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Journal of the Korea Concrete Institute

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Research article

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Journal of the Korea Institute for Structural Maintenance and Inspection

J. Korea Inst. Struct. Maint. Insp. Vol. 29, No. 4, p.79-90

ISSN (print) :

2234-6937

ISSN (online) :

2287-6979

Received : 14 June 2025Revised : 19 July 2025Accepted : 09 August 2025

DOI :

https://doi.org/10.11112/jksmi.2025.29.4.79

국내 지역별 온도계측 자료에 기반한 교량 설계기준 온도의 적정성 평가

Assessment of the Adequacy of Bridge Design Temperature Criteria Based on Regional Temperature Data in Korea

이강연 (Kang-Yeon Lee) 1 양우정 (Woo-Jung Yang) 2 박준서 (Junseo Park) 3 안진희 (Jin-Hee Ahn) 4†
  1. 정회원, 경상국립대학교 건설시스템공학과 박사과정, 국토안전관리원 차장
  2. 학생회원, 경상국립대학교 건설시스템공학과 석사과정
  3. 학생회원, 경상국립대학교 건설시스템공학과 석사과정
  4. 정회원, 경상국립대학교 건설시스템공학과 교수, 교신저자

†Corresponding author: jahn@gnu.ac.kr Gyeongsang National University, Jinju, 52725, Korea

Copyright © The Korea Institute for Structural Maintenance and Inspection

License :

This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0)which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

초록

본 연구에서는 1973년부터 2024년까지 50여 년간의 전국과 선정한 68개 지역에 대한 국내 기상청 및 지역별 장기 계측 온도자료를활용하여 지역별 기온 변화를 정량적으로 분석한 후, 교량받침 및 신축이음 설계 등에 필요한 온도 설계하중을 현재 교량 온도 설계기준과 비교함으로써 기후변화를 고려할 수 있는 온도 설계하중 수준을 검토하였다. 장기계측 온도자료 분석 결과, 국내 전역에서 연평균, 최대, 최저온도가 모두 상승하는 추세를 보였으며, 특히 최저온도의 상승 폭이 더 크게 나타났다. 확률모델을 통해 산출한 30년, 50년, 100년 재현주기별 온도하중 미적용 시 극한 온도 예측값은 일부 지역에서 100년 재현주기 기준이 현행 설계기준 보통기후 강교에 대하여 1.4%, 초과했으며 온도하중적용 시, 보통기후 합성교에 대하여 1.4%, 한랭기후 합성교에 대하여 2.4%만큼 초과하는 것으로 나타났다. 이에 따라, 지역별 특성과 미래 온도변동성을 반영한 설계기준의 세분화 및 재검토가 필요하며, 이를 통해 기후변화 시대에도 교량의 구조적 안전성과 내구성을 확보할 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract

In this study, regional temperature variations were quantitatively analyzed utilizing long-term meteorological data collected nationwide and from 68 selected regions in Korea over the past five decades, spanning from 1973 to 2024. The analysis employed both national and regional datasets provided by the Korea Meteorological Administration. Subsequently, the temperature design loads required for the design of bridge bearings and expansion joints were compared with the current bridge temperature design standards, with the aim of assessing appropriate temperature design loads that duly consider the effects of climate change. The analysis of long-term temperature records revealed a general upward trend in the annual mean, maximum, and minimum temperatures across the country, with the increase in minimum temperatures being particularly pronounced. Extreme temperature values were estimated for 30-, 50-, and 100-year return periods using probabilistic models. In certain regions, the predicted extreme temperatures for the 100-year return period exceeded the current design standards for Normal-climate steel bridges by 1.4% when temperature loads were not applied. When temperature loads were considered, the exceedance amounted to 1.4% for Normal-climate composite bridges and 2.4% for cold-climate composite bridges. These findings underscore the necessity for a more refined and regionally differentiated approach to bridge temperature design standards, one that reflects both local characteristics and anticipated future temperature variability. Such revisions are expected to contribute significantly to ensuring the structural safety and durability of bridges in the era of climate change.

키워드

온도 하중, 온도계측 자료, 온도차, 확률모델, 교량설계

Key words

Bridge design temperature load, Temperature measurement data, Temperature difference, Probabilistic models, Bridge design

1. 서 론

전 세계적으로 발생하고 있는 기후변화로 인하여 다양한 사고가 국내에서도 발생하고 있다. 우리나라의 경우 최근 30년(1991∼2020년) 기온이 20세기 초(1912년 ∼ 1940년)과 비교하여 평균 1.4℃ 상승하였으며, 연 평균 강수량 또한 124 mm가 증가하고 그 변동성이 또한 증가함으로써 교량, 절토사면, 옹벽, 제방 등 주요 사회기반시설의 붕괴나 손상과 같은 사고들이 최근 많이 발생하고 있다. 이러한 사회 기반 시설의 붕괴 및 손상 사고들은 국내에 건설된 많은 기반 시설의 노후화로 인하여 발생하는 시설물 성능저하와 함께 기후변화로 인한 집중호우나 극한 강우 등에 의하여 발생한 것으로 판단할 수 있다(Meong and Yi, 2009). 현재 국내에서 발생하고 있는 기후변화 중 세계적으로 나타나고 있는 평균기온 상승과 국지적인 극한 강우 등이 사회기반시설의 안전성에 영향을 줄 수 있는 하중 요인으로 작용할 수 있을 것으로 판단되며, 교량 상부구조의 경우 온도 상승에 의한 영향이 상대적으로 크게 나타날 수 있다(He et al., 2021). 교량의 경우 연중 온도차에 의한 온도변형과 강재와 콘크리트의 온도차, 바닥판의 상⋅하부 온도차를 고려하여 부재의 변형과 거동을 설계단계에서 검토하고 있으나, 현재 교량 설계 시 적용되고 있는 온도 하중 기준의 경우 최근의 급격한 기후변화와 향후 발생할 수 있는 온도 상승을 충분히 반영하지 못하고 있을 수 있으므로 이러한 기후변화에 대응하기 위한 온도 하중 기준의 재검토가 필요할 수 있다(Nasr et al.,2020(a); Nasr et al.,2021(b)).

최근 연구들에서는 콘크리트교 보통기후 지역의 경우, 현행 도로교설계기준에서 제시한 최저 온도범위(-5℃)를 -9.2℃이하로 재검토할 필요성이 있다는 의견이 제기되고 있으며(Lee, 2022), 이에 따라 기후변화를 반영한 지역별 온도범위의 세분화 등 교량 설계 시 적용되는 온도하중 기준의 개정 필요성이 점차 부각되고 있다. 교량의 온도 하중 및 설계 유간을 충분히 고려하지 못한 경우, 바닥판 및 거더의 협착 등 신축 유간 부족으로 인한 2차 손상을 유발할 가능성이 있으며, 평균온도의 상승으로 인하여 교면포장의 소성변형을 유발하여 차량 하중에 대한 상부구조(바닥판 등)의 하중 부담을 증가시킬 수 있으며, 교량받침 및 신축이음이 설치 시 온도 범위 이상을 초과할 경우 교량의 온도 팽창을 흡수하지 못하고 구조적인 응력이나 설계한계를 초과하여 교량받침 및 신축이음의 손상이나 파괴가 발생할 수 있다(Palu and Mahmoud, 2019).

