재해로부터 국민의 인명과 재산을 보호하기 위해서는 재해 발생의 빈도 증가와 대형화 추세에 따라 예상되어지는 피해규모의 분석과 예측을 통한 대책 마련이 필요하다. 한국의 경우 피해지역 조사를 통하여 획득한 피해일시, 피해시설물, 피해내역, 피해액과 같은 피해액 정보를 관리하는 국가재난관리시스템(National Disaster Management System, NDMS)이 운영되고 있다. 그러나 공공시설물 중 가장 많은 피해액을 나타내고 있는 하천시설물에 대한 피해규모의 예측에 대한 연구는 전무한 실정이다. 본 연구에서는 국가재난관리시스템의 과거 하천 피해정보를 이용하여 하천의 구간별 평균유속과 피해연장으로부터 하천의 피해액을 추정할 수 있는 하천 손실함수를 개발하였으며, 시범 대상지역에 적용하여 검증하였다. 하천 손실함수는 향후 피해액 추정에 따른 피해규모 분석을 통하여 재해저감대책을 마련하는데 필요한 유용한 정보로 활용될 수 있을 것이다.
최근 집중호우로 인한 환경시설의 침수피해는 시설의 직접 피해 이외에 단수와 수질 불량 등 사회적 2차 피해를 발생시킬 위험이 높기 때문에 효율적인 대응체계 및 대응시스템 구축이 요구된다. 하지만 환경시설에 대한 침수피해 영향예측과 피해저감기술의 개발이 미흡하고, 국내 실정에 적합한 환경시설의 침수피해 해석을 위한 전문시스템이 부재하여 환경시설의 방재대책 수립시 피해예측의 정확성 확보에 어려움이 따르고 있다. 따라서 본 연구는 환경시설의 침수피해에 대비하고 선제적 재해 예방 능력을 강화하기 위한 방안으로 국내 실정을 고려할 수 있는 공간정보기반의 환경시설 침수피해 시뮬레이션 플랫폼을 개발하고자 하였다. 이를 위해 공간정보 기반의 국내 환경시설에 대한 침수피해 인벤토리를 구축하고, 내수침수와 외수침수의 시뮬레이션 및 결과해석의 기능 지원하는 시스템을 개발하였다. 본 연구를 통해 개발한 시스템은 자연재해로부터 발생하는 환경시설 침수피해를 예측하고 피해를 저감하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 피해 전 후 고해상도 항공영상을 이용하여 풍수해 피해정보를 자동 추출하는데 있어 결과물의 신뢰성 제고 방안에 대해 연구하였다. 연구 대상지역은 2008년 집중호우로 인해 큰 피해를 입은 경상북도 봉화지역을 선정하였으며, 해당 지역 중 특히 피해가 집중된 서벽리, 애당리 지역에 대하여 피해 전 후 영상을 확보하고 자동탐지를 수행하였다. 피해 지역의 자동탐지 수행 전 Normalizing, 대비강조, Equalizing 등의 영상처리를 수행하고, 자동추출 결과의 정확도를 비교하여 피해항목별 최적의 영상처리를 결정하였다. 최적의 영상처리가 적용된 영상에 대하여 피해 항목별 피해형태를 파악하였으며, 가장 정확한 결과물이 추출되는 최적의 임계치를 결정하였다. 도로 항목의 경우 Normalizing 영상처리를 수행하고 임계치를 120으로 부여하여 자동탐지를 수행한 경우 가장 정확한 추출 결과가 나타났으며, 농경지 항목의 경우 대비강조 영상처리와 임계치가 100으로 부여된 경우 피해 지역의 추출이 가장 정확하게 나타났다. 본 연구결과는 향후 유사한 재해 발생 시 초기 신속한 피해규모 산출이 가능하게 하여 적절한 후속 조치를 취할 수 있도록 한다. 또한, 다중밴드 피해 전 후 영상 확보가 가능할 경우 추가적인 피해 항목의 최적 영상처리와 임계치 결정이 가능해지며, 토지피복 분류를 거쳐 피해지역 자동탐지 수행 시 원하는 피해항목만을 선택적으로 추출하는 것도 가능할 것으로 판단된다.
최근 세계적인 기상이변으로 국지적인 대설과 한파의 발생이력이 증가하고 있다. 특히 최근 2018년 1월 8일 미국에 100년만의 한파로 인해 체감온도가 영하 69도까지 떨어지고, 우리나라에서도 같은 해 2월 8일 제주도 폭설과 한파로 인해 교통이 마비되는 피해가 발생한 것으로 알려져 대표적인 겨울철 자연재해인 대설 피해에 대한 관심이 증가하고 있는 추세이다. 이로 인해 대설 피해예측 및 저감에 대한 연구가 다수 진행되고 있으나, 시 군 구 별 과거 피해이력이 적고, 피해가 발생한 지역과 관측소 사이의 거리가 멀어 정확한 피해예측이 어려운 상황이다. 따라서 본 연구에서는 대설피해에 영향을 미치는 변수들의 데이터를 수집한 뒤 랜덤포레스트를 이용하여 대설피해액을 범주형으로 구분하고, 어느 범주에 포함되는지 예측 및 적용성을 검토하였다. 현재 과거 피해자료의 부족, 과거 피해 발생 환경과 현재 피해 발생 환경의 차이, 대설로 인해 피해가 가장 많이 발생하는 비닐하우스 설계 기준의 변화 등으로 인해 예측 정확도가 높지 않았다. 따라서 대설피해 발생지역의 정확한 기상자료가 확보되고, 변수로 사용한 데이터의 최신화가 진행된다면 본 연구결과의 정확도 향상과 대략적인 대설피해규모 예측이 가능 할 것으로 기대된다.
