ISSN 1598-835X
연안지역별 자연재해 위험인식 차이에 관한 연구 *
Variance in Natural Hazard Risk Perception in Coastal Areas
1)
박형준**ㆍ하경준***ㆍ이달별****ㆍ정주철*****
Hyungjun ParkㆍGyoungjun HaㆍDalbyul LeeㆍJuchul Jung
***** 이 논문은 2017년 한국환경정책학회 춘계학술대회에서 발표한 논문을 수정･보완 한 것이며, 2014년도 정부(교육부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행 된 기초연구사업의 성과입니다(NRF-2014R1A1A2059729).
***** 주저자, 부산대학교 도시공학과 박사과정
***** 공동저자, 부산대학교 도시공학과 박사
***** 공동저자, 동의대학교 소방방재행정학과 조교수
***** 교신저자, 부산대학교 도시공학과 부교수
요약: 본 연구는 연안지역별 주민의 위험인식 차이를 분석하는데 목적을 둔다. 자연재해 분야의 연구 및 정 책에서는 연안지역의 위험을 평가하기 위하여 과거 피해통계를 활용하고 있다. 평가결과는 자연재해 관리 및 기후변화에 대응 정책 근거로 사용되며, 연안지역별 위험 정도의 차이에 따라 정책이 개발되어 왔다. 그 러나 정책의 대상이 되는 지역사회의 주민이 인지하는 위험인식과 정도에는 연구의 관심이 부족하였다. 위 험지역에서의 정책이 효과적으로 실행되기 위해서는 주민 인식 이해가 필요하다. 이에 본 연구는 국내 연 안지역 주민 900명에 대한 전화설문조사를 실시하고, 위험인식(관심, 방재정책이해, 예상피해)에 대한 연 안별 차이를 밝히고자 하였다. 이를 위하여 본 연구는 설문조사 결과에 대한 분산분석 및 회귀분석을 수행 하였다. 분산분석 결과는 연안별로 위험에 대한 관심과 예상 피해에 대한 인식 차이를 보여주었다. 회귀분 석모형의 자료는 등분산성에 대한 가정이 위배되어, 본 연구는 로버스트 표준오차를 활용한 회귀분석을 수 행하였다. 회귀분석 결과에서는 연안지역의 차이가 위험 인식(위험 관심 및 예상 피해)에 영향을 미치는 것 으로 나타났다. 서해 지역의 주민이 다른 지역 주민들보다 낮은 위험 인식 수준을 갖는 것으로 나타났다.
본 연구의 정책적 함의는 다음과 같다. 정책결정권자는 향후 피해가 증가할 것으로 예상되는 서해지역 주 민의 위험 인식 수준이 낮게 나타난 점에 대하여 관심을 기울여야 한다. 연안별로 위험 인식이 다른 점을 반 영하여 향후 기후변화 적응 및 자연재해 완화대책이 수립되어야 한다.
핵심주제어: 위험 인식, 연안지역, 연안 유형
Abstract: This study analyzes the differences in risk perception among residents of coastal areas. Research and policy-making regarding natural disasters often use damage statistics from past events to assess hazards in coastal areas. The results of such assessments are used as a policy basis for natural disaster management and responding to climate change.
Policies are then developed differently by coastal region according to the degree of risk.
However, attention has not been paid to the types and degrees of risks perceived by the community residents who are the targets of these policies. For the policies to be implemented effectively in hazardous areas it is necessary to understand how residents perceive the risks. To identify the differences in risk perception (i.e. interest, understanding
I. 서론
본 연구는 연안지역별 자연재해 위험인식을 분석하는데 목적을 둔다.
연안지역은 자연재해로 인한 피해를 매년 받으며, 그로 인한 부정적인 사 회경제 영향은 더욱 커질 것이다(IPCC, 2013; 해양수산부, 2016). 국내 연 안 재해 예측에 따르면, 2011년 기준 백 년에 한 번 일어나는 빈도의 큰 규모의 해일고가 점점 더 빈번이 발생하여 2100년에는 일 년에 한번 꼴로 자주 발생할 것이다(조광우 등, 2012). 기후변화에 대하여 적응문제에 접 근하기 위해서는 사회-경제적 프레임 전환이 필요하다(유정민･윤순진, 2015). 특히, 연안지역은 기후변화로 인한 자연재해의 영향이 커지므로, 현명한 대응방식이 필요하다(Berke, 1995; Beatley, 2009).
국제재해경감기구(UNISDR)을 비롯한 세계 각국은 지역사회가 레질리 언스를 추구하여 재해를 줄이려 한다(UNISDR, 2009). 레질리언스는 취약 성을 감소시키고, 신속하게 대응 및 복구를 통해 보다 나은 상태에 도달하 는 역량이다(Beatley, 2009). 이에 우리나라도 지역사회가 레질리언스를 갖출 수 있도록 계획수단을 마련하였다(최충익 등, 2012). 계획수단은 제2 차기후변화적응대책(저탄소녹색성장기본법), 풍수해저감종합계획(자연재
of disaster prevention policies, and expected damages) of people in coastal areas, this study undertook a telephone survey of 900 coastal residents in South Korea. Analysis of variance (ANOVA) and regression analyses were performed on the survey results. The ANOVA results showed differences in the residents' interest in the risks and their perception about the expected damages according to coastal area. Robust standard errors were computed because the model significantly violated homoscedasticity. The regression analysis results showed that differences in coastal areas affect residents' risk perception (i.e. interest in risks and expected damage). Residents of West Sea regions showed lower levels of risk perception than those in other regions. Policy decision makers should pay attention to the fact that risk perception levels are lower among residents in West Sea regions, where damage levels are expected to increase in the future. Climate change adaptation and natural hazard mitigation measures should be established with respect to the risk perception levels in coastal regions.
Key Words: Risk Perception, Coastal Area, Coastal Type
해대책법)이다(관계부처 합동, 2016; 국민안전처, 2016). 또한, 정부는 연 안통합관리계획 및 연안지역관리계획(시･군･구)을 통해 연안지역의 지속 가능성을 도모하고 있다(해양수산부, 2016).
계획이 실질적인 효과를 위해서는 자연재해에 대한 주민 이해가 무척 중요하다(고재경･이우평, 2016). 위험지역의 정책수립과정에서부터 주민 이해가 바탕이 되지 않으면, 주민이 참여한 계획이 바람직한 방향으로 수 립되지 않기 때문이다(Godschalk et al., 2003). 이에 따라 2017년 현재 우리나라 정부는 지역사회 주민에게 위험 및 정책 정보에 대한 내용을 공 개하고 있다. 행정안전부는 매년 지역사회의 위험 정도와 정책을 평가하 여 지역사회가 스스로 자연재해에 대응하도록 유도하고 있다.
지역사회가 정책에 대한 평가는 주민 인식 분석과 함께 이뤄져야 한다.
주민이 자연재해 위험에 대해서 이해하는 정도와 자연재해에 대한 통계 및 예측자료를 비교하여, 연안지역에 맞는 정책이 개발되어야 한다(윤성 순 등, 2015). 자연재해 정책이 지역 특성을 반영하지 않은 경우, 정책 효 과를 기대하기 어렵기 때문이다. 그렇지만 주민이 자연재해 위험에 대해 인지하는 수준은 지역별 자연재해 위험 및 정책 분석과 함께 이뤄지지 못 하고 있다(Highfield et al., 2014). 지역별 정책 대상인 주민의 위험인식이 지역별로 분석되어야 한다.
