▲ 허영택 부장
가스사용량의 증대와 함께 가스로 인한 사고도 매년 지속적으로 발생하고 있다. 국내의 경우 아직도 기술 지원 및 관련자료의 지원 부족으로 한번 겪었던 가스사고의 경험을 반복해서 겪고 있는 실정이다.
본 연구에서는 가스사고 발생지역, 발생월, 발생요일 뿐만 아니라 온도, 습도, 풍속, 강수량 등 날씨에 따른 가스사고 발생요인을 종합적으로 분석해 관련 인자를 도출하면 기상청이 일기와 관련된 각종 생활정보를 예보하듯 가스사고 발생 지역의 일기변화에 따른 가스사고의 위험성도 예측이 가능할 것으로 판단해 이를 집중 분석했다.

 

  이론 배경 및 분석방법

본 연구는 한국가스안전공사의 자료관리시스템인 가스피아를 활용해 1998년부터 2009년까지 12년간 발생한 2,242건의 가스사고를 대상으로 분석했다. 특히 본 연구에서는 평균기온, 최고기온, 최저기온, 상대습도, 운량, 강수량, 풍속 등 7가지 기상요소와 가스사고의 발생 관계를 회귀분석 프로그램인 SPSS를 활용해 가스사고의 발생 가능 예측식을 제시했다. 회귀분석에서 사용된 예측 모델식은 Linear, Quadratic, Cubic, Exponential, Logistic 모형의 수식을 활용했다. 본 지면에서는 7가지 기상요소 중 평균기온 및 풍속 2가지 요소에 대한 분석내용을 기술하도록 하겠다.

 

  기상요소와 사고예측

■ 평균기온

평균기온이 가스사고발생에 미치는 영향을 분석하기 위해 선형회귀모형과 비선형회귀분석 중 최적 모형의 설명력을 비교한 결과 직선 예측 회귀모형의 설명력은 0.033으로 가스사고의 3.3%를 설명하고 있다. 비선형 Cubic 모형의 설명력은 0.337로 가스사고의 33.7%를 설명하고 있어 비선형 Cubic 비선형회귀모형의 설명력이 매우 높게 나타났다.
이에 따른  평균기온(Tmean)과 가스사고발생건수(Y0)의 관계를 분석하기 위해 회귀분석을 수행한 결과 추정된 Cubic비선형 회귀식은 다음과 같다.
Y0 = 0.311 × Tmean - 0.002 × T2mean + 0.0001 × T3mean + 4.594 

■ 풍속

평균풍속이 가스사고발생에 미치는 영향을 분석하기 위해 선형회귀모형과 비선형회귀분석 중 최적 모형의 설명력을 비교한 결과 직선예측 회귀모형의 설명력은 0.343으로 가스사고의 34.3%를 설명하고 있으며 Exponential모형의 설명력은 0.526으로 가스사고의 52.6%를 설명하고 있어 Exponential 비선형회귀모형의 설명력이 매우 높게 나타났다.
이에 따른  평균풍속(W)과 가스사고발생건수(Y6)의 관계를 분석하기 위해 회귀분석을 수행한 결과 추정된 Exponential 비선형 회귀식은 다음과 같다.
Y6 =-0.429eW + 65.333                                 

 

  가스사고 예측모델

■ 가스사고발생 예측식

본 연구에서는 통상 최고기온과 최저기온의 평균값을 평균기온으로 설정해도 큰 차이가 없는 것으로 나타났다. 사고예측을 위해 평균기온은 예보되는 최고기온과 최저기온의 평균값을 적용하고 평균풍속의 경우에도 예보되는 풍속으로 해 가스사고의 발생 가능성을 예측해 봤다.
평균기온, 최고기온, 최저기온, 상대습도, 운량, 강수량 및 풍속의 7가지 추정 회귀식을 사용해 가스사고를 예측하고자 한다. 기상요소별 추정 회귀식을 정리해 나타내면 표-1과 같다.
기상요소에 의한 가스사고의 발생을 예측하기 위해 각 기상요소에 따른 회귀식에 상대적 영향도를 곱해 합한 값을 가스사고발생 예측식으로 하고 이를 수식으로 나타내면 다음과 같다.
사고사고발생 예측식(Q1)
= [(Y0 × 0.17548)+(Y1 × 0.16649) + (Y2 × 0.12368) + (Y3 × 0.18340) + (Y4 × 0.01850) + (Y5 × 0.05814) +(Y6 × 0.27431)]                             

여기서 Q1은 7가지 기상요소에 의한 예측식, Y0는 평균기온  Y1은 최고기온, Y2는 최저기온, Y3는 상대습도, Y4는 운량, Y5는 강수량, Y6는 풍속이다.

■ 위험지수

회귀식의 합에 따라 가스사고의 발생 가능성을 매우높음, 높음, 보통, 낮음, 매우낮음의 5등급으로 구분해 위험지수로 나타냈다. 이 위험지수의 목적은 가스사용자의 경각심의 고취와 가스안전관리 상황의 적절한 대응에 있다.
각 함수에 분석된 기상조건별 가스사고발생이 높은 순으로 각각의 수치를 회귀식에 대입해 사고빈도를 추출했다. 2년간의 총 319건에 대한 사례연구를 통해 매우높음이 101건, 높음이 184건, 낮음이 5건, 매우낮음이 11건으로 나타났다.
이는 가스사고가 매우높음에서 보다는 높음에서, 낮음보다는 매우낮음에서 오히려 가스사고가 더 많이 발생하는 한다는 것이다. 즉 매우높음의 기상조건보다 높음의 기상조건이, 낮음의 조건보다는 매우낮음의 조건이 가스사고로 이어질 가능성이 높다는 것이다. 가스사고가 더 많이 발생하는 영역을 매우높음으로, 더 적게 발생하는 영역을 매우낮음으로 해 사고발생 지수의 범위를 표-2와 같이 제시하고자 한다.

 

기상자료에 따른 가스사고의 발생 가능성을 예측해 사고예방에 활용할 수 있는 방안이 필요하다.

  결론

 본 연구에서는 국내 가스사고의 발생 환경을 분석해 가스사고의 재발을 방지하고자 1998년부터 2009년까지 12년간의 가스사고를 활용해 가스사고별 기상자료를 통계프로그램인 SPSS v15.0으로 회귀분석을 실시했으며 그 결과 풍속에 대한 회귀식의 설명력이 52.5%로 가장 높은 것으로 나타났으며 다음으로 상대습도가 35.1%, 평균기온이 33.7%, 최고기온이 32.1%, 최저기온이 23.9%, 강수량이 11.5%, 운량이 6.6%로 나타났다.
가스사고빈도의 정도에 따라 가스사고 발생 위험지수를 매우높음, 높음, 보통, 낮음, 매우낮음 등 5단계로 구분했으며 예측값이 18이상 22미만이면 매우높음, 22이상 25미만이면 높음, 14이상 18미만이면 보통, 1이상 9미만이면 낮음, 9이상 14미만이면 매우 낮음으로 위험지수를 정했다.
산불예방이나 기상예보처럼 가스사고의 발생가능성을 사전에 예측해 일반 국민들에게 알려줌으로써 가스사고예방에 적극 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

 

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