재해구호물자 확보를 위한 시군구별 이재민수 추정

톨뚫훨댈μI

됨담담

빈도 또한 증가하면서 이로 인한 피해도 증가하고 있는 추세이다 소방방재청에서 작성， 제공하고 있는 재해연보 의 재해상황통계를 분석하면 집중호우， 태풍， 국지성 호 우에 의한 피해가 증가하고 있음을 확인할 수 있다 재해 로 인한 피해는 크게 물질적 피해와 인적 피해로 구분할 수 있는데 피해의 최소화 및 예방을 고려할 때 방재측면 에서 가장 우선시되어야 할 사항은 인명피해이며 이는 물 질적 · 정량적으로 환산할 수 없기 때문이다. 일반적으로 재해는 지역의 지형적 특성이나， 지리적 위치에 따라 피 해가 다르게 나타나고， 사회기반 및 방재 시설의 취약 정 도에 따라서 피해양상이 상이할 수 있다 이재민의 경우 에도 이러한 차이로 인하여 지역적으로 다르게 나타날 수 있다.

이재민의 신속한

대

치와

조치는

2차적인 피해를 예

방할 수 있다는 측면에서 매우 중요하며， 이를 위해 이재 민 관리 및 구호 물자 지급 등， 사후 조치에 대한 관심 이 증가하고 있다. 우리나라는 시군구와 각종 구호단체를 통 해서 상황에 따라 재해현장의 이재민틀에게 재해구호물

자를 지원하고

있다. 한국보건사회연구원 (2001

)은 재해구

호물자 수량 및 보급에 대하여 양적인 측면에서는 부족하 지 않으나 재해현장의 이재민에게 적절한 시기에 맞춰 신 속하게 전달하는 것이 원활히 이루어지지 않고 있어 물류 창고의

위치 변경이

필요하다고

개선책을 제안하였다. 방

재대책에서 가장 좋은 대책은 피해가 발생하지 않도록 하 는 것이나， 차선책으로 피해 발생시 피해를 최소화하기 위한 대응 방안을 수립하는 것이 필요하다. 본 기사는 이 러한 측면에서 피해발생시 예상되는 이재민수를 추정하 고

이들에

대

한 재해구호물자를 지자체

에

서 확보 관리

할 수 있는 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 본 고에 서는 재해연보를 활용하여 인명피해， 과거 피해발생액，

피해유형

및

원인

등을 정리하여 재해 영향을

받는 재해

피해인자와 재해를 유발하는 재해유발인자로 구분하였다.

이 때， 인명피해， 지자체별 인구밀도， 강우량과 피해액을 구성인자로 선정하였으며

이들 인자에 대한

정준상관분 석과 회귀분석을 통하여 호우로 인하여 발생할 수 있는

이재민수를

지자체별로

추정할 수

있는

방안을 제시하였

이재민수 추정 재해구호물자 확보를 위한 시군구벌

: 뜸꽤I

앙동민

^:

(노O 널루션 기술연구소 소장) :

장대원

(노아솔루션 기술연구소 과장)

대케

…

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…

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…

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…

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”

I

…

로

기후변화로 이상기상현상이 나타나면서 최근 우리나라 는 기존 장마기간인 7월보다 8월에 강우가 집중되고 국지 성 집중호우 증가와 더불어 집중호우 일수가 증가하는 추 세이다. 특히， 2000년에 들어서 국지성， 돌발성 형태의 호 우가 빈번하게 발생하고 2002년 태풍 루사， 2003년 태풍 매미와 2006년 태풍 에위니아와 같은 강력한 태풍의 출현

1.

서

쩨애얀보

그림 1. 연구흐름도

다. 무작위 특성이 강한 이재민수를 일정한 식으로 추정 함에는 분병 무리가 있을 것이나 일련의 패턴을 찾고 이 를 이론적으로 접근한다는데 큰 의미가 있을 것으로 판단 된다 연구흐름은 그림 l과 같다

11.

정준상판분석

정 준상관분석 (canonical correlation 때alysis， CCA)은 두 변수군 사이의 관계를 분석하는 다변량 기법으로 Hotel뼈 (1 936)에 의해서 처음 개발되었다 일반적으로 회귀분석 과상관관계 분석을 종속변수가 l 개 또는 여러 개의 독립 변수와의 관계식에 적용될 수 있는 기법이며 주성분 분석，

인자분석과 선형판별분석과 같은 다변량 통계분석은 한 집단 내에 변수들 간의 상관관계를 분석하는 기법이다­

종속변수가 여러 개일 경우에는 각 경우에 대하여 회귀분 석을 실시하면 되나， 이들 종속변수들이 서로 연관이 있 어 종속변수들을 한꺼번에 고려 하여 집합으로 분석할 필 요가 있을 때 적용되는 것이 정준상관분석이다. 즉， 이 분 석방법은 종속변수의 집합과 독립변수의 집합을 분석하

는 기법이다. 이 분석방법을 통해서 한 변수군이 다른 변

수군에 의해 설명되는 정도， 개개의 변수들이 그 변수가 속해 있는 변수군에 영향을 미치는 기여도， 두 변수군 상 호간의 구조적 관계를 분석하는 데 있어서 적합한 결과를

보여

줄

수

있

다(장훈 등， 2004).

