[논문]서울시 폭설위험도 평가방안

이석민; 배윤신; 박지혜

doi:10.7855/ijhe.2014.16.3.059

서울시 폭설위험도 평가방안
Suggestion of Heavy Snow Risk Analysis in Seoul 원문보기

한국도로학회논문집 = International journal of highway engineering, v.16 no.3 = no.65, 2014년, pp.59 - 66

이석민 (서울연구원 안전환경연구실) , 배윤신 (서울연구원 안전환경연구실) , 박지혜 (서울연구원 안전환경연구실)

Abstract ▼ AI-Helper

PURPOSES : This study is to suggest heavy snow risk analysis in Seoul. METHODS : Recently, the increase of extreme weather caused by global warming raises the occurrences of unpredictable natural disasters and the loss potential of human disasters by land use facilities accumulation. It is necessary to develop the risk analysis for the natural and human disasters. RESULTS : In this study, heavy snow risk analysis among natural disasters in Seoul was suggested. The spatial unit of risk analysis level was established for the lines and administrative districts. CONCLUSIONS : The risk analysis was performed using risk matrix of disaster occurrence score and disaster damage score. The components affecting the risk disaster analysis by types were analyzed and the application of heavy snow risk analysis was suggested.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구는 폭설재난위험도 평가를 위한 평가방법 및 구성요소를 정립하였으며 위험도 평가를 수행하였다. 주요 결과는 다음과 같다.

제안 방법

1과 같이 Eq. (1)에 근거한 재난발생점수와 재난피해점수에 대한 리스크 매트릭스(Risk Matrix)상의 매칭등급(I~V)으로 평가하였다(국립방재연구소, 2006). 여기서 재난발생점수란 지역별 위해요소를 전체 서울시 위해요소로 나눈 값을 자연적 구간법 (Jenks)방법을 사용하여 5등급화한 것이다.
1. 폭설재난위험도 평가대상으로는 노선별, 행정동별 단위를 기준으로 하고 구성요소로는 위해성 요소와 노출성 요소로 구분하였다.
4. 폭설위험도 평가의 활용방안으로는 폭설위험도 평가적용, 폭설재난관리체계 구축, 폭설취약지역 및 도로지정, 폭설대응능력향상, 과학방재 기반자료로의 활용 등을 예시하였다.
노선별 폭설위험의 상관분석의 변수의 구성은 다음 Table 5와 같으며 종속변수는 폭설위험으로 하였으며, 독립변수는 도로의 경사(11.3°) 이상 면적비율, 도로선형, 통행량으로 하였다.
위험도 평가를 위한 구성요소는 구축 가능한 데이터를 고려하여 위해성 4개 요소(도로의 경사(11.3°) 이상 면적비율, 도로면적, 도로연장, 도로선형), 노출성 3개 요소(통행량, 노인인구, 주거면적)로 선정하였으며 폭설위험도 평가절차는 Fig. 2와 같다.
이러한 배경에서 본 연구는 여러 가지 자연재난(이상 기온, 강우, 강풍, 폭설)과 인적재난(화재, 붕괴, 폭발, 교통사고 등) 중에서 폭설재난 위험도 평가방법 및 구성요소를 정립하였으며 위험도 평가를 수행하였다. 이를 위하여 재난위험도에 대한 개념 및 정의를 정립하고 평가수준은 재난유형에 따라 각각 공간단위를 설정하였으며, 위험도 평가방법은 재난발생점수와 재난피해점수에 대한 리스크 매트릭스(Risk Matrix)상의 매칭등급으로 수행하였다.
이러한 배경에서 본 연구는 여러 가지 자연재난(이상 기온, 강우, 강풍, 폭설)과 인적재난(화재, 붕괴, 폭발, 교통사고 등) 중에서 폭설재난 위험도 평가방법 및 구성요소를 정립하였으며 위험도 평가를 수행하였다. 이를 위하여 재난위험도에 대한 개념 및 정의를 정립하고 평가수준은 재난유형에 따라 각각 공간단위를 설정하였으며, 위험도 평가방법은 재난발생점수와 재난피해점수에 대한 리스크 매트릭스(Risk Matrix)상의 매칭등급으로 수행하였다.
지역별 재난위험도를 비교하기 위하여 자치구별, 행정동별 단위의 평가를 진행하였다. 재난위험도 평가요소는 발생항목과 피해항목으로 설정하였다. 발생항목은 재난이 발생할 가능성에 대한 확률 또는 발생빈도를 말하며 피해항목은 인명 및 재산에 대한 직접적인 피해현황으로 나타난다.
종속변수는 폭설위험, 독립변수로는 도로의 경사(11.3°) 이상 면적비율, 도로면적, 노인인구, 주거지면적으로 하였다.
재난위험도 평가수준은 재난의 유형, 평가목적, 입력자료의 질적·양적 수준, 자료의 축척, 대상지역 등에 따라 다르게 나타날 수 있다. 지역별 재난위험도를 비교하기 위하여 자치구별, 행정동별 단위의 평가를 진행하였다. 재난위험도 평가요소는 발생항목과 피해항목으로 설정하였다.
폭설위험도에 영향을 미치는 요소들의 상관성을 알아보기 위하여 상관관계를 분석하였다. 상관관계의 정도를 통계적으로 측정하는 방법 중에서 가장 많이 사용되는 Pearson의 상관분석을 실시하였으며 두 변수 X와 Y사이의 관련성의 강한 정도를 가리키는 지수는 -1.
폭설재난 위험도 평가는 서울시 노선별, 행정동별 단위를 기준으로 평가하였으며 노선별 단위에서의 평가는 중로이상의 도로를 선택하였고, 행정동별 단위에서는 소로까지를 포함한다.
3° 이상의 경사도를 위해성 요소로 선택하였다(도로교통공단 홈페이지). 행정동별 평가에서는 폭설에 대한 차량 및 주민의 노출에 대한 요소로서 행정동별 통행량, 노인인구, 주거지면적을 포함하여 위험도를 평가하였다. Table 2는 평가대상별 요소를 보여준다.

