풍속과 피해액 간 상관관계분석에 따른 강풍재해피해조사 프로세스 개선방안 -재해연보를 중심으로- Gale Disaster Damage Investigation Process Provement Plan according to Correlation Analysis between Wind Speed and Damage Cost -Centering on Disaster Year Book-원문보기
Across the world, the industrialization has increased the frequency of climate anomaly. The size of damage due to recent natural disasters is growing large and fast, and the human damage and economic loss due to disasters are consistently increasing. Urbanization has a structure vulnerable to natura...
Across the world, the industrialization has increased the frequency of climate anomaly. The size of damage due to recent natural disasters is growing large and fast, and the human damage and economic loss due to disasters are consistently increasing. Urbanization has a structure vulnerable to natural disasters. Therefore, in order to reduce damage from natural disasters, both hardware and software approaches should be utilized. Currently, however, the development of a statistical access process for 'analysis of disaster occurrence factor' and 'prediction of damage costs' for disaster prevention and overall disaster management is inadequate. In case of local governments, overall disaster management system is not established, or even if it is established, unscientific classification system and management lead to low utility of natural statistics of disaster year book. Therefore, in order to minimize disaster damage and for rational disaster management, the disaster damage survey process should be improved. This study selected gale as the focused analysis target among natural disasters recorded in disaster year book such as storm, torrential rain, gale, high seas, and heavy snow, and analyzed disaster survey process. Based on disaster year book, the gale damage size was analyzed and the issues occurring from the correlation of gale and damage amount were examined, so as to suggest an improvement plan for reliable natural disaster information collection and systematic natural disaster damage survey.
Across the world, the industrialization has increased the frequency of climate anomaly. The size of damage due to recent natural disasters is growing large and fast, and the human damage and economic loss due to disasters are consistently increasing. Urbanization has a structure vulnerable to natural disasters. Therefore, in order to reduce damage from natural disasters, both hardware and software approaches should be utilized. Currently, however, the development of a statistical access process for 'analysis of disaster occurrence factor' and 'prediction of damage costs' for disaster prevention and overall disaster management is inadequate. In case of local governments, overall disaster management system is not established, or even if it is established, unscientific classification system and management lead to low utility of natural statistics of disaster year book. Therefore, in order to minimize disaster damage and for rational disaster management, the disaster damage survey process should be improved. This study selected gale as the focused analysis target among natural disasters recorded in disaster year book such as storm, torrential rain, gale, high seas, and heavy snow, and analyzed disaster survey process. Based on disaster year book, the gale damage size was analyzed and the issues occurring from the correlation of gale and damage amount were examined, so as to suggest an improvement plan for reliable natural disaster information collection and systematic natural disaster damage survey.
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문제 정의
본 논문에서는 재해연보의 강풍피해 결과의 분석을 통해 풍속과 피해액과의 상관관계에서 발생되는 문제점을 파악하고, 재해연보에 기록된 데이터의 신뢰성을 향상 시킬 수 있는 개선방안을 적용한 재해조사 프로세스를 제시하였다. 그리고 강풍재해의 속성 간 상관 관계 분석을 통해 정확한 피해액산정을 위해 풍속 이외에 추가적으로 활용가능 한 속성정보의 필요성을 제시하였다.
이러한 비상관성 데이터는 재해조사 과정에서 취득하는 데이터의 정확성이 매우 부족한 경우에 발생된다. 따라서 본 논문에서는 강풍재해에 대한 비상관성 데이터를 최소화하고, 실용적이며 현장적용성이 있는 정확한 데이터 취득을 위해 재해연보 기반의 강풍피해조사 프로세스의 개선방안을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 재해연보의 강풍피해 결과의 분석을 통해 풍속과 피해액과의 상관관계에서 발생되는 문제점을 파악하고, 재해연보에 기록된 데이터의 신뢰성을 향상 시킬 수 있는 개선방안을 적용한 재해조사 프로세스를 제시하였다. 그리고 강풍재해의 속성 간 상관 관계 분석을 통해 정확한 피해액산정을 위해 풍속 이외에 추가적으로 활용가능 한 속성정보의 필요성을 제시하였다.
