우수관망 취약성 평가를 위한 네트워크 이론과 수문해석을 활용한 정적 핫스팟 추출

Static Hotspot Identification for Stormwater Network Vulnerability Assessment Using Network Theory and Hydrologic Analysis

기후변화로 극한 강우가 증가하면서 우수관망의 구조적 취약성이 주요 문제로 주목받고 있다. 특히 침수 발생 원인이 일시적 유입 변화인지, 관로 설계 한계인지 구분하기 어렵다는 점에서 정적 구조분석의 필요성이 제기된다. 본 연구는 관경⋅경사⋅단면 형상 등 변하지 않는 물리적 특성을 기반으로 정적 지표를 구성하고 연결성 지표, 중심성 지표, EPA-SWMM 기반 정적 수리⋅수문 지표를 통합하여 정적 핫스팟 추출 알고리즘을 제안하였다. 모든 지표는 Min-Max 정규화 후 평균화하여 노드⋅관로 별 취약도를 산정하고, 이를 바탕으로 상위 20% 구간을 도출하였다. 진주 상평지구에 적용 결과, 트리형 구조와 낮은 관로 밀도로 인해 유량이 집중되는 현상이 확인되며, 집수구역 B⋅C에서 일관된 취약 지점이 확인되었다. 이는 제안된 알고리즘이 관망의 구조적 위험을 효과적으로 식별함을 보여준다. 본 정적 분석은 유지관리 우선순위 설정에 활용할 수 있으며, 향후 동적 취약성(GNN 기반) 분석의 입력 자료로도 활용되어 통합 안정성 평가체계 구축에 이바지할 것으로 기대된다.

Climate-change-driven extreme rainfall highlights the need for static structural assessments of stormwater networks. This study developed a static hotspot extraction framework integrating invariant design attributes, network connectivity metrics, network centrality metrics, and hydro-hydraulic metrics derived from EPA-SWMM. After min-max normalization and averaging, the top 20% of vulnerable segments were identified. Application to the Jinju-Sangpyeong system revealed concentrated flow patterns due to its tree-like structure and low pipe density, with Catchment Zones B and C consistently emerging as structural hotspots. This framework also provides a foundation for future GNN-based dynamic vulnerability analyses.