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J. Korean Soc. Hazard Mitig. > Volume 17(6); 2017 > Article
사회재난 유형별 리스크-매트릭스 분석을 통한 투자방향 설정에 관한 연구

Abstract

The purpose of this study is to analyze the risk level of social disasters, using risk-matrix, in order to establish investment direction of budget for disaster and safety management projects. There are 26 types of social disasters based on official statistics provided by central administrative agencies and local governments in the Republic of Korea. This study conducted risk-matrix analysis on casualties (deaths and injuries) and frequency by types over the past 10 years (2006~2015). The risk-matrix is divided into 4 groups according to the average value; High casualty-High frequency (HH), High casualty-Low frequency (HL), Low casualty-High frequency (LH), Low casualty-Low frequency (LL). In the result, fire, marine accident, and infectious diseases belongs to the high risk group. It is necessary that disaster and safety management budget investment should be focused on these high risk types of social disasters. The findings of this study can be used to establish proper direction of investment for disaster and safety management budget, and to find out a part that needs more investment.

요지

본 연구에서는 사회재난의 유형별 재난안전예산 투자방향 설정을 위하여 리스크-매트릭스 분석을 실시하였다. 중앙 부처 및 지자체가 관리하고 있는 재난연감 상의 26개 사회재난을 대상으로 하였으며, 최근 10년(’06~’15)간 피해현황 및 발생빈도를 고려하여 리스크-매트릭스 분석을 실시하였다. 피해현황은 각 유형별 사망자수와 부상자수를 활용하였으며, 발생빈도와 사망자 및 부상자의 평균값을 기준으로 고인명피해-고빈도(HH), 고인명피해-저빈도(HL), 저인명피해-고빈도(LH), 저인명피해-저빈도(LL)의 4개 그룹으로 구분하였다. 분석결과 대형화재, 해양선박사고, 감염병 등이 고위험군에 속하는 것으로 나타났다. 고위험군에 포함되는 유형은 재난안전예산 투자에서 중점 고려될 필요가 있을 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 재난안전예산의 적절한 투자방향 설정에 기여할 것으로 보이며, 투자확대가 필요한 분야의 발굴 및 도출에도 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

