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J. Korean Soc. Hazard Mitig. > Volume 17(5); 2017 > Article
재해구호물품의 최적수요량 연구: 예측기법 결과의 비교분석을 통해

Abstract

This study aims to explore the best technique for demand prediction about disaster relief goods. For the forecasting, we used the moving average method, average change method, weighted moving average, exponential smoothing method, and the trend projection. As a result, we found that the moving average method be the best one for forecasting the demand of disaster relief goods. By using the same technique, we predicted the quantity of disaster relief goods at the municipal level. We confirmed that the required amount is less than the actual amount. Since this study is the first test to predict the proper quantity of disaster relief, we expect that it will provide an implication for the efficient management of relief goods by local governments.

요지

본 연구는 재해구호물품의 적정 수요예측에 관한 최적의 기법을 탐색하는데 목적이 있다. 예측 기법은 이동평균법, 평균변화법, 가중이동법, 지수평활법, 추세분석을 이용하였으며, 분석 결과 재해구호물품의 수요 예측은 이동평균법을 활용하는 것이 가장 우수한 것으로 확인되었다. 해당 기법을 활용하여 전국 자치단체의 적정 재해구호물품 수량을 예측한 결과 실제 보관량에 비해 적은 수준으로 확인되었다. 본 연구는 재해구호물품의 적정수량을 예측하기 위한 첫 시도로써 효율적인 구호물품 관리방안에 대한 함의를 제공할 것으로 기대한다.

1. 서론

본 연구는 재해구호물품의 적정 수요 예측에 관한 방법을 탐색⋅비교하는데 목적을 두고 있다. 재해구호계획 수립지침(MPSS, 2016)에 의하면 각 개별 구호기관(시⋅군⋅구)은 재해구호기금을 활용하여 비축기준에 적합하도록 재해구호물품을 준비⋅보관해야 한다. 각 지자체의 물품확보 또는 구매상황을 감안하여 부족분이나 손⋅망실분에 대하여 확인된 날로부터 늦어도 14일 이내에는 반드시 구호물품을 확보하도록 되어 있다.
그러나 각 개별 구호기관인 시⋅군⋅구는 어느 정도의 구호물품을 비축하는 것이 적절한 것인지 판단하는데 어려움을 겪고 있으며(Seo, 2013), 연구진의 실무자 인터뷰 결과에서도 다음과 같은 몇 가지의 현실적인 문제가 제기되었다. 첫째, 지자체 실무자들은 구호물품이 재난에 대비하기 위한 것으로서 상시 준비되어야 한다는 점에 대해서는 동의하고 있으나, 수요가 꾸준하게 발생하고 있지 않거나 또는 거의 사용되고 있지 않음에도 불구하고 지나치게 많은 양의 구호물품을 보관하는 것에 대해 관리의 어려움을 호소하고 있다. 이와 같은 실무자들의 의견은 근본적으로 각 지자체에서 재난안전을 담당하는 전담부서가 부재하여 다른 부서의 직원 일부가 전적으로 많은 일을 도맡아 처리하기 때문에 발생하는 것이지만, 재난 발생 빈도가 낮은 지역에 필요 이상의 구호물품을 보관토록 하는 사례가 존재할 수도 있으며 그와 반대로 수요에 미달되는 수준의 구호물품 보관으로 인해 재난에 신속하게 대응하지 못하는 경우가 발생할 수도 있다. 따라서 적정 수요를 예측(forecasting)하는 기법에는 무엇이 있고, 어떤 예측 기법이 최적의 안을 도출하는 것인지에 관하여 연구할 필요가 제기되는 상황이다. 둘째, 재해구호물품의 수요, 즉 재난발생과 관련된 예측 연구가 미진함에 따라 사회적으로 손실되는 비용이 점차 증가할 가능성이 제기된다. 재난안전을 담당하는 지자체의 일선관료의 시각에서는 언제 발생할지 모르는 재난에 대하여 적극적으로 나서 대응하기 쉽지 않다. 재난발생을 사전에 예측하기 어려울 뿐만 아니라 재난 발생이 없을 것으로 기대하여 보관하고 있는 구호물품의 양을 줄일 경우 그 책임을 전적으로 본인이 부담해야하기 때문이다. 따라서 실무자의 시각에서는 실제 필요량과 관계없이 기존의 구호물품 보관량에 준하여 결정하는 경로의존성(path dependency)의 행태를 보이는 것이 가장 합리적인 선택, 즉 합리적 무지(rational ignorance)로 귀결될 수밖에 없는 구조를 지닌다.
본 연구는 위와 같은 문제의식을 바탕으로 다음과 같은 내용에 대해 논의하고자 한다. 첫째, 재해구호물품의 특성에 대하여 살펴보고자 한다. 재해구호물품은 위기상황 발생 시 정부에서 제공하는 공공재(public goods)의 성격을 지니고 있다. 이러한 공공재는 비경합성(non-rivalry)과 비배제성(non-excludability)의 성격을 지닌 재화이기 때문에 시장영역에서는 무임승차를 위한 수요자들의 거짓신호로 과소공급 될 수밖에 없으며, 정부영역에서는 필요수준 이상의 수요 신호로 자원배분의 효율성을 저해할 수 있는 재화이다. 따라서 공공재로서의 재해구호물품을 정부가 어떻게 공급하는 것이 바람직한지에 관하여 논하기로 한다. 둘째, 다양한 예측(demand forecasting)기법을 살펴 재해구호물품의 적정 수요를 설명하는 최적의 방법을 탐색한다. 대표적으로 이동평균법(moving average method), 평균변화법(average change method), 가중이동평균법(weighted moving average), 지수평활법(exponential smoothing method), 추세 분석(trend projection)에 관하여 다룬다. 마지막으로, 최적의 안을 통해 도출된 예측치와 지자체에서 보관 중인 구호물품 양을 비교분석함으로써 현 구호물품 비축의 적정 수준을 판단한다.

