*Corresponding Author. Tel: +82-2-2123-2801 E-mail: [email protected] (Y. Kim)
Assessment of water use vulnerability in the unit watersheds using TOPSIS approach with subjective and objective weights
Park, Hye Sun
aㆍKim, Jeong Bin
aㆍUm, Myoung-Jin
aㆍKim, Yeonjoo
a*
a
Department of Civil and Environmental Engineering, Yonsei University
Paper number: 16-042
Received: 29 April 2016; Revised: 10 June 2016 / 7 July 2016; Accepted: 7 July 2016
Abstract
This study aimed to develop the indicator-based approach to assess water use vulnerability in watersheds and applied to the unit watershed within the Han River watershed. Vulnerability indices were comprised of three sub-components (exposure, sensitivity, adaptive capacity) with respect to water use. The indicators were made up of 16 water use indicators. Then we estimated vulnerability indices using the Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution approach (TOPSIS). We collected environmental and socio-economic data from national statistics database, and used them for simulated results by the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model. For estimating the weighted values for each indicator, expert surveys for subjective weight and data-based Shannon’s entropy method for objective weight were utilized. With comparing the vulnerability ranks and analyzing rank correlation between two methods, we evaluated the vulnerabilities for the Han River watershed. For water use, vulnerable watersheds showed high water use and the water leakage ratio. The indices from both weighting methods showed similar spatial distribution in general. Such results suggests that the approach to consider different weighting methods would be important for reliably assessing the water use vulnerability in watersheds.
Keywords: Unit Watershed, TOPSIS, Weighted Value, Water Use Vulnerability
주관적 · 객관적 가중치를 활용한 TOPSIS 기반 단위유역별 물이용 취약성 평가
박혜선
aㆍ김정빈
aㆍ엄명진
aㆍ김연주
a*
a
연세대학교 공과대학 토목·환경공학과
요 지
본 연구는 유역의 물이용 취약성을 평가하는 지표 기반 접근법을 개발하고 이를 한강유역의 단위유역에 적용하였다. 평가 지표는 기후뿐만 아니 라 사회 · 경제 · 환경적 측면을 고려하여 총 16개를 선정하였으며, 취약성 정의에 따라 노출, 민감도, 적응능력으로 구성하였다. 이는 다기준 의사 결정기법(Multi-criteria Decision Making, MCDM) 중 TOPSIS (Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution)를 적용 하여 유역에 대한 취약성을 도출하였다. 지표 자료는 2010년을 기준으로 수집하였으며, 국가 통계 자료 및 SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 모형의 모의 자료를 활용하였다. 또한, 각 지표에 대한 가중치는 전문가 설문조사를 통하여 산정된 주관적 가중치(Subjective weight)와 자 료 기반 엔트로피(Entropy) 개념을 활용하여 산정된 객관적 가중치(Objective weight)로 구분하여 적용하였다. 수도를 포함하고 있는 한강 유역 에 대하여 표준단위유역별 취약성을 평가하고 우선순위 비교 및 순위상관 분석을 실시하였다. 취약한 유역들은 대부분 용수사용량이 많고 상수도 누수율이 높게 나타났다. 가중치 적용 방법에 따른 취약성은 일부 지역에서 차이를 보였으나, 전반적으로 북한강유역의 취약성이 가장 높았다. 본 연 구 결과를 통하여 보다 신뢰도 높은 물이용 취약성 평가를 위해서는 다양한 가중치 방법론을 활용하는 것이 중요함을 확인할 수 있었다.
핵심용어: 단위유역, TOPSIS, 가중치, 물이용 취약성
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Fig. 1. Procedure for assessment of water use vulnerability in this study
1. 서 론
기후변화로 인하여 전 세계적으로 가뭄 및 홍수 등의 자연 재해가 발생하고 있다. UNDP (2005)에서는 취약성을 기후 변동이나 스트레스에 대한 노출, 이에 대한 대처, 회복, 적응능 력에 따른 노출의 민감도로 정의하였다. IPCC (2007)는 기후 변화 취약성을 시스템이 노출된 기후변화의 특성, 규모, 속도, 기후변화에 대한 민감도, 적응능력의 함수라 정의하였으며, 기후변화의 영향이 크고 이에 대한 적응능력이 작을수록 취약 성이 증가하게 된다. 또한 기후변화 영향 중 가장 취약한 부분 으로 강수패턴의 변화와 이에 따른 가용 수자원 변화를 선정 하였으며, 이로 인하여 2050년이 되면 아시아에서 10억 명 이 상이 물 부족을 겪게 될 것으로 전망하였다. 지속적으로 기후 변화에 따른 취약성 문제가 대두되고 있으며, 이에 따라 수자 원에 대한 취약성을 정량적으로 평가할 필요가 있다(KEI, 2008; Kim et al., 2011; Lee et al., 2011).