상기와 같이 재해피해조사 프로세스 및 피해원인을 파악하기 위한 요소분석에 대한 연구는 다양하게 수행되었으나, 일반적인 재해관련 업무와 관리방안에서의 개선방안을 대부분 제시하고 있으며, 강풍재해 속성 및 특성에 대한 부분은 반영되지 않았다. 본 연구는 재해연보를 통한 경험론적 데이터의 분석을 기반으로 강풍재해의 피해액 산정에 대한 문제점을 도출하고 이를 해결하는 재해피해조사 개선방안을 제안한다는 점에서 기존 연구와 차별성을 가진다.
본 연구에서는 태풍, 호우, 강풍, 풍랑, 대설 등 재해연보에 기록된 자연재해 중에서 강풍을 중점분석대상으로 선정하고, 재해연보 기반의 경험론적 강풍피해액 분석을 통해 풍속과 피해액과의 상관관계에서 발생되는 문제점을 검토함으로써, 신뢰성 있는 자연재해 정보의 수집과 체계적인 자연재해 피해조사를 위한 개선방안을 제안한다.
국내의 경우, 송재우는 국가 재해관리시스템의 문제점 분석을 통해서 기능적 측면의 재해경감, 대비, 대응, 복구 단계에 따른 재해관리 프로세스의 개선방안 제시하였으며, 현행제도, 정책, 예산, 행정조직체계에 대한 개선방안의 필요성을 제시하였다4) .이재은은 자연재해에 대한 피해조사체계를 개선하는 방안을 제안하였다. 이 연구는 자연재해 피해조사 및 복구지원⋅감독체계 등의 개선을 통해 자연재해로 인한 피해조사 및 복구지연에 대한 문제점을 분석하였으며, 재해피해조사 방법, 해외 재난사고데 대한 피해 및 복구비 산정 기준 관련 법률제도 조사, 피해복구비용의 부실집행, 처벌규정 등을 비교분석함으로써 현행 피해조사체계의 개선방안을 제시하였다5) .
제안 방법
Zhai는 미국 국립허리케인센터(NHC)의 폭풍 데이터를 기반으로 1988~2012년까지의 73개의 열대저기압의 바람 속도와 폭풍 크기에 따른 피해를 조사하였다. 그리고 최대풍속과 크기를 동시에 고려한 피해액 산정을 위해 폭풍의 진행 속도, 바람의 지속시간, 바람의 방향, 강수비율, 강수량과 같은 피해액에 영향을 미치는 요소를 분석하였다3) .
강풍재해피해조사의 현장업무는 피해시설의 규모와 위치를 조사 및 정리하기 위해 피해시설별 담당자를 지정한다. 그리고 각 담당자는 담당시설의 피해에 대해 전수조사를 실시한다. 재해현장의 피해조사는 피해시설별 담당자가 직접 현장을 방문하여 피해시설을 확인한다.
Zhai는 미국 국립허리케인센터(NHC)의 폭풍 데이터를 기반으로 1988~2012년까지의 73개의 열대저기압의 바람 속도와 폭풍 크기에 따른 피해를 조사하였다. 그리고 최대풍속과 크기를 동시에 고려한 피해액 산정을 위해 폭풍의 진행 속도, 바람의 지속시간, 바람의 방향, 강수비율, 강수량과 같은 피해액에 영향을 미치는 요소를 분석하였다3) . 국내의 경우, 송재우는 국가 재해관리시스템의 문제점 분석을 통해서 기능적 측면의 재해경감, 대비, 대응, 복구 단계에 따른 재해관리 프로세스의 개선방안 제시하였으며, 현행제도, 정책, 예산, 행정조직체계에 대한 개선방안의 필요성을 제시하였다4) .
첫째, 강풍재해피해조사의 개요 및 프로세스를 파악한다. 둘째, 재해연보 상 강풍재해 데이터를 분석한다. 셋째, 강풍 재해 데이터의 신뢰도 및 강풍재해 속성 간 상관관계를 파악한다.
. 본 논문에서는 2005년부터 2014년까지 10년간의 재해연보를 대상으로 강풍재해에 대한 정보를 취합 및 정리하고, 지역별, 시설물별 현황 및 피해액을 분석하였다9) . 시설물은 Table 1과 같이 공공시설에 대하여 중분류 12개, 세분류 17개, 사유시설에 대하여 중분류 4개, 세분류 8개로 각각 분류하였다.