1. 서론

최근 강원도 일대 산불(’17.5.), 대구 서문시장 화재(’16.11.), 제주 낚시어선 돌고래호 전복사고(’15.9.), 메르스(’15.5.) 등 각종 사고와 재난으로 인하여 안전에 대한 사회적인 관심과 이슈가 증가하고 있다. 사회재난은 발생빈도가 과거보다 훨씬 증가되었고, 이로 인한 피해규모도 증가하고 있는 실정이다(Lee et al., 2016).
이러한 피해는 파급력과 예측 불가능성 때문에 개인의 대응을 넘어서 국가차원의 재난관리대책이 필요하다. 또한 재난안전사업과 관련된 예산은 규모가 한정되어 있어 사업의 추진에 있어 투자우선순위 및 적절성을 고려한 계획성 있는 운영이 필요하다.
현재 재난안전예산은 사전협의 제도를 통해 관리되고 있다. 사전협의는 행정안전부((구)국민안전처)에서 재난안전예산의 투자방향, 투자우선순위 등을 종합적으로 검토하여, 기재부가 정부예산안 편성 시 반영할 수 있도록 투자의견을 제시하는 것을 의미한다. 2017년도 사회재난 부문 예산은 철도교통사고 관련 사업 0.8조, 저수지 붕괴 관련 사업 0.6조, 해양선박사고 관련 사업 0.5조 등 약 3.7조로 전체 재난안전예산의 약 26.3%를 차지하고 있다(MPSS, 2016a).
사전협의 제도를 통해서 분야별 안전예산의 규모를 파악하는 것은 가능해 졌으나, 투자방향 설정을 위한 기준은 틀을 갖추고 있지 않다. 특히 자연재난 분야에 비해 사회재난의 위험성을 분석한 연구는 거의 없는 상황이다.
사회재난 리스크 분석과 관련된 연구는 몇몇 이슈가 된 유형을 중심으로 수행되었다(Table 1).
Table 1
Related Studies on Accidents and Social Disasters
Author (Year) Purpose Types Remark (Using matrix)
Abroad Portela (2005) Improvement measures of marine accident by human factor Marine accident
Yang et al. (2005) Risk analyses of international transportation based on risk mapping Aviation accident, Railway accident
Korean Jeon et al. (2008) Case study of damage and improvement schemes Fire, Collapse, Explosion, etc.
Park (2009) Risk evaluation of human-induced disaster based on probabilistic method Fire, Collapse, Explosion, etc.
Cho and Seo (2014) Risk analyses and improvement of the heritage’s disaster Heritage’s disaster
Cho et al. (2013) Risk assessment of HNS transportation accident by scenarios Marine accident
Cho and Park (2016) Occurrence trend analyses and identification of high-risk types 23 major accidents (Playground facility, Bicycle, Leisure, etc.)
Jeon et al. (2008)은 화재, 붕괴, 폭발, 교통사고, 화생방사고, 환경오염 등에 대한 사례를 조사하였다. Park(2009)은 화재 등 재난 위험평가 기법으로 확률⋅통계적 리스크 분석을 제안하였다. Cho and Seo(2014)는 문화재 재난 대비를 위하여 위험도 평가방안을 제안하였다.
Portela(2005)는 해양사고 인명피해 조사방법 및 개선방안 도출을 위하여 요인별 리스크-매트릭스를 사용하였으며, Yang et al. (2005)은 항공 및 해상사고로 인한 화물손상에 대한 위험도 비교방안으로 매트릭스 기법을 이용한 리스크 맵핑(mapping)을 제시하였다. Cho et al. (2013)은 위험⋅유해물질(HNS) 해상운송사고의 여러 가지 시나리오별 리스크-매트릭스를 통해 위험도를 분석하였다. Cho and Park(2016)은 리스크-매트릭스를 사용하여 국내 주요 사고 23종에 대하여 발생추이 분석 및 고위험군 유형을 식별한바 있다.
기존의 연구는 특정 사회재난 유형을 대상으로 리스크 분석을 실시하였으며, 사회재난의 특징과 효과적인 대응방안에 대해 제시하고 있다.
본 연구에서는 선행연구에서 사용한 리스크-매트릭스 분석을 활용하여 공식적인 통계지표로 다루어지고 있는 26개 유형의 사회재난에 대해 리스크-매트릭스 분석을 실시하였다.
사회재난의 피해는 재산피해보다 인명피해가 더 크게 발생한다는 선행연구(Kim et al., 2016)를 활용하여, 리스크는 사망자, 부상자 및 발생빈도 데이터를 사용하였으며, 특징에 따라 4개의 그룹으로 구분하였다. 이를 통해 고위험군 사회재난 유형을 분리하여 재난안전예산 우선 투자군을 구분하였으며, 중점관리가 필요한 사회재난 유형을 선정하고 투자방향을 제시하고자 한다.
본 연구는 각종 사고 중 대규모 인명피해, 재산손실 및 사회적 이슈 등으로 인하여 지역 또는 중앙정부의 개입이 필요한 경우, 지역 및 중앙 재난안전대책본부가 운영되는 사례를 중심으로 사회재난의 특징과 리스크를 분석한다는 점에서 기존의 연구와 차별성이 있다.
또한 최근 10년(’06~’15) 간 사회재난의 발생빈도를 파악하였으며, 인명피해는 사망자뿐만 아니라 부상자를 고려하였다.

