1. 서 론
1.1 연구의 배경
1.2 연구의 필요성
2. 연구자료 및 방법
2.1 통계정보 수집 및 분류
2.2 단위데이터 분석 및 구축
2.3 안전취약계층 시각화
3. 결 론
3.1 안전취약계층 위치도 및 DB초기 구축단계 활용
3.2 자연재해저감종합계획 비구조적 대책의 활용
1. 서 론
1.1 연구의 배경
기상이변으로 인하여 자연재해의 대형화, 가속화, 다양화가 진행되고, 각종 제도적 방안이 새롭게 추진되고 있으며, 재해로부터 예측치 못한 인명 및 재산피해가 발생하고 있다. 최근 이러한 재해로부터 안전확보를 위한 다양한 연구 및 법 ‧ 제도내의 업무수행의 변화가 빠르게 진행되고 있다. 우리나라의 재난안전분야의 선도적 법령인 자연재해대책법(MOIS, 2023)에서는 자연재해저감 종합계획이외의 다섯 가지의 업무를 방재관리 대책대행자의 업무로 규정하고 있다. 동법 제16조에서는 자연재해저감 종합계획의 수립으로서 자연재해의 예방 및 저감을 위하여 10년마다 시 ‧ 군 자연재해저감 종합계획을 수립하여 행정안전부장관의 승인을 받도록 규정하고 있다. 자연재해저감 종합계획은 방재분야의 최상위 계획으로서 9개의 재해유형에 따라 2009년부터 시 ‧ 군계획 및 도계획으로 현재 2차 종합계획이 수립중이다. 계획수립은 자연재해 위험요인을 종합적으로 조사 ‧ 분석하여 피해 예방 및 저감을 위한 각종 구조적 대책과 비구조적 대책을 종합적으로 제시하는 것으로 수행되고 있다. 최근 자연재해저감 종합계획 세부수립기준(MOIS, 2022)이 10차개정을 하였으며, 재해유형 및 발생의 변화에 따라 기준개정의 노력이 지속되고 있다.
1.2 연구의 필요성
자연재해저감 종합계획의 저감대책수립시 구조적 대책으로서 내수재해의 펌프장 신설, 사면재해의 보강계획 등 다양한 방법들로 계획되고 대부분의 사업비가 책정되어 방재예산이 추진되고 있는 실정이다. 그러나, 비구조적의 대책의 경우 수요파악, 예측범위의 대상, 예산책정의 범위 등 현재까지 명확한 기준이 제시되지 않았으므로 세부적인 대책의 수립에 곤란을 초래하고 있는 실정이다. 비구조적 대책수립의 예산책정을 위하여 초기에 파악하여야 하는 수요예측대상 및 범위를 확인하기 위한 기초작업의 방법이 제시되지 않았고, 개인정보가 포함된 재해대책 수요자의 거주지 위치확인 등의 DB구축과 확인이 곤란한 실정이다. Park et al.(2022)은 구조적 대책에 비하여 비구조적 대책의 경우 사업비가 0.45~10.23%로서 상대적으로 매우 작게 책정되어 재해로부터 비교적 취약한 안전취약계층의 대책이 시급한 것으로 제시하였다. 2022년 8월 서울지역 폭우, 2019년 10월 삼척시 77세 여성노인, 2014년 2월 삼척시 근덕면 장애인이 폭설로 인하여 사망하는 사고가 발생하는 등 안전취약계층의 인명피해로 인한 대책방안이 필요하다.
최근 개정된 자연재해저감대책 세부수립기준(2022.11.)에서는 안전취약계층을 명시하고, 만 13세 미만의 어린이 및 만 65세 이상 노인과 장애인을 추가하였다. 또한, 기준에서는 ‘안전취약계층 인구는 가능한 최소 행정구역까지 조사하여 위험지구선정 등의 인명피해 연관성 검토 등에 활용’하도록 제시하였고, 비구조적 저감대책의 수립시 안전취약계층의 현황조사 및 연계성을 검토하여 제시되는 방안이 시급한 실정이다.
