[논문]전국 단위 홍수위험도 평가를 위한 지수 개발과 미래 전망

김대호; 김영오; 지희원; 강태호

doi:10.3741/jkwra.2020.53.5.323

전국 단위 홍수위험도 평가를 위한 지수 개발과 미래 전망
Development of index for flood risk assessment on national scale and future outlook 원문보기

Journal of Korea Water Resources Association = 한국수자원학회논문집, v.53 no.5, 2020년, pp.323 - 336

김대호 (서울대학교 건설환경공학부) , 김영오 (서울대학교 건설환경공학부) , 지희원 (서울대학교 건설환경공학부) , 강태호 (서울대학교 건설환경종합연구소)

초록
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기후변화로 인하여 한국의 연 강수량은 20세기부터 증가해 왔으며 미래에도 계속 증가할 것이라 전망되고 있다. 이와 함께 홍수 발생 가능성이 동반 상승하고 있기에 합리적인 홍수위험도 평가에 기반한 국가 단위 적응정책 수립이 필요하다. 이에 본 연구는 전국의 홍수위험도를 일괄적으로 평가할 수 있는 체계를 정의하고 홍수위험지수(Flood Risk Index, FRI)를 산정했다. IPCC AR5의 개념을 참고하여 위험도를 위해, 노출, 대응능력의 조합으로 평가하는 체계를 확립하였다. FRI는 자료 기반으로 산출되었으며, 요소별 가중치를 부여하여 설명력 향상을 도모하였다. FRI와 피해자료간 스피어만(Spearman) 상관성 분석을 한 결과 적절한 수준으로 잠재적인 홍수피해 크기를 평가할 수 있다는 것이 검증되었다. 미래 홍수위험도 평가를 위해 HadGEM3-RA 기반의 RCP 4.5, 8.5 시나리오를 투영했을 때 21세기 초, 중반에는 약화되었다가 21세기 말엔 현재보다 높은 위험도를 보이는 경향이 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper

Owing to climate change, the annual precipitation in Korea has increased since the 20th century, and it is projected to continue increasing in the future. This trend of increasing precipitation will raise the possibility of floods; hence, it is necessary to establish national adaptation plans for floods, based on a reasonable flood risk assessment. Therefore, this study focuses on developing a framework that can assess the flood risk across the country, as well as computing the flood risk index (FRI). The framework, which is based on IPCC AR5, is established as a combination of three indicators: hazard, exposure, and capacity. A data-based approach was used, and the weights of each component were assigned to improve the validity of the FRI. A Spearman correlation analysis between the FRI and flood damage verified that the index was capable of assessing potential flood damage. When predicting scenarios for future assessment using the HadGEM3-RA based on RCP 4.5 and 8.5, the flood risk tends to be lower in the early and mid-21st century, and it becomes higher at the end of the 21st century as compared with the present.

주제어

표/그림 (15)

그림 Fig. 1. Risk framework (IPCC, 2014)
그림 Fig. 2. Flow chart of flood risk assessment
표 Table 1. Classification of importance using the pearson correlation coefficient
표 Table 2. List of FRI components
표 Table 3. Importance and weights of the components
그림 Fig. 3. Spatial distribution of hazard, exposure, and capacity for the present
그림 Fig. 4. Comparison between the estimated FRI and observed flood damage (2007~2016)
표 Table 4. Spearman correlation coefficient
그림 Fig. 5. Future FRIs predicted using HadGEM3-RA for RCP 4.5
그림 Fig. 6. Future FRIs predicted using HadGEM3-RA for RCP 8.5
표 Table 5. Highest and lowest FRI basins predicted using HadGEM3-RA for RCP 4.5
표 Table 6. Highest and lowest FRI basins predicted using HadGEM3-RA for RCP 8.5
표 Table 7. FRI statistics predicted using HadGEM3-RA for RCP 4.5
표 Table 8. FRI statistics predicted using HadGEM3-RA for RCP 8.5
그림 Fig. 7. Trends of hazard components with HadGEM3-RA

