최근 국지성 집중호우 등 기상이변의 영향으로 침수피해의 위험성은 점차 증가하는 추세이고, 도시화로 인한 불투수면적의 증가, 녹지공간의 감소, 도시의 난개발 등 물순환 체계의 왜곡에 따른 침수로 인한 피해가 다수 발생하고 있다. 침수 발생 시 막대한 인적 및 물적 피해가 발생할 수 있기에 재난초기에 재난관리자원의 신속한 확보와 동원은 피해확산 방지에 매우 중요하고, 자원의 부족이나 동원의 지연으로 초기 대응이 늦어질 경우 피해가 확대될 수 있기에 침수발생 특성에 따른 필요 자원의 비축 및 동원이 필요하다. 하지만, 재난관리자원은 종류가 다양하고 요구되는 비축량이 많기에 모든 재난관리자원을 보유하고, 활용하기에는 어려움이 따른다. 따라서 침수피해재난을 중심으로 최적 자원 비축을 통한 효율적인 재난관리자원 운영 및 관리체계의 마련이 필요하다. 본 연구에서는 과거 20년(2001년~2020년) 동안 발생한 침수피해 관련 재난(호우, 태풍, 풍랑)사례를 통해 재난발생 시 동원된 자원현황을 분석하였다. 재해연보, 관련 백서 및 보고서, 침수흔적도 등의 수집 및 분석을 통해 지자체 침수피해 현황을 분류하고, 침수재난과 관련된 자원의 비축 및 운용 사례 분석을 통해 장비 28종, 자재 6종을 확인하였다. 본 연구는 침수재난 발생 시 지자체별 침수피해 규모와 필요한 재난관리자원을 도출한 점에서 그 의미가 있으며, 향후 재난관리자원의 효율적인 비축 및 관리계획 수립에 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 기후변화의 영향으로 태풍 및 국지성 집중호우 등 자연재해 발생빈도가 증가함에 따라 풍수해로 인한 인명피해와 재산피해가 증가하고 있다. 국내에서는 재해연보를 통해 자연재난 피해이력 통계정보를 제공하고 있으며, 당해연도 자연재해상황을 기간별, 시도별, 수계별, 월별, 원인별 총괄통계와 인명피해, 시설피해와 관련된 피해면적, 피해액, 복구액 등 세부내용으로 구성하여 정보를 제공하고 있다. 행정안전부는 국가재난정보시스템을 통해 취합된 지자체 피해이력 통계자료를 입력하고 있는데 입력하는 과정에서 누락, 오기 등의 오류가 발생할 가능성이 있다. 경제적 손실이 증가하고 있는 풍수해 재난이 발생하게 될 경우 피해비용 집계, 피해액 산정 등 정확한 자료로서 구축되지 않으면 연구 및 분석을 수행하기 위한 통계자료로서 활용될 수 없다. 이러한 문제점을 개선하기 위해서 본 연구에서는 1985년부터 2018년까지 재해연보에 대해서 기간별-시군구별 자료분석을 통해 피해이력 데이터 오류 유형에 대해 분류하였다.
기상재난들은 고도의 경제성장 및 인구증가에 따른 도시화와 공업화가 진행됨에 따라 사회 경제적 파급효과도 점점 커지고 있으며 경제의 불확실성을 크게 증가시켜 국가경제의 안정성을 저해하는 요인이 되고 있다. 그러나 기상재해의 직접피해에 비해 간접피해는 정량화하기 어려워 정성적인 분석에 그치는 경우가 많이 있다. 기상재난에 대한 간접피해를 정량적으로 추정하는 것은 지역공동체나 국가의 취약성을 가늠하게 하며, 재해방지를 위한 투자에 대한 경제적 타당성에 근거가 된다. 재해의 간접피해추정은 불확실한 재난발생에 대해 리스크 관리 측면에서 예상가능한 피해범주의 정보를 제공하며 공공적인 측면에서도 재난에 취약한 계층을 보호하기 위한 국가의 공적자금의 당위성을 제공한다. 본 연구는 가상적인 시나리오를 통해 우리나라의 기상 재난의 국민경제적 간접피해를 추정하기 위한 모형과 결과를 제시하였다.
전 세계적으로 홍수, 태풍, 폭설 등 기상이변에 따른 자연재난이 빈번히 발생하고 있으며, 국내의 경우 연간 약 5천억원 이상의 피해가 발생하고 있다. 미국 및 일본 등의 방재 선진국의 경우 재난 발생 전에 대비하는 재난관리가 중심을 이루고 있으며, 국내에서도 피해가 발생하기 전에 신속하게 재난피해를 예측 및 대비한다면 인명과 재산피해를 최소화 할 수 있을 것이라 판단된다. 따라서 본 연구에서는 신속하게 재난 피해를 예측하기 위해 기존에 함수 개발시 활발하게 사용되었던 다중회귀분석과 최근 이슈가 되고 있는 머신러닝(기계학습)을 활용하여 호우로 인한 피해를 사전에 예측하는 함수를 개발하였다. 행정안전부에서 구축하고 있는 재해연보 자료를 종속변수로 활용하였고, 기상요소 및 사회 경제적 요소를 설명변수로 사용하였다. 본 연구에서 개발된 호우피해 예측함수를 이용하여 호우피해를 예측하고, 이를 기반으로 사전 대비 차원의 재난관리를 실시한다면 자연재난으로 인한 피해를 줄이는데 큰 도움이 될 것으로 판단된다.