본 연구에서는 비구조적 대책의 기존의 연구(Park et al., 2022)와 최근 자연재해저감대책 세부수립기준(2022.11.)에서 명시된 안전취약계층을 중심으로 비구조적 대책을 수립하기 위한 위치도를 작성하는 방법을 제시하여 현실적 대안이 될 수 있도록 제안해보고자 한다.
2. 연구자료 및 방법
2.1 통계정보 수집 및 분류
안전취약계층도를 작성하기 위해서는 Fig. 1의 순서에 따라 취약계층대상 지역을 선정한 후 대상지역의 인구통계정보(statistical information collection)를 수집하여야 한다. 인구통계정보조사는 지역경계자료(area information collection)를 통하여 공간적 정보를 수집한다. 지역의 연령별 인구수(population information by age)는 안전취약계층의 인구분포를 조사하기 위하여 행정안전부의 주민등록인구조사(KOSIS)에서 행정별 인구자료와 통계청(SGIS)의 집계구별 인구총조사 DB를 수집한다(Fig. 1, Step 1). 인구조사는 크게 두 종류가 있으며, 행정안전부의 주민등록인구조사와 통계청의 인구총조사로서 1925년부터 5년마다 조사되고 있고, 통계청에서 실시하는 인구등록센서스의 방법중 하나가 ‘집계구(Output Area)’ 이다. 집계구는 기초단위를 기반으로 인구규모(최적 500명, 최소인구 300명, 최대인구 1,000명, 읍면동의 약 1/23)로서 읍 ‧ 면동보다 작은 소지역단위로 제공되고 있다. Lee and Lee(2014)는 우리나라의 인구센서스의 특징과 활용 방법에 대하여 언급하였다. 취약계층의 DB를 확보하여 위치도를 작성함에 있어 공개자료를 통한 읍면동 단위보다 작은 단위로 표현하는 방법이 필요하며, 본 연구에서는 통계정보를 활용한 소지역 단위의 정보수집이 가능한 집계구단위를 적용하여 실시하였다.
안전취약계층의 연령별 데이터 코드(Data code classification)를 분류하여 안전취약계층의 연령별 DB구축(population information by age date base depolyment)과 대상지역의 공간DB(Ourpur area date base depolyment)를 취합하여 최종 취약계층의 DB(total safety vulnerabledate base depolyment)를 구축한다(Fig. 1, Step 2).
공간정보 데이터를 구축한 후 QGIS프로그램과 연동(Spatial information analysis)하여 분류별 분포도(Safety vulnerable class distribution plot extraction)의 범위를 조정하고, 대상지에 적합한 취약계층위치도(safety vulnerable class distribution diagram)를 작성한다. 집계구별 비율을 크기로 나타내면 비구조적대책(Non-structural measures) 우선순위의 결정시 효율적으로 활용가능하다(Fig. 1, Step 3).
2.2 단위데이터 분석 및 구축
신뢰성 있는 통계자료의 확보를 위하여 국가통계포털(KOSIS)과 통계지리정보서비스(SGIS)에서 어린이, 노인, 장애인의 행정구역별 데이터를 수집하고, 안전취약계층의 위치도 작성의 시범지역으로서 강원도 삼척시를 대상으로 조사하였다. 국가통계포털(KOSIS)의 2022년 인구총조사 데이터를 활용하여 삼척시 전체인구 63,136명중 읍면동단위별 안전취약인구는 어린이(만 13세미만)의 경우 교동 2,454명(15.7%), 노인(만 65세 이상)인구는 가곡면 약 47.4%, 장애인 인구는 신기면 16.1%로 나타났다(Table 1). 또한, 삼척시 전체인구를 대상으로 안전취약인구의 읍면동 비율은 교동(어린이) 3.9%, 도계읍(노인) 4.2%, 도계읍(장애인) 1.8%로 나타났다(Table 2).
Table 1은 각 읍면별 총인구와 취약인구의 비를 나타내어 해당지역의 취약인구비를 확인하기 위한 방안으로서 취약계층의 세부대책의 수립시 계층에 맞는 자료확인에 활용되고, Table 2는 삼척시의 전체인구와 각 읍면의 취약인구비를 나타내어 취약인구의 지역선정에 활용될 수 있다. 비구조적 대책의 올바른 위치도 작성을 위하여 지역의 특성을 반영한 적정범위의 선정이 필요하며, 후술하게 되는 선정방안에 대하여 전체지역의 평균비율의 확인이 필요하다.