2. 선행연구 검토

재난관리시스템 또는 구호물품과 관련된 선행연구는 크게 네 가지 흐름으로 구분할 수 있다.
첫째는 재난관리조직의 효율성을 강화하기 위한 정책적 제언 연구 영역이다. 이 영역은 다시 두 가지로 구분할 수 있는데, 첫 번째는 재난관리조직의 효율성을 강화하기 위한 원인 변수를 탐색하며(Han and Jeong, 2011; Song and Kim, 2009; Roh et al., 2014; Jeong et al., 2010), 두 번째는 선진국의 재난관리시스템 분석 또는 정보시스템 적용을 통하여 국내 시스템의 발전가능성을 제안한 연구(Jeong, 2012; Sung, 2004; Lee, 2013; Lee et al., 2015; Hwang et al., 2011; Hyun, 2015)이다.
둘째, 재난 및 안전관리 기본법(재난안전법)과 같은 법령 분석 연구가 일부 진행되었다. 대표적으로 Moon(2009)은 중앙정부와 지방정부의 법적 책임과 역할을 분석하고, 각 주체별로 지니고 있는 한계를 극복하기 위한 방안으로서 다양한 정책적 방안(입법)을 제안하고 있다. 한편 Seo and Cho(2013)는 재해구호법과 관련하여 구호서비스 증진을 위한 제도개선을 제안하고 있는데, 저출산과 고령화, 다문화, 기후변화 등으로 인한 자연⋅사회적 재난을 대비한 법⋅제도의 개선을 제시하였다. 재해구호법은 재해구호물품의 비축과 분배, 관리주체, 의연금품 모집 등과 같은 현장중심적 내용으로 구성되어 있어 재난관리체계 및 제도⋅조직구성과 관련된 재난안전법에 비해 상대적으로 지자체 실무자들의 수요에 부합한다고 볼 수 있다. 재해구호의무가 지자체에 있는 만큼 재해구호법을 기반으로 한 정책제안은 상당한 실효성을 지닌 것으로 평가될 수 있다.
셋째, 재난관리시스템과 직접적인 관계가 있는 영역은 아니지만, 재난을 예방 또는 대응하기 위한 미래기술 개발, 그리고 재난 상황에서의 갈등과 사후지원에 관한 연구 영역이 있다. 이 분야의 연구는 주로 공공기관에 의해 주도되었는데, 한국과학기술기획평가원(KISTEP)에서는 재난에 대응할 수 있는 미래기술 652개 중 재난⋅재해와 관련된 98개의 기술군을 선정 및 소개하고 있다. 한편 한국행정연구원(KIPA)에서는 자연재난과 인적재난을 구분하여 재난 발생의 시간적 흐름 순에 따라 갈등의 양상과 패턴을 분석하고, 이를 기반으로 하여 정책적 제언을 제시하였다.
마지막으로 재해구호물품의 적절성에 관한 영역이다. Yoon et al.(2015)는 이재민에게 제공되는 재해구호물품에 관한 설문조사를 실시하고 만족도와 중요도 두 변수를 축으로 하는 IPA(Importance-Performance Analysis)를 진행하였다. 분석 결과, 구호물품 중 속내의와 베개는 중요도 대비 만족도가 낮은 중점개선 영역에 속하는 것으로 나타났다. 비록 이들의 연구는 사회적⋅인적 재난에 대비한 새로운 구호물품을 제안하지 못한다는 점에서 한계를 지니고 있으나, 재해구호물품을 정부에서 제공하는 서비스로 간주하고 고객(이재민)의 만족을 핵심 성과변수로 고려하고 있다는 점에서 주목할 만하다.
이상과 같이 재난과 관련된 여러 선행연구는 본 연구에서 다루고자 하는 구호물품의 성격(공공재), 그리고 적정 수요량 예측방법에 대해 심도 있게 다루지 못하고 있음을 확인할 수 있다. 이에 본 연구는 이론적⋅현실적 접근법을 통해 해당 문제를 다루고자 한다.

