단독주택 홍수피해액 평가를 위한 손상함수 개발

Development of Damage Function for Flood Damage Assessment on Single Family Housing

Article information

J. Korean Soc. Hazard Mitig. 2017;17(6):421-431
Publication date (electronic) : 2017 December 31
doi : https://doi.org/10.9798/KOSHAM.2017.17.6.421
최천규*, 김경탁, 김길호***, 김형수****
* Member, Budding Researcher, Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology
*** Member, Budding Researcher, Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology
**** Member, Professor, Department of Civil Engineering, Inha University
**Corresponding Author, Member, Research Fellow, Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology (Tel: +82-31-910-0267, Fax: +82-31-910-0251, E-mail: ktkim1@kict.re.kr)
Received 2017 August 31; Revised 2017 September 01; Accepted 2017 September 18.

Abstract

본 연구는 홍수피해 평가에서 중요한 요소인 손상함수를 경험적 방법으로 개발하고자 과거 9개 피해지역에서 397개의 단독주택에 대한 홍수피해 정보를 1:1 면담 방식으로 조사하였다. 수집한 자료를 이용하여 3가지 형태의 손상함수를 단순회귀모델로부터 분석하였고, 적합한 함수형태를 결정하였다. 손상함수 형태에 따른 피해액 추정결과의 차이를 확인하기 위해 2011년 동두천시 피해사례에 적용하였고, MD-FDA에 의한 결과와 비교할 때 건물구조물, 건물내용물 피해액 모두 상당한 차이를 보였다. 한국형 홍수피해평가 모델을 위해서는 향후 본 연구에서 다룬 단독주택 외 다양한 용도의 손상함수 개발이 추가적으로 필요하다.

Trans Abstract

In this study, we developed damage functions, which is an important factor in flood loss assessment, by empirical method. For this purpose, we collected field data on the flood damage of 397 single family houses in 9 affected disaster areas through one-on-one interviews. Using the collected data, three types of damage functions were analyzed in a simple regression model and the appropriate functional form was selected. In order to confirm the differences in the estimated damage by each damage function, we applied to the flood damage case of Dongducheon City in 2011. Compared to the assessment results based on MD-FDA, there were significant differences in the amounts of damage of both the building structure and building contents. In order to develop a flood loss assessment model suitable for the situation in Korea, it is necessary to further develop the damage function for buildings with the occupancy other than single-family housing discussed in this study.

1. 서론

집중호우로 인한 홍수재해는 상당한 사회적 비용을 유발하고, 세계 각국에 정기적으로 영향을 미치고 있다. 지난 수십 년 동안 홍수재해로 인한 경제적 피해는 대부분의 국가에서 그 규모가 증가하는 추세인데, 이는 기후변화에 따른 극치사상의 증가와 경제성장에 따른 인구증가 및 도시화에서 그 원인을 찾을 수 있다. 사전 홍수피해를 평가하는 것은 수문학적, 사회⋅경제학적 요소들이 고려되는 복잡한 과정이며, 모델의 이용목적에 따라 차별적으로 정의되기도 한다. 예를 들어, 보험회사의 경우 개개의 피보험자에 대한 피해액(insured damage)을 평가하기 위한 모델을 개발하는 반면, 정부기관이나 학계의 경우 사회 전반적인 경제적 손실을 예상하기 위한 모델 개발에 심혈을 기울인다. 이러한 모델링은 재난(hazard), 노출(exposure), 취약성(vulnerability) 요소가 고려되어야 하며, 여기서 취약성은 일반적으로 피해대상물의 재난강도에 따른 취약도를 정량화한 손상함수로부터 평가된다.

국외에서는 자연재난 손실모델에 관한 연구가 미국, 유럽을 중심으로 활발히 진행되어 왔는데, 홍수모델은 대표적으로 FLEMO, Damage Scanner, Flemish method, MCM, Hazus-MH, JRC Model 등이 있다. 미국 FEMA에서 개발된 Hazus-MH는 자연재난(홍수, 지진, 허리케인)의 잠재적인 영향을 평가하기 위한 툴로, 인벤토리 DB(피해대상물에 대한 정보), 침수해석 결과, 손상함수, 각종 파라미터 등을 반영하여 직⋅간접적인 경제적 손실을 평가하고 있으며, 개발과정에서 손상함수는 과거 여러 기관에서 수행한 연구결과를 보완하여 라이브러리 형태로 제공하고 있다. 독일의 FLEMO는 주거, 비주거건물에 대한 홍수위험도를 과학적으로 평가하기 위한 피해액 평가 모델이며, 여기서는 전화 인터뷰를 통해 수집한 피해정보를 기반으로 상대함수 형태의 손상함수를 제시하고, 침수심 외 영향인자로 오염도(contamination), 사전인지(private precaution)에 대한 요인을 추가적으로 고려하고 있다 (Apel et al., 2009; Vorogushyn et al., 2012). 네덜란드의 Damage Scanner와 벨기에의 Flemish method 또한, 침수심을 설명변수로 상대함수 형태의 손상함수를 제시하고 있으며, 토지이용 자료(Corine)를 활용하여 평가된 자산가치를 기준으로 홍수피해를 평가하고 있다. 영국에서 개발된 MCM(Multi-Coloured Manual)은 전문가의견을 기반으로 개발된 주거, 상업, 산업건물의 절대함수 형태의 손상함수를 사용하고 있으며, JRC(European Commission’s Joint Research Centre)는 유럽 내 홍수위험 대책 일환으로 개발된 범유럽 피해모델(pan-European damage model)로서 주요 국가에서 개발된 손상함수를 포함하고 있다(Jongman et al., 2012).