2. 사회재난의 발생현황 및 특징

2.1 사회재난 발생현황

유엔국제재해경감전략기구(UNISDR, United Nations International Strategy for Disaster Reduction) 및 국제표준화기구(ISO, International Organization of Standardization)에 따르면 재난은 인명, 재물, 경제 또는 환경 등 광범위한 손해와 영향으로 인하여 조직, 지역사회 및 정부의 주요 기능이 중단되는 것으로, 보유자원을 동원하여 해결할 수 없는 피해가 발생하는 상태로 정의된다(UNISDR, 2009; ISO, 2012).
국내에서 재난은 「재난 및 안전관리 기본법」 제3조에 의해 국민의 생명⋅신체⋅재산과 국가에 피해를 주거나 줄 수 있는 것으로 정의하며, 자연재난과 사회재난으로 분류한다. 이 중 사회재난은 화재⋅붕괴⋅폭발⋅교통사고(항공 및 해상사고 포함)⋅화생방사고⋅환경오염사고 등으로 인하여 발생하는 대통령령으로 정하는 규모 이상의 피해와 에너지⋅통신⋅교통⋅금융⋅의료⋅수도 등 국가기반체계(이하 “국가기반체계”라 한다)의 마비, 「감염병의 예방 및 관리에 관한 법률」에 따른 감염병 또는 「가축전염병예방법」에 따른 가축전염병의 확산 등으로 인한 피해로 규정된다.
사회재난에 대한 통계자료는 행정안전부((구)국민안전처)에서 매년 발행하는 “재난연감”에서 살펴볼 수 있다. 재난연감에는 다중밀집시설대형화재(이하 대형화재, fire in multi-use facilities), 해양선박사고, 가축질병, 산불, 다중밀집건축물붕괴대형사고(이하 붕괴, collapse in multi-use buildings) 등 국가적으로 중앙 부처 및 지자체가 관리하고 있는 26개 사회재난 유형에 대한 피해 통계자료를 제공하고 있다. 분석에 사용되는 모든 자료는 재난연감 상에 구분된 피해유형과 통계지표⋅자료를 활용하였다(Table 2).
Table 2
Occurrence Number and Damages of Social Disasters (2006~2015) (Unit: cases, people, one hundred million)
Type Number of occurrence Casualties Property damages Recent case
Deaths* Injuries Sum
Sum 56 872 1,193 2,065 92,146.7 -
Fire in multi-use facilities 20 128 297 425 2,361.0 (’15.5.) Gimpo-si, fire in logistics warehouse
Marine accident 8 409 180 589 2.6 (’15.9.) Off JeJu coast, fishing boat capsize
Contagious animal diseases 6 0 0 0 20,424.3 (’15.1.~6.) Foot-and-mouth disease and AI
Wild fire 4 8 112 120 107.0 (’13.3.) Pohang-si, wild fire
Collapse in multi-use buildings 3 13 114 127 4.8 (’14.2.) Gyeongju-si, gymnasium collapse
Marine pollution 3 0 0 0 0.0 (’14.12.) Off Busan coast, oil spill accident
Infectious diseases 2 308 0 308 0.0 (’15.5.~7.) MERS
Chemical accident 2 5 0 5 604.0 (’13.8) Ansung-si, ammonia gas leakage
Railway accident** 2 1 13 14 181.0 (’13.8) Deagu station, KTX derailment
Road transportation strike 2 0 0 0 68,434.0 (’12.6.) Road transportation strike
Space damage 2 0 0 0 0.0 (’15.5.) Solar activity
Urban railway accident 1 0 477 477 28.0 (’14.5.) Seoul metro line 2, train rear-end
Medical workers strike 1 0 0 0 0.0 (’14.3.) Medical workers strike
Water pollution 0 0 0 0 0 -
Utility tunnel accident 0 0 0 0 0 -
Dam collapse 0 0 0 0 0 -
Nuclear accident from neighboring counties 0 0 0 0 0 -
Industrial accident 0 0 0 0 0 -
Correctional facility accident 0 0 0 0 0 -
Information and communications accident 0 0 0 0 0 -
Financial accident 0 0 0 0 0 -
Nuclear facilities and radiological accident 0 0 0 0 0 -
Electric power accident 0 0 0 0 0 -
Demand and supply of oil 0 0 0 0 0 -
Potable water accident 0 0 0 0 0 -
GPS radio wave accident 0 0 0 0 0 -

* Missing included

** High-speed and general train

※ Source: MPSS, 2016b

전체 사회재난 중 발생건수가 가장 많은 유형은 대형화재로 20건(35.7%)이며, 그 다음으로 해양선박사고(8건), 가축질병(6건), 산불(4건) 순으로 나타났다. 또한 해양선박사고, 감염병, 대형화재 등은 사망자가 많이 발생하며, 지하철 대형사고, 붕괴, 산불은 부상자가 많이 발생한 유형이다.
Table 2에서 보는 바와 같이 최근 10년(‘06~’15) 동안 56건의 사회재난이 발생했으며, 인명피해 2,065명(사망자 872명, 부상자 1,193명), 재산피해 9조 2,146억원 등이 발생했다.1
Table 3
Number of Social Disasters by Establishing Disaster and Safety Countermeasures Headquarters
Number of headquarters Number of cases
1 25
2 15
3 5
4 11
Sum 56

