미래 재난의 대응을 위한 시민안전의식 영향요인 분석

Factors Influencing Citizen’s Safety Consciousness for Responding to Future Disasters

Article information

J. Korean Soc. Hazard Mitig. 2024;24(4):37-43
Publication date (electronic) : 2024 August 31
doi : https://doi.org/10.9798/KOSHAM.2024.24.4.37
* 정회원, 울산연구원 안전환경연구실 전문연구원(Tel: +82-52-283-7759, E-mail: sonnyz@uri.re.kr)
* Member, Researcher, Safety & Enviormental Research Division, Ulsan Research Institute
** 울산연구원 안전환경연구실 연구위원(Tel: +82-52-283-7750, E-mail: kim.hee-jong@uri.re.kr)
** Research Fellow, Safety & Enviormental Research Division, Ulsan Research Institute
*** 울산연구원 안전환경연구실 연구위원(Tel: +82-52-283-7751, E-mail: bluesky@uri.re.kr)
*** Research Fellow, Safety & Enviormental Research Division, Ulsan Research Institute
**** 정회원, 울산연구원 도시공간연구실 전문위원(Tel: +82-52-283-7744, E-mail: bkwan@uri.re.kr)
**** Member, Researcher, Urban & Spatial Research Division, Ulsan Research Institute
***** 정회원, 울산연구원 안전환경연구실 연구위원(E-mail: hydro@uri.re.kr)
***** Member, Research Fellow, Safety & Enviormental Research Division, Ulsan Research Institute
***** 교신저자, 정회원, 울산연구원 안전환경연구실 연구위원(Tel: +82-52-283-7752, Fax: +82-52-289-7447, E-mail: hydro@uri.re.kr)
***** Corresponding Author, Member, Research Fellow, Safety & Enviormental Research Division, Ulsan Research Institute
Received 2024 May 07; Revised 2024 May 09; Accepted 2024 June 10.

Abstract

미래 사회 신종재난의 유형은 더욱 다양하고 복잡해져가고 있다. 대형화된 미래 복합재난은 물리적인 대책만으로는 효과적인 대응을 이룰 수 없는 실정이므로, 시민안전의식 수준의 제고를 통하여 안전의식이 하나의 가치관으로 자리잡는 것이 필요하다. 본 연구에서는 미래 재난위험에 대한 안전의식 향상에 기여하는 영향요인을 실증분석하였다. 그 결과, 시민의 연령, 재난취약계층 여부, 지역 위험인식수준, 지역 재난피해 인지수준, 대처방안 논의 여부, 예방 및 복구단계의 재난안전정책 만족수준이 유의한 영향요인으로 나타났다. 도출된 결과는 미래 안전의식을 증진시킬 수 있는 정책과 제도의 기반 마련을 도모할 수 있을 것으로 기대된다.

Trans Abstract

In terms of future societies, the diversity and complexity of new disasters are increasing. Given physical measures cannot solely address large-scale complex disasters in the future, elevating public safety consciousness and establishing it as a core value becomes essential. This study empirically analyzed the influencing factors that contribute to the improvement of safety awareness regarding future disaster risks. Citizens’ age, whether they were a disaster-vulnerable group, local safety awareness, risk awareness, whether response measures were discussed, and the level of satisfaction with disaster safety policies in the prevention and recovery stages were identified as sig nificant influencing factors. The expected results are anticipated to lay the foundation for policies and systems capable of promoting future safety consciousness.

