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유동인구를 활용한 대피소 수용 능력 분석

A Spatial Analysis of Shelter Capacity Using Floating Population

  • Kim, Mi-Kyeong (Department of Civil and Environmental Engineering, Yonsei University) ;
  • Kang, Sinhye (The Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography) ;
  • Kim, Sang-Pil (Department of Civil and Environmental Engineering, Yonsei University) ;
  • Sohn, Hong-Gyoo (Department of Civil and Environmental Engineering, Yonsei University)
  • 투고 : 2015.10.14
  • 심사 : 2015.11.22
  • 발행 : 2016.02.28

초록

서울은 많은 인구 및 도시 기능이 집중된 거대 도시로, 재난 및 위급상황이 발생하였을 때 긴급하게 대피할 수 있는 장소는 필수적이다. 현재 서울시 대피소의 숫자는 수용능력 면에서 보면 서울시 인구의 두 배 이상을 상회하고 있다. 하지만 서울의 경우, 거주지의 인구분포와 유동인구를 포함한 낮 시간대의 인구분포는 상이하다. 따라서 대피소의 실질적인 수용성을 분석하기 위해서는 수도권 인구 분포의 유동적인 특성을 고려할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 수도권의 유동인구자료를 활용하여 서울시 대피소의 실질적인 접근성 및 수용능력을 분석하고자 하였다. 이를 위해 보행자 도로망을 이용한 네트워크 분석을 통해 대피소의 접근성을 파악하고 거주인구 및 유동인구에 따른 지역적 수용능력의 차이를 분석하였으며, 연구지역 내 대피소의 분포에 따라 취약한 지역과 현재의 대피소 위치 선정에 대한 문제점을 도출할 수 있었다.

Seoul, a mega city, contains many features of the modern city. When the disaster or emergency occurs in Seoul, the place for shelter is required for evacuation urgently. There are currently the numbers of shelters in Seoul City, which can hold the twice more capacity of population of Seoul. However, the population distribution fluctuation in the day and the night needs to be considered. Therefore, in order to analyze the actual capacity of shelter, it is necessary to consider the dynamic characteristics of population distribution in the metropolitan area. In the study, the substantial accessibility and the capacity of shelters in Seoul were analyzed by the floating population data of the metropolitan area. The accessibility of shelter was investigated through a network analysis that includes the pedestrian road data, while the capacity of shelter was analyzed by the local differences of daytime population distributions. Finally it was possible to identify the vulnerable areas on the basis of the distribution of shelter in the region.

키워드

1. 서 론

우리나라는 최근 10년간 자연재난으로 인한 인명피해와 재산피해는 줄어드는 추세를 보이고 있으나 인적재난의 발생 건수와 인명피해는 점차 증가하는 경향을 보이고 있다(E-Nara index, 2015). 해마다 피해를 입히던 태풍과 홍수보다 예상하지 못한 순간에 발생하는 다양한 형태의 재난이 더 큰 피해를 야기하고 있는 것이다.

국가는 재난이 발생한 경우 그 피해를 최소화하고 국민의 생명을 보호해야 할 의무가 있다. 이를 위해 우리나라의 경우, 재난이 발생하거나 발생할 우려가 있는 경우에 해당 지역 주민이나 그 지역 안에 있는 사람에게 대피시킬 수 있도록 대피 장소를 지정하고 있다. 서울시의 경우 2015년 기준 약 5천개의 대피소를 지정하여 수용인원 수로만 보면 서울시 인구의 3배 이상을 수용할 수 있다. 그러나 개인차에 의한 보행속도를 고려하였을 경우 기준 시간 내에 도착할 수 있는 대피소를 알기 어려우며, 대피 수용 능력 또한 지역의 인구 편차에 따라 지역적인 차이가 존재한다(Park and Kim, 2012; Choi and Joo, 2014). 각 대피소가 어떻게 분포되어 있는지, 수용할 수 있는 인원의 수가 얼마인지에 따라 대피 취약 지역이 달라지며, 인구가 어느 지역에 밀집되어 있는지 그 분포에 따라서도 대피수용 능력이 달라질 수 있다.

