[논문]한국 도심지에서의 홍수취약성 분석

황난희; 박희성; 정건희

doi:10.3741/jkwra.2019.52.10.729

한국 도심지에서의 홍수취약성 분석
Flood vulnerability analysis in Seoul, Korea 원문보기

Journal of Korea Water Resources Association = 한국수자원학회논문집, v.52 no.10, 2019년, pp.729 - 742

황난희 (호서대학교 토목공학과) , 박희성 (한국건설기술연구원 국토보전연구본부) , 정건희 (호서대학교 건축토목환경공학부 토목공학전공)

초록
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국내의 자연재해피해 중 가장 큰 부분을 대부분은 매년 여름철에 발생하고 있는 태풍과 장마로 인한 침수피해이므로, 도시 홍수에 대한 관심은 꾸준히 증가하고 있다. 반복되는 피해 저감을 위해 다양한 방법으로 홍수취약성을 분석하지만, 반복되는 도시(재)개발로 인해 지형 및 사회경제적인 요인들이 바뀌고 있어, 기존에 실시했던 홍수취약성 분석결과가 현실적으로 반영이 되기 힘든 상태이다. 이에 홍수피해 예방을 위해 변형된 지형과 환경에 맞춰 새로운 홍수취약성 분석을 실시하여 지역의 투자 우선순위를 파악할 필요가 있다. 본 연구에서는 우리나라 중 가장 도시화가 된 서울시 25개 구를 대상지역으로 선정하였으며, 홍수취약성 인자들을 Pressure-State-Response (PSR) 구조로 구분하였다. 압력지수(PI)는 인구밀도, 차량 수 등 9개의 인자를, 상태지수(SI)는 공공시설 피해액 등 4개의 인자를 선정하였으며, 대책지수(RI)는 대피시설 수, 재정자립도 등 7개의 인자를 선택하여 홍수취약성지수를 계산하였다. 각 인자들의 가중치를 계산하기 위해 AHP 방법과 Fuzzy이론을 결합한 Fuzzy AHP 방법을 적용하였다. 그 결과, 세부지수인 압력지수나 대책지수는 가중치 결정방법에 따라 숫자가 변하기는 하지만, 순위 변화는 없었으며, 상태지수는 값 뿐만 아니라 순위에도 다소 변화가 있었다. 또한 세부지수들을 결합하여 계산한 홍수취약성지수는 Fuzzy AHP 방법으로 계산하였을 경우, 강남 지역의 취약성이 눈에 띄게 감소하였다. 이는 강남지역의 홍수피해복구금액이나 재정자립도가 높고, 다른 지자체와 차이가 크기 때문에 Fuzzy 수를 이용하여 불확실성을 고려할 경우 취약성이 낮아진 것으로 분석된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Natural disasters such as floods has been increased in many parts of the world, also Korea is no exception. The biggest part of natural damage in South Korea was caused by the flooding during the rainy season in every summer. The existing flood vulnerability analysis cannot explain the reality because of the repeated changes in topography. Therefore, it is necessary to calculate a new flood vulnerability index in accordance with the changed terrain and socio-economic environment. The priority of the investment for the flood prevention and mitigation has to be determined using the new flood vulnerability index. Total 25 urban districts in Seoul were selected as the study area. Flood vulnerability factors were developed using Pressure-State-Response (PSR) structures. The Pressure Index (PI) includes nine factors such as population density and number of vehicles, and so on. Four factors such as damage of public facilities, etc. for the Status Index (SI) were selected. Finally, seven factors for Response Index (RI) were selected such as the number of evacuation facilities and financial independence, etc. The weights of factors were calculated using AHP method and Fuzzy AHP to implement the uncertainties in the decision making process. As a result, PI and RI were changed, but the ranks in PI and RI were not be changed significantly. However, SI were changed significanlty in terms of the weight method. Flood vulnerability index using Fuzzy AHP shows less vulnerability index in Southern part of Han river. This would be the reason that cost of flood mitigation, number of government workers and Financial self-reliance are high.

