[논문]TOPSIS을 적용한 가뭄취약성 평가 방법에 관한 연구

이창우; 신형진; 권민성; 이규민; 남상혁; 강문성

doi:10.11108/kagis.2019.22.4.102

TOPSIS을 적용한 가뭄취약성 평가 방법에 관한 연구
An Approach to Drought Vulnerability Assessment using TOPSIS Method 원문보기

한국지리정보학회지 = Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies, v.22 no.4, 2019년, pp.102 - 115

이창우 (이엔지소프트) , 신형진 (한국농어촌공사 농어촌연구원) , 권민성 (환경부 영산강홍수통제소) , 이규민 (성균관대학교 건설환경연구소) , 남상혁 (이엔지소프트) , 강문성 (한국농어촌공사 농어촌연구원)

초록
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본 연구에서는 가뭄과 연관되는 다양한 관련 요인을 포함한 가뭄취약성 평가방안을 수립하고 이를 적용하는 것을 목표로 하였다. 평가기법은 평가인자와 가중치 선정, 평가자료 데이터베이스 구축, 평가자료와 가중치를 조합한 평가의 세 단계로 구성되었으며 평가인자 및 가중치 선정에는 Delphi 조사기법을 적용하고 평가기법으로는 최근 널리 적용되고 있는 MCDM(Multi-Criteria Decision Making) 방법인 TOPSIS(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) 기법을 활용하였다. 수립한 가뭄취약성 평가방안을 2016년 3월부터 2019년 9월까지 우리나라 시군구 행정구역을 대상으로 적용하여 결과를 제시하였다. 평가 결과, 충청북도, 경상남도, 전라남도에 가뭄 취약지역이 다수 도출 되어 이들 지역에 대한 가뭄 대응 방안 수립이 필요한 것으로 분석되었다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study aims to establish and apply a drought vulnerability assessment plan including various factors related to drought. The evaluation technique consisted of three stages: evaluation factor and weight selection, evaluation data database construction, evaluation data and weight combination, and Delphi investigation method was applied to evaluation factor and weight selection. As the evaluation method, the TOPSIS method, which is a widely used MCDM method, was used. The results of the drought vulnerability assessment were applied to the administrative districts of Sigun-gu, Korea from March 2016 to September 2019. As a result of the evaluation, drought vulnerable areas were identified in Chungcheongbuk-do, Gyeongsangnam-do, and Jeollanam-do, and it was analyzed that it is necessary to establish drought response plans for these areas.

주제어

표/그림 (15)

그림 FIGURE 1. Study procedure
표 TABLE 1. Information of Survey Participant
그림 FIGURE 2. Criteria database
표 TABLE 2. Assesment criteria
그림 FIGURE 2. Continued
표 TABLE 3. Survey results of rank weights method
표 TABLE 4. Calculation results of rank weights method
표 TABLE 5. Survey results of rate weights method
표 TABLE 6. Calculation results of rate weights method
표 TABLE 7. Survey results of fuzzy weights method
표 TABLE 8. Calculation results of fuzzy weights method
그림 FIGURE 3. Assessment results using rank weights method
그림 FIGURE 4. Assessment results using rate weights method
그림 FIGURE 5. Assessment results using fuzzy weights method
표 TABLE 9. Top 25 regions of drought vulnerability assessment

