최근의 집중호우는 좁은 지역에 강한 강우강도로 나타나며, 인접한 지역이라도 그 기상현상과 피해 정도가 크게 다르다. 2014년 부산, 경남 등에 내린 국지성 집중호우는 부산지역에 큰 피해를 입혔다. 국민안전처(2014)에 따르면 2014년도 전체 재산피해액의 74%인 1,341억원의 피해가 8월 25일 집중호우로 발생하였다. 이때 일 강수량 기준으로 창원은 248 mm, 양산 177 mm, 부산 117 mm였으며, 최대 강우강도는 AWS기준으로 부산 금정구에서 130 mm가 기록되었다. 이때 부산지역의 피해는 일 강수량보다는 강한 강우강도에 의한 피해가 대부분이었다. 이와 같은 국지성 집중호우는 해당지역의 여건에 따라 피해규모와 양상이 다르게 나타나므로 고려해야할 사항이 많아 그 대처방안의 선정 및 복구에 있어 의사결정에 어려움을 겪는 경우가 종종 발생한다. 또한 풍수해저감 종합계획이나 하천기본계획을 수립할 때, 혹은 도시계획을 신규로 수립할 경우에도 효율적인 홍수방어 대안 및 사업지역의 선정이 필요하다. 이때 주로 활용하는 것이 경제성 분석 및 계층화 분석과정을 통한 의사결정이다. 치수사업의 경제성 분석 방법으로는 2004년도에 건설교통부에서 개발한 다차원 홍수피해산정방법을 기본으로 사용하며 피해액의 산정항목 및 세부 방법을 보완, 개선하여 이용한다. Lee et al.(2006)은 다차원 홍수피해산정방법을 개선하여 도시지역의 홍수피해액을 산정하는 연구를 수행하였으며, 이 연구를 통해 도시지역의 공공시설 피해율이 비도시지역보다 적음을 보여주었다. Shin et al.(2007)은 모의를 통해 침수심을 결정하고 침수로 인한 건물피해액과 건물내용물피해액으로 침수피해액을 추정하였으며, 침수피해저감액을 편익으로, 침수심 이하의 건물공간의 임대손실을 비용으로 하는 비용편익분석을 수행한 바 있다. Lee and Park(2011)은 GIS자료와 다차원홍수피해산정방법을 이용하여 댐 하류의 홍수피해예상액을 빈도별로 분석하였다.

의사결정방식은 전문가들을 통한 설문조사 방식이 예비타당성 조사 등에서 광범위하게 이용되고 있으나, 설문항목이나 평가기준 등을 다양한 조합을 통해 분석하고자 하는 경우에는 설문조사를 처음부터 다시 해야 하는 번거로움이 발생하기도 한다. 이때 주로 사용하는 것이 순서우위 방법이며 대표적으로는 ELECTRE 및 PROMETHEE 등이 있다. 이들 방법에 대한 적용방법은 Kang et al.(2017)의 연구를 참고할 수 있다. 본 연구에서는 홍수피해복구 실적에 근거한 읍⋅면⋅동 단위의 홍수피해현황을 조사하고, 조사에 근거한 비용편익을 포함하는 다양한 평가기준을 고려하여 피해복구 사업을 시범 평가해 보았다.

본 연구는 부산광역시를 대상으로 하였으며, 피해발생현황은 2014년 8월 25일부터 2014년 9월 1일까지의 자료를 이용하였다. 자료의 수집단위는 행정구역기준으로 읍, 면 및 법정동으로 하여 세밀한 평가가 가능하도록 하였다.

피해액을 기준으로 상위 10개 읍면동의 자료를 대상으로 하였으며 Fig. 1은 대상 행정구역의 주요 하천 및 침수심별 침수흔적도이다. 피해원인별 피해액은 Table 1과 같다.

Table 1의 피해액은 공공시설 피해액을 집계한 것으로 기타 피해액은 도로, 사면, 석축, 공원 및 배수지 등의 시설물이며 사유시설 피해액은 자료의 불확실성 및 확정여부가 투명하지 않아 분석 대상에서 제외하였다.

