재해가 발생하기 전에 재해의 규모와 이에 따른 영향 및 피해액을 신속하게 추정하는 것은 효율적인 재난관리를 하는데 있어 중요하고, 더불어 정책결정자들이 의사결정을 할 때 도움이 될 수 있다. 하지만 기존의 연구는 재해 발생 후에 그 피해액 혹은 복구액을 산정하고 있어 재해 발생전에 미리 피해액을 추정하는 연구는 매우 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구의 목적은 재해 발생 전에 그 피해규모와 영향을 고려하여 이에 따른 피해액을 신속하게 추정하기 위해 비선형 회귀식을 이용해 강우-홍수피해액에 대한 함수를 제시하여 강우에 따른 피해액을 미리 추정할 수 있도록 하고자 하였다. 경기도 3개 지역에 대한 강우-홍수피해액의 비선형 회귀식을 이용한 결과, 수원시 경우 실제 피해액보다 -14.16%, 양평군의 경우 -15.81%, 이천시의 경우 +37.33%로 과소 과대 추정이 되었다. 과소추정의 원인으로는 지역의 재해대응력증가, 자연재해의 불확실성 및 재해 연보의 부정확성으로 볼 수 있으며, 과대추정의 원인으로는 피해액에 대한 자료의 부족, 강우-홍수피해액간의 낮은 상관성이 원인으로 분석되었다. 이러한 문제점들은 근원적으로 해결하기 어려운 자연현상의 불확실성과 이에 따른 대응능력 또한 지역별로 다르다는 점이다. 따라서 이러한 부분들을 개선하는 연구가 수행된다면 보다 더 신뢰할 수 있는 결과가 도출될 것으로 기대된다.
재해가 발생하기 전에 재해의 규모와 이에 따른 영향 및 피해액을 신속하게 추정하는 것은 효율적인 재난관리를 하는데 있어 중요하고, 더불어 정책결정자들이 의사결정을 할 때 도움이 될 수 있다. 하지만 기존의 연구는 재해 발생 후에 그 피해액 혹은 복구액을 산정하고 있어 재해 발생전에 미리 피해액을 추정하는 연구는 매우 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구의 목적은 재해 발생 전에 그 피해규모와 영향을 고려하여 이에 따른 피해액을 신속하게 추정하기 위해 비선형 회귀식을 이용해 강우-홍수피해액에 대한 함수를 제시하여 강우에 따른 피해액을 미리 추정할 수 있도록 하고자 하였다. 경기도 3개 지역에 대한 강우-홍수피해액의 비선형 회귀식을 이용한 결과, 수원시 경우 실제 피해액보다 -14.16%, 양평군의 경우 -15.81%, 이천시의 경우 +37.33%로 과소 과대 추정이 되었다. 과소추정의 원인으로는 지역의 재해대응력증가, 자연재해의 불확실성 및 재해 연보의 부정확성으로 볼 수 있으며, 과대추정의 원인으로는 피해액에 대한 자료의 부족, 강우-홍수피해액간의 낮은 상관성이 원인으로 분석되었다. 이러한 문제점들은 근원적으로 해결하기 어려운 자연현상의 불확실성과 이에 따른 대응능력 또한 지역별로 다르다는 점이다. 따라서 이러한 부분들을 개선하는 연구가 수행된다면 보다 더 신뢰할 수 있는 결과가 도출될 것으로 기대된다.
Predicting and estimating the disaster characteristics are very important for disaster planning such as prevention, preparedness, response, and recovery. Especially, if we can predict the flood damage before flooding, the predicted or estimated damage will be a very good information to the decision ...