주제어

표/그림 (22)

그림 Fig. 1. Spatial distribution of indices for flood vulnerability index
표 Table 1. Indices of flood vulnerability index
그림 Fig. 1. Spatial distribution of indices for flood vulnerability index (Continue)
그림 Fig. 2. AHP process
표 Table 2. Example of pair comparison
그림 Fig. 3. Triangular fuzzy number
표 Table 3. Calculated weights using AHP and FuzzyAHP
그림 Fig. 4. Calculated weights using AHP method
그림 Fig. 5. Calculated weights using AHP
그림 Fig. 6. Calculated weights using Fuzzy AHP
표 Table 4. Pressure index in Seoul using AHP and Fuzzy AHP
표 Table 5. State index in Seoul using AHP and Fuzzy AHP
표 Table 6. Response index in Seoul using AHP and Fuzzy AHP
그림 Fig. 7. Pressure index by AHP Method
그림 Fig. 8. Pressure index by Fuzzy AHP Method
표 Table 7. Flood vulnerability index in Seoul using AHP and Fuzzy AHP
그림 Fig. 9. State index by AHP method
그림 Fig. 11. Response index by AHP method
그림 Fig. 12. Response index by Fuzzy AHP method
그림 Fig. 10. State index by Fuzzy AHP method
그림 Fig. 12. Response index by Fuzzy AHP method
그림 Fig. 14. Flood vulnerability index using Fuzzy AHP method

AI 본문요약
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제안 방법

본 연구에서는 PSR 구조로 구성한 세부지료의 가중치를 AHP기법과 Fuzzy AHP기법을 이용하여 계산한 서울시의 홍수취약성을 비교 및 분석하였다. 계산된 가중치는 Table 3과 같다.
이에 변형된 조건에 맞춰 새롭게 홍수취약성분석을 실시하여 계속 결과가 나와야 변형된 조건에 맞춰 홍수취약성 분석을 실시할 필요가 있으며, 새로운 취약성 분석결과를 통해 지역의 취약순위를 파악하고 취약부분과 관련된 국가사업을 실시할 경우 우선순위를 도출하여 사업이 진행될 것이라고 판단된다. 본 연구에서는 국내에서 인구밀집도가 가장 높고 도시화가 가장 많이 되어 있는 서울시 25개 구를 대상으로 AHP기법과 Fuzzy AHP기법을 이용하여 홍수취약성 분석을 실시하였으며, 그 결과를 비교 분석하였다.
본 연구에서는 서울시(25개구)를 대상으로 PSR구조로 구성된 세부지표의 가중치를 AHP방법과 Fuzzy AHP방법으로 구한 홍수취약성지수를 계산하였다. 그 결과, 단순히 비가 많이 오는 것보다는 고령화 인구 비율, 장애인 비율, 차량수 등과 같이 사회경제적인 요소들이 높은 가중치를 보이며, 홍수에 취약하게 만드는 요소로 선택되었으며, 구별 공무원 수나 재정자립도와 같은 요소들이 높을수록 취약성이 낮아지는 것으로 나타났다.
선정된 토목 관련 종사자 40명을 대상으로 AHP분석을 위한 쌍대비교 설문조사를 실시하였으며, Fig. 2와 같은 절차로 분석을 수행하였다. 개인별로 응답한 평가항목별 쌍대비교수치에 논리적인 일관성이 결여되어 있는 경우에는 이를 이용해 산출한 개인별 상대적 중요도나 이를 통합한 전체응답자의 상대적 중요도 계산에 잘못된 영향을 미치게 되므로 개인별 응답의 논리적 일관성을 판정하기 위한 일관성 지수(Consistency Index, CI)를 산출한다.

