지진화재위험도 평가를 위한 간단 평가방법론 개발
Development of Preliminary Evaluation Methodology for Fire-Following Earthquake Risk Assessment
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Abstract
지진화재(Fire Following Earthquake, FFE)는 대규모 지진 이후 발생하는 대표적인 2차 피해 요인으로, 이를 체계적으로 평가하기 위한 기존 방법론은 복잡한 절차와 전문적인 프로세스를 요구하여 비전문가의 활용에 한계가 있다. 이에 따라 누구나 신속하고 간단하게 지진화재위험도를 평가할 수 있는 실용적이고 간단한 방법론의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하고 간소화된 평가 결과를 도출하기 위해 클러스터 형성과 GIS 데이터 활용을 배제하고, 행정구역 단위를 단일 클러스터로 간주하는 간소화된 지진화재위험도 평가방법론을 제안하였다. 또한, 기존의 정적평가법을 기반으로 1차 보정계수(nx)와 2차 보정계수(ny)를 도입하여 평가 결과의 신뢰성을 검증하고 과소평가 사례를 보완하였다. 포항시, 경주시, 울산광역시 중구를 대상으로 본 방법론을 적용한 결과, 신속하면서도 신뢰성 있는 평가 결과를 도출하여 국내 실무적 활용 가능성을 효과적으로 검증하였다.
Trans Abstract
Fire-following earthquakes (FFEs) represent critical secondary damage phenomena following large-scale seismic events. Existing methodologies for FFE risk assessment often involve complex procedures and specialized processes, which limit their accessibility to non-experts. Consequently, a growing need for a practical and simplified methodology that enables rapid and user-friendly assessment of FFE risks is evident. This study addresses this challenge by proposing a streamlined FFE risk assessment methodology that eliminates the need for cluster formation and geographic information system (GIS) data by treating administrative districts as single clusters. Furthermore, this study introduces two modification factors, namely nx and ny, derived from the existing static evaluation framework, to enhance the reliability of the methodology and mitigate possible underestimation scenarios. This methodology was applied to several regions to demonstrate its capability to provide swift and reliable evaluation outcomes, and thereby validate its practical applicability to seismic disaster management.
1. 서 론
지진은 지반 운동으로 인해 건축물 및 시설물에 직접적인 손상을 가할 뿐 아니라, 화재, 쓰나미, 산사태 등 다양한 2차 피해를 유발할 수 있다. 이러한 2차 피해는 종종 1차 피해보다 더 심각한 인명 및 재산 손실을 초래하며, 특히 미국 연방재난관리청(Federal Emergency Management Agency, FEMA)의 HAZUS-MH 보고서 FEMA (2020)에 따르면 지진 후 발생하는 화재(Fire Following Earthquake, FFE)는 지진으로 인한 2차 피해 중에서도 가장 큰 손실을 초래하는 주요 원인이라 명시되어 있다.
지진 후 발생한 대규모 화재는 반복적으로 막대한 피해를 남긴 바 있다. 1906년 샌프란시스코 대지진(규모 8.3)으로 3,000명 이상의 사망자가 발생하고 약 28,000동 이상의 건축물이 화재로 소실되었다(Scawthron, 1986). 이와 유사하게, 1923년 관동 대지진(규모 8.1)으로 약 240건의 화재가 발생하여 약 4만 명의 사망자가 보고되었으며, 38.3 km²에 이르는 지역이 연소되었다(Scawthron, 1986). 2024년 일본 노토반도에서 발생한 규모 7.6의 지진에서도 와지마시에서 대규모 화재가 발생하여, 목조 건축물 53.3%와 내화 구조물 38.8%를 포함한 약 200채의 건축물이 소실된 사례가 보고되었다(National Research Institute of Fire and Disaster, 2024; Tomoya et al., 2024). 국내에서도 지진 후 화재의 위험성은 실질적으로 나타난 바 있다. 대표적인 사례로 2017년 포항 지진(규모 5.4)에서는 총 4건의 출화가 발생하였으며, 이는 지진에 의한 화재 위험이 증대될 수 있음을 보여준다(MOIS, 2018). 이처럼 포항 지진 사례는 국내에서도 지진화재의 심각성을 경고하며, 이에 대한 체계적인 대비가 필수적임을 시사한다.
이에 따라 미국, 일본, 중국, 네덜란드 등 다양한 국가에서는 실제 지진 및 화재 데이터를 활용한 지진화재위험도 평가방법론을 개발하고 보유하고 있으나, 국내에서는 지진화재를 포함한 2차 피해에 대한 체계적인 평가 방법이 부재한 상황이다. 따라서, 국내에서도 지진화재위험도를 사전에 예측하고 대비하는 평가방법론의 구축이 시급하다. 이러한 필요성에 대응하여 Kang, Kim et al. (2023)은 국내 건축물 관련 공공 데이터베이스(예: 건축물대장 표제부 정보)와 연계한 지진화재위험도 평가방법론을 제안하였다. Fig. 1은 건축물대장 기반 지진화재위험도 평가방법론을 요약한 것이다. T. Kang et al. (2024)의 평가방법론은 건축물의 기본 정보(예: 사용승인일, 층수, 용도, 구조재료, 연면적 등)와 GIS 정보(예: 건축물 간의 인접 거리)를 활용하여 클러스터(Kato, 2006)를 형성하고, 이를 바탕으로 지역단위의 출화 건수와 소실율을 산정하여 지진화재위험도를 평가하는 구조로 형성되어 있다. 이러한 방법론은 높은 정확도의 평가 결과를 도출할 수 있으나, GIS 정보와 클러스터 형성 등 고도의 전문 기술이 요구되어 사용 인력이 제한되며, 적용 과정이 매우 복잡하고 시간이 많이 소요되는 단점이 있다.