특히, 자연재해 위험이 커지고 있는 국내 연안지역에서의 정책을 수립 하기 위해서는 지역별 위험인식 분석이 필요하다. 국내 연안지역 자연재 해 특성이 다르며, 이에 맞춘 위험 인식이 수준이 정책에 반영되어야 한 다. 서해 연안지역은 해수면 상승으로 인한 침수면적이 큰 지역으로 예측 되고 있다(조광우 등, 2012). 이와 같은 위험 특성을 고려하여 국내 연안 지역에 거주하는 주민이 인지하는 위험인식에 대한 지역별 분석이 필요하 다. 이에 본 연구는 자연재해 위험 인식에서 연안지역별 차이를 고려한 분석을 수행하고자 한다. 분석결과는 연안별로 수행해야 하는 자연재해 정책방향을 제시할 수 있을 것이다.
Ⅱ. 이론적 고찰 및 선행연구 검토
1. 자연재해 대응에서 위험인식의 중요성
자연재해를 줄이기 위한 대책에서 주민 위험인식은 중요하다(Lindell, 2013). 주민들이 위험을 인지하지 않고 있다면, 정책집행자가 수립하는 정책이 지지를 받기 어렵기 때문이다(고재경･이우평, 2016). 정책 수립 시 주민의 중요성은 국내에서도 제도화된 내용으로, 국내 풍수해저감종합계 획 수립 시 설문조사를 통해 위험요인을 조사 및 분석, 대책 수립 후 공청 회를 수행한다(국민안전처, 2016). 자연재해 대책 수립 단계에서도 좋은 계획을 수립하기 위해서는, 위험정보에 대한 주민 인식이 수반되어야하는 점이 미국에서 계획수립과정에서의 교훈이다(Godschalk et al., 2003). 수 립된 저감대책이 효과적으로 적용되기 위해서는 주민들에게 교육이 병행 되어야 한다(Olshansky et al., 1998). 그러므로 주민이 인지하는 자연재해 에 대한 위험 인식은 지역사회를 고려한 방재 정책 효과를 높이는데 중요 한 역할을 한다(Raaijmakers et al. 2008; Bradford et al., 2012).
정책대상이 되는 주민이 위험정보를 인식하는 방법은 사회적인 요소에 의존한다(Sjöberg, 2000). 주민은 전문가가 사용하는 분석방법을 사용한다 거나, 공무원 등 정책집행자들이 사용할 수 있는 정보를 사용하지 않는다 (Garvin, 2001). 주민 위험 인식을 측정하기 위한 연구는 심리학 분야에서 Nunnally and Bernstein(1994)이 제안한 심리측정(Psychometry) 패러다 임을 바탕으로 한다. 재난 관리 분야에서 위험 인식 연구는 위험에 대해 주민의 관심, 방재대책을 통한 관리, 예상 피해 정도 등을 설문한다(Lin et al., 2008; Brody et al., 2008; Peacock et al., 2005).
재난 관리 분야의 위험 인식 연구는 인구사회학적인 요소, 재난 경험을 상정하고, PADM(Protective Action Decision Model) 등을 개발하여 발전 시키고 있다(Lindell, 2013). 구성요소 중 첫째는 인구사회학적인 요소이며 성별, 나이와 같이 결정되면 변하지 않는 요소와 후천적으로 습득하는 소득 및 교육 측면을 포함한다. 이와 관련한 연구에 따르면, 남자는 자신에게 닥
친 위험을 여성보다 과소평가한다(Flynn et al., 1994; Brody et al., 2008).
성별은 태어나면서부터 결정되기에, 정책이나 실험을 통해 변경할 수 없다.
성별, 나이와 달리 후천적으로 결정되는 교육수준 및 소득수준이 높을수록 위험에 대한 인식수준이 낮아지지만, 통계적인 유의성을 보여주지 못하였 다(Brody et al., 2008). 해수면상승에 영향을 받는 홍수터지역에 대해 사례 연구를 수행한 Ludy and Kondolf(2012)의 연구에서도 소득수준과 교육수 준이 높은 지역임에도 불구하고, 주민들이 안전하다고 인지하는 것으로 나 타났다. 둘째, 재난 경험 측면에서 보면, 사람들이 재해를 겪으면 두려움이 증가하여 위험인식에 영향을 준다라는 연구가 진행되었다(Bradford et al., 2012; Terpstra, 2011). 하지만 재해 경험이 주민들에게 항상 위험을 합리 적인 방향으로 인식시켜 주지 않는다. 자연재해의 경험이 주민들에게 안일 함을 심어주는 등의 잘못된 경험(false experience)으로 작용할 수 있다 (Lindell, 2013).
이들 모형에서 고려하는 인구사회학적인 요소인 사회경제적 배경, 자연 재해 학습상태는 지역 및 장소에 따라서 일관성을 보여주지 않는 한계가 있다(Kuhlicke et al., 2011). 이와 같은 위험인식 연구의 한계점을 극복할 수 있는 대안 모형으로서 지역사회 특성을 고려하고자 하였으며, 연구자 들은 지역 주민의 입지 특성을 분석에서 활용하였다(Brody et al., 2008;
Peacock et al., 2005). 위험지역 입지 여부와 위험 인식 간 관계를 분석한 연구는 미국의 플로리다 주를 대상으로 한 연구이다. 미국의 플로리다 주 는 연안에 인구밀도가 높으며, 매년 태풍으로 인한 바람피해 등의 자연재 해가 발생한다(Beatley, 2009). Peacock et al.(2005)의 연구는 플로리다 주에서 바람 피해가 심각하게 나타나는 지역에 거주하는 주민 인식을 분 석하였다. 바람 피해 위험 지역은 미국 공병단에서 제공하는 공간정보를 이용하여 확인할 수 있다. 전문가(미국 공병단)가 분석한 위험 지역 거주 주민의 위험인식이 그렇지 않은 지역보다 높은 수준으로, 전문가의 분석 결과와 주민의 위험 인식이 일치함을 보여주었다(Peacock et al., 2005).
2. 국내 연안지역 자연재해의 연안별 특성
연안관리법에 따라, 국내 연안지역에 해당하는 시･군･구는 총 74개이 다. 2014년 연안기본조사에 따르면, 2012년 기준 전국 시･군･구 인구의 27.1%인 약 천 3백만 명이 연안 시･군･구에 거주한다(해양수산부, 2015).
연안지역 재정자립도는 전국 수준(51.1%)에 비하여 낮은 수준인 28.9%이 다(해양수산부, 2015). 전국 대비 연안지역 인구 비율은 내륙지역보다 낮 지만, 산업단지의 84% 및 발전소 66%가 연안지역에 위치하여 사회경제에 미치는 영향이 크다(조광우 등, 2012). 연안 및 내륙지역 주민에 대한 설 문조사(2015년 실시) 결과에서는 연안지역이 자연재해에 위험한 것으로 보고 있다(윤성순 등, 2015).
연안지역은 해양의 영향으로 인해 자연재해 원인이 내륙지역보다 다양하 다(Beatley, 2009). 재정수준을 고려한 피해 횟수인 우심피해가 8회 이상 발 생한 시･군･구의 비율(2004-2013년)이 내륙지역에서 1%인 반면, 연안지역 에서 10%를 차지한다(윤성순 등, 2015). 또한, 대도시 기준 백만명당 사망 자(1990-2008년 기준)는 연안이 0.94로 내륙(0.55)보다 크다(Myung and Jang, 2011). 이와 같은 관측치는 연안지역 자연재해의 정도와 빈도가 더 크다는 점을 시사한다. 연안지역 자연재해는 미래에는 더욱 커질 것이다.
기후변화가 가속화되는 시나리오(RCP 8.5)에서는 2100년까지 0.52-0.98m 의 해수면 상승을 예측하고 있다(IPCC, 2014, p.13).
