1. 서 론

최근 기후변화가 가속화됨에 따라 도시 지역에서의 극한 강우 빈도와 강도가 전례 없이 증가하고 있다. 이로 인해 도시 침수와 이에 따른 사회·경제적 피해가 급증하고 있으며, 도시 배수 시스템의 대응 능력을 근본적으로 재점검하고 구조적으로 보완하려는 노력이 활발히 진행되고 있다. 기존 배수 인프라만으로는 점차 복잡해지는 도시 수문 환경에 효과적으로 대응하기 어렵다는 인식 아래, 저류조, 관로, 펌프장 등 물리적 기반시설의 재배치와 기능적 최적화가 중요한 과제로 부각되고 있다(Choi et al., 2017; Ko and Choi, 2023).

세계 각국은 자국의 도시 여건에 따라 다양한 구조적 대응 전략을 실현하고 있다. 예를 들어, 일본에서는 편백나무림의 간벌 이후 유출 특성의 변화에 대한 연구를 통해 도시 상류지역의 유역 관리와 산림 기반 홍수 저감 기능의 상호작용을 분석하여 구조적 대응 전략의 토대를 마련하였다(Dung et al., 2012). 싱가포르의 Marina Barrage는 해수 조절과 수자원 확보를 동시에 구현한 대표적인 사례로, 도시형 수문 관리의 새로운 모델로 평가받고 있다(Harley and Guan, 2009). 유럽의 GIS 기반 홍수 피해 모형인 Hydrologic Flood Damage Simulation Model (HOWAD)은 공간 기반의 정량적 평가를 통해 도시 기반시설의 위험도를 시각화하며 대응 전략 수립을 지원한다(Neubert et al., 2016; Lee et al., 2019). 한편, 미국 포틀랜드의 Green Solutions Program은 도심 내 도로와 보행 공간에 침투형 저류 시스템을 도입해 초기 강우 유출량을 저감하였다(Stevens, 2007). 서울시에서는 집중형 및 분산형 저류시설의 통합 운영에 관한 연구를 통해 복합적인 저류 시스템이 도시 침수 저감에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다(Lee et al., 2016). 이러한 사례들은 도시의 지형, 기후, 인프라 밀도 등에 따라 구조적 대안이 상이하게 적용되어야 함을 시사하며, 향후 도시 배수계획의 방향은 통합적이고 다계층적인 구조 설계에 기반을 두어야 함을 보여준다. 그러나 지상 저류 공간은 토지 이용의 제약과 시민 수용성 등의 문제로 인해 공간 확보가 어렵고, 이에 따라 장기적이고 지속 가능한 도시 침수 대응 전략으로서 대심도 지하 인프라의 필요성이 부각되고 있다. 특히 대도시에서는 기존 지하공간과의 연계성, 시공성, 유지관리 편의성 등을 고려한 대심도 배수시설 도입이 점차 필수 전략으로 자리 잡고 있다.

이에 따라 최근에는 대심도 인프라의 최적 설계를 위한 다양한 기법이 제시되고 있다. 미국 시카고의 Tunnel and Reservoir Plan (TARP)은 구조물의 장기 안정성과 수문학적 성능을 종합적으로 고려한 대표 사례로 평가된다(Scalise and Fitzpatrick, 2012). 대만의 실시간 홍수관리 시스템은 강우 예보 기반 펌프 운영 최적화를 통해 침수 피해를 최소화하고 있다(Chang et al., 2025). 영국에서는 도시 지하 인프라의 지속 가능성을 정량화하는 의사결정 지원 시스템을 통해 물리적 설계 요소와 사회적 수용성을 통합 고려한 평가 기준을 제시하였다(Makana, 2016). 또한 머신러닝 기반 강우 예측 기술의 발전은 인프라 설계와 운영 계획 수립의 자동화 및 예측 정확도를 크게 향상시키고 있다. 이란에서는 머신러닝 기반 강우 예보와 펌프 운영 계획을 연계한 도시 배수 시스템이 월류량 저감에 실질적인 효과를 보였다(Aderyani and Mousavi, 2024). 대도시의 복합 지하공간 활용을 위한 시스템 공학 기반 시나리오 분석은 공간 효율성과 다기능 인프라 운영 전략을 제시하는 데 유용하게 활용되고 있다(Haiko et al., 2023). 그러나 대심도 배수시설의 설치 위치, 저장 용량, 유입·유출 구조물 등 주요 설계 요소에 대한 체계적인 의사결정 프레임워크는 여전히 부족한 실정이다. 특히 강우 패턴의 불확실성과 도시 지형·토지 이용의 이질성은 단일 기준에 의한 의사결정을 어렵게 하며, 이에 따라 복수의 시나리오를 고려한 다기준 평가 기반 의사결정 기법이 요구된다(Choi et al., 2018).