AI 본문요약
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문제 정의

, 2016). 따라서 국가기관에서 검증한 자료를 중심으로 수집해 사용하고자 한다. 노출과 대응능력에 해당하는 자료는 일반적으로 행정구역 단위로 제공되므로 티센가중치법을 활용해 중권역단위 자료로 변환하고, 요소들의 단위가 모두 다르기 때문에 무차원화를 거쳐 요소들을 하나의 함수에서 다룰 수 있도록 가공하는 과정을 거친다.
따라서, 본 연구에서는 홍수피해액 자료를 활용하여 요소별 가중치를 부여하하고자 하였다.
이에 속한 요소들은 대표적으로 수계빈도, 녹지 면적, 댐 용량과 치수사업투자비 등이 있다. 마지막으로 대응능력 중 조치능력은 단어 그대로 응급상황 발생 시 조치를 위한 가용 장비와 인원을 통해서 평가하고자 했다. 가중치 보정과 검증에 필요한 홍수 피해액자료는 최근 10년인 2007~2016년간의 기록을 사용했다.
베이지안 네트워크를 사용해 가중치를 부여하는 등 (Joo et al., 2018) 진보된 가중치 부여 방법이 존재하나, 본 연구는 기후변화 적응을 위한 홍수위험도 평가 체계를 구축하고 절차를 확립하는 것이 주된 목적이므로 비교적 간단하면서도 객관적일 수 있는 홍수피해액과의 상관성분석을 이용한 방법을 고안했다. 우선 각 요소와 홍수피해액과의 Pearson 상관계수 r를 산출한다.
본 연구에서는 AR5(IPCC, 2014)를 참고하여 위험도(risk)와 세부 지표(indicator)인 위해(hazard, H), 노출(exposure, E), 대응능력(capacity, C) 대한 정의와 체계를 확립하고 이에 대한 타당성을 FRI (Flood Risk Index)를 통해 검증하고자 한다. 홍수위험도란 예상되는 홍수의 크기로 인해 발생 가능한 잠재적인 피해이며, FRI는 이를 수치화한 것으로 다음Eq.
이에 본 연구는 국가 단위에서 보다 합리적으로 홍수위험도를 평가할 수 있는 방법론을 제시하고 이를 기반으로 홍수위험도를 평가하고자 한다. 즉, 현재 뿐 아니라 미래도 장기적으로 바라보며 기후변화 적응에 부합할 수 있도록 IPCC AR5에서 제시한 방법론을 기반으로 연구를 수행하고자 한다.
국제적으로도 IPCC (2014)에서 제시한 위험도 개념을 차용해 기후변화로 인한 홍수의 위험도를 평가하고 있지만 평가의 신뢰도를 검증하기 위한 자료가 미흡하며, 국내에서는 국지적으로 수행되고 있는 까닭에 각 지역마다 기준이 상이한 실정이다. 이에 본 연구는 전국의 홍수위험도를 일괄적으로 평가할 수 있는 체계를 제시하고 타당성 확보를 위한 검증을 완료하여 국가 단위 적응 대책 수립 시 참고할 수 있도록 FRI를 산정했다.
이에 본 연구는 국가 단위에서 보다 합리적으로 홍수위험도를 평가할 수 있는 방법론을 제시하고 이를 기반으로 홍수위험도를 평가하고자 한다. 즉, 현재 뿐 아니라 미래도 장기적으로 바라보며 기후변화 적응에 부합할 수 있도록 IPCC AR5에서 제시한 방법론을 기반으로 연구를 수행하고자 한다. 이를 바탕으로 홍수위험지수(Flood Risk Index, FRI)를 산정해 홍수위험도 평가 결과를 수치적으로 나타내었고, 실제 홍수피해자료와 비교하여 설명력을 검증했다.