집계구 인구통계데이터와 공간정보데이터의 분석을 수행하기 위하여 집계구별 인구밀집도를 표본으로 총인구값의 해당안전취약인구의 평균값으로 산정기준을 채택하였다(식 (1)).
여기서, 1)은 집계구 및 행정구역별 안전취약인구(어린이 만 13세, 노인 65세 이상, 장애인)의 인구값을 적용하며, 2)는 총인구값을 적용하여 평균 취약인구비를 산정하였다.
Table 1.
Samcheok-city safety vulnerable class survey table by administrative district
| Area | Total | Safety vulnerable class | General | ||||||||
|
Children1) (under 13 age) |
Elderly2) (over 65 age) |
Disabled1) (2020 year) | Total | ||||||||
| (count) | (%) | (count) | (%) | (count) | (%) | (count) | (%) | (count) | (%) | ||
| Dogye | 9,585 | 537 | 5.6 | 2,660 | 27.8 | 1,119 | 11.7 | 4,316 | 45.0 | 5,269 | 55.0 |
| Wondeok | 4,853 | 198 | 4.1 | 1,834 | 37.8 | 326 | 6.7 | 2,358 | 48.6 | 2,495 | 51.4 |
| Geundeok | 5,194 | 161 | 3.1 | 2,055 | 39.6 | 594 | 11.4 | 2,810 | 54.1 | 2,384 | 45.9 |
| Hajang | 1,164 | 37 | 3.2 | 453 | 38.9 | 168 | 14.4 | 658 | 56.5 | 506 | 43.5 |
| Nogok | 642 | 12 | 1.9 | 308 | 48.0 | 101 | 15.7 | 421 | 65.6 | 221 | 34.4 |
| Miro | 1,626 | 53 | 3.3 | 746 | 45.9 | 239 | 14.7 | 1,038 | 63.8 | 588 | 36.2 |
| Gagok | 625 | 22 | 3.5 | 296 | 47.4 | 100 | 16.0 | 418 | 66.9 | 207 | 33.1 |
| Singi | 609 | 18 | 3.0 | 267 | 43.8 | 98 | 16.1 | 383 | 62.9 | 226 | 37.1 |
| Namyang | 7,152 | 446 | 6.2 | 2,217 | 31.0 | 630 | 8.8 | 3,293 | 46.0 | 3,859 | 54.0 |
| Seongnae | 7,625 | 864 | 11.3 | 1,921 | 25.2 | 739 | 9.7 | 3,524 | 46.2 | 4,101 | 53.8 |
| Gyo-dong | 15,653 | 2,454 | 15.7 | 1,684 | 10.8 | 590 | 3.8 | 4,728 | 30.2 | 10,925 | 69.8 |
| Jengna | 8,408 | 976 | 11.6 | 1,830 | 21.8 | 627 | 7.5 | 3,433 | 40.8 | 4,975 | 59.2 |
| Average (%) | 6.0 | 34.8 | 11.4 | 52.2 | 47.8 | ||||||
Table 2.