1. 서 론

1.1 연구의 배경 및 목적

현대 인류는 끊임없이 변화의 시기를 맞이해오며, 많은 경제성장을 이룩해왔다. 그러한 경제성장의 이면에는 급변의 시대 속에서 겪어온 많은 재난과 안전 문제들이 있다. 나날이 발전해가는 현대사회의 첨단기술처럼 재난의 유형과 형태 또한 다변화되어가고 있다. 코로나19라는 사상 초유의 전파력으로 상당한 사회⋅경제적 피해를 주었던 신종 감염병과 2000년대 이후 아이티, 일본, 튀르키예 등에서 수많은 사상자를 발생시킨 대규모 지진을 고려했을 때, 미래의 재난은 더욱 복잡화 및 대형화되어 예측이 불확실해질 것이라는 특성을 갖고 있다. 이처럼 피해규모를 추정하기 어려운 대형재난의 선제적인 예방과 효과적인 대응을 위해서는 선진적인 재난안전의식의 제고가 필요하다. 시민안전의식의 함양은 재난의 위험성을 인지하고 대응하기위한 행동의 동기를 부여해주는 역할을 하며(Lee et al., 2021), 안전동기의 기대효과는 안전 참여행동으로 이어져 안전분위기를 형성함으로써, 안전의식 제고와 안전목표 실현의 핵심요인이 될 수 있다(Jung et al., 2015). 이러한 점을 역으로 보았을 때, 안전의식의 부재는 안전행동의 부재로 이어져 미래 재난의 대형화에 기여될 수 있다는 것을 예상할 수 있다.

따라서 본 연구에서는 미래 재난에 대한 안전의식의 기대수준에 영향을 미치는 요인을 도출함으로써, 미래 사회의 신종재난을 대비하기 위한 시민안전의식(이하 “미래 안전의식”이라 함)을 높이는데 기여하고자 한다.

1.2 연구의 범위 및 방법

본 연구는 미래 안전의식에 영향요인을 실증분석을 통하여 파악하고자 한다. 울산시민 400명이 참여한 「2023년 울산시민 재난안전 의식 설문조사」 항목을 분석에 활용하였다. 울산시민의 개인 특성과 안전인식도에 관한 설문결과를 바탕으로 순서형로짓모형을 활용해 미래 안전의식 영향요인을 실증분석한다.

2. 선행연구 검토

안전의식(safety consciousness)은 ‘국민이 안전에 대한 정보와 중요성을 인식하고 지역사회와 국가가 더 안전해질 수 있도록 행동으로 실천하는 것’을 의미한다(Kwon, 2012; Shin et al., 2021). 이에 따라 안전의식의 제고는 안전행동의 증대를 의미하며, 안전의식의 증진 과정이 재난안전관리체계의 강화에 있어서 중요한 요소라는 것을 의미하는데, 이러한 안전의식의 영향요인에 관련된 선행연구는 다음과 같다.

Seo and Lee (2012)는 2005, 2008, 2010년의 3개년 사회조사 데이터를 바탕으로 16개 광역자치단체 지역주민들의 사회안전의식 및 사회위험인식에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 독립변수로는 가구당 평균소득, 실업률, 여성인구수, 범인 검거율, 안전 관련 예산, 정치적 요인(대북관계변화에 따른 2008년 전, 후), 시간요인(전년 대비 확인을 위한 n-1년도 데이터), 지역유형(광역시 = 0, 광역도 = 1)을 활용하였다. 사회안전의식과 사회위험인식의 유의한 영향요인으로는 모두 정치적 요인과 시간요인으로 나타났다. 사회안전의식은 대북관계가 보다 완화되었던 2008년 이전일수록, 그리고 연도가 변화함에 따라 더 증가하였다. 사회위험인식 또한 같은 맥락으로써 2008년 이전일수록, 그리고 연도가 변화함에 따라 더 감소하였다.

Lim (2016)은 충남지역의 시민과 공무원 600명을 대상으로 실시한 설문조사를 바탕으로 사회안전의식의 영향요인을 분석하였다. 독립변수는 연령, 성별, 학력, 신분(시민 = 0, 공무원 = 1), 거주지역(시 = 0, 군 = 1), 세월호사고 이후 안전의식 변화 여부, 안전불감증 심각성 정도, 안전에 대한 사회적 자본 수준, 안전교육 및 제도강화 필요정도로 구성되었다. 분석 결과, 연령이 낮을수록, 여성일수록, 시민일수록, 세월호사고 이후 안전의식이 바뀌지 않을수록, 안전불감증이 심하지 않다고 느낄수록, 사회적 자본 수준이 낮을수록, 교육 및 제도 강화가 필요치 않다고 느낄수록 우리사회 전반이 안전하지 않다고 인식하였다.

