3.1 주요 항만시설물 구조형식

앞서 서론에서 언급한 ‘계류시설’과 파랑으로부터 항만을 보호하거나 외해로부터 유입되는 모래 등으로부터 항 내 매몰 방지 혹은 투기장이나 매립을 목적으로 하는 ‘외곽시설’은 기본 항만시설물에 해당한다. 방파제로 대표되는 외곽시설의 구조형식을 결정하는 가장 중요한 요소는 설치되는 위치의 수심과 파고이다. 상대적으로 수심이 낮고 파고가 작은 구역에서는 경사식 구조물이 유리하고, 상대적으로 수심이 깊고 고파랑 지역에 설치되는 방파제는 케이슨 혼성식이나 직립식이 유리하다. 선박이 계류하는 안벽이나 소형선 부두의 경우 대상 선박의 흘수와 화물 종류, 하역방식 등이 계류시설 단면 형식을 결정하는 데에 중요한 역할을 한다. 따라서 항만시설물을 설치하는 위치가 결정되면 그에 따른 자연환경, 입지여건 등을 검토하여 각 구조형식별 경제성, 이용성, 시공성, 환경성, 친수성, 유지관리성 등을 종합적으로 검토하여 항만시설 구조형식을 결정하게 된다. 또한 우리나라는 동/서/남해역별로 해역특성에 명확한 차이가 존재하므로, 자연환경 및 입지여건(조위, 파랑, 지반조건 등) 등을 면밀하게 검토하여 가장 유리한 구조형식을 선정하는 것이 필요하다.

Table 1은 항만시설물 유지관리시스템^{(MOF, 2016)}에 제시된 해역별 항만시설물 구조형식별 적용 비율을 정리한 것이다. 전체 해역에서 케이슨식이 43.7%로 가장 많은 비중을 차지하고, 그 다음은 콘크리트 블록식(27.7%), 잔교식(18.1%) 순이다. 해역별로 살펴보면, 동해안은 콘크리트 블록식과 케이슨식의 비율이 유사하며, 서해안과 남해안에서는 케이슨식의 단면 형상이 가장 높다. 따라서 본 연구에서는 국내에서 가장 적용 비율이 높은 케이슨식을 대상으로 하였다.

3.2 피해(이상거동) 유형 분석

CEM(Coastal Engineering Manual)^{(USACE, 2006)}에 정의된 일반적인 항만시설물의 피해(failure)는 구조물 설계 시 계획된 기능 및 성능을 발휘하지 못하는 수준으로 발생한 손상으로 정의할 수 있다. 그리고 피해의 발생 원인 및 유형은 설계 피해(design failure), 초과 외력 피해(load exceedance failure), 시공 피해(construction failure), 노후 피해(delamination failure)로 구분된다. 설계 피해는 구조물 전체 또는 개별 구조물이 설계기준 내에서 하중조건을 견딜 수 없는 경우에 발생하는 피해, 초과 외력 피해는 외력이 구조물 설계값을 초과하는 경우 발생하는 피해, 시공 피해는 불량 시공 또는 재료 품질의 문제로 발생한 피해, 노후 피해는 노후화 및 유지관리 부족에 의해 발생한 피해에 해당한다.

국내에 설치된 항만시설물 중 외곽 및 계류시설의 피해 원인 및 유형을 분석하였다. 외곽시설의 경우 설계파를 상회하는 파랑의 내습에 의한 피해가 대부분이었으며, 주요 원인은 태풍에 의한 피해였다. 이로 인해 TTP 유실 및 파손, 상치콘크리트 이격, 침하, 활동, 전도 및 파손, 케이슨 활동, 제체사석 유실, 피복석 유실, 필터사석 유실 등이 발생하였다. 케이슨식을 포함한 직립식 시설물의 경우, 상치콘크리트, 케이슨 등 콘크리트 구조물의 활동 및 전도, 지반 반력 및 지반문제로 인한 침하가 대표적인 피해 유형이었다. ^USACE(2006)에서 분류한 중력식 계류시설의 피해 유형을 Table 2에 정리하였다. 피해 원인은 크게 외력과 지반 문제로 구분된다. 외력의 경우 설계하중 초과 상재하중, 고파랑에 의한 전도, 활동, 세굴 등이 외력에 의한 피해 유형에 해당하였으며, 지반 문제의 경우 마찰력을 초과하는 토압․잔류수압․자체하중, 지반 전단강도 초과 구조물 중량, 지반 세굴, 기초사석 전단파괴, 지반압밀 등에 의한 구조물의 활동, 침하, 경사, 전도 등이 주요 피해 유형이었다.