본 연구에서는 국내지역별 기온 분포와 변화를 정량적으로 분석하여 교량받침 및 신축이음 설계 등에 필요한 온도 설계하중을 현재 교량 온도 설계기준과 비교함으로써 현재 교량설계기준에서 고려되고 있는 온도 설계하중 수준을 검토하고자 하였다. 이를 위하여 국내 기상청에서 제공하고 있는 연도별 기온자료를 이용하여 국가 전체의 연 최대 및 최저온도와 평균온도, 지역별 최대 및 최저온도, 평균온도를 검토하였으며, 온도 상승 및 온도 차이에 대한 불확실성과 변화 수준을 확인하기 위하여 국가 전체 및 지역별 온도에 대한 확률모델을 검토하였다. 이러한 지역별 온도자료 분석을 통하여 교량 설계기준에서 적용되고 있는 온도 하중과 지역별 온도변화 수준을 비교하였다.

2. 국내 온도변화 자료 분석

2.1 국내 온도계측 자료 분석

본 연구에서는 온도변화에 따른 교량 온도 설계하중의 검토를 위하여 우리나라 기상청 기상자료개방포털(https://data.kma.go.kr/)의 연도별 온도자료를 수집하여 분석하였다. 국가 전체의 연 최대 및 최저온도와 평균온도는 기상청 관측지점 수(62곳, 제주도, 울릉도, 동해 제외)와 연속적으로 계측된 52년의 자료를 이용하여 제시된 자료를 분석하였다(Korea Meteorological Administration, 1973-2024). 국가 전체의 온도자료와 별개로 지역별 온도자료는 기상청에서 관리하는 기상대 중 관측 기간이 최소 20년 이상이며 현재까지 관측이 지속되고, 결측이 없는 곳을 선정하였으며, Fig. 1에 나타낸 것과 같이 총 68곳의 관측지점을 대상으로 연도별 온도자료를 분석하였다. 본 연구에서 검토한 기온자료의 경우 연중 지역별 최고온도와 최저온도, 평균온도를 확인하였으며, 연중 지역별 최고온도와 최저온도의 차이인 온도차를 확인하였다. Fig. 2에 국내에서 52년간 계측된 연 최대 및 최저온도와 평균온도를 나타내었으며, Figs. 3과 4에 지역별 관측지점 중 내륙지역인 대구(Daegu)와 동해 지역인 강릉(Gangneung), 남해와 서해가 만나는 목포(Mokpo)의 최고온도와 최저온도 그리고 최고온도와 최저온도차를 관측기간동안 비교하여 나타내었다. 이러한 지역의 경우 고온이 발생하는 내륙지역, 해양성 기후의 대표 지역으로 서로 다른 지리적 특성 및 기후 조건이 상이하여 온도변동 양상의 비교 및 해석에 적합하다고 판단하였다.

온도변화의 장기적인 경향과 단기적인 변동성을 확인하기 위하여 온도변화에 대한 20년과 30년 이동평균(Moving Average, MA)을 Figs. 2∼4에 함께 비교하여 나타내었다. Fig. 2에 나타낸 것과 같이 20년과 30년 이동평균 결과를 확인할 때 국내 최근 52년간 최대 및 최저온도와 연평균온도 모두 증가하고 있음을 확인할 수 있다. 연최고온도의 경우 최근 20년 및 30년간 0.0266℃/year와 0.0336℃/year로, 연 최저온도는 0.0388℃/year와 0.0553℃/year, 연평균온도는 0.0238℃/year와 0.0286℃/year로 증가하고 있으며, 연 최고온도의 증가보다 연 최저온도의 증가 폭이 20년과 30년 이동평균 결과에서 모두 크게 나타나고 있음을 알 수 있다. 이는 국립기상과학원에서 발간한 ‘한반도 100년의 기후변화 보고서’(National Institute of Meteorological Sciences, 2018) 에 제시된 6개지역의 (강릉, 서울, 인천, 대구, 부산, 목포) 106년(1912∼2017년)동안의 기후변화 추세 결과와 비교할 때 유사하게 나타나고 있다.

Fig. 3은 지역별 온도변화를 비교하여 나타낸 것으로 국내의 온도변화와 유사하게 온도가 증가하고 있음을 확인할 수 있으며, 지역적 특성에 따라 그 변화 정도의 차이를 확인할 수 있다. 상대적으로 연 최저온도의 변화가 연 최고온도 변화보다 크게 나타나고 있다. 또한, 지역의 연중 지역별 최고온도와 최소 온도차의 경우 최고온도와 최저온도의 변화에 따른 영향을 확인할 수 있으며, 상대적으로 최대 온도변화와 비교하여 최저 온도변화가 크게 나타나 연중 온도차는 미소하게 감소하고 있는 것으로 나타나나 2000년 이후 연간 온도차가 증가하는 경향도 확인할 수 있다.

Fig. 1 Temperature observation point

../../Resources/ksm/jksmi.2025.29.4.79/fig1.png

Fig. 2 Temperature variation of Korea(1973∼2024)

../../Resources/ksm/jksmi.2025.29.4.79/fig2.png

Fig. 3 Temperature variation at selected observation point

../../Resources/ksm/jksmi.2025.29.4.79/fig3.png

Fig. 4 Temperature difference at selected observation point

../../Resources/ksm/jksmi.2025.29.4.79/fig4.png

2.2 국내 지역별 온도변화의 확률모델 분석

국내 온도변화와 지역별 온도변화에 대한 특성을 분석하기 위하여 온도변화의 확률모델을 확인하고 계측기간 동안 지역별 평균온도 등을 확인하였으며, 온도변화의 수준을 지역별 재현주기를 통하여 확인하였다. 국내 전역에서 발생하는 온도변화의 경우 지역적 특성이 반영되지 않고 불확실하게 나타날 수 있는 극한값의 통계적 모델을 고려할 수 있을 것으로 판단되며, 지역별 온도의 경우 지역적 특성으로 인하여 상대적으로 온도변화에 대한 불확실성은 작을 것으로 판단되므로 극한값의 특성을 모사할 수 있는 검벨(Gumbel)분포 식 (1)와 (Coles, 2001)와 정규(Normal)분포를 식 (2), (3)을 이용하여 국내 전역과 각 지역의 온도변화에 대한 확률모델을 검토하였으며, 다. 이후, 검토한 확률분포모델에 대한 타당성 확인을 위해 K-S (Kolmogorov-Smirnov) 검정을 실시하였다(Massey, 1951). 식 (1)에서 $\mu$는 위치 매개변수(Location Parameter)이고, $\beta$는 척도 매개변수(Scale Parameter)이며, 식 (2)에서 $\mu$와 $\sigma$는 평균과 표준편차이다.

