교통인프라의 재난관리

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교통분야 방재기술:

교통인프라의 재난관리

활용방안

윤윤진│카이스트 건설 및 환경공학과 교수 (yoonjin@kaist.ac.kr)

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(Crisis Management)의 단계로 나누어진다(<그림 1> 참조).

경감조치 및 예방(Mitigation & Prevention), 재난 대비 (Preparedness), 발생 예측 및 조기 경보(Prediction and Early Warning)를 포함하는 위험관리(Risk Management) 의 단계는 사전적이고 예측적인 리스크 관리 및 안전보장 활동을 실시하는 것으로, 재난의 위해요인(hazard)을 발굴 하고 관리하는 것을 기반으로 한다. 우리나라를 비롯해서 미국, 일본 등 다수의 국가에서 홍수, 태풍, 지진 등 주기적 이고 반복적으로 나타나는 자연재해를 중심으로 이러한 위 기관리 관련 기술적, 정책적 논의가 활발하며, 위험관리의 궁극적 목적은 사전적 예방 활동을 통해 재난 발생 시 피해 와 복구의 시간과 비용을 최소화하는 데에 있다.

재난이 발생한 이후의 활동을 포괄하는 위기관리는 피 해도 산정, 대응, 복구, 재건의 단계를 포함하며, 사후 대 응 및 복구 활동을 통해 빠른 시일 안에 재건의 기반을 마 련하는 것을 목적으로 한다.

국가 재난관리의 기본 틀은 국가기반시설(Critical Infrastructure)을 중심으로 수행되며, 미국의 경우 911 사 태 이후 화학, 통신, 댐, 응급 서비스, 금융 서비스, 정부시 설, 정보기술, 핵, 상수와 하수시스템, 의료 및 공중위생, 식량과 농업, 에너지, 방위산업기지, 중요 제조업, 상업시 설과 교통시스템을 포함하는 16개의 국가기반시설을 지정 하고 있다. 미국 국토안보부(Department of Homeland Security)에 따르면 이러한 국가기반시설은 자국의 경제, 보안 및 안전, 보건의 근간이 되는 것으로 자국민들의 일상 활동에 필수적인 서비스를 제공하는 것이라고 정의하고 있 다. 교통시스템의 경우 재난관리에 있어 ① 교통과 주요 인 프라 간의 상호 의존성, ② 대피모델, ③ 구호물자 및 응급

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특집 정책과 기술을 접목한 도시방재

서비스 제공 등 크게 세 가지 영역의 연구개발이 활발하게 진행되어 왔다. 이 중 대피모델과 구호물자 제공 부분은 사 실상 같은 지리적, 지역적 정보를 사용하기 때문에 동일 모 델을 통해 시뮬레이션이 가능하며, 구호물자와 응급의료에 특성화된 연구들도 다양하게 존재한다. 다음 장에서는 ①과

②에 관련된 연구동향을 소개하고자 한다.

교통시스템과 주요 인프라 간의 상호 의존성

교통시스템은 사람, 물건 등의 이동에 관련된 모든 것을 포함하며, 항공, 해양, 철도, 도로, 대중교통뿐만 아니라 가스 파이프라인과 우편 및 물류 서비스도 포함한다. 특 히 교통시스템의 경우, 화학이나 원전 등과는 달리 다른 국가기반시설과의 연계성 및 상호 작용성이 주요한 특성 으로 나타난다. 인구와 물건 이동의 근간이 되는 특성상 교통시스템 자체의 재난이 아닌 경우에도 대피나 물자 수 송, 응급구호 서비스 등 재난 전후의 모든 단계에 걸쳐 다 양한 서비스를 제공하게 되는 특성을 가지고 있다.

