1. 서론
최근 서울, 부산 등 대도시지역에서 빈번하게 발생하고 있는 침수재해정보에 대한 일반 국민 및 국가적인 요구는 대단히 크게 나타나고 있고, 지하공간 활용에 대한 인식 증대에 따른 수요 및 중요성이 증가하고 있으나, 국가적으로 이를 체계적으로 관리할 수 있는 침수재해정보시스템은 전무한 실정이다. 우리나라 대부분의 각종 도시형 개발사업은 불투수성 면적을 증가시켜 해마다 내수유출량을 증가시키는 요인이 되었고, 개발사업 설계 단계시 자연재해에 대한 분석 및 대책으로 사전재해영향성검토 등의 협의 제도가 운용되고 있으나 최근들어 기상이변에 따른 국지성 집중호우 등으로 하수관거 및 우수관거의 역류에 의한 도시침수 현상이 지속적으로 발생하고 있다. 현재 우리나라에서 침수재해통합관리와 관련된 자료의 구축은 매우 미진한 상태이며, 한반도 실정에 맞는 홍수유출 및 침수시뮬레이션 모형의 개발, 원격탐사기법을 이용한 돌발홍수 및 범람홍수 예측기법 개발과 이를 기초로 한 비상대처계획 및 주민행동요령 등의 수립, 침수피해발생이 예상되는 상황에서 이에 관한 정보를 관련 주민들에게 최대한 신속하게 알릴 수 있는 침수위험대비 시스템 구축이 절실한 상황이다.
외국의 경우, 미국 NWS는 NWSRFS(National Weather Service River Forecast System)라는 홍수재해 통합프로그램을 구축하여 운영하고 있으며, 돌발홍수에 대응할 수 있는 시스템을 구축하여 활용하고 있다. 미국 지질조사국(United States Geological Survey: USGS)을 통해 수문관측의 대부분을 전담 관리하도록 하고 있으며, 이에 따라 관측정도의 향상, 첨단 관측기기의 개발, 관측망의 최적화 및 효율적 유지관리 등이 가능하게 되었다. 관측된 기상 및 수문자료도 NCDC(National Climatic Data Center) 및 USGS에서 통합관리하고 있으며 인터넷을 통해 사용자에게 무료로 제공하고 있다. EU국가들은 홍수예경보의 기술 개발을 위해 EFFS (European Flood Forecasting System)를 구축하여 실시간 홍수예경보를 위한 Prototype을 개발하였고, 이에 대한 불확실도를 정량화하여 유럽전역에 대한 홍수정보를 생산하고 있다. 영국 Institute of Hydrology에서는 홍수예보, 유역홍수추적, 홍수위험도 평가, 홍수위험지도 작성을 위해 RFFS(River Flow Forecasting System)을 운영하고 있으며, 네덜란드의 Delft Hydraulics에서는 레이더 자료구축, 유역 및 하천 홍수추적, 범람해석, EAP 구축 등에 의한 통합홍수예경보시스템을 구축하여 운영하고 있다. 일본의 경우 하천제방 붕괴에 따른 홍수위험지도를 제작하여 지역 주민에게 보급하고 있으며, 사전에 모의 대피훈련도 실시하고 있다. 실제로 일본에서는 홍수 및 태풍피해에 대해서 “인명손실 zero”라는 캐치프레이즈를 내걸고 이를 실제로 달성하고 있다. 또한 지하공간 침수방지대책으로 침수방지대책의 기준이 되는 침수예상지도를 작성하기 위해 지하공간에서의 유입유량의 거동을 예측할 수 있는 수치해석 기법 연구가 진행 중에 있다.
