시설물 태풍 취약도를 고려한 도로시설물 네트워크의 복원력 분석 기술 = Resilience analysis of road network considering typhoon fragility of facilities

국문 초록 (Abstract)

최근 기후변화로 인해 국내에서도 태풍의 규모와 발생 빈도가 증가하면서 도로 인프라의 구조적 안전성과 네트워크 기능 저하에 대한 우려가 커지고 있다. 태풍으로 인한 개별 도로시설물의 손상은 국지적 피해에 그치지 않고 도로망 전체의 통행 기능 저하로 이어져 교통 지연과 우회 경로 증가 등 사회·경제적 손실을 유발한다. 기존 연구는 시설물 단위의 구조적 손상 분석과 네트워크 기반 기능 평가가 분리되어 수행되는 경우가 많아, 구조적 손상이 네트워크 성능 변화에 미치는 영향을 통합적으로 해석하는 데 한계가 있다. 이에 본 연구는 태풍 영향에 따른 도로시설물 취약도와 네트워크 성능 변화를 연계하여 평가할 수 있는 분석 프레임워크를 제시하였다.
본 연구는 (1) 시설물 태풍 취약도 평가, (2) 도로 구간 단위 손상–성능 연계 분석, (3) 시간 기반 복원력 평가의 세 단계로 구성된 분석 절차를 마련하였다. 이러한 체계는 시설물 수준의 구조적 취약성과 네트워크 수준의 기능 저하를 일관된 흐름으로 연계하여, 태풍 재해가 도로 인프라 전반에 미치는 영향을 종합적으로 평가할 수 있다. 우선 경주 지역(20km X 20km)을 대상으로 도로시설물 네트워크를 구축하고, Batts 모델 기반 풍속장에 지형 보정을 반영하여 태풍 이동에 따른 시·공간적 재해 강도를 산정하였다. 이어서 시설물 유형별 태풍 취약도 곡선을 도출하고, 이를 도로 구간 단위 손상 상태 평가에 활용하였다. 또한, 비복원적 누적 방식을 적용하여 태풍 이동 과정에서 손상이 시간적으로 확산되는 특성을 모사하였다. 평가된 손상 상태는 통행시간 변화를 통해 네트워크 기능 저하 분석에 활용되었다. 분석 결과, 초기 단계에서는 영향이 제한적이었으나 손상 수준이 증가함에 따라 기능 저하가 급격히 확대되어 최종 단계에서는 네트워크 평균 성능이 약 0.69 수준까지 감소하는 것으로 나타났다. 특히, 위세 중심성으로 평가된 중요도를 네트워크 성능 분석에 적용한 결과, 중심성이 높은 구간의 손상이 기능 저하를 가속화하는 주요 요인으로 작용하였다. 마지막으로 손상 수준에 대응하는 복구 기간을 반영하여 네트워크 복원력을 평가하였다. 태풍 종료 직후 네트워크의 성능은 약 70% 수준까지 저하되었으나, 경미한 손상 구간의 단기 복구가 먼저 이루어지면서 초기에는 빠른 회복 속도를 보였다. 이후 광범위한 손상 구간의 장기 복구가 진행되면서 회복 곡선은 점진적인 양상으로 전환되었다.
본 연구는 태풍 재해를 대상으로 시설물 취약도–도로 구간 손상–네트워크 성능–복원력을 연계한 평가 체계를 구축하고, 이를 실제 지역에 적용함으로써 실질적 적용 가능성을 확인하였다. 제안된 프레임워크는 재해 시 취약 구간 식별, 복구 우선순위 결정, 대응 전략 수립 등 도로 인프라 관리에 필요한 의사결정 지원 도구로 활용될 수 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Recently, climate change has increased both the intensity and frequency of typhoons in Korea, raising concerns regarding the structural safety of road infrastructure and the deterioration of network functionality. Damage to individual road facilities does not remain localized; rather, it propagates throughout the network, leading to traffic delays, detours, and notable socio-economic losses. However, existing studies typically evaluate structural damage and network performance independently, which limits the ability to understand how structural failures affect overall network functionality. To address this gap, this study proposes an integrated framework that links facility-level typhoon fragility with network-level performance degradation.