중력식 항만시설의 피해 유형은 ^MOLIT(2018) ‘시설물의 안전 및 유지관리 실시 세부지침’ 내 항만시설의 구조안전에 중대한 영향을 미치는 것으로 인정되는 중대한 결함 유형과도 밀접한 관련이 있다. 시설물의 기초세굴 e등급, 파일 혹은 강관의 파손․부식 d등급, 내력 손실 e등급, 잔교․시설 파손 및 결함 e등급, 케이슨 구조물 파손 e등급, 안벽의 법선변위 및 침하 d등급 이하가 중대한 결함에 해당한다. 모니터링 시스템 구축 시 이와 같은 피해 원인 및 유형을 고려하여 설계하여야만 구조물의 안전성 및 사용성을 체계적으로 모니터링 할 수 있다. 계류시설은 외곽시설에 비하여 정온한 해역에 위치하며, 상부에서 다 수 사용자의 경제활동이 이루어지고, 선박 접안 등에 의한 피해 사고가 발생하기도 하는 시설물이다. 따라서 본 논문에서는 본 장에서 도출된 중력식 안벽의 피해 유형을 바탕으로 케이슨식 안벽 대상 모니터링 시스템을 구축하였다.

4.1 대상 시설물

대상 부두는 2018년에 준공된 2종 시설물로 케이슨 구조형식을 가진다. 서해안 인천항에 위치하며, 연장은 총 850 m으로 5만톤급 2개 선석, 3만톤급 1개 선석으로 구성된다. 상치콘크리트 너비는 약 20 m, 케이슨 함체의 너비는 약 40 m이며, 케이슨 1함에 2개 상치 콘크리트가 거치되었다. 계측이 수행된 선석은 5만톤급 선석으로, 주 6일간 선박이 약 8~9시간 접안․계류한다. 인접 선석 대비 선석 가동률이 높은 편으로, 부두 시설물 측면에서는 크레인 등 상재하중에도 차이가 있다.

시설물 세부지침에서 활동, 침하, 경사/전도의 평가기준은 Table 3과 같다. 단, 케이슨 이격거리의 경우 정성적인 평가기준에 의해 평가된다. 항만 및 어항공사 표준시방서^{(KCS 64 35 30: 2018)} ‘케이슨 공사’에서는 케이슨 거치 시 허용 오차를 케이슨 질량에 따라 100㎜ 혹은 150㎜ 이하로 규정하였다.

4.2 계측 센서 및 설치 위치

선행 연구에 따르면 케이슨식 방파제의 경우 케이슨이 독립적으로 거치된 경우와 인터로킹된 경우 활동, 미끌림 등이 발생하는 경향이 다르다^{(KIOST, 2014)}. 즉, 파고 및 파주기, 입사파향 등 외부 하중에 의하여 개별 거동할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 케이슨 2개 함을 대상으로 계측을 수행하였다.

