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J. Korean Soc. Hazard Mitig. > Volume 17(6); 2017 > Article
Local Data를 활용한 토사재해 취약성 평가 신뢰성 개선

Abstract

The previous study that is evaluated vulnerability of debris flow disaster in metropolitan cities cannot reflect real debris flow events. If actual debris flow cases are reflected about assess of vulnerability, it could help to evaluate more accurate vulnerability of debris flow disaster. When debris flow disaster vulnerability in specific metropolitan city is assessed, the general data (for example, landslide hazard map) as well as local data of the specific city have to consider. So, this study used local data in Busan such as vulnerable areas and actual cases about landslide in order to improve reliability on debris flow disaster vulnerability and this study also used the general data which are landslide hazard maps by Korea Forest Service. As the result, the previous study that used only general data calculated reliability of vulnerability as approximately 70%, but this study that uses local data as well as the general data improved reliability of vulnerability to approximately 92%.

요지

기존에 우리나라 광역도시를 대상으로 개발된 토사재해 취약성 평가는 실제 재해사례를 반영하지 못한다는 한계점을 가진다. 실제 재해사례를 반영할 수 있다면 보다 정확한 토사재해 취약성 평가가 가능할 것이다. 또한 특정도시에 대한 토사재해 취약성 평가를 위해서는 모든 도심지에서 사용할 수 있는 범용자료(예를 들어, 산사태 위험지도)와 더불어 해당지역에서 수집할 수 있는 Local data를 함께 고려해야한다. 이에 본 연구는 부산광역시에서 수집하고 제작한 산사태 취약지역 및 산사태 피해 발생사례를 이용하여 토사재해 취약성 평가 신뢰성을 개선하는데 활용하고자 하였다. 더불어 범용자료로서 산림청에서 제작한 산사태 위험지도도 함께 활용하였다. 그 결과, 범용자료를 이용한 토사재해 취약성 평가보다 지역데이터를 함께 고려하여 취약성을 평가한 결과 신뢰성이 약 70%에서 약 92%로 개선됨을 확인하였다.