Samcheok-si safety vulnerable class survey table
| Area | Total | Safety vulnerable class | General | ||||||||
|
Children1) (under 13 age) |
Elderly2) (over 65 age) |
Disabled1) (2020 year) | Total | ||||||||
| (count) | (%) | (count) | (%) | (count) | (%) | (count) | (%) | (count) | (%) | ||
| Dogye | 9,585 | 537 | 0.9 | 2,660 | 4.2 | 1,119 | 1.8 | 4,316 | 6.8 | 5,269 | 8.3 |
| Wondeok | 4,853 | 198 | 0.3 | 1,834 | 2.9 | 326 | 0.5 | 2,358 | 3.7 | 2,495 | 4.0 |
| Geundeok | 5,194 | 161 | 0.3 | 2,055 | 3.3 | 594 | 0.9 | 2,810 | 4.5 | 2,384 | 3.8 |
| Hajang | 1,164 | 37 | 0.1 | 453 | 0.7 | 168 | 0.3 | 658 | 1.0 | 506 | 0.8 |
| Nogok | 642 | 12 | 0.02 | 308 | 0.5 | 101 | 0.2 | 421 | 0.7 | 221 | 0.4 |
| Miro | 1,626 | 53 | 0.1 | 746 | 1.2 | 239 | 0.4 | 1,038 | 1.6 | 588 | 0.9 |
| Gagok | 625 | 22 | 0.03 | 296 | 0.5 | 100 | 0.2 | 418 | 0.7 | 207 | 0.3 |
| Singi | 609 | 18 | 0.03 | 267 | 0.4 | 98 | 0.2 | 383 | 0.6 | 226 | 0.4 |
| Namyang | 7,152 | 446 | 0.7 | 2,217 | 3.5 | 630 | 1.0 | 3,293 | 5.2 | 3,859 | 6.1 |
| Seongnae | 7,625 | 864 | 1.4 | 1,921 | 3.0 | 739 | 1.2 | 3,524 | 5.6 | 4,101 | 6.5 |
| Gyo-dong | 15,653 | 2,454 | 3.9 | 1,684 | 2.7 | 590 | 0.9 | 4,728 | 7.5 | 10,925 | 17.3 |
| Jengna | 8,408 | 976 | 1.5 | 1,830 | 2.9 | 627 | 1.0 | 3,433 | 5.4 | 4,975 | 7.9 |
| Total | 63,136 | 5,778 | 16,271 | 5,331 | 27,380 | 35,269 | |||||
삼척시의 통계데이터 분석결과 아동, 노인과 장애인 등 안전취약계층(52.2%)이 일반계층(47.8%)보다 많은 것으로 조사되었고, 어린이 취약인구가 15.7%로서, 다른지역의 평균 6.0%에 비하여 우세하게 나타난 교동지역을 집계구 소지역 분석대상으로 선정하였다(Fig. 2).
집계구 단위는 인구센서스를 기반으로 적용되며 취약인구가 없는 지역의 경우 위치도의 시각화 단계시 데이터를 기각하여 인구비 적용시 누락되지 않도록 한다(Table 3). 삼척시 안전취약계층 아동의 인구가 우세한 교동지역의 집계구별 인구비를 분석한 결과 Fig. 4와 같이 나타났다. Table 1의 평균 6%를 상회하는 집계구가 많은 것을 확인 할 수 있다. 행정단위체계까지는 장애인을 포함한 통계자료가 제공되나 집계구단위 부터는 어린이와 노인의 단위까지만 포함되어 장애인의 분석은 읍면동 단위까지만 수행하였다.
Table 3.
Samcheok-city statistical table for the safety vulnerable class by output area
| Area | Cord |
All total | Safety vulnerable | General | ||||||
|
Children① (under 13 age) |
Elderly② (over 65 age) |
Total (①+②) | ||||||||
| (count) | (%) | (count) | (%) | (count) | (%) | (count) | (%) | |||
| Gyodong | 10001 | 91 | 7 | 7.7 | 8 | 8.8 | 15 | 16.5 | 76 | 83.5 |
| 10101 | 424 | 66 | 15.6 | 73 | 17.2 | 139 | 32.8 | 285 | 67.2 | |
| 10102 | 426 | 69 | 16.2 | 52 | 12.2 | 121 | 28.4 | 305 | 71.6 | |
| 20001 | 404 | 27 | 6.7 | 82 | 20.3 | 109 | 27 | 295 | 73 | |