국내 연안지역은 재해 빈도와 특성이 연안별로 구분된다(윤성순 등, 2015). 해양수산부(2016)에서 수립하는 연안통합관리계획은 동해 연안의 해수면상승 높이가 서해, 남해보다 높다는 내용을 기술하고 있다. 이와 달 리 해수면 상승면적을 예측한 연구는 서해･남해연안을 취약한 지역으로 꼽고 있다(조광우 등, 2011, 2012). 이는 해안선 길이가 길고, 조차가 큰 서해의 특성이 나타나는데서 비롯되며, 동해보다 서해가 태풍 피해가 크 기 때문이다(윤성순 등, 2015). 전문가들은 Sjöberg(2000)이 주장한 바와 같이, 통계 혹은 예측 자료를 활용하여, 서해 연안이 미래에 더욱 위험할 수 있다고(침수면적 기준) 전문가들은 주장한다.
3. 자연재해 위험인식에 대한 선행연구 검토
본 연구는 자연재해에 대한 주민 인식 분석에 관한 연구를 검토하였다.
해외 위험 인식 연구에서의 지역특성을 다룬 연구는 연안지역과의 인접성, 위험지역 내 거주 여부 등 개인 단위의 지역 특성에 초점을 맞추고 있다 (Peacock et al., 2005; Brody et al., 2008). 위험한 지역에서 거주하는 주 민들이 더 위험하다고 느끼는 것으로 나타났으며, 이러한 변수로는 연안지 역까지의 거리(Brody et al., 2008) 혹은 위험지역 내 거주 여부(Peacock et al., 2005) 등을 변수로 활용하였다.
국내에서 진행된 위험인식에 대한 연구는 재해특성을 고려하기 위한 방 법을 채택하고 있다. 송해룡･김원제(2013)은 국내 지역 특성을 감안한 재 해 유형 중 어떤 재해가 위험인식에 영향을 많이 미치는지 분석하여, 풍수 해가 대설, 지진보다 심각한 자연재해라는 점을 발견하였다. 내륙 및 연안 지역 주민의 600명을 대상으로 한, 재해경험 여부에 따른 연안지역의 위 험 인식 차이는 통계적으로 유의미하지 않았다(윤성순 등, 2015). 연안지 역인 부산을 중심으로 분석한 연구(이재송 등, 2017)는 이론에서 강조해 온 재해 경험 여부 등의 재해 특성에 대한 변수가 분석과정에서 고려되지 못한 한계점이 있다.
이상의 국내･외 연구는 연안지역이 자연재해에 취약하다는 점을 바탕 으로 한 주민 인식 분석은 한계점이 도출되었다. 이론적 고찰에서 드러난 자연재해 특성에서의 연안지역의 차이가 주민 위험인식에서도 나타나는 지에 대해 확인되지 못하였다. 자연재해 통계 및 예측에서 드러난 서해연 안의 위험이 인식분석에서도 나타나는지 검토되어야 한다. 이에 본 연구 는 이와 같은 연구의 필요성에 따른 연구방법을 마련하고 분석을 수행한 다.
Ⅲ. 연구방법
1. 연구모형 및 가설
본 연구는 <그림 1>과 같은 2가지 연구모형을 설정하였다. 연구모형의 왼쪽 그림은 연안지역별로 위험인식이 다르다는 내용을 도식화하였다. 본 연구는 서해지역에 거주하는 주민이 동해 혹은 남해에 거주하는 주민보다 위험인식 수준이 더욱 높을 것이라는 내용을 가정하였다. 이에 따른 첫 번째 가설은 연안별 차이에 대한 내용으로, “연안지역별 주민의 위험 인식 이 다르다면, 기후변화로 인한 영향이 가장 큰 서해가 가장 높은 위험 인 식 수준을 가질 것이다”라는 내용이다.
<그림 1> 연구모형
연구모형의 두 번째는 연안지역 차이가 위험 인식 수준에 영향을 미치 는지 인과관계로서 밝히는 연구내용이다. 두 번째 가설은 연안별 차이와 위험 인식간의 인과 관계에 대한 내용으로, “연안지역의 차이가 연안지역 별 주민의 위험인식에 영향을 줄 것이다”라는 내용이다. 그림에서 본 연구 에서 관심을 가지는 연안에 대한 내용을 실선 박스로 표시하였다. 인구사 회 및 재해 경험은 통제 요인으로서 점선 박스로 나타내었다. 이들 요인이 위험 인식에 영향을 미치는 것으로 도식화하였다.
2. 자료
본 연구의 인식조사 대상인 연안지역 주민 전체에 대한 설문은 시간 및 비용의 한계로 불가능하여, 본 연구는 샘플을 사용하였다. 본 연구는 연안 및 광역단위의 분석을 통해 시･군･구 기초자치단체를 분류하고, 지역의 과거 자연재해를 바탕으로 위험한 지자체를 사례지역으로 선정한다. 최종 단계에서 지역 내 행정동으로 도출한다.
본 연구의 연안지역은 연안관리계획을 작성하는 총 74개 시･군･구 중 해양 기후가 강할 것으로 판단되는 제주･서귀포시, 울릉군을 제외한 71개 시･군･구이다. 71개 시･군･구는 동해(15), 서해(32), 남해(24)로 연안별 비 율이 다르다.
본 연구에서 과거 자연재해는 2010-2014년(5년) 자연재해 피해액(호우) 을 수집하였다. 주민 인식 조사는 위험 지역에서 실시되었으며, 본 연구는 재해연보의 통계를 활용하였다. 자연재해에서 가장 많은 피해유형인 침수 피해에 초점을 맞추고자 호우피해액을 활용하였다. 태풍은 해상에서 바람 으로 인한 피해가 포함되어, 피해 측정의 타당성을 위협할 수 있다. 연안 기본조사의 태풍피해액 3천억원 중 선박, 수산증양식, 어구 등 해상에서 나타날 수 있는 피해액 9백억원이 포함된 점이 이를 보여준다.
또한, 본 연구가 수행된 시점(2015년)으로부터 최근 5년(2010-2014년) 자연재해 피해액 추이에서는 태풍피해액이 감소하였다. 연안지역 피해에 서도 2010-2012년 태풍피해액보다 호우피해액이 적었지만, 호우피해액 이 2013-2014년 사이에는 더 발생하고 있다. 따라서 호우피해액 측면에 서도 연안지역이 적은 규모가 아니라고 판단하였다.
<표 1> 연도별 호우 및 태풍 피해액
(단위: 십억원)
자연재해 구분 2010 2011 2012 2013 2014
호우 전국 181 528 38 158 142
연안 19 63 15 1 109
태풍 전국 173 218 1,004 2 5
연안 140 116 591 2 5
지역구분은 표준화된 값인 Z-score(5등급)으로 구분하여, 광역지자체별 로 Z-score가 높은 시･군･구를 선정하였다. 연안에서 시･군･구 비율에 따 라 지역을 선정하였다. 연안 중 행정구역이 가장 많은 서해안이 13개, 동 해안이 9개, 남해안이 8개 시･군･구가 선택되었다. 시･군･구에서 인구가 가장 많이 사는 행정동을 조사지역으로 도출하여, 최종적으로 연안지역의 행정동 30곳을 선정하였다.
