1. 서 론
2. 자료 및 분석 방법
2.1 지반침하 발생 자료
2.2 발생원인 및 메커니즘 분류
2.3 규모 지수 산정
2.4 대형 침하율 산정
2.5 하수관로 연장 보정 발생률 산정
2.6 강수량 연계 분석
2.7 하수관 노후도-강우 복합 지수 산정
3. 결과 및 분석
3.1 지반침하의 시간적 발생 특성
3.2 지역 및 발생 메커니즘별 특성
3.3 규모지수 기반 지반침하 특성
3.4 대형 침하율 기반 위험 특성
3.5 하수관로 연장을 고려한 지역별 발생 특성
4. 고 찰
4.1 강수량과 하수관 손상형 지반침하의 관계 분석
4.2 연계 지수 기반 하수관 손상형 지반침하 분석
5. 결 론
1. 서 론
도시지역에서 발생하는 지반침하는 지하 매설 관로의 노후화, 관로 손상, 지하수 유출, 굴착공사, 강우 및 지반 포화 조건 등 복합적인 요인에 의해 발생하는 것으로 알려져 있다. 특히 도로 하부에는 하수관, 상수관, 전력구, 통신관, 가스관 등 다양한 지하시설물이 밀집되어 있으며, 시설물의 손상 또는 시공 불량은 주변 지반의 토사 유실과 공동 형성을 유발한다. 지중 공동이 상부로 발달함에 따라 침하 또는 도로 함몰로 이어지며, 지반침하는 도시 지하시설물의 건전성, 지반-수리 조건 및 유지관리 체계 등을 복합적으로 고려한 해석이 요구된다(Waltham et al., 2005; Gutiérrez et al., 2014; Ali & Choi, 2019; Dastpak et al., 2023).
국내에서는 지하안전정보시스템(JIS)을 통해 지반침하에 관한 사고 자료가 구축되고 있으며, 구축된 자료를 활용하여 전국 단위의 발생 특성 분석이 가능하다. JIS 기반 자료는 사고 발생 일자, 발생 지역, 발생원인, 상세 발생원인, 사고 규모 및 복구 상태 등을 포함함에 따라, 기존의 개별 사례 중심 연구를 넘어 지반침하의 시기적·공간적·원인별 특성을 통계적으로 해석할 수 있는 기반을 제공한다(Ministry of Land, Infrastructure and Transport; Ministry of Land, Infrastructure and Transport & Korea Authority of Land and Infrastructure Safety). Lee(2025)는 2018년부터 2025년 5월까지의 JIS 지반침하 사례 1,433건을 분석하여, 국내 지반침하가 여름철에 집중되며, 주요 원인 중 하나가 노후 하수관 손상임을 제시하였다. 또한 다수의 사고는 깊이가 얕은 소규모이며, 대형 지반침하는 지하 굴착공사 및 터널 공사와 관련되는 경우가 많은 것으로 보고하였다(Lee, 2025).
하수관 손상은 도시 지반침하의 대표적인 발생 메커니즘 중 하나이다. 손상된 하수관의 균열부, 접합부, 이격부 또는 파손부에서는 주변 지반의 세립분이 관 내부로 유입되거나, 관 주변의 누수 흐름에 의해 토사가 지속적으로 유실된다. 토사의 유실은 관로 주변의 국부 공동 형성과 상부 전파를 통해 지표 침하로 이어질 수 있다. 선행 연구에서는 손상이 발생한 하수관 주변에서 지중 공동과 이완 영역이 형성되고, 물의 유입·배출, 손상 규모, 지하수 조건, 되메움재 종류 및 세립분 함량에 따라 토사 유실과 침하 거동이 변화하는 것으로 보고되었다(Kuwano et al., 2010; Mukunoki et al., 2009, 2012; Guo et al., 2013; Tang et al., 2017; Indiketiya et al., 2017, 2019; Kwak et al., 2019; Guo et al., 2023).
강우와 하수관 노후도는 하수관 손상형 지반침하를 촉진하는 주요 조건으로 고려될 수 있다. 강우는 지표 침투와 유출을 증가시키며, 손상된 하수관 주변의 수리 경사를 변화시켜 관 주변 토사의 유실을 가속한다. 사고 당일의 강우 및 사고 전 누적된 선행강우는 지반 포화도 증가, 세립분 이동성 증가, 관 주변 세굴 및 공동 성장에 영향을 미치는 것으로 알려져 있다(Kwak et al., 2020; Guo et al., 2023; Korea Meteorological Administration). 또한 하수관은 장기간 사용되는 과정에서 균열, 접합부 이격, 관 하부 세굴, 부식, 침입수 및 유입수 증가 등의 열화 과정을 겪으며, 하수도 집수 시스템의 부식 및 구조적 결함은 관종, 유속, 체류시간, 침투수 및 유지관리 조건에 영향을 받는다(NEIWPCC, 2003; U.S. EPA, 2005; Gutiérrez-Padilla et al., 2010; Zeng et al., 2023). 하수관 손상형 지반침하는 하수관 노후도와 강우 조건의 복합적 영향을 고려한 해석이 요구된다.
