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.

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.

본 연구에서는 국내외에서 대표적으로 이용되는 HEC-1 단일강우사상 모형과 HEC-5 저수지 운영 모형을 연계하여 댐의 수문학적 위험도 분석을 실시하였다. 이를 위해 Bayesian Markov Chain Monte Carlo(MCMC) 기반의 Bayesian HEC-1(BHEC-1) 통합 모델을 개발하였고, 극치강수량 재현에 유리한 다지점 강수모의기법으로 2,000년 빈도에 해당하는 일강수량을 모의하여 연최대강수계열을 추출하였다. 추출된 극치강수량은 BHEC-1모형과 연계하여 불확실성이 반영된 대청댐 유역의 홍수수문곡선 앙상블을 구축하고, HEC-5 모형을 통해 수위로 변환시켜 비상여수로 유무, 댐 연계 여부 등을 고려한 월류 여부를 종합적으로 평가하였다.