가설 설정

이는 하나의 시나리오만을 활용한 본 연구의 한계점으로, 추후 연구로써 다양한 기후 시나리오를 투영해 미래를 전망한다면 미래 홍수위험도 변화 추이에 관한 더 깊은 분석과 고찰이 가능할 것이다. 또한, 미래 전망 연구에서 요소 가중치는 동일하게 부여되기도 하지만 본 연구에서는 노출, 대응능력 지표가 미래에도 현재와 같고 세 지표의 영향들 또한 같다는 가정을 바탕으로 가중치를 부여했다. 더 나아가, 노출과 대응능력도 미래 시나리오로 투영해 미래 위험도를 평가하는 방법도 생각해볼 수 있지만, 이미 기후변화 시나리오로 인한 불확실성이 매우 큰 상황에서 또 다른 불확실성을 더해주기 때문에 각별한 주의가 필요할 것으로 생각된다.
FRI 산정 전 강수량 빈도분석과 무차원화 등의 전처리 후 요소별 가중치를 부여하여 세 지표와 FRI를 산정했으며, 결과분석 및 검증과 미래 홍수위험도 평가를 수행하였다. 미래 홍수위험도 평가는 노출과 대응능력, 그리고 각 요소의 중요도는 현재와 같다는 가정 하에, 즉 최근 시점의 홍수위험도에 맞게 보정된 가중치로 미래의 홍수위험도를 평가하였다. 우리나라는 지형 등의 영향으로 기후의 지역적 차이가 큰 편으로써 전지구 기후변화 시나리오 자료의 상세화가 필요하다.