1. 서론

자연재해로 인한 피해를 저감시키기 위하여 많은 연구들이 진행되고 있다. 단순히 자연재해가 발생하는 위치 및 규모를 파악하는 물리적 접근과 더불어 자연재해가 발생함에 따라 해당지역이 구성하고 있는 사회 인프라 시설이 얼마나 피해를 입는지에 대한 접근으로 자연재해 피해를 파악하고자 하는 연구 패러다임이 변화하고 있다. 특히 2012년에 발생한 우면산 산사태 사례는 단순히 물리적 피해만을 고려하는 것이 아니라 재해로 인한 2차 피해까지 함께 고려할 수 있는 재해 저감 연구를 수행해야한다는 사회적 인식이 뚜렷해지는 계기가 되었다. Kang and Kim(2015)은 토사재해로 인해 건물이 받을 수 있는 피해를 함수 화하는 연구를 진행함으로서, 도시지역에 위치한 건물이 토사재해가 발생하였을 때의 직접적인 피해를 물리적 취약성으로서 정량화하고자 하였다. Park et al. (2014)는 서울특별시를 대상으로 자치구 및 집계구(통계자료를 공표하기 위한 최소단위)단위에서의 사회경제적 취약성 평가를 수행하였다. 이는 토사재해에 의한 직접적인 피해 뿐 만 아니라 간접적인 피해까지 고려한 평가라고 할 수 있다. 토사재해 뿐만 아니라 자연재해의 취약성 평가는 직접적 피해와 간접적 피해를 구분하는 것은 무의미하다. 직⋅간접적인 피해 모두가 토사재해(더 나아가 자연재해)로 인한 것이 때문이다. 이러한 관점에서 Park et al. (2016)은 선행 연구된 물리적 취약성과 사회경제적 취약성을 결합하여 도시지역에서 토사재해로 인한 취약성을 다양한 측면에서 평가할 수 있는 방법론을 제시하였다. 해당 연구를 바탕으로 우리나라 전국 도심지로 확대한다면 토사재해로 인한 취약성 저감 사업 및 도시계획에 있어 중요한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
Park et al. (2015)은 산사태 위험지도의 외곽선으로부터 100 m, 200 m의 Buffer zone을 설정하고 해당 Buffer zone은 토사재해에 직접적으로 영향을 받는 지역이라 가정하였다. 이후 해당 지역에 사회경제적 취약성을 평가함으로서 토사재해 취약성을 노출, 민감도, 적응능력의 측면에서 평가를 수행하였다. 이 때, 노출정보도 사용된 Buffer zone은 단순히 산지로부터의 거리이기 때문에 정확한 토사재해 영향범위라고 정의하기에는 한계가 존재한다. 우리나라에서 발생하는 토사재해의 상당수는 국지적인 지형성 집중호우가 발생하면서 산사태를 유발하고, 이로 인하여 발생한 토석 및 유목이 계곡으로 유하하면서 토석류로 발달하여 피해를 입히게 된다(Kim et al., 2011). 따라서 보다 현실적인 토사재해 영향범위를 반영하기 위해서는 지형적인 특성이 함께 고려되어야 한다. 이러한 한계를 극복하고 광역적 범위에서 토사재해 취약성 평가를 수행한 또 다른 선행연구(Kang and Kim, 2015; Park et al., 2016)에서는 Flow-R(Horton et al., 2013)이라는 상용프로그램을 이용하여 토사재해 영향범위를 식별하였다. Flow-R은 지형적 특성을 반영하여 광범위한 영역에서의 토사재해 영향 분석이 가능하다. 이 때, 영향범위를 결정하는 입력자료 중에 ‘토사재해 잠재발생원(이하, 잠재발생원)’은 토사재해가 발생할 수 있는 격자자료로서, 해당 격자의 위치 및 개소수에 따라서 토사재해 영향범위가 달라진다. 선행 연구에서는 잠재발생원을 산림청에서 제공하는 산사태 위험지도의 1등급만을 사용하였는데(Fig. 1), 산사태 위험지도 1등급 격자에서 실제 토사재해가 발생하는 것을 의미하는 것은 아니다. 산사태 위험지도는 산사태 유발인자 9가지에 대하여 로지스틱 회귀분석을 통하여 산사태가 일어날 가능성이 있는 지역을 5개의 등급으로 구분한 것이기 때문에 산사태가 일어날 가능성이 가장 높은 1등급 격자라고 해도 토사재해가 발생하지 않을 수 있다. 반대로 산사태 발생 가능성이 낮은 등급(4등급 또는 5등급)에서 토사재해가 발생할 수 도 있음을 의미한다. 이러한 관점에서 토사재해 영향범위 식별방법을 개선하는 것이 토사재해 취약성 평가의 신뢰성을 개선하는 하나의 방법이 될 수 있다.
Fig. 1
Construction of Potential Landslide Trigger Zone using Landslide Hazard Map
KOSHAM_17_06_541_fig_1.gif
이에 본 연구에서는 토사재해 영향범위를 개선하기 위하여 전국적으로 제공되고 있는 자료와 함께 부산광역시에서 토사재해 관리를 위하여 생산한 산사태 피해 및 복구이력과 산사태 취약지역자료를 이용하고자 하였다. 이 때, 사용되는 산사태 피해 및 복구이력, 산사태 취약지역 자료는 정부차원이 아닌 부산광역시 지자체 차원에서 활용되고 있는 자료이므로 본 연구에서는 해당 자료를 Local data라 정의하였다. 범용자료와 함께 Local data를 이용하여 기존의 연구에서 토사재해 잠재발생원 선정방법을 개선하였다. 개선된 잠재발생원을 이용하여 새로이 토사재해 영향범위를 식별하고 취약성 평가를 수행한 뒤, 취약성 평가 신뢰성이 얼마나 개선되었는지를 실제 산사태 재해 이력사례와 비교하여 평가하고자 하였다.