이에 최근 대피소의 공간적 분석 및 적정 위치 선정, 수용 능력 등을 분석하기 위해 GIS 기법을 활용한 연구가 진행되고 있다. 대피소의 공간적 분석과 관련된 연구 동향을 살펴보면, 비교적 단순한 GIS 기법을 도입하여 대피소의 위치 적절성을 판단하고 새로운 대피소의 선정 및 추가 대피 공간을 산출한 연구가 진행된 바 있다(Yu et al., 2005; Lee and Sung, 2013). Park et al. (2011)이 거주민의 입장에서 최단 경로에 위치한 대피소 위치를 제시하기 위해 네트워크 분석을 적용하였고, Park and Kim (2012)과 Kang (2015)은 보행자를 이동속도에 따라 유형별로 구분하고 이를 고려하여 네트워크 분석을 수행해 서울시의 대피소 서비스 지역과 취약지역을 파악하였다. 이와 유사한 방법론을 적용하여 각각 진주시 홍수재해 대피소, 창원시 재해 위험지구 대피소의 적합성을 평가한 연구가 있다(Yoo and Son, 2012; Son and Yoo, 2013). Choi and Joo (2014)는 청주시를 대상으로 보행속도를 고려했을 뿐만 아니라 수용가능성 측면의 취약지를 분석하여 대피소의 기능적 취약지를 도출하였다. Lee et al. (2015)도 보행자의 연령별 보행속도 차이를 고려하고 도로의 경사도 등 지형요소까지 포함하여 3차원 기반의 대피 경로 산정 방법을 제시하였다. 이를 토대로 대피소의 서비스 권역을 산출하여 대피소의 수용력을 분석하였다.

기존의 연구에서는 대피소의 수용능력을 행정구역 단위의 거주인구를 기준으로 판단하고 있으나, 재난 및 위급상황은 예측하지 못하는 순간에 발생하므로 대피소의 수용능력을 거주인구만으로 분석하는 것은 실질적인 대피소 수용능력을 분석하기에 한계가 있다. 특히 서울의 경우, 수도권 내 사람들의 이동이 매우 활발한 지역이므로 거주지 기준의 인구와 낮 시간대 인구 분포가 상이하다. 따라서 대피소의 접근성 및 수용 능력을 분석할 때에도 이러한 차이를 고려한 분석이 이루어져야 한다. 또한 기존 연구들은 보행거리 산정을 위해 보행자 도로가 아니라 차량이 이동하는 2차선 이상의 간선 도로망을 이용하여 네트워크 분석을 수행하였다는 한계점이 있다. 이에 본 연구는 서울 강남지역(서초구, 강남구, 송파구)을 대상으로 하여 유동인구를 활용한 주간활동인구의 추정하고, 이를 활용하여 보행자도로 기반의 네트워크 분석을 통한 대피소 서비스 지역 및 공간적 차이 분석을 통해 보다 실질적인 대피 수용능력을 분석하는 것을 목표로 하였다.

 

2. 대상지역 및 자료

2.1 연구대상지역

서울을 중심으로 한 수도권 지역에 인구가 집중되고 도시가 팽창하면서 지역분화에 따른 교외화, 직주분리 현상이 두드러지고 있다(Byun and Seo, 2011). 이는 교통이 발달하면서 수도권 외곽에서 서울의 도심 및 중심업무지구로 통근·통학하는 인구 및 통근거리가 지속적인 증가한 것과 큰 관련이 있다(Kim, 2009). 직주분리 현상이 두드러질수록 상주인구와 주간인구의 격차가 커지며 도시행정의 기초자료로서의 주간 인구자료가 필요하게 된다(Byun and Seo, 2011).

