현재까지의 치수대책이나 복구대책은 대부분 당해 연도의 지역별 피해액만을 기준으로 이루어지고 있다. 그러나 지역의 홍수 발생빈도와 홍수피해액 관계를 분석하면 지역의 홍수피해특성을 고려한 보다 합리적인 치수대책을 마련할 수 있다. 본 연구에서는 점빈도 분석을 이용하여 과거 38년('70~'07)간의 전국 시군구별 홍수피해자료를 이용하여 무차원 홍수피해 발생빈도와 피해액간의 상관관계를 분석하였다. 분석결과를 바탕으로 사분면적 해석방법을 도입하여 전국 시군구의 홍수피해 유형을 다빈도-대피해 지역, 다빈도-소피해 지역, 소빈도-대피해 지역, 소빈도-소피해 지역이라는 네 가지 유형으로 구분하였다. 본 연구의 분석결과를 활용하면 시군구별로 홍수피해액별 발생빈도와 발생빈도별 홍수피해액을 손쉽게 비교할 수 있기 때문에 지역의 치수방어년을 설정하는 데에도 많은 도움이 될 수 있다. 또한, 발생빈도별 홍수피해액을 산정할 수 있기 때문에 치수사업의 효과를 분석하거나 예측하기 위한 기초자료로도 충분히 활용할 수 있을 것이다.
현재까지의 치수대책이나 복구대책은 대부분 당해 연도의 지역별 피해액만을 기준으로 이루어지고 있다. 그러나 지역의 홍수 발생빈도와 홍수피해액 관계를 분석하면 지역의 홍수피해특성을 고려한 보다 합리적인 치수대책을 마련할 수 있다. 본 연구에서는 점빈도 분석을 이용하여 과거 38년('70~'07)간의 전국 시군구별 홍수피해자료를 이용하여 무차원 홍수피해 발생빈도와 피해액간의 상관관계를 분석하였다. 분석결과를 바탕으로 사분면적 해석방법을 도입하여 전국 시군구의 홍수피해 유형을 다빈도-대피해 지역, 다빈도-소피해 지역, 소빈도-대피해 지역, 소빈도-소피해 지역이라는 네 가지 유형으로 구분하였다. 본 연구의 분석결과를 활용하면 시군구별로 홍수피해액별 발생빈도와 발생빈도별 홍수피해액을 손쉽게 비교할 수 있기 때문에 지역의 치수방어년을 설정하는 데에도 많은 도움이 될 수 있다. 또한, 발생빈도별 홍수피해액을 산정할 수 있기 때문에 치수사업의 효과를 분석하거나 예측하기 위한 기초자료로도 충분히 활용할 수 있을 것이다.
It has been considered only with the concerned regional damage costs whenever the restoration and flood control measures were established in Korea. If the relationship between regional flood frequency and damages is quantitatively analyzed, more resonable and reliable countermeasure for flood protec...
It has been considered only with the concerned regional damage costs whenever the restoration and flood control measures were established in Korea. If the relationship between regional flood frequency and damages is quantitatively analyzed, more resonable and reliable countermeasure for flood protection and restoration can be proposed. Historical data ('70~'07) about flood damage in Korea were utilized and analyzed to present such relationship using the point frequency analysis. Also, the quadrant analysis was employed to divide into 4 categories: high frequency-high damage, high frequency-low damage, low frequency-high damage, and low frequency-low damage. If the results from this study were utilized well in specific cities and counties in Korea, it would be helpful to establish the countermeasures and action plans for flood protection because it was possible to compare with the relationship between flood frequency and damage of each region. And it would be the fundamental data for estimating the effect of future flood protection plan.
