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문제 정의
- 따라서 본 연구의 목적은 기존 복잡하고 정형화하기 어려운 방법론보다 지역 공간적 측면이 강조되고 통계적으로 유의한 위험예측지도를 개발하는데 있다. 이로서 소방대 배치 등 행정력을 보다 효과적으로 활용할 수 있는 기초 자료로서 뿐만 아니라 신속하고 정확한 의사결정을 지원하기 위함이다.
- 본 연구는 이러한 목적하에 수행되었으며 연구의 주요 내용은 대구시 화재자료에 대한 공간통계기법과 GIS 활용가능성을 평가하고, 지역별 화재발생위험 정도의 평가와 아울러 위험정도를 예측하는 화재위험지도 제작기법을 제시한 것이다. 이의 세부적인 연구 성과로는 다음과 같다.
- 본 연구에서는 이를 개선하기 위해 GIS의 공간통계기법을 활용한 화재위험도 평가기법을 제시하고자 한다. 화재 발생의 불확정성을 감안하여 포아송확률분포통계치를 활용하여 화재 예측치를 도출하고, 공간분석을 통해 화재발생과 지역 환경적인 주요 요인(인구분포, 건물밀집, 가구밀집 등)의 상관성을 규명하고 위험평가지수로 활용하고자 한다.
- 화재는 임의의 독립된 지점에서 발생되므로 점분석기법은 연구지역 규모나 특성에 맞게 취사 선택되어야 할 것이다. 본 연구에서는 화재 패턴의 통계적 분석을 위해 광역시 규모의 큰 지역을 연구대상으로 하고, 확률적 기반의 예측을 하고자 하므로 방격 분석기법과 공간적 상관성분석을 이용하여 화재의 지역분포의 특성을 평가하고자 한다.
- 위험지도 제작을 위한 연구지역은 대구광역시 전역이며, 보다 정확한 화재예측모델을 위해 화재재난의 발생지점을 중심으로 행정동별 위험도를 평가하고자 한다. 연구를 수행하기 위해서 지난 5년치의 화재통계자료와 수치지도(수치지형도, 행정구역도) 등의 전산 자료를 준비하였고, 이를 연구에 적합하도록 가공 및 공간통계기법으로 분석하기 위한 도구로써 AutoCAD Map, ArcGIS 9, S-Plus 7.
제안 방법
- 단계이다. 2단계는 기본 수치지형도의 분류 및 공간자료를 제작하고, 이를 근간으로 화재의 발생자료에 대하여 GIS 및 공간통계기법으로 각종 공간분석을 실시한다. 3단계에서는 공간통계 분석치를 이용하여 등급화된 화재위험예측 지도를 제작하고 행정구역의 위험 등급에 대한 고찰을 실시하며, 마지막 단계에서는 연구의 결론을 제시하고자 한다.
- 가구수와 화재와는 상관정도를 정량화하기 위해 본연구에서는 행정동내의 가구수 대비 행정동 면적을 이용하여 가구밀도도(Fig. 11을 제작하고, 화재발생현황과 상관정도 및 회귀분석을 실시하였다.
- 필요하다. 격자의 크기는 방격분석기법의 공식으로 정했으며, 기준요소11)로 지역공간에서 발생되는 화재의 특성을 고려하여 대구시 도시용도지역 면적을 참조하였다. Fig.
- 둘째, 화재예측지도를 제작하는 기법을 개발하고, 이를 기반으로 화재위험지도를 제작하였다. 화재의 불확정성의 특성을 포아송확률분포로 해석하고 방안분석기법을 적용하여 화재 발생의 공간적 확률치를 산출하여 예측 지도를 작성하고, 인문환경의 상관성을 가중치로 반영하여 시범적 인 화재 위 험지도를 완성 하였다.
- 화재발생지역의 면형 분석을 위해서 행정동의 동별 면적을 계산하여 이를 속성으로 갖도록 별도의 가공절차를 거쳤다. 또한 건물자료는 행정동별 건물밀집정도의 평가용도로 건물별 면적을 계산하여 이의 속성을 추가하는 단계를 수행하였다.
- 화재의 위험상황의 분류 방법으로 Heinrich(1959)의 매우 높은 위험 (Extreme), 높은 위험 (Heavy), 실제적 위험 (Warning), 가능한 위험 (Caution), 위험(Light) 등 5단계 위험도 등급분류의 기준을 적용하였다. 또한 위험관리지역의 등급을 부여하는 방법으로는 전체 지역별로 일정한 비율로 산정하는 방법도 있지만, 계산된 위험지수 값의 분포가 전형적인 정규분포를 이루고 있는데 착안하여 정규분포의 모수로 5등급으로 구분하였다(한, 2000).
