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문제 정의
- 본 논문에서는 실증분석을 통해 계절별, 지역별 안전점검 시설의 우선순위 등에 대한 기초자료를 도출함으로써 연구의 필요성 제기하고, 사회 연결망 분석을 통해 주민들이 우려하는 위험 시설 등의 이슈 파악 및 2차 피해에 대한 예측정보를 제공하고자 한다.
- 본 논문에서는 안전신문고의 주요시설의 위험신고 데이터를 바탕으로 주민들이 여기는 위험시설의 신고 내용을 분석하여 신고된 시설간의 관계를 파악하였다. 위험 시설이 신고 된 목록의 신고 일시 및 지역정보를 기반으로 하여 시설별 계절 및 지역특성에 관한 연결망을 도출 하였다.
- 본 논문에서는 안전신문고의 주요처리사례에서 이슈가 되는 위험 시설간의 연관관계를 파악하기 위해 사회 연결망분석을 실시하였으며, 사회연결망분석의 중심성(Centrality) 개념을 활용하고자 한다. 중심성은 연결중심성, 근접중심성, 매개중심성, 위세중심성으로 구성되어있으며, 본 논문에서는 연결중심성, 근접중심성 및 매개 중심성 개념을 활용하여 재난위험 시설 키워드 간의 관계를 파악하고자 한다.
- 본 연구는 국민안전처의 안전신문고 사이트에서 지방자치단체에서 시설물 점검에 관한 우선순위 선정에 보탬이 될 수 있는 기초자료를 제공하였으며, 안전신문고의 데이터를 활용하여 사회연결망 분석을 통해 실증분석을 수행하였다는 의의가 있다.
- 국토교통부 산하 한국시설안전공단의 “소규모 취약시설 안전점검 매뉴얼(2013)”에 따르면 소규모 안전취약시설물은 1종 시설물과 2종 시설물을 제외한 소규모 시설물로 건축물, 옹벽및 석축, 비탈면, 기타 옥외시설(담장 및 배수 시설 등)을 포함한다. 소규모 안전취약시설을 관리함으로써 서민 및 사회적 약자들의 안전한 생활환경을 조성하기 위해 작성되었다.
- 본 논문에서는 안전신문고의 주요처리사례에서 이슈가 되는 위험 시설간의 연관관계를 파악하기 위해 사회 연결망분석을 실시하였으며, 사회연결망분석의 중심성(Centrality) 개념을 활용하고자 한다. 중심성은 연결중심성, 근접중심성, 매개중심성, 위세중심성으로 구성되어있으며, 본 논문에서는 연결중심성, 근접중심성 및 매개 중심성 개념을 활용하여 재난위험 시설 키워드 간의 관계를 파악하고자 한다.
제안 방법
- 소규모 취약시설의 건축물, 옹벽 및 석축, 비탈면, 담장 및 배수 시설은 주민이 직접적으로 위험성을 인지할 수 있는 시설물이다. 건축물은 본 논문에서는 19개 시설 키워드에 속하는 유사용어를 고려하여 시설물을 각 시설 분야에 맞게 분류하였다.
- 본 논문에서는 사회 연결망 분석을 통해 시설별 연계구조를 살펴보고 계절적, 지역적 특성을 도출하였다. 계절은 봄, 여름, 가을 및 겨울로 구성하였으며, 지역은 대한민국 17개 시도(서울특별시, 경기도, 인천광역시, 충청북도, 충청남도, 세종특별자치시, 강원도, 경상북도, 경상남도, 부산광역시, 울산광역시, 전라북도, 전라남도, 대구광역시, 대전광역시, 광주광역시, 제주특별자치도)를 분류 기준으로 지역별 위험 시설의 분포를 살펴보았다. 본 논문에서 제공하는 계절별, 지역별 특성에 따른 위험시설 분포 및 원인에 관한 정보를 통해 지방자치단체 시설물 안전점검 담당자들에게 실증자료를 제공할 수 있으며, 추후 신고자의 특성에 관한 자료를 수집하여 신고자의 특성에 따른 안전신문고 활용 요인을 분석하는 방향으로 발전될 수 있을 것이다.
- 계절은 신고일시 데이터를 기반으로 도출하였으며 봄, 여름, 가을, 겨울을 천문학적인 기준으로 봄은 3~5월, 여름은 6~8월, 가을은 9~11월, 그리고 겨울은 12월~2월로 구분하여 분류하였다. 지역은 시도 행정구역 17개(세종특별자치시 포함)로 분류하여 Edge List를 만들어 구성하였다.