<표 2> 설문대상지역
ID 시･군･구 행정동 연안 ID 시･군･구 행정동 연안
1 울산 울주 온산읍 동해 16 전남 목포 부흥동 서해
2 울산 남구 삼산동 동해 17 전남 광양 중마동 남해
3 울산 동구 방어동 동해 18 전남 순천 해룡면 남해
4 경북 경주 양남면 동해 19 전남 여수 쌍봉동 남해
5 경북 포항 장량동 동해 20 경남 창원 팔룡동 남해
6 경북 울진 울진읍 동해 21 경남 하동 진교면 남해
7 강원 강릉 성덕동 동해 22 경남 고성 고성읍 동해
8 강원 양양 양양읍 동해 23 부산 기장 기장읍 동해
9 인천 강화 강화읍 서해 24 부산 강서 명지동 남해
10 인천 남동 논현고잔동 서해 25 부산 영도 동삼1동 남해
11 인천 연수 송도동 서해 26 충남 서천 장항읍 서해
12 경기 화성 우정읍 서해 27 충남 태안 태안읍 서해
13 경기 김포 양촌면 서해 28 충남 보령 대천1동 서해
14 전남 영광 홍농읍 서해 29 전북 군산 소룡동 서해
15 전남 진도 진도읍 서해 30 전북 김제 만경읍 서해
설문조사는 2015년 11월 13일-18일에 걸쳐 진행되었다. 조사대상자는 만 19세 이상 인구로 남녀 각각 450명씩 총 900명에 대한 설문조사를 수 행하였다. 사례지역별로 30명씩 무작위 추출하여 전화설문을 진행하였다.
설문자료는 <표 3>과 같이 구성하였다.
<표 3> 변수 설정
구분 설명 유형 가설
종속변수
관심 마을의 침수위험지역 인지 및 건물의 침수위험정도에 대한
인지에 2개 문항 질문 후 평균 연속형 ･
정책 이해 침수 대비 정책 인지 및 공무원들의 정책적인 노력에 대한
이해에 2개 문항 질문 후 평균 연속형 ･
예상 피해 물리적인 침수 피해 및 일상생활에 대한 피해 정도에 대한
2개 문항 질문 후 평균 연속형 ･
독립변수
연안_서해 사례지역이 서해에 해당하는지 측정 명목형 서해(+)
연안_동해 사례지역이 서해에 해당하는지 측정 명목형
연안_남해 사례지역이 서해에 해당하는지 측정 명목형
통제변수
여성 응답자의 성별에 따라 측정 더미형 여성(+)
연령 응답자의 연령 계산 연속형 나이(+)
소득수준 응답자가 속한 가구의 월 소득 순서형 소득(-)
교육수준 응답자의 교육 수준 순서형 교육(-)
재해경험 응답자가 거주하는 마을의 침수 경험 여부 더미형 경험(+)
수계까지 거리 응답자가 거주하는 주택에서 가까운 하천 혹은 바다까지
체감하는 거리 순서형 멀수록(-)
위험인식은 관심, 정책이해, 예상 피해로 나누어 설문하였다. 관심은 사 람들이 재해에 대해서 평상시 얼마나 관심을 가지는지에 대한 변수이다 (Peacock et al., 2005). 정책이해는 재해가 정책을 통해 얼마나 줄어들 수 있을지 측정하는 변수이다(Lin et al., 2008; Terpstra, 2011). 예상 피해는 앞으로 생각하는 위험이 어느 정도인지 설문한 내용이다(Brody et al., 2008; Peacock et al., 2005). 본 연구에서는 침수현상에 많은 영향을 미 치는 호우피해 현상을 중심으로 질문문항을 구성하였다. 이들 문항에 대 해서 각각 “귀하는 집중호우로 인하여 마을(동네) 내 침수가 일어나는 지 역을 알고 있습니까?”(관심질문1), “귀하가 거주하는 마을(동네)의 건물이 침수위험지역에 현재 위치해 있다고 생각하십니까?”(관심질문2), “귀하는 침수피해 대비정책을 알고 있습니까?”(정책이해 질문1), “귀하가 거주하는 마을 내 침수위험지역에 대한 정책적 노력이 있다고 생각하십니까?”(정책
이해 질문2), “귀하는 내년 집중호우 기간에, 살고계신 마을(동네)에서 침 수피해가 발생할 것이라 생각하십니까?”(예상 피해 질문1), “귀하는 내년 집중호우 기간에, 살고계신 마을(동네)의 침수로 인해 일상생활이 힘들 것 이라 생각하십니까?”(예상 피해 질문2)로 질문하였다.
위험인식에 대한 설문은 4점 척도로 구성하였다(Brody et al., 2008). 이 는 ‘보통(Moderate)’에 대한 응답을 제거할 수 있기 때문이다. 이후 2개 문항씩 평균을 내어 종속변수로서 활용하였다. 본 연구가 관심을 기울이 는 독립변수는 연안별 입지에 대한 더미변수이다. 가령, 전북 군산시인 경 우에는 서해에 위치하고 있으므로, 서해에 해당하는 변수에만 1을 입력하 고, 나머지 변수인 남해, 동해에는 0을 입력하였다. 본 연구의 통제 변수 는 4개이다. 첫째, 인구사회학적인 변수는 성별과 나이, 소득, 교육수준이 다. 성별은 더미 변수로 처리하였으며, 나이는 출생연도를 질문하고 연속 형 변수(2015-태어난 연도)로 수집하였다. 소득은 가구 월 소득을 질문하 여 순서형 변수로 수집하였다(월 100만원 미만(1), 100-200만원(2), 200- 300만원(3), 300-400만원(4), 400만원 이상(5), 무응답/응답거부(6)). 교육 수준은 응답자가 학교를 어디까지 다녔는지 질문하였다(초등학교(1), 중학 교(2), 고등학교(3), 대학교 졸업(4), 무응답/응답거부(5)). 재난 경험은 본 인 혹은 마을의 피해 경험 여부로서, “최근 5년 이내 많은 비가 내려 살고 있는 마을이 침수 피해를 겪은 적이 있습니까”에 대한 더미 변수를 측정하 였다. 주민이 생각하는 수계로부터의 거리는 가장 가까운 바다나 하천까 지의 거리로, 순서형 변수(5분 이내(1), 5-10분(2), 10-30분(3), 30분-1시 간(4), 1시간 이상(5))이다. 본 연구는 연안과의 거리뿐만 아니라 하천까지 의 거리를 고려하였다.
3. 분석방법
분석방법으로는 위험인식의 연안지역별 차이를 보기 위한 분산분석 (ANOVA)과 인과관계를 확인하기 위한 회귀분석을 사용하였다. 분석모형은 모형1(위험에 대한 관심), 모형2(침수대비정책 이해도), 모형 3(예상피해)이
다. 모형별로 분산분석을 실시한 이후, 차이가 발생하는 유의한 모형에 대 하여 사회적인 요인과 재해경험 등을 비롯한 통제변수를 포함한 회귀분석 을 실시하였다. 본 연구는 사회경제적인 요인(나이, 성별, 교육수준, 소득)과 재해경험 및 가까운 수계(연안 혹은 하천)까지 걷는 시간을 조사하였다.
회귀분석을 수행함에 있어, 본 연구가 활용하는 설문조사는 지역별 자 료로서 이분산성이 존재할 수 있다. 자료의 이분산성 문제는 지역별 개별 단위(주택) 분석에서 나타나고 있으며 이를 위한 완화 수단을 사용하고 있 다(Peacock et al., 2014). 본 연구는 이분산성에 대한 통계적 검정인 Breusch-Pagan(BP) test, White test를 사용하였다. 이분산성 검정방법 (BP test, White test)은 카이자승 분포를 활용한 검정방법으로 환경정책 분석에서 활용되며, White test는 BP test와 달리 정규성에 의존하지 않는 방법이다(Jun, 2006; Gujarati and Porter, 2009).
