KR101650168B1

KR101650168B1 - 방재력 비용지수 평가방법

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Publication number: KR101650168B1
Application number: KR1020140091034A
Authority: KR
Inventors: 김성욱; 김창용; 박덕근; 유순영
Original assignee: (주)지아이; 김성욱; 김창용; 박덕근; 유순영
Priority date: 2014-07-18
Filing date: 2014-07-18
Publication date: 2016-08-23
Anticipated expiration: 2034-07-18
Also published as: KR20160010797A

Abstract

본 발명에 따른 방재력 비용지수 평가방법은, 전국의 재난자료를 활용하여 재난이 발생되었거나 또는 재난발생이 예측되는 지역의 방재력을 평가하기 위한 방법으로, 평가대상지역에 관한 재난자료를 획득하는 단계와, 상기 재난자료를 활용하여 상기 평가대상지역의 하기의 식으로 정의되는 방재력비용지수를 산출하는 단계를 포함한다.

........식

Description

방재력 비용지수 평가방법{A method for evaluating resilience cost index}

본 발명은 방재력 비용지수를 이용하여 지역 간 방재력을 정량적으로 비교하고, 복구활동의 효율성을 평가하는 방법에 관한 것이다.

우리나라는 다양한 자연재난에 노출되어 있으며, 특히 호우와 태풍에 의해 많은 재산피해와 인명피해를 입고 있다. 예를 들어, 2010년과 2011년의 경우, 각각 재산피해의 82.8%와 93.9%가 호우와 태풍으로 인해 발생하였으며, 모든 인명피해가 호우와 태풍으로 인해 발생하였다(소방방재청, 2011; 2012). 특히 이들 재난이 발생하면 피해액 보다 많은 복구액이 소요되고 있어, 피해액과 복구액을 종합적으로 고려하여 재해예방사업, 수방사업 등을 추진할 필요가 있으나, 여전히 피해액만을 고려하여 의사 결정이 이루어지고 있다. 또한 치수사업의 경제성을 평가할 때, 치수사업에 따른 복구비용의 절감을 간접편익으로 고려하도록 되어 있으나(한국개발연구원, 2008), 복구비 평가의 어려움으로 인해 실무에 제대로 반영되지 못하고 있는 상황이다.

대한민국 등록특허 10-0899243호(발명의 명칭 : 지아이에스를 이용한 재해 상황 분석 시스템 및 그 방법)

본 발명의 목적은 방재력 비용지수를 이용하여 지역 간 방재력을 정량적으로 비교함으로써 방재자원 분배의 의사결정에 도움을 주고자 하며, 방재력 비용지수의 시간적 추이를 관찰함으로써 복구활동의 효율성을 평가하는 방법을 제공하는 것이다.

.......식

여기서, L(t)는 피해액, R(t)는 복구액, V(t)는 노출인자이며, t₀와 t_f는 각각 분석의 시작과 끝 시점을 의미한다.

본 발명에 따르면, 방재력 비용지수를 이용하여, 방재 정책 결정시 객관적인 의사 결정에 도움을 줄 수 있음은 물론, 방재 정책의 효과를 객관적으로 분석할 수 있다.

도 1은 리질리언스의 정성적 및 정량적 평가요소와 방재력 비용지수를 비교한 도면이다.
도 2는 방재력 비용지수의 방재 시나리오 평가 기능을 설명하는 도면이다.
도 3은 국내 재난에 따른 피해액과 복구액의 시간변화를 나타내는 그래프이다.
도 4는 피해액과 복구액을 비교한 그래프이다.
도 5는 호우로 인한 피해액과 복구액에 관한 그래프이다.

한정된 자원 내에서 이루어지는 방재 의사 결정을 객관적으로 뒷받침하기 위해서는 우선 순위를 측량할 수 있는 계량 지수가 필요하다. 특히 재난 시 피해액 대비 높은 복구비용이 소요됨을 고려할 때, 피해액 뿐만 아니라 복구액도 고려할 필요가 있다. 또한 최근의 복구활동은 사회 시스템을 단순히 피해 이전의 상태로 되돌려 놓는 것 이외에도 미래의 피해를 줄이는 목적으로 이루어지고 있으므로, 계량 지수는 피해액과 복구액 간의 상호작용도 평가할 수 있어야 한다. 이러한 개념을 정량적으로 설명하고 있는 것이 Vugrin 등(2010)에 의해 고안된 리질리언스 비용 지수(resilience cost index)이다.

