2.1 네트워크 분석(Network Analysis)

네트워크 분석은 일반적으로 노드^1),와 링크²⁾로 구성된 선형데이터를 사용하여 데이터의 연결성과 경로를 분석하는 기법이다. 고속도로, 철도, 도로 등 교통 분야와 하천, 용⋅배수로, 상⋅하수도 등 수자원 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 일반적인 네트워크 분석의 유형으로는 네트워크상에서 최소비용으로 경로를 탐색하는 Path finding, 서비스 권역을 나타내는 Service area, 시설물을 적정한 위치에 입지 시키고 수요에 맞게 재화나 서비스 시설의 배분을 해결하는 location-allocation, 여러 원점에서 여러 대상까지의 최소비용 경로를 탐색하는 O-D matrix가 있다.

Path finding은 네트워크 분석의 가장 일반적인 경로 탐색유형으로 한 지점에서 다른 지점으로 이동할 때 가장 적은 거리로 이동하는 경로 탐색과 네트워크에 포함된 도로의 속도 제한, 도로 분류 및 기타의 비용을 고려한 최소시간 이동 분석에 이용된다. Service area는 특정 시간 내에 도달할 수 있는 거리의 영역을 나타내는 것으로 도로 네트워크를 이용하여 같은 시간 내 도달할 수 있는 영역(ISO-Area)으로 표현되며, 특정 시간에 따라 얼마나 멀리 서비스할 수 있는지를 보여준다. location-allocation 유형은 최적의 입지를 찾아내기 위해 주어진 여러 시설이 서비스영역을 최대로 할 수 있는 위치 결정에 이용된다. O-D matrix는 각각의 지점에서 가장 가까운 목적지까지의 최소비용으로 경로를 탐색한다.

Kim and Lee (2018)은 대피소의 입지 및 규모에 관한 정량적 기준이 없는 상황에서 접근성을 고려한 대피소 입지 분포의 적절성에 관한 연구를 진행하였다. Fig. 1의 Service area 분석 사례는 대피소, 보행자용 네트워크, 수치표고모델, 보행속도를 활용하여 대피대상 지역에 대피소를 할당하고 가장 빨리 도달할 수 있는 대피소를 확인할 수 있는 기반 지도를 보여준다. Kwon, Lee et al. (2015)는 O-D matrix를 활용하여 실제 대전지역 소방서별 응급의료서비스 취약지역에서 발생한 출동 현황 분석한 결과와 개별 소방서와 출동 위치에 대한 관계를 O-D matrix로 분석한 결과를 비교하였다. 실제 출동이 일어난 지점에 더 가까운 소방서가 있음에도 불구하고 출동지역을 관할하는 소방서에서 출동하여 출동 시간이 더 길게 나타나는 사례가 다수 발견되었다.

Fig. 1

Network Analysis Case (Kim and Lee, 2018; Kwon, Yoon et al., 2015)

2.2 격자기반 분석(Grid-based Analysis)

격자망을 이용한 분석은 분석하고자 하는 격자 안의 공간적 집중도를 파악하는 것으로 격자 간의 거리와 시간뿐만 아니라 격자에 포함된 데이터를 분석하기에 유리한 방법이다. 분석 시 중요도에 따라 격자의 크기는 10 × 10 m, 100 × 100 m, 200 × 200 m, 500 × 500 m 등 다양하게 조절하여 분석할 수 있다.

격자망은 특히 점으로 분포하는 데이터들의 공간적 분포 특성을 분석하기에 적합하며, 격자망 내의 데이터 특성에 따라 인구와 사회, 토지와 주택, 생활과 복지 등의 접근성, 평균, 중간값, 최소값, 최대값 및 분포 특성 등의 분석이 가능하다.

2.3 버퍼 분석(Buffer Analysis)

버퍼 분석은 벡터 데이터인 점, 선, 영역에서 지정한 거리를 포함하는 영역을 분석하는 방법으로 대표적인 분석 방법은 일정한 거리를 적용하여 반지름이 r인 버퍼를 생성하는 것이다. 특정 시설에 대한 접근성 수준을 비교할 때 사용하기에 유리하고 지하철, 버스정류장 등에서 단순한 반경으로 영역을 산정하기에 적합하다.