강남지역에는 주요 대기업의 본사 및 각종 상업시설이 집중되어 있으며 교육, 의료, 교통 등의 주요 기능이 또한 집중되어 있어 서울에서 유동 인구가 가장 많은 지역으로, 특히 금요일 강남은 서울 평균 유동인구의 3배에 달한다(Yu, 2015). 서울내에서도 상주인구와 주간인구의 차이가 큰 지역이므로 본 연구에서는 강남의 서초구, 강남구, 송파구 세 개의 구를 연구의 대상지역으로 선정하였다(Fig. 1).

Fig. 1.Shelter locations in study area

2.2 연구자료

우리나라의 대피시설은 민방위기본법 제11조에 의해 지정된 민방위 대피소와 각 지자체의 장이 수립하는 안전관리계획에 의해 지정되는 자연재해 대피소가 있다(Lee et al., 2015). 민방위 대피소는 재난, 전쟁 등의 위급한 상황이 발생하였을 때를 대비하여 지정되어 있으며 국가재난정보센터(http://safekorea.go.kr)에서 전국의 대피시설을 확인할 수 있다. 자연재해 대피소의 경우, 각 지자체 별로 관리되고 있어 명칭이 각기 다르게 사용되고 있는데 서울시는 수해구호소 및 수해대피소로 지정·관리하고 있다(NDMI, 2014). 본 연구에서는 재난을 특정하지 않고 위급 상황이 발생하였을 때 모든 대피소가 활용될 수 있다는 가정 하에 민방위 대피소(2015)와 자연재해 대피소(2013)를 모두 분석대상으로 고려하였다. 해당 대피소의 공개된 정보를 토대로 지오코딩작업을 수행하여 대피소 자료를 구축하였다.

대피소의 수용능력을 분석하기 위한 자료로 통계지리정보 서비스에서 제공하는 집계구 단위의 인구(2010), 종사자수 자료(2013)를 사용하였으며 보다 정확한 주간활동인구를 추정하기 위하여 SKT 통화량 기반의 유동인구 추정자료(2013)를 사용하였다. 유동인구 추정자료는 2013년 중 4월, 6월, 9월, 12월의 성/연령별, 시간대별, 요일별 평균 유동인구 값이 포함되어 있으며, 50m × 50m 간격의 격자 형태로 구성되어 있다. 본 연구에서는 해당 월별 평균 유동인구 값의 평균값을 사용 하였고, 집계구 단위로 집계된 폴리곤 형태의 통계청 인구자료와 통합하기 위해 유동인구 추정자료를 집계구 단위로 재집계하였다.

네트워크 분석에 필요한 도로망은 국가공간정보유통 시스템에서 제공하는 보행자 도로망도(2014)를 사용하였고, 대피 서비스 지역 분석을 위한 자료로 환경공간정보 서비스에서 제공하는 중분류 토지피복도(2012)를 사용하였다.

 

3. 연구방법

3.1 주간활동인구의 추정

거주지 기반의 인구만으로는 매일 출퇴근하는 직장 인구와 의료, 여행, 유흥 등 여러 이유로 강남을 방문하는 사람들의 수까지 고려한 주간인구를 측정하기 어렵다. 도시 행정을 위한 기초자료로서도 주간인구는 중요한 자료이지만 언제 발생할지 모르는 긴급 상황에 대비하기 위해서도 필요하다. 본 장에서는 주중 낮시간 강남지역에 머무르는 실제 인구의 수를 추정하기 위해 상주인구, 사업체 인구(종사자수), 통화량 기반의 유동인구자료를 사용하였다. 통계청에서 제공하는 주간인구는 Eq. (1)과 같이 산출된다(Eun, 2001).