최근 자연재난으로 인한 인명피해는 감소하는 추세를 나타내고 있으나, 기후변화 및 도시화 등으로 인해 재산피해는 점차 증가하고 있는 실정이다. 기존의 연구는 재난이 일어난 후 사후복구차원에서 피해액을 집계하거나 복구비를 추정하는 연구가 주를 이루고 있으며, 재난이 발생하기 전에 피해액을 추정하는 연구는 매우 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 과거 통계자료를 기반으로 인공신경망과 다중회귀분석을 이용하여 전체 자연재난 피해액의 약 95%를 차지하는 호우피해액을 예측하기 위한 피해함수 개발하고자 한다. 대상지역으로는 경기도 지역으로 선정하였고, 1994년부터 2015년까지의 수문기상자료와 시군구별 재해통계자료를 수집하여 분석을 위한 함수개발을 위한 자료로 재구축하였다. 또한 시간별 최대 강우량과 피해액에 대한 상관분석을 실시하여 지속시간별(1~24시간) 최대강우 자료와 재해기간별 선행강우(1~5일)자료, 그리고 재해기간의 총강우량 자료가 상관성이 높다는 것을 파악했다. 이를 독립변수로 활용하고, 재해기간별 피해액을 종속변수로 사용하여 지역별 호우피해 예측함수를 개발하였다. 본 연구는 효율적이고, 효과적으로 재해예방을 위한 방재체계를 수립하는데 기초자료로 활용될 것으로 판단되며, 사전대비 차원의 재난관리를 통해 정책결정권자들의 의사결정에도 도움을 줄 수 있다고 판단된다.
자연재난으로 인한 피해의 대형화, 다양화, 집중화 현상이 일어나고 있으며, 이로 인한 사회 경제적 피해가 과거에 비해 계속적으로 증가하고 있다. 만약 기존에 발생하였던 재난 피해 자료와 기상현상간의 통계적 분석을 통해 재난의 발생 가능성과 피해 범위를 예측할 수 있다면, 효율적으로 재난관리를 할 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 대표적인 자연재난 피해인 호우피해를 대상으로 낙동강 권역 69개 시군구별 재해통계 자료를 기반으로 수문기상자료와의 통계적 분석을 통해 호우피해 예측함수를 개발하였다. 국민안전처에서 발간하는 재해연보 자료를 통해 호우피해 발생기간별 호우피해액 자료를 분석하였고, 이를 호우피해 예측함수의 종속변수로 사용하였다. 종관기상관측소의 시강우 자료를 분석하여 선행강우, 지속시간별 최대강우, 총강우량을 구축하였고, 시군구별 면적 등의 지역 특성을 수집하여 설명변수로 사용하였다. 기존의 피해예측함수 관련 연구에서 제기되었던 피해액이 큰 부분에서 예측력이 떨어지는 문제를 해결하기 위해, 피해액이 큰 집단과 피해액이 작은 집단을 구분하여 함수식을 개발할 수 있는 로지스틱 회귀모형을 사용하여 호우피해 예측함수를 개발하였다. 개발된 호우피해 예측함수의 NRMSE는 6.34~18.79%로 나타났으며, 대부분 호우피해를 적절하게 예측하는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 호우피해액이 큰 집단과 피해액이 작은 집단으로 구분할 수 있는 로지스틱 회귀모형을 이용하여 낙동강 권역의 시군구별 호우피해 예측함수를 개발하였다. 본 연구에서 제시한 시군구별 호우피해 예측함수를 이용하여 사전에 호우피해를 예측할 수 있다면 호우피해액이 크게 줄어들 것으로 사료된다.