Predicting and estimating the disaster characteristics are very important for disaster planning such as prevention, preparedness, response, and recovery. Especially, if we can predict the flood damage before flooding, the predicted or estimated damage will be a very good information to the decision maker for the response and recovery. However, most of the researches, have been performed for calculating disaster damages only after disasters had already happened and there are few studies that are related to the prediction of the damages before disaster. Therefore, the objective of this study was to predict and estimate the flood damages rapidly considering the damage scale and effect before the flood disaster, For this the relationship of rainfall and damage had been suggested using nonlinear regression equation so that it is able to predict the damages according to rainfall. We compared the estimated damages and the actual ones. As a result, the damages were underestimated in 14.16% for Suwon-city and 15.81% for Yangpyeong-town but the damage was overestimated in 37.33% for Icheon-city. The underestimated and overestimated results could be occurred due to the uncertainties involved in natural phenomenon and no considerations of the 4 disaster steps such as prevention, preparedness, response, and recovery which were already performed.. Therefore, we may need the continuous study in this area for reducing various uncertainties and considering various factors related to disasters.
Predicting and estimating the disaster characteristics are very important for disaster planning such as prevention, preparedness, response, and recovery. Especially, if we can predict the flood damage before flooding, the predicted or estimated damage will be a very good information to the decision maker for the response and recovery. However, most of the researches, have been performed for calculating disaster damages only after disasters had already happened and there are few studies that are related to the prediction of the damages before disaster. Therefore, the objective of this study was to predict and estimate the flood damages rapidly considering the damage scale and effect before the flood disaster, For this the relationship of rainfall and damage had been suggested using nonlinear regression equation so that it is able to predict the damages according to rainfall. We compared the estimated damages and the actual ones. As a result, the damages were underestimated in 14.16% for Suwon-city and 15.81% for Yangpyeong-town but the damage was overestimated in 37.33% for Icheon-city. The underestimated and overestimated results could be occurred due to the uncertainties involved in natural phenomenon and no considerations of the 4 disaster steps such as prevention, preparedness, response, and recovery which were already performed.. Therefore, we may need the continuous study in this area for reducing various uncertainties and considering various factors related to disasters.
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문제 정의
따라서, 본 연구에서는 재난이 발생하기 전에 재난에 신속히 대응할 수 있도록 재해통계 자료와 강우자료를 활용해 피해액을 추정할 수 있는 함수를 제시하고자 하였다. 비선형 회귀식을 이용하여 강우-피해액에 대한 함수를 개발하였고, 이를 이용하여 강우에 따른 피해액을 미리 추정할 수 있도록 하였다.
이는 단일 강우량만 사용하는 경우 강우에 따른 피해액 추세를 전반적으로 반영하지 못하기 때문이라고 설명하고 있다. 따라서, 본 연구에서도 두 가지의 강우를 회귀식에 반영하는 복합강우를 산정하고자 하였다.
본 연구는 국내 재해연보에 수록된 피해금액을 기준으로 회귀식을 만들어 피해액을 추정하기 위한 연구이다. 이러한 회귀 분석을 바탕으로 한 피해액 추정방법론은 사용하기는 간단하고 결과 산출도 빠른 반면, 정확도에 있어서는 다소 의문이 있는 방법론이다.
5에 미치지 못함에 따라 통계적 분석에 따른 어려움이 존재하기 때문이다. 이러한 문제점들은 근원적으로 해결하기 힘든 부분이 있으나, 몇 몇 부분에서 개선할 수 있는 부분들을 살펴보고자 하였다.
이에 본 연구에서는 1994년도 이후의 재난통계 관련 자료를 사용하여 재해 발생 전에 예상 홍수피해액을 신속하게 추정하기 위해 비선형 회귀식을 이용하여 강우-홍수피해액에 대한 함수를 제시하고자 한다.
가설 설정
독일의 경우 Prahl(2012)는 보험회사의 피해액 데이터를 기반으로 산정한 식을 갖고 폭풍 사례에 대입하여 비교․검증을 실행한바 있으며, 미국의 경우에도 마찬가지로 Zhai(2014)의 연구를 통해 보험회사 피해 데이터를 바탕으로 자료조사가 진행 되었으며 1988∼2012년까지의 73개 열대저기압의 바람 속도와 폭풍 크기에 따른 피해를 조사하였다. 바람과 폭풍의 크기를 동시에 고려한 지수식을 가정하여 검증을 진행하였다.
