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.

기후변동성의 증가로 인한 댐의 안정성 확보가 주요 이슈로 부각되고 있으며 세계대댐회(ICOLD)에서는 이러한 점을 고려한 댐의 안정성 평가를 위해 위험도 해석 기반의 해석 절차를 추진하고 있다. 그러나 국내에서는 기존 댐 안정성 평가의 경우 치수적 관점에서 빈도해석기법과 정성적 평가 기반의 상태평가에 중점을 두고 있으며 정략적이며 구체적인 해석 방안에 대한 연구는 미비한 실정이다. 댐의 위험도 분석을 위해서는 구조물 자체적인 문제, 기상조건, 환경적인 요인 등 내부·외부 요인들에 대한 충분한 검토가 필수적으로 요구되며 고려된 요소들 간의 상호작용을 평가할 수 있는 Network 기반의 해석체계 구축이 필요하다. 또한 대부분의 위험도 해석과정에서 요구되는 매개변수들의 불확실성이 매우 크다는 점과 각 매개변수들의 불확실성이 전체 해석결과에 영향을 준다는 점을 고려해야 한다. 이러한 점에서 본 연구에서는 위험도 평가 수행 중 가장 중요한 위험요소들의 분류와 규명, 위험요소들간의 인과관계, 위험요소들의 발생확률 산정 등을 통해서 각각의 위험요소들의 발생경로와 발생확률 등을 체계적으로 추정할 수 있도록 다음과 같이 연구를 진행하였다. 첫째, 댐의 과거 피해사례, 계측 및 외관 조사, 다양한 댐 파괴인자 등을 고려하여 입력자료를 구축한다. 둘째, 도출된 위험 인자들을 토대로 댐 위험도 해석 모형을 개발하기 위해서 주요 파괴경로, 원인 인자와 결과간의 상관성을 고려하여 Bayesian Network 모형을 구축한다. Bayesian Network 노드에는 각 입력자료의 특성에 맞는 확률분포형이 부여되며, 각 노드간 조건부확률의 계산을 통해 댐의 위험도 평가를 수행하였다. 마지막으로 인명피해액 및 경제적인 피해액을 산정하여 댐 파괴시 총 피해액을 산정할 수 있도록 모형을 개발하였다. 본 연구를 통해서 댐 피해의 결과로 보수·보강의 계획 수립시 특정 위험인자에 대해 우선순위를 결정할 수 있으며, 각 댐의 특성에 맞는 효과적인 관리·운영을 할 수 있을 것으로 판단된다.