- 국내 현행 개별법과 관리체계를 근거로 공공 안전, 교통안전, 학교안전, 생활안전, 제조물안전, 산업안전보건의 안전사고 분야별 분류체계를 도출하였다. 공공안전은 공공시설물, 유원 및 유희시설, 위험물시설에서의 안전이며, 교통안전은 도로안전, 철도안전, 항공안전, 해상안전으로 구분되어있고 학교안전은 학교시설에서의 안전을 의미한다.
- 신고사례들은 신고 제목, 신고일시, 신고 장소, 신고내용, 처리기관, 처리내용으로 구성되어 있다. 그 중 신고제목, 신고내용, 신고일시, 신고 장소를 중심으로 분석을 수행하였다.
- 데이터 전처리는 와 같이 Tokenization, 불용어(Stopwords) 제거, Lemmatisation 및 용어 표준화 과정으로 수행하였다.
- 본 논문에서는 『건설정보분류체계 적용 기준』의 시설물분류, 공간분류 및 부위분류에서 언급되는 용어를 참고하여 19개 표준화된 시설 용어 도출에 참고하였다. 도로운송시설의 분류에서 자동차도로, 보행자도로, 자전거 도로 등으로 구분한 것과 주거시설, 농업시설, 교육시설, 주차시설, 정류장시설, 휴식시설, 도로전기시설, 하수시설 등의 용어를 활용하였다. 해당 시설 용어에 포함되는 유사용어는 시설물분류 및 부위 분류체계를 활용하여 표준화된 시설 용어에 포함하였다.
- 마지막으로 전기, 가스, 수도사업의 정의를 참고하여 도시전기시설, 도로하수시설 용어를 도출하였다.
- 본 논문에서는 『건설정보분류체계 적용 기준』의 시설물분류, 공간분류 및 부위분류에서 언급되는 용어를 참고하여 19개 표준화된 시설 용어 도출에 참고하였다. 도로운송시설의 분류에서 자동차도로, 보행자도로, 자전거 도로 등으로 구분한 것과 주거시설, 농업시설, 교육시설, 주차시설, 정류장시설, 휴식시설, 도로전기시설, 하수시설 등의 용어를 활용하였다.
- 본 논문에서는 국민안전처 안전신문고의 주요처리사례 491건의 신고목록을 활용하여 계절별, 지역별 위험시설 분포 현황을 도출하였다. 분석 결과 계절은 가을, 지역은 경기도에서 많은 신고 분포를 보였다.
- 본 논문에서는 사회 연결망 분석을 통해 시설별 연계구조를 살펴보고 계절적, 지역적 특성을 도출하였다. 계절은 봄, 여름, 가을 및 겨울로 구성하였으며, 지역은 대한민국 17개 시도(서울특별시, 경기도, 인천광역시, 충청북도, 충청남도, 세종특별자치시, 강원도, 경상북도, 경상남도, 부산광역시, 울산광역시, 전라북도, 전라남도, 대구광역시, 대전광역시, 광주광역시, 제주특별자치도)를 분류 기준으로 지역별 위험 시설의 분포를 살펴보았다.
- 김병국 외[5] 연구에서는 소비자의 구매품목 간의 연계관계를 파악하기 위해 쇼핑몰 구매데이터를 대상으로 성별, 주거 형태 및 주거지역별 구매품목의 분포를 파악하였다. 사회연결망의 노드가 구매품목으로 적용함으로써 본 논문에서도 노드가 행위자가 아닌 시설을 적용하였다.
- 공공안전은 공공시설물, 유원 및 유희시설, 위험물시설에서의 안전이며, 교통안전은 도로안전, 철도안전, 항공안전, 해상안전으로 구분되어있고 학교안전은 학교시설에서의 안전을 의미한다. 산업안전보건은 제조업, 건설업, 전기, 가스, 수도사업을 포함하며 본 논문에서는 건설업과 전기, 수도사업에 관한 정의를 참고하였다. 생활안전은 도시가스, 보일러, 전열기구 및 가정용 의료기구 등의 것에서의 안전이고 이를 포함한 제조물안전은 개인적인 특정 분야를 포함하기 때문에 본 논문에서는 적용하지 않았다.
- 산업안전보건은 제조업, 건설업, 전기, 가스, 수도사업을 포함하며 본 논문에서는 건설업과 전기, 수도사업에 관한 정의를 참고하였다. 생활안전은 도시가스, 보일러, 전열기구 및 가정용 의료기구 등의 것에서의 안전이고 이를 포함한 제조물안전은 개인적인 특정 분야를 포함하기 때문에 본 논문에서는 적용하지 않았다. 더하여 공공안전의 위험물시설, 교통안전의 철도안전, 항공안전, 해상안전에 관해서는 안전신문고 주요처리사례의 신고내용에서 언급된 용어가 부재하여 포함하지 않았다.
