1. 서 론
최근 10년간 발생한 자연재난으로 국내 사상자는 연 평균 100여명으로 추정되고 있으며, 피해액은 약 1조 8천억 원, 복구비용은 약 2조 8천억으로 막대한 인명피해와 재산피해가 발생하고 있다(NDMI, 2014).
특히 지진의 경우, 최근 일어난 경주 및 포항지진으로 인해 대한민국의 지진 안전에 관한 관심이 촉구되고 있다. 경주지진 당시 5.8 규모의 지진이 발생하면서 23명의 인명피해와 5,367건의 재산피해로 총 110억 원의 재산피해가 발생하였다(Bae et al., 2018). 특히 우리나라는 해안가 주변으로 사회경제적 활용도, 경관 및 환경적 가치가 높아 인구집중이 발생하고 있어 지진해일 발생 시 인명 및 재산피해가 심각할 것으로 예상된다(Kang et al., 2011). 또한 2018년 한반도와 그 주변 해역에서 발생한 규모 2.0 이상의 지진은 총 115회로 가장 많은 지진이 발생했던 1978년 이후 세 번째로 많은 지진이 발생했으며, 사람이 지진동을 느낄 수 있을 정도의 지진도 33회로 디지털 관측 평균 15.8회보다 약 2배 이상 증가했다(KMA, 2019).
증대되고 있는 지진 발생위험성과 더불어, 이러한 재난의 대형화는 많은 이재민을 발생시켜 가족이 분산 수용된 경우 등의 이산가족 문제, 이재민의 사생활보호, 이재민 수용시설 부족 문제를 초래 할 수 있다. 더욱 큰 문제는 시민 대부분이 자신이 대피할 지역의 대피소 위치를 모르고 있으며, 일부 시설의 경우 평소 주차장, 창고 등으로 사용되고 있어 유사시 대피소로서의 신속한 기능수행에 어려움을 내포하고 있다(NDMI, 2014). 따라서 지진대피소 선정에 있어 재난대비의 적합성을 올바르게 평가할 수 있게 하는 객관적인 평가 프로세스 도입이 필수적이다.
다양한 유형의 대피소 중에서 지진 대피소는 지진 외에도 홍수, 호우, 해일, 대설, 산사태, 강풍 시 대피소로도 운영할 수 있다(Lee, 2017). 이러한 점은 올바른 지진 대피소 선정 평가방법을 통해 도출된 대피소가 기타 재난상황을 위한 다목적 대피소로도 활용 가능하다는 것을 보여준다. 이에 본 연구는 다양한 재난대비 목적으로도 활용이 가능한 지진 대피소 선정 및 적합성 평가를 우선과제로 보고 이를 위한 평가 프레임워크를 개발하고자 한다. 먼저, 문헌 연구를 통해 임시 대피소와 직간접적 관련이 있는 평가 지표들을 포괄적으로 추출하고, 안전평가에 가장 핵심이 될 수 있는 지표들을 텍스트마이닝을 통해 식별하는 bottom-up 분석과 정을 통해 평가 프레임워크를 구성한다. 그리고 AHP분석(Saaty, 1990)을 통해 도출한 평가영역별 지표별 상대적 가중치를 고려하여 각 영역 및 종합점수를 구하는 점수체계를 정립하고 다기준 의사결정 프레임워크로써 각 대피소 후보들의 정량적인 적합성 평가가 가능하게 한다. 본 연구는 개발된 평가 프레임워크를 실제 거주 지역에 적용하여 사례 지역의 지진대피소 후보들을 평가해본다. 본 연구에서 제시하는 지진대피소 선정평가 프레임워크는 궁극적으로 모두에게 안전한 대피소를 올바르게 선정 및 지정하여 비상 상황에 대비할 수 있게 한다는 점에 의의가 있다.
2. 문헌 연구
대피소 지정은 재해구호계획 수립 지침과 재해지도 작성 기준 등에 관한 지침에서 언급하고 있으나 그 세부적인 사항에서 다소 차이를 보이고 있다. 재해구호계획 수립 지침에서는 이재민 수를 기준으로 지역 여건을 고려하여 장소를 선정하라고 제시하고 있으나 해안가로부터 해발고도에 따라 장소를 지정하라고 제시하고 있다(MOIS, 2019). 일반적으로 대피소는 거대한 건물, 인화성 및 폭발물 물질, 위험한 화학 물질, 방사성 물질, 고압 송전선 및 이차 위험 요소로부터 멀리 떨어져 있어야 하지만(Soltani et al., 2014), 국내의 경우 이러한 규정이 없고 국내의 대피소 조정에 대한 관련 항목도 미비한 실정이다(NDMI, 2014). 따라서 다목적 재난 대피소의 안정성을 높이기 위해서 대피소 지정 시 재해 대피소 선정 기준을 명확히 하고 체계적인 방법을 통해 지정하는 것이 필요하다.