기존 지반침하 연구는 사고 발생 시기, 지역, 원인 및 규모를 정리하는 통계적 연구, 손상 하수관에 의한 공동 형성 메커니즘을 규명하는 실험적 연구 및 하수관 정보와 지반 특성을 활용한 예측 모델에 관한 연구로 구분할 수 있다. 이러한 연구들은 국내 지반침하의 발생 경향과 물리적 발생 과정을 규명하였으며, 전국 단위 JIS 사고 자료에서 나타나는 원인별 사고 규모, 대형 침하율, 하수관로 연장 보정 발생률, 강우 및 노후관 조건을 하나의 분석체계로 통합함에 있어서는 한계를 가진다(Kwak et al., 2019, 2020; Kim et al., 2021a; Park et al., 2022; Lee, 2025). 특히 하수관 손상은 발생 빈도가 가장 높은 원인으로 나타나지만, 규모 지수와 대형 침하율 관점에서는 굴착공사 부실이 규모가 큰 사고로 이어지는 경향을 보인다. 따라서 지반침하 위험 평가는 발생 빈도와 함께 사고 규모와 대형화 가능성의 고려가 요구된다.
지반침하의 발생 가능성과 지반의 취약성을 평가하기 위해서는 지하 매설물 자료와 함께 지반의 강도, 강성 및 함수 상태를 파악하는 현장 지반조사 기법도 중요한 요소이다. 동적콘관입시험은 장비가 비교적 간단하고 연속적인 심도별 관입저항 정보를 제공할 수 있어 노상 및 지반 강도 평가에 널리 활용되고 있다(Kim et al., 2021b; Kim et al., 2022). 최근에는 동적콘관입시험기에 TDR 센서를 결합하여 사질토의 체적 함수비와 관입저항을 동시에 평가하는 기법이 제안되었으며, 이를 통해 지반의 함수 상태와 강도 특성을 현장에서 파악이 가능한 것으로 나타난다(Hong et al., 2019). 또한 자동화 동적콘관입시험 장비를 이용한 노상 평가 및 동적저항 산정 기반의 휴대형 현장시험 장비 적용성 평가 연구가 수행됨에 따라 지반 구조물의 유지관리 및 위험 평가에서 현장 지반강도 분석기법의 활용성이 확대되고 있다(Kim et al., 2021b; Kim et al., 2022). 이와 같은 연구들은 현장에서 지반 상태(물리적, 역학적) 정량화에 있어 효과적이며, 본 연구와 같이 전국 단위 통계 기반 지반침하 데이터와 연계 분석을 통해 사고 발생 자료, 강우 조건, 하수관 노후도 및 현장 지반 상태를 통합한 위험 평가 체계 구축에 기여 가능할 것으로 판단된다.
하수관 손상형 지반침하의 지역별 특성 비교 시 단순 사고 건수만을 활용하는 경우, 하수관로 연장 규모가 큰 지역이 상대적 위험지역으로 과대 평가될 수 있다. 환경부 2024 하수도 통계에 따르면 전국 하수관로 총연장은 173,717 km로, 지역별 하수관로 연장에는 차이가 존재함에 따라 하수관 손상형 지반침하의 지역별 발생 특성을 평가하기 위해서는 사고 건수를 하수관로 연장으로 보정한 지표를 활용한 평가가 필요하다(Ministry of Environment, 2025).
이에 본 연구는 JIS 지반침하 사고 자료, 환경부 하수도 통계 및 지역별 일 강수량 자료를 결합하여, 국내 지반침하의 발생 특성을 사고 규모, 대형화 가능성, 하수관로 연장 보정 발생률, 강우 및 하수관 노후도 복합조건의 관점에서 정량적으로 분석한다. 2018년부터 2024년까지 원인이 규명된 지반침하 사고 자료를 활용하여 연도별 및 월별 발생 특성을 분석하고, JIS의 원인 구분을 지반 공학적 메커니즘으로 재분류한다. 이후 사고별 폭, 연장 및 깊이를 이용하여 규모 지수(SI)를 산정하고, 규모 지수 상위 10 %에 해당하는 사고를 대형 침하로 정의하여 원인별·지역별·연도별 대형 침하율을 산정한다. 하수관 손상형 사고에 대해서는 지역별 하수관로 1,000 km당 사고 발생률을 산정하고, 강우 자료와 매칭 가능한 488건을 대상으로 사고 당일 강우량, 선행 7일 및 14일 강우량을 산정한다. 이후, 20년 이상 하수관 비중과 강우 조건을 결합한 노후관-강우 복합지수(ORRI100)를 활용하여, 노후 하수관 조건과 강우 조건이 동시에 높아지는 시기에 하수관 손상형 지반침하 집중 여부를 분석하였다(OECD/JRC, 2008).