2. 연구방법

2.1 토사재해 취약성평가 방법

토사재해 취약성 평가는 크게 3가지 단계로 구성된다. Flow-R을 이용하여 토사재해 영향범위를 식별하고 이를 이용하여 물리적 취약성과 사회경제적 취약성을 산정한 뒤, 두 가지 취약성을 결합하는 것으로 도시지역의 토사재해 취약성 지수를 획득할 수 있다(Fig. 2). 토사재해 취약성평가 방법에 대한 자세한 내용은 Park et al. (2016)에서 자세하게 참고할 수 있다. 본 연구에서는 기존에 개발된 취약성 평가방법을 따르되, 토사재해 영향범위를 식별방법을 개선하고자 하였다.
Fig. 2
Process of Debris Flow Disaster Vulnerability Assessment
KOSHAM_17_06_541_fig_2.gif
물리적 취약성은 토사재해 영향범위와 중첩되는 집계구 내에 위치한 건물의 피해정도를 정량화 한 것이다. 이 때, 집계구는 통계자료를 공표하는 최소단위로서 인구 약 500명을 기준으로 하여 그 경계가 설정된다. 만약 토사재해로 인해 건물이 완전히 파괴된다면, 물리적 취약성은 1로 평가된다. 이 때, 취약함수는 건물구조를 콘크리트구조(RC frame)와 비콘크리트 구조(Non-RC frame)으로 구분하여 각각의 구조에 따른 취약함수를 구성하였다(Kang and Kim, 2015).
(1)
Non-RCframe:V=1exp(0.001p2.227)
(2)
RCframe:V=1exp(0.0005p1.690)
여기서, V는 물리적 취약성이며, p는 토사재해가 발생함에 따라 건물에 영향을 미치는 충격압(kPa)이다.
사회경제적 취약성은 토사재해로 인한 인명 피해, 2차 피해를 유발할 수 있는 요소의 피해, 재해를 대비하고 대처하는 능력을 정량화한 지표이다. 이러한 항목은 해당지역의 정성적인 특성으로 평가해야하기 때문에 지표기반모형을 적용하여 그 취약성을 산정하였다. 자연재해에 대한 사회경제적 취약성을 평가하기 위하여 지표기반모형을 적용한 사례를 쉽게 찾아볼 수 있다(Carreňo et al., 2007; Kim et al., 2012; Safeland, 2012; Siagian et al., 2014). 산정된 취약성은 도심지 전체 집계구에 대한 결과이기 때문에 토사재해 영향범위를 중첩시켜 토사재해에 영향을 받는 집계구만을 추출하여야 한다. 사회경제적 취약성이 아무리 높아도 토사재해가 발생하지 않으면 해당 지역에서 토사재해로 인한 피해는 전무하기 때문이다. 따라서 토사재해 영향범위는 물리적 취약성의 신뢰성 뿐 만 아니라 사회경제적 취약성의 신뢰성에도 큰 영향을 미치게 된다. 또한 취약성을 평가하고자 하는 도심지의 규모에 따라서 취약성 평가기준을 상이하게 적용해야 한다. 본 연구는 Park et al. (2017)을 통해 산정된 부산광역시 사회경제적 취약성 평가 결과를 연구에 활용하고자 한다.

2.2 토사재해 잠재발생원 개선

토사재해 영향범위는 DEM과 잠재발생원을 Flow-R의 입력 자료로 사용하여 식별할 수 있다. 2가지 입력자료 중에서 개선가능 여지가 있는 자료는 잠재발생원으로서 기존의 연구에서는 앞서 설명한 바와 같이 산사태 위험지도 1등급만을 사용하고 있다. 본 연구에서는 총 3단계의 프로세스를 통하여 잠재발생원의 격자 생성을 개선하고자 하였다.
Step 1. 산사태 위험지도에서 1등급 격자 추출
Step 2. 부산광역시 Local data의 공간 데이터베이스 구축 및 격자 화
Step 3. 잠재발생원 격자 생성
산사태 위험지도에서의 1등급 격자 추출은 선행연구방법에서 제시한 방법을 이용하여 격자를 추출하였다. 부산광역시 Local data는 1) 산사태 취약지역 지정현황(2014년 말 기준)과 2) 산사태 피해발생 현황(2003년~2014년)을 수집하였다. 산사태 취약지역은 부산광역시 지자체에서 산사태가 발생하였거나 발생할 위험성이 있는 지역에 대하여 지번주소 및 취약면적을 제시하고 있다. 산사태 취약지역의 공간 데이터베이스(이하, DB) 구축은 항공사진을 통해 지번주소의 위치를 확인한 후, 해당지역에 영향을 미칠 수 있는 상부의 1개 지점을 선정하고 해당 위치의 좌표를 획득하는 것으로 수행하였다. 산사태 피해발생 현황은 강우 및 태풍으로 인하여 발생한 토사재해 피해 위치 및 피해 물량, 금액, 복구 금액을 제시하고 있다. 이 중 토사재해 발생위치를 항공사진으로 확인하고, 해당지역에 영향을 미칠 수 있는 상부의 1개 지점을 선정하고 해당 위치의 좌표를 획득한 것으로 공간 DB를 구축하였다. 2가지의 Local data의 공간 DB 구축이 완료되면 DB 자료에서 격자를 생성하고 이를 잠재발생원으로 고려할 수 있다. 덧붙여 기존에 산사태 위험지도 1등급 격자 역시 잠재발생원으로 함께 고려하여 토사재해 영향범위를 식별하는데 활용하였다. 이후 취약성 평가는 전술한 바와 같이 선행연구방법을 이용하여 수행하였다.

