태풍, 지진, 홍수, 폭우, 가뭄, 폭염, 풍랑, 쓰나미 등과 같은 자연재해는 발생지점과 규모를 예측하기 어려울 뿐만 아니라 인간생활에 피해를 주고 있다. 하지만, 재해통계를 기반으로 과거피해사례와 피해액을 분석하여 예상피해액을 산출할 수 있다면, 산출한 결과를 바탕으로 즉시 초동조치에 임할 수 있고, 피해를 최소한으로 저감할 수 있을 것이다. 따라서, 본 논문에서는 우리나라 남해연안지역을 대상으로 풍랑피해액예측함수를 제안한다. 본 예측함수는 재해연보('91년~'14년)에 기록된 풍랑 및 태풍의 재해통계, 남해연안지역의 특성을 고려한 인자, 해안 기상조건을 설명변수로 개발하였다.
태풍, 지진, 홍수, 폭우, 가뭄, 폭염, 풍랑, 쓰나미 등과 같은 자연재해는 발생지점과 규모를 예측하기 어려울 뿐만 아니라 인간생활에 피해를 주고 있다. 하지만, 재해통계를 기반으로 과거피해사례와 피해액을 분석하여 예상피해액을 산출할 수 있다면, 산출한 결과를 바탕으로 즉시 초동조치에 임할 수 있고, 피해를 최소한으로 저감할 수 있을 것이다. 따라서, 본 논문에서는 우리나라 남해연안지역을 대상으로 풍랑피해액예측함수를 제안한다. 본 예측함수는 재해연보('91년~'14년)에 기록된 풍랑 및 태풍의 재해통계, 남해연안지역의 특성을 고려한 인자, 해안 기상조건을 설명변수로 개발하였다.
The natural disasters such as typhoon, earthquake, flood, heavy rain, drought, sweltering heat, wind wave, tsunami and so on, are difficult to estimate the scale of damage and spot. Also, these disasters were being damaged to human life. However, if based on the disaster statistics the past damage c...
The natural disasters such as typhoon, earthquake, flood, heavy rain, drought, sweltering heat, wind wave, tsunami and so on, are difficult to estimate the scale of damage and spot. Also, these disasters were being damaged to human life. However, if based on the disaster statistics the past damage cases are analyzed and the estimated damages can be calculated, the initial damage action can be taken immediately and based on the estimated damage scale the damage can be mitigated. In the present study, therefore, we proposed the functions of wind wave damage estimation for the southern coast. The functions are developed based on Disaster Report('91~'14) for wind wave and typhoon disaster statistics, regional characteristics and observed sea weather.
The natural disasters such as typhoon, earthquake, flood, heavy rain, drought, sweltering heat, wind wave, tsunami and so on, are difficult to estimate the scale of damage and spot. Also, these disasters were being damaged to human life. However, if based on the disaster statistics the past damage cases are analyzed and the estimated damages can be calculated, the initial damage action can be taken immediately and based on the estimated damage scale the damage can be mitigated. In the present study, therefore, we proposed the functions of wind wave damage estimation for the southern coast. The functions are developed based on Disaster Report('91~'14) for wind wave and typhoon disaster statistics, regional characteristics and observed sea weather.
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문제 정의
이처럼 풍랑 및 해일예측에 관한 기술개발 및 연구가 다양하게 개발되어 왔지만 과거피해이력을 기반으로 해수면상승과 지역특성을 고려한 풍랑피해액예측에 관한 연구는 전무한 것으로 조사되었다. 따라서 본 연구에서는 기상청의 기상인자와 국립해양조사원이 제시한 지역특성을 고려하여 풍랑피해액예측함수를 제안하고자 한다.
본 연구에서는 정확한 피해액 산출을 위해 한국은행 경제통계시스템의 생산자 물가지수를 활용하여 과거와 현재의 물가차이를 일치시켰다. 2014년을 기준으로 1991년에서 2013년까지의 피해액을 [표 3]에 제시된 배수로 풍랑 및 태풍 피해액을 환산 하였다.