2. 자료 및 분석 방법
2.1 지반침하 발생 자료
본 연구에서는 JIS 기반 지반침하 사고 자료를 이용하였다. 분석에 사용한 사고 자료는 사고발생일, 연도, 월, 시도, 시군구, 주소, 원인 구분, 상세 발생원인, 발생 규모(폭, 연장, 깊이) 등의 항목을 포함한다. 원자료 중 중복자료, 원인 미확인 자료, 규모 정보 결측된 자료를 제외하고 발생 원인과 규모 정보가 확보된 사고를 분석 대상으로 선정하였다.
최종적으로 원인별 규모 지수 및 대형 침하율 분석에는 1,395건의 지반침하 사고가 사용되었다. 원인구분별로는 하수관 손상이 639건으로 가장 많았고, 다짐 또는 되메우기 불량 252건, 기타 163건, 굴착공사 부실 101건, 기타 매설물 손상 87건, 상수관 손상 85건, 상하수관 공사 부실 39건, 기타 매설 공사 부실 29건으로 구성되었다. 시간적 발생 특성은 사고발생일을 기준으로 연도와 월을 추출하여 분석하였으며, 2018년부터 2024년까지의 월별·연도별 발생 건수를 산정하였다.
2.2 발생원인 및 메커니즘 분류
JIS의 원인 구분은 하수관 손상, 상수관 손상, 다짐(되메우기) 불량, 굴착공사 부실, 상하수관 공사 부실, 기타 매설물 손상 등 행정적 분류를 기반으로 한다. 그러나 지반침하의 발생 과정을 해석하기 위해서는 이러한 원인 구분을 지반공학적 메커니즘 관점에서 관로 누수·토사 유실형, 되메우기·다짐 불량형, 굴착·지보·지하수 교란형, 매설물 주변 이완형, 관로 시공 불량형, 매설공사 불량형 및 기타·복합/미상형으로 재분류하였다.
하수관 또는 상수관 손상은 관로 파손부 또는 접합부를 통한 누수와 토사 유실이 주요 발생 과정이므로 관로 누수·토사 유실형으로 분류하였다. 다짐(되메우기) 불량은 관로 또는 지하 시설물 설치 후 되메움재의 다짐 부족과 포장 하부 지반 이완으로 인한 침하로 해석하여 되메우기·다짐 불량형으로 분류하였다. 굴착공사 부실은 흙막이 벽체의 변위, 차수 불량, 지하수 유출, 과도한 굴착 및 지보재 안정성 저하와 관련되므로 굴착·지보·지하수 교란형으로 분류하였다. 기타 매설물 손상은 지하 매설물 주변의 국부 이완과 공동 형성 가능성을 고려하여 매설물 주변 이완형으로 분류하였다.
이와 같은 메커니즘 재분류는 사고 발생 빈도뿐만 아니라 사고 규모 및 대형화 가능성을 해석하기 위한 전처리 과정이다. 관로 누수·토사 유실형은 전체 사고의 50 % 이상을 차지하지만, 대형 침하율은 상대적으로 낮게 나타난다. 굴착·지보·지하수 교란형은 발생 비중은 관로 누수·토사 유실형과 비교하여 낮은 수준이지만, 규모 지수와 대형 침하율이 높게 나타남에 따라 빈도와 위험도가 서로 다른 평가 지표임을 제시한다.
2.3 규모 지수 산정
지반침하 사고의 규모는 동일한 원인으로 발생한 사고일지라도 폭, 연장 및 깊이에 따라 지표 피해 범위와 수직 영향 심도가 달라지며, 이에 따라 복구 난이도와 사회적 영향이 다양하게 나타난다. 본 연구에서는 사고 자료에 포함된 발생 규모 폭(W), 발생 규모 연장(L), 발생 규모 깊이(D)를 이용하여 등가 체적 V*를 산정하였다.
여기서, Vi*는 i번째 사고의 실제 지중 공동의 체적을 의미하지 않는다. 실제 지반침하 형상은 원형, 타원형, 깔때기형 또는 불규칙형일 수 있으며, 표면 폭과 연장이 지중 공동의 실제 형상과 항상 일치하지 않음에 따라 V*는 사고 자료에서 확보할 수 있는 폭, 연장, 깊이를 모두 반영한 등가 체적으로 해석하였다.
사고 규모 자료는 일부 대형 사고에 의해 왜곡 가능성을 나타냄에 따라 극단값의 영향 완화를 위해 로그 변환을 적용하였다. 규모 지수 SI는 다음과 같이 정의된다.
여기서, SIi는 i번째 사고의 규모 지수이며, 1을 더한 것은 V*가 0에 가까운 값을 가질 때 로그 변환의 수치적 불안정성을 방지하기 위함이다. 본 연구에서는 원인별, 지역별 및 연도별 사고 규모 비교 시 중앙값을 활용하였다. 이는 규모 지수 분포가 극단적인 대형 사고의 영향을 받을 수 있으므로, 집단의 전형적인 사고 규모를 해석하기 위해서는 중앙값이 더 안정적인 지표가 될 수 있기 때문이다.
