2.1 국외 사례 분석

미국은 I-35W 교량 붕괴 이후 현재의 교량관리 접근방식이 상태평가에 초점이 맞추어져 있고 교량 성능과 관련된 내재적 취약성과 관련된 모든 문제가 암묵적으로 무시되고 있다고 판단하였다. 교량의 평가와 우선순위 결정에 보다 합리적이고 정량적인 접근법이 필요하다는 인식의 제고를 바탕으로 위험도 기반 접근법을 제시하였다^{(Moon et al., 2009)}. 제안된 접근법은 교량의 성능한계상태의 고려, 위험도기반, 불확실성의 명시적 고려, 전문가 지식기반 등이 핵심적 요소로 구성되어있다. 제안된 접근법에서는 위험도기반 평가 방법론과 기본적인 프레임워크를 제시하고 사례연구를 수행하였다. 위험도기반 평가 방법론은 인명손실과 경제·사회적 피해를 유발하는 수용할 수 없는 수준의 파손(unacceptable failure)의 방지를 목표로 하고 있다. 위험도기반 평가 프레임워크는 본질적으로 정성적이고 주관적이지만 실제 교량 점검 실무에 큰 변경을 필요로 하지 않으므로 현재 점검 데이터를 사용하여 대부분의 교량에 적용될 수 있다. 위험수준 도출 결과에 따라 해당 교량에 적정한 프로그램(점검진단 형태 및 시기)의 적용을 제안하고 있다.

전통적으로 사회기반시설의 자산관리와 관련하여 선도적인 행보를 보여 왔던 뉴질랜드 교통청은 도로 교량의 자산관리에 기본이 되는 데이터 수집 및 모니터링에 대한 한계점을 개선하여 새로운 절차를 제시하였으며^{(NZTA, 2012)}, 이러한 절차 중 위험도 기반 우선순위 평가 프로세스는 ^{Moon et al. (2009)}에서 많은 부분을 차용하고 있다. 국내의 ‘시설물의 안전 및 유지관리에 관한 특별법^{(MOLIT, 2021)}(이하 시설물안전법)’에서 정하고 있는 세부적이고 구체적인 교량의 등급과 점검진단 주기 및 조사항목 등이 존재하지 않는 뉴질랜드는 발전된 자산관리를 구현하기 위하여 교량별로 등급화된 데이터 수집 및 모니터링을 위한 지침이 요구되었다. 교량에 기대하는 서비스수준(Level of Service; LOS)을 달성하기 위해서 성능 및 열화와 관련된 기본데이터 수집의 필요성과 자산관리를 위한 데이터 수집 프로세스의 개선을 강조하고 있다. 모든 개별 교량 또는 교량이 속한 도로 네트워크에 동일한 수준의 자산관리가 필요한 것은 아니므로 광범위한 네트워크 요구사항을 충족시킬 수 있는 유연한 데이터 수집 및 모니터링 전략을 적용하기 위한 단계별 절차를 제공하고 있다. 보다 신뢰할 수 있는 데이터를 장기 유지관리 계획에 활용할 수 있도록 육안조사(visual inspection), 비파괴 시험(Non-Destructive Evaluation, NDE), 구조 건전성 모니터링(SHM) 등 기존 자산관리에서 사용되는 데이터 수집기법의 유형을 확장하였다. 또한 의사결정을 위하여 교량의 위험도뿐만 아니라 교량 파손으로 인해 도로망의 정상적인 작동 및 기능에 미치는 영향을 추가적으로 고려하고 있다.

