[논문]복합재난 손실 평가를 위한 한국형 인벤토리 구축 방안 연구 -지진재해 손실 평가를 중심으로

채수성; 신수미; 서동준

doi:10.9728/dcs.2017.18.6.1127

복합재난 손실 평가를 위한 한국형 인벤토리 구축 방안 연구 -지진재해 손실 평가를 중심으로
A Study on the Development of Korean Inventory for the Multi-Hazard Risk Assessment -Based on Earthquake Damage Analysis 원문보기

디지털콘텐츠학회 논문지 = Journal of Digital Contents Society, v.18 no.6, 2017년, pp.1127 - 1134

채수성 (한국과학기술정보연구원 복합재난대응연구단) , 신수미 (한국과학기술정보연구원 복합재난대응연구단) , 서동준 (한국과학기술정보연구원 복합재난대응연구단)

초록
AI-Helper

본 연구는 한국형 복합재난 피해 분석 예측 시스템 개발의 첫 단계로써 국내 외 재난 재해위험도 평가시스템을 분석하고 이를 기반으로 한국형 재난재해 주요 인벤토리를 구축하였다. 우선, 지진 재해를 대상으로 손실 평가를 위한 한국형 인벤토리의 설계 및 국내 외 해당 데이터의 국가적 환경의 상이함을 반영하여 건물, 인구, 가중치 등 인벤토리를 구축하기 위한 관련 데이터의 수집과 정제를 진행하였다. 재난 데이터 자료연계, 추후 확장성을 고려한 자료 구축에 필요한 요구사항 분석 등을 수행하였으며, 한국형 복합재난 피해 분석 시스템 구축을 위한 인벤토리 구축 방향을 제시한다.

Abstract ▼ AI-Helper

The main goal of this study is to develop the system of multi-hazard risk assessment tools based on major inventories and functions. As a first step, designing and building a Korean inventory of the loss assessment was performed due to earthquake disasters. We focused on the special features, taking account of the possibly conflicting features of the various conditions such as different type of formats, environmental differences, and collected data relevant to the use of proposed risk assessment system in terms of constructing the Korean inventory including buildings and population.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

국내의 경우 산업분류코드(KSIC)가 있으나 국내 산업분류코드와 미국 산업분류코드로의 연계표가 존재하고 있지 않으므로, 본 연구에서는 분류의 유사성을 확인하며 국내 건축물 용도 코드에서 미국 산업분류코드로의 연계표를 제시하였다. HAZUS-MH는 건축물 구조를 아래 표와 같이 15개로 분류하고 있으며, 하위 36개의 세부항목으로 분류하고 있다.
본 논문에서는 인벤토리 구축을 위한 데이터 수집 및 정제 과정과 HAZUS-MH 및 ERGO와 국내 데이터의 비교를 통해 재난·재해 손실 평가를 위해 필요한 한국형 인벤토리를 구축한다.
본 논문은 재난·재해 중 지진을 기반으로 분석하였으며 지진과 함께 발생하는 2차적인 복합재난(침수 및 화재)에 대한 손실평가를 위한 선행연구로 한국 환경에 적합한 데이터 인벤토리구축 방안을 제안한다.
본 연구에서는 한국에서 발생 가능한 대형 복합재난으로 인한 손실 평가 분석 시스템 구축을 위하여 한국형 인벤토리를 구축하였다. 미국의 손실 평가 분석 툴인 HAZUS-MH 및 ERGO를 기반으로 국내외 데이터 포맷의 상이함, 지리적·국가적 환경의 차이 등을 국내 실정에 맞게 데이터 수집 및 정제하여 건물, 인구, 가중치 등 인벤토리를 구축하였다.