버퍼 분석은 산, 하천 등으로 막혀있는 지형과 도로망 등을 반영이 불가하지만 지하철역에서 떨어진 거리 등 역세권 설정, 버스정류장에서 아파트까지의 거리 등 특정 시설을 이용하기에 편리한 정도를 확인하는데 이용된다.

3.1 연구대상

본 연구의 대상저수지인 H저수지는 필댐(코어형)으로 유역면적은 2,550 ha, 관개면적 485.52 ha, 만수면적 24.38 ha이며, 총저수량 및 유효저수량은 각각 252.75만 m³, 235.20만 m³이다. H저수지는 제방길이 313.0 m, 높이 37.0 m이며, 제방 표고가 280.0EL. m로 비교적 높다. 저수지 하류부에 면소재지가 인접하여 저수지 붕괴 시 인명 및 경제적 손실이 높을 것으로 예상되는 지역이다. H저수지의 비상대처계획 수립보고서에 공개된 비상대처계획도(PMF)를 토대로 하류부 침수지역을 본 연구대상의 분석 범위로 선정하였으며, 시설 현황 및 취수시설 제원은 Tables 1, 2와 같다.

Table 1

Facility Overview

Table 2

Specifications of the Reservoir Intake Facility

3.2 하류부 주거건축물 현황

분석대상지는 비상대처계획도(PMF)에서 공개된 자료에서 저수지 하류부 3개 법정리(里)의 침수구역을 추출하여 분석에 활용하였다. 비상대처계획도(PMF), 법정리 행정경계 및 건축물통합정보_마스터자료를 활용하여 주거건축물을 산정하고 법정리별로 현황을 분석하였다. 분석결과 Table 3은 주거건축물이 A리 31호, B리 136호, C리 8호로 분석되었으며, B리의 공동주택은 총 16가구가 입주해 있는 것으로 조사되었다. 건축물대장에서 단독주택과 공동주택으로 용도 구분이 가능한 건축물만을 분석대상지의 건축물로 선정하여 사용하였다. 동일 지번 내 여러 건물이 확인될 경우, 창고 등 주거목적으로 사용하지 않는 건축물은 제외하였으며, 여러 호의 단독주택이 분석될 경우 현황에 맞게 제외하지 않고 자료를 구축하였다. 분석대상지의 주거건축물 Fig. 2는 H저수지 붕괴 시 하류부 주민들이 대피를 시작하는 대피시점으로 선정하여 네트워크 분석의 기초자료로 활용하였다.

Table 3

Residential Buildings in the Study Area (Lee, 2023) (Unit: house)

Fig. 2

Residential Buildings in the Analysis Area

3.3 도로망도 구축

국가공간정보포털 오픈마켓을 통하여 연속수치지형도(도로중심선)를 제공받았으며, 도로중심선 데이터를 포함하고 있는 SL_PRODUCT_INFO 테이블을 기준으로 도로 정보를 추출하였다(Fig. 3). 도로중심선의 도로 등급으로는 소로, 미분류, 고속도로, 면리간 도로 등 9등급으로 구분하고 있다. 국가공간정보포털 오픈마켓에서 제공(2022.5.25. 갱신) 받았으며, 좌표계는 신 GRS80 중부원점, 데이터 포맷은 SHP파일이다.

Fig. 3

Continuous Digital Terrain Map (Centerline of Road) Data

매우 크고 빠르게 일어나는 저수지 붕괴의 특성을 반영하여 재난 발생 시 즉각적인 대피가 가능하도록 자동차, 대중교통 등을 이용하는 것이 아닌 도보로 대피하는 것을 목표로 설정하였으며, 본 연구에서는 연속수치지형도(도로중심선)를 도로망도로 채택하여 네트워크 분석을 수행하였다.

3.4 보행속도 선정

저수지 붕괴에 의한 재난 발생 시 차량 등의 이용이 불가할 것으로 판단되며, 보행속도는 주민들이 대피소로 이동하는 중요한 인자이다. 대피계획 수립 시 보행자의 나이, 신장 등 신체조건에 따라 개인차가 심하고 보행 시 다양한 장애물 조건에서 보행속도가 달라져 보행속도 기준 선정은 중요하다. Park and Kim (2012)은 보행속도에 대한 선행연구를 정리하여 보행자 유형별로 보행속도를 분석하였으며, 20~30대의 빠른 걸음은 1.888 m/s, 보통 걸음은 1.129 m/s, 노인과 어린이는 1.006 m/s으로 정리하였다(Table 4).