- 본 연구에서 선행되었던 공간통계기법과 GIS의 분석 결과 자료를 토대로 화재 위험관리지역을 분류 및 등급화하였다. Fig.
- SQL을 이용하여 최근 5년간의 화재종류, 장소, 건물구조 등의 변수로 자료를 검색하여 추출한 결과 화재의 총 건수는 4, 907 건이며 이 가운데 발생지점이 명확한 즉 위치값을 가질 수 있는 자료는 4, 799건$이었다. 이의 자료를 발생 장소의 구, 동, 지번과 좌표값이 부여되어 있는 지번도를 ArcGIS의 [Join] 기능을 이용하여 위치좌표값(X, Y) 을 조회하고 이를 (Table 1)(점선부분포함) 형태의 파일로 작성하였으며, 분석을 위한 점형 공간자료 구조의 파일 (shp format)로 제작6)하였다(Fig. 4).
- 인구밀도와 화재와는 상관정도를 정량화하기 위해 행정동 내의 인구수 대비 행정동 면적을 이용하여 Fig. 9와 같이 인구밀도도를 제작하고, 화재발생현황과 상관 정도 및 회귀분석을 실시하였다. 그 결과 상관계수는 "0.
- 것이다. 점의 수를 도수분포표로 정리하고 점 분포의 평균과 분산을 산출하여 어떠한 분포유형인가를 파악한다. 방격분석을 적용할 때 유의할 점은 격자의 크기에 따라서 분포패턴 분석의 결과가 다르게 나올 수 있으므로 격자크기를 고려하여 분석해야 한다.
- 첫째, 화재의 비공간적 자료를 공간통계기법과 GIS 를 이용하여 공간적으로 정량화하기 위한 분석 절차를 개발하였다. 즉 비공간자료를 공간적 자료로의 전환 방법을 제시하였고, 화재발생과 인문자료와의 상관성을 평가하여 건물밀집 75%, 인구밀집 46%, 가구밀집 53%의 상관관계를 규명하였다.
- 행정동을 중심으로 5년간 화재현황을 평가하여 행정동별 위험등급을 부여하기 위한 단순현황과 화재 밀도자료의 이용가능성에 대해 분석하였다. 즉 행정경계영역과 화재 위치의 공간연결(Spatial Join) 등 ArcGIS의 공간 중첩분석을 실시한 결과 면적을 고려한 화재밀도 [단위면적(km2)당 화재건수7)]가 단순현황방식보다 더 통계적으로 유의한 것으로 나타났다(Table 2, Fig.
- 화재 발생의 불확정성을 감안하여 포아송확률분포통계치를 활용하여 화재 예측치를 도출하고, 공간분석을 통해 화재발생과 지역 환경적인 주요 요인(인구분포, 건물밀집, 가구밀집 등)의 상관성을 규명하고 위험평가지수로 활용하고자 한다.
- 3). 화재발생지역의 면형 분석을 위해서 행정동의 동별 면적을 계산하여 이를 속성으로 갖도록 별도의 가공절차를 거쳤다. 또한 건물자료는 행정동별 건물밀집정도의 평가용도로 건물별 면적을 계산하여 이의 속성을 추가하는 단계를 수행하였다.
- 기반으로 화재위험지도를 제작하였다. 화재의 불확정성의 특성을 포아송확률분포로 해석하고 방안분석기법을 적용하여 화재 발생의 공간적 확률치를 산출하여 예측 지도를 작성하고, 인문환경의 상관성을 가중치로 반영하여 시범적 인 화재 위 험지도를 완성 하였다.
- 확률적 예측치 분포인 포아송 방정식10)을 이용하여 화재발생확률지도를 제작하고, 인문자료를 보정하여 화재위험예즉지도를 최종 제작하고자 한다.
- 15와 같은 절차 즉, 화재발생지점의 방격분석기법과 임의적 . 확률적 예측치 분포인 포아송 확률분포 관계식을 이용하여 화재발생확률지도를 제작하고(Fig. 16), 행정현황지도의 공간적 상관성을 부여하여 Table 3과 같은 속성의 화재위험지역을 예측하여 지도화하였다(Fig. 17). 화재의 위험상황의 분류 방법으로 Heinrich(1959)의 매우 높은 위험 (Extreme), 높은 위험 (Heavy), 실제적 위험 (Warning), 가능한 위험 (Caution), 위험(Light) 등 5단계 위험도 등급분류의 기준을 적용하였다.