Summary of Fire Following Earthquake Risk Assessment Methodology
이를 극복하기 위해, 본 연구에서는 비전문가도 신속하고 간단하게 활용할 수 있는 지진화재위험도 간단 평가방법론을 제안하였다. 본 방법론은 평가 과정의 효율성을 높이기 위하여 GIS 정보 및 클러스터 형성 과정을 생략하고, 행정구역을 하나의 클러스터로 간주하여 지역단위의 지진화재위험도를 평가한다. 따라서, 본 연구에서 제시한 간단 평가방법론은 고도의 전문 기술이 요구되지 않아, 비전문가도 손쉽고 빠르게 활용할 수 있는 장점이 있다.
본 연구는 건축물 공공 데이터베이스(건축물대장) 정보를 활용하여 지역단위의 지진화재위험도를 신속하고 간단하게 평가할 수 있는 간단 평가방법론을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여, 먼저 내화구조유형을 분류하고, 1차 보정계수(nx)를 적용하여 지역단위 평균소실율을 산정하였다. 이후, 산정 과정에서 발생한 오류를 보완하기 위해, 밀집도와 내화구조유형 분포 비율 간의 관계를 바탕으로 산정한 2차 보정계수(ny)를 추가로 적용하였다. 최종적으로, 각 지역단위 화재위험도를 5단계 등급 체계로 분류하여 평가하고, 본 방법론의 실효성을 검증하기 위하여 포항시 동일 지역을 대상으로 수행된 정적해석 기반 지진화재위험도 평가 결과와 비교하여 검증하였다.
2. 지진화재위험도 평가방법론
2.1 화재위험도 평가법
정적해석 평가법은 일본에서 실제 지진, 건축물, 그리고 화재 관련 데이터 간의 관계를 기반으로 개발된 방법으로, 건축물의 밀집도나 화재 확산과 관련된 지표를 활용하여 소실율을 추정하는 방식(Cabinet Office, 2018; Himoto and Tanaka, 2000; Himoto and Tanaka, 2003)과 Kato (2006)가 제시한 클러스터링 기법을 적용하여 지역단위의 지진화재위험도를 평가하는 방식 GIROJ (2005)이 있다.
먼저, 전자의 방법론은 건축물 밀집도와 관련된 지표인 불연영역률 및 목방건폐율과 실제 FFE 데이터를 기반으로 개발된 함수를 이용하여 평가 지역의 소실율을 산정하는 방식이다. 이때 불연영역률과 목방건폐율은 각각 해당 지역 내 불연성 재료로 구성된 건축물과 목재 건축물이 차지하는 비율을 나타낸다. 일본은 실측된 FFE 통계 데이터를 바탕으로 불연영역률-소실율 함수와 목방건폐율-소실율 함수를 개발하여 평가 지역 내 건축물 특성에 따른 소실율을 예측하고 있다(MLIT, 2005). 또한, 화재 확산과 관련된 지표인 연소저항율(Covering Volume Fraction, CVF)을 활용하여 소실율을 추정하는 방법론도 개발되었으며, 건축물의 내화구조유형에 따른 화재 확산 범위를 평가하여 CVF를 산정하고, 이를 바탕으로 평균 소실율을 계산하여 건축물의 소실 정도를 평가한다. GIROJ (2005)의 방법론은 Kato (2006)가 제시한 클러스터링(Clustering) 기법과 CVF를 적용하여 도시 또는 지역단위의 소실율을 평가하는 방식이다. 해당 방법론은 평가 지역 내 클러스터를 형성하고, 각 클러스터 단위의 CVF와 평균 소실율을 계산하여 지역단위의 소실 건축물 동수 또는 면적을 예측한다.
Kang, Shin et al. (2023)은 Kato (2006)가 제안한 클러스터 개념을 도입하여 클러스터별 CVF 기반의 정적 지진화재위험도 평가 방법을 제시하였다. 이 방법에서는 먼저 국내 건축물의 내화구조유형별 연소한계거리를 산출하고, 건물 간 인동거리와 비교하여 클러스터를 형성한 후, 각 클러스터의 CVF를 통해 건축물의 소실율을 산정한다. 행정단위 또는 지역단위의 지진화재위험도는 해당 단위 내 포함된 클러스터별 소실율을 합산하여 평가한다. 제시된 지진화재위험도 평가 과정은 Fig. 2와 같다.
Summary of Fire Following Earthquake Risk Assessment Methodology proposed by (T. Kang et al., 2024)
2.2 화재위험도 평가법의 한계
과거 연구 결과를 기반으로 제안된 지진화재위험도 평가방법론은 실제 지진, 건축물, 화재 관련 데이터를 종합적으로 고려하여 클러스터 단위의 상세 평가를 수행함으로써 높은 정확도와 신뢰도를 보장하는 평가 결과를 도출할 수 있다. 그러나 다양한 화재 시나리오를 반영하기 위해서는 사전에 다량의 지진 및 건축물, 화재 데이터를 확보해야 하며, 특히 화재 시뮬레이션과 같은 모델에서는 GIS 정보와의 연계를 통한 복잡한 해석 과정(클러스터링 등)이 필수적이기 때문에 평가 과정이 복잡하고 상당한 시간이 소요되는 단점이 있다(Kang, Shin et al., 2023). 이러한 이유로, 지진화재 발생 시 비전문가(실제 사용자)가 위험도를 신속히 평가하고 적절한 피해 저감 대책을 마련하는 데에는 한계가 있다. 따라서 비전문가도 지진화재위험도를 신속하게 평가할 수 있는 새로운 평가방법론의 개발이 요구된다.
