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J. Korean Soc. Hazard Mitig. > Volume 17(6); 2017 > Article
3D Risk Matrix 개념을 활용한 도심지 토사재해 고위험구역 정밀평가 기법 연구

Abstract

The risk of landslides and debris-flow has increased in Urban area due to urbanization and development of residential land in mountain areas. There is a growing interest in the damage of debris-flow according to the Mt. Umyeon, large-scale damages occurred in the urban area due to debris-flow in 2011. The risk assessment of urban areas due to debris flow is an intermediate step in risk management. And it is aimed at establishing various measures to evaluate, mitigate or control the level of risk that can be endured socially and economically. In this study, we introduced the 3D Risk Matrix concept and presented a methodology for evaluating each of exposure of the downstream population and possible debris-flow height and velocity.

요지

도시화에 따른 산지의 택지개발 확산 등으로 인해 국내 도심지에서의 산사태 및 토석류 위험성이 증가하였다. 특히 2011년 우면산 산사태에서와 같이 토석류로 인한 산지 하류부의 대형 피해가 발생함에 따라 도심지에서의 토석류 피해에 관한 관심이 증대되고 있다. 토석류로 인한 도심지의 위험 평가는 위험 관리의 중간과정으로서 사회적, 경제적으로 감내할 수 있는 위험의 수준을 평가하여, 완화시키거나 제어하기 위한 다양한 대책 수립을 위한 목적을 가진다. 본 연구에서는 도심지의 토석류 위험을 평가하기 위해서는 산사태의 발생 - 토석류 이동 - 토석류 퇴적에 이르는 메커니즘에 따라 발생가능 토석류 높이, 속도 및 하류부 인구의 노출정도를 종합적으로 평가할 수 있는 3D Risk Matrix 개념을 도입하였으며, 토석류 발생으로 인한 물리적 위험 및 인문⋅사회적 위험 평가가 동시에 가능한 방법론을 제시하였다.

1. 서론

2015년 현재 우리나라의 16.6%가 도시지역으로 국민 91.8%가 거주하고 있으며, 1960년(39.2%) 부터 도시지역 인구비율이 계속해서 증대되고 있다(MOLT, 2016). 또한 도시화에 따른 택지개발 확산, 기성시가지의 고밀도개발 등으로 급경사지까지 택지로 사용하게 됨에 따라 위험 지반 및 토사붕괴 위험이 증대되고 있다. 특히 기후변화로 인한 국지성 집중호우는 대규모 산사태를 유발하였으며, 2011년 발생한 우면산 및 춘천 산사태로 인해 많은 인명 및 재산 피해가 발생한바 있다. 2011년 산사태 이후 복구 중심의 정책은 예방 및 인명 피해 최소화로, 관심지역 또한 산림지역에서 도심지역으로 바뀌었고 최근까지 도심지에서의 토석류 위험 평가 연구가 활발히 수행되고 있다.
국내의 선행연구를 살펴보면 Kim and Jang(2010)는 도로인근 유역의 토석류 위험평가를 위해 토석류 발생가능성(재해점수)와 도로의 피해가능성(취약점수)을 과거 발생 데이터의 로지스틱 회귀분석을 통해 점수화하였으며, 두 가지 요소의 2차원적 RISK Ranking Matrix를 통해 6단계로 등급화 하였다.
Choi et al. (2013)는 토사재해 위험구역 내 건축물의 인문⋅사회적 위험도 평가를 위하여 건물 면적 및 층수를 활용한 예상재실인구수를 도출하였으며, 결과 값을 GIS상의 자연등급법(Jenks Natural Breaks Classification)을 사용하여 5단계로 등급화 하였다.
Woo et al. (2014)는 토석류 위험도 예측을 위하여 토석류의 이동 토사량과 고도차를 이용한 물리적 강도 및 건물별 예상재실인구 추정을 통한 사회적 취약성을 도출하였으며, 두 가지 요소의 2차원적 Risk Ranking Matrix를 통해 5단계로 등급화 하였다.
Choi et al. (2015)는 토석류 피해지역에 대한 리스크 평가를 위해 DEBRIS-2D 모형을 이용하여 산정된 토석류 높이와 속도를 바탕으로 건물의 충격압을 도출하였으며, 개별 주택 공시 가격과의 관계식을 바탕으로 각 건물별 리스크 곡선을 제시하였다.
선행연구들은 토석류로 인한 위험을 평가하였으나 연구자의 정의에 따라 취약성, 위험도, 리스크 등 혼재된 용어를 사용하였으며, 제시된 각 요소를 곱하여(융합하여) 등급화한 연구가 대부분이었다. 본 연구에서는 토석류로 인한 위험요소를 Source, Receptor, Pathway로 구분하여 혼재된 용어를 구분하였으며, 각 요소 개개의 특성을 반영할 수 있는 3D Risk Matrix 개념을 이용한 토석류 리스크 평가 방법을 제시하였다.