2.2 사회재난 발생 특징

2.2.1 사회재난의 규모

대규모 재난이 발생하는 경우 재난안전대책본부가 운영되며, 이를 활용하여 사회재난의 규모와 심각성을 파악할 수 있다. 재난안전대책본부 유형별로는 사회재난 규모에 따라 하나 또는 두 개 이상, 최대 4개의 재난안전대책본부가 운영된다(시⋅군⋅구 및 시⋅도 재난안전대책본부, 중앙사고수습본부, 중앙재난안전대책본부). 최근 10년(’06~’15년)간 지역 및 중앙 재난안전대책본부 운영 사례를 중심으로 사회재난 발생건수를 보면 2011년, 2012년, 2015년을 제외하고 증가하고 있는 것을 알 수 있다(Fig. 1).
Fig. 1
Trend of Yearly Social Disasters Occurrence
KOSHAM_17_06_135_fig_1.gif
Table 3과 같이 하나의 재난안전대책본부가 운영되는 사례는 25건(44.6%)으로, 주로 사회재난 발생장소의 해당 시⋅군⋅구 또는 시⋅도 재난안전대책본부가 설치되는 것으로 나타났다. 4개의 재난안전대책본부가 동시에 운영된 경우는 11건(19.6%)으로, 구미 ㈜휴브글로벌 불산 누출사고(’12.9.), 포항 용흥지구 산불(’13.3.), 경주 마우나오션리조트 체육관 붕괴사고(’14.2.), 진도해상 세월호 침몰사고(’14.4.) 등이다.
시⋅군⋅구 및 시⋅도 재난안전대책본부는 해당 지역 내 재난 발생 시 예방, 대비, 대응, 복구 등에 관한 사항을 총괄⋅조정 및 필요한 조치를 하는 기관이며, 중앙재난안전대책본부는 국내에서 발생한 대규모 재난에 관한 사항을 총괄 및 조정하는 기관이다. 따라서 여러 개의 재난안전대책본부가 동시에 운영될수록 사회재난의 피해 규모가 크고, 시⋅군⋅구 및 시⋅도 재난안전대책본부, 중앙사고수습본부, 중앙재난안전대책본부 순으로 재난의 규모가 커지는 것으로 추측할 수 있다.

2.2.2 지역별 사회재난 발생 특징

지역별 사회재난 발생 현황은 Table 4와 같다. 감염병, 가축질병 등 사람⋅동식물 전염병, 육상화물운송사고, 보건 의료 등 특정 직업군의 파업, 태양흑점 폭발로 인한 우주전파재난 등 13건(23.2%)은 전국적으로 발생하였다.
Table 4
Number of Social Disasters Occurrence by Region
Region Number of cases
Across the country 13
Gyeonggi-do 12
Gyeongsangbuk-do 5
Gyeongsangnam-do 4
Seoul 4
Busan 3
Jeollanam-do 3
Incheon 2
Daegu 1
Ulsan 1
Gangwon-do 1
Chungcheongnam-do 1
Jeollabuk-do 1
Jeju-do 1
Gyeonggi-do, Jeollanam-do 1
Jeollanam-do, Jeju-do 1
Chungcheongnam-do, Jeollabuk-do, Jeollanam-do 1
Abroad 1
Sum 56
가장 많은 사회재난이 발생한 단일지역은 경기도 12건(21.4%)으로, 대형화재 11건, 유해화학물질유출사고 1건이 발생하였다. 또한 해외재난 1건(러시아해역 원양어선 제501오룡호 침몰사고(’14.12.))이 있는 것으로 나타났다.

2.2.3 사회재난관리 관련 부처

사회재난의 유형에 따라 재난관리 소관부처가 다르게 나타나는데, 현재 사회재난 유형별 재난관리주관기관 현황은 Table 5와 같다.
Table 5
Management Supervision Agency of Social Disasters
Type Management supervision agency Number of cases
Fire in multi-use facilities Ministry of Interior and Safety 20
Marine accident Ministry of Oceans and Fisheries 11
Marine pollution
Collapse in multi-use buildings Ministry of Land, Infrastructure and Transport 8
Railway accident
Urban railway accident
Road transportation strike
Contagious animal diseases Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs 6
Wild fire Korea Forest Service 4
Infectious diseases Ministry of Health and Welfare 3
Medical workers strike
Chemical accident Ministry of Environment 2
Space damage Ministry of Science and ICT 2
Sum 56
발생건수가 가장 많은 사회재난 유형은 대형화재로 행정안전부((구)국민안전처)가 가장 높은 비중을 차지한다. 두 번째로 관련 사회재난 발생건수가 많은 해양수산부는 해양선박사고와 대규모해양오염사고에 관여하고 있다. 또한 가장 많은 유형을 담당하는 부처는 국토교통부로 붕괴, 철도사고, 지하철사고, 육상화물운송사고 등을 관리하고 있다.