Kim (2018)은 D대학교 생활관에 거주하는 내국인 재학생 2,721명을 대상으로 한 국민안전의식지수(PSCI)에 관련된 설문조사를 통하여 안전의식과 안전행동의 영향요인을 분석하였다. 독립변수는 성별, 연령, 캠퍼스 내 안전인지수준, 기숙사 내 안전인지수준, 과거 안전사고 및 재해 경험 유무, 안전교육 참여 횟수를 활용하였다. 분석 결과로는 남학생인 경우, 연령이 낮을수록, 과거 안전사고 및 재해 경험이 없을수록, 안전교육에 참여한 경험이 많을수록 안전의식수준이 높아졌으며, 안전행동수준 또한 마찬가지로 남학생인 경우, 연령이 낮을수록, 과거 안전사고 및 재해 경험이 없을수록, 안전교육에 참여한 경험이 많을수록 높아지는 것으로 나타났다.

Park and Jeon (2019)은 2018년 사회조사에 응답한 50세 이상 장애인을 대상으로 사회안전의식의 영향요인을 분석하였다. 독립변수는 연령, 성별, 거주지역(수도권 = 1, 비수도권 = 0), 학력, 가구소득, 독거유무, 가족관계 만족도, 주관적 건강평가, 위험대처 인지수준(긴급상황 시 행동요령 및 대처방법), 본인 및 타인준법수준, 사회 내 공공질서 준수수준으로 구성되었다. 분석 결과, 성별, 거주지역, 주관적 건강평가, 위험대처 인지수준, 타인준법수준, 공공질서 준수수준이 통계적으로 유의하였다. 남자일수록, 비수도권에 거주할수록, 주관적 건강평가가 높을수록, 위험대처 인지수준과 타인준법수준 및 공공질서 준수수준이 높을수록 사회안전의식이 높은 것으로 나타났다.

이처럼 기존의 선행연구들은 현재를 기준으로 한 시간적 범위에 따른 전반적인 사회안전의식의 영향요인에 초점이 맞추어져 있다. 하지만 미래 재난의 양상은 갈수록 대형화되고 예측 또한 불확실해지고 있는 실정을 고려한다면, 미래 안전의식의 기대 수준에 영향을 미치는 요인을 분석하여 효과적인 안전대책을 모색할 필요가 있다.

3. 변수구성 및 분석모형

3.1 변수구성

본 연구에서는 2023년 12월에 실시된 400명의 울산시민을 대상으로 한 재난안전 시민의식 조사결과를 활용하였다. 우선, 종속변수로는 향후 10년 이내의 미래에 울산이 재난 위험으로부터 안전해질 것인지에 대한 기대수준으로 선정하였다. 종속변수는 ‘1 = 매우 위험해질 것’에서 ‘5 = 매우 안전해질 것’까지 연속형 5점 척도로 구성되었다.

독립변수는 검토하였던 선행연구를 바탕으로 한 개인특성, 재난안전 인식수준, 재난안전 행동수준, 재난안전 정책사업 만족수준으로 구성하였다. 개인특성 변수는 성별, 연령, 직업, 재난취약계층(노인, 장애인, 저소득층) 여부로 구성되었다. 재난안전 인식수준 변수는 울산시 재난안전에 대한 관심도 수준, 울산시 지역 위험인식수준, 울산시 재난피해 인지수준, 정부 및 지자체의 재난안전관리 신뢰도 수준으로 구성되었으며, 재난안전 행동수준 변수는 일상생활 중 위험요인의 점검을 통한 개선 여부, 긴급재난 발생 시 대처방안에 대한 논의 여부, 재난 상황을 대비한 비상용품 구비 여부, 안전사고 방지를 위한 안전수칙 실천 여부로 구성되었다. 마지막으로 재난안전 정책 및 사업 만족수준 변수는 예방, 대비, 대응, 복구 총 4단계에 대한 만족도로 구성되었으며, 변수에 대한 상세내용은 Tables 1, 2와 같다..

