1. 서론
우리나라는 홍수로 인한 피해를 경감하기 위해 주로 여러 구조물적인 대책을 세워 홍수의 피해를 대비하여 왔다. 그러나 최근에는 이상기후로 인한 집중호우로 발생하는 홍수피해가 두드러지고 있어, 구조물적인 불완전한 대책으로는 홍수라는 자연재해에 충분히 대응하는 것이 불가능하다고 판단되어지고 있다. 따라서 체계적으로 수립된 방재대책을 통한 홍수피해 저감을 위하여 홍수통합관리 및 종합홍수대책 수립에 대한 연구들이 진행되어지고 있으며, 지역별 홍수방어대책의 우선순위 선정을 위해 상대적인 홍수위험도를 체계적으로 분석하는 방법이 필요하다.
국내의 경우 수문학적, 경제적, 사회적 특성을 고려한 잠재성요소와 위험성요소로 분류하여, 치수특성 및 투자우선순위산정에 적용 가능한 홍수피해잠재능(Potential Flood Damage, PFD)을 도입하고, 홍수잠재능의 평가인자를 개선하여 제시하는 연구가 진행되어 왔다(MOLIT, 2000; Kim et al., 2003). 국민안전처에서는 지역의 자연재난 위험도를 사전에 파악하여 풍수해저감 종합계획 수립 및 재난보험제도 도입 등 중장기 재난저감대책 및 시설투자사업 수립에 활용하기 위한 지역안전도 평가기법을 제시하였고(MPSS, 2004), 국토연구원에서는 홍수피해의 주요원인을 자연적 요인, 사회적 요인, 정책적 요인, 시설적 요인으로 세분화하고, 각 요인들을 대표할 수 있는 11개의 인자들을 선정하여 시·군·구별 하나의 지표로 나타내는 홍수피해지표(Flood Damage Index, FDI)가 연구되어졌다(KRIHS, 2005). 국토교통부에서는 기후변화와 이상홍수에 대응하기 위하여 위험성그룹과 취약성그룹으로 구분된 이상홍수취약성지수(Excess Flood Vulnerability Index, EFVI)를 개발하였으며(MOLIT, 2010), 최근에는 종합적으로 평가된 유역 및 하천 기능을 정량화하는 하천종합관리지표를 구축하였다(MOLIT, 2012). 또한 국립재난안전연구원에서는 홍수피해 취약지역을 분석하고 피해의 최소화, 예방 및 대응을 위한 홍수취약성지수기반 평가시스템과 소하천위험평가 시스템을 구축하였다(NDMI, 2012).
국외의 경우, 각 나라별 대표적인 홍수위험도 산정 및 홍수위험지구 관리기법을 살펴보면 다음과 같다. 미국의 경우는 미국해양대기관리처에서 지역별 재해위험성과 취약성을 평가하는 연구를 통하여, RVAT(Risk Vulnerability Assessment Tool)을 개발하여 위험분석을 하였고(NOAA, 2007), 유럽의 경우에는 ESPON(European Spatial Planning Observation Network)프로젝트를 통하여 기후변화를 고려한 재난에 대한안전도 및 취약도 평가를 통해 재난에 취약한 지역을 분석하고 각종 재난관리에 대한 예방차원의 체계적 관리를 실시하고 있다(CEC, 2004). 일본의 경우, Connor et al.(2005)이 홍수취약성지수(Flood Vulnerability Index, FVI)를 개발하여 11개의 지표를 이용한 5등급의 홍수취약성을 평가하여 관리하였고, 중국의 경우에서는 Juan et al.(2006)이 하천의 홍수위험관리를 위해 홍수위험도를 위험성과 취약성으로 구분하여 5등급의 홍수위험평가(Flood Risk Assessment, FRA)방법을 개발하였다.