대상 데이터

여기서 빙판길(마찰계수=0.2)에서 정지된 물체가 미끌어지기 시작하는 각도가 11.3°이므로 11.3° 이상의 경사도를 위해성 요소로 선택하였다(도로교통공단 홈페이지).
1. 노선별(중로이상) 평가
평가대상은 서울시 노선조서(2010년) 전체 170개 중도로선형 및 경사도의 자료구축이 가능한 33개 노선을 선택하였다. 33개 노선 중 폭설재난 위험도순위는 ArcGIS의 자연적 구분법(Jenks의 최적화 방법)에 의한 5등급으로 나누었으며 가장 높은 5개의 노선은 Table 3과 같이 장지~가회선(주요경과지 : 헌릉로, 강남대로 등), 상암선(주요경과지 : 월드컵경기장), 용산~성수선(주요경과지 : 강변북로), 공덕~봉래선(주요경과지 : 만리재길, 서울역 등), 노유~중곡선(주요경과지 : 능동로) 등의 순으로 나타났다.

데이터처리

폭설위험도에 영향을 미치는 요소들의 상관성을 알아보기 위하여 상관관계를 분석하였다. 상관관계의 정도를 통계적으로 측정하는 방법 중에서 가장 많이 사용되는 Pearson의 상관분석을 실시하였으며 두 변수 X와 Y사이의 관련성의 강한 정도를 가리키는 지수는 -1.0에서 +1.0 사이의 수치로 나타난다.

이론/모형

여기서 재난발생점수란 지역별 위해요소를 전체 서울시 위해요소로 나눈 값을 자연적 구간법 (Jenks)방법을 사용하여 5등급화한 것이다. 재난피해점수는 재난피해 노출요소 값을 사용하며, 자연적 구간법(Jenks)방법을 사용하여 5등급화한 것이다.

성능/효과

2. 노선별(중로이상) 폭설재난위험도 평가를 위하여 서울시 노선조서 전체 170개 중 자료구축이 가능한 33개 노선을 선택하였으며 위험도가 가장 높은 5개 노선은 장지~가희선, 상암선, 용산~성수선, 공덕~봉래선, 노유~중곡선 등으로 나타났으며 노출성 요소(통행량)와 위해성 요소(도로의 경사(11.3°) 이상 면적비율 및 선형요소)가 평가결과에 영향을 주었다.
3. 행정동별 폭설재난위험도 평가를 수행하였으며 평창동, 연희동, 산남동, 성북동, 진관동 등이 위험성이 높았으며 위해성(도로의 경사(11.3°) 이상 면적비율, 도로면적) 및 노출성(노인수, 주거지면적) 요소가 평가결과에 영향을 주었다.
평가대상은 서울시 노선조서(2010년) 전체 170개 중도로선형 및 경사도의 자료구축이 가능한 33개 노선을 선택하였다. 33개 노선 중 폭설재난 위험도순위는 ArcGIS의 자연적 구분법(Jenks의 최적화 방법)에 의한 5등급으로 나누었으며 가장 높은 5개의 노선은 Table 3과 같이 장지~가회선(주요경과지 : 헌릉로, 강남대로 등), 상암선(주요경과지 : 월드컵경기장), 용산~성수선(주요경과지 : 강변북로), 공덕~봉래선(주요경과지 : 만리재길, 서울역 등), 노유~중곡선(주요경과지 : 능동로) 등의 순으로 나타났다. Table 3에서와 같이 위험도가 높은 1~3순위의 노선들은 노출성 요소인 통행량이 다른 노선보다 높게 나타났으며, 공덕~봉래선의 경우 위해성 요소인 도로의 경사(11.
각 변수에 대한 상관분석결과 주거지면적(0.724), 노인인구(0.600), 도로의 경사(11.3°) 이상 면적비율(0.267), 도로면적(0.245)의 순으로 양(+)의 상관관계가 나타났다.
노선별 상관분석 결과에서는 음(-)의 상관관계를 갖는 변수는 나타나지 않았으며, 양(+)의 상관관계로는 통행량(0.816), 도로선형(0.131), 도로의 경사(11.3°) 이상 면적비율(0.028)로 나타났다.
행정동별 폭설위험도 평가결과 위험도가 높은 상위 5개동은 종로구 평창동, 서대문구 연희동, 용산구 한남동, 성북구 성북동, 은평구 진관동의 순으로 나타났으며, Table 4에서 보는 바와 같이 상위 5개동은 위해성 평가요소(도로의 경사 11.3°) 이상 면적비율, 도로면적) 및 노출성 평가요소(노인인구, 주거면적)가 높게 나타났다.