3. 이론적⋅경험적 논의

3.1 재해구호물품의 정의 및 특성

공공재란 비배제성(non-excludability)과 비경합성(non- rivalry)의 특징을 모두 지닌 재화를 의미한다. 비배제성은 ‘재화에 대한 비용을 지불하지 않은 사람을 재화와 서비스의 소비로부터 배제할 수 없음’을, 비경합성은 ‘어떤 재화에 대한 한 사람의 소비가 그 재화에 대한 다른 사람의 소비를 방해하지 않음’을 의미한다(Namgung, 2012). 이러한 공공재의 특징은 비배제성과 비경합성을 지닌 재화가 시장(market)을 통해 전혀 공급이 이루어지지 않거나 또는 수요 대비 과소 공급되어 높은 가격에 거래되는 결과를 초래하게 된다. 개인들은 공공재에 대한 지불의사(willingness to pay)를 밝힘으로써 모두가 사용할 수 있는 공공재의 생산비용 부담을 회피하려 하며, 따라서 거짓 신호(false signal)를 보내는 것이 자신에게 유리하다고 판단하는 것이다(Samuelson, 1954). 즉, 공공재(순수공공재)는 시장체제 하에서 정상 공급되기 어려우며, 비시장체제가 적극 개입할 수밖에 없는 특징을 지니게 된다.
한편 Tiebout(1956)는 공공재가 비배제성과 비경합성의 성격으로 인해 대량의 무임승차(free rider problem)가 발생하게 되고, 따라서 이러한 문제를 완화하기 위해 지역별 분권화된 서비스 제공 노력이 필요함을 주장한다. 다양한 욕구(needs)를 지닌 사람들은 자신에게 최적화된 서비스를 제공받기 위해 나의 욕구와 유사한 서비스를 제공하는 지역으로 이동(exit)하게 되며, 종국적으로 중앙정부에 의해 일괄 제공되던 서비스에 비해 보다 높은 만족을 느낄 수 있게 되는 것이다.
Oates(1972) 역시 중앙정부의 획일적인 서비스 제공보다는 재정분권화를 통한 재화의 제공이 보다 효율적으로 나타날 수 있음을 주장한다. 즉, 특정 재화를 제공함에 있어서 전국에 일률적인 수준으로 제공하는 것보다는 해당 지역의 주민 선호와 상황에 부응하여 생산하는 것이 경제적 후생 수준이 높다는 것이다. 그는 보충성의 원칙(principle of subsidiarity)에 따라 정책의 형성과 집행을 수행할 수 있는 최하위 계층의 정부에 위임하는 것이 지역주민들의 효용 수준을 극대화 할 수 있는 방안을 주장한다. 단, 최하위 계층의 정부, 다시 말해서 우리나라의 지방자치단체 간 재해구호물품에 대한 수요의 수준이 이질적(heterogeneity) 특징을 지니고 있지 않다면 중앙정부에 의한 재화 공급과 보충성의 원칙에 의한 재화 공급 간 차이는 미미할 것으로 판단할 수 있다. Oates는 또한 재화가 수요의 가격탄력성(price elasticity of demand)이 작은 재화(비탄력적; 필수재)일수록 중앙정부의 획일적 재화공급으로 인한 후생손실(특히 소비자 효용)이 증가할 수 있음을 설명한다. 위기 상황에서 재해구호물품은 이재민에게 필수재로 인식될 수밖에 없으며, 따라서 현재와 같이 재난구호기금을 통한 민간구호단체로부터의 획일적 공급 구조는 장기적으로 소비자 효용이 감소하는 결과를 초래할 수밖에 없다.
앞선 논의에 따르면 재해구호물품과 같은 공공재는 중앙정부보다는 지방정부에서 제공하는 것이 시민들의 효용을 제고하는데 보다 효과적일 수 있다. 그러나 다음과 같은 현실적 문제에 대해 숙의해야 한다.
첫째, Beck(1986)은 「위험 사회(Risk Society)」에서 현대 사회의 위험은 마치 부의 축적과 같이 계급에 밀착해 있음을 주장한다. 단 부의 축적은 상층 계급으로 이동하는 반면 위험의 축적은 하층 계급으로 나아간다. 자본주의 사회에서 빈곤은 자연스럽게 위험과 연결되며, 이와 반대로 가진 자는 위험으로부터 안전과 자유를 구매할 수 있다. Beck의 주장은 현대 사회의 다양한 재난⋅재해를 살펴보면 매우 타당한 주장으로 보인다. 사회적 계급이 낮은 빈민가의 경우 사회적 재난 중 하나인 화재에 대한 예방은 거의 이루어지지 않고 있으며, 홍수와 같은 자연재해 역시 상대적으로 계급이 낮은 집단(지하층 거주자 등)에게서 매년 피해가 발생하고 있다. 이와 같은 현실적 상황에서 지방정부가 자체적으로 재해구호물품을 구성하고 제공하게 될 경우, 사회적 계급이 낮은 시민들이 다수 거주하는 지역에서는 그렇지 않은 지역에 비해 열등한 구호물품이 제공될 수밖에 없다. 즉 주체로서의 인간이라면 기본적으로 제공받아야 하는 안전이라는 서비스가 자본주의의 논리에 따라 차별적으로 제공되는 상황이 발생할 수도 있는 것이다. 따라서 안전과 같이 대체제가 존재하지 않는 필수재적 성격을 지닌 재화에 대해서는 효율성보다 형평성에 초점을 두어 관리하는 것이 바람직하다.
