1. 서 론

지진 발생 시 발생하는 라이프라인 (상하수도, 전력, 통신, 가스 등)의 피해는 폭발, 화재, 응급구조 방해, 거주 및 인프라 시설물 기능 장애 등 사회에 큰 피해를 유발할 수 있다. 예시로, 1994년 M_W6.7 미국 Northridge 지진은 로스앤젤레스 지역의 상수도관을 파열하였으며^{(Bain et al., 2024)}, 1995년 M_W7.3 일본 고베 지진은 주요 상수도 시설 1,610곳 파손, 9개 도시의 80 % 지역에 단수 피해, 지하 상수도관 12만 곳에 누수 발생을 초래하였다^{(Yu et al., 2024)}. 또한, 2018년 M_W6.0 대만 지진은 35,000여 가구에 상수도 공급을 중단시켰고^{(KHB, 2018)}, 2024년 M_W7.2 대만 지진은 수도와 전기 등을 파손시켜 큰 혼란을 초래하였다^{(Newsweek, 2024)}. 이처럼 지진으로 인한 라이프라인 피해는 사회적으로 큰 피해를 초래하므로, 지진 후 라이프라인의 신속한 복구 또는 지진 전 라이프라인의 사전보강 등 피해를 대비하기 위한 대책이 필요하며, 효율적 대책 마련을 위해 각 지역의 지진 위험성 평가가 요구된다.

한 지역의 지진 위험도 분석은 지진 구역화(Seismic Zonation) 구분에 따라 다른 방법이 사용된다. 지진 구역화는 일반적으로 마이크로조네이션(Microzonation)과 매크로조네이션(Macrozonation)으로 구분된다. 마이크로조네이션은 해당 지역의 지진 활동, 지질, 국지적인 부지 조건을 고려하여 소규모 지역에서 분석을 수행하는 것을 의미한다. 마이크로조네이션 지진 구역화는 일반적으로 지진 위험 평가에서 가장 널리 사용되는 도구로 인식되고 있으며, 지진 원의 특성과 대상 지역의 지반 조건을 고려하여 지반운동 특성에 따라 지역을 세분화하는 과정을 포함한다^{(Anbazhagan, 2013)}. 그러나 마이크로조네이션은 넓은 지역 범위를 대상으로 할 때, 데이터의 부족, 각 지역 데이터의 일반화, 그리고 컴퓨터 모델링의 한계 등의 한계성이 존재한다^{(Wang, 2008)}. 지진 구역화의 다른 방법인 매크로조네이션은 넓은 지역에 공통으로 적용할 수 있는 일반적인 데이터를 사용하고 간단한 분석 절차를 활용하는 것으로, 정확성은 다소 떨어지나 넓은 지역에 적용할 수 있고 결과 활용이 직관적이라는 장점이 존재한다. 따라서, 재난 발생 이전에 국가나 대륙과 같은 넓은 지역의 위험 평가와 재난 계획 수립 등에는 매크로조네이션이 사용된다. 일반적으로 지진 재해에 대한 매크로조네이션은 과거의 지진 활동이나 최대 수평가속도(Peak Horizontal Accelration) 같은 단일 매개변수를 기반으로 지진 구역화를 진행하며, 단순하더라도 지역적인 부지효과(Site Effect)를 포함하는 것의 필요성도 강조되고 있다^{(James and Sitharam, 2016)}.