센서는 작업자 안전 확보를 위하여 케이슨 본체가 아닌 상치콘크리트에 부착하였으며, 상치콘크리트의 두께는 약 5.5m였다. 계측 항목은 해측부 경사, 상치콘크리트 간 이격, 침하이다. 정박을 위한 계선 작업 시 계류삭을 매어놓기 위한 작업 공간 확보, 작업자 안전 확보를 위하여 활동 계측은 수행하지 않았다. 케이슨 1개 함에는, 이격거리 계측을 위한 센서 1개(Tokyo Measuring Instruments Lab; KG-5A), 침하 계측을 위한 센서 1개(KG-5A), 해측부 경사 계측을 위한 경사계 2개(ZIS I&C; STM-5)가 설치되었다. 이격거리계 및 침하계는 $\pm$0.001mm, 경사계는 0.0025°의 정밀도를 가지며, 동작온도 범위는 –20~60°C이다. 이격거리계와 침하계는 상치콘크리트 간 이음부에, 경사계는 전면부에 볼트를 이용하여 구조물과 일체 거동하도록 고정하였으며, 방수 및 방진을 위한 인증을 받은 알루미늄 케이스를 사용하여 외부 환경 및 충격으로부터 보호하였다. 함체는 센서로부터 약 40m 떨어진 곳에 위치한 조명탑 인근에 설치되어 DAQ 및 PC 등에 안정적으로 전력을 공급하며, 계측된 데이터는 PC에 저장 및 LTE 통신을 통하여 관리자에게 전송된다. 함체 인근에 콘크리트 부재 온도 및 대기 중 온도를 측정하기 위한 온도계(Thermocouple T-type)를 설치하였다. Fig. 1은 센서 설치 위치 및 전경을 보여준다. 센서가 부착된 위치의 케이슨은 2번과 4번 함으로, 3번 함을 중심으로 거동을 관찰하고자 하였다.

Fig. 1 Setup of long-term monitoring system with sensors

4.3 데이터 취득 방법

중력식 안벽은 교량 등과 달리 수 십 Hz 이상 샘플링으로 계측을 수행하여 고유진동수, 모드 형상 등 동적 특성을 분석하기에는 계측 및 비용 효율이 낮은 구조물에 해당한다. 따라서 본 논문에서는 계측 주기를 10분으로 설정하였으며, 신규 데이터가 생성될 때마다 관리자에게 전송된다. 계측 데이터는 CSV 형식 파일로 저장되어 전송되며, 데이터 용량은 1달 계측 데이터 기준 1.4MB 수준이다.

한편, 계측 데이터와 조위와의 상관성을 검토하고자 국립해양조사원에서 운영하는 바다누리 해양정보 서비스를 통하여 조위 데이터를 수집하였다. 대상 시설물로부터 약 3.5 ㎞ 거리에 위치한 인천 조위관측소에서 제공하는 데이터를 사용하였으며, 데이터 수집 주기는 1분이다. 데이터 간 시간 동기화(syncronization)를 위하여, 센서의 계측시간과 동일한 시간의 조위 데이터를 별도로 저장하였다.