둘째, Beck은 현대 사회의 위험이 주체로서의 개인이 판단하는 것이 아니라 외적인 지식에 의존하여 수동적으로 판단되는 것이라 주장한다. 과학기술이 고도로 발전함에 따라 내가 사용하는 제품이나 기술에 실제 어느 정도의 위험이 수반되었는지 사용자들은 알지 못하며, 자연스럽게 이들은 위험에 대하여 하층계급을 형성하게 된다. 심지어 전문가들도 특정 기술에 대해 위험이 존재하는지를 두고 논쟁하곤 하는데, 결국 위험 그 자체의 잠재력은 점차 커져 가지만 위험의 본질은 더욱 멀어져가는 것이다. 이와 같은 현상은 현대인들에게 위험에 대해 더욱 무뎌지게 하는 효과를 야기한다. 우리 사회에 위험한 것들이 다수 존재하는 것은 인지하고 있지만 그 위험이 실제 무엇을 의미하는지에 대해 알기 어렵기 때문에 사람들은 위험에 적극 대응하지 못하게 된다. 결국 사람들은 위험에 대비하기 위한 재해구호물품에 대해 적정 수준의 요구(needs)를 표현하지 못하게 되며, 서비스를 제공해야 하는 정부 역시 적정 공급량을 예측하기 어렵게 된다. 앞서 Tiebout(1956)는 지방정부의 공공재 공급이 중앙정부에 비해 효과적인 이유는 각 주체들이 자신의 욕구에 대해 명확히 알고 있기 때문임을 가정하고 있다. 그러나 현대 사회의 위험과 같이 위험의 심각성이나 발생 가능성에 대해 알기 어려운 상황에서 각 개인은 자신들의 욕구를 적절하게 표현하지 못하며, 따라서 지방분권을 통한 공공재 공급은 필요량 미만의 과소공급으로 귀결될 가능성이 높다.
이상의 이론적⋅현실적 논의를 통해 재해구호물품의 공급주체를 중앙정부로 할 것인지, 또는 지방정부로 할 것인지에 대하여 판단하기 어려움을 확인할 수 있다.
중앙정부와 지방정부는 이재민의 구호라는 점에서 동일한 목적을 추구하는 주체로 이해할 수 있지만, 그 방법에 있어서 차별성을 지녀야 한다. 중앙정부의 경우 공공재인 재해구호물품을 전담 생산함으로써 자칫 지방정부에 위임했을 경우 발생할 수 있는 과소공급 문제를 방지할 수 있어야 한다. 반면 지방정부의 경우, 각 지자체에서 자주 발생하는 재해의 종류를 사전에 파악하고, 해당 재해에 대응할 수 있는 특화된 재해구호물품을 준비 또는 중앙정부로 요청해야 한다. 재해구호법 제5조(재해구호계획의 수립)에서는 시장⋅군수⋅구청장은 수립지침에 따라 지역실정을 고려하여 매년 시⋅군⋅구 재해구호계획을 수립하도록 되어 있다. 또한 동법 시행규칙 제3조(재해구호물자의 종류 및 확보)에서는 구호기관, 즉 지방자치단체가 최근 10년간의 지역별재해발생상황 등을 고려하여 해당 관할지역의 재해에 대비할 수 있도록 비상식량⋅침구⋅의류 등 필요한 재해구호물자를 충분히 확보해야 함을 밝히고 있다.
그러나 현 상황을 살펴보면 일부 한계들이 노출되고 있다. 중앙정부의 경우 전담생산을 통해 과소공급을 예방하는 것은 바람직하나, 과연 어느 정도 생산하는 것이 바람직한 것인지 예측하기 어려운 상황에 직면하게 된다. 또한 이재민에게 응급구호세트를 제공할 때 개별구호물품(남성/여성용)을 반드시 동시제공토록 하고 있으나, 개별구호물품의 수급을 위한 계약은 중앙정부가 아닌 지자체에서 개별적으로 이루어지고 있다(2016.12월 자치단체 구호물품 담당자 인터뷰 내용 中). 이에 따라 재난위기 상황 발생 시 해당 계약업체로부터 적절하게 구호물품을 제공받을 수 있는지 검증할 기회가 없으며, 각 지자체별로 구호물자의 단가는 서로 상이할 수밖에 없어 경제학적 측면의 비용 손실이 발생할 것으로 판단된다.
지자체의 시각에서도 몇몇의 문제가 나타난다. 지자체에서는 재난관리 전담부서가 대부분 존재하지 않고, 인력 또한 타 부서(주민지원과, 사회복지과 등)의 일부가 전적으로 도맡아 처리하고 있어 체계적인 구호관리를 시행하기에 어려움이 존재한다. 그리고 지자체의 구호물품창고에서 보관중인 재해구호물품은 모두 규격화된 세트1)로 구성되어 있어 재난의 유형이나 이재민의 상황과는 관계없이 획일화된 구호물품을 제공할 수밖에 없는 구조를 갖고 있다.
정리하면, 재해구호물품의 공급과 소비는 중앙정부와 지방정부의 협업에 의해 이루어질 때 가장 효과적일 수 있다. 앞서 살펴보았듯이 중앙정부는 주로 생산을 전담하여 위기 상황시 구호물품의 부족으로 인한 2차 피해를 예방할 수 있도록 노력해야 하며2), 지방정부는 각 지역의 특수한 상황을 고려하여 구호물품의 품목을 일부 수정하는 노력을 기울여야 한다.