Choi (2014)는 최근 피해가 급증하고 있는 도시 내수침수전조를 조기에 감지하여 위험지역을 분석하고 신속한 경보를 위해 강우정보와 침수예상도 등 정형데이터와 소셜네트워크서비스(SNS) 및 뉴스 등 비정형데이터를 연계하여 도시 내수침수 전조를 감지할 수 있는 모델의 관련기술 개발 현황을 설명하였고, 2011년 발생한 두 개 분구의 침수사례를 통해 모델의 활용 가능성을 검토하였으며, 향후 국지적 폭우, 지역적 특수상황 등에 기인하는 예측되지 못한 침수 전조를 감지하고 예측된 침수 위험에 대한 신뢰도를 더욱 향상시킬 수 있는 새로운 예·경보체계로 활용 가능할 것이 기대된다고 하였다. Song et al. (2015)는 자연재해에서도 태풍이나 게릴라성 집중 호우에 의한 도시 지역의 도로 침수 영역에 대한 탐색 기법에 대해 연구를 수행하고, 도로 침수영역의 정보를 수집하기 위한 방법으로 SNS 데이터, 기상 상태 데이터, 도로링크데이터를 수집하여 도로침수 영역의 탐색 기반 데이터로 활용할 수 있도록 설계하였으며, 수집된 정보를 기반으로 하둡이라는 분산처리 플랫폼을 구현하여 사용자들에게 실시간 도로 침수영역을 화면에 표출하도록 구현하여 강수량이 아닌 인위적인 도로 붕괴 등의 원인으로 도로를 사용할 수 없는 경우에도 확장 기법을 적용할 수 있을 것으로 판단하였다.본 연구에서는 재해지도 작성 현황과 활용사례의 분석을 통해 문제점을 제시하고 재해지도 활용성 증대를 위한 빅데이터 구축 및 적용 방안을 제시하였다. 본 연구결과는 침수피해발생에 관한 정보를 관련 주민들에게 최대한 신속하게 알릴 수 있는 재해정보지도 작성 시 기초적인 자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
2. 재해지도 정보의 활용 현황 및 문제점
2.1 재해지도 분류와 현황
재해지도 작성은 「자연재해대책법」제21조 및 같은 법 시행령 제19조에 따라 재해지도를 작성·보급·활용함에 있어서 작성 기준 등에 관한 세부규정을 정하여 재해지도 작성의 표준화 및 활성화에 기여함을 목적으로 하고, 지방자치단체 등에서 작성하는 각종 재해지도의 제작과 공익 목적을 실현하기 위하여 개인 혹은 단체에서 재해지도를 제작하는 경우 ‘재해지도 작성 기준 등에 관한 지침’을 준수하여 작성하여야 한다. 재해지도는 침수흔적도, 침수예상도, 재해정보지도를 통칭하며, 「자연재해대책법 시행령」 제18조에 따라 침수예상도는 홍수범람위험도, 해안침수예상도, 재해정보지도는 피난활용형, 방재정보형, 방재교육형 재해정보지도로 세분한다(Fig. 1).
또한, 재해지도의 작성은 침수흔적도 또는 침수예상도를 먼저 작성하고 이를 토대로 재해정보지도를 작성하는 것을 원칙으로 하며, 침수피해 발생시 마다 신속하게 침수흔적을 조사하여 침수흔적이 누적 관리될 수 있도록 침수흔적도를 개정·보완하여야 한다. 침수예상도 및 재해정보지도는 침수구역, 침수심 등의 급격한 변화가 없는 경우 주기는 원칙적으로 10년 단위로 하고, 해안침수예상도는 5년 단위로 한다. 풍수해 등으로 인하여 침수피해가 발생하였거나, 토지이용의 급격한 변화로 재해지도의 수정·보완이 필요하거나 지방자치단체의장이 판단하는 경우 이를 반영하여 침수예상도 및 재해정보지도를 수정·보완할 수 있다.
Choi (2011)는 재해지도 작성 현황에 대해 침수흔적도와 재해정보지도를 함께 작성하는 지역(28%)이 가장 많았으며 재해정보지도만 작성하는 지역(26%), 침수흔적도만을 작성한다는 지역(25%) 순으로 나타났고, 지자체가 작성한 재해지도는 종이 또는 책자 형태로 보유하고 있었으며, 일부 이미지파일, CAD 파일, 문서파일, GIS 파일 등으로 제작되고 있고, 재해지도 활용에 대한 사항으로 재해지도가 활발히 활용되는 지역은 전체 10%, 이에 반해 활용이 되지 않는 지역은(47%)절반에 가까워 재해지도 활용도에 부정적 의견이 많았다고 제시하였다.