2.3 토사재해 취약성 평가 신뢰성 검증

토사재해 취약성평가는 해당지역에 토사재해가 발생하였을 때, 얼마나 큰 피해를 입을 수 있는가를 정량적으로 표출하는 것이다. 따라서 실제 토사재해가 발생한 지역에 취약성 평가가 수행되어야 취약성 평가를 수행하는 목적에 부합하게 된다. 따라서 범용 자료만을 사용하는 선행연구방법과 더불어 본 연구에서 제안하는 방법(범용 자료와 Local data를 함께 고려)이 실제 토사재해가 발생한 지역과 얼마나 일치하는 지를 통하여 토사재해 취약성 신뢰성을 검증하고자 하였다.
실제 토사재해 발생이력사례는 부산광역시 ‘산사태 피해발생 현황’의 주소를 Point 화하여, 이를 중심으로 100 m Buffer zone을 설정하고 Buffer zone과 중첩된 집계구를 토사재해 실제 피해 발생지역으로 고려하였다. 이 후 토사재해 실제 피해 발생지역은 취약성지도와 중첩하여 그 신뢰성을 검증하게 된다(Fig. 3).
Fig. 3
Process of Reliability Calculation of Debris Flow Disaster Vulnerability
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3. 연구결과

3.1 Local data DB화 및 토사재해 영향범위 식별

토사재해 영향범위 식별을 위해서는 Flow-R 수행이 필요하며 입력 자료로 격자기반의 DEM과 잠재발생원이 요구된다. 본 연구에서 DEM은 국토지리원에서 제공하는 수치지도를 통해 생성하여 사용하였고, 잠재발생원은 산림청에서 제공하는 산사태 위험지도, 부산광역시 Local data(산사태 취약지역 지정현황, 산사태 피해발생 현황)를 이용하여 생산하였다.
부산광역시의 산사태 위험지도는 남구를 제외한 나머지 자치구 산지에 대하여 구축되어 있으며, 산사태 위험지도를 구성하는 격자의 개수는 총 892,106개로서 그 중의 약 16.5%에 해당하는 격자가 산사태 위험등급이 1등급인 것으로 확인되었다(Fig. 4). 기존의 연구방법을 적용한다면 부산광역시의 토사재해 잠재발생원은 남구를 제외한 나머지 자치구에 위치한 산지면적 중 약 16.5%에 해당하는 면적이 잠재발생원으로 설정된다. 산사태 위험지도는 전술한 바와 같이 산사태에 영향을 미치는 요인 중 일부만을 사용하여 산정한 것이기 때문에 이용 상의 한계가 분명히 존재한다. 따라서 토사재해 영향범위를 식별하는데 산사태 위험지도만을 단독으로 사용하는 것은 적절하지 않다.
Fig. 4
Construction of Potential Debris Flow Trigger Zone in Busan using Landslide Hazard Map
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부산시 Local data 중 산사태 취약지역은 총 194개소로 기장군에서 총 31개소로 가장 많은 수의 취약지역이 지정되었다. 반대로 중구에는 산사태 취약지역으로 지정된 구역은 없으며, 연제구는 2개소만이 산사태 취약지역으로 지정되어 관리되고 있다. 산사태 취약지역 중 주소확인이 불가하여 항공사진으로 확인이 불가한 지역은 총 5개소였으며, 9개소는 동일한 주소에 대하여 취약지역이 지정되어 있어 총 14개소의 취약지역 정보를 제외한 나머지 180개소의 취약지역 주소를 이용하여 공간 DB를 구축하였다(Fig. 5, Vulnerable spot[●]). 산사태 피해발생 현황은 총 375개소였으며, 남구가 78개소로 가장 많은 피해가 발생한 것으로 파악되었다. 중구와 동구의 경우에는 산사태 피해 발생현황이 집계되지 않았다. 산사태 피해발생지점 중 16개소 피해지역은 정확한 위치를 파악할 수 없었으며, 17 개소는 주소가 중복되어 있어 총 32개소의 산사태 피해 발생지역은 공간 DB 구축 시 제외하였다. 따라서 산사태 피해발생 현황은 342개소(Fig. 5, Damaged spot[▲])의 주소를 이용하여 공간 DB를 구축하였다.
