Korean Flood Vulnerability Assessment on Climate Change

韓 國 水 資 源 學 會 論 文 集 第44卷 第8號 2011年 8月

pp. 653～666

기후변화에 따른 국내 홍수 취약성 평가

Korean Flood Vulnerability Assessment on Climate Change 이 문 환 ^* / 정 일 원 ^** / 배 덕 효 ^***

Lee, Moon Hwan / Jung, Il Won / Bae, Deg Hyo

...

Abstract

The purposes of this study are to suggest flood vulnerability assessment method on climate change with evaluation of this method over the 5 river basins and to present the uncertainty range of assessment using multi-model ensemble scenarios. In this study, the data related to past historical flood events were collected and flood vulnerability index was calculated. The vulnerability assessment were also performed under current climate system. For future climate change scenario, the 39 climate scenarios are obtained from 3 different emission scenarios and 13 GCMs provided by IPCC DDC and 312 hydrology scenarios from 3 hydrological models and 2～3 potential evapotranspiration computation methods for the climate scenarios. Finally, the spatial and temporal changes of flood vulnerability and the range of uncertainty were performed for future S1 (2010～2039), S2 (2040～2069), S3 (2070～2099) period compared to reference S0 (1971～2000) period. The results of this study shows that vulnerable region's were Han and Sumjin, Youngsan river basins under current climate system. Considering the climate scenarios, variability in Nakdong, Gum and Han river basins are large, but Sumjin river basin had little variability due to low basic-stream ability to adaptation.

Keywords : Climate change, Flood vulnerability assessment, Flood index, Uncertainty, Multi-Model Ensemble ...

요 지

본 연구에서는 기후변화에 따른 홍수 취약성 평가기법을 제안하고 국내 5대강 유역에 적용 및 평가하고자 하였다.

특히 Multi-Model Ensemble 시나리오를 이용하여 평가 시 발생하는 불확실성을 제시하고자 하였다. 취약성 평가를 위해 우선 유역의 기상, 수문 자료를 비롯한 지형, 인문·사회 정보를 수집, 지표를 산정하여 현재 기후상태 하에서의 홍수 취약 성을 평가하였다. 또한 기후변화에 따른 미래 홍수 취약성을 평가하기 위해 기존에 3개 온실가스 배출시나리오, 13개 GCMs (Global Climate Models), 3개 수문모형 (2～3개 증발산량 산정방법)으로 생산된 39개 미래 기후시나리오 및 312개 미래 수문시나리오를 이용하여 기준 S0 (1971～2000년) 기간 대비 미래 S1 (2010～2039년), S2 (2040～2069년), S3 (2070

～2099년)기간의 홍수 취약성의 시공간적 변화 및 불확실성을 평가하였다. 평가 결과 현재 기후상황에서 홍수에 취약한 지역은 한강, 섬진강, 영산강 하류 지역으로 나타났으며, 미래 기후변화 시나리오를 고려한 결과 낙동강, 금강, 한강 권역 에서의 민감도가 가장 크게 변할 것으로 분석되었으나, 기본적으로 섬진강 유역의 적응능력이 낮기 때문에 미래에도 섬 진강 유역이 홍수에 가장 취약할 것으로 분석되었다.

핵심용어 : 기후변화, 홍수 취약성 평가, 취약성 지수, 불확실성, Multi-Model Ensemble 기법

...

* 세종대학교 공과대학 토목환경공학과 박사과정 (e-mail: [email protected])

Ph.D. Student. Dept. of Civil and Environmental Engrg., Sejong Univ, Seoul 143-747, Korea

** 포틀랜드주립대학교 지리학과 박사후과정 (e-mail: [email protected])

Post Doctor, Dept. of Geography, Portland State University, Portland, OR 97201-0751, United States

*** 교신저자, 세종대학교 공과대학 토목환경공학과 교수 (e-mail: [email protected])

Corresponding Author, Prof., Dept. of Civil and Environmental Engrg., Sejong Univ, Seoul 143-747, Korea

http://dx.doi.org/10.3741/JKWRA.2011.44.8.653

1. 서 론

최근 지구온난화로 인하여 지난 100년 (1906～2005년) 동안 지구의 평균기온은 약 0.7 C 상승하였으며, 이러한 추세는 1990년 이후 더욱 급격해지는 것으로 제시되고 있 다. 기온 상승은 기상재해인 홍수 및 가뭄 발생과 밀접한 관련이 있으며, 이 중 홍수의 경우 기록적인 집중호우 및 태풍으로 인한 피해 규모가 매년 증가하고 있어 체계적인 연구 및 대응 전략이 시급한 실정이다. 국내에서도 이미 다양한 형태로 그 증거가 나타나고 있다. 실제 과거 10년 동안에 홍수와 관련된 피해 기록들을 조사해 보면, 1999 년의 집중호우, 2002년 태풍 ‘루사’, 2003년 태풍 ‘매미’, 2006년 집중호우 및 2007년 태풍 ‘나리’ 등의 피해와 더불 어 2009년에 9월 발생한 부산지역의 집중호우와 2010년 9 월 서울에 발생한 시간당 100 mm 이상의 집중호우로 인 한 피해를 겪은바 있으며, 피해 규모 역시 증가하고 있는 추세이다. 이러한 수재해를 야기시키는 이상기상현상들 이 지구온난화에 의해 발생빈도 및 강도가 증가할 가능성 이 있다는 견해와 연구결과가 제시되고 있다. Choi (2002) 에서는 남부지방에서는 연강수량이 7% 증가하고 연강수 일수는 14% 감소하며, 강우강도는 18% 증가하는 경향을 제시한 바 있으며, Jung et al. (2011)은 전국적으로 강수 일수는 감소하고 일강수량 80 mm 이상인 호우발생 빈도 는 증가하는 경향이 있다고 제시한 바 있다.

기후변화에 따른 영향은 각 국가 및 해당 지역마다 지 형 및 인문, 사회와 같은 여러 특성에 의해 각기 다르게 발생하기 때문에 그에 맞는 영향 및 취약성 평가 수행이 선행되어야 하고, 적절할 적응 대책 수립이 요구된다. 특 히 기후변화에 의해 홍수나 극한 사상이 민감하게 변할 것이라는 연구 결과가 제시되고 있으며, 이에 전 세계적 으로 홍수에 대한 평가가 활발히 수행되고 있다.