최근 연구들은 이러한 한계를 극복하기 위한 다양한 방법론을 제시하고 있다. Allende-Prieto et al. (2024)은 위성 데이터를 기반으로 스마트 지속가능 배수 시스템(Sustainable Urban Drainage System, SuDS)의 설치 위치를 최적으로 선정하였다. Wu et al. (2023)은 펌프 용량과 Low Impact Development (LID) 조합의 침수 저감 효과를 정량적으로 평가하였다. Hosseinzadeh et al. (2023)은 다기준 의사결정 기법을 활용해 공간 제약과 수문학적 효율을 동시에 고려한 저류시설 입지를 도출하였다. Truu et al. (2021)은 공간 계획과 연계된 통합 의사결정 지원 시스템을 구축해 도시 침수 대응 전략 수립을 지원하였으며, Ma et al. (2024)는 펌프 운영 전략을 포함한 시뮬레이션 기반 통합 최적화 모델을 제안하였다. Tansar et al. (2023)은 회복탄력성 기반의 그린-그레이 인프라 통합 설계 전략을 도출하였다. 이처럼 지하 인프라 설계는 단순한 기술적 문제를 넘어 공간적 조건, 사회적 수용성, 경제성, 복원력 등 다양한 요소가 얽힌 복합 의사결정 문제로 볼 수 있다. 특히 각 설계 요소가 상호 의존적인 구조적 특성을 갖기 때문에 전체 시스템 관점에서 통합적으로 접근하는 정량적이고 과학적인 의사결정 지원 프레임워크가 요구된다.

이에 본 연구는 기후변화로 인한 도시 침수 문제에 효과적으로 대응하기 위해 대심도 지하 인프라(빗물 저류시설 등)의 최적 설계 및 운영을 위한 의사결정 지원 프레임워크를 제안한다. 본 연구는 강우 패턴의 다양성, 수직 유입구 위치, 저장 용량 등 다양한 설계 변수를 시나리오화하고 수리·수문학적 해석을 통해 정량적 성능 지표(예: 월류량)를 도출한 후 사회·경제적 평가 요소를 통합한 의사결정 프레임워크를 구축하였다. 이를 통해 기술적 효과성과 사회적 수용성이 균형을 이루는 구조 설계 방안을 도출하며, 도시 기반시설의 회복탄력성 확보에 기여할 수 있는 실질적 설계 지원 체계를 제시한다.

2. 지하 인프라 설계를 위한 의사결정 지원 프레임 워크

본 연구에서는 극한 강우에 대응하기 위한 대심도 지하 인프라 설계 의사결정을 지원하기 위해 시나리오 기반의 정량·정성 평가 절차를 포함하는 통합 프레임워크를 제안한다. 프레임워크의 전체 구성 흐름은 Fig. 1에 제시되어 있다.

Fig. 1.

Decision support framework for underground infrastructure design

우선, 강우 사상, 수직 유입구 위치 조합 등 다양한 조건을 고려한 통합 시나리오를 구성한 뒤 수리·수문학적 지표를 기반으로 1차 정량 평가를 수행하고, 평가 함수와 사회·경제적 요소를 반영한 다기준 분석을 통해 최적 설계안을 도출하도록 구성된다. 총 1~4개소의 수직 유입구 조합을 포함하는 수십 개의 시나리오 중 월류 저감량 기준으로 상위 5개의 조합을 각 그룹별로 선별해 총 20개의 시나리오를 평가 대상으로 선정하였다. 이후 평가 함수를 활용해 시나리오별 가중치를 산정하고 정량화를 진행하여 시나리오를 평가하였다. 마지막 단계에서는 유사한 정량 평가 값을 지닌 시나리오를 대상으로 사회·경제적 요소를 적용해 추가 평가를 수행하였다. 사회적 요인은 소방서, 병원 등 사회 기반시설을 고려하고, 경제적 요소는 부지 용도를 공업, 상업, 주거 지역으로 구분하여 종합 분석함으로써 지하 인프라 설계를 위한 실질적 의사결정 지원 프레임워크를 구성하였다.