위의 주간인구는 KOSIS(국가통계포탈)을 통해 제공되고 있으며 통근·통학으로 인한 유입 및 유출인구를 바탕으로 구해진다. 그러나 상주인구를 제외한 인구 자료는 시군구 단위까지만 제공되고 있으며, 통근·통학 이외의 목적으로 유입되는 인구의 정보가 포함되지 않아서 대피소 취약지역 및 수용능력 분석에 활용하기에는 적합하지 않다.

본 연구에서는 상주인구, 종사자 수, 유동인구데이터를 이용하여 공간해상도가 높은 주간활동인구를 추정하기 위해 다음의 4가지 가정 사항에 기초하였다.

1. 모든 종사자는 일반적인 주중(월-금), 낮 시간에 일한다. 2. 상주인구 중 통근·통학을 하지 않는 인구는 해당 지역에 계속 머무른다. 3. 동일 시군구 내 다른 시군구로의 유출 비율은 동일하다. 4. 기타 요인에 의한 유입인구는 상주 및 통근·통학 이외의 목적으로 방문하는 인구이다.

위의 가정 사항을 바탕으로 주간활동인구를 구하는 과정은 Fig. 2와 같다. 통계청의 인구통계자료의 상주인구와 여러 요인에 의해 유입되는 주간유입인구를 더하고 주간유출인구를 가산하여 주간활동인구를 계산하게 된다.

Fig. 2.Estimating the daytime population

주간유입인구는 통근을 목적으로 유입된 종사자수와 그 이외의 목적으로 유입된 기타 유입인구로 Eq. (2)과 같이 표현될 수 있다. 통학으로 인한 유입인구는 집계구 단위로 유추 가능한 데이터가 존재하지 않고, 해당 연구지역의 경우 전체 유입인구(통근·통학)의 약 5%만을 차지하고 있어 생략하였다.

여기서, 기타 요인에 의한 유입인구는 유동인구데이터를 바탕으로 추정된다. 위의 가정에 의하면 주중에 머무르는 사람의 수는 일정하여야 한다. 그러나 통화량 기반 유동인구 데이터를 살펴보면 연구대상지역의 주중 최대 인구에서 최소 인구의 차이가 총 1,072,996명으로 주중 인구는 변동성을 가지고 있다. 이 때 주중 최소 인구는 항상 일정하게 해당 지역에 머무른다고 가정한 상주인구와 종사자로 가정할 수 있고, 기타 유입인구는 Eq. (3)에 의해 추정할 수 있다. 통화량 기반의 유동인구 데이터는 특정 위치에 있었던 모든 사람을 의미하므로 주중 최대 유동인구에서 최소 유동인구를 감산하게 되면 주중에 주기적으로 방문하는 인구 이외의 기타 요인에 의한 유입인구를 파악할 수 있다.

주간유출인구는 시군구 단위에서 집계구 단위로 파악하기 위해 상주인구에 다른 시군구로의 유출인구 비율을 곱하여 Eq. (4)와 같이 계산하였다.

3.2 대피 취약지 및 수용 능력 분석

네트워크 분석은 노드와 링크로 구성된 네트워크 모델을 구축하여 최단 경로 검색 또는 근접 시설 검색, 이동시간에 따른 서비스 영역을 정의하는 데에 활용되고 있다. 사회적 기반 시설의 접근성 및 이용권역을 측정하는 분야에서 많이 활용되고 있으며 네트워크 분석의 활용사례를 기존의 대피소 관련 연구에서도 찾을 수 있다(Ma and Kim, 2011). 본 연구에서도 대피소에서 도보로 기준 시간 이내에 도달할 수 있는 권역을 대피 서비스 지역으로 정의하여, 보행자 도로 네트워크를 따라 해당 시간 내에 이동할 수 있는 거리에 해당하는 지역을 추출하였다. 선행연구 결과를 토대로 성인의 도보 속도는 1.3m/s로 설정하였다(Park and Kim, 2011).