국내·외 문헌을 조사해본 결과 기후변화에 따른 홍수 에 대한 평가는 일반적으로 취약성 지표를 이용하여 홍수 취약성기법을 제안 및 평가한 사례들이 제시되고 있으며 (Connor and Hiroki, 2005; Barroca et al., 2006; Rygel et al., 2006; Balica et al., 2009; Fekete, 2009), 이 평가 기법을 토대로 기후변화에 의한 홍수 취약성의 시공간적 변동을 평가한 사례가 있다(Huang et al., 2005; Hall et al., 2005).

뿐만 아니라 최근에는 기후시나리오에 확률분포 개념을 적 용하여 극한사상의 빈도분석에 관한 연구(Cameron, 2006;

Dankers et al., 2007)가 수행중이며, 범람 모의를 이용하 여 미래 홍수 범람 모의에 대한 연구 (Veijalainen et al., 2010)가 제시되고 있다. 본 연구의 목적은 취약성 지표를 이용하여 기후변화에 의한 홍수 취약성의 시공간적 변동 을 평가하는 것이므로, 홍수의 빈도분석과 침수모의에 대

한 내용은 줄이고 지표를 이용한 취약성 평가 기법에 관 한 연구를 중점적으로 다루고자 한다.

Watson et al. (1996)에서는 취약성을 기후변화가 시스템 에 피해를 주는 정도라고 정의하였으며, 취약성은 기후변 화에 의한 시스템의 민감한 정도 뿐 아니라 새로운 기후조 건을 적응할 수 있는 시스템의 능력에 의존한다고 제시하 였다. 따라서 일반적으로 홍수에 대한 취약성 평가는 민감 도(Sensitivity), 적응능력(Adaptation), 노출(Exposure)로 구분하고 각각 기상학적, 수문학적, 사회-경제적, 유역 특 성 지표를 토대로 평가하는 연구가 주를 이룬다. 그 중 Connor and Hiroki (2005)는 기상 및 수문학적 지표, 사회 -경제 지표, 대응책 (Countermeasures) 관련 지표로 구분 하였으며, 기상 및 수문학적 지표는 집중호우의 빈도, 홍 수의 유속과 유량, 태풍의 개수로, 사회-경제 지표로는 인 구와 자산, 유년과 노년인구의 비율로, 대응책으로는 비구 조적 대책의 현황과 홍수 조절 인프라 시설 등을 선정하 여 평가하였다. Rygel et al. (2006)은 취약성 평가에서 가 장 중요한 것은 적합한 지표들을 선정하는 것에 있다고 하였다. 또한 취약성을 노출과 사회학적 지표로 구분하여 선정 및 수집하였고, Pareto ranking process를 이용하여 사회학적 취약성 지표를 통합하여 취약성 평가기법을 제 시하였다. Fekete (2009)는 홍수에 대한 사회적 취약성 지 표를 3개(fragility, socio-economic condition, region)로 구분하였으며 연방정부 통계청(federal statistical offices) 자료를 토대로 수집된 자료들을 요인 분석을 통해 취약성 지표를 선정 및 평가하였다. Balica et al. (2009)은 홍수 취 약성을 사회학적, 경제학적, 물리적, 환경적 지표로 구분하 였으며, 각 3가지의 해상도(River basin, sub-catchment, urban area)별 취약지역을 평가 및 선정하였다. Huang et al. (2005)은 기후변화에 의한 홍수 취약성을 유출모형을 통해 평가하고자 하였으며, 미래 기후시나리오를 NAM (수문모형)에 적용하여 수문시나리오를 생산하고, 생산된 수문시나리오를 이용하여 홍수의 취약성을 범위와 지속 시간으로 구분하여 평가하였다. Hall et al. (2005)은 영국 과 웨일즈에 대해서 홍수 위험을 평가하였으며, 가용된 자료로는 유역의 지리정보, 홍수 방어 능력, 홍수 피해 범 위, 지형, 토지사용과 자산가치 등이 이용되었다.

국내 연구로는 윤용남 등 (1999a; 1999b)이 금강 유역

의 19개 강우관측소지점을 대상으로 연/월 강수량의 변화

에 따른 일강수량의 분포의 변화에 대한 분석을 강수량의

초과확률 산정방법을 이용하여 수행하였으며, 연강수량

의 증가는 10 mm 이하 50 mm 이상의 강수일수와 밀접한

관계를 가지고 있다고 제시하였다. 김병식 등 (2008)은 기

후변화가 극한 강우에 어떠한 영향을 미치는지를 평가하

기 위해 극한강우의 특성 분석과 I-D-F 분석을 수행하였

으며, 현재에 비해 지속기간이 길어질수록 강우강도가 증 가한다고 제시하였다. 또한 손경환 등 (2010)은 기후변화 에 따라 미래 확률강우량 산정 기법을 제안하였고, 산정 된 확률강우량을 이용하여 확률홍수량, 확률 홍수위를 산 정하였으며, 산정 결과 확률강우량은 13.0～15.1%, 첨두 홍수량은 29.1～33.5%, 홍수위는 평균 12.6～13.6% 증가 한다고 제시하였다. 정일원 (2008)은 기후변화에 따른 홍 수 및 가뭄에 대한 취약성 평가 기법을 제안하고, A2 시 나리오, ECHO-G, 상세화 과정을 거쳐 생산된 기후시나 리오를 PRMS에 적용하여 생산된 수문 시나리오를 이용 하여 평가한 바 있다. 하지만 단일 모형에 의해 평가된 사 례이므로 평가결과의 불확실성을 제시하지는 못하는 한 계를 가지고 있다. 최근에 배덕효 등(2011)은 GCM 및 유 출모형의 불확실성을 고려한 국내 수자원의 변화를 전망 하고자 IPCC AR4에 적용되었던 3개 시나리오 (A2, A1B, B1)에 대한 13 GCMs 결과를 이용하였으며, 유출모형 구 조 및 증발산량 산정방법에 따른 영향을 고려하기 위해 PRMS, SWAT, SLURP 모형을 선정하였고 각 모형별로 2～3개의 증발산량 산정 방법을 고려하였다. 따라서 국내 109개 중권역에 대해 39개 기후시나리오 및 312개 수문시 나리오를 생산하였으며, 이상의 시나리오들은 본 연구에 서의 취약성 평가에 따른 불확실성 범위를 구분하기 위해 활용된다.