2.1 시나리오 구성

대심도 지하 인프라의 설계 유연성과 운영 효율성을 확보하기 위해 본 연구에서는 강우 패턴과 수직 유입구 위치 조합을 중심으로 Fig. 2와 같이 다양한 시나리오를 구성하였다. 강우 시나리오는 대상 지역에서 실제 관측된 기왕 최대 강우 사상을 기반으로 하였으며, Intensity-Duration-Frequency (IDF) 곡선 분석을 통해 확률 강우량을 산정하고 다양한 시간 분포 패턴(e.g., Huff 시간 분포)을 고려하였다. 수직 유입구는 침수 위험이 높은 지역을 중심으로 1~4개소의 후보 위치를 설정하였으며, 이들의 조합을 통해 다층적 시나리오 세트를 구성하였다. 각 시나리오는 강우 유출 모형을 기반으로 수리해석을 수행해 유입량, 유출량, 첨두유량, 월류량, 홍수 지속 시간 등 수문학적 지표를 산정하였으며, 이를 통해 시나리오 간 물리적 성능 차이를 비교·분석할 수 있도록 하였다. 본 단계의 목적은 공간적·구조적 변수에 따른 성능 변화를 평가하고 실무 적용 가능한 설계 조합의 가능성을 검토한다.

Fig. 2.

Example of scenario configuration

2.2 수리·수문학적 지표 기반 가치판단

Fig. 3은 대심도 지하 인프라의 수직 유입구 위치를 고려해 생성한 시나리오의 효과를 정량적으로 평가하기 위해 수리·수문학적 기반의 평가지표를 나타낸다. 주요 평가지표로는 총 유입량, 총 유출량, 첨두 홍수량과 발생 시간, 총 월류량, 홍수 지속 시간이 있으며, 이를 통해 침수 저감 효과와 유출 특성의 변화를 평가하였다. 특히 월류 저감량을 핵심 기준으로 상위 20개의 시나리오를 선별하였다. 각 시나리오는 동일한 강우 조건에서 수행되었으며, 수리해석 결과를 기반으로 개별 수직 유입구 조합별 영향도를 비교하였다. 수치값이 높을수록 침수량이 많고 제어 효율이 낮은 것으로 판단되며, 이를 통해 조합 간 우선순위를 도출할 수 있었다. 첨두 홍수량 발생 시점의 변화는 실시간 운영 전략 수립에도 중요한 기준으로 작용한다. 이러한 평가지표는 후속 평가인 함수 기반 및 사회·경제적 분석의 기초 자료로 활용되며, 객관적 기준에 기반한 1차 정량 평가 단계로 기능한다. 분석 결과는 시나리오별 랭크를 부여해 통계적 신뢰성과 비교 가능성을 확보하였다.

Fig. 3.

Conceptual diagram of value judgment using evaluation indicators

2.3 평가함수를 통한 가치판단

수리·수문학적 지표를 기반으로 선정된 상위 시나리오에 대해 추가적인 정량적 평가를 위해 두 가지 평가 함수가 적용되었다. 적용한 평가 함수는 최근 도시 배수시설 치수 효과 평가에 활용되는 수리·수문학 지표와 선행 연구에서 검증된 System Connectivity (Haghbin and Mahjouri, 2023), System Resilience (Mugume and Butler, 2017) 지표를 종합적으로 반영하였다. 이를 통해 침수 저감 성능뿐만 아니라 시스템 복원력까지 평가할 수 있도록 하였다. System Connectivity 함수는 첨두 홍수량 및 발생 시간의 상대적 변화량을 통해 시스템 연결성과 효율성을 정량화한다(Eq. (1)).

