DEA기반 상수관망의 위험관 산정 및 플러싱블록 우선순위 구축

• 영문명: Risk Pipe Assessment and Flushing Block Prioritization in Water Distribution Networks Based on DEA
• 발행기관: 한국방재학회
• 저자명: 이송이(Song I Lee) 김재희(Jaehee Kim) 김아린(Ahrin Kim) 전환돈(Hwandon Jun)
• 간행물 정보: 『2. 한국방재학회 논문집』25권 3호, 85~95쪽, 전체 11쪽
• 주제분류: 공학 > 기타공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.06.30

국문 초록

2019년 인천 서구지역을 시작으로 약 20일간 지속된 ‘붉은 수돗물’ 사태, 2020년 10월 하남시 상수도사업소의 수압관리 밸브 점검과정 중 인근 아파트 단지에 발생한 적수사고 등 경년관의 증가로 인한 수질사고사례가 빈번히 발생하고 있다. 국내에서는 이러한 수질사고 방지를 위해 일반적으로 ‘플러싱 공법’이 활용되는데, 관세척으로 인한 수용가의 단수시간을 줄이고 효율적인 플러싱 계획을 수립하기 위해서는 수질 측면에서 문제를 야기할 가능성이 높은 ‘위험관’을 우선적으로 선정해야한다. 본 연구에서는 DEA (Data Envelopment Analysis)를 활용하여 정상상황에서 관 내 퇴적의 영향을 고려한 ‘퇴적위험관’과 비정상상황에서 비상관을 사용하는 비상시 수계전환 시나리오를 기반으로 한 ‘박리위험관’을 선정하였다. 이 과정에서 동순위의 입출력 자료가 다수 존재하는 점을 고려하여 추가적으로 ‘Weak Efficiency’ 여부를 분석하였고, 위험도 Score는 최대치이지만 개선의 여지가 있는 Weak Efficient DMU (Decision Making Unit)를 구별하여, 관망 내 위험관을 Rank1~Rank4 그룹으로 세분화 하였다. 나아가, 개별관의 길이가 길수록 퇴적 및 박리에 의한 수질사고 발생가능성이 높은 관으로 판단하여 관망 내 pipe의 길이와 pipe에 부여된 Rank별 Weighting Factor를 곱해 배수블럭의 위험 score와 위험순위를 판단하였다. 제안된 방법으로 도출된 위험블록의 우선순위 결과를 바탕으로 플러싱 대상 지역의 블록간 세척 순위 및 우선세척대상블록을 도출하고 수용가의 피해를 최소화하여 효율적인 플러싱 계획을 수립할 수 있을 것으로 사료된다.

영문 초록

Since the 2019 “Red Water Incident,” which lasted approximately 20 days in Seo-gu, Incheon, and the October 2020 red water accident in an apartment complex during the inspection of a pressure control valve at the Hanam City Waterworks Office, water quality incidents caused by aging pipelines have become more frequent. In South Korea, flushing is a common method used to prevent water quality issues. To minimize consumer service disruptions and establish an efficient flushing plan, prioritize high-risk pipelines that are more likely to cause water-quality issues. This study uses the data envelopment analysis (DEA) framework to identify two types of high-risk pipelines: sedimentation-risk pipelines, which are susceptible to sediment accumulation under normal conditions, and delamination-risk pipelines, which are vulnerable during emergency water supply conversions. In the DEA process, given the presence of multiple inputs and outputs with the same data, we conducted a slack analysis to assess the presence of ‘weak efficiency’ and identified weakly efficient decision making unit (DMU)—those with the highest risk scores but potential for improvement—and further categorized them based on risk severity into four groups: Rank 1 to Rank 4. Furthermore, because longer pipes are more susceptible to water quality incidents caused by sedimentation and delamination, the length of each pipeline, as well as the weighting factor assigned to each rank, were used to calculate the risk score and risk ranking of the network’s drainage blocks. Based on the priority results of the identified high-risk blocks, this study proposes a method for determining the flushing sequence and priority flushing target areas, allowing for the development of an efficient flushing plan that minimizes consumer inconvenience.

목차

1. 서 론

2. DEA기반 위험관 산정 방법론 구축

3. 대상지역의 위험관 및 위험블록 선정

4. 결 론

감사의 글

References

키워드

플러싱 퇴적위험관 박리위험관 위험블록 Flushing Sedimentation Risk Pipe Exfoliation Risk Pipe DEA Risk Block