민방위기본법에 의하면 대피소는 대피 소요 인구 기준 3.3 ㎡당 4인, 5분 이내 대피 시설로 이동이 가능하도록 설정해야 한다. 따라서 본 연구에서는 대피 서비스 영역을 확인하기 위해 기준 시간을 5분으로 정하였고, 인구 1인당 최소 면적을 0.825㎡로 기준 면적으로 설정하였다. 민방위 대피소의 경우, 각 대피소의 최대 수용인원은 해당 시설의 면적을 기준 면적으로 나누어 계산하였고, 자연재해 대피소의 경우에는 제공되는 최대 인원을 수용인원으로 사용하였다. 3.2절에서 추정된 인구자료를 활용하여 각 대피소의 대피 서비스 지역을 확인하였으며 기준 시간 내에 대피하지 못하는 대피 취약 지역을 파악하고 행정구역별로 각 대피소의 수용 능력의 차이를 분석하였다. 행정구역별 대피 수용 능력은 Eq. (5)와 같이 대피소의 최대 수용인원을 해당 행정구역의 인구로 나누어 계산할 수 있다. 행정구역 k 내 n개의 대피소가 존재할 때, Ci는 대피소 i의 수용인원이며 Pk는 행정구역 k 내 총 인구수이다. Rk는 행정구역 k의 대피 수용 능력을 나타내며 1보다 크면 대피 수용 능력이 충분한 것이고, 1보다 작으면 대피소가 부족 하다고 생각할 수 있다.

 

4. 연구결과 및 분석

4.1 주간활동인구 추정 결과

Fig. 3은 기타 유입인구를 제외하여 추정한 주간인구를 통계청에서 제공하는 주간인구와 비교한 것이다. 상주인구의 경우 송파구, 강남구, 서초구 순으로 많지만 주간인구는 강남구, 송파구, 서초구 순으로 나타났으며 이러한 추이 또한 통계청의 결과와 비슷하다. 여기에 기타 유입인구까지 더하여 추정한 주간활동인구는 Fig. 4와 같이 나타난다. 3개의 구 모두 기타 유입인구를 고려했을 때 주간활동인구가 증가하는데, 가장 큰 차이가 있는 지역은 강남구이며, 송파구의 경우 상주인구의 약 0.9배였던 주간활동인구가 유동인구를 활용한 기타 유입인구를 고려하면 약 1.3배로 증가하였다. 주간인구추정에 기타 유입인구를 제외하고는 모두 통계청 자료를 활용하였는데도 이와 같이 큰 차이가 발생한 것은 연구대상지역 특성상 유흥, 관광, 업무 회의 및 대규모 행사 등 통근·통학으로 설명되지 않는 유입인구가 많기 때문으로 보인다.

Fig. 3.Comparison of daytime population

Fig. 4.Total daytime population

Fig. 5는 연구지역 내 상주인구의 분포를 집계구 단위로 나타낸 그림이다. 연구지역 내 북부지역은 우면산, 청계산, 구룡산, 대모산 등의 산지로 주거지역이 아니기 때문에 인구가 적은 것을 알 수 있고, 강남구, 서초구보다는 상대적으로 송파구에 상주인구가 더 밀집해있다.

Fig. 5.Spatial distribution of residential population

Fig. 6은 추정된 주간활동인구의 분포를 보여주며 밀집된 지역이 상주인구와는 다르게 나타난다. 주간활동인구는 강남역을 중심으로 테헤란로, 강남대로에 더 많이 집중되어 있으며 서초구의 고속터미널, 송파구의 잠실역 주위에서 높게 나타났다. Fig. 5와 Fig. 6을 통해 상주인구와 주간인구의 상이한 공간적 분포를 확인할 수 있고, 그 규모의 차이 또한 확인할 수 있었다.