| 20002 | 399 | 14 | 3.5 | 142 | 35.6 | 156 | 39.1 | 243 | 60.9 | |
| 200121) | - | - | - | - | - | - | - | - | - | |
| 20101 | 310 | 41 | 13.2 | 49 | 15.8 | 90 | 29 | 220 | 71 | |
| 30001 | 583 | 42 | 7.2 | 139 | 23.8 | 181 | 31 | 402 | 69 | |
| 30002 | 544 | 28 | 5.1 | 104 | 19.1 | 132 | 24.3 | 412 | 75.7 | |
| 30003 | 572 | 19 | 3.3 | 146 | 25.5 | 165 | 28.8 | 407 | 71.2 | |
| 300042) | 926 | - | - | - | - | - | - | 926 | 100 | |
| 30005 | 523 | 13 | 2.5 | 40 | 7.6 | 53 | 10.1 | 470 | 89.9 | |
| 30101 | 672 | 92 | 13.7 | 79 | 11.8 | 171 | 25.4 | 501 | 74.6 | |
| 30102 | 409 | 62 | 15.2 | 60 | 14.7 | 122 | 29.8 | 287 | 70.2 | |
| 30901 | 581 | 166 | 28.6 | 24 | 4.1 | 190 | 32.7 | 391 | 67.3 | |
| 30902 | 483 | 94 | 19.5 | 25 | 5.2 | 119 | 24.6 | 364 | 75.4 | |
| 10001 | 91 | 7 | 7.7 | 8 | 8.8 | 15 | 16.5 | 76 | 83.5 | |
| 10101 | 424 | 66 | 15.6 | 73 | 17.2 | 139 | 32.8 | 285 | 67.2 | |
| 10102 | 426 | 69 | 16.2 | 52 | 12.2 | 121 | 28.4 | 305 | 71.6 | |
| 20001 | 404 | 27 | 6.7 | 82 | 20.3 | 109 | 27 | 295 | 73 | |
| 20002 | 399 | 14 | 3.5 | 142 | 35.6 | 156 | 39.1 | 243 | 60.9 | |
| 200121) | - | - | - | - | - | - | - | - | - | |
| 20101 | 310 | 41 | 13.2 | 49 | 15.8 | 90 | 29 | 220 | 71 | |
| 30001 | 583 | 42 | 7.2 | 139 | 23.8 | 181 | 31 | 402 | 69 | |
| 30002 | 544 | 28 | 5.1 | 104 | 19.1 | 132 | 24.3 | 412 | 75.7 | |
| 30003 | 572 | 19 | 3.3 | 146 | 25.5 | 165 | 28.8 | 407 | 71.2 | |
| 300042) | 926 | - | - | - | - | - | - | 926 | 100 | |
| 30005 | 523 | 13 | 2.5 | 40 | 7.6 | 53 | 10.1 | 470 | 89.9 | |
| 30101 | 672 | 92 | 13.7 | 79 | 11.8 | 171 | 25.4 | 501 | 74.6 | |
| 30102 | 409 | 62 | 15.2 | 60 | 14.7 | 122 | 29.8 | 287 | 70.2 | |
| 30901 | 581 | 166 | 28.6 | 24 | 4.1 | 190 | 32.7 | 391 | 67.3 | |
| 30902 | 483 | 94 | 19.5 | 25 | 5.2 | 119 | 24.6 | 364 | 75.4 | |
| Total | 15,653 | 2,454 | 15.7 | 1,684 | 10.8 | 4,138 | 26.4 | 5,822 | 32.2 | |
| Average (%) | 9.9 | 13.9 | 23.7 | 70.0 | ||||||
2.3 안전취약계층 시각화
2.2와 2.3에서 수집, 분석한 데이터 값을 공간정보를 구성하는 DBF 파일구축과 QGIS프로그램을 활용하여 지역별, 집계구별 안전취약계층의 분포도를 추출하여 분포종합도 및 취약계층별 세부분포도를 생성하여 시각화할 수 있다.
Fig. 5에서 (a)는 삼척시 읍면동 전체 경계를 의미하며, (b)는 집계구의 경계로서 지역별로 인구가 작은 지역은 집계구가 읍면동경계와 같거나 소지역 분류의 개수가 작게 나타나고, 교동지역 등 도시지역의 경우 조밀하게 나타나는 것으로 확인 할 수 있다. (c)는 삼척시 안전취약계층의 분포인 평균 40% 이상 지역을 나타냈으며, (d)는 아동인구 평균 6% 이상 지역, (e)는 노인인구 평균 35% 이상 지역과 (f)는 장애인인구 평균 10% 이상 지역을 나타내었다.
