1.1 연구의 배경

극단적인 기후 현상으로 인해 도시의 물리적 요소뿐만 아니라 자연환경⋅사회문화⋅산업경제 전방위적으로 피해 규모가 커지고 있다. 최근 발생하는 재해들은 시기와 장소에 대한 불확실성이 높기 때문에 어디에서 어떤 유형의 재해가 발생할지 예측하기 쉽지 않다. 또한, 피해의 규모가 대형화됨에 따라 재해 예방조치뿐만 아니라 잠재적 재해의 사전 준비 단계로써 취약성을 평가 및 관리하고, 재해 이후의 회복과 적응과정까지 포괄적으로 다루어야 할 필요성이 제시되었다.

기후변화와 취약성에 관한 연구를 수행하는 과정에서 연구자들은 다양한 문제에 직면하게 된다. 이는 도시의 복잡성과 인간의 생활양식이 재해의 영향에 차이를 만들어내기 때문일 것이다. 이러한 맥락에서 회복력(Resilience) 개념은 기후변화의 불확실성과 도시의 복잡성을 모두 인정한다는 점에서 주목받게 되었고(Godschalk, 2003; Osbahr, 2007), 도시나 지역사회의 재해 취약성, 저항, 적응, 복구, 완화에 대한 능력을 포괄하는 개념으로써 강조되고 있다(Sen et al., 2021; Zhu et al., 2021). 방재 분야에서 회복력은 물리적 피해 및 사회경제적 혼란을 재구성하고 현재의 정체성을 유지하며 미래의 이상기후에 적응할 수 있는 능력을 의미한다(Zhu and Liu, 2021).

재해 연구의 패러다임 변화를 반영하듯이 최근 연구들은 도시 시스템의 상호 의존성과 복잡성을 고려하여 자연⋅물리적 환경 조건뿐만 아니라 그 주변 지역의 인문⋅사회⋅경제적 환경을 고려한 회복력 개념에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다(Cutter and Derakhshan, 2020; Cutter, 2020). 하지만, 현재까지의 연구들은 자연재해에 따른 지역사회 및 국가 간 회복력 평가를 위한 개념적 틀을 제시하거나 자연재해 피해 및 재해 회복력에 영향을 미치는 요인들을 분석하는 연구에 초점을 맞추고 있고, 재해 회복력의 측정이나 지수의 개발은 아직 초기 단계에 머물러있으며, 회복력 측정을 위한 프레임워크를 구축하거나 도시의 회복력을 실제 현상에 적용하는 사례는 찾아보기 힘든 상황이다.

1.2 연구의 목적

본 연구의 목적은 우리나라의 시⋅도별 회복력 측정 및 지수화를 통해 침수피해 특성에 따른 회복력 지수의 차이를 식별하고 회복력 향상을 위한 개별 전략을 도출하는 것이다. 연구의 수행절차에 따른 세부 연구목표는 다음과 같다.

첫째, 시⋅도별 침수피해 특성을 식별하고자 한다. 어떤 지역은 감당할 수 없는 규모의 폭우로 인해 피해를 입기도 하지만, 어디에서나 발생할 가능성이 있는 비교적 약한 호우에도 지속적으로 피해를 입는 지역도 존재한다. 따라서 침수피해액만으로 지역의 취약성을 구분하는 것은 적절한 접근이 아니라고 판단하였고, 강우 강도별 침수피해에 따라 지역별 침수피해 특성을 구분하였다.

둘째, 회복력 지수 산정을 위한 지표를 선정한다. 회복력 측정에 관한 선행연구 분석을 통해 회복력 지표 후보를 도출하고, 재해 회복력 개념과의 적합성⋅객관성⋅대표성 및 데이터 구득 가능성을 고려하여 지표를 선정하였다.

셋째, 침수피해 특성 그룹별 회복력 지수를 분석한다. 선행연구에 따르면 회복력은 충격이 발생했을 때 시기적절하고 효율적으로 대응하여 피해를 최소화하고 피해 이전의 상태보다 더 나은 상태로 회복하는 능력을 의미한다. 따라서 본 연구에서는 비교적 약한 호우에 반복적으로 큰 피해를 입고 있는 지역이 낮은 회복력을 나타낼 것이라 가정하고, 회복력 지수 도출을 통해 실증하고자 한다.