제안 방법
성장함수의 경우 일정 강우량 이상의 경우 피해액이 무한대로 발산할 수 있어서 해당 식에 적용 가능한 강우량 조건을 반드시 명시하여야 할 것으로 보인다. 그로인해 복합강우 개념을 도입하였다.
대상지역의 강우량 분석을 위해 이천, 수원, 양평 기상관측소를 선정하였다. 그리고 피해자료와 동일 기간에 대하여 Thiessen 망을 형성하여, Thiessen 계수를 산정하였다. Thiessen 계수를 가지고 경기도 3개 지역에 대한 면적강우를 산정하였으며, Fig.
즉, 지속시간별 최대강우량과 피해액에 대한 상관성분석을 실시하여 12시간 및 24시간 최대강우량이 피해액과 상관관계가 높다는 것을 파악하였다. 따라서 2개의 최대시강우량을 독립변수로, 피해액을 종속변수로 하는 복합강우 개념을 도입하여 강우-피해액의 비선형 회귀식을 추정하였다. 추정된 비선형 회귀식을 이용하여 예상피해액을 산정한 결과, 이천시의 경우 실제 피해액 대비 37% 과대 추정, 수원시의 경우 14% 과소 추정, 양평군의 경우 16% 과소 추정되었다.
수원시와 이천시에 대해서도 살펴본 결과 전반적으로 성장함수(Growth function)를 사용하였을 경우에 상관계수가 높게 나오는 것을 볼 수 있었다. 따라서 본 연구에서는 성장함수를 회귀곡선식으로 하는 피해 함수를 산정하였다. 성장함수의 경우 일정 강우량 이상의 경우 피해액이 무한대로 발산할 수 있어서 해당 식에 적용 가능한 강우량 조건을 반드시 명시하여야 할 것으로 보인다.
일반적으로 산포도를 그려 적정한 회귀함수를 구하거나 타 연구 성과를 바탕으로 적정 회귀함수를 구한다. 본 연구에서는 여러 가지 비선형 회귀식에 대하여 산포도를 그려서 적정 회귀함수를 선택하였다. 이를 위해 SPSS 모형을 이용하였고, 매개변수 추정방법은 일반적으로 많이 사용하는 함수최적화 기법을 사용하였다.
본 절에서는 강우량과 피해액간의 상관관계 분석을 위한 비선형 회귀함수를 선정하였다. 일반적으로 산포도를 그려 적정한 회귀함수를 구하거나 타 연구 성과를 바탕으로 적정 회귀함수를 구한다.
따라서, 본 연구에서는 재난이 발생하기 전에 재난에 신속히 대응할 수 있도록 재해통계 자료와 강우자료를 활용해 피해액을 추정할 수 있는 함수를 제시하고자 하였다. 비선형 회귀식을 이용하여 강우-피해액에 대한 함수를 개발하였고, 이를 이용하여 강우에 따른 피해액을 미리 추정할 수 있도록 하였다. 피해액 추정을 위한 대상지역으로는 이천시, 수원시, 양평군을 선정하였고, 대상지역의 1994년부터 2012년까지의 홍수피해 자료와 강우자료를 이용하였다.
설명변수 중에 서로 상관이 높은 것이 포함되어 있을 때는 분산 공분산 행렬의 행렬식이 0에 가까운 값이 되어 회귀 계수의 추정 정밀도가 매우 나빠지는 일이 발생하곤 하기 때문에 다중공선성 평가를 실히하였다. 다중공선성 분석 결과는 Table 8 과 같다.
7 억원 피해가 발생한 것으로 조사되었다. 앞에서 제시한 추정함수의 검증을 위해서 경기도 3개 지역에 대하여 피해 기간별 강우자료와 피해액을 분석하였다.
지역단위 피해함수가 적절한지에 대한 적용을 실시하였다. 경기도에서 2013년 7월 11일∼7월 15일까지 집중호우로 인한 피해가 발생한 바 있다.
집중호우에 대한 피해를 기간별로 나누어 분석하였다. Table 6 은 피해액과 지속시간별 상관계수를 나타낸 결과이며, 지속시간 12시간 최대강우량과 지속시간 24시간최대강우량이 상대적으로 높은 상관계수의 값을 보인다.
