위험도기반 교량 유지관리 우선순위 선정 모델 개발을 위한 기초연구
Table 1. Bridges Status of the Road Classification (Ministry of Land, Infrastructure and Transport, 2016)
Sort The Number of Bridges
Highway 9,018
National Highway 7,624
Metropolitan city, Province 1,216
Local Road 3,707
Road(in the Si, Gun, Gu) 8,146
Local Road supported by Nation 1,272
Total 29,896
Fig.1. The Number of Bridges over 30 Years Service Time (Kim, 2016)
1.2 연구의 범위 및 방법
본 연구에서는 기존 문헌 고찰을 통하여 교량 위험도 정의, 교량 위험도 평가, 위험 인자 등 모델 구축을 위한 전반적인 내용(선행연구)을 파악하였다. 기존 문헌 고찰을 바탕으로 연 구에서 의미하는 위험도 정의와 연구에 적용할 위험 인자를 선정하였고 전문가 자문을 통하여 평가요소가 비슷한 인자를 통합하였다. 통합된 인자들 중 모델에 적용할 핵심 위험 인자 선정을 위한 AHP분석을 실시하였다. 선정된 인자의 정량화 를 위하여 전문가 자문을 실시하여 국내 실정에 맞는 단순하 고 상대적인 위험도 평가 기준을 설정하였다. 이후에 영향력 평가의 보정을 위한 가중치를 계산하기 위하여 AHP분석을 추가 실시하였다. 선정된 평가 기준과 가중치를 적용하여 교 량의 위험도 점수를 도출할 수 있는 기초 모델을 제시 하였으 며 모델의 효용성 확인을 위하여 고속도로 교량 5개를 대상 으로 유지보수 우선순위를 선정하는 사례분석을 수행하였다 (Fig. 2).
Fig.1. The Number of Bridges over 30 Years Service Time (Kim, 2016)
2. 기존 연구 현황
교량의 위험도 분석 및 평가를 수행한 국내 연구로 Kwak (2006)은 교량 세굴의 위험도를 결정하기 위하여 세굴 발생 에 따른 교각-기초-지반 통합시스템의 지지력 개념에 기초 하여 수리학 영향 인자는 물론 지반 공학적 영향인자를 모두 고려한 평가 모델을 제시하였다.
Bae (2013)는 해상 교량에서 선박충돌 위험도와 민감도를 분석연구에서 2010년 선박운항데이터를 이용하여 인천대교 의 설계수평강도 및 설계 선박을 산정하였으며 설계단계에서 주의하여 적용해야 하거나 지역적인 데이터의 직접분석이 필 요한 요소를 확인하여 가변 영역을 정의하고 이에 대한 민감 도 분석을 수행하였다.
Korea Expressway Corporation (2013)은 화재 손상에 대 한 교량 구조물의 위험도를 평가연구에서 화재위험도를 관리 하기 위하여 위험도기반 방법론을 기초로 국내 고속도로에 위치한 교량을 대상으로 화재위험도 평가를 실시하였다.
Cho (2015)는 재난 발생 시 교량 붕괴를 대비하여 위험군 을 화재, 세굴, 지진, 충돌 사고로 분류하였으며 사고 사례 데 이터를 이용하여 평가 등급을 제시하였으며 구조물 재난의 발생원인과 교량의 취약도, 중요도를 선정하여 국내 교량을 대상으로 복구 우선순위를 선정하였다.
국내 연구 대부분은 교량에 영향을 미치는 하나의 인자(예,
지진, 세굴 등)를 선정하여 객관적인 데이터를 이용한 위험도 분석을 수행한 연구가 많았으며 다수의 인자를 이용하여 복 합적으로 평가한 연구는 드물었다.
교량의 위험도 분석 및 평가를 수행한 국외 연구로 Moon (2009)은 위험도를 재해도(hazard)와 취약도(vulnerability) 그리고 결과(consequence)의 곱으로써 평가되는 방법을 적 용하였으며 재해도, 취약도, 결과를 평가 할 수 있는 복합적 인 3점 척도의 평가 시나리오를 제시하였다.
