I. 서론
지난 2022년 8월 115년만의 기록적인 폭우로 인해 우리나라에서 막대한 피해가 발생하였다. 갑작스러운 폭우로 인해 중부권에서는 2022년 8월 30일 현재까지 14명의 사상자가 발생하고 약 1,500명의 이상의 이재민이 발생하는 등 많은 사회 경제적 피해를 발생시켰다. 행정안전부(2022)에 따르면 자연재난으로 인한 전체 피해액 중에서 호우로 인한 피해액이 83%를 차지하고 있을 정도로 폭우는 우리나라의 대표적인 주요 재난이다. 최근에는 기후변화의 영향으로 이상 기후가 발생하며 폭우 발생빈도가 높아지고 있으며 재해의 규모가 커지는 양상을 나타내고 있다(박종영 등, 2018). 특히 도시지역은 지하공간, 불투수면 포장 면적의 증가와 배수 면적의 축소로 인해 침수의 위험이 높다(박수진･박지수, 2018). 폭우로 인해 서울시 강남역 일대는 도시홍수가 빈번하게 발생하며, 높은 인구밀도로 인해 반복적인 피해 가능성이 존재한다(강현웅, 2015). 건조환경에서 발생하는 돌발 홍수의 피해를 줄이기 위해서는 사전 예보와 신속한 대피과정이 중요하다(황석환, 2020; 나유경 등, 2019).
방재 단계와 재난대응 단계에서 이재민 지원을 위한 공공의 노력은 대피소 위치와 대피경로 제공이 대표적이다. 우리나라 지자체에서는 「자연재해대책법」 제21조에 따라 재해지도를 제작하고 활용하고 있다. 「재해지도 작성 기준 등에 관한 지침」에 따르면 재해지도는 크게 침수흔적도와 침수예상도, 재해정보지도로 구분된다. 이 중에서 대피소와 대피경로 정보가 수록되어 있는 재해정보지도는 해당 행정구역 내 주민들에게 제공하여 방재 단계에서 활용되고 있다. 서울시의 경우 자치구 내에서 재해지구를 할당하여 재해정보지도를 제작하여 온라인 웹 사이트를 통해 제공하고 있다.1) 또한 대응 단계에서는 재난문자를 통한 대피정보를 제공이 이루어지고 있다. 이번 폭우 당시 동작구청은 행정동 단위로 구체적인 대피장소를 안내하는 문자를 발송하여 주민 안전을 위한 노력을 기울였다.2)
대피소 정보 제공은 방재와 대응 측면에서의 중요성으로 인해 다양한 연구가 진행되었다. 대피 정보는 인구특성, 입지 등 기타 요인을 고려한 관점도 중요하다. 이소희 등(2015)은 자연재난 대피소의 입지 분석을 도로경사와 연령별 보행속도 차이를 고려하여 시도하였다. 서울시 대피소의 권역 분석을 통해 대피소의 수용 능력을 고려한 대피 전략을 제시하였다. 권진석 등(2015)은 재해 약자 중 고령자에 대한 대피소 위치의 적절성을 분석하여 서울시 구 단위의 취약지역 분석을 진행하였다. 김미경 등(2016)은 서울시 송파구, 강남구, 서초구를 대상으로 주간활동 인구를 추정하여 대피소의 공간적 접근성을 산출하였다. 이후 행정구역별 대피소의 수용 인원과 거주 인구를 비교하여 취약성 분석 결과를 제시하였다. 또한 홍수 외에 지진, 해일 등 다른 재난의 특성을 고려한 대피소 선정 관련 연구도 다수 시도되었다(이소영 등, 2022; 배준수 등, 2019; 최종호 등, 2012). 이러한 대피와 관련하여서는 대피시간을 줄이는 것이 대민의 직접적인 피해를 줄이거나 예방하는 데 효과적이다(장정근･김성길, 2014; Vandewalle et al., 2019).