대상 데이터
경기도 3개 지역에 대한 12시간 최대강우량, 24시간 최대강우량을 복합강우로 사용하였다. 이는 앞에서 살펴본 것과 같이 경기도 3개 지역에 상관분석을 통해 12시간 최대강우량과 24시간 최대강우량이 피해액과의 상관계수가 높은 것으로 나타났기 때문이다.
대상지역의 강우량 분석을 위해 이천, 수원, 양평 기상관측소를 선정하였다. 그리고 피해자료와 동일 기간에 대하여 Thiessen 망을 형성하여, Thiessen 계수를 산정하였다.
본 연구에서는 경기도 3개 지역(이천시, 수원시, 양평군)을 대상지역으로 선정하였고, 1994년 ~ 2012년까지의 홍수피해 자료와 재해연보의 데이터를 기반으로 홍수피해액 분석을 실시하였다.
그러나 아무리 좋은 물리적, 경험적 이론을 바탕으로 한다 해도 사실상 사전에 피해액을 예측한다는 것은 매우 어려운 실정이다. 본 연구에서는 경기도 3개 지역에 한정하여 추진하였으며, 추정된 피해액과 실제 피해액을 비교하였다.
현재 국가에서 제공하고 있는 체계화된 자료는 1994년 이후부터 제공하고 있는 재해연보자료이며, 이후에 많은 행정구역 개편을 진행하여 행정구역도의 재구축이 필요하다. 이를 토대로 본 연구에서는 1994년부터 2012년까지의 재해연보 자료를 확보하여 분석에 이용하였다. 재해연보에서 공공시설물에 대한 구분은 도로 및 교량, 하천, 소하천, 상하수도, 항만시설, 어항, 학교, 철도, 수리 및 방조시설, 사방임도, 군시설, 소규모 시설물, 기타로 구분되며, 피해원인별, 시군구별로 구분하여 조사되어 있으며, 사유시설물에 대한 구분 역시 이재민, 건물, 선박, 농경지 등으로 피해별 원인별, 시군구별로 구분하여 구축하였다.
비선형 회귀식을 이용하여 강우-피해액에 대한 함수를 개발하였고, 이를 이용하여 강우에 따른 피해액을 미리 추정할 수 있도록 하였다. 피해액 추정을 위한 대상지역으로는 이천시, 수원시, 양평군을 선정하였고, 대상지역의 1994년부터 2012년까지의 홍수피해 자료와 강우자료를 이용하였다. 강우-홍수피해액 추정함수식을 개발하기 위하여 매개변수 추정방법으로는 비선형 회귀 함수 최적화 기법을 이용하였으며, 강우량과 피해액간의 상관관계를 이용한 복합강우개념을 사용하였다.
데이터처리
12시간 최대강우량과 24시간 최대강우량에 일정한 가중치를 곱하여 생성된 복합강우와 피해액 간에 대한 비선형회귀분석을 실시하였다. 경기도 3개 지역에 대하여 복합강우를 산정한 식은 다음과 같다.
이론/모형
피해액 추정을 위한 대상지역으로는 이천시, 수원시, 양평군을 선정하였고, 대상지역의 1994년부터 2012년까지의 홍수피해 자료와 강우자료를 이용하였다. 강우-홍수피해액 추정함수식을 개발하기 위하여 매개변수 추정방법으로는 비선형 회귀 함수 최적화 기법을 이용하였으며, 강우량과 피해액간의 상관관계를 이용한 복합강우개념을 사용하였다. 즉, 지속시간별 최대강우량과 피해액에 대한 상관성분석을 실시하여 12시간 및 24시간 최대강우량이 피해액과 상관관계가 높다는 것을 파악하였다.
이 방법 이외에 필요에 따라 Quasi-Newton Method가 적용되기도 한다. 본 연구에서는 가장 보편적으로 사용되는 Levenberg-Marquardt Method(Levenberg, 1944)를 적용하였다.