Variables

Disaster Safety Management Stage (Disaster and Safety Management in Korea, MOIS)

3.2 분석모형

본 연구의 종속변수는 순서를 가지는 연속형 5점 척도(ordinal variable)로 구성되어 있다. 이와 같은 범주형 종속변수에 최소자승법(OLS) 회귀모형을 사용할 경우에는 종속변수와 설명변수 간의 선형성의 가정을 위배하며, 추정결과의 편기로 인해 신뢰성 또한 떨어진다는 한계를 가진다. 이러한 경우에 적합한 모형은 로지스틱 회귀모형(logistic regression model)이다. 종속변수가 이분형인 경우에는 이항로짓모형(binary logit model), 3개 이상의 연속형인 경우에는 순서형로짓모형(ordinal logit model)을 활용하는 것이 적합하다.

순서형로짓모형은 명목형 종속변수를 다루는 다항로짓모형(multinomial logit model)과 유사한 성격을 가지지만 순서형 종속변수의 누적확률을 구한다는 점에서 객관적인 차별성을 갖는다.

비례오즈모형이라고도 불리는 순서형로짓모형은 누적로짓(cumulative logit)과 누적확률(cumulative probability) pk을 바탕으로 하여 다음 Eq. (1)과 같이 나타낼 수 있다.

(1)pk=Pr(Yij)=r=1jPr(Yi=r)
(2)logit(p1)logp11p1=α1βkxklogit(p1+p2)logp1+p21p1p2=α2βkxklogit(p1+p2++pk)logp1+p2++pk1p1p2pk=α2βkxk 여기서, p1+p2++pk=1

Eq. (2)로부터 각 독립변수에 대한 모형의 오즈비(odds ratio)가 유도된다. 산출된 오즈비는 독립변수들이 종속변수에 미치는 영향력을 확률적으로 추정할 수 있다(McCullagh, 1980; Borooah, 2002). 이러한 이론을 바탕으로 구성한 본 연구의 실증분석 모형은 다음 Eq. (3)과 같다.

(3)logit(p1)logp11p1=α1βkxklogit(p1+p2)logp1+p21p1p2=α2βkxklogit(p1+p2+p3)logp1+p2+p31p1p2p3=α3βkxklogit(p1+p2+p3+p4)logp1+p2+p3+p41p1p2p3p4=α4βkxklogit(p1+p2+p3+p4+p5)logp1+p2+p3+p4+p51p1p2p3p4p5=α5βkxkp1=‘매우 위험해질 것으로 응답할 확률p2=‘위험해질 것으로 응답할 확률p3=‘현재와 비슷할 것으로 응답할 확률p4=‘안전해질 것으로 응답할 확률p5=‘매우 안전해질 것으로 응답할 확률αk=상수

βkxk=β1GEN+β2AGE+β3JOB+β4VUL+β5INT+β6LOC+β7DAM+β8REL+β9INS+β10COU+β11EME+β12SAF+β13MIT+β14PRP+β15RES+β16REC

4. 미래 안전의식의 영향 요인 분석

4.1 변수의 기초통계량

재난안전 시민의식 설문조사를 통해 구득한 데이터를 실증분석하기 위하여 표본의 기초통계량 분석을 실시하였으며, 이는 Table 3과 같다.

Descriptive statistics of variables

우선 종속변수인 미래 안전의식 기대수준(EXP)의 평균값은 3.27점으로 도출되어 보통 정도의 수준으로 나타났다.

독립변수 중 개인특성 변수에 속하는 성별(GEN)은 남성이 50.5%, 여성이 49.5%인 것으로 집계되었고, 연령(AGE)은 20대부터 60대까지, 17.25%~24.75%의 비중 내에 적절히 분포된 것으로 나타났다. 직업(JOB)은 사무직 종사자가 27.75%, 그 외 종사자는 72.25%이었으며, 재난취약계층가구(VUL)는 18%로 확인되었다.

재난안전 인식수준 변수 중 재난안전 관심도 수준(INT)의 평균값은 3.2점, 지역 위험인식수준(LOC)은 3.21점의 평균값을 보이며, 유사한 수준으로 도출되었다. 반면에 재난피해 인지수준(DAM)의 평균값은 2.89로 다소 낮은 수준으로 집계되었고, 정부 및 지자체의 재난안전관리 신뢰도 수준(REL)의 경우는 3.4점의 평균값으로 나타났다.