일반적으로 정준상관분석은

독립

변수군과

종속변수군 사이 에 상관성 이 가장 높은 두 변수군의 선형 결합(Linear combination)을 찾는 것으로 계 량적 또는 비 량적 자료 활

용이 가능하여 변수사용 조건에

포괄적인

방법으로

설명

제2권 제4호 2009던 12월

한다. 이 러 한 분석 결과를 통해 종속변수군과 독립변수군 의 상호 연관유무， 상관관계의 정도， 두 변수간의 관계의 구체적인 내용을 파악할 수 있으며 두 변수군의 관계에 무수히 존재하는 상관관계를 파악할 필요없이 한 개의 종 합적 측정값을 이용할 수 있는 장점이 있다 특히， 이 방 법은 종속변수와 독립변수간의 전반적인 관계를 규명하 는데 유용하고 두 변수군에 대한 사전지식이 부족할 때 더욱 유용하다고 할 수 있다(김광섭， 2007).

111.

적용 및 분석

1. 분석 자료 및 때상 지역

본 고에서는 지자체에 따라 요구되는 재해구호물자를 확보하기 위하여 재해연보로부터 과거 재해이력을 정리 하여 이재민수를 추정하고자 하였다. 단， 재해연보를 분 석한 결과에 따르면 집중호우나 태흥 동 호우로 인한 피 해가 가장 큰 비율을 차지하였으며 이에 따라 피해원인은 호우에 한정하였다 이재민수 추정을 위하여 필요한 자료

로는 이재민수， 피해액， 강우량과 인구밀도를 선정하였으

며 분석 대상 지역은 우리나라 2327B 시군구를 대상￡로 하였다. 이 때， 분석기간은 1995년부터 2007년까지 총 13 년이다 본 고에서는 지면관계상 분석 대상 지역인 전체 2327B 시 군구 중에서 경상남도 함양군과 부산광역 시 사 하구에 대한분석 결과만제시하였다.

이재민수와 피해액은 재해를 직 · 간접적인 관점에서 정 량적으로 평가할 수 있는 요소로써 재해피해인자료 구분 할 수 있다. 반면， 강우량과 인구밀도는 재해를 유발할 수 있는 재해유발인자로 볼 수 있는데 강우량은 양적인 측면 에서 지역에 미치는 영향을 평가하는 한편， 지역별 인구 집중도를 통해 상대적 위험노출 정도를 평가할 수 있을 것으로 판단하였기 때문이다 여기서， 강우량은 각 시군 구에 대한 기상청 산하 77개 관측소 자료로 연별 총강우 량을 의미하며 인구밀도는 통계청의 연별 총인구수를 각 시군구의 면적으로 나눈 값이다.

2. 적용 결과

(1) 정준장관분석 결과

이재민수 추정에 앞서 분석에 필요한 인자별 상관성을 분석하기 위하여 재해피해인자와 재해유발인자를 각각

이재민수와 피해액， 강우량과 인구밀도로 구분하여 정준 상관분석

을

실시하였다 그

결과 CD 2327B

시군구 전체를

15

양동민·장대원·김보경

대상으로 하였을 때， @ 각 시군구의 상위인 16개의 시도 로 구분하여 분석하였을 때와 @ 2327ß 시군구를 개별적 으로 분석하였을 때에 따라 차이를 보였으며 평균 관점에 서 보았을 때 대체적으로 16개 시도로 구분하여 분석한 경우에 상관성이 다소 높은 것으로 나타났다. 이는 분석 에 이용한 자료들이 지역에 따라 차이를 보이며 지역별

피해 특성을 어느 정도는 반영하고 있기 때문인 것으로

해석된다. 경상남도와 부산광역시의 선형결합을 분석한 결과， 이재민수와 피해액의 상관성은 0.7이상으로 다소 높은 결과를 보였으나 인구밀도와 일강우량은 0.25~0.32 로 상관성 이 낮은 것으로 나타났다.