상수도 시스템의 지진 피해 평가에 적용된 매크로조네이션 기법은 아직 많은 연구가 존재하지 않으나, 상수도 시스템 이외의 매크로조네이션 기법의 연구로는 ^{Bozzoni et al.(2023)}, ^{Farahani et al.(2020)}, ^{Baek and Choi(2019)}, ^{Lee et al.(1997)} 등이 존재한다. ^{Bozzoni et al.(2023)}은 이탈리아 전역을 대상으로 지반 액상화 위험도를 확률론적으로 평가하였다. Vs30 (30 m 깊이까지의 시간 평균 전단파 속도), CTI(지형습윤지수), PGAm(규모 가중 최대지반가속도) 등 세 가지 핵심 변수로 구성된 데이터를 이탈리아 전 지역에 구축하여 액상화 가능성 지도를 제작하였다. ^{Farahani et al.(2020)}은 이란 지역의 매크로조네이션 기반 지진 피해 예측 평가를 위해 Hazards US^{(HAZUS; FEMA, 2020)} 방법론과 Geographic Information System (GIS) 기반 분석을 이용하여 최대지반속도, 액상화, 산사태 등의 지표들로부터 이란 전역의 지진 피해 위험을 매크로조네이션 차원에서 평가하였다. ^{Baek and Choi (2019)}는 수도권 전력구 매설 지반의 지진 시 위험도 평가를 4단계로 구분하여 진행하였다. 그 중 2단계에서 LPI(Liquefaction Potential Index)를 이용하여 액상화 위험도를 파악하였고, 매크로 기반의 액상화 재해도를 작성하였다. ^{Lee et al.(1997)}은 일본을 대상으로 30개 도시와 128개 구 단위 행정구역에 매크로조네이션 개념을 적용하여 지진 재해 위험도를 평가하였다. 요인분석(주성분 분석, 쿼터맥스)과 군집분석을 활용하여 지역별 지진 위험도의 차이를 비교하였다. 이와 같이 매크로조네이션 기법은 광범위 지역의 상대적 재난 위험도를 손쉽게 비교할 수 있어 재난 수립을 위한 기초자료, 재해 재난에 신속한 대응 등에 유용하게 활용할 수 있는 방법이나, 국내 상수도 시스템의 지진 재해 분석을 위한 매크로조네이션 기법 적용 사례는 드물다.

이번 연구에서는 서울시 25개 구에 해당하는 행정동에 대한 상수도 공급 체계를 매크로조네이션 기법을 활용하여 상대적인 지진 재해 평가를 진행하였다. 국가 상수도 정보시스템으로부터 상수도 공급 체계 데이터를 확보하였고, 지진 재해 평가를 위해 주요 거점시설과 상수도 관로 중 적어도 1곳에 피해가 발생하면 수도 공급이 중단된다고 가정하였다. 각 거점시설의 피해확률은 취약도 함수로부터 계산하였으며, 관로의 피해확률은 단위 길이당 수리율(Repari Rate, RR)을 이용하였다. 수리율은 km당 수리 횟수로 정의되며^{(FEMA, 2020)}, 피해확률은 이를 누적하여 계산하였다. 거점시설과 관로의 피해확률에 대해 여사건의 개념을 적용하여 전체 상수도 시스템 피해 발생확률을 계산하였으며, 계산 결과로부터 25개의 구의 상대적인 순위를 나타내었다. 연구 결과는 서울 지역의 지진 예방 대책 수립을 위한 참고 자료로 활용될 것으로 기대된다.

2. 상수도 시스템 구성 자료

이번 연구의 목표는 서울시 25개 자치구의 상수도 시스템에 대한 상대적 지진 재해 평가이다. 서울의 상수도 시스템은 취수원인 한강표류수를 시작으로, 거점시설인 취수장(Water Intake Station, WIS), 정수장(Water Treatment Plant, WTP), 배수지(Water Reservoir, WR)를 거쳐 급수지인 각 가정에 공급되는 시스템으로 구성된다. 각 거점시설을 연결하는 상수도관은 도수관, 송수관, 배수관, 그리고 급수관으로 구성된다. 도수관은 취수장에서 취수한 물을 정수장으로 이동시킬 때, 송수관은 정수장에서 정수된 물을 배수지로 이동시킬 때, 배수관은 배수지에서 급수지인 사용자에게 물을 공급할 때 사용된다.

상수도 시스템의 지진 재해 평가를 위해서는 거점시설(WIS, WTP, WR) 및 관로의 지진 재해를 고려해야 한다. 이번 연구에서는 매크로조네이션에 기반한 지진 재해 평가를 위해 우선 국가상수도정보시스템^{(National Waterworks Information System, 2021)}에서 서울시 내 25개 자치구, 467개 법정동의 상수도 공급 경로와 배수지 현황을 파악하였다. 또한 서울 열린데이터 광장에서 서울시 정수시설 현황^{(Seoul Open Data Plaza, 2019)}을 획득하고 정수장 용량을 HAZUS 메뉴얼 기준에 의거 대형, 중형으로 구분하였다^{(FEMA, 2020)}. 그리고 공공데이터포털^{(Seoul Open Data Plaza, 2012)}로부터 서울 내 각 구에 존재하는 도수관, 송수관, 배수관, 급수관의 총거리를 수집하였다.