대상 데이터

압력지수와 마찬가지로 상태지수의 값이 클수록 홍수피해 위험에 노출이 크다고 판단할 수 있다. 대책지수(RI)는 홍수 발생 시 이에 대한 피해를 저감하거나 대응할 수 있는 능력을 판단 할 수 있는 지표로 구별공무원 수(명), 재정자립도(%), 대피시설 수(개), 의료기관 수(개), 홍수복구금액(천원/인), 빗물펌프장 수(개), 제방길이(km) 등 7개의 지표로 선정하였다. 대책지수는 압력지수와 상태지수와는 다르게 값이 클수록 해당 지역이 홍수 및 각종재해에 대해 방어에 대한 수준이 높은 수준을 나타내고 있다는 것을 보여주므로 홍수에 대한 취약성이 작아진다.
선정된 홍수취약성 분석에 대한 평가 세부지표들은 해당 관련된 정부기관과 지자체 등에서 제공하는 각종 통계 자료를 수집하여 정리하였으며(Table 1 and Fig. 1), 토목 전문가 40여명에게 설문조사를 실시하였다.
PSR 구조를 구성하기 위해 압력 지수(Pressure Index, PI), 현상지수(State Index, SI), 대책지수(Response Index, RI) 등 3개 지수를 계산하기 위한 세부지표를 선정해야 한다. 이를 위해 기존의 연구들을 바탕으로 서울시 25개구에서 자료의 수집이 가능하고, 홍수취약성 산정에 중요하다고 판단되는 20개의 세부지표를 Table 1과 같이 선정하였다.

이론/모형

Fuzzy AHP 기법의 적용절차는 크게 4단계로 구성되며, Chang (1996)이 제시한 방법을 이용하였다. 먼저 1단계는 복잡한 의사결정 문제를 단순화하기 위한 목표, 평가요소 등을 설정하고 계층적 구분을 한다.