재난으로 인해 대피가 필요한 상황에서 개인의 대피소 선택 과정은 최단거리를 고려한 대피소 위치의 안전성이 우선시 된다(Şentürk and Erener, 2017). 즉, 실제 상황에서의 대피과정 의사결정은 이재민의 거주지를 기준으로 공간 접근성이 높은 대피소가 우선순위가 될 것이다. 현재의 재해구호법 제2조(정의) 33)에 의하면 구호기관은 구호 대상자의 거주지의 지방자치단체장이 된다. 따라서 이재민의 거주지를 기준으로하기 때문에 실제로 이재민의 거주지의 행정구역 외부의 지역이 가장 가까운 대피소가 될 수 있음에도 불구하고 같은 행정구역 내에 위치하고 있지 않기 때문에 상대적으로 더 먼 곳으로 대피할 수밖에 없는 상황이 발생할 수도 있다. 이러한 관점에서 앞서 고찰한 선행연구와 재해지도, 재난문자는 고정된 행정경계를 기준으로 정보를 제공하고 있기 때문에 한계점이 존재한다. 예를 들어, 강남구 주민은 인접 대피소의 위치와 관계없이 강남구 내에 있는 대피소로 할당이 된다. 이를 극복하기 위해 행정경계와 관계없이 거주지별 대피소의 위치를 파악하고 지역별 차이를 확인함으로써 실효성 있는 대피 전략 수립이 필요하다.
이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구는 우리나라에서 재해를 대피하기 위한 임시주거시설의 분포 및 배치에 대하여 탐색하고자 한다. 사례지역으로는 지난 2022년 8월 침수 피해로 인하여 거주민들에게 대피가 요구된 동작구를 포함하여, 동작구 인근 지역인 강남구, 구로구, 서초구, 영등포구, 관악구, 동작구로 선정하였다. 연구 목표는 현재 각 행정구역(구)에서부터 임시주거시설까지의 거리가 어떻게 되는지를 파악한다. 특히 본 연구는 다음의 4가지 연구 질문에 답을 하고자 한다. 첫째, 사람들의 거주지로부터 행정구역(구) 내의 가장 가까운 임시주거시설까지의 거리는 어떻게 되는가? 둘째, 거주지로부터 가장 가까운 임시주거시설까지의 거리와 이에 대한 형평성이 구별로 차이가 존재하는가? 셋째, 임시주거시설 선택 방법을 변경하였을 때, 사람들의 집에서 가장 가까운 임시주거시설의 거리는 현재의 방식(행정구역 내의 임시주거시설)과 비교하였을 때 차이가 있는가? 또한 임시주거시설까지의 거리에 대한 형평성은 어떠한 변화가 생기는가? 이후 분석 결과를 토대로 논의와 함께 정책적 시사점을 도출하고자 한다.
II. 데이터 및 분석과정
1. 연구지역 및 데이터
1) 연구지역
연구지역은 앞서 설명한대로 서울시의 6개 구(강남구, 구로구, 관악구, 동작구, 서초구, 영등포구)로 선정하였다. 연구지역은 지난 2022년 8월의 집중호우로 인하여 많은 침수피해를 입었거나 침수가 발생한 행정구역의 인근 행정구역이다. 각각의 행정구역에는 약 30~40여개의 임시주거시설이 분포하고 있어서, 침수피해가 발생했을 경우에 거주민들에게 대피장소로 활용되고 있다. 연구지역 및 임시주거시설의 위치는 아래 <그림 1>과 같다.
2) 데이터
본 연구에서 활용된 데이터는 크게 3가지이다. 첫째, 도로명주소 전자지도이다. 도로명주소 전자지도는 행정경계와 건물, 도로 등의 공간 데이터를 레이어 형식으로 제공하며 월별로 데이터가 갱신되기 때문에 최신성이 뛰어나다. 도로명주소 전자지도는 다음의 링크4)에서 신청과 승인 과정을 거쳐 다운로드 받을 수 있다. 도로명주소 전자지도에서 건물 레이어 중 거주지에 해당되는 객체만 추출하여 사용하였다. 둘째, 임시주거시설 데이터이다(표 1). 임시주거시설 데이터는 직접 제공하고 있지 않지만, 위치 등과 같은 상세한 정보는 국민재난안전포털5)에서 획득할 수 있다. 2022년 8월 9일에 발송된 동작구의 재난안전문자를 토대로 “동작구민체육센터”가 포함된 지진겸용 임시주거시설을 본 연구를 위한 데이터로 활용하였다. 지진겸용 임시주거시설은 지진 및 풍수해 등으로 인하여 주거시설을 사실한 이재민 혹은 일시대피자를 위한 시설로 내진성능이 확보되어 있는 시설이다. 데이터는 한글 주소 형태로 되어 있기 때문에 지오코딩 과정을 거쳐 해당 임시주거시설의 위･경도를 획득하였다.