2.2 국내 사례 분석

일반적으로 교량의 관리단계에서 재정적 제한으로 인해 개축, 개량 등 특정 유지관리 사업의 우선순위 평가가 필요하다. 국내의 교량 유지관리 우선순위는 ‘시설물안전법’에 근거한 점검진단, 점검진단 결과에 따른 보수보강, 전면적인 대규모의 개량사업 등 다양한 부분에 걸쳐 방법론이 개발되어 적용되고 있다^{(KECRI, 2013; Sun et al., 2016)}. ^{Lee et al.(2019)}은 ‘시설물안전법’의 적용 대상이 아닌 중소규모 교량의 성능평가 우선순위 결정을 위하여 위험도지수기반 평가방법을 제안하였다. 취약도와 영향도를 기반으로 하는 위험도 지수를 산출하고, 산출된 위험도 지수에 따라 이들 교량들을 성능평가 즉시실시교량, 단기실시교량 및 관찰교량으로 구분하여 유지관리 전략수립에 활용하고자 하였다. 한정된 예산의 효율적 분배를 위한 유지관리 우선순위 선정 기법을 개발하기 위하여 ^{Kim and Lee(2017)}는 위험인자를 선별하고 선정된 인자에 대한 평가 기준, 영향도 가중치 등을 도출하고 이를 활용하여 엑셀시트 기반의 위험도기반 우선순위 선정 기초 모델을 제시하였다. 또한 ^{Lee et al.(2022)}은 위험도와 중요도, 상대규모를 고려하여 유지관리 우선순위를 정하는 방법을 제안하고 분석 사례를 제시하였다. 하지만 교량의 현재 상태와 성능 보다는 상대적으로 변동성이 낮은 설계관련 인자들(설계하중, 내진설계여부, 시설물 종 구분, 차선수 등)과 생애주기동안 변동성이 큰 교통량의 영향으로 인해 교량 유지관리 우선순의 점수의 변동성이 불명확하여, 특정 열화, 손상, 파손 등에 대한 구체적인 유지보수 조치 행위에 대한 우선순위로 실제 적용하기에는 한계가 있다. 한편 ^{Park et al.(2021)}은 중소규모 교량의 유지관리 시나리오 기법 개발을 위해 3종 및 기타 교량인 중소규모 교량을 대상으로 위험도 기반 성능평가 우선순위 산정에 대한 방법을 제시하였다. 위험도 분석에 필요한 평가항목을 정의하고, 각 평가항목에 따른 평가지표를 선정하였다. 또한 각 평가항목별 가중치를 전문가 설문을 통해 산정한 후 가중합산으로 손상가능성 및 손상 피해 규모를 산정하는 방안을 제안하였다. 제안한 위험도 기반 성능평가 우선순위 산정 모델을 실제 공용중인 중소규모 교량을 대상으로 평가하였고 위험도 매트릭스를 활용하여 관리수준에 따라 유지관리 우선순위를 산정하였다. 그러나 평가항목이 공용년수, 설계등급, 교량 폭 등 매우 단순하여 교량의 실제적인 우선순위를 평가하는 것에는 한계가 있다.

3.1 데이터 수집

교량의 열화는 기상조건, 교통하중, 공용년수 등의 상호 작용을 포함한 다양한 요인으로 발생하기 때문에 위험도 평가시 여러 설명변수를 고려할 필요가 있다. 본 연구에서는 교량의 기본제원, 점검진단, 보수보강 정보 등이 축적되고 있는 교량관리시스템(BMS)의 해당정보를 기본정보로 활용하였다. 또한 위험도 평가를 위해 필요한 교통량, 기상자료, 제설제 사용량 등 추가적인 정보들은 가용한 유관 시스템을 통해 수집하였으며, Table 1과 같이 교통량정보제공시스템(Traffic Monitoring System; TMS), 기상자료개방포털(Weather Data Service System; WDSS), 도로제설관리시스템(Road Snow-removal Management System; RSMS), 홍수위험지도정보시스템(Flood Risk Mapping Information System; FRMIS) 등이 해당된다.

3.2 리스크 식별

3.2.4 위험인자별 평가등급 기준

다수의 교량 간에 상대적인 위험 정도를 추정하기 위한 위험도 기반 평가는 실용적 접근이 필요하다. 다양한 위험인자에 대한 고도의 공학적 판단을 요구하기 보다는 현실적으로 취득 가능한 데이터의 통계적 분석과 전문가의 의견 및 기존 규준에 근거하여 상대적 평가를 수행하고자 하였다. 선정된 위험인자의 평가등급 기준은 Table 4 ~ Table 7과 같다. 각 성능항목별 위험인자의 평가등급 기준은 최저 1점에서 최대 5점까지 이산형 척도로 평가할 수 있다.

Table 4 Criteria for evaluation of risk factors related to safety performance

RE	RF	Grade
		1	2	3	4	5
H	Earthquake	-	Earthquake zone Ⅰ	-	Earthquake zone Ⅱ	-
	Flood	General zone	-	Flood damage hazard zone	-	-
	Collision	No risk of collision	Low risk of collision	Possible risk of collision	-	-
	AADTT	1,500 or less	1,501~3,000	3,001~4,500	4,501~6,000	More than 6,000
V	Securing seismic performance	Securing seismic performance	-	Non-secured seismic performance	-	-
	Hydraulic vulnerability	Bridges not crossing river or sea			River or sea crossing bridges
	Load for design	DB-24	-	DB-24(Performance- enhanced)	-	DB-18 or less
	Service life	15 yrs or less	15~20 yrs	25~30 yrs	25~30 yrs	More than 30 yrs
	Safety grade	A	B	C	D	E or X
C	AADT	5,600 or less	5,601~12,000	12,000~20,000	20,000~27,000	More than 27,000
	Recovery cost (area)	780 or less	780~2,300	2,300~4,300	4,300~7,300	More than 7,300