성능/효과

Fuzzy AHP 가중치는 최소값, 중간값, 최대값의 형태로 주어지며, 모든 경우 Fuzzy AHP 가중치의 중간값이 AHP 결과와 같음을 알 수 있다. 각 세부지표의 편차가 지수별로 비슷하지만, 압력지수의 1일 최대 강수량, 강수량 80 mm 이상인 날의 수 등은 다른 세부지표에 비해 비교적 작은 편차를 나타냈다. 또한, 상태지수의 인명피해자 수의 편차도 작았다.
본 연구에서는 서울시(25개구)를 대상으로 PSR구조로 구성된 세부지표의 가중치를 AHP방법과 Fuzzy AHP방법으로 구한 홍수취약성지수를 계산하였다. 그 결과, 단순히 비가 많이 오는 것보다는 고령화 인구 비율, 장애인 비율, 차량수 등과 같이 사회경제적인 요소들이 높은 가중치를 보이며, 홍수에 취약하게 만드는 요소로 선택되었으며, 구별 공무원 수나 재정자립도와 같은 요소들이 높을수록 취약성이 낮아지는 것으로 나타났다. 또한 과거 홍수피해가 발생했던 지역의 취약성이 높은 것으로 나타났다.
지도의 색깔이 빨개질수록 더 취약하다는 것을 나타내며, 노란색에 가까워질수록 덜 취약하다는 것을 보여준다. 그림에서 알 수 있는 것과 같이 압력지수는 용산구가 AHP방법으로 계산한 것보다 Fuzzy AHP 방법으로 계산한 결과가 더 취약하다고 나타났으며, 세부적인 값이 달라졌다. 또한 상태지수는 많은 구의 색이 가중치 계산 방법에 따라 달라졌음을 알 수 있다.
그 결과, 단순히 비가 많이 오는 것보다는 고령화 인구 비율, 장애인 비율, 차량수 등과 같이 사회경제적인 요소들이 높은 가중치를 보이며, 홍수에 취약하게 만드는 요소로 선택되었으며, 구별 공무원 수나 재정자립도와 같은 요소들이 높을수록 취약성이 낮아지는 것으로 나타났다. 또한 과거 홍수피해가 발생했던 지역의 취약성이 높은 것으로 나타났다. 홍수취약성지수를 계산하기 위한 세부지표로 계산된 압력지수, 상태지수, 대책지수 중 상태지 수는 AHP 방법과 Fuzzy AHP 방법의 결과가 크게 달라졌다.
이는 Fuzzy AHP 방법을 적용할 경우, 자료들 간의 차이가 클수록 Fuzzy 수를 적용하여 불확실성을 고려할 경우, 그 결과가 크게 달라질 수 있음을 보여준다. 또한, 해당지역의 홍수피해복구금액이나 재정자립도 등의 대책지수가 좋아서 전체적인 홍수취약성을 향상시킨 것으로도 판단된다.
전체적으로 많은 구의 상태지수가 Fuzzy AHP 방법을 적용하였을 때 상태지수가 더 취약한 쪽으로 변화하였다. 마지막으로 대책지수는 AHP방법과 Fuzzy AHP 방법 모두에서 확연히 강북지역이 강남지역에 비해 취약한 것으로 판단되었으며, 경향도 크게 변화하지 않았다. 대책지수는 압력지수나 상태지수와 달리 값이 클수록 덜 취약하고, 값이 작아지면 더 취약해 빨간색에 가까워진다.
마지막으로 대책지수는 AHP방법과 Fuzzy AHP의 경우 모두 서초구가 가장 덜 취약한 지역으로 나타났으며, 도봉구가 가장 취약한 지역으로 나타났다. 이는 재정자립도가 크고 공무원 수가 많은 서초구가 덜 취약한 곳으로 나타났기 때문인 것으로 판단된다.
본 연구의 결과에서 특이한 사항은 홍수취약성지수를 구성하는 압력지수, 상태지수, 대책지수 중 상태지수의 가중치가 다른 두 지수들의 가중치들보다 비교적 높은 값을 가진다는 것이다. 이는 과거 홍수피해를 입은 지역의 취약성이 크게 나타날 개연성을 내포한다.
상태지수는 AHP방법과 Fuzzy AHP방법에서 모두 압력지 수와는 다르게 종로구가 가장 취약한 지역으로 나타났으며, 도봉구가 가장 덜 취약한 지역으로 나타났다. 이는 2010년 발생했던 광화문(종로구) 침수피해가 컸기때문인 것으로 보인다.
그러므로 세부지표의 순위가 변하지 않았더라도 그 값은 가중치 산정방법에 딸라 달라지므로, 압력지수, 상태지수, 대책지수를 합치는 과정에서 홍수취약성이 달라질 수 있음을 보여준다. 서울시 지자체별 홍수취약성지수는 AHP방법으로 계산한 결과에 비해 Fuzzy AHP 방법으로 계산한 결과가 확연히 강남구, 송파구, 관악구, 동작구, 용산구, 성동구, 동대문구 등 강남과 서울중심 지역의 홍수취약성이 낮아져 대책지수, 즉, 홍수피해저감대책의 중요성을 알 수 있었다. 향후 개발이 진행되거나 홍수피해저감대책이 수립되는 등 사회경제적인 요소가 변화할 때마다 홍수취약성에 대한 평가가 달라져야 하며, 그 결과를 바당으로 정부 및 관련 지자체에서 방재관련 정책수립이 되어야 할 것이다.