본 논문에서는 재해연보 상에서 강풍재해로 인한 피해액을 종속변수로 사용하고 풍속 데이터(평균풍속, 최대풍속, 최대순간풍속)를 실험변수로 하여 지수, 선형, 로그, 거듭제곱 회귀함수를 적용하였다. 이 네가지 회귀함수는 변수들 간의 관련성을 규명하고, 측정된 변수들의 자료로부터 결과에 영향을 미치는 독립변수, 실험변수와의 상관관계를 파악할 수 있다.
둘째, 재해연보 상 강풍재해 데이터를 분석한다. 셋째, 강풍 재해 데이터의 신뢰도 및 강풍재해 속성 간 상관관계를 파악한다. 넷째, 재해연보 상 강풍재해 데이터의 신뢰성을 향상할 수 있는 개선방안을 도출한다.
본 논문에서는 2005년부터 2014년까지 10년간의 재해연보를 대상으로 강풍재해에 대한 정보를 취합 및 정리하고, 지역별, 시설물별 현황 및 피해액을 분석하였다9) . 시설물은 Table 1과 같이 공공시설에 대하여 중분류 12개, 세분류 17개, 사유시설에 대하여 중분류 4개, 세분류 8개로 각각 분류하였다.
이 연구는 자연재해 피해조사 및 복구지원⋅감독체계 등의 개선을 통해 자연재해로 인한 피해조사 및 복구지연에 대한 문제점을 분석하였으며, 재해피해조사 방법, 해외 재난사고데 대한 피해 및 복구비 산정 기준 관련 법률제도 조사, 피해복구비용의 부실집행, 처벌규정 등을 비교분석함으로써 현행 피해조사체계의 개선방안을 제시하였다5) .
재해연보의 시설물별 피해발생 데이터는 지역별 구분(시도)에서 세분화하여 시군구로 구분하였으며 16개 중분류 시설물로 구분하였다. 시설물별 피해발생건수는 총 450건으로써, 비닐하우스(290개), 축사⋅잠사(68개), 건물(51개)이 전체 피해 데이터 개수의 90%를 차지하고, 하천(0개), 소하천(1개), 수도(1개), 철도(0개), 사방(0개)의 경우 데이터 개수가 0~1개로 피해 건수가 거의 없는 것으로 나타났다(Fig.
1). 첫째, 강풍재해피해조사의 개요 및 프로세스를 파악한다. 둘째, 재해연보 상 강풍재해 데이터를 분석한다.
대상 데이터
강풍재해의 속성을 파악하기 위해 2005년부터 2014년까지의 국가기후데이터센터(sts.kma.go.kr)의 방재기상관측 자료를 조사하여 전국의 피해 시군구 161개 지역에 있는 행정구역상 관측지 및 인접 관측지의 최대풍속 및 최대순간풍속 데이터 취득하였다. 본 논문에서 최대풍속이란 하루(0시~24시) 중 임의의 10분간 평균으로 가장 세게 불었던 풍속을 의미하며, 최대순간풍속이란 하루(0시~24시) 중 바람이 순간적으로 가장 세게 불었던 때(1일 86,400회 관측된 1초 자료 중 풍속이 최대인 값)의 풍속을 의미한다.
본 논문에서 재해연보를 기반으로 조사된 강풍피해 사례는 371건이며 지자체로부터 정보공개청구를 통해 39건의 추가 데이터를 취득하였다. 그러나, 추가된 39건은 재해연보 자료의 기반이 되는 NDMS에 입력되지 못한 자료이며, 이는 NDMS에서 재해발생 시점 이후 10일이 경과하면 시스템에 등록할 수 없기 때문에 추가조사 된 지자체의 누락된 데이터는 피해조사 이후 입력 기간을 초과하여 NDMS에 미입력되거나, 피해조사 항목 및 입력자료의 부족으로 인해 NDMS 상에 입력하지 못한 것으로 판단된다.
