자연재해로부터 야기되는 피해를 줄이고 자연재해저감활동을 전개하기 위해서는 기상정보와 재해자료에 근거한 정확한 예보와 방재활동이 요구된다. 또한 사전방재활동을 위해서는 방재기상정보로의 처리가 필요하다. 이를 위하여 본 연구에서는 행정자치부에서 발행하는 통계연보와 재해연보, 중앙재해대책본부에서 발행한 최근 10년간 자연재해 피해 현황, 기상청에서 발행한 기상연보를 이용하였다. 이들 4가지 자료를 이용하여 자연재해의 원인과 피해요소, 발생빈도, 취약지역 등을 분석하였는데, 이들 자료는 피해내역과 기상현상에 대한 분류 및 용어가 일치하지 않으므로, 재해의 종류와 피해액을 비교 분석한 결과, 기상재해 원인과 피해 요소, 피해액, 피해지역 등과 같은 재해 변수를 선정하고, 재해연보를 이용하여 database를 구축하였다. 이렇게 구축된 database는 앞으로 자연재해 저감계획과 risk model을 개발하고 자연재해를 평가하는데 유용하게 쓰일 수 있다.
자연재해로부터 야기되는 피해를 줄이고 자연재해저감활동을 전개하기 위해서는 기상정보와 재해자료에 근거한 정확한 예보와 방재활동이 요구된다. 또한 사전방재활동을 위해서는 방재기상정보로의 처리가 필요하다. 이를 위하여 본 연구에서는 행정자치부에서 발행하는 통계연보와 재해연보, 중앙재해대책본부에서 발행한 최근 10년간 자연재해 피해 현황, 기상청에서 발행한 기상연보를 이용하였다. 이들 4가지 자료를 이용하여 자연재해의 원인과 피해요소, 발생빈도, 취약지역 등을 분석하였는데, 이들 자료는 피해내역과 기상현상에 대한 분류 및 용어가 일치하지 않으므로, 재해의 종류와 피해액을 비교 분석한 결과, 기상재해 원인과 피해 요소, 피해액, 피해지역 등과 같은 재해 변수를 선정하고, 재해연보를 이용하여 database를 구축하였다. 이렇게 구축된 database는 앞으로 자연재해 저감계획과 risk model을 개발하고 자연재해를 평가하는데 유용하게 쓰일 수 있다.
In order to reduce the amount of damage from natural disasters and perform the natural disaster mitigation program, the prevention activities and forecasting based on meteorological parameters and disaster datas are required. In addition, it is necessary to process prevention meteorological informat...
In order to reduce the amount of damage from natural disasters and perform the natural disaster mitigation program, the prevention activities and forecasting based on meteorological parameters and disaster datas are required. In addition, it is necessary to process prevention meteorological information for prevention activities in advance. For this, we have analyzed four data, such as Statistical yearbook of calamities and Statistics Yearbook issued by the Ministry of Government Administration and Human affairs. And Annual Climatological Report issued by the Korea Meteorological Administration and Recently 10 years for natural disaster damage from the Central Disaster and Safety Countermeasures Headquarters. We analyzed the causes, elements, occurrence frequencies, and vulnerable areas of natural disaster, using the 4 disaster datas, but these datas was not consistent with their terminology and items. Through the analysis of a kind and damage of disaster, we have selected the disaster variables, such as causes and elements, the amount of damage, vulnerable areas of natural disaster, etc and made a database. This database will be used to assess the natural disasters and develop the risk model and natural disasters mitigation plan.
In order to reduce the amount of damage from natural disasters and perform the natural disaster mitigation program, the prevention activities and forecasting based on meteorological parameters and disaster datas are required. In addition, it is necessary to process prevention meteorological information for prevention activities in advance. For this, we have analyzed four data, such as Statistical yearbook of calamities and Statistics Yearbook issued by the Ministry of Government Administration and Human affairs. And Annual Climatological Report issued by the Korea Meteorological Administration and Recently 10 years for natural disaster damage from the Central Disaster and Safety Countermeasures Headquarters. We analyzed the causes, elements, occurrence frequencies, and vulnerable areas of natural disaster, using the 4 disaster datas, but these datas was not consistent with their terminology and items. Through the analysis of a kind and damage of disaster, we have selected the disaster variables, such as causes and elements, the amount of damage, vulnerable areas of natural disaster, etc and made a database. This database will be used to assess the natural disasters and develop the risk model and natural disasters mitigation plan.