2. 이론적 배경 및 연구방법

2.1 토석류 위험(Risk)의 정의

유엔재해경감전략기구의 용어 정의(UNISDR, 2009)에 따르면 재해 위험(Risk)은 특정 기간 사회에 발생할 수 있는 잠재적인 인적, 물적 손실로서 노출(Exposure), 위해(Hazard), 취약성(Vulnerability) 간 교집합으로 설명된다(Fig. 1). 구체 적으로 토석류(Source)라는 위해에 대한 노출은 피해를 입을 수 있는 사람, 시설물 등(Receptor)을 의미하며, 취약성은 취약계층, 방호시설 여부 등(Pathway) 피해에 대응할 능력을 의미한다. 토석류 위험은 이 세 가지 조건이 함께 작용할 때, 피해를 입을 수 있는 강도로 정의된다.
Fig. 1
Risk Concept
KOSHAM_17_06_533_fig_1.gif

2.2 연구의 착안점

위험 평가(Risk Assessment)는 위험 관리(Risk Management)의 중간과정으로서 사회적, 경제적으로 감내할 수 있는 위험의 수준을 평가하여, 완화시키거나 제어하기 위한 다양한 대책 수립을 위한 목적을 가진다(Kim and Jang, 2010). 위험평가를 위해서는 기본적으로 재해를 유발하는 인자와 메커니즘의 규명이 필요하며, 재해발생에 따른 피해에 대한 정량, 또는 정성적 평가방안의 제시가 필요하다.
도심지의 토석류 위험을 평가하기 위해서는 산사태의 발생 - 토석류 이동 - 토석류 퇴적에 이르는 메커니즘에 따라 유역 상류부의 산사태 발생 가능성에서부터 유역 하류부의 인구, 건물, 재산 등을 의미하는 노출성 및 취약성(방재능력 부족, 적응성, 회복력)에 대한 평가가 같이 이루어져야 한다.
Risk Matrix는 미국의 보험이론의 한 분야로 시작되었으며, 위험의 시각화를 통해 최소의 위험으로 최대의 수익을 올리는 것을 목적으로 개발되었다. Antoniadis and Thorpe (2003)은 시간, 비용, 가능성 요소를 결합하여 정량적 Risk Pyramids를 제시한 바 있다.
본 연구에서는 토석류 발생으로 인한 물리적 위험 및 인문⋅사회적 위험 평가가 동시에 가능하도록 3D Risk Matrix 개념을 도입하였다(Fig. 2). 이때 사용되는 세 가지 기본 축은 다음과 같다.
Fig. 2
Debris-flow Risk Assessment Concept in Urban Area
KOSHAM_17_06_533_fig_2.gif
  • - ‘X’ 축 방향으로 토석류 깊이

  • - ‘Z’ 축 방향으로 토석류 속도

  • - ‘Y’ 축 방향으로 인적 취약성

2.3 토석류 위험 평가를 위한 등급화 방안

3D Risk Matrix 개념을 바탕으로 토석류 위험을 정량적으로 평가할 수 있게 세 가지 기본 축을 아래와 같은 매트릭스를 이용하여 등급화 하였다(Fig. 3).
Fig. 3
3D Risk Matrix Concept Illustration
KOSHAM_17_06_533_fig_3.gif
  • (a): 토석류 깊이 및 속도에 관한 위험도 매트릭스