본 연구에서는 과거 지진화재위험도 평가방법론을 바탕으로 국내 공공 데이터베이스의 건축물 관련 간단 정보와 연계하여 사용자 중심의 단독 수행이 가능한 간단 평가방법론을 Fig. 3과 같이 3개의 단계로 제시하였다. 먼저, 평가 지역의 건축물대장(Building Registration Data)을 대상으로 데이터 역추적 방법론(Algorithm of Data Backtracking)을 활용하여 Raw 데이터의 전처리를 수행하고, 누락률 0%의 건축물대장을 확보한다. 이후, 건축물의 간단 정보(사용승인일, 층수, 용도, 구조재료, 연면적 등)를 바탕으로 내화구조유형 분류 방법론을 적용하여 건축물의 내화구조유형을 분류한다. 이를 기반으로 1차 보정계수를 적용하고, 소실율 예측 모델을 활용하여 지역단위 소실율을 산출한 후, 지진화재위험도를 평가한다. 마지막으로, 과소평가된 지역에서 발생하는 오류를 보완하기 위해 2차 보정계수를 적용하여 위험도 결과의 등급화를 수행한다. 본 방법론은 복잡한 모델링 및 해석 과정(GIS 정보 활용 클러스터링)을 요구하지 않으며, 기존의 지진화재위험도 평가방법론에 비해 신속한 위험도 평가가 가능하다.
Proposed Preliminary Evaluation Methodology of Fire Following Earthquake Risk
3. 지진화재위험도 간단 평가방법론
3.1 내화구조유형 분류
본 연구에서 제안하는 지진화재위험도 간단 평가방법론은 건축물대장 데이터를 기반으로 지역단위 지진화재위험도를 신속하고 간단하게 평가하는 데 목적을 두고 있다. 해당 방법론은 건축물의 내화구조유형에 따른 소실율을 도출하고 이를 기반으로 지역단위의 화재위험도를 예측한다. 그러나 국내의 기존 건축물대장 및 관련 데이터베이스에는 내화구조유형에 대한 정보가 포함되어 있지 않으므로, 일본에서 사용 중인 내화구조유형 분류 체계와 국내 건축물 관련 데이터베이스 및 건축법을 분석하여 이를 반영한 내화구조유형 분류 방법론을 Fig. 4와 같이 제시하였다.
Example of Classification of Fire-resistant Structure Types of Domestic Buildings
해당 방법론은 ｢건축법시행령 제56조 “내화구조”｣와 ｢피난 방화구조 등에 관한 규칙 제3조제8호 관련별표 1 “내화구조의 성능기준”｣의 개정 이력을 바탕으로, 건축물의 사용승인일, 층수, 용도, 구조재료, 연면적 등의 요소를 단계적으로 분석하여 총 4개 등급(A, B, C, 그리고 D-Class)으로 체계화하였다. Table 1에 제시된 바와 같이, A등급은 건축법에서 정의된 내화구조 적용 대상 건축물로, 구조재료의 내화성능이 최소 1시간 이상을 충족하여 일본의 “내화조”와 동일한 성능 기준을 갖는다. B등급은 내화구조 적용 대상은 아니지만, 철근콘크리트, 철골, 벽돌 등 내화성능이 우수한 재료로 구성된 건축물로서, 일본의 “준내화조”와 유사한 성능을 나타낸다. C등급과 D등급은 목조 건축물로, 연면적이 1,000 m² 이상일 경우 C등급으로, 그보다 작은 경우 D등급으로 분류되며, 이는 각각 일본의 “방화조” 및 “목조” 기준 성능에 부합한다.
Definition of Fire-resistant Types with Performance Criteria for Fire-resistant Buildings
3.2 1차 보정계수(nx)
본 연구는 이전 연구 T. Kang et al. (2024)에서 제시된 평가 절차를 기반으로, 비전문가가 접근하기 어려운 복잡한 과정을 간소화한 평가방법론을 제안한다. 과거 연구에서 클러스터 기반 CVF와 평균 소실율을 산정하는 기존 절차는 클러스터 내 외곽부에 위치한 건축물의 내화구조유형에 따라 화재 확산 범위가 클러스터 경계를 초과할 가능성을 고려하지 못하는 한계를 가지고 있었다. 이러한 한계를 해결하기 위해, 클러스터 면적을 확장하여 평가를 수행하고자 기존 CVF 산정식에 외곽대지 증폭계수(n)를 도입한 새로운 CVF 산정식을 제안하였다(J. Kang et al., 2024). 본 연구에서 제안한 간단 평가에서는 내화구조유형별 버퍼면적(Buffer Area)을 산정하고 이를 CVF 값에 반영하기 위해 외곽대지 증폭계수(n) 대신 1차 보정계수(nx)를 도출하였다. 1차 보정계수(nx)는 내화구조유형별 대지면적 비율의 평균을 백분율로 환산하여 산출한 값으로, 이를 대입한 내화구조유형별 버퍼면적(Buffer Area)은 Eq. (1)에 따라 산정된다.