Fig. 5
Construction of Spatial Database About Landslide using Local Data in Busan
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산사태 위험지도의 1 등급 격자와 함께 취약지역과 피해지역의 공간자료의 격자를 중첩하여 잠재발생원 격자자료를 생성하였다. 기존 산사태 위험지도 1 등급을 사용하였을 때는 147,034개의 격자로 구성된 잠재발생원을 이용하여 토사재해 영향범위를 식별하였다. 본 연구에서 제안하고 있는 잠재발생원 개선방법을 적용하여 잠재발생원을 생성한 결과, 509개의 격자가 추가되어 총 147,543개의 격자로 구성된 잠재발생원을 생산하였다. 부산광역시 자치구별로 잠재발생원 생산을 위해 추가된 격자수를 살펴보면(Table 1), 기장군에서 가장 많은 수의 격자가 추가된 것을 확인할 수 있다. 또한 남구의 경우에는 산사태 위험지도가 완벽하게 구축되어 있지 않았으며, 산사태로 인한 피해발생 지점이 많아 기장군 다음으로 많은 수의 격자가 추가된 것을 확인할 수 있다. 중구의 경우 산사태 피해 이력이 없으며 산사태 취약지역으로 지정된 곳이 없어 해당지역은 비교적 산사태 안전한 지역이라고 할 수 있다. 반대로 기장군, 사하구의 경우에는 취약지역 및 산사태 피해이력이 다른 자치구에 비해 높아 산사태 발생과 그에 따른 피해에 민감하게 반응할 것으로 판단된다.
Table 1
Number of Raster for Constructing Potential Debris Flow Trigger Zone
Name Type
Vulnerable spot Damaged spot Overlap spot Added spot
Jung-gu 0 0 0 0
Seo-gu 10 26 1 35
Dong-gu 5 0 0 5
Yeongdo-gu 13 17 0 30
Basanjin-gu 19 10 0 29
Dongnae-gu 8 13 0 21
Nam-gu 5 69 0 74
Buk-gu 10 13 0 23
Haeundae-gu 14 31 3 42
Saha-gu 22 42 1 63
Geumjeong-gu 14 13 0 27
Gangseo-gu 21 13 4 30
Yeonje-gu 1 6 0 7
Suyeong-gu 1 11 0 12
Sasang-gu 11 16 2 25
Gijang-gun 26 62 2 86
180 342 13 509
산사태 위험등급 1 등급과 더불어 부산광역시 Local data를 통해 생산한 잠재발생원 격자자료를 Flow-R의 입력자료로 사용하여 토사재해 영향범위를 식별하였다. 식별된 토사재해 영향범위와 중첩되는 부산광역시 집계구는 추후 물리적 취약성과 사회경제적 취약성 산정에 이용된다. 선행 연구방법을 통해 식별된 토사재해 영향범위와 중첩되는 집계구는 부산광역시 전체 집계구 5,921개 중 2,221개로 식별되었다. 본 연구에서 제시한 방법을 통해 식별된 토사 재해 영향범위와 중첩되는 집계구는 2,879개로 확인되었다(Fig. 6). 자치구 중 토사재해 영향을 받는 집계구 개수가 가장 많이 증가한 자치구는 남구로 121개의 집계구(평균 면적 9.34 ha)가 추가되었다. 강서구와 기장군을 제외한 나머지 자치구에 추가된 집계구의 평균 면적은 약 4.08 ha로 비교적 작은 크기의 집계구가 추가된 것을 확인할 수 있다. 이는 새로이 추가된 잠재발생원으로부터 산정한 토사재해 영향범위로 인한 것으로 비교적 인구 및 사회기반시설이 밀집한 집계구가 추가된 것을 확인할 수 있다.
Fig. 6
Affected Census Output Units by Debris Flow
KOSHAM_17_06_541_fig_6.gif