재난안전 행동수준 변수에서는 위험요인 점검 여부(INS)에서 ‘그렇다’의 응답률이 12.75%로 다소 낮게 나타났고, 긴급재난의 대처방안 논의 여부(COU)는 ‘그렇다’가 44%로 높은 수준을 보였다. 비상용품 구비 여부(EME)는 ‘그렇다’의 응답률이 20%로 집계되었으며, 안전수칙 실천여부(SAF)는 ‘그렇다’가 35%로 나타났다.

마지막으로 재난안전 정책사업 만족수준 변수에서 예방단계(MIT)의 평균값은 3.63점, 대비단계(PRP)는 3.53점으로 나타났으며, 대응단계(ACT)는 3.49점, 복구단계(RES)는 3.24점으로 집계되었다.

4.2 영향요인 실증분석

본 연구에서는 미래 안전의식의 기대수준을 결정하는 영향요인을 실증분석하였다. 우선, 순서형로짓모형의 적합성 검정을 위해 개인특성 변수만을 투입한 제약 모형(model 1)과 재난안전 인식수준, 재난안전 행동수준, 재난안전 정책사업 만족수준 변수를 포함한 전체 모형(model 2)의 우도비(likelihood ratio)검정을 수행한 결과는 Table 4와 같다. 제약 모형에 비해 전체 모형의, 로그우도값은 0에 더 근접해졌으며, 우도비 통계량 값은 유의한 결과(p-value < 0.0001)를 나타내며 상승하였다는 점에서 변수의 구성이 모형에 적합하다고 판단할 수 있다. Table 5로 도출된 분석결과에서 유의하게 나타난 요인의 설명은 다음과 같다..

Result of Likelihood Ratio Test

Result of Estimate Analysis

개인특성 변수 중 통계적으로 유의한 변수는 연령(AGE)과 재난취약계층 여부(VUL)로 추정되었다. 미래 안전의식이 높아질 확률은 연령이 높아질수록 0.88배(-12%) 감소하였으며, 재난취약계층 가구에 속할수록 0.49배(-51%) 감소하였다.

재난안전 인식수준 변수 중 통계적으로 유의한 변수는 지역 위험인식수준(LOC), 재난피해 인지수준(DAM)으로 추정되었는데, 지역에 대한 위험인식이 높을수록, 재난피해현황을 잘 인지할수록 미래 안전의식이 높아질 확률은 각각 2.45배(145%), 1.38배(38%)로 증가하였다.

재난안전 행동수준 변수 중 통계적으로 유의한 변수로는 대처방안 논의 여부(COU)가 추정되었다. 긴급재난 발생 시 대처방안에 대한 논의를 한 사람일수록 미래 안전인식이 높아질 확률이 1.80배(80%) 증가하였다.

재난안전 정책사업 만족수준 변수에서는 예방단계(MIT)와 복구단계(REC) 결과가 통계적으로 유의하였다. 예방단계와 복구단계의 재난안전 정책 및 사업에 대한 만족도가 높을수록 미래 안전인식이 높아질 확률은 각각 1.66배(66%), 1.37배(37%) 증가하는 것으로 도출되었다.

5. 결론

갈수록 복잡해지고 다양해지는 대형복합재난으로 인해 그 피해 규모 또한 커지고 있다. 빠르게 변해가는 재난의 패러다임은 전통적인 재난에 대한 안전관리 정책과 대책만으로는 한계가 분명한 실정이다. 이에 따라 본 연구에서는 미래 안전의식 기대 수준에 영향을 미치는 요인을 실증분석하였고, 분석결과의 요약 및 함의는 다음과 같다.

개인특성 변수를 분석한 결과, 연령이 높아질수록, 재난취약계층 가구에 속할수록 미래 안전의식 기대수준이 감소하는 것으로 나타났다. 이는 재난취약계층에 속하는 노인들이 젊은이들에 비해 재난 정보 매체의 접근성이 제한적이고, 그러한 정보의 격차로 인해 재난에 더욱 쉽게 노출됨에 따라 재난 대응 능력의 저하를 일으킨다(Jung and Pyo, 2020)는 연구와 같은 맥락의 결과로 나타났다. 이러한 결과는 초고령화시대를 대비한 안전의식 제고방안의 필요성을 입증한다.