여기서, 건축면적(Building Area)은 내화구조유형별 건축면적을 의미하며, 대지면적(Lot Area)은 법정동별 전체 건축물 대지면적을 의미한다. 내화구조유형별 버퍼면적(Buffer Area) 계산식에서는 건축면적에 각 내화구조유형의 값을 대입하여 정량적 계산이 가능하지만, 대지면적은 법정동 단위의 전체 대지면적을 사용하므로 내화구조유형별 결과값 산정 과정에서 신뢰성이 저하되는 한계가 존재한다. 이러한 한계를 보완하기 위해 본 연구에서는 1차 보정계수(nx)를 도출하여 적용하였다.
3.3 지진화재위험도 간단 평가방법론 적용 및 검증
본 장에서는 지진화재위험도 평가방법론 중 소실율 산정 모델을 활용하여 지역단위 CVF와 평균 소실율을 산정하는 과정을 설명한다. 일본의 소실율 평가법은 불연영역률, 목방건폐율, 연소저항율(Covering Volume Fraction, 이하 CVF)과 같은 지표를 활용하여 소실율을 예측한다. 불연영역률이 70% 이상인 경우 소실율을 0%로 평가하며, 목방건폐율이 40% 이상인 경우 위험 지역으로 평가한다. 그러나 이러한 지표들은 소규모 지역단위에 적용하기 어렵고, B등급에 해당하는 준내화조 등 화재 저항 성능이 높은 건축물의 효과를 충분히 반영하지 못하는 한계를 가진다(MLIT, 2005). 이러한 한계를 극복하기 위해 연소저항율(CVF)을 활용한 평가법이 제안되었다. 연소저항율은 건축물 간 연소 한계 거리와 대규모 공터를 제외한 지구 면적 비율로 정의되며, 기존 지표의 한계를 보완하여 합리적인 소실율 평가를 가능하게 한다. CVF는 건축물의 내화구조유형에 따라 화재 확산 거리가 다르게 설정되며, 목조 건축물에 해당하는 D는 버퍼 면적 대비 3.293배, 방화조에 해당하는 C는 2.136배, 준내화조에 해당하는 B는 1.340배를 적용하고, 내화조에 해당하는 A는 화재 확산이 발생하지 않는다고 가정하여 0배를 적용한다.
Fig. 5는 연소저항율의 개념을 시각적으로 나타내며, 화재 영역과 이를 제외한 연소저항 영역의 관계를 설명한다. 연소저항율은 화재 확산 거리와 건축물 면적을 반영하여 산정되며, Eq. (2)를 통해 산출한다.
Summary of Fire-spread Area (Distance) by Fire-resistant Type of Buildings
여기서, A는 ｢건축법시행령 제56조｣에 따라 내화구조 적용 대상에 해당하며, 동시에 ｢건축물의 피난⋅방화구조 등의 기준에 관한 규칙 별표 1｣에서 제시된 내화구조의 내화성능 기준을 충족하는 건축물로 정의된다. B는 내화구조 적용 대상에는 포함되지 않지만, 주요 구조부와 지붕이 철근콘크리트, 철골, 벽돌 등 내화성능이 우수한 재료로 구성된 건축물로 정의된다. C는 ｢건축법시행령 제57조｣에 따라 방화구조 적용 대상에 해당하며, 동시에 ｢건축물의 피난⋅방화구조 등의 기준에 관한 규칙 제22조｣에서 제시된 방화구조 성능 기준을 만족하는 건축물로 정의된다. D는 주요 구조부가 목재로 이루어진 건축물로 정의된다. 단, A (Fireproof Structure)는 화재 확산 가능성이 없는 것으로 가정되므로, CVF 및 평균 소실율 산정 과정에 영향을 미치지 않는다.
평균 소실 건축면적 비율(소실율)은 전체 건축물 면적 중 화재로 인해 소실될 가능성이 있는 범위의 비율을 평균적으로 나타내는 지표이다. 일본에서는 동경 지역을 대상으로 TFD (Tokyo Fire Department) 데이터를 기반으로 수행한 화재 확산 시뮬레이션 결과를 활용하여, 지역단위의 CVF-소실율 관계를 도출하였다(TFD, 2007). 이를 바탕으로 CVF-소실율 데이터 간의 회귀모델인 평균 소실율 함수를 개발하였으며, 이를 통해 지역단위의평균소실율을 계산한다. 계산된 평균소실율은 도시 또는 지역단위의 소실 건축물 동수 및 소실 면적 산출에 활용되며, 평가지역의 전체 면적 대비 소실된 건축물 또는 면적의 비율(소실율)을 계산하여 지역 간 비교를 수행한다. 이를 통해 각 지역의 위험도를 산정하고, 위험도가 높은 순서에 따라 지역별 위험도 순위를 부여함으로써 지역단위의 지진화재 위험도를 평가한다. 연소저항율과 소실율 간의 관계를 바탕으로 개발된 회귀모델은 Eq. (3)에 제시되어 있으며, 해당 모델은 평균소실율 함수를 통해 소실율을 계산하는 데 사용된다.