Fig. 6.Spatial distribution of estimated total daytime population

4.2 대피 수용 능력 분석

4.2.1 대피소 현황

연구지역 내 민방위 대피소는 총 865개, 자연재해 대피소는 총 76개이다(NDIC, 2015; SODP, 2015). 민방위 대피소의 경우, 총 대피 가능한 면적은 약 4,941,087㎡로 1인당 최소 대피 면적을 기준으로 최대 약 5,989,197명을 수용할 수 있으며 자연재해 대피소는 114,958명을 수용할 수 있다. 이는 3구의 상주인구 1,538,212명(년)의 약 4배를 수용할 수 있는 수치이다. 연구대상지역의 추정된 주간활동인구는 약 3,422,832명으로 상주인구의 약 2배가 넘지만 최대 수용인구보다는 적다. 수치상으로 비교해보았을 때 주간활동인구의 약 1.7배까지 대피소가 수용할 수 있으므로 연구대상지역의 대피소는 충분히 확보되어 있다고 볼 수 있다. 그러나 이는 단순하게 수치만으로 비교한 것이므로 실제로 모든 사람들이 각 대피소에 도달할 수 있는지, 대피소의 공간적 배치가 해당 지역의 인구를 모두 수용할 수 있는지 확인할 필요가 있다.

4.2.2 대피 서비스 지역의 분포

각 대피소를 중심으로 기준 보행속도와 대피 시간으로 대피 가능한 서비스 지역을 계산한 결과는 Fig. 7에 나타나있다. 전반적으로 거주인구가 밀집한 지역에 대피소가 많이 위치하여 대피 서비스 지역이 많은 것을 알 수 있다.

Fig. 7.Service area of shelters

행정구역별 대피 취약 지역을 파악하기 위해 각 동별로 대피 시 이동이 가능한 대상 면적에서 대피 서비스 지역의 면적을 계산하였다. 이 때 수계와 산지는 대상 면적에서 제외하였다. 각 동별 대상 면적에서 대피 서비스 지역을 제외한 지역을 취약 지역으로 판단하였고, 대비 취약 지역의 비율을 계산하여 Fig. 8에 나타냈다. 송파구의 방이2동, 문정1동, 송파1동이 연구대상지역 내에서 가장 대피 서비스 지역이 넓어 취약지가 적게 분포하며 서초구 내곡동, 강남구 세곡동, 송파구 오륜동 순으로 취약지 비율이 가장 높았다. 내곡동과 세곡동의 경우 인구 밀도가 낮은 동으로, 거주인구가 특정 지역에 집중하여 대피소가 거주지 인근으로만 위치하고 있다. 이로 인해 대피 대상 면적 중 기준 시간 내에 대피소로 도달하지 못하는 지역이 많은 것으로 보이며, 오륜동은 올림픽공원이 위치하여 대상 면적이 넓지만 대피소가 위치하지 않았기 때문에 취약 지역의 비율이 높게 나타났다.

Fig. 8.Distribution of vulnerable area ratio

4.2.3 대피소 수용 능력 분석

대피소 수용 능력은 상주인구와 주간활동인구에 대해 각각 계산하였다. Fig. 9는 상주인구에 대한 대피소의 최대 수용 인원의 비율을 동별로 나타내는 그림으로 1보다 작으면 상주인구보다 대피소의 최대 수용인원이 적은 것을 의미하며, 1보다 크면 대피소가 수용 가능한 인원이 상주인구에 비해 많은 것을 의미한다. 앞서 대피소 현황분석을 통해 연구 지역 내 상주인구의 약 4배의 인원을 대피소가 수용할 수 있었기 때문에 대부분의 지역에서 1 이상의 값을 가진 것으로 나타났다. 1보다 작은 지역은 서초구 반포4동, 강남구 역삼2동, 개포1동, 대치2동, 송파구 풍납2동, 오금동, 잠실본동, 잠실3동 총 8개 동이었다. 송파구는 대피 취약지 비율은 낮은 지역이 많았으나 인구에 대한 수용능력은 다른 지역에 비해 부족한 것으로 나타났다. 반대로 취약지 비율이 높았던 서초구 내곡동, 강남구 세곡동, 송파구 오륜동, 잠실2동의 대피소는 모두 상주인구보다 대피소의 수용 능력이 높은 것으로 확인되었다.