2.4 대형 침하율 산정
본 연구에서는 사고의 대형화 가능성을 평가하기 위해 규모 지수 상위 10 %에 해당하는 사고를 대형 침하로 정의하였다. 전체 분석 대상 사고의 규모 지수 분포에서 90 백분위수 P90(SI)를 산정하고, 개별 사고의 규모 지수가 해당 기준값 이상인 경우 대형 침하로 분류하였다.
여기서, Largei는 i번째 사고의 대형 침하 여부를 의미한다. 집단 g의 대형 침하율은 다음과 같이 산정하였다.
여기서, ng는 원인, 지역 또는 연도 집단 g에 포함된 사고 건수이다. 대형 침하율은 해당 집단에서 발생한 사고가 대형 사고로 분류될 가능성을 나타내는 지표이다. 본 연구에서는 이를 통해 하수관 손상과 굴착공사 부실과 같이 발생 빈도와 대형화 가능성이 서로 다른 원인 유형을 구분하였다.
2.5 하수관로 연장 보정 발생률 산정
하수관 손상형 지반침하의 지역별 발생 특성을 비교하기 위해서는 지역별 하수관로 규모를 함께 고려해야 한다. 사고 건수만을 활용하여 지역별 취약성을 판단하는 경우 관로 규모에 따른 효과름 반영함에 있어 한계가 존재한다. 이에 본 연구에서는 환경부 2024 하수도 통계의 지역별 하수관로 연장 자료를 활용하여 하수관로 1,000 km당 사고 발생률을 산정하였다(Ministry of Environment, 2025). 지역 r의 하수관 손상 사고 발생률은 다음과 같이 정의하였다.
여기서, Nsewer,r는 지역 r에서 발생한 하수관 손상 지반침하 사고 건수, Lsewer,r는 해당 지역의 총 하수관로 연장(km)을 의미한다. 산정값의 단위는 건/1,000 km이며, 하수관로 규모를 고려한 상대적 사고 발생 수준을 평가함으로써 지역별 관리 우선순위를 판단하는 보조 지표로 활용하였다.
2.6 강수량 연계 분석
하수관 손상형 지반침하와 강우 조건의 관계를 분석하기 위해, 본 연구에서는 하수관 손상 사고 중 2018–2024년 일 강수량 자료와 도시명 기준으로 매칭 가능한 사건을 추출하였다. 강우 매칭은 사고발생일과 도시명을 기준으로 수행하였으며, 특별시·광역시·특별자치시는 광역 도시명을 기준으로, 도에 속한 지역은 시군 단위 도시명을 기준으로 연계하였다. 최종적으로 하수관 손상 사고 중 강우 자료와 매칭 가능한 488건을 강우 연계 분석에 사용하였다. 해당 자료에는 사고발생일, 월, 시도, 시군구, 도시명, 강우관측소, 사고 당일 강우량, 선행 3일·7일·14일·30일 강우량, 선행강우 P95 초과 여부 등이 포함된다. 사고 i의 사고일을 ti라 할 때, 사고 당일 강우량은 다음과 같이 정의하였다.
여기서, P(ti)는 사고 발생 당일의 강수량을 의미한다. 본 연구에서 사용한 사고 자료는 사고 발생 당일을 기준으로 정리됨에 따라 R0는 사고 발생 당일의 일 강수량으로 해석된다. 선행 7일 및 선행 14일 강우량은 사고 당일을 제외하고 사고 전일부터 누적하여 산정하였다.
여기서, R7,i는 사고 전 1–7일 누적 강수량, R14,i는 사고 전 1–14일 누적 강수량을 의미한다. 선행 강수량을 별도로 산정한 이유는 하수관 손상형 지반침하가 사고 당일의 강수만으로 발생하기보다, 사고 전 특정 기간 누적된 강수에 의해 지반 포화, 관 주변 세굴, 토사 유실 및 공동 성장이 진행된 후 지표 침하로 나타날 수 있기 때문이다. 본 연구에서는 월별 하수관 손상 사고 발생 건수와 사고 당일 강우량, 선행 7일 및 선행 14일 강우량의 분포를 비교하여, 강우 조건과 사고 발생의 계절적 집중성을 검토하였다.
2.7 하수관 노후도-강우 복합 지수 산정
하수관 손상형 지반침하는 하수관 노후도와 강우 조건이 동시에 작용할 때 발생 가능성이 증가할 수 있다. 노후관이 다수 분포하는 지역이라도 강우 또는 침투 조건이 낮으면 토사 유실이 제한될 수 있으며, 반대로 강수량이 높아도 관로 상태가 양호하면 지반침하로 이어지지 않을 수 있다. 따라서 본 연구에서는 20년 이상 하수관 비중과 선행강수 조건을 결합한 노후관–강우 복합 지수인 ORRI100을 산정하였다. 복합 지표를 구성하기 위해서는 서로 다른 단위와 범위를 갖는 변수들을 동일한 척도로 변환하고, 연구 목적을 고려하여 적합한 방식으로 결합이 요구된다. OECD/JRC(2008)는 복합 지표 구축 시 변수 선택, 정규화, 가중치 및 집계 방식의 명확한 제시에 관한 필요성을 나타낸다. 본 연구에서는 ORRI100을 노후관 조건과 강수 조건이 동시에 높아지는 계절적 위험 조건을 설명하기 위한 보조 지표로 정의하기 위해 지역 r의 20년 이상 하수관 비중은 다음과 같이 산정하였다.