과거 국내에서는 홍수피해 평가를 위한 방법으로 간편법(MCT, 1993)이 처음 제시되었고, 당시 농업피해를 기준으로 한 편익평가 방법이 이후에는 지나치게 과소 추정되어, 침수면적과 피해액 간의 관계를 제시한 회귀식 기반의 개선법(MCT, 2001)이 개발되었다. 그러나 개선법은 위험지역의 실제적인 자산가치를 반영하지 못하고, 피해액을 설명하는 독립변수로 침수면적항만을 사용하는 단점이 있었다. 이에 MCT(2004)는 지리정보체계를 활용한 다차원홍수피해산정법 (MD-FDA, Multi-Dimensional Flood Damage Analysis) (이하 MD-FDA)을 개발하였다. MD-FDA는 행정구역별로 주거, 산업 및 농업에 대한 자산가치를 조사하고, 침수구역도, 토지피복도, 행정구역도로부터의 공간연산을 통한 침수편입률을 활용하는 과학적으로 보다 발전된 모델이다. 이는 현재까지 수자원⋅방재분야 기본계획 수립, 예비타당성조사 등에서 홍수피해경감편익을 산정하는데 활용되고 있다. MD-FDA를 적용한 연구를 살펴보면 Lee(2007)는 MD-FDA를 GIS와 연계하여 활용한 분석체계와 자료처리 과정을 제시하였으며, Lee et al. (2006)는 도시지역의 특성을 고려한 홍수피해 추정에 다차원법을 적용하는 방법을 연구한 바 있다. Choi (2007)는 댐의 홍수조절에 의한 경제적 효과분석에 다차원법을 활용하였으며, Choi et al. (2013)은 댐증고 사업의 최적규모를 결정하기 위한 목적으로 다차원법을 활용하였다. 또한, Kim(2013)은 다차원법에서 문제점으로 지적되어 온 공공시설물 피해액 산정 방법을 개선하는 연구를 진행하였다.

국내에서 수행된 연구 대부분은 MD-FDA 내 평가방법 일부를 개선하거나 단순 적용하는 연구가 대부분이고, 피해액 평가에 핵심적인 손상함수 개발 연구는 매우 미흡한 실정이다. 최근 자연재난 손실모델의 관심이 높아지면서 몇 차례 기초연구 성격의 연구가 진행되었는데, KDPA(2011)는 사유자산에 대한 피해유형을 구분하고 자연재난 발생 시 피해규모를 파악하기 위한 프레임워크를 개발하였고, 이를 위한 주거건물의 피해실태 조사지를 제시하였다. NDMI(2012)에서는 도시홍수에 대한 홍수피해 평가 방안을 제시하기 위하여 국외에서 활용되고 있는 홍수피해 산정법과 국내에서 활용되고 있는 다차원법과 비교하고, 국내 실정에 적합한 손실함수의 개념을 정립하였다. NDMI(2013)에서는 피해지역에 설문조사를 실시한 자료를 활용하여 절대함수 형태의 손실함수를 주거건물에 한해 개발하였고, 이를 다차원법을 이용하여 추정된 홍수피해액과 실제 홍수피해액을 비교한 바 있다. 또한, NDMI(2014)은 홍수피해에 대한 재난손실 추정을 위해 HAZUS-MH를 정밀 검토하여 기본개념을 정립하고, 국내외 홍수피해 평가에 활용 가능한 자산항목에 대해 검토하였다.

국내 실정에 적합한 홍수피해 평가모델을 개발하기 위해서는 과거 발생된 다양한 피해자료를 확보하여 취약성 분석에 사용되는 손상함수에 대한 신뢰도를 확보하는 연구가 필요하다. 이를 위해 본 연구는 단독주택을 중심으로 손상함수 개발을 위한 조사체계(조사설문지 포함)를 정립하고, 피해지역에 대한 설문조사를 실시하여 다양한 홍수피해 정보를 수집하였다. 이로부터 단독주택의 건물구조물과 건물내용물에 대한 손상함수를 개발할 수 있었으며, 그 결과를 2011년 동두천시 홍수피해 사례에 적용, 평가하였다.