최근 수자원의 취약성 및 현황을 평가하기 위하여 지표를 활용한 연구들이 진행되고 있으며, 기존의 국가차원에서의 취약성 평가 외에도 지역별 혹은 유역별로 취약성을 평가하기 위한 연구가 이어지고 있다. KEI (2008)는 기후변화 취약성 을 평가하기 위하여 국내 상황에 맞는 지역별 취약성 평가 지 표를 개발하였다. Lee et al. (2011)는 기후변화에 따른 홍수 취약성 평가 기법을 제안하였으며, 다양한 기후 및 수문시나 리오 활용하여 국내 홍수 취약성을 평가하였다. Kim et al.
(2012)는 Fuzzy-TOPSIS와 가중합계법을 활용하여 홍수 취 약성을 정량화하고, 순위상관 분석을 실시하였다. Wang et al.
(2012)은 중국 북부 지역을 대상으로 주요 요소들을 수집하여 유역별 수자원 취약성을 산정하였다. Kim and Chung (2014) 은 수량 및 수질 취약성을 정량화하기 위하여 가중합계법과 TOPSIS를 활용하였으며, 다양한 기후변화 시나리오를 고려 한 지표 기반의 의사결정 프레임워크를 개발하였다. KEI (2014)는 지속가능한 물이용 지표를 개발하여 국내 물이용 현 황을 평가하였고, 전 지구 물이용 지표 자료에 대한 검증을 실 시하였다. Oh et al. (2014)은 연안도시의 특성을 고려한 기후 변화 취약성 평가 지표를 개발하였으며, 국내 주요 연안도시 10곳의 취약성을 평가하여 평가지표에 대한 신뢰성을 검토 하였다.
또한, 다수의 지표를 활용하는 경우 각 지표의 중요도를 나 타내는 가중치(Weight) 산정 방법의 신뢰성을 확보하기 위하 여 다양한 방법으로 가중치를 적용하고 있다. Baeck et al.
(2011)은 기 개발된 홍수 위험지수 지표 자료들의 표준화 및 가중치 부여 방법에 따른 결과를 비교·분석하였다. Kim et al.
(2011)은 델파이(Delphi) 기법을 통하여 가중치를 산정하여 국내 중·소하천의 기후변화 취약성을 분석하였으며, 수자원 의 경우 취약성 평가 체계 중 민감도에 해당하는 다양한 변수 들의 영향을 받고 있는 것을 확인하였다. Chung et al. (2014) 은 수자원 취약성을 평가하기 위하여 델파이 기법을 통한 주 관적 가중치와 객관적인 엔트로피(Entropy) 가중치를 적용 하여 비교하였으며, 가중치에 따른 취약성 순위 차이를 확인 하였다. Garg et al. (2015)는 엔트로피 개념을 적용하여 가중 치를 산정하고 Fuzzy-TOPSIS를 적용하여 주택 선택에 대한 우선순위 평가를 실시하였으며, 최적의 대안을 도출하기 위 하여 가중치가 중요하다고 제시하였다. Hafezparast et al.
(2015)는 물 배분 및 물 부족의 문제 해결을 위한 최적의 대안 을 선정하기 위하여 엔트로피 가중치와 계층분석기법(Analytic Hierarchy Process, AHP)을 이용한 가중치를 적용하여 비교 하였다. Han et al. (2015)은 주관적 산정 방법인 델파이 기법과 객관적 방법인 주성분분석(Principal Component Analysis, PCA)을 통합하여 가중치를 산정하였으며, 도시지역의 재해 위험도 지수를 개발하여 인천지역에 적용하였다. Lee et al.
(2015)는 대기오염의 취약성을 평가하기 위하여 객관적인 분 석이 가능한 엔트로피 가중치를 적용하였으며, Won et al.
(2015)은 엔트로피 가중치 및 TOPSIS를 적용하여 국내의 물 이용 취약성을 평가하였다.