2.1 회복력 개념에 대한 고찰

회복력(resilience) 개념은 ‘다시 되돌아가다’라는 뜻을 가진 라틴어 ‘resiliere’에서 뿌리를 두고 있다(Klein et al., 2003). 도시계획 분야에서는 불확실하고 급격한 변화에 반응하고 대처하는 지역의 능력을 식별하고자 하는 노력에서 회복력 개념을 도입하였고 재난연구, 심리학, 경제학, 생태학 등 다양한 분야에서 회복력 개념을 통해 특정 사건으로 인한 충격과 그 반응의 지역 간 차이를 설명하려는 시도가 이루어졌다.

재난연구 분야에서는 재해의 충격을 흡수하고 피해를 복구하는 시스템의 능력을 설명하고자 이러한 개념을 적용하였다(Timmerman, 1981). 회복력이 고려하는 특성에 따라 Table 1과 같이 공학적 회복력, 생태학적 회복력, 진화론적 회복력으로 구분할 수 있다. 세부적으로 재해 회복력의 개념적 정의에 관한 연구들은 회복력에 대한 접근방식에 따라 Table 2와 같이 제시하였다.

Table 1

Three Approaches on Resilience

Table 2

Researches on The Conceptual Definition of Disaster Resilience

공학적 회복력은 사회적⋅규범적으로 자연스럽거나 바람직할 것으로 간주되는 지점을 평형 지점으로 놓고, 충격으로부터 평형 지점으로 다시 회복되는 경우 해당 지역은 회복력이 있다고 판단한다. 따라서 충격으로 인한 변화가 바람직하지 않은 방향일 경우 회복력으로 간주하지 않는다.

생태학적 회복력은 충격이 시스템을 다른 행동 체제로 이동시키기 이전에 흡수할 수 있는 충격의 크기에 초점을 맞추고 있으며, 충격과 회복의 상호작용이 시스템을 다른 평형 상태로 옮길 수 있는 조건을 강조하는 개념이다. 따라서 생태학적 회복력의 측정은 시스템을 제어하는 변수 및 프로세스 변경으로 시스템의 구조가 변경되기 전에 흡수할 수 있는 충격의 규모를 대상으로 하며, 시스템의 견고성과 충격을 흡수하는 능력의 척도가 된다. 생태학적 회복력은 시스템의 구조와 기능을 변화시키는데 필요한 충격이 클수록 회복력이 높다고 평가하는데, 이는 회복력이 높은 지역의 경우 형태나 기능에 큰 변화 없이 충격을 흡수할 수 있다는 의미를 가지기 때문이다.

진화론적 회복력은 시스템이 충격에 반응하여 그 구조와 기능에 얼마나 잘 적응하는지에 대한 관점을 가지며, 평형 상태의 임계점을 넘어 새로운 평형으로 시스템이 변화하는 과정에서 불안정성의 역할과 관계가 있다. 회복력이 높은 지역은 충격으로 인한 변화에 성공적으로 적응하고 개선하여 장기적으로 새로운 평형 상태를 유지할 수 있을 것이고, 회복력이 낮은 지역은 성공적으로 변화하지 못하고 같은 충격에 꾸준히 노출되어 장기적으로 쇠퇴하는 과정을 겪을 수 있다.

본 연구에서는 회복력의 진화론적 접근방식에 초점을 맞추어 지역에 재해가 발생했을 때 피해 크기, 개선 정도, 적응 여부를 지역 회복력에 대한 연구가설의 판단 근거로 활용하였다.

2.2 회복력의 측정과 평가 지표 연구

회복력의 측정은 시스템의 복잡성을 이해하고 회복력에 대한 환경, 사회, 경제, 물리적, 제도적 요소의 다양한 영향을 조사하는 데 도움이 된다(Sellbery et al., 2015). 회복력 개념은 매우 복잡하고 다차원적인 개념으로, 실증연구에 회복력을 적용하기 위해서는 회복력이 무엇인지, 기존의 이론적 개념과 어떻게 관련되는지, 어떻게 측정할 수 있으며, 어떠한 힘이 회복력에 영향을 미치는지에 대한 개념이 조정되어야 한다. 이에 많은 연구자가 회복력 평가를 위한 개념과 영향 요인을 정의하고자 시도했다(Cutter et al., 2008; Gunderson, 2009; Shaw and Team, 2009; Ernstson et al., 2010).