따라서 교통시스템과 타 인프라와의 상호작용에 대한 연구가 활발히 이루어져 왔으며, 입·출력모형 시스템 다

<그림 2> 교통시스템과 주요 인프라 간의 상호 작용 분석기술

● 상위 레벨에서의 상호 의존성을 직관적으로 파악할 때 우수

● 구체적인 수치 및 영향을 파악하기에는 한계점을 가지고 있음 시스템 다이내믹스(System Dynamics)

● 연결망을 기반으로 하는 인프라 간의 상호 관계를 파악하기에 좋음

● 피해 규모의 산출 및 영향도의 파악에는 우수한 성능을 보이고 있으나 정확 한 매커니즘을 설명하기에는 한계가 있음. 즉 재난 시의 피해 규모에 대한 파 악은 가능하나 대비책 등의 마련에서 한계를 보임

연결망 모형(Network-based models)

● 일부 인프라의 상호 의존성에 적용된 사례는 있으나 교통 상호 의존성에 적용된 사례는 적음

● 기존의 transportation Interdependencies에 적용된 Input-Output model은 여러 종류의 Damage에 대한 영향을 정량적으로 분석하는 것이 힘듦

입·출력 모형(Input-Output models)

행위자 기반 모형(Agent-based models)

Cell-channel models

<그림 1> 재난관리의 두 단계

Risk Management

Crisis Management

Preparedness

Protection Mitigation and

Prevention

Reconstruction Impact

Assessment Prediction and Early Warning

Recovery

Disaster

Response Recovery

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이들 기법들은 상호작 용을 고려한 경제적 파급 효과 산정, 네트워크 구 조를 가정한 피해 산정, IDEF-0를 기반으로 한 시 스템 상호작용 해석, 에이 전트 기반 모델 등 다양한 결과들이 있으며, 어느 한 가지 모델로 상호 작용성 이 완벽히 설명된다기보다

는 목적과 용도에 맞게 활용하기 위한 접근으로 이해하는 것이 바람직하다.

대피: 재난 시 교통의 중요한 역할

대피의 경우, 재난이 임박하거나 혹은 초기 재난상황에 서 피해를 최소화하는 데 중요한 역할을 한다. 특히, 허리 케인, 쓰나미, 지진 등 조기경보가 가능한 자연재해의 경 우 효율적이고 체계적인 대피전략을 수립하고 시행하는 것은 인명피해를 최소화하는 데 결정적인 역할을 하게 된 다. 미국, 일본 등 재난관리 선진국들은 이러한 대피전략 수립에 있어서, 토지이용, 인구 구성, 가용 교통자원, 도 로 및 대중교통 인프라 폐쇄 등의 다양한 요소들을 해당 지역에 맞게 모델링하고, 다양한 시나리오 기반의 시뮬레 이션을 실시함으로써, 최적의 대피 전략을 도출하고, 필요 시 사용할 수 있는 대체 전략(Alternative Plan)을 설정하 는 데 수십 년 동안 많은 연구개발 투자를 해오고 있다. 대 표적인 예로는 Oak Ridge Laboratory의 OREMS(Oak

Ridge Evacuation Modeling and System)이 있다(<그림 3> 참조). 최근에는 MATSim 등 fast and large scale의 agent-based modeling and simulation을 통해, 쓰나미 등의 잠정적인 자연재해에 대비한 대피 및 구호물자 수송 에 관한 연구가 활발히 이루어져 왔다(<그림 4> 참조). 대 피 시뮬레이션의 경우, 다양하고 복합적인 요소들을 반영 한 복잡시스템에 대한 시뮬레이션 자체 기술도 중요하지 만, 무엇보다 빠른 실행이 매우 중요하다. 이것은 대부분 의 재난 모의 기술에 공통적으로 요구되는 사항으로, 재난 이 임박한 상황에서 가장 최신의 정보를 활용하여 정확하 고 효율적인 대피전략을 즉각적으로 분석, 제시할 수 있어 야 하기 때문이다.

신교통수단의 발전과 재난관리에서의 역할

재난관리에 있어 지금까지는 주로 교통 인프라에 관련한 연구들이 많이 진행되어 왔으나, 최근 들어 빠르게 발전 하고 있는 무인이동체(무인비행체, 무인자동차, 무인선

출처: Center of Transportation Analysis, Oak Ridge National Laboratory.

