댐 위험도 해석시 수문학적 변량(강수, 유출 및 수위)들의 상호관계를 고려한 체계적인 분석과정이 요구된다. 그러나 기존 댐 위험도 해석 연구에서는 변량간의 체계적인 관계 평가를 수행하는데 있어서 한계점을 나타내고 있다. 이러한 점에서, 본 연구에서는 수리·수문학적 변량간의 관계를 효과적으로 평가하고자 Bayesian Network 기반의 댐 위험도 해석 기법을 개발하였다. 실제 댐에 대해서 제안된 모형을 적용한 결과 파괴인자간의 상호관계 규명 및 불확실성을 평가하는데 있어서 기존 연구보다 쉽게 가장 큰 파괴인자를 파악할 수 있는 장점이 있었다. 이와 더불어 다양한 시나리오에 따른 댐의 안정성을 파괴확률 및 예상피해의 함수인 위험도로 평가할 수 있도록 하였다. 즉, 기존 댐 위험도 기법으로 수행한 결과에서는 월류 확률이 도출 되지 않았지만, Copula 함수를 도입하여 댐 초기수위를 고려한 결과 댐 월류 확률이 발생하였 으며, 피해결과 역시 크게 증가하고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 기반으로 향후 댐의 보수보강 등의 우선순위 결정을 위한 도구로서 활용이 가능할 것으로 판단된다.

수문학적 댐 위험도 분석은 복잡한 수문분석과 연계되어 있으며, 기본적으로 수문분석 과정과 모형에 사용되는 입력 자료에 대한 불확실성을 평가하는 과정이 필요하다. 그러나 체계적인 불확실성 분석 과정을 통한 댐 위험도 분석 절차에 대한 연구는 상대적으로 적은편이다. 이러한 점에서 본 연구에서는 기존 연구에 대해서 2가지 주요 개선점을 도출하여 댐 위험도 분석에 활용하였다. 첫째, 강우 분석 시 매개변수의 불확실성 분석이 가능한 Bayesian 모형 기반의 지역빈도해석 절차를 수립하였다. 둘째, 강우-유출 모형 매개변수의 사후분포를 정량적으로 추정하기 위하여 Bayesian 모형과 연계한 HEC-1모형을 도입하였다. 도출된 유입 시나리오를 댐의 수위로 환산하기 위하여 기존 저수지 운영기준에 근거하여 저수지 추적을 수행하였으며, 최종적으로 실행함수를 통하여 수문학적 위험도를 추정하였다. 실제 댐에 대해서 모형의 적합성을 평가하였으며, 초기수위 가정에 따른 수문학적 위험도에 민감도를 평가하였다.

In this study is to develop hydrological and geotechnical analysis module and risk analysis and assessment tool for the development of the dam safety management decision-making support tool D-SMART. Analysis module is composed of two parts. One is the initial load probability result part to the hydrological and an earthquake characteristic, the other is system response probability result part.

우리나라의 댐 안정성 평가는 수문학적 안정성, 구조적 안정성, 지반공학적 안정성을 평가하며 현재의 댐 안정성 기준의 부합여부를 판단하는 것으로 그치고 있다. 그러나 댐의 악영향을 미치는 위험인자간의 상호 영향과 안정성 해석 시에 나타나는 모형 및 입력 자료의 불확실성을 고려하지 못하는 단점이 있다. 하지만 최근 증가하는 기상변동성을 능동적으로 고려하기 위해서는 위험도 해석 기반의 확률 및 통계학적 수공구조물 안정성 평가기법을 기반으로 하는 종합적인 위험도 해석 방안 수립이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 위험도평가 수행 중 가장 중요한 위험요소들의 분류와 규명, 위험요소들간의 인과관계, 위험요소들의 발생확률 산정 등을 통해서 각각의 위험요소들의 발생경로와 발생확률 등을 체계적으로 추정할 수 있는 방안을 소개하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 방법론은 정성적/정량적 방법으로 이루어지며 총 5단계로 구성된다. 첫째, 댐의 과거 피해사례, 계측 및 외관 조사, 댐 운영자들과의 면담 등을 통하여 댐의 문제점을 파악하는 과정으로서 공학적 판단(Engineering Assessment)을 실시한다. 둘째, 도출된 위험 인자들을 토대로 댐 위험도 해석 모형을 개발하기 위해서 주요 파괴경로, 원인 인자와 결과간의 상관성을 고려한 잠재적 파괴모드(Potential Failure Mode Analysis)를 결정한다. 셋째, 이들 파괴모드를 위험도 모형으로 구축하기 위해서 ETA(Event Tree Analysis) 방법을 도입하였다. 넷째, ETA를 구성하는 각 단계별로 반응확률(system response probability)을 추정하기 위해서 수문학적 및 지반공학적 위험도 해석 모듈을 개발하였으며 불확실성을 고려할 수 있는 알고리즘으로 확장하였다. 마지막으로 다양한 댐의 붕괴 모드를 고려하고 파괴 시나리오별 피해액을 산정할 수 있도록 모형을 구성하였으며 소양강댐에 대해서 모형의 적합성을 평가하였다.

