2.1. 위험 기반 방법론(Risk-Based Methodology)

^{한국도로공사(2013)}는 위험 기반 방법론은 구조물에 물리 적 피해를 일으킬 수 있는 근원(Hazard)을 정의하고 피해의 가능성과 심각성을 측정하기 위하여 가용한 정보를 체계적으 로 활용하여 위험 평가(Risk Assessment)를 수행하고, 이를 기 반으로 위험 대응책 및 복구 전략을 제시하는 접근법이라고 정의하고 있다.

^{Cremona et al.(2012)}은 위험 요소 및 취약성, 중요도를 선 정하여 위험군 분류를 실시하였으며 방법론은 Fig. 1과 같이 세 가지 단계로 구성된다.

Fig. 1.

Procedure of Risk-Based Methodology

첫 번째 단계는 구조물에 영향을 끼치는 위험요소 및 취약 성, 중요도의 식별이다. 위험요소의 식별은 조사 기간 동안의 발생 가능성 및 위험요소의 강도 등의 특성이다.

두 번째 단계에서는 기본위험분석을 실시한다. 먼저 위험요소 식별과 취약성를 동시에 고려하여 심각도 매트릭스(Criticality matrix)를 작성하여 위험군 등급을 분류한다. 그 다음 심각도 (Criticality) 등급과 교량의 중요도를 동시에 고려하여 최종 위험군 분류를 수행한다. 최종 위험군 분류에서 낮음(Low) 단 계에 속한 구조물은 주기적인 점검을 진행하며, 보통(Medium) 단계에 속한 구조물은 추가적인 조사를 통해, 위험요소 및 취 약성을 향상시킨 후, 낮음(Low) 단계와 마찬가지로 주기적인 점검을 실시한다.

세 번째 단계는 최종 위험군 분류에서 높음(High) 단계에 속한 구조물에 상세위험분석을 수행하여 복구 및 대응책을 제시한다.

^{한국도로공사(2013)}는 교량의 화재에 의한 피해를 예방하 고, 이로 인한 위험도를 관리하기 위하여 위험 기반 방법론을 통해 국내 고속도로에 위치한 교량을 대상으로 화재위험도 평가 방법을 제안하였다. 평가 방법으로는 교량의 화재사고 발생가능성을 확인하는 예비위험분석(Preliminary Risk Analysis, PRA), 체크리스트를 기반으로 교량의 화재위험도를 평가하 는 기본위험분석(Simplified Risk Analysis, SRA), 기본위험분 석 결과를 기초로 교량의 화재 위험도 수준이 높은 경우 실시 하는 상세위험분석(Detailed Risk Analysis, DRA)의 세 단계 의 과정으로 이루어진다.

먼저 PRA 단계에서는 스크리닝 작업을 통해, 화재 위험도 평가의 필요 여부를 정하게 되며, 두 번째 SRA 단계는 PRA 단계에서 위험도 평가가 필요하다고 분류된 교량에 대해서 위험도 분석을 실시하였으며, 위험도 분석 단계는 화재의 발 생가능성(Occurrence), 취약성(Vulnerability), 교량의 중요도 (Importance) 관점으로 접근하였다. 발생가능성의 항목으로 는 하부도로 종류, 환경조건, 교량하부 조건으로 가정하였다. 화재에 대한 취약성은 교량에 적용된 주요 재료, 경간 특성, 유지관리 상태, 설계하중을 고려하여 교량하부에서 발생하는 대형화재에 대해 평가하였으며, 교량의 중요도는 교량이 가 지는 사회적, 경제적 중요도로 평가한다.

3.1. 위험등급 급간 결정 방법

위험도 분류에서 핵심 중 하나는 급간을 분류하는 것이다. 급간이 적절하게 결정된다면 좀 더 신뢰성이 높은 결과를 도 출 할 것이다. 즉, 급간 분류는 어느 정도의 수준을 좋음, 보통, 나쁨의 구간으로 설정할 것인지를 결정하는 방법이다. 급간 을 결정하는 방법은 연구의 목적과 데이터의 종류 및 형태에 따라 적절한 구분법을 선정하여 사용하여야 한다. 본 연구에 서는 충돌 위험도 분석 수행에 급간을 분류하기 위하여 Lee et al.(2006)의 논문으로 부터 자연적 구분법(Natural Break based Interval, NBI), 등간격법(Equal Interval, EI), 표준편차법(Standard Deviation based Interval, SDI)과 이전의 ^{한국도로공사(2013)} 에서 사용한 신뢰도법(Reliability based Interval, RI) 총 4가지 분류법을 사용하였으며 각 인자를 3등급으로 나누어 1~3점 을 부여하였다.