3.2 재해구호물품의 공급체계 및 한계점

재난발생 시 광역시⋅도, 시⋅군⋅구, 그리고 국민안전처는 다음의 Fig. 1과 같은 절차에 따라 구호물품을 공급한다. 배분조정기관인 국민안전처는 피해 시⋅군⋅구, 그리고 광역시⋅도의 담당자를 통해 이재민 현황과 대처 상황을 보고 받으며, 특정 지역의 피해가 막심할 경우 광역시⋅도의 광역창고 구호물품 또는 민간단체(재해구호협회, 적십자)의 유통망을 활용하여 이를 지원하도록 조정하는 역할을 수행한다. 그리고 각 지자체는 국민안전처의 조정 없이도 인근의 시⋅군⋅구에 지원 요청을 하여 구호물품을 전달받을 수도 있다. 한편 구호물품을 보관창고에 장기 보관하기 어려운 식품류 등의 공급은 민간 지원기관의 유통망을 활용하여 이재민들에게 제공하는 시스템을 확보⋅운영하고 있다.
Fig. 1
Supply System of Disaster Relief Goods
※Source: MPSS 「2016 Guidelines for Disaster Relief」
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그러나 위와 같은 현 재해구호물자 공급체계는 일부 한계를 내포하고 있다. 이재민을 지원하기 위한 기관은 수준별(중앙정부, 지방정부, 민관협력기관)로 다양하나 이들의 역할은 지원요청 및 물자지급이라는 차별성 없는 동일한 기능만을 수행하고 있다. 예를 들어 특정 시⋅군⋅구에서 심각한 재난이 발생한 경우, 이 지자체는 인근의 다른 지자체에 구호물자를 직접 요청할 수도 있지만 중앙정부(국민안전처)에 구호물자를 요청할 수도 있다. 즉 지자체의 시각에서는 인근의 지자체와 중앙정부 간 차별성이 없는 동일한 서비스를 제공해주는 주체로 인식할 가능성이 존재한다. 따라서 앞서 이론적 논의에서 언급한 바와 같이 중앙정부와 지방정부의 역할에 대하여 구체적으로 구분해야 할 필요가 있다. 중앙정부는 지방정부에 최소 필요량 이상의 공공재를 제공해주는 공급자(supplier)의 역할을 맡고, 지방정부는 공급자에게 자신의 지역에서 필요한 구호물품의 구체적 품목을 요구하는 소비자(consumer)의 역할을 자처해야 한다.
그렇다면 현실은 어떠한가? 재해구호법 5조, 동법 시행규칙 제3조 등을 살펴보면 중앙-지방정부의 역할은 명확히 구분되어 있으나 현장의 상황은 충분히 준비가 되지 않은 것으로 판단된다. 중앙정부는 지자체에 필요한 구호물품 수량을 적절하게 예측하기 위한 방안 탐색에 소극적이며, 지자체는 재난과 관련된 부서와 인력이 대부분 존재하지 않아 지역별 재난의 특성에 기반한 구호물품을 준비⋅요청하지 못하고 있다.
3.3 재해구호물품의 수요예측(demand forecasting) 기법 비교
본 연구에서는 예측(forecasting)을 위한 다양한 방법 중 이동평균법(moving average method), 평균변화법(average change method), 가중이동평균법(weighted moving average), 지수평활법(exponential smoothing method), 추세분석(trend projection)을 이용하여 적정 재해구호물품 수량을 예측한다. 이들 방법의 기본 내용 및 장단점을 비교분석하면 다음과 같다.
이동평균법(moving average method)은 실제 관측치(이재민수)를 이용하여 예측치를 계산하는 대표적인 방법 중 하나이며, 일반적으로 3~5년 단위의 과거 데이터를 평균한 후, 이를 차년도 예측값으로 이용한다. 이후 차년도 예측값과 실제 관측값 간의 차이를 확인하고, 그 차이가 가장 작게 발생할 때 예측력이 우수한 것으로 판단한다. 대표적으로 MSE(mean squared error) 값을 이용하는데, 관측치와 예측치 간의 차이를 제곱한 후 이들의 평균값을 의미한다. 아래의 Eq. (1)은 3년 단위를 기준으로 한 이동평균법을 제시한 것이다.
(1)
Y2014=(Y2012+Y2013+Y20143
평균변화법(average change method)은 과거 3~5개년 데이터에 대하여 각 연도별 증가비율 평균을 사용하여 예측하는 분석 기법이다. 다음과 같은 Eq. (2)에 따라 예측한다.
(2)
Y2014=(Y2011Y2010+Y2012Y2011+Y2013Y2012)3×Y2013
가중이동법(weighted moving average)은 이동평균법의 변형으로 과거의 데이터에 각기 다른 가중치를 부여한 후, 이를 반영하여 예측치를 산출한다. 가중치는 연구자에 따라 각기 다르게 설정하나, 데이터의 특성에 따라 최근년도의 데이터에 보다 높은 가중치를 부여하는 것이 일반적인 방법이다. 3개년도를 이용할 경우 다음과 같이 예측치를 계산할 수 있으며, 가중치는 임의로 0.1, 0.3, 0.6을 부여한 결과이다.
(3)
Y2014=Y2011×0.1+Y2012×0.3+Y2013×0.6
지수평활법(exponential smoothing method)은 전년도의 관측치와 예측치를 이용하여 차년도의 값을 계산하는 방식이며, 감쇠인수(α)를 조금씩 수정해가며 최적의 α값을 찾아나가야 한다. 다음과 같이 Eq. (4)로 제시할 수 있다.
(4)
Y2014=α×Yobs2013+(1α)Y2013Fore
마지막으로 추세분석(trend projection)은 독립변수를 시간(year)으로, 종속변수는 이재민수로 설정한 선형회귀모형(linear regression model)이다. 즉 독립변수가 종속변수를 설명하는 데 있어서 잔차의 제곱합이 최소가 되는 선형 직선을 추정하는 방법이라 할 수 있다(OLS: ordinary least square). 단 해당 방법은 관측치와 예측치 간의 차이를 기준으로 최적의 값을 판단하지 않으며, 독립변수가 종속변수를 설명하는 수준인R2 의 값을 기준으로 한다. 일반적으로 사회과학에서는 R2 가 .2 이상이면 수용 가능한 수준으로 판단하나, 되도록 높을수록 우수한 모형이라 할 수 있다.
각 예측방법론의 개념과 장단점 등을 정리하면 다음과 같다.

4. 분석결과

4.1 예측방법별 분석 결과

구호물품 수량 예측을 위해 경기도 내 각 시⋅군⋅구별 이재민수 정보를 이용하였으며 1998년부터 2013년까지 16년의 데이터를 사용하였다. 2016년 국민안전처의 재해구호계획 수립지침과 같이 이재민수와 재해구호물품의 수량은 1:1의 관계로 가정하여 분석을 진행하였다. 최적의 예측기법 탐색을 위해 MSE(mean squared error) 값을 산출하였으며, 이후 가장 작은 MSE 값을 보인 분석방법을 이용하여 우리나라 전체 시⋅군⋅구의 이재민수를 예측하였으며, 마지막으로 실제 구호물품 보관량과 비교를 통해 현행 수준이 적절한 것인지 살펴보았다.
Table 1
Features of Forecasting Techniques
Techniques   Concept   Merits   Demerits
Moving average method • Forecast using the past 3~5 years of data average • Effectively capture continuity of historical data • Need for completeness of historical data
Average change method • Forecast using an average increase of 3~5 years of data growth • Possibility of sensitization ratio by year • Inadequate when there is a large difference in rate of change
Weighted moving average • Forecast using different weights on past data • Possibility of weighing by year • Possibility of arbitrary interpretation in weighing process
Exponential smoothing method • Forecast using recent observation and estimates • Suitable for predicting data without specific trends • Possibility of arbitrary interpretation in the process of attenuation factor acquisition
Trend projection • Explore the changing direction of past time series data • Ease of understanding the level of change over time • Inadequate when there is no flow of past trends