국내 및 국외의 기존 홍수위험도 평가에 관한 연구 및 시스템에는 여러 다양한 평가기법들이 존재하고 있으며, 지금도 계속적으로 개발 및 수정 중에 있다. 이와 같이 홍수로부터의 피해를 예방하고 경감하기 위해서는 구조적 대책뿐만 아니라 지역별, 홍수의 특성별 관리체계가 필요하므로, 많은 평가기법들 가운데 가장 합리적이고 타당한 방법을 통하여 유역의 다양한 특성들을 진단하고 객관적으로 정량화하는 홍수위험도 분석방법이 필요 하다. 또한 하천유역의 홍수방어대책 수립을 위해서는 유역별 집중적 투자와 대비가 필요하며, 이를 위해서는 많은 예산과 인력이 소요되므로, 홍수대비를 위한 투자와 대비는 선별적으로 집행되어야 할 것이다. 따라서 본 연구에서는 수자원단위지도 표준유역별 특성을 파악하여 홍수피해위험을 평가할 수 있는 대표적인 평가지표들을 선별하고, 평가지표들을 종합하는 두 가지 다른 방법인 지표평균법과 PROMETHEE(Preference Ranking Organization METHod for Enrichment Evaluations)에 의한 홍수위험도 분석을 실시하여 두 결과 중 높은 위험도를 나타내는 결과를 종합한 새로운 홍수위험도 산정방법을 제시함으로서, 상대 위험도에 따른 지역별 홍수방어대책 우선순위 선정 및 홍수방어 대안 선정에 활용하고자 한다.
2. 홍수위험도 평가지표 선정 및 구축
합리적이고 효과적인 치수대책을 위해서는 지역의 홍수위험도를 계량화한 대표적인 지표를 이용하여 평가하여야 한다. 본 연구에서는 평가지표를 선정하고 분류하는 방법으로 경제협력개발기구에서 인과 관계적 접근방식에 기초를 두고 개발한 방법인 P-S-R(Pressure-State-Response) 구조(OECD, 1991)를 기준으로 평가지표 자료를 구분하였다. P-S-R 구조에 따른 압력지표(Pressure Indicator, PI), 현상지표(State Indicator, SI), 대책지표(Response Indicator, RI)에 대한 세부평가지표항목들을 정기 측정성, 계량 가능성, 예측 가능성, 자료 구축의 용이성 등의 지표선정기준을 고려하여 자료의 수집이 가능하고 홍수피해에 중요한 영향을 준다고 판단되는 총 12개의 지표들로 선정하여, 전국 812개 수자원단위지도 표준유역별로 평가지표 자료를 구축하였다(Table 1 and Fig. 1).
Table 1
Flood Risk Factors
압력지표 세부평가항목(Pressure Factor, PF)은 유역의 홍수피해에 대한 물리·환경적 압력을 평가하기 위한 수단으로, 수문자료를 대표하여 1일 최대강수량(mm/day), 자연하천유역의 유역특성을 대표하여 평균경사도(degree), 도시하천의 유역특성을 대표하여 시가화율(%), 그리고 인문사회특성을 대표하여 인구밀도(명/km2) 등 총 4개의 세부평가항목(PF1~PF4)으로 선정되었다. 현상지표 세부평가항목(State Factor, SF)은 유역이 홍수에 노출되어 있는 수준 판단 및 홍수피해 현황을 파악할 수 있는 지표로서, 단위면적당 홍수피해액(천원/km2), 침수면적비율(%), 인명피해자수(명), 홍수발생빈도(회) 등 4개의 세부평가항목(SF1~SF4)으로 구성되었다. 대책지표 세부평가항목(Response Factor, RF)은 홍수재해 발생 시, 이에 대응할 수 있는 능력을 판단하기 위한 기준으로서, 자연하천유역에서의 치수대책을 대표하는 하천개수율(%), 도시하천유역에서의 치수대책을 대표하는 우수관로연장(km/천명), 그리고 병원, 관공서, 소방서 등 중요시설물수(개소/천명) 및 치수사업투자비(천원/명) 등 4개의 세부평가항목(RF1∼RF4)을 선별하였다.