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문제 정의
따라서 본 연구에서는 한반도에서 발생하는 자연재해 피해에 대한 DB의 내용과 문제점을 분석하고 재해예측을 위한 새로운 DB 구축 방안을 제시하고자 한다.
제안 방법
기상재해 원인을 다시 분류하기 위하여 기상현상에 대하여 가장 구체적으로 기재되어 있는 기상연보를 이용하여 기상재해의 원인을 분류하였다. 구체적인 피해 자료는 피해 내역을 가장 자세하게 기재하고 있고 원인, 기간, 수계별, 지역별 구분이 가능한 재해연보를 이용하였다.
우박, 폭풍우, 폭풍설, 대설, 한파, 우박, 우박 . 낙뢰, 낙뢰, 해일, 해수범람으로 기상현상을 개별적이고 복합적인 발생 원인으로 하여 총 21가지로 나타내었다.
따라서 본 연구에서는 1985년에서 2004년까지 총 20년간 재해연보의 피해 자료를 사용하여 원인, 피해요소, 지역 구분, 기간 등을 재분류하여 DB를 구축하였다.
따라서 우리나라에서 발생한 자연재해 원인에 대해 발생 빈도와 피해내역을 비교 . 분석한 결과, 한반도에서 기상재해를 일으키는 주요 원인을 호우 호우 .
실예로 1985-2004년 동안 서울시 내 20개 구에서 입은 태풍에 의한 총 피해액을 구하는 과정은 표 7과 같다. 먼저 기본 data set인 db_raw를 이용하여 station_l 이 1(서울) 인 경우와 event가 3(태풍) 인 경우를 추출한 seouLty 파일을 생성하였다. 이 파일을 station_2 에 대하여 정렬한 뒤, station_2에 대하여 총 피해액을 합산하여 seoul_ty_s2 파일을 생성하였다.
본 연구에서 사용된 4가지 자료 중에서 기상연보가표 2와 같이 재해원인에 대하여 비교적 자세하게 기재하고 있으므로, 기상연보의 피해 자료를 이용하여 우리나라 주요 기상현상 위주로 총 피해액과 발생 빈도에 근거하여 분석하였다. 1987년부터 2004년까지 우리나라에 피해를 입힌 자연재해 원인을 기상연보에서는 태풍, 호우 .
본 연구에서는 기상연보를 이용하여 한반도 주요자연 재해 원인을 구분하였으며, 피해액은 기상 연보와 재해 연보를 이용하여 최대한 많은 자료를 추출할 수 있었으며, 지난 20년간(1985-2004)의 자연재해에 의한 피해자료를 전산화하여, 필요한 자료를 프로그램을 이용하여 추출하고 분석할 수 있는 database를 구축하였다. 이 database는 매년 발생하는 피해에 대해서 update 해야 하는 자료이므로 피해액을 2004년 화폐가치로 환산하지 않고 당해연도 기준(천원)으로 사용하였다.
이 4가지 자료에 대하여 표 1과 같이 제공 기간, 피해액 단위, 지역 구분, 피해 요소 등 피해 자료를 비교 . 분석한 결과, 피해내역과 기상재해 원인 분류 및 용어가 일치하지 않았다.
이를 근거로 재해연보 자료를 이용하여 DB 변수를 년(Y), 월(M), 일(D), 피해일수(T), 지역1(시도) (S_l), 지역2(시군구) (S_2), 기상현상(E), 피해 결과로 분류하였다. 년, 월, 일은 재해연보에 나와 있는 시작일을 기준으로 하며 지역1은 16개 시 .
전국 16개 시와 도(서울, 부산, 대구, 인천, 광주, 대전, 울산, 강원도, 경기도, 충청남도, 충청북도, 전라북도, 전라남도, 경상북도, 경상남도, 제주도)를 station로 구분하고, 각 시 . 도내 시 .