본 연구에서는 여러 가지 비선형 회귀식에 대하여 산포도를 그려서 적정 회귀함수를 선택하였다. 이를 위해 SPSS 모형을 이용하였고, 매개변수 추정방법은 일반적으로 많이 사용하는 함수최적화 기법을 사용하였다. Fig 5, Table 7은 양평군에 대하여 12시간 최대강우량과 24시간 최대강우량의 피해액간의 적정함수를 찾기 위해 비선형 회귀식을 나타내었다.
세 번째로 매개변수 추정방법을 선택해야 한다. 일반적으로 매개변수 추정방법은 Sequential Quadratic Programming이나 Levenberg-Marquardt Method을 사용한다. 이 방법 이외에 필요에 따라 Quasi-Newton Method가 적용되기도 한다.
성능/효과
경기도 3개 지역에 대한 비선형 회귀식을 이용한 강우-홍수피해액 간의 추정 피해액 결과, 수원시에는 추정금액이 실제 피해액보다 -13.31% , 양평군에서는 -15.81% 적게나오는 등 전반적으로 과소 추정된 양상을 보였다. 이는 피해발생의 불확실도 이다.
다중공선성 분석 VIF(varinace inflation factor)는 변량의 팽창정도를 의미하는데, 팽창의 정도가 클수록 다중공선성의문제가 있는 것으로 본다. 그 기준은 10으로 보면 10이상 넘어가면 다중공선성이 있는 것으로 예상되지만 본 연구에서는 10이하로 다중공선성이 없는 것으로 판단되었다.
수원시와 이천시에 대해서도 살펴본 결과 전반적으로 성장함수(Growth function)를 사용하였을 경우에 상관계수가 높게 나오는 것을 볼 수 있었다. 따라서 본 연구에서는 성장함수를 회귀곡선식으로 하는 피해 함수를 산정하였다.
강우-홍수피해액 추정함수식을 개발하기 위하여 매개변수 추정방법으로는 비선형 회귀 함수 최적화 기법을 이용하였으며, 강우량과 피해액간의 상관관계를 이용한 복합강우개념을 사용하였다. 즉, 지속시간별 최대강우량과 피해액에 대한 상관성분석을 실시하여 12시간 및 24시간 최대강우량이 피해액과 상관관계가 높다는 것을 파악하였다. 따라서 2개의 최대시강우량을 독립변수로, 피해액을 종속변수로 하는 복합강우 개념을 도입하여 강우-피해액의 비선형 회귀식을 추정하였다.
추정 피해액과 실제 피해액 비교 결과 수원시의 경우 실제 피해액보다 –13.31%, 양평군의 경우 –15.81%, 이천시의 경우 +37.33%로 과소·과대 추정이 되었다.
따라서 2개의 최대시강우량을 독립변수로, 피해액을 종속변수로 하는 복합강우 개념을 도입하여 강우-피해액의 비선형 회귀식을 추정하였다. 추정된 비선형 회귀식을 이용하여 예상피해액을 산정한 결과, 이천시의 경우 실제 피해액 대비 37% 과대 추정, 수원시의 경우 14% 과소 추정, 양평군의 경우 16% 과소 추정되었다.
후속연구
각 지점별로 다양하게 있는 AWS강우자료 또는 레이더 강우 등 품질개선을 통해 접근을 고려한다면 충분히 좋은 결과가 있을 것으로 판단된다. 또한 지역별 재해대응력 증가된 부문을 반영하거나, 시군별 복구비 투자현황 등 관련 자료가 어느 정도 누적된 이후 이러한 부분을 개선할 수 있을 것으로 보인다.
자연현상으로 인해 발생한 자연재난의 피해액을 사전에 추정한다는 것은 불확실성이 높을 수 밖에 없다. 따라서, 자연현상의 불확실성을 줄이기 위해 각 지점별로 다양하게 존재하고 있는 AWS강우자료 또는 레이더 강우 등의 품질개선을 통한 접근을 고려하거나, 지역별 특성과 지역별 재해대응력이 증가된 부분을 반영하는 등의 지속적인 연구가 필요하다. 즉, 자연속에 내재되어 있는 불확실성을 줄이기 위한 노력과 실제 지역에서 수행하는 재난 대응을 위한 다양한 요소들을 고려한다면 보다 더 정확한 피해액 산정을 할 수 있을 것으로 판단된다.