제안 방법

21세기 초, 중, 말기 변화를 보고자 2030, 2050, 2080년 세 시점을 대표 기간으로 선정해 해당 시점의 ± 15년 강수량인 총30년간 자료 사용하여 위해 요소별 기댓값을 산출한 다음, 변화 추이를 관찰하고자 현재 시점의 100년 빈도 값으로 나누어 무차원화 하였다.
(1)과 같이 위해, 노출, 대응능력 이렇게 세 가지 지표를 고려한다. AR5(IPCC, 2014)에서는 Fig. 1과 같이 위해, 노출, 취약성 세 지표를 통해 위험도를 나타내고 있지만, 본 연구에서는 IPCC가 제시한 취약성의 여러 요소 중 전산자료로 정량화가 가능한 대응능력을 취약성 대신 사용하였다.
FRI 산정 전 강수량 빈도분석과 무차원화 등의 전처리 후 요소별 가중치를 부여하여 세 지표와 FRI를 산정했으며, 결과분석 및 검증과 미래 홍수위험도 평가를 수행하였다. 미래 홍수위험도 평가는 노출과 대응능력, 그리고 각 요소의 중요도는 현재와 같다는 가정 하에, 즉 최근 시점의 홍수위험도에 맞게 보정된 가중치로 미래의 홍수위험도를 평가하였다.
IPCC AR5를 참고해 ‘예상되는 위해로 인하여 발생할 잠재적인 피해량’이란 개념으로 위험도를 정의했으며 위해, 노출, 대응능력 세 가지 지표의 조합으로 평가하는 체계를 확립했다.
홍수의 경우 위해는 강수량, 노출은 인명 및 재산, 대응능력은 피해를 경감시킬 사회·경제적 기반을 나타내며, 여기서 위해와 노출은 홍수위험도를 증가시키지만 대응능력은 감소시키는 지표이다. 국내 실정에 적합하도록 총26개의 요소를 선정하였고, 2007~2016 동안의 홍수피해액 자료를 활용해 요소들의 가중치를 부여하여 현재 시점을 잘 표현할 수 있도록 FRI를 산정하였다. 부여된 가중치의 값이 최적해인지 여부를 알 수는 없으나, 시행착오를 통해서 점차 신뢰도가 향상되는 것을 확인하여 적절한 가중치 부여는 위험도 평가를 더 믿을 수 있게 한다는 것을 확인했다.
이를 바탕으로 홍수위험지수(Flood Risk Index, FRI)를 산정해 홍수위험도 평가 결과를 수치적으로 나타내었고, 실제 홍수피해자료와 비교하여 설명력을 검증했다. 또한, 기후변화에 의한 영향을 확인하고자 미래 기후 시나리오를 활용했다. 본 연구에서 사용한 방법론은 전국에 일괄적으로 적용하였으며, 따라서 국가 단위의 치수 계획 수립 시 결과를 그대로 활용할 수 있다는 장점이 있다.
각 지표에 세제곱근을 한 이유는 기하평균이란 의미를 부여하기 위해서이다. 또한, 본 연구에서는 큰틀을 정의한 다음 틀 안의 세부 구성요소에 접근하여 문제를 해결하는 하향식 접근법(Top-down approach)으로 Fig. 2에 나와 있는 절차를 거쳐 자료 기반의 홍수위험도를 평가한다. 절차의 첫 단계인 위험도와 세 지표에 대한 체계는 앞서 설명되었으며, 두 번째 단계인 요소(component) 선정에서는 정의에 부합하는 자료를 수집하면서 자료의 신뢰도가 낮거나 확보가 불가능한 요소들을 탈락시키거나 다른 것으로 대체하는 작업을 동시에 실시한다.
5 and 6에 나타나 있으며, 현재를 포함한 각 기간별 홍수위험도 상위 3개 및 하위 3개 지역은 Tables 5 and 6에, 각 기간의 평균, 최소, 최대 위험도는 Tables 7 and 8에 기록되어있다. 미래 전국의 홍수위험도가 공간적으로 어떻게 분포되고 시간이 갈수록 어떻게 변화하는지 분석하였고, 타 기후변화 연구들의 결과와 비교 분석을 통해 본 연구의 홍수위험도 평가 결과를 정성적으로 고찰하였다.
시나리오 별로 홍수위험도가 공간적으로 어떻게 분포하게 되는지, 시간 흐름에 따라 어떻게 변화하는지 현재와 비교했으며 그 원인을 분석했다.
앞서 언급했듯이 본 연구에서는 1 km 격자 단위 공간해상도를 지닌 지역기후모델HadGEM3-RA의 RCP 4.5와 8.5 시나리오를 이용하였다. 해당 기후 시나리오는 기상청으로부터 제공받았으며, 이를 본 연구에서 사용하기 위해서 중권역별 평균값을 계산했다.
위해 지표의 요소는 WMO (World Meteorological Organization)에서 기후변화로 인한 극한사상 감지를 위해 제시한 ETCCDI(Expert Team on Climate Change Detection and Indices) 중 강수 관련 극한지수를 참조하였다. 여러 가지 강수극한지수 중 과거 국내 홍수 피해와의 유의미한 상관성이 존재하는 1일, 3일 최대 강수량(1 day peak, 3 day peak)과 연간 집중호우 일수(Heavy rain days)가 위해지표의 요소로 선정되었다. 과거 기록으로 분석한 결과, 3일 최대 강수량은 장기간에 걸친 비(장마 등)로 인한 하천 범람 및 침수를 잘 표현하고 있으며 1일 최대 강수량과 연 집중호우 일수는 최근 잦아지고 있는 돌발 홍수에 의한 피해를 잘 나타내고 있었다(MOIS, 2017).
즉, 현재 뿐 아니라 미래도 장기적으로 바라보며 기후변화 적응에 부합할 수 있도록 IPCC AR5에서 제시한 방법론을 기반으로 연구를 수행하고자 한다. 이를 바탕으로 홍수위험지수(Flood Risk Index, FRI)를 산정해 홍수위험도 평가 결과를 수치적으로 나타내었고, 실제 홍수피해자료와 비교하여 설명력을 검증했다. 또한, 기후변화에 의한 영향을 확인하고자 미래 기후 시나리오를 활용했다.
본 연구의 홍수위험도와 그 체계에 대한 정의가 2장에 그에 대한 방법론과 함께 서술되어 있으며, 자세한 방법론 또한 같이 소개되어 있다. 이어 3장에선 위험도 평가 결과에 대한 검증을 마친 후 미래 기후변화로 인한 경향성과 지역 간 차이에 대한 분석을 실시하였다. 마지막4장에서는 본 연구의 결론 그리고 한계점과 추후 방향을 제시하였다.
예를 들어서, 노출 지표의 인구밀도와 대응능력 지표의 우수펌프량의 중요도는 같지만, 가중치는 인구밀도가 더 높다. 총26개라는 많은 요소를 사용하였기에 홍수와 연관성이 작은 요소가 존재할 수 있고 지수 및 지표 계산 시 과적합(overfitting) 문제가 발생할 수 있는데, 본 연구에서는 오히려 가중치를 부여함으로써 홍수피해와의 연관성이 작은 요소가 제외되도록 유도하였다. 간단한 방법이라 최적화된 가중치를 부여하긴 어렵지만 시행착오를 거치면서 신뢰도가 개선되었고, 이를 통해 적절한 가중치 부여가 위험도 평가의 신뢰도를 높일 수 있다는 것을 확인했다.
(2)를 통해 무차원화 되었고, 이를 사용해 지수와 지표를 산정하였다. 행정구역 단위로 수집된 자료는 티센가중치법을 활용해 중권역 단위 자료로 재구성했다.