재난안전 인식수준 변수에서는 울산에 대한 위험인식이 높을수록, 울산의 재해현황을 잘 인지하고 있을수록 미래 안전의식 기대수준이 높아졌다. 우리 사회의 대형재난이 반복되는 원인 중 ‘사회 전반의 재난안전에 대한 위험인식 부족’이 가장 높은 영향을 미친다(KIPA Data Brief, 2022)는 연구 결과에 근거한다면, 위험인식 수준이 높으면 안전의식 수준 또한 높아질 것으로 기대할 수 있으며, 위험인식과 안전의식은 직접적으로 연결된 개념으로써(Shin et al., 2022), 위험에 대한 정보와 중요성을 인지하는 것은 안전의식 증진과정의 일부라 할 수 있다. 또한, 안전 지식을 통한 위험성 인지는 안전행동으로 이어져 미래의 사고를 미연에 방지한다(Park, 2007)는 결과를 고려했을 때, 지역의 위험성 인지는 미래 안전의식에 긍정적인 영향을 줄 수 있을 것으로 해석된다.

재난안전 행동수준 변수에서는 긴급재난 발생 시 대피요령 및 대처방안에 대한 논의 경험이 미래 안전인식을 높이는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 화재, 지진 등의 재난 발생시 행동요령 및 대처방법에 대한 높은 인지수준이 사회 안전의식을 높인다는 연구(Park and Jeon, 2019)와 일맥상통하는 것으로 볼 때, 긴급재난 발생시 대처방안에 관련된 지속적인 교육의 필요성을 의미한다.

마지막으로 재난안전 정책사업들 중 예방단계와 복구단계에서의 만족도가 높을수록 미래 안전의식이 높아지는 것을 확인할 수 있었다. 정책의 만족도는 체감도와 깊은 연관성을 가지고 있는데, 체감도는 수혜자가 인지하는 효과성으로 정의할 수 있으며, 수혜자가 제공받는 서비스에 대한 주관적 평가를 포괄하는 개념이다(Jung et al., 2016). 예방 및 복구단계 정책의 주요 내용은 재난 대비 교육⋅훈련과 위험정보의 제공, 재난피해 신고⋅조사를 통한 재산의 손실 및 치료에 대한 보상을 들 수 있는데, 이는 시민들이 실질적인 정책수요자로서 보장받을 수 있는 내용으로 구성되어 있다. 따라서, 시민들이 직접적인 체감이 가능한 예방 및 복구단계의 정책⋅사업의 집중은 미래 안전의식에 긍정적인 영향을 줄 수 있을 것이라고 판단된다.

본 연구는 기존에 고려되지 않았던 미래 안전의식에 영향을 미치는 요인에 대한 분석을 하였다는 의의를 가진다. 하지만 다음과 같은 한계가 있다.

첫째, 분석의 표본이 울산시민으로만 구성된 지역 편향성으로 인해 일반화하기 어렵다는 한계점을 가진다. 그러므로 연구의 공간적 범위의 확장이 필요할 것으로 판단된다.

둘째, 다소 한정적인 변수의 구성이다. 안전에 관련된 인식도, 만족도는 지극히 주관적 평가로 측정이 되는 데이터로써, 표준화된 평가지표가 없는 실정이다. 계층별 특성이나 다양한 재난의 유형을 고려하여 보다 명확한 설문 항목과 변수를 구성한다면, 향후 연구에서는 더욱 세밀한 미래 안전의식의 영향요인을 규명할 수 있을 것으로 사료된다.

감사의 글

본 연구는 울산광역시의 지원을 받아 수행된 ‘안심도시 울산을 위한 방재대책 수립’을 바탕으로 수행되었음.