2.2 재해지도 활용
최근 정보기술의 발달로 인해 전자지도 제작의 기술적 발전 및 국가 기본 지리정보의 성공적인 구축을 이루고 있다. 하지만 우리 생활 주변에서 발생하고 있는 다양하고 세부적인 지리정보 변화에 대한 갱신 및 처리 과정에서 여전히 미약한 점이 많으며, 관공서 및 지자체에서는 아직까지도 지리정보관리를 종이지형도 또는 관리카드작성 방법에 의존하고 있다. 자연재해정보에 관련하여 웹기반 시스템, GIS 기술, Mobile 등 각종 첨단 기술의 발전과 다양한 수치영상의 발달에 발맞춰 수치영상과 재해정보지도를 접목시키는 연구가 이루어지고 있으며, 국내 기관에서는 각 기관이 담당하고 있는 재해 관련부문에 대한 다양한 시스템을 운영하고 있다(Fig. 2). 국토지리정보원에서는 국토통계지도, GPS 기준점서비스, 국토공간영상정보서비스 시스템을 구축하여 자연, 사회, 경제, 문화 등에 대한 통계 GIS 서비스, 국가 GPS 삼각점 및 수준점 정보제공, 항공사진 이미지, 메타데이터 검색 서비스를 제공한다. 한국농어촌공사와 한국수자원공사에서는 각각 농어촌지하수넷, 국가지하수정보센터를 운영하며 지하수 현황, 지하수 특성 수맥정보와 수위수질 DB, 지하수통계, 지하수지도, 조사실적 DB 수문지질도 등의 서비스를 제공한다. 한국기술연구원에서는 지반정보시스템, 수자원데이터웨어하우스를 운영하며 토목공사용 시추자료 정보서비스, 하천망도, 정밀토양도, DEM, 개략토양도, 자연환경현황도 등의 자료를 제공한다. 기상청에서는 기상청 홈페이지, 기후변화정보센터, 엘리뇨 정보센터, 산업기상정보센터에서 기상 특보, 예보, 자연 지진정보, 황사, 각종 기상관측정보와 온실가스, 오존, 자외선, 산성비, 대기상태 등의 관측 및 변화정보, 엘리뇨 관련 정보 및 현황, 생활기상, 산업기상, 가뭄, 기상재해통계, 항공기상, 세계기상정보 및 산불 위험지수정보 등 다양한 정보를 제공하고 있다.
Fig. 2
Disaster Information Service(Example)
Source : (a) National Geographic Information Institute, (b) Korea Rural Community Corporation
우리나라의 재해정보 관련 대국민서비스를 하는 지자체는 대표적으로 서울시 안전누리와 전라북도 김제시, 경상남도 김해시, 사천시 등이 있으며 재해지도를 작성하여 이를 웹을 통해 서비스 하고 있다. 서울시 안전누리의 경우, 침수흔적도, 침수예상도 및 대피경로, 대피소 정보, 재난상황보고 전파체계도, 재해구호물자 현황 등을 제공하고 있다. 서울시 안전누리의 침수흔적도는 최근 5개년의 침수흔적을 제공하고, 스크롤바를 이용하여 축소 및 확대가 가능하지만, 침수피해에 대한 내용이 없고, 위성사진의 침수범위가 표시가 제공되지 않고 있다. 침수예상도 및 대피경로는 침수심별 침수예상범위를 표출하고, 대피 소요 시간 미표시, 안전대피소로만 경로 지정 등 부족한 점이 있다. 그러나 서울시 안전누리의 대국민서비스는 시민들의 정보 접근성에 대한 활용성이 높은 것으로 판단된다(Fig. 3). 전라북도 김제시의 경우 침수흔적도 및 침수예상도를 재해지구별, 읍·면·동별 다른 항목으로 지도에 표출하며, 특징적으로는 입체재해지도 정보를 제공한다. 경상남도사천시에서는 침수 이외에 산사태 및 태풍지진해일 등의 재해 관련 정보도 함께 제공하고, 태풍, 지진, 해일 및 집중호우시 수치지도를 기반으로 한 대피 경로 및 대피지도 정보를 제공하며, 수치지형도의 도엽 단위로 침수예상도를 조회할 수 있다. 하지만, 이들 몇 개의 지자체를 제외하고 재해지도 작성을 수립한 지자체는 대부분 종이형태 및 파일로 보관하고 있으며, 시민들이 정보 제공을 받기 어려운 현실이다. 또한, 재해지도 작성 또한 지자체별로 통일성 없이 제작되고 있는 현실이다.