  • (b): 토석류 깊이 및 인적 취약성에 관한 위험도 매트릭스

  • (c): 토석류 속도 및 인적 취약성에 관한 위험도 매트릭스

  • (d): 토석류 깊이, 속도 및 인적 취약성에 관한 위험도 매트릭스

이때, 토석류 깊이 및 속도에 대해서는 미개척국(USBR, 1988)에서 제시한 건물(깊이: 0~1.5 m, 속도: 0~8 m/s) 및 차량(깊이: 0~1 m, 속도: 0~5 m/s)에 대한 범위를 건물 및 도로에 적용하였으며(Choi et al., 2016), 인적취약성 지표의 범위는 해당 모델링 등을 통해 얻어진 토석류 발생 가능 범위에 해당하는 건물별 인구분포를 산정한 결과를 바탕으로 분위 회귀분석(Quantile Regression)을 사용하여 5등급으로 구분하였다.
5단계는 S, A, B, C, D로 구분하였으며, S등급은 토석류가 발생할 확률이 매우 높고, 인적 노출이 매우 높게 나타나며, 토석류로 인한 방호능력이 매우 약한 지역으로 정의하였으며, 나머지 등급의 정의는 Table 1에 상세히 제시하였다.
Table 1
Comments of the Risk Ranking
Risk Ranking Comments
S  (Hazard) Very high probability of Debris-flow occur
 (Exposure) Very high exposure to people and property
 (Vulnerability) Very Weak of Debris-flow defense ability
A  (Hazard) high probability of Debris-flow occur
 (Exposure) high exposure to people and property
 (Vulnerability) Weak of Debris-flow defense ability
B  (Hazard) probability of Debris-flow occur
 (Exposure) exposure to people and property
 (Vulnerability) Debris-flow defense ability
C  (Hazard) Low probability of Debris-flow occur
 (Exposure) Low exposure to people and property
 (Vulnerability) Strong Debris-flow defense ability
D  (Hazard) Very low probability of Debris-flow occur
 (Exposure) Very low exposure to people and property
 (Vulnerability) Very strong Debris-flow defense ability
각 등급의 산출은 GIS 상에서 이루어지며, 이를 위해 세 가지 기본 축의 데이터를 동일한 격자별로 생성해야 한다. 격자별로 제시된 세 가지 기본 축의 정보는 5단계로 재분류하며, 각각의 단계에 해당하는 등급을 산정하기 위해 3D Risk Ranking Matrix Cube를 제시하였다(Table 2).
Table 2
Pyramids of 3D Risk Ranking Matrix Cube about Debris-flow (S: 80 and Above, A: Between 60 and 80, B: Between 40 and 60, C: Between 20 and 40, D: 20 Below)
Line 1 (Debris-flow Depth, Human Vulnerability, Debris-flow Velocity)
(1, 5, 5) = 25 (C) (2, 5, 5) = 50 (B) (3, 5, 5) = 75 (A) (4, 5, 5) = 100 (S) (5, 5, 5) = 125 (S)
(1, 5, 4) = 20 (C) (2, 5, 4) = 40 (B) (3, 5, 4) = 60 (A) (4, 5, 4) = 80 (S) (5, 5, 4) = 100 (S)
(1, 5, 3) = 15 (D) (2, 5, 3) = 30 (C) (3, 5, 3) = 45 (B) (4, 5, 3) = 60 (A) (5, 5, 3) = 75 (A)
(1, 5, 2) = 10 (D) (2, 5, 2) = 20 (C) (3, 5, 2) = 30 (C) (4, 5, 2) = 40 (B) (5, 5, 2) = 50 (B)
(1, 5, 1) = 5 (D) (2, 5, 1) = 10 (D) (3, 5, 1) = 15 (D) (4, 5, 1) = 20 (C) (5, 5, 1) = 25 (C)
Line 2 (Debris-flow Depth, Human Vulnerability, Debris-flow Velocity)