(1)
$F(x)=\exp\left(-\exp\left(-\dfrac{x-\mu}{\beta}\right)\right)$
(2)
$\phi(z)=\dfrac{1}{\sqrt{2\pi}}e^{-\dfrac{1}{2}z^{2}},\: z=(x-\mu)/\sigma$
(3)
$\Phi(z)=\phi[Z\le z]$

적합도 검정 결과 Figs. 5-6과 같이 나타났다. 정확한 적합도 검정을 위하여 국내 전역에서 나타날 수 있는 온도변화에 대한 확률모델은 유의수준 5%에 대한 적합도 검정 결과, Table 1과 같이 검벨분포와 정규분포 모두 통계량이 임계값 범위 내에 포함되었다. 또한, 검벨분포에 비하여 통계량이 더 작은 정규분포가 상대적으로 더 높은 적합도를 나타내는 것으로 평가되었다. 국내 전역에서 나타날 수 있는 온도의 경우, 기후변화를 고려하여 발생할 수 있는 불확실성과 확률모델의 특성을 고려하여 검벨분포에 의한 온도의 발생 가능성을 정규분포와 함께 검토하였다. 하지만 대상 지역의 경우 정규분포의 최고온도, 최저온도, 평균온도 및 온도차에 대하여 유의수준 5% 수준에서 만족하는 것으로 나타났으나, 검벨분포는 Table 1의 대상지역 외의 지역들에서도 유의수준 5% 수준에서 이를 만족하지 않아 정규분포만을 이용하여 검토하였다. 대상 지역 외 타지역의 경우 유의수준 5%에 대하여 최고온도, 최저온도, 온도차는 동일하게 만족하는 것으로 확인되었지만 평균온도의 경우 유의수준을 만족하는 결과가 지역별로 상이하게 나타나 평균온도에 대한 분석은 본 연구에서 제외하였다.

Fig. 5 K-S test for annual temperature of Korea

../../Resources/ksm/jksmi.2025.29.4.79/fig5.png

Fig. 6 K-S test for annual temperature of Gangneung

../../Resources/ksm/jksmi.2025.29.4.79/fig6.png

Table 1 K-S test statistic

Korea(Avg.)

Gangneung

Mokpo

Daegu

Max.

Temp

Gumbel

0.092

<0.188

0.163

>0.127

0.133

>0.124

0.125

<0.125

Normal

0.065

<0.188

0.112

<0.127

0.053

<0.124

0.049

<0.125

Min.

Temp

Gumbel

0.112

<0.188

0.137

>0.127

0.146

>0.124

0.166

>0.125

Normal

0.070

<0.188

0.066

<0.127

0.045

<0.124

0.054

<0.125

Avg.

Temp

Gumbel

0.108

<0.188

0.065

<0.130

0.112

<0.124

0.101

<0.126

Normal

0.043

<0.188

0.098

<0.130

0.070

<0.124

0.131

>0.126

Temp. difference

($\Delta T$)

Gumbel

0.098

<0.188

0.138

>0.127

0.139

>0.124

0.113

<0.125

Normal

0.073

<0.188

0.076

<0.127

0.071

<0.124

0.051

<0.127

지역적 특성에 따른 온도변화의 경우 지역적 특성에 따라 최대 및 최고온도 발생의 불확실성이 크게 나타날 수 있을 것이다. 따라서 앞에서 검토한 확률모델과 온도자료를 이용하여 재현기간을 고려하여 온도변화 수준을 분석하였다. 온도변화는 각 확률모델별 누적 확률 분포로 비교하여 재현주기 30년, 50년, 100년에 대한 결과를 Table 2에 정리하여 나타내었으며, 국내 전역에서 나타난 최고온도 및 최저온도변화를 기간별로 비교하여 연속된 시간의 흐름에 따른 온도변화의 경향을 확인하기 위하여 계측된 전체 온도데이터를 활용하여 분석한 결과와 관측 기간 20년 단위로 각 5년을 중첩하여 분석하였다. 이러한 분석은 특정 시점의 단기적 이상기후 영향을 완화시키며 연속된 시간의 흐름에 따른 경향성을 안정적으로 도출할 수 있으며 또한, 분석구간을 중첩함으로써 온도변화의 경향성 변화를 연속적으로 관찰하여 특정 시기의 온도변화 추이를 정교하게 해석할 수 있다 판단하였다. Table 2에 나타낸 것과 같이 재현기간을 고려할 경우 최고온도와 평균온도의 변화보다 최저온도의 변화가 상대적으로 크게 나타나고 있어 국내의 경우 최저온도의 변화가 상대적으로 크게 나타나고 있음을 알 수 있다. Table 2에 나타난 온도차의 경우 최고온도나 최저온도값을 통하여 비교한 온도차와, 과거발생한 온도차를 통하여 검토한 온도차를 비교할 때 최고온도와 최저온도의 변화폭이 상대적으로 작아 온도차를 통하여 분석한 결과가 그보다 크게 나타나고 있음을 알 수 있다. 지역별 온도의 경우 지역적 특성을 반영하여 그 변동성이 상대적으로 적고 지역적인 특성만을 비교하기 위하여, Table 3에 재현주기 최대 및 최저온도와 평균온도, 온도차의 평균값과 재현주기 100년에 대한 극한값으로 구분하여 나타내었다. 이는 특정 시점의 단기 변동성에 의한 편향을 최소화하고, 안정적인 기후 경향성을 파악하기 위함이다. Table 3에 나타낸 것과 같이 지역별 온도의 경우 전국에서 나타나는 최고온도, 최저온도, 그리고 온도차이와 유사하게 나타내고 있음을 알 수 있으나 전역의 경우 최고온도와 최저온도의 차이보다 온도차이에 대한 결과가 큰 경우가 지역적으로는 나타나고 있음을 알 수 있다. 이는 지역별로 최고온도와 최저온도의 편차가 온도차이에 의한 것보다 크게 나타나는 지역이 있음을 알 수 있다.

Table 3의 최고온도 평균 및 최저온도 평균을 재현기간을 고려하여 비교하면, 국내 상당수 지역(특히 내륙⋅산간⋅북부)은 100년 재현주기 극한 온도차가 60℃를 크게 넘거나 70℃에 근접해, 현재 교량 설계기준의 온도차(40∼50℃)를 초과하는 것으로 나타났다. 해안 및 도서 지역은 온도차가 작지만, 내륙⋅산간 지역의 극한 온도차가 뚜렷하게 크다는 점이 확인되었으며, 이는 지역별 기후 특성을 반영한 교량 온도 설계기준 세분화의 필요성을 확인할 수 있다.