각 지점별로 다양하게 있는 AWS강우자료 또는 레이더 강우 등 품질개선을 통해 접근을 고려한다면 충분히 좋은 결과가 있을 것으로 판단된다. 또한 지역별 재해대응력 증가된 부문을 반영하거나, 시군별 복구비 투자현황 등 관련 자료가 어느 정도 누적된 이후 이러한 부분을 개선할 수 있을 것으로 보인다.
마지막으로 적절한 매개변수의 증가폭과 최대반복횟수, 수렴조건을 설정해주는 것이 필요하다. 이들 값은 적절한 범위 내에서 설정하는 것이 필요하며 만약 너무 크거나 또는 작은 값을 설정하게 되면 수렴속도가 너무 느리게 되거나 또는 수렴지점을 지나쳐버리는 경우가 생길 수 있다.
본 연구에서 개발하고자 하는 강우-홍수피해액 추정함수는 지역별, 기간별 피해함수이므로, 피해지역에 대한 정확한 구분과 피해 시설물에 대한 분류가 체계화되어 있어야 가능하다. 현재 국가에서 제공하고 있는 체계화된 자료는 1994년 이후부터 제공하고 있는 재해연보자료이며, 이후에 많은 행정구역 개편을 진행하여 행정구역도의 재구축이 필요하다.
따라서, 자연현상의 불확실성을 줄이기 위해 각 지점별로 다양하게 존재하고 있는 AWS강우자료 또는 레이더 강우 등의 품질개선을 통한 접근을 고려하거나, 지역별 특성과 지역별 재해대응력이 증가된 부분을 반영하는 등의 지속적인 연구가 필요하다. 즉, 자연속에 내재되어 있는 불확실성을 줄이기 위한 노력과 실제 지역에서 수행하는 재난 대응을 위한 다양한 요소들을 고려한다면 보다 더 정확한 피해액 산정을 할 수 있을 것으로 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
과소추정의 원인은 무엇이 있는가?
33%로 과소 과대 추정이 되었다. 과소추정의 원인으로는 지역의 재해대응력증가, 자연재해의 불확실성 및 재해 연보의 부정확성으로 볼 수 있으며, 과대추정의 원인으로는 피해액에 대한 자료의 부족, 강우-홍수피해액간의 낮은 상관성이 원인으로 분석되었다. 이러한 문제점들은 근원적으로 해결하기 어려운 자연현상의 불확실성과 이에 따른 대응능력 또한 지역별로 다르다는 점이다.
제 5차 평가 보고서는 앞으로의 기상에 대해서 어떻게 예상하고 있나요?
최근 기후변화 영향에 따라 대규모 인명피해 및 재산피해를 유발하는 자연재난이 지속적으로 증가하고 있다. 기후변화에 관한 정부간 협의체(Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC)의 제 5차 평가 보고서(Fifth assessment report, AR5)에 따르면, 기후변화로 극한 기상의 발생패턴이 변화 되어 홍수, 폭염, 혹한 등의 기상이변이 더욱 심각해질 것이라고 한다.
적절한 매개변수의 증가폭과 최대반복횟수, 수렴조건을 설정해줘야 하는 이유는 무엇인가?
마지막으로 적절한 매개변수의 증가폭과 최대반복횟수, 수렴조건을 설정해주는 것이 필요하다. 이들 값은 적절한 범위 내에서 설정하는 것이 필요하며 만약 너무 크거나 또는 작은 값을 설정하게 되면 수렴속도가 너무 느리게 되거나 또는 수렴지점을 지나쳐버리는 경우가 생길 수 있다. 그러므로 적절하게 이러한 값을 조정해 나가면서 안정적으로 매개변수를 추정해 나간다.
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