본 연구에서는 기후변화에 따른 홍수 취약성 평가 기법 의 제안 및 국내 5대강유역에 적용하여 평가하고자 한다.

이와 더불어 이러한 기후변화 관련 연구 시 발생하는 불확 실성에 대한 평가가 수행되어야 신뢰성 있는 연구 결과를 제시할 수 있기 때문이다. 따라서 Multi-Model Ensemble 기법을 통해 생산된 기후 및 수문 시나리오를 사용하여 불확실성의 범위를 평가고자 한다. 논문의 2장에서는 홍 수 취약성 평가기법, MME 기법과 미래 홍수 취약성 평가 기법을 제시하였으며, 3장에서는 평가를 위한 대상유역의 선정과 자료 수집 및 분석 결과를 제시하고자한다. 마지 막으로 4장에서는 기준기간과 미래기간의 취약성 평가 결 과를 제시하고, 기후변화에 따른 홍수 취약성의 시공간적 변동과 평가 시 발생하는 불확실성을 제시하고자 한다.

2. 방법론 2.1 홍수 취약성 평가

UNDP (2005)에서는 취약성을 민감도와 적응능력의 함 수로 정의하였으며, IPCC (2001)에서는 취약성을 노출, 민감도, 적응능력의 함수로 표현하였다. 여기서 민감도는 적응을 고려하지 않는 상황에서 시스템이 기후변화에 얼 마나 영향을 받는가를 나타내는 것으로 기온의 변화에 대

해 융설의 영향이 큰 지역이 적은 지역에 비해 봄철 유출 량의 변화에 더 민감하다고 할 수 있다. 노출은 기후변화 에 민감한 시스템의 요소가 기후와 접촉되어 있는 정도를 나타내는 것으로 저지대에 살고 있는 사람들이 기후변화 로 인한 홍수 증가에 노출 정도가 크다고 할 수 있다. 적 응능력은 기후변화와 같은 외부자극에 대해 시스템이 견 딜 수 있는 능력을 의미한다. 제방이나 홍수방어구조물이 잘 구축되어 있고, 경보체계가 확립된 지역에서는 그렇지 못한 지역에 비해 기후변화로 인한 홍수피해의 증가에 따 른 영향을 적게 받을 것이다. 따라서 적응능력은 곧 시스 템이 예상되는 환경의 변화에 얼마나 잘 적응할 수 있는 가를 나타내는 정도라고 할 수 있다. 본 연구에서는 홍수 에 의한 취약성 지수 (Flood Vulnerability Index, FVI)를 Eq. (1)과 같이 정의하였다. 이 식은 노출 (FVIe)과 민감 도 (FVIs)의 곱을 적응능력 (FVIa)으로 나눈 값을 취약성 으로 정의한 것이다. 이것은 동일한 적응능력에 대해 기 후에 대한 민감도가 높을수록, 노출정도가 심할수록 취약 성이 증가되는 것을 표현하고 있다. 또한, 동일한 민감도 에서도 노출정도에 따라 취약성이 다르게 나타나는 것도 잘 반영하고 있다. 취약성 지표들의 단위들이 모두 다르 기 때문에 평가에 앞서 노출, 민감도, 적응능력 각각에 대 해 Eq. (2)를 이용하여 0～1 사이의 값으로 정규화하고, 정규화된 모든 지표들은 Eq. (3)과 같이 동일한 가중치로 FVIe, FVIs, FVIa를 산정한다. 만약 노출이나 민감도 지 표 중 값이 클수록 취약하지 않아지는 지표의 경우 I2와 같이 고려해준다. 최종적으로 Eq. (1)에 대입하여 각 유역 의 FVI를 계산하여 국내 5대강 권역에 취약지역을 공간 적으로 평가하였다.

 _{ }

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

× 

(1)

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(2)

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  

(3)

본 연구에서는 민감도, 노출과 적응능력을 산정하기 위 해 Table 1과 같이 민감도는 기상학적, 수문학적 인자를, 노출은 사회·경제학적 인자와 지형학적 인자를, 적응능력 은 홍수방어시설에 관한 자료를 사용하였다. 그 중 민감도 지표로는 일강수량이 80 mm 이상인 날의 일수(PN80), 일 최대강수량(PX1D), 일최대유출량(MDF)을 선정하였다.

PN80은 호우의 빈도 변화를 고려할 수 있는 지표로, PX1D

는 호우의 강도를 대표하는 지표로 선정하였으며, MDF

는 홍수의 첨두유량의 변화를 반영하기 위해 선정하였다.

Index Component Indicator Description

Sensitivity Meteorology PN80 Number of days that 1-day precipitation is more than 80 mm (days) PX1D 1-day maximum precipitation (mm/day)

Hydrology MDF 1-day maximum runoff (m

/sec) Exposure

Topography ELEV Average elevation (m)

Socio-Economic POP Population per unit area (Person/km

) ASA Asset per unit area (Won/m

) Adaptation

Capacity Flood Protection Facilities

CI The ratio of secured bank stability (%) PUMP Drainage capacity of pump (m

/minute) DFC Flood control capacity of dams (10

m

) Table 1. Flood Vulnerability Index

Fig. 1. Method of Flood Vulnerability Assessment 특히 PN80의 경우 국내 기상청에서는 일강수량 예보가

80 mm 이상일 경우에 호우주의보를 내리기 때문에 홍수 에 밀접한 관계가 있다고 판단하여 기준으로 제시하였다.

이러한 기상과 수문학적 지표들은 미래 기후변화 시나리 오를 통해 변동성을 평가할 수 있으므로, 이러한 지표들 의 변화에 따라 유역의 취약성이 어떻게 영향을 받을 것 인지를 시공간적으로 분석할 수 있다. 노출 정도를 나타 내는 지표로는 유역평균표고 (ELEV), 인구밀도 (POP), 자산가치밀도 (ASA)를 선정하였다. 유역평균표고는 지 형학적인 영향을 반영하기 위한 지표이며, 인구와 자산가 치는 사회경제적 영향을 반영하기 위한 지표이다. 보다 정확한 분석을 위해서는 홍수위험지역내에 거주하는 인 구와 특히 노인 및 유아 인구에 대해 고려하여야 하나 자 료 수집의 어려움으로 인해 유역별 인구밀도를 이용하였 다. 적응능력을 나타내는 지표로서 하천개수율 (CI), 내수 배제시설의 양수량 (PUMP), 다목적댐의 홍수조절용량

(DFC)을 선정하였다. CI는 완성제방을 기준으로 하였다.

