[국내논문]대설 재난의 피해액 결정요인에 관한 연구: 2005~2014년 대설재난을 중심으로 The Study for Damage Effect Factors of Heavy Snowfall Disasters : Focused on Heavy Snowfall Disasters during the Period of 2005 to 2014원문보기
대설 재난은 한국에서 태풍 및 호우 다음으로 두 번째로 많은 자연 재해라고 할 수 있다. 대설 재난으로 인한 2005년에서 2014년 사이의 연 평균 경제 피해액은 약 80억원이다. 심각한 경제적 피해에도 불구하고 한국에서 대설 재난에 대한 경제 효과 연구는 거의 없다. 본 연구의 목적은 다중 회귀모형을 이용하여, 대설 재난의 경제적 피해액과 강설량, 강설일, 인구밀도, 비도시지역 비율 및 수도권 더미 변수 등 간의 연관성을 확인하는 것이다. 2005년부터 2014년 사이의 대설 재난 피해액 관련 데이터는 행정안전부 (국민안전처)에서 발행하는 자연 재해 연보를 이용하였으며, 강설량 및 강설일과 같은 날씨 관련 데이터는 기상청에서 수집하였다. 인구와 비도시 관련 데이터는 지자체 통계 데이터를 사용하였다. 연구 결과 강설일, 강설량, 비 도시면적 비율 등이 대설 재난 피해에 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 한국의 대설 재난 관리 정책에 적용될 수 있다.
대설 재난은 한국에서 태풍 및 호우 다음으로 두 번째로 많은 자연 재해라고 할 수 있다. 대설 재난으로 인한 2005년에서 2014년 사이의 연 평균 경제 피해액은 약 80억원이다. 심각한 경제적 피해에도 불구하고 한국에서 대설 재난에 대한 경제 효과 연구는 거의 없다. 본 연구의 목적은 다중 회귀모형을 이용하여, 대설 재난의 경제적 피해액과 강설량, 강설일, 인구밀도, 비도시지역 비율 및 수도권 더미 변수 등 간의 연관성을 확인하는 것이다. 2005년부터 2014년 사이의 대설 재난 피해액 관련 데이터는 행정안전부 (국민안전처)에서 발행하는 자연 재해 연보를 이용하였으며, 강설량 및 강설일과 같은 날씨 관련 데이터는 기상청에서 수집하였다. 인구와 비도시 관련 데이터는 지자체 통계 데이터를 사용하였다. 연구 결과 강설일, 강설량, 비 도시면적 비율 등이 대설 재난 피해에 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 한국의 대설 재난 관리 정책에 적용될 수 있다.
Heavy snowfall disasters are the third most serious natural disasters, after typhoon and heavy rainfall disasters, in terms of economic disaster damage in South Korea. The average annual economic damage of heavy snowfall disasters was approximately eighty-eight billion won during the period of 2005-...
Heavy snowfall disasters are the third most serious natural disasters, after typhoon and heavy rainfall disasters, in terms of economic disaster damage in South Korea. The average annual economic damage of heavy snowfall disasters was approximately eighty-eight billion won during the period of 2005-2014. In spite of significant economic damage, there have been few economic studies regarding heavy snowfall disasters in South Korea. The objective of this research is to identify the association between economic damage of heavy snowfall disasters and damage effect factors of snowfall amounts, snowfall days, population densities, and non-urban area ratios using a regression analysis model. Economic damage data sets of heavy snowfall disasters during the period of 2005-2014 were obtained from the Natural Disaster Yearbook published by the Ministry of Public Safety and Security. Weather-related data sets, such as snowfall amounts and snowfall days were collected from the Korea Meteorological Administration. Demographic and urban data sets, including population densities and non-urban area ratios, were provided by the Local Government Yearbook. Outcomes of this study can assist with heavy snowfall disaster management policies of South Korea.
Heavy snowfall disasters are the third most serious natural disasters, after typhoon and heavy rainfall disasters, in terms of economic disaster damage in South Korea. The average annual economic damage of heavy snowfall disasters was approximately eighty-eight billion won during the period of 2005-2014. In spite of significant economic damage, there have been few economic studies regarding heavy snowfall disasters in South Korea. The objective of this research is to identify the association between economic damage of heavy snowfall disasters and damage effect factors of snowfall amounts, snowfall days, population densities, and non-urban area ratios using a regression analysis model. Economic damage data sets of heavy snowfall disasters during the period of 2005-2014 were obtained from the Natural Disaster Yearbook published by the Ministry of Public Safety and Security. Weather-related data sets, such as snowfall amounts and snowfall days were collected from the Korea Meteorological Administration. Demographic and urban data sets, including population densities and non-urban area ratios, were provided by the Local Government Yearbook. Outcomes of this study can assist with heavy snowfall disaster management policies of South Korea.