3. 재해지도 연계를 위한 빅데이터 수집 및 분석
3.1 자료 수집 및 분석
공공데이터포털은 한국정보화진흥원에서 운영하는 공공데이터 통합제공 시스템으로 민간에서 쉽고 다양하게 공공데이터를 이용할 수 있도록, 민관합동 태스크포스(TF)를 구성하고 국가 중점개방 데이터 36개 분야를 선정하여 분야별 데용량데이터 형태로 개방하였다. 이 곳에서 제공하는 정보는 기상청의 예보자료와 자동기상 관측자료로 구분된다. 먼저 기상청의 예보자료는 동네예보와, 중기예보로 나뉘어진다.
동네예보는 예비기간과 구역을 시·공간적으로 세분화하여 행하는 예보로 3시간 기온, 최고기온, 최저기온, 상대습도, 풍향, 풍속, 하늘상태, 강수확률, 강수형태, 강수량 등의 예보자료를 제공한다. 중기예보는 조회일자의 2일후인 모레부터 10일간 행하는 예보를 말하며, 기상전망, 육상날씨, 신뢰도, 기온 등 중기 기상 예보자료를 제공한다.
Fig. 4와 같이 기상청의 자동기상관측장비는 기상관측소가 없는 곳에 설치되어 집중호우, 우박, 뇌우, 돌풍 등과 같은 국지적인 악기상 현상을 실시간으로 감시하는데 1시간 전부터 1시간 이후의 관측 및 예측 1분단위 기상자료를 관측 지점별로 제공한다. 주요 데이터로는 강수 여부, 시간단위, 일단위 누적 강수량, 풍향, 풍속, 습도, 해면기압 등의 정보를 제공하며 문자, 숫자 형태의 표와 분포도, 그래프 등 다양한 형태로 조회가 가능하다.
Fig. 4
Observed Data by Automatic Weather System(AWS)
Source : Korea Meteorological Administration(KMA)
국립기상연구소에서는 국지분석시스템과 중규모 모델을 결합한 초단기 기상분석 및 예측시스템(KLAPS, Korea Local Analysis and Prediction System)을 구축하고 이를 기반으로 각 지방청의 국지예측 시스템을 운영하는 일련의 연구를 수행하였다. 국지분석 체계의 기본적인 특징은 기존의 종관 관측자료 외에 앞서 언급되었던 국지관측을 위해 생산하는 자동지상관측자료(AWS, Automatic Weather System), 레이더, 낙뢰, METAR 등의 비종관 관측자료를 가능한 많이 분석에 활용하고, 이를 초기화하여 단시간 강수 예측성 향상을 위해 효과적으로 사용할 수 있다. KLAPS 시스템은 한반도 영역에 대해 5 km 해상도로 1시간 간격의 강수량 정보를 제공하여 여름철의 집중호우나 겨울철의 폭설 등에 대비할 수 있다.