Decò (2011)는 논문에서 다양한 고속도로 교량에 대한 위 험(hazard)을 제시 하였고 이를 정성적으로 평가 할 수 있는 프레임워크를 제시하였다. 그는 위험을 자연에 의한 위험(홍 수, 지진, 사면붕괴, 강풍 등)과 인간에 의한 위험(과적차량통 행, 사고, 관리태만, 화재, 폭발, 테러 등)로 구분하였다.
Imam (2012)은 강교의 추적된 파손 데이터를 이용하여 고 장의 발생 빈도와 발생 원인을 추정하였으며 고장의 원인은 한정적인 지식(22%), 설계오류(22%), 자연적 위험(21%), 사 고(14)%, 인간 실수(13%), 과적(5%), 열화(3%) 등의 순으로 발생 원인을 분석하였다.
Cremona (2014)는 위험도 평가는 정보 부족으로 발생하지 않은 사건에 대한 발생 확률 및 관련 영향도를 정량적으로 얻 는 것은 매우 어렵기 때문에 정성적인 평가를 통하여 점수화 하는 방법을 제안하였다. 또한, 이를 위해 일반적으로 전문가 를 활용한 보정의 필요성을 주장하였다.
국외의 연구는 교량의 여러 위험 인자를 추출하고 이를 활 용한 교량의 유지보수 우선순위, 중요도 평가를 수행하는 연 구를 하였으며 이러한 연구들은 대게 위험의 상대적인 구분 을 지을 수 있는 정성적인 기준을 통한 평가를 진행한 것을 확인 할 수 있다.
3. 위험도 이론 3.1 위험도 정의
International Organization for Standardization (ISO 31000, 2009)에서는 위험도를 목적에 대한 불명확한 영향 (the effect of uncertainty on objectives)으로 정의하였다.
위험도 관리는 위험이 발생할 가능성과 사건의 결과를 평가 하고 대응 방안을 수립하여 능동적이고 지속적인 관리를 통 하여 목표를 달성하는 과정으로 정의하고 있다. 위험도 관리 는 위험도 식별, 위험도 평가, 위험도 대응 및 계획, 위험도 모니터링 순으로 반복된다(Fig. 3).
Fig. 3. Risk Management Process (NHS England, 2015)
3.2 교량 위험도 평가
본 연구에서 위험도 평가의 수행 이유는 유지관리와 대체 가 필요한 교량들을 우선적으로 찾아내는 의사결정에 활용하 기 위함이다. 현행 유지관리 방식은 교량의 정기검사를 바탕 으로 교량 관리를 수행해 왔지만 이는 교량 현재 상태를 평가 하는데 초점을 두고 있어 미래의 발생 가능한 위협과 위협으 로 인해 발생하는 피해에 대해서는 고려하고 있지 않다. 위험 도 평가는 연관된 상황과 인지된 위험에 대하여 위험도를 구 하고 위험 허용수준 충족여부를 정량적으로 나타낸 것이다.
위험도를 정확하기 평가하기 위해서는 위험사건과 관련된 발생확률과 발생 시 예측되는 위험에 대한 정보가 필요하다 (White, 2006).
위험도 분석은 크게 정성적 분석과 정량적 분석으로 나뉜 다. 정성적 분석은 식별된 위험도 인자의 확률과 영향을 측정 하여 위험도의 심각한 정도와 위험도 인자간의 상대적 우선 순위를 파악하는 단계로 주로 식 1과 같이 위험의 발생가능성 과(probability) 발생으로 인한 영향력(impact)의 곱으로 표현 한다.
Risk`=`Probability` × `Impact (1)
정량적인 위험도 분석은 정성적 위험도 분석 수행 이후에 식별된 인자가 전체 프로젝트 목표에 미치는 영향력을 수치 로써 표현하여 분석하는 프로세스이다. 대표 정량적 위험도 분석 모델은 민감도분석, 몬테카를로 기법, 의사결정 나무도, 자료수집 및 표현 기법 등이 사용된다.