이분산성에 대한 교정수단으로 본 연구는 로버스트 표준오차(Robust Standard error)를 사용한다. 보편적으로 사용하는 최소자승법(Ordinary Least Square)이 이분산성을 고려하지 못하는 점을 개선하기 위하여, 사용 하는 GLS(Generalized Least Square)는 잔차자승의 합계의 최소화가 아니 라, 잔차자승의 가중합계를 극소화하는 추정방법이다(Gujarati and Porter, 2009). GLS추정방법은 가중치 부여하는 방식으로서 연구자 주관이 개입 되어, 그 결과의 객관성을 비판받을 수 있다(한치록, 2016). 이에 계량경제 학 분야에서는 진정한 분산은 알 수 없다는 측면에서, 오차 범위를 수정하 는 로버스트 표준오차를 함께 사용하고 있다(Gujarati and Porter, 2009).
그러므로 본 연구는 회귀분석 시 로버스트 표준오차를 사용한다.
Ⅳ. 분석 결과
1. 기술통계
설문조사 샘플 900명의 분석결과는 아래와 같다. 관심, 정책 이해, 예상
피해에 대한 평균은 각각 1.94, 2.02, 1.67이며, 표준편차는 0.75-0.81이 다. 미국 연안 지역 기후변화 위험 인식에 관한 연구인 Brody et al.(2008) 과 비교해보면(평균 2.71, 표준편차 0.645, 4점 척도), 상대적으로 우리나 라의 위험 인식 수준이 낮다고 볼 수 있다.
수계까지 거리는 평균적으로 10-30분 정도의 거리로서 성인이 도보로 30분 정도에 갈 수 있는 거리인 2km 정도가 응답자들의 평균 거리인 것 으로 추정할 수 있다. 연령의 평균은 약 57세로 나타났다. 본 설문조사에 서 조사된 연령은 높은 수준으로 볼 수 있으며, 이는 연안기본조사(해양수 산부, 2015)에서 제시한 고령화되는 연안지역의 경향을 반영하는 것으로 판단된다. 소득 및 교육수준에 대해서는 186명과 21명이 응답을 거부하였 다. 이는 소득 및 교육수준은 민감한 사항이라는 점이 응답률에서 반영되 었다고 볼 수 있다. 가구 소득 수준은 대략 200-300만원이며. 교육 수준 은 중･고등학교 수준이 평균으로 나타났다.
<표 4> 기술통계량
순서/연속형 변수 관심 정책 이해 예상 피해 연령 수계까지 거리 소득 교육수준
평균 1.94 2.02 1.67 57.26 3.04 2.64 2.65 표준편차 0.78 0.75 0.81 18.13 1.42 1.56 1.13
최소 1 1 1 19 1 1 1
최대 4 4 4 93 5 5 4
응답 거부 0 0 0 0 0 186 21
명목형 변수 여성 재해경험 연안_서해 연안_동해 연안_남해
빈도 450명 118명 390명 270명 240명
900명을 대상으로 한 본 설문조사는 남･여 각각 450명씩 설문하였다.
재해경험을 겪은 조사자는 118명이었다. 이는 10%가 재해 경험을 하는 것으로 나타나며, 주민의 재해경험을 조사한 윤성순 등(2015)과 비교해볼 때 비슷한 수준으로 나타났다. 지역별로 살펴보면 13개 지역을 선정한 서 해가 390명, 9개 지역을 선정한 동해가 270명, 8개 지역을 선정한 남해가 240명의 응답자가 기록되었다.
2. 연안지역별 위험인식의 차이에 관한 분석(ANOVA)
ANOVA 분석결과, 연안지역별 위험인식은 <표 5>와 같이 차이가 나는 모형과 그렇지 않은 모형이 나타났다. ANOVA 분석에 활용되는 위험인식 과 관련된 문항은 결측치가 존재하지 않아 900명을 대상으로 분석하였다.
<표 5> 연안별 ANOVA 분석결과
구분 모형 1)위험에 대한 관심 모형 2)침수대비정책 이해 모형 3)예상피해
Estimate Estimate Estimate
절편(동해) 2.03889 *** 2.00185 *** 1.74259 ***
서해 -0.18632 *** 0.0084 -0.14131 **
남해 -0.06806 0.03981 -0.04051
F-value 4.86** 0.20 2.67*
N: 900, *p-value<0.10 **p-value <0.05 ***p-value <0.01
모형 1(위험에 대한 관심)은 F 값이 4.86(p-value < 0.05)로 지역별 차이 가 나는 것으로 나타났다. 다만, 남해에 사는 주민과의 차이에 대해서는 유의한 차이가 나타나지 않았다. 동해에 사는 주민의 인식 수준이 약 2.03 이며, 서해는 이보다 낮은 수준인 약 1.85로 나타났다. 서해가 동해에 비 하여 위험에 대한 관심이 낮은 것으로 분석되었다. 모형 2(침수대비정책 이해)는 F 값이 0.20이며 통계적으로 유의한 차이를 보여주지 않았다. 이 와 같은 결과는 침수대비정책의 차이가 연안지역별로 나타나지 않았음을 뜻한다. 연안별 침수대비정책이 주민들에게 동일한 인식 수준임을 나타낸 다고 볼 수 있다. 모형 3(예상 피해)에 대해서는 F 값이 2.67(p-value <
0.10)으로 나타나 유의한 결과를 보여주고 있다. 모형 1과 마찬가지로 남 해에 사는 주민 인식과 유의한 차이는 나타나지 않았다. 동해에 사는 주민 이 약 1.74 정도의 수준이며, 서해는 이보다 낮은 예상 피해 정도의 인식 수준(1.6)을 나타내었다. ANOVA 분석결과를 정리하면 다음과 같다. 모형 2를 제외하면, 모형 1(위험에 대한 관심)과 모형 3(예상 피해)에 대한 ANOVA 분석결과는 동해가 제일 높고, 서해가 낮은 것으로 나타났다. 남
해와의 지역별 차이는 유의하지 않은 것으로 나타났다.
3. 연안지역의 차이가 위험인식에 미치는 영향에 관한 분석(회귀분석)
본 연구는 ANOVA 분석에서 지역별 유의한 차이를 보인 모형 1(위험에 대한 관심)과 모형 3(예상 피해)에 대한 회귀분석을 진행하였다. 회귀분석 모형 자료는 지역별 인식자료로서 오차에 대한 이분산성이 의심되므로 이 에 대하여 검정을 수행하였다. 본 분석모형에 대한 동분산성 검정 결과는
<표 6>과 같이 도출되었다. 모형 1과 모형 3에 대한 BP test, White test는 이분산성이 유의하게 나타나는 것으로 분석되어, 본 연구는 이분산성을 고려한 회귀분석을 진행하였다.
<표 6> 이분산성 검정 결과
구분 모형 1 모형 3
Breusch-Pagan test 35.28*** 39.36***
White test 77.87*** 72.25***
*p-value<0.10 **p-value <0.05 ***p-value <0.01, N=704
회귀분석 결과, 연안지역별 차이가 위험인식에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 위험에 대한 관심을 분석한 모형은 설명력이 약 16.9%로 나타 났으며, F 값은 18.93(p-value < 0.01)로 나타나, 분석모형의 적절성을 보 여준다. 통제변수로 설정한 변수 중 소득(-), 경험(+), 거리(-)는 통계적인 유의한 영향을 보여주는 것으로 나타났다. 소득수준이 높은 주민일수록 위험에 대한 관심 수준은 낮은 것으로 나타났다. 재해 경험을 한 주민이 그렇지 않은 주민보다 위험 관심이 높은 것으로 나타났다. 수계로부터 떨 어진 지역에 사는 주민일수록 관심이 낮아졌다.