여기서, L20+,r는 지역 r의 20년 이상 하수관로 연장이고, Ltotal,r는 해당 지역의 총 하수관로 연장이다. 사고 i가 발생한 지역을 r(i)라 할 때, 해당 사고에는 S20,r(i)를 부여하였다. 강우 조건은 사고 전 14일 누적 강수량 R14,i를 기본 변수로 사용하였다. 이후 하수관 노후도와 강수량 단위가 다른 것을 해결하기 위해, 각각 0–1 범위로 min-max 정규화하였다.
최종적으로 두 정규화 변수를 기하평균 방식으로 결합하고, 0–100 범위의 지수로 변환하였다.
기하평균을 적용한 이유는 노후관 비중과 강수 조건 중 하나만 높은 경우보다, 두 조건이 동시에 높은 경우 지수가 크게 나타나도록 하기 위함이다. 기하평균은 두 변수의 동시성을 상대적으로 강조할 수 있다. 따라서 ORRI100은 노후관 조건이 높은 지역에서 강우 조건도 동시에 증가하는 경우를 나타내는 복합 위험 조건 지표로 해석할 수 있다.
3. 결과 및 분석
3.1 지반침하의 시간적 발생 특성
Fig. 1은 2018년부터 2024년까지 발생한 지반침하 사고의 연도별 및 월별 발생 특성을 나타낸 것이다. 연도별 발생 건수는 2018년에 327건으로 가장 높게 나타났으며, 이후 2020년 284건, 2019년 192건, 2022년 176건, 2023년 153건, 2021년 143건, 2024년 101건 순으로 나타났다. 이러한 결과는 지반침하 발생이 특정 연도에 일시적으로 집중되는 양상을 보이나, 전체적으로는 연도별 발생 건수에 변동성이 존재함을 의미한다. 특히 2018년과 2020년에 상대적으로 많은 사고가 발생하였지만, 2024년에는 이전 연도에 비해 발생 건수가 감소한 것으로 나타났다(Fig. 1(a)).
월별 발생 특성은 8월이 281건으로 가장 높은 발생 건수를 나타내며, 6월 196건, 7월 195건으로 나타난다. 반면 1월, 2월, 11월, 12월의 발생 건수는 각각 50건, 47건, 43건, 42건으로 낮게 나타났다. 특히 6~8월의 발생 건수는 전체 월별 분포에서 명확하게 나타남에 따라, 지반침하 발생에는 강우, 지반 포화, 지하 시설물 주변 수리 조건 변화와 같은 계절적 요인이 영향을 미칠 수 있음을 의미한다(Fig. 1(b)).
3.2 지역 및 발생 메커니즘별 특성
Fig. 2는 지반침하 사고의 지역별 발생 특성과 발생 메커니즘별 분포를 나타낸 것이다. 발생 원인별로는 하수관 손상이 639건으로 가장 크게 나타나며, 지반 공학적 메커니즘으로 재분류한 결과 관로 누수·토사 유실형이 전체의 51.90 %로 가장 높은 비율을 차지한다(Fig. 2(b)). 즉 Fig. 2는 국내 지반침하가 지역적으로는 일부 도시지역에 집중되고, 원인 측면에서는 지하 매설관로 손상 및 토사 유실 과정과 밀접한 관련성을 나타낸다.
지역별로는 경기도가 21.9 %(305건), 광주광역시 11.1 %(155건), 부산광역시 9.8 %(137건), 서울특별시 8.3 %(116건), 충청북도 8 %(111건), 강원특별자치도 7.9 %(110건) 순으로 나타났다. 이는 지반침하 사고가 수도권 및 일부 광역시·도 지역에 상대적으로 집중되는 경향을 나타낸다. 이러한 지역별 발생 건수는 각 지역의 하수관로 연장, 도시화 정도 및 지하시설물 밀도와 같은 노출량 차이를 반영하지 않은 빈도로, 지역별 취약성을 직접적으로 해석함에 있어서는 한계가 존재한다(Fig. 2(a)).