여기서, CVF가 0.1이하인 경우 건축물 손실율은 100%이며 평균소실율은 1이라 가정한다. Eq. (3)을 활용하여 지역단위 지진화재위험도 간단 평가 결과를 도출하기 위해 평균 소실 연면적과 평균 소실 연면적 비율을 계산하였으며, 이를 기반으로 지역단위의 지진화재위험도를 평가하였다. 평가 지표로 사용되는 소실 연면적은 지진화재로 인해 소실된 연면적을 의미하며, 이는 산정된 평균소실율에 연면적을 곱하여 계산된다. 소실 연면적 비율은 소실 연면적을 전체 법정동 면적으로 나눈 후 백분율로 환산한 값이다. Eqs. (4) 및 (5)를 활용하여 각 법정동별 평균 소실 연면적(Total Burned Total Floor Area)과 평균 소실 연면적 비율(Average Fire-Burned Floor Area Ratio)을 산출한다.
여기서, FSi는 법정동별 평균소실율을, TFAi는 법정동별 총 연면적을, 그리고 S는 평가지역의 면적을 의미한다. 앞서 산정된 평균 소실 연면적 비율을 기반으로 지역단위 지진화재위험도 간단 평가 결과를 도출하고, 고위험지와 저위험지를 분류하기 위한 등급화 과정을 수행하였다. 등급화 기준은 Table 2에 제시된 바와 같이 5등급 체계로 구성되었으며, 3~5등급은 고위험군, 1~2등급은 저위험군으로 정의하였다. 소실 연면적 비율 비교를 통한 등급화 결과, 저위험군(1~2등급)으로 분류된 지역은 선별(Screening out)하여 세부 평가에서 제외하며, 고위험군(3~5등급)으로 분류된 지역에 대해서는 클러스터 기반 정적평가를 통하여 상대적인 위험도 등급을 재평가 한다. 정적평가 결과, 여전히 고위험군(1~3등급)으로 평가된 지역의 경우, 동적 평가를 통해 다양한 변수를 반영한 추가적인 세부 검증을 진행한다.
Classification Criteria for Average Fire-Burned Floor Area Ratio
본 장에서는 지역단위 지진화재위험도를 평가하기 위해 앞서 산정한 법정동 단위 평균 소실 연면적 비율을 활용하여 위험도 등급화를 수행하고, 이를 기반으로 과거 연구에서 제안된 지진화재위험도 평가방법인 정적해석 결과와 비교하였다(Kang, Shin et al., 2023). 본 간단 평가방법론은 2017년 11월 지진이 발생한 대한민국 포항시에 적용하였으며, Table 3은 포항시 내 55개 법정동을 대상으로 간단 평가방법론과 T. Kang et al. (2024)의 정적 평가방법론 결과를 비교한 내용을 제시하고 있다. 이때, N과 S는 각각 포항시 북구(Northern)와 남구(Southern)를 나타내며, 뒤에 이어지는 문자는 각 지역에 위치한 행정구역을 의미한다. 예를 들어, 포항시 N-C는 포항시 북구에 위치한 행정구역 중 C 지역을 나타낸다. 분석 결과와 이에 따른 비교 결과는 다음과 같다.
Comparison between Preliminary Evaluation and Static Evaluation Results
(1) 포항시를 대상으로 수행한 지진화재위험도 간단 평가 결과, 법정동 단위의 소실 연면적 비율은 0.11%에서 171.89% 범위로 산정되었으며, 이 중 소실 연면적 비율이 가장 높은 지역은 포항시 북구 D 지역으로 평가되었다. 간단 평가 결과를 바탕으로 법정동별 위험도 점수와 등급을 산정한 결과, 고위험 지역(3~5등급)으로 분류된 법정동은 총 8곳으로 확인되었으며, 해당 지역은 포항시 북구의 C, D, E, F, G, I, J 그리고 M 지역이었다. 이들 지역의 위험도 등급은 각각 3등급(G, I, J & M), 4등급(C, E & F), 5등급(D)으로 평가되었다. 특히, 포항시 북구 D 지역은 소실 연면적 비율이 171.89%로 가장 높았으며, 위험도 점수는 100.00 (5등급)으로 평가되어, 포항시에서 지진화재 위험도가 가장 높은 지역으로 나타났다. 이는 해당 지역의 높은 평균 소실율과 연면적, 그리고 상대적으로 제한된 법정동 면적이 주요 원인으로 분석되었다. 반대로, 가장 안전한 지역(1~2등급)으로 평가된 포항시 북구 AD 지역은 소실 연면적 비율이 0.11%, 위험도 점수가 0.06 (1등급)으로 나타나, 지진화재 위험도가 가장 낮은 지역으로 분류되었으며. 두 평가에서 모두 낮은 순위를 기록하며 가장 안전한 지역으로 평가되었다.
(2) 포항시의 총 55개 법정동을 대상으로 간단 평가와 정적평가 결과를 비교한 결과, 6개 법정동을 제외한 나머지 49개 법정동에서 동일한 등급 결과를 도출하였으며, 약 89%의 일치도를 보였다. 6개의 불일치 사례 중, 간단 평가에서 고위험군으로 분류되었으나 정적평가에서 저위험군으로 평가된 경우가 5건, 반대로 간단 평가에서 저위험군으로 분류되었으나 정적평가에서 고위험군으로 평가된 경우가 1건으로 분석되었다. 간단 평가에서 고위험군으로 분류된 지역은 정적평가에서 상세 검토를 통해 위험도를 재확인하는 과정이 포함되므로, 간단 평가 결과가 과대 평가되었더라도 최종 평가 과정에서 문제가 없음을 의미한다. 그러나 간단 평가에서 저위험군으로 분류된 지역이 정적평가 결과 고위험군으로 판정된 1건의 사례는 간단 평가 결과의 신뢰성에 영향을 미치는 주요한 한계로 분석되었다. 이러한 과소평가 사례는 간단 평가 과정에서의 보완이 필요함을 시사하며, 평가의 신뢰성을 높이기 위한 개선 방안 마련이 요구된다. 한편 간단 평가와 정적평가 결과를 종합적으로 비교한 결과, 전체 55개 법정동 중 1건을 제외한 나머지 54개 법정동에서 정상적인 평가 결과가 도출되었으며, 이는 약 98%의 높은 정확도를 나타냈다.