Table 2 National temperature over a 20-year period estimated by the Gumbel and Normal distribution(5 Year overlap)

Period

 $T_{avg.}$ $T_{R30}$ $T_{R50}$ $T_{R100}$

Gumbel

Normal

Gumbel

Normal

Gumbel

Normal

20Year - term

(5 Year overlap)

Max. Temp

Current(1973~2024)

37.719

40.404

39.969

40.900

40.239

41.567

40.573

1973~1992

37.335

39.608

39.239

40.027

39.468

40.592

39.751

1988~2007

37.415

40.034

39.609

40.517

39.873

41.168

40.199

2003~2022

38.135

40.783

40.354

41.271

40.619

41.930

40.949

Min.Temp

Current(1973~2024)

-23.975

-30.203

-29.193

-31.351

-29.819

-32.900

-30.594

1973~1992

-24.995

-31.888

-30.771

-33.159

-31.463

-34.874

-32.322

1988~2007

-22.990

-28.525

-27.628

-29.546

-28.184

-30.923

-28.873

2003~2022

-23.385

-28.821

-27.940

-29.823

-28.486

-31.176

-29.163

Avg.Temp

Current(1973~2024)

12.623

14.033

13.804

14.293

13.946

14.643

14.121

1973~1992

12.165

13.306

13.121

13.517

13.236

13.800

13.378

1988~2007

12.630

13.649

13.484

13.837

13.587

14.091

13.714

2003~2022

12.974

13.749

13.623

13.892

13.701

14.084

13.797

Temp. difference($\Delta T$)

Current(1973~2024)

61.694

68.417

67.328

69.657

68.003

71.330

68.840

1973~1992

62.330

69.647

68.461

70.996

69.196

72.816

70.107

1988~2007

60.405

66.690

65.671

67.849

66.302

69.412

67.085

2003~2022

61.520

67.673

66.675

68.807

67.293

70.338

68.060

Max-Min. Temp

Current(1973~2024)

61.694

70.607

69.162

72.251

70.058

74.467

71.167

1973~1992

62.330

71.496

70.010

73.186

70.931

75.466

72.072

1988~2007

60.405

68.559

67.237

70.063

68.056

72.091

69.072

2003~2022

61.520

69.604

68.293

71.094

69.105

73.106

70.112

Table 3 Expected temperature of return periods at selected observation point (Normal distribution, ℃)

Gangneung

(1911-2024)

Ganghwa

(1972-2024)

Geoje

(1972-2024)

Geochang

(1972-2024)

Gosan

(1988-2024)

Goheung

(1972-2024)

Gwangju

(1939-2024)
$T_{avg.}$ $T_{R100}$ $T_{avg.}$ $T_{R100}$ $T_{avg.}$ $T_{R100}$ $T_{avg.}$ $T_{R100}$ $T_{avg.}$ $T_{R100}$ $T_{avg.}$ $T_{R100}$ $T_{avg.}$ $T_{R100}$

Max. Temp.

35.761

39.599

33.770

36.773

34.130

38.876

34.972

38.014

32.778

36.107

34.572

38.663

35.216

38.333

Min. Temp.

-12.574

-18.714

-16.375

-22.973

-7.977

-12.015

-14.394

-19.750

-1.859

-5.483

-9.872

-14.095

-10.740

-16.952

Temp. difference($\Delta T$)

48.334

55.841

50.145

57.237

42.108

48.961

49.366

56.093

34.638

40.216

44.443

51.020

45.956

52.930

Max-Min. Temp

48.334

58.312

50.145

59.747

42.108

50.892

49.366

57.764

34.638

41.590

44.443

52.758

45.956

55.285

Gumi

(1973-2024)

Gunsan

(1968-2024)

Geumsan

(1972-2024)

Namwon

(1972-2024)

Namhae

(1972-2024)

Daegwallyeong

(1971-2024)

Daegu

(1907-2024)

Max. Temp.

35.542

38.486

34.298

37.291

34.772

37.689

35.370

39.042

34.632

38.961

29.983

33.443

36.850

40.200

Min. Temp.

-13.131

-19.676

-11.267

-16.702

-16.543

-23.442

-15.400

-22.661

-8.902

-13.565

-22.661

-28.374

-12.129

-17.750

Temp. difference($\Delta T$)

48.673

55.636

45.565

52.108

51.315

58.571

50.770

59.568

43.534

50.631

52.644

59.914

48.979

55.570

Max-Min. Temp

48.673

58.162

45.565

53.993

51.315

61.131

50.770

61.703

43.534

52.525

52.644

61.817

48.979

57.950

Daejeon

(1969-2024)

Donghae

(1992-2024)

Mokpo

(1906-20240

Mungyeong

(1972-2024)

Miryang

(1973-2024)

Boryeong

(1972-2024)

Boeun

(1972-2024)

Max. Temp.

34.854

38.070

34.688

38.400

34.155

37.375

34.696

39.443

36.102

40.053

34.145

37.601

34.106

37.916

Min. Temp.

-14.291

-19.867

-10.536

-15.698

-8.703

-13.701

-14.204

-20.213

-12.298

-16.764

-12.411

-19.188

-17.981

-26.538

Temp. difference($\Delta T$)

49.145

55.858

45.224

51.685

42.858

48.876

48.900

58.406

48.400

54.614

46.557

54.727

52.087

62.930

Max-Min. Temp

49.145

57.937

45.224

54.098

42.858

51.076

48.900

59.656

48.400

56.817

46.556

56.790

52.087

64.454

Bonghwa

(1988-2024)

Busan

(1904-2024)

Buan

(1972-2024)

Buyeo

(1972-2024)

Sancheong

(1972-2024)

Seogwipo

(1961-2024)

Seosan

(1968-2024)

Max. Temp.

34.070

37.563

33.183

36.418

34.860

37.707

35.253

38.863

35.732

38.925

33.238

36.095

34.316

37.552

Min. Temp.

-19.119

-26.029

-9.357

-14.052

-14.202

-22.390

-15.409

-21.807

-11.564

-16.139

-2.673

-6.579

-13.925

-19.666

Temp. difference($\Delta T$)

53.189

61.096

42.540

48.253

49.062

57.500

50.662

58.403

47.296

53.587

35.911

40.553

48.240

54.999

Max-Min. Temp

53.189

63.592

42.540

50.470

49.062

60.097

50.662

60.670

47.296

55.063

35.911

42.674

48.240

57.218

Seoul

(1907-2024)

Seongsan

(1973-2024)

Sokcho

(1968-2024)

Suwon

(1964-2024)

Andong

(1983-2024)

Yangpyeong

(1972-2024)

Yeosu

(1942-20240

Max. Temp.

34.853

40.605

33.067

35.715

34.616

37.945

34.536

37.934

35.431

38.989

35.374

38.300

32.892

36.535

Min. Temp.

-16.411

-23.602

-3.625

-7.053

-15.314

-17.512

-16.157

-24.194

-15.414

-19.882

-18.972

-28.379

-8.425

-12.864

Temp. difference($\Delta T$)

51.264

61.260

36.692

41.541

46.930

53.511

50.693

58.727

50.845

57.007

54.345

64.406

41.317

47.024

Max-Min. Temp

51.264

64.207

36.692

42.768

49.930

55.457

50.693

62.128

50.845

58.871

54.345

66.679

41.317

49.399

Yeongdeok

(1972-2024)

Yeongju

(1972-2024)

Yeongcheon

(1973-2024)

Wando

(1971-2024)

Ulleungdo

(1938-2024)

Ulsan

(1946-2024)

Uljin

(1971-2024)

Max. Temp.

36.006

39.531

34.840

38.989

36.246

40.031

33.420

37.261

31.971

35.114

35.589

38.627

35.113

38.079

Min. Temp.