AI 본문요약
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문제 정의

그러나 본 연구에서의 평가인자 선정에는 15명의 전문가가 참여한 것으로 대부분이 학계 또는 연구기관의 종사자이고, 가뭄관련 업무의 경험이 없는 경우가 40%로서 인자의 선정에 전문성을 보장하기에는 어려움이 있다. 따라서 이에 대한 개선을 위해 조사대상을 확대하고, 선정된 가뭄평가 인자들의 가뭄취약성 평가결과에 대한 민감도를 분석하여 주요한 관리 인자를 도출하며, 현재 주요 기관에서 도출하고 있는 가뭄평가 방안을 통합하기 위한 연구를 지속적으로 수행하고자 한다.
본 연구에서는 가뭄과 연관되는 기상, 농업, 사회경제, 환경 등 여러 분야의 취약요인을 반영하는 가뭄취약성 평가를 위한44 접근법을 제시하는 것을 목표로 하였다. 평가기법은 세 단계로 구성되었으며 먼저 Delphi 조사기법을 활용하여 평가인자와 가중치 선정하고 이를 기반으로 평가자료 데이터베이스 구축한 후 MCDM기법인 TOPSIS를 활용하여 결과를 도출한다.
본 연구에서는 가뭄으로 인한 사회 경제 환경 피해에 대한 광범위한 취약성 평가를 목적으로 하며, 가뭄에 많은 영향을 받는 수자원, 농업분야 또는 가뭄관련 업무경력이 있는 전문가를 대상으로 조사 그룹을 표 1과 같이 설정하였다. 조사 참여자 중 80%가 학계와 연구기관 소속으로 수자원, 농업 등 가뭄과 관련하여 유의미한 분야의 전문가이다.
본 연구에서는 대표적인 가중치 책정 방법인 순위법, 비율법과 퍼지수법을 사용하고 평가 결과를 비교하고자 한다. 순위법은 주어진 변수들에 대하여 그 중요성에 따라 순위를 결정하고 이를 정량화하는 방법으로 각 인자에 대하여 가장 높은 가치가 있는 순서로 순위를 결정한다.
여기서 TOPSIS방법은 평가에 반영하는 요소가 다양한 문제를 다루는 연구 (Hwang & Yoon, 1981)에 최근 널리 사용되는 기법으로 본 연구에서도 이를 활용하고자 하며 평가 요소의 선정 및 가중치의 산정에는 견고한 합의를 도출할 수 있는 조사 기법인 Delphi를 적용하여 가뭄 취약성을 평가하는 방법을 수립하고자 한다.

제안 방법

본 연구에서는 취약성 평가 절차를 평가인자의 선정, 가중치 산정, 평가자료 구성, 우선순위 도출의 과정으로 그림 1과 같이 구성하였다.
설문을 주최한 연구진은 수집한 설문조사 결과로부터 취약성 평가인자를 선정하고 이를 2차 설문조사에 배포한다. 설문 참여자는 1차 조사로부터 도출된 평가인자에 대한 중요함의 정도를 정량적으로 표현할 수 있는 가중치를 설정하고 설문 주최자는 2차 설문조사 결과를 수집하여 주최자는 응답자들이 제안한 가중치들을 분석한 결과를 3차 설문조사에서 설문참여자들에서 재배포하고 이를 참고하여 가중치에 대한 자신의 의견을 재평가하도록 하였다. 최종적인 가중치는 이를 분석하여 설정하였다.
설문조사 절차는 3단계로 구성되었으며 1차 설문조사에서는 제시된 인자의 타당성에 대한 질문에 답변하여 평가인자를 선정, 이때 설문 참여자들은 제시된 취약성 평가인자에 포함되지 않았지만 취약성 평가에 포함되어야 할 것으로 판단되는 인자를 추가적으로 제시할 수 있다. 설문을 주최한 연구진은 수집한 설문조사 결과로부터 취약성 평가인자를 선정하고 이를 2차 설문조사에 배포한다.
그러나 가뭄과 관련하여 직접적인 업무를 수행한 경험이 있는 전문가가 60%로서 가뭄에 대한 정보가 많지 않은 전문가가 다수 조사에 참여하였다. 설문조사는 비대면으로 온라인 집계방법으로 수행하였다.
설문 참여자는 1차 조사로부터 도출된 평가인자에 대한 중요함의 정도를 정량적으로 표현할 수 있는 가중치를 설정하고 설문 주최자는 2차 설문조사 결과를 수집하여 주최자는 응답자들이 제안한 가중치들을 분석한 결과를 3차 설문조사에서 설문참여자들에서 재배포하고 이를 참고하여 가중치에 대한 자신의 의견을 재평가하도록 하였다. 최종적인 가중치는 이를 분석하여 설정하였다.
여기서 TOPSIS방법은 평가에 반영하는 요소가 다양한 문제를 다루는 연구 (Hwang & Yoon, 1981)에 최근 널리 사용되는 기법으로 본 연구에서도 이를 활용하고자 하며 평가 요소의 선정 및 가중치의 산정에는 견고한 합의를 도출할 수 있는 조사 기법인 Delphi를 적용하여 가뭄 취약성을 평가하는 방법을 수립하고자 한다. 특히 가중치의 경우, 평가결과에 영향을 크게 나타낼 수 있는 요인이므로 가중치의 결정 방법을 순위법, 비율법, 퍼지법 등으로 조사하여 가중치에 따른 평가결과의 영향으로 검토하고 최종적으로 평가결과를 GIS기술로 구현하고자 한다.
본 연구에서는 가뭄과 연관되는 기상, 농업, 사회경제, 환경 등 여러 분야의 취약요인을 반영하는 가뭄취약성 평가를 위한44 접근법을 제시하는 것을 목표로 하였다. 평가기법은 세 단계로 구성되었으며 먼저 Delphi 조사기법을 활용하여 평가인자와 가중치 선정하고 이를 기반으로 평가자료 데이터베이스 구축한 후 MCDM기법인 TOPSIS를 활용하여 결과를 도출한다. 수립한 가뭄취약성 평가방안을 2016년 3월부터 2019년 9월까지 우리나라 시군구 행정구역을 대상으로 평가한 결과, 충청북도, 경상남도, 전라남도에 가뭄 취약지역이 다수 도출 되어 이들 지역에 대한 가뭄 대응 방안 수립이 필요한 것으로 분석되었다.