Table 5 Criteria for evaluation of risk factors related to durability performance

RE	RF	Grade
		1	2	3	4	5
H	Freezing and Thawing	Less than 3	3~50	50 이상	-	-
	Chloride	a	b	c	-	-
	Deicing chemicals	Less than 0.75	1.5	2.25	3.0	More than 3.0
V	Condition grade	A	B	C	D	E
	Service life	15 yrs or less	15~20 yrs	25~30 yrs	25~30 yrs	More than 30 yrs
C	Recovery cost (area)	780 or less	780~2,300	2,300~4,300	4,300~7,300	More than 7,300

Table 6 Criteria for evaluation of risk factors related to serviceability performance

RE	RF	Grade
		1	2	3	4	5
H	AADTT	1,500 or less	1,501~3,000	3,001~4,500	4,501~6,000	More than 6,000
V	Bridge pavement condition	A	B	C	D	-
C	AADT	5,600 or less	5,601~12,000	12,000 more than

Table 7 Criteria for evaluation of risk factors related to functionality performance

RE	RF	Grade
		1	2	3	4	5
H	Road width	3.5 m or more	-	-	-	Less than 3.5 m
	Traffic height limit	4.2 m or more	-	Less than 4.2 m	-	-
V	Load for design	DB-24	-	DB-24 (Performance-enhanced)	-	DB-18 or less
	LoS (capacity)	A	B	C	D	E or less
C	AADT	5,600 or less	5,601~12,000	12,000 More than

항목별 위험인자 중 교량의 공용년수, 교통량, 교량면적 등과 같이 정량적 정보는 Fig. 1과 같이 분포 비율을 고려하여 구간을 5단계로 구분하고 1~5점을 부여하였다. 지진, 홍수, 충돌위험 등의 요인처럼 정성적으로 분류가 가능한 정보는 전문가 인터뷰, 세부지침, 관련 정보시스템 등을 근거로 평가등급 기준 범위를 산정하였다. 지진위험은 우리나라의 지진구역 및 지진구역계수를 활용하여 지진Ⅰ구역(2점), 지진Ⅱ구역(4점)으로 평가할 수 있도록 하였다. 홍수/수해위험은 FRMIS를 활용하여 홍수피해예상지역 여부에 따라 평가할 수 있다. 충돌위험은 BMS에서 관리하고 있는 하부 교차정보를 활용하여 하부 도로 유무에 따라 평가가 가능하다. 평가기준은 지속적인 사례 분석과 전문가 의견, 가용한 데이터의 신뢰성에 근거하여 보다 합리적인 결과가 도출될 수 있도록 보정 가능할 것으로 판단된다.

Fig. 1 Bridge distribution status examples by quantitative data

4.1 위험도 평가

본 연구의 목적인 교량 관리수준 결정을 위한 위험도 평가는 Fig. 2와 같이 3단계로 이뤄진다. 우선 개별 교량의 성능항목별로 위험요소($RE_{i}$) 내의 위험인자($RF_{j}$)들을 평가하고 평가등급(1~5등급)을 부여한다. 위험요소 평가는 식 (2)와 같이 AHP 분석을 통해 결정된 위험요소별 위험인자의 가중치($w_{j}$)를 평가등급에 곱한 가중곱의 합으로 평가한다.

Fig. 2 Risk assessment procedures for individual bridges

Fig. 3 Results of bridge risk assessment

성능항목($PC_{i}$)은 식 (3)과 같이 각 성능항목별 위험요소인 위험성($RE_{H}$), 취약성($RE_{V}$), 심각성($RE_{C}$)과 함께 불확실성 계수($U_{br}$)를 고려하여 산정한다. 여기서 $U_{br}$은 식 (4)와 같이 모든 불확실성 인자의 곱으로 계산되며, 불확실성 인자로 점검수준($U_{il}$), 공용년수($U_{sl}$)를 고려하였다. 불확실성 계수는 개별 교량의 위험도분석을 위한 정보의 수준차이를 보완하기 위하여 고려되었다. Table 9와 같이 종별 구분에 따른 점검진단 적용 수준의 차이, 공용수명 차이에 따른 내적 및 외적 불확실성을 반영할 수 있도록 정의하였다.