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특집 정책과 기술을 접목한 도시방재

체 등) 등의 신기술이 실제 재난 감지와 대응에 있어 현 장 미션을 수행하고 보조할 수 있는 수단으로 많은 기대 를 받고 있다. 재난 감지의 경우 위성사진이나 기상데이 터 등을 활용한 기술들이 지속적으로 활용되어 왔으나, 대형 산불의 경우처럼 예측이 어렵고 즉각적인 상황파악 을 통한 빠른 대응전략 수립 및 지속적인 방재활동 모니

터링과 전략 수정이 요구되는 재난에 적용하는 데에는 한계 가 있었다. 미국 NASA의 경 우 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)를 활용하여 산불 현 장 이미지와 텔레미터 등의 데 이터 수집 및 분석에 기반한 Fire Mapping을 통해 산불대 응 초기 전략 수립에 활용하 고 현장 활동의 지속적인 모니 터링을 통한 산불 진화 미션의 효율을 극대화할 수 있는 의사 결정시스템을 개발한 바 있다 (<그림 5> 참조). 최근 들어 화산활동 감시, 건물 화재현장 모니터링 등 재난상황 모니터링에 활발하게 활용되고 있 는 무인기 이미지 데이터는 재난지역의 활용 가능한 교통 인프라 감지 등의 분야에도 활용이 가능하며, 특히 최근 급속도로 발전하는 Deep Learning 등의 인공지능 기술과 결합되어 단시일 안에 새로운 기술 혁신을 이룰 것으로 예

<그림 4> MATSim

출처: matsim.org

AIRDAS Data-Tire Fire, CA 1999, geo-rectified and overlain on 7.5’

digital quad.

AIRDAS Data-Tire Fire, CA 1999, georectified and draped over SRTM terrain data.

AIRDAS Data-Baker Fire, CA 1997, georectified imagery.

AIRDAS Data-Baker Fire, CA 1997, time-series analysis.

Fire Incident Command Center(ICC)- Assimilation of Fire Remote Sensing Information and Data into the Fire

Decision Support System.

<그림 5> NASA Fire Decision Support System

출처: nasa.gov

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인 Last-mile에 대한 부분을 비롯하여 피해를 최소화할 수 있는 구호 및 복구작업이 가능할 것으로 예상된다. 실 제 우리나라도 국토교통부에서 시범사업의 일환으로 드 론을 재난대응에 활용하는 실험을 실시하고 있으며, 미국 교통부(Department of Transportation) 산하 Federal Aviation Authority는 2016년 6월 재난 구호 등을 목적 으로 하는 상업용 드론 활용에 대한 Rule(우리나라의 시 행령에 준함)을 공표하였다. 물론 아직은 가시권 비행 (Line-Of-Sight) 등의 제약 조건이 남아 있으나, 드론 기술의 발전에 따라 이런 부분에 대한 제약은 점차 약화 될 것이다.

맺음말

교통시스템은 다양한 재난재해 발생 시 대피, 구호물자 수 송, 응급의료 서비스 연결, 재건 등 위험관리의 마지막 단 계와 위기관리의 전 단계에 걸쳐 주요한 역할을 담당하는 사회 주요 인프라 중 하나다. 이러한 특성을 고려할 때, 타 주요 인프라와 교통 인프라 간의 상호 작용에 관한 체계적 인 분석과 모델링이 필수적이며, 이를 바탕으로 사회 전반 의 재난 대비 복원력(resilience)을 보장하는 것에 관한 고 민이 시급한 시점이다. 특히 대도시 집중현상, 북한과의 대치상황, 테러 대비 등의 복합적 현안에 직면해 있는 우 리나라의 경우, 다양한 재난 발생 시나리오를 기반으로 개 별 지역의 지리, 사회, 경제적 특성을 고려한 대피 모델 개 발을 통해 대-소규모 재난의 영향을 최소화할 수 있는 연 구개발에 대한 투자가 시급하다고 할 수 있다. 또한 최근 급속도로 발전하는 무인이동체 기술 및 인공지능 기술의

참고문헌

Department of Homeland Security. 2015. Transportation Systems Sector–Specific Plan 2015.

_____. 2013. National Infrastructure Protection Plan.

Voice of America News. 2014. Aid groups turn to unmanned aircraft for disaster support. May 9.