-11.323

-16.592

-16.658

-23.058

-13.663

-18.370

-6.380

-11.273

-8.308

-12.990

-10.129

-14.848

-11.067

-16.241

Temp. difference($\Delta T$)

47.328

54.132

51.498

60.037

49.910

55.439

39.800

46.622

40.279

45.255

45.718

51.747

46.180

51.721

Max-Min. Temp

47.328

56.123

51.498

62.047

49.909

58.401

39.800

48.533

40.279

48.104

45.718

53.475

46.180

54.320

Wonju

(1971-2024)

Uiseong

(1937-2024)

Icheon

(1972-2024)

Inje

(1971-2024)

Incheon

(1904-2024)

Imsil

(1970-2024)

Jangsu

(1988-2024)

Max. Temp.

34.972

38.530

36.004

39.424

35.075

38.756

34.289

43.883

33.769

37.812

34.233

37.455

33.138

36.046

Min. Temp.

-18.130

-26.890

-18.040

-23.842

-18.121

-25.800

-19.435

-27.293

-14.684

-20.801

-18.011

-26.234

-18.551

-26.666

Temp. difference($\Delta T$)

53.102

62.392

54.044

60.724

53.196

61.670

53.724

68.490

48.454

55.872

52.244

61.019

51.689

60.311

Max-Min. Temp

53.102

65.420

54.044

63.277

53.196

64.556

53.724

71.176

48.454

58.613

52.244

63.690

51.689

62.712

Jangheung

(1972-2024)

Jeonju

(1919-2024)

Jeongeup

(1970-2024)

Jeju

(1923-2024)

Jecheon

(1972-2024)

Jinju

(1969-2024)

Changwon

(1985-2024)

Max. Temp.

34.592

35.650

35.497

38.414

35.311

39.023

34.638

37.613

34.615

37.632

35.309

38.977

35.190

38.798

Min. Temp.

-10.730

-15.464

-12.901

-18.047

-13.031

-19.741

-2.501

-5.679

-20.547

-28.872

-12.391

-16.749

-8.853

-14.117

Temp. difference($\Delta T$)

45.323

52.963

48.398

54.547

48.342

55.656

37.139

41.223

55.162

64.000

47.700

54.101

44.043

50.857

Max-Min. Temp

45.323

54.114

48.398

56.461

48.342

58.764

37.139

43.292

55.162

66.503

47.700

55.726

44.043

52.915

Cheonan

(1972-2024)

Cheorwon

(1988-2024)

Cheongju

(1967-2024)

Chupungnyeong

(1952-2024)

Chuncheon

(1966-2024)

Chungju

(1972-2024)

Taebaek

(1985-2024)

Max. Temp.

34.730

37.645

34.105

37.543

35.224

38.299

34.188

37.875

35.086

37.930

34.951

38.716

32.535

36.215

Min. Temp.

-16.802

-24.360

-20.805

-28.243

-15.834

-24.333

-14.085

-19.026

-19.295

-26.425

-17.766

-27.323

-18.293

-22.573

Temp. difference($\Delta T$)

51.532

59.570

54.911

62.646

51.059

59.931

48.273

55.080

54.381

61.631

52.717

64.186

50.828

56.449

Max-Min. Temp

54.532

62.005

54.911

65.786

51.059

62.632

48.273

56.901

54.381

64.355

52.717

66.039

50.828

58.752

Tongyeong

(1968-2024)

Pohang

(1951-2024)

Hapcheon

(1973-2024)

Haenam

(1971-2024)

Hongcheon

(1971-2024)

Max. Temp.

33.788

37.684

36.230

39.451

36.146

39.776

34.174

38.500

35.631

41.317

Min. Temp.

-8.019

-12.371

-10.576

-15.758

-13.040

-17.743

-10.315

-16.265

-19.869

-31.655

Temp. difference($\Delta T$)

41.807

47.844

46.805

53.061

49.187

55.481

44.491

53.142

55.500

71.446

Max-Min. Temp

41.807

50.055

46.806

55.209

49.187

57.519

44.491

54.765

55.500

72.971

3. 교량 온도설계 기준 및 온도하중 검토

3.1 국내 온도관련 설계기준

교량설계에서 고려되고 있는 온도하중의 경우 연간 평균기온은 표준온도(15℃)를 기준으로 지역별평균온도변화와 콘크리트와 강재의 온도차, 상부구조의 상⋅하부온도차 등에 대하여 고려하고 있다(Ministry of Land, Infrastructure and Transport, 2020). 이중 최고온도와 최저온도와 관련된 평균온도변화의 경우 Tabel 4에 나타낸 것과 같이 보통지역과 한랭지역으로 구분하고 교량의 종류에 따라 최고온도와 최저온도 범위를 제시하고 있다. 설계기준에 제시된 보통기후는 일 년 중 동결일수로 결정한다. 이때 동결일은 평균기온이 섭씨 0℃ 이하인 날을 말하며, 만일 동결일이 일 년 중 14일 이내라면 그 기후는 보통인 것으로 평가된다(Ministry of Land, Infrastructure and Transport, 2015). 이러한 온도범위는 온도에 대한 정확한 자료가 없을 경우 적용하는 것으로 교량설계에서 온도에 의한 변형효과를 고려하기 위해서는 설계 시 기준으로 선택하였던 온도와 최저 또는 최대 온도와의 차이를 사용하여야 한다. 또한, 도로교 교량 설계하중 한계상태설계법에서는 온도하중에 대한 하중계수로 1.2를 적용하도록 되어 있다(Ministry of Land, Infrastructure and Transport, 2021). 따라서 Table 4의 온도범위는 하중계수 1.2를 고려할 경우 교량형식별 온도차는 최소 48℃(콘크리트교)에서 최대 96℃(강교)로 고려될 수 있을 것이다.

Table 4 Bridge design temperature of Korea(Design Load for Bridge (Limit State Design) KDS 24 12 21, 2021)

Climate

Steel Bridge

(Steel Deck)

Composite Bridge

(Steel Girder, Concrete Deck Slab)

Concrete Bridge

Normal

-10~50℃

-10~40℃

-5~35℃

Cold

-30~50℃

-20~40℃

-15~35℃

3.2 온도하중과 계측된 온도범위에 대한 검토

현재 교량설계에서 고려되고 있는 온도하중 범위가 일정하게 설정되어 있으나, 지역적 특성에 따라 극한 온도는 기존 기준을 초과할 가능성이 있으므로 현재 적용되고 있는 교량설계기준의 온도하중 수준이 실제 국내 기후 조건을 충분히 반영하고 있는지 검토할 필요가 있다. 본 연구에서는 국내 전국의 최대 및 최저온도와 온도차뿐만 아니라 선정한 68개 지역에서 계측된 온도에 대해서 설계온도하중을 적용한 결과와 비교하였다. 현재까지 계측된 자료를 바탕으로, 지역별로 발생할 수 있는 재현기간 30년, 50년, 100년에 대하여 설계온도 범위 초과여부를 검토하였으며, 재현기간에 대한 최고온도와 최저온도차, 그리고 재현기간에 대한 온도차에 대하여 설계온도 범위를 검토하였다. 먼저 지역에 따른 보통기후, 한랭기후에 대한 정의가 모호할 수 있으므로 설계기준에 근거하여 68개 지역을 보통기후와 한랭기후로 결정하였으며, 단일 연도의 온도 데이터는 단기적인 변동성에 영향을 받을 수 있기 때문에 본 연구에서는 최근 5년(2020년∼2024년)에 대한 데이터를 기반으로 분석을 수행하였다. 68개 지역의 일별 온도데이터를 수집한 후 동결일수를 확인하여 기후구분을 하였으며 구분한 지역을 대상으로 각 기후 및 교량형식, 하중계수 적용 유무에 따라, 설계온도 범위에 대한 연도별 초과 정도를 재현기간별로 구분하여 Tables 5∼8에 정리하였다.