Vugrin 등(2010)에 의해 개발된 리질리언스 비용 지수는 국가기반시설의 리질리언스를 측량하기 위한 것으로, 본 발명에서는 리질리언스 비용 지수를 국가와 지역 사회의 방재력을 평가하는데 확대 적용하고자 하며, 이를 위하여 "방재력 비용지수"라는 개념을 새롭게 정의하고, 방재력 비용지수와 리질리언스 비용지수를 구분한다.

이하에서는, 본 발명에서의 방재력 비용지수의 정의와, 이 방재력 비용지수가 지역 또는 국가의 방재력을 비교 평가할 수 있는 지수로 활용될 수 있음을 자세히 설명하고, 방재력 비용 지수를 활용하여 우리나라 복구활동의 효과를 분석할 수 있음을 설명하기로 한다.

최근 10년간 선진화된 방재시스템을 운용 중인 미국을 중심으로 재난 관리에 리질리언스를 접목시키는 연구들이 많이 등장하고 있다(ADB, 2013, Cutter 등. 2008). 이는, 시설물의 물리적 강화만으로는 다양한 위협에 노출된 기반시설 또는 지역사회의 기능을 제대로 유지할 수 없다는 인식이 생겨났기 때문이다. 또한 재해관리기구들은 적은 외부자원을 활용하여 재해를 신속하게 복구하는 방법들에 관심이 많은데, UN이 "Building the resilience of nations and communities to disasters"라는 효고 행동강령 2005-2015에서 리질리언스 개념을 채택한 이유이기도 하다. 그러나, 그 중요성에도 불구하고 리질리언스의 개념은 여전히 제대로 합의되거나 정리되지 못하고 있으며, 리질리언스를 정량화하고자 하는 연구도 극소수에 불과하다(표 1 참조). 우리나라의 경우, 도시방재력의 진단지표를 개발하는 연구에서 리질리언스라는 용어를 방재력으로 언급한 바 있으며(국립방재교육연구원 방재연구소, 2010), 이외에도 회복력, 복원력 등으로 번역되어 사용된 바 있다.

리질리언스를 정량적으로 연구한 표 1의 방법들 중, Vugrin 등(2010)에 의해 고안된 리질리언스 비용 지수는 국가기반시설의 리질리언스를 정량화하기 위해 고안된 방법으로, Vugrin 등(2010)은 리질리언스를 특정 사건 발생 시 기반시설의 성능(System Performance, SP)을 목표치(Target System Performance, TSP)로부터 크게 떨어트리지 않고, 목표치 이하의 성능을 보이는 시간도 짧게 줄일 수 있는 시스템의 능력으로 정의하고 있다. 특정 복구활동에 의한 리질리언스 비용(Recovery Dependent Resilience Cost, RDR)과 최적의 리질리언스 비용(Optimal Resilience Cost, OR)으로 구분될 수 있다. 이외에도, 도 1에 나타난 바와 같이 Vugrin 등(2010)은 리질리언스를 기반시설이 외부위협요인의 영향에 견디는 흡수력(absorptive capacity), 자체적으로 피해에 대응하는 적응력(adaptive capacity), 외부자원을 활용하여 피해를 복구하는 복구력(restorative capacity)의 합으로 정성적으로 정의하였다. 여기서 흡수력은 내구성이 되겠으며, 적응력은 내부변화로 인한 자력복구력, 복구력은 복구자원의 양 또는 신속한 조달력으로 설명된다. 흡수력, 적응력, 복구력의 보다 구체적인 정의는 아래의 표 2와 같다.

표 2는 Vugrin 등(2010)의 리질리언스 평가 요소가 국립방재교육연구원 방재연구소(2010)가 발표한 도시 방재력의 기능적 목표와 매우 유사함을 보여주고 있다.

표 1의 RDR은 외부위협요인에 의한 기반시설 시스템의 성능 저하 정도, 즉 시스템의 영향(TSP-SP)과 복구과정에서 투입되는 복구자원의 양, 즉 복구노력(RE)의 합으로 리질리언스 비용 지수가 표현됨을 보여준다. 시스템의 영향 및 복구노력과 흡수력, 적응력, 복구력 간의 관계는 도 1에 도시된 바와 같다. 리질리언스 비용 지수가 클수록 시스템의 리질리언스는 좋지 못한 것으로 해석된다.