2. 손상함수 개발방법 및 홍수피해조사

2.1 손상함수 개발방법

홍수피해액은 원치 않은 홍수로 인한 경제적인 관점에서의 위험이며, 이를 금전적인 형태로 표현한 것을 말한다. 이를 해석하기 위한 자연재난 손실모델은 크게 재난, 노출, 취약성 요소를 고려하는데, 재난은 침수구역도에서의 침수범위와 침수심과 같은 재난강도를 설명하는 것이며, 노출은 위험지역 내 피해대상물의 공간적 분포, 규모와 관련된다. 취약성은 재난강도(충격변수)에 따른 해당 자산의 물리적 취약성을 설명하는 것으로, 자연재난 손실모델에서는 이를 손상함수(침수심-손상률 관계)로 정의하고 있다. 홍수손실모델에서는 대부분 상대함수(relative function) 형태로 손상함수를 제시하고 있는데, 경우에 따라 절대함수(absolute function) 형태의 손실함수를 사용하기도 한다. 절대함수를 사용하는 경우 설명변수에 따른 손상률(%)을 설명하는 것이 아닌 손실액(원)으로 표현되어, 편리하게 적용할 수 있는 장점이 있으나, 개발 기준연도를 기준으로 물가상승분에 대한 보정작업이 필요해 함수고유의 일반성을 가지기 어렵다.

이러한 손상함수는 일반적으로 사후 경험적 피해자료(empirical data)를 활용하거나 전문가집단 의견(expert-opinion)을 통해 개발되는데, 각자의 장단점을 고려해 두 가지 방법을 종합하여 개발(hybrid method)되기도 한다. 피해자료를 활용한 방법(경험적 방법)은 실제 홍수피해 발생지역을 직접 조사하거나 전화 인터뷰를 통해 수집한 자료로부터 손상함수를 개발하는 방식이며, 전문가집단 의견을 활용한 방법은 표준화된 피해대상물을 기준으로 가상의 침수심에 의한 예상피해 규모를 침수심 구간별로 조사하여 손상함수를 개발하는 방법이다. 경험적 방법은 사후 피해결과를 바탕으로 하기 때문에 신뢰도가 높고, 홍수피해를 저감할 수 있는 인자를 모델링에 고려할 수 있는 장점이 있으나, 홍수피해 발생 이후 시간이 경과한 뒤 과거 기억에 의존하기 때문에 과소평가될 여지가 있다. 또한 일부 침수심 구간의 피해정보가 부족하거나 다양한 피해대상물의 피해사례가 부족한 경우 완전한 함수개발이 어려울 수 있다. 반면, 전문가의견을 활용한 방법은 고려하는 침수심 전 구간에 대한 결과를 얻을 수 있는 장점은 있으나, 홍수피해 저감과 관련된 비물리적 요인을 고려하는 데에 한계가 있다.

2.2 홍수피해조사

위 개발방법 가운데 본 연구는 과거 홍수피해로 인해 실제로 피해를 입은 건물(단독주택)에 대한 실사자료를 기반으로 한 경험적 방법을 이용하여 손상함수 개발을 하고자 한다. 한편, Siegreist and Gutcher(2008)Elmer et al. (2010)는 기본적으로 홍수로부터 피해를 입은 사람들만이 실제적으로 홍수의 피해를 평가할 수 있다며, 피해자료의 중요성을 언급한 바 있다. 홍수피해 정보를 수집하는 방법은 직접적 방법과 간접적 방법으로 구분할 수 있다. 직접적 방법은 대상물에 대한 직접관찰을 통해서 이루어지며, 간접적 방법은 대상자와의 의사소통을 통해 자료를 구축하는 설문지법과 면접법이 있다(O’Sullivan and Rassel, 1995). 설문지법은 조사방식에 따라 전화조사, 우편조사, 면접조사, 집단조사로 구분된다(Choi and Jeon, 2013). 본 연구에서는 피해지역을 직접 방문하여 피해당사자와 1대1 면담 설문조사를 수행하여 홍수피해 정보를 수집하였다.