제안 방법

미국의 손실 평가 분석 툴인 HAZUS-MH 및 ERGO를 기반으로 국내외 데이터 포맷의 상이함, 지리적·국가적 환경의 차이 등을 국내 실정에 맞게 데이터 수집 및 정제하여 건물, 인구, 가중치 등 인벤토리를 구축하였다. 건물 인벤토리를 구축하기 위해 각 국가의 실정이 반영된 건축물 용도 및 구조의대응 과정을 수행하였다.
국내 건축물 구조는 행정안전부의 행정표준코드관리시스템에서 제공하고 있다. 국내의 건축물 구조 코드를 HAZUS-MH의 건축물 구조 코드로 대응시키기 위하여 국내 건축구조물 지진취약도 함수 관련 연구 [14] 및 전문가 자문을 통하여 HAZUS-MH 기반 건축물 분류표를 기반으로 하는 한국형 건축물 인벤토리를 구축하였다.
미국의 손실 평가 분석 툴인 HAZUS-MH 및 ERGO를 기반으로 국내외 데이터 포맷의 상이함, 지리적·국가적 환경의 차이 등을 국내 실정에 맞게 데이터 수집 및 정제하여 건물, 인구, 가중치 등 인벤토리를 구축하였다.
HAZUS-MH는 건축물용도코드와 미국의 산업분류코드(SIC; Standard Industrial Classification)로 서로 대응시킬 수 있는 연계표를 제시하고 있다. 본 연구에서는 국내 건축물 용도 코드를 미국의 산업분류코드로 대응시킨 후, HAZUS-MH에서 제시하고 있는 연계표를 활용하여 국내 건축물 용도 코드를 HAZUS-MH의 건축물 용도코드로 변환할 수 있게 그림 4와 같은 연계표를 제시하였다.
뿐만 아니라 재난·재해 데이터 자료연계, 추후 확장성을 고려한 자료 구축에 필요한 요구사항 분석 등을 수행하였다.
세 번째로 구조적 구성 요소에 대한 예상 손실률과 구조적 구성요소의 값을 곱하여 각 건물의 평균 기대 손실을 계산한다. 각 건물의 구성 요소에 대한 예상 손실 비율의 평균 및 분산, 그리고 각 건물에 대한 구조적 가치의 예상 손실 평균이 결과 값으로 산정된다.
지리정보시스템(GIS; Geographic Information System)을기본으로 하여 재난·재해와 관련된 손실평가를 분석하기 위한 의사 결정 지원 도구를 제공한다.
국내 인구 총 조사는 5년마다 실시하는 통계청의 전수조사로써, 표 4와 같이 성·연령별 인구, 교육정도별 인구, 성·혼인상태별 인구, 가구 수 등 인구 관련 동향을 파악할 수 있다. 통계정보를 제공하기 위해 구축한 최소 통계구역 단위인 집계구를 사용하여 인구 조사를 실시한다.
한국형 건축물 용도는 미국의 산업 분류 코드, HAZUS-MH와 국내 데이터를 비교 분석하여 구축하였고, 건축물 구조는 국내 건축구조물 연구 및 전문가 자문을 통해 HAZUS-MH 기반의 건축물 구조 분류표를 기반으로 건물 인벤토리를 구축하였다.

대상 데이터

국내 일반건물군의 시설물 데이터는 국토교통부 국가공간정보포털에서 개방데이터로 제공하고 있으며, 도로명주소안내 시스템에서도 데이터를 확보할 수 있다. 본 논문에서는 건축물의 층수, 주차장 면적 및 수용 가능 주차 대수, 연면적, 공시지가 등을 포함한 건물 인벤토리 구축을 위하여 다양한 정보가 필요하므로, 건축물의 속성 정보를 최대한 많이 확보할 수 있는 국가공간정보포털에서 데이터를 주로 수집하여 진행하였다. ERGO에서는 건물의 물리적 손실 평가를 위해 세 가지의 입력 값이 사용된다[13].