재해 회복력 평가는 취약성, 위험 노출을 최소화하고 재난 위험에 대한 적응을 강화하는 능력의 통합적인 측정에 초점을 맞추고 있다(Berke and Campanella, 2006). 지역 회복력을 구성하는 요인들은 저항, 견고성, 중복성, 신속성, 적응성 등 다양한 형태로 영향을 미치기 때문에 지역의 재해 회복력을 측정할 때 지표 선정에 주의를 기울여야 한다.

회복력 지표 도출 연구는 두 가지 주요 연구를 확인할 수 있었다. 9개 연안 도시를 대상으로 도시개발과 기후변화의 영향에 따른 회복력 변화를 측정하기 위해 기후재해 회복력 지수(Climate Disaster Resilience Index, CDRI)를 산정하는 연구에서는 Table 3과 같이 5개 차원의 회복력에 대한 설문조사를 통해 데이터를 구축하고 가중치를 적용하여 도시 규모에 따른 회복력 지수를 도출하였다(Shaw and Team, 2009).

Table 3

Indicators for CDRI (Shaw and Team, 2009)

UNISDR (2009)이 제시한 회복력 개념과 선행연구들을 결합하여 CHRIL (Climate Hazard Resilience Indicators for Localities)이라는 회복력 지표 구축을 시도한 연구에서는 생물물리학적, 사회경제적, 제도적, 적응 및 학습의 4개 차원에 따라 지표를 도출하였으며, 지표 도출 결과는 Table 4와 같다(Hung et al., 2016). 해당 연구에서 회복력 평가 결과, 일반적으로 취약성이 높을 것으로 여겨지는 영역들의 회복력 수준이 낮은 것으로 나타났다.

Table 4

Climatic Hazard Resilience (Hung et al., 2016)

3.1 연구질문 및 가설 설정

회복력 개념 및 측정에 대한 선행연구를 통해 본 연구에서는 “회복력의 진화론적 개념에 따라, 재해 노출은 지역의 적응⋅학습을 촉진하여 더 회복력 있는 상태로 만드는가?”를 연구 질문으로 선정하였다.

본 연구는 지역 침수피해 특성에 따라 분류된 지역별 재해 회복력 측정을 목적으로 한다. 선행연구에 따르면, 회복력이 높은 지역은 재해에 노출된 이후 효율적인 방법으로 시스템의 기능 및 구조를 복구하고, 적응⋅학습⋅재조직화 과정을 거쳐 더 나은 상태로 개선되는 경향을 보인다. 따라서 과거에 재해를 경험한 지역 중 회복력이 높은 지역은 회복력이 낮은 지역에 비해 유사한 재해에 저항⋅흡수⋅적응하는 능력이 개선되었을 가능성이 높다.

본 연구에서는 선행연구의 이론을 바탕으로 회복력과 침수피해 특성의 관계를 실증하기 “비교적 약한 강우에 적응⋅학습하지 못하고 반복적으로 큰 규모의 침수피해를 입고 있는 지역이 있다면, 해당 지역은 회복력이 낮은 지역일 것이다.”를 연구가설로 설정하였다.

3.2 연구의 범위 및 분석자료

3.2.1 연구의 범위

본 연구의 범위는 전국 17개 시⋅도를 대상으로 2009년에서 2018년까지 10년 동안의 강우강도에 따른 침수피해 특성을 조사하였다(KMA, 2009-2018). 침수피해는 재해연보의 원인별 피해 총괄 중 호우와 태풍의 피해액 데이터를 활용하여 풍수해를 전반적으로 고려하였다(MOIS, 2009-2018).

침수피해 특성을 살펴보기 위해 피해액과 강우강도에 따라 지역을 3개 그룹으로 분류하였다. 10년간(2009-2018) 침수피해액 2,000억 원 이상인 지역 중 시간당 50 mm 이하의 강수에 의한 피해가 차지하는 비율이 70% 이상인 지역을 A그룹, 시간당 50 mm 이하의 강수에 의한 피해가 차지하는 비율이 30% 이하인 지역을 B그룹으로 분류하였고, 이외의 지역은 C그룹으로 분류하였다. 재해의 특성상 특정 기상현상이 없는 지역은 피해가 관찰되지 않으므로, 해당 기간 총피해액이 100억에 미치지 못하는 대구광역시(8억), 대전광역시(84억), 세종특별자치도(18억) 3개 지역은 분석에 적합하지 않아 제외하였다. 또한, 재해 회복력 지표 및 지수 산정에 활용된 데이터는 2018년 단일 데이터를 활용하였다. 그 결과 Table 5와 같이 14개 시⋅도가 3개 그룹으로 분류되었다.