인류의 발전과 함께 재난관리에 대한 발전도 이루어져 왔다. 그러나 세계은행(World Bank)의 조사에 의하면 지난 30년간 전 세계적으로 자연재해로 인해 250만 명의 사람이 목숨을 잃었고, 피해금액은 4조 달러에 이르는 것으로 나타나, 아직 재난관리 체계에 많은 문제점이 있음이 드러났다. 특히, 우리나라는 각종 재난으로 인해 최근 10년(2006~2015)간 연 평균 약 5천억원의 피해액과, 약 1조 1천억원의 복구비를 지출하고 있다(국민안전처, 2016). 만약 재난 피해 발생 전 피해규모와 영향을 신속하게 추정할 수 있다면, 예방 및 대비 차원의 재난관리를 통해 피해액이 크게 감소될 것이다. 따라서 본 연구에서는 국내 재해의 65% 이상을 차지하고 있는 호우피해를 대상으로, 피해 예측함수를 개발하였다. 한강 권역을 본 연구의 대상지역으로 선정하였고, 재해연보자료를 조사하여 대상지역의 호우피해 발생 현황 및 피해액을 분석하였다. 또한 대상지역의 강우자료를 확보하기 위해 종관기상관측소의 강우자료를 확보하였다. 강우자료를 이용하여 지속시간별(1~24시간) 최대강우 자료와 재해기간별 선행강우(1~5일) 자료, 그리고 재해기간의 총 강우량 자료를 산출하였다. 이를 독립변수로 하여 재해기간의 시설물별 피해액과의 분석을 통해 호우피해 예측함수를 개발하였다. 호우피해 예측함수는 피해액을 로지스틱회귀분석을 통해 호우피해액이 큰 범위와 호우피해액이 작은 범위로 분류한 혼합분포를 이용하여 개발하였다. 본 연구는 효과적인 재해 관리체계를 확립 하고, 재해예방 및 대비 단계의 기초 자료로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 과학 IT 패러다임은 기존 하드웨어, 소프트웨어 중심에서 폭발적으로 증가하는 데이터를 활용하여 정치 사회 경제 등 제반 이슈와 연계된 분석 예측으로 진화하고 있으며, 모바일 인터넷과 소셜 미디어 등장으로 데이터가 경제적 자산이 되는 빅데이터 시대가 도래하였다. 급속히 변화하고 복잡해진 사회구조와 재난환경으로 인해 인력에만 의존한 재난관리의 사각지대가 대형재난으로 이어질 우려가 크므로 다양한 재난전조(前兆)를 체계적으로 관리하여 선제적으로 예방하는 체계가 필요하다. 본 연구는 인터넷에 존재하는 재난관련 언론보도, 민원, 제보, 소셜 미디어 등의 비정형 데이터와 재난관련 정형 데이터(DB)를 융합 분석하여 재난전조를 사전에 감지하고 위험요소를 신속히 제거하는 빅데이터 기반 재난전조감지 체계를 제안한다. 최근 피해가 급증하고 있는 도시내수침수 피해 위험 예방을 위해 제안한 재난전조감지 체계를 적용하여 피해발생 위험요소 및 전조, 긴급 이슈 등을 감지하는데 활용하는 방안을 제안한다. 이는 전조를 감지하고 사전 침수 피해를 예측하여 피해 최소화 및 복구비용 절감, 저감능력 강화의 효과뿐만 아니라 위험요인 사전 차단 및 확산방지가 가능할 것으로 기대된다.
현재 전 세계적으로 태풍, 지진, 홍수 등의 재해 피해가 빈번히 일어나고 있고, 4차 산업의 발달로 인한 AI기술을 활용하여 자연재해 전반을 예측 할 수 있는 시스템이 도입될 정도로 과학적으로 발전 되어진 반면에, 재난으로 인한 인명 피해 수를 저감 시키는 방향을 도모 하는 데에는 어려움이 있고, 국민들의 재난피해의식도 심각 하지 않은 추세이다. 이와 같은 문제점을 파악하기 위해 한국 국민 남녀 489명을 대상으로 재난위험인식에 대한 설문을 작성하여 조사를 진행하였다. 본 연구의 목적은 국민들의 재난 안전의 위험도에 대한 인식 수준이 어떠한지 분석하고, 영향 요인을 탐색 하는 데에 있고, 조사결과 안전취약계층은 스스로 대피 하는 데에 있어 큰 어려움이 있으며, 이중 여성은 남성에 비해 안전교육과 훈련의 접근성이 적음에 따라 위험도가 더 큰 것을 확인 할 수 있었다. 본 연구를 통해 재난 안전교육의 필요성을 가지고 재난 안전 시뮬레이션 프로그램이 구축되는 필요성이 있다고 사료되어지고, 미래에 자연재해 발생 시 문제점을 파악하고 인명피해 감소가 될 전망으로 기대가 된다.
우리나라의 대표적인 겨울철 재난인 대설 피해는 대부분 농경지의 비닐하우스에 발생하며, 대표적인 피해종류로는 설압피해, 착설피해 등의 직접피해와 간접피해로 분류라 수 있다. 이 중 가장 피해를 많이 유발하는 것으로 알려져 있는 설압피해는 눈이 쌓인 높이가 높아지며 그 압력으로 인해 비닐하우스가 무너지는 것이다. 눈이 쌒인 높이가 어느 정도 되어야 비닐하우스에 피해를 유발하는지는 지역의 습도나 비닐하우스 설계 기준 등의 지역적이나 환경적인 요인에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 과거 비닐하우스에 발생한 전국의 피해를 수집하여 지역 특성을 고려하여 온실에 손상을 줄 수 있는 적설심을 분석하였다. 연구의 자료는 행정안전부에서 발행되는 재해연보, 기상청에서 제공되는 적설자료를 사용하였다. 강원도 지역은 대설 연구 자료가 다른 지역에 비해 많기에 최근 대설피해 빈도가 증가하고 있는 충청도, 전라도 지역에 대한 적설심을 분석하였다. 본 연구의 결과로 대비차원 폭설피해 재난관리가 가능한 적설심 기준 설립에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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