4.1.1 이동평균법

차년도 예측치의 계산을 위해 과거의 3, 4, 5개년 데이터를 이용하였다. 계산 결과, 과거 5년의 데이터를 평균하여 차년도 예측치로 사용하는 방법이 최소 MSE값(2,545,608)을 산출하는 것으로 확인되었다. 다음의 Table 2는 경기도 내 31개 시⋅군 결과 중 지면제약의 문제로 일부 시의 결과만을 제시한 것이며, Fig. 2는 수원시와 성남시의 데이터를 그래프로 시각화 한 것이다.
Table 2
Forecasting the Sufferers - Moving Average Method
Year Region
 Suwon-si   Seongnam-si   Uijeongbu-si 
Obs Fore Obs Fore Obs Fore
2002 0 5 0 102 0 163
2003 0 5 0 3 0 0
2004 0 3 6 4 0 0
2005 0 0 0 4 0 0
2006 3 1 0 1 0 0
2007 0 1 0 1 0 0
2008 95 20 0 1 38 8
2009 683 156 99 20 0 8
2010 1,033 363 303 80 6 9
2011 206 403 288 138 466 102
2012 1,162 636 113 161 0 102
2013 29 623 16 164 72 109
2014 - 608 - 180 - 136
MSE of 31 cities in Gyeonggi-do: 2,545,608
Fig. 2
Graph - Moving Average Method
KOSHAM_17_05_127_fig_2.gif

4.1.2 평균변화법

평균변화법은 4년을 기준으로 계산하는 방법이 최소의 MSE값(263,157,121,951)으로 확인되었다.
Table 3
Forecasting the Sufferers - Average Change Method
Year Region
Suwon-si  Seongnam-si   Uijeongbu-si 
Obs Fore Obs Fore Obs Fore
2003 0 0 0 0 0 0
2004 0 0 6 0 0 0
2005 0 0 0 0 0 0
2006 3 0 0 0 0 0
2007 0 0 0 0 0 0
2008 95 0 0 0 38 0
2009 683 0 99 0 0 0
2010 1,033 1,227 303 0 6 0
2011 206 2,247 288 231 466 0
2012 1,162 458 113 288 0 9,048
2013 29 4,224 16 124 72 0
2014 - 53 - 18 - 1398
MSE of 31 cities in Gyeonggi-do: 263,157,121,951

4.1.3 가중이동평균법

가중이동평균법도 앞선 평균변화법과 동일하게 3년보다는 4년을 기준으로 계산했을 경우 보다 작은 MSE값(3,988,338)이 제시되었다. 가중치는 과거년도부터 0.1, 0.2, 0.3, 0.4로 적용하였다.
Table 4
Forecasting the Sufferers - Weighted Moving Average
Year Region
 Suwon-si   Seongnam-si   Uijeongbu-si 
Obs Fore Obs Fore Obs Fore
2002 0 7 0 54 0 81
2003 0 4 0 3 0 0
2004 0 1 6 2 0 0
2005 0 0 0 3 0 0
2006 3 0 0 2 0 0
2007 0 1 0 1 0 0
2008 95 1 0 1 38 0
2009 683 38 99 0 0 15
2010 1,033 302 303 39 6 11
2011 206 637 288 150 466 10
2012 1,162 538 113 225 0 192
2013 29 801 16 202 72 141
2014 - 504 - 128 - 122
MSE of 31 cities in Gyeonggi-do: 3,988,338

4.1.4 지수평활법

지수평활법은 감쇠인수(α)를 0.3, 0.5, 0.7, 0.9의 경우를 사례로 하여 계산하였으며, α가 0.5인 경우 MSE값은 5,476,587로 가장 작음을 확인할 수 있었다.

4.1.5 추세 분석(시계열 분석)

앞선 여러 예측기법과 달리 추세분석은 MSE값을 산출하지 못하는 한계를 지닌다. 추정하고자 하는 2014년도 예측치는 존재하나, 그 이전년도에 대해서는 예측치가 독립변수로서 다시 투입되기 때문이다(시계열분석). 따라서 MSE값을 기준으로 추세분석의 예측우수성을 판단하기에는 어려움이 있으나, 다음과 같은 맥락을 고려하여 본 분석의 유용성을 판단해 볼 수는 있다. 첫째, 추세분석과 같은 분석 방법은 분석에 사용되는 데이터가 연도가 증가함에 따라 일정한 증가나 감소의 흐름을 지니고 있어야 유용성 있는 예측값을 산출해 낼 수 있다. 우리나라 지자체의 이재민수와 같은 경우는 갑작스러운 증가 또는 감소의 양태를 보이고 있어 자칫 설명력이 없는 추세선을 제공할 가능성이 상당히 높다. 다음의 Fig. 3은 수원시와 성남시의 추세선을 제시한 것으로서 수원시의 모형설명력(R2)은 33.1%이나 인접한 지자체인 성남시의 경우 모형설명력은 0.5%에 그치고 있다. 즉 연도에 따른 일정한 패턴이 발견되지 않는 경우 회귀분석에 의한 예측값은 실상 아무것도 설명하지 못하는 허위값로 나타날 가능성이 높다. 따라서 추세분석은 예측방법에서 제외하고 논하기로 한다.
Fig. 3
Graph - Trend Projection
KOSHAM_17_05_127_fig_3.gif

4.2 최적의 예측방법 선정

앞선 방법별 MSE값을 기준으로 다음의 Table 5를 작성하였다.
Table 5
MSE Ranking
Forecasting C riterion    MSE  Rank 
Moving average 3 years 2,720,189 3
4 years 2,621,631 2
5 years 2,545,608 1
Average change 3 years 468,067,521,636 12
4 years 263,157,121,951 11
Weighted moving 3 years 4,250,543 5
4 years 3,988,338 4
 Exponential method  0.1 6,097,068 9
0.3 5,622,699 7
0.5 5,476,587 6
0.7 5,926,685 8
0.9 9,474,781 10
경기도 내 31개 시⋅군을 대상으로 각 방법별 MSE값을 계산한 결과, 이동평균법을 5년 기준으로 설정하는 방법이 가장 우수함을 확인하였다. 또한 같은 방법의 4년, 3년 기준 방식이 2위와 3위로 나타나 이동평균법이 대체로 다른 방법에 비해 우수한 예측력을 지닌 것으로 확인되었다.
따라서 본 연구에서는 경기도 사례 결과를 토대로 전국 지자체(특별자치시 등은 제외)의 이재민수를 이동평균법을 활용하여 예측하고, 각 지자체별 비축 중인 재해구호물품의 수량이 적절한 것인지에 대해 논하기로 한다.