한편, 표 1의 OR은 시스템의 영향과 복구노력의 합을 최소화시키는 복구노력을 계산하는 방법으로, Vugrin 등(2010)에 의해 고안된 리질리언스 비용 지수가 리질리언스를 평가하는데 있어 복구노력의 중요성을 강조할 뿐만 아니라 복구과정에서 시스템 영향과 복구노력의 상호작용도 고려하고 있음을 보여준다.

한편, Vugrin 등(2010)의 리질리언스 비용지수는 국가기반시설의 리질리언스를 평가하기 위해 고안되었으나, 본 발명에서는 이를 국가나 지역 사회가 재난에 얼마나 취약한지를 평가하는데 확대 적용될 수 있도록 변형하고, 이를 방재력 비용지수라 정의한다. 본 발명에서 정의하는 방재력 비용지수는 아래와 같다.

.......식(1)

여기서 L(t)는 피해액, R(t)는 복구액, V(t)는 노출인자이며, t₀와 t_f는 각각 분석의 시작과 끝 시각을 나타낸다. 방재력 비용지수가 클수록 노출인자 대비 방재 비용이 많이 소모되어, 재난에 취약한 지역 또는 국가라고 할 수 있다. 여기서 방재 비용이란 재난으로 인해 소요된 총비용으로, t₀와 t_f 사이에 발생한 피해액과 이를 복구하기 위해 소요된 복구비용의 합이다. 방재 비용을 노출인자로 정규화한 것이 방재력 비용 지수가 된다.

일반적으로 지역 사회 또는 국가의 재난 피해액(L(t))은 지역 사회가 재난으로 인해 본래 상태에서 벗어난 정도의 크기로, Vugrin 등(2010)의 TSP와 SP 간의 차이와 유사하다(표 1 참조). 또한 복구액(V(t))은 재해 발생 이후 지역 사회를 원하는 상태(TSP)로 되돌리기 위해 소요되는 비용으로 Vugrin 등(2010)의 RE에 해당한다(표 1 참조).

본 발명에서는 국가가 집계하여 보고한 피해액과 복구액을 기반으로 식(1)을 계산하고자 한다. 우리나라의 경우, 재난별 지역별 피해액과 복구액이 국가재난정보센터에 비교적 잘 보고되어 있는데, 피해액과 복구액에 대한 상세한 내용은 후술한다.

한편, 상기한 식(1)은 사회경제적 규모가 다른 지역 간의 방재력을 비교하기 위해 피해액과 복구비의 합을 노출인자(V(t))로 나누고 있다. 여기서 노출인자란 지역내총생산, 인구 등의 취약인자로, 방재 자원으로도 해석된다. 즉 지역내총생산력이 크거나 인구가 많은 지역은 재난에 노출된 취약인자가 크기도 하지만, 동시에 재난 시 동원할 수 있는 복구자원이나 복구인력이 많은 것으로 해석되는 것이다.

본 발명에서 방재력 비용지수를 정의하고 이를 활용하고자 하는 목적은 궁극적으로 미래의 손실액과 복구액을 줄여 방재력을 높이고 방재 비용을 줄이는데 있다. 즉, 식 (1)에서 t_f --> ∞로 보고, 미래의 피해액과 복구액의 합, 즉 방재 비용을 최소화 할 수 있는 최적의 R(t)를 선택하고자 한다. 이 경우, R(t)은 예방과 대비 효과가 반영된 복구 활동의 비용이 된다.

예를 들어, 도 2에 도시된 바와 같이, Y_N의 생산력을 가지는 지역 사회에 재난이 닥치면, 지역사회는 일정기간 흡수력(absorptive capacity)을 발휘하여 생산력을 지켜낸다. 그러나 흡수력이 소진되면 생산력은 Y_D1으로 떨어지고, 이때 지역사회가 적응력(adaptive capacity)를 갖추고 있다면 외부 자원 없이도 일정 부분 생산력을 회복시킬 수 있다. 그러나 이 마저 소진되면 생산력은 다시 떨어지고 이를 회복시키기 위해서는 외부자원이 투입되어야 한다.