대상 데이터
- 본 연구의 수치지형도는 자료의 정확도를 높이기 위해서 최근의 연구지역 수치지도를 수집하였다. 즉 1:1, 000 및 1:5,000 수치자료로 제작된 소방본부 긴급구조시스템 4)의 GIS 기본자료 중에서 8개의 구경계, 143개 행정동경계, 건물레이어 (Layer)를 추출하여 연구에 적합하도록 구성하였다(Fig.
- 있다. 연구대상 지역인 대구는 60-70년대의 섬유산업을 중심으로 급속한 도시성장을 하여 온 까닭에 상대적으로 낡고 노후화된 건물이 많고 그 밀집정도가 심한 실정이며, 인구의 지역별 밀집 편차가 크다. 재난은 예방, 대비, 대응, 복구의 4단계로 이뤄지고 전단계에 걸쳐 적극적인 행정력이 필요함은 물론이지만, 현재까지는 거의 대응과 복구 위주로 재난관리가 이뤄졌다.
- 최근의 연구지역 수치지도를 수집하였다. 즉 1:1, 000 및 1:5,000 수치자료로 제작된 소방본부 긴급구조시스템 4)의 GIS 기본자료 중에서 8개의 구경계, 143개 행정동경계, 건물레이어 (Layer)를 추출하여 연구에 적합하도록 구성하였다(Fig. 3). 화재발생지역의 면형 분석을 위해서 행정동의 동별 면적을 계산하여 이를 속성으로 갖도록 별도의 가공절차를 거쳤다.
- 화재발생자료는 소방 긴급구조시스템 데 이터베 이스에 저장되어 있으며 연구에 필요한 테이블의 부분적 구성은 (Table 1)(점선제외부분)이다. SQL을 이용하여 최근 5년간의 화재종류, 장소, 건물구조 등의 변수로 자료를 검색하여 추출한 결과 화재의 총 건수는 4, 907 건이며 이 가운데 발생지점이 명확한 즉 위치값을 가질 수 있는 자료는 4, 799건$이었다.
데이터처리
- 가구밀도도(Fig. 11을 제작하고, 화재발생현황과 상관정도 및 회귀분석을 실시하였다. 그 결과 상관계수는 "0.
- 이 같은 상관정도의 정량적인 평가를 위해 Fig. 7과 같이 행정동별 건물밀집도 지도를 제작하고화재발생현황과 상관분석 및 회귀분석을 실시하였다. 이의 결과 상관계수는 "0.
이론/모형
- 연구를 수행하기 위해서 지난 5년치의 화재통계자료와 수치지도(수치지형도, 행정구역도) 등의 전산 자료를 준비하였고, 이를 연구에 적합하도록 가공 및 공간통계기법으로 분석하기 위한 도구로써 AutoCAD Map, ArcGIS 9, S-Plus 7.0 등이 이용된다.
- 17). 화재의 위험상황의 분류 방법으로 Heinrich(1959)의 매우 높은 위험 (Extreme), 높은 위험 (Heavy), 실제적 위험 (Warning), 가능한 위험 (Caution), 위험(Light) 등 5단계 위험도 등급분류의 기준을 적용하였다. 또한 위험관리지역의 등급을 부여하는 방법으로는 전체 지역별로 일정한 비율로 산정하는 방법도 있지만, 계산된 위험지수 값의 분포가 전형적인 정규분포를 이루고 있는데 착안하여 정규분포의 모수로 5등급으로 구분하였다(한, 2000).
성능/효과
- 9와 같이 인구밀도도를 제작하고, 화재발생현황과 상관 정도 및 회귀분석을 실시하였다. 그 결과 상관계수는 "0.46"이고 결정계수는 "0.2"로써 설명력이 있는 것으로 나타났다. 또한 S-Plus의 선형 예측방법론을 이용하여 선 적합도를 분석한 결과는 Fig.
- 11을 제작하고, 화재발생현황과 상관정도 및 회귀분석을 실시하였다. 그 결과 상관계수는 "0.53"이며 가구밀도가 화재발생정도를 설명하는 정도의 척도인 결정계수는 "0.28"로써 상당히 높은 것으로 판단된다. S-Plus의 선형 예측방법론을 이용하여 선 적합도를 분석하여 본 결과(Fig.