피해조사지역 선정을 위해 최근에 발생한 2011년부터 2014년까지 재해사례를 검토하였다. 대상지역 선정을 위해서 재해연보와 침수흔적종합보고서(LX, 2013; 2014; 2015)에 구축된 침수흔적도를 활용하여 홍수피해 지자체와 피해범위를 검토하였다. 또한, 국가재난관리정보시스템(NDMS, National Disaster Management System)의 홍수(호우)에 의한 피해이력 중 주거건물의 위치정보를 확인, 지오코딩하여 GIS 데이터로 변환하고 도로명전자지도와 중첩하여 피해건물의 지리적 위치를 결정하였다. 이와 같은 일련의 과정을 9개 지역(부산광역시, 울산광역시, 경기도 광주시, 경기도 양주시, 경기도 동두천시, 경상남도 창원시, 전라북도 군산시, 전라북도 정읍시, 전라남도 목포시)에 대해 구축하였다. 9개 지역에서 조사대상 건물을 직접 방문하여 대략 15% 내외의 응답률로 획득한 자료는 총 397개이다. 수집된 전체 데이터는 약 9:1비율로 350개 분석데이터와 47개 평가데이터로 무작위로 구분하였고, 분석데이터는 홍수피해 손상함수 개발과정에, 평가데이터는 개발된 손상함수를 평가하는 데 사용하였다.

3. 단독주택 손상함수 개발

본 연구에서는 지하층이 없는 단독주택의 건물구조물과 건물내용물에 대한 손상함수 개발을 위해 변수 간의 인과관계의 설명과 함수관계를 예측하는 데 다양한 분야에서 사용하는 단순회귀분석(simple regression analysis)을 활용하였다. 이때, 건물내부에 침수가 발생하지 않은 상황(침수심=0 m)에서는 무피해임을 고려하여 회귀분석시 y절편 값을 0으로 고정하고, 개발함수는 Eq. (1)과 같이 선형, 제곱근형, 로그형의 3가지 함수형태를 고려하였다. Eq. (1)에서의 x는 건물내부 바닥을 기준으로 한 침수심(cm)이며, y는 전체 자산가치(최대피해액)를 기준으로 피해정도를 설명하는 손상률(0~1)을 의미한다.

(1a)y=αx
(1b)y=αx
(1c)y=αlogx

이로부터 개발된 단독주택 손상함수의 성능 평가는 3가지 손상함수 형태에 따라 추정된 손상률과 평가데이터의 실제 손상률간의 오차를 RMSE(root mean square error), MAPE (mean absolute percentage error), ME(Nash-sutcliffe model efficiency)의 성능지표를 기준으로 진행하였다. 여기서, MAPE와 RMSE는 0에 가까울수록, ME는 1에 가까울수록 개발함수의 성능이 우수하다는 것을 의미한다.

3.1 건물구조물 손상함수

350개 건물구조물에 대한 조사자료를 활용하여 3가지 형태의 함수에 대해 회귀분석을 수행하였고, 그 결과는 Table 1과 같다. 선형형태의 함수의 결과를 살펴보면 F값이 16.43 (p<0.001)으로 분석되어 회귀모형이 통계학적 유의미성을 나타내는 것으로 나타났고, 독립변수인 침수심(x)의 회귀계수의 p-value 역시 0.001보다 작은 것으로 분석되었으며, 설명력은 약 45.10%로 나타났다. 다음, 제곱근형태 함수는 F값이 23.32 (p<0.001)이고, 독립변수의 회귀계수에 대한 p-value가 0.001 보다 작게 나타났으며, 설명력은 약 53.83%로 나타났다. 마지막 로그형태의 함수는 F값이 25.9 (p<0.001), 독립변수의 회귀계수의 p-value가 0.001보다 작게 나타났으며, 설명력은 약 56.43%로 나타났다.

Results of Regression Analysis of the Building Structure

결정된 3가지의 건물구조물 손상함수는 개발에 사용되지 않은 47개 평가데이터로부터 예측 값과 실제 값과의 오차를 비교하였으며, 3가지 성능지표에 대한 결과는 Table 2와 같다. 성능지표 가운데, RMSE를 기준으로 가장 우수하게 나타난 손상함수는 로그형 함수이나 선형함수의 결과와 근소한 차이를 보였다. MAPE를 기준으로는 선형함수가 가장 우수하게 나타났고, ME는 로그형 함수에서 가장 우수하게 나타났으나 RMSE의 결과와 마찬가지로 선형함수와 근소한 차이를 보였다. 추정한 3가지 손상함수에 따른 손상률 계산결과를 조사자료로부터 계산된 손상률과 함께 도시하면 Fig. 1과 같다.