최근 세계적으로 기상이변에 의해 한파와 폭설이 발생하고 있으며, 이로 인한 피해를 예측하기 어려워 졌다. 우리나라의 대설피해는 지역별로 상이해 강설 특성을 파악하기 위해 강설자료와 과거의 기상현상자료를 분석하여야 한다. 대표적인 대설피해로 설압피해, 적설피해, 착설피해와 간접피해로 분류 되며 시설재배면적에 가장 많은 영향을 미치는 설압피해는 쌓인 눈의 압력으로 인하여 파손 및 붕괴를 유발한다. 본 연구에서는 과거 재해연보 자료(1994년~2018년)와 기상청에서 제공되는 적설자료를 활용해 대설피해 관련 자료를 수집 및 분석하여 온실에 손상을 입힐 수 있는 적설심을 분석하였다. 로지스틱 회귀분석을 위한 자료 구축은 재해연보의 피해기간을 기반으로 하여 종속변수로 사용하였다. 이후 적설심자료를 최심신적설로 변형하였으며 온도와 함께 독립변수로 사용하였다. 우리나라의 대설 사례가 많은 영동지역은 강설빈도가 높아 대설 방지대책 및 대설 연구자료가 다른 지역에 비해 많은 것으로 판단된다. 이에 따라 최근 빈도가 증가하고 있으며 대설피해 사례가 10건 이상이고 관측지점이 피해지역과 가까운 지역, 적설관측자료가 연속적으로 관측되어 있는 남원, 보령, 장수, 부안을 공간적 범위로 선정하였다. 연구의 결과로 대설 피해 재난관리가 가능한 적설심 기준 설립에 도움을 줄 것으로 판단된다.
전세계적의 지구온난화에 따른 기후변화 영향으로 기온상승, 강우증가, 해수면 상승 등에 자연재난의 발생이 증가하고 있다. 그 중 가뭄의 경우 전조증상, 발생원인, 발생기간 뿐만 아니라 대상범위나 피해범위도 불명확하다. 가뭄은 근본적으로 강우량의 부족으로 시작되며 농업, 생활, 공업 등의 전반적인 피해를 발생시킨다. 최근에는 기후변화의 영향으로 기온증가, 해수면상승, 극한호우, 메가가뭄 등 전세계적으로 다양한 자연재난이 빈번히 발생하고 있다. 가뭄은 태풍, 홍수, 지진 등의 자연재난 중에서도 가장 광범위한 피해를 유발시키는 재난이라고 할 수 있다. 미국의 National Oceanic and Atmospheric Administration에서는 20세기의 관측된 가장 심각한 자연재난 중 하나로 가뭄이 선정되었으며 최근 기후변화에 따른 기온 및 강수의 증가는 가뭄피해의 직간접적인 영향으로 피해가 급증할 것이라고 하였다. 본 연구에서는 농업·생활·공업 가뭄에 대하여 피해액과 복구액에 대한 정량적 피해특성을 산정할 수 있는 추정식을 제안하고자 한다. 농업·생활·공업 가뭄에 대한 피해액은 다양한 인자들을 고려하며 매년 변화하는 물가를 반영하여 피해액의 추정식을 제안하였다. 또한, 복구액은 가뭄피해발생으로 발생될 수 있는 농업·생활·공업의 특성에 맞는 복구인자를 구성하였으며 피해에 대한 복구뿐만 아니라 인적, 물적 자원에 대한 인자도 포함하였다. 본 연구에서 산정된 농업·생활·공업 가뭄의 피해액 추정식의 경우 정량적 검증을 위해 1965년부터 2018년까지 국내에서 발생된 가뭄피해와를 대상으로 비교 분석하였다.
본 연구에서는 산불피해지역의 위성영상과 수치임상도를 이용하여 산불피해량을 산출하고자 하였다. 산불피해지역에 대한 효과적인 피해량 산출을 위해 위성영상을 이용하여 산불피해지역을 추출하고 피해지역에 해당하는 수치임상도를 통해 각 임상 종류별 피해량을 산출할 수 있었다. 향후 위성영상과 수치임상도를 이용한 산불피해량 산정방법은 산불피해복원에 중요한 정보를 제공할 것이다.