자연적 구분법은 Jenks의 최적화 방법이라고도 불리며, 기 본개념은 그룹 내에서의 자료배열의 동질성과 그룹 간에서의 이질성을 최대화하여 그룹화하는 것이며, 자연적 구분법의 최대 장점은 원하는 등급의 수에 따라서 최적의 등급구간의 경계를 설정할 수 있다는 점이다. 자연적 구분법은 다음의 절 차로 설명된다.

GVF의 범위는 0~1사이의 값을 가지며, 1에 가까울수록 최 적화된 결과값을 의미한다. 따라서 등급구간을 변화시키면서 각각의 GVF값을 확인하여야 한다.

등간격법은 자료의 구간을 같은 간격으로 나누는 분류법으 로, 가장 일반적이고 널리 쓰이는 방법이다. 본 연구에서는 각 인자별 위험도 점수를 1~3점으로 정의하였으며, 자료의 크기 를 3등급으로 분류하여 점수를 산정하였다.

표준편차법은 자료의 형태가 정규분포를 이루고 있을 경우 가장 이상적이며, 평균과 표준편차를 산출한 후 평균값을 기 준으로 ±표준편차(σ)에 의해 급간을 선정하게 된다. 본 연구 에서는 평균값과 +2σ를 기준으로 급간을 분류하여 점수를 부 여하였으며, 1점은 평균값 이내, 3점은 평균값 +2σ 이상, 그 사이는 2점으로 정의하였다.

신뢰도법은 최근 개정된 도로교 설계기준(2012)에서 정의 된 목표 신뢰도 점수를 기준으로 산정하였다. 신뢰도 지수를 이용한 교량의 파괴 확률은 P f = Φ ( − β ) 로 나타내며 β값이 클수록 교량의 파괴 확률은 작아진다. 여기서, Φ는 표준정규 분포의 누적분포 함수이며, β는 파괴확률 P_f에 대응되는 누 적표준정규분포에서의 표준편차를 나타낸다. 국내 도로교 설 계기준(2012)의 극한한계상태는 β=3.7로 제시되어 있으며, 사용한계상태는 β=1.3로 제시되어 있다. 본 연구에서는 이를 활용하여, β값이 1.3 이하인 경우 1점, 3.7 이상은 3점, 그 사이 는 2점으로 정의하였다.

3.2. 예비위험분석(PRA) 인자

PRA 단계에서는 교량에 대하여 차량 충돌 발생가능성을 확인하여 위험도 분석이 필요한가를 확인하는 단계이다. 본 연구에서는 PRA 인자를 Table 1과 같이 선정하여 PRA를 통 해 SRA 단계가 필요한 교량을 먼저 선정하였다.

3.3. 기본위험분석(SRA)의 발생가능성 인자

PRA 단계에서 충돌이 일어날 가능성이 있는 교량을 선정 하여도 발생 가능성은 교량마다 다를 것이다. 따라서 발생 가 능성 인자를 선별하여 점수를 부여하였다.

3.4. 기본위험분석(SRA)의 취약성 인자

취약성은 차량 충돌이 발생 할 경우 교량의 취약한 정도를 나타낸다. 공용년수(VV-1)와 안전등급(VV-2), 설계하중(VV-3) 은 교량의 구조적인 성능 및 상태를 나타내는 간접적인 지표 이며 교각 당 기둥의 개수(VV-4), 교각 기둥의 지름(VV-5), 교량의 통과 높이(VV-6), 가로보 간격(VV-7)은 교량에 대한 특성을 나타낸다. 기존 연구 및 자료를 통하여 기준별 상태나 능력이 제시되어있는 인자에 대해서는 문헌을 이용하여 급간 을 선정하였으며 기준이 없는 경우에는 공용중인 고속도로 교량의 인자별 자료를 취합하여 앞에서 선정한 4가지 급간분 류법의 급간 결정 방법을 통하여 Table 4와 같이 급간별 점수 를 부여하였다. 본 연구에서 교각 형식은 종류와 형식이 다양 하여 단순한 계산을 위해 배제하였다.

3.4.5. VV-5 : 교각 기둥의 지름

^{Sharma et al.(2014)}는 RC 기둥에 차량충돌하중을 재하 하 여, AASHTO LRFD의 기준을 비교 분석하였다. AASHTO LRFD에서는 차량 충격하중을 일정한 전단력으로 가정한다. 그러나 실제로는 차량의 속도 및 질량 등 다양한 변수에 의해 불규칙한 전단력을 보이는 것을 확인하였으며, 주요 변수의 하나로 교각의 세장비를 선정하였다.