현재 지진대피소 선정 절차에 대한 연구 동향은 특정 재난대비 목표를 바탕으로 개발된 지표를 통해 긴급대피소 위치선정에 대한 평가 모델을 제시하는 연구가 주를 이루고 있다. Liu et al. (2011)은 2008년 5월 12일 발생한 원촨 지진을 분석하여 얻은 교훈을 지진에 대한 비상 대피소의 부지 선정 원칙에 적용하였다. Yan and Song (2011)은 중국 도시 비상대피소 계획에 대피소 계획과 건설을 촉구하기 위한 평가 지표를 제시하였다. Chen et al. (2013)은 지리정보 시스템 GIS 운영 플랫폼에서 도출한 최적화 결과를 바탕으로 시간이 지남에 따라 생존자의 요구를 고려하여 지진대피소의 배치를 최적화하기 위한 3단계 계층적 위치 모델을 제안했다. Omidvar et al. (2013)은 지진 임시대피소 선정을 위해 지리 정보 시스템 데이터와 다기준 의사결정 방법들을 사용하여 이란 테헤란시의 임시 대피소 선정평가를 비교분석했다. Hadavi et al. (2014)은 지진 피해지역의 위기관리 단계를 검토하고 지진 피해자의 임시주택을 위한 적절한 장소를 선정하기 위하여 Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) 기법을 사용하여 테헤란 시의 임시 주거 지역에 대한 최적의 부지선정 방법에 대해 논의하였다. Hu et al. (2014)은 총 대피 거리와 총 비용을 최소화하기 위한 이중 목표 모델을 개발하였고, 베이징 차오양 지구의 지진 대피소 위치와 지역구획 사례연구를 통해 제안 모델을 검증했다. Zhao et al. (2015)은 중국 베이징 차오양 구의 사례연구를 통해 주민을 지진 대피소에 할당하기 위한 다목적 최적화 모델을 개발했다. Xu et al. (2016)은 지진대피소의 위치를 찾기 위한 7가지 원칙을 제시하였고, 이러한 원칙에 따라 다기준 위치 모델을 제안했다. Li et al. (2017)은 지진 발생 후 대피소에서 다양한 희생자의 수를 추정하고, 추정된 지표를 통해 긴급대피소의 위치를 모델링했다. Xu et al. (2018)은 지진대피소 위치 할당에 대한 목표가 서로 다른 4개 모델을 비교하고 새로운 모델을 제시하였으며 이를 통해 중국 베이징 차오양 구의 사례에 모델과 평가방법을 적용했다. Junian and Azizifar (2018)은 이란 북부의 재해 발생 지역에 속하는 다양한 피난처 현장을 조사하기 위하여 AHP 방법을 적용하여 다중 기준 모델을 개발하였다.
기존 문헌에서 지진대피소 선정과 관련된 다양한 연구가 이루어져 왔지만, 한정된 사례나 특정 재난 유형을 벗어나 일반적으로 활용 가능한 재난 대피소 적합성 평가를 위한 연구는 아직 제한적인 상황이다. 특히 우리나라의 경우, 인구가 많은 대도시 지역을 중심으로 대피소가 밀집된 경향을 보이고 자치단체별 대피소 지정은 재난유형별 발생 특성을 반영하여 선정하고 있다(Lee, 2017). 따라서 보다 효율적인 재난대비를 위해서는 지진뿐만 아니라 다목적 재난대피소로도 활용이 가능한 지역 대피소 선정 프로세스가 필요하다. 또한, 기존연구는 평가영역 도출과 지표 선정에 있어 주관적인 판단에 의존하는 경우가 대부분이다. 이에 따라, 평가영역 간에 구별이 모호한 경우가 발생하며, 대피소 평가지표 선정에 있어 보다 객관적이고 논리적인 과정이 미흡한 실정이다.