Fig. 6은 삼척시의 안전취약계층의 아동인구가 일반계층에 비하여 우세하게 나타나는 교동지역에 대하여 (a)는 교동 전체 경계를 의미하며, (b)는 집계구 경계의 아동인구 평균 15% 이상 지역, (c)는 집계구 경계의 노인인구 평균 10% 이상 지역, (d)는 아동과 노인을 합계한 안전취약계층의 비율이 가장 크게 나타나는 지역을 표시하였다. 위의 결과를 토대로 안전취약계층의 아동, 노인의 교동지역의 평균이상 집계구의 위치와 아동과 노인을 합계한 교동지역내 집계구 코드별 소지역단위를 확인할 수 있다. 시범대상지역은 삼척시를 대상지역으로 선정하고, 아동인구가 많이 분포된 지역을 교동으로 선정한 결과이다. 인구가 많은 도시지역과 노인인구를 대상으로 위치도를 작성할 경우 다양한 결과에 따라 취약계층에 적합한 대책마련이 이루어 질 수 있을 것으로 기대된다.
3. 결 론
3.1 안전취약계층 위치도 및 DB초기 구축단계 활용
재난대응에 상대적으로 취약한 안전취약계층은 인구주택총조사에서 DB가 구축되어 있으나 지자체 단위로 개인정보유출로 인한 거주지역의 위치확인이 불가피하게 공개되지 못하고 있는 실정이다. 최근 급변하는 자연재해의 위험요소들이 증가하고 있는 추세에서 현실적인 인명피해 대책방안의 수립이 시급하게 설정되어야 하며, 안전취약계층의 거주지역 위치확인이 선행적으로 확인되어야 하며, 선행계획의 제시, 거주지역 맞춤형 대책방안, 예산확보 시행방안 등이 시행될 수 있도록 마련되어야 한다.
자연재해대책법의 재해유형은 9가지유형으로서 재난의 종류와 유형이 증가되고 있으며, 대형화되고 있는 재해유형의 피해로서 인명피해의 저감대책은 국가나 지자체 주민들이 관심을 가져야 할 방안이다. 안전취약계층의 정의가 2018년부터 시작하여 현재까지 취약방안이 지속적으로 모색되고 있으나 자연재해 측면의 대안수립과정에서의 DB활용방안이 수립되지 않았고, 재해발생이 급격히 진행됨에 따라 대피시간확보가 곤란한 안전취약계층의 경우 계층별 최적화된 대책방안이 필요하다.
본 연구에서 제시한 (1)데이터 통계정보 수집, (2)집계구단위 데이터 분석구축, (3)GIS를 활용한 시각화방안이 안전취약계층의 비구조적 대책을 위한 위치도 작성에 활용되고, 지역의 특성에 적합하고 취약계층의 유형별 대책방안이 수립될 경우 보다 현실적인 대안이 될 수 있을 것으로 기대된다.
3.2 자연재해저감종합계획 비구조적 대책의 활용
2009년 자연재해저감종합계획은 방재분야의 최상위 계획으로서 현재 2차 자연재해저감종합계획이 수립중이며, 대략 10억원의 예산으로 10년간의 방재분야 사업추진을 위하여 행정안전부, 지자체, 관련용역사 등이 끊임없이 노력하고 있는 중이다. 1차 풍수해저감종합계획과는 차별화된 방안으로서 최근 2차 자연재해저감종합계획이 수립중이며 보다 현실적이고 지역의 특성에 맞는 대안수립이 추진되고 있다. 이러한 시점에서, 대부분의 사업비를 차지하고 있는 구조적 대책과 더불어 구조적 대책의 인명피해를 사전에 예방하고 제도적으로 보완 할 수 있는 비구조적 대책의 대책수립이 대두되고 있는 실정이며, 대안의 수립시 DB수집 및 활용 등의 문제점으로 인하여 초기단계수립시 필수요소인 위치도의 작성부터 곤란을 겪고 있는 실정이다. 금회 연구를 통하여 간략방법으로 우선 위치도를 작성하는 방안과 도로명주소, 해당지역의 복지분야 담당자의 협의, 방문조사 등을 추가로 실시하여 안전취약계층의 거주지역의 세부주소지를 확인 할 수 있는 초기자료로서의 활용이 될 수 있을 것으로 기대한다.