3. 리스크-매트릭스 분석

3.1 연구방법 및 분석자료

3.1.1 연구방법

리스크(Risk)는 원치 않는 결과(손실 또는 피해)가 발생할 수 있는 어떠한 사건의 발생가능성과 그 결과의 조합으로 정의한다(UNISDR, 2009). 발생가능성은 확률 또는 빈도, 결과는 인명피해, 경제적 손실, 환경에 대한 영향 등으로 나타낼 수 있다(Kim and Kim, 2008; Cho et al., 2013).
매트릭스 분석은 두 가지 지표를 활용하여, 평면위에 개별 요소의 두 지표 값을 나타내어 현황을 파악하는 분석기법으로, 여러 가지 다양한 요소 간 특징을 비교⋅분석하여 개별 요소 분류 및 그룹화를 할 수 있다(Portela, 2005; Yang et al., 2005; Cho et al., 2013).
본 연구에서는 Cho et al. (2013)의 발생확률 및 인명피해를 고려하는 리스크-매트릭스 기법을 이용하여, x축은 개별 사회재난의 발생빈도, y축은 그에 따른 인명피해를 나타내는 사회재난 유형별 리스크-매트릭스 분석을 수행하였으며, 사망위험과 부상위험 두 가지 리스크를 분석하였다.
  • ① 사망위험: 사망자수-발생빈도

  • ② 부상위험: 부상자수-발생빈도

3.1.2 분석자료

분석자료는 2015년도 재난연감에 실린 최근 10년(’06~’15)간 사회재난 발생 현황 데이터를 사용하였다.
재난연감은 시도 및 중앙부처가 1년 주기로 기초자료를 작성하고 국민안전처가 발간하는 통계자료로, 국내에서 발생하는 사고 및 재난 통계를 주요 내용으로 하고 있다. 특히 2014년부터 재난관리주관기관에서 관리하는 중점관리 26개 유형의 사회재난 통계가 추가되었다(Cho and Park, 2016). 따라서 본 연구에서는 현재 공식 발간된 최신의 자료인 2015년도 재난연감의 재난 통계를 사용하였다.
사회재난 통계의 작성기준은 「재난 및 안전관리 기본법」제3조에서 정한 피해 중 중앙 및 지역 재난안전대책본부 이상(중앙재난안전대책본부, 중앙사고수습본부, 시⋅도 및 시⋅군⋅구 재난안전대책본부) 운영된 재난이다(MPSS, 2016b).

3.1.3 발생빈도 및 인명피해

본 연구에서 사용하는 발생빈도는 10년 동안 각 유형의 사회재난이 발생하는 주기를 나타낸다. 즉, 유형별로 첫 번째 재난 발생시점에서 다음 발생시점까지 기간(간격)의 평균값을 빈도로 설정하였다.
기간은 한 해 동안 2회 이상의 재난이 발생하는 경우를 고려하기 위하여 ‘개월’로 산정하였으며, 재난 발생 평균기간(개월 수)을 도출한 이후 ‘년’ 단위로 환산하였다.
피해 발생빈도와 함께 분석한 인명피해 자료(사망자 및 부상자)는 10년 합계 값을 사용하였다.

3.2 분석결과

3.2.1 사회재난 유형별 발생빈도

사회재난의 연도별 발생건수 및 빈도는 Table 6과 같다. 26개 사회재난 중 발생빈도가 가장 높은 사회재난 유형은 대형화재이며, 0.5년 빈도로 발생하는 것으로 나타났다. 다음으로는 해양선박사고(1.2년), 가축질병(1.5년) 및 산불(1.8년) 등으로 분석되었다.
Table 6
Frequency by Un-natural Disaster Types
Type Number of yearly occurrence (cases) Frequency
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Sum Months Years
Fire in multi-use facilities 1 1 3 3 3 0 0 2 4 3 20 5.4 0.5
Marine accident 1 0 0 0 1 0 0 1 4 1 8 14.1 1.2
Contagious animal diseases 0 0 0 0 2 0 0 0 2 2 6 17.7 1.5
Wild fire 0 0 0 1 0 1 0 2 0 0 4 21.3 1.8
Collapse in multi-use buildings 0 0 0 0 0 2 0 0 1 0 3 32.0 2.7
Marine pollution 0 1 0 0 0 0 0 0 2 0 3 35.3 2.9
Infectious diseases 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 2 56.0 4.7
Chemical accident 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 2 45.0 3.8
Railway accident 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 2 50.5 4.2
Road transportation strike 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 2 38.5 3.2
Space demage 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 2 56.0 4.7
Urban railway accident 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 100.0 8.3
Medical workers strike 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 98.0 8.2
Fig. 2와 같이 최근 10년의 분석기간 중 동일한 건수가 발생한 각기 다른 유형은 재난 발생시점의 주기에 따라 빈도의 차이가 발생한다. 동일하게 발생건수가 2건인 재난을 보면, 감염병 4.7년, 유해화학물질유출사고 3.8년, 철도사고 4.2년, 육상화물운송사고 3.2년, 우주전파재난 4.7년으로 발생빈도가 다르게 나타났다.
Fig. 2
Frequency by Social Disasters Types
KOSHAM_17_06_135_fig_2.gif