이때, 보통기후 설계기준에서 80℃, 한랭기후 설계기준에서는 40℃ 수준의 온도차를 고려하지 않고 있으므로 생략하였다. 각 연도별 보통기후 지역과 한랭기후 지역은 2020년에는 보통기후 지역 28개, 한랭기후 지역 40개로 확인되었으며, 2021년은 보통기후 지역 9개, 한랭기후 지역 59개, 2022년은 보통기후 지역 7개, 한랭기후 지역 61개, 2023년은 보통기후 지역 14개, 한랭기후 지역 54개, 2024년은 보통기후 지역 30개, 38개로 확인되었다. 동결일수를 기준으로 가장 많은 한랭기후로 구분된 것은 2022년이며, 2020∼2022년까지 한랭기후로 구분된 지역의 수가 증가하다가 2022년 이후 한랭기후로 평가된 지역의 수가 점차 감소하는 것으로 나타났다. Tables 5∼8에서 보통기후의 설계기준 초과추세를 보면 보통기후로 구분되는 지역의 수가 줄어들수록 설계기준을 초과하는 지역의 비율 또한 줄어드는 것을 볼 수 있다. 반면, 한랭기후의 추세를 보면 한랭기후로 구분되는 지역의 개수가 줄어들 때 설계기준을 초과하는 지역의 비율은 높아지는 것을 확인할 수 있다. 이에 따라 한랭기후에서 설계기준을 초과하는 지역에 대하여 각 연도별로 비교분석을 실시하였다. Tables 5∼8에 나타난 것과 같이 최근 5년간(2020∼2024년) 국내 한랭기후 지역의 교량 설계기준 온도 초과 현황을 30년, 50년, 100년 재현주기별로 분석한 결과, 2022년에 한랭기후로 분류된 지역 수가 가장 많았으며, 이후 점차 감소하는 경향을 보였으나, 한랭기후로 분류된 지역에서는 설계 온도범위 초과율이 높아지는 양상이 관찰되었다. 한랭기후 지역 중 설계기준을 초과하는 대표적 지역은 보은, 양평, 원주, 인제, 제천, 철원, 춘천, 충주, 홍천 등으로, 재현주기가 길어질수록 초과 지역이 확대되는 경향이 뚜렷했다.

Figs. 7-8에서 사용된 설계기준 약자는 보통기후 콘크리트교(Normal Climate - Concrete Bridge: NCCB), 보통기후 합성교(Normal Climate - Composite Bridge: NCCoB)와 보통기후 강교(Normal Climate - Steel Bridge: NCSB), 한랭기후 콘크리트교(Cold Climate - Concrete Bridge: CCCB)와 한랭기후 합성교(Cold Climate - Composite Bridge: CCCoB), 한랭기후 강교(Cold Climate - Steel Bridge: CCSB)를 나타낸 것이다. 68개 지역의 5년에 대한 보통기후 구분은 2020년부터 28개, 9개, 7개, 14개, 30개로 연도별로 상이하게 나타났다. 각 기후 및 교량형식에 따라 설계온도 범위에 대한 초과 정도를 확인한 결과 보통기후가 상대적으로 적은 2021년, 2022년을 제외한 나머지 연도에서는 NCCB, NCCoB와 CCCB 설계기준을 초과하는 지역이 다수 존재하였다. Figs. 7-8에서는 정리된 연도별 데이터 Tables 5∼8을 바탕으로 5년간의 평균값을 막대그래프로 표현하여 비교하였다. Tables 5∼8에서는 보통기후와 한랭기후로 구분하고 각각의 설계기준에 대한 만족 여부를 온도차 및 최대기온과 최저기온의 차이를 기준으로 나타내었다. Figs. 7-8에 나타난 것과 같이 온도하중계수를 적용하지 않은 온도차 분석 결과, 보통기후 지역에서 NCCB 초과비율은 재현기간 30년 84.2%(15.6개), 50년 92.2%(16.6개), 100년 100%(15.4개)였으며, NCCoB 초과지역은 재현기간 30년 24.8%(6.6개), 50년 29.2%(7.6개), 100년 32%(4.4개), NCSB를 초과는 재현기간 100년 1.4%(0.4개) 수준이었다. 한랭기후 지역 CCCB 초과는 재현기간 30년 95%(6.6개), 50년 96.6%(7.6개), 100년97.2%(4.4개)로 나타났다. 온도하중계수 1.2 적용 시, 보통기후 지역 NCCB 초과비율은 재현기간 30년 32%(8.2개), 50년 41.2%(9.6개), 100년 46%(10.4개)였고, NCCoB 초과는 100년 1.4%(0.4개)수준이었다. 한랭기후 지역 CCCB 초과는 재현기간 30년 18.8%(9개), 50년 24.8%(12개), 100년 33%(16개)였으며, CCCoB와 CCSB 초과지역은 발생하지 않았다. 최대기온과 최저기온 차이 결과에서 온도하중계수 미적용 시, 보통기후 지역 NCCB 초과 비율이 재현기간 30년 및 50년에서 100%(17.6개), 100년에서 86.6%(17.6개)였고, NCCoB 초과는 30년 32%(8.2개), 50년 40%(8.6개), 100년 47.6%(11.4개)였다. 한랭기후 지역 CCCB 초과는 재현기간 30년 95.2%(47.8개), 50년 98.2%(49.4개), 100년 84.4%(49.6개), CCCoB 초과는 30년 33%(16개), 50년 44.4%(21개), 100년 40.4%(23.6개)였다. 온도하중계수 1.2 적용 시, 보통기후 지역 NCCB 초과 비율은 재현기간 30년 54.2%(11.4개), 50년 59.2%(12.2개), 100년 68.6%(13.6개)였고, NCCoB 초과는 100년 1.4%(0.4개)였으며 NCSB 초과지역은 발생하지 않았다. 한랭기후 지역 CCCB 초과는 재현기간 30년 33%(16개), 50년 43.4%(21개), 100년 48.6%(23.6개), CCCoB 초과는 100년 2.4%(1개)였으며, CCSB는 모든 조건에서 만족되었다. 이에 대하여, 최근 5년간 기후조건별 온도에 대한 설계기준 만족수준을 검토하였을 때, 보통기후 콘크리트교(NCCB), 한랭기후 콘크리트교(CCCB)의 경우 온도에 대한 재현주기와 하중계수를 고려하더라도 설계기준을 만족하지 못하는 경우가 상대적으로 높이 나타날 수 있음을 확인할 수 있다.