It has been considered only with the concerned regional damage costs whenever the restoration and flood control measures were established in Korea. If the relationship between regional flood frequency and damages is quantitatively analyzed, more resonable and reliable countermeasure for flood protection and restoration can be proposed. Historical data ('70~'07) about flood damage in Korea were utilized and analyzed to present such relationship using the point frequency analysis. Also, the quadrant analysis was employed to divide into 4 categories: high frequency-high damage, high frequency-low damage, low frequency-high damage, and low frequency-low damage. If the results from this study were utilized well in specific cities and counties in Korea, it would be helpful to establish the countermeasures and action plans for flood protection because it was possible to compare with the relationship between flood frequency and damage of each region. And it would be the fundamental data for estimating the effect of future flood protection plan.
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문제 정의
본 연구에서는 시군구별 홍수피해 자료가 특정한 지점에서 관측된 자료가 아니라 해당 지역의 홍수피해를 종합하였다는 점에서 지역의 홍수피해특성을 통계학적으로 대표할 수 있기 때문에 점빈도분석을 이용하였으며, 과거의 홍수피해액을 통계분석하는 확률적 개념에 근거하여 발생빈도와 피해액을 중심으로 피해특성을 분석하였다.
본 연구에서는 시군구별 홍수피해특성을 통계학적으로 대표할 수 있는 홍수피해액을 이용하여 점빈도분석을 수행하였다. 홍수피해특성 분석에 이용된 자료는 일관성을 확보하기 위해 정부의 공식 통계자료를 이용하였으며(행정자치부, 2007), 그동안의 행정구역 변화를 현재의 행정구역에 맞도록 재조정하였고, 각 연도의 홍수피해액도 2007년 불변가격으로 환산하여 분석하였다.
본 연구에서는 전국 229개 시군구의 최근 38년간('70~'07) 홍수피해자료를 점빈도 분석하여 시군구별로 홍수피해 발생빈도-피해액간의 상관관계를 분석하였다.
제안 방법
본 연구에서는 점빈도 분석방법을 이용하여 시군구별 홍수 피해 발생빈도-피해액 관계를 분석하였다. 분석결과를 이용하면 지역별 특성을 고려한 보다 합리적인 국고보조 지급기준이나 특별재난지역 선정기준을 마련할 수 있으며, 국가에서 지향해야 할 지역별 홍수방어확률년도 설정할 수 있을 것이다.
분포의 적합도를 검정하는 방법에는 χ2(Chi-Square) 검정과 K-S(Kolmogorov-Smirnov) 검정이 있다. 본 연구에서는 표준정규 확률분포에 기초를 둔 정규확률지를 사용하여 K-S 검정을 통하여 분포의 적합성을 검정하였다.
9억 원이었다. 이를 토대로 표준점수 법에 의해 시군구별 기왕 평균 발생빈도와 피해액을 표준화하여 무차원 홍수피해 발생빈도-피해액 관계를 분석하였다. 그림 4와 5는 각각 시군구별 무차원 발생빈도 및 피해액을 등급별로 도시한 것으로, 등급의 분류는 각각의 값 중에서 가장 유사한 값을 가지는 값들을 같은 등급으로 분류하는 Jenks’ Natural Break 법을 이용하여 A 등급부터 E 등급까지 총 5단계로 분류하였다.
본 연구에서는 시군구별 홍수피해특성을 통계학적으로 대표할 수 있는 홍수피해액을 이용하여 점빈도분석을 수행하였다. 홍수피해특성 분석에 이용된 자료는 일관성을 확보하기 위해 정부의 공식 통계자료를 이용하였으며(행정자치부, 2007), 그동안의 행정구역 변화를 현재의 행정구역에 맞도록 재조정하였고, 각 연도의 홍수피해액도 2007년 불변가격으로 환산하여 분석하였다. 또한, 분석의 통계적 신뢰성을 높이기 위하여 자료의 구득이 가능한 최근 38년('70~'07)간의 자료를 이용하였다.
대상 데이터
또한, 분석의 통계적 신뢰성을 높이기 위하여 자료의 구득이 가능한 최근 38년('70~'07)간의 자료를 이용하였다.