Table 5

Regional Classification according to The Flood Damage Characteristics

A그룹은 침수피해의 대부분이 비교적 가벼운 호우에 의한 피해로 분석 기간 동안 2,000억이 넘는 누적 피해액을 기록한 지역으로, 재해 이후에 개선되지 못하고 작은 충격에도 지속적으로 피해를 입고 있는 지역으로, 회복력이 낮을 것으로 예상된다.

반면, B그룹은 침수피해액은 2,000억 이상으로 높지만, 시간당 50 mm 이하의 강우에 대한 피해액이 5%(충남), 17%(전북), 28%(경기) 등으로 낮다. 해당 지역들은 기록적인 폭우로 인한 강한 충격 이후, 적응⋅학습을 통해 침수에 대한 회복력이 향상되어 일정 규모의 폭우에 대해서는 흡수⋅저항하는 능력이 향상되었을 가능성이 있다. C그룹은 강우강도에 따른 침수피해 양상에 다른 지역과 구별되는 특성이 나타나지 않는 지역으로, 중간 수준의 회복력이 예상되는 그룹이다.

3.2.2 분석자료

본 연구에서는 선행연구의 이론을 바탕으로 재해 회복력 지표 후보를 도출하고, 이들 중 적합성, 객관성, 대표성, 데이터 구득 가능성을 만족하는 지표들을 선정하여 회복력 지수 도출에 활용하였다. 침수피해 데이터는 17개 시⋅도의 2009-2018년 재해연보 데이터를 활용하는 한편, 회복력 지표에 관한 데이터는 침수피해를 집계한 2009-2018년의 기간 중 2018년 단일 데이터를 활용하였다. 본 연구에서는 분석 시작 시점인 2009년의 회복력은 내재된 회복력으로 간주하였는데, 그 이유는 그룹별로 침수피해를 겪으면서 즉각적인 대응과 이를 극복하려는 노력들로 인해 변화하는 동태적 회복력의 결과를 비교하는 것이 연구의 목적이기 때문이다.

회복력의 종류는 재해⋅경제 등 회복력의 측정에 대한 선행연구에서 공통적으로 고려하고 있는 사회적⋅경제적⋅물리적⋅제도적 4개의 차원으로 회복력 지표를 구분하였다. 재해 회복력에 대한 적합성을 고려하여 Table 6과 같이 19개의 회복력 지표를 도출하였다.

Table 6

List of Indicators for Disaster Resilience Assessment

지표 도출 결과에서는 회복력에 대한 저항⋅완화⋅적응 측면에서 회복력에 대한 잠재적 영향 및 영향의 방향(음, 양)에 대해 제시하고 있다. 사회적 회복력은 지역의 인적⋅사회적 자본에 관한 지표로 구성되어 있으며 주로 ‘적응’과 관련된 지표로 구성된 것으로 나타났다. 경제적 회복력은 산업, 소득 등 경제적 수준에 관한 차원으로 재해 영향의 완화에 관여하는 지표들로 구성되어 있다. 물리적 회복력은 지역의 토지, 건물의 형태와 질에 대한 차원으로 재해에 대한 저항 및 충격의 흡수와 관련된 지표들로 구성되었고, 제도적 회복력은 지역의 제도 및 정책에 따른 사회복지에 따른 재해 영향의 완화와 관련된 지표들로 구성되었다.

3.3 회복력 지수 도출

본 연구에서는 재해 회복력을 측정하기 위해 선행연구 고찰을 통해 사회적, 경제적, 물리적, 제도적 측면에서 적합한 지표를 선정하고, 각 지표의 측정값을 정규화하고 각 지표별 가중치를 부여해 지역별 회복력 지수를 도출한다.

다수의 선행연구에서 지표의 정규화 방법으로 주로 활용되었던 최소 최대 정규화 방법(Min-Max)은 이상값의 존재에 대해 매우 민감하기 때문에 표본 수가 많지 않거나 이상치가 존재하는 표본의 정규화 방법으로는 적합하지 않다. 연구의 범위가 14개 시⋅도로 많지 않고 서울특별시, 제주특별자치도 등의 지역적 특성에 따라 이상값이 존재할 가능성이 높다.