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문제 정의
본 연구는 지난 36년(1979~2014년)간 연도별 자연재난 대비 대설재난 발생비중 정보를 참고하여 최근 15년 (2005~2014년)을 분석기간으로 결정하고, 관련 자료를 수집하였다. 대설재난 피해액에 대한 결정요인을 도출하기 위하여 대설재난 피해요인이 되는 강설 관련 자료와 사회경제적 요인자료, 대설재난 피해액 자료를 조사하였다. 대설재난의 강설관련 변수는 강설량과 강설일을 선택하였으며, 사회경제적 변수는 인구밀도와 비도시지역 면적, 수도권 지역더미를 고려하였다.
이러한 비교분석 결과는 연평균 강설량이 매우 높은 강원도 지역은 대설재난의 피해발생 가능성이 높은 시설에 엄격한 설치기준이 적용되는 등 대설재난 예방·대비정책이 잘 수행되어 피해액이 낮으나 서해안 지역에서는 강원도 지역보다 연평균 강설량이 상대적으로 적음에도 불구하고, 예방·대비정책이 미흡하여 피해가 많은 것으로 판단되었다. 따라서 본 연구는 기상청 강설자료와 국민안 전처의 대설재난 피해액 자료간 관계성이 존재하는지, 이러한 관계성을 설명할 수 있는 대설재난 피해액 결정 요인을 모형으로 도출할 수 있는지를 분석하고자 한다.
결론적으로 우리나라에서 대설재난은 경제적 피해측면에서 상당한 규모의 피해를 발생시켜 지방자치단체의 재정운용에 심각한 영향을 미칠 수 있기 때문에 연구가 필요한 자연재난 유형임에도 불구하고, 그동안 연구가 미진하였다. 따라서 본 연구는 이러한 기존연구의 한계를 극복하고, 대설재난 피해에 영향을 미치는 요인을 도출하기 위해 과거 10년동안인 2005년부터 2014년까지 관련 자료를 수집하여 그 관계성을 분석하였으며, 또한 우리나라 전국을 대상으로 하여 도시지역과 비도시 지역에 따라 대설 피해가 어떻게 다른지 분석하고 시사점을 도출하는데 기여할 수 있다.
본 연구는 기초자치단체 수준에서 대설재난의 피해액에 영향을 미치는 결정요인을 도출하는 선도연구이다. 6개 변수를 활용한 상관분석과 회귀분석을 통해 대설재난 피해액을 추정할 수 있다는 가능성을 제시하였다.
본 연구는 이러한 대설재난에 대한 국내연구의 한계를 개선하기 위하여 대설재난의 경제적 피해와 강설량, 강설일, 인구밀도, 비도시지역 면적 비율, 수도권 지역 더미 등 대설재난 피해액 결정요인 변수 간의 관계성을 회귀분석기법을 적용하여 파악하고자 한다. 본 연구의 시간적 범위는 2005년부터 2014년까지로 설정하였으며 공간적 범위는 대설재난 피해가 발생한 전국 229개 시·군·구를 대상으로 하였다.
본 연구는 이러한 대설재난의 문제를 해결하기 위하여 강설자료와 대설재난 관련 사회경제적 요인자료를 활용하여 229개 지방자치단체의 대설재난으로 인한 재산 피해액을 추정하는 회귀분석모형을 개발하였다. 모형에 적용할 설명변수로 10년(2005~2014년) 동안의 강설량과 강설일, 인구밀도, 비도시지역 면적 비율, 수도권 지역 더미 등을 선정하여 적용하였다.
대설재난의 피해는 얼마나 잘 대비하고 있는가가 중요하며 행정자치부가 제공하는 지방자치단체의 재정자립도는 재난대비 능력을 측정할 수 있는 지표가 될 수 있다. 본 연구는 지방자치 단체의 대설재난 피해와 대비능력간 관계를 파악하기 위하여 분석기간(2005~2014년)의 연평균 대설재난 피해액과 2016년 지자체별 재정자립도 간 산포도를 작성하였다. 지자체별 재정자립도의 중위값은 23.