Table 4

Walking Speed Based on the Advance Research (Park and Kim, 2012)

저수지 붕괴 시 하류 주민들의 이동속도에 대한 정확한 규정은 없으나, 선행연구를 분석하여 정리한 Park and Kim (2012)을 기준으로 네트워크 분석 시 어린이 및 노인 1.0 m/s 및 성인(빠른 걸음) 2.0 m/s로 속도를 설정하여 분석하였다.

3.5 Travel Time 선정(대피 가능 시간)

H저수지의 붕괴파 전파양상은 하상고의 지배적인 영향을 받아 하류로 갈수록 낮게 나타나며, 최초 홍수파 도달시간과 홍수위 발생 시간은 하류로 갈수록 지체되는 결과를 보인다. H저수지는 자연마을의 시작점 부근에 교량이 존재하며, 교량을 기준으로 지점별 홍수파 도달시간을 산정하여 Table 5에 정리하였다. 지점별 홍수파 해석결과 저수지에서 1.4 km 떨어진 하류부 교량인 JW교에 최초홍수파 도달시간은 12분 최고홍수위 발생시간은 28분이다. B리가 시작되는 시점에 위치하는 저수지에서 3 km 떨어진 SH교에 홍수파 도달시간 24분 최고홍수위 발생시간은 43분으로 조사되었다.

Table 5

Flood Wave Analysis Results during PMF Inflow (KRC, 2010)

최초홍수파 도달시간 및 최고홍수위 발생시간을 S, H저수지와의 거리를 L로하여 직선보간법으로 거리별 최초홍수파 도달시간 및 최고홍수위 발생시간을 산정하였다. H저수지로부터 JW교까지 1.4 km 구간을 200 m 간격으로 7등분하고 JW교부터 SH교까지 1.6 km를 8등분하였다(Fig. 4). S는 최초홍수파 도달시간, S₀는 시작점에서의 최초홍수파 도달시간, S₁은 1구역인 JW교에서의 최초홍수파 도달시간, L₁은 JW교에서의 최초홍수파 도달거리 L₀ 시작점으로 계산하였으며(Eq. (1)), 최고홍수위 발생시간도 같은 방법으로 산정하여 정리하였다(Table 6).

Fig. 4

Stream Center Points by Distance

Table 6

Time of Initial Flood Wave Arrival and Time of Maximum Flood Level Occurrence by Distance

3.6 대피인구 및 이용가능 면적(수용성)

저수지 붕괴에 의한 침수지역의 인구 현황을 고려한 대피인구의 산정은 대피소의 수용 정도를 판단하는 중요 자료이다. 대상지구의 대피인구는 국토지리정보원 국토정보플랫폼에서 법정경계단위의 데이터를 다운받아 인구 현황을 분석하였으며, 자료의 기준일은 2022년 4월이다. 국토지리정보원 국토정보플랫폼은 격자 또는 법정경계단위로 다운로드 가능하고 데이터 유형은 SHP, 좌표정보는 GRS80 UTM-K (EPSG:5179)이다.

법정리 단위 인구를 분석한 결과 G면은 1,953명이 거주하며, 유소년 46명(2.4%), 생산가능인구 909명(46.5%), 고령인구 998명(51.1%)의 순으로 조사되었다(Table 7). 분석대상지가 G면에서 차지하는 비율은 각각 A리 10.2%, B리 21.1%, C리 10.3%로 분석되었다. A리의 주거건물 현황은 120호, B리 197호, C리 103호로 산정되었으며, 건물당 주거인구 현황은 각각 1.67명, 2.09명, 1.96명으로 분석되었다. 분석대상지에 포함된 주거건축물 현황(Table 3)은 A리 31호, B리 151호(단독주택 135호, 공동주택 1호(16호)), C리 8호로 분석되었다. 건물당 주거인구를 곱하여 계산한 결과 대피인구는 A리 52명, B리 316명, C리 16명으로 분석되었다.