<표 7> 위험인식(관심)에 대한 회귀분석
모형 1
OLS OLS (RSE)
계수값
(표준오차) Pr>|t| 표준화된 계수값
계수값
(표준오차) Pr>|t| 표준화된 계수값 Intercept 2.09322
(0.21581) *** 2.09322
(0.21883) ***
여성 -0.05050
(0.05577) -0.03218 -0.05050
(0.05508) -0.03218
나이 0.00204
(0.00216) 0.04313 0.00204
(0.00205) 0.04313
소득 -0.04659
(0.02315) ** -0.09286 -0.04659
(0.02175) ** -0.09286
교육 0.05196
(0.03357) 0.07512 0.05196
(0.03353) 0.07512
경험 0.81550
(0.07855) *** 0.35850 0.81550
(0.09039) *** 0.35850
거리 -0.07408
(0.01957) *** -0.13425 -0.07408
(0.01981) *** -0.13425
서해 -0.19451
(0.06609) *** -0.12350 -0.19451
(0.06845) *** -0.12350
남해 -0.11857
(0.07327) -0.06691 -0.11857
(0.07436) -0.06691
F 18.93***
R-square 0.1789
Adjusted R-square 0.1694
N 704
Note1) OLS: Ordinary Least Square RSE: Robust Standard Errors Note2) *p-value <0.10 **p-value <0.05 ***p-value <0.01
독립변수인 연안별 차이는 위험 인식에 통계적으로 유의한 영향을 미치 는 것으로 나타났다. 이는 기준이 되는 집단인 동해보다 서해가 덜 위험하 다는 분산분석과 일치되는 결과이다. 서해에 대한 표준화계수는 -0.12350 로, 소득(0.09286)보다 절대값이 다소 높게 나타나, 인구사회학적인 변수 보다 영향이 크게 나타나고 있다. 다만, 경험에 대한 표준화계수값은 0.35850으로 가장 큰 영향력을 보여주고 있다.
예상 피해를 분석한 모형은 설명력이 약 20.7%로 나타났으며, F 값은 23.91(p-value < 0.01)로 나타나, 분석모형이 통계적으로도 적절하였다.
통제변수로 설정한 변수 중 나이는 유의하지 않은 것으로 나타났으며, 여 성(+), 소득(-), 경험(+), 거리(-)가 통계적인 유의성을 보여주었다. 이는 여 성이 예상하는 피해 수준이 더 높다는 점을 뜻한다. 소득수준이 높은 주민 일수록 예상피해가 낮을 것으로 인식하였다 또한, 재해를 경험한 주민은 그렇지 않은 주민보다 예상피해 수준을 더 높게 생각하는 것으로 해석할 수 있다. 모형3(예상 피해)에서도 수계로부터 떨어진 지역에 사는 주민일 수록, 예상 피해 수준이 낮을 것으로 인식했다.
<표 8> 위험인식(예상피해)에 대한 회귀분석
모형 3: 예상피해
OLS OLS(RSE)
계수값
(표준오차) Pr>|t| 표준화된 계수값
계수값
(표준오차) Pr>|t| 표준화된 계수값 Intercept 1.99828
(0.22592) *** 1.99828
(0.1742) ***
여성 0.10308
(0.05838) * 0.06132 0.10308
(0.05815) * 0.06132
나이 -0.0007
(0.00226) -0.01469 -0.0007
(0.00202) -0.01469
소득 -0.07677
(0.02423) *** -0.14285 -0.07677
(0.02363) *** -0.14285
교육 0.02343
(0.03514) 0.03163 0.02343
(0.03626) 0.03163
경험 1.00447
(0.08223) *** 0.41224 1.00447
(0.10002) *** 0.41224
거리 -0.06746
(0.02049) *** -0.11414 -0.06746
(0.02111) *** -0.11414
서해 -0.17604
(0.06919) ** -0.10435 -0.17604
(0.07087) ** -0.10435
남해 -0.11063
(0.07671) -0.05828 -0.11063
(0.08024) -0.05828
F 23.91***
R-square 0.2158
Adjusted
R-square 0.2068
N 704
Note1) OLS: Ordinary Least Square RSE: Robust Standard Errors Note2) *p-value <0.10 **p-value <0.05 ***p-value <0.01
예상 피해에 대한 분석모형에서도 동해(절편)과 서해는 통계적으로 유 의한 영향을 보여주었다. 기준 집단인 동해에 사는 주민보다 서해에 사는 주민이 덜 위험하다고 인지한다. 서해에 대한 표준화 계수값은(-0.10435) 로, 소득(-0.14285)보다 절대값이 다소 낮게 나타났다. 인구사회학적인 변 수보다 영향이 낮게 나타났지만, 경험에 대한 표준화계수값은 0.41224로 가장 큰 영향력을 보여주고 있다.
4. 분석결과 논의
본 연구는 위험인식에 대한 연안별 차이를 분석한 결과 서해보다 동해 가 더 높게 나타났다. 연안별 위험인식 차이는 유의한 것으로 나타났다.
이는 모형 1(위험에 대한 관심) 및 모형 3(예상 피해)에 해당되며, 모형 2 (침수대비정책 이해)은 연안별 차이가 발생하지 않았다. 이는 자연재해에 대한 정책 이해가 주민이 인지하기에는 연안지역별로 차이가 나지 않고, 동일하다는 점을 의미한다. 정책에 대한 이해의 평균이 위험에 대한 관심 과 비슷하게 평균값이 나타났음에도, 지역별로 차이가 없었기 때문이다.
이는 윤성순 등(2015)에서 언급하였다시피, 지역별 정책이 연안지역별 차 이로 이어지지 않고 있다는 점을 보여준다. 더욱이, 지역안전도 진단에서 와 같이 나타난 지역별 차이가 존재하더라도, 주민들이 인식하는 수준은 지역별로 차이가 나지 않았다.
<그림 2> 연안별 위험에 대한 관심 및 예상 피해에 대한 분석결과
예상 피해의 경우, 위험에 대한 관심보다 평균값이 낮게 나타났다. 해수 면 상승으로 인한 침수면적이 넓을 것으로 예상되는 서해가 낮게 나타났 다. 태풍 및 호우 피해에도 불구하고, 차후 피해에 대해서는 안일한 태도 를 보이고 있다. 서서히 상승하는 해수면의 높이에 따라 발생하는 자연재 해에 대해서 대응해야할 때, 이미 늦은 시점일 수 있다.
이상의 양적 연구에 기반을 둔 연안별 현장조사에서도 주민들이 인지하 는 피해에 대한 경험이 차이가 났다. 남해에 위치하는 고흥군의 경우, 주 민들이 침수 피해 경험을 심각하게 인지하고 있었다. 침수 피해 지역 주민 들은 피해가 다시 일어날 수 있어 경각심을 가지고 있는 것으로 나타났다.
이와 달리, 서해 연안에 위치한 당진시과 서산시의 경우, 지역에서 발생한 침수 피해에도 불구하고, 주민들은 연안지역의 침수 피해 경험을 경미하 다고 인식하거나 향후에는 발생가능성이 낮을 것이라는 낙관적인 예측을 하였다. 서해지역 주민이 침수 경험을 미미한 수준으로 인지하고 있어 관 심이나 예상 피해 수준이 동해지역 주민보다 낮은 것으로 판단된다. 향후 기후변화에 의한 위험 지역이 서해임에도 불구하고 위험 인식이 낮은 이 유는 경험의 차이로 미루어 볼 수 있다.
본 연구는 <그림 3>과 같이 연안별 차이가 위험인식에 유의한 영향을 미치는 회귀분석결과를 도출하였다. 서해는 위험 인식에 음의 영향을 유 의하게 미치는 것으로 나타났다. 자연재해 및 기후변화 적응 부문에 대한 취약성 및 위험 평가가 서해에 대한 관심을 환기시키고 있지만, 실제 주민 조사에서는 그와 상충될 수 있는 결과를 보여주었다. 서해는 완만한 경사, 태풍의 진로가 아닐 수도 있다는 점에서 관심이 적다.