4. 간단 평가 보정계수 적용 및 검증
4.1 지역 특성-소실율 관계
본 장에서는 과소평가가 발생한 지역의 특성을 분석하고, 지역 특성(밀집도 및 내화구조유형 분포 비율)과 지진화재위험도(소실율) 간의 상관관계를 규명하였다. 기존 지진화재위험도 평가방법론은 지역별 소실율을 기반으로 위험도를 평가하며, 상대적으로 높은 소실율을 보이는 지역을 고위험 지역으로 분류한다. 그러나 지진화재는 건축물의 내화구조유형 및 밀집도와 같은 지역 특성에 의해 큰 영향을 받는다. 특히, 화재 확산 시뮬레이션 결과에 따르면, 밀집도가 낮은 지역에서는 화재 확산이 제한적으로 발생한다는 사실이 보고된 바 있다(MLIT, 2003). 따라서 지진화재위험도 평가 시, 지역 >특성을 충분히 반영하는 것이 중요하다.
본 연구에서 제안한 간단 평가방법론은 클러스터 형성 과정과 같은 복잡한 절차를 생략하여 신속한 평가가 가능하다는 장점이 있으나, 지역 특성을 완전히 반영하지 못하는 한계가 있다. 이러한 한계로 인해 발생하는 과소평가 사례를 분석하기 위해, 기존 연구 결과를 바탕으로 지역 특성과 소실율 간의 관계를 검토하였다. Fig. 6은 포항시를 대상으로 밀집도와 내화구조유형 분포 비율이 소실율에 미치는 영향을 시각적으로 나타내고 있다. 정적평가 결과에 따르면, 건축물 밀집도가 증가할수록 소실율이 높아지는 경향이 확인되었다(T. Kang et al., 2024). Region A와 Region B의 비교 분석 결과, Region A는 화재에 취약한 목조(D) 건축물이 약 12%로 높은 비율을 차지하고 있으나, 밀집도가 낮은 지역으로 평가되었다. 반면, Region B는 목조(D) 건축물이 약 6%로 적은 비율을 차지하지만, 밀집도가 상대적으로 높은 지역으로 분석되었다. 정적평가에서는 밀집도가 낮은 Region A가 목조 건축물의 높은 분포 비율에도 불구하고 화재 위험도가 낮게 평가된 반면, 밀집도가 높은 Region B는 목조 건축물의 낮은 분포 비율에도 더 높은 위험도 지역으로 평가되었다.
Relationship between Fire-burned Rate and Regional Characteristics
그러나 간단 평가방법론은 평가 지역 전체를 단일 클러스터로 간주하여 평균적인 통계값에 기반한 결과를 제시한다. 이로 인해 밀집도를 충분히 반영하지 못하며, 목조 건축물의 분포 비율이 높은 Region A가 고위험군으로 분류되는 결과를 초래하였다. 이는 간단 평가가 밀집도와 같은 지역 특성을 충분히 고려하지 못하는 한계를 보여준다.
결론적으로, 지진화재위험도는 밀집도와 내화구조유형의 분포 비율과 같은 지역 특성에 의해 크게 좌우되며, 이를 반영하지 못하는 간단 평가방법론은 특정 지역에서 과소평가 또는 과대평가를 초래할 가능성이 있다. 이러한 분석 결과는 간단 평가와 정적평가 간의 클러스터 형성 여부가 지진화재위험도 평가 결과에 중요한 영향을 미친다는 점을 시사하며, 향후 이를 개선하기 위한 연구와 보완책이 필요함을 보여준다.
4.2 2차 보정계수(ny)
본 연구는 과소평가 문제를 보완하고 지진화재위험도 평가의 신뢰성을 향상시키기 위해 새로운 평가지표 Si와 2차 보정계수 ny를 도입하여 개선된 평가 결과를 제시하였다. 또한, 해당 방법론의 적용 가능성과 유효성을 검증하기 위해 포항시, 경주시, 울산광역시 중구를 대상으로 확장된 분석을 수행하였다. 제안된 평가지표 Si는 기존 소실연면적비의 정규화 과정에 2차 보정계수 ny를 반영하여 산출되며, 이는 제시된 Eq. (6)을 기반으로 계산된다.