대상 데이터

연구 대상기간은 2016년 3월부터 2019년 9월까지로서 평가지표별로 표준화하여 정리하였다. 대상 지역은 우리나라 시군구 행정구역 단위, 총 167개 지역이며 평가인자별로 구성한 데이터베이스는 다음의 그림 2와 같다.
평가인자는 기상분야(Meteorological factors), 농업분야(Agricultural factors), 사회경제분야(Socioeconomic factors), 환경분야(Natural System)로 구성하였으며 선정된 인자(Table 2)에 대한 데이터베이스를 구성하기 위하여 기상청, 농어촌공사, 환경부(수자원공사) 등의 관계기관이 관리하는 자료를 수집하였다. 연구 대상기간은 2016년 3월부터 2019년 9월까지로서 평가지표별로 표준화하여 정리하였다. 대상 지역은 우리나라 시군구 행정구역 단위, 총 167개 지역이며 평가인자별로 구성한 데이터베이스는 다음의 그림 2와 같다.
첫 번째 단계에서는 인자와 가중치를 선정한다. 위에서 언급한 바와 같이 평가인자와 가중치 선정은 매우 중요하므로 반복적인 절차를 통하여 견고한 결과를 도출하는 데 유리한 수정 델파이 설문조사 기법을 이용하며 설문조사 대상은 가뭄과 수자원 관련 전문가 및 가뭄에 민감한 분야인 농업 전문가를 포함한다.
평가인자는 기상분야(Meteorological factors), 농업분야(Agricultural factors), 사회경제분야(Socioeconomic factors), 환경분야(Natural System)로 구성하였으며 선정된 인자(Table 2)에 대한 데이터베이스를 구성하기 위하여 기상청, 농어촌공사, 환경부(수자원공사) 등의 관계기관이 관리하는 자료를 수집하였다. 연구 대상기간은 2016년 3월부터 2019년 9월까지로서 평가지표별로 표준화하여 정리하였다.

데이터처리

표준화된 평가인자 데이터베이스와 가중치를 사용하여 TOPSIS 기법으로 평가결과를 도출하였다. 평가의 기간과 지역은 2016년 3월부터 2019년 9월까지 우리나라 시군구 행정구역 단위, 총 167개 지역이며 순위법, 비율법, fuzzy 등 가중치 선정방법에 따라 결과에 약간의 차이가 나타난다.