성능/효과

인구 인벤토리는 통계청 통계지리정보서비스의 인구통계자료를 바탕으로 구축하였으며 이를 통해 재난·재해로 인한 건물손상 발생 시 사상자 및 임시 피난처 수용력 파악이 가능하다. 구축된 건물 인벤토리의 속성 정보와 인구 인벤토리 기반 건물 단위의 인구 수 추정, 내용 연수 및 보험 데이터 등의 활용을 제안하였으며, 가구 당 수입 정보, 건물 단위의 매출 액 분석, 지역별 공시지가를 고려한 가중치 정보 등의 산출을 통해 보다 정확한 손실 평가 진행이 가능하다. 뿐만 아니라 재난·재해 데이터 자료연계, 추후 확장성을 고려한 자료 구축에 필요한 요구사항 분석 등을 수행하였다.

후속연구

건물, 구축물, 자산(시설, 기계장치, 집기비품, 차량 및 운반구)으로 분류하여 내용년수 및 감가상각을 고려하여 피해액을 산정하고 건물내부의 내용물 손실액, 총 생산량 등 우리나라 실정에 맞는 경제적 손실을 산출이 가능할 것이다.
따라서 이러한 정보를 바탕으로 국내환경에 적합한 자료구축을 위해서는 국내환경을 고려한 인구사회학적 조사가 선행되어야 하며, 추가적으로 가구당 수입 정보, 건물 단위의 매출액 등의 구축이 필요하다. 또한 보다 정확한 건물의 경제적 손실 평가를 위하여 건물의 지역별 공시지가를 고려한 가중치 정보 등의 산출이 필요하다.
또한 추가적인 인벤토리 구축 연구, 재난·재해별 전문가 자문 등을 통해 재난재해별 영향인자의 도출, 해당 자료의 수집, 생성, 표준화 과정을 거쳐 보다 상세하고 정확한 손실 분석이 가능한 한국형 복합재난 피해 분석 시스템 구축이 가능할 것으로 기대된다.
본 연구에서 수행한 한국형 인벤토리 구축은 국내 복합재난재해 대응을 위한 손실 및 예측 평가 시스템을 구축하여 재해 규모 및 피해 정도를 예측하고 그 피해를 최소화 하게 돕는 의사결정을 지원하는데 큰 도움이 될 수 있을 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	지진과 관련된 대표적인 피해 분석 툴은?	4차 산업혁명시대가 도래함에 따라 빅데이터의 중요성이 그 어느 때보다 관심을 받고 있으며, 재난·재해 대응 분야 또한 ICT 및 높은 컴퓨팅 자원을 기반으로 하는 고도의 데이터 수집 및 분석기술의 발전을 통해 보다 빠르고 정밀하게 피해 손실을 평가하고 재해 위험도를 예측, 분석하는 재난·재해 분석 기술개발에 많은 연구가 수행되고 있다. 재난·재해 중 지진과 관련된 대표적인 피해 분석 툴로는 HAZUS-MH[1], SYNER-G[2], MCEER[3], ERGO[4] 등이 있다. 이러한 연구들은 대부분 지진으로 발생하는 건물 손상을 계산하고, 그 손상도를 기반으로 피해 손실 평가를 하거나 피난민의 수와 피난처를 산출하는 기능을 제공하고 있다.
	국가적으로 대형 복합재난 피해 규모를 예측하고 대응 가능한 기술 개발 및 재난 복원력 강화를 위한 기술 개발이 필요한 이유는?	전 세계적으로 지진을 포함하는 침수, 화재 등 피해 규모가 보다 대형화 되고, 점차 다양한 형태의 대규모 복합 재난·재해가 연이어 발생하고 있다. 지진 안전지대라 여겨지던 우리나라 또한 2016년 경주에서 발생한 역대 최대 규모(5.8)의 지진이 발생함에 따라 더 이상은 지진 안전지대가 아님을 확인하는 계기가 되었다. 따라서 국가 차원에서 대형 복합재난 피해 규모를 종합적으로 예측하고 대응 가능한 기술 개발 및 재난 복원력(Resilience) 강화를 위한 기술개발의 중요성이 증대되고 있다.
	대한민국의 국가재난관리시스템의 문제점은?	대한민국의 국가재난관리시스템(NDMS; National Disaster Management System)은 업무시스템별로 분산·관리 되고 있는 재난정보를 바탕으로 분석·예측을 통한 의사결정을 지원하고 있다. 하지만 각 지자체별로 데이터 관리가 미흡하며 데이터 호환성 및 상호운용성이 이루어지지 않아 재난·재해 관리 업무가 효율적으로 운영되지 않고 있다. 또한, 국내의 재난·재해 피해 통계 자료 및 실제 측정 데이터들을 활용한 ICT 기반의 융합연구와 다양한 정형·비정형 재난 데이터를 기반으로 재난 관련 실용화 시스템[8-10]이 개발되고 있어, 각기 다른 방식의 포맷으로 구성된 데이터의 표준화를 통해 데이터의 호환성 및 상호운용성의 보장이 필요하다.