여기서 Si는 2차 보정계수를 적용한 정규화(Normalized) 점수를 의미하며, i는 데이터의 순위, N은 총 데이터 개수(평가 지역의 법정동 개수)를 나타낸다. 해당 평가지표는 법정동 단위의 위험도를 정규화된 점수로 산출함으로써 데이터 순위 및 총 데이터 개수를 종합적으로 반영하며, 보다 정밀하고 신뢰성 있는 위험도 평가를 가능하게 한다. 2차 보정계수 ny는 1.0에서 2.0까지 0.1 단위로 점진적으로 대입하였으며, 이를 각 대상 지역에 적용하여 평가 결과를 도출하였다. Figs. 7(a)와 7(b)는 포항시, 경주시, 그리고 울산광역시 중구를 대상으로 한 2차 보정계수 ny의 적용 결과를 보여준다. 2차 보정계수 ny를 적용하기 이전에는 과소평가 사례가 포항시 6건, 경주시 7건, 울산광역시 중구 3건으로 각 지역에서 약 10% 내외로 발생하였다. 그러나 ny값을 단계적으로 증가시키며 적용한 결과, 과소평가 사례는 점진적으로 감소하는 경향을 보였으며, ny = 1.7에서 모든 지역의 과소평가 사례가 완전히 제거되었다(Fig. 7(a) 참고). 이는 2차 보정계수가 기존 평가 방법의 한계를 효과적으로 보완하며, 과소평가 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 수행함을 명확히 보여준다. 또한, 2차 보정계수 ny적용 전후 간단 평가와 정적평가 간의 동일 등급 일치율(Matching Rate)을 분석하였다(Fig. 7(b) 참고). 일치율은 간단 평가와 정적평가 결과에서 동일한 등급을 받은 법정동의 비율을 나타내며, Eq. (7)을 통해 계산된다.
Evaluation Results with the Secondary Modification Factor
여기서 Nmatch는 간단 평가와 정적평가에서 동일한 등급으로 평가된 법정동의 수를, N은 평가에 포함된 총 법정동의 수를 의미한다. 본 일치율은 단순히 위험(3~5등급)과 안전(1~2등급)을 구분하는 범주적 일치율에 그치지 않고, 각 평가 결과의 세부적 등급 일치성을 측정하는 지표로 정의된다. 이를 통해 간단 평가와 정적평가 간 결과의 세부적 신뢰성과 정밀도를 정량적으로 검증할 수 있다. 분석 결과, 보정계수 적용 전 포항시, 경주시, 울산광역시 중구의 등급 일치율은 약 40~50% 수준에 불과하였으나, 보정계수 적용 후에는 약 80% 수준으로 대폭 증가하였다(Fig. 7(b) 참고). 이는 제안된 평가지표Si 와 2차 보정계수 ny가 기존 평가 방법 대비 2배 이상의 정확성을 제공할 수 있음을 시사한다.
Fig. 8은 포항시를 대상으로 2차 보정계수 ny를 적용하기 전후의 간단 평가와 정적 평가 결과를 비교한 것이다. Figs. 8(a)와 8(b)의 빨간색 포인트는 간단 평가 결과를, 파란색 포인트는 보다 복잡한 절차를 통하여 산정된 정적평가 결과를 나타낸다. 해당 정적평가 결과는 과거연구 J. Kang et al. (2024)를 기반으로 정밀한 해석기법(화재확산 동적해석 시뮬레이션)을 통하여 검증된 결과이다. 보정계수 적용 전(Fig. 8(a) 참고)에서는 데이터의 분포 경향이 불규칙적이며, 경계선을 기준으로 데이터가 균등하게 분포하지 않는 특징이 관찰되었다. 특히, 간단 평가는 경계선 하단에 집중되어 안전하다는 결과를 나타냈으나, 정적평가는 경계선 상단에 분포하여 위험하다는 과소평가 결과가 빈번하게 도출되었다. 반면, 보정계수 적용 후(Fig. 8(b) 참고)에는 데이터가 경계선을 기준으로 보다 체계적이고 균일한 분포 양상을 보였으며, 간단 평가가 정적평가 대비 과소평가 되는 사례가 나타나지 않았다. Fig. 8(c)에서는 간단 평가 결과를 대상으로 2차 보정계수 ny 적용 전후의 결과를 비교하였다. 파란색 포인트는 보정계수 적용 전 데이터를, 빨간색 포인트는 보정계수 적용 후 데이터를 나타낸다. 분석 결과, 보정계수 적용 후(빨간색 포인트)에는 데이터가 경계선 하단에 분포하지 않았으며, 기존 평가 대비 더 높은 정확성을 가진 평가 결과가 도출되었다.
Comparative Analysis of Evaluation Results Before and After the Secondary Modification Factor
본 연구에서 제안한 최대값 기반 정규화 방식을 사용하는 평균 소실연면적비 산정 과정에서 2차 보정계수는 데이터 범위를 확장하는 중요한 역할을 수행한다. 특히, 데이터 수가 제한적인 중소규모 도시에서는 2차 보정계수의 적용이 필수적이며, 이를 통해 보다 효과적인 평가가 가능함을 확인하였다. 예를 들어, 울산광역시 중구를 대상으로 실시한 18개 법정동 평가 결과에서, 발생했던 3건의 과소평가 사례는 2차 보정계수 적용 후 완전히 제거되었다. 이는 데이터가 제한적인 지역에서도 2차 보정계수를 활용함으로써 보다 정밀한 위험도 평가가 가능하다는 점을 입증한다.
이를 바탕으로, 2차 보정계수 ny는 기존 평가방법론의 한계를 보완하고 과소평가 사례를 감소시킴으로써 평가 결과의 신뢰도를 높이는 데 기여한다. 이를 통해 본 연구에서 제안한 2차 보정계수 ny가 다양한 지역적 특성을 반영하여 보다 신뢰도 높은 지진화재위험도 평가를 가능하게 한다는 점을 확인하였다.
