1. 서 론

도심지는 불투수면의 증가, 인구의 밀집, 지하공간의 개발 등에 의해 집중강우로 인한 침수에 취약하다. 특히 지하 쇼핑몰, 지하차도, 지하주차장 등의 지하공간은 폐쇄성과 배수 제한으로 인해 우수 유입 발생 시 급격한 침수와 함께 인명피해로 이어질 수 있는 우려가 있다. 지하공간은 물이 빠져나가기 어렵고 침수 시 대피경로가 제한적이기 때문에 침수 시 안전한 대피를 위해 신속한 의사결정이 필요하다. 여러 지하공간 중 지하철은 주요 대중교통수단으로서 다양한 연령과 신체조건을 가진 시민들이 이용하고 있고, 복잡한 시설 구조를 형성하고 있어 침수 발생 시 대규모 피해로 이어질 가능성이 있다. 실제로 해외에서는 지하철 침수로 인한 인명피해 및 심각한 침수 사례가 보고된 바 있다. 일본에서는 2003년 후쿠오카 지하철 침수, 2004년 도쿄 지하철 침수와 같은 지하공간 침수 사례가 보고된 바 있으며, 2021년 7월 중국 허난성 정저우에서는 지하철 터널 내 우수 유입으로 인명피해가 발생하였다. 국내에서도 영등포역, 부산역 등 도심지를 중심으로 한 크고 작은 지하철 침수 사례가 있었다. 국내 인명피해 사례는 확인된 바 없으나, 기후변화로 인한 강우 불확실성의 증가와 2022년 이수역 침수사고와 같은 사례를 고려할 때, 침수 시 이용객의 대피 안전 평가가 필요한 상황이다.

침수흐름 내 보행 안전은 유속(U)과 수심(h)의 관계를 통해 제시되었으며, Abt et al. (1989) 이후 실규모 침수흐름 환경에서 보행가능한 U-h 관계를 측정하여 보행 안전 평가를 위한 경험식이 제시되어 왔다(Russo et al., 2013; Martínez-Gomariz et al., 2016). 하지만 실규모 실험의 경우 사람이 직접 보행한계에 근접한 흐름조건에서 보행을 시도해야 하므로 안전이 우려되며, 실험 참여자의 표본 수집의 한계로 인해 표준화에 어려움이 있다. 이에 따라 실험실 규모의 환경에서 인체모형을 이용한 보행한계 평가 실험이 수행되었다. Xia et al. (2014)는 인형을 이용한 실험을 통해 미끄러짐(sliding)과 넘어짐(toppling)을 일으킬 수 있는 한계 유속 계산식을 제안했다. 그리고 Postacchini et al. (2021)은 사람의 다리를 원기둥으로 단순화하여 넘어짐 발생 조건에 대한 U-h 관계를 제시했다. 이후 3D 프린터의 활용이 보편화됨에 따라 정교한 인체모형의 제작이 가능해졌으며, Zhu et al. (2023), Guo et al. (2024)은 인체모형을 제작하여 U-h 관계를 도출했다. 하지만 3D 프린터의 재료는 대체로 인체의 비중보다 크기 때문에 기하학적 상사를 통해 제작된 인체모형의 무게가 실제 제작 대상의 무게보다 더 크게 제작되었다. 이러한 문제를 고려하여 Kim et al. (2025)은 제작된 인체모형을 추가 가공하여 기하학적 상사를 고려한 모형의 무게가 실제 제작 대상 인체의 무게와 유사해지도록 했다. 인체모형을 이용한 시도에도 불구하고 실험 대상은 대체로 성인 남성에 기준한 결과에 집중되어 있으며, 연령 별, 성별 표준 체형의 변화를 고려한 실험은 제한적인 상황이다.