재해연보는 기간별, 시도별, 수게별, 원인별로 크게 구성되있으며, 여기서 시도별-원인별을 통해 데이터를 수집하였다. 피해유형검토결과남해안 지역의 특성을 고려하기 위해서 국립해양조사원에서 발간한 연안재해취약성 평가체계(CADS) 구축 결과보 고서를 검토하였다. 여기서, 연안지역에서 재해 및 자연 현상의 위험성을 나타낸 수치인 연안재해노출지수 (CODI), 자연재해가 발생할 때 그 피해를 증가시키는 요인을 나타낸 지수인 연안민감도지수(COSI) 그리고 연안재해노출지수(CODI)와 연안민감도지수(COSI)에 가중치를 두어 계산한 지수인 연안재해영향지수(COPI) 를 노출 및 민감도에 따라 1등급부터 5등급까지 5단계로 분류하여 구분하여 DB화하였다.
제안 방법
연도별 피해액을 환산하기위해 2014년도를 기준으로 물가상승률을 고려하 였다. 그리고 지역별로 파고, 풍속, 조위 등 기상자료를 수집하였으며, 피해이력을 바탕으로 피해건수가 많은 지역을 풍랑상승피해지역으로 선정하였다. 또한, 해수 면상승과 지역별 특성을 고려하기 위해 등급분류에 관한 사례조사를 실시하였으며, 국립해양조사원에서 제안한 등급분류 인자 중 풍랑피해에 적용 가능한 인자를 선별하고, 기상인자와 함께 설명변수로 사용하였다.
그리고 지역별로 파고, 풍속, 조위 등 기상자료를 수집하였으며, 피해이력을 바탕으로 피해건수가 많은 지역을 풍랑상승피해지역으로 선정하였다. 또한, 해수 면상승과 지역별 특성을 고려하기 위해 등급분류에 관한 사례조사를 실시하였으며, 국립해양조사원에서 제안한 등급분류 인자 중 풍랑피해에 적용 가능한 인자를 선별하고, 기상인자와 함께 설명변수로 사용하였다. 수집된 풍랑피해이력, 기상자료, 지역등급을 이용하여 상관관계분석을 통해 남해안지역의 풍랑피해액예측 함수 식을 개발하였으며, 연구 흐름도는 [그림 1]과 같고, 남해지역에 풍랑 및 태풍피해가 발생한 지역은 [그림 2] 와 같다.
본 연구에서는 기상청 바다날씨자료, 국립해양조사원 조위자료, 지역특성에 반영할 수 있는 연안재해취약성 평가체계의 연안재해노출지수, 연안재해민감도지수, 연안재해영향지수를 독립변수로 활용하여 남해연안 10 개 지역의 풍랑피해액예측 함수를 개발하였다. 본 연구 에서 개발한 함수식을 통해 산정된 피해액과 실제피해 액의 비교결과 결정계수 값은 0.6이상으로 분석되었으 며, 이를 통해 다음과 같이 결론을 도출하였다.
본 연구에서는 기상청 바다날씨자료, 국립해양조사원 조위자료, 지역특성에 반영할 수 있는 연안재해취약성 평가체계의 연안재해노출지수, 연안재해민감도지수, 연안재해영향지수를 독립변수로 활용하여 남해연안 10 개 지역의 풍랑피해액예측 함수를 개발하였다. 본 연구 에서 개발한 함수식을 통해 산정된 피해액과 실제피해 액의 비교결과 결정계수 값은 0.
본 연구에서는 총 피해액을 종속변수로, 지역특성을 고려하는 2개의 인자와 기상현황을 고려하는 2개의 인자를 독립변수로 선정하여 계수간의 상관관계분석을 통하여 풍랑피해액예측 함수를 개발하였다[표 4][표 5]. 여기서, A1은 최대 평균파고, A2는 평균파고, S1은 최대 유의파고, S2는 평균 유의파고, M1은 피해기간 중최대파고, M2는 피해기간 최대파고의 평균, W1은 최대 풍속, W2는 평균풍속, T1은 최대조위, T2는 평균조위를 나타낸다.