시나리오 1은 t₄에서 복구자원이 서서히 투입되는 경우로, 이 경우, 복구가 완료되기 이전 두 번째 재난이 닥칠 수 있고, 두 번째 재난으로 인해 생산력이 급감할 수 있다. 시나리오 2는 t₄에서 복구자원이 다량 투입되는 경우로, 지역사회의 흡수력까지 강화시킨 경우이다. 이 경우, 두 번째 재난에 노출되어도 손실을 입지 않는 지역 사회를 만들 수 있다. 시나리오 3은 조기에 복구자원을 투입하는 경우, 적은 복구 노력으로 지역 사회의 생산력을 원래 상태로 회복시킬 수 있다.

즉, 방재력 비용지수는 각 방재 시나리오에서 수반되는 피해액과 이를 복구하는데 소요되는 비용을 종합적으로 고려하는 방법으로, 방재 전략을 수립할 때, 방재력 비용지수를 가장 낮추는 시나리오를 선정하도록 의사결정자들에게 중요한 정보를 제공할 수 있다.

또한, 식 (1)로 정의되는 방재력 비용지수는 방재 자원의 규모가 서로 다른 지역 간의 방재력을 비교 평가하는데 활용될 수 있을 뿐만 아니라, 복구활동(R(t))의 방재력 강화 효과를 분석하는데도 활용될 수 있다.

예를 들어, 복구활동의 예방/대비 효과, 즉 미래 손실(L(t))을 감소시키는 효과가 중요하게 부각되어, 복구비(R(t))를 다량 투입하여 미래의 피해를 줄이는 쪽으로 의사 결정이 진행된다면, 도 2의 시나리오 2와 같이 다량의 복구액이 투입된 후 수년 이내 피해액 또는 복구액, 즉 방재력 비용 지수가 줄어드는 것을 확인할 수 있다.

이하에서는, 방재력 비용지수의 평가 인자에 관하여 설명한다.

먼저, 평가 인자로써 피해액과 복구액이 있다.

도 3은 우리나라의 재해에 따른 피해액과 복구액을 나타낸 그래프이며, 도 4는 재해연보 자료를 기초로 재해 종목별 피해액과 그에 따른 복구액의 선형회귀분석 그래프이다.

도 3에는 1979년부터 피해액과 복구액의 데이터가 나타나 있으나, 2000년대 들어 달라진 재해 형태와 복구비 지원 정책을 반영하기 위해 2001년 이후 자료만 분석한다. 이와 같이 국가 재해 자료를 분석하는 이유는, 재해 연보에 보고된 피해액과 복구액을 사용하여 식(1)의 방재력 비용지수를 평가하고자 함이며, 이와 함께 방재력 평가에 있어 복구비의 역할을 분석하기 위함이다.

도 4를 참조하면, 지난 11년 간 평균적으로 피해액의 1.47배에 해당하는 복구액이 소요되었으며, 특히 건물(1.97배), 선박(2.05배), 기타(2.37배) 분야에서 피해액 대비 많은 복구액이 소요되었음을 알 수 있다. 또한 피해액과 복구액은 비닐하우스, 축사 등 사유시설을 의미하는 기타 분야를 제외하고는 높은 상관관계 (R²)를 보이고 있는데, 이는 향후 복구액을 추정하는데 도 4의 기울기가 활용될 수 있음을 의미한다.

표 3은 2001년 이후 발생한 재난 중 총 피해액이 가장 큰 6개의 재난과 2009년, 2010년, 2011년 발생한 대형 재난을 선별하여 정리하고 있다. 각 재난에 대하여 16개 시/도별 피해액과 복구액 간의 상관관계를 선형회귀식을 이용하여 분석하였으며, 그 결과인 복구액과 피해액 간의 기울기와 상관계수를 표 3에 나타내었다. 복구액과 피해액은 매우 높은 선형의 상관관계를 가지고 있는 것을 알 수 있으며, 재난 유형에 의해 피해액 대비 복구액의 비율이 결정되는 것을 알 수 있다. 표 3에 따르면, 우리나라는 호우 시 피해액 대비 많은 복구액이 소요되고 있다. 총 11건의 호우재해의 피해액 대비 복구액의 비율을 높은 순으로 나열하여 보면 3.83, 3.20, 3.06, 2.86, 2.53, 2.37, 2.15, 2.11, 2.09, 2.06, 1.93으로 타 재해에 비해 아주 높은 것을 알 수 있다.