데이터처리
다음으로 대수정규확률지를 이용하여 자료의 대수값 평균과 표준편차를 산정하였고, 누가발생확률값 F(z)를 산정하였다. 산정된 누가발생확률값은 확률분포의 적합도 검정에 널리 사용되는 K-S 검정을 이용하여 대수분포의 적합성을 검정하였다.
또한, 산술평균과 표준편차를 이용하여 분석대상이 속해 있는 모집단에서 측정대상의 위상을 계량적으로 표시하는 효과적 방법인 표준점수법(Z-Score)을 이용하여 시군구별 홍수피해 발생빈도와 피해액을 무차원화한 후, 무차원 홍수피해 발생빈도-피해액 관계를 분석하였다. 표준점수는 식(2)와 같다.
다음으로 대수정규확률지를 이용하여 자료의 대수값 평균과 표준편차를 산정하였고, 누가발생확률값 F(z)를 산정하였다. 산정된 누가발생확률값은 확률분포의 적합도 검정에 널리 사용되는 K-S 검정을 이용하여 대수분포의 적합성을 검정하였다. K-S 검정법은 표본자료의 누가확률분포와 가정된 이 확률분포의 누가확률분포를 비교하는 방법으로서 양자의 최대편차가 표본의 크기와 유의수준에 따라 결정되는 한계편차보다 크면 분포는 기각된다.
이론/모형
그림 4와 5는 각각 시군구별 무차원 발생빈도 및 피해액을 등급별로 도시한 것으로, 등급의 분류는 각각의 값 중에서 가장 유사한 값을 가지는 값들을 같은 등급으로 분류하는 Jenks’ Natural Break 법을 이용하여 A 등급부터 E 등급까지 총 5단계로 분류하였다.
우선 각 시군구의 연도별 홍수피해액을 크기순으로 내림차순으로 하여 정렬한 후, 홍수빈도분석에서 널리 이용되고 있는 Weibull공식을 이용하여 피해액별 초과확률 P(X>x)를 산정함으로써 각 자료 값의 누가 발생확률을 결정하였다.
성능/효과
또한, 시군구의 홍수피해액은 그림 2에서 보는 바와 같이 홍수피해 발생빈도가 증가할수록 선형적으로 증가하는 것으로 나타났다. 현재 홍수피해에 대한 복구비 국고보조 지급기준이나 특별재해지역 선정기준은 도시 규모를 고려하여 최근 3년간('05~'07)의 보통세·조정교부금 및 재정보전금을 합산한 금액의 연 평균액을 기준으로 각각 기준금액 이상의 피해가 발생하였을 경우에 피해액에 따라 차등 지원하고 있다.
전술한 홍수피해특성 분석방법으로 시군구의 홍수피해 발생빈도별 확률홍수피해액을 빈도분석한 결과, 시군구별로는 평균 5.2년에 한 번 꼴로 45억 원의 피해를 입은 것으로 나타났다. 또한, 시군구의 확률홍수피해액은 5년 빈도 41억 원, 10년 빈도 123억 원, 30년 빈도 514억 원, 100년 빈도 1,908억 원 등으로 분석되었다(표 1 참조).
점빈도 분석방법을 이용하여 홍수피해 발생빈도-피해액 관계를 분석한 결과, 시군구 전체의 평균 발생빈도는 5.2년이었으며, 평균피해액은 44.9억 원이었다. 이를 토대로 표준점수 법에 의해 시군구별 기왕 평균 발생빈도와 피해액을 표준화하여 무차원 홍수피해 발생빈도-피해액 관계를 분석하였다.
823)로 나타났다. 지역적으로는 그림 4에서 나타난 바와 같이 강릉시, 양양군, 평창군, 고성군과 같은 강원 동해안 지역, 연천군, 철원군 등 경기북부 지역, 그리고 낙동강 유역인 김천시, 함안군 등에서 홍수발생빈도가 높은 것으로 나타났다.