실험을 통해 도출한 U-h 관계로부터 보행한계 기준을 판별하기 위한 지표가 개발되었다. Arrighi et al. (2017)은 보행한계 실험결과로부터 mobility parameter외 Froude number의 관계식을 도출했고 Lazzarin et al. (2022)은 수심과 유속을 함께 고려하는 physics-based impact parameter를 제안했다. 또한 보행안전에 대한 세부적 평가를 위해 보행 위험도를 등급으로 제시하기 위한 연구 결과가 제시되었다. DEFRA and EA (2006)는 실규모 실험결과에 기반하여 보행 위험도를 4개 단계로 구분하였으며, 유속과 수심의 곱으로 정의되는 flood intensity를 이용하여 평가했다. 또한 Cox et al. (2010)은 flood intensity와 연령 별 키와 몸무게를 고려한 보행안전 평가 등급을 제시했다. Kvočka et al. (2016)은 Xia et al. (2014)의 보행한계 산정식을 이용하여 보행안전 평가 기준을 제시하였으며, 위험도를 Low, Moderate, Extreme으로 구분하여 제시했다. 이러한 보행 안전 평가 등급은 기존 보행 한계 평가실험에 기초하여 제시되었으며, 실험결과의 보완에 따라 개선될 필요가 있다.

본 연구에서는 지하공간 침수 시 보행자의 안전한 대피를 위한 보행안전 평가 기준을 인체모형 실험결과에 기반하여 산정하였다. 연령 별, 성별 보행안전 평가 기준의 비교를 통해 침수흐름에 대한 보행 취약도를 비교하였으며, 기존 보행한계 평가 기준과의 차이를 분석했다. 인체모형 실험결과를 이용하여 4단계의 보행안전 평가 기준을 제시하였으며, 단순한 지하철 플랫폼 침수 시뮬레이션 결과에 적용하여 보행자 별 보행안전 평가 결과를 비교했다.

2. 연구방법

2.1 실험방법

인체모형을 이용한 보행한계 조건을 도출하기 위해 Fig. 1과 같이 수리실험을 수행했다. 실험수로는 길이 15 m, 폭 0.4 m의 직사각형 수로이며, 삼각위어를 통해 유량이 공급된다. 지하철 플랫폼의 침수흐름을 고려하기 위해 Froude 상사를 적용하였으며, ‘도시철도 정거장 및 환승･편의시설 설계 지침’(대도시권 광역교통 위원회 고시 제2025-241호)에 제시된 지하철 플랫폼의 평균 폭(4 m)과 실험수로의 폭(0.4 m)을 고려하여 기하학적 축척을 1/10로 설정했다. 실험유량은 0.012~0.015 m³/s 범위에서 조정하여, Froude 수가 0.21~0.67인 상류흐름(subcritical flow)에서 수행됐다. 인체모형은 흐름이 안정화되는 구간인 수로 상류단으로부터 7.5 m 떨어진 지점의 수로 중앙에 위치시켰다. 실험은 수로 내 등류흐름 재현이 가능한 4 cm의 수심에서부터 시작하였으며, 하류 tail gate의 높이를 1 cm 간격으로 증가시키며 각 인체모형의 코 높이에 해당하는 수심에 도달할 때까지 수행하였다. 각 수심조건에 대해 유량공급 밸브를 미세 조정하여 유량을 점진적으로 변화시키면서 인체모형의 넘어짐이 최초로 발생하는 흐름 조건을 결정하였다. 이 조건에서 유속과 수심을 측정하여 보행한계 조건에 대한 U-h 관계를 결정했다. 유속은 3차원 전자식 유속계(VP-3000, KENEK)를 이용하였으며, 인체모형 설치 지점에서 수심 방향으로 1 cm 간격으로 측정한 유속을 수심 평균하여 이용했다. 그리고 수심은 유속측정 지점과 동일한 위치에서 수로 벽면에 부착한 눈금자를 이용하여 측정했다. 측정한 유속은 Froude 상사에 따라 다음 식으로부터 실규모 유속으로 환산했다.

여기서 Um는 측정된 유속, lr은 기하학적 상사비(lr = 10)이다.

Fig. 1.