Performance Evaluation According to the Functional form (building structure)

Fig. 1

Comparison of the Measured Damage Ratio with the Estimated Damage Ratio (building structure)

이 결과를 토대로 본 연구에서는 단독주택의 건물구조물에 관한 손상함수로 RMSE, MAPE, ME 모두 우수한 결과를 보인 선형 형태의 Eq. (2)를 결정하였다. 여기서, ystr은 건물구조물(단독주택)의 손상률(0~1)이며, x는 건물내부 바닥을 기준으로 한 침수심(cm)을 의미한다. 한편, RMSE와 ME 측면에서 우수한 성능을 나타낸 로그형의 경우 지나치게 낮은 침수심 구간에서 수렴하는 경향을 보여, 일반적인 손상함수의 곡선 형태로 간주하기에 한계가 있는 것으로 판단하였다.

(2)ystr=0.0005x

3.2 건물내용물 손상함수

단독주택에서 건물내용물에 관한 손상함수는 건물구조물과 같은 3가지 함수형태에 대해 회귀분석을 수행하였고, 그 결과는 Table 3과 같다. 선형형태의 함수의 결과를 살펴보면 F값이 367.3 (p<0.001)으로 분석되어 회귀모형이 통계학적 유의미성을 나타내는 것으로 나타났고, 독립변수인 침수심(x)의 회귀계수의 p-value 역시 0.001보다 작게 분석되었으며, 설명력은 약 93.87%로 나타났다. 다음, 제곱근형태 함수는 F값은 1,037 (p<0.001)이고, 독립변수의 회귀계수에 대한 p-value가 0.001 보다 작게 나타났으며, 설명력은 98.20%로 높게 나타났다. 마지막 로그형태의 함수는 F값이 305.6 (p<0.001)이며, 독립변수의 회귀계수의 p-value가 0.001보다 작게 나타났으며, 설명력은 약 94.15%로 높게 나타났다.

Results of Regression Analysis of Building Contents

마찬가지로, 결정된 3가지의 건물내용물 손상함수는 개발에 사용되지 않은 47개 평가데이터로부터 예측 값과 실제 값과의 오차를 비교하였으며, 3가지 성능지표에 대한 결과는 Table 4와 같다. 성능지표 가운데, RMSE를 기준으로 가장 우수하게 나타난 손상함수는 제곱근형 함수이고, MAPE를 기준으로는 선형함수가 가장 우수하게 나타났으나 제곱근형 함수에서의 결과와 근소한 차이를 보였다. ME에서는 제곱근형 함수에서 가장 우수한 성능을 보였다. 추정한 3가지 손상함수에 따른 손상률 계산결과를 조사자료로부터 계산된 손상률과 함께 도시하면 Fig. 2와 같다.

Performance Evaluation According to the Functional form (building contents)

Fig. 2

Comparison of the Measured Damage Ratio with the Estimated Damage Ratio (building contents)

이 결과를 토대로 본 연구에서는 단독주택의 건물내용물에 관한 손상함수로 RMSE, MAPE, ME 모두 우수한 결과를 보인 제곱근 형태의 Eq. (3)을 결정하였다. 여기서, ycon은 건물내용물(단독주택)의 손상률(0~1)이며, x는 건물내부 바닥을 기준으로 한 침수심(cm)을 의미한다.

(3)ycon=0.052x

4. 적용 및 비교

본 연구에서 다루는 손상함수(침수심-손상률 관계)는 홍수피해액 평가과정에 매우 중요하고 결과에 민감한 영향을 미치는 요소이다. 기존 MD-FDA는 개발 당시 국내에서 활용가능한 피해조사 자료의 부재로 인하여 일본 건설성의 치수경제조사메뉴얼에 제시된 손상함수를 그대로 사용하였고, 이후로는 신규개발이나 보완이 이루어지지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 과거 피해지역을 대상으로 다양한 피해자료를 조사, 수집하여 단독주택의 건물구조물과 건물내용물에 관한 손상함수를 개발하였고, 그 결과를 MD-FDA에서 구분하는 침수심 구간을 기준으로 비교하면 Table 5와 같다. 건물구조물의 경우 본 연구의 손상함수가 MD-FDA에 비해 상당히 낮게 설명하고 있고, 건물내용물은 전체적으로 높게 설명하는 것으로 나타났다.

Comparison of Damage Functions Based on the First Floor of Single Family Housing

사례 연구지역은 2011년에 상당한 홍수피해가 발생한 경기도 동두천시를 선정하였는데, 여기서는 집중호우로 인해 상패동, 보산동, 생연1동, 중앙동, 생연2동으로 총 5개 지역에서 홍수피해가 발생하였고, 당시 침수흔적도와 행정구역도를 함께 나타내면 Fig. 3과 같다. 이때, 재해연보(NEMA, 2012)에 기록된 건물피해는 유실/전파가 12동, 반파가 27동, 침수가 1,820동이며, 전체 건물피해액은 약 18억 원이다.