또한, 해수 면상승과 지역별 특성을 고려하기 위해 등급분류에 관한 사례조사를 실시하였으며, 국립해양조사원에서 제안한 등급분류 인자 중 풍랑피해에 적용 가능한 인자를 선별하고, 기상인자와 함께 설명변수로 사용하였다. 수집된 풍랑피해이력, 기상자료, 지역등급을 이용하여 상관관계분석을 통해 남해안지역의 풍랑피해액예측 함수 식을 개발하였으며, 연구 흐름도는 [그림 1]과 같고, 남해지역에 풍랑 및 태풍피해가 발생한 지역은 [그림 2] 와 같다.
피해유형검토결과남해안 지역의 특성을 고려하기 위해서 국립해양조사원에서 발간한 연안재해취약성 평가체계(CADS) 구축 결과보 고서를 검토하였다. 여기서, 연안지역에서 재해 및 자연 현상의 위험성을 나타낸 수치인 연안재해노출지수 (CODI), 자연재해가 발생할 때 그 피해를 증가시키는 요인을 나타낸 지수인 연안민감도지수(COSI) 그리고 연안재해노출지수(CODI)와 연안민감도지수(COSI)에 가중치를 두어 계산한 지수인 연안재해영향지수(COPI) 를 노출 및 민감도에 따라 1등급부터 5등급까지 5단계로 분류하여 구분하여 DB화하였다. 5등급은 재해노출 정도나 민감도가 큰 것을 의미한다[표 1].
본 연구에서는 남해안의 과거풍랑피해이력을 검토하기 위하여 재해연보를 활용하였다. 재해연보를 통해 1991년부터 2014년까지 풍랑의 피해이력과 태풍의 피해이력을 수집하여 D/B화 하였다. 연도별 피해액을 환산하기위해 2014년도를 기준으로 물가상승률을 고려하 였다.
대상 데이터
국민안전처에서 발행하는 재해연보 중 풍랑이 수록된 2006년부터 2014년까지 풍랑피해이력을 수집 및 검토를 수행하였다. 재해연보는 기간별, 시도별, 수게별, 원인별로 크게 구성되있으며, 여기서 시도별-원인별을 통해 데이터를 수집하였다.
본 연구에서는 남해안의 과거풍랑피해이력을 검토하기 위하여 재해연보를 활용하였다. 재해연보를 통해 1991년부터 2014년까지 풍랑의 피해이력과 태풍의 피해이력을 수집하여 D/B화 하였다.
국민안전처에서 발행하는 재해연보 중 풍랑이 수록된 2006년부터 2014년까지 풍랑피해이력을 수집 및 검토를 수행하였다. 재해연보는 기간별, 시도별, 수게별, 원인별로 크게 구성되있으며, 여기서 시도별-원인별을 통해 데이터를 수집하였다. 피해유형검토결과남해안 지역의 특성을 고려하기 위해서 국립해양조사원에서 발간한 연안재해취약성 평가체계(CADS) 구축 결과보 고서를 검토하였다.
그리고 D는 연안재해노출지수, S는 연안 민감도지수, I는 연안재해영향지수이다. 함수식 개발에 사용된 기상청 바다날씨 자료와 국립해양조사원의 조위자료는 재해기간동안의 최댓값과 평균값을 산정하여 함수식 개발에 사용하였다.
성능/효과
넷째, 정확성과 신뢰성을 바탕으로 한 피해예측함수 식의 고도화를 통해 풍랑피해에 대한 신속한 대응과 물적, 인적 피해를 저감시킬 수 있을 것으로 판단된다.
첫째, 자연재해를 예측하기란 쉽지 않은 일이나, 본연구에서 개발한 함수식을 통해 남해연안 10개 (남해동부 5개, 남해서부5개) 지역의 결정계수 값은 0.6 이상으로 분석되었다.