Fig. 1. Water Supply System of Seoul. (a) Locations of Main Facilities, (b) Total Length of Water Supply Pipeline

Fig. 2. Population in Seoul

국가상수도정보시스템에 따르면 서울 지역에 물을 직접적으로 공급하는 상수도 시스템은 취수장(WIS) 5곳, 정수장(WTP) 6곳, 배수지(WR) 18곳이 존재한다. Fig. 1a는 서울 상수도 시스템의 거점시설 위치를 나타내며, Fig. 1b는 각 구의 도수관, 송수관, 배수관, 급수관의 총거리를 나타낸다. 총 관로 거리가 가장 큰 자치구는 강남구로 765,467 m이며, 가장 작은 자치구는 금천구로 336,845 m이다.

Fig. 2는 각 구의 인구수를 나타낸다. 인구수가 가장 많이 분포된 상위 3구는 송파구 654,127명, 강남구 563,189명, 그리고 강서구 560,094명이며, 하위 3구는 중구 130,418명, 종로구 149,478명, 용산구 216,537명이다. 인구수는 급수 사용량에 비례한다고 가정하였기에 상대적 지진 재해 평가의 한 지표로 사용되었다.

3. 상대적 지진 재해 위험성 평가

이번 연구에서는 상수도 시스템의 피해 평가를 위해, 취수장부터 급수지까지 연결되는 상수도 시스템을 직렬 시스템으로 가정하여 거점시설 또는 관로 중 적어도 한 곳에서의 피해가 발생하면 급수지에의 상수도 공급이 중단된다고 가정하였다. 서울시 25개 자치구의 상대적인 상수도 시스템 지진 재해 위험 평가를 위해 주요 거점시설의 피해확률 및 관로의 피해확률을 계산하였고, 두 피해확률을 기반으로 각 자치구의 급수지 대상 평균적인 상수도 시스템 피해확률을 계산하였다. 상대적인 지진 재해 평가가 목적이므로 지진동의 크기는 모든 지역에서 동일하다고 가정하였다.

3.1 거점시설 피해확률 계산

거점시설의 피해확률은 미국 FEMA의 HAZUS 지진 모델 기술 지침서의 Section 8. Direct Physical Damage to Utility Systems를 기반으로 계산하였다^{(FEMA, 2020)}. HAZUS에서는 각 상수도 거점시설의 취약도 함수의 변수를 제공한다. 거점시설 중 정수장, 배수지의 경우 지진취약도 함수가 HAZUS에 포함되어 있으나, 취수장은 따로 제공되지 않는다. 내구성과 경제성을 고려하여, 취수 구조물은 일반적으로 콘크리트, 석재(조적조) 또는 벽돌을 활용하여 건설된다^{(SSWM, 2022)}. 따라서, 취수장의 경우 조적조 건물 성능평가 기반 지진취약도 함수를 사용하였다^{(Lee, 2021)}. 취약도 함수는 구조물이 특정한 지진 강도에서 목표 손상 상태(a)를 초과하는 피해확률을 나타내며, 주로 Eq. (1)과 같이 로그 정규분포의 누적 분포 확률 함수로 표현된다.

(1)

$P_{i}(a)=\Phi\left[\dfrac{\ln(PGA)-\ln(\mu_{i})}{\xi_{i}}\right]$

여기서 Φ[∙]는 표준정규분포 함수의 누적 확률분포, PGA는 최대지반가속도, 𝜇i는 구조물의 손상 상태에 따른 정규분포 함수의 중앙값, 𝜉i는 정규분포 함수의 로그 표준편차를 의미하며, $i$는 거점시설의 종류를 의미한다^{(Yu et al., 2024)}.

HAZUS 및 ^{Lee (2021)}의 취약도 함수는 각각 Eq. (1)의 중앙값과 표준편차(𝜇, 𝜉)를 활용하여 취약도 함수를 정의하였다. Table 1은 거점시설 별 경미한 손상 상태에 대한 취약도 함수의 변수(𝜇, 𝜉)를 나타내며, Fig. 3은 취약도 함수 변수로부터 결정한 지진취약도 곡선을 보여준다. 이번 연구에서는 각 자치구 상수도 시스템의 상대적인 지진 재해 위험성 비교에 경미한 손상 상태를 선택하여 피해확률을 계산하였다. 정수시설의 경미한 손상은 수질의 저하가 발생할 수 있는 가벼운 피해(침전조, 염화 탱크, 화학 탱크 등)로 인한 단기간(3일 이하)의 기능불량으로 정의되며^{(FEMA, 2020)}, 배수지의 경미한 손상은 용량이나 기능부분에서 손실이 없는 가벼운 피해 정도를 의미한다^{(Cho et al., 2019)}. 취수장에 대한 지진취약도 곡선의 경우 지진의 크기가 증가함에 따라 그래프가 상대적으로 완만히 증가하며, 정수장(소형, 중형), 배수지 경우 초기에 빠르게 증가하는 경향을 보인다. 배수지가 거점시설 중 상대적으로 가장 취약하며(0.2 g에서 약 34 %), 정수장(대형)이 가장 안전한 시설(0.2 g에서 약 2.4 %)로 평가된다.