국토교통부 한강홍수통제소의 물관리정보유통시스템은 기관별로 각기 다른 목적에 의해 생성, 관리되는 물 관련 정보를 온라인으로 연계하여 국가차원의 물관리정보 공동 활용시스템을 구성함으로써 물관리 통합체계 기반조성 및 공동활용 체계를 구축하여 업무지원 및 정책 결정 지원을 위해 운영되는 시스템이다. 2004년 수문정보 공동활용에 대하여 물관리정보협의회(수질개선기획단)에서 공통유역도, 코드체계, 업무·자료·정보제공 및 운영체계 등 4개 분야에 대한 표준을 확정하였다. 5개 부처 12개 물관련 기관에서 물관리정보유통시스템(WINS, Water Management Information Networking System)를 통해 55종의 항목을 공동으로 활용하고 있다. 각유관기관별로 보유하고 있는 공동활용 데이터베이스를 물관리정보유통시스템 메인서버와 XML 웹서비스 기술을 이용, 연계하여 웹 서버 상에서 조회 및 다운로드 할 수 있도록 구성되어 있다(Fig. 5).
물관리정보유통시스템(WINS)에서 제공하는 데이터 중 국토교통부 한강홍수통제소 수문자료에는 강우 레이더, 수위·유량, 댐 유입량 등이 있다. 강우레이더는 강우관측을 주목적으로 하는 레이더로서 비가 오는 지역에 전파를 발사하여 반사파를 수신함으로써 비의 강도를 감지한다. 이를 토대로 지상의 우량계와 연계하여 면적우량을 산출하며 강우를 관측할 수 있다. 기상청의 기상레이더는 원거리 태풍감시 등 종합적인 기상관측을 주목적으로 기상예보를 위하여 넓은 대기공간의 태풍, 구름, 비, 바람정보 등 전체적인 기상상태를 파악하지만 강우레이더는 강우의 공간분포, 이동, 발달정보를 알 수 없는 지상 우량계 점 관측에 의한 한계 극복을 위한 면적강우량 관측이 주목적으로 지표면에 바로 떨어지는 강우를 관측할 수 있다. 또한 강우레이더는 2.5분마다 강우강도, 10분 단위의 강우, 10분 간격의 최대 6시간까지의 강우 예측 등 세가지 종류의 데이터를 제공한다(Table 1).
Table 1
Comparison between Rainfall Radar and Weather Radar
소셜미디어 데이터로서 초기 정보화 사회는 업무의 시스템화, 지식의 디지털화, 가상 공간의 인적 네트워크로서 목적성을 띤 정보의 흐름이 존재하였다. 이후 스마트 폰 등 모바일환경으로의 변화와 개인의 감성 공유 및 M2M 환경으로의 변화는 사람간의 소셜 데이터 및 생활 패턴의 흔적이 데이터로 저장되는 데이터 혁명을 야기하였다. 과거에는 인터넷상에서 생산된 비구조화되고 의미없는 데이터는 모두 쓰레기로 치부되고 폐기되어 버렸으나 이것이 또다른 정보의 원천으로서 활용될 가능성이 증대되었다. 따라서 의도되지 않은 데이터의 크기, 속도, 종류, 복잡성 측면에서 기하급수적으로 생산되고 이에 대한 수집·저장·분석·활용 가능성을 새롭게 인지하게 되었다. 수많은 데이터 쓰레기는 온라인 유저들의 구매, 취향, 감정패턴을 실시간으로 파악 가능하며 새로운 서비스 및 가치 창출이 가능하기 때문에 중요성을 재인식하게 된 것이다. 일례로 아마존, 구글 등에서 활용되고 있는 개인 소셜 로그데이터는 사용자 개개인의 편익과 맞춤형 서비스를 제공하고 트위터, 페이스북에 남긴 정치, 경제, 사회, 문화에 대한 메시지는 시대 감정과 정서를 파악할 수 있는 원천으로 등장하였다. 2012년 미국 대선의 유권자 분석 사례를 보면 대선 후보들은 SNS의 빅데이터 분석을 통해 유권자 성향을 파악하고 맞춤형 선거운동을 전개한 사례가 있다. 과거 정보만이 고급정보를 소유하는 시대는 지나고 개인과 기업 등은 소셜 미디어를 통해 정보의 생산자이자 전달자가 되는 시대가 도래한 것이다.