호우 시 발생하는 높은 복구비용 비율의 원인을 분석하기 위해, 피해액 대비 복구액의 비율이 가장 높은 2개의 호우 피해를 복구하기 위해 소요된 복구 재원을 분석하였다. 주로 소방방재청(두 사건 모두 총복구비의 33.3%)과 국토교통부(총복구비의 43.9%와 35.2%)에서 복구비용을 지원하였으며, 소방방재청이 소요한 비용 중 61.3%와 45.7%가 소하천 복구에 사용되고, 국토교통부가 소요한 비용 중 91.5%와 89.1%가 하천 복구에 사용되었다. 이들 결과를 바탕으로 하천에 발생한 피해액 대비 복구액의 비율을 살펴보면, 아래의 표 4와 같다.

표 4를 참조하면, .발생한 피해액 대비 복구액의 비율은 4.5와 3.8로, 도 4의 평균(1.47)을 크게 상회한다. 그리고, 이를 통해 우리나라는 호우시 하천/소하천 복구에 많은 복구비용이 소요되고 있으며, 피해액보다 훨씬 많은 복구비용이 소요됨을 고려할 때, 하천과 소하천 시스템의 복구력이 매우 낮다고 판단할 수 있다.

2011년 지역별 재난별 총피해액 대비 총복구액의 비율을 자세히 살펴보면 표 5와 같다.

표 3의 결과와 마찬가지로, 호우 시 피해액 대비 복구액의 비율이 가장 높은 것을 알 수 있다.

2011년에 발생한 7개의 호우 사건에 대하여, 지역별 피해액 대비 복구비를 분석한 결과는 표 6과 같다.

6월 호우에는 경상남도(26.67)와 제주도(8.22), 7월 7일 호우에는 제주도(513.90)와 부산시(12.50)가 피해액에 비해 특히 많은 복구액을 소요했음을 알 수 있다. 그러나 피해액만 보면, 6월 호우의 경우, 경기도(5,823,006 천원), 전라남도(1,916,083 천원), 충청북도(1,787,874 천원)가 경상남도(75 천원)와 제주도(66,131 천원)에 비해 큰 피해를 입었으며, 7월 7일 호우에는 경상남도(58,260,671 천원)와 충청남도(20,974,832 천원)가 제주도(1,043 천원)와 부산시(600 천원)에 비해 큰 피해를 입었다. 이러한 결과는 피해액 대비 복구액의 비율이 호우의 물리적 특성, 즉 이동 경로 및 영향 반경보다는 지역의 사회적, 경제적, 정치적, 환경적 특성에 영향을 받은 것으로 보이나, 본 발명에서는 이들 영향을 개별 분석하지는 않았다.

이외에도 표 3과 표 5는 2010년과 2011년에 발생한 대설의 경우, 피해액 대비 적은 복구액이 소요됨을 보여준다. 이는 대설로 인한 피해가 주로 비닐하우스와 같은 농경지에서 주로 발생하나, 비닐하우스와 같은 시설물에 대한 보상이 현재 풍수해보험, 농작물재해보험 등으로 보상되어 더 이상 국가보조가 주를 이루지 않기 때문으로 판단된다.

이하에서는 노출인자에 관하여 설명한다.

일반적으로 재해(disaster risk)는 재난(hazards), 노출(exposures), 취약성(vulnerability)의 세 가지 요인에 의해 발생한다(ADRC, 2005). 여기서 재난이란 태풍, 호우와 같은 자연적 또는 인위적 위협 요인이며, 노출은 사람은 물론 경제적, 사회적, 문화적 자산 등 피해를 입을 수 있는 목적물로, 이들 노출인자가 재난에 의해 입는 피해 정도를 취약성이라고 정의할 수 있다. 한편, 앞서 언급한 바와 같이, 노출인자는 방재 자원으로도 해석될 수 있다. 지역내총생산력이 크거나 인구가 많은 지역은 재난에 노출된 취약인자가 크기도 하지만, 동시에 재난 시 동원할 수 있는 복구자원이나 복구인력이 많기 때문이다. 이를 정리하면, 지역총생산, 면적, 인구 등이 노출인자로 사용될 수 있다.