앞서 언급한 문제점에 착안하여, 본 연구는 문헌 조사를 통해 지진을 포함한 재난 대피소 평가 관련 지표들을 추출하고 텍스트마이닝을 통해 연관된 지표를 정제 및 그룹화하는 bottom-up 접근법을 사용했다. 다음으로 대피소 적합성을 평가하기 위한 프레임워크는 AHP 방법과 다기준 의사결정 구조를 기반으로 개발되었다. AHP는 다기준 의사결정 문제를 계층구조로 파악하고, 각 속성의 중요도를 쌍대비교를 통해 결정하는 방법이다(Saaty, 1990). AHP는 계량적인 경우는 물론이고 비계량적, 질적 기준들을 평가할 때 좋은 결과를 보여 행정부문 의사결정과 입지분석에 널리 쓰이고 있다(Choi et al., 2012). 이를 통해 평가영역 및 지표별 가중치를 산정하고 적정 후보지에 적용하여 객관적이고 실용적인 대피소를 선정하고 재난 안정성을 평가한다.
3. 방법론
본 연구는 다섯 가지 단계의 절차를 가진다. 첫 번째 단계에서는 기존 문헌에서 제시된 지진 및 재난과 관련된 지표들을 추출하였다. 두 번째 단계에서는 추출한 지표를 추후 텍스트마이닝 분석에 사용하기 위해 지표 정제 및 표준화 전처리 과정을 수행하였다. 세 번째 단계에서는 텍스트마이닝을 사용하여 의미가 연관된 지표를 분류하여 평가 영역을 도출하였다. 네 번째 단계에서는 이전 단계 분석 결과에 기초하여 추가 지표 정제 작업을 거쳐 본 연구의 최종 평가 지표를 결정하였다. 최종 평가 지표로는 지진 대피소 평가와 관련성이 높고 평가표 설계가 가능한 지표가 선택되었다. 마지막 단계에서는 평가표와 AHP 기법을 사용한 가중치 선정을 통해 대피소 선정 평가 체계를 개발했다. 방법론을 통해 개발된 평가 프레임워크는 4절 사례연구를 통해 실제 지역에서의 지진대피소 선정 과정을 보여준다.
3.1 문헌 조사를 통한 평가 지표 추출
본 연구에서는 bottom-up 접근법을 사용하여 평가 지표를 분류 및 선정했다. 주관이 상당히 개입될 여지가 있는 top-down 접근법과 달리, bottom-up 접근법은 미시적인 요소에서 점차 거시적인 요소로 접근하는 방법을 통해 지표 사이의 개념적인 유사성에 기초하여 군집화를 유도하므로 객관적으로 지표를 분류할 수 있게 한다(Park and Okudan Kremer, 2017). 이에 따라, 본 연구는 기존 문헌에서 언급된 지진 및 기타 재난 관련 대피소 평가 지표들을 포괄적으로 추출한 후 지표들을 텍스트마이닝을 통해 문맥상 유사성에 따라 클러스터링 하여 재난대피소 평가 프레임워크를 구성하는 주요 평가영역과 해당 평가영역을 대표하는 지표를 추출했다. 먼저, 선행 연구 45편에서 지진 및 일반적인 재난 관련 대피소 평가지표 419개를 추출하였고, 추출한 지표들은 정량 및 정성적 지표를 모두 포함하였다.
3.2 지표 전처리
본 단계에서는 원활한 지표 분류 분석을 위해 추출한 지표를 일차적으로 정제한다. 지표는 영문인 경우 한글로 번역하였으며, 대피소 선정 기준을 설명문으로 제시한 지표인 경우 단어로 표현했다. 예를 들면, “화장실은 10명당 1개 이상, 20명당 1개의 화장실이 있어야 함(Nappi and Souza, 2015)”은 “최소 화장실 수”로 정제되었다.
정제된 지표는 분석에서 사용 가능한 매트릭스로 표현하였고 매트릭스는 키워드와 지표로 구성된다. 키워드는 지표의 분류 기준이며, 총 지표를 어절로 나누고 조사를 제거하여 259개의 키워드를 추출했다. 키워드 중 직관적으로 관련성이 큰 키워드가 있는 경우 하나의 대표 키워드로 나타내었고 이에 따라 총 96개의 키워드가 고려되었다. 이 과정에서 키워드가 없는 지표, 현재 연구 목적과 관련이 없는 지표, 동일한 의미를 가진 지표 등을 제거하여 지표는 총 327개로 축소하였다.
