상수도 시스템에서의 사고 발생은 사용자들의 물 이용 불편으로 인해 막대한 사회경제적 피해를 초래할 수 있는 위협 요인이며, 따라서 수도사업자들은 수도정비기본계획 등을 통해 상수도 사고를 빠르게 복구하고, 피해 규모를 최소화하기 위한 다양한 노력을 기울이고 있다. 본 연구는 상수도 시스템에서 발생하는 관로사고 상황에 대하여 회복탄력성을 정량적으로 평가하고, 비상급수 방안을 포함한 사고 대응 전략의 효과를 분석하기 위한 평가 모형을 개발하였다. 개발 모형은 시스템의 회복탄력성에 기여하는 다양한 특성들을 반영할 수 있는 시간단위 공급 부족량과 충족률 지표를 통해 회복탄력성을 평가하며, 국내 지방상수도 시스템의 특정 구역을 대상으로 관로사고 시나리오를 모의하여 개발 모형의 적용 효과를 검증하였다. 결과적으로 개발 모형을 통해 비상연계관로, 배수지 충수, 병물 공급 등 비상대응 방안의 효과를 정량적으로 평가하였으며, 이를 통해 시스템의 회복탄력성 향상을 위한 설계 및 운영 전략 수립의 가능성을 확인하였다.

본 연구에는 가뭄의 유발 요인으로 강수량, 기온, 상대습도 등의 기상현상을 활용하고 가뭄 피해로 인한 대응 요소로서 대체수원, 제한급수, 운반급수 등의 비상급수를 적용하여 AI기반 가뭄 대응 정보 구축 방안을 구성하였다. AI 머신 러닝 기법 중 널리 사용되는 의사결정나무 모형을 통하여 예측 기법을 수립하였다. 연구 대상 지역은 비상급수 활용 빈도가 높고 종관기상관측소가 존재하는 충주시, 안동시, 의성군을 선정하였다. 자료 기간은 2014년부터 2019년까지의 자료를 이용하였으며, 가뭄 유발 기상요인으로 ASOS의 강수량 및 기온, 습도를 이용하고 가뭄 피해 요소로 국가 가뭄정보 포털의 비상급수 현황 자료를 활용하였다. 모형 학습 결과 정확도가 약 0.97, F1-Score가 약 0.5로 나왔으며, 이는 비상급수가 필요한 상황과 그렇지 않은 상황을 97%의 확률로 예측할 수 있음을 의미하며, 비상급수가 필요했던 표본만을 대상으로 했을 경우 약 50%의 확률로 예측이 가능한 것을 의미한다. 따라서 의사결정나무 모형을 적용하여 예측 정확도를 분석한 결과 가뭄 대응 비상급수 준비지역 예측을 위한 적용성이 높은 것으로 평가되었다. 그러나 본 연구에서는 기상 조건만을 가뭄 유발 요인으로 반영하였기 때문에, 공급수량 부족 등의 요인을 추가적으로 검토할 필요가 있으므로 가뭄과 연관된 요소인 저수지 용량 등을 추가하고 비상급수 이외의 피해 요소 역시 확장하여 연구를 개선하고자 한다.