이론/모형

그러나 다기준 접근법을 적용한 평가에서 적절한 평가인자를 결정하고 각 인자의 중요도를 판단하는 과정에서 결정에 임하는 당사자의 전문성, 객관성과 가중치의 수집방법 등에서 불확실성이 발생할 수 있다(Kaufmann and Gupta, 1991; Feng and Wang, 2000). 따라서 평가인자와 가중치의 선정을 위해서 전문가 집단을 활용한 Delphi 조사기법을 활용하고자 한다.
최근에는 TOPSIS 평가기법에 퍼지수를 적용한 fuzzy TOPSIS 기법이 활용되고 있는데 평가 방법은 기본적으로 TOPSIS를 따르지만 fuzzy수를 적용하기 위해서는 먼저 서로 다른 축척의 퍼지수를 본연의 성질을 유지하면서 비교 가능한 축척으로 표준화해야 한다. 본 연구에서는 이를 위하여 Chen and Hwang(1992) 에 의해 고안된 삼각퍼지수(a_ij, b_ij, c_ij)의 costenefit 기법으로 표준화하였으며, 아래의 식 5a와 5b를 사용하였다. 여기서 B와 C는 각 이득 기준(측정치가 클수록 더 선호되는 기준)과 비용기준(측정치가 작을수록 더 선호되는 기준)의 집합이다.
마지막으로 세 번째 단계에서 취약지역을 도출하고 평가지도를 작성한다. 본 연구에서는 평가기법으로 최근 다기준 의사결정에 있어 널리 사용되는 TOPSIS 방법을 적용하고 GIS 기법을 이용하여 지도를 작성한다.
비율법은 변수들을 비교하고 그 중요성을 상대적으로 평가하여 가중치를 배분하는 방법으로 각 인자에 대해서 가중치를 수치로 제시하되 주어진 범위 내에서 값을 선정한다. 퍼지수법은 표 1과 같이 각 인자의 가중치의 중요성에 대한 언어 변수를 활용하며 본 연구에서는 계산이 용이하여 널리 사용되는 삼각퍼지수(TFNs : Triangular Fuzzy Numbers)를 적용한 가중치를 사용하고자 한다(Raj and Kumer, 1999).

성능/효과

따라서 본 연구에서의 평가자료의 경우 가중치 선정방법에 따른 평가결과의 차이는 크지 않은 것으로 판단할 수 있다. 가뭄예보결과와 취약성 평가결과를 비교해 보면 충청남도 홍성군이 동기간 동안 가뭄예경보 발령 횟수가 가장 많았으며, 충청남도 보령시와 서산시도 매우 높은 빈도로 확인되었다.
가뭄취약성 평가결과와 예경보 발령 현황 모두 상위 10위권에서는 유사하였으며 취약성 평가에서는 상위 25위권에서 포함되지 않은 경기도 화성, 경기도 오산 지역이 예경보 발령 현황에서는 포함되었다. 그러나 두 지역 모두 취약성 평가에서 상위 35위권 이상에 포함되는 것을 확인하였으며, 따라서 본 연구의 평가 결과와 가뭄예경보 결과가 대체로 유사하게 나타남을 알 수 있다.
가뭄취약성 평가결과와 예경보 발령 현황 모두 상위 10위권에서는 유사하였으며 취약성 평가에서는 상위 25위권에서 포함되지 않은 경기도 화성, 경기도 오산 지역이 예경보 발령 현황에서는 포함되었다. 그러나 두 지역 모두 취약성 평가에서 상위 35위권 이상에 포함되는 것을 확인하였으며, 따라서 본 연구의 평가 결과와 가뭄예경보 결과가 대체로 유사하게 나타남을 알 수 있다. 이는 취약성 평가에 사용한 평가인자들이 현재의 기상, 생·공, 농업 가뭄예경보를 위하여 분석하는 자료와 유사하기 때문이다.
기상분야의 평가자료를 분석한 결과 경기도 오산시, 이천시, 안성시, 화성시, 여주시 등 경기도 지역이 매우 취약하였으며, 농업 분야는 충청남도 홍성군, 서산시, 경기도 안성시와 울산광역시 울주군이 취약하였다. 또한 사회경제적 요인 분석 결과로는 대구광역시, 광주광역시 및 충정남도와 전라남도의 다수 지역이 취약하였으며 환경 분야로는 부산시를 포함한 남해안 지역이 취약하였다.
설문조사에 응답한 참가자 15명의 가중치 설정방법별 응답을 다음의 표 3, 5, 7에 나타내었으며 이를 분석하여 산정한 가중치는 표 4, 6, 8에 제시하였다. 대체적으로 농업 분야가 모든 가중치 측정법에서 가장 크게 산정되었고 사회경제 분야, 자연 환경 분야, 기상 분야의 순서로 가중치가 설정되었다. 이는 실제적인 피해와 연관되는 분야가 농업과 사회경제 분야이기 때문에 취약성과 직접적인 관련이 있는 것으로 분석된다.
평가기법은 세 단계로 구성되었으며 먼저 Delphi 조사기법을 활용하여 평가인자와 가중치 선정하고 이를 기반으로 평가자료 데이터베이스 구축한 후 MCDM기법인 TOPSIS를 활용하여 결과를 도출한다. 수립한 가뭄취약성 평가방안을 2016년 3월부터 2019년 9월까지 우리나라 시군구 행정구역을 대상으로 평가한 결과, 충청북도, 경상남도, 전라남도에 가뭄 취약지역이 다수 도출 되어 이들 지역에 대한 가뭄 대응 방안 수립이 필요한 것으로 분석되었다.
(2012)가 남부 대만의 수자원 시스템에서 기후변화가 가뭄 위험성에 미치는 영향을 평가한 결과가 있다. 이 연구에서는 미래(2020-2039)에 남부 대만지역에 심각한 가뭄 발생 가능성을 언급하고 있으며, 공공 및 농업용수 수급에 영향을 줄 것으로 예측하였다. 가뭄지수를 이용하여 장강 삼각수지역에 대한 가뭄취약성 평가를 수행한 Fan et al.
평가결과 충청남도, 경상북도, 전라남도에 가뭄취약지역이 다수 분포하는 것으로 평가되었으며 주요 취약지역으로는 충청남도 홍성군, 서산시, 보령시, 예산군, 태안군, 당진시, 청양군, 서천군 및 경산남도 밀양시, 경기도 안성시 등이고 가중치 적용방법에 대하여 순위에 변동이 있는 지역은 대구광역시, 울산광역시 등으로 최대 4단계의 순위차이가 발생한 지역이 있지만 대체로 유사한 결과가 나타났다.