본 연구에서는 유역의 수자원 취약성을 파악하기 위하여 다기준 의사결정기법 중 TOPSIS를 활용하였으며, 한강유역
Fig. 2. Map of study watershed (Han River)
을 대상으로 단위유역별 물이용 취약성을 평가하고자 하였 다. 지표는 수문학적 요소뿐만 아니라 사회·경제적 요소를 고 려하여 선정하였으며, 취약성 정의에 따라 노출(Exposure), 민감도(Sensitivity), 적응능력(Adaptive capacity)으로 구성하 였다. 또한, 결과의 신뢰성을 높이기 위하여 주관적(Subjective) 가중치와 객관적(Objective) 가중치를 각각 적용하여 취약성 을 평가하였으며, 적용 방법에 따른 취약성 순위를 비교·분석 하였다(Fig. 1).
2. 대상 유역 및 자료 구축
본 연구에서는 우리나라의 수도인 서울특별시를 포함하고 있어 상대적으로 인구 및 산업의 밀집도가 높은 한강 유역을 대상 유역으로 선정하였다. 총 237개의 표준단위유역으로 구 축하였으며, 유역 내 일부 북한을 포함하는 인근 지역에 대해 서는 자료가 충분하지 않으므로 고려하지 않았다. 따라서 총 205개의 유효한 유역에 대하여 취약성 분석을 실시하였으며, 유역 특성을 고려하여 4개의 세부유역(임진강(W1), 북한강 (W2), 남한강(W3), 한강(W4))으로 구분하였다(Fig. 2). 전체 유역은 2개 시(서울특별시, 인천광역시)와 4개 도(경기도, 강 원도, 충청북도, 경상북도)로 구성되어 있다.
한강 유역의 단위유역별 물이용 취약성 평가 분석 체계를 구축하는 것을 목표로 하였으며, 우선적으로 유역도, 하천도, 수자원단위지도, DEM (Digital Elevation Model), 토지피복 도, 기상자료, 지하수위, 물이용 관련 자료 등을 구축하였다.
또한 선정된 지표들에 대한 자료는 2010년을 기준으로 하여
수집하였으며, 국가 보고서 등의 통계 자료 중 기간에 대한 년 자료를 활용하였다. 대부분의 지표들이 사회·경제적 요소이 므로 행정구역별로 제공되어 원 자료를 면적비에 따라 유역별 로 가공하여 구축하였다. SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 모형은 미국 농무성(United Stated Department of Agriculture, USDA) 농업연구소(Agricultural Research Service, ARS)에서 개발한 유역단위 준분포형 장기 강우-유출 모형이 며(Arnold et al., 1998), 본 연구에서는 Ahn and Kim (2016)의 최근 10년(2005~ 2014)에 대한 평균 지표 유출량 및 잠재증발산 량 자료를 활용하였다.
3. 이론적 배경
3.1 지표 선정
주요 지표를 선정하기 위하여 KEI (2008, 2014) 등의 취약 성과 관련된 기존의 연구들을 검토하였으며, 기후 및 사회경 제적 요소를 고려한 70개의 지표를 선정하였다. 이후 전문가 토론을 통하여 지표 자료의 가용성 등을 고려한 총 16개의 물이 용 취약성 최종 지표를 선정하였다. 이는 취약성 평가 체계에 따 라 노출(Exposure), 민감도(Sensitivity), 적응능력(Adaptive capacity)으로 구성하였다(Table 1). 노출 부문은 기후 및 유 역 환경 등의 외부 요인들이며, 유효강수량, 경작지, 불투수층 으로 구성하였다. 민감도는 물이용에 영향을 주는 지표들로 사회 변수로는 총 인구, 인구밀도를 선정하였고, 물공급 변수 는 상수도 누수율, 적정 물이용, 지하수위, 물이용에서는 생·
공·농업용수 사용량으로 구성하였다. 또한, 적응능력은 물이 용의 불안정함을 완화할 수 있는 지표들이며, 물공급 변수로 상수도 보급률과 물 재이용량, 경제에서는 재정자립도, 지역 내총생산, 물 관련 공무원수로 구성하였다.