Table 3은 재해연보 상에서 각 지역별, 시설물별 정보수집 이후 강풍재해 속성정보인 풍속과 피해액에 대한 데이터를 나타낸다. 본 논문에서는 풍속과 피해액과의 상관관계를 파악하기 위해서 피해액에 따른 최대풍속과 최대순간풍속은 기상청에서 취득한 자료를 바탕으로 선택하여 대입하였다. 피해액은 천원 단위로 표시하였으며 재해연보상의 모든 피해액을 대상으로 분석하였다.
본 논문에서는 풍속과 피해액과의 상관관계를 파악하기 위해서 피해액에 따른 최대풍속과 최대순간풍속은 기상청에서 취득한 자료를 바탕으로 선택하여 대입하였다. 피해액은 천원 단위로 표시하였으며 재해연보상의 모든 피해액을 대상으로 분석하였다.
성능/효과
강풍재해는 태풍, 호우, 풍랑, 대설 등 타 재해와는 구별되는 특성을 가지고 있지만, 재해연보 상에서는 이러한 특성이 간과되어 풍속 데이터와 피해액의 상관관계가 낮고, 데이터가 통계적으로 적합하지 않은 것으로 나타났다. 따라서, 강풍의 속성정보와 피해액 간의 상관성을 향상시키고, 강풍재해 발생 시 피해액 산정에 대한 신뢰도를 높이기 위해서 시설물별 분류체계의 개선과 피해속성정보의 세분화를 통한 재해피해조사 프로세스의 개선이 필요하다.
셋째, 강풍 재해 데이터의 신뢰도 및 강풍재해 속성 간 상관관계를 파악한다. 넷째, 재해연보 상 강풍재해 데이터의 신뢰성을 향상할 수 있는 개선방안을 도출한다.
이 네가지 회귀함수는 변수들 간의 관련성을 규명하고, 측정된 변수들의 자료로부터 결과에 영향을 미치는 독립변수, 실험변수와의 상관관계를 파악할 수 있다. 또한, 회귀함수를 통해 나타난 결정계수 R제곱 값은 각 변수 간 상관성을 파악할 수 있으며, 재해연보 데이터를 기반으로 함수를 분석한 결과 최대순간풍속(m/s) 데이터를 적용한 경우의 R제곱 값(0.10~0.13)은 최대풍속(m/s) 데이터를 적용한 경우의 R제곱 값(0.02~0.07)에 비해 상대적인 상관관계가 높지만, 개별적인 상관관계 수치는 0.5미만으로 매우 낮기 때문에 재해연보상의 강풍재해 정보와 피해액 데이터 간의 상관관계는 매우 낮다 (Table 4).
시설물별 피해발생건수는 총 450건으로써, 비닐하우스(290개), 축사⋅잠사(68개), 건물(51개)이 전체 피해 데이터 개수의 90%를 차지하고, 하천(0개), 소하천(1개), 수도(1개), 철도(0개), 사방(0개)의 경우 데이터 개수가 0~1개로 피해 건수가 거의 없는 것으로 나타났다(Fig. 4).
후속연구
이는 시군구 내에 존재하는 관측지라도 해당 시군구에서 발생하는 재해와 무관한 위치에 설치된 경우가 많기 때문이며, 특히 강원도의 경우 시군구의 면적은 넓지만, 하나의 시군구에 대하여 평균적으로 5개의 관측지만 위치하고 있기 때문에 해당 지역 내에서 어떤 관측지의 풍속데이터 선택할 것인가에 대하여 결정하기 어려운 경우가 있다. 따라서 피해가 발생한 지역을 읍면동 단위로 재정리하여 보다 정확한 관측지의 위치를 확인하고, 피해가 발생한 정확한 날짜 및 추가적인 속성정보를 파악하여, 각 지역별로 인접한 관측지의 데이터를 선택하여 적용해야한다(Fig. 8).
향후 본 연구에서 제시한 재해피해조사 프로세스를 통해 효율적인 재해정보 관리 및 체계적인 피해 이력데이터 수집이 가능하며, 이는 강풍재해에 관련된 연구에 기초자료로서 활용될 수 있다. 또한 피해액 예측의 신뢰성 향상을 통해 강풍재해를 포함한 모든 자연재해에 대하여 선제적 대응방안 마련과 재해복구비 지원정책 개발에 활용 가능하다.