4.위험도기반의 교량 우선순위 선정 모델
본 연구는 교량의 유지관리 기획단계에서 활용되는 위험도 기반의 교량 우선순위 선정 모델을 제안하는 것으로 본 연구 에서 의미하는 위험도란 교량의 성능을 저해시키는 모든 요 소로 정의했다. 연구에서 제시한 위험도기반의 교량 우선순 위 선정 모델 프로세스는 Fig. 4와 같다. 본 연구는 정성적 위험도 평가 방법에 기초하여 교량 위험도의 크기 비교하였 다. 비교를 위한 정량화를 위해 위험 인자별 교량 파손 가능 성 평가 점수, 영향도 평가 점수 그리고 교량 연평균일교통량 (Annual Average Daily Traffic Volume; AADT)과 교량 길 이 데이터의 조합으로 교량 위험도를 계산하였다.
교량의 위험도 인자 점수(예, 지진, 세굴 등)는 파손 발생 가능성 평가 점수와 영향도 평가점수 그리고 영향도 가중치 의 곱으로 계산된다(식 2).
Risk Factor Score(n) = Probability Evaluation Score(n)
* Impact Evaluation Score(n) * Impact Weight(n) (2) 여기서, n = 1, 2, 3, …
교량의 위험도 점수(risk score)는 위험도 인자들의 총합으 로 계산된다(식 3).
Risk Score = (Risk Factor Score(n)) (3) 여기서, n = 1, 2, 3, …
교량의 위험도 점수(risk score)는 교량의 크기 및 평균 교 통량, 위치 등의 사회적 가치 요소가 고려되지 않은 점수로써 다른 교량과의 점수 비교는 불가능 하다. 따라서 교량간의 비 교를 수행하기 위하여 사회적 가치를 반영해 줄 수 있는 중요 도 계수(criticality coefficient)를 교량 위험도 점수에 반영하 여 다른 교량과 비교 가능한 교량의 위험도 점수(risk score_
comparison)를 도출하였다(식 4).
Risk Score_Comp.
= Risk Score * Criticality Coefficient (4)
다른 교량 또한 같은 과정을 반복하여 위험도 점수를 도출 하며 이 점수들을 비교하여 교량의 유지관리 우선순위를 선 정한다.
※ Criticality Co. = Criticality Coefficient
※ Risk Score_Comp. = Risk Score_Comparison
Fig. 4. Risk Based Bridge Maintenance Priority Model Process
4.1 핵심 위험도 인자 선정을 위한 AHP 분석 기존문헌 고찰을 통하여 홍수, 강수, 강설, 강풍, 고온, 저 온, 세굴, 지진, 염해, 지반 침하, 차량 충돌, 선박 충돌, 화 재, 제설제에 의한 열화, 중차량 통행으로 인한 열화, 시공품 질 불량, 유지관리의 소홀, 테러 위험 등 총 18가지의 위험도 인자를 파악하였다. 18개의 인자 중 같은 기준(예, 홍수, 강 우 또는 강설, 제설제)으로 평가가 되는 인자를 통합하여 교 량의 성능을 저하시킬 수 있는 14개의 인자(세굴, 지진, 홍수, 제설제 피해, 중차량 피해, 선박충돌, 화재, 지반침하로 인한 파손, 차량충돌, 염해피해, 강풍피해, 저온피해, 고온피해, 테 러)를 선정하였다. 인자의 특성에 따라 교량에 미치는 영향 력이 다르며 모든 인자를 선정하고 모든 평가 기준을 설정하 기에는 한계가 있기 때문에 핵심 위험도 인자의 선정을 위한 AHP분석을 수행하였다. AHP분석은 교량 유지관리 전문가 15명, 교량 연구원 7명으로 총 22명의 구성원이 참여하였으 며 분석 데이터의 일관성 확보를 위해 일관성지수(CI)가 0.1 미만으로 평가된 19개의 설문지만을 이용하여 AHP분석을 수 행하였다.
AHP분석 결과, 세굴 15.7%, 지진 13.54%, 홍수 11.93%, 제 설제 피해 11.83%, 중차량 피해 10.18% 등의 순으로 인자 중 요도가 분석되었다. 따라서 본 연구에서는 상위5개의 인자 (세굴, 지진, 홍수, 제설제, 중차량)을 핵심 관리 인자로 파악 하고 본 연구에 적용하기로 하였다(Fig. 5).