<그림 3> 연구모형 회귀분석 결과
<표 9> 회귀분석 결과 요약
모형1 모형3
여성 +
나이
소득 - -
교육
경험 + +
거리 - -
서해 - -
남해
Note 1) 동해=절편, Note 2) 유의한 변수의 영향만 기록
성별이나 나이에 따라서 유의한 영향이 동일하게 나타나지 않았다(<표 9> 참조). 이는 변수나 지역에 따라, 사회경제적 변수들이 일관성을 보여 주지 않는다는 선행연구결과와 일치한다(Kuhlicke et al., 2011). 재해경 험여부와 거리는 일정한 영향을 보여주고 있었다. 특히 경험에 대한 계수 값은 다른 변수들보다 월등하였다. 연안지역별 차이가 위험 인식에 미치 는 영향은 유의한 것으로 나타났다. 이와 같은 모형이 설득력을 얻을 수 있는 정도는 20%이며, 플로리다 주의 위험인식을 분석한 선행연구 (Peacock et al. 2005)와 비슷한 수준으로 나타났다. 기존 연구와 비교해 볼 때, 본 연구에서 살펴보고자 한 연안지역별 차이가 위험인식에 유의한 영향을 미친다는 내용은 설명이 가능한 수준으로 볼 수 있다.
Ⅴ. 결론 및 정책적 제언
본 연구는 연안 30개 지역, 900명을 대상으로 위험 인식 조사를 수행하 고 연안별 인식 차이 및 영향을 살펴보았다. 기존 기후변화 및 자연재해 연구는 서해에 대한 반복적인 재해 및 해수면 상승 영향을 통해 위험을 경고하고 있다. 이와 같은 위험은 연안별로 차이가 나타나며, 본 연구는 주민들의 인식과 일치하는지 파악하고자 하였다.
본 연구의 분석결과에 따르면, 주민이 인지하는 연안지역별 인식 차이 는 전문가들이 활용하는 통계자료를 활용한 연안지역별 위험 수준과 일치 하지 않았다. 선행연구(조광우 등, 2012; 윤성순 등, 2015)에서 연안별 취 약성은 서해가 더 높은 것으로 나타났으나, 본 연구에서는 서해가 오히려 더 낮게 나타났기 때문이다. 윤성순 등(2015)에서 연안별 태풍의 피해 분 포에서 동해에 비하여 서해가 높은 피해를 가지는 것으로 나타났으나, 본 연구의 분산분석에 따르면 서해지역 주민이 동해지역 주민에 비하여 낮은 인식 수준을 가진다. 이는 미국 플로리다 주 바람재해 위험 정도와 주민 인식 수준이 일관성을 보여주는 Peacock et al.(2005)의 연구와 다르다.
Peacock et al.(2005)의 연구는 태풍피해 위험지역에 거주하는 주민들이 더 위험하다고 인식하였다. 이와 같은 해외사례와 달리, 위험한 지역에서 거주하는 것으로 판단되는 서해지역 주민들이 동해에 비하여 덜 위험하다 고 인식하는 것으로 나타났다. 그러므로 본 연구는 국내의 통계자료 및 해외 사례와 달리 국내 연안별 위험인식 분석의 다른 면을 보여주고 있다.
본 연구는 Kuhlicke et al.(2011)가 주장한 바와 같이 위험에 대한 평가가 공간분석단위에 따라 다르다는 점을 다시금 보여준다. 더욱이 회귀분석에 서 연안지역별 차이가 위험인식에도 영향을 주는 것으로 나타났기 때문이 다. 이는 선행연구(Peacock et al., 2005; Brody et al., 2008)에서 위험인 식에 대해 영향을 미치는 입지의 중요성도 함께 보여주고 있다.
본 연구에 따른 정책 개발 및 함의는 다음과 같다. 첫째, 위험인식 차이 에 대한 내용이다. 정책관계자는 주민이 위험정보를 인식할 수 있는 경로 를 마련해야 한다. 주민은 위험을 사회구성요소를 통해 인식하고 있기 때 문이다(Sjöberg, 2000; Garvin, 2001). 더욱이 본 연구결과에 따르면, 서해 연안에 거주하는 주민들과 동해, 남해 연안에 거주하는 주민들이 인지하 는 정책의 이해는 차이가 나지 않았다. 위험지역일수록 정책 이해를 높여 대응 역량을 키워야 한다. 위험지역에 거주하는 주민일수록 정보를 제공 해야 하며, 지역 내 위험정보의 홍보 및 교육이 필요하다.
둘째, 계획과 관련한 제도 개선 방향이다. 방재 정책은 주민들의 위험
인식 수준을 반영해야 한다(Godschalk et al., 2003). 본 연구에서 분석된 위험 인식 결과를 고려한 제도 개선은 다음과 같다. 제2차기후변화적응대 책에 따른 세부시행계획 수립 시 위험인식 결과를 반영해야 한다. 인식 수준이 낮게 나타났던 서해안 지역에 대해서는 위험 인식 개선 등의 교육 프로그램이 필요하다. 이를 통해 세부시행계획이 더욱 지지를 받을 수 있 을 것이다. 연안통합관리계획에서는 행정구역별로 진행되는 대책 수립 시 연안별로 위험인식을 반영하고 관리할 수 있는 수단을 강구해야 한다. 이 를 위해서는 연안별로 조직되어 있는 지방해양수산청에 대해서 연안별 재 해특성을 고려할 수 있는 조직 및 제도 개선이 필요하다. 풍수해저감종합 계획에 대해서는 서해, 남해에서 나타난 자연재해 위험에 대한 낮은 인식 수준을 고려해야 한다. 이를 위해 국가차원에서 풍수해저감종합계획 비전 을 수립하고 지역별 레질리언스 강화 전략을 수립해야 한다.
셋째, 방재 정책 담당 공무원은 주민이 위험을 인지할 수 있도록 정책을 수립하고, 정부는 관련 기술을 지원해야 한다. 정책 인식이 차이가 없는 이유는 주민 인지에 미치는 정책 수준이 지역별로 동일하거나, 지역별 차 이가 존재하더라도 주민들이 인식하지 못하였을 수 있기 때문이다.
Olshansky et al.(1998)이 주장한 바와 같이 주민들에게 교육을 강화해야 한다. 공무원 역시 전문성을 키워야 한다.
하지만 본 연구는 다음과 같은 한계점을 가지고 있다. 첫째, 전화설문조 사 상 깊은 내용의 설문은 불가능하였다. 추후 연구는 실제 현장에서의 심층 인터뷰를 통해 위험인식 조사를 수행해야 한다. 둘째, 분석방법의 한 계이다. 본 연구는 횡단면 분석을 수행하면서, 시간에 따라 나타날 수 있 는 인과관계를 파악하기는 어려운 점이 존재하였다. 이를 위해서는 향후 정부차원에서 위험 인식 패널 자료를 구축하여, 종단 분석이 필요하다.
❚참고문헌❚
고재경･이우평, 2016, “기후변화 적응 행동 촉진 요인 연구,” 환경정책, 24(2), pp.109-136.
관계부처 합동, 2016, 제2차 국가기후변화적응대책(2016~2020), 세종: 관계부처 합동.
국민안전처, 2016, 풍수해저감종합계획 수립기준, 세종: 국민안전처.
송해룡･김원제, 2013, “자연재해에 대한 위험특성과 위험인식이 위험심각성에 미치는 효과,” 한국콘텐츠학회논문지, 13(4), pp.198-207.