Experimental setup for pedestrian safety under inundation

보행한계 평가 실험을 위한 인체모형은 Fig. 2와 같이 성인 남성(20~30대), 성인 여성(20~30대), 중년 여성(50~60대), 그리고 어린이(7세 이상~12세 미만)을 대상으로 제작했다. 성인남성, 성인여성, 그리고 중년여성은 국민건강보험공단(NHIS)에서 제공하는 평균 신장과 체중 자료를 기반으로 제작했다(NHIS, 2022). 그리고 어린이의 경우에는 질병관리청에서 발간한 “2017 소아청소년 성장도표”의 대표 신장과 체중에 기반하여 모형을 제작하였다(KDCA, 2017). 인체모형은 3D 프린터(Creality K1 Max, Shenzhen Creality 3D Technology Co., Ltd)를 이용하여 제작하였으며, 수리실험을 위한 기하학적 상사비(lr= 10)를 반영하여 축소모형을 제작했다. 3D 프린팅에 이용한 재료는 HS PLA로서 밀도가 1,240 kg/m³으로, 인체의 밀도(1,000 kg/m³)보다 밀도가 높은 재료이다. 따라서 3D 프린터로 모형을 제작한 후 모형의 표면을 연마하여 기하학적 상사비에 따라 Eq. (2)를 이용하여 산정된 모형의 중량과 제작모형의 중량이 동일해지도록 보정했다.

여기서 Wm, Wp는 각각 목표 모형의 중량, 실제 인체의 중량, ρr은 밀도비, gr = 1은 중력가속도의 비이다. 제작한 인체모형은 Fig. 2와 같으며, 각 모형의 키와 무게는 Table 1과 같다.

Fig. 2.

Design of human models by ages for pedestrian safety experiments

2.2 침수 시뮬레이션

보행한계 기준의 적용을 위해 단순한 형상의 지하철 플랫폼에 대해 준3차원 수리동역학모델 EFDC (Environmental Fluid Dynamics Code)를 이용한 침수흐름해석을 수행했다. EFDC의 흐름해석 모형은 Reynolds Averaged Navier-Stokes equation (RANS)를 이용하며, 연직방향의 운동량 방정식은 정수압을 가정하여 계산한다. 수평동점성계수의 결정을 위한 난류폐쇄기법으로써 Smagorinsky 모형을 이용하며, 연직동점성계수는 Mellor-Yamada 모형을 이용하여 계산한다(Hamrick, 1992). EFDC 모형은 마름/젖음 해석, 유출부의 수위-유량 관계식 적용이 가능하여, 지하공간 침수흐름의 전파해석에 용이하다(Shin et al., 2023). 지하철 플랫폼은 Park et al. (2018)의 연구에서 사용한 폭 10 m, 길이 40 m의 지하철 플랫폼(Fig. 3)을 이용하였다. 계산격자와 매개변수는 Park et al. (2018)의 실험결과와 비교하여 검증한 바와 같이, △x×△y = 0.02~0.06 m²의 격자해상도, 10개의 연직 Layer로 구성하였으며, △t = 0.1 sec, Smagorinsky coefficient는 0.2를 이용했다(Shin et al., 2023).

침수시뮬레이션을 위한 우수 유입 지점은 Fig. 3에 나타낸 바와 같이 지상 연결계단이며, 성인 무릎 높이에 해당하는 0.5 m 수심으로 유입되는 극한 상황을 가정했다. 유입 수심으로부터 유량을 계산하기 위해 다음 식과 같이 위어 공식을 이용했다(Nakasaka and Ishigaki, 2021).

Fig. 3.

Computational grid for inundation flow analysis on a subway platform (modified from Shin et al., 2023)