Table 7

Residential Population Per Building

대피소 1인당 소요 면적을 분석하였다. 재해정보지도 작성기준(Ministry of the Interior and Safety, 2021) 에서 권장하는 대피소 설치기준은 최대 건축물 면적 1인당 6 m²에서 최소 0.5평 이하가 바람직하다고 안내하고 있다. 또한, 민방위 시설관리 운영지침(Ministry of the Interior and Safety, 2022)에서는 소요 면적을 정부지원시설과 공공용시설로 분류하여 관리하고 있으며, 정부지원시설과 공공용시설 각각 1인당 1.43 m², 0.825 m²로 시설소요량을 기준으로 하고 있다. 저수지 붕괴에 대한 대피시설은 장기보다는 단기 대피의 목적이 강하므로 민방위 시설관리 운영지침의 공공용시설 기준으로 1인당 0.825 m²를 기준으로 수용가능 인구를 검토하였다.

3.7 선정 대피소

본 연구의 대피소는 입지의 적절성 및 대피인구를 고려하여 마을회관인 D, E대피소, 교육시설인 F대피소를 선정하였다. 대피소 1인당 소요면적(1인당 0.825 m²)을 고려한 대피소 수용 가능 인원은 E대피소 240명, E대피소 101명, F대피소 1,408명으로 조사되었다.

4.1 O-D Matrix Analysis 및 ISO-Area Analysis

QGIS QNEAT3 플러그인의 O-D Matrix를 활용하여 주거건축물로부터 최소거리에 의한 대피소를 선정하였으며, ISO-Area로 대피 가능한 대피소 영역을 시각화하였다. QNEAT3 플러그인은 Phython으로 작성된 QGIS 플러그인이며, O-D-Matrix 및 Isochrone Area (service areas, accessibility polygons) 계산과 같은 분석 알고리즘을 제공한다. 분석에 사용된 O-D Matrix from Layers as Lines은 포인트로 구성된 2개의 레이어를 통하여 분석하며, 2개 레이어 사이의 관계가 출발지와 목적지이다. 출발점은 주거건축물로 설정하고 목적지는 선정대피소 그리고 출발점과 목적지 사이의 도로망도(연속수치지형도(도로중심선)) 분석을 통해 실제로 이동한 거리를 산정하게 된다. 선행연구를 분석하여 정리한 Park and Kim (2012)을 기준으로 보행속도를 통해 이동시간을 계산할 수 있으며, 최초홍수파 도달시간 및 최고홍수위 발생시간을 비교하여 주거건축물에서 대피소까지의 대피 가능 여부 검토를 하였다.

ISO-Area as Polygon은 단일 레이어의 점 데이터에서 시작하여 동일한 거리의 영역을 폴리곤으로 분석한다. 폴리곤을 시각화하여 특정 거리 영역 또는 시간 범위 내의 공간 객체를 분석하는데 유용하다.

4.2 O-D Matrix Analysis 결과

연속수치지형도(도로중심선)로 도로망도로 구축하고 분석대상지의 주거건축물(Table 3) 및 선정대피소(Table 8)를 활용하여 O-D Matrix Analysis를 실행하였다. 주거건축물을 시작점으로 대피소를 도착점으로 하여 주거건축물에서 대피소까지의 실제 최소거리로 계산하였다. 분석된 그림인 Fig. 5는 직선으로 나타나지만 도로망도로 활용한 연속수치지형도(도로중심선)상에서 실제로 이동한 거리로 결과값은 산정된다. O-D Matrix Analysis를 활용하여 주거건축물과 대피소와의 이동거리를 분석한 결과와 보행속도(Table 4)를 이용하여 산정한 대피시간의 일부는 Table 9에 정리하였다.

Table 8

Selected Shelter

Fig. 5

O-D Matrix Analysis Result

Table 9

O-D Matrix Result (A-ri ↔ D-Shelter) (Unit: m)

분석된 자료를 바탕으로 시작점으로부터 대피소까지 최소거리로 도달하는 주거건축물을 분석하였으며, 대피인구는 건물당 주거인구(Table 7)를 토대로 계산하였다. D대피소로 최소거리 도달 주거건축물 수(Table 10)는 147 (16)호 대피인구 337명, F대피소는 주거건축물 수 27호 대피인구 48명으로 총 174 (16)호의 주거건축물에서 385명의 대피인구가 대피소에 도달할 것으로 분석되었다. 대피소 E는 최소거리로 도달 가능한 건물이 한 호도 존재하지 않았다. 대피소 수용인원(Table 8)을 고려한 대피소의 수용성 분석 결과 D대피소의 경우 수용인원은 240명이나 대피인구가 337명으로 분석되었으며, 대피인구를 고려하여 97명이 더 수용될 수 있는 대피소 증축 또는 재선정이 필요할 것으로 판단된다.