가설 설정
회귀분석모형 2는 수도권지역의 도시면적이 상대적으로 높다는 가정에 따라 비도시면적과 수도권더미 변수를 포함하였고, 모형 3은 수도권지역의 영향력을 파악하기 위해 수도권더미 변수만 포함하였다. 모형 4는 수도권더미 변수를 제외하고, 비도시면적이 클수록 피해액이 증가할 것이라는 가정을 바탕으로 수행하였다.
인구밀도 변수는 비도시지역 면적과 음(-)의 관계가, 수도권 더미변수와는 양(+)의 관계가 있을 것으로 가정되며 상관분석 결과는 이러한 가설을 입증하기 때문에 본 연구의 신뢰성을 확인시킨다. 비도시지역 면적의 수도권 더미변수와 음(-)의 관계 역시 그 방향성이 논리적이므로 입력자료의 타당성을 입증한다.
제안 방법
본 연구의 시간적 범위는 2005년부터 2014년까지로 설정하였으며 공간적 범위는 대설재난 피해가 발생한 전국 229개 시·군·구를 대상으로 하였다. 대설재난 기간과 대설재난 피해액 자료는 국민안전처에서 발간한 재해연보의 해당자료를 DB화 하였으며 강설량과 강설일자는 기상청의 요소별 관측자료를 DB로 구축하였다. 인구밀도와 비도시지역 면적비율 등은 지방자치단체의 지역통계연보 자료를 활용하였다.
구축된 일일 신적설 DB는 기상청의 ‘지역별 상세관측자료(AWS)’ 정보를 활용하여 229개 지자체로 연계하였다. 대설재난 피해액은 국민안전처 재해연보의 기간별․시군구별 자연재해 상황통계자료를 2014년 기준의 화폐가치로 환산한 후 대설재난 기간 별 기초자치단체의 대설재난 피해액DB를 구축하였다. 인구밀도와 비도시지역 면적비율은 지자체와 통계청의 지역통계연보에서 관련자료를 DB로 구축하였다.
대설재난 피해액에 대한 결정요인을 도출하기 위하여 대설재난 피해요인이 되는 강설 관련 자료와 사회경제적 요인자료, 대설재난 피해액 자료를 조사하였다. 대설재난의 강설관련 변수는 강설량과 강설일을 선택하였으며, 사회경제적 변수는 인구밀도와 비도시지역 면적, 수도권 지역더미를 고려하였다.
본 연구는 이러한 대설재난의 문제를 해결하기 위하여 강설자료와 대설재난 관련 사회경제적 요인자료를 활용하여 229개 지방자치단체의 대설재난으로 인한 재산 피해액을 추정하는 회귀분석모형을 개발하였다. 모형에 적용할 설명변수로 10년(2005~2014년) 동안의 강설량과 강설일, 인구밀도, 비도시지역 면적 비율, 수도권 지역 더미 등을 선정하여 적용하였다. 본 연구의 사회경제 요인 변수 상호간에는 유의미한 상관관계가 있어 회귀분석모형에서 다중공선성 문제가 발생할 것으로 예상되었다.
89%로 나타났다. 본 연구에서는 대설재난 피해에 대한 수도권의 대비특성을 파악하기 위하여 수도권 지역 더비변수를 모형에 적용하였으며 전국에서 수도권 지역의 비율은 18%인 것으로 분석되었다.
대설재난 피해액은 국민안전처 재해연보의 기간별․시군구별 자연재해 상황통계자료를 2014년 기준의 화폐가치로 환산한 후 대설재난 기간 별 기초자치단체의 대설재난 피해액DB를 구축하였다. 인구밀도와 비도시지역 면적비율은 지자체와 통계청의 지역통계연보에서 관련자료를 DB로 구축하였다. Table 2는 대설재난 피해액 결정요인을 분석하기 위해 본 연구에서 DB로 구축한 분석자료를 설명한 표이다.
본 연구에서는 대설재난의 피해액 결정요인을 파악하기 위하여 다중 회귀분석 모형을 적용하였다. 종속변수인 대설재난 피해액을 설명하기 위하여 해당 지자체의 강설량과 강설일을 대설재난 강설관련 변수로 선정하였고, 대설재난 피해액에 영향을 미치는 사회경제적 요인으로 해당 지자체의 인구밀도와 비도시지역 면적비율, 수도권 지역 더비변수를 독립변수로 선정하였다.