각 세부평가지표 항목들은 수집가능한 최근자료를 사용하였고, 일최대강수량(PF1)의 경우 기상청관측 자료를 활용하여 최근의 경향을 고려하고자 5개년(2009~2013년) 평균을 사용하였으며, 과거 홍수피해이력을 나타내는 현상지표(SF1~SF4)는 유역의 피해이력을 충분히 고려하고자 16개년(MPSS, 1998~2013)평균을 사용하였다.
3. 홍수위험도 평가
P-S-R 구조체계에 따라 구축된 세부평가지표에 대한 종합평가를 위하여, 평가지표들을 평균하여 하나의 지수로 나타내는 지표평균법과 Brans et al.(1985)이 제안한 순위 도출에 사용가능한 PROMETHEE를 이용하여 홍수위험도를 분석하고 이를 종합하여 홍수위험도 등급을 평가하였다.
3.1 지표평균법을 이용한 홍수위험도 분석
선정된 세부평가지표값의 단위나 범위가 서로 달라 통합적인 분석이 불가능하므로, 단위가 없는 무차원 값으로 변환하는 표준화 과정이 필요하다. 본 연구에서는 표준화방법으로 일반적이고 가장 대표적으로 사용되고 있는 Re-Scaling방법을 선택하였다. Re-Scaling방법은 세부평가지표의 최대값(xmax)과 최소값(xmin)을 이용하여 어떤 지표의 값(xi)을 0~1 사이의 속성값(si)으로 변환한다. 이러한 값을 이용하여 곱을 이용한 대표지수를 산정할 경우, 어느 하나의 값이 0이 되면 종합지수가 0이 되어 버리는 단점을 보완하기 위하여, 표준화된 속성값의 최대값(smax=100)과 최소값(smin=0.01)을 규정하여 Eq. (1)과 같이 산정할 수 있다.
평가지표의 가중치 추정은 여러 가지 산정 방법이 있으나, 적절하지 못한 가중치 산정은 선정된 평가지표의 값을 왜곡하고 분석결과에 영향을 주어 부적절한 결과가 유발될 수 있다. 또한 기존의 논문들에 의하면, 가중치 적용 유무에 따른 결과의 차이가 크지 않거나, 종합지수 산정 결과값이 다소 다르지만 같은 위험도 등급 내에서 순위변화만 일부 있는 것으로 알려졌다(Chae et al., 2003; Baeck et al., 2011). 따라서 본 연구에서는 동일가중치(가중치 미적용)를 부여하여 홍수위험도 분석을 수행하였다.
지표평균법에 의한 홍수위험도 산정은 P-S-R 구조에 따른 지수들인 압력지수(Pressure Index, PI), 현상지수(State Index, SI), 그리고 대책지수(Response Index, RI)를 각각 4개씩의 세부평가지표의 산술평균으로 산정하고, 이들을 종합하기 위하여 Eq. (2)를 이용하여 홍수위험지수(Flood Risk Index, FRI)를 산정하였다.
3.2 PROMETHEE를 이용한 홍수위험도 분석
PROMETHEE를 이용한 분석을 위해 선호함수의 결정과 선호지수의 산정이 필요하다. 이때 대책지표 평가항목의 경우, 압력지표 및 현상지표와는 반대로 지표의 속성값이 높을수록 방어대책이 좋은 것을 의미하기 때문에, 대책지표값(xi)은 위험도를 나타내기 위해서 Eq. (3)을 이용하여 변환한 값 ( x ^ i )
본 연구에서는 PROMETHEE의 선호함수로 Type-III의 V형을 선택하고, 각 세부평가지표값의 범위(최대값과 최소값의 차이)로 선호임계치를 산정하였다(Table 2). 선호함수의 적용에 의해 12개 평가지표의 값은 0과 1사이의 수치로 표준화되며, 세부평가항목별 대안(표준유역) a와 b 사이의 평가점수를 고려한 Eq. (4)의 선호지수 π(a, b)는 대안(표준유역) a와 b사이의 평가기준별 차에 대하여 선호함수 Pj(a, b)에 가중치 ωj를 고려(본 연구에서는 동일가중치 적용)하여 평균치로 나타낸다.