3.2.2 사회재난 유형별 인명피해

인명피해가 많은 유형은 Fig. 3과 같이 해양선박사고로 10년 동안 409명의 사망자가 발생하였다. 또한 감염병으로 인해 308명, 대형화재로 128명의 사망자가 발생하였다. 부상자가 많은 유형은 지하철(477명), 대형화재(297명), 해양선박사고(180명), 붕괴(114명), 산불(112명) 등이다.
Fig. 3
Casualties by Social Disasters Types
KOSHAM_17_06_135_fig_3.gif
특히 해양선박사고와 대형화재는 사망자와 부상자가 모두 많이 발생하는 유형으로 분석된다. 이중해양선박사고는 세월호 침몰사고(’14.4.)로 인하여 304명의 사망자(실종 9명 포함), 부상자 157명이 발생하였다. 이는 단일사고로 가장 많은 인명피해가 발생한 사고이며, 이로 인해 해양선박사고가 가장 많은 대규모 인명피해가 발생한 사회재난 유형으로 나타났다.
이와 같이 인명피해만을 고려할 경우 단일사고로 인한 피해와 지속적인 사고로 피해가 발생하는 유형의 차이를 고려하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 인명피해와 발생빈도를 함께 고려하여 2차원 매트릭스 분석을 실시함으로써 결과의 신뢰성을 높이고자 하였다.

3.2.3 리스크-매트릭스 분석

인명피해와 발생빈도를 고려하는 사망위험과 부상위험 사회재난 유형별 리스크-매트릭스 분석결과는 Figs. 45와 같다.
각각의 리스크-매트릭스는 사회재난의 인명피해와 발생빈도의 평균값을 기준으로 하여 다음과 같은 4가지 그룹으로 나눌 수 있다.
  • - 고인명피해-고빈도(HH)

  • - 고인명피해-저빈도(HL)

  • - 저인명피해-고빈도(LH)

  • - 저인명피해-저빈도(LL)

26개 사회재난 중 최근 10년간 발생한 사회재난의 개별 발생빈도에 대한 평균값을 구하여 고빈도 및 저빈도를 판단하였다. 발생빈도의 평균값 3.7년을 기준으로 더 짧은 주기로 발생하는 사회재난(대형화재(0.5년), 해양선박사고(1.2년) 등)은 고빈도이며, 긴 주기로 발생하는 사회재난(지하철(8.3년) 등)은 저빈도 그룹으로 구분하였다. 이와 같은 방식으로 인명피해(사망자, 부상자는 각각 산출)의 평균값으로 고위험 및 저위험 그룹으로 나눔으로써 4개의 그룹으로 분리하였다.
인명피해는 많을수록 위험한 고위험군 사회재난 유형으로 분류된다(매트릭스 위쪽에서 나타남). 발생빈도는 주기가 짧을수록 자주 일어난다는 것을 나타내며, 고빈도 일수록 더욱 위험한 그룹이다(매트릭스 왼쪽에서 나타남).
Fig. 4에서 사망위험이 가장 높은 고인명피해-고빈도(HH) 그룹은 대형화재, 해양선박사고이며, 고인명피해-저빈도(HL) 그룹에 속하는 사회재난은 감영병으로 나타났다. 저인명피해-고빈도(LH)는 가축질병, 산불, 붕괴, 해양오염, 육상화물이다. 저인명피해-저빈도(LL)는 유해화학, 철도, 우주전파, 보건의료, 지하철이다.
Fig. 4
Death Risk-matrix
KOSHAM_17_06_135_fig_4.gif
Fig. 5에서 부상위험이 가장 높은 HH 그룹은 대형화재, 해양선박, 산불, 붕괴이다. HL 그룹은 지하철이다. LH 그룹은 가축질병, 해양오염, 육상화물이며, LL 그룹은 유해화학, 철도, 우주전파, 감염병, 보건의료이다.
Fig. 5
Injury Risk-matrix
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3.2.4 종합분석