대상 데이터
강설량은 기상청의 전국 90개 관측장소에 기록된 강설량을 사용하였으며, 각 관측장소에서 관할하는 지역에 일괄적으로 적용하였다. 분석기간에 대한 강설일과 강설량은 기상청의 96개 유·무인관측소를 대상으로 기상청 국내기후자료의 요소별 자료 중 ‘신적설’ 자료를 조사하였다.
구축된 일일 신적설 DB는 기상청의 ‘지역별 상세관측자료(AWS)’ 정보를 활용하여 229개 지자체로 연계하였다.
평균 피해액이 중위값 이상인 지역들의 대부분은 군 지역이 다수를 차지하고 있는 것으로 확인되었다. 본 연구는 2016년 재정자립도와 최근 15년 동안의 대설재난 평균 피해액 간 산포도를 작성하여 78 개 지역의 대설재난 대비 취약지역(안)을 선정하였다.
본 연구는 지난 36년(1979~2014년)간 연도별 자연재난 대비 대설재난 발생비중 정보를 참고하여 최근 15년 (2005~2014년)을 분석기간으로 결정하고, 관련 자료를 수집하였다. 대설재난 피해액에 대한 결정요인을 도출하기 위하여 대설재난 피해요인이 되는 강설 관련 자료와 사회경제적 요인자료, 대설재난 피해액 자료를 조사하였다.
본 연구의 시간적 범위는 2005년부터 2014년까지로 설정하였으며 공간적 범위는 대설재난 피해가 발생한 전국 229개 시·군·구를 대상으로 하였다.
분석기간에 대한 강설일과 강설량은 기상청의 96개 유·무인관측소를 대상으로 기상청 국내기후자료의 요소별 자료 중 ‘신적설’ 자료를 조사하였다.
대설재난 기간과 대설재난 피해액 자료는 국민안전처에서 발간한 재해연보의 해당자료를 DB화 하였으며 강설량과 강설일자는 기상청의 요소별 관측자료를 DB로 구축하였다. 인구밀도와 비도시지역 면적비율 등은 지방자치단체의 지역통계연보 자료를 활용하였다. 본 연구의 분석방법으로는 상관분석과 더미변수를 포함한 일반회귀분석을 적용하였으며 대설재난 피해액을 지도화하기 위해서 ArcGIS 10.
데이터처리
본 연구에서는 대설재난 피해액에 대한 각 독립변수의 영향력을 파악하기 위해 상관분석을 실시하였으며 분석결과는 Table 4와 같다. 분석결과 대설재난 피해액 변수는 강설량․강설일 변수와 신뢰수준 99%에서, 수도권 더비 변수와는 신뢰수준 95%에서 각각 유의한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 대설재난의 피해액 결정요인을 파악하기 위하여 4차례에 걸쳐 회귀분석을 실시하였다. 모든 변수를 적용한 ‘회귀분석모형 1’은 강설량 및 강설일 변수만 유의하며 사회경제적 변수들은 유의하지 않은 것으로 나타났다.
인구밀도와 비도시지역 면적비율 등은 지방자치단체의 지역통계연보 자료를 활용하였다. 본 연구의 분석방법으로는 상관분석과 더미변수를 포함한 일반회귀분석을 적용하였으며 대설재난 피해액을 지도화하기 위해서 ArcGIS 10.1 소프트웨어를 사용하였다.
이론/모형
그러나 상관분석결과에서는 대설재난 피해액과 수도권 더미변수 간, 강설량과 사회경제적 변수 간 상관성이 있는 것으로 파악되었다. 따라서 강설량과 강설일 자료를 적용한 회귀분석모형에 각각의 사회경제적 변수를 추가하여 회귀분석 모형 2 - 모형 4를 수행하였다.
본 연구에서는 대설재난의 피해액 결정요인을 파악하기 위하여 다중 회귀분석 모형을 적용하였다. 종속변수인 대설재난 피해액을 설명하기 위하여 해당 지자체의 강설량과 강설일을 대설재난 강설관련 변수로 선정하였고, 대설재난 피해액에 영향을 미치는 사회경제적 요인으로 해당 지자체의 인구밀도와 비도시지역 면적비율, 수도권 지역 더비변수를 독립변수로 선정하였다.