Fig. 5. The Result of AHP Analysis
4.2 위험도 인자 평가 기준 선정
본 연구에서 활용하는 정성적 위험도 평가방법은 가능성과 영향도의 곱으로 표현하며 이를 정량화하기 위한 인자별 교 량 파손 발생 가능성, 영향도에 대한 기준이 필요하다. 위험 도 인자의 평가 기준을 선정하기 위하여 기존 문헌 고찰을 수 행하였지만 공개된 자료가 거의 없을 뿐만 아니라 공개된 자 료도 명확한 정보를 제공하지 않았다. 따라서 국내 연구에서 주로 수행한 단일 위험도 인자의 연구내용과 국외의 연구에 서 공개한 기준을 참고하여 세 급간의 새로운 기준을 제시하 였다. 기준의 적용 적합성을 확인하기 위하여 교량 전문가의 자문을 통하여 기준을 수정하고 검증하였다(Table 2). 또한, 교량 비교를 위한 정량화를 위하여 각각 급간에 따라 1, 2, 3 점을 부여하였다.
본 연구에서는 영향력의 정도를 금액으로 표현하지 않고, 일반적으로 가장 많이 나타나는 파손에 대한 복구 시간, 복구 방법의 복잡성, 인명피해의 정도 등으로 표현하였다(Table 3). 평가에서 제시한 기준은 절대적인 기준이 아닌 평가자가 상대 평가의 도움을 주는 척도이며 평가 시, 해당 교량이 가 장 많이 해당하는 기준에 대해 점수를 부여하였다.
Table 2. Probability Evaluation Criteria Risk
Factor Grade Score Contents
Scour
Low 1 No History of Scour, Excellent Resistance for Scour, Set Scour Protection Moderate 2 Existence of Scour History, Normal
Resistance for Scour,
High 3 Frequent History of Scour, Weak Resistance for Scour
Earth- quake
Low 1
Reflecting Seismic Design, Installation of Seismic Isolation Device and Vibration Suppression Device Moderate 2 Reflecting Seismic Design
High 3 Seismic Design is Not Reflected
Flood
Low 1 Flood History is Scarcely Found, Good Draining Capacity
Moderate 2 Existence of Flood History, Drainage Capacity Usually
High 3 Flood History is Scarcely Found, Weak Drainage Capability
De- icing
Low 1
Low Use of De-icing Materials, Pavement is strong against De-icing Materials
Moderate 2
Normal Use of De-icing Materials, Pavement is Moderate against De- icing Materials
High 3
High Use of De-icing Materials, Pavement is Weak against De-icing Materials
Heavy- Vehicle
Low 1
Low Vehicle Traffic, Excellent Load Carrying Capacity,
Level of Condition Grade A
Moderate 2
Moderate Vehicle Traffic, Moderate Load Carrying Capacity,
Level of Condition Grade B
High 3
High Vehicle Traffic, Weak Load Carrying Capacity,
Level of Condition Grade C or Less
Table 3. Impact Evaluation Criteria
Impact
Grade Score Contents
Low 1 Recovery Method is Simple, Short Term Recovery, No Human Injury
Moderate 2 Recovery Method is Complicated, Short Term Recovery, Possible Human Injury
High 3
Temporary bridges or bridges need reconstruction, Recovery Method is Very Complicated, Long Term Recovery, Possible to Cause Many Personal Injury
4.3 영향도 가중치 산정을 위한 AHP 분석 앞서 선정된 영향도 기준은 비용 기준이 아닌 비용의 상대적 크기를 정의하였다. 발생하지 않은 교량 파손을 예측하고 교 량 복구비용을 추정하는 것은 현실적으로 불가능하다. 복구비 용의 액수가 아닌 복구비용이 ‘크다’, ‘매우 크다’, ‘비슷하다’ 등 의 상대적인 크기의 정도를 결정하기 위하여 설문을 실시하였 다. 설문은 교량 유지관리 전문가 10 명, 교량 연구원 7명이 설 문에 참여 하였고 일관성지수(CI)가 0.1이하로 분석된 설문지
15개를 이용하여 AHP분석을 수행하였다. 교량의 파손의 크기 는 앞서 언급한 것과 같이 매우 다양한 시나리오가 존재하므로 본 연구에서는 위험 인자의 일반적인 파손 예시를 설정한 후, 설문지를 배포하였다. 홍수로 인한 파손은 포트 홀 또는 부유 물 충돌로 인한 파손, 세굴은 교량 기초 노출, 지진은 낙교 또 는 단교, 제설제는 포장 박리, 중차량 통행으로 인한 피해는 거 더 및 교좌 장치 손상을 일반적인 파손의 예시로 제시하였다.