지금까지 2001-2011년 재해 분석을 통해, 우리나라가 매년 피해액 대비 높은 복구비를 소요하고 있음을 확인할 수 있다. 그리고, 피해액 대비 높은 복구비가 소요됨을 고려할 때, 복구비는 방재력을 평가하는데 있어 중요한 요소임을 알 수 있다. 이는, 식 (1)과 같이, 피해액과 복구액의 합을 국가나 지역의 노출인자 규모로 정규화한 방재력 비용 지수가 방재력 평가에 사용되어야 함을 뒷받침한다.

이하에서는, 방재력 비용지수를 활용하여 국가 및 지역 사회의 방재력을 평가하고, 지역 방재력을 비교하는데 있어, 방재력 비용지수의 효용성을 확인한다.

1. 국가 방재력 평가

표 3의 피해액과 복구액의 합으로 식(1)의 방재력 비용 지수를 평가할 수 있다. 국가 간 비교 목적이 없으므로 노출인자 를 고려할 필요가 없기 때문이다. 표 3의 재난은 피해액 규모 순으로 나열된 것으로, 표 3은 일반적으로 피해액이 증가하면 복구액도 증가하고, 이에 방재력 비용 지수도 동일한 순서로 증가함을 보여준다. 그러나 2010년의 경우, 피해액만 가지고 평가된 우선 순위와 방재력 비용 지수를 이용한 평가 결과가 다르다. 즉 2010년 7월 호우 시 피해액 대비 높은 복구액이 소요되었고, 이로 인해 대설보다 방재력 비용 지수가 더 컸다. 즉 2010년 우리나라는 호우에 더 취약하였고, 이에 방재 비용도 많이 소요되었다.

2011년의 경우, 적은 피해액에도 불구하고 6월 호우가 2월11일 대설보다 많은 복구액을 요구하였으며, 8월 호우가 1월 대설보다 많은 복구액을 요구하였다. 즉, 방재력 비용 지수를 이용한 우선 순위는 피해액 규모를 기준으로 한 순위와 달라질 수 있다. 그러나 2011년의 경우만을 볼 때, 대설로 인한 큰 피해액으로 인해, 호우 시 피해액 대비 많은 복구액이 소요되었음에도 불구하고 방재력 비용 지수를 기준으로 한 우선 순위가 피해규모 기준의 우선 순위와 다르지 않았다.

2. 지역 방재력 평가

식(1)은 지역의 방재력 비용지수를 비교 평가하는데도 활용할 수 있다. 지역내총생산을 노출인자로 사용하고, 분석 기간(t₀-t_f)은 특정 재난의 발생시점(t₀)부터 복구완료시점(t_f)까지로 한정하여, 식 (1)을 2011년 7월 호우와 8월 태풍 무이파에 대한 지역 방재력을 평가하는데 적용하였으며, 그 결과는 표 7 및 표 8과 같다

여기서 지역은 피해규모 순으로 나열된 것이며, 우선순위는 방재력 비용 지수를 기준으로 볼 때, 노출인자 대비 방재 비용이 많이 소요되어 재해저감사업이 우선적으로 필요한 지역을 의미한다. 표 7과 표 8은 피해액 기준으로 판단되는 우선순위와 방재력 비용 지수를 기준으로 판단되는 우선순위가 다를 수 있음을 보여주고 있다. 특히 표 8의 경우, 피해액과 복구액의 합으로 결정된 순위 또한 피해액 규모 순위와 다르고, 피해액과 복구액의 합으로 결정된 순위는 복구액에 의해 좌우된다. 이는, 전북 지역과 같이 유난히 피해액 대비 많은 복구액을 소요하는 지역이 있기 때문이다.

동일 재난에 대해 지역 간 방재 비용의 편차가 생기는 데는 많은 이유가 있을 수 있다. 특히 피해액의 경우, 지역 사회의 취약성(즉, 도 1의 흡수력과 적응력) 이외에도 재난(예, 호우, 태풍)이 특정지역에 집중되었기 때문에 지역 간 편차가 나타난다. 예를 들면, 2011년 7월 호우의 경우(표 7), 경기도, 강원도와 같은 중부지역과 경남 남해안 지방에 집중되었으며, 2011년 8월 태풍의 경우(표 8), 충청도 이남 지역에 크게 영향을 미쳤다(기상청, 2011). 그러나 피해액 대비 높은 복구액의 비율은 재난의 이동 경로 및 물리적인 영향 반경보다는 낮은 복구력 및 사회적, 경제적, 정치적인 요인 등에 의한 것으로 보이며, 복구비의 적정 관리를 위해서는 앞으로 이들 요인의 개별 효과를 분석할 필요가 있을 것으로 보인다.