(2) 회귀식 산출

이러한 결과를 근거로 이재민수에 대한 다른 인자들(피 해액， 강우량과 인구밀도)의 상관관계를 분석하여 인명피 해를 산정할 수 있는 유의한 식을 산출하기 위하여 회귀 분석을 실시하였다. 표 l과 표 2는 각각 경상남도 함양군

표 1. 경상남도 함양군 이재민 추정을 위한 회귀식 산출

이재민과의 관계

|

회귀식

과 부산광역시 사하구의 이재민 추정을 위한 회귀식을 나 타낸것이다

여기서， 결정계수

R²

은 모형의 설명력과 유의성을 의미

하는 계수로 0~1 사이 값으로 나타나며 일반적으로 0.74 이상을 설명력이 있는 것으로 본다 한편， 신뢰구간 F는 분석결과에 대한 신뢰성 여부를 검토하기 위한 계수로 95%

신뢰도에서

0

.

05까지를 유의한

것으로 본다(성태

제， 2007). 이로 미루어 볼 때， 인구밀도， 피해액과 일강 우량을 이용한 @ 번식이 가장 설명력이 있는 것으로 볼수있다.

(3) 산출식의 검중

앞서 3.2 .2절에서 산출한 경상남도 함양군과 부산광역 시 사하구의 이재민수 추정을 위한 회귀식을 검증하기 위 하여 식 φ-.Q)을 실제 피해액 강우량과 인구밀도를 이용

하여 이재민수를 추정하였다. 이들의 산출결과는 각각 표

3과 표 4와 같다. 단， 이재민수는 음수가 될 수 없으므로

인구밀도 피해액

강우량 1(1) 이재민수= -51.441+(0.996 x

인구밀도)+(2. 70 E- 006

x

피해액)

+ (-0.012 x

강우량) 인구밀도피해액 I

@

이재민수 =

-

77.399+(1 ‘ 1

1

0 x 인구밀도)+(2

.

67E-006 x 피 해액)

피해액 @ 이재민수 = -8.430+( 2.66 E - 0 0 6 x 피 해 액 )

표 2 부산광역시 사하구 이재민 추정울 위한 회귀식 산출

1 이재민과의 관계 | 회귀식

인구밀도 피해액 강우량

| φ

이재민수

= -68.315+(0.007 x

인구밀도)+(8.9

1 E-006 x

피해액)서0.002

x

일강우량) 인구밀도 피해액 I

~

이재민수=

-72.525+(0.008 x 인구밀도)+(8.

94E- 006 x 피해액)

피해액 I

@

이재민수=

-0.297+( 8 .92 E - 0 0 6 x

피해액)

표 3 회귀식을 이용한 이재민수 추정 결과 . 경상남도 함양군

Year ^이재민수 인구밀도 피해액 7J.!f-'lf ^{추정식으로부터 산정한이재민수}

(영) (영/km2) _(천원) (mm) φ @ @

1995 0 61.8 691,515 953.9 0 0 0

1996 0 68.6 0 960.9 5 0 0

1997 0 67.5 98,284 1498.2 0 0 0

1998 0 67.2 6,199,555 2154.3 6 14 8

1999 5 65.7 1,854,412 1914.3 0 0 0

2000 6 64.0 4,943,356 1726.1 5 7 5

2001 62.3 358,468 1726.1 0 0 0

2002 445 60.7 169,067,783 2007.1 441 441 441

2003 18 59.0 16,133,298 1934.3 28 31 34

2004 4 57.8 5,419,475 1886.4 0 6

2005 0 57.3 0 1312.7 0 0 0

2006 8 56.8 16,578,993 1684.6 30 30 36

2007 0 56.1 3,309,440 1775.9 0 0 0

표 4 회귀식을 이용한 이재민수 추정 결과 : 부산광역시 사하구

Year ^{이재민수 인구밀도 피해액}

(명)

(명!km

²

)

(천원)

1995 0 9314.1 486,430

1996 0 9631.1 0

1997 14 9587.5 73,284

1998 3 9569.1 10,000

1999 0 9515.6 26,594

2000 0 9477.8 718,072

2001 0 9376.3 0

2002 0 9238.8 291,771

2003 437 9166.7 49,009,654

2004 0 9141.4 40,000

2005 0 9084.2 313,345

2006 2 8961.0 584,859

2007 0 8908.0 5,180

추정식으로부터 음수(-)가 나온 경우에는 “0"으로 간주하

였다

경상남도 함양군과 부산광역시 사하구에 대하여 실제 이재민수와 식 CD역3으로부터 추정한 이재민수를 이용하 여 오차율 평균을 산정한 결과 식 @에 대한 오차율이 가