3.2 주관적(Subjective) 및 객관적(Objective) 가중치
가중치(Weight)는 각 지표 속성들의 중요도를 의미하는 것 으로 효율적인 결과를 얻기 위해서는 적절한 가중치를 부여하 는 것이 중요하다. 따라서 계산과정이 복잡하지 않고 이해하 기 쉬워야 한다. 가중치 산정 방법은 주관적 방법과 객관적 방 법으로 구분할 수 있다. 주관적 방법으로는 설문조사를 실시 하여 의사결정자의 판단을 통해 가중치를 산정하는 델파이 (Delphi) 기법과 계층분석기법(Analytic Hierarchy Process, AHP) 등이 있으며, 자료를 기반으로 하는 객관적 방법에는 엔트로피(Entropy) 방법과 주성분분석(Principal Component Analysis, PCA) 등이 있다(Lee, 2003; Han et al., 2009; GargTable 1. Descriptions of water use indicators
Criteria Indicator Description of indicator Reference Period
Exposure
Climate 1 Effective precipitation (mm)
Amount of precipitation that is actually added
and stored in the soil SWAT 2005-2014 Watershed
environment
2 Cropland (%) Ratio of land on which crops are grown
ME 2008
3 Impervious surfaces (%)
Ratio of urbanization area, including impermeable layer
Sensitivity
Society
4 Total population
(person) Total number of persons inhabiting an area
WAMIS 2011
5 Population density
(person/km
2) A measurement of population per unit area
Water supply
6 Water leakage ratio (%)
Ratio of the amount of water loss from the
water supply system ME 2013
7 Moderate water use (m
3/m
3)
Ratio of runoff(can be used continuously) and usage
WAMIS, SWAT
2013, 2005-2014 8 Groundwater levels
(m) Depth to the water table from the surface MOLIT 2013
Water use
9 Residential water use (10
6m
3)
Total amount of water used to water/non-water supply areas and groundwater
WAMIS 2011
10 Industrial water use (10
6m
3)
Total amount of water used to manufacturing and industry
11 Agricultural water use (10
6m
3)
Total amount of water used to grow fresh produce and sustain livestock
Adaptive capacity
Water supply
12 Waterworks distribution rate (%)
Ratio of population receiving waterworks
supply ME 2013
13 Water reuse (10
6m
3) Amount of water reuse that treated wastewater
for beneficial purposes ME 2013
Economy 14 Fiscal self-reliance ratio (%) Ratio of the local government’s own revenue
to its total revenue expenditure MOI 2015 15 GRDP (10
8won) Gross regional domestic product KOSIS 2013
Governance 16
Number of official for water management (person/km
2)
Number of official for water
management(Waterworks and Sewerage) ME 2013 ME : Ministry of Environment, WAMIS : Water Management Information System, MOLIT : Ministry of Land, Infrastructure and Transport, MOI : Ministry of the Interior, KOSIS : Korean Statistical Information Service, SWAT : SWAT modeling result
et al., 2015; Han et al., 2015).
기존의 연구에서는 대부분 주관적 가중치와 객관적 가중 치 중 한 가지 방법을 선정하여 분석을 실시하였으나, 최근 두 가지 가중치를 모두 고려하는 연구에서 가중치 적용 방법에 따른 취약성 결과의 차이를 제시하기도 하였다. 이에 본 연구 에서는 보다 신뢰성 있는 물이용 취약성 평가를 위하여 지표 들의 가중치를 주관적 가중치와 객관적 가중치로 각각 산정하 여 비교·분석하고자 하였다.
우선, 주관적 가중치 산정을 위하여 총 16명의 전문가에게 각 지표들에 대한 설문조사를 실시하였다. 설문지는 지표들 의 상대적 중요도를 산정하기 위하여 전문가들의 의견을 수집
하고자 작성되었으며, 취약성 평가 체계에 따라 노출, 민감도, 적응능력 내 주요 지표에 대한 설명을 첨부하였다. 전문가 집 단의 약 60%는 박사학위 소지자였으며, 대부분 수자원 분야 전공자로 구성되었다. 또한, 절반 이상이 10년 이상 전공과 관 련된 분야에서 경력을 쌓은 전문가들로 약 60%는 지표 및 정 책 관련 연구(실무) 경험이 있는 사람들로 구성되었다.
객관적 가중치를 산정하기 위하여 Shannon (1948)에 의해 도입된 엔트로피 개념을 활용하였으며, 이는 어떤 신호가 가 지고 있는 정보량으로 정의되므로 지표의 특성을 고려할 수 있다. 이는 주어진 대안별 차이가 크면 엔트로피 값이 작아지 고, 차이가 작으면 엔트로피 값이 커지게 된다. 계산된 엔트로
Fig. 3. Shannon’s Entropy-based weight method
Fig. 4. TOPSIS method
피를 통하여 각 지표의 가중치를 산정하게 된다(Fig. 3). 이와 같이 정량적인 특성만을 반영하고 있으며, 수학적 계산을 통 하여 산정되기 때문에 객관적인 분석이 가능하다는 장점을 가지고 있다. 엔트로피가 크다는 것은 같은 유역 내에서의 불 확실성이 낮아지는 것을 의미하며, 이는 동일한 정보에 대한 정보의 양이 많다는 것을 의미한다(Lee, 2003; Kim and Chung, 2015; Lee et al., 2015; Won et al., 2015).