유정민･윤순진, 2015, “전환적 기후변화 적응에 대한 비판적 고찰: 가능성과 한계,” 환 경정책, 23(1), pp.149-181.
윤성순･김경신･정지호･안용성･박희망, 2015, 자연재해에 대한 연안 안전성 평가방안 연구, 부산: 한국해양수산개발원.
이재송･김유경･최열, 2017, “지역 주민의 사회경제적 특성을 고려한 도시안전 인식 분 석,” 국토계획, 52(3), pp.215-235.
조광우･이해미･노백호･강정은･H. Nobuoka, 2011, 국가 해수면 상승 사회･경제적 영 향 평가 I, (연구보고서 ; 2011-23), 서울: 한국환경정책･평가연구원.
조광우･이해미･김태윤･강정은･H. Nobuoka, 2012, 국가 해수면 상승 사회･경제적 영 향 평가 II, (연구보고서 ; 2012-19), 서울: 한국환경정책･평가연구원.
최충익･임월시･이숙희･김준형, 2012, “연안도시 기후변화 적응을 위한 법･제도적 고 찰,” 도시행정학보, 25(1), pp.325-346.
한치록, 2016, 계량경제학 강의, 서울: 박영사.
해양수산부, 2015, 연안기본조사, 세종: 해양수산부.
__________, 2016, 제2차연안통합관리계획 변경계획(2016-2021), 세종: 해양수산부.
환경부, 2015, 제4차 국가환경종합계획(2016-2035), 세종: 환경부.
Beatley, T., 2009, Planning for coastal resilience: Best practices for calamitous times, Washington D.C., Island Press.
Berke, P. R., 1995, "Natural-hazard reduction and sustainable development: A global assessment," Journal of Planning Literature, 9(4), pp.370-382.
Bradford, R. A., J. J. O'Sullivan, I. M. Van der Craats, J. Krywkow, P. Rotko, and J.
Aaltonen et al., 2012, “Risk perception? issues for flood management in Europe,” Natural Hazards and Earth System Sciences, 12(7), pp.2299-2309.
Brody, S. D., S. Zahran, A. Vedlitz, and H. Grover, 2008, “Examining the relationship between physical vulnerability and public perceptions of global climate change in the United States,” Environment and Behavior, 40(1), pp.72-95.
Flynn, J., P. Slovic, and C. K. Mertz, 1994, “Gender, race, and perception of environmental health risks,” Risk Analysis, 14(6), pp.1101-1108.
Garvin, T., 2001, “Analytical paradigms: The epistemological distances between scientists, policy makers, and the public,” Risk Analysis, 21(3), pp.443-455.
Godschalk, D. R., S. Brody, and R. Burby, 2003, “Public participation in natural hazard mitigation policy formation: Challenges for comprehensive planning,”
Journal of Environmental Planning and Management, 46(5), pp.733-754.
Gujarati, D. N. and D. C. Porter, 2009, Basic econometrics, New York: McGraw-Hill.
Highfield, W. E., S. D. Brody, and R. Blessing, 2014, “Measuring the impact of mitigation activities on flood loss reduction at the parcel level: The case of the clear creek watershed on the upper Texas coast,” Natural Hazards, 74(2), pp.687-704.
IPCC, 2013, Summary for Policymakers, In Climate change 2013: The physical science basis, Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Stocker, T. F., D. Qin, G. K.
Plattner, M. Tignor, S. K. Allen, J. Boschung, A. Nauels, Y. Xia, V. Bex, and P.
M. Midgley (Eds.)], Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA.
_____, 2014, Climate change 2014: Synthesis report, Contribution of Working Groups I, II and III to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Core Writing Team, R., K. Pachauri, and L. A. Meyer (Eds.)].
IPCC, Geneva, Switzerland.
Jun, M. J., 2006, “The effects of Portland's urban growth boundary on housing prices,”
Journal of the American Planning Association, 72(2), pp.239-243.
Kuhlicke, C., A. Scolobig, S. Tapsell, A. Steinführer, and B. De, Marchi, 2011,
“Contextualizing social vulnerability: Findings from case studies across Europe,” Natural Hazards, 58(2), pp.789-810.
Lin, S., D. Shaw, and M. C. Ho, 2008, “Why are flood and landslide victims less willing to take mitigation measures than the public?,” Natural Hazards, 44(2), pp.305-314.
Lindell, M. K., 2013, “Disaster studies,” Current Sociology, 61(5-6), pp.797-825.
Ludy, J. and G. M. Kondolf, 2012, “Flood risk perception in lands “protected” by 100-year levees,” Natural Hazards, 61(2), pp.829-842.
Myung, H. N. and J. Y. Jang, 2011, “Causes of death and demographic characteristics of victims of meteorological disasters in Korea from 1990 to 2008,”
Environmental Health, 10:82, DOI:10.1186/1476-069X-10-82.
Nunnally, J. C. and I. H. Bernstein, 1994, Psychometric theory (3rd edition), New York, NY: McGraw-Hill.
Olshansky, R. B. and J. D. Kartez, 1998, Managing land use to build resilience, In Burby, R. J.(Eds.) Cooperating with nature: Confronting natural hazards with land use planning for sustainable communities, (pp.167-201), Washington, DC: Joseph Henry Press.
Peacock, W. G., S. D. Brody, and W. Highfield, 2005, “Hurricane risk perceptions among Florida's single family homeowners,” Landscape and Urban Planning, 73(2), pp.120-135.
Raaijmakers, R., J. Krywkow, and A. Van der Veen, 2008, “Flood risk perceptions and spatial multi-criteria analysis: An exploratory research for hazard mitigation,”
Natural Hazards, 46(3), pp.307-322.
Sjöberg, L., 2000, “The methodology of risk perception research,” Quality and Quantity, 34, pp.407-418.
Terpstra, T., 2011, “Emotions, trust, and perceived risk: Affective and cognitive routes to flood preparedness behavior,” Risk Analysis, 31(10), pp.1658-1675.
UNISDR, 2009, Global assessment report on disaster risk reduction, Geneva(Switzerland), United Nations.
1)
박형준: 부산대학교에서 도시공학 석사학위를 취득하고 현재 부산대학교 도시공학과 박 사과정을 수료하였다. 주요 관심 분야는 토지이용계획, 환경계획, 기후변화 정책과 관련 한 주민인식 및 GIS분석이다([email protected]).
하경준: 부산대학교에서 도시공학 박사학위를 취득하였다. 주된 관심분야는 토지이용계 획, 환경계획, 도시방재계획 등이다. 주요 논문으로는 “도시화와 강우량이 도시홍수 피 해에 미치는 영향에 관한 연구” 등이 있다([email protected]).
이달별: Georgia Institute of Technology, Atlanta에서 도시 및 지역계획 박사학위를 취 득하였으며 현재 동의대학교 소방방재행정학과 조교수로 재직 중이다. 주요 관심분야 는 토지이용계획, 환경계획 및 정책, 도시방재정책, 사회영향평가 등이다. 주요 논문으 로는 “The growth of low income population in floodplains”, “Estimating the social and economic consequences of earthquakes and other natural hazards” 등이 있다 ([email protected]).
정주철: The University of Texas at Austin에서 도시 및 지역계획 박사학위를 취득하였 으며, 현재 부산대학교 도시공학과 부교수로 재직 중이다. 주요 관심분야는 토지이용계 획, 환경계획 및 정책, 도시방재정책, 성장관리정책 등이다. 주요 논문으로는 “The growth of low income population in floodplains” 등이 있다([email protected]).
투 고 일: 2017년 04월 18일 심 사 일: 2017년 05월 18일 게재확정일: 2017년 08월 12일