여기서 B는 유입 계단의 폭이고, Cd는 유량계수이다. Cd는 Nakasaka and Ishigaki (2021)에서 제안한 바와 같이 지하공간 유입유량 산정을 위해 제시된 값, 0.85를 적용했다. 우수의 유입은 5분 동안 이뤄지고, 5분 이후 차수판이 설치되어 우수 유입이 중단되는 시나리오를 가정했다. 그리고 유입된 우수는 지하 2층 계단으로 유출되는 경계조건을 적용하여, 10분 동안의 침수흐름 변화를 나타내기 위한 상황을 모의하였다. Fig. 4는 우수 유입에 따른 침수심 및 유속벡터의 시간변화를 보여준다. 계단을 따라 유입된 우수는 침수 초기(t = 10 sec) 플랫폼 중앙으로 빠르게 퍼져가며, 계단 하부에서 높은 수심과 유속을 나타냈다. 이후 침수흐름과 지하 2층 계단을 통한 유출이 안정화되며(t = 300 sec), 좌측 계단에서 유입되는 우수로 인해 플랫폼 우측으로 높은 침수심이 형성됐다. 우수 유입이 중단된 이후(t = 301 sec)에는 지하계단으로 우수가 유출되며 흐름이 형성되지만, 점차 흐름이 정지되며 수심이 감소되는 결과를 나타냈다(t = 600 sec). 이러한 침수 흐름 상황에 대해 인체모형 실험결과로부터 도출한 보행안전 기준을 적용하여, 보행안전의 시간변화를 분석했다.

Fig. 4.

Temporal changes in inundation depth and flow velocity due to stormwater inflow

3. 결과 및 토의

3.1 보행한계 실험결과 및 검증

인체모형을 이용한 보행한계 실험결과의 타당성을 검토하기 위하여, 기존 선행연구에서 제시된 보행한계 조건과 비교·분석하였다. Fig. 5는 성인 남성과 어린이에 대한 실험결과 및 추세선을 기존 연구에서 실규모 실험과 인체모형의 보행한계 조건을 비교한 결과이다. Fig. 5의 점선은 본 실험결과에 대한 추세선을 나타내며, 수심이 키의 80% 이상, 유속이 3 m/s 이상일때는 모두 보행이 불가능한 것으로 보고되어 이 결과를 반영하여 추세선을 나타냈다(Russo et al., 2013; Kim et al., 2025). 본 실험결과를 포함한 모든 실험 결과는 유속이 증가할수록 보행 가능한 한계 수심이 감소하는 경향을 나타냈다. 성인 남성의 경우, 실규모 보행 한계 실험결과(Karvonen et al., 2000)에 비해 동일 유속을 기준으로 비교할 때, 실규모 실험결과에 비해 낮은 한계 수심을 나타내어 더 보수적으로 보행한계 기준을 판단하고 있다. 이는 인체모형을 이용한 실험결과가 보행자의 자세 제어, 균형 유지, 발의 능동적 접지력과 같은 실제 보행행동의 영향을 반영하지 못하는 한계가 있기 때문이다.

Fig. 5.

Validations of U-h curves by comparisons of human experiments

인체모형 실험의 한계에도 불구하고, 기존 인체모형 실험결과(Xia et al., 2014; Postacchini et al., 2021)와 비교하여 실규모 실험과 더 유사한 대한 U-h 관계를 나타냈다. Xia et al. (2014)은 사람 형태의 인형을 이용한 실험을 수행하였으며, Postacchini et al. (2021)은 원통형 요소로 단순화한 인체 모형을 이용했기 때문에 인체모형의 형상을 재현하는데 한계가 있었다. 반면, Zhu et al. (2023)은 본 연구와 같이 3D 프린터를 이용한 인체모형 제작을 통해 기존 연구들에 비해 실규모 실험과 유사한 경향을 나타냈다. 하지만 Zhu et al. (2023)에서 밀도가 1,130 kg/m³인 재료를 이용하여, 인체와 동일한 밀도를 가정한 모형에 비해 무거운 중량으로 제작되었을 가능성이 있다. 이에 따라 본 연구 결과에 비해 같은 유속 대비 더 깊은 수심의 흐름에도 자세를 유지할 수 있는 결과가 나타났다. 이 결과는 어린이(Fig. 5(b)) 실험결과에서도 일관적으로 나타났다. 특히 어린이의 경우, 본 연구로부터 도출한 추세선이 실규모 실험결과(Foster and Cox, 1973; Yee, 2003)를 비교적 잘 재현하는 것으로 나타났다. 이는 어린이가 성인에 비해 자세 제어 및 균형 유지 능력이 상대적으로 부족할 수 있으며, 실제 어린이를 대상으로 한 실험에서는 안전성 확보를 위해 보다 보수적인 한계조건이 적용되었을 가능성을 고려할 때, 타당한 결과로 판단된다. 따라서 본 연구에서 제시한 보행한계 조건은 기존 인체모형 실험의 한계를 일부 보완하면서도 일관성 있는 실험결과를 제공하며, 실규모 보행한계 실험을 보완할 수 있는 대안적 방법으로 활용될 수 있음을 보여준다.