3.3 TOPSIS (Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution)
다기준 의사결정기법(Multi Criteria Decision Making, MCDM)은 평가기준이 다수이고 고려해야하는 대안들도 다 수인 경우에 각각의 선호도를 측정하고 각 기준에 대한 중요 도를 고려한 최선의 대안이나 순위 등을 의미하며, 다수의 연 구에서 대안을 평가하는데 활용되고 있다.
TOPSIS는 Hwang and Yoon (1981)에 의해 처음으로 소개 되었으며, 양의 이상적인 해(Positive Ideal Solution, PIS)와 가깝고 부의 이상적인 해(Negative Ideal Solution, NIS)에서 먼 대안을 선정하는 기법으로 합리적인 선택이 가능하다(Fig.
4). 대안별로 거리를 통하여 이상적인 해를 찾는 방법으로 다 양한 의사결정 문제에 활용되고 있다(Kim and Chung, 2014;
Won et al., 2015).
3.4 순위상관계수 분석
순위상관분석은 자료가 순서에 의한 척도인 경우에 사용 하며, 스피어만 상관계수(Spearman correlation coefficient,
)는 두 변수의 순위간의 관계성을 나타낸다. 이는 Eq. (1)과같이 계산되며, 결과 값의 범위는 –1에서 1사이이다. 두 변수 의 순위가 완전히 일치하는 경우 1이며, 반대의 경우에는 -1이 된다. 변수의 분포와 상관성이 없으며, 선형관계가 없어도 관 계성 분석이 가능하다.
(1)
여기서,
는
변수 순위와
변수 순위의 차이이며,
은 변수 의 총 개수이다.4. 연구 결과
4.1 자료 표준화
선정된 지표는 각각 단위와 범위가 다르기 때문에 이를 통 합하기 위하여 Fig. 5와 같이 각 지표에 대한 표준화를 실시하 였다. 모든 지표에 대한 원 자료의 분포를 확인하였으며, 로그
(a) Effective
precipitation(1) (b) Cropland(2) (c) Impervious
surface(3) (d) Total
population(4) (e) Population
density(5) (f) Water leakage ratio(6)
(g) Moderate water
use(7) (h) Groundwater
levels(8) (i) Residential water
use(9) (j) Industrial water
use(10) (k) Agricultural water
use(11) (l) Waterworks distribution rate(12)
(m) Water reuse(13) (n) Fiscal self-reliance ratio(14) (o) GRDP(15) (p) Number of official for water management(16) Fig. 5. Normalization of water use vulnerability indicators
Fig. 6. Comparison of subjective and objective weights
함수를 취하여 최대-최소 표준화를 수행하였다. 또한 전체 지 표 중 노출 및 민감도의 일부 지표(유효강수량, 지하수위)는 높은 값을 보이는 경우 낮은 취약성을 나타내기 때문에 취약 성 산정 시 지표 값의 방향성을 맞추어 수행하였다.
4.2 가중치 결정
주관적 가중치의 경우, 전문가들을 대상으로 취약성 평가 체계에 따라 각 지표에 대한 상대적 중요도 설문을 실시하였 다. 설문 응답자들의 의견을 수렴하여 각 지표에 대한 결과 값 의 평균으로 가중치를 산정하였으며, 전체 단위유역에 동일 하게 적용하였다. 대부분 취약성 평가 체계 중 노출에 대하여 가장 영향을 많이 미친다는 의견을 가지고 있었으며, 세부항 목 중 유효강수량(1)의 가중치가 가장 높았다. 또한, 민감도는 생활용수 사용량(9)과 인구밀도(5) 순으로 중요하게 나타났
으며, 적응능력에서는 상수도 보급률(12)이 가장 높았다.
객관적 가중치의 경우, 엔트로피 개념을 적용하였으며, Fig. 3의 계산 방법에 따라 지표 자료만을 이용하여 가중치를 산정하였다. 산정 결과, 노출에서는 유효강수량(1)이 가장 높 았으나 경작지(2)나 불투수층(3)도 비슷한 수준을 보였다. 민
(a) Imjin(W1) (b) Bukhan(W2)
(c) Namhan(W3) (d) Han(W4)
Fig. 9. Comparison of 4 sub-watershed area
Fig. 7. Comparison of TOPSIS vulnerability index ranking
Fig. 8. Comparison of TOPSIS rank according to the weights
감도는 지하수위(8)가 높은 값을 보였으며, 적응능력에서는 상수도 보급률(12)이 높게 나타났다.