선정된 세부지표 중 유역에 직접적으로 물리·환경적 압력을 가하는 수단인 압력지수(PI)로 1일 최대강수량(mm), 일 강수량 80 mm 이상인 날 수(일), 유역면적(km2), 학교시설 면적률(%), 인구밀도(명/km2), 고령화 인구 비율(%), 주택 수(주택수/천인), 장애인 비율(%/10년), 차량 수(대) 등 9개의 표를 선정하였으며, 이 지표들의 값이 커질수록 해당 지역의 홍수 피해 위험이 높은 것으로 판단할 수 있다.
압력지수를 살펴보면, AHP방법과 Fuzzy AHP의 경우 모두 학교와 주택이 많은 강남구가 가장 취약한 지역으로 나타났으며, 주택가가 많지 않은 종로구가 가장 덜 취약한 지역으로 나타났다. 그러나 각 지자체의 순위는 같다고 하더라도 압력지수값은 달라졌다.
5는 각지수별로의 가중치를 보다 자세히 비교하고자 그래프로 나타낸 것이다. 압력지수에서는 인구밀도, 1일 최대 강수량, 일 강수량 80 mm 이상인 날 수 등 보다는 고령화 인구 비율이나 장애인 비율, 차량 수 등이 높은 값을 가지는 것을 알 수 있었다. 즉, 홍수취약성은 단순히 비가 많이 오는 것 보다 홍수 피해를 입을 수 있는 사람이나 재산의 존재가 더 큰 영향을 미친다고 판단할 수 있다.
또한 상태지수는 많은 구의 색이 가중치 계산 방법에 따라 달라졌음을 알 수 있다. 전체적으로 많은 구의 상태지수가 Fuzzy AHP 방법을 적용하였을 때 상태지수가 더 취약한 쪽으로 변화하였다. 마지막으로 대책지수는 AHP방법과 Fuzzy AHP 방법 모두에서 확연히 강북지역이 강남지역에 비해 취약한 것으로 판단되었으며, 경향도 크게 변화하지 않았다.
7∼12는 계산된 압력지수, 상태지수, 대책지수를 서울시 지도에 구별로 표시한 것이다. 지도의 색깔이 빨개질수록 더 취약하다는 것을 나타내며, 노란색에 가까워질수록 덜 취약하다는 것을 보여준다. 그림에서 알 수 있는 것과 같이 압력지수는 용산구가 AHP방법으로 계산한 것보다 Fuzzy AHP 방법으로 계산한 결과가 더 취약하다고 나타났으며, 세부적인 값이 달라졌다.
최종적으로 계산된 홍수취약성지수는 AHP방법은 종로구가 가장 취약한 지역으로, 서초구가 가장 덜 취약한 지역으로 나타났지만, Fuzzy AHP의 경우에는 종로구가 가장 취약한 지역으로, 용산구가 가장 덜 취약한 지역으로 나타나 다소 차이를 보였다. 이는 앞에서 언급한 바와 같이 상태지수의 차이가 기여한 바가 큰 것으로 보이며, 상태지수는 6개의 지차제만 순위가 바뀌었지만, 홍수취약성지수는 많은 지자체의 순위가 바뀐 것으로 보아 각 세부지표 값의 차이가 크지 않은 경우, Fuzzy AHP를 적용한 결과가 많은 부분 달라질 수 있음을 알 수 있다.
13∼14에 그림으로 나타냈다. 홍수취약성지수는 AHP방법으로 계산한 결과에 비해 Fuzzy AHP 방법으로 계산한 결과가 확연히 강남구, 송파구, 관악구, 동작구, 용산구, 성동구, 동대문구 등 강남과 서울중심 지역의 홍수취약성이 낮아졌다. 이는 Fuzzy AHP 방법을 적용할 경우, 자료들 간의 차이가 클수록 Fuzzy 수를 적용하여 불확실성을 고려할 경우, 그 결과가 크게 달라질 수 있음을 보여준다.
또한 과거 홍수피해가 발생했던 지역의 취약성이 높은 것으로 나타났다. 홍수취약성지수를 계산하기 위한 세부지표로 계산된 압력지수, 상태지수, 대책지수 중 상태지 수는 AHP 방법과 Fuzzy AHP 방법의 결과가 크게 달라졌다. 이는 상태지수의 세부지표인 과거 피해액과 인명피해자 수 등이 지자체별로 큰 차이를 보이기 때문에, 확정론적인 AHP 방법과 불확실성을 고려한 Fuzzy AHP 방법의 결과가 달라진 것이라고 판단된다.
Table 7은 세가지의 지수를 사용하여 압력지수와 상태지수를 곱하고 대책지수로 나누어 계산한 홍수취약성 지수를 나타낸다. 홍수취약성지수의 값이 크고 순위가 높을수록 해당지역이 홍수에 취약하다는 것을 나타내며, 지수 값이 작고 순위가 낮을수록 해당지역이 상대적으로 안전하다는 의미를 가진다.