완성제방은 완전개수연장을 요개수연장으로 나눈 값이 다. 요개수연장이란 제방을 설치하여야 할 필요가 있는 구간의 총연장이며, 완전개수연장은 필요한 여유고와 단 면 등을 가진 제방 (계획홍수량에 대한 구조적 안정성이 확보된 제방)의 연장을 뜻한다. PUMP는 각 분석유역 내 에 포함되어 있는 배수시설들의 양수량을 합하여 유역면 적으로 나눈 단위면적당의 내수배제시설용량으로 산정하 였다. DFC는 홍수조절능력이 있는 댐을 대상으로 홍수조 절용량이 댐하류 유역에 누가유역면적비에 따라 영향을 받는다고 가정하여 산정하였다. 즉 하천을 따라 댐에서 멀어질수록 누가면적비에 따라 홍수조절용량이 미치는 영향이 작아진다고 가정하였다.

Fig. 1은 본 연구에서 제시하고자 하는 홍수 취약성 평

가기법을 나타낸 것이다. 우선, 기후 및 인문·사회 자료를

수집하여 각 해당되는 지표 값을 추출하고, 강수자료를

Fig. 2. Study Area 이용하여 유역평균강수량 (MAP)을 산정한다. 기후자료

및 유출모형의 입력자료를 이용하여 유출모형의 매개변 수를 산정 후, 유역단위 유출량을 생산한다. 또한 인구, 공 시지가, 유역고도, 하천개수율, 총 양수량, 홍수조절용댐 의 홍수 조절용량을 이용하여 노출 및 적응능력의 지표를 산정한다. 산정된 지표들은 Eq. (2)를 이용하여 0～1사이 의 값으로 정규화되며, Eq. (1)을 통해 각 유역의 상대적 인 취약성을 평가하게 된다. 기후변화를 고려한 미래의 홍수 취약성 평가 기법은 미래 기후 및 수문시나리오에서 생산된 기온, 강수량, 유출량의 변화만을 고려하여 평가하 게 되는데 자세한 내용은 2.4절에서 제시하고자 한다.

2.2 기후 및 수문 시나리오

온실가스 배출시나리오의 불확실성을 고려하기 위해 A2, A1B, B1 3개 IPCC SRES 시나리오를 이용하였으며, GCM에 따른 전망 결과의 차이를 고려하기 위해 각 배출 시나리오에 대한 13개 GCMs 결과를 이용하였다. 또한, 본 연구에서는 유출모형의 선정에 따른 영향과 증발산량 방법에 따른 영향을 고려하기 위해 PRMS (Leavesley et al., 1983), SWAT (Arnold et al., 1993), SLURP (Kite et al., 1994) 모형을 이용하였고, 각 모형별로 2～3개의 증발 산량 산정 방법을 적용하였다. GCMs, 상세화 기법, 유출 모형의 자세한 특성은 참고문헌을 참조하길 바란다 (신진 호 등, 2009; 배덕효 등, 2011, 교육과학기술부, 2011).

결과적으로 기존 연구에서는 국내 109개 중권역에 대 해 3 온실가스 배출시나리오 - 13 GCMs - 8 수문모형의 총 39개 기후시나리오 및 312개 수문시나리오 결과가 생 산되었으며, 본 연구에서는 이 자료를 토대로 홍수 취약 성 평가를 수행하였다.

2.3 미래 홍수 취약성 평가

통상 기후변화에 따른 각 분야의 평가는 일반적으로 과 거 기준기간(reference period)에 대한 미래기간의 상대적 인 변동성을 평가하게 된다. 홍수 취약성 역시 동일한 방 법으로 평가가 가능하며, 기준기간은 과거 자료의 유무에 따라 다소 차이가 있지만 통상 30년을 기준으로 한다. 따 라서 과거 30년에 대한 홍수 취약성을 평가한 후, 기후변 화 시나리오를 고려하여 미래의 홍수 취약성을 평가한다.

미래의 홍수 취약성 평가기법을 자세히 살펴보면, 노출 과 적응능력은 과거기간과 동일하다고 가정하고, 기후 및 수문시나리오의 변화만을 고려하여 평가하게 된다. 본 연 구에 사용된 기후 및 수문시나리오는 312개로 구성되어 있기 때문에, 312개의 민감도 지표를 생성시킬 수 있으며, 이를 이용하여 총 312개의 취약성 평가 결과를 제시할 수 있다. 이 결과를 Box-Whisker 그래프 및 여러 통계적 수

치를 이용하여 각 시나리오 및 모형에 따라 발생할 수 있 는 범위를 제시할 수 있다. 특히 최빈값, 중간값, 평균값 등 평가 결과에서 대표값을 산정할 수 있는데, 본 연구에 서는 312개 모든 시나리오의 특성을 반영하기 위해 평균 값을 이용하여 최종평가를 수행하였다.

3. 대상유역 및 자료수집 3.1 대상유역

기후변화에 따른 홍수의 취약성을 평가하기 위한 유역 구분은 해당 연구의 최종 평가 목적에 부합하면서, 기후 변화 시나리오의 해상도, 유출모형의 적용 범위, 결과의 활용성 등을 고려하여 결정해야 한다. 국가수자원관리종 합정보시스템 (WAMIS)에서 자료를 기본적으로 단위유 역, 중권역, 대권역 수준으로 제공하고 있는데, 본 연구에 서는 기후시나리오 해상도 및 유출모형의 적용유역 등을 고려하여 중권역으로 구분하여 연구를 수행하였다.

본 연구의 대상지역은 Fig. 2에 제시된 바와 같이 우리

나라 전역이며, 5개의 대유역으로 구성되어 있다 (임진강

유역 및 제주도 등 도서지역은 제외). 5개의 대유역은 지

형학적으로 109개의 중규모 유역 (중권역)으로 구분되는

데, 한강 26개, 낙동강 33개, 금강 21개, 섬진강 15개, 영산

강 14개로 구분된다. 유역면적은 북쪽에 위치한 한강유역

이 약 34,400 km

으로 가장 크며, 유로연장은 남동쪽에 위

치한 낙동강유역이 약 520 km로 가장 길다. 강수량은 섬진

강유역이 연평균 1,418 mm로 가장 많으며, 낙동강유역이 1,156 mm로 가장 적다(Bae et al., 2008a). 유역별 극한사 상 관련 수문기상지표들을 산정하기 위해 183개 강우관측 소의 강수량자료 및 세 수문모형(PRMS, SWAT, SLURP) 을 통해 모의된 유출량자료를 수집하였고, 노출 및 적응 능력의 산정을 위해 사회·경제적 지표, 지형 자료, 홍수방 어시설 등을 유역 단위로 구축하였다.