Table 1. Fragility Curve Parameters of Water Supply System Facilities Exceeding Slight Damage(^{Lee, 2021}; ^{FEMA, 2020})

Division	Damage State	Median (𝜇) (g)	Standard Deviation (𝜉)
Water Intake Station	Slight damage	0.346	0.87
Water Treatment Plant (Medium)	Slight damage	0.37	0.4
Water Treatment Plant (Large)	Slight damage	0.44	0.4
Water Reservoir (Distribution Reservoir)	Slight damage	0.25	0.55

Fig. 3. Seismic Fragility Curves of Water Supply Facilities Exceeding Slight Damage

4. 결과 및 논의

각 자치구 Psys의 상대적 순위는 지진의 크기가 동일하더라도 지진의 크기에 따라 변화할 수 있다. 따라서, 상수도 시스템에 직접적인 피해가 발생할 수 있는 진도 Ⅴ~Ⅷ를 지진의 크기로 결정하여 Psys의 상대적 순위를 분석하였다. Table 2는 기상청 진도 등급별 PGA 및 PGV의 범위를 나타낸다^{(KMA, 2022)}. 진도 등급 Ⅴ~Ⅷ의 PGA와 PGV의 경곗값은 PGA의 경우 0.0256 g, 0.0686 g, 0.1473 g, 0.3166 g, 0.6801 g이며, PGV의 경우 0.54 cm/s, 1.46 cm/s, 3.7 cm/s, 9.39 cm/s, 23.85 cm/s이다. 국내에 지진 피해를 일으켰던 2016년 포항에서 발생한 지진(규모 5.4)과 2016년 경주에서 발생한 지진(규모 5.8)의 최대지반가속도는 각각 0.3739 g과 0.6092 g으로, 진도 Ⅷ에 해당한다^{(KMA, 2018)}.

각 구의 상대적 순위는 상수도 공급경로와 정수장 용량 분포에 영향을 받는다. 구별 공급경로는 1) 취수장-정수장-급수지로 가는 직결급수, 2) 취수장-정수장-배수지-급수지를 거치는 일반적인 급수 2가지가 존재한다. 또한, 정수장 규모는 설계용량에 따라 대형(757 $m^{3}/day$ 이상) 과 중형(189~757 $m^{3}/day$) 2가지로 구분할 수 있다. Fig. 4는 서울시 25개 자치구를 대상으로 상수도 공급경로별 비중과 정수장 용량 분포, 그리고 세 가지 피해확률(Pstr, Pp-PP, Psys)을 시각화한 결과이다. 직결급수는 Direct, 일반급수는 Reservoir, 대형 정수장은 Large, 중형 정수장은 Medium의 막대그래프로 나타내고, Pstr, Pp-PP, Psys는 선 그래프로 나타내었다. 직결급수 및 대형 정수장에 대한 의존도가 높은 구(노원구, 도봉구, 중랑구)는 상대적으로 단순한 공급구조를 보이며, 이들 지역은 Pstr, Psys 또한 상대적으로 낮게 산출되었다. 반면에 직결급수 구조와 배수지를 경유하는 구조가 혼합되고, 중·대형 정수장 분산이 이뤄진 구(은평구, 성북구)는 공급경로의 다양성과 정수장 용량의 분산으로 인해 Psys가 크게 산정되었다. 배수지 의존도가 높으면서 대형 정수장으로 이루어진 구(강남구, 서초구, 성북구)에서 세 가지 피해확률이 가장 높게 나타난다.

