불확실성이란

가. 불확실성의 정의

과학적 시도에서 불확실성은 피할 수 없는 한 부분이고, 2007년 IPCC에서도 불확실성(Uncertainty)이라는 단어를 사용하였고, 그 파생단어를 Working Group I 에서만 1,200번 이상 사용하였다. 과학자 그룹이 불확실성을 다루기 위한 방법을 개발하기 위해서 노력하지만, 과학적 불확실성은 또한 공청회 등에 서 논쟁적 쟁점에 대한 정치적 활동을 제지하거나 연기하기 위해서 종종 강조되 기도 한다(Freudenburg et al., 2008; Freudenburg and Muselli 2013). 불확 실성은 정보의 특성으로 정의될 수 있고(Zadeh, 2009), 또한 포괄적으로는

“정확하게 알지 못하는 것”으로 정의 될 수 있으며, 감지되지 않거나 또는 평가하 기 매우 힘든 다양한 방법으로 나타난다(Booker and Ross, 2011).

역사적 관점에서 볼 때, 불확실성은 과학자 집단에서 받아들여졌던 것은 아니 다. 과학의 전통적 관점에서 보면, 불확실성은 바람직하지 못한 상태, 어떠한 방법으로든지 회피되어야 하는 상태를 나타냈었다. 19세기 이후, 확률적 이론으 로 설명될 수 있는 통계적 메커니즘의 보급으로 불확실성의 설명이 가능하게 되었다. 확률이론은 무작위과정에 야기되는 불확실성의 형태를 잡아낼 수 있다 (Booker and Ross, 2011). 통계적 메커니즘의 개발 이후, 과학에서 불확실성 의 영향을 고려하기 시작했고, 불확실성을 정량화하고 보다 믿을만한 결과를 얻기 위해서 모형을 보다 강력하게 만들려고 시도하였다.

수문학에 내재된 불확실성을 규명하기 위한 여러 가지 시도들이 있었지만, 자연현상을 정확하게 해석하는 것이 불가능한 경우들이 많았다. Montanari (2011)은 크게 aleatory uncertainty(우연적 불확실성)와 epistemic uncertainty(인식적 불확실성)로 분류하였다(표 1). 우연적 불확실성은 다른 말로 구조적 불확실성, 외부적, 객관적, 본래적, 무작위성, 감소시킬 수 없는, 또는 추계적 불확실성이라고 불리기도 한다. 인식적 불확실성은 지식의 불확실 성(knowledge uncertainty), 기능적(functional), 내부적, 감소시킬 수 있는, 또는 주관적 불확실성으로 불리기도 한다.

Babendrier and Purucker(2009)은 감소시킬 수 있는 불확실성과 감소시킬 수 없는 불확실성으로 분류하였고, 감소시킬 수 있는 불확실성은 잘못된 지식과 데이터에서 비롯되고, 감소시킬 수 없는 불확실성은 자연현상의 본래적 변동성 (variability)에서 비롯된다고 하였다. Cullen과 Frey(1999)는 모형과 변수의 불확실성을 크게 세 가지 - 완전 구조적 불확실성, 부분 인식과 부분 구조적 불확실성, 완전 인식적 불확실성으로 구분하기도 했다. 일반적으로 모형의 성과 를 평가할 때, 불확실성 특성이 다를 경우 구분하여 고려되어야 한다. 하지만 불확실성을 완벽하게 구분하는 것이 불가능하여 인식적 불확실성과 자연적 변동 성이 종종 일괄적으로 처리되기도 한다.

수문학에서 불확실성을 분류하는 또 다른 방법은 불확실성의 발생원인 별로 분류하는 방법이다. 1)지형과 기상현상과 같은 본래적 무작위성, 2) 자연시스템 에서의 기작을 정확하게 표현하기 위한 모델이 가지는 구조적 불확실성 3) 모델 파라미터의 불확실성 4) 입력 자료의 불확실성으로 구분할 수 있다. 그리고 모델 을 공학이나 수자원 관리 등에 이용할 경우 운용의 불확실성도 추가될 수 있다.

epistemic(인식적) aleatory(우연적)

나. 불확실성 분류

나 감소시킨다.