- 시각화를 위해 Kamada & Kawai 알고리즘을 이용하고, Max iteration을 2000번을 반복하였다.
- 본 논문에서는 안전신문고의 주요처리사례의 491건의 신고사례를 기반으로 데이터 전처리를 수행하였다. 시설 분류를 통해 시설 키워드를 도출하였으며(고재창 외, 2013) 전처리 수행 후 신고 시설 키워드와 계절 및 지역의 속성 정보를 분류하고 Main NodeSet과 1-Mode 및 2-Mode 를 구성하였다. 1-Mode는 시설과 시설간의 관계를 기반으로 구성하였으며 2-Mode는 시설-계절, 시설-지역을 기반으로 구성하였으며 이를 위해 계절과 지역의 Sub NodeSet을 구성하였다.
- 신고데이터 자료에 의한 시설 키워드간의 관계를 중심으로 1-mode를 구성하였다. 신고제목 및 신고내용, 처리내용 항목을 참고하여 동시에 도출된 시설 키워드를 바탕으로 동시출현빈도를 도출하였다.
- 안전신문고의 신고데이터는 국민들이 SNS로 신고한 내용을 토대로 이루어졌으며, 내용은 R의 크롤링을 이용하여 수집하였다. 신고사례들은 신고 제목, 신고일시, 신고 장소, 신고내용, 처리기관, 처리내용으로 구성되어 있다. 그 중 신고제목, 신고내용, 신고일시, 신고 장소를 중심으로 분석을 수행하였다.
- 신고데이터 자료에 의한 시설 키워드간의 관계를 중심으로 1-mode를 구성하였다. 신고제목 및 신고내용, 처리내용 항목을 참고하여 동시에 도출된 시설 키워드를 바탕으로 동시출현빈도를 도출하였다. 예를 들어, 신고 내용에 <차도에 있는 맨홀 뚜껑이 없어져서 사고 우려됩니다.
- 용어의 표준화 과정을 통해 일반 주민들이 사용한 시설 또는 환경에 관한 용어에서 유사한 것을 통합하여 표준화된 시설 명칭으로 작성하였다. 데이터 전처리를 통해 도출된 주요 시설 키워드는 19개이며 19개 시설 용어에 관한 유사용어는 다음 <표 3>과 같다.
- 본 논문에서는 안전신문고의 주요시설의 위험신고 데이터를 바탕으로 주민들이 여기는 위험시설의 신고 내용을 분석하여 신고된 시설간의 관계를 파악하였다. 위험 시설이 신고 된 목록의 신고 일시 및 지역정보를 기반으로 하여 시설별 계절 및 지역특성에 관한 연결망을 도출 하였다.
- 이를 바탕으로 시설 키워드의 계절 및 지역 정보가 분포되는 특성을 파악하여 중심구조 및 응집구조를 파악하였다.
- 이러한 9가지 분류에 따른 시설물의 용어는 표준화되어있으나 실제 주민들이 사용하지 않거나(절토사면, 항만, 건축물), 신고사례에 언급되지 않은(항만, 댐, 공동구 등) 용어가 대부분이었다. 이에 따라 본 논문에서는 법령에서 제시된 1종 및 2종 시설물의 용어가 아닌 주민들이 신고한 내용의 용어를 참고하여 19개 시설로 구분하여 사회연결망 분석을 실시하였다.
- 권영국 외[3]는 안전사고의 심각을 강조하며 체계적인 관리 및 예방을 위해 안전사고 분류체계 및 안전사고 조사에 관한 체계를 표준화해야 한다고 주장하였다. 이에 따라 안전사고의 재난 유형별, 사례별 분석을 통한 요인변수를 도출하였고, 요인간의 상관관계 분석 및 발생원인 조사 등을 수행하여 인적, 물적 자원에 대한 동원 자원의 가용여부를 파악하였다.
- 국민안전처의 안전신문고 데이터 관련 담당자와 유선으로 통화한 결과 대부분 층간소음 등의 개인적인 민원이며, 주요처리사례로 등록되는 건들은 주민들이 직접 신고한 위험시설 및 환경에 관한 건이라고 설명하였다. 이에 따라본 연구에서는 주요처리사례에서 제시된 건들에 한하여 위험시설 및 환경에 관한 자료를 바탕으로 사회연결망분석을 수행하였다.
- 지역별 2-mode Network는 국내 시․도 단위 구역 구분을 기준으로 행정구역 17개로 구성하여 시설의 지역별 분포를 분석하였다. 이에 따른 시설별 지역의 빈도수는 다음 <표 14>와 같다.