The proposed framework consists of three sequential components: (1) facility-level typhoon fragility assessment, (2) segment-level damage–performance analysis, and (3) time-dependent resilience evaluation. This structure provides a consistent analytical pathway from structural vulnerability to network functionality, enabling a comprehensive assessment of the multi-scale impacts of typhoon hazards. A road facility network was constructed for the Gyeongju region (20km × 20km), and spatiotemporal typhoon hazard intensity was estimated using terrain-corrected wind fields generated by the Batts model. Fragility curves were developed for each facility type and applied to determine segment-level damage states. A non-restorative cumulative model was then employed to represent the temporal progression of damage as the typhoon migrated across the region. The estimated damage states were translated into travel-time variations to quantify network-level performance degradation. Results indicated that impacts were limited during the initial stages of the event; however, as damage accumulated, network performance declined rapidly, ultimately decreasing to approximately 69% of baseline conditions. When segment importance derived from eigenvector centrality was incorporated, damage to highly central segments was identified as a major driver accelerating performance degradation. Network resilience was assessed by assigning recovery durations to each damage state. Immediately after the typhoon, network performance dropped to about 70%. A rapid initial recovery was observed as slightly damaged segments were restored, followed by a gradual recovery phase driven by long-term restoration of more heavily damaged segments.
This study establishes a unified framework that integrates facility fragility, segment-level damage, network performance, and resilience for typhoon hazard scenarios, and its applicability is demonstrated through a real-world case study. The proposed framework can support decision-making for road infrastructure management by identifying vulnerable segments and guiding recovery prioritization and response strategies under extreme hazard events.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서론 1
• 1.1 연구 배경 및 목적 1
• 1.2 연구 동향 5
• 1.2.1 개별 도로시설물 재해성능 분석 연구 5
• 1.2.2 도로시설물 네트워크 재해성능 분석 연구 6
• 1.2.3 선행연구의 한계점 및 시사점 7
• 1.3 연구 내용 및 범위 8
• 제 2 장 도로시설물 네트워크의 태풍 취약도 및 복원력 평가 방법론 10
• 2.1 연구 프레임워크 10
• 2.2 도로시설물 네트워크 구성 13
• 2.2.1 네트워크 구성요소 정의 13
• 2.2.2 도로시설물 네트워크 모델링 15
• 2.3 태풍 재해 강도 모델링 18
• 2.3.1 태풍 재해 특성 및 주요 영향인자 선정 18
• 2.3.2 풍속장 생성 및 보정 20
• 2.3.3 네트워크 기반 재해 강도 산정 22
• 2.4 시설물 취약도 기반 네트워크 손상 상태 분석 23
• 2.4.1 개별 도로시설물의 취약도 분석 23
• 2.4.2 네트워크의 도로 단위 손상 상태 산정 27
• 2.5 네트워크 성능 및 복원력 평가 31
• 2.5.1 네트워크 성능 분석 31
• 2.5.2 네트워크 복원력 평가 36
• 제 3 장 네트워크 분석 데이터 구축 40
• 3.1 도로시설물 네트워크 구성 및 공간정보 구축 40
• 3.1.1 대상 도로시설물 네트워크 40
• 3.1.2 네트워크 구성 및 공간정보 구축 42
• 3.2 태풍 재해 특성 자료 구축 45
• 3.2.1 태풍 모델 기반 풍속장 생성 45
• 3.2.2 지형정보 기반 풍속장 보정 46
• 3.2.3 시계열 풍속장 생성 47
• 3.3 네트워크 기반 데이터 통합 51
• 제 4 장 태풍 영향 기반 네트워크 손상 상태 분석 55
• 4.1 개별 도로시설물의 태풍 취약도 분석 55
• 4.1.1 네트워크 내 도로시설물 제원 설정 55
• 4.1.2 도로시설물 수치해석 모델링 57
• 4.1.3 개별 도로시설물의 태풍 취약도 산정 59
• 4.2 네트워크의 도로 단위 손상 상태 분석 61
• 4.2.1 도로 단위 손상 상태 산정 61
• 4.2.2 시계열 풍속장 기반 손상 상태 변화 분석 62
• 제 5 장 도로시설물 네트워크 성능 및 복원력 평가 65
• 5.1 도로시설물 네트워크의 성능 분석 65
• 5.1.1 손상 상태 반영 도로 구간 단위 성능 분석 65
• 5.1.2 네트워크 구성요소 상관관계 기반 성능 분석 70
• 5.1.3 시계열 기반 네트워크 성능 변화 73
• 5.2 도로시설물 네트워크의 복원력 평가 75
• 5.2.1 네트워크의 복원력 산정 75
• 5.2.2 네트워크 특성에 따른 성능 회복 양상 분석 77
• 제 6 장 결론 78
• 참고문헌 81