Fig. 6는 보행자 별 보행한계 실험결과 및 U-h 관계를 비교한 그래프이다. 실험결과, 성인 남성, 성인 여성, 중년 여성, 어린이 순으로 보행에 취약한 것으로 나타났다. 또한 성인 남성과 여성의 차이보다 성인 여성과 중년 여성의 차이가 더 크게 나타나, 성별 간 보행한계 차이보다 연령별 차이가 더 큰 것으로 나타났다. 실험결과는 모든 실험 대상에 대해 U-h 관계가 비선형적 관계를 갖는 것으로 나타났다. 따라서 Fig. 6의 점선으로 표기된 대상 별 보행한계 조건은 다음 식을 이용하여 계산했다.

Fig. 6.

Comparisons of U-h curves by ages and genders

여기서 a, b는 회귀상수이며, 대상 별 회귀상수는 Table 2에 제시되어 있다. 산정된 보행한계 경험식의 R²는 모두 0.97 이상으로 실험결과를 적절히 반영하는 것으로 나타났다. Table 2에 나타낸 실험범위는 보행한계 조건 계산식에 활용한 실험 결과의 범위를 나타낸다. 성인남성에 대한 실험조건은 Fig. 5(a)에서 보여준 기존 실규모 실험 범위인 유속 0.6-1.1 m/s 및 수심 0.62-1.55 m를 포함하고 있어, 해당 범위 내에서는 회귀식의 적용성이 비교적 타당한 것으로 판단된다. 어린이의 경우에는 기존 실규모 실험범위인 유속 0.88-3.0 m/s 및 수심 0.11-0.48 m에 비해 본 연구의 실험조건이 상대적으로 좁기 때문에, 실험범위를 벗어나는 침수조건에 적용할 경우 주의가 필요하다. 그럼에도 불구하고, Fig. 5(b)에서 나타낸 바와 같이 본 연구의 회귀식은 기존 실규모 보행한계 결과와 유사한 변화 경향을 나타내므로, 인체모형 실험을 통해 도출한 회귀식의 실규모 적용 가능성을 일부 뒷받침하는 결과로 판단된다. 다만 Table 2의 회귀상수는 세대별 평균 체형을 기준으로 제작한 인체모형 실험결과로부터 산정된 값이므로, 실제 보행자의 개별 체형, 운동능력 등에 따른 불확실성을 충분히 반영하지 못하는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서 제시한 회귀식은 실험범위 내 보행한계 조건을 평가하기 위한 기준으로 활용될 수 있으나, 재난 상황에 취약한 교통약자의 보행 위험을 판단하는 단독 기준으로 적용할 경우에는 보수적인 해석이 필요하다.

