최근 10년간 발생한 자연재해 중 태풍의 피해는 전체의 60%를 넘을 정도로 풍수해의 피해는 막대하며, 지속적 산업화와 개발로 인해 피해 규모 역시 매년 1조원 이상을 상회하고 있어, 자연재해에 대한 피해 경감 노력이 매우 요구되고 있다. 이를 위하여 최근 풍수해의 피해를 사전에 예측함으로써 예방 및 대비는 물론 재해 발생에 따른 응급 대응 및 복구의 효율성을 제고를 목적으로 과학적 방법론 개발 및 연구가 진행되고 있다. 태풍에 의한 피해 예측은 위험도 (Hazard)의 추정, 피해 대상 자료의 구축 (Inventory) 및 피해대상의 취약도 (Fragility)의 세 가지 요소를 이용하여 수행되는 것이 일반적이다. 위험도는 자연재해의 특성인 강우, 풍속 등을 물리적으로 모델링함으로써 추정할 수 있으며, 피해 대상 자료는 공공 및 사유 시설물을 총 망라함으로써 피해의 사회, 경제적인 피해 규모 예측에 활용된다. 각각의 피해 대상이 위험도에 따라 갖는 취약도는 최종 피해 및 손실 규모의 평가 자료로 이용된다. 이때 위험도의 추정 및 피해 대상자료의 구축을 위한 핵심적인 방법론으로서 지리정보시스템의 활용이 크게 요구된다. 따라서 본 연구에서는 태풍 피해 예측을 위한 자연재해 위험성 평가 방법론에 있어서 매우 중요한 요소인 고도 및 자연 지형, 지표의 특성 및 활용도, 피해 대상인 인공 시설물 등의 자료 항목을 분류하여 지리정보시스템을 활용한 태풍 위험 평가 방안을 제시하였다.
최근 10년간 발생한 자연재해 중 태풍의 피해는 전체의 60%를 넘을 정도로 풍수해의 피해는 막대하며, 지속적 산업화와 개발로 인해 피해 규모 역시 매년 1조원 이상을 상회하고 있어, 자연재해에 대한 피해 경감 노력이 매우 요구되고 있다. 이를 위하여 최근 풍수해의 피해를 사전에 예측함으로써 예방 및 대비는 물론 재해 발생에 따른 응급 대응 및 복구의 효율성을 제고를 목적으로 과학적 방법론 개발 및 연구가 진행되고 있다. 태풍에 의한 피해 예측은 위험도 (Hazard)의 추정, 피해 대상 자료의 구축 (Inventory) 및 피해대상의 취약도 (Fragility)의 세 가지 요소를 이용하여 수행되는 것이 일반적이다. 위험도는 자연재해의 특성인 강우, 풍속 등을 물리적으로 모델링함으로써 추정할 수 있으며, 피해 대상 자료는 공공 및 사유 시설물을 총 망라함으로써 피해의 사회, 경제적인 피해 규모 예측에 활용된다. 각각의 피해 대상이 위험도에 따라 갖는 취약도는 최종 피해 및 손실 규모의 평가 자료로 이용된다. 이때 위험도의 추정 및 피해 대상자료의 구축을 위한 핵심적인 방법론으로서 지리정보시스템의 활용이 크게 요구된다. 따라서 본 연구에서는 태풍 피해 예측을 위한 자연재해 위험성 평가 방법론에 있어서 매우 중요한 요소인 고도 및 자연 지형, 지표의 특성 및 활용도, 피해 대상인 인공 시설물 등의 자료 항목을 분류하여 지리정보시스템을 활용한 태풍 위험 평가 방안을 제시하였다.
Damages from typhoon events have contributed more than 60 percent of total economic and social loss and the size of loss have been increased up to 800 million dollars per year in Korea, It is therefore necessary to make an effort to mitigate the loss of natural disasters. To facilitate the evaluatio...
Damages from typhoon events have contributed more than 60 percent of total economic and social loss and the size of loss have been increased up to 800 million dollars per year in Korea, It is therefore necessary to make an effort to mitigate the loss of natural disasters. To facilitate the evaluation of damages in advance and to support the decision making to recover the damages, scientific methods have been adopted. With the effort, GIS data can provide various tools. Three components of hazard mapping are estimation of hazard, inventory for vulnerable features, and fragility of each feature. Vulnerability of natural disaster can be obtained by relation between loss and meteorological data such as precipitation and wind speed. Features can be categorized from other GIS data of public facilities and private properties, and then social and economic loss can be estimated. At this point, GIS data conversions for each model are required. In this study, we build a method to estimate typhoon risk based on GIS data such as DEM, land cover and land use map, facilities.