사망위험과 부상위험에 대한 분석 결과를 정리하면 Table 7과 같다. 사망위험과 부상위험은 그룹별 유형이 다르게 분석된다.
Table 7
Results of Risk-matrix Analysis
Risk level Characteristic Death risk Injury risk
4 HH, High casualty-High frequency Fire in multi-use facilities
Marine accident
Fire in multi-use facilities
Marine accident
Wild fire
Collapse in multi-use buildings
3 HL, High casualty-Low frequency Infectious diseases Urban railway accident
2 LH, Low casualty-High frequency Contagious animal diseases
Wild fire
Collapse in multi-use buildings
Marine pollution
Road transportation strike
Contagious animal diseases
Marine pollution
Road transportation strike
1 LL, Low casualty-Low frequency Chemical accident
Railway accident
Space damage
Medical workers strike
Urban railway accident
Chemical accident
Railway accident
Space damage
Infectious diseases
Medical workers strike
0 None Water pollution
Utility tunnel accident
Dam collapse
Nuclear accident from related counties
Industrial accident
Correctional facility accident
Information and communications accident
Financial accident
Nuclear facilities and radiological accident
Electric power accident
Demand and supply of oil
Potable water accident
GPS radio wave accident
대형화재 및 해양선박사고는 사망자와 부상자 모두 많으면서 발생빈도가 높은 가장 위험한 사회재난 유형으로 분류할 수 있다. 또한 감염병은 발생빈도는 낮지만 사망자가 많이 발생하는 유형이다. 고인명피해(HH 및 HL)에 해당하는 유형의 경우 인명피해 저감에 중점을 둔 안전대책이 필요하며, 투자우선순위에 있어서도 중점 관리유형으로 다루어질 필요가 있다.
사망자만을 고려했을 경우는 고인명피해-고빈도(HH) 그룹에 대형화재, 해양선박사고가 나타난다. 그러나 부상자 고려 시, 대형화재, 해양선박사고 이외에도 붕괴, 산불이 HH 그룹에서 나타났다. 또한 지하철은 사망위험이 가장 낮은 LL 그룹이었지만, 부상위험은 HL으로 위험이 높아지는 것으로 분석되었다.
즉, 중점투자유형 선정 기준은 가장 많이 사용되는 사망자외에도 부상자를 고려할 필요가 있으며, 각 그룹별 특성에 맞는 대책을 수립해야 한다.
특히 사망⋅부상위험이 모두 높은 해양선박사고와 부상위험이 높은 지하철 등 교통사고는 다수의 인원을 수송하는 운송수단 특징으로 인해 대형인명피해의 가능성이 높다. 운송수단이 대형화되는 추세에 있어 한 번의 사고로 많은 사망자 및 부상자 발생가능성이 증대되고 있다고 판단된다.
대형화재는 주로 물류창고, 공장 등 산업시설에서 일어나는 것으로 분석되었으며, 최근에는 노인 등 취약계층이 집단생활을 하는 노인요양시설, 노후화 된 전통시장, 여가를 즐기는 캠핑장에서 대형 화재 발생 추세가 증가하고 있다.
또한 13개의 사회재난은 10년 동안 발생하지 않은 것으로 나타났다(대규모 수질오염, 공동구 재난, 댐붕괴, 인접국가 방사능 누출, 사업장 대규모 인적사고, 교정시설 재난 및 사고, 정보통신, 금융전산, 원전안전(방사능누출사고), 전력, 원유수급, 식용수, GPS전파혼신). 이러한 사회재난은 최근 10년 동안 발생하지 않아, 중점투자유형에서는 제외되지만 장기적인 관점에서 대비해야 할 유형으로 분석된다.