3.2 부산광역시 토사재해 취약성 평가 및 신뢰성 검증

토사재해 영향범위와 중첩된 집계구는 Park et al. (2016)이 제시하는 방법을 통해 물리적 취약성과 사회경제적 취약성이 평가된 후, 최종적으로 두 가지 측면의 취약성이 결합된 도시지역 토사재해 취약성 평가가 수행된다. 그 결과는 취약성 지도로 도시될 수 있으며, 취약성을 크게 5개의 등급으로 구분하여 지도에 도시된다. 토사재해에 가장 취약한 지역은 1등급으로 표기되며, 토사재해에 가장 취약하지 않은 지역은 5등급으로 표기된다. 토사재해가 발생하지 않는 산지와 멀리 떨어진 지역 또는 평지의 경우, 토사재해 취약성 평가가 의미가 없기 때문에 취약성이 산정에 제외된다.
부산광역시 토사재해 취약성평가 결과(Fig. 7(a)), 부산광역시 전체면적에 약 75.9%에 해당하는 면적에 대하여 취약성 평가가 수행되었다. 토사재해에 가장 취약한 등급인 1등급의 면적은 부산광역시 전체 면적 중 13.5%에 해당하며, 가장 넓은 면적을 차지하고 있는 취약등급은 2등급으로서 부산광역시 전체 면적의 26.3 %에 해당된다. 취약등급 1등급인 집계구 수는 390개로서 부산광역시 전체 집계구 수(5,921 개)의 약 6.59 %에 해당한다. 토사재해 취약 1등급을 자치구 별 분포비율을 확인한 결과(Fig. 7(b)), 사하구, 북구, 영도구 순으로 분포비율이 높음을 확인하였다. 추후 토사재해 피해 저감을 위한 사업순위 및 방재관련 행정조치를 취해야 할 경우에는, 해당 자치구를 우선적으로 고려하는 것이 적절할 것으로 판단된다.
Fig. 7
Result of Debris Flow Disaster Vulnerability in the Busan
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실제 토사재해가 발생한 지역과 중첩되는 집계구의 개수는 총 412 개로 확인되었다(Fig. 8(a)). 산사태 위험지도의 1 등급만을 이용하여 토사재해 영향범위 식별 및 토사재해 취약성평가를 수행한 결과와 중첩시킨 결과, 122개 집계구를 제외한 나머지 집계구가 중첩되는 것을 확인할 수 있었다. 이에 취약성 신뢰성을 산정한 결과 약 70%로 산정되었다. 중첩되지 않은 122개 집계구 중 절반이상이 남구에 위치하고 있는데, 이는 산사태 위험지도가 부산광역시 남구에 대하여 완벽하게 구축되어 있지 않아 토사재해 영향범위 식별에 한계점이 발생한 것으로 판단된다. 그 외 나머지 실제 피해사례와 중첩되지 않은 집계구의 경우 인공사면이 위치하거나, 현장조사가 추가적으로 필요한 사면이 위치한 것으로 확인되었다. 부산광역시 뿐 만 아니라 다른 도심지에서도 범용적으로 적용할 수 있는 산사태 위험지도를 이용한 토사재해 영향범위 식별의 경우, 비교적 높은 수준으로 실제 피해지역에 대하여 토사재해 취약성 평가를 수행할 수 있을 것으로 판단된다.
Fig. 8
Debris Flow Disaster Vulnerability in the Busan
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본 연구에서는 범용적으로 적용할 수 있는 산사태위험지도 1등급과 함께 부산광역시 Local data를 추가적으로 고려하여 토사재해 영향범위 및 취약성 평가를 수행하였다. 그 결과, 412개 집계구 중 378개 집계구가 중첩되어 토사재해 취약성 신뢰성이 약 91%로 개선됨을 확인할 수 있었다(Fig. 8(b)). 선행연구 및 본 연구에서 제시한 방법으로 통해 토사재해 취약성의 신뢰성을 검증한 결과, 부산광역시 내의 토사재해 취약성평가를 통한 비교와 같이 특정하나의 도시에 대하여 토사재해 취약성 평가를 수행하기 위해서는 범용적으로 사용되는 데이터를 기반으로 해당지역에서만 수집할 수 있는 자료를 함께 고려해야지 보다 신뢰성 높은 토사재해 취약성 평가가 수행될 수 있을 것으로 판단된다. 중첩되지 않은 34개 집계구의 평균 면적은 3.92 ha로서, 이 역시 인공사면 또는 현장조사가 추가적으로 필요한 사면이 위치한 것으로 확인되었다. 따라서 추후 실제 피해사례와 중첩되지 않는 집계구에 대해서는 현장조사 또는 Sung et al. (2015)가 제안한 도심지 토사재해 위험구역의 일상조사⋅점검표를 통해 해당지역에서 토사재해 발생 위험성을 평가하고 그에 따른 관리방안을 모색할 수 있을 것으로 판단된다.