경제성분석은 Table 1의 피해액 대비 복구액으로 대신하되, 피해액을 편익으로 복구액을 비용으로 하는 B/C분석을 이용한다. 인명 손실 및 이재민의 손실액은 다차원홍수피해 산정방법의 방법을 차용하였으며, 1인당 피해액은 Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs(2008)의 방식을 이용하여 결정하였다. 10개 대상 행정구역에서 집중호우로 인한 인명손실은 동래구 온천동에서 부상 2명, 사망 3명으로 조사되었으며, 이재민은 읍면동단위로 조사가 불가하여 Ministry of Public Safety and Security(2014)의 군⋅구 단위의 이재민 수를 환산 후 피해액을 추산하였다. 군⋅구 단위로 조사된 이재민 수는 Eq. (1)과 같이 소속 군⋅구단위의 침수면적 및 인구수 대비 해당 읍면동의 침수면적과 인구수를 각각 50%씩 반영하여 환산하였다. Eq. (1)의 V는 이재민 수를 IA는 침수면적을, P는 인구수를 각각 나타내며, EMD는 읍면동을, GG는 군, 구를 의미한다.

사상자와 이재민에 의한 피해액은 Table 2에 관련 정보와 함께 표시하였다. Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs(2008)는 이재민의 경우 1인당 국민 총소득(GNI)에 이재민 수와 대피기간을 곱하는 방식으로 이재민이 받은 경제적 손실을 추정하도록 하고 있으며, 평균 대피일을 10일로 보고 있다. 통계청 통계정보시스템에 의하면 2014년 우리나라의 1인당 국민총소득은 연 29,377 천원이다. 아울러 Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs(2008)는 사망자에 의한 피해액은 생산손실이 약 88%, 위자료 10% 등을 포함하여 389,877 천원(1인당)으로 제시하고 있다. 부상의 경우 4,228 천원(1인당)으로 추산하고 있어 이를 전체 피해액에 반영하여 평가기준 및 대안을 Table 3과 같이 나타내었다. 평가기준은 앞서 설명한 요소 외에 인구밀도와 취약인구(65세 이상, 15세 미만) 수, 침수면적(명/km²), 복구사업의 종류별 개소 수 등을 포함하는 10개의 평가기준을 선정하였다. 대안은 각 행정구역별 복구사업을 의미한다.

우선순위의 평가는 다속성의사결정방법 중 순서우위 방법을 활용하였다. PROMETHEE 및 ELECTRE Ⅳ 방법을 적용하였으며 적용 순서는 Fig. 2와 같다.

PROMETHEE와 ELECTRE 방법을 적용한 결과 전체적으로 유사한 결과를 얻었다. 단, 앞과 뒤의 순위는 일치하고 있으나 중간부분의 순위는 차이가 있었다. 이는 대안쌍 간의 우열비교시 PROMETHEE의 경우 열등한 대안을 모두 0으로 처리하는 반면 ELECTRE는 열등함수를 통해 동일한 비중으로 비교를 진행하게 되므로 우열관계가 근소한 중간 범위에서 차이가 발생하게 되는 것에서 기인한다.

이 연구의 결과는 가정사항과 실제 발생한 집중호우의 결과라는 특성상 고려할 수 없었던 자료로 인해 절대적인 결과라 할 수 없다. 인명피해가 특정한 지역에서만 발생하였으며, 복구사업의 결과로 도시화율이나, 인구밀도, 영향범위 등이 집중호우 전후로 달라지는 것은 아니기 때문이다. 또한 본 연구의 방법론은 계획의 측면에서 더 유효할 수 있는데 계획은 검증할 수 있는 자료가 없기에 실제 현상을 최대한 반영하는 검증 연구라는 측면의 성격이 짙다.

실제 다양한 종류의 도시계획, 풍수해저감종합계획 및 하천기본계획 등의 수립 시 계층화 분석과정의 조건이 변경되는 경우 본 연구의 방법론은 매우 유용하다. 계획의 측면에서는 홍수방어에 직접 영향을 줄 수 있는 요인인 도시화율, 제방정비율, 빈도별 침수면적 및 침수심 등의 인자를 평가기준으로 추가하고, 다양한 방법으로 연구되고 있는 홍수피해액 추정방법을 이용하는 비용편익비 등이 유용한 자료로 이용될 수 있다.