소셜미디어는 의견이나 생각, 경험, 관점 등을 온라인상에서 서로 공유하기 위한 플랫폼으로 공유되는 콘텐츠는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등의 다양한 형태를 가진다. 블로그, 홈페이지, 인터넷 뉴스, SNS와 같은 소셜 네트워크 등이 대표적이다. 소셜미디어 데이터는 불특정 다수의 사람들이 다량의 비정형 데이터를 생성하므로 체계적으로 관리되었을 경우 특정 키워드나 주제를 통해 통계 분석이 가능하여 이를 유용하게 활용할 수 있다.
공간 빅데이터 활용으로 국가공간정보유통시스템은 공간정보를 수요자에게 제공하기 위한 서비스와 인프라를 관리하고 있다. 정보 등록 채널을 통해 정부, 공공, 민간에서 생산한 공간정보를 등록하고 사용자는 정보검색 및 구매, 매쉬업 서비스를 이용할 수 있다. 국가공간정보유통시스템에서 공개하고 있는 자료는 공공 기관에서 보유한 도로, 건물, 연속지적, 행정구역, 항공사진, 새주소 등의 기본 공간정보와 식생도, 임상도, 생태자연도, 정밀토양도와 같은 주제정보, 주유소, 시장, 병원, 관공서 등의 위치정보 등 다양한 데이터를 제공하고 있다.
4. 재해지도 활용성 증대를 위한 빅데이터 적용 방안
재해지도 활용성 증대를 위한 빅데이터 구축을 위해 공공데이터로 제공하는 공간데이터, 행정데이터, 그리고 민간정보를 활용한다. 각각의 실시간 정보들은 현재 시점의 데이터 분석에 활용될 뿐 아니라 지속적인 데이터 누적으로 향후에는 방대한 양의 이력데이터, 즉 빅데이터로 구축되어 활용 가치가 증대될 수 있다. 공간데이터는 국토교통부 국가공간데이터통합체계에 구축되어 있는 수치지도, 도로경계, 지적도 등의 주제도를 활용한다. 행정데이터는 기상청에서 제공하는 강우이력자료와 실시간 강우자료, 국토교통부 한강홍수통제소의 시간대별 수위정보를 비롯한 전국 침수 발생 지역의 침수 순간의 수위정보, 지역단위의 예·경보 현황 자료를 공간 기반으로 구축한다. 민간정보는 트위터의 실시간 SNS 정보와 웹뉴스, 블로그, 포털사이트 등 소셜미디어 정보를 활용하여 분석한다(Fig. 6).
재해지도에서는 과거 침수 흔적이나 예측에 대한 정보를 빈도별 침수위, 침수심, 침수 시간 등으로 작성하고 있다. 기상청의 현재 실시간 강수량 정보와 과거 침수되었던 시기의 강수량 정보를 활용하면 보다 정확한 침수 자료 분석이 가능하다. 먼저 기상청에서 제공하는 AWS 데이터에서 강수량은 15분, 60분, 6시간, 12시간 강수량 그리고 일일 강수량 정보가 활용될 수 있다. 국지성 호우와 같은 재해 상황을 판단하기 위해 가장 최신의 강우 정보를 확인할 수 있는 15분 강수량의 데이터를 관측소 위치와 함께 1분단위 정보를 수집한다. 재해지도를 토대로 과거 침수가 발생했던 지역의 강수량을 모두 합산한 후 평균을 내는 과정을 통해 침수가 발생하는 강수량의 임계치를 설정하고 실시간으로 수집되는 15분 강수량이 침수가 발생할 가능성이 있는 임계치 값 이상이 되었을 때 침수가 발생할 수 있는 위험도를 높이는 데이터로 활용된다(Song et al. 2015). 다음으로 KLAPS(Korea Local Analysis and Prediction System)에서 제공하는 여러 기상요소 중 강수량에 해당되는 ‘RN1’ 데이터를 수집한다. 이 데이터는 1시간간격으로 분석되는 ASCII 형태의 파일들로 이루어져 있으므로 이들의 24시간 적산에 의해 일 강수량 자료를 생성하고, 이것을 공간정보 시스템 상에서 처리할 수 있는 5 km 격자간격의 레스터 형태로 변환하여 재해지도 공간정보와 맵핑하여 위험지역에 가중치를 주어 표출할 수 있다(Kim et al.2013).