Table 10

The Number of Residential Buildings within the Minimum Distance to Each Shelter

분석대상지의 인구 현황을 고려하여 보행자의 이동속도를 어린이 및 노약자(1 m/s)와 성인(2 m/s)으로 구분하였으며, 어린이 및 노약자 보행속도(1 m/s)로 분석한 평균 이동거리 및 대피시간 자료이다(Table 11). 침수지역에 포함된 법정리별로 주거건축물에서 대피소까지의 평균 이동거리 및 평균 대피시간 분석 결과 A리는 최소거리로 도착할 수 있는 D대피소와 F대피소가 있으며, D대피소까지의 평균 이동거리 341.8 m, 대피시간 5분 15초로 분석되었다. A리에서 F대피소까지의 평균 이동거리는 760.2 m, 대피시간 12분 40초로 분석되었다. B리의 경우 주거건축물에서 최소거리로 도착할 수 있는 대피소는 D대피소이며, 평균 이동거리는 1,067.7 m, 평균 대피시간은 17분 48초로 분석되었다. C리에서 경우 가장 빠르게 도착하는 대피소는 F대피소이며, 평균 이동거리 636.5 m 대피시간 10분 37초로 조사되었다. 각 법정리별로 평균 이동거리 및 대피시간을 분석한 결과 A리, C리 및 B리 순으로 확인되었으며, 선정대피소의 위치가 A리 및 C리에 따른 요인이 작용하였을 것으로 판단된다.

Table 11

Average Travel Distance and Evacuation Time to Selected Shelters (Walking Speed: 1 m/s) (Unit: m, min:sec)

4.3 최초홍수파 도달시간 및 최고홍수위 발생시간 관계 분석

최초홍수파 도달시간과 최고홍수위 발생시간을 세분화하여 각각의 지점을 직선보간법을 활용하여 200 m 거리별로 분석하였다(Table 6). 최초홍수파 도달시간 및 최고홍수위 발생시간을 분석의 기준으로 선정하고 네트워크 분석을 통해 산정된 대피시간과의 관계를 분석하여 주거건축물에서 최초홍수파 도달시간 및 최고홍수위 발생시간 이전 대피 가능 여부를 판단하였다.

C리 8호의 주거건축물을 어린이 및 노약자 보행속도 기준(1 m/s)로 분석한 결과 가장 인접한 F대피소까지의 대피시간은 최소 7분 46초에서 최대 11분 45초로 분석되었다. C리 주거건축물은 8번(1.4 km) 지점에 가장 인접하였으며, 8번 지점의 최초홍수파 도달시간 및 최고홍수위 발생시간은 각각 12분과 28분으로 최초홍수파 도달 시간 이전 모든 주거건축물에서 F대피소로 대피가 가능한 것으로 분석되었다.

B리 136호 주거건축물을 어린이 및 노약자 보행속도 기준(1 m/s)로 분석한 결과 D대피소까지 대피시간은 최소 8분 16초에서 최대 22분 44초가 소요되는 것으로 분석되었다. B리 주거건축물 중 최초홍수파가 도달하는 첫 번째 주거건축물의 대피시간은 8분 16초로 분석되었으며, 가장 인접한 14번(2.6 km) 지점의 최초홍수파 도달시간은 21분으로 최초홍수파 도달 이전 D대피소로 대피가 가능한 것으로 분석되었다. 두 번째 주거건축물의 대피시간은 10분으로 분석되었으며, 15번(2.8 km) 지점이 가장 근접하게 위치하여 최초홍수파 도달시간인 22분 30초 이전에 대피가 가능한 것으로 판단된다. B리 136호의 주거건축물은 최초훙수파 도달시간 및 최고홍수위 발생시간 이전 모두 대피가 가능한 것으로 분석되었다. C리 8호와 B리 136호의 주거건축물은 어린이 및 노약자 보행속도(1 m/s) 기준으로 최초홍수파 도달시간 및 최고홍수위 발생시간 이전 대피가 가능한 것으로 분석하였다.