Damages from typhoon events have contributed more than 60 percent of total economic and social loss and the size of loss have been increased up to 800 million dollars per year in Korea, It is therefore necessary to make an effort to mitigate the loss of natural disasters. To facilitate the evaluation of damages in advance and to support the decision making to recover the damages, scientific methods have been adopted. With the effort, GIS data can provide various tools. Three components of hazard mapping are estimation of hazard, inventory for vulnerable features, and fragility of each feature. Vulnerability of natural disaster can be obtained by relation between loss and meteorological data such as precipitation and wind speed. Features can be categorized from other GIS data of public facilities and private properties, and then social and economic loss can be estimated. At this point, GIS data conversions for each model are required. In this study, we build a method to estimate typhoon risk based on GIS data such as DEM, land cover and land use map, facilities.
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문제 정의
그러나 본 논문에서는 태풍 위험 평가를 위한 자연 재해 위험성 평가 방법론에 있어서 매우 중요한 요소인 자연 지형, 지표의 특성 및 활용도, 피해 대상인 인공 시설물 등의 자료 항목을 분류하고 태풍 피해 예측 기술의 핵심 요소로서의 지리정보시스템 활용 방안을 제시하고자 한다.
제안 방법
사용되는 수치표고자료, 토지이용 및 토지피복도, 시설물 및 자산의 분포에 대한 속성정보를 포함한 공간정보는 모두 재해피해예측의 원재료로 사용되거나, 또는 격자별로 재배치, 분할, 가공되어 모델의 입력자료로 활용된다[12]. 둘째 이러한 자료의 가공 과정에서 적절한 격자의 크기와 예측의 정확도를 분석할 수 있는 도구를 제공한다.
최근의 기상이변에 따라 자연재해 발생빈도가 증가하고 피해 규모가 대형화/광역화될 뿐 만 아니라 매년 반복적인 풍수해 피해가 발생하고 있으나 풍수해 피해예측 시스템이 개발되어 있지 않아 과학적인 재난대처에 한계점으로 지적되고 있어, 과학적 재난 관리 체계를 마련하고, 방재정책의 효율적 추진과 한발 앞선 대응체계 확립을 위해서는 풍수해 피해예측 시스템 개발 필요성이 대두되었으며, 이를 위하여 풍수해 피해 예측을 위한 현황분석·설계 연구의 일환으로 태풍 피해 예측에 있어서 지리정보시스템의 활용에 대하여 고찰하였다.
성능/효과
셋째, 분석의 결과를 시각화하여 제시할 수 있으며 이 결과 피해예측을 총합계로 인식하는 것과는 달리 행정구역별로, 격자별로, 관심대상별로 차별화하여 검색할 수 있도록 해준다.
태풍 위험 평가를 위한 세 가지 요소인 위험요소 산정, 취약성 모형 및 피해 대상 자료 구축을 통한 피해 분석에 있어서 위험요소 산정을 위한 지표고도, 토지 활용 및 피복 정보는 필수적인 자료로서 지리정보시스템을 이용하여 지형 및 지표거칠기에 의한 풍속 변화 산정은 물론 피해 범위와 파괴 확률 추정이 효율적으로 수행될 수 있음을 확인하였다. 이러한 위험도 평가 결과는 지리정보시스템으로 구축된 건물, 인구 분포등 피해 대상 정보와 논리적 연산을 통하여 피해 범위의 예측은 물론 응급 대피 계획 수립에도 활용이 가능할 것으로 확인되었다.
후속연구
먼저 태풍에 의해 지역별로 발생하는 극한 풍속을 위해 풍속 정보나 태풍의 기상학적 정보의 수집과 통계적 기법에 의한 극치 분석과정이 요구된다. 이를 위해서는 연최고풍속 자료를 Gumbel 분포 등을 이용하여 재현기간에 따른 극한 풍속을 산정하거나[14], 태풍 몬테칼로 시뮬레이션에 의해 태풍의 내습이 빈번한 지역의 강풍 풍속을 산정하는 방법[15,16]이 활용될 수 있다.
넷째, 피해예측결과와 실제피해액을 상호 비교하여 불일치되는 지역을 파악하여, 상세한 재해분석모형의 지역화 및 고도화과정을 수행할 수 있도록 예산의 최적 집행을 지원할 수 있다.