- 계절은 신고일시 데이터를 기반으로 도출하였으며 봄, 여름, 가을, 겨울을 천문학적인 기준으로 봄은 3~5월, 여름은 6~8월, 가을은 9~11월, 그리고 겨울은 12월~2월로 구분하여 분류하였다. 지역은 시도 행정구역 17개(세종특별자치시 포함)로 분류하여 Edge List를 만들어 구성하였다.
- 교통안전의 도로안전은 교통수단 운행 및 운항, 항행에 필요한 시설로 정의되어있어 도로 안전시설, 도로경계시설, 교통안전시설, 주차시설, 정류장시설, 보행자도로, 자동차도로, 자전거도로 용어 도출에 참고하였다. 학교안전의 학교시설을 참고하여 초, 중, 고교 및 교육청의 용어를 통합한 교육시설을 도출하였다. 산업안전보건의 건설업은 토목, 건축 및 이와 관련된 건설공사의 도급을 받는 영업으로 정의되어 공사 시설, 건물안전시설 용어 도출에 참고하였다.
대상 데이터
- 1-mode Network는 언급한 19개의 시설 키워드들을 토대로 Edge List를 구성하여 진행하였다. 2-mode Network는 계절과 지역을 기준으로 하여 재구성하였다.
- 1종 시설물 및 2종 시설물은 교량, 터널, 항만, 댐, 건축물, 하천, 상하수도, 옹벽과 절토사면 및 공동구로 이루어져있으며 용도 및 규모에 따라 1종과 2종으로 구분되어있다. 이러한 9가지 분류에 따른 시설물의 용어는 표준화되어있으나 실제 주민들이 사용하지 않거나(절토사면, 항만, 건축물), 신고사례에 언급되지 않은(항만, 댐, 공동구 등) 용어가 대부분이었다.
- Main NodeSet은 시설 키워드 19개에 속하는 유사 용어와 491건의 신고데이터 자료에서 언급한 횟수를 토대로 구성하였다. 기존의 Main NodeSet은 기준 노드에 관한 속성 데이터로 구성해야하지만 노드가 유사용어로 통합된 시설 용어이기 때문에 유사용어 모두 동일한 특성을 가진 속성을 찾기엔 어려움이 있다.
- 본 논문에서는 안전신문고의 주요처리사례의 491건의 신고사례를 기반으로 데이터 전처리를 수행하였다. 시설 분류를 통해 시설 키워드를 도출하였으며(고재창 외, 2013) 전처리 수행 후 신고 시설 키워드와 계절 및 지역의 속성 정보를 분류하고 Main NodeSet과 1-Mode 및 2-Mode 를 구성하였다.
- 본 연구는 안전신문고의 주요처리사례의 총 데이터(2016년 7월 28일 기준) 491건의 신고데이터 중 위험 시설에 관한 정확한 설명과 구체적인 위험 요인을 작성한 신고 목록을 추출하여 신고 데이터 480건을 기반으로 NetMiner4를 활용하여 사회연결망 분석을 수행하였다. 안전신문고의 신고데이터는 국민들이 SNS로 신고한 내용을 토대로 이루어졌으며, 내용은 R의 크롤링을 이용하여 수집하였다.
- 일반 시민이 위험 시설물의 정확한 용어를 모르는 상태에서 이를 표준화하기에는 데이터가 적고 표준 분류체계가 미비하였다. 시설물 분류체계의 통합이 이루어지지 않아본 논문에서는 국토교통부의 건설정보 분류 체계, 한국시설안전공단의 소규모 취약시설 분류체계 등을 고려하여 주민이 작성한 위험 시설물을 표준화된 19개 시설로 구분하였다.
- 본 연구는 안전신문고의 주요처리사례의 총 데이터(2016년 7월 28일 기준) 491건의 신고데이터 중 위험 시설에 관한 정확한 설명과 구체적인 위험 요인을 작성한 신고 목록을 추출하여 신고 데이터 480건을 기반으로 NetMiner4를 활용하여 사회연결망 분석을 수행하였다. 안전신문고의 신고데이터는 국민들이 SNS로 신고한 내용을 토대로 이루어졌으며, 내용은 R의 크롤링을 이용하여 수집하였다. 신고사례들은 신고 제목, 신고일시, 신고 장소, 신고내용, 처리기관, 처리내용으로 구성되어 있다.
- 이를 바탕으로 19개 시설을 중심으로 Edge List를 구성하여 진행하였다. 구성리스트는 다음 <그림 2>와 같다.