3.3 규모지수 기반 지반침하 특성
Fig. 3은 사고 규모의 차이를 비교하기 위해 SI를 적용한 결과이다. 규모 지수는 사고의 폭, 연장 및 깊이를 결합하여 산정한 체적 유사 규모를 로그 변환한 값으로, 사고의 평면적 범위와 수직 영향 심도를 함께 반영하는 지표이다. 원인별 규모 지수 중앙값을 비교한 결과, 굴착공사 부실이 1.946으로 가장 높게 나타났으며, 상수관 손상 1.705, 기타 1.526, 기타 매설 공사 부실 1.112, 기타 매설물 손상 1.099 순으로 나타났다. 반면 하수관 손상의 규모 지수 중앙값은 0.916, 다짐(되메우기) 불량은 0.904, 상하수관 공사 부실은 0.766으로 상대적으로 낮게 나타났다(Fig. 3(a)).
이러한 결과는 하수관 손상이 전체 지반침하 중 가장 많은 발생 건수를 보이는 원인임에도 불구하고, 사고 규모 측면에서는 상대적으로 소규모 사고가 많은 유형임을 의미한다. 반면 굴착공사 부실에 따른 발생 건수는 101건으로 하수관 손상과 비교하여 낮은 수준이지만, 규모 지수 중앙값이 가장 높게 나타남에 따라 상대적으로 큰 사고로 이어질 가능성이 큰 유형으로 해석된다. 이는 지반침하 위험 평가에서는 단순 발생 빈도와 함께 사고 규모 고려의 필요성을 나타낸다.
지역별 규모 지수는 강원특별자치도가 1.946으로 가장 높고, 경상남도 1.705, 전라남도 1.577, 충청북도 1.476 순으로 높게 나타났다. 반면 대전광역시 0.683, 경상북도 0.693, 제주특별자치도 0.741 등은 상대적으로 낮은 규모 지수를 보였다. 이는 지역별 지반침하 사고가 사고 규모에서도 차이를 보일 수 있음을 의미한다. 연도별 규모 지수 중앙값은 2022년 1.253으로 가장 높았고, 2024년 1.131, 2018년 1.112, 2023년 1.099 순으로 나타났다(Fig. 3(b)). 또한, 연도별 규모 지수는 특정 대형 사고의 포함 여부에 따라 영향을 받을 수 있으므로, 연도별 사고 특성의 차이로 해석하는 것이 적합할 것으로 판단된다(Fig. 3(c)).
3.4 대형 침하율 기반 위험 특성
Fig. 4는 규모 지수 상위 10 %에 해당하는 사고를 대형 침하로 정의하고, 원인별·지역별·연도별 대형 침하율을 산정한 결과이다. 원인별 대형 침하율은 굴착공사 부실이 30.69 %로 가장 높게 나타났으며, 기타 18.40 %, 기타 매설공사 부실 17.24 %, 상수관 손상 14.12 %, 기타 매설물 손상 10.34 %, 상하수관 공사 부실 10.26 %, 다짐(되메우기) 불량 7.94 %, 하수관 손상 4.54 % 순으로 나타났다(Fig. 4(a)).
이와 같은 결과는 발생 빈도와 대형화 위험이 서로 다른 평가 지표임을 의미한다. 하수관 손상은 전체 원인 중 가장 많이 발생하지만, 대형 침하율은 4.54 %로 가장 낮은 수준에 속함에 따라 하수관 손상형 사고는 반복적으로 빈번하게 발생하는 소규모 또는 중·소규모 사고의 성격을 나타내는 것으로 해석할 수 있다. 반면 굴착공사 부실 발생 빈도는 낮은 수준이지만 대형 침하율이 30 %를 초과하여, 사고 발생 시 대형화될 가능성이 높은 유형으로 판단된다. 이는 굴착공사 과정에서 흙막이 벽체 변위, 지하수 유출, 차수 불량, 토압 및 수압 불균형 등이 복합적으로 작용하는 경우 넓은 범위의 지반 변위와 대형 침하로 이어질 수 있음을 시사한다.
지역별 대형 침하율은 인천광역시 19.57 %, 전라남도 18.60 %, 강원특별자치도 15.45 %, 대구광역시 15.00 %, 충청남도 14.29 %, 경상남도 13.43 % 순으로 높게 나타났다. 반면 대전광역시와 제주특별자치도는 대형 침하율이 0 %로 나타났다. 일부 지역은 전체 사고 건수가 적음에 따라 대형 침하율이 특정 사고의 영향에 민감할 수 있으므로, 지역별 대형 침하율은 발생 건수와 동시에 해석이 요구된다(Fig. 4(b)). 연도별 대형 침하율은 2024년에 14.85 %로 가장 높게 나타나며, 2021년 12.59 %, 2019년 10.42%, 2018년 10.40 % 순으로 나타났다. 이는 2024년의 전체 사고 건수는 상대적으로 적지만, 발생한 사고 중 대형 침하로 분류되는 비율이 높음을 의미한다(Fig. 4(c)).
3.5 하수관로 연장을 고려한 지역별 발생 특성
Fig. 5는 하수관 손상형 지반침하 사고를 하수관로 1,000 km당 사고 발생률로 보정하여 지역별로 비교한 결과이다. 하수관로 연장이 긴 지역은 사고 건수가 증가할 수 있으므로, 지역별 취약성을 비교하기 위해서는 관로 연장을 고려한 노출량 보정이 필요하다. 본 연구에서는 지역별 하수관 손상 사고 건수를 해당 지역의 총 하수관로 연장으로 나누고 1,000을 곱하여 하수관로 1,000 km당 사고 발생률을 산정하였다.