셋째, 도로네트워크 데이터이다. 도로네트워크 데이터는 프로그래밍 언어 파이썬(Python)의 라이브러리인 OSMnx를 활용하여 다운로드 하였다. OSMnx는 개방형 도로 네트워크 데이터인 OpenStreetMap을 파이썬에서 다운로드, 시각화 및 분석이 가능하게 하며, 전세계의 도로네트워크를 무료로 다운받을 수 있다.
2. 분석 방법
본 연구는 사람들이 주거지에서 머물고 있다가 집중호우로 인한 대피 통보를 받은 후, 대피소를 찾는 과정과 관련하여 2가지 시나리오를 설정하였다. 시나리오에 따라 주거지 건물로부터 대피소인 임시주거시설까지의 최단거리를 측정하였다(그림 2). 이때의 최단 거리는 Dijkstra(1959)의 최단경로 알고리즘을 활용하여 네트워크 거리를 측정하였다. Dijkstra 알고리즘은 해당 노드에서 인근 노드까지의 엣지(edge)의 거리를 탐색하면서 최소 거리를 도출한다. Dijkstra 알고리즘은 최단경로가 요구되는 대피경로 분석을 위해서 많이 활용되고 있다(이창규 등, 2021). “시나리오 1”은 현재의 재난관리법에 의거하여 거주지와 동일한 행정구역 내에 소재한 대피소로 대피하는 상황을 반영하는 것이며, “시나리오 2”는 거주지의 행정구역과 상관없이 최단거리에 위치하고 있는 대피소로 대피하는 상황을 반영하는 것이다. “시나리오 1”의 결과는 각각의 건물에서 동일한 행정구역(구) 내에서의 가장 가까운 임시주거시설까지의 최단 거리가 될 것이며, “시나리오 2”의 결과는 각각의 건물에서 가장 가까운 임시주거시설까지의 최단거리가 될 것이다. <그림 2>의 (가)의 경우는 “시나리오 1”을 설명하고 있다. 건물에서 가장 가까운 임시주거시설은 B이지만 같은 행정구역 내부에 있는 A로 대피해야 하는 상황이다. <그림 2>의 (나)의 경우는 행정구역과 상관없이 가장 가까운 임시주거시설로 대피하는 “시나리오 2”를 보여주고 있다. 이러한 시나리오를 기반으로 하여, 분석을 실시하였다.