4.3 현 재해구호물품의 적정량 비교분석

4.3.1 경기도의 구호물품 적정량 비교

경기도 내 31개 시⋅군을 대상으로 다음의 Table 5와 같이 이동평균법-5년 방법을 이용하여 2014년 예측값(A)을 계산하였으며, 우측의 열 B는 각 지자체에서 2014년에 실제 보유하고 있는 비축량을 정리하였다. 다음 열인 C는 국민안전처에서 2015년도에 제안한 시⋅군⋅구별 적정 비축량이다. 본 예측에 사용된 데이터는 이재민수로서 국민안전처의 2015년 「재해구호물자 비축기준 재산정(안)」과 동일하게 ‘이재민수=구호물자수’로 가정하였다. Table 6은 지면제약으로 인해 전체값은 appendix 1로 처리하였다.
Table 6
Comparison Between Forecasting Values and Reservations (Gyeonggi-do)
 Municipality Fore. (A) Res. (B) Res. plan (C) Gap
(A-B) (A-C)
Suwon 608 190 623 418 -15
Seongnam 180 130 188 50 -8












Gapyeong 104 110 238 -6 -134
Yangpyeong 50 110 253 -60 -203
Total 12,048 3,381 12,258 8,667 -210
비교분석 결과, 다음과 같은 점을 발견할 수 있었다. 첫째, 이동평균법(5년 기준)을 이용하여 계산한 31개 시⋅군의 적정 재해구호물품 수량(A)은 약 12,048개로 실제 보유량(B)인 3,381에 비해 상당히 높게 나타났다. 즉 본 분석에 따르면 경기도 내에서 재해⋅재난이 발생할 경우 구호물품 부족으로 인한 2차 사고로 이어질 가능성이 높다는 것이다. 이와 같은 분석 결과는 실제 보유량이 많은 것인지 또는 적은 것인지에 대한 비교 기준이 없어 그 적정 수준을 판단하기 어려웠던 한계를 일부 극복하는데 도움이 될 것으로 판단한다.
둘째, 2015년도 국민안전처에서 제안한 비축기준 재산정(안)과 본 연구의 예측 결과는 전체값(total) 기준으로 상당히 유사하게 나타나고 있다. 국민안전처에서는 다중회귀분석을 방법을 이용하여 이재민수(=구호물품수)를 추정하였는데, 방법론의 적정성을 떠나 결과론적으로 최소한 경기도 내 구호물품을 효과적으로 예측하였다고 할 수 있다.

4.3.2 전국 지자체의 구호물품 적정량 비교

다음으로 평균이동법을 활용하여 전국 16개 광역시⋅도(세종특별자치시 제외)의 이재민 수를 예측하였다. 평균이동법에 사용한 최적의 평균연도(3~5년)는 MSE 값이 가장 적게 나온 안을 선택하였다. 전체 16개 시⋅도중 3년 기준은 14곳, 4년 1곳, 5년 1곳으로 확인되었다. 이후 예측값과 국민안전처의 비축기준, 그리고 실제비축량의 차이를 살펴보았다.
Table 7
Comparison Between Forecasting Values and Reservations (metropolitan city)
Metropolitan-City  Fore. (A)   Res. (B)   Res. plan(C) 
Gyeonggi-do 12,048 12,939 12,258
Seoul 591 5,107 4,974
Busan 85 1,438 2,861
Daegu 0 690 686
Incheon 574 2,408 2,346
Gwangju 63 783 582
Daejeon 26 420 420
Ulsan 4 953 953
Gangwon-do 285 5,755 4,875
Chungcheongbuk-do 13 5,240 3,730
Chungcheongnam-do 379 2,825 2,676
Jeollabuk-do 1,798 3,127 1,660
Jeollanam-do 1,498 4,229 3,169
Gyeongsangbuk-do 1,297 5,009 4,956
Gyeongsangnam-do 469 7,341 6,642
Jeju 262 2,433 312
Total 19,392 60,697 53,100
분석 결과, 본 연구를 통해 산출된 예측량(A)은 현재(2016.12; 국민안전처 내부자료) 보관중인 수량(B) 대비 31.9%에 머무르는 것으로 확인되었다. 즉 현 보관 중인 구호물품은 예측치 대비 약 3.1배 이상 초과하여 보관하고 있는 것으로 이해할 수 있다. 한편 2015년 국민안전처에서 제안한 비축량은 약 5만 3천개로 앞선 두 사례 중 2016년 실제 보관량에 근접한 것으로 나타난다. 이는 국민안전처의 구호물품 비축 기준을 각 지방자치단체가 적극적으로 반영한 결과로 해석된다.
이상의 예측기법은 다음과 같은 함의를 제공한다. 첫째, 경기도의 경우 예측값과 실제보유량이 유사한 수준으로 나타나고 있으나, 그 외 대다수 지역에서는 예측값이 실제보유량에 비해 월등히 낮은 수치로 확인된다. 이러한 결과는 재해구호물품이 공공재로서 최소한의 필요량 이상을 보관해야 한다는 점에서 긍정적이지만, 과연 어느 정도의 구호물품을 초과 비축하는 것이 바람직할 것인가에 대해서는 의문을 제기한다. 예를 들어 충청북도의 경우 지난 몇 년 간 이재민 수가 발생하지 않아 매우 낮은 13건의 예측값이 제시되었는데, 2016년 보유량은 5,240건으로 약 400배의 차이를 보이고 있다. 관리적 차원에서 충청북도 내의 각 지자체는 사용하지 않는 구호물품을 보관함으로써 행정적 비효율성이 초래될 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서와 같이 이재민 수에 기초한 예측기법을 통해 매년 또는 격년별로 구호물품을 예측하고, 이에 기반하여 물품을 관리할 경우 현재의 수준 대비 관리의 효율성은 증가할 것이다. 둘째, 광역창고 구호물품의 비축량 결정에 본 연구의 예측기법을 적용할 수 있다. 광역시⋅도는 각 지자체에서 심각한 재난으로 인해 구호물품의 수요가 보관량 대비 크게 증가할 경우에 대비하여 광역창고를 운영하고 있다. 각 지자체의 이재민 수는 연도별로 큰 변동폭(fluctuation)을 보이고 있는데, 이에 따라 광역창고에 보관 중인 여분의 구호물품은 완충제(buffer)의 역할을 하게 된다. 그런데 광역창고의 구호물품 수량 역시 과연 어느 정도를 비축하는 것이 바람직한 것인가에 대해서는 특정한 기준이 존재하지 않는다. 따라서 본 연구에서 제안한 바와 같이 광역시⋅도별 최소로 필요한 구호물품 수량을 계산하고, 이러한 수량의 일정 비율을 광역창고에 보관하도록 할 경우 관리의 효율성은 개선될 가능성이 존재한다. 단, 광역창고의 경우 완충제로서의 역할을 충분히 달성하기 위해 3~5년의 짧은 기준년도를 사용하여 예측하는 것이 아니라 10년 혹은 그 이상의 데이터를 사용하여 안정적인 구호물품 수량을 산출하는 것이 바람직할 수 있다.