두 번째는 System Resilience는 침수발생량 대비 총 유출량 및 홍수 지속시간을 통해 회복탄력성을 평가한다. System resilience는 0~1 범위의 값을 가지며, 기능 손실과 잔존 기능(residual functionality) 간의 관계를 정량적으로 나타내는 지표이다. 이 값은 0에서 1 사이의 범위를 가지며, 0은 완전한 기능 상실을, 1은 정상 기능 유지를 의미한다. 값이 높을수록 시스템 복원력이 높음을 의미하며, 이 지표는 기준 시나리오(초기조건)와의 차이를 비율로 계산하며, 첨두유량 감소폭과 발생시간 지연 효과가 클수록 높은 점수를 부여하였다(Eq. (2)). 회복력 측정의 경우, 일정 시간 내 복구 가능성을 간접적으로 파악할 수 있도록 설계되었으며, 이를 통해 극한강우에 대한 저류 시스템의 대응 능력을 수치화하였다. System resilience를 계산하기 위한 인자 중 평균 노드 침수 지속시간(mean flood duration)은 침수가 발생한 모든 노드의 평균 침수시간으로, 시스템 전역의 평균 침수 지속성을 나타낸다. 반면 최대 노드 침수 지속시간(maximum flood duration)은 침수가 가장 오래 지속된 노드의 시간으로, 시스템 내 가장 취약한 지점을 의미한다. 시스템 복원력에서 사용되는 지속시간의 비율은 평균 침수시간이 최악의 침수시간에 비해 얼마나 짧은지를 나타내며, 이 값이 작을수록 일부 지역에 침수가 국한되어 빠른 회복이 가능함을, 1에 가까울수록 광범위한 침수가 발생하여 복원력이 낮음을 의미한다. 본 연구에서는 SWMM 모의 결과로부터 각 노드의 침수 지속시간을 추출하여 평균 노드 침수 지속시간과 최대 노드 침수 지속시간를 산정하고 이를 복원력 계산식에 적용하였다.

이러한 함수 기반 평가는 수리·수문학적 단순 비교 이상의 통합적 판단을 가능하게 하며, 시나리오 간 실질적 성능 차이를 도출하는 데 핵심적 역할을 한다. 특히 첨두 제어 성능이 우수하면서 회복탄력성이 높은 시나리오가 종합 성능이 높은 것으로 간주되며, 최종 설계안 후보로 우선 검토된다.

q, t = Peak flow 발생 및 시간 변화

qk, tk = 시나리오 k에 대한 Peak flow 최대 유량(m³/s) 및 발생시간

qo, to = 시나리오 고려 전(Original condition)에 대한 Peak flow 최대 유량(m³/s) 및 발생시간

VFlood j= 시나리오 j에서 홍수량 (Total flooding volume) (m³), Qj= 시나리오 j에서 총 유출량 (Total inflow) (m³), Tfnj= 시나리오 j에서 평균 노드 침수 지속시간 : Mean Flood Duration) (h), Tmfj= 최대 노드 침수 지속시간 (Maximum Flood Duration) (h)

2.4 사회경제적 요소를 고려한 통합 가치판단

정량 지표와 평가 함수를 통해 선별된 시나리오들에 대해 Fig. 4와 같이 도시 내 사회·경제 요소를 통합한 평가가 추가적으로 수행되었다. 분석 항목으로는 인근 중요 기반시설(병원, 소방서 등)의 위치, 토지 이용 유형(공업·상업·주거), 침수 발생 노드 수와 총 침수량 등이 포함된다. 이를 기반으로 각 시나리오에 대해 사회·경제적 영향지수(Socio-Economic Index, SEI)를 산출하였다.

Fig. 4.

Example of value judgment considering socioeconomic factors

SEI는 침수 노드 수와 침수량 총량을 종합적으로 고려하여 시나리오 간 상대적 영향을 평가하는 방식으로 활용되었다. 예를 들어 동일한 침수량이라도 병원 인근에서 발생한 경우 더 높은 사회적 피해를 초래하므로 불리한 점수가 부여된다. 이와 같은 다기준 정성 분석은 도시 방재 관점에서 실질적인 타당성을 확보하는 데 기여한다. 사회·경제적 요소를 고려한 가치 판단 절차는 다음과 같다.

① 상위 시나리오 선별: 수리·수문학적 지표를 통해 지하 인프라 설치 전후의 치수 효과가 상위 1%에 해당하는 시나리오를 선별한다.

② SEI 산출 및 최적 설계안 선정: 선별된 상위 1% 시나리오를 대상으로 SEI를 계산한다. SEI는 침수 노드 수, 주요 사회 기반시설 인접도, 토지 이용 유형별 피해 정도 순위를 반영해 계산하며, SEI 값이 가장 낮은(피해가 최소화된) 시나리오를 최적 설계안으로 결정한다.

③ 사회·경제 요소 점수화: 시나리오별 침수 지역에 대해 중요 시설의 침수 여부와 토지 이용 유형별 점수(공업: +2, 상업: +1, 주거: 0)를 부여하여 최종 순위를 결정한다.