현재 수문학적 댐 위험도 평가는 극한상황을 고려한 설계수문량과 같은 하중조건을 가정하여 댐의 안전을 판단하고 있다. 하지만 최근 증가하는 기상변동성을 능동적으로 고려하기 위해서는 확률·통계학적 수공구조물 안정성 평가기법을 기반으로 하는 위험도 해석 방안 수립이 요구된다. 본 연구에서는 소양강댐 유역에 12개 강우관측소에 공간상관성을 재현해주며 극치강우량의 변동성을 효과적으로 모의할 수 있는 불확실성을 고려한 Monte Carlo Simulation 모의를 실행하였다. 강우모의 기법을 통해 도출된 결과로 산출된 강수자료는 HEC-1 모형의 매개변수의 불확실성을 고려할 수 있는 Bayesian HEC-1 모형에 이용되었다. BHEC-1 모형을 통하여 산출된 10,000개의 Ensemble 자료를 댐 모의운영이 가능한 HEC-5 모형에 적용하였으며, 이때, 소양강 댐의 상시 만수위를 댐 초기수위로 적용하였으며, 소양강 댐의 여수로 수위-유량곡선을 이용한 일정률 조절방식을 홍수조절방식으로 채택하여 적용하였다. 본 연구는 기상변동성에 따른 강우에 불확실성을 고려하였으며, HEC-1 모형에 매개변수의 불확실성을 Bayesian 모형을 결합하여 정량화 하였으며, 여수로에 파괴에 따른 수위-유량곡선을 이용하여 여수로의 작동 여부에 따른 댐 운영 모의를 실시하여 강우 및 모의 모형과 댐에서 일어날 수 있는 상황을 고려하였다. 또한, 강우모의에서 저수지모의까지의 일련의 과정을 하나의 통합모형으로 구축하여 기존의 이분화된 모형 분석과정을 하나의 모형으로 통합하였다. 본 모형의 결과는 추후 댐 위험도 추정 도구인 ETA(Event Tree Analysis)에 수문학적 사건의 부하확률(Loading probability)로 이용될 수 있다.

댐 안전성 평가의 주된 목적은 댐이 지니고 있는 잠재된 위험성을 미리 예측하고, 합리적인 방법으로 밝혀진 위험성을 줄여나가는 것이다. 본 연구에서는 위험도 해석기법을 이용하여 댐의 붕괴를 가져올 수 있는 각 상황별 댐의 위험성을 결정하였다. 또한, 댐의 위험성을 줄이기 위해 제시된 대안들에 대해서도 댐의 붕괴 위험성뿐 아니라 경제적인 측면에서의 비교, 평가를 실시하였다. 위험도 해석기법의 적용을 통해 댐의 안전을 책임지고 있는 관계자들은 댐의 위험성에

댐 및 하천제방에 대한 위험도 해석을 위해 유역의 상류부에 두 개의 댐이 공존하고 있는 하천유역에 적용하였다. 그 결과, A댐의 경우 200년 빈도의 강우조건에 대해서는 안전했으나 PMP 조건하에서 위험도를 나타내고 있었고, B댐의 경우는 200년 빈도 및 PMP 조건하에서 안전한 것으로 나타났다. 유역의 유출계수, 초기수위 및 댐과 여수로와 관련된 자료의 불확실도를 고려하여 계산된 위험도는 Monte-Carlo 기법과 AFOSM 기법에 있어 대등한 결

본 연구는 댐 및 하천제방에 대한 수문학적 위험도 평가를 위해서 Monte-carlo 기법과 AFOSM 기법에 의한 위험도 모형을 개발하였다. 댐 및 제방에 대한 위험도 해석을 위하여 fault tree를 작성하였고, 단계별 위험도 평가과정을 제시하였다. 본 연구의 위험도 모형은 모형 매개변수에 대한 변동성을 고려하여 강우-유출해석, 저수지 추적, 하도추적 등으로 구성하였다. 강우-유출해석에 있어서는 200년 빈도 및 PMP에 의한 설계강우에 대한 KR