2) 데이터 불확실성(Data Uncertainty)

우리가 수집하거나 이용할 수 있는 데이터의 양에는 한계가 있고, 또한 우리가 물리적 세상을 측정할 수 있는 정확성과 정밀성에도 한계가 있다. 이렇듯 측정과 정에서의 오류(무작위성, 오차, 편차 등), 불완전하고 충분하지 못한 자료(한정 된 시간과 공간적 해상도의 한계), 불확실하거나 충분하지 않은 자료에 기반 한 외삽(extrapolation)이나 추정 등으로 인해서 데이터 불확실성이 초래된다.

수질의 관리 목표를 설정하거나 관리된 수준을 평가하기 위해서는 적절한 데이터의 활용 가능성을 우선적으로 판단하고 필요에 따라서 추가적으로 측정하 는 노력이 필요하다. 기상 및 기후 상태에 의해 결정되는 극한 사상 관련 리스크 를 결정할 때 데이터 불확실성은 특히 예민할 수 있다. 장기간의 평균 강우량과 같은 값을 계산하는 데 이용할 수 있는 장기간 기후상태에 대한 광범위한 자료들 은 있지만, 이런 자료를 이용하여 100년 빈도 강우량과 같은 극한 사상의 발생확 률을 결정하는 것은 불확실하다. 이런 사상은 매우 드물게 발생하여 좀처럼 관측 되기 어렵기 때문에 그 결과는 더 불확실하다. 그것들이 관측된다고 하더라도 그 관측을 다른 상황이나 위치에 적용하기는 어렵다.

3) 지식의 불확실성(knowledge uncertainty)

실질적으로 행해지는 대부분의 결정에서 이용 가능한 경험적이고 이론적인 지식은 의사결정권자가 이해할 수 있는 완전하거나 충분한 자료를 제공하기 어렵고, 심지어는 그 문제에 대해서 부분적인 이해를 위한 자료를 제공하기도 어렵다. 특히 자연현상의 해석, 시스템 요소들의 상호작용과 의존성 수준, 또는 가능한 결과들의 발생확률에 대해 이용가능한 지식이나 유용한 데이터가 부족하

다. 이와 같이 우리가 의사결정을 위해 이용할 수 있는 자료가 부족한 경우에

모델 불확실성의 원인을 아래와 같이 구분할 수 있다

(goodness of fit)은 다양한 요소들에 의해서 판단되는데, 그 요소들은 (i) 데이

기상이변이 전 지구적 범위에서 발생하고 있다.

의사결정에서 불확실성이 명확하게 정의되지 못하는 경우가 있는데, 이는

있다. 공식적으로 불확실성을 다루기 위하여 표준절차와 행태적 결정이론을 적 용하는 R, Q, P 자기발견법을 대표적인 예로 들 수 있다. 여기에서 R은 완전한 정보탐색을 통하여 불확실성을 줄이는 Reduce를 뜻하고, Q는 불확실성을 줄일 수 없는 나머지 양을 정하는 것이고(Quantify), P는 준비된 행동경로를 선택하 는 요인으로서 불확실성을 구체화하는 어떤 공식적 계획의 결과로 제시되는 것을 Plug라고 한다(오을임과 김구, 2002).

제3장 수질오염총량관리제도 개요 및 추진현황

1. 수질오염총량관리제도

가. 개요

오염총량관리는 수체의 수질을 실질적으로 개선하기 위해서 우리나라를 비롯 하여 미국, 일본, 유럽연합 등에서 제도적으로 시행되고 있다. 오염총량관리는 수체의 수질환경기준을 달성할 수 있도록 해당유역에서 유입되는 오염물질의 총량을 관리하는 것이다. 오염총량관리는 유역내에서 배출되는 오염원의 조사, 발생 및 배출의 총량계산, 목표수질을 달성할 수 있는 허용부하량 결정 및 허용부 하량의 범위 내로 배출하기 위한 오염원의 관리 등의 일련의 과정을 포함된다.