3.2 보행 안전 기준 비교

인체모형 실험 결과를 기존 연구에서 제시한 보행 안전 기준과 비교했다. Fig. 7는 실규모 보행실험 결과로부터 flood intensity (Uh)를 기준으로 구분한 보행 안전 기준과 본 실험 결과를 비교한 그래프이다. Fig. 7에서 색으로 구분된 보행 안전 기준은 Low, Moderate, Significant, Extreme로 구분했다. 그리고 보행자 키(h_p)와 몸무게(W) 곱의 범위에 따라 성인(50 m･kg < hpW)과 어린이(25 m･kg < hpW < 50 m･kg )를 구분하여 보행안전 기준을 적용했다. 성인의 경우 Low는 Uh < 0.6 m²/s, Moderate는 0.6 m²/s < Uh < 0.8 m²/s, Significant는 0.8 m²/s < Uh < 1.2 m²/s, Extreme은 1.2 m²/s < Uh으로 구분했다. 이 기준에서는 Moderate를 일부 성인에게 보행이 위험한 정도, Significant를 대부분의 성인에게 보행이 위험한 정도로 구분하고 있다. 따라서 Moderate 이상일 때 보행한계 구간이 발생할 수 있음을 나타낸다. 어린이의 경우에는 더 보수적인 판단기준을 제시하고 있으며, Moderate 구간 없이 Low (Uh < 0.4 m²/s), Significant (0.4 m²/s < Uh < 0.6 m²/s), Extreme (0.6 m²/s < Uh)으로 기준을 구분했다. Fig. 6에 제시한 보행 한계 산정 결과로부터 Uh를 계산한 결과, Low에서부터 Significant까지 넓은 영역에 걸쳐 나타났다. 특히, 성인 남성과 여성은 유사한 분포를 나타냈으나, 중년 여성의 경우 대체로 Low 범위에 속하는 것으로 나타났다. Fig. 7에서 인체모형별 Uh의 최댓값과 최솟값은 보행한계 유속-수심 회귀식에 각각 유속 3.0 m/s 조건과 인체모형 키의 80%에 해당하는 수심 조건을 적용하여 산정하였으며, 이 두 조건은 보행이 불가능한 경계조건으로 알려져 있다(Russo et al., 2013).

Fig. 7.

Comparison of experimental walking-limit conditions for different pedestrian groups with flood intensity (Uh)-based hazard zones proposed by Cox et al. (2010)

Flood intensity 기준에 따라 보행안전 수준이 Low로 판단됨에도 불구하고 중년여성 모형의 넘어짐이 발생한 결과는 두 가지 요인으로 볼 수 있다. 첫째로 Cox et al. (2010)의 기준은 주로 성인 중심의 실험자료를 일반화하여 제안된 것으로, 연령 및 성별에 따른 보행 안정성 차이를 직접적으로 반영하지 못한다. 따라서 중년 여성과 같이 상대적으로 취약한 집단에 대해서는 실제 보행한계를 과대평가할 가능성이 있다. 둘째로, flood intensity를 이용한 기준은 인체 형상에 의해 발생하는 부력과 자중에 의한 보행한계 발생 조건의 차이를 반영하지 않고 성인에 대해 일정한 기준을 적용하기 때문이다. 이러한 결과는 실규모 실험에서 실험 참여 대상자의 폭 넓은 자료 수집의 어려움, 연령 및 성별 대표 실험군 선정의 한계로 인한 것이라 할 수 있다. 반면, 인체모형을 이용하는 경우 인구집단의 통계적 대표성을 갖는 체형 제작이 가능하여, 더 세분화된 안전기준 제시가 가능하다는 개선점이 있다.