이외에도, 식 (1)을 이용하여 방재력 비용 지수를 평가할 경우, 노출인자의 크기에 따라 방재력 비용 지수 값이 매우 작아지거나 커질 수 있다. 이런 경우에는 노출인자의 단위 변환(예, 인구(명) 인구(천명), GRDP(원) GRDP(10억원))을 통해 노출인자의 규모를 조정하면 된다. 한편, 노출인자가 극단적인 두 지역 사회를 비교할 경우에도 방재력 비용지수는 여전히 유의미한 결과를 제공할 것으로 판단된다. 예를 들어, 섬마을(예, 울릉도)와 대도시(예, 서울)의 방재력을 비교할 경우, 지나치게 적은 인구 또는 적은 지역내총생산으로 인해 섬마을의 방재력 비용지수가 상대적으로 크게 나타날 수 있다. 그러나 이런 경우에도, 경제규모 또는 인구에 비해 방재 비용이 크다면, 방재력은 낮게 평가하는 것이 타당하고, 방재 사업이 우선 실시되어야 한다. 노출인자가 취약인자임과 동시에 방재 자원으로도 해석될 수 있는데, 방재 자원에 비해 많은 비용이 소요된 경우이기 때문이다.

이하에서는 방재력 비용지수의 시간 변화를 통해 방재력 비용지수가 복구활동의 효과를 분석하는데도 활용될 수 있음을 설명한다. 이는, 도 2 및 식(1)과 같이, 특정 지역에 지출된 많은 복구비용이 미래의 피해를 줄이기 위해 흡수력과 적응력을 강화시키는데 사용되었을 수도 있기 때문이다.

앞서 언급한 바와 같이, 피해액 대비 높은 복구액의 비율은 지역 사회의 낮은 복구력을 의미할 수 있다. 즉 우리나라는 호우 시 하천/소하천의 복구력이 유독 낮은 것일 수 있고, 2011년 8월 태풍 시 지역적으로는 전라북도의 복구력이 낮았다고 평가할 수 있다. 그러나 이러한 판단은 복구액이 사회 시스템을 재난 이전 상태로 되돌리는데 소요되는 비용이라고 가정했을 경우이며, 실제 복구액은 시스템을 재난 이전 상태로 복구하는 것 이외에도 미래의 피해를 줄이기 위해 흡수력, 적응력, 궁극적으로는 복구력을 향상시키기 위해 투입된 비용도 포함하고 있을 수 있다. 즉, 식(1)과 도 2의 시나리오 2 또는 3과 같이, t_f --> ∞로 보았을 때, 현재의 높은 R(t)이 미래의 L(t)를 낮추어 장기간으로 보면 방재력 비용지수를 낮추고 있는 것일 수도 있다.

우리나라의 높은 복구액 비율이 이러한 효과를 보이고 있는지를 살펴보기 위해 방재력 비용지수의 변화를 분석하였다. 우선, 호우 시 소요된 피해액 대비 많은 복구액이 호우에 대한 국가 방재력을 강화시켰는지를 평가하기 위해, 도 5와 같이 2001-2011년 호우에 대한 방재력 비용 지수의 변화를 살펴보았다.

도 5(a)은 식(1)의 t₀ = 2001년으로 보고, 평가 연도 말(t_f)의 누적피해액과 누적복구액을 평가한 것으로, 국가 간 비교 목적이 없으므로 V(t)는 고려하지 않았다. 식(1)에 의해, 누적피해액과 누적복구액의 합이 2001년도부터 t_f까지의 방재력 비용 지수가 된다. 도 5(a)를 참조하면, 2006년 유난히 큰 피해액으로 인해 대량의 복구액(피해액의 1.9배)이 투입되었음을 확인할 수 있다. 2006년 우리나라는 태풍 에위니아를 포함하여 총 16회의 피해기간 동안 1조 9천억원의 재산 피해를 입은 바 있다(소방방재청, 2007). 도, 5(b)는 매년 호우 시 피해액 대비 높은 복구액이 투입된 것을 나타내고 있다. 피해액 대비 복구액의 비율은 2006년 이후에도 꾸준히 증가하고 있으며, 2006년 이후 2008년까지 피해액과 복구액의 증가분이 다소 줄어든 듯하나, 2008년 이후 다시 증가하고 있다. 즉 우리나라의 복구활동은 호우에 대한 국가 방재력을 강화시키지 못하고 있는 것으로 판단된다.