성능/효과
2005년부터 2014년까지 자연재난 유형별 사망·실종자를 살펴보면 풍수해가 244명 (90.4%), 대설재난이 14명(5.2%), 강풍재난이 12명 (4.4%), 풍랑재난이 0명(0.0%)로 나타나 풍수해·강풍 재난과 비교해볼 때 대설재난으로 인한 사망·실종자수 는 재산피해보다 그 비중이 적은 것으로 나타났다.
4개의 회귀분석모형을 통해 분석한 결과 강설일, 강설량, 비도시면적 비율이 높을수록 대설재난의 피해액이 큰 것으로 나타났으며 특히 비도시지역의 면적 비율과 피해액 간 양(+)의 관계가 있는 것으로 나타났다. 회귀분석모형을 비교한 결과 강설량과 강설일, 비도시면적을 사용한 ‘회귀분석 모형 4’를 최적의 모형으로 제시하였다.
본 연구는 기초자치단체 수준에서 대설재난의 피해액에 영향을 미치는 결정요인을 도출하는 선도연구이다. 6개 변수를 활용한 상관분석과 회귀분석을 통해 대설재난 피해액을 추정할 수 있다는 가능성을 제시하였다. 본 연구에서는 비도시면적의 비율이 피해액에 영향을 주는 것은 확인하였으나 비도시면적의 구체적인 요인들을 파악하지 못한 한계를 가지고 있다.
Fig. 4를 보면 대설재난은 지난 36년(1979~2014년) 동안 자연재난에서의 연평균 발생비중인 13.5%를 초과하는 연도가 1996년 이후 2014년까지 총 19년 중 14년으로 73.7%를 점유한 것으로 나타났으며 2008년부터는 매년 평균치를 초과하여 발생빈도 측면에서 과거보다 그 비중이 높아지고 있는 것으로 보인다. 대설재난의 발생 비중이 전체 자연재난 중에서 ⅓을 넘는 연도가 36년 중에서 5개로 나타났으며 1998년 이후부터는 그 비중이 ¼ 이상인 연도도 7개인 것으로 확인되어 자연재난 관리측면에서 대설재난의 중요성이 높아지고 있다.
분석결과 대설재난 피해액 변수는 강설량․강설일 변수와 신뢰수준 99%에서, 수도권 더비 변수와는 신뢰수준 95%에서 각각 유의한 것으로 나타났다. 강설량 변수는 강설일과 인구밀도, 비도시면적 변수에서 신뢰수준 99%에서, 수도권 더비변수와는 신뢰수준 95%에서 각각 유의한 것으로 나타났다. 강설일과 수도권 더미변수 간, 인구밀도와 비도시면적 간, 인구밀도와 수도권더미 변수 간, 비도시면적과 수도권더미 변수 간을 대상으로 상관분석을 수행한 결과 신뢰수준 99%에서 각각 유의한 것으로 분석되었다.
강설량 변수는 강설일과 인구밀도, 비도시면적 변수에서 신뢰수준 99%에서, 수도권 더비변수와는 신뢰수준 95%에서 각각 유의한 것으로 나타났다. 강설일과 수도권 더미변수 간, 인구밀도와 비도시면적 간, 인구밀도와 수도권더미 변수 간, 비도시면적과 수도권더미 변수 간을 대상으로 상관분석을 수행한 결과 신뢰수준 99%에서 각각 유의한 것으로 분석되었다.
결론적으로 우리나라에서 대설재난은 경제적 피해측면에서 상당한 규모의 피해를 발생시켜 지방자치단체의 재정운용에 심각한 영향을 미칠 수 있기 때문에 연구가 필요한 자연재난 유형임에도 불구하고, 그동안 연구가 미진하였다. 따라서 본 연구는 이러한 기존연구의 한계를 극복하고, 대설재난 피해에 영향을 미치는 요인을 도출하기 위해 과거 10년동안인 2005년부터 2014년까지 관련 자료를 수집하여 그 관계성을 분석하였으며, 또한 우리나라 전국을 대상으로 하여 도시지역과 비도시 지역에 따라 대설 피해가 어떻게 다른지 분석하고 시사점을 도출하는데 기여할 수 있다.
기초통계 분석결과를 살펴보면 대설재난 피해지역의 강설량은 평균 9.95cm이며 강설일은 평균 5.37일이고, 각 지역의 인구밀도는 648인/㎢으로 분석되었다. 2005년~2014년 동안 전국 지자체의 비도시 지역면적은 75.