대상 데이터

마지막으로 대응능력 중 조치능력은 단어 그대로 응급상황 발생 시 조치를 위한 가용 장비와 인원을 통해서 평가하고자 했다. 가중치 보정과 검증에 필요한 홍수 피해액자료는 최근 10년인 2007~2016년간의 기록을 사용했다. 그 이유는 시대에 따라 홍수 피해 양상이 변화하며, 특히 2010년대 초중반에 실시된 4대강 사업으로 인하여 치수능력 및 하천 특성에 큰 변화가 생겼기에 현 시점 및 미래의 홍수위험도 평가를 위한 보정과 검증은 최근 자료를 활용하는 것이 적합하다고 판단하였기 때문이다.
또한, 많은 시행착오에도 불구하고 FRI의 신뢰도가 더 나아지지 못한 이유는 과거 데이터의 부재 때문인 것으로 사료된다. 가중치 산정을 위해 사용된 홍수피해액 자료는 2007~ 2016, 총10년간의 자료지만 노출 및 대응능력 지표의 요소들은 한 시점의 자료들이다. 노출 및 대응능력의 요소들이 홍수피해에 직접적으로 끼치는 영향을 파악하기 위해선 각 요소별로 시간 변화에 따른 홍수피해액 증감효과를 파악해야한다.
본 연구에서 홍수위험도 평가를 위해 선정한 요소는 총 26개이다(Table 2). 위에서 언급했듯이 신뢰성 있는 자료를 확보하기 위해 국가통계포털(KOSIS), 국가수자원관리종합정보시스템(WAMIS)과 한국대댐회(KNCOLD)에서 공개한 자료를 사용했으며 자료의 기록 시점을 포함한 정보들이 Table 2에 기록되어 있다.
본 연구에서 홍수위험도 평가를 위해 선정한 요소는 총 26개이다(Table 2). 위에서 언급했듯이 신뢰성 있는 자료를 확보하기 위해 국가통계포털(KOSIS), 국가수자원관리종합정보시스템(WAMIS)과 한국대댐회(KNCOLD)에서 공개한 자료를 사용했으며 자료의 기록 시점을 포함한 정보들이 Table 2에 기록되어 있다. 위해 지표의 요소는 WMO (World Meteorological Organization)에서 기후변화로 인한 극한사상 감지를 위해 제시한 ETCCDI(Expert Team on Climate Change Detection and Indices) 중 강수 관련 극한지수를 참조하였다.

데이터처리

5 시나리오를 이용하였다. 해당 기후 시나리오는 기상청으로부터 제공받았으며, 이를 본 연구에서 사용하기 위해서 중권역별 평균값을 계산했다. HadGEM3-RA는 재현기간 동안 한반도 강수량의 관측 평균 및 연간 변화를 효과적으로 포착하는 것으로 보고되었지만(Huang et al.