분석 결과, 낙교 또는 단교의 예상 시나리오를 제시한 지진 피 해가 53.8%, 그 뒤를 세굴 23.1%, 중차량 11.9%, 홍수 5.9%, 제설제 사용으로 인한 파손이 5.3%의 영향력 보정 가중치로 결정 되었다(Fig. 6). 결정된 가중치는 영향도 평가 점수(1점, 2 점, 3점)에 보정 가중치로써 곱하였다(식 2).
Fig. 6. The Result of AHP Analysis (Impact Weight)
4.4 중요도 계수
교량은 상대적 위험도 평가를 위해 교량의 물적 사회적 가 치를 고려해주어야 하는 것은 필수적이다. 중요도 계수를 구 성하는 인자는 교통량, 복구비용, 교량 하부등급, 교량 자산 가치, 교량의 위치 등이 있다(Min, 2016). 이중 교통량은 교 량의 중요도를 평가하는 요소 중에 가장 핵심적으로 AADT 로 표현이 가능하다. 본 연구에서는 교량의 AADT값과 교량 의 규모를 평가하기 위한 교량 길이를 중요도 계수 구성 요 소로 설정하여 평가 기준을 제시하였다. 정량화를 위한 평가 기준은 국토교통부에서 제시한 “2016 도로업무편람”내의 국 내의 모든 AADT와 교량 길이 데이터를 크기순으로 정렬하 고 AADT와 교량의 길이가 너무 작거나 큰 교량들을 제외 한 후, 9등급으로 급간을 등분하여 선정하였다. 중요도 계수는 AADT 평가 점수와 교량 길이 점수가 모두 1~5점으로 평가 되며 식 5와 같이 계산한다(Table 4). 교량 관리 주체의 관점 에 따라 중요도 계수를 구성하는 AADT 평가점수와 교량길 이 평가점수의 반영 비율은 조정이 가능하며 본 연구에서는 동일한 반영비율을 적용하였다.
Criticality Coefficient = 0.5＊(Evaluation Score of AADT) + 0.5＊(Evaluation Score of Bridge Length) (5)
Table 4. AADT and Bridge Evaluation Criteria
4.5 위험도기반 교량 우선순위 평가 모델 제안 효율적인 위험도기반의 우선순위 선정을 위하여 엑셀 시트 기반의 기초 모델을 제안하였다(Fig. 7). 평가자들은 앞서 제 시한 Table 2와 Table 3을 이용하여 인자에 의한 교량 파손 발생 가능성과 영향도를 1, 2, 3점으로 평가하며 평가자들의 평가 점수의 평균 점수를 Fig. 7의 ➊에 발생 가능성과 영향 도 평가 항목에 입력한다(식 6, 식 7).
Probability Score
= [ Probability Score of Risk Factor(n)] / n (6)
Impact Score
= [ Probability Score of Risk Factor(n)] / n (7) 여기서, n = 1, 2, 3, …
Fig. 7의 ➋와 같이 해당 교량의 AADT와 교량 길이를 입 력하면 중요도 계수를 출력한다. 중요도 계수는 위험도 점수 (risk score)와 곱해져 다른 교량과 비교 가능한 위험도점수 (Fig. 7-➌)를 출력한다. 이는 교량 간의 비교를 위한 시트 (sheet)로 넘어가 우선순위를 결정하고 그래프와 표로써 값을 출력한다.
5. 고속도로 5개 교량 위험도기반 우선순위 선정
본 연구에서 제안한 위험도기반 우선순위 선정 모델의 적 용성 확인을 위하여 실제 교량을 대상으로 사례분석을 수행
하였다. “고속도로 A지사의 교량 5개의 유지보수 우선순위 선정”이라는 시나리오를 설정하고 사례 분석을 진행하였다.