참고문헌 (16)

HAZUS-MH 2.1 Technical Manual, Department of Homeland Security Federal Emergency Management Agency, Washington, D.C., Technical Manual 2.1, pp. 1-718.
SYNER-G[Internet], Available : http://www.vce.at/SYNER-G/
MCEER, S.E. Chang, C. Pasion, K. Tatebe, R. Ahmad, Linking lifeline infrastructure performance and community disaster resilience: models and multi-stakeholder processes, Technical Report MCEER-08-0004, 2008
ERGO[Internet], Available : http://ergo.ncsa.illinois.edu/?page_id44
A. Vecere, R. Monteiro, W.J. Ammann, S. Giovinazzi, R.H.M. Santos, "Predictive models for post disaster shelter needs assessment", International Journal of Disaster Risk Reduction, No. 21, pp. 44-62, 2017.
S. Y. Kang, K. H. Kim, B. C. Suk, H. S. Yoo, "A simulation of earthquake loss estimation for a gyeongju event", Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation, Vol. 8, No. 3, pp. 95-103, June 2008.
G. H. Jeong, H. S. Lee, O. S. Kwon, K. R. Hwang, "Earthquake Direct Economic Loss Estimation of Building Structures in Gangnam-Gu District in Seoul Using HAZUS Framework", Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea, Vol. 20, No. 6, pp. 391-400, November 2006.
V. Q. Nguyen, G. T. Nguyen, S. N. Nguyen, K. B. Kim, "Leveraging Social Media for Enriching Disaster related Location Trustiness", Journal of Digital Contents Society, Vol. 18, No. 3, pp. 567-575, June 2017.

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H. J. Kang, Smart Disaster Safety Management System for Social Security, Journal of Digital Contents Society, Vol. 18, No. 1, pp. 225-229, February 2017.

원문보기 상세보기
Development of User-Friendly Technologies to Improve Practicabilities of the Smart Big Board, National Disaster Management Research Institute, 2014.
K. S. Na, "The status of NDMS", Journal of Science & Culture, Vol. 6, No. 1, pp. 31-40, February 2009.
NDMS[Internet], Available : http://blog.naver.com/passerby4/220876866768
J. Steelman, J. Song, J.F. Hajjar, Integrated data flow and risk aggregation for consequence-based risk management of seismic regional losses, Mid-America Earthquake Center, University of Illinois, pp. 135-136, 2007.
Development of Seismic Fragility Function of Domestic Architectural Structures, National Emergency Management Agency, 2009.
Census 2010[Internet], Available : https://www.census.gov/2010census/
Y. W. Jo, H. W. Choi, S. Y, Choi, M. H. Jo, Conceptual Design of Damage Assessment Inventory in Response to Disaster Risk for Infrastructures Close to River, Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies, Vol. 17, No. 1, pp. 144-158, 2014.

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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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