(1, 4, 5) = 20 (C) (2, 4, 5) = 40 (B) (3, 4, 5) = 60 (A) (4, 4, 5) = 80 (S) (5, 4, 5) = 100 (S)
(1, 4, 4) = 16 (D) (2, 4, 4) = 32 (C) (3, 4, 4) = 48 (B) (4, 4, 4) = 64 (A) (5, 4, 4) = 80 (S)
(1, 4, 3) = 12 (D) (2, 4, 3) = 24 (C) (3, 4, 3) = 36 (C) (4, 4, 3) = 48 (B) (5, 4, 3) = 60 (A)
(1, 4, 2) = 8 (D) (2, 4, 2) = 16 (D) (3, 4, 2) = 24 (C) (4, 4, 2) = 32 (C) (5, 4, 2) = 40 (B)
(1, 4, 1) = 4 (D) (2, 4, 1) = 8 (D) (3, 4, 1) = 12 (D) (4, 4, 1) = 16 (D) (5, 4, 1) = 20 (C)
Line 3 (Debris-flow Depth, Human Vulnerability, Debris-flow Velocity)
(1, 3, 5) = 15 (D) (2, 3, 5) = 30 (C) (3, 3, 5) = 45 (B) (4, 3, 5) = 60 (A) (5, 3, 5) = 75 (A)
(1, 3, 4) = 12 (D) (2, 3, 4) = 24 (C) (3, 3, 4) = 36 (C) (4, 3, 4) = 48 v (5, 3, 4) = 60 (A)
(1, 3, 3) = 9 (D) (2, 3, 3) = 18 (D) (3, 3, 3) = 27 (C) (4, 3, 3) = 36 (C) (5, 3, 3) = 45 (B)
(1, 3, 2) = 6 (D) (2, 3, 2) = 12 (D) (3, 3, 2) = 18 (D) (4, 3, 2) = 24 (C) (5, 3, 2) = 30 (C)
(1, 3, 1) = 3 (D) (2, 3, 1) = 6 (D) (3, 3, 1) = 9 (D) (4, 3, 1) = 12 (D) (5, 3, 1) = 15 (D)
Line 4 (Debris-flow Depth, Human Vulnerability, Debris-flow Velocity)
(1, 2, 5) = 10 (D) (2, 2, 5) = 20 (C) (3, 2, 5) = 30 (C) (4, 2, 5) = 40 (B) (5, 2, 5) = 50 (B)
(1, 2, 4) = 8 (D) (2, 2, 4) = 16 (D) (3, 2, 4) = 24 (C) (4, 2, 4) = 32 (C) (5, 2, 4) = 40 (B)
(1, 2, 3) = 6 (D) (2, 2, 3) = 12 (D) (3, 2, 3) = 18 (D) (4, 2, 3) = 24 (C) (5, 2, 3) = 30 (C)
(1, 2, 2) = 4 (D) (2, 2, 2) = 8 (D) (3, 2, 2) = 12 (D) (4, 2, 2) = 16 (D) (5, 2, 2) = 20 (C)
(1, 2, 1) = 2 (D) (2, 2, 1) = 4 (D) (3, 2, 1) = 6 (D) (4, 2, 1) = 8 (D) (5, 2, 1) = 10 (D)
Line 5 (Debris-flow Depth, Human Vulnerability, Debris-flow Velocity)
(1, 1, 5) = 5 (D) (2, 1, 5) = 10 (D) (3, 1, 5) = 15 (D) (4, 1, 5) = 20 (C) (5, 1, 5) = 25 (C)
(1, 1, 4) = 4 (D) (2, 1, 4) = 8 (D) (3, 1, 4) = 12 (D) (4, 1, 4) = 16 (D) (5, 1, 4) = 20 (C)
(1, 1, 3) = 3 (D) (2, 1, 3) = 6 (D) (3, 1, 3) = 9 (D) (4, 1, 3) = 12 (D) (5, 1, 3) = 15 (D)
(1, 1, 2) = 2 (D) (2, 1, 2) = 4 (D) (3, 1, 2) = 6 (D) (4, 1, 2) = 8 (D) (5, 1, 2) = 10 (D)
(1, 1, 1) = 1 (D) (2, 1, 1) = 2 (D) (3, 1, 1) = 3 (D) (4, 1, 1) = 4 (D) (5, 1, 1) = 5 (D)
3D Risk Ranking Matrix Cube는 토석류 깊이, 속도, 인적취약성을 곱하여 얻어진 결과의 범위로 결정 된다. S등급은 세 가지 요소를 곱한 결과를 통해 제시되며, S등급은 80이상, A등급은 80미만 60이상, B등급은 40이상 60미만, C등급은 20이상 40미만, D등급은 20미만으로 정의하였다. 예를 들어 토석류 깊이가 5등급, 토석류 속도가 5등급이며, 인적 취약성 요소가 5등급일 경우 이들의 곱은 125이며, S 등급에 해당한다.