후속연구

또한 본 연구에서 제시된 가뭄과 연관되는 다양한 지표를 적용하여 가뭄취약성을 평가하는 방안은 각 지역에 내재된 가뭄취약정도를 파악하여 사전에 가뭄에 대응하기 위한 정책 수립 등에 기여할 수 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	Delphi 적용시 가중치의 결정 방법으로 어떤 것들이 있는가?	여기서 TOPSIS방법은 평가에 반영하는 요소가 다양한 문제를 다루는 연구 (Hwang & Yoon, 1981)에 최근 널리 사용되는 기법으로 본 연구에서도 이를 활용하고자 하며 평가 요소의 선정 및 가중치의 산정에는 견고한 합의를 도출할 수 있는 조사 기법인 Delphi를 적용하여 가뭄 취약성을 평가하는 방법을 수립하고자 한다. 특히 가중치의 경우, 평가결과에 영향을 크게 나타낼 수 있는 요인이므 로 가중치의 결정 방법을 순위법, 비율법, 퍼지법 등으로 조사하여 가중치에 따른 평가결과의 영향으로 검토하고 최종적으로 평가결과를 GIS기술로 구현하고자 한다.
	TOPSIS란 무엇인가?	MCDM 기법 중의 하나로서 Hwang and Yoon(1981)에 의해 제안된 TOPSIS 방법이 최근 다양한 취약성 평가에 널리 사용되고 있다. TOPSIS는 양의 이상적인 해(PIS: Positive Ideal Solution)로 부터 가장 가까운 거리에 있고 부의 이상적인 해(NIS: Negative Ideal Solution)로부터는 가장 먼 거리에 있는 대안을 우선적으로 선정하게 하는 개념으로 최선의 대안과 최악의 대안을 동시에 고려하여 인간의 합리적 선택이 가능하도록 유도하는 기법(Chu, 2002; Jun et al., 2011)이다.
	가뭄은 일반적으로 어떻게 구분되는가?	Wilhite and Glantz(1985)는 가뭄을 기상학적 가뭄, 농업적 가뭄, 수문학적 가뭄, 사회·경제적 가뭄으로 구분하였고, 이는 가뭄을 구분하는 일반적인 기준으로 통용되고 있지만 가뭄에 대한 정의는 연구자마다 다양하게 제시되고 있으며, 목적에 대응하는 가뭄을 평가하기 위해 수많은 가뭄지수가 개발되고 사용되고 있다. 그러나 가뭄은 대기 및 지표 사이의 여러 물 순환 요소들이 복합적으로 작용하여 나타날 뿐만 아니라, 이의 영향은 장기적이며 그 파급효과가 사회·경제·환경 등에서 복잡한 양상으로 나타나기 때문에 관리하고자 하는 목적에 맞추어 제공되는 현재의 가뭄평가 방법은 단편적 대응에 적합하여 수자원의 통합적인 관리를 위한 자료로서의 효용이 부족하다.

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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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