2.5 EPASWMM 모형을 활용한 대심도 지하 인프라 강우유출 모의

본 연구에서는 대심도 지하 인프라의 강우-유출 해석으로 생성된 시나리오의 치수 효과를 평가하기 위해 미국 환경보호청(EPA)에서 개발한 강우유출 해석 프로그램인 Storm Water Management Model (EPASWMM)을 활용하였다. EPASWMM은 도시 지역에서 발생하는 강우를 기반으로 유출량을 계산하고, 배수관망 및 저류시설 등 유역 내 구조물의 동적 거동을 시뮬레이션하는 모형이다. 해당 모형은 지표 유출, 지하 침투, 배수관 흐름, 저류 및 펌프 시스템 운영을 통합적으로 고려할 수 있으며, 특히 불투수율이 높은 도시 지역의 비정상·비선형 유출 특성을 반영하는 데 효과적이다.

모형 구축을 위해 연구 대상 지역의 토지 이용, 유역 경계, 관로망 구조, 강우 자료 등을 입력하였으며, 유역을 소유역 단위로 분할해 강우-유출 반응을 정밀하게 재현하였다. 하수관 흐름은 완전 동적 흐름 해석(Dynamic Wave Routing) 방식으로 계산해 극한 강우 시 홍수 위험을 정밀하게 평가하였다. 본 모형은 다양한 기상 시나리오에 대한 대응력 검토와 시설물의 우수 처리 및 저감 효과 평가에 활용되었으며, 시뮬레이션 결과는 관측 자료와 비교해 보정 및 검증 과정을 수행하였다.

3. 적용 및 결과

3.1 대상 지역

대상 지역인 S-catchment는 과거 반복적인 침수 피해 이력이 있는 지역으로, 특히 2010년 9월 21일에는 시간 당 93 mm, 일 누적 강우량이 302 mm에 달하는 집중호우로 약 6,017세대가 침수 피해를 입었다(Fig. 5).

Fig. 5.

Target area: S-catchment

이후 2010년부터 2012년까지 연이은 국지성 호우로 지속적인 침수 사고가 발생하였으며, 해당 지역은 저지대에 주택이 밀집해 있고 하수관거의 도달 시간이 짧으며 배수 능력이 부족해 침수에 매우 취약한 구조를 갖고 있다. 또한 S-catchment의 기존 배수 체계는 대부분 합류식 관거망에 의존하고 있으며, 주 배수 관로의 통수 능력은 시간 당 약 74 mm 수준으로 확인되었다(Ryu et al., 2025). 이는 최근 증가한 불투수 면적과 단축된 유출 첨두 시간을 고려할 때 국지성 호우에 대응하기에 부족한 수준이다. 특히 하수관 병목 구간에서 유수 지체와 역류 현상이 자주 발생해 도로와 맨홀 지역을 중심으로 도심 범람이 반복되었다. 이에 따라 본 연구는 대상 지역을 중심으로 지하 인프라의 침수 저감 효과를 평가하고, 효율적인 대심도 지하 인프라 설치를 위한 의사결정 프레임워크를 적용하였다. 본 연구에서 사용한 S-catchment 도시 유출 모형은 계산 효율성과 분석 목적을 고려해 약 6,000개 이상의 관로와 맨홀 중 주요 배수 간선 및 취약 구간을 중심으로 약 389개 관로를 포함한 단순화된 SWMM 네트워크로 구축하였다.

3.2 강우사상 선정

본 연구에서는 S-catchment 일대에서 관측된 극한 강우 사상을 시나리오 입력 자료로 활용하였다. 2022년 8월 8일부터 9일 사이, S-catchment의 자동기상관측장비에서는 시간당 최대 강수량 141.5 mm가 기록되었으며(Ryu et al., 2025), 이는 지난 80년간의 공식 관측 이래 가장 높은 시간당 강수량 중 하나에 해당한다. S-catchment 지역의 IDF (Intensity-Duration- Frequency) 곡선에 따르면 시간당 114 mm는 약 200년 빈도의 확률 강우에 해당하며, 141.5 mm는 이를 초과하는 300년 빈도 이상의 강우 강도로 해석된다. 따라서 본 연구에서는 이러한 극한 강우 조건을 모의 시나리오의 입력 자료로 활용하여 실제 기후위험 수준에 상응하는 140 mm/h 강우 환경에서 인프라 대응성과 프레임워크의 실효성을 평가하였다.