Fig. 3

Inundation Map and Distribution of Administrative Districts

4.1 개발 손상함수의 적용

본 연구에서 결정한 단독주택의 손상함수를 사례지역에 적용하고, 기존의 MD-FDA에 따른 결과와 용이한 비교를 위해 전통적인 면단위 분석이 아닌 객체(object) 단위의 분석을 진행하였다. 건물객체에 대한 공간 DB는 도로명전자지도(건물)와 건축물대장을 활용하여 구축하였고, 여기서 도로명전자지도(건물)은 단독주택의 위치를 파악하여 건물용도(단독주택의 판별), 침수여부 및 건축면적을 결정하는 과정에, 건축물대장은 건물구조를 판단하는 데 활용하였다. 건축면적과 건물구조 정보로부터 개별건물에 대한 자산가치(건물층수를 고려한 1층 기준 자산가치)를 계산하였고, 건물내용물은 시도별 가재자산액을 참고하여 결정하였다. 자산가치 평가 과정에서의 기준연도는 사례지역의 재해 발생시점인 2011년을 기준으로 하였다. 침수정보는 침수흔적종합보고서(LX, 2012)에서 제작된 침수흔적도를 활용하였고, 토지피복도(중분류)에서 확인된 주거지역(code: 110) 내 단독주택은 Fig. 4와 같이 상패1동, 중앙동, 상연1동으로 나타났으며, 침수심 구간별 단독주택의 분포는 Fig. 5와 같다. 이상의 단독주택에서 평가된 건물가치(건물구조물, 건물내용물) 결과에 침수흔적도로부터 확인된 침수심과 본 연구에서 제시한 단독주택 손상함수를 적용하여 분석한 결과는 Table 6이다.

Fig. 4

Distribution of Residential Buildings

Fig. 5

Distribution of Residential Buildings According to Inundation Depth

Results of Flood Loss Assessment by the Developed Damage Function (unit: million KRW)

4.2 MD-FDA 적용

침수구역도, 토지피복도, 행정구역도를 공간연산하여 침수편입률 개념을 활용하는 MD-FDA는 대부분의 재난손실모델에서 사용하는 면 단위를 분석 기초단위로 하고 있다. 여기서, 단독주택에 대한 피해액은 토지피복도(중분류)상의 주거지역에 분포함을 전제로, 해당 지자체의 단독주택에 대한 자산가치를 평가하여 면적평균으로 자산가치를 분배하여 단독주택의 분포와 규모를 고려하고 있다. 건물구조물과 건물내용물에 대한 원단위는 앞의 분석과 동일하게 반영하였고, 기초자료는 동두천시 통계연보(2011년 자료)로부터 수집하였다. 이로부터 2011년 기준 동두천시에 대한 단독주택의 자산가치 평가결과는 Fig. 6과 같으며, 지역 내 가장 높은 자산가치를 가지는 지역은 생연2동, 두 번째로 높은 지역은 중앙동으로 나타났다. 마련한 행정구역도, 토지피복도, 침수흔적도의 공간연산을 통한 침수심 구간별 침수편입률은 Table 7과 같다. Table 8은 MD-FDA로부터 추정된 피해액이며, 행정구역 중 앞의 분석결과와 마찬가지로 중앙동에서 약 125.1 억원으로 가장 높은 피해액이 평가되었고, 전체 읍면동에 대한 피해액은 총 215.8 억원으로 분석되었다.

Fig. 6

Asset Value Assessment for Each Administrative District

Calculation Results of Inundated Ratios

Results of Flood Loss Assessment by MD-FDA (unit: million KRW)

4.3 적용결과 분석

본 연구에서 제시한 단독주택 손상함수를 동두천시 홍수피해 사례에 대해 적용하고, 이를 MD-FDA 결과와 재해연보에 기록된 피해액을 정리하면 Table 9와 같다. 우선 건물구조물의 경우, 본 연구에서 제시한 손상함수로부터 피해액은 MD-FDA에 의한 결과에 비해 약 4.4배 낮게 추정되는 것으로 나타났다. 즉, 본 연구에서의 손상함수는 일본 건설성의 치수경제조사메뉴얼의 손상함수(MD-FDA와 동일)에 비해 침수심에 따른 손상정도를 낮게 설명하고 있는데, 본 연구에서 피해조사 과정에서 대부분 건물이 (철근)콘크리트, 블록 및 벽돌구조인 반면 일본의 경우 침수에 취약한 목구조 형태의 건물비율이 상당히 높은 점을 고려할 때, 이러한 국가별 건물구조에 대한 특성이 반영된 것으로 판단된다. 또한, 피해조사 과정에서 벽지, 장판, 보일러 등 수리가 필요한 건물구조물 피해내역 외 부분을 설문응답자가 정확히 인지하지 못함으로 인해 손상률이 낮게 반영되었을 여지가 있다. 다음, 건물내용물은 본 연구에서의 결과가 MD-FDA에 의한 결과에 비해 약 2.4배 높게 추정되는 것으로 나타났다. 즉, 본 연구에서의 손상함수가 침수심에 따라 건물내용물에 대한 손상정도를 높게 설명하는데, 치수경제조사메뉴얼의 손상함수의 개발시기에 비해 최근 침수에 취약한 전기 및 전자제품 등 가재자산의 비율이 높아진 것이 원인으로 판단된다. 총 피해액을 기준으로 할 때, 본 연구에서 제시한 손상함수를 적용한 결과가 98.8 억원으로 MD-FDA에 의해 추정된 215.8 억원에 비해 낮게 나타났고, 총 홍수피해액은 약 216억 원으로 본 연구에서 개발된 손상함수를 적용하여 추정된 피해액 약 99억 원에 비해 크게 분석되었다.