지역적으로는 그림 7에서 보는 바와 같이 전반적으로 동쪽 지역이 서쪽 지역에 비하여 홍수피해 규모나 발생빈도가 높은 것으로 나타났다. 강원 지역은 대체로 다빈도-대피해 지역, 호남 및 충남 일부 지역은 소빈도-소피해 지역으로 나타났다.
후속연구
또한, 시군구별 기왕 평균 발생빈도와 피해액을 표준화한 무차원 홍수피해 발생빈도-피해액 관계로부터 특정지역의 홍수피해 특성을 파악할 수 있으므로 지역의 홍수발생특성을 반영한 보다 합리적인 치수대책을 수립할 수 있을 것이다. 그러므로 실제 행정업무에 적극 적용하여 보다 과학적인 개선복구계획 수립의 토대가 될 수 있도록 차후 행정지원 및 연구가 수행될 필요가 있다.
본 연구에서 분석한 홍수피해 발생빈도-피해액 관계를 이용하면 특정 시군구의 홍수피해 발생빈도별 확률홍수피해액이나 확률홍수피해액별 홍수피해 발생빈도 관계를 쉽게 파악할 수 있기 때문에 지역특성을 고려한 합리적인 치수대책을 수립하는데 활용될 수 있을 것으로 사료된다. 따라서, 홍수를 유발하거나 홍수피해를 가중 또는 저감시키는 인자들의 지역적 특성을 분석하면 지역별 홍수피해의 원인을 좀 더 명확히 파악할 수 있고, 그에 적합한 치수대책을 수립할 수 있을 것이다.
분석결과를 이용하면 지역별 특성을 고려한 보다 합리적인 국고보조 지급기준이나 특별재난지역 선정기준을 마련할 수 있으며, 국가에서 지향해야 할 지역별 홍수방어확률년도 설정할 수 있을 것이다. 또한, 시군구별 기왕 평균 발생빈도와 피해액을 표준화한 무차원 홍수피해 발생빈도-피해액 관계로부터 특정지역의 홍수피해 특성을 파악할 수 있으므로 지역의 홍수발생특성을 반영한 보다 합리적인 치수대책을 수립할 수 있을 것이다. 그러므로 실제 행정업무에 적극 적용하여 보다 과학적인 개선복구계획 수립의 토대가 될 수 있도록 차후 행정지원 및 연구가 수행될 필요가 있다.
이러한 분석결과를 이용하면 동일한 홍수피해액에 따른 시군구별 발생빈도를 비교할 수 있고, 동일한 발생빈도에 따른 시군구별 홍수피해액도 비교할 수 있기 때문에 국가의 치수방어년을 설정하는 데에도 도움이 된다. 또한, 시군구별로는 발생빈도별 예상 홍수피해액을 보다 명확히 예측할 수 있기 때문에 치수사업의 효과를 분석하거나 치수방재계획을 수립하기 위한 기초자료로도 활용가능하다.
본 연구에서 분석한 홍수피해 발생빈도-피해액 관계를 이용하면 특정 시군구의 홍수피해 발생빈도별 확률홍수피해액이나 확률홍수피해액별 홍수피해 발생빈도 관계를 쉽게 파악할 수 있기 때문에 지역특성을 고려한 합리적인 치수대책을 수립하는데 활용될 수 있을 것으로 사료된다. 따라서, 홍수를 유발하거나 홍수피해를 가중 또는 저감시키는 인자들의 지역적 특성을 분석하면 지역별 홍수피해의 원인을 좀 더 명확히 파악할 수 있고, 그에 적합한 치수대책을 수립할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 점빈도 분석방법을 이용하여 시군구별 홍수 피해 발생빈도-피해액 관계를 분석하였다. 분석결과를 이용하면 지역별 특성을 고려한 보다 합리적인 국고보조 지급기준이나 특별재난지역 선정기준을 마련할 수 있으며, 국가에서 지향해야 할 지역별 홍수방어확률년도 설정할 수 있을 것이다. 또한, 시군구별 기왕 평균 발생빈도와 피해액을 표준화한 무차원 홍수피해 발생빈도-피해액 관계로부터 특정지역의 홍수피해 특성을 파악할 수 있으므로 지역의 홍수발생특성을 반영한 보다 합리적인 치수대책을 수립할 수 있을 것이다.