4. 결론

본 연구는 사회재난 피해유형의 투자방향을 설정하기 위해 수행되었다. 이를 위해 최근 10년(’06~’15)간 발생한 사회재난 56건에 대하여 피해 현황(사망자 및 부상자)과 발생빈도를 고려하여, 리스크-매트릭스 분석을 수행하였다. 분석결과 고위험 사회재난 유형은 대형화재, 해양선박사고, 감염병, 붕괴, 산불, 지하철사고로 분석되었다. 이 중 사망자와 부상자, 두 가지 인명피해가 모두 많으며 발생빈도가 높은 유형은 대형화재, 해양선박사고로 나타났다. 사망자가 많이 발생하는 유형은 감염병이며, 부상자가 많은 유형은 붕괴, 산불, 지하철사고로 나타났다.
고위험군에 포함되는 유형은 재난안전예산 투자가 우선적으로 필요한 유형으로 집중 투자를 통해 재난예방사업을 실시하고, 철저한 안전관리가 필요하다. 또한 사회재난 위험도 분석 시 사망자만 고려했을 경우와 부상자를 함께 고려한 경우에 피해유형이 다르게 나타나, 사망자뿐만 아니라 부상자도 함께 고려함으로써 대책을 세분화 할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 인명피해와 발생빈도 통계자료를 기반으로 하여 고위험 사회재난 유형을 선정하였으며, 투자방향 설정 시 근거 자료로 활용하고자 하였다. 다만, 본 연구는 데이터의 한계로 인해 최근 10년간의 사회재난 현황을 분석하였지만, 향후에는 발생빈도 및 인명피해에 대한 장기적인 분석을 수행할 필요가 있을 것으로 보인다.
본 연구의 결과는 사회재난 분야의 투자방향 설정에 활용될 수 있을 것으로 기대되며, 이는 재난안전사고 피해저감과 연계되어 안전한 환경을 조성하는데 기여할 수 있을 것이다.
1『재난 및 안전관리 기본법』 제3조 제1호 나목에서 정한 피해 중 중앙 및 지역 재난안전대책본부 이상 운영된 재난

Notes

1 『재난 및 안전관리 기본법』 제3조 제1호 나목에서 정한 피해 중 중앙 및 지역 재난안전대책본부 이상 운영된 재난

References

Cho, H.S, and Seo, H.J (2014) A Study on the Assessment and Improvement of the Heritage's Disaster Risk. J. Korean Soc. Hazard Mitig, Vol. 14, No. 5, pp. 173-187. 10.9798/KOSHAM.2014.14.5.173.
crossref pdf
Cho, S, Kim, D, and Choi, K (2013) Hazardous and Noxious Substances(HNS) Risk Assessment and Accident Prevention Measures on Domestic Marine Transpor- tation. Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety, Vol. 19, No. 2, pp. 145-154. 10.7837/kosomes.2013.19.2.145.
crossref pdf
Cho, S, and Park, D (2016) Identification of High-Risk Major Accident Types in Korea based on Occurrence Trend Analyses. J. Korean Soc. Hazard Mitig, Vol. 16, No. 4, pp. 103-110. 10.9798/KOSHAM.2016.16.4.103. 10.9798/KOSHAM.2016.16.2.103.
crossref pdf
ISO (2012) ISO 22300 Societal security - Terminology.

Jeon, S.S, Kim, J.M, and Jang, H.M (2008) Case Histories of Damage and Improvement Schemes for Human Disasters. J. Korean Soc. Hazard Mitig, Vol. 8, No. 2, pp. 83-90.

Kim, D, and Kim, S (2008) A Methodology for Risk Analysis on Ship Accidents at Port Area. Journal of Shipping and Logistics, Vol. 59, pp. 105-121.

Kim, J, Lee, D, Cho, J, Han, S, and Kim, T (2016) Introduction of Perception on ICT to Respond Social Disasters. Journal of the Korea Society of Disaster Information, Vol. 12, No. 3, pp. 249-260. 10.15683/kosdi.2016.9.30.249.
crossref
Lee, K.H, Yi, W.H, and Yang, W.J (2016) A Study on Risk Analysis of Social Disaster. Journal of Korean Society of Disaster & Security, Vol. 9, No. 2, pp. 15-21. 10.21729/ksds.2016.9.2.15.
crossref
Ministry of Public Safety and Security (MPSS) (2016a). Prior Consultation for Disaster and Safety Budget.

Ministry of Public Safety and Security (MPSS) (2016b) 2015 Disaster Yearbook.

Park, S.S (2009) Probabilistic Risk Evaluation Method for Human-induced Disaster by Risk Curve Analysis. J. Korean Soc. Hazard Mitig, Vol. 9, No. 6, pp. 57-68.

Portela, R.C (2005) Maritime Casualties Analysis as a Tool to Improve Research about Human Factors on Maritime Environment. Journal of Maritime Research, Vol. 2, No. 2, pp. 3-18.

UNISDR (2009) UNISDR Terminology on Disaster Risk Reduction.

Yang, Y.L, Shyu, W.H, Lin, C.H, and Hsu, S.F (2005) Risk Management of International Transportation of Integrated Circuit Products. Journal of the Eastern Asia Society for Transportation Studies, Vol. 6, pp. 3386-3400.



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