3.2 민감도 지표 산정 및 분석

유역별 극한사상 관련 수문기상지표들을 산정하기 위 해 183개 강우관측소의 강수량 자료를 수집하고, 강우-유 출모형의 매개변수를 추정하기 위해 9개 댐 유역의 유출 량 자료를 이용하였다. 수집한 강수량 자료를 이용하여 유역 평균강수량을 산정하였으며, 이 강수량 자료를 이용 하여 PRMS, SWAT, SLURP 모형에 적용하여 모형의 매 개변수를 산정하고, 각 유역별 세 모형의 평균 유출량을 산정하였다 (정일원 등, 2008). 산정된 유역 평균강수량 및 유출량을 이용하여 민감도 지표인 PN80, PX1D, MDF 를 추출하였다. Fig. 3은 홍수 취약성의 민감도 지표를 나 타낸 것으로 PN80은 한강 하류지역과 섬진강, 영산강유 역에서 발생빈도가 높은 것으로 분석되었다. 이러한 지역 에서는 평균적으로 연 2회 이상 80 mm 이상의 호우가 발 생하는 것으로 분석되었다. 이에 비해 상대적으로 낙동강 중상류유역은 발생빈도가 연 1회 이하로 나타났다. 우리 나라의 강수특성상 대부분 서해와 남해쪽에서 수분이 유 입되기 때문에 이러한 지역적 분포를 나타내는 것으로 판 단된다. 낙동강 중상류유역의 경우에는 수분공급지역이 멀어 80 mm 이상의 호우발생일수가 상대적으로 적은 것 으로 사료된다. PX1D의 경우 북쪽지역과 남해안 지역에 서 상대적으로 높은 값을, 두 지역의 사이에 위치한 중간 지역에서 상대적으로 낮은 값을 보였다. 특히 영·섬강 유 역에서 약 130～150 mm 정도의 값을 가지는 것으로 나타 났으며, 낙동강 중·상류 유역에서는 약 80～90 mm 정도 의 낮은 값을 보였다. 이와 더불어 MDF도 한강 및 영·섬 강 유역에서 크게 나타나며, 대체로 수계별 하류유역에서 높은 값이 나타났는데, 이는 PX1D의 영향 때문으로 판단 된다.

3.3 노출 관련 자료 수집 및 분석

자산밀도 (ASA)는 공시지가에 대한 국토해양부 연차 보고서의 평균공시지가현황을 기준으로 산정하였다. 지 가는 토지의 자산가치 변화를 대표할 수 있는 지표로써 공시지가가 높은 지역이 침수될 경우 홍수피해가 더 클 것으로 판단하였다. 이 자료는 전국 시, 군, 구와 같이 행 정구역 별로 구성되어 있는데, 유역별 자료로 변환하기

위해 유역별 포함된 행정구역의 편입면적비를 산정하고 이를 행정구역별 공시지가에 곱하는 방법을 이용하였다.

Fig. 3은 추정된 유역별 자산밀도를 나타낸 것으로 대도 시를 중심으로 높게 나타나는 것을 볼 수 있다. 유역별 인 구밀도(POP)는 국가수자원관리종합정보시스템(WAMIS) 에서 제공하는 2000년도 자료를 이용하였다. 본 연구에서 는 유역별 인구를 유역면적으로 나누어 단위면적당 인구 밀도를 산정하였다. Fig. 3에서 보는 바와 같이 서울, 경기 도, 대전, 광주, 부산, 대구 등의 지역이 포함된 유역에서 인구밀도가 높았으며, 강원도유역과 섬진강유역에서 인 구밀도가 가장 낮게 나타났다. 실제로 인구밀도가 높다고 반드시 홍수피해에 많이 노출되어 있는 것은 아니기 때문 에 보다 정확한 평가를 위해서는 홍수위험구역내에 위치 한 인구의 수와 나이, 교육수준 등의 자료가 필요하나 이 에 대한 영향을 본 연구에서 반영하지 못하였다. 유역의 평균표고 (ELEV)는 그림으로 제시하진 않았지만, 국가수 자원관리종합정보시스템 (WAMIS)에서 제공하는 자료를 이용하였으며, 태백산맥과 소백산맥을 중심으로 높은 동 쪽이 높고 서쪽이 낮은 동고서저형의 특성을 보였다.

3.4 적응능력 관련 자료 수집 및 분석

하천개수율 (CI)은 외수방어시설로서 일반적으로 전국

행정구역별 통계연보에 수록된 지방 2급 이상의 하천을

기준으로 완전개수연장 대비 기개수연장을 백분율로 환

산하여 산정하였다. 본 연구에서는 국가수자원관리종합

정보시스템 (WAMIS)에서 제공하는 자료를 이용하였으

며, 이 자료는 한국하천일람을 기준으로 제방구축이 요구

되는 지역에서 2001년도 기준 제방 구축 비율을 산정한

다음 유역별 자료로 변환한 것이다. 하천개수율의 범위는

유역에 따라 58～100%의 값을 보였다. 유역별로는 한강

하류유역과 금강유역에서 개수율이 높은 것으로 분석되

었으며, 이에 비해 상대적으로 낙동강 및 영·섬강에 위치

한 유역들에서는 개수율이 낮은 것으로 나타났다. 내수배

제시설의 총양수량 (PUMP)는 유역 내 내수배제시설의

총양수량을 합하여 산정하였으며, 주로 서울과 부산 그리

고 대전, 광주 등의 대도시에 많이 구축되어 있는 것으로

나타났다. 배수펌프장은 내수방어시설로서 소방방재청에

서 보유하고 있는 전국 배수펌프장 현황을 사용하여 배수

펌프장의 위치에 따라 행정구역별로 분류하고, 행정구역

별 처리능력을 산정한 다음 이를 유역 단위로 환산한 것

이다. 댐홍수조절용량 (DFC)은 홍수조절 능력이 있는 댐

을 대상으로 이 용량이 하류의 홍수관리에 영향을 미친다

고 가정하였다. 댐 하류부의 유역들은 하류로 갈수록 댐

에 의한 영향이 감소하고 합류로 인하여 댐의 영향을 받

는 점을 고려하여 유역의 누가면적을 이용하여 하류부의

Fig. 3. Values of Sensitivity (upper), Exposure (middle), Adaptation Capacity (bottom) Index

홍수조절효과를 평가하였다. 한강유역에서는 소양강댐, 충주댐, 화천댐, 횡성댐, 청평댐 5개 자료를 이용하였으며, 낙동강에서는 안동댐, 임하댐, 합천댐, 부항댐, 성주댐, 남 강댐, 밀양댐, 운문댐 등 8개 댐자료를 이용하였다. 금강 유역에서는 용담댐, 대청댐, 보령댐, 부안댐을, 섬진강유 역에서는 섬진강댐과 보안댐 그리고 영산강유역에서는 장흥댐 자료를 이용하였다.