장 작게 나타났으며 값은 각각

1.9%와 7.2%이다

한편， 표 3과 표 4에 따르면 2002년과 2003 년에서 이재 민수와 피해액이 다른 년도보다 월퉁히 크게 나타남을 알 수 있는데 이는 태풍 루사와 매미의 영향에 따른 것이다 본 고에서는 실제 이재민수를 추정하는 데 있어 최대치가

미치는 영향을 평가하기 위하여 시 군구별 최대치를 제외 하고 동일한 분석 결과를 수행하였다. 그 결 과， 모형에 대 한 설명 력 을 표현하는 R

²

이 0.74이 상으로 유 의한 결과를 보였으나 오차율 평균의 결과가 최대 치를 포함한 경우보

다 크게 나타나는 결과를 보였다. 즉， 최대치를 고려한 경

우와 그렇지 않은 경우를 분석한 결과의 비교로부터 이재 민수 추정시 실제 발생한 이재민수를 그대로 반영하는 것 이 상대적으로 타당하다고 볼 수 있다. 그러 나 인명피해

발생은 호우 퉁의 자연현상 외에도 물놀이나 기타 사고

등 인간행동의 영향을 받는 경우도 있기 때 문에 오차가

발생할수있다.

IV. 결

^로

‘-

기후변화로 인하여 강우패턴 변화， 태풍 강도가 변화하 는 둥 이상홍수를 유발하는 이상호우의 출현빈도 가능성

이 높아지면서 피해 또한 증가하고 있는 실정이다. 이에

제2권 제4호 2009던 12월

7J-4-'lS' ^{추정식으로부터 산정한이재민수}

(mm) _φ @ @

1005.7 3 6 4

1289.6 2 5 0

1598.1 3 5 0

2028.8 3 4 0

2396.7 3 4 0

1248.5 7 10 6

1171.3 0 2 0

2085.2 3 4 2

2328 437 439 437

1386.5 0 0

1384.9 3 2

1528.3 3 4 5

1276.5 0 0 0

본 고에서는 재해를 유발하는 일차요인 중 하나를 호우로 보고 이로 인한 피해를 예측하여 재해 발생시 이재민에 게 필요한 구호물자를 우리나라 2327H 시군구별로 추정 할 수 있는 방안으로 이재민수를 추정하고자 하였다 재 해의 영향을 받는 재해피해인자와 재해를 유발하는 재 해유발인자로 나눠 정준상관분석을 실시하여 재해피해 인자(이재민수와 피해액)와 재해유발인자(강우량과 인

구밀도)를 구성하는 변수군이 유의함을 확인하였 다 이

러한 결과에 기반하여 이재민수 추정을 위한 회귀식을 산출한 결과， 각 시군구에 따라 차이는 있으나 대체적으 로 피해액， 강우량과 인구밀도가 이재민수와 높은 관계 가 있음을 알 수 있었다. 본 고에서는 전체 2327H 시군 구 중 경상남도 함양군과 부산광역시 사하구에 대한 결

과를 제시 하였으며 피해액， 강우량과 인구밀도를 이용

한 회귀식으로부터 산정한 이재민수가 실제 이재민수를

대부분 잘 재현하는 것을 확인할 수 있었 다. 그러나 인

명피해는 자연현상 외에도 인간행위의 영향을 받을 수

있기 때문에 오차가 발생할 수 있으며 무작위 특성이 강

한 이재민수를 정확하게 예측한다는 데에는 분명 무리 가 있을 것이나， 재해에 대한 피해 및 유발 인자에 대한 구분과 이재민수를 추정하기 위한 방법을 제시함으로써

향후 이재민수 추정을 위한 연구에 발판을 마련할 수 있

을 것으로 기대한다.

향후 본 고에서는 이재민수 추정에 사용된 피해액을 원

인별로 구분하고 지역별 특성을 반영한 연구 진행 과 시군 구별로 확보해야할 재해구호물자의 최소량을 확보하기

위한 기준을 마련할 예정이다.

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양동민·장대원·김보경

잡고문헌

1. 한국보건사회연구원， 2001， 재해구호물품창고 운영평가 및 적정설치방안.

2. 장 훈， 윤완석， 신동준， 2004， 혼합화소와 정준상관분석을 이용한 감독분류의 최적밴드선정에 관한 연구， 대한토목

학회논문집， 대한토목학회， 제 24권， 제 6D호， pp. 963-970.

3. Hotelling, H., 1936, Relations between two sets of variants.

Biomeσika， 28, pp.321-377.

4 김광섭， 2007， 수문-기상자료 해석을 위한 통계 기법에 대한 고찰， 한국수자원학회 수문기상분과， 한국수자원학회， pp 371-400.