피해 요소별로 피해 정도를 나타내는 수치 단위는 명, ha, 동, 척, 톤, 천원, 백만원 등으로 여러 책정 단위들로 되어 있어 통일하기가 매우 어려웠으나, DB를 이용한 피해 현황 분석에서의 객관적인 비교를 위하여 통일된 단위가 필요하므로 피해액을 우선적으로 선택하였으며 금액으로 환산되지 않는 인명, 침수면적 등은 기존의 단위를 이용하였다.
대상 데이터
기상재해의 원인을 분류하였다. 구체적인 피해 자료는 피해 내역을 가장 자세하게 기재하고 있고 원인, 기간, 수계별, 지역별 구분이 가능한 재해연보를 이용하였다.
있다. 따라서 객관적인 분석을 위해 16개 행정구역을 2004 년 기준으로 재정리하였다.
성능/효과
요소를 추출할 필요가 있다. 4가지 자연재해자료를 비교한 결과, 표 4와 같이 공통으로 들어가는 피해 요소로 사망(실종 포함), 이재민, 침수면적, 건물 (유실, 전파, 반파, 침수), 선박(동력, 무동력), 농작물, 농경지, 공공시설, 기타(사유)시설, 총 피해액 등의 10가지로 선정할 수 있었다. 장기간의 자료를 사용할 수 있는 재해연보의 경우, 제시하고 있는 피해 요소가 앞에서 선정한 피해 요소 10가지를 충분히 포함하고 있었다.
또한 같은 사건라도 피해 입은기간을 다르게 표시하거나 가까운 시일에 발생한 두 사건에 대하여 한 가지로 묶어서 나타내는 경우가 많아, 동일 사건임을 확인하기 위하여 강수량 등의 기타기상요소를 비교해야 하는 어려움이 있었다. 넷째, 재해연보의 피해자료를 이용하여 Database를 구축하는 과정에서 총 피해액의 합산이 틀린 부분이 일부 발견되었다.
첫째, 피해 원인과 피해 요소에 대한 동일한 분류기준이 정해져 있지 않으므로 제공기간 또는 요소가 서로 다른 자료를 보완하여 사용하기 매우 어려웠다. 둘째, 4개 자료가 제시하고 있는 피해 자료의 출처는 모두 중앙재해대책본부로, 인명피해는 비교적잘 일치하는 편이나 피해액의 경우는 대부분이 일치하지 않았다. 셋째, 피해가 발생한 사건별로 피해 수치가 제시되는 기상연보와 재해연보를 비교한 결과, 기상연보에는 피해가 발생하였다고 기재되어 있으나 재해연보에 기재되지 않은 사건이 총 6회(호우 2회, 태풍, 폭풍, 우박, 낙뢰가 각각 1회) 이며 총 피해액 은약 99억 원에 달한다.
또한 자연재해에 따른 직접적인 피해 원인을 알아야 근본적인 대처와 방재계획을 수립하는 등 효과적인 방재활동이 가능하다. 이를 위하여 피해 요소별 통계를 나타내는데 있어 인명피해에 대하여 사망, 실종피해를 단순한 총계로 나타낼 것이 아니라 직접적 인피 해 (산사태 , 건물붕괴 , 하천급류 등)로 자세 히 분류하여 기재하는 것이 같은 원인으로 피해를 입는 경우를 줄일 수 있으며 재해 발생 시 행동 요령을 알리는데도 효과적일 것으로 사료된다.
분석한 결과, 피해내역과 기상재해 원인 분류 및 용어가 일치하지 않았다.
피해내역을 비교 . 분석한 결과, 한반도에서 기상재해를 일으키는 주요 원인을 호우 호우 . 태풍, 태풍, 폭풍, 폭풍설(대설 포함), 낙뢰, 우박, 해일, 기타” 로 크게 9가지로 구분할 수 있었는데(박종길 외, 2005), 4가지 재해 자료에서 공통적으로 분류할 수 있는 재해원인이었다.