국토교통부 한강홍수통제소의 물관리정보유통시스템에서 제공하는 강우레이더 영상 자료와 수위정보를 수집, 활용한다. 강우레이더 자료의 영상 표출 방식에는 BASE(Base Section), CMAX(Column Maximum), PPI(Plan Position Indicator), CAPPI(Constant Altitude Plan Position Indicator)등이 있으며 이 중 강수의 발생유무를 판단하는 고도로 알려져 있는 관측고도 1.50 km에 대한 합성 영상인 CAPPI 영상을 활용한다. 실시간 강우데이터가 10분 단위의 ASCII 형태의 파일로 제공되며 가로 2,100개, 세로 2,500개의 격자 배열(남한 지역을 모두 포함)에 강우강도에 해당하는 수치로 강우데이터가 포함되어 있다. 각 격자는 250 m × 250m 공간범위로 이루어져 있으며 이를 레스터 형태의 공간정보로 변환하여 활용할 수 있다. 각 격자별 강우데이터의 누적값을 통해 위험지구에 해당하는 격자를 분류할 수 있으며 재해지도 상의 침수위험 지역과 중첩하면 가중치를 부여하여 위험정보를 표출할 수 있다. 수위정보는 각 하천별 수위관측소의 실시간 수위 정보가 제공되며 데이터 누적을 통해 수위 변동 이력 정보를 구축할 수 있다. 또한 수위정보의 수집이 가능한 해당하천 인근 지역의 과거 강우이력과 중첩하여 홍수 위험도를 부가적으로 표출할 수 있다.
국가공간데이터통합시스템에서 제공하는 공공데이터의 주제도와 재해지도 공간정보와의 중첩을 통해 다양한 통계를 도출할 수 있다. 일례로 행정경계도와 침수예상도의 중첩을 통하여 시도, 시군구별 침수 위험도를 집계하거나 지적도를 통해 해당 지번에 대한 침수예상 범위 데이터를 중첩하여 사유지 침수 범위를 집계하거나 하는 등의 집계가 가능하다.
소셜미디어는 인터넷 상에서 발생하는 상호간의 의사소통의 집합체로 신속한 전파능력과 함께 방대한 양의 정보력을 제공한다. 이러한 잠재성은 다양한 산업분야에서 가치창출을 위해 각광받고 있고 또한 재난분야에서도 영향력을 발휘하고 있다. 이러한 다양한 정보의 수집은 분산된 여러 데이터 소스로부터 필요로 하는 데이터를 검색하여 수동 또는 자동화하는 과정이 필요하다. 일반적으로 정형화되지 않은 다양한 소셜미디어 데이터들은 크롤링(crawling), RSS(Rich Site Summary / Really Simple Syndication / RDF Site Summary)Reader 또는 소셜 네트워크 서비스에서 제공하는 Open API를 이용한 프로그래밍을 통해 수집한다. 먼저 크롤링은 무수히 많은 분산 저장되어 있는 자료를 수집하여 검색 대상의 색인으로 포함시키는 기술로 주로 웹로봇을 이용하여 조직 외부에 존재하는 소셜 데이터 및 인터넷에 공개되어 있는 자료를 수집할 수 있다. 또한 IT기기의 각종 센서를 통해 데이터를 수집할 수도 있으며 XML 기반의 콘텐츠로 배급하는 RSS나 Open API를 통해 각종 데이터를 수집 가능하다. 소셜네트워크의 경우 침수와 관련된 각종 키워드를 추출하는 과정을 통해 데이터를 수집할 수 있다(Korea Research Institute for Human Settlements, 2013). 우선 트워터, 포털사이트 검색 순위, 인터넷 뉴스기사 등에서 침수관련 키워드가 포함된 실시간 데이터를 수집하고, 불용어와 스팸데이터를 제거하기 위한 형태소 분석의 언어처리 과정을 거쳐 의미있는 데이터를 추출하기 위해 불필요한 데이터를 필터링한다. 또한 원문에서 위치정보를 추출하여 위치기반 데이터 분석을 수행한 후, 발생 빈도와 결합하여 재해 발생 위치와 피해규모 등의 정보를 재해지도의 속성정보로 입력하여 재해 발생 이력정보로 활용가능하고 민간의 지도정보 서비스 Open API를 활용해 재해발생시 대피경로 정보도 제공이 가능하다.