4.3 TOPSIS 기법을 적용한 물이용 취약성 순위
표준화된 각 지표 자료에 대하여 주관적 및 객관적 가중치 를 적용하였으며, 지표들을 통합하기 위하여 TOPSIS 기법을 활용하였다. 각 단위유역에 대한 물이용 취약성 순위 비교 및 공간 분포 확인을 실시하였다(Figs. 7 and 8).취약성 순위는 가중치 적용 방법에 따라 충청북도 및 강원 도 등의 일부 유역에서 차이를 보였으나 비교적 유사한 분포 를 보였다. 대부분 상수도 누수율이 높거나 용수 사용량이 많은 강원도 및 충청북도 지역에서 취약성이 높았으며, 수도 권 등과 같이 적응능력 지수가 높은 곳 혹은 상수도 보급률, 유효강수량, 지하수위 등이 높은 경우 취약성이 낮은 결과를 보였다.
Fig. 9는 전체 대상유역을 강의 흐름에 따라 4개 세부유역 으로 나누어 확인한 결과이다. 가중치 적용 방법에 따른 세부 유역별 지수 값의 차이가 거의 없었으며, 특히 한강(W4)유역 에서의 노출 지수가 가장 크게 나타났다. 주관적 가중치 적용 시에는 전반적으로 노출과 민감도 지수가 높게 나타났으며, 객관적 가중치 적용 시 노출 지수가 높은 값을 보였다. 각 세부 유역에 따라 가중치 적용 방법에 따른 차이를 보였으나, 취약 성 순위는 모두 북한강(W2)유역이 높고 한강(W4)유역이 낮 은 것으로 나타났다.
4.4 가중치 적용 방법에 따른 취약성 상관관계 분석
본 연구에서는 주관적 및 객관적 가중치에 따른 물이용 취 약성 결과의 상관성 분석을 실시하였다. 물이용 취약성의 경 우 전반적으로 지수 값 및 공간적 분포가 유사하게 나타났으 며, 순위상관분석 시 상관계수가 0.80으로 산정되어 상관성 이 높은 것으로 확인되었다.5. 결 론
본 연구에서는 유역의 수자원 관리를 위하여 단위유역 규 모에서 물이용 취약성을 평가하고자 하였다. 다기준 의사결 정기법 중 TOPSIS를 활용하여 유역별 취약성 평가를 실시하 고, 순위를 비교·분석하였다. 평가 지표에 대한 가중치는 전문 가 설문조사를 통하여 산정된 주관적 가중치와 수집된 자료를 기반으로 엔트로피 개념을 적용한 객관적 가중치로 구분하여 적용하였다.
평가 결과, 물이용이 취약한 유역들은 대부분 생·공·농업 용수 사용량이 많고 상수도 누수율이 높았다. 그러나 유효강 수량이 많고 상수도 보급률이 높은 지역에서는 대부분 취약성 이 낮았으며, 적응능력 지수가 높은 수도권 등에서도 취약성 이 낮게 나타났다. 취약성 순위는 가중치 적용 방법에 따라 일 부 유역에서 차이를 보였으나, 전반적으로 유사한 분포를 보 였다. 순위에 대한 상관성 분석을 실시한 결과, 0.80으로 상관 성이 높은 것으로 나타났다.
본 연구에서는 가중치 산정 방법에 따른 물이용 취약성을 평가하였으며, 단위유역별 취약성 순위 및 분포를 통하여 차이 를 확인하였다. 향후 다양한 가중치 산정 방법에 대한 비교 연
구를 통하여 보다 신뢰도 높은 취약성 평가 결과를 얻을 수 있을 것으로 예상되며, 연구 결과를 통하여 유역규모에서의 수자원 계획 수립 및 대책 마련에 활용이 가능할 것으로 판단된다.
감사의 글
이 논문은 미래창조과학부 재원의 한국연구재단 기초연구 사업(2015R1C1A2A01054800) 및 국토교통부 물관리연구사업 (14AWMP-B082564-01)의 연구비지원에 의해 수행되었습니다.
부분적으로 연세대학교 미래선도연구사업(2015-22-0088) 지원 에 의해 수행되었습니다.
References