구성된 327(지표) × 96(키워드) 매트릭스 요소들은 0 또는 1로 구성된다. 각 지표에 키워드가 포함된 경우 1로, 포함되지 않은 경우 0으로 표시했다. 최종 매트릭스는 3.3절의 텍스트마이닝을 통한 지표 분류의 분석 데이터로 활용되었다.
3.3 텍스트마이닝을 통한 지표 분류
수집한 지표들을 문맥적 유사성에 따라 객관적으로 분류하기 위하여 k-means clustering 기반의 텍스트마이닝(Park and Okudan Kremer, 2013)을 적용하였다. K-means clustering은 unsupervised machine learning 기반의 알고리즘으로써 군집 수를 사전에 정의해야 한다(Gorunescu, 2011). 따라서 가장 적절한 군집 수에 대한 의사결정을 하기 위해 군집 수 변화에 따라 silhouete value (Kaufman and Rousseeuw, 1990)의 값을 관찰하였다. Silhouette value의 정의는 Eq. (1)과 같다.
s(i)는 silhouette value이고 변수 i∊I 이다. a(i)는 i번째 지표와 i번째 지표가 속하는 군집의 모든 지표들 사이의 평균 거리이다. b(i)는 i번째 지표와 다른 군집의 모든 지표들 사이의 평균 거리의 최솟값이다. 본 연구에서는 적절한 군집 수를 확인하기 위해 지표의 개별 s(i)와 평균 s(i)를 참조했다(Park and Okudan Kremer, 2013). Silhouette value는 –1에서 1로 측정되며 1에 가까운 값일수록 지표가 다른 군집의 지표들과 잘 구별됨을 의미한다.
적절한 군집 수를 확인하기 위해 군집 수를 3개에서 10개로 늘려가며 지표 분류 분석을 수행했다. 분석 결과, silhouette value의 평균은 군집 수가 8개일 때(0.2134) 가장 크게 나타났다. 각 군집에서 의미가 유사한 지표는 삭제되었으며, 지표는 총 38개로 축소되었다.
3.4 최종 지표 결정
최종 지표는 축소된 지표에서 추가적인 정제 과정을 거쳐 결정되었다. 먼저, 지표가 지진대피소와 관련되어있는가, 재난대피소와 관련되어있는가를 확인하였다. 지진은 재난에 포함되지만, 본 연구에서는 지표가 지진대피소를 선정하는데 사용되는 경우 지진으로, 지진을 포함한 다른 재난 시에도 사용할 수 있는 대피소를 선정하는데 사용되는 경우 재난으로 구분 지었다. 지진과 관련된 지표는 모두 선택되었으며, 재난과 관련된 지표는 대피소 선정 시 중요하게 고려될 것으로 보이는 지표만 추가로 선택되었다.
다음으로, 지표가 정량적인가, 정성적인가를 확인했다. 정량적 지표 중 측정이 불가하거나 기준이 애매한 지표는 제외하였다. 정성적 지표는 대부분 제외했으나 대피소 선정에 필요할 것으로 보이는 지표는 선택되었다. 본 과정에서 군집 수가 8개에서 5개로 축소되었다. 지표 추출 결과, 최종 지표는 12개이고 평가영역 5개로 지진대피소 선정평가 프레임워크가 구성되었다(Table 1 참조).
3.5 대피소 선정평가 체계 개발
본 연구는 대피소 선정 평가 체계를 개발하기 위해 최종 지표에 대한 평가표를 개발하고 가중치를 계산했다. 대피소 위치 선정 및 적합성 평가 가이드라인은 MCDM 방법론을 사용하여 제시한다. 각 최종 지표마다 개발된 평가표의 기준은 기존 문헌에 제시된 기준 값을 참고하여 결정했다. 평가표는 지표별 대피소 후보지의 안전 점수(Safety Score, SS)를 제시한다. 지표별 점수(SS)는 최종 점수(Total Score, TS)를 계산하는데 사용된다. 지표별 점수(SS)는 5점 척도이고 각 지표는 Table 2와 같이 정의된다. 지표 중 이분법적인 지표인 경우 조건을 충족시키면 5점, 조건을 충족시키지 못하면 1점으로 설정하였다. 최종 평가표는 Table 3과 같다.
다음으로, 최종 지표에 대한 가중치(w)는 다양한 의사결정 방법 중 AHP기법(Saaty, 1990)을 사용하여 계산하였다. 가중치는 각 지표의 중요도를 나타내며 본 연구에서 AHP로 계산되는 가중치는 절대적인 기준이 아니라 대피소 후보지를 결정하는 지역마다 상황에 따라 다른 값을 가질 수 있다.