Summary of Flood Loss Assessment Results (unit: million KRW)

5. 결론 및 고찰

본 연구는 과거 홍수피해가 발생한 9개 지역의 단독주택에 대해 설문조사를 수행하여 홍수피해 정보를 구축하고, 이로부터 건물구조물과 건물내용물에 대한 손상함수를 개발하였다. 본 연구로부터의 주요 결론을 정리하면 다음과 같다.

  • (1) 본 연구에서는 과거 9개 피해지역에서 397개의 단독주택의 피해정보를 수집하였다. 손상함수 개발에 사용된 자료에서 최대 침수심은 2.3 m이었고, 이 이상의 침수구간을 설명하기 위해서는 추가적인 피해자료를 수집하여 보완되어야 할 것이다. 자료가 보완되어 손상함수를 재개발하는 과정에서는 경우에 따라 함수형태가 달라질 수 있다. 그리고 높은 침수심 구간에 대한 피해자료의 확보가 어려운 경우 보완적으로 전문가의견을 활용할 수 있다. 수집자료로부터 3가지 형태의 함수형태에 가정하여 단순회귀분석을 실시하였고, RMSE, MAPE, ME의 성능평가 결과로부터 건물구조물의 손상함수는 선형형태가, 건물내용물의 손상함수는 제곱근형태 함수가 가장 적합한 것으로 검토되었다.

  • (2) 기존 MD-FDA에서 제시하는 단독주택의 손상함수는 일본 건설성의 치수경제조사메뉴얼 자료이며, 이는 일본과 국내의 건물특성과 환경이 상이한 점을 고려할 때 개선이 필요하다. 이러한 배경은 본 연구에서 제시한 손상함수와 MD-FDA에서의 손상함수의 차이를 설명하는 원인이 된다. 건물구조물의 경우 본 연구에서 제시한 손상함수가 MD-FDA의 손상함수에 비해 침수심 구간별로 낮게 설명하고, 건물내용물은 높게 설명되었다. 추가적으로 본 연구에서는 손상함수 개발시 건물구조에 대해서는 고려하지 않았으나, 향후 목조, 조적조, 철근콘크리트조, (경량)철골조 등 다양한 건물구조 특성을 보이는 단독주택에 한해서는 이를 고려할 필요가 있다.

  • (3) 손상함수 형태에 따른 피해액 추정결과의 차이를 확인하기 위해 2011년 동두천시 피해사례에 적용하였고, MD-FDA에 의한 결과와 비교할 때 건물구조물, 건물내용물 피해액 모두 상당한 차이를 보였다. 이처럼 손상함수는 피해액 분석결과에 상당한 민감도를 가지며, 향후 국내 실정을 고려한 다양한 용도의 건물에 대한 연구가 추가적으로 필요하다. 이 과정에서 본 연구에서 사용된 설문조사지, 조사방법, 손상함수 개발 절차 등을 참고할 수 있으며, 또한 조사과정에서의 불확실성에 대한 규명을 통해 피해자료의 신뢰성이 확보되어야 한다.

  • (4) 기존의 MD-FDA는 면단위로 취합된 자산정보를 토대로 분석하는 전통적인 방식을 사용하고 있으며, 이는 피해액 평가과정에서 자산과 관계된 정보의 정확도를 떨어뜨리는 원인이 된다. 본 연구의 적용과정에서 시도된 건물객체를 기반으로 한 분석과정은 향후 위험자산에 대한 공간적인 위치정확도와 자산규모를 보다 정확하게 설명 가능한 방법이 될 것이다. 특히, 건물피해는 인명피해와 직결되고 국가가 우선적으로 보호해야 할 국민의 자산이라는 측면에서 타 피해목적물에 비해 보다 정교한 평가방법이 필요하다.