식 (3)을 통해 안전성능($PC_{S}$), 내구성능($PC_{D}$), 사용성능($PC_{Se}$), 기능성능($PC_{F}$) 에 대한 평가가 정량화되면 식 (5)와 같이 각 성능항목별 위험도 점수의 제곱평균제곱근(root mean square)을 통해 개별 교량의 위험도($R_{br}$)를 평가한다.

전체 관리 교량 약 8천여 개소를 대상으로 위험도를 평가한 결과는 Fig. 3과 같다. 전체 교량의 약 80%가 위험도 점수(risk score) 20~60점대에 분포되어 있으며, 다른 교량들에 비해 상대적으로 위험도가 높은 상위 5% 교량은 90점 이상에 분포되어 있는 것으로 분석되었다.

교량의 위험도 점수에 영향을 미치는 주요 요인을 파악하기 위해 교량별 위험도 점수와 위험요소별 위험인자에 대해 상관분석을 실시하였다. 상관분석은 변수끼리 서로 상관관계에 있는 두 변량의 밀접한 정도를 분석하는 통계적 분석 방법이다. 여기서 상관계수 값이 –10%~10% 사이이면 무시할 수 있는 선형관계, 10%~30% 사이이면 약한 양적 선형관계, 30%~70% 사이이면 뚜렷한 양적 선형관계, 70%~100% 사이이면 강한 양적 선형관계로 해석할 수 있다^{(Park, 2001)}.

Table 10은 상관분석 결과로 교량의 위험도 점수에 영향을 주는 위험요소 중 위험성(H)은 연평균일트럭교통량(AADTT)과 홍수가 주요 요인으로 선정되었다. 취약성(V)에서는 공용년수, 수해위험지역, 안전등급이 높은 상관성을 보였으며, 피해도를 측정하는 심각성(C)은 교통량과 복구비용 모두 주요 요인으로 분석되었다. ‘시설물안전법’에 따른 교량의 안전등급은 위험도와 매우 밀접한 변수이지만 위험도 평가에서 상관계수가 28.9%로 약한 양적 선형관계로 분석되었다. 이것은 BMS의 전체 관리 대상교량의 약 95%이상이 매우 양호한 상태(A~B등급)이기 때문인 것으로 판단된다.

4.2 중요도 평가

교량의 위험도 평가에서 고려되는 위험요소(H, V, C)를 통해 도출된 위험도 점수는 다양한 위험인자를 고려한 종합적이며 상대적인 위험확률로 이해할 수 있다. 그러나 위험도만으로 접근했을 때 낮은 위험확률로 인해서 도로네트워크에 치명적인 영향을 미칠 수 있는 중요한 교량이 미고려될 가능성을 배제할 수 없게 된다. 교량의 중요도는 위험인자가 실제로 발생했을 때 초래되는 도로네트워크의 피해정도로 교량 규모, 교통량 등으로 측정할 수 있다. 이에 교량의 중요도를 평가하기 위해 위험요소 중 심각성(C)의 영향을 추가적으로 고려하였다. 교량별 중요도는 안전, 내구, 사용, 기능 성능의 각 성능항목 내 위험요소별 위험인자로 인한 피해를 측정하는 심각성($C_{i}$) 값들 중 최댓값으로 식 (6)과 같이 정의하였다.

전체 대상교량의 중요도 평가 결과, 중요도 점수는 Fig. 4와 같이 대부분이 1~3점대에 분포되어 있으며, 719개소는 4~5점대에 분포되어 있어 상대적으로 다른 교량들에 비해 위험 발생 시 네트워크 상에 치명적인 영향을 미칠 수 있는 중요한 교량으로 평가되었다.

Fig. 4 Results of bridge criticality assessment

4.3 위험도 매트릭스를 활용한 종합평가

뉴질랜드 교통청은 교량의 관리수준을 개별 교량의 위험도와 중요도 점수의 조합으로 이루어진 리스크 매트릭스를 활용하여 결정한다^{(NZTA, 2012)}. 위험도와 중요도의 수준에 따라 경계를 선형화하여 기본 관리, 중간 관리, 적극적 관리 대상교량으로 구분한다. 관리수준이 높아질수록 기본적인 점검주기가 단축되거나 점검수준이 높아지며 SHM 등을 통해 폭넓은 데이터 수집, 상시모니터링 등 관리 요구 사항이 증대된다. 또한 교량 관리자는 예산 상황과 위험 허용 범위에 따라 관리수준의 경계선을 조절할 수 있다. 본 연구에서는 뉴질랜드 교통청에서 활용하고 있는 교량 관리수준을 참고하여 국내 약 8천여개소의 교량을 대상으로 도출된 위험도 및 중요도 점수를 복합적으로 고려하여 교량의 관리수준을 결정하는 방안을 제안하였다.

