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융합연구리뷰
ISSN : 2465-8456

재난발생 위험지역 설정 및 위험지역 주민에 대한 사전 고지방법, 재난 시뮬레이션: 위험도 분석을 기초로 한 시뮬레이션 및 머신러닝 방법론의 소개

재난발생 위험지역 설정 및 위험지역 주민에 대한 사전 고지방법, 재난 시뮬레이션: 위험도 분석을 기초로 한 시뮬레이션 및 머신러닝 방법론의 소개

2019_융합연구리뷰_10월호.pdf(6.32MB) 발간일 : 2019-10-07 저자 : 이동규, 김찬수

재난발생 위험지역 설정 및 위험지역 주민에 대한 사전 고지방법: 한국·미국·일본·영국·독일 사례를 중심으로  

기후환경, 토지이용·개발 등과 같이 주변 환경의 변화로 인해 우리는 지속적으로 재난 위험에 노출되어있다. 지난 수십 년간 태풍 및 호우로 인한 홍수, 산사태 등과 같은 자연재해는 물론, 저수지··신축건물 건설로 인한 인재(人災)가 세계 각지에서 발생하였다. 이러한 재난을 방지하기 위해 국내에서는 재난으로 인하여 사람의 생명·신체 및 재산에 대한 피해가 예상되는 지역에 대해서는 시··구 재난 예보·경보체계 구축 종합계획을 5년 단위로 수립하여 시·도지사에게 제출하여야 하는 등 대비책을 마련하고 있다.  

이에, 본 호 1부에서는 한국, 미국, 일본, 영국, 독일 사례를 중심으로 한 재난발생 위험지역 설정 및 위험지역 주민에 대한 사전 고지방법에 대해 살펴보고자 한다. 국내에서는 자연재해대책법’, ‘재난 및 안전관리 기본법을 기반으로 재난 발생 위험지역을 선정하고 재해지도의 작성 등과 같은 대비를 하고 있다. 미국, 일본, 영국, 독일 또한 국내와 같이 여러 법안을 기반으로 재해지도 작성 및 사전고지를 통해 주민들의 안전한 생활을 보장하려 하고 있음을 알 수 있다.  

본 호 1부에서는 재난발생 위험지역 설정과 해당 지역주민에 대한 사전 고지방법을 알아보았으며, 점차 복잡해지고 규모화되는 재난 대비 방법에 대해 알아보았다. 앞으로 기술의 발전에 따라 재난발생 위험지역 설정과 대비 방안의 고도화 및 재난에서 비롯되는 각종 피해의 최소화를 기대해 본다.

재난 시뮬레이션: 위험도 분석을 기초로 한 시뮬레이션 및 머신러닝 방법론의 소개  

재난의 정의는 세계 각지에서 여러 의미로 구분하고 있다. 국제적십자에서는 특정한 재난(D)은 그 위험요소(H)와 취약성(V)을 합한 값을 사회의 처리능력(C)으로 나눈 수식으로 정의한다. 재난이 발생하지 않은 정상상태에서 재난을 방지(prevent)하고 준비(prepare)하며, 방지라는 측면에서 그에 대한 예측(predict)도 반드시 필요하다. 하지만, 대응 비용과 시간 측면을 고려하면 모든재난에 대해 대응하기는 어려움에 따라 재난의 중요도에 따라 최적의 대비책을 마련할 필요가 있다.  

이에, 본 호 2부에서는 각기 다른 성격의 재난을 하나의 기준으로 묶을 수 있는 방법으로 경제학에서의 효용함수와 같이 여러 가지 차원의 입력 변수들을 가지고 여러 종류의 재난의 대응 순서를 결정하는 방법에 대해 알아보았다. 통계적 방법을 사용하여 상황의 위험을 정량화하는 통계적 위험, 베이지안(Bayesian) 접근, 머신러닝 방법론 등을 통해 재난대책의 기본인 피해의 최소화를 달성할 수 있는 여러 방법론에 대해 알아보았다.  

본 호 2부를 통해 재난의 계량화 및 위험도 계산을 기반으로 자연재해뿐만 아니라 금융사고 혹은 정치 변동 등 사회적 재난에 대한 대응도 앞으로는 수월해지기를 바라며, 인공지능과 머신러닝 등의 새로운 방법론을 통해 이전에는 없던 재난 대응책이 마련되기를 기대해 본다.