A리에 위치한 총 31호의 주거건축물을 분석하였으며, D대피소가 최근접 대피소인 주거건축물은 12호, F대피소가 최근접 대피소인 주거건축물은 19호로 분석되었다. 12호의 주거건축물에서 D대피소까지 대피시간은 최소 35초에서 최대 14분 39초로 분석되었다. 12호의 주거건축물에서 최초홍수파가 도달하는 첫 번째 주거건축물의 대피시간은 14분 39초로 분석되었으며, 11번(2.0 km) 지점의 최초홍수파 도달시간은 16분 50초로 최초홍수파 도달 이전 D대피소로 대피가 가능한 것으로 검토되었다. 이는 D대피소로 대피하는 12호의 주거건축물에서 최초홍수파 도달 및 최고홍수위 발생 이전 모든 대피가 가능한 것으로 확인된다. F대피소로 대피하는 19호의 주거건축물의 최소 대피시간은 8분 32초에서 최대 18분 39초로 분석되었다. 5번 지점과 가장 가까운 주거건축물은 4호, 6번 지점은 1호, 7번 지점은 7호, 8번 지점은 6호, 9번 지점은 1호로 분석되었다. 5번 지점과 가장 가까운 4호의 주거건축물은 최소 대피시간 16분 36초에서 18분 39초로 분석되었으며, 최초홍수파 및 최고홍수위 발생 시간 전 대피가 불가능한 것으로 확인되었다. 6번 지점의 1호는 대피시간 12분 35초로 최초홍수파 도달시간 이전 대피는 불가능하나 최고홍수위 발생시간 이전에는 대피가 가능한 것으로 조사되었다. 7번 지점 7호는 최소 대피시간 11분 04초에서 12분 24초로 최초홍수파 도달시간 이전 대피가 불가능하고 최고홍수위 발생 전 대피가 가능한 것으로 분석되었다. 8번 지점 6호의 주거건축물은 최소 대피시간 8분 32초에서 최대 11분 31초로 최초홍수파 도달시간 이전 모든 주거건축물에서 대피소로 대피가 가능하였으며, 9번 지점의 주거건축물 1호도 최초홍수파 도달시간 이전 대피가 가능한 것으로 분석되었다. Table 12에 정리된 5번 지점의 4호, 6번 지점의 1호, 7번 지점의 7호는 저수지 붕괴 시 안전한 대피를 위한 추가적인 대피소 선정 또는 대피 방법의 변경이 요구된다.

Table 12

Residential Buildings Where Evacuation Is Impossible Before the Time of Initial Flood Arrival

4.4 ISO-Area 분석 결과

연속수치지형도(도로중심선)과 분석대상지 주거건축물(Table 3) 및 선정대피소(Table 8)를 활용하여 ISO-Area 분석을 실행하였다. 대피소의 수용범위를 분석하기 위하여 시작점을 대피소로 도착점을 주거건축물로 서비스영역을 산정하였다. ISO-Area Analysis Result (Fig. 6)는 ISO-Area 분석을 통하여 네트워크(도로망도)에 의하여 분석된 자료이다.

Fig. 6

ISO-Area Analysis Result

ISO-Area 분석을 통하여 주거건축물에서 최적대피소까지의 영역을 300 m 간격으로 시각화하였으며, 같은 영역에 있는 주거건축물을 그룹화하여 분석하였다. Fig. 7(a)에서 보여주는 D대피소의 경우, A리는 0 m~300 m 거리에 대피할 수 있는 주거건축물이 10호 위치하며, 300~600 m는 2호가 위치하였다. Fig. 7(a)에서 보여주듯이, B리의 경우 300~600 m 2호, 600~900 m 9호, 900~1,200 m 110호, 1,200~1,500m 15호로 각각 분석되었다. Fig. 7(b)에서 보여주는 F대피소의 경우, 300~600 m A리 4호, C리 2호가 위치하는 것으로 분석되었으며, 600~900 m에는 A리 11호, C리 6호, 900~1,200 m A리 4호가 위치하고 Table 13에 정리하였다. 도로망도를 분석 네트워크로 활용하여 도로구간이 지나는 경우 같은 거리 내에 도달할 수 있는 서비스영역이 넓게 나타나고 도로구역이 지나지 않는 지역은 좁게 분석되었다.

Fig. 7

ISO-Area Analysis Result

Table 13

Number of Residential Buildings by Distance (Shelter ↔ Residential Buildings)