이론/모형

노출과 대응능력의 각 요소는 Eq. (2)처럼 113개 중권역의 최댓값으로 나누는 rescaling 방법을 사용했다. Eq.
우리나라는 지형 등의 영향으로 기후의 지역적 차이가 큰 편으로써 전지구 기후변화 시나리오 자료의 상세화가 필요하다. 따라서 이 연구에서는 1 km 격자 단위의 공간해상도를 지닌 지역기후모델 HadGEM3-RA의 RCP 4.5와 8.5 시나리오를 이용하였다. RCP 4.
위에서 언급했듯이 신뢰성 있는 자료를 확보하기 위해 국가통계포털(KOSIS), 국가수자원관리종합정보시스템(WAMIS)과 한국대댐회(KNCOLD)에서 공개한 자료를 사용했으며 자료의 기록 시점을 포함한 정보들이 Table 2에 기록되어 있다. 위해 지표의 요소는 WMO (World Meteorological Organization)에서 기후변화로 인한 극한사상 감지를 위해 제시한 ETCCDI(Expert Team on Climate Change Detection and Indices) 중 강수 관련 극한지수를 참조하였다. 여러 가지 강수극한지수 중 과거 국내 홍수 피해와의 유의미한 상관성이 존재하는 1일, 3일 최대 강수량(1 day peak, 3 day peak)과 연간 집중호우 일수(Heavy rain days)가 위해지표의 요소로 선정되었다.