5.1 위치별 계측 데이터

2022년 10월 1일부터 2023년 7월 31일까지 10개월간 측정한 센서별 계측 데이터를 Fig. 2에 나타내었다. Fig. 2(a)는 2번 함과 4번 함에서 계측한 상치콘크리트 이격거리 데이터, Fig. 2(b)는 침하 데이터, Fig. 2(c),(d)는 경사 데이터, Fig. 2(e)는 콘크리트 부재 내 온도(TC-1) 및 대기 중 온도(TC-2)이다. 2023년 2월 1~6일의 6일간은 센서 점검으로 인하여 신호가 누락되었으며, 해당 구간은 그래프에서 회색 박스로 표시하였다. Fig. 2(f)는 계측기간에 해당하는 조위 데이터이다. 그림에서 보듯이 모든 데이터에서 겨울철과 여름철 데이터에 확연한 차이를 보이며 계절적 영향(seasonal effect)이 뚜렷하게 관찰되었다. 겨울철 콘크리트의 수축에 의해 C.A. #2와 #4에서 상치 콘크리트의 이격거리가 최대 11.09㎜까지 증가하였다. 전체 계측기간동안 두 위치의 데이터 범위는 –0.99~11.09 ㎜로 유사하게 나타났다. 침하의 경우 겨울철 C.A. #2와 C.A. #4에서 서로 다른 경향을 보였다. C.A. #2의 겨울철 침하량은 –1.62 ㎜까지 감소한 반면(CG-2), C.A. #4의 침하량은 +0.24 ㎜로 증가하였다(CG-4). C.A. #2와 C.A. #4의 상부에서 측정된 경사 데이터는 –0.057~0.081° 범위로 유사하였으며, 이격거리, 침하량 등 선형 변위에 비해서는 상대적으로 계절에 따른 영향이 작게 나타났다. 이는 센서별 민감도 차이에 의한 영향일 수도 있으나, 콘크리트의 온도에 의한 건조수축 특성을 고려할 때 선형 변위 대비 회전 변위(경사)에는 큰 영향을 미치지 않았기 때문인 것으로 판단된다. 반면 해수면 인근에서 측정된 경사계(TT-2, TT-4)의 경우, 겨울철에는 C.A. #2와 C.A. #4에서 유사한 데이터 값을 가지나 온도가 높아짐에 따라 약 0.3°의 차이가 발생하였다. 상부에 위치한 TT-1과 TT-3과는 다른 값을 보여주는데, TT-2와 TT-4가 만조 시 해수위의 영향을 받는 높이에 위치하고 있어 파랑이 계측 데이터에 영향을 미친 것으로 추측된다. 다만, C.A. #4 대비 C.A. #2가 계절적 영향이 더 크게 나타나고 있음은 유사하다.

Table 4에 계측 데이터의 분포 특성을 정리하였다. C.A. #2 인근에서 상대적으로 빈도가 높은 상ㆍ하역 작업이 이루어지고 있음을 고려할 때 함체 위치에 따른 침하량 차이가 뚜렷하게 발생하였다. 반면, 경사 및 이격거리는 함체 위치에 따른 차이가 크게 없었다.

두 위치에서의 침하량 차이를 Fig. 3에 비교하였다. Fig. 3(a)는 C.A. #2와 C.A. #4에서의 계측 침하 데이터의 차이로, C.A. #3의 침하량에 해당한다. 그림에서 보듯이 12월~6월 상대 침하량이 증가하였다. Fig. 3(b)는 C.A. #2와 C.A. #4의 침하량 변화의 기울기를 가시적으로 표현한 것이다. 10월, 1월, 4월, 7월의 1일에 해당하는 침하 경향을 보여주며, C.A. #3의 C.A. #2 방향으로의 침하량이 상대적으로 큼을 알 수 있다. 그러나 침하량 차이가 약 2 ㎜로 작기 때문에 구조체에 미치는 영향은 크지 않을 것으로 판단된다.

Fig. 2 Measured data for 10 months

Fig. 3 Difference of deflection by sensor location

5.2 온도 데이터와의 상관성

온도에 따른 데이터의 변동성을 확인하기 위하여 Fig. 4~Fig. 6에 각 데이터와 온도와의 상관성을 도시하였다. 앞서 언급하였듯이 회전 변위 대비 선형 변위 데이터에서 온도와의 상관성이 높게 나타났으며, 침하 대비 이격거리 데이터가 온도 상관성이 높았다. 특이한 사항은 약 20도를 기준으로 온도에 따른 경향성이 달라지며, 선형 회귀분석으로는 온도와의 상관성을 표현하기 어렵다. 이는 ^{Jin and Jung(2018)}에서도 유사하게 나타났다. 이격거리 CG-1및 CG-3과 온도 사이에 선형 회귀분석을 수행하였을 때 상관계수 $R^{2}$은 각각 0.91과 0.82, 상대 침하량 CG-2 및 CG-4와의 $R^{2}$은 각각 0.82와 0.0009, TT-1 및 TT-3와의 $R^{2}$은 각각 0.73과 0.20이었다. 여기에서 0.0009와 0.2는 유의미한 값이 아니다. Fig. 3과 Fig. 4로부터 C.A. #2와 C.A. #4의 상대적인 침하량 차이가 계절변화에 의한 온도 차이에 의한 것만은 아님을 추측할 수 있다. CG-2의 경우 온도에 따른 이중선형(bilinear)성을 명확하게 보여주는 반면, CG-4의 경우 전반적으로 이중선형성을 따라가나 일부 계측값의 경우 이를 벗어났다. 즉 해당 구간에서는 온도 외에도 다른 영향인자가 존재함을 알 수 있다. 두 케이슨의 경계조건, 상재하중조건, 운영조건이 모두 다르므로, 원인을 파악하기 위해서는 추가적인 계측이 필요할 것이다.