즉, 우리나라는 소규모 홍수가 발생하는 지역들이 65% 정도로 대부분이지만 큰 피해가 발생되는 지역도 35%나 된다는 것을 알 수 있다. 특히, 전체 시군구의 약 20%인 45개 시군구에서 큰 피해가 자주 발생되고 있으므로 이들 지역에 대한 치수대책을 시급히 마련해야 할 것으로 사료된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
빈도분석이란 무엇인가?
빈도분석이란 무작위적으로 발생하는 수문변량을 확률통계학적 이론을 토대로 특정 크기의 수문량이 발생하는 빈도를 결정하거나 어떤 빈도로 발생되는 수문량의 크기를 추정하는 것이다. 이러한 수문량의 빈도특성을 규명하는 빈도분석은 일반적으로 점빈도분석(point frequency analysis)과 지역빈도분석(regional frequency analysis)으로 대별된다.
빈도분석은 어떻게 나누어지는가?
빈도분석이란 무작위적으로 발생하는 수문변량을 확률통계학적 이론을 토대로 특정 크기의 수문량이 발생하는 빈도를 결정하거나 어떤 빈도로 발생되는 수문량의 크기를 추정하는 것이다. 이러한 수문량의 빈도특성을 규명하는 빈도분석은 일반적으로 점빈도분석(point frequency analysis)과 지역빈도분석(regional frequency analysis)으로 대별된다.
홍수피해에 대한 연구의 공통점은 무엇인가?
유종현 등(2004)은 Bayesian 이론을 적용하여 불확실성을 고려한 빈도별 홍수량을 산정한 후, HEC-GeoRAS, HEC-RAS 및 ArcView를 이용하여 범람면적을 추정하여 범람면적별 홍수피해액을 산정하였다. 이처럼 홍수피해에 관한 대부분의 연구들은 빈도별 홍수량에 따른 범람지역을 예측하여 홍수피해액을 산정하는 연구들이다. 반면에, 홍수피해액 통계자료에 빈도분석 개념을 도입하여 시군구별 홍수피해 특성을 분석하여 상관관계를 계량적으로 비교·분석한 연구는 현재까지 없는 실정이다.
참고문헌 (9)
건설교통부 (2001) 수자원장기종합계획 (Water Vision 2020)
박태선 외 (2005) 홍수피해특성 분석 및 홍수피해지표 개발에 관한 연구, 연구보고서, 국토연 2005-6, 국토연구원
심명필 (2004) 치수사업 경제성분석 방법 연구, 한국수자원학회, 건설교통부
윤용남 (2003) 공업수문학, 청문각
이건행, 박석근, 김형수, 임우생 (2006) 다차원 홍수피해산정방법 을 이용한 도시지역의 홍수피해액 산정, 대한토목학회논문집, 대한토목학회, 제26권, 제4B호, pp. 363-369
통계청 (2002) 시군구 100대 지표
행정자치부 (2007) 재해연보 2007
유종현, 이충성, 김형수, 심명필 (2004) Bayesian 기법을 이용한 홍수피해액 산정, 한국수자원학회 학술대회논문집, 2004년도 한국수자원학회 학술발표회, pp.742-747
Murray, A.T., Shyy, T.K. (2000) Integrating attribute and space characteristics in choropleth display and spatial data mining, International Journal of Geographical Information Science, Vol. 14, pp. 649-667
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