Fig. 9.Shelter capacity for residential population (ratio)

Fig. 10은 각 동별 주간활동인구에 대한 대피소의 최대 수용 인원의 비율을 도시한 것으로 Fig. 9에 비해 수용비율이 1보다 작은 지역이 많은 것을 확인할 수 있다. 서초구는 상주인구를 충분히 수용하지 못하는 동이 1개였으나 주간활동인구에 대해서는 9개, 강남구는 10개의 동, 송파구는 7개의 동으로 늘어났다. 주간활동인구가 밀집되어 있는 지역을 중심으로 대피 면적을 충분히 확보하지 못하고 있는 것을 알 수 있다.

Fig. 10.Shelter capacity for daytime population (ratio)

전반적으로 살펴보았을 때, 연구대상지역 내 동별 평균 수용비율은 상주인구를 기준으로 약 4배, 주간활동인구를 기준으로 약 2.7배 수용할 수 있다. 특정 지역의 경우, 수용비율이 약 20배를 상회하는 수준으로 대피소를 지정하고 있었는데 모두 송파구에 위치하고 있었다. 또한, 연구대상지역은 서울 내에서도 유입인구가 많아 대부분의 지역에서 주간활동인구가 상주인구보다 높게 나타났는데 개포1동(강남구)을 제외하면 상주인구가 주간활동인구보다 많은 지역은 모두 송파구에 위치하고 있었다. 따라서 해당 지역은 대피소의 수용 능력을 분석할 시에 상주인구를 기준으로 적용해야 최대 인구를 반영할 수 있다. 개포1동의 경우, 주간활동인구보다 상주인구가 더 높아 수용능력이 1보다 작은 값으로 바뀌었으나 다른 송파구의 지역은 상주인구를 기준으로 했을 때에도 수용능력이 모두 1을 넘어 수용능력에서 큰 차이를 보이지는 않았다. 이를 반영한 대피 수용능력 지도는 Fig. 11과 같고, Table 1에 분석 결과를 정리하였다.

Fig. 11.Shelter capacity for maximum population (ratio)

Table 1.Evacuation vulnerable area and shelter capacity by districts

 

5. 결 론

본 연구에서는 서울 내에서 가장 유동인구가 많은 지역인 강남 지역을 대상으로 유동인구자료를 활용하여 주간활동인구를 추정하였고, 보행자도로망을 이용한 네트워크 분석을 실시하여 대피에 취약한 지역을 확인하였다. 또한 각 행정구역별 대피소의 최대 수용 인원과 인구를 비교함으로써 대피소의 수용 능력을 확인하여 수용성이 부족한 지역을 파악할 수 있었다.

2015년 기준 서울시 강남 3구의 대피소는 약 900개 가까이 지정되어 있으며, 최소 대피 면적을 기준으로 대상 지역 내 거주하는 시민에 대한 대피 수용능력은 대부분 충분한 것으로 분석되었다. 그러나 작은 행정구역단위로 수용능력을 파악했을 때 대피 가능 면적이 충분히 확보되지 않는 지역을 확인할 수 있었으며, 주간활동인구를 기준으로 수용능력을 분석했을 때에는 상주인구에 비해 대피소의 수용능력이 다소 부족하다는 것을 알 수 있었다. 주간에 인구의 유입이 많은 지역에 대해서는 대피소를 충분히 지정할 필요가 있을 것으로 판단된다.

본 연구는 인구의 시간 및 공간적 유동성을 고려하여 대피소 공간적 배치에 대해 분석하였으며, 이와 같은 본 연구의 결과는 향후 새로운 대피소를 지정하고 대피 계획을 세우는 데에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

참고문헌

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