Fig. 8은 인체모형 실험결과를 이용하여 도출한 보행 안전 기준을 나타낸다. Fig. 8의 보행 안전 등급 별 기준은 Cox et al. (2010)에서 제시한 보행 안전 등급을 구분하는 Uh값의 상대적 비율을 활용하여 나타냈다. Cox et al. (2010)에 따르면 성인과 어린이의 Significant level은 각각 Uh= 0.8 m²/s와 0.4 m²/s이다. 그리고 성인의 경우 Moderate level과 Extreme level 기준을 각각 Uh= 0.6 m²/s과 1.2 m²/s로 정하여 Significant level을 기준으로 두 안전 등급 level이 각각 0.75배, 1.5배에 해당하는 비율을 나타냈다. 어린이의 경우에는 Moderate 기준이 없으며, Extreme level (Uh= 0.6 m²/s)이 Significant level의 1.5배에 해당한다. Cox et al. (2010)에서 제시한 실제 보행자의 보행 반응을 통해 구분된 등급 별 상대적 비율을 활용하여, 본 연구에서는 Eq. (4)를 이용하여 계산한 보행 한계 침수심을 Significant level (h_s)로 하여 보행 안전 등급을 구분했다. 이에 따라 성인의 경우에는 Extreme과 Moderate level은 각각 1.5hs, 0.75hs되도록 결정했고 어린이의 경우에는 보행 안전 기준을 Extreme, Significant level로 구분하며, Extreme level의 결정을 위해 1.5hs을 적용했다. 도출된 기준곡선은 성별 및 연령 집단에 따라 상이한 분포를 보였으며, 특히 동일한 유속 조건에서도 허용 가능한 한계수심이 집단별로 다르게 나타났다. 성인 남성, 성인 여성, 중년 여성, 어린이 모형의 기준곡선이 서로 구분되어 나타난 결과는 기존의 단일 보행 안전 기준이 모든 인구집단에 동일하게 적용되기 어렵다는 점을 보여준다. 특히 체구가 작거나 자중이 작은 집단일수록 동일 수리조건에서도 상대적으로 낮은 안정성을 보일 가능성이 있으며, 이는 연령 및 성별을 고려한 세분화된 보행 안전 기준의 필요성을 나타낸다. 기존 flood intensity 기준과 비교하면, Fig. 8에서 제시된 기준곡선은 유속 증가에 따른 한계수심의 감소 경향이 전반적으로 더 완만하게 나타난다. 이로 인해 저유속 구간에서는 기존 기준보다 더 낮은 한계수심이 제시되어 보다 보수적인 안전판정이 이루어지는 반면, 고유속 구간에서는 상대적으로 더 높은 한계수심이 허용되어 다소 완화된 판정 특성을 보인다.

Fig. 8.

Comparisons of U-h curves by human model

3.3 침수 흐름해석 내 보행안전 평가

Fig. 8에 제시한 보행안전 기준을 이용하여 Fig. 4의 침수흐름에 대해 성별, 연령별 보행안전 판단 결과를 비교했다. Fig. 9은 우수유입이 중단되기 전(t = 299 sec)과 후(t = 301 sec)의 보행안전 비교 결과이며, Figs. 9(a) and 9(b)에는 각 시점에 대한 우수 유입계단 주변의 침수심 시뮬레이션 결과와 유속벡터를 나타냈다. 우수 유입이 지속됨에 따라 계단과 계단 하부에서 모두 Moderate 이상의 위험도가 나타났다. 그리고 20대 여성, 중년 여성과 어린이의 경우에는 계단 하부에서 Significant 수준의 위험도를 나타내어 20대 남성에 비해 침수에 더 취약함을 보여줬다. 이러한 결과는 보행 연령에 따라 계단 하부에서 보행 위험도가 증가할 수 있음을 의미한다. 하지만 EFDC 모형은 정수압 가정에 기반한 수치모형으로, 계단흐름과 같이 연직 가속도 및 비정수압 압력분포가 지배적인 국부 흐름을 완전하게 재현하는 데에는 한계가 있다(Lin et al., 2024). 따라서 EFDC 시뮬레이션 결과로부터 산정된 계단 하부의 유속 및 보행 위험도는 실제 급변류 조건에 비해 과소산정되었을 가능성이 있다.

Fig. 9.

Comparisons of U-h curves by human model

우수유입이 중단된 이후에는 보행 위험도가 급격히 줄어들었으며, 계단 하부의 일부 영역을 제외하고 안전한 보행이 가능한 결과가 나타났다. 하지만 중년 여성과 어린이의 경우에는 여전히 계단 하부(Fig. 9(a)의 A 지점)에서 Significant 수준의 위험도가 발생하는 구간이 나타났다. 그리고 B2F 연결계단(Fig. 9(b)의 B 지점)에서 국부적인 보행 위험 구간이 발생했다. Fig. 8에서 볼 수 있듯 중년 여성과 어린이의 경우에는 동일 흐름조건에 대해 성인남성 및 여성보다 보행 안전에 취약하다. 우수유입 중단 이후(t = 301 sec), A지점에서 발생하는 유속(2.0 m/s)에 대해 Eq. (4)와 Table 2에 따라 계산한 성인남성의 보행한계 수심, hs= 0.47 m인 반면, 중년여성과 어린이는 각각 hs= 0.36 m, 0.29 m으로 나타났다. 따라서 A 지점에서 발생한 수심(0.37 m)은 성인남성에 대해 Moderate 수준으로 나타났으나, 중년여성과 어린이에 대해서는 Significant 수준으로 나타났다.