5. 결론

본 연구는 다음과 같은 이론적⋅현실적 함의를 지닌다.
첫째, 이론적 함의로써 공공재인 재해구호물품의 생산량 결정과 수요 파악이 어느 수준의 정부에서 이루어져야 하는가에 대해 살펴보았다. 재해구호물품은 중앙정부에서 일괄 생산하여 자칫 지자체에 위임했을 때 발생할 수 있는 과소공급을 예방해야 하며, 동시에 지자체 간 재정력 격차로 발생할 수 있는 공공재의 질적 수준도 고려해야 한다. 한편 지방정부는 각 지역의 특성(재해유형, 이재민 특성)을 고려하여 어떠한 재해구호물품 유형이 필요한지 조사⋅분석할 필요가 있다. 둘째, 현실적 함의로써 다양한 예측방법을 검토하고 이재민수와 같이 극단적으로 변화하는 상황에서 최적의 예측방법은 무엇인가에 대하여 제시하였다. 예측 결과, 대부분의 지자체는 예측값보다 실제비축량이 더 많은 것으로 확인되었는데, 이러한 결과는 과연 어느 정도의 구호물품을 비축하는 것이 바람직한 것인가에 관한 논의의 시초를 제공하였다는 점에 의미가 있다. 예측값과 실제비축량 간의 큰 차이를 극복하기 위한 방안으로서 광역창고의 활용, 또는 평균이동법의 계산 기준 연도를 보다 장기적(10년 이상)으로 설정할 경우 안정적인 구호물품 공급이 가능할 것으로 판단된다.
한편 본 연구에서 제안한 예측기법을 적용함에 있어 다음과 같은 점에 대해 숙고해야 한다. 첫째, 제주도와 같이 계절에 따라 이재민이 반복적으로 발생하는 지역의 경우, 이를 어떻게 예측기법에 반영할 것인가의 문제가 있다. 제주도는 대부분 태풍과 폭우 등으로 인한 항공편 결항이 이재민 발생의 주요 원인이며, 그 대상 역시 지역 거주자가 아닌 여행객들로 구성되어 있다. 따라서 예측기법을 적용함에 있어 해당 지역의 특수성을 어떻게 반영할 것인지에 대한 고민이 필요하다. 예를 들어 본 연구에서 제안한 방법 중 가중이동법을 변형 적용할 수 있는데, 특정한 계절별로 가중치를 부여하여 이재민 수를 예측하는 방법을 고민해 볼 수 있다. 둘째, 근본적인 문제로써 본 연구에서 제안한 예측 기법은 수량(quantity)에 대한 내용만을 제공할 뿐, 이재민들에게 어떠한 물품을 제공해야 하는가(quality)의 문제는 다루지 못한다. 따라서 예측 기법을 적용함에 있어 단순 이재민 수의 합계값을 이용하는 것이 아니라, 발생원인별 이재민 수의 합계값을 이용하고, 차후 그 예측값에 따라 필요한 구호물품을 비축하는 전략이 요구된다.

감사의 글

본 연구는 국민안전처의 연구비지원(과제명: 국가 재난구호 기능강화 구호서비스 개발)에 의해 수행되었습니다.

Notes

1) 2016.12월 기준, 남성용 응급구호세트는 담요(2장), 칫솔, 세면비누, 수건(2장), 화장지, 베개, 면장갑, 간소복, 면도기, 속내의(2벌), 양말(2켤레), 바닥매트, 슬리퍼, 안대, 귀마개를 제공하며, 여성용의 경우에는 면도기가 제외된다. 응급구호세트를 지급할 때 개별구호물품도 함께 제공하며, 개별구호물품은 치약, 물티슈, 생리대(여성)로 구성되어 있다.

2) 재해구호물품은 재해기금을 이용하여 재해구호협회에서 생산⋅공급하고 있다.

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