Fig. 4. Water Distribution Network Structure of 25 Districts

Fig. 5. Ranking of Seismic Risk of Water Supply System in Seoul

Fig. 5는 각 진도 등급의 경곗값 PGA 및 PGV를 이용하여 계산한 Psys의 자치구별 순위를 나타낸다. 순위가 높을수록(최고 1위) 안전하며, 낮을수록(최저 25위) 상대적으로 위험하다는 것을 나타낸다. 순위 변동이 거의 없는 자치구와 진도가 증가할수록 상대적인 위험이 증가하거나 감소하는 자치구들이 존재한다. 자치구별로 거점시설의 개수 및 인구당 관로의 길이가 다르므로, 진도 등급 변화에 따른 Pstr 및 Pp-PP 변화가 다르기 때문이다. 서초구와 송파구로 예를 들면, MMI Ⅴ에서 서초구의 Psys는 0.014 %이고 송파구의 Psys는 0.0146 %로 송파구의 Psys가 서초구보다 높지만, MMI Ⅵ에서는 서초구 Psys = 0.1643 %, 송파구 Psys = 0.1637 %로 순위가 변하게 된다. 서초구는 모든 급수지가 배수지를 거쳐 공급되지만, 송파구는 거여동, 마천동 등 총 13개 법정동에서 8개의 법정동이 배수지를 거치지 않는 직결급수로 공급되는 시스템이다. 따라서, 송파구 거점시설의 평균 Pstr는 서초구 거점시설의 평균 Pstr보다 상대적으로 낮다. 그에 따라 MMI V에서 VI으로 변화할 때 서초구의 Pstr 변화량이 송파구의 Pstr 변화량보다 커 두 자치구 간의 순위 변동이 발생한다.

Fig. 6은 진도 등급 Ⅵ과 Ⅶ의 지진동이 서울 전 지역에 일정하게 온다고 가정했을 경우, 각 자치구의 상수도 위험성을 5등급(1등급: 1~5위, 2등급: 6~10위, 3등급: 11~15위: 4등급: 16~20위, 5등급: 21~25위)으로 그룹화하여 시각화한 결과이다. 강서구, 서초구, 송파구, 성북구, 강남구가 위험한 지역(5등급)으로 분류되었고, 금천구, 도봉구, 중구, 성동구, 노원구가 안정한 지역(1등급)으로 나타났다. 모든 자치구 중 도봉구가 MMI Ⅵ 및 Ⅶ 일 때 가장 높은 순위를 기록하였다. 상수도 시스템 내 관로의 피해확률은 관로의 길이에 영향을 받으며, 따라서 관로의 길이가 인구 대비 가장 긴 강남구가 지진에 취약한 그룹에 포함되었으며, 인구 대비 관로의 길이가 짧은 금천구는 지진에 덜 취약한 그룹에 포함되었다. 예를 들어, 강남구는 암사취수장, 암사정수장을 거친 후, 일부 동을 제외하고 길동, 서초, 반포배수지를 지나 각 동에 물이 공급된다. 반면에, 금천구는 가산동, 독산동, 시흥동 중의 2곳이 직결급수로 상수도가 공급된다. 결과적으로, 인구 1인당 관로의 길이는 강남구가 약 1.36 m/person으로 금천구의 1.09 m/person에 비해 약 24.8 % 이상 길이가 길다. 따라서, 거점시설의 개수, 1인당 관로 길이의 차이에 의해 강남구의 경우 5등급 위험지역으로 분류되었으며, 금천구의 경우 1등급 안전지역으로 분류되었다.

Fig. 6. Group of Seismic Risk Grade of Water Supply System in Seoul

Fig. 7. Contribution of System Damage Probability Between Main Facility Damage and Pipeline Damage Probabilities

Fig. 7은 진도 등급을 Ⅴ에서 Ⅷ로 변화시킬 때 Pstr와 Pp-PP의 섀플리 기법(Shapley Additive explanations)에 기반한 Psys에 대한 기여도 값을 나타낸다. 섀플리 기법은 Shapley Value의 크기로부터 변수의 기여도를 판단하는 방법으로, 두 개 이상의 특성값을 가지는 범주형 변수를 해석하기 쉽게 0과 1의 이진 변수로 변환한 후, 이를 입력값으로 하여 예측값을 산출한다^{(Jeong, 2023)}. 이때 특정 변수를 제외한 상태의 예측값의 비교를 통하여 해당 변수가 예측에 기여하는 정도를 평가할 수 있다(예: 건물과 관로 중 관로를 제외하여 건물의 기여도를 평가). Fig. 5에서 빨간색 막대그래프는 Pstr 기여도를 나타내고 파란색 막대그래프는 Pp-PP의 기여도를 나타낸다. 작은 진도 등급에서는 Pp-PP의 피해확률이 Pstr에 비해 크므로 상대적인 Pstr의 기여도 비중은 작다. 하지만, 진도 증가에 따라서 Pstr의 기여도가 급격히 증가하여, 정규화된 관로 길이 기반 순위가 건물 피해 기반 순위로 변화한다. 진도 등급이 커지면 Pp-PP는 이미 99 % 피해확률에 근접하고, Pstr도 이 단계에서 90 % 가까이 증가하게 되어, 모든 구에서 Pstr 및 Pp-PP의 기여도가 비슷하게 변화한다.