- 현재(2016년 7월 28일)까지의 안전신문고 주요 처리사례는 491건으로 누적되었으며 본 논문에서는 491건 을 모두 활용하여 사회연결망분석을 수행하였다.
이론/모형
- 위험시설 신고 분포의 지역별 특성을 살펴보기 위해 시각화를 활용하였고, Kamada & Kawai 알고리즘을 이용하였으며 Max iteration을 2,000번을 반복하였다.
- 기존의 Main NodeSet은 기준 노드에 관한 속성 데이터로 구성해야하지만 노드가 유사용어로 통합된 시설 용어이기 때문에 유사용어 모두 동일한 특성을 가진 속성을 찾기엔 어려움이 있다. 이에 따라 본 논문에서는 Main NodeSet을 주민이 신고한 내용에서의 주요 시설 키워드의 빈도수를 기반으로 구성하였다. 본 논문에서 작성한 Main NodeSet은 다음<표 4>와 같다.
성능/효과
- 1-mode Network의 결과, 을 통해 보행자도로, 자동차도로, 도로안전시설, 교통안전 시설, 도로하수시설, 도로전기시설은 타 시설과 무관하게 독립적으로 위험을 끼칠 수 있는 것을 알 수 있다.
- <그림 4>를 보면 가을에 19개 시설에 대한 위험 시설 신고가 모두 분포하고 있는 것을 확인 할 수 있다. 가을에는 보행자도로, 교통안전시설, 도로안전시설, 도로하수시설, 자동차도로, 도로경계시설, 도로전기시설이 가장 다수 분포되었으며, 겨울에는 보행자도로, 교통안전시설, 도로안전시설이 다수 분포되었다.
- 본 논문에서는 국민안전처 안전신문고의 주요처리사례 491건의 신고목록을 활용하여 계절별, 지역별 위험시설 분포 현황을 도출하였다. 분석 결과 계절은 가을, 지역은 경기도에서 많은 신고 분포를 보였다. 그러나 계절별 및 지역별 각 위험시설별 분포는 명확하게 구분되지 않았으며, 이는 목록 데이터의 품질과 관련이 있다고 판단된다.
- 시설별 계절적 분포 결과는 대부분의 시설이 가을에 분포되어 있었으며, 보행자도로, 교통안전시설, 도로안전시설, 도로하수시설, 자동차도로, 도로경계시설, 도로전기시설이 가장 다수 분포되었다. 이는 풍수해로 인한 우기(7~8)가 지나고 가을이 시작될 시기에 풍수해로 인한 피해 복구과정에서 도로변에 자주 출몰되는 장애물이나 경계시설 및 하수시설의 문제들이 더욱 고려되었을 것이라고 판단된다.
- 시설별 지역적 분포 결과는 대부분의 시설이 경기도에 분포되어 있었으며, 도로경계시설, 교통안전시설, 보행자도로, 도로하수시설, 정류장 시설에 대한 위험 신고가 많았고, 서울특별시는 교통안전시설, 도로안전시설, 보행자도로, 도로 전기시설 등의 도로관련 시설이 다수 분포되었다. 전라남도는 교통안전시설, 자동차도로, 도로하수시설, 보행자도로에 많은 분포를 보였으며 경상분도는 보행자도로, 부산광역시는 교통안전시설과 보행자도로, 인천광역시는 도로전기시설에 많은 분포를 보였다.
후속연구
- 계절은 봄, 여름, 가을 및 겨울로 구성하였으며, 지역은 대한민국 17개 시도(서울특별시, 경기도, 인천광역시, 충청북도, 충청남도, 세종특별자치시, 강원도, 경상북도, 경상남도, 부산광역시, 울산광역시, 전라북도, 전라남도, 대구광역시, 대전광역시, 광주광역시, 제주특별자치도)를 분류 기준으로 지역별 위험 시설의 분포를 살펴보았다. 본 논문에서 제공하는 계절별, 지역별 특성에 따른 위험시설 분포 및 원인에 관한 정보를 통해 지방자치단체 시설물 안전점검 담당자들에게 실증자료를 제공할 수 있으며, 추후 신고자의 특성에 관한 자료를 수집하여 신고자의 특성에 따른 안전신문고 활용 요인을 분석하는 방향으로 발전될 수 있을 것이다.
- 추후 연구에서는 중앙정부, 지방자치단체, 공공기관, 공기업 및 민간관리주체 등의 시설물 관리기관에서 다루는 시설물에 대해 정확한 구별이 필요하다. 주민이 실제로 사용하는 용어를 신청 화면에 제시하여 인식 후 신청한다면 데이터 활용 및 분석에 용이할 것으로 판단된다.
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