이러한 교량의 경우 교량받침이나 신축이음에서 발생하는 온도변형을 흡수하지 못하고 상부구조에 구조적인 추가 응력이나 하중을 작용시킬 수 있으므로 이를 초과하는 지역의 경우 대상교량형식의 신축이음이나 교량받침의 거동을 확인할 필요가 있으며, 신축교량의 경우 대상 지역의 발생 온도범위를 고려하여 설계온도를 결정하는 것이 합리적일 수 있을 것으로 판단된다. 또한 교량의 사용수명을 고려하였을 때, 교량의 구조적 안전성 확보를 위해 지역별 온도 특성과 미래 온도 변동성을 반영한 설계기준의 세분화 및 재검토가 필요할 것으로 판단된다.

Fig. 7 Review of temperature difference level for bridge design temperature without load factor

../../Resources/ksm/jksmi.2025.29.4.79/fig7.png

Fig. 8 Review of temperature difference level for bridge design temperature with load factor

../../Resources/ksm/jksmi.2025.29.4.79/fig8.png

Table 5 Temperature difference (ΔT) for selected observation points without load factor

2020-Year

2021-Year

2022-Year

2023-Year

2024-Year

Bridge design

($\Delta T$)

40℃

50℃

60℃

80℃

40℃

50℃

60℃

80℃

40℃

50℃

60℃

80℃

40℃

50℃

60℃

80℃

40℃

50℃

60℃

80℃

R.P

Climate

Normal:28, Cold:40

Normal:9, Cold:59

Normal:7, Cold:61

Normal:14, Cold:54

Normal:30, Cold:38

30

Normal

17

(61%)

0

(0%)

0

(0%)

-

0

(0%)

0

(0%)

0

(0%)

-

0

(0%)

0

(0%)

0

(0%)

-

5

(36%)

0

(0%)

0

(0%)

-

19

(63%)

0

(0%)

0

(0%)

-

Cold

-

9

(23%)

0

(0%)

0

(0%)

-

9

(15%)

0

(0%)

0

(0%)

-

9

(15%)

0

(0%)

0

(0%)

-

9

(17%)

0

(0%)

0

(0%)

-

9

(24%)

0

(0%)

0

(0%)

50

Normal

19

(68%)

0

(0%)

0

(0%)

-

1

(11%)

0

(0%)

0

(0%)

-

1

(14%)

0

(0%)

0

(0%)

-

6

(43%)

0

(0%)

0

(0%)

-

21

(70%)

0

(0%)

0

(0%)

-

Cold

-

12

(30%)

0

(0%)

0

(0%)

-

12

(20%)

0

(0%)

0

(0%)

-

12

(20%)

0

(0%)

0

(0%)

-

12

(22%)

0

(0%)

0

(0%)

-

12

(32%)

0

(0%)

0

(0%)

100

Normal

20

(71%)

0

(0%)

0

(0%)

-

2

(22%)

0

(0%)

0

(0%)

-

1

(14%)

0

(0%)

0

(0%)

-

7

(50%)

0

(0%)

0

(0%)

-

22

(73%)

0

(0%)

0

(0%)

-

Cold

-

16

(40%)

0

(0%)

0

(0%)

-

16

(27%)

0

(0%)

0

(0%)

-

16

(26%)

0

(0%)

0

(0%)

-

16

(30%)

0

(0%)

0

(0%)

-

16

(42%)

0

(0%)

0

(0%)

Table 6 Temperature difference (ΔT) for selected observation points with load factor

2020-Year

2021-Year

2022-Year

2023-Year

2024-Year

Bridge design

($\Delta T$)

40℃

50℃

60℃

80℃

40℃

50℃

60℃

80℃

40℃

50℃

60℃

80℃

40℃

50℃

60℃

80℃

40℃

50℃

60℃

80℃

R.P

Climate

Normal:28, Cold:40

Normal:9, Cold:59

Normal:7, Cold:61

Normal:14, Cold:54

Normal:30, Cold:38

30

Normal

26

(93%)

14

(50%)

0

(0%)

-

7

(78%)

0

(0%)

0

(0%)

-

5

(71%)

0

(0%)

0

(0%)

-

12

(86%)

3

(21%)

0

(0%)

-

28

(93%)

16

(53%)

0

(0%)

-

Cold

-

40

(100%)

9

(23%)

0

(0%)

-

54

(92%)

9

(15%)

0

(0%)

-

54

(89%)

9

(15%)

0

(0%)

-

51

(94%)

9

(17%)

0

(0%)

-

38

(100%)

9

(24%)

0

(0%)

50

Normal

27

(96%)

16

(57%)

0

(0%)

0

(0%)

8

(89%)

0

(0%)

0

(0%)

-

6

(86%)

0

(0%)

0

(0%)

-

13

(93%)

4

(29%)

0

(0%)

-

29

(97%)

18

(60%)

0

(0%)

-

Cold

-

40

(100%)

12

(30%)

0

(0%)

-

56

(95%)

12

(20%)

0

(0%)

-

56

(92%)

12

(20%)

0

(0%)

-

52

(96%)

12

(22%)

0

(0%)

-

38

(100%)

12

(32%)

0

(0%)

100

Normal

28

(100%)

17

(61%)

0

(0%)

-

9

(100%)

0

(0%)

0

(0%)

-

7

(100%)

0

(0%)

0

(0%)

-

14

(100%)

5

(36%)

0

(0%)

-

30

(100%)

19

(63%)

0

(0%)

-

Cold

-

40

(100%)

16

(40%)

0

(0%)

-

57

(97%)

16

(27%)

0

(0%)

-

57

(93%)

16

(26%)

0

(0%)

-

52

(96%)

16

(30%)

0

(0%)

-

38

(100%)

16

(42%)

0

(0%)

Table 7 Temperature difference (Max - Min temperature) for selected observation points without load factor

2020-Year

2021-Year

2022-Year

2023-Year

2024-Year

Bridge design

($\Delta T$)

40℃

50℃

60℃

80℃

40℃

50℃

60℃

80℃

40℃

50℃

60℃

80℃

40℃

50℃

60℃

80℃

40℃

50℃

60℃

80℃

R.P

Climate

Normal:28, Cold:40

Normal:9, Cold:59

Normal:7, Cold:61

Normal:14, Cold:54

Normal:30, Cold:38

30

Normal

28

(100%)

17

(61%)

0

(0%)

-

9

(100%)

0

(0%)

0

(0%)

-

7

(100%)

0

(0%)

0

(0%)

-

14

(100%)

5

(36%)

0

(0%)

-

30

(100%)

19

(63%)

0

(0%)

-

Cold

-

39

(98%)

16

(40%)

0

(0%)

-

56

(95%)

16

(27%)

0

(0%)

-

56

(92%)

16

(26%)

0

(0%)

-

51

(94%)

16

(30%)

0

(0%)

-

37

(97%)

16

(42%)

0

(0%)