Fig. 4 TC-1 vs. CG-2 and CG-4

Fig. 5 TC-1 vs. CG-1 and CG-3

Fig. 6 TC-1 vs. TT-1 and TT-3

5.3 조위 데이터와의 상관성

조위는 안벽 전면부에 작용하는 수압과 밀접한 관련이 있으며, 이는 활동 혹은 경사 데이터에 영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 부두 운영조건으로 인하여 활동을 계측하지 않았으므로 조위에 따른 경사 데이터를 Fig. 7에 도시하였다. 그림에서 보듯이 조위와 경사 데이터간 상관성을 확인하기 어려웠다. 그러나 엄밀하게는 조위 계측 센서와 경사 계측 센서가 완벽한 시간 동기화가 이루어진 것이 아니기 때문에 보다 정확한 상관성 분석을 위해서는 조위 데이터를 함께 측정하여야 할 것이다.

Fig. 7 Tide level vs. TT-2 and TT-4

5.4 결과 분석

앞선 결과에서 알 수 있듯이, 장기 데이터 계측 시 온도에 따른 영향이 가장 크게 나타났다. 따라서 이상상태 발생 시 이를 즉각 판단하기 위해서는 온도에 의한 영향을 보상한 다음 적절한 관리 기준치를 설정하는 것이 중요하다. 이는 ^{Nguyen et al. (2016)}, ^{Jin and Jung(2018)}, ^KALIS(2020)을 포함한 장기 모니터링 관련 다수의 연구에서도 기술되었다. Fig. 8은 시스템 설치 후 1개월간 계측한 CG-1 데이터에 대하여 1차 수준의 고정 관리기준 중 하나인 3σ 관리기준을 사용하여 건전성을 평가한 예시이다^{(Chung et al., 2014)}. 온도 등 외적 요인 변화에 의한 유동적인 건전성 평가가 필요함을 보여준다. 계절변화에 의한 온도 변동성이 포함되도록 1년 이상 장기 계측 데이터에 대한 경향 분석을 통해 관리기준을 설정해야 할 것이다^{(Joo et al., 2008)}.

온도 보상 관점에서 주로 사용되는 주성분 분석 기법을 도입한 예를 Fig. 9에 나타내었다^{(Huynh et al, 2018)}. CG-1에 대하여 주성분 분석을 수행한　후 첫번째 주성분(PC#1)과 온도와의 상관성을 Fig. 9(a)에 나타내었다. 선형 회귀분석으로부터 두 변수간의 상관계수인 $R^{2}$과 RMSE는 각각 0.98, 1.87으로 높았다. 온도 상관성이 높은 PC #1을 제외한 나머지 주성분인 PC #2의 시간 이력 데이터를 Fig. 9(b)에 나타내었다. 그림에서 보듯이 온도에 의한 영향이 일부 제거되었으나 변동성(fluctuation)은 잔재함을 알 수 있다. 이상치 발생 시 정확한 시점 판단을 위해서는 보다 강건하고 이상치에 민감한 알고리즘 개발이 필요하다. 한편, 온도에 따른 선형 및 회전 변위의 변동성은 정밀점검 등 수행 시 계절에 따른 오차가 발생할 수 있음을 의미하므로 점검 시에는 이를 고려하여야 할 것이다.

Fig. 8 Outlier detection with 3-sigma threshold (CG-1)

Fig. 9 Principal components of CG-1