실계수의 변화에 관한 연구가 필요한 실정이다. 현재까지 중간맨홀, $90^{\circ}$ 접합맨홀 및 3방향(T형) 합류맨홀 등에 관한 연구는 지속적으로 수행되고 있으나 4방향 합류맨홀에 관한 연구는 기초적인 연구만 수행되고 있다. 4방향 합류맨홀은 세 개의 유입관과 한 개의 유출관으로 구성되어 있으므로 각 유입관의 유입유량 변화에 따라서 맨홀에서의 손실계수가 다양하게 변화된다. 이와 같은 유입유량 변화에 따른 맨홀 내 흐름특성 분석 및 손실계수 산정에 관한 연구는 국내에서는 전무한 실정이다. 그러므로 유입유량 변화에 따른 4방향 합류맨홀에서의 손실계수 변화특성의 분석이 필요하다. 본 연구에서는 4방향 사각형 합류맨홀에서 세방향에서 유입되는 각 유입유량의 유입비($Q_{in}/Q_{out}$)가 0.0~1.0으로 변화하는 조건에서 평균 손실계수를 산정하기 위하여 하수도시설기준(환경부, 2011)의 표준 1호 맨홀 및 연결관경을 1/5로 축소하여 수리실험 장치를 제작하였다. 유출유량은 $3{\ell}/sec$이고 각 유입관(주유입관 및 좌 우측면유입관)의 유입유량을 $0{\sim}3{\ell}/sec$까지 유입유량의 비율을 각각 10%씩 변화시키면서 수리실험을 실시하였다. 실험결과 주관거의 유입유량이 줄어들고 측면관거의 유입유량이 늘어나면서 손실계수가 상승하는 것으로 나타났으며, 한쪽 측면 관거에서만 유입유량이 들어오는 $90^{\circ}$ 접합맨홀의 형태에서 손실계수가 가장 크게 나타났으며, 유입유량 변화에 따른 4방향 합류맨홀에서의 손실계수의 범위는 0.5~1.7으로 산정되었다. 이는 과부하 4방향 사각형 합류맨홀에서는 측면 유입관에서의 유입유량의 증가에 따라 평균 손실계수 값이 크게 증가되는 것으로 판단된다. 이는 김정수(2010) 등이 산정한 $90^{\circ}$ 접합맨홀의 손실계수 및 중간맨홀의 손실계수와 유사하게 나타났으므로 전체적인 손실계수의 범위는 타당하다고 판단된다. 또한, Wang(1988) 등의 유사연구와의 유입유량 변화에 따른 손실계수의 변화 경향도 유사하였다. 따라서 본 연구에서 산정된 유입유량 변화 조건이 고려된 4방향 합류맨홀에서의 손실계수는 XP-SWMM 등의 부정류 흐름이 고려된 도시지역의 침수해석이나 관거 배수능력 평가에 활용이 가능할 것으로 판단된다.
기후변화의 영향으로 국지성 및 집중호우에 대한 발생 가능성이 높아지는 시점에서 과거에 침수피해를 입은 도시 유역에 대하여 실제 호우에 대한 침수 양상을 예측하는 것은 중요하다. 이에 수치해석 기반 프로그램과 함께 기계학습을 이용한 홍수 분석에 대한 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서 적용한 LSTM 신경망은 일련의 자료를 분석하는데 유용하지만, 딥 러닝을 수행하기 위하여 충분한 양의 자료를 필요로 한다. 그러나 단일 도시유역에 홍수를 일으킬 강우가 매년 일어나지 않기에 많은 홍수 자료를 수집하기에는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 대상 유역에서 관측되는 강우 외에 전국 단위의 실제 호우를 예측 모형에 반영하였다. LSTM (Long Short-Term Memory) 신경망은 강우에 대한 총 월류량을 예측하기 위하여 사용되었으며, 목표값으로 SWMM (Storm Water Management Model)의 유출 모의 결과를 사용하였다. 침수 범위 예측을 위해서는 로지스틱 회귀를 사용하였으며, 로지스틱 회귀 모형의 독립 변수는 총 월류량이며 종속 변수는 격자 별 침수 발생 유무이다. 침수 범위 자료는 SWMM의 유출 결과를 바탕으로 수행된 2차원 침수해석 모의 결과를 통해 수집하였다. LSTM의 매개변수 조건에 따라 총 월류량 예측 결과를 비교하였다. 매개변수 설정에 따른 4가지의 LSTM 모형을 사용하였는데, 검증과 테스트 단계에 대한 평균 RMSE (Root Mean Square Error)는 1.4279 ㎥/s, 1.0079 ㎥/s으로 산정되었다. 최소 RMSE는 검증과 테스트에 대하여 각각 1.1656 ㎥/s, 0.8797㎥/s 으로 산정되었으며, SWMM모의 결과를 적절히 재현할 수 있음을 확인하였다. LSTM 신경망의 결과와 로지스틱 회귀를 연계하여 침수 범위 예측을 수행하였으며, 침수심 0.5m 이상을 고려하였을 때에 최대 침수면적 적합도가 97.33 %으로 나타났다. 본 연구에서 제시된 방법론은 딥 러닝에 기반하여 도시 홍수 대응능력을 향상 시키는데 도움이 될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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