우리나라에서는 「팔당호 등 한강수계 상수원 수질관리 특별종합대책」(국 무조정실, 1998)을 수립하고, 99년 ‘한강수계 상수원 수질개선 및 주민지원 등에 관한 법률’이 제정되면서 오염총량관리가 제도적으로 도입되었고, ’02년 낙동강수계 물 관리 및 주민지원 등에 관한 법률’(’02년 1.14일 제정)을 비롯 하여 금강과 영산강·섬진강 수계에 대한 법률이 제정되면서 본격적으로 시행되 었다. 그 이전에는 개별 오염원의 배출농도를 규제했었지만 막대한 예산과 노력 에 불구하고 수질개선에 한계가 있었다. 총량제 도입을 통해서 수질이 개선되었 을 뿐만 아니라, 오염원 관리, 삭감기술, 유역관리 등 효과적인 유역관리의 기법 및 관련 정책이 도입을 통해서 관리의 효율성이 높아졌다. 하지만 수질오염총량 관리제도는 부하량 산출 및 목표수질 달성여부를 판단하기 위하여 기상, 수질 및 수문, 오염원 자료 등 상세하고 방대한 자료가 요구되며 복잡한 계산과정

및 수질모델링 과정을 거쳐야 하는 어려움은 있다.

나. 우리나라 도입 및 이행현황

1998년 국무조정실이 팔당호의 수질개선 및 상하류 간의 심화된 갈등을 해결 하고자 ｢팔당호 등 한강수계 상수원 수질관리 특별종합대책｣을 수립하면서 우리 나라에 처음으로 오염총량관리가 제도적으로 도입되었으며, 1999년 ｢한강수계 상수원수질개선 및 주민지원 등에 관한 법률｣에서 지방자치단체장이 수질개선 및 보전을 위하여 수질오염총량관리계획을 선택적으로 수립할 수 있는 근거가 마련되었다. 하지만 이는 의무규정이 아닌 자율규정으로, 동일 수계에 2개 이상 의 지방자치단체가 위치하고 있는 유역적 특성으로 인해 수립과정에서의 어려움 과 실질적 효과부분에서 한계가 인지되어 2002년 3대강별 ｢수계물관리 및 주민 지원 등에 관한 법률｣을 제정하여 한강을 제외한 낙동강, 금강, 영산강 및 섬진강 수계에서는 의무적으로 실시되고 있다. 한강수계도 2013년 6월부터 수질오염 총량관리제도를 의무적으로 시행해야 하는 유역에 포함되었다. 이로써 우리나라 는 연안 및 해안유역으로 유입되는 하천을 제외한 4대강 수계 전체가 수질오염총 량관리계획을 수립 및 시행하고 있다.

목표수질 관리대상은 한강을 제외한 3대강은 1단계(2004 ∼ 2010년)에서는 BOD(생물화학적산소요구량)를 대상으로 했으나, 2단계(2011 ∼ 2015년)부 터 TP(총인)를 추가하여 관리하고 있다. 한강은 1단계 계획(2013 ∼ 2020년) 에서부터 BOD와 총인을 목표수질관리대상으로 하였다.

하천에서뿐만 아니라 해역에서도 ｢해양환경관리법｣ 제15조에 따라 해양환경

저류지 등 비점저감시설의 설치가 확대되어 친환경개발을 유도하였다는 점도

중복 적용은 목표수질 달성을 위한 비용의 증가로 이어지고, 또한 할당부하량에 대한 불신과 불공정에 대한 문제제기로 이어질 수 있으므로 계획 과정에서 발생 하는 불확실성을 명시하고 특성에 따라 분류하여 안전율 개념에 포함시킨 후 이를 검증하고 감소시키는 방안의 강구가 필요하다고 하였다(김경태 등, 2010).

중복 적용은 목표수질 달성을 위한 비용의 증가로 이어지고, 또한 할당부하량에 대한 불신과 불공정에 대한 문제제기로 이어질 수 있으므로 계획 과정에서 발생 하는 불확실성을 명시하고 특성에 따라 분류하여 안전율 개념에 포함시킨 후 이를 검증하고 감소시키는 방안의 강구가 필요하다고 하였다(김경태 등, 2010).