후속연구

내설 관련 합리적인 방재기준을 제정하는데 활용하거나 재해정보지도 제작 및 폭설종합계획 수립을 위한 기반자료로 활용을 할 수 있다.
폭설위험도 평가는 향후, 지역별 폭설재난지표 개발 및 폭설위험지도 작성에 활용될 수 있으며, 폭설위험지역 선정 및 지정에 근거자료로 활용될 수 있다. 따라서 폭설위험지역의 선정 및 지정을 통하여 폭설대응능력향상 등에 활용될 수 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	선진국적 재난관리체계 확립을 위하여 필요한 것은?	지역적 재난취약성과 위험도 수준의 정량적 평가를 통한 선진국적 재난관리체계 확립을 위해서는 첫째 잠재적 위험성을 파악하고, 둘째 위험의 유형과 정도를 평가하여, 셋째 지역특성을 고려한 효과적 방재계획을 수립하여 재난대비와 안전관리를 도모할 수 있는 재난위험도 평가기법의 개발이 중요하다.
	ISO에 따르면, 위험도는 어떻게 정의되는가?	국제표준기구(International Standardization Organization, ISO)(2009)에 따르면 위험도(Risk)은‘대상(Objectives)에 대한 불확실성(Uncertainty) 효과 (Effects)’ 또는 ‘어떤 사건(Event)과 그 결과(Consequence)의 발생확률(Probability)의 결합’으로 정의되며 통상적인 방식에 따라 Eq. (1)과 같이 표현 된다.
	폭설재난위험도 평가를 위한 평가방법 및 구성요소를 정립하고 평가를 수행한 주요 결과는 어떠하였는가?	1. 폭설재난위험도 평가대상으로는 노선별, 행정동별 단위를 기준으로 하고 구성요소로는 위해성 요소와 노출성 요소로 구분하였다. 2. 노선별(중로이상) 폭설재난위험도 평가를 위하여 서울시 노선조서 전체 170개 중 자료구축이 가능한 33개 노선을 선택하였으며 위험도가 가장 높은 5개 노선은 장지~가희선, 상암선, 용산~성수선, 공덕~봉래선, 노유~중곡선 등으로 나타났으며 노출성 요소(통행량)와 위해성 요소(도로의 경사(11.3。) 이상 면적비율 및 선형요소)가 평가결과에 영향을 주었다. 3. 행정동별 폭설재난위험도 평가를 수행하였으며 평창동, 연희동, 산남동, 성북동, 진관동 등이 위험성이 높았으며 위해성(도로의 경사(11.3。) 이상 면적비율, 도로면적) 및 노출성(노인수, 주거지면적) 요소가 평가결과에 영향을 주었다. 4. 폭설위험도 평가의 활용방안으로는 폭설위험도 평가적용, 폭설재난관리체계 구축, 폭설취약지역 및 도로지정, 폭설대응능력향상, 과학방재 기반자료로의 활용 등을 예시하였다.

참고문헌 (11)

Bell and Glade, 2004 Quanntitive risk anlaysis for landslides, Natural Hazards and Earth System Sciences
http://www.koroad.or.kr
ISO, 2009, ISO 31000-Risk Management
Kaplan and Garrick, 1981. On The Quantitative Definition of Risk, Risk Analysis, Vol. 1, No. 1

상세보기
National Emergency Management Administration, 2006. Guideline of safety inspection (국립방재연구소, 2006. 안전점검 및 정밀안전진단 세부지침)
Seoul city transportation headquarters, 2010. Road route in Seoul (서울시노선조서, 2010. 서울시 도시교통본부)
Southern, 1993. 'Warning Strategies'in Global Guide to Tropical Cyclone Forecasting, WMO/TD-No.560, Report No. TCP-31, World Meteorological Organization
Sukmin Lee et al., 2011, A study on extreme weather in Seoul and countermeasures
Unite Nation(UN), 2002. Living with Risk: A global review of disaster reduction initiatives, Preliminary ver. 2002. Geneva
Webster's Third New Collegiate Dictionary, 1977
Webster's Third New Intn'l Dictionary, 1986

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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