후속연구
둘째, 과거 피해이력을 기반으로 개발된 피해액예측 함수식을 통해 피해를 예측할 수 있으므로, 이를 통해 피해가 예측되는 지역에서는 사전에 피항, 안전한 지역으로 대피와 같은 적절한 비구조적인 초기대응을 취할 수 있을 것으로 판단된다.
셋째, 국가 재해통합시스템 구축 시 피해예측 및 대응, 복구 등 국가 및 지자체의 방재 행정 정보로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
국제해양기상위 원회에서는 예측기술개발과 풍랑 피해 관측을 위해 연안지역 주변에 관측망을 추가하여, 풍랑 분석 및 예측 시스템 개발에 지속적인 연구와 투자가 필요함을 밝혔 다[11]. 피해예측 차원에서 지구온난화로 인해 점차 증가하는 해수면상승률뿐만 아니라 지역특성을 고려하여 종합적인 예상피해액을 즉각적 또는 대략적으로 예측할 수 있다면, 빠른 초기대응과 구성된 방안 등을 통하여 풍랑 및 해일피해를 최대한 저감할 수 있으므로 이와 관련된 연구 및 개발이 필요하다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
기상이나 재해예측을 위한 방법은 어떻게 나뉘는가?
기상이나 재해예측을 위한 방법으로는 일기도를 이용하는 방법과 기상관측소에서 수집한 기상변수 값들을 수치모델에 입력하여 측정하는 방법으로 나뉜다. 일기도를 이용한 방법은 과거의 일기도와 현재 일기도를 비교하여 재해를 예측하는 방법으로 누적된 과거의 일기도의 양이 상당하여 모두 탐색하기에 시간이 많이 소요 된다.
풍랑은 무엇인가?
연안에서 발생하는 재해 중 해일과 풍랑은 앞서 언급한 바와 같이 정확한 예측이 어려우므로 방재시스템 구축의 중요성을 알 수 있다. 여기서, 풍랑이란 해상에서 바람에 의해 일어나는 파도이며, 바람에 따라 미세한 파도가 나타나다가 풍속이 1∼2m/s 이상이 될 때 이때의 파도를 풍랑이라 한다. 기상청은 2004년 7월부터 기존에 있던 해상의 폭풍특보와 파랑특보를 종합하여 풍랑 특보로 개선하였으며, 2005년에 자연재해대책법을 전문개정하였다.
연안 지역이 재해 발생 시 엄청난 인명 및 재산 피해가 수반될 수밖에 없는 이유는 무엇인가?
그리고 전 세계 인구의 23%가 연안 지역에 거주하고 있으며 인구 천만 이상 대도시의 2/3 가 연안에 위치하고 있다[3-5]. 하지만 기후변화에 따른 해수면 상승과 자연재해 발생빈도 및 강도의 가속화에 비해 풍랑이나 태풍해일이나 지진해일과 같은 대형 재해에 대한 재해발생지점 및 시점에 대한 정확한 예측과 방재시스템의 구축 등의 대비가 부족한 실정이다. 따라서 재해 발생 시 엄청난 인명 및 재산 피해가 수반될 수밖에 없는 곳이다[6][7].
참고문헌 (22)
Intergovernmental Panel on Climate change, the physical science basis, "Working Group I contribution to the Fifth assessment report of the Intergovernmental Panel on Climate Change," Cambridge University Press, 2013.
Intergovernmental Panel on Climate Change(IPCC), IPCC Fourth Assessment Report, Climate Change, 2007 (AR4), "The Physical Science Basis, Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change," Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, USA, 2007.
M. L. Martinez, A. Intralawan, G. Vazquez, O. Perez-Maqueo, P. Sutton, and R. Landgrave, "The coasts of our world: Ecological, economic and social importance," Ecological Economics, Vol.63, No.2, pp.254-272, 2007.
O. Sim, "Resilient Urban Areas Against Climate Change: A Synergistic Approach to Urban Hazard Mitigation (I)," Korea Research Institute for Human Settlements, 2010.
WMO Secretariat, "Recommendations for Wave Observations," Joint WMO/IOC Commission for Oceanography & Marine Meteorolgy(JCOMM), 2007.
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