상술한 바와 같이, 방재 정책 결정시, 객관적인 의사 결정에 도움이 될 수 있도록 방재력을 비교 평가할 수 있는 계량적인 방법들이 요구되고 있다. 특히, 우리나라의 경우, 매년 피해액 대비 많은 복구액이 소요됨을 고려할 때, 피해액만으로 재해예방사업, 치수사업 등의 우선순위를 정하는 것은 합리적이지 않은 것으로 판단되며, 피해액과 복구액을 종합적으로 고려하여 우선순위를 정하는 것이 합리적일 것이다. 또한 사회경제적 규모가 서로 다른 지역 간의 방재 비용을 비교 평가하기 위해서는 방재 비용을 지역내총생산, 인구규모, 면적 등으로 정규화 할 필요가 있다. 이외에도, 복구액이 미래의 손실을 줄이고, 궁극적으로 방재력을 강화시키는 목적으로 활용될 수 있음을 고려할 필요가 있는데, 본 발명은 이들 요구조건을 모두 포괄할 수 있는 계량 지수로 방재력 비용지수를 제안하였다. 국내 재해연보 자료를 활용하여 방재력 비용지수가 지역 방재력을 비교하고, 국가 방재력을 분석하는데 활용될 수 있음을 입증하였으며, 방재력 비용 지수의 시간 변화를 통해 복구활동의 효율성이 평가될 수 있음을 살펴보았다.

우리나라의 경우, 호우 시 유난히 많은 복구액을 소요한 바 있고, 일부 지역에서 특히 높은 복구액을 소요한 바 있는데, 이는 미래의 피해액과 이에 따른 복구액를 낮추기 위해, 지역 사회를 재난 이전 상태로 되돌리는데 드는 비용보다 더 많은 비용을 소요한 것일 수 있으며, 이들 효과는 방재력 비용 지수의 시간 추이를 통해 확인할 수 있을 것으로 보인다. 이에 재해연보에 보고된 2001-2011년 피해액과 복구액을 활용하여, 우리나라 복구액이 실제 국가 방재력을 강화하고, 방재력 비용 지수를 낮추는데 활용되었는지 분석하였다. 2011년도까지 재해연보에 따르면, 우리나라의 복구활동은 방재력을 강화하는데 기여한 바가 미비하다. 방재력(리질리언스)의 개념이 국내에 도입된 지 얼마 되지 않았고, 복구과정에 예방/대비 효과를 고려한 지도 얼마 되지 않았기 때문으로 보인다.

앞으로의 복구활동은 지속적으로 예방/대피 효과를 고려하여 궁극적으로는 방재력 비용 지수를 낮추는 방향으로 진행될 것으로 보인다. 이에 이들의 실효성을 객관적으로 평가하기 위해서 본 발명에서 제안한 방재력 비용지수의 변화를 지속적으로 모니터링 할 필요가 있다. 또한 제한된 방재 자원을 효율적으로 분배하기 위해서는 피해액, 복구비용, 노출인자의 영향을 모두 고려한 방재력 비용 지수를 보충자료로 활용하여 지역별 우선순위를 결정할 필요가 있다. 즉, 방재력 비용 지수는 방재 정책 결정시 객관적인 의사 결정에 도움을 줄 수 있음은 물론, 방재 정책의 효과를 객관적으로 분석할 수 있는 기준으로 국내외적으로 널리 활용될 수 있을 것이다.

Claims

전국의 재난자료를 활용하여 재난이 발생되었거나 또는 재난발생이 예측되는 지역의 방재력을 평가하기 위한 방법으로,
평가대상지역에 관한 재난자료를 획득하는 단계와,
상기 재난자료를 활용하여 상기 평가대상지역의 하기의 식으로 정의되는 방재력비용지수를 산출하는 단계와,

.......식
{여기서, L(t)는 피해액, R(t)는 복구액, V(t)는 노출인자, t0와 tf는 각각 분석의 시작과 끝 시점을 의미하고, 상기 노출인자는 지역내총생산, 인구 또는 면적을 포함한다.}
상기 평가대상지역별로 평가대상지역의 방재력비용지수 값이 높은순으로 우선순위를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방재력 비용지수 평가방법.
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