분석 결과, 광주광역시의 하수관로 1,000 km당 사고 발생률이 23.84건으로 가장 높게 나타났으며, 대전광역시 16.32건, 충청북도 10.35건 순으로 나타났다. 이후 전북특별자치도 4.94건, 부산광역시 4.94건, 서울특별시 4.69건, 경기도 3.57건 순으로 나타났다. 반면 충청남도 0.42건, 전라남도 0.55건, 대구광역시 0.72건, 울산광역시 1.05건 등은 상대적으로 낮은 발생률을 보였다.
사고 건수와 관로 연장 보정 발생률이 서로 다른 정보를 제공함을 의미한다. 경기도는 하수관 손상에 의한 사고 건수가 높은 수준이지만, 하수관로 연장이 크기 때문에 1,000 km당 사고 발생률은 광주광역시나 대전광역시에 비해 낮게 나타난다. 반대로 광주광역시와 대전광역시는 관로 규모를 고려하더라도 하수관 손상형 지반침하가 상대적으로 자주 발생하는 지역으로 해석된다. 따라서 하수관 손상형 지반침하의 지역별 관리 우선순위 설정 시 사고 건수와 함께 하수관로 연장 보정 발생률을 함께 고려가 필요하다.
4. 고 찰
4.1 강수량과 하수관 손상형 지반침하의 관계 분석
Fig. 6은 2018–2024년 강수 조건과 하수관 손상형 지반침하의 월별 발생 특성을 비교한 결과이다. Fig. 6(a)는 월별 평균 강수량을 나타낸 것으로, 국내 강수량은 6월 이후 증가하여 7월과 8월에 높은 값을 나타내며, 여름철에는 연도별 강수량 변동성이 크게 나타난다. 이는 하수관 손상형 지반침하의 계절적 발생 특성을 평가하기 위해 여름철 강우 조건에 대한 고려가 필요함을 나타낸다.
Fig. 6(b)는 월평균 강수량과 하수관 손상형 지반침하 발생 건수의 관계를 나타낸 그래프이다. 6–8월 월평균 강수량과 발생 건수가 모두 높은 영역에 분포함에 따라 하수관 손상형 지반침하는 강우가 집중되는 시기에 증가하는 경향을 나타낸다. 반면, 해빙기에 발생하는 하수관 손상형 지반침하는 관로의 균열, 접합부 이격, 노후화, 장기간 토사 유실 및 지반 이완과 같은 누적 요인이 복합적으로 작용함에 따른 것으로 판단된다.
Fig. 6(c)는 사고 전 7일 선행 강수량과 하수관 손상형 지반침하 발생 건수의 월별 변화를 나타낸 것이다. 7일 선행 강수량은 7–8월에 증가하는 경향을 나타내며, 하수관 손상형 지반침하 발생 건수도 6–8월에 증가하여 8월에 가장 높은 값을 나타낸다. 이러한 경향은 하수관 손상형 지반침하가 선행강우에 따른 지반 포화, 관 주변 세굴, 세립분 이동 및 공동 성장의 누적 과정과 관련될 수 있음을 나타낸다. 따라서 하수관 손상형 지반침하의 월별 발생 특성은 사고 당일 강수량보다 선행강수 조건 고려를 통해 명확하게 설명이 가능할 것으로 판단된다. 다만 월 단위 집계에서는 월말 강우와 다음 달 사고가 서로 다른 월로 구분될 수 있으므로, 향후 일 단위 지연시간 분석을 통해 강우와 사고 발생 시점의 관계 검토가 필요할 것으로 판단된다.
Fig. 6
Precipitation-related characteristics of sewer-pipe-damage-induced ground subsidence during 2018–2024: (a) monthly average precipitation with interannual variability; (b) relationship between monthly average precipitation and number of sewer-pipe-damage-induced ground subsidence occurrences, highlighting thaw and summer seasons; and (c) monthly variations in 7-day antecedent precipitation and number of occurrences
4.2 연계 지수 기반 하수관 손상형 지반침하 분석
Fig. 7은 하수관 노후도와 강수 조건을 결합한 ORRI100 지수를 이용하여 하수관 손상형 지반침하의 월별 발생 특성을 나타낸 것이다. ORRI100은 20년 이상 하수관 비중과 사고 전 14일 선행강수 조건을 결합한 복합 지표로, 지역별 하수관 노후도와 강우 조건이 동시에 높은 경우를 평가하기 위해 산정하였다.