5. 결론
재해지도에서 제공하는 침수정보는 다양한 수문학적 인자를 고려하여 침수 발생 빈도별 모델링 과정을 거쳐 작성된다. 하지만 산정기준에 포함된 인자나 주변 환경 변수 등에 따라 그 결과는 달라질 수 있다. 따라서 다음과 같은 결론을 도출되었다.
1) 재해지도의 작성에 대한 기준 확립이나 과거 작성된 재해지도의 재작성 등의 논의가 이루어지는 것보다 과거 작성된 재해지도를 현재시점에서 활용할 수 있는 방안이 급선무이다. 각종 공공기관에서 쏟아져 나오는 공공데이터와 현재대다수의 의사소통의 장이 되고 있는 소셜미디어 정보 중 가용데이터를 찾기 위해서는 대량의 원시 데이터를 적재하고 그 중 불용데이터를 정제하는 과정이 필요하다.
2) 침수 재해지도의 활용성 증대를 위해서 가장 필요한 것은 재해지도 공간데이터와 연계할 수 있는 다양한 데이터 중에서 어떤 데이터를 수집 및 저장하여 활용할 것인가에 대한문제이다. 동시다발적으로 양산되는 각종 데이터를 수집하여 재해지도의 침수 예측정보 뿐 아니라 기상, 수문자료와의 연계, 그리고 실시간으로 업데이트되는 SNS, 인터넷 뉴스 기사, 포털사이트 검색어, 블로그 포스팅 등의 내용에서 재해정보와 관련된 키워드를 추출하여 실시간 자료 뿐 아니라 자료의 축적으로 인한 이력자료도 활용할 수 있는 기반을 마련할 수 있다.
3) 이러한 데이터들은 재해지도의 공간 및 속성정보와 중첩하여 활용할 수 있다. 침수심, 침수범위, 침수시간 등의 재해지도 정보는 기상, 강우, 수위 정보를 활용하면 비교적 정확한 과거시점의 침수 원인이 되는 주변 인자를 고려할 수 있다. 또한 지자체나 공공기관에서 재해지도를 표출하는 시스템의 경우 필터링된 키워드를 활용한 소셜미디어 재해 정보와 실시간 기상정보를 통해 현재 시점의 피해 예측이 가능하고 민간의 지도정보 서비스 Open API를 활용하면 재해정보지도에서 대피소까지의 최단거리 이동 경로 등의 대피로 정보도 확인이 가능하다.
4) 이처럼 재해지도와 연계하여 활용 가능한 자원은 무한하며 대량의 데이터 수집을 통해 재해지도가 보다 신뢰성 있고 다양한 재해정보 관련 콘텐츠를 제공할 수 있다. 새롭게 구축된 빅데이터들은 과거에 작성된 재해지도에서의 활용 뿐 아니라 향후에 작성될 재해지도에도 새로운 방향 제시가 가능할 것이고 그 활용성이 증대될 수 있을 것으로 기대된다.
PDF Links
PubReader
ePub Link
Full text via DOI
Download Citation
Print