5.1 평가 교량 선정
교량의 형식, 상태등급, 교면표장 형식, 면적, 교량 길이, 공용 연수, 내진 설계의 유무 등의 구성이 다양한 A지사의 교 량 5개를 Table 5와 같이 선정하였다.
Table 5. Information of Selected Bridges
Bridge Name A B C D E
Length(m) 330 225 64 26 40
Type of Bridge PSCI IPC RCS. RCS RCS
Type of Pavement Conc. Conc. Conc. Aspart Aspart
Height(m) 23.4 15 5.5 5.3 7.3
Service Year 13 4 31 31 40
Condition Grade B A B C B
AADT 45670 41879 42320 41879 45670
Freight Traffic 12282 14751 14919 14751 12282
Seismic design 0 0 X X 0
Existence of Rivers 0 0 0 X X
5.2 설문의 진행 및 설문 데이터 처리
본 연구는 상대적인 평가 기준을 이용하여 교량의 위험도 를 평가하는 것으로 평가자의 평가결과에 따라서 유지관리 우선순위 결과의 변동이 클 수 있다. 따라서 평가 결과의 신 뢰성 확보를 위하여 교량에 대한 이해도가 높은 교량 전문가 를 대상으로 설문이 진행해야 한다. 모델에 적용할 데이터를 얻기 위하여 교량 유지관리 주체 전문가 6명을 대상으로 교 량 5개에 대한 위험도 평가 설문을 진행하였다. 평가에 참여 한 평가자는 10년 이상의 유지관리 경력의 소유자들이며 평 가 결과 정확성을 위하여 선정된 교량을 직접 관리해 본 경험 이 있거나 자주 접했던 전문가를 선정하였다. 평가 설문지는 Fig. 8과 같이 3점 척도(낮음, 보통, 높음)로 구성된 체크 리 스트이며 척도의 쉬운 이해를 위하여 모든 평가 기준과 해당 교량의 정보 및 사진 등을 설문지에 기입하였다. 평가 항목은 위험도 인자 5개(세굴, 지진, 홍수, 제설제, 중차량)에 대한 발생가능성과 영향도에 대한 평가이며 회수 된 여러 평가자 의 설문지 결과들의 평균(평가자들의 발생가능성 평균, 영향 도 평균)을 이용하여 제시된 엑셀 모델에 입력하였다.
Fig. 8. Example of Risk Evaluation Check List
5.3 교량의 위험도 평가 및 위험도 점수 기반 우 선순위 선정
엑셀 기반 모델을 이용하여 Table 6과 같은 결과를 얻었다.
모든 교량에서 지진 인자가 가장 크게 분석이 되었으며 하천 을 끼고 있는 교량은 세굴 인자가 두 번째로 큰 위험도 인자
Fig. 7. Excel Sheet based Bridge Risk Assessment Model
Table 6. Risk Evaluation Result of Selected bridges Bridge
Name Rank Risk Factor Risk Factor
Score Risk Score
A
1 Earthquake 1.614
3.29
2 Scour 0.924
3 Heavy Vehicle 0.419 4 Deicing Materials 0.220
5 Flood 0.116
B
1 Earthquake 3.874
5.38
2 Scour 0.554
3 Heavy Vehicle 0.524 4 Deicing Materials 0.276
5 Flood 0.149
C
1 Earthquake 2.905
3.84
2 Scour 0.388
3 Heavy Vehicle 0.371 4 Deicing Materials 0.117
5 Flood 0.059
D
1 Earthquake 4.196
5.18 2 Heavy Vehicle 0.733
3 Deicing Materials 0.134
4 Flood 0.099
5 Scour 0.018
E
1 Earthquake 2.109
3.01 2 Heavy Vehicle 0.619
3 Deicing Materials 0.220
4 Flood 0.059
5 Scour 0.000
로 분석되었다. 다음으로 중차량, 제설제, 홍수 인자의 순으 로 순위가 파악되었으며 모든 교량에서 비슷한 결과를 얻었 다. 이는 영향도 가중치의 반영으로 인하여 가장 가중치가 큰 지진, 세굴 인자가 가장 크게 분석된 것으로 보이며, 동일 지 선 내에 존재하는 교량을 평가했기 때문에 교량의 환경적 특 성이 크게 다르지 않아 인자의 평가 결과도 비슷한 경향을 보 인 것으로 분석 된다.