우리나라에서 발생하는 자연재해 중 대부분이 홍수와 관련되어, 주로 호우를 동반한 태풍이나 돌발적인 집중호우에 의해 홍수피해가 해마다 발생하고 있다. 따라서 홍수발생 시 예상되는 피해지역과 피해의 규모를 예측하는 사전예방적인 홍수관리대책이 필요하며, 이를 위해 지역별 홍수특성별 피해양상에 대한 파악과 분석이 필요하다. 본 연구에서는 여러 수문학적 요소 중 홍수재해에 가장 영향력이 높은 강우특성과 재해발생으로 인한 직접적인 피해특성인 인적피해와 물적피해의 상관관계 분석을 위해, 홍수발생 원인에 따라 시군구별 강우-피해특성에 대한 회귀분석을 수행하여 향후 시군구별 홍수로 인한 피해 예측 및 대응에 활용하는 것을 목적으로 한다. 연구방법은 행정안전부의 국민재난안전포털에서 제공하는 재해연보 자료로부터 시군구별 호우 및 태풍으로 인한 이재민수와 인명피해자수를 종합한 인적피해특성과 총 재산피해액을 종합한 물적피해특성 자료를 구축하고, 홍수발생기간 동안의 강우특성을 파악하고자 전국 권역 기상청 관측자료를 수집하여 홍수피해 사상별 강우량 자료를 구축한다. 회귀분석 과정에서는 분석 결과에 악영향을 미칠 가능성이 있는 이상치가 존재할 경우, 이를 제거하여 시군구별 3가지 재해원인별(호우, 태풍, 종합), 피해특성별(인적, 물적) 강우조건에 따른 피해특성 예측을 위한 최적 회귀식을 선정한다. 본 연구를 통해 시군구별 강우조건에 따른 홍수피해 규모의 예측이 가능하다면, 행정구역별 호우 및 태풍으로 인한 인적 및 물적 피해예측 및 저감대책 수립에 기초자료가 될 것으로 판단된다.
지구온난화에 따른 전 세계적 급격한 기후변화로 인하여 자연재해가 발생하고 있으며, 우리나라에서도 매년 태풍을 동반한 집중호우로 지역별 피해가 속출하는 등 자연재해로 인한 많은 인명피해와 경제적 비용의 부담률이 증가하고 있다. 국민안전처에서 발간한 재해연보에 의하면 10년간 전체 종목 중 공공시설물들의 피해액이 매년 비교적 가장 높은 비율을 보이고 있으며, 공공시설물중에서도 하천과 소하천의 피해가 최근 5년(2010~2014년)간 평균 32.91%로 피해율이 가장 높았다. 국외에서는 미국(HAZUS-MH), 일본(피해경제조사메뉴얼), 영국(MCM) 등 공공자산의 홍수피해 예측방법을 개발하여 각 국가의 특성에 맞는 재난손실에 대한 추정을 실시하고 있지만, 우리나라에서는 이러한 방법론적 연구가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 우리나라의 자연재해로 발생한 피해의 규모와 이에 따른 경제적 피해를 예측하기 위해 피해율과 피해액 추정 기술을 개발하였다. 미국의 HAZUS-MH와 피해복구지침, 새주소 시스템 DB, 건축법 내 용도별 건축물 종류 등을 활용하여 국내 공공자산 인벤토리(안)을 제시하고 이 중 소하천에 대한 2010~2014년 5개년의 국가재난관리시스템(NDMS) 재해 자료를 기반으로 지역적 특성을 고려한 손상함수를 개발하였다. 함수개발은 강원도 일부 시군에 대해 실시하였으며, 과거 피해자료를 대상으로 검증하였다. 본 연구결과를 토대로 시군단위의 재해로 인한 소하천 피해 정도를 산정하고 한국형 피해예측시스템 개발에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
국내에서 자연재난의 대부분을 차지하는 홍수는 매년 반복되어 인명과 재산상의 막대한 손실을 유발하고 있다. 이러한 피해 중 인적피해를 최소화하기 위한 방재계획 및 정책수립이 우선되어야 하지만 적용성 측면에서 미진한 부분이 있는 것이 현실이다. 본 연구는 인적피해 평가를 지원하기 위해 피해실적에 근거한 경험적 인적피해 평가기법을 개발하였다. 또한, 해당기법의 적용성을 평가하기 위해 2017년 청주시 호우피해를 기준으로 적용성 검증을 실시하였다. 인적피해의 경우 인명과 이재민 피해를 동시에 고려하였으며, 인적피해를 위해 기본적으로 노출위험인구와 인적피해 발생확률을 기반으로 하였다. 노출위험인구의 경우 침수구역도와 집계구를 기준으로 계층화된 인구 인벤토리를 이용한 GIS 공간분석 결과로부터 결정된다. 그리고 인적피해 발생확률은 행정안전부의 국가재난관리시스템 내 피해이력, 재해연보 및 한국국토정보공사에서 제공받은 침수흔 적도를 토대로 침수등급과 인구계층을 구분하여 제시하였다. 본 연구를 통해 제시된 보다 효율적이고 정밀한 인적피해 평가 방법이 위험지구 결정, 자연재난 리스크 모델링, 방재사업 대안결정, 예산배분 등의 실무와 학술적 접근에 있어 활발히 활용되길 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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