본 연구에서는 지표 데이터를 행렬 구성하여 각 열이 지표의 값을 대표하도록 설정한 후 정규화 및 엔트로피 가중치 산정 방법을 통해 회복력 지수를 산정하였다.

엔트로피를 이용한 가중치 산정 방법은 정량적 자료의 특성만 반영하는 객관적인 분석이 가능하며, 지표의 변수별 분포를 바탕으로 산정되고, 도출된 엔트로피 값의 지표별 비교를 통해 엔트로피 가중치를 산정하므로 지표 분류별 연관된 정보를 설명하는데 용이하다(Lee et al., 2015; Deng et al., 2020).

본 연구에서 활용한 회복력 지표는 홍수 취약성, 대기오염 등의 연구에서 공통적으로 고려한 지표들을 포함하고 있으며 해당 분야에서도 엔트로피 가중치 산정 방법의 타당성을 확인한 만큼 회복력 지수 연구에도 적용 가능한 방법이라고 할 수 있다. 정규화 및 가중치 산정은 Lee et al. (2015)의 산정 방법을 인용하여 다음과 같이 구성하였다.

➀ 지표의 자료행렬 구성 및 정규화

m: 시⋅도 개수 n: 회복력 지표 개수

i= 1,2,…,m j= 1,2,…,n

➁ 정규화된 자료를 이용한 지표별 엔트로피 산정

E_j: 지표별 엔트로피

➂ 계산된 지표별 엔트로피를 활용해 엔트로피 가중치 산정

d_j: 다양성정도 w_j: 가중치

4.1 엔트로피 가중치

회복력의 네 가지 차원에 대해서 지표별 엔트로피 가중치를 산정하였고, 그 결과는 Table 7과 같다. 전체적으로는 공공공간에 대한 가중치가 가장 높게 나타났으며, 그 외 에너지 소비, 도시화 면적, 토지이용규제, 공원면적, 사회적 자본 등도 비교적 높은 가중치를 나타냈다.

Table 7

Entropy Weight by Indicator

회복력 차원별로 살펴보면 사회적 회복력에 포함되는 지표 중 공공공간의 가중치가 가장 높고, 사회적 자본, 취약계층, 교육 수준 순으로 나타났다. 취약계층과 교육 수준의 가중치가 매우 낮은 것은 해당 지표에서 시⋅도간 유의미한 차이가 나타나지 않고 비슷한 수준이기 때문인 것으로 나타났다. 경제적 회복력의 가중치는 에너지 소비 수준, 상업시설, 수익, 자가비율, 고용률 순으로 나타났는데, 에너지 소비 수준은 산업 집중지역에서 높은 수치를 보였고, 고용률과 자가비율은 지역 간 유의미한 차이가 없었다. 물리적 회복력에서는 도시화 면적, 공원면적, 녹지면적, 농지면적, 노후건물, 하수관거 순의 가중치가 나타났고, 제도적 회복력에서는 토지이용규제, 의료서비스, 소방 및 경찰, 대피소 용량 순의 가중치 값을 보였다.

지표별 가중치 부여를 통해 산정한 회복력 지수는 Table 8에 제시하였다. 연구가설에 따라 회복력이 낮을 것으로 예상되었던 A그룹의 종합 회복력은 평균 10.3위로 세 그룹 중 가장 낮은 회복력을 보였으며, 회복력이 높을 것으로 예상되었던 B그룹의 회복력 지수는 평균 4.3위로 세 그룹 중 가장 높은 회복력을 보였다. 그룹 C는 7.6위로 14개 지방자치단체의 중간 정도의 회복력을 보이는 것으로 나타나 연구가설을 지지하는 결과가 도출되었다.

Table 8

Regional Resilience Index

Fig. 2에서 시⋅도별 10년간(2009-2018) 침수피해 총액과 지역 회복력의 분포를 제시하고 있다. A그룹의 침수피해는 중간값 부근에 위치하고 있지만, Table 5에서 제시했듯이 시간당 0~50 mm의 강우에 의한 피해가 74~88%로 높은 비율을 차지하고 있어, 회복력이 높은 지역이었다면 예방 가능한 피해였을 것으로 판단된다. B그룹은 시간당 0~50 mm의 강우에 의한 피해 비율이 가장 낮은 지역으로 침수피해 총액은 중간 정도에 위치하고 있다. 경기도의 경우 회복력이 가장 높음에도 큰 피해액이 집계되었는데, 해당 피해 중 과반이 2011년 중부권 폭우 당시 300~500 mm의 기록적인 폭우에 의한 피해로 확인되었다. C그룹은 10년간 침수피해액이 적고 평균에 가까운 회복력을 보이는 지역들로 구성되었다. 그럼에도 전남지역은 침수피해액이 높은 것으로 집계되었는데, 이는 2012년 태풍 덴빈이 동반한 기록적인 폭우로 인한 피해가 10년 침수피해 총액의 62%를 차지하기 때문인 것으로 확인되었다.