5. 결 론
본 연구에서는 건축물 공공 데이터베이스(건축물대장)를 기반으로 비전문가도 손쉽게 활용할 수 있는 지역단위의 지진화재위험도 간단 평가방법론을 구축하고, 적용 가능성을 검토하였다. 이를 위해 기존 지진화재 위험도 평가방법론을 분석하고 평가 절차를 간소화하여 간단 평가방법론을 제안하였으며, 평가 과정에서 발생할 수 있는 오차를 보완하기 위해 새로운 평가지표와 보정계수를 도입하였다. 제안된 방법론은 포항시를 대상으로 실증적 검토와 적용 가능성 분석을 통해 검증되었으며, 이를 통해 다음과 같은 결론을 도출하였다.
(1) 기존 지진화재위험도 평가기법은 GIS 정보 활용과 클러스터링 형성 과정 등 고도의 전문 기술을 요구하며, 평가 절차가 복잡하고 많은 시간이 소요되는 한계를 지니고 있었다. 이에 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 비전문가도 쉽게 활용할 수 있는 간단 평가방법론을 제안하였다. 제안된 방법론은 GIS 정보와 복잡한 클러스터링 과정을 생략하고, 행정구역을 단일 클러스터로 간주하여 지역단위의 지진화재위험도를 신속하고 효율적으로 평가할 수 있도록 설계되었다. 이를 통해 기존 평가기법의 복잡한 절차를 단순화하면서도 실용성과 접근성을 갖춘 평가 체계를 구축하였다.
(2) 클러스터 기반 CVF와 평균 소실율 산정 모델을 기반으로 1차 보정계수 nx를 제안하였다. 1차 보정계수 nx는 내화구조유형별 대지면적 비율을 기반으로 산출된 간단 평가 보정계수로, 내화구조유형별 대지면적의 평균 비율을 백분율로 환산하여 산출된다. 이를 통해 내화구조유형별 버퍼면적을 정량적으로 계산할 수 있으며, 기존 평가방법론의 한계를 보완하여 보다 정밀하고 신뢰성 있는 평가 결과 도출에 기여할 수 있음을 확인하였다.
(3) 포항시 55개 법정동을 대상으로 간단 평가와 정적평가를 비교하여 유효성을 검토한 결과, 간단 평가는 약 98%의 높은 일치율을 기록하며 49개 법정동에서 동일한 평가 등급을 도출하였다. 불일치 사례는 총 6건으로, 이 중 5건은 간단 평가에서 고위험군으로 분류되었으나 정적평가에서 저위험군으로 조정되었고, 1건은 간단 평가에서 저위험군으로 분류되었으나 정적평가에서 고위험군으로 판정되었다. 간단 평가에서 저위험군으로 과소평가된 사례는 평가 결과의 신뢰성을 저하시킬 수 있는 중요한 요인이다. 간단 평가는 기존의 복잡한 절차를 간소화하여 신속하고 효율적인 지진화재위험도 평가를 가능하게 하는 장점을 지니고 있으나, 밀집도와 내화구조유형 분포 비율과 같은 지역 특성을 충분히 반영하지 못하는 한계가 존재한다. 이러한 한계는 일부 지역에서 과소평가 또는 과대평가를 초래할 가능성을 높이며, 추가적인 보완책 마련이 필요함을 시사한다.
(4) 새로운 평가지표 Si와 2차 보정계수 ny를 도입한 평가방법론을 제안하였다. 제안된 평가 지표는 기존 소실연면적비의 정규화 과정에 2차 보정계수를 반영함으로써 데이터 순위와 총 데이터 개수를 종합적으로 고려하며, 법정동 단위의 위험도를 정밀하게 산출할 수 있도록 설계되었다. 포항시, 경주시, 그리고 울산광역시 중구를 대상으로 한 실증적 분석에서 2차 보정계수 적용 전에는 각 지역에서 약 10% 내외의 과소평가 사례가 발생하였으나, 2차 보정계수 적용 이후 모든 과소평가 사례가 제거되었다. 또한, 간단 평가와 정적평가 간 등급 일치율은 보정계수 적용 전 40~50% 수준에서 적용 후 약 80%로 대폭 증가하였으며, 이는 새로운 평가지표 Si와 2차 보정계수 ny가 기존 방법론 대비 2배 이상의 정확성을 제공함을 입증하였다.
(5) 본 연구에서는 복잡한 해석 과정을 간소화한 사용자 중심의 지진화재위험도 간단 평가방법론을 제안하여, 비전문가도 손쉽게 활용 가능한 실질적 재난 대응 도구를 마련하였다. 간단 평가는 신속성과 효율성을 통해 고위험 지역을 효과적으로 식별하고, 방재 우선순위 설정 및 사전 재난 대응 계획에 활용될 수 있음을 입증하였다. 향후 연구에서는 다양한 지역적 변수를 고려하여 광역 도시 단위를 대상으로 한 시범 적용을 통해 실용성을 검증할 계획이다. 본 연구 결과는 지속 가능한 도시계획 수립의 과학적 기반을 마련함과 동시에, 지역 사회의 재난 대응 체계를 강화하며, 안전하고 회복력 있는 도시 환경 구축에 중요한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
감사의 글
본 연구는 행정안전부 국립재난안전연구원 재난안전 공동연구 기술개발사업의 연구비지원(2022-MOIS63-003 (RS-2022-ND641021)) 및 2024년도 정부(교육부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 기초연구사업(RS-2024-00465596)에 의해 수행되었습니다. 이에 감사드립니다.