최종 지표 12개는 연관된 지표끼리 5개로 분류되었다. 군집화된 5개 지표의 가중치와 각 군집의 세부 지표의 가중치는 별도로 계산되었다. 최종 지표의 가중치는 군집화된 지표의 가중치와 각 군집의 세부 지표의 가중치를 곱하여 계산했다. 최종 가중치 결과는 Table 4와 같다.
대피소 후보지의 최종 종합점수는 MCDM 문제에서 많이 활용되는 weighted sum 방식을 통해 각 평가영역별 상대적 가중치와 개별 평가점수를 고려하여 산출하였다. 최종 점수(TS)를 도출하는 식은 Eq. (2)와 같다.
TS는 최종 점수이고 w(j)는 j번째 지표의 가중치, SS(j)는 j번째 지표의 점수이다. 영역별 종합 점수는 각 영역별 지표의 상대적 가중치와 개별 지표 점수를 가중합하여 구할 수 있다. 본 연구에서는 각 지표별 기준 점수를 제시하여 최종 점수가 기준 점수보다 클수록 대피소 후보지로서 적합하다고 판단하였다.
대피소 위치 선정 및 적합성 평가 가이드라인 활용 절차는 다음과 같다.
1. 대피소 후보지 선정
2. 대피소 후보지의 지표별 정보 조사
3. 평가표에서 지표별 점수 도출
4. 최종 점수 계산
5. 각 대피소 후보지의 점수와 기준 점수 비교
6. 대피소 선정 적합성 평가
먼저, 대피소를 지정할 지역의 대피소 후보지를 선정한다. 대피소 후보지는 학교, 체육관 등과 같이 실내이고 주변의 거주자를 수용 가능할 것으로 보이는 장소를 임시로 선정한다. 두 번째로, 각 대피소 후보지의 지표별 정보를 확인한다. 지표별 정보는 지표의 정의와 측정단위를 참고하여 수집한다. 세 번째로, 평가표를 확인하여 수집한 정보의 지표별 점수(SS)를 확인한다. 네 번째로, 지표별 가중치(w)와 점수(SS)를 사용하여 MCDM 분석을 통한 최종 점수(TS)를 확인한다. 다섯 번째로, 해당 지역에서 대피소가 최소한 충족해야하는 기준점수를 계산하여 대피소 후보지의 최종 점수(TS)와 비교한다. 마지막으로, 대피소 선정 적합성을 평가한다.
4. 사례 연구
본 연구에서 제시된 프레임워크의 사용이 적절한지 확인하기 위해 특정 지역을 대상으로 사례 연구를 진행하였다. 연구를 진행할 지역은 인천광역시 연수구 송도동으로, 현재 ‘신정초등학교(A)’와 ‘신송초등학교(B)’가 지정대피소이다. 하지만 대피소가 지도상으로 송도 2동과 1동에 위치하여 송도 3동에는 적절한 대피소가 없으며, 송도동의 전체 인구 수가 144,057명인 것에 반해 대피소의 총 수용인원은 1,449명으로 10%정도 밖에 수용하지 못하는 문제점이 있다. 따라서 본 사례 연구에서는 송도의 구역을 크게 4곳으로 나누어 송도 1동의 ‘인천대학교 체육관(C)’과 송도 3동의 ‘인천첨단 초등학교(D)’를 대피소 후보지로 추가하여 기존 대피소와 함께 총 4개의 후보지를 평가하였다(Fig. 1 참조).
사례연구를 진행하기에 앞서 현재 대피소와 대피소 후보지에 대한 정보를 수집하기 위해 다음과 같은 방법을 사용하였다. 먼저 신정초등학교와 신송초등학교의 수용면적, 수용 인원의 파악으로 인한 일인당 면적은 연수구청에서 제공하는 자료를 사용했다(Yeonsu-gu Office, 2019). 인천대학교 체육관과 첨단초등학교의 경우, 정확한 수용면적이 나오지 않아 신정초등학교 및 신송초등학교의 연면적과 수용면적을 계산한 값인 1/18을 이용하여 대략적인 수용면적 값을 얻었다. 지형높이는 공간정보오픈플랫폼(MOLIT, 2019)을 사용하였으며, 내진설계의 유무는 건축물대장(MOLIT, 2018)에서 확인하였다. 대피가능시간은 앞서 분리한 4개의 구역에 해당하는 대피소와 가장 근접해 있는 장소 및 가장 멀리 떨어져 있는 장소에서 걸리는 시간을 합해 평균 낸 값을 사용하였다. 해안가로부터의 거리는 지도 상 직선거리를 사용하였다. 일인당 면적은 소방법의 수용인원의 산정방법(Enforcement Decree of the Fire Services Act, 2004)에 따라 체육시설을 4.6 m2로 강의실과 같은 공간은 1.9 m2로 나누어 산출하였다. 단층선은 서해단층이 존재하나 정확한 위치 파악이 어려워 대략적으로 영종도와 송도 사이의 거리를 2로 나누어 산출하였다. 이에 대한 모든 정보는 Table 5에 표시하였다.