5. 결 론

면적 대비 인구 밀도가 가장 높은 서울을 대상으로, 매크로조네이션 기법을 활용한 상수도 시스템의 상대적 지진 재해 위험도 분석을 수행하였다. 거시적 관점에서 각 자치구의 1인당 관로의 길이, 주요 상수도 거점시설의 개수를 고려하여 상수도 시스템 내 적어도 1곳 이상의 피해확률을 계산하였으며, 다음과 같은 결론을 도출하였다.

(1) 주요 취수장과 정수장이 서울 동쪽과 경기도 남양주 및 하남시 지역에 분포하고 있었다. 그러나 서울의 남동부 지역과 일부 지역(성북구, 강서구)이 서울의 동쪽 자치구보다 상수도 시스템의 지진 위험성이 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 이는 상수도 거점시설의 위치나 개수보다는 각 자치구 관로의 전체 길이가 상수도 시스템 피해확률에 결정적인 역할을 하였기 때문이다.

(2) 진도가 증가함에 따라 25개 자치구의 순위가 큰 변동 폭은 보이지 않았으나, 상대적인 위험성 순위가 증가하거나 감소하는 구들이 나타났다. 진도가 증가할수록 관로의 피해확률과 거점시설의 피해확률 변화량이 달라 전체 상수도 시스템 피해확률 기여도가 변화하였기 때문으로 판단된다. 진도 등급 Ⅴ의 경우 관로의 피해확률이 큰 기여도를 가지지만, 진도가 증가하면 거점시설 피해확률과 관로 피해확률의 기여도 차이가 자치구별로 비슷해진다.

이번 연구는 상수도 시스템의 피해확률을 기반으로 서울시 각 자치구의 상대적인 안전 순위를 결정하였다. 진도 등급 Ⅴ~Ⅷ에 해당하는 지진 크기의 경우 남동부 지역이 상대적으로 취약하였고, 도봉구, 금천구 등이 가장 안전한 것으로 판단된다. 서울시는 지진 재해도의 변화에 비해 그 넓이가 크지 않아 (재현주기 2400년 기준 0.16 g-0.17 g) 암반에서 동일 지진동의 가정은 유효하다. 단, 지반 조건에 따라 표층에서의 지반진동의 크기는 달라질 수 있으나, 이번 연구에서는 마이크로조네이션에서 활용하는 지반 조건을 고려하지 않고 상대적으로 넓은 지역인 각 자치구 간의 상대적인 평가를 위해 지진동 크기를 같다고 가정하였다. 경미한 손상은 국내에서 발생 가능성이 높은 중규모 지진에 대해 서비스 기능의 부분적 중단이나 긴급보수로 이어지는 현실적인 비교 지표이며, 지진 발생 시 넓은 지역에 발생할 수 있는 손상 상태이므로, 발생 가능성이 희박한 심각한 손상보다 전제적인 지역의 상대 비교 목적으로 적합하다. 이번 연구는 상대적 위험도 비교를 위한 기초적 분석이라는 점에서 의의가 있으나, 지역별 지진 재해도 및 지반 조건을 충분히 반영하지 못한 한계가 있으며, 이는 향후 연구에서 개선이 요구된다. 또한 관로 재질과 매설 연식을 고려하지 않은 한계성이 존재한다. 하지만, 서울시 내의 지진 재해도의 크기는 차이가 미미하며 각 자치구 내에 다양한 지반 조건이 존재하여 평균적으로 유사하다고 가정할 수 있으므로, 이번 연구 결과는 재난 발생 이전 단계에서의 의사결정 및 대비 전략 수립에의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 이 연구에 사용한 방법론은 전국으로 확대하여 전국 행정단위에 대한 상대적 위험도를 계산할 수 있을 것으로 기대된다.