References

1. Borooah V.K. 2002. LOGIT AND PROBIT:Ordered and Multinomial Models, Sage Publications California: Sage Publucations.
2. Jung H.J, Lee S.R, Son Y.W. 2015;The Influence of Safety-Specific Transformational Leadership on the Safety Behaviors:The Mediating Effect of Safety Climate and Safety motivation and The Moderating Effect of Trust in leader. Journal of Industrial and Organizational Psychology 28(2):249–274.
3. Jung H.W, Kang E,N, Ham Y.J, Ha T.J. 2016;Study on the relationship between sensory level of experience and policy performance in social policy. 2016 Research Monographs, Korea Institute for Health and Social Affairs
4. Jung J.H, Pyo K.S. 2020;A Study on Current Status and improvement of Disaster Safety Information Service for the Elderly. 2020 Summer conference of The Korean Institue of Broadcast and Media Engineers :132–133.
5. Kim Y.B. 2018;Association with safety consciousness and cognitive-behavioral factors among university students:Focusing on the health and safety survey for university students living in dormitories on campus. Journal of Health Education and Promotion 35(5):25–33.
6. KIPA Data Brief. 2022. Perception Research of Risk Situation and Response in Korean Society Korea Institute of Public Administration;
7. Kwon M.R. 2012;The Effects of the Safety Awareness and Safety Practice of the Day-Care Teacher according to the Presence of CCTV. Journal of the Korean Academia-Industrial cooperation Society 13(2):822–826.
8. Lee J.H, Kim M.R, Ko J.C. 2021;A Study on the Development Plan for Promotion of Advanced Disaster-Safety Awareness. Journal of the Society of Disaster Information 17(3):415–426.
9. Lim D.J. 2016;The Cognitive Level on Social Safety and its Influential Factors in South Korea:Focused on Local Citizens and Civil Servants. Journal of Korean Association for Policy Sciences 20(1):89–114.
10. McCullagh P. 1980;Regression models for ordinal data. Journal of the Royal Statistical Society:Series B(Methodological) 42(2):109–142.
11. Park J.H. 2007;The Effect on Safety Behavior of Accident Prevention Education Program Based on the Theory of Planned Behavior:Focusing on Student Majoring in Dental Technician. Ph.D. dissertation, Ehwa womans University
12. Park S.E, Jeon J.H. 2019;A Study on Social Safety Perception and its Influential Factors for Middle-aged and Older Adults with Disabilities. Journal of Convergence for Information Technology 9(11):218–226.
13. Seo J.H, Lee S.J. 2012;An Exploratory Study on the Influencing Factors of Citizen's Perception of Social Safety and Risk:With a Focus on Regional Governments. Crisisonomy 8(3):1–20.
14. Shin J.D, Lee D.K, Won J.Y, Park S.Y. 2021;Safety Consciousness Concept and Measuring Scope. Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation 21(1):93–100.
15. Shin S.Y, Choh K.J, Nam H.J, Kim S.K. 2022;Citizens'Perception of Disaster Risk and the Influencing Factors. The Seoul Institute. Report No. 2021-BR-36 :181.

Article information Continued

Table 1

Variables

Division Variables Explanation
Dependent variables Expected level of future safety awareness (EXP) Five criterion (1 = Low risk, 5 = High risk)
Independent variables Individual Characteristics Gender (GEN) 1 = Male, 0 = Female
Age (AGE) 1 = 20s, 2 = 30s, 3 = 40s, 4 = 50s, 5 = Above 60s
Job (JOB) 1 = Officer, 0 = Otherwise
Disaster Vulnerable Group (VUL) 1 = Disaster vulnerable group, 0 = Otherwise
Disaster safety awareness level Disaster safety interest (INT) Five criterion (1 = Low level, 5 = High level)
Local disaster risk perception (LOC) Five criterion (1 = Low level, 5 = High level)
Disaster damage awareness (DAM) Five criterion (1 = Low level, 5 = High level)
Disaster and safety management reliability (REL) Five criterion (1 = Low level, 5 = High level)
Disaster safety behavior level Risk factor inspection (INS) Three criterion (1 = No, 3 = Yes)
Discussing countermeasures (COU) Three criterion (1 = No, 3 = Yes)
Prepare emergency supplies (EME) Three criterion (1 = No, 3 = Yes)
Practice safety rules (SAF) Three criterion (1 = No, 3 = Yes)
Policy project satisfaction level Mitigation stage (MIT) Five criterion (1 = Low level, 5 = High level)
Preparedness stage (PRP) Five criterion (1 = Low level, 5 = High level)
Response stage (RES) Five criterion (1 = Low level, 5 = High level)
Recovery stage (REC) Five criterion (1 = Low level, 5 = High level)