3.5 미래 기후 및 수문시나리오 수집 및 분석 본 연구에서는 앞서 언급했던 바와 같이 기존에 생산된 39개 미래 기후 시나리오와 312개 유출 시나리오를 바탕 으로 취약성 지표를 산정하여 변동성을 평가하고, 그에

따른 미래의 홍수의 취약성을 평가하게 된다. 그에 앞서 본 절에서는 사용된 미래 기후 및 수문시나리오의 홍수에 관한 특성을 살펴보았으며, Table 2는 5대강 유역의 여름 철 강수량 및 유출량의 변화율을 산정한 것이다. 전체 권 역에서 여름철의 강수량과 유출량의 증가를 전망하였으 며, 미래기간으로 갈수록 점차 증가하는 것을 확인할 수 있다. 특히 기준기간에도 민감도가 높은 영산강, 섬진강, 한강 등의 변화가 상대적으로 큰 것을 확인할 수 있었다.

이러한 결과는 수자원의 양적인 측면에서는 분명 이로울

수 있으나, 여름철 유출량 증가는 홍수라는 위험이 더욱

증대될 것으로 예상할 수 있다. 본 논문에서는 제시하지

않았지만 미래 기후 시나리오의 경우 대부분의 모델에서

Component Period Han River Nakdong River Kum River Sumjin River Youngsan River Total Precipitation

S1 12.52 8.80 10.84 13.79 14.84 11.54

S2 15.63 12.58 14.05 17.17 19.17 15.07

S3 15.66 12.65 14.10 17.24 19.27 15.13

Runoff

S1 18.17 11.96 14.63 19.35 21.89 16.25

S2 21.03 16.05 17.59 22.62 26.58 19.79

S3 21.03 16.13 17.63 22.70 26.70 19.85

Table 2. Changes of Precipitation and Runoff in Summer

Flood Vulnerability Flood Damage

Fig. 4. Flood Vulnerability and Flood Damage in Current Period

겨울철과 여름철의 강수량 증가가, 봄철과 가을철의 감소 가 전망되었으며, 기타 시나리오의 자세한 특성은 참고문 헌을 참조하길 바란다 (배덕효 등, 2011; 교육과학기술부, 2011; Bae et al., 2008b; Jung et al., 2011).

4. 결과 및 분석 4.1 기준기간의 홍수 취약성 평가

미래에 대한 홍수 취약성 분석에 앞서 현재 기후상황에 서의 유역별 홍수의 민감도, 노출, 적응능력을 산정하였 다. 여기서 각 지수는 세부 지표들을 정규화하여 동일 가 중치 가정 하에서 산정하였다. 민감도의 경우 한강, 섬진 강, 영산강 하류 유역 및 낙동강 일부 유역에서 높은 것으 로 나타났으나, 상대적으로 낙동강 상류유역에서는 낮게 나타났다. 노출정도는 ELEV, POP, ASA를 이용하여 산 정하였으며, 여기서는 ELEV가 낮을수록 POP와 ASA가 클수록 노출정도가 심한 것으로 가정하였다. 산정 결과

한강 하류유역과 낙동강 유역에서 높은 것으로 나타났으 며, 이는 대도시에서 인구 및 자산 밀도가 높을 뿐 아니라 유역고도가 낮기 때문이다. 적응능력에서는 CI, PUMP, DFC 지표가 클수록 유역의 적응능력이 높다고 가정하였 다. 민감도와 동일한 방법으로 적응능력을 산정하였으며, 산정 결과 적응능력은 한강 하류유역과 금강유역에서 높 은 것으로 나타났다. 이 지역들은 꾸준히 치수능력 증대 사업이 수행되어 온 유역들이다. 상대적으로 한강 상류유 역과 영산강 및 섬진강 유역에서는 홍수피해에 대한 적응 능력이 낮은 것으로 나타났다 (정일원, 2008).

최종적으로 민감도와 노출정도를 곱하고, 이 값을 적응

능력으로 나누어 취약성을 산정하였다. Fig. 4는 본 연구

에서 적용한 방법을 통해 산정한 현재 기후상황에서의 취

약성과 과거 단위면적당 홍수 피해액 현황을 비교하여 제

시한 것이다. 지역별로 홍수피해에 취약한 지역은 한강의

중하류유역과 영산강 및 섬진강 하류 유역으로 분석되었

다. 이에 비해 한강 상류 및 낙동강 중상류유역은 상대적

Fig. 5. Comparison of the Exposure, Sensitivity, Adaptation Capacity on Each River Basin

으로 취약성이 낮은 지역으로 나타났다. 한강 중하류 유 역은 적응능력이 매우 높은 지역이나 기후인자에 대한 민 감도와 노출정도도 매우 커 결과적으로 취약한 지역으로 산정되었으며, 섬진강과 영산강유역의 경우는 높은 기후 민감도에 비해 적응능력이 낮아 취약성이 높게 산정되었 다. 본 연구에서 추정한 홍수 취약성은 Fig. 4의 실제 홍수 피해액과 비교 했을 때, 정도의 차이는 있지만 공간적으 로 유사한 패턴의 결과를 보여, 본 연구의 취약성 평가방 법이 신뢰성 있는 결과를 제시할 수 있는 것으로 판단되 었다.