3. 기법 적용

본 연구에서 제시한 3D Risk Matrix 기법의 확립을 위하여 미계측 유역인 부산시 황령산 유역에 1차적으로 적용하였으며, 계측 유역인 우면산 레미안 아파트 유역에 적용하여 정확도를 확인하였다. 기법 적용은 Fig. 4와 같은 흐름도를 바탕으로 하였으며, 대상지에 대해 토석류 발생 가능성 모델링 및 도로, 건물단위 인적 노출 분석을 통해 토석류로 인한 잠재적 위험도를 도출하였다.
Fig. 4
Flow-chart of the Assessment of Debris- flow Risk
KOSHAM_17_06_533_fig_4.gif
부산시 황령산 유역은 미계측 유역으로 본 연구에서 개발한 3D Risk Matrix 기법을 확립하기 위하여 선행연구인 Choi et al. (2016)의 값을 인용하여 구동하였다.
토석류 발생에 따른 최대 속도 및 높이 요소는 FLO-2D 모형을 이용하여 도출하였다. 또한 대상지의 인적취약성 요소는 2015년 통계청 자료를 바탕으로 건물의 인구밀도를 추정하였으며, 2015년 부산광역시의 시간대별 교통조사 자료 중 가장 높은 인구밀도를 보인 주간 자료를 활용하여 도로의 인구밀도를 도출하였다(Table 3).
Table 3
Factor of Debris-flow 3D Risk Map
Factor Result Legend
Maximum Velocity (m3/s) KOSHAM_17_06_533_fig_5.gif KOSHAM_17_06_533_fig_6.gif
Maximum Flow Depth (m) KOSHAM_17_06_533_fig_7.gif KOSHAM_17_06_533_fig_8.gif
Maximum (Day Time) Human Vulnerability (Person) KOSHAM_17_06_533_fig_9.gif KOSHAM_17_06_533_fig_10.gif
도출된 토석류의 최대속도, 최대높이 및 인적취약성 인자는 Table 2와 같은 형태로 재분류하는 단계를 거쳤다. 토석류 깊이 및 속도는 미개척국에서 제시한 단계를 사용하였으며, 인구밀도는 분위회귀분석을 통하여 건물 및 도로 각각의 인구밀도를 5단계로 분류하였다. 또한, 3가지 요소들의 공간적 위상을 일치시키기 위하여 토석류 발생가능 범위로 생성된 3×3 m 격자(총 36,698개)에 투영하였다.
구축된 3가지 벡터형태의 요소들을 GIS 프로그램 상의 교차(Intersect) 기능을 이용하여 한격자당 3가지 요소 정보를 가지게 만든 후 이를 곱한 값을 바탕으로 5단계(S, A, B, C, D)의 토석류 위험도(Risk) 맵을 산출하였다(Fig. 5).
Fig. 5
Debris-flow 3D Risk Map
KOSHAM_17_06_533_fig_11.gif
도출된 Debris-flow 3D Risk Map의 격자는 각각 S(315개, 5.6%), A(2,064개, 5.6%), B(948개, 2.6%), C(1,108개, 3.0%), D(32,263개, 87.9%)로 분석되었다.
확립된 기법을 2011년 토석류로 인한 피해가 일어났던 서울특별시 우면산 래미안 아파트 상류 유역에 적용하였다. 이때, 토석류 발생 및 이동 모의를 위한 FLO-2D 모형의 매개변수는 선행연구 제시한 매개변수 값을 바탕으로 Table 4와 같이 구성하였다. 또한 대상지의 인적취약성 요소는 2011년 통계청 자료를 바탕으로 건물의 인구밀도를 추정하였으며, 서울시 정기 교통량 조사 데이터를 이용하여 도로의 인구밀도를 도출하였다.
Table 4
FLO-2D Input Parameter Value
Parameter Input Value
Modeling Cell Size (m) 3 x 3 m
Viscosity vs Sediment Concentration Coefficient: 0.0046
Exponent: 20.044
(O’Brien and Julien, 1988)
Yield Stress vs Sediment Concentration Coefficient: 0.0043
Exponent: 23.775
(O’Brien and Julien, 1988)
Resistance Parameter (K) 0
(Kim et al., 2013)
Manning’s n Value (n) Forest: 0.02
Road, Urban Area: 0.15
(Kang and Kim, 2015)
Inflow Time (h) 0.02h(72s)
(Kim et al., 2013)
Simulation Time (h) 0.1h(360s)
(Kim et al., 2013)
Total Volume (m3) 42,500
(Kang and Kim, 2015)
도출된 토석류의 최대속도, 최대높이 및 인적취약성 인자는 Fig. 6과 같으며, FLO-2D 모델에서 아파트 등을 고려하지 못하는 한계로 인해 확산범위는 실제와 다르게 광범위하게 확산된 것으로 나타났다.
Fig. 6
Maximum Depth(a), Maximum Velocity(b) and Human Vulnerability(c) in Mt. Umyeon
KOSHAM_17_06_533_fig_12.gif
그러나 도출된 토석류 최대속도, 최대높이 및 인적취약성 인자를 바탕으로 최종적으로 산출된 Debris-flow 3D Risk Map의 결과는 Fig. 7과 같으며, 실제 인명 피해가 발생한 래미안 아파트 지역과 도로 지역이 S등급으로 나타났다.
Fig. 7
Debris-flow Potential Risk in Mt. Umyeon
KOSHAM_17_06_533_fig_13.gif