50

Normal

28

(100%)

18

(64%)

0

(0%)

-

9

(100%)

0

(0%)

0

(0%)

-

7

(100%)

0

(0%)

0

(0%)

-

41

(100%)

5

(36%)

0

(0%)

-

30

(100%)

20

(67%)

0

(0%)

-

Cold

-

40

(100%)

21

(53%)

0

(0%)

-

58

(98%)

21

(36%)

0

(0%)

-

58

(95%)

21

(34%)

0

(0%)

-

53

(98%)

21

(39%)

0

(0%)

-

38

(100%)

21

(55%)

0

(0%)

100

Normal

28

(100%)

21

(75%)

1

(4%)

-

9

(100%)

3

(33%)

0

(0%)

-

7

(100%)

2

(29%)

0

(0%)

-

14

(100%)

8

(57%)

0

(0%)

-

30

(100%)

23

(77%)

1

(3%)

-

Cold

-

40

(100%)

23

(58%)

0

(0%)

-

58

(98%)

24

(41%)

0

(0%)

-

59

(97%)

24

(39%)

0

(0%)

-

53

(98%)

24

(44%)

0

(0%)

-

38

(100%)

23

(61%)

0

(0%)

Table 8 Temperature difference (Max - Min temperature) for selected observation points with load factor

2020-Year

2021-Year

2022-Year

2023-Year

2024-Year

Bridge design

($\Delta T$)

40℃

50℃

60℃

80℃

40℃

50℃

60℃

80℃

40℃

50℃

60℃

80℃

40℃

50℃

60℃

80℃

40℃

50℃

60℃

80℃

R.P

Climate

Normal:28, Cold:40

Normal:9, Cold:59

Normal:7, Cold:61

Normal:14, Cold:54

Normal:30, Cold:38

30

Normal

21

(75%)

0

(0%)

0

(0%)

-

3

(33%)

0

(0%)

0

(0%)

-

2

(29%)

0

(0%)

0

(0%)

-

8

(57%)

0

(0%)

0

(0%)

-

23

(77%)

0

(0%)

0

(0%)

-

Cold

-

16

(40%)

0

(0%)

0

(0%)

-

16

(27%)

0

(0%)

0

(0%)

-

16

(26%)

0

(0%)

0

(0%)

-

16

(30%)

0

(0%)

0

(0%)

-

16

(42%)

0

(0%)

0

(0%)

50

Normal

22

(79%)

0

(0%)

0

(0%)

-

4

(44%)

0

(0%)

0

(0%)

-

2

(29%)

0

(0%)

0

(0%)

-

9

(64%)

0

(0%)

0

(0%)

-

24

(80%)

0

(0%)

0

(0%)

-

Cold

-

21

(53%)

0

(0%)

0

(0%)

-

21

(36%)

0

(0%)

0

(0%)

-

21

(34%)

0

(0%)

0

(0%)

-

21

(39%)

0

(0%)

0

(0%)

-

21

(55%)

0

(0%)

0

(0%)

100

Normal

24

(86%)

1

(4%)

0

(0%)

-

5

(56%)

0

(0%)

0

(0%)

-

3

(43%)

0

(0%)

0

(0%)

-

10

(71%)

0

(0%)

0

(0%)

-

26

(87%)

0

(0%)

0

(0%)

-

Cold

-

23

(58%)

1

(3%)

0

(0%)

-

24

(41%)

1

(2%)

0

(0%)

-

24

(39%)

0

(0%)

0

(0%)

-

24

(44%)

1

(2%)

0

(0%)

-

23

(61%)

1

(3%)

0

(0%)

4. 결 론

본 연구에서는 최근 50여 년간(1973∼2024)의 전국과 선정한 68개 지역에 대한 국내 기상청 및 지역별 장기 계측 온도자료를 바탕으로, 교량받침 및 신축이음 설계 등에 필요한 온도설계하중 수준을 정량적으로 분석하고, 현행 기준의 적정성과 개선 필요성을 종합적으로 검토하였다.

(1) 국내 전역에 대한 온도분포 분석 결과, 국내 전역에서 연평균, 최대, 최저온도가 전반적으로 상승하고 있는 경향을 보였다. 특히 연 최저온도의 상승 폭이 연 최고온도보다 더 크게 나타났으며, 연중 온도차는 다소 줄어드는 경향을 볼 수 있지만 2000년 이후 연간 온도차가 미소하게 증가하는 경향을 확인할 수 있다.

(2) 국가 및 지역별 온도 확률모델을 구축하여, 극한 온도(최대⋅최저) 및 온도차에 대한 30년, 50년, 100년 재현주기별 예측값을 산출하고, 이를 현행 교량 온도하중 설계기준과 비교하였다. 그 결과, 하중계수 적용 시 일부 지역에서는 100년 재현주기에서 보통기후 합성교(NCCoB), 한랭기후 합성교(CCCoB)의 설계기준을 초과하는 사례가 확인되었으며, 보통기후 콘크리트교, 한랭기후 합성교의 경우 온도 재현주기와 하중계수를 반영하더라도 . 재현주기가 길어질수록 기준 초과 비율이 증가하는 경향이 뚜렷하게 나타났다.

(3) 지역적 특성에 따라 온도변화의 분포가 국부적으로 다르게 나타났으며, 기후변화로 인해 최대 및 최저온도 발생의 불확실성이 크게 증가할 수 있음을 확인하였다. 이는 지역별 기후 특성과 온도변화의 불확실성을 반영한 설계기준의 세분화와 미래 온도 변동성에 대한 선제적 대응의 필요성을 시사하고 있다. 온도에 대한 재현주기 및 하중계수를 고려하더라도 설계기준을 초과하는 지역의 사례가 다수 발생하고 있으며 이때 교량에서 교량받침의 과도한 수평변위나 들뜸현상 또는 신축이음의 기능저하와 같은 문제가 발생할 수 있을 것으로 판단된다. 특정 지역에서 온도 변화가 설게 기준을 초과하는 경우 앞서 언급한 문제들이 발생할 가능성이 높아지므로 대상 지역의 기후 조건을 반영하여 설계온도를 조정하는 것이 합리적일 것이라 판단된다.

본 연구에서는 국내 지역별 온도계측를 분석하여 교량 설계기준 온도의 적정성을 평가하였으며, 교량형식별 설계기준 온도범위를 초과하는 경우가 나타났으며, 최근의 온도 상승과 극한 기후현상들을 고려할 때 국내 교량 설계기준에서 제시하는 온도하중 범위의 재검토하거나 온도변화에 의하여 영향을 받을 수 있는 교량의 경우 진단점검과정에서 이에 대한 검토나 주의가 필요할 것으로 판단된다. 또한, 지역별 기후 특성과 온도변화의 불확실성, 그리고 장기적인 온도변화 예측과 극한 기후 현상에 대한 체계적인 연구를 바탕으로 보다 합리적인 설계기준 개정이 필요할 것으로 판단되며, 이를 통해 기후변화 시대에도 교량의 구조적 안전성과 내구성을 효과적으로 확보할 수 있도록 할 필요가 있을 것이다.

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