- 7과 같이 행정동별 건물밀집도 지도를 제작하고화재발생현황과 상관분석 및 회귀분석을 실시하였다. 이의 결과 상관계수는 "0.74"이며, 건물밀집정도가 화재 발생 정도를 설명하는 정도의 척도인 결정계수가 "0.54" 로서 단일변량만으로 평가하는 정도가 상당히 높은 것으로 판단된다. Fig.
- 저장되어 있으며 연구에 필요한 테이블의 부분적 구성은 (Table 1)(점선제외부분)이다. SQL을 이용하여 최근 5년간의 화재종류, 장소, 건물구조 등의 변수로 자료를 검색하여 추출한 결과 화재의 총 건수는 4, 907 건이며 이 가운데 발생지점이 명확한 즉 위치값을 가질 수 있는 자료는 4, 799건$이었다. 이의 자료를 발생 장소의 구, 동, 지번과 좌표값이 부여되어 있는 지번도를 ArcGIS의 [Join] 기능을 이용하여 위치좌표값(X, Y) 을 조회하고 이를 (Table 1)(점선부분포함) 형태의 파일로 작성하였으며, 분석을 위한 점형 공간자료 구조의 파일 (shp format)로 제작6)하였다(Fig.
- 17). 전체 연구지역의 143개의 행정동 가운데 1둥급 13개(9%), 2등급 29개(20%), 3등급 51개(36%), 4둥급 43개(30%), 5등급 7개(5%)로 평가되었다(Table 4).
- 즉 비공간자료를 공간적 자료로의 전환 방법을 제시하였고, 화재발생과 인문자료와의 상관성을 평가하여 건물밀집 75%, 인구밀집 46%, 가구밀집 53%의 상관관계를 규명하였다.
- 이용가능성에 대해 분석하였다. 즉 행정경계영역과 화재 위치의 공간연결(Spatial Join) 등 ArcGIS의 공간 중첩분석을 실시한 결과 면적을 고려한 화재밀도 [단위면적(km2)당 화재건수7)]가 단순현황방식보다 더 통계적으로 유의한 것으로 나타났다(Table 2, Fig. 5, Fig. 6).
- 핵가족화가 보편화되어 있는 현재, 대도시에서의 주거 특성 중 하나가 개인 거주지의 증대라는 것에 착안하여 가구수를 지역환경요인으로 선정하여 화재 발생과의 상관성을 평가한 결과 인구밀도보다 높은 상관이 있는 것으로 나타났다. 이는 앞으로의 화재발생측면을 분석함에 있어 가구수를 주요한 인문요인의 하나로 확립할 필요성이 있음을 의미한다.
후속연구
- 18, 19). 또한, 상대적으로 안전한 지역이라 여기던 북구 칠곡일대와 달성군 일부지역이 최근의 대단지 아파트 개발 등으로 인해 위험성이 극히 증가하였으며, 이의 경감을 위한 대비가 필요할 것으로 판단된다.
- 본 연구에서 방대한 양의 실제 화재발생자료를 근간으로 상관성을 분석한 결과값이 어느정도 통계적으로 유의하다고 할 수 있으나, 단위구획의 선정이 법정동이라는 틀에 얽매여 있어 한계가 있다고 볼 수 있다. 즉 보다 명확한 상관관계를 도출하기 위해서는 화재발생구역의 경계영역을 기준화 및 표준화함으로써 세밀하고 정확하게 평가할 수 있으며, 또한 각종 화재발생공간의 분석에 있어 정량화된 데이터를 제공할 수 있을 것이다.
- 본 연구에서의 화재위험지도는 그 제작방법이 간소함으로써 행정업무에 적용하기에 용이할 것으로 사료된다. 향후의 연구과제로서 화재위험지도를 이용한 현업에서의 적용성과를 기반으로 한 지역적인 모델을 개발할 필요성이 있을 것으로 사료된다.
- 있다. 즉 보다 명확한 상관관계를 도출하기 위해서는 화재발생구역의 경계영역을 기준화 및 표준화함으로써 세밀하고 정확하게 평가할 수 있으며, 또한 각종 화재발생공간의 분석에 있어 정량화된 데이터를 제공할 수 있을 것이다.
- 향후의 연구과제로서 화재위험지도를 이용한 현업에서의 적용성과를 기반으로 한 지역적인 모델을 개발할 필요성이 있을 것으로 사료된다.
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