5. 결 과
먼저, 제시된 평가표에 따른 지표별 점수(SS)를 확인하였다. 구해진 지표별 점수(SS)에 각 영역별 지표의 상대적 가중치 및 최종 가중치를 곱하여 계산한 영역별 점수 및 최종 점수(TS) 결과는 Table 6과 같다.
이 때, 각 대피소가 적합한지에 대한 기준점수가 필요하므로 각 지표별 기준치를 정했다. 이분법적 지표인 ‘6. 소유권’, ‘8. 내진설계유무’와 ‘2. 피난거리’의 경우에는 5점을 기준치로 하였으며, 그 외의 지표들은 중간 값인 3점을 기준치로 하였다. 구해진 기준 점수 또한 Table 6에서 확인할 수 있다. 대피소 후보지에 대한 최종 점수를 기준점수와 비교하였을 때, ‘신정초등학교(4.84) > 신송초등학교(4.58) > 인천첨단 초등학교(4.37) > 인천대학교 체육관(3.36) > 기준 점수(3.33)’ 이므로 인천첨단초등학교와 인천대학교 체육관이 모두 새로운 대피소로 적합하다는 결론을 내릴 수 있었다. 이를 통해 제시된 프레임워크가 적절하게 활용될 수 있음을 증명하였다.
6. 토의 및 결론
본 연구는 체계적인 절차와 객관적인 점수 기반 지진 대피소를 선정평가를 위한 프레임워크를 개발하였다. 기존 국내 지진 대피소 지정 기준은 해석이 모호하며, 정부의 규제가 미약한 만큼 실질적으로 사용할 수 없는 대피소들이 지정되는 경우가 발생하고 있다. 본 연구의 지진 대피소 평가 프레임워크는 이러한 문제점을 보완하기 위해 국내⋅외 기존 문헌들로부터 추출한 평가 지표와 지표별 중요도 및 점수 기준 체계를 제안한다. 대피소 평가 지표 선정 및 분류는 지표의 텍스트 정보를 이용하여 텍스트마이닝을 통해 객관적으로 이행되었다. 지표별 중요도는 의사결정방법론 중 AHP를 사용하여 가중치로 계산되었다. 또한 점수 기준 체계는 추출된 지표의 참고문헌을 기반으로 제안했다. 본 연구는 인천광역시 연수구 송도동의 사례연구를 통해 개발된 프레임워크를 적용하여, 추가적으로 지진대피소로 활용될 수 있는 후보지를 발굴하였다.
지표와 지표별 중요도, 평가표 점수 기준은 지진 대피소를 선정할 지역 및 상황에 따라 유동적으로 변경되어야 한다. 각 평가 영역의 중요도는 지역 또는 상황에 따라 변화할 수 있고, 이것은 최적의 대피소를 선정 및 평가하기 위해서 반영할 필요가 있기 때문이다. 본 지진 대피소 선정 및 평가 프레임워크는 객관적이고 체계적인 평가가 가능하므로, 실제 국내 지진 대피소 선정 및 평가에 활발히 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 지진 대피소는 다른 재난들을 포함한 대피소로도 사용할 수 있으므로, 본 연구에서 제시하는 프레임워크는 재난 대피소 선정에도 참고할 수 있다.
본 연구를 보완하기 위해 지표의 가중치 분석과 기준 점수 선정에 있어 보다 실용적이고 신뢰할 수 있는 평가를 위한 전문가 활용 프로세스를 정립할 필요가 있다. 또한 새로운 지표들이 개발됨에 따라 자동으로 평가 프레임워크가 업데이트 되는 지능화 프로세스도 강구되어야 할 것이다.
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