자연재난의 발생 건수는 1979년부터 1989년까지는 증가하다가 1989년부터 2002년까지는 감소하였고, 그 이후는 증가하는 추세에 있다. 대설재난의 발생건수는 2004년 이전까지는 증가와 감소가 반복하는 사이클 형태를 보이다가 2008년부터는 일정한 수준으로 발생하는 것으로 나타났다.
대설재난의 피해액 결정요인을 파악하기 위한 입력자료를 살펴본 결과 지난 2005년 이후 대설재난 피해액이 0인 지역을 제외할 경우 피해가 발생한 지자체가 총 648 개이며 평균 피해액은 1,195.2백만원인 것으로 나타났다. Table 3은 대설재난 피해액 결정요인 분석변수를 대상으로 한 기초통계 분석결과를 나타낸 표이다.
3건인 총 621건의 자연재난이 발생하였다. 동일한 기간 동안 대설 재난은 연평균 2.3건인 총 84건이 발생하여 평균적으로는 총 자연재난 발생건수의 약 13.5%를 점유하였다. Fig.
동일한 기간 동안 자연재난 피해의 약 85%는 태풍·호우 등 풍수해가 점유하여 발생빈도의 비중에 비해 피해액의 비중이 매우 높은 것으로 분석되었다.
회귀분석 결과 모형 4가 가장 적합한 것으로 나타났다. 본 연구에서 적용한 대설재난의 피해액은 농작물 재배를 위한 비닐하우스, 축사, 어업 양식장 등과 같은 시설피해를 대상으로 하기 때문에 비도시지역이 많을수록 피해액이 증가하는 것으로 해석되었다. 본 연구의 피해액은 대설재난으로 야기되는 도시 교통체증 피해, 제설제로 인한 환경피해 등 간접적 경제피해는 포함되어 있지 않기 때문에 모형 4의 결과는 타당하다.
본 연구의 결과를 통해 대설재난의 경제적 피해는 강설량․강설일과 같은 대설재난 요인변수와 비도시면적 규모에 영향을 받는 것을 알 수 있다. 대설재난의 피해는 얼마나 잘 대비하고 있는가가 중요하며 행정자치부가 제공하는 지방자치단체의 재정자립도는 재난대비 능력을 측정할 수 있는 지표가 될 수 있다.
본 연구에서는 대설재난 피해액에 대한 각 독립변수의 영향력을 파악하기 위해 상관분석을 실시하였으며 분석결과는 Table 4와 같다. 분석결과 대설재난 피해액 변수는 강설량․강설일 변수와 신뢰수준 99%에서, 수도권 더비 변수와는 신뢰수준 95%에서 각각 유의한 것으로 나타났다. 강설량 변수는 강설일과 인구밀도, 비도시면적 변수에서 신뢰수준 99%에서, 수도권 더비변수와는 신뢰수준 95%에서 각각 유의한 것으로 나타났다.
정준호·이승호의 연구는 토빗모형을 활용하여 기후요인뿐만 아니라 사회·경제적 요인들이 경제적인 측면에서 재난의 직접피해에 미치는 영향을 분석하였다. 연구결과 신적설과 대설일수는 정(+)의 영향, 강수량은 부(-)의 영향 관계를 가지고 있는 것으로 나타났다. 경제 발전 대리함수인 1인당 GRDP변수는 정(+)의 영향을 가져왔으나 2000년 이후 부(-)의 영향을 유지하고 있다고 발표하였다.
2% 아래인 것으로 조사되어 자체적으로 대설재난을 대비하기에 취약한 지역으로 판단되었다. 이들 지역의 분포를 보면 강원, 충북, 충남, 전북, 전남, 경북, 경남 등 도의 군 지역이 다수를 차지하고 있는 것으로 조사되었다.
이러한 비교분석 결과는 연평균 강설량이 매우 높은 강원도 지역은 대설재난의 피해발생 가능성이 높은 시설에 엄격한 설치기준이 적용되는 등 대설재난 예방·대비정책이 잘 수행되어 피해액이 낮으나 서해안 지역에서는 강원도 지역보다 연평균 강설량이 상대적으로 적음에도 불구하고, 예방·대비정책이 미흡하여 피해가 많은 것으로 판단되었다.
지난 36년(1979~2014년) 동안 발생한 대설재난 피해액 분포는 Fig 5-a 기상청 한국기후도의 연신적설합계와 전반적으로는 유사한 패턴을 보이나 강원도지역의 피해 액은 연신적설합계보다 낮고, 경기·충청·호남 및 경북 동해안 지역은 상대적으로 높은 것으로 나타났다.