Table 2

Disaster Safety Management Stage (Disaster and Safety Management in Korea, MOIS)

Division Explanation
Mitigation stage Disaster forecasting, disaster preparedness education and training, disaster prevention facility inspection and management, provision of hazard information
Preparedness stage Stockpiling and managing disaster management resources, establishing emergency communication methods at disaster sites, developing and operating crisis management manuals
Response stage Emergency measures, mobilization orders, evacuation orders, designation of danger zones, traffic restrictions, emergency rescue
Recovery stage Disaster damage reporting and investigation, establishing and implementing disaster recovery plans, managing recovery projects, compensating for damages and medical treatment

Table 3

Descriptive statistics of variables

Division Variables Freq. %
Dependent variables EXP 1 12 3.00
2 73 18.25
3 125 31.25
4 174 43.50
5 16 4.00
Independent variables GEN 1 198 49.50
0 202 50.50
AGE 1 69 17.25
2 75 18.75
3 88 22.00
4 99 24.75
5 69 17.25
JOB 1 111 27.75
0 289 72.25
VUL 1 72 18.00
0 328 82.00
INT 1 - -
2 78 19.50
3 170 42.50
4 146 36.50
5 6 1.50
LOC 1 2 0.50
2 102 25.50
3 114 28.50
4 174 43.50
5 8 2.00
DAM 1 4 1.00
2 122 30.50
3 188 47.00
4 83 20.75
5 3 0.75
REL 1 - -
2 28 7.00
3 191 47.75
4 176 44.00
5 5 1.25
INS 1 108 27.00
2 241 60.25
3 51 12.75
Independent variables COU 1 24 6.00
2 200 50.00
3 176 44.00
EME 1 155 38.75
2 165 41.25
3 80 20.00
SAF 1 53 13.25
2 207 51.75
3 140 35.00
MIT 1 - -
2 21 5.25
3 139 34.75
4 204 51.00
5 36 9.00
PRP 1 1 0.25
2 15 3.75
3 180 45.00
4 176 44.00
5 28 7.00
RES 1 1 0.25
2 28 7.00
3 174 43.50
4 167 41.75
5 30 7.50
REC 1 1 0.25
2 46 11.50
3 222 55.50
4 118 29.50
5 13 3.25

Table 4

Result of Likelihood Ratio Test

Test Model 1 Model 2
Log likelihood -495.2939 -439.1141
Chi-square 24.82 137.75
P-value < 0.0001 < 0.0001

Table 5

Result of Estimate Analysis

Variables Coef. Odds ratio Std. err P-value
Individual characteristics GEN 0.1162 1.123 0.2209 0.555
AGE -0.1301* 0.877 0.0674 0.090
JOB 0.1874 1.206 0.2788 0.418
VUL -0.7174*** 0.487 0.1320 0.008
Disaster safety awareness level INT 0.1652 1.179 0.1621 0.229
LOC 0.8958*** 2.449 0.3342 0.000
DAM 0.3191** 1.375 0.1907 0.021
REL 0.0602 1.062 0.2164 0.768
Disaster safety behavior level INS 0.0594 1.061 0.2243 0.778
COU 0.5905*** 1.804 0.3820 0.005
EME -0.1835 0.832 0.1301 0.241
SAF 0.0669 1.069 0.1848 0.699
Policy project satisfaction level MIT 0.5087** 1.663 0.3462 0.015
PRP 0.1210 1.128 0.2502 0.585
RES -0.2913 0.747 0.1334 0.103
REC 0.3150* 1.370 0.2577 0.094
Log likelihood -439.11411
Chi-square 137.75***
N 400
***:

P<0.01,

**:

P<0.05,

*:

P<0.1