후속연구

이로 인해 기존에 실시되었던 홍수취약성 분석 결과들이 현실적으로 반영이 되기 힘든 상태이다(Kwon, 2002). 이에 변형된 조건에 맞춰 새롭게 홍수취약성분석을 실시하여 계속 결과가 나와야 변형된 조건에 맞춰 홍수취약성 분석을 실시할 필요가 있으며, 새로운 취약성 분석결과를 통해 지역의 취약순위를 파악하고 취약부분과 관련된 국가사업을 실시할 경우 우선순위를 도출하여 사업이 진행될 것이라고 판단된다. 본 연구에서는 국내에서 인구밀집도가 가장 높고 도시화가 가장 많이 되어 있는 서울시 25개 구를 대상으로 AHP기법과 Fuzzy AHP기법을 이용하여 홍수취약성 분석을 실시하였으며, 그 결과를 비교 분석하였다.
서울시 지자체별 홍수취약성지수는 AHP방법으로 계산한 결과에 비해 Fuzzy AHP 방법으로 계산한 결과가 확연히 강남구, 송파구, 관악구, 동작구, 용산구, 성동구, 동대문구 등 강남과 서울중심 지역의 홍수취약성이 낮아져 대책지수, 즉, 홍수피해저감대책의 중요성을 알 수 있었다. 향후 개발이 진행되거나 홍수피해저감대책이 수립되는 등 사회경제적인 요소가 변화할 때마다 홍수취약성에 대한 평가가 달라져야 하며, 그 결과를 바당으로 정부 및 관련 지자체에서 방재관련 정책수립이 되어야 할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	홍수취 약성지수의 값이 가지는 의미는 무엇인가?	Table 7은 세 가지의 지수를 사용하여 압력지수와 상태지수를 곱하고 대책 지수로 나누어 계산한 홍수취약성 지수를 나타낸다. 홍수취 약성지수의 값이 크고 순위가 높을수록 해당지역이 홍수에 취약하다는 것을 나타내며, 지수 값이 작고 순위가 낮을수록 해당지역이 상대적으로 안전하다는 의미를 가진다.
	PSR 구조의 특징은?	PSR 구조는 OECD (1991)에서 개발되어 국제기구나 각국 의 지표 설정에 자주 활용되고 있는 방법이다. 환경변화를 측정 하고 환경문제가 사회정책에 고려될 수 있도록 인과관계로 분 석할 수 있으며 사회, 경제 및 여타 쟁점 사항간의 상호 연관된 관점에서의 파악이 가능하다. PSR 구조를 구성하기 위해 압력 지수(Pressure Index, PI), 현상지수(State Index, SI), 대책지수 (Response Index, RI) 등 3개 지수를 계산하기 위한 세부지표를 선정해야 한다.
	도심지 중심으로 파해분석 할때 홍수 피해가 가장 심각한 이유는?	우리나라에 영향을 미치는 많은 자연재해 중에 도심지를 중심으로 피해분석을 해 보았을 때, 홍수 피해가 제일 심각하 다고 보고되고 있다(Korea Fire Protection Agency, 2016). 이 는 도시화가 많이 진행되어 인구와 시설이 밀집되고, 불투수 면적이 증가해 침수피해를 가중시키기 때문이다. 그러므로 홍수 피해를 예측하고 취약한 지역에 대해 보다 더 확실한 대 비를 위해서 홍수취약성 분석을 실시하고, 여러 조건에 대해 취약한 지역을 선택해야한다.

참고문헌 (21)

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저자의 다른 논문 :

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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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