성능/효과

이를 보완하기 위해서는 홍수 원인별로 각각 홍수 위험도를 평가하는 연구가 진행되어야 한다. FRI에서 가장 지배적인 요소는 노출이었고, 위해는 지역별 편차가 크지 않았으며 대응능력은 자연적 요인 때문에 노출이 적은 산간지역에서 높은 경향이 있었다. 이 때문에 서울과 해운대 등 큰 도시가 위치한 지역의 홍수위험도가 매우 크게 나타났다.
RCP 4.5 시나리오의 전국 평균값을 보면, 2030년대에는 현재보다 낮아졌다가 시간이 지날수록 점차 증가하여 2080년대가 되어야 현재 대비 다소 높아지는 것을 알 수 있다. RCP 8.
위해 지표의 요소들을 무차원화 시키기 위해선 확률밀도 함수를 먼저 추정해야 한다. h₁과 h₂의 관측 자료를 여러 분포로 추정한 결과 Gumbel 분포가 전국의 h₁과 h₂를 95% 신뢰수준에서 유의하게 추정할 수 있었다. Gumbel 분포는 GEV 분포(Generalized Extreme Value distribution)의 특수한 형태로써 우리나라 강수량 자료에 적합한 것으로 알려져 있으며(Lee et al.
(2018)은 인구밀도와 발전수준이 홍수 피해의 주된 요인이며 도시 규모가 비슷한 경우 내륙보다 해안지방의 홍수 피해가 더 클 것이라고 서술하고 있는데, 이는 본 연구에서 수행한 홍수위험도 평가와 비슷한 양상이다. 가장 큰 도시인 서울을 제외한다면, 부산 수영강, 한강서해, 신안군 등 바다와 인접한 지역에서의 홍수위험도가 내륙의 다른 도시지역보다 더 높게 산정되었다.
총26개라는 많은 요소를 사용하였기에 홍수와 연관성이 작은 요소가 존재할 수 있고 지수 및 지표 계산 시 과적합(overfitting) 문제가 발생할 수 있는데, 본 연구에서는 오히려 가중치를 부여함으로써 홍수피해와의 연관성이 작은 요소가 제외되도록 유도하였다. 간단한 방법이라 최적화된 가중치를 부여하긴 어렵지만 시행착오를 거치면서 신뢰도가 개선되었고, 이를 통해 적절한 가중치 부여가 위험도 평가의 신뢰도를 높일 수 있다는 것을 확인했다. 또한 지역특성과 홍수 원인에 따라 가중치를 다르게 부여할 것도 고려했으나, 과적합 가능성이 농후해 질 것이라 판단 해 전국에서 일괄적으로 부여했다.
모든 유역에서 가중치가 없을 때보다 가중치를 부여했을 때 더 나은 신뢰도를 보이고 있는 것을 보면, 현재의 가중치가 발생 가능한 홍수 의 잠재적 피해량을 더 정확히 표현할 수 있음이 검증되었다. 권역별로 나누어 보면 금강, 섬진강, 영산강 유역에서 강한 상관성을, 한강과 낙동강에서는 적절한 상관성을 보이면서 각 유역에서도 보통 이상의 신뢰도를 갖고 있음이 검증되었다. 과거 피해 기록과 가장 큰 불일치를 보이고 있는 남강댐(2018)과 남한강하류(1007) 유역은 연구에 활용된 피해액의 자료 기간 동안(2007~2016년) 특히 태풍으로 인한 피해를 크게 입은 지역이다.
위해의 세 요소 중 집중호우 일수의 가중치가 가장 높은 것을 보면 최근 집중호우로 인한 돌발홍수로 인한 피해가 많다는 2017년 재해연보의 기록을 나타내고 있는 것으로 보인다. 노출 지표 요소 중 지하상가를 제외한 모든 요소가 높은 중요도를 갖고 있는 것으로 보아 인구가 밀집된 지역일수록, 재산이 많이 집중된 곳일수록 홍수로 인한 피해액이 커질 것으로 보인다. 대응능력 요소 개수가 타 지표에 비해 많기 때문에 대응능력의 요소의 중요도가 타 지표 요소의 중요도와 같더라도 가중치가 작다.
이처럼 HadGEM3-RA을 포함하여 기상청에서 생산하는 기후 시나리오에서 확인되는 강수의 지역 불균형을 본 연구에서 산정한 FRI에서도 나타내고 있음을 알 수 있다. 또한, 전반적으로 도시 지역의 홍수위험도는 미래로 갈수록 상승하고 금강산댐과 같이 홍수에 노출된 요소가 적은 지역에서의 위험도는 감소한다. 기상청의 기후 시나리오들을 분석해 수도권과 부산 지역의 일 가능최대강수량(Probable Maximum Precipitation, PMP)의 증가율은 다른 비도시 지역에 비해 상대적으로 높을 것으로 전망된다는 이전의 연구 결과를 참고해 본다면(Sim et al.
모든 유역에서 가중치가 없을 때보다 가중치를 부여했을 때 더 나은 신뢰도를 보이고 있는 것을 보면, 현재의 가중치가 발생 가능한 홍수 의 잠재적 피해량을 더 정확히 표현할 수 있음이 검증되었다. 권역별로 나누어 보면 금강, 섬진강, 영산강 유역에서 강한 상관성을, 한강과 낙동강에서는 적절한 상관성을 보이면서 각 유역에서도 보통 이상의 신뢰도를 갖고 있음이 검증되었다.
미래 홍수위험도 평가를 위해 HadGEM3-RA 기반 RCP 4.5, 8.5 시나리오를 투영한 결과, 21세기 초의 홍수위험도는 현재 대비 감소하였지만 이후 꾸준히 증가하여 2080년대에는 현재보다 심각할 것으로 예상된다. 그리고 도시 지역의 위험도는 상승하고 금강산댐 같이 노출이 적은 지역의 위험도는 감소하였는데, 이는 지역 간 편차가 심화되며 도심 홍수로 인한 피해가 더 증가할 수 있다는 의미이다.
국내 실정에 적합하도록 총26개의 요소를 선정하였고, 2007~2016 동안의 홍수피해액 자료를 활용해 요소들의 가중치를 부여하여 현재 시점을 잘 표현할 수 있도록 FRI를 산정하였다. 부여된 가중치의 값이 최적해인지 여부를 알 수는 없으나, 시행착오를 통해서 점차 신뢰도가 향상되는 것을 확인하여 적절한 가중치 부여는 위험도 평가를 더 믿을 수 있게 한다는 것을 확인했다. 전국 113개 중권역의 FRI와 피해자료 간 스피어만 상관성 분석을 실시한 결과 FRI는 현재의 잠재적 홍수피해량을 적절히 표현하고 있었다.
부여된 가중치의 값이 최적해인지 여부를 알 수는 없으나, 시행착오를 통해서 점차 신뢰도가 향상되는 것을 확인하여 적절한 가중치 부여는 위험도 평가를 더 믿을 수 있게 한다는 것을 확인했다. 전국 113개 중권역의 FRI와 피해자료 간 스피어만 상관성 분석을 실시한 결과 FRI는 현재의 잠재적 홍수피해량을 적절히 표현하고 있었다. 하지만, 태풍처럼 우발적으로 홍수피해가 발생하는 경우에는 신뢰도가 저하되었는데, 이는 강수 기후를 통해 추정할 수 있는 홍수위험도에 초점을 맞추어 평가가 이루어지기 때문이다.