홍수에 취약한 유역의 요인을 판단하기 위해 Fig. 5와 같이 각 권역별로 중권역들의 민감도, 노출, 적응능력을 방사형 그래프로 도시하였다. 한강유역과 낙동강유역의 경우 상류와 하류의 특성이 달라 그림과 같이 일관된 특 성이 나타나지 않았으나, 영산강과 섬진강의 경우 민감도 가 크고 적응능력이 작은 일관성을 찾을 수 있었다. 이는 전체적으로 섬진강과 영산강의 홍수방어에 대한 투자가 적다는 것을 알 수 있다. 또한 권역별 평균을 도시한 결과

민감도는 섬진강, 영산강, 한강, 낙동강, 금강 순 이였으며, 노출은 낙동강, 한강, 금강, 영산강, 섬진강, 마지막으로 적응능력은 한강, 금강, 낙동강, 영산강, 섬진강 순 이였다.

이러한 평가 결과는 노출에 따라 홍수 방어와 같은 인프 라시설의 투자가 결정되는 것을 알 수 있었다. 다만, 미래 에는 민감도가 시공간적으로 변하게 되기 때문에 이에 대 한 고려가 필요할 것이다.

4.2 미래기간의 홍수 취약성 평가

Fig. 6은 미래기간 홍수 민감도 지표를 나타낸 것으로 PX1D와 PN80은 39개 기후시나리오에서 산출한 결과이 며, MDF는 312개 수문시나리오에서 산정한 결과를 Box- Whisker를 통해 도시화한 것이다. 대부분의 지표가 미래 시나리오 상황에서 지속적으로 증가하는 것으로 나타났 다. 또한 전체 유역 평균 PX1D, PN80는 15～25% 정도 증 가하였으며, MDF는 S3기간까지 기준기간에 비해 약 20

～40% 정도 증가하는 것으로 나타났다. 정일원 등 (2010)

은 국내 하천유량의 기후변화에 의한 탄력성을 1.5～1.9라

Fig. 6. Changes of Flood Sensitivity Index (PX1D, PN80, MDF) in the Future Period

S0 S1 S2 S3

AVE STDEV AVE STDEV AVE STDEV

Han River

A2 0.3670 0.0436 0.3918 0.0518 0.4102 0.0671

A1B 0.3650 0.0403 0.3895 0.0463 0.4037 0.0603

B1 0.3807 0.0457 0.3910 0.0538 0.4095 0.0508

Total 0.2753 0.3709 0.0438 0.3908 0.0508 0.4078 0.0602

Nak River dong

A2 0.2598 0.0370 0.2851 0.0415 0.3140 0.0517

A1B 0.2572 0.0333 0.2792 0.0394 0.3012 0.0543

B1 0.2698 0.0358 0.2916 0.0370 0.3071 0.0434

Total 0.1936 0.2623 0.0360 0.2853 0.0397 0.3074 0.0504

River Kum

A2 0.2711 0.0370 0.2913 0.0440 0.3058 0.0528

A1B 0.2692 0.0318 0.2852 0.0361 0.2963 0.0460

B1 0.2825 0.0377 0.2936 0.0401 0.3100 0.0449

Total 0.1890 0.2742 0.0360 0.2900 0.0405 0.3040 0.0487

Sum jin River

A2 0.3614 0.0422 0.3867 0.0493 0.4173 0.0631

A1B 0.3594 0.0348 0.3767 0.0450 0.3980 0.0522

B1 0.3737 0.0399 0.3939 0.0411 0.4119 0.0510

Total 0.3667 0.3649 0.0397 0.3857 0.0460 0.4091 0.0565

Young san River

A2 0.3086 0.0398 0.3359 0.0453 0.3705 0.0650

A1B 0.3092 0.0319 0.3303 0.0455 0.3508 0.0531

B1 0.3218 0.0373 0.3412 0.0420 0.3607 0.0511

Total 0.3432 0.3132 0.0371 0.3358 0.0446 0.3607 0.0575

Table 3. Average and Standard Deviation of Sensitivity on 5 River Basins in the Future 고 평가하였으며, 이와 마찬가지로 MDF도 PX1D의 약 2

배 정도 증가하는 것을 확인할 수 있다. 수치를 정량적으 로 분석하면 PX1D의 경우 기준기간 약 110 mm에서 S3 기간에는 130 mm 정도로 약 20% 증가하였으며, PN80의 경우 1.5회에서 1.7회 정도로 약 13% 정도 증가하는 것으 로 나타났다.

PX1D, PN80, MDF의 변화를 고려하여 민감도를 산정 한 결과 모든 유역에서 증가하는 것을 확인하였으나, 그 중 S1기간에 가장 크게 증가한 후 미래기간으로 갈수록 큰 변화를 보이지 않았다. 5대강 권역 중 한강 (+0.16)과 금강유역 (+0.1)의 민감도 변화가 수치상 가장 크지만, 이 는 한강과 금강유역이 기후변화에 더욱 민감하게 작용할

것으로 판단된다. 섬진강 (+0.08)의 경우 기본적으로 민감 도가 큼에도 불구하고 변화가 상당히 큰 것을 확인할 수 있다. Table 3은 산정된 미래기간의 민감도를 권역별, 3가 지 시나리오에 대해 평균과 표준편차를 나타낸 것이다.

공통적으로 S1기간에서 S3기간으로 갈수록 평균과 표준

편차가 커지는 것을 확인할 수 있었으며, 이는 민감도가

커짐과 동시에 각 시나리오와 GCM에서 발생할 수 있는

불확실성의 범위가 커지는 것을 의미한다. 대권역별로 살

펴보면 한강, 금강, 낙동강 유역에서 크게 증가하는 것으

로 보인다. 이는 강수량이 가장 크게 증가하는 유역에서

도 모형에 따른 오차의 범위 역시 크게 나타나는 것이며,

이로 인해 취약한 지역의 취약성을 가중시킬 것으로 사료

S0(1971~2000) S1(2010~2039)

S2(2040~2069) S3(2070~2099)

Fig. 7. Flood Vulnerability in the Current (SO) and Future (S1, S2, S3) Period

된다.