^{Lee et al.(2015)}에서 사용된 방법을 사용하였다. 트럭모델 은 10 ton, 16 ton, 38 ton을 사용하였으며 교각은 직경 1.2 m, 높이 7.1 m이며 Fig. 3과 같이 교각의 경계조건에 따라 모델을 구성하여 해석을 실시하였다. 해석 결과를 ASCE(1997)에서 제시한 철근콘크리트 응답기준을 기준으로하여 파괴정도를 구분하였으며 16 ton 이상의 트럭이 직경 1,200 mm, 높이 7,100 mm 의 교각에 충돌 할 경우 붕괴 또는 구조건전성을 저해할 가능 성이 있는 것으로 검토되었다. 따라서 본 연구에서는 지름이 1,200 mm 미만인 경우 3점으로 부여하였으며 1,600 mm 이상인 경우 1점으로 부여하였다. 그 사이의 경우는 2점으로 부여하였다.

Fig. 3.

Boundary Condition and Numerical Model(^{Lee et al., 2015})

3.5. 기본위험분석(SRA)의 중요도 인자

교량의 중요도는 교량에 대해 유일한 값을 가지는 것으로 Table 5과 같이 교통량(I-1), 교량의 복구비용(I-2), 교량 하부 등급(I-3), 교량자산가치(I-4), 교량의 위치(I-5) 등을 선정하였 으며 교량의 위치는 자료부족으로 고려하지 않았다.

5.1. 예비위험분석(PRA) 결과

본 연구에서 고려된 교량의 수는 총 8,425개소이며, 예비위 험분석 결과 하부 도로 유무와 도로 부근 9 m이내 교각 유무 에서 만족을 하지 못하는 교량은 7,893개소로 나타났다. 또한 SRA단계를 수행할 수 있는 교량은 532개소로 나타났다. 따라 서 532개소에 대해서 기본위험분석(SRA)를 수행하였다.

5.2. 기본위험분석(SRA) 결과

기본위험분석단계는 현재 획득 가능한 자료를 토대로 차량 충돌의 발생가능성(Occurrence), 취약성(Vulnerability), 교량 의 중요도(Importance)의 인자를 선정하였으며, 이에 따라 4 가지 급간 분류법을 사용하여 급간을 결정한 후 발생가능성 등급, 취약성 등급, 중요도 등급을 산정하였고 결과는 Figs. 4~6에 나타나 있다.Fig. 5.

Fig. 4.

Vehicle-Bridge Collision Occurrence Level

Fig. 5.

Vehicle-Bridge Collision Vulnerability Level

Fig. 6.

Vehicle-Bridge Collision Importance Level

발생가능성 등급, 취약성 등급, 중요도 등급 모두 가장 높은 등급인 OH(High Occurrence), VH(High Vulnerability), IH(High Importance)의 경우 등간격법의 경우 가장 많은 교량이 포함 되었고, 신뢰도법이 가장 적은 개소수를 포함하였다. 이는 각 급간분류법의 특징을 나타내고 있으므로 위험도 분석의 목적 에 따라 급간분류법을 선택해야 할 것이다.

5.3. 위험도 등급 결정

앞에서 급간 구분법에 의해 차량 충돌의 발생가능성, 취약 성 및 교량의 중요도 점수를 산정하였다. 위험도 등급을 결정 하기 위하여 3 가지 항목에 대한 점수를 정규화한 후 합산하여 나온 위험도 점수는 다시 급간분류법을 통해 Low Risk(RL), Moderate Risk(RM), High Risk(RH)로 분류하여 Fig. 7과 같 이 최종 위험도 등급을 나타낸다. SRA를 실시한 532개소 교 량 중에 279개소의 교량은 자료부족으로 위험도 등급에 포함 되지 않았다. 고위험군인 RH등급에 포함되는 교량의 수는 자 연적 구분법의 경우 86개소, 등간격법은 91개소, 표준편차법 의 경우 7개소이다. 신뢰도법의 경우는 RH등급에 속하는 교 량은 없는 것으로 나타났다.

Fig. 7.

Vehicle-Bridge Collision Risk Level

5.4. 위험도 등급 비교

Table 8에 급간 분류법 별 기준 위험도 점수와 건천IC 육교 와 감천교의 위험도 점수를 나타내었으며 실제 피해 등급 (Damage Level)과 비교를 하였다. Table 8의 L-M은 RL등급 과 RM등급 경계의 기준이 되는 점수이며 M-H는 RM등급과 RH등급 경계의 기준이 되는 점수이다. 충돌 사례 2가지에 대 해서 위험도 분석의 결과와 실제 손상등급을 비교하였습니 다. 모두 Damage Level은 DM으로 RM등급으로 나타난 자연 적 구분법과 표준편차법의 결과와 같았으며 등간격법의 결과 는 건천 IC 육교가 RM등급으로 같은 등급을 나타내었다. 하 지만, 수집된 차량 충돌사례의 수가 제한적이므로 이에 대한 데이터를 충분히 확보한다면 좀 더 분명한 결과를 얻는데 도 움이 되리라 예측된다.