Fig. 7에서 ORRI100은 7월과 8월을 중심으로 높은 값을 나타내며, 같은 시기에 하수관 손상형 지반침하 발생 건수도 증가하는 경향을 나타낸다. 이는 노후 하수관이 많은 지역에서 선행강수 조건이 커지는 여름철에 하수관 손상형 지반침하가 집중될 수 있음을 의미한다. 특히 하수관 손상형 지반침하는 관로의 균열, 접합부 이격, 부식, 노후화 및 장기간 토사 유실과 관련되므로, 하수관 노후도는 강우와 결합을 통해 사고 발생 조건을 설명하는 주요 변수로 활용될 수 있다.
ORRI100과 하수관 손상형 지반침하 발생 건수의 월별 경향이 유사한 경향을 나타내지만, 최대 발생 시점이 일치하지 않는다. 이는 ORRI100이 노후관 비중과 선행강우를 결합한 위험 조건 지표인 반면, 발생 건수는 지중 공동 형성 이후 지표 침하가 발생하거나 인지되어 사고 자료로 등록된 결과임에 따른 것으로 판단된다. 즉, 강우 이후 지반 포화, 관 주변 세굴, 세립분 이동 및 공동 성장이 누적된 뒤 침하가 발생할 수 있으며, 월 단위 집계 과정에서 시간 지연에 의한 차이로 평가될 수 있다.
따라서 ORRI100은 노후관 조건과 선행강우 조건이 동시에 증가하는 계절적 위험 조건을 정량적으로 표현이 가능한 보조 지표로 해석하는 것이 적절하다. 종합적으로, 전체 지반침하가 6~8월에 집중되고 하수관 손상형 사고가 주요 발생 원인으로 나타남에 따라 여름철 하수관로 유지관리 및 사전 점검은 지반침하 예방 측면에서 중요한 관리 방안이 될 수 있다. 향후 연구에서는 비사고일 강수 조건, 관로별 실제 연식 및 재질, 관로 손상 이력, 지반 조건, 유지관리 이력 등을 결합한 추가 분석이 필요할 것으로 판단된다.
5. 결 론
본 연구에서는 JIS 기반 지반침하 사고 자료, 2024년 하수도 통계 및 2018–2024년 일 강수 자료를 활용하여 국내 지반침하의 발생 특성을 발생 시기, 발생원인, 사고 규모, 대형화 가능성, 하수관로 연장 보정 발생률 및 하수관 노후도–강우 복합조건의 관점에서 평가 및 분석하였다. 이에 대한 결론은 아래와 같다.
(1) 국내 지반침하는 6–8월에 집중되는 계절성을 나타내며, 발생원인 중에서는 하수관 손상이 높은 빈도를 나타낸다. 이는 국내 지반침하의 주요 발생 양상이 지하 매설 관로 손상 및 토사 유실 과정과 밀접하게 관련됨을 의미하는 것으로 판단된다.
(2) 규모 지수와 대형 침하율 검토 결과, 하수관 손상은 반복적으로 빈번하게 발생하는 소규모 사고의 경향을 나타내며, 굴착공사 부실은 발생 빈도는 낮고 대형 침하로 이어질 가능성이 큰 유형으로 나타난다. 이는 지반침하 위험 평가 시 발생 건수와 함께 사고 규모와 대형화 가능성에 관한 평가가 필요함을 시사한다.
(3) 하수관 손상형 지반침하를 하수관로 연장으로 보정한 결과, 광주광역시, 대전광역시, 충청북도에서 관로 규모 대비 발생률이 상대적으로 높게 나타난다. 이는 지역별 관리 우선순위 설정 시 사고 건수보다 지역별 하수관로 규모를 고려한 1,000 km당 발생률의 고려가 필요함을 나타낸다.
(4) 강수 자료와 매칭된 하수관 손상 사고를 분석한 결과, 사고 당일 강수와 여름철 발생 집중 사이의 관계가 나타난다. 또한 ORRI100이 7–8월에 높게 나타남에 따라 노후 하수관 조건과 강우 조건이 동시에 높아지는 시기에 하수관 손상형 지반침하가 집중될 수 있을 것으로 판단된다.
(5) 본 연구는 전국 단위의 지반침하 사고 자료, 하수도 통계 및 강우 자료 결합을 통해 하수관 손상형 지반침하의 계절적 위험 조건을 검토하였다. 다만, 사고 발생일 자료만을 활용함에 따라 강우와 지반침하 간의 명확한 시간 지연 및 인과관계를 규명함에 있어서 한계를 나타낸다. 따라서, 향후 연구에서는 비사고일 강우 조건을 포함한 대조군 분석, 일 단위 또는 주 단위 분석, 지역별·관로별 실제 연식, 관종, 재질, 관경, CCTV 조사 결과, 보수·교체 이력, 지반 조건 및 지하수 조건 등을 통합한 분석이 요구된다. 또한 현장 동적콘관입시험, TDR 기반 함수비 평가, 지반 강도·강성 조사 결과를 사고 자료와 연계함으로써 하수관 손상형 지반침하의 예측, 위험도 등급화 및 유지관리 우선순위 산정 체계로 확장이 가능할 것으로 판단된다.