태풍 위험 평가를 위한 세 가지 요소인 위험요소 산정, 취약성 모형 및 피해 대상 자료 구축을 통한 피해 분석에 있어서 위험요소 산정을 위한 지표고도, 토지 활용 및 피복 정보는 필수적인 자료로서 지리정보시스템을 이용하여 지형 및 지표거칠기에 의한 풍속 변화 산정은 물론 피해 범위와 파괴 확률 추정이 효율적으로 수행될 수 있음을 확인하였다. 이러한 위험도 평가 결과는 지리정보시스템으로 구축된 건물, 인구 분포등 피해 대상 정보와 논리적 연산을 통하여 피해 범위의 예측은 물론 응급 대피 계획 수립에도 활용이 가능할 것으로 확인되었다.
그러나 위험요소의 산정 과정에 필요한 격자체계의 토지피복자료, 수치지도 등을 현재의 해상도 보다 정밀화할 필요가 있을 것으로 판단되며, 시설물의 취약성 산정을 위한 시설물 분류 체계 등에 대하여 심도 깊은 연구가 수행되어야 한다. 또한 현재 국내에 구축된 제반 자료들의 구축 주체와 자료 유형이 매우 다양하여 향후 피해 예측을 위해서는 자료 유형의 표준화는 물론 활용을 위한 유기적인 협조 체계가 요망될 것으로 전망된다.
그러나 위험요소의 산정 과정에 필요한 격자체계의 토지피복자료, 수치지도 등을 현재의 해상도 보다 정밀화할 필요가 있을 것으로 판단되며, 시설물의 취약성 산정을 위한 시설물 분류 체계 등에 대하여 심도 깊은 연구가 수행되어야 한다. 또한 현재 국내에 구축된 제반 자료들의 구축 주체와 자료 유형이 매우 다양하여 향후 피해 예측을 위해서는 자료 유형의 표준화는 물론 활용을 위한 유기적인 협조 체계가 요망될 것으로 전망된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
태풍 위험 평가는 어떤 요소로 구성되는가?
태풍 위험 평가는 일반적 자연재해 위험성 평가 방법에 따라 그림 3에서 보는 바와 같이 태풍의 위험 요소(Hazard) 산정, 피해 대상 자료 (Exposure)의 구축 및 피해대상의 취약도 (Fragility) 모형에 의한 피해 규모 및 범위 추정의 세 가지 요소로 구성된다.
풍수해의 위험성 평가나 피해 예측에서 필수적인 세 가지 요소는 무엇인가?
태풍과 같은 풍수해의 위험성 평가나 피해 예측은 표 1에서 보는 바와 같이 위험성의 인지 및 평가, 취약성의 평가와 피해 규모 및 범위에 대한 분석의 단계를 통하여 이루어진다. 이를 위해서는 위험요소 (Hazard)의 정량적 산정, 피해 대상 자료 (Exposure)의 구축 및 피해대상의 취약도 (Fragility) 모형의 세 가지 요소가 필수적인데 위험요소는 태풍의 특성인 강우, 풍속 등을 물리적으로 모델링함으로써 산정할 수 있으며, 피해 대상 자료는 공공 및 사유 시설물을 총망라함으로써 피해의 사회, 경제적인 피해 규모 예측에 활용된다. 각각의 피해 대상이 위험도에 따라 갖는 취약도는 최종 피해 및 손실 규모의 평가 자료로 이용된다.
위험 요소 모델링은 어떤 과정인가?
위험 요소 모델링 (Hazard)은 태풍 재해의 원인이 되는 기상 요소의 강도 및 규모를 물리적/통계적 방법으로 모델링하고 강풍 파괴, 범람 등의 재해 발생 과정을 수리학, 수문학, 풍공학, 해양학 등 자연과학 및 공학을 이용하여 산정하는 과정으로 과거 태풍과 관련된 기상 현상을 통계적 방법으로 처리하거나, 기상학 및 풍공학 이론에 의해 태풍 현상을 수치 모의 함으로써 대상 지역의 풍속이나 강우량을 예측하는 과정이다. 취약성 함수 모델링 (Fragility)는 풍수해의 피해 대상이 되는 건물, 도로, 농작물 등에 강풍, 범람, 침수 등 각종 재해 유형별 강도에 따라 발생 가능한 피해의 정도를 통계학적 접근을 통하여 추정하는 과정으로 과거의 피해 자료를 이용하거나 피해 대상의 저항 성능을 이론적으로 모델링함으로써 피해 규모를 예측하는 과정이다.
참고문헌 (17)
이승수, 장은미, 풍수해 피해 예측 시스템 구축 방안 연구, 2007, 소방방재청.
조원철, 이승수 외, 태풍 위험도 추정을 위한 알고리즘분석 연구, 2006, 국립방재연구소.
자연재해보험 활성화 방안 연구, 2007, 소방방재청.
이승수, 함희정, 산업용 시설물의 풍해손상함수 국산화방안 연구, 2007, 국립방재교육연구원 방재연구소.
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