후속연구

기후변화로 인하여 국내 홍수 발생 가능성은 계속 증가할 것으로 예상되는 바, 이에 대한 적응 대책을 세우기 위해서는 홍수위험도 평가가 선행되어야 한다. 국제적으로도 IPCC (2014)에서 제시한 위험도 개념을 차용해 기후변화로 인한 홍수의 위험도를 평가하고 있지만 평가의 신뢰도를 검증하기 위한 자료가 미흡하며, 국내에서는 국지적으로 수행되고 있는 까닭에 각 지역마다 기준이 상이한 실정이다.
또한, 미래 전망 연구에서 요소 가중치는 동일하게 부여되기도 하지만 본 연구에서는 노출, 대응능력 지표가 미래에도 현재와 같고 세 지표의 영향들 또한 같다는 가정을 바탕으로 가중치를 부여했다. 더 나아가, 노출과 대응능력도 미래 시나리오로 투영해 미래 위험도를 평가하는 방법도 생각해볼 수 있지만, 이미 기후변화 시나리오로 인한 불확실성이 매우 큰 상황에서 또 다른 불확실성을 더해주기 때문에 각별한 주의가 필요할 것으로 생각된다.
스피어만 상관계수 ρ는 두 변수의 서열이 일치할수록 높은 값을 갖게 되므로, 잠재 피해량의 상대적 크기를 수치화한 FRI의 신뢰도 검증을 위해서 사용될 수 있다고 판단했다.
위 사례들은 기후변화 양상이 반영되지 않았으며 현재 참조하기에는 사회·경제적 측면에서의 비현실성이 다소 존재하고 있으므로, 보다 진보된 방법론을 기반으로 전국적인 범위의 홍수위험도를 다시 평가할 필요성이 있다.
미래 FRI 전망의 공간적인 분포 특성은 타 기후변화 연구 결과들과 유사하지만 시간적 변화 추세는 약간의 차이가 존재한다. 이는 하나의 시나리오만을 활용한 본 연구의 한계점으로, 추후 연구로써 다양한 기후 시나리오를 투영해 미래를 전망한다면 미래 홍수위험도 변화 추이에 관한 더 깊은 분석과 고찰이 가능할 것이다. 또한, 미래 전망 연구에서 요소 가중치는 동일하게 부여되기도 하지만 본 연구에서는 노출, 대응능력 지표가 미래에도 현재와 같고 세 지표의 영향들 또한 같다는 가정을 바탕으로 가중치를 부여했다.
하지만, 기후변화 관점에서 위험도를 정의한 IPCC AR5의 개념에 기반을 두었기 때문에 기후변화로 인한 미래 홍수위험도 평가에 매우 적합하며, 동일한 기준으로 전국을 평가하기 때문에 다른 지수와는 달리 국가단위에서 홍수 대책을 수립하기 위한 기초자료로 참고 될 수 있다는 장점이 있다. 추후에 현재 구축된 전국단위 평가방법에 정교한 가중치 최적화 기법을 적용하는 연구를 진행하게 된다면 신뢰도 측면에서도 우수한 홍수 위험도 평가가 가능할 것으로 기대된다.

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저자의 다른 논문 :

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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