선정된 교량들은 동일 지선에 존재하기 때문에 AADT의 범위가 41,879 ~ 45,670으로 비슷하게 조사되었다. 따라서 AADT 평가 점수는 모두 2로 동일하게 분석되었다. 교량 길 이 평가 점수는 1~4 범위 값으로 평가되었으며 두 점수의 평균값인 중요도 계수는 1.5~3의 사이 값으로 도출 되었다 (Table 7).
Table 7. The Result of Criticality Co. & Risk Score_Comp.
Bridge Name AADT Score Length Score Criticality Coefficient Risk Score_Comp.
A 2 4 3 1.98
B 2 3 2.25 2.42
C 2 1 1.5 1.15
D 2 2 1.75 1.81
E 2 1 1.5 0.90
계산된 위험도 점수와 중요도 계수의 곱으로 교량 간 비교 가 가능한 위험도 점수를 도출하였다. 교량의 사회적 가치가 반영된 점수를 비교하여 5개 교량의 유지관리 우선순위를 선 정하였다(Fig. 9). Bridge B가 1순위이며 Bridge A, Bridge D, Bridge C, Bridge E의 순으로 유지관리 우선순위가 결정된다.
Fig. 9. Result of Risk Score Comparison
6. 결론
본 연구에서는 교량 유지관리 우선순위를 선정하기 위하여 위험도 점수의 의미를 찾는 것이 아닌 교량의 상대적인 비교 를 위한 목적으로 위험도기반의 의사결정 기초 모델(엑셀기 반)을 제시하였다.
본 연구는 위험도기반의 유지관리 우선순위 선정 모델 개 발을 위한 기초 연구로써 집중 관리되어야 할 인자를 5가지 (세굴, 지진, 홍수, 제설제, 중차량)로 파악하였으며 기존문헌 고찰과 전문가 자문을 통하여 선정된 인자에 대한 상대적인 기준을 제시하였다. 이는 추구 개선된 모델의 개발에 제반 자 료로써 활용 할 수 있을 것이다.
보다 개선된 모델의 개발을 위해서는 평가 기준 척도의 확 장, 평가 기준의 세분화 등의 추가 연구가 필요 할 것으로 판 단된다. 또한 본 모델은 단독적인 모델을 사용한 우선순위 선 정 보다는 기존에 이용되고 있는 우선순위 선정 기법과 병행 되어 사용된다면 충분히 의사결정 모델로써의 활용가치가 있 으리라 사료된다.
감사의 글
본 연구는 ‘2016년도 충남대학교 학술연구지원사업’의 연 구비 지원에 의해 수행되었습니다. 감사합니다.
Reference
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요약 : 국내 교량은 공용 연수의 증가로 인하여 추후 유지관리 비용이 상당히 증가 될 것으로 예상된다. 이에 대응하여 정부와 관련 부처는 한정된 예산을 효율적으로 분배하고, 유지관리 우선순위를 합리적으로 선정할 수 있는 방법 개발에 집중하고 있다. 본 연 구는 위험도기반의 유지관리 우선순위 선정 모델을 개발하기 위하여 교량의 파손을 야기하는 일반적인 위험 인자 14개를 선정하 고, AHP분석을 수행하여 중요 인자 5개를 선별하였다. 기존 문헌 고찰과 전문가 자문을 통하여 선정된 인자에 대한 평가 기준, 영 향도 가중치 등을 도출하였고 이를 활용하여 엑셀시트 기반의 위험도기반 우선순위 선정 기초 모델을 제시하였다. 본 모델을 기존 의 유지관리 우선순위 선정 방법과 병행하여 사용한다면 보다 합리적인 교량 유지관리 우선순위를 도출 할 수 있을 것이다.
키워드 : 교량, 위험도, 유지관리, 우선순위 선정 모델, 교량 위험 인자