Table 2
Criteria for Type-III Preference Function
PROMETHEE에 의한 홍수위험도를 산정하기 위해서 Eq. (5)와 같이, 선호유출량 φ+(a)과 선호유입량 φ−(a)의 차이로 순흐름량 φ(a)을 산정하여 상대적인 순위를 비교할 수 있다.
3.3 홍수위험도 산정결과 비교
지표평균법과 PROMETHEE를 이용하여 각각 산정한 홍수위험도 결과를 비교하면 다음 Fig. 2와 같다.
Fig. 2에서 보이는 바와 같이, 12개의 세부평가지표를 P-SR구조 특성에 따라 4개씩 조합하여 산술평균에 의한 3개의 지수(PI, SI, RI)를 산정한 후, 이들의 기하평균값(FRI)에 의한 지표평균법과, 12개 평가지표를 모두 종합하여 상대순위를 산정하는 PROMETHEE에 의한 두 가지 다른 방법의 결과가 다소 차이를 보이는 것을 알 수 있다. 그 이유로 지표평균법으로 산정된 FRI의 경우, 먼저 각 4개씩의 지표의 종합으로 산정된 3개의 지수(PI, SI, RI)가 고르게 높은 유역이 높은 홍수위험도를 나타내는 반면, PROMETHEE의 경우에는 총 12개 세부평가지표의 각각의 영향이 고려된 결과를 보여주기 때문이다. 그러나 두 가지 산정결과 중, 홍수위험도가 높은 상위 20%의 163개의 표준유역을 비교할 경우, 비교적 많은 126개의 표준유역이 동일하게 선정되었다. 이와 같은 결과를 바탕으로, 비록 평가지표들을 종합하는 방법이 다르더라도 선정된 평가인자들이 동일하다면, 지표의 종합 및 평가방법에 따른 홍수위험도 산정결과에는 큰 영향이 미치지 않는 것으로 판단할 수 있다.
3.4 홍수위험도 산정결과 종합 및 등급분류
본 연구에서 동일가중치로 도출되어진 지표평균법 및 PROMETHEE의 홍수위험도 결과는 각 방법에 따른 지표의 영향력이 조금은 다르기 때문에 함께 고려할 필요가 있다. 따라서 각각 다른 방법에 의한 결과를 종합적으로 반영하기 위하여 각 수자원단위지도 표준유역에 대한 두 방법별 홍수위험도 산정결과에 각각 순위를 부여하고, 두 결과 중 위험순위가 높은 결과를 기준으로 최종 홍수위험도를 산정하였다. 또한 산정된 최종 홍수위험도의 등급분류를 위해 일반적으로 많이 사용하는 순위에 따른 5등급 분류를 사용하여, 상위 0~20% 구간을 High(H), 상위 20~40% 구간을 Medium High(M·H), 상위 40~60% 구간을 Medium(M), 상위 60~80%구간을 Medium Low(M·L), 나머지 구간을 Low(L)로 분류하였다.
5등급으로 산정된 홍수위험등급 분류결과는 Fig. 3과 같다. 압력지표 및 현상지표의 세부평가지표항목들의 값이 상대적으로 높게 나타나는 수도권지역 및 강원도와 경상남도 지역의 홍수위험등급이 상대적으로 높게 분류되었다. 본 연구에서 산정된 홍수위험도 결과를 선행연구 결과와 비교하기 위하여 국토교통부에서 실시한 “하천종합관리지표 개발에 따른 연구”(MOLIT, 2012)의 산정결과 중 2005년~2007년 사이의 홍수취약지수를 본 연구에서 사용한 5등급 분류기준으로 재분류하였고, 국민안전처에서 지정한 자연재해위험지구 중 침수위험지구의 2011년도 현황을 포함하는 읍·면·동 단위 행정구역이 속해있는 표준유역을 위험지구로 분류하였다. 홍수취약지수와 본 연구결과를 비교해 보았을 때, 강원도와 남부지방 일부유역이 비슷한 위험도를 나타내었고, 자연재해위험지구와 본 연구 결과를 비교해 보았을 때, 자연재해위험지구를 포함하는 429개의 표준유역과 홍수위험도 상위 3개 등급(H, MH, M)으로 분류된 487개 유역과의 비교결과, 강원도와 남부 내륙지방 등을 비롯하여 총 233개 유역이 공통되는 것으로 나타났다.