Fig. 10은 Fig. 9(a)에 표시된 A, B 지점에서의 보행 안전 지표(h/h_s)의 시간 변화를 나타낸다. 여기서 h_s는 Eq. (4)을 이용하여 계산한 Significant 수준의 수심이다. A 지점에서는 우수 유입 직후 h/h_s가 급격히 증가하여 유입이 지속되는 동안 모든 대상에 대해 Moderate 이상의 위험수준이 나타났다. 특히 아동과 중년 여성은 Significant 수준에 근접하거나 이를 초과하여, 보행 취약집단의 위험도가 상대적으로 크게 나타났다. 300 sec 이후 우수 유입이 차단되면서 모든 대상의 h/h_s​는 급격히 감소하였다. B 지점은 B2F 연결계단 전면부로, 플랫폼을 따라 흐름이 전달되는 과정에서 침수심과 유속이 감소하여 A 지점보다 낮은 위험수준을 보였다. 성인 남성과 여성은 대체로 Moderate 기준 이하의 범위에 분포하였으나, 아동과 중년 여성은 Moderate~Significant 수준의 위험이 나타났다. 이는 침수 흐름의 운동량이 감소했을지라도 보행 취약집단에 대해서는 여전히 위험이 존재할 수 있음을 보여준다. 따라서 지하공간 대피 안전성 평가는 평균적인 수리 조건뿐 아니라 이용자 특성까지 고려하여 수행될 필요가 있음을 보여준다.

Fig. 10.

Comparisons of temporal variations of pedestrian safety by age group

4. 결 론

본 연구에서는 대한민국 성인 남성, 성인 여성, 중년 여성, 어린이의 신체적 특성을 대표하는 인체모형을 제작하고, 이를 이용한 보행 안전 평가 실험을 수행하여 성별 및 연령별 보행 안전 기준을 제시하였다. 인체모형은 기하학적 축척과 재료 밀도를 고려하여 제작하였으며, 이를 통해 다양한 인구집단의 보행 한계 특성을 반영할 수 있는 실험 기반 평가가 가능하였다. 실험결과를 바탕으로 연령 및 성별에 따른 보행 한계식을 도출하였고, 이를 이용하여 Low, Moderate, Significant, Extreme의 4단계 보행 안전 기준을 제안하였다. 제안된 기준은 기존 flood intensity 기반 기준과 비교할 때, 유속 증가에 따른 한계수심의 감소 경향이 상대적으로 완만하게 나타났다. 이는 보행 안전성이 단순한 수심과 유속의 조합뿐 아니라 인체 형상에 따른 부력, 자중, 접지력 등의 영향을 함께 받음을 보여준다. 또한 동일한 수리조건에서도 성별 및 연령 집단에 따라 보행 위험 수준이 다르게 평가되어, 기존의 단일 기준만으로는 보행 취약집단의 위험을 충분히 설명하기 어렵다는 점을 확인하였다. 개발된 보행 안전 기준을 지하철 플랫폼 침수 시뮬레이션 결과에 적용한 결과, 우수가 유입되는 계단 하부와 B2F 연결계단 주변에서 보행 위험이 크게 나타났다. 특히 성인 남성과 성인 여성에 비해 중년 여성과 어린이에서 더 높은 위험수준이 평가되었다. 따라서 지하공간 대피 안전성 평가는 평균적인 수리조건뿐 아니라 이용자의 연령, 성별, 체형과 같은 특성을 함께 고려하여 수행될 필요가 있다. 본 연구에서 제안한 기준은 지하공간 침수 시 보다 세분화된 보행 안전 평가와 대피계획 수립을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.