비도시지역 비율이 넓은 지역은 시 지역보다는 군 지역일 가능성이 크다. 평균 피해액이 중위값 이상인 지역들의 대부분은 군 지역이 다수를 차지하고 있는 것으로 확인되었다. 본 연구는 2016년 재정자립도와 최근 15년 동안의 대설재난 평균 피해액 간 산포도를 작성하여 78 개 지역의 대설재난 대비 취약지역(안)을 선정하였다.
회귀분석 결과 모형 4가 가장 적합한 것으로 나타났다. 본 연구에서 적용한 대설재난의 피해액은 농작물 재배를 위한 비닐하우스, 축사, 어업 양식장 등과 같은 시설피해를 대상으로 하기 때문에 비도시지역이 많을수록 피해액이 증가하는 것으로 해석되었다.
회귀분석모형을 비교한 결과 강설량과 강설일, 비도시면적을 사용한 ‘회귀분석 모형 4’를 최적의 모형으로 제시하였다.
후속연구
본 연구에서는 비도시면적의 비율이 피해액에 영향을 주는 것은 확인하였으나 비도시면적의 구체적인 요인들을 파악하지 못한 한계를 가지고 있다. 따라서 대설재난의 피해에 영향을 미치는 온도, 비닐하우스 재배면적, 축사 등의 변수와 회귀분석 이외에도 다양한 통계적 분석기법을 적용하여 본 연구에서 제시한 방법론을 더욱 발전시킬 필요가 있다.
6개 변수를 활용한 상관분석과 회귀분석을 통해 대설재난 피해액을 추정할 수 있다는 가능성을 제시하였다. 본 연구에서는 비도시면적의 비율이 피해액에 영향을 주는 것은 확인하였으나 비도시면적의 구체적인 요인들을 파악하지 못한 한계를 가지고 있다. 따라서 대설재난의 피해에 영향을 미치는 온도, 비닐하우스 재배면적, 축사 등의 변수와 회귀분석 이외에도 다양한 통계적 분석기법을 적용하여 본 연구에서 제시한 방법론을 더욱 발전시킬 필요가 있다.
이는 기존의 대설재난 피해 관련 연구의 결과들과 유사하게 나타났으며, 강설량, 강설일 모두 피해증가에 정(+)의 관계에 있다. 본 연구의 결과는 복구비 추정 등 대설재난 정책에 효과적으로 활용할 수 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
우리나라의 재난관리 관련 학계에서 대설재난에 대한 연구가 부족한 원인은?
대설재난은 다른 자연재난에 비해 상대적으로 사망·실종, 이재민 등 인명피해가 적어 재난관리 측면에서 그 중요성이 간과되어왔다. 2005년부터 2014년까지 자연재난 유형별 사망·실종자를 살펴보면 풍수해가 244명 (90.4%), 대설재난이 14명(5.2%), 강풍재난이 12명 (4.4%), 풍랑재난이 0명(0.0%)로 나타나 풍수해·강풍 재난과 비교해볼 때 대설재난으로 인한 사망·실종자수 는 재산피해보다 그 비중이 적은 것으로 나타났다. 이재민 측면에서도 풍수해 198,675명(96.2%), 대설재난 7,607명(3.7%), 강풍재난 199명(0.1%), 풍랑재난 38명 (0.02%)로 대설재난은 풍수해에 비해 상대적으로 낮았다. 그결과 우리나라의 재난관리 관련 학계에서 대설재난에 대한 연구, 특히 대설재난의 경제적 영향에 대한 연구는 매우 부족한 실정이다.
대설재난의 관리측면에서 그 중요성이 간과된 이유는?
대설재난은 다른 자연재난에 비해 상대적으로 사망·실종, 이재민 등 인명피해가 적어 재난관리 측면에서 그 중요성이 간과되어왔다. 2005년부터 2014년까지 자연재난 유형별 사망·실종자를 살펴보면 풍수해가 244명 (90.
우리나라에서 대설 재난은 몇 번째로 많은 가?
대설 재난은 한국에서 태풍 및 호우 다음으로 두 번째로 많은 자연 재해라고 할 수 있다. 대설 재난으로 인한 2005년에서 2014년 사이의 연 평균 경제 피해액은 약 80억원이다.
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