향후 본 연구에서 제시한 재해피해조사 프로세스를 통해 효율적인 재해정보 관리 및 체계적인 피해 이력데이터 수집이 가능하며, 이는 강풍재해에 관련된 연구에 기초자료로서 활용될 수 있다. 또한 피해액 예측의 신뢰성 향상을 통해 강풍재해를 포함한 모든 자연재해에 대하여 선제적 대응방안 마련과 재해복구비 지원정책 개발에 활용 가능하다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
기상이변의 빈도는 증가의 이유는?
전 세계적으로 산업화가 진전됨에 따른 기상이변의 빈도는 증가하고 있으며, 강풍에 대한 피해사례는 태풍에 의한 피해를 포함하여 크게 증가하고 있다1) . 특히, 강풍은 비닐하우스 등을 포함한 농업시설 및 농작물 등에 큰 피해를 주기 때문에 강풍재해에 대한 연구의 중요성은 지속적으로 높아지고 있다.
강풍재해는 주로 어디에 피해를 주는가?
전 세계적으로 산업화가 진전됨에 따른 기상이변의 빈도는 증가하고 있으며, 강풍에 대한 피해사례는 태풍에 의한 피해를 포함하여 크게 증가하고 있다1) . 특히, 강풍은 비닐하우스 등을 포함한 농업시설 및 농작물 등에 큰 피해를 주기 때문에 강풍재해에 대한 연구의 중요성은 지속적으로 높아지고 있다. 그러나, 현재 강풍에 대한 재해관리를 위해 재해의 발생요인과 피해액을 산정하는 정확한 통계적 접근방법과 재해조사 프로세스의 개발은 미흡하며, 또한, 자연재해 중 태풍 및 호우에 대한 피해분석 연구는 현재 활발하게 진행되고 있으나, 재해발생 빈도와 피해규모의 영향으로 강풍에 대한 피해분석 연구는 타 재해유형에 비해 부족한 실정이다.
강풍재해에 대한 재해관리는 어떠한가?
특히, 강풍은 비닐하우스 등을 포함한 농업시설 및 농작물 등에 큰 피해를 주기 때문에 강풍재해에 대한 연구의 중요성은 지속적으로 높아지고 있다. 그러나, 현재 강풍에 대한 재해관리를 위해 재해의 발생요인과 피해액을 산정하는 정확한 통계적 접근방법과 재해조사 프로세스의 개발은 미흡하며, 또한, 자연재해 중 태풍 및 호우에 대한 피해분석 연구는 현재 활발하게 진행되고 있으나, 재해발생 빈도와 피해규모의 영향으로 강풍에 대한 피해분석 연구는 타 재해유형에 비해 부족한 실정이다.
참고문헌 (9)
J. W. Yoon, Y. H. Lee, H. C. Lee, J. C. Ha, H. S. Lee and D. E. Chang, "Wind Prediction with a Short-range Multi-model Ensemble System", Journal of the Korean Atmospheric Sciences, Vol. 17, No. 4, pp. 327-337, 2007.
Ministry of Public Safety and Security, "Natural Disasters Investigation and Recovery Planning Guidelines of Overseas", 2015.
A. R. Zhai and J. H. Jiang, "Dependence of US Hurricane Economic Loss on Maximum Wind Speed and Storm Size", Environmental Research Letters, Vol. 9, No 6, pp. 1-24, 2014.
J. W. Song, "The Improvement Direction for National Disaster Management System from the Side of Prevention Policy", The Symposium on the Improvement Direction for Disaster Management System. 2003.
J. E. Lee, G. G. Yang, S. S Byun and D. W. Park, "Improving the Investigation System of Natural Disaster Damage", Korean Review of Crisis & Emergency Management, Vol.5, No. 1, pp.73-84, 2009.
J. A. Han, "Electronic Management Technique of Historical Disaster Data for Construction Facilities Operated by Local Ggovernment", Master's Thesis, KyungSang University, 2005.
S. Y. Choi, J. H. An and H. B. Kim, "Comparison between South Korea's Disaster Recovery System and Overseas Country", Journal of Disaster Prevention, Korea Disaster Prevention Association, Vol.17, No.1, pp. 32-40, 2015.
National Disaster information Center, https://www.safekorea.go.kr/
National Emergency Management Agency, "Disaster Year Book", 2005-2014.
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