둘째, 4개 자료가 제시하고 있는 피해 자료의 출처는 모두 중앙재해대책본부로, 인명피해는 비교적잘 일치하는 편이나 피해액의 경우는 대부분이 일치하지 않았다. 셋째, 피해가 발생한 사건별로 피해 수치가 제시되는 기상연보와 재해연보를 비교한 결과, 기상연보에는 피해가 발생하였다고 기재되어 있으나 재해연보에 기재되지 않은 사건이 총 6회(호우 2회, 태풍, 폭풍, 우박, 낙뢰가 각각 1회) 이며 총 피해액 은약 99억 원에 달한다. 또한 같은 사건라도 피해 입은기간을 다르게 표시하거나 가까운 시일에 발생한 두 사건에 대하여 한 가지로 묶어서 나타내는 경우가 많아, 동일 사건임을 확인하기 위하여 강수량 등의 기타기상요소를 비교해야 하는 어려움이 있었다.
3%를 차지하여 발생빈도 상으로 이 4가지 현상이 한반도 기상재해의 대부분을 차지하였다(표 3). 원인별로 총 피해액을 산정한 결과 태풍이 10조 9, 709억원으로 가장 높으며, 호우가 5조 3, 962억원, 호우 . 태풍 1조 7, 573억원, 그리고 폭풍설, 대설, 폭풍, 폭풍우, 폭풍 .
폭풍 4회, 호우 . 태풍 3회, 낙뢰가 3회로 나타나 호우, 폭풍, 태풍, 폭풍설이 전체 중 79.3%를 차지하여 발생빈도 상으로 이 4가지 현상이 한반도 기상재해의 대부분을 차지하였다(표 3). 원인별로 총 피해액을 산정한 결과 태풍이 10조 9, 709억원으로 가장 높으며, 호우가 5조 3, 962억원, 호우 .
호우 . 태풍의 경우 지난 18년간 총 3회로 발생빈도는 낮으나 피해액이 3번째로 높아 태풍과 호우가 개별적으로 발생하는 것보다 발생횟수별 피해강도가 높았음을 알 수 있다. 폭풍은 다른 원인과 비교하여 빈도에 비해 총 피해액이 낮은 편이지만, 주로 선박피해를 많이 입혀 사망자 수가 높게 나타났다.
후속연구
분석한 database를 구축해야 한다. 구축된 database를 이용하여 예측한 재해 발생 가능성과 피해 내역을 재난에 신속하고 효과적으로 대응할 수 있는 사전대비활동과 도시계획 수립 시 재해 취약성을 줄이기 위한 사전 자료로 활용해야 한다.
생기는 오류로 생각된다. 또한 각각의 피해 자료가 사용하는 용어와 분류 체계가 일정하지 않다면 재해 분석을 위하여 사용하는 자료마다 다른 결과가 나올 수 있으며, 여러 피해 자료 간에 상호보완을 할 수 없으므로, 용어와 분류에 대한 법적인 기준을 만들어 조치하는 과정이 필요하다.
또한 모형 개발에 앞서 현재 국내에서 제공되고 있는 재해피해자료에 대한 자료 제공 현황과 과거 피해 자료 분류 체계 등에 대한 선행 조사가 이루어져야 한다.
. 일관적인 자료가 될 수 있으며 향후 해당관청에서 사용하고 있는 DB의 종류에 따라 자료의 변환이 가능하도록 조절할 예정이다.
복구 등의 부분에서 재해유형에 따른 정확한 이해와 대처 방안이 반드시 마련되어야 하며(심재현, 2005), 특히 박종길 외(2005)는 한반도에서 발생하는 주요 자연재해가 호우, 호우 . 태풍, 태풍, 폭풍이 차지하고 있다고 지적하였으므로 이들에 대한 재해유형별 대처 방안이 마련되어야 할 것이다.
현재 제공되고 있는 자연재해 피해 자료 조사를 통하여 지적된 문제점들에 대한 법적 규정을 마련한다면 앞으로 만들어지는 피해 자료는 보다 체계적이며 객관적 . 일관적인 자료가 될 수 있으며 향후 해당관청에서 사용하고 있는 DB의 종류에 따라 자료의 변환이 가능하도록 조절할 예정이다.
참고문헌 (11)
기상청 (1987-2003) . 기상연보
노재화 (2005) . 물과 재해 : 국내 . 외 사례조사를 중심으로, 춘천 물 포럼 논문집
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