그러나 단일 강우 사상만으로 설계안을 평가할 경우 시간 분포의 불확실성을 충분히 반영하기 어렵기 때문에, 국내외 설계 기준에서 널리 활용되는 Huff 1~4분위 시간 분포를 적용하였다. Huff 분포는 강우량의 시간적 집중도 변화를 고려해 다양한 상황을 모사할 수 있는 방법으로, 본 연구에서는 동일한 총강우량 조건에서 시간적 변동성을 반영하기 위해 사용하였다. Huff 분포 적용을 통해 총 4개의 시간 분포 패턴을 고려하였으며, 이는 실제 설계 단계에서 다양한 강우 집중 패턴에 따른 시설물 성능의 민감도를 분석하는 데 필수적이다. 이렇게 산정된 시간 분포 패턴과 실제 극한 강우 사상을 함께 고려함으로써 다양한 강우 집중 패턴과 현실적인 기후위험 시나리오 하에서 지하 인프라 설계 및 전략적 설치 위치 결정을 위한 합리적 검토 근거를 제공한다.

3.3 지하 인프라 설계를 위한 의사결정 프레임워크 적용결과

본 연구에서는 대심도 지하 인프라 설계를 위한 의사결정 지원 프레임워크의 타당성을 검증하기 위해 반복적인 침수 피해가 보고된 S-catchment를 대상 지역으로 선정하였다. 대상 지역의 대심도 지하 인프라 수직 유입구 위치를 고려한 시나리오를 구성하고, 치수 효과뿐만 아니라 사회·경제적 지표를 활용하여 최적 시나리오를 선정하였다. 수직 유입구 위치 후보군은 과거 침수 피해 발생 지점과 대심도 지하 인프라 설치 전 설계 강우(100 mm/h)에서 홍수가 발생했던 지점을 기반으로 설정하였으며, 설치 가능한 수직 유입구의 수는 1개소에서 최대 4개소까지로 설정하여 조합 가능한 시나리오를 구성하였다.

구성된 시나리오 중 수직 유입구 수에 따라 대심도 지하 인프라 설치 전후의 홍수 저감량을 기준으로 상위 5개(약 1%에 해당)의 시나리오를 선별하여 총 20개의 대표 시나리오를 평가 대상으로 선정하였다. 이들 시나리오에 대해 본 연구에서 제안한 사회·경제적 가치 판단 기법을 적용하였다.

가치 판단은 2단계로 수행되었다. 1단계에서는 평가 함수를 기반으로 수리적 성능이 유사한 시나리오를 선별하고, 2단계에서는 사회·경제적 요소를 고려해 최종 비교·평가하였다. Fig. 6은 수직 유입구 개수별 홍수 저감량 상위 5개 시나리오의 평가 함수 결과를 나타낸다.

Fig. 6.

Evaluation function results for the top five flood reduction scenarios by number of vertical inlets

수직 유입구 개수가 증가함에 따라 평균적으로 Flood Resilience 지표 값이 증가하는 경향을 보이며, 이는 System Resilience 측면에서 수직 유입구 수가 많을수록 홍수 피해에 대한 탄력성이 우수함을 의미한다. 그러나 System Connectivity 지표는 기왕 최대 강우를 고려했을 때 유역 출구의 높은 첨두 홍수량으로 인해 시나리오 간 차이가 나타나지 않았다. 이 결과는 평가 함수를 활용한 시나리오 평가 시 강우 조건의 적절한 설정이 필요함을 시사한다.

앞선 평가 함수 분석에서 값이 유사한 시나리오들에 대해 사회·경제적 가치 판단을 추가 적용하였다. 이때 수직 유입구가 4개인 시나리오 5개(S2789, S2872, S2992, S3076, S3203)를 대상으로 분석하였다. 해당 시나리오의 평가 함수 표준편차는 각각 Sys. Conn._Std. = 2.9×10^-3, Sys. Res._Std. = 8.2×10^-5으로 나타나, 평가 함수 값이 매우 유사해 우수 시나리오를 선정하기 위해 추가적인 기준이 필요하였다. 이에 각 시나리오를 총 홍수 발생 노드 수와 총 홍수량 등 치수 효과와 함께 사회·경제적 지표를 고려하여 평가하였다. 사회적 요소는 병원, 소방서 등 주요 사회 기반시설의 위치를 반영하였으며, 경제적 요소는 주거, 상업, 공업 지역 등 토지 이용 유형에 따라 차등 적용하였다.