  • (5) 최근 IT, GIS 등 과학기술의 발달과 서비스되는 통계자료가 다양해짐에 따라 홍수를 비롯한 재난손실모델에서 보다 상세한 분석이 가능해졌다. 그러나 손상함수 개발을 비롯하여 재난손실모델에서의 경험적인 피해자료는 그 가치가 상당히 중요하나, 대부분 제도적 차원이 아닌 연구 차원에서 진행되어 소모적으로 관리되고 있다. 향후 제도적인 차원에서 NDMS의 피해조사 혹은 침수흔적조사 등 기존 제도와 연계하여 체계적으로 수집된다면, 본 연구를 포함한 방재와 관련된 다양한 연구과정에 상당 부분 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

감사의 글

본 연구는 정부(행정안전부)의 재원으로 재난안전기술개발사업단의 지원을 받아 수행된 연구임 [MOIS-재난-2015-05].

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Article information Continued

Table 1

Results of Regression Analysis of the Building Structure

Linear type Root square type Log type
Coefficient t-value Coefficient t-value Coefficient t-value
α 0.0005 4.054*** 0.0073 4.829*** 0.0176 5.089***
σ 0.000 0.001 0.003
F-Statistics 16.43*** 23.32*** 25.90***
R2 0.4510 0.5383 0.5643
***

Note: significant at 0.01 significance,

**significant at 0.05 significance, *significant at 0.10 significance

Table 2

Performance Evaluation According to the Functional form (building structure)

RMSE MAPE ME
Linear type 0.1726 2.0925 0.0794
Root square type 0.1818 5.0398 -0.0301
Log type 0.1717 3.0735 0.0860

Fig. 1

Comparison of the Measured Damage Ratio with the Estimated Damage Ratio (building structure)

Table 3

Results of Regression Analysis of Building Contents

Linear type Root square type Log type
Coefficient t-value Coefficient t-value Coefficient t-value
α 0.004 19.16*** 0.052 32.2*** 0.115 17.48***
σ 0.000 0.000 0.007
F-Statistics 367.3*** 1,037.0*** 305.6***
R2 0.9387 0.9820 0.9415
***

Note: significant at 0.01 significance,

**significant at 0.05 significance, *significant at 0.10 significance

Table 4

Performance Evaluation According to the Functional form (building contents)

RMSE MAPE ME
Linear type 0.1936 0.5897 0.4046
Root square type 0.1169 0.6081 0.7830
Log type 0.2834 0.6968 -0.2752

Fig. 2

Comparison of the Measured Damage Ratio with the Estimated Damage Ratio (building contents)

Table 5

Comparison of Damage Functions Based on the First Floor of Single Family Housing

Property Depth
0 - 0.5 m (0.25 m) 0.5 - 1.0 m (0.75 m) 1.0 - 2.0 m (1.50 m) 2.0 - 3.0 m (2.75 m) 3.0m - (3.00 m)
Structure This Study 1.3 3.8 7.5 13.8 15.0
MD-FDA 15.0 32.0 64.0 95.0 100.0
Contents This Study 26.1 45.2 64.0 82.6 90.5
MD-FDA 14.5 32.6 50.8 92.8 100.0

Fig. 3

Inundation Map and Distribution of Administrative Districts

Fig. 4

Distribution of Residential Buildings

Fig. 5

Distribution of Residential Buildings According to Inundation Depth

Table 6

Results of Flood Loss Assessment by the Developed Damage Function (unit: million KRW)

Administrative District Contents Loss Structure Loss Total Building Loss
Bosan-Dong 801.5 882.0 1,683.5
Saengyeon2-Dong 684.0 289.6 973.6
Jungang-Dong 4,081.3 3,144.9 7,226.2
Total 5,566.8 4,316.5 9,883.3

Fig. 6

Asset Value Assessment for Each Administrative District

Table 7

Calculation Results of Inundated Ratios

Administrative District Water depth (m)
0.0 - 0.5 0.5 - 1.0 1.0 - 2.0
Bosan-Dong 0.00007 - 0.15838
Saengyeon2-Dong 0.21528 0.03216 -
Jungang-Dong 0.13620 0.19336 0.13580

Table 8

Results of Flood Loss Assessment by MD-FDA (unit: million KRW)

Administrative District Contents Loss Structure Loss Total Building Loss
Bosan-Dong 383.8 3,386.1 3,769.9
Saengyeon2-Dong 606.3 4,694.2 5,300.6
Jungang-Dong 1,363.6 11,142.7 12,506.3
Total 2,353.8 19,223.0 21,576.8

Table 9

Summary of Flood Loss Assessment Results (unit: million KRW)

This Study MD-FDA NEMA(2012)
Structure Loss 4,316.5 19,223.0 -
Contents Loss 5,566.8 2,353.8 -
Total 9,883.3 21,576.8 1,883.6