Fig. 7은 현재와 미래기간의 홍수 취약성 평가 결과를 도시화한 것으로 312개 취약성 결과를 평균한 값이다. 홍 수 취약성의 공간적인 분포는 기준기간과 유사하게 나타 나며, 기간이 지날수록 대부분 유역에서 꾸준히 증가하는 것을 알 수 있다. 미래기간 (S1, S2, S3)의 홍수 취약성은 기준기간에 비해 전체 유역 평균 약 30%, 40%, 50% 정도 증가하는 것으로 나타났으며, 대체로 각 권역의 하류 유 역에서 높게 나타났다. 권역별로 분석한 결과 S3기간에서 낙동강이 95%로 가장 크게 증가하는 것을 보였으며, 금강 52%, 한강 43%, 섬진강 14%, 영산강 -3%로 홍수 취약성 심도변화율을 보였다. 이는 낙동강 중·상류 유역에 PN80 이 크게 증가함과 동시에 PX1D, MDF도 증가하기 때문 으로 판단된다. 뿐만 아니라 낙동강 유역이 다른 지역에 비해 노출이 높고, 적응능력이 작아 민감도 지표의 변화 에 민감하기 때문으로 사료된다. 섬진강 유역의 경우 낙 동강과는 달리 기후변화에 따른 홍수 취약성 심도의 변화

율은 낮았으나, 기본적으로 매우 낮은 적응 능력으로 인 해 취약성 심도 자체는 가장 클 것으로 판단된다.

5. 결 론

본 연구에서는 기후변화에 따른 홍수 취약성 평가기법

을 제안하였으며, 국내 109개 중권역에 적용하였다. 기준

기간에는 국내 강우관측소에서 유역평균 강수량과 그 강

수량을 이용하여 PRMS, SWAT, SLURP 모형으로 산정

된 유출량을 이용하여 민감도를 산정하였다. 또한 국가수

자원관리종합정보시스템 (WAMIS)에서 제공하는 사회-

경제학적 지표, 지형, 홍수 방어 시설 자료를 이용하여 노

출 및 적응능력 지표를 산정하였으며, 이상의 자료를 토

대로 현재 기후 상황에서의 홍수 취약성 평가를 수행하였

다. 또한 미래의 홍수의 취약성을 평가하기 위해서 3개 시

나리오, 13개 GCMs, 8개 수문모형에서 산정된 39개 미래

기후시나리오 및 312개 미래 수문시나리오를 사용하여 기

준기간 S0 (1971～2000년) 대비 미래기간 S1 (2010～2039 년), S2 (2040～2069년), S3 (2070～ 2099년)의 홍수 취약 성을 평가하였으며, 평가 결과는 다음과 같다.

1) 취약성을 평가한 결과 현재 기후 상황에서 홍수에 취약한 지역은 한강 중하류유역과 섬진강 및 영산 강 하류 지역으로 나타났으며, 이에 비해 낙동강 중·

상류유역은 상대적으로 취약성이 낮은 지역으로 나 타났다. 특히 섬진강 유역이 홍수에 가장 취약한 것 으로 분석되었는데, 그 요인으로는 현저하게 낮은 적응능력과 상대적으로 높은 민감도에 의한 것으로 사료된다.

2) 미래 기후변화 시나리오를 고려한 결과 홍수 취약성 의 경우 공간적인 분포는 기준기간과 유사하게 나타 났으며, 모든 유역에서 취약성이 증가할 것으로 보 인다. 특히 S1, S2, S3 기간 동안 각각 30, 40, 50%로 꾸준히 증가할 것으로 나타났으며, 특히 한강, 낙동 강 권역에서 가장 크게 변할 것 (+95%)으로 분석되 었다.

3) 미래 홍수취약성 평가 시 발생하는 불확실성을 평균 과 표준편차를 통해 평가하였으며, 평가결과 미래기 간으로 갈수록 민감도의 불확실성 범위가 커지는 것 을 확인할 수 있었다. 특히 한강 유역과 섬진강 유역 이 평가 시 발생하는 불확실성이 가장 큰 것으로 나 타났다.

이상의 결과로부터 현재 기후상황에서 홍수에 가장 취 약한 지역은 한강, 영산강, 섬진강 하류지역으로 나타났으 며, 기후시나리오를 이용한 미래기간에는 낙동강 유역에 서 홍수 취약성이 가장 크게 증가할 것으로 분석되었다.

하지만 섬진강 유역이 기본적인 적응능력이 낮기 때문에 미래에 도 섬진강 유역이 홍수에 가장 취약할 것으로 분 석되었다. 이러한 분석 결과는 섬진강 유역의 적응능력 부족에서 기인된 것이며, 이는 미래의 기후변화에 따라 현재 취약한 지점들에 대한 국가 차원의 투자 및 대책이 필요할 것으로 사료된다.

본 연구는 국내에서 가용한 기후 및 수문 자료, 기타 유 역별 특성 자료들을 이용하여 홍수 취약성 평가 기법을 개발하였다는 측면과 MME기법을 이용하여 홍수 취약성 의 불확실성을 정량적으로 평가한 측면에서 가치가 있다 고 판단된다. 다만 제시한 홍수 취약성 평가기법에는 몇 가지 한계점을 지니고 있는데, 첫째, 수집 가능한 자료의 한계로 인하여 노출 및 적응능력 지표 선정에 한계가 있 다는 점과 생산된 기후 및 수문 시나리오의 시간 및 공간 적 해상도이다. 이는 추후 개선이 필요하다고 판단된다.

이와 더불어 기후변화에 따른 홍수취약성 분석에 있어 가장 문제가 되는 것은 분석의 불확실성 문제이다. 이는

현재 기후변화에 따른 제반분야의 응용에서 공통으로 격 고 있는 문제이기도 하지만, 이를 최소화하기 위해 다양 한 연구들이 진행되고 있다. 고해상도 기후시나리오의 생 산 및 불확실성 분석, 다양한 상세화 기법의 적용 및 분석, 수문모형의 불확실성 분석 등은 보다 정확한 기후변화에 따른 홍수지표 산정의 향상을 위한 미래의 연구과제이다.

또한, 취약성을 정량적으로 분석하기 위한 지표의 개발에 대한 연구도 수행되어야 할 것이다. 향후 기후변화로 인 한 홍수 측면의 취약성을 극복하기 위해서는 수자원장기 종합계획의 ‘치수 종합계획’과 연계하여 적응방안이 도출 되어야 할 필요가 있다.

감사의 글

본 연구는 국토해양부 한국건설교통기술평가원의 2009 건설기술혁신사업인 ‘기후변화에 의한 수문 영향분석과 전망’ 과제에 의해 지원되었습니다.

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논문번호: 11-012 접수: 2011.01.31

수정일자: 2011.05.16/07.07 심사완료: 2011.07.07