이와 같이 3가지 결과에서 홍수위험도가 높은 유역의 분포가 차이를 보이는 것은, 홍수위험도 분석방법별로 고려한 세부평가지표의 종류, 자료의 대상기간 및 기준년도, 가중치의적용여부 및 가중치 추정방법, 지표를 종합하는 방법 등의 차이에 의해서 발생하는 것으로, 분석대상 및 목적에 따른 적절한 평가지표 및 평가방법의 선정이 무엇보다 중요하다는 것을 확인할 수 있다.
4. 결론
본 연구는 통합홍수위험관리를 위한 지역별 홍수방어대책의 우선순위 선정을 위해서 전국 812개 수자원단위지도 표준유역을 대상으로 홍수위험도 분석을 수행하였다. 홍수위험도산정에 있어서 분석 방법과 대표할 수 있는 적절한 평가지표의 선정이 가장 우선시 되어야 할 필요가 있다. 이를 위하여 P-S-R 구조체계에 따라 평가지표를 분류하여 12개 세부평가지표를 선별하였고, 평가항목을 종합한 유역의 홍수위험도를 산정하기 위하여 지표평균법과 PROMETHEE의 방법을 적용하였으며, 두 가지 분석방법에 따른 결과 중 더 높은 위험도를 채택하여 최종 홍수위험도를 산정하는 새로운 방법을 제시하였다. 본 연구의 결과를 정리하면 다음과 같다.
(1) 평가지표의 선정에 있어서 유역의 특성 및 홍수발생유형을 대표하는 적절한 홍수지표의 선정이 홍수위험도의 신뢰성을 가늠하는 중요한 부분이므로, 본 연구에서는 홍수의 원인별, 과거의 홍수발생 현상별, 그리고 현재의 방재대책별 세분화된 인과관계에 따른 P-S-R 구성체계에 따라 12가지 세부평가항목들은 선정하였다.
(2) P-S-R 구성체계에 따라 구축된 세부평가지표들에 대한 통합된 분석을 통한 유역의 홍수위험도를 평가하기 위하여, 종합지수 산정을 위한 지표평균법과 대안들의 순위선호 도출을 위한 PROMETHEE를 각각 적용하여 세부평가지표들의 동일가중치로 홍수위험도를 산정하였으며, 두 가지 홍수위험도 산정결과 중 더 높은 위험도를 나타내는 결과를 종합하여 최종 홍수위험도를 결정하는 새로운 홍수위험도 산정방법을 제시하였다.
(3) 본 연구에서 산정한 홍수위험도 결과를 국토교통부에서 산정한 홍수취약지수(2012) 및 국민안전처에서 지정한 자연재해위험지구 지정 현황(2011)과 비교하여 본 연구의 홍수위험도 분석방법의 적용성을 검토하였다. 홍수위험도 분석에 사용된 평가지표 및 평가방법에 따라 결과의 차이를 보이므로, 분석대상 및 목적에 적합한 지표 및 방법의 선정이 중요하다.
본 연구에서 제시한 홍수위험도 평가방법은 홍수의 원인, 피해 및 대응에 대한 인과관계의 결과로, 홍수위험에 대한 정보의 공간적 분석체계와 정부 및 지자체의 방재관련 정책수립에 보다 효과적인 도움을 줄 것으로 기대한다.
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