Fig. 7은 수직 유입구가 4개일 경우 상위 5개 시나리오의 수직 유입구 위치, 중요 시설, 부지 용도를 나타낸 맵핑 결과이다. S-catchment의 경우 Node MH0113, MH381, MH0126이 홍수 발생의 주요 지점으로, 상위 시나리오 중 80%(S2872, S2992, S3076, S3203)에서 이들 노드가 핵심 수직 유입구로 선정되었다.

Fig. 7.

Mapping results of the top 5 scenarios considering four vertical inlets

해당 지역에는 병원과 소방서 등 중요 시설이 총 8개소 분포하며, 대부분 외곽에 위치한 것으로 확인되었다. 부지 이용 상태를 보면 동쪽에 공업지역이 위치하고, 동쪽 고속도로(노란색 라인) 인근의 상업지역을 제외한 대부분의 지역이 주거지역으로 확인되었다. 이러한 사회·경제적 위치를 고려한 SEI 분석 결과는 Table 1에 제시하였다. Fig. 6의 분석에 따르면 시나리오 S3076은 System Connectivity와 System Resilience 측면에서 다른 시나리오들과 유사한 값을 보였으나, 중요 시설의 홍수 피해 여부와 홍수 발생 노드 등을 고려한 SEI 분석 결과에서 최적 설계안으로 도출되었다.

4. 결 론

본 연구는 기후변화로 인한 도시 내 빈발하는 극한 강우에 효과적으로 대응하기 위해 대심도 지하 인프라(빗물 저류시설 등)의 최적 설계 및 운영을 위한 의사결정 지원 프레임워크를 제안하였다. 제안된 프레임워크는 강우 패턴, 수직 유입구 위치, 저장 용량 등을 고려한 다양한 시나리오를 구성하고 EPASWMM 기반의 수리·수문학적 시뮬레이션을 통해 월류량, 첨두 유량 등 정량적 성능 지표를 산출하였다. 이후 시스템 연결성(System Connectivity)과 회복탄력성(System Resilience) 함수, 그리고 사회·경제적 요소(중요 시설 인접도, 토지 이용 등)를 반영한 가치 판단 절차를 통해 종합적인 다기준 평가를 수행하였다.

S-catchment 지역에 대한 사례 분석 결과, 수직 유입구 4개 조합 중 시나리오 S3076이 수리적 성능뿐 아니라 사회·경제적 평가에서도 가장 우수한 것으로 나타났다. 특히 동일한 수리 지표를 보이는 시나리오들 간에도 사회 기반시설 보호 여부, 침수 발생 위치, 용도 지역 분포 등에 따라 평가 결과가 달라짐을 확인하였다. 이는 도시 배수시설 설계와 입지 선정 시 물리적 효과뿐 아니라 사회적 수용성과 피해 민감도를 고려한 통합 평가가 필요함을 시사한다.

본 프레임워크는 기존 단일 지표 기반의 배수 인프라 평가 방식에서 벗어나 다층적 의사결정 요소를 반영한 과학적이고 정량적인 설계 지원 체계를 제공한다는 점에서 정책적·실무적 활용 가능성이 크다. 특히 수직 유입구 조합을 중심으로 한 시나리오 기반 접근법은 공간적 유연성과 적용 확장성이 뛰어나며, 다양한 도시 환경에 적용 가능한 구조 설계 전략 수립에 기여할 수 있다.

다만 본 연구는 수직 유입구 위치 조합에 초점을 맞추었으며 펌프장, 관로 체계, 제어 시스템 등 부속 인프라 운영 요소는 고려하지 못한 한계가 있다. 또한 단일 도시 네트워크를 대상으로 프레임워크를 적용한 점에서 일반화 가능성에 대한 추가 검토가 필요하다. 향후 연구에서는 다양한 도시 유형에 대한 외삽적 검증, 펌프 및 제어 시스템을 포함한 통합 인프라 시나리오 분석, 사회·경제·환경적 요소 간 가중치 세분화 및 전문가 기반 의사결정 트리 보완 등을 통해 본 프레임워크의 신뢰도와 실용성을 더욱 높일 수 있을 것으로 기대된다.