4. 결론

본 연구는 기존의 토사재해 취약성 평가에서 토사재해 영향범위를 식별하기 위해 사용되는 토사재해 잠재발생원을 취약성을 평가하고자 하는 지역의 Local data를 추가적으로 고려함으로서 토사재해 취약성 평가의 신뢰성을 개선하고자 하였다. 예를 들어, 우리나라 7개 광역도시의 토사재해 취약성 평가와 같이 광역적 범위에서 토사재해 취약성 평가를 위해서는 자료 수집이 용이하며 전국단위로 제작된 자료를 이용해야 한다. 이에 선행연구에서는 산림청에서 제공하는 산사태 위험지도를 사용하여 토사재해 영향범위를 식별하였다. 산사태 위험지도는 산사태 발생확률에 대한 자료이지 실제 산사태가 발생하는 지역을 의미하는 것은 아니다. 따라서 개별도시 내의 취약성 비교 또는 보다 정확한 토사재해 영향범위를 이용한 취약성 평가는 취약성을 평가하고자 하는 지역의 Local data를 추가적으로 고려하여야 한다. 이에 본 연구는 기존의 산사태 위험등급 1등급과 함께 부산광역시에서 구축한 Local data에서 추출한 토사재해 잠재발생원을 이용하여 기존의 토사재해 취약성 평가의 신뢰성을 개선하고자 하였다. 그 결과, 범용자료만을 이용한 취약성 평가의 신뢰성은 약 70%로 비교적 높은 신뢰성을 보이고 있다. 부산광역시의 Local data를 범용자료와 함께 고려하여 취약성 평가를 수행하여 신뢰성을 산정한 결과, 그 신뢰성이 약 91%까지 개선됨을 확인할 수 있었다. 토사재해 취약성 신뢰성의 증가 이유는 우선적으로 토사재해 영향범위를 식별하기 위해서 사용되는 산사태 위험지도가 부산광역시에 완벽하게 구축되어 있지 않기 때문이다. 또한 산사태 위험지도의 1등급만을 사용하기 때문에 산사태 위험등급이 1등급이 아니더라도 실제로 토사재해가 일어날 수 있는 지역에 대한 정보가 고려되지 않기 때문이다. 이러한 한계점은 부산광역시에서 수집하고 관리하는 산사태 취약지역 및 산사태 피해발생 이력과 같은 Local data를 사용함에 따라 극복할 수 있다. 따라서 부산광역시와 같이 특정 하나의 도시 내에서 토사재해 피해저감 사업의 우선순위 선정과 같이 토사재해 방재 의사결정에 취약성 지수를 사용할 경우에는, Park et al. (2016)이 제안한 바와 같이 범용적으로 사용할 수 있는 자료뿐만 아니라 해당지역에서만 수집할 수 있는 Local data가 추가적으로 필요하다.
본 연구에서는 토사재해 취약성 평가의 신뢰성을 개선할 수 있는 방법을 제시하고 있으며, 실제도로 토사재해 취약성의 신뢰성이 높은 수준으로 개선됨을 확인하였다. 다만, 본 연구에서는 Local data의 정확한 위치를 파악할 수 없어 항공사진 등의 자료를 이용하여 연구자의 주관적 판단에 의해 토사재해 잠재발생원이 결정되는 한계점을 가진다. Local data의 공간DB 구축 시 연구자의 주관적 의견을 배제하고 구축할 수 있다면 보다 합리적인 토사재해 취약성 평가를 수행할 수 있을 것으로 기대된다.

감사의 글

본 연구는 국토교통부/국토교통과학기술진흥원 건설기술연구사업의 연구비지원(13건설연구S04)에 의해 수행되었습니다.

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