4. 결 론

본 연구에서는 산사태의 발생, 토석류 이동 및 토석류 퇴적에 이르는 메커니즘에 따라 발생가능 토석류 높이, 속도 및 하류부 인구의 노출정도를 종합적으로 평가할 수 있는 3D Risk Matrix 개념을 도입하였다. 이를 바탕으로 토석류 발생으로 인한 물리적 위험도 및 인문⋅사회적 위험도 평가가 동시에 가능한 방법론을 제시하였으며, 이를 적용하였다. 이에 따른 시사점은 다음과 같다.
  • (1) 선행 연구들에서는 토석류로 인한 물리적 취약성 및 인문⋅사회적 취약성 도출에 관한 연구가 많이 진행되었으나, 두 가지 성격이 다른 요소를 동시에 고려하여 평가하기에는 한계가 있었다. 이에 본 연구에서 제시한 3D Risk Matrix 개념을 활용하여 산지부에서의 물리적 취약성 요소 및 하류부에서의 인문⋅사회적 요소를 동시에 평가가 가능하였다.

  • (2) 3D Risk Matrix 개념을 부산시 황령산 유역에 적용한 결과 토석류 최대속도, 최대높이 및 시간대별 도로 및 건물에서의 인구밀도를 동시에 고려할 수 있는 5단계(S, A, B, C, D)의 토석류 위험도(Risk) 맵을 산출하였으며, 이를 통해 기법을 정립하였다.

  • (3) 최종적으로 서울특별시 우면산 래미안 아파트 유역에 3D Risk Matrix 기법을 적용한 결과 실제 피해가 일어났던 아파트 지역과 도로지역에서 S등급으로 나타났으며, 실용적 활용이 가능할 것으로 나타났다.

  • (4) 본 연구에서 최종 결과인 Debris-flow 3D Risk Map은 일정 격자 단위로 도출되며, 이는 타 GIS 정보와 호완성이 크며, 방재 시스템 등에 탑재 및 활용 가능할 것으로 판단된다.

본 연구에서 제시한 3D Risk Matrix 개념을 이용한 토석류 리스크 평가 방법을 이용하면 물리적, 인문⋅사회적 위험도 평가가 동시에 가능해짐에 따라 개별적으로 대응해오던 사방, 급경사지대책, 도로방재, 치산 사업 및 도심지 위험지구 대책 등을 다차원적으로 고려할 수 있을 것으로 판단된다.

감사의 글

본 연구는 국토교통부/국토교통과학기술진흥원 건설기술연구사업의 연구비지원(13건설연구S04 (13SCIPS04))에 의해 수행되었습니다.

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