Fig. 3 및 Fig. 4의 위험도 및 중요도 점수에 따라 위험도 레벨(Risk Level; RL)과 중요도 레벨(Criticality Level; CL)을 5단계의 척도로 구분하였다. Fig. 3의 위험도 점수는 등간격의 분포 비율을 고려하여 Table 11과 같이 5레벨로 구분하였다. 교량의 상대적인 관리수준을 정의하는데 목적이 있으므로 각 레벨에 대한 분할 폭은 점수 비중, 교량 개소 등에 따라 다르게 정의될 수 있다. RL과 CL을 종합적으로 고려하기 위하여 종합관리수준(Comprehensive Management Level, CML)을 도입하였으며, RL과 CL 중 높은 값으로 결정하였다.

보다 직관적인 판단이 용이하도록 RL 및 CL에 따른 위험도 평가 결과를 Fig. 5와 같은 위험도 매트릭스 형태로 나타내었다. 위험도 매트릭스는 교량 관리수준을 결정하는데 사용할 수 있는 간단한 시각적 도구로서 CL을 나타내는 X축은 오른쪽으로 갈수록 상대적으로 중요도가 높은 교량이며, RL을 나타내는 Y축은 위쪽으로 갈수록 상대적으로 위험도가 높은 교량을 의미한다. Table 11의 CML 정의에 따라 CML 또한1~5레벨로 평가되며, 레벨이 높을수록 적극적인 대응이 필요한 상대적으로 높은 관리수준이 요구되는 교량을 의미한다.

위험도 매트릭스를 활용한 전체 대상교량의 위험도 종합평가 결과는 Fig. 6과 같다. 상대적으로 높은 관리수준이 요구되는 CML 4, 5레벨의 교량은 전체 교량 중 각각 14.2%, 9.5%로 도출되었다. 또한 공용년수별 CML 4, 5인 교량의 구성비율은 Fig. 7과 같이 공용년수가 증가할수록 높아지는 것으로 분석되었다. 공용년수 10년 이하 및 11년~20년 이하인 교량 중 CML 4, 5레벨이 차지하는 비율은 11.4%, 13.4%로 분석되었으나, 공용년수 20년~30년 이하에서는 44.9%로 급격히 증가하였다. 특히 공용년수가 30년을 초과하는 교량들은 모두 CML 4, 5레벨에 위치하고 있어, 공용년수가 분석 결과에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다.

Table 12는 상부구조형식별로 CML 4, 5의 높은 관리수준이 필요한 교량 현황을 분석한 결과이다. 현재 전체 대상교량 중 가장 많은 비중을 차지하는 교량형식은 RC라멘교, RC슬래브교, PSC I거더교, 강박스거더교로 전체 교량의 87.7%에 이른다^{(MOLIT, 2023)}. 상부구조형식별 교량 개소수 대비 높은 관리수준이 필요한 교량이 많은 형식은 RC중공슬래브교가 86.2%로 가장 높았고, RCT거더교, 강플레이트거더교, PSC중공슬래브교, RC슬래브교, 강I거더교 순으로 나타났다. 평균공용년수는 높은 CML 비율이 상위인 교량이 전체 교량에 비해 상당히 높게 나타났으며, 안전등급은 전체 교량 대비 높은 CML 교량이 전반적으로 낮은 수치를 보였다. 위험도분석에 있어 공용년수가 차지하는 비중이 높으며, 안전등급의 차이 또한 전체 대상교량 중 높은 CML 교량을 제외하면 유의미한 영향을 미치는 것으로 판단된다. 여기서 안전등급은 A~E등급을 5~1점으로 수치화하여 대상교량의 평균값을 나타낸 것이다. 교량의 면적과 교통량은 위험 발생 시 영향을 정량화하기 위하여 도입되었으므로 높은 CML 교량의 평균 면적과 교통량이 해당 형식 전체 교량의 값에 비해 상대적으로 크게 나타나고 있는 것으로 판단된다. 한편 전체 교량 중 차지하는 비율이 높은 RC라멘교는 상대적으로 안전성이 높고 손상 발생률이 낮아 상대적으로 고 CML에 선정된 비율이 낮게 나타났다.

Fig. 5 Risk matrix of risk and criticality assessment

Fig. 6 Bridge status by Comprehensive Management Level

Fig. 7 Bridge ratio of high CML by service life