Fig. 2

Regional Resilience and Flood Damage Distribution

Fig. 1

Study Overview

Fig. 3은 A그룹과 B그룹의 지역별 회복력의 4차원 구성을 나타낸다. A그룹은 비교적 약한 강우에도 지속적으로 큰 피해를 입고 있는 지역이라는 공통점을 가지고 있으나, 회복력 지표의 차원별 역량은 차이를 보였다. 부산광역시는 회복력 지수 산정 결과 전국 최하위 수준의 회복력을 가지고 있는 지역으로 사회적, 경제적, 제도적 회복력이 전국 평균에 미치지 못하고 있는 상황에서 물리적 회복력이 음의 값(-)을 보여 해당 차원의 역량 개선이 시급한 것으로 나타났다. 경상북도는 A그룹에서 가장 준수한 역량을 가진 지역으로, 사회적, 경제적 회복력은 준수하나 제도적, 물리적 회복력 차원의 개선이 필요한 것으로 나타났다. 경상남도는 모든 차원의 회복력이 전국 평균에 미치지 못했고, 그중 사회적 회복력이 전국에서 제일 낮은 결과가 도출되어, 사회적 차원의 개선이 시급한 것으로 나타났다.

Fig. 3

Regional Resilience Composition (A & B Group)

B그룹은 침수피해로 큰 피해를 입은 지역임에도 매우 강한 폭우가 내리는 상황이 아니면 일정 규모 이상의 침수피해가 발생하지 않는 지역으로, 회복력이 높을 것으로 예상되는 지역이었다. 경기도는 전국에서 회복력 지수가 가장 높은 지역으로, 경제적 회복력을 제외한 모든 차원에서 전국 상위권의 회복력 역량을 가지고 있는 것으로 나타났다. 특히 사회적 회복력 차원의 경우 전국 평균의 6배 이상의 높은 지수를 보여주었다. 충청남도는 사회적, 물리적 회복력이 전국 평균 수준이었으나, 경제적 회복력은 전국에서 가장 높은 것으로 나타났고, 제도적 차원의 회복력이 다소 낮은 것으로 드러났다. 전라북도는 큰 특징 없이 모든 회복력 차원에서 전국 평균에서 상위권에 위치하고 있는 것으로 나타났다.

C그룹은 대부분 지역에서 회복력 차원 간 유의미한 차이를 보이지 않았으나, 서울특별시와 광주광역시의 경우 물리적 회복력이 음수 값으로 매우 낮은 것으로 나타났다. 특히 서울특별시는 사회적⋅경제적⋅제도적 차원의 회복력도 전국 평균 이하로 나타나 전국에서 종합 회복력이 가장 낮은 지역으로 나타났다. 이러한 결과는 우리나라 도시 구성요소의 수도권 집중 현상과 관련이 있는 것으로 추정된다.

본 연구의 설계단계에서 ‘회복력의 진화론적 관점에 따라 재해 노출이 지역의 적응⋅학습을 촉진하여 더 회복력 있는 상태로 만드는가’라는 연구 질문을 도출한 바 있다. Table 9에 제시된 14개 시⋅도의 회복력 지수와 10년간(2009-2018) 재해피해액 사이의 상관관계를 분석한 결과는 재해 피해가 큰 지역일수록 회복력이 높다는 결과를 보여준다. 그러나, 회복력이 높은 것으로 분석된 경기도와 전라남도가 2010년대 기록적인 폭우로 인해 매우 큰 피해를 입었던 것이 주요 변수로 작용한 점, 지속적으로 침수 피해를 입고 있는 부산과 경상남도의 회복력이 낮게 분석되었다는 점에서 본 연구의 결과로 회복력의 진화론적 증거를 확인하는 것은 무리가 있다고 판단하였다.

Table 9

Correlation between Flood Damage and Resilience