각각의 건물들과 가까운 임시주거시설간의 거리에 대한 행정구역(구)간의 차이를 확인하기 위하여 일원배치 분산분석 (One-way ANOVA)과 Tukey 사후검정을 실시하였다. 대피하는 방법과 관련한 “시나리오 1”과 “시나리오 2”간의 차이를 확인하기 위해서는 t-검정을 실시하였다. 마지막으로 구에서 건물과 임시주거시설간의 거리가 어떻게 분포하고 있는지, 임시주거시설까지 대피하는데 있어서 발생할 수 있는 공간적 접근성에 대한 형평성을 측정하기 위하여 지니계수를 사용하였다. 지니계수는 일반적으로 사회경제적인 불평등을 계산하기 위해 널리 활용되는 지수이다. 지니계수는 소득과 같은 사회경제적인 변수의 분포를 측정하는 것 이외에도 Herfindahl 계수와 같이 특정 변수에 대한 밀집도 혹은 불균형 정도를 확인하기 위해서 다양한 측면에서 활용되고 있다 (Kang and Aldstadt, 2017). 최근 강전영･박진우(2021)의 연구에서도 본 연구처럼 접근성의 형평성을 측정하는데 지니계수를 이용하였다. 지니계수 측정의 결과는 0부터 1까지의 값을 지니는데, 값이 0에 가까울수록 값이 비슷함(평등)을 의미하며, 값이 1에 가까울수록 상이함(불평등)을 의미한다. 본 연구에서의 지니계수의 값이 0에 가깝다는 것은 해당 구의 모든 건물로부터 최소거리에 위치한 임시주거시설까지의 거리가 비슷하다는 것을 의미하며, 지니 계수의 값이 1에 가깝다는 것은 거리가 상이하다는 것을 의미한다. 본 연구는 위의 2가지 시나리오에서의 지니 계수를 측정함에 따라 임시주거시설 권역의 설정의 변경에 따라 사람들의 대피에 대한 접근성의 형평성의 변화를 확인하였다. 이때 지니 계수는 각 건물로부터 임시주거시설간의 최단 거리를 활용하여 계산하였다.
III. 분석 결과
먼저 시나리오 1(각각의 건물에서 동일한 행정구역 내에서의 가장 가까운 임시주거시설까지의 최단거리)의 결과는 <그림 3>과 같다. 각 행정구역 내에서의 모든 거주지 건물로부터 가장 가까운 임시주거시설까지의 거리는 평균적으로 대략 400~800미터까지 분포하고 있으며, 영등포구가 대략 399미터, 서초구가 770미터로 대략적으로 큰 차이가 있음을 확인되었다.
일원배치 분산분석 결과는 F5, 102,279=1,993 (p<0.001)로 통계적으로 유의미하였다. Tukey 사후 분석 결과는 <표 2>와 같이 나타났다. 주거지 건물로부터 가장 가까운 임시주거시설까지의 거리는 구별로 상이하다는 것이 통계적으로 유의미하다는 것을 확인할 수 있었다. 건물로부터 임시주거시설까지의 거리의 평균이 가장 낮은 구는 영등포구이며, 영등포구, 관악구, 구로구, 동작구, 강남구, 서초구 순임을 확인할 수 있었다.
표 2.
Tukey 사후 분석 결과
또한 시나리오 2(각각의 건물에서 행정구역과 상관없이 가장 가까운 임시주거시설까지의 최단거리)의 결과는 <그림 4>와 같다. 각 행정구역 내의 건물로부터 가장 가까운 임시주거시설 까지의 거리의 평균이 대략적으로 400~700미터로 분포하고 있으며, 영등포구의 평균이 약 390미터, 서초구의 평균이 약 720미터이다.
일원배치 분산분석 결과는 F5, 102,279=1,944 (p<0.001)로 통계적으로 유의미하였다. Tukey 사후 분석 결과는 <표 3>과 같이 나타났다. 시나리오 1과 마찬가지로 시나리오 2에서도 주거지 건물로부터 임시주거시설까지의 거리가 구별로 차이가 있다는 것이 통계적으로 유의미하다는 것을 확인할 수 있었다. 건물로부터 임시주거시설까지의 거리의 평균이 가장 낮은 구는 영등포구이며, 영등포구, 관악구, 구로구, 동작구, 강남구, 서초구 순임을 확인할 수 있었다.
표 3.
Tukey 사후 분석 결과
앞서 분석한 시나리오 1과 시나리오 2의 구별 평균 대피거리를 시각화한 결과는 <그림 5>와 같다. 서초구는 행정구역과 관계없이 가장 가까운 임시주거시설까지의 평균 대피거리가 771m에서 716m로 약 54m가 짧아져 가장 큰 감소폭을 보인다. 다음으로 동작구의 평균 대피거리는 시나리오에 따라 578m에서 548m로 약 31m 단축되었다. 강남구, 구로구, 관악구, 영등포구는 평균 대피거리가 각각 3m~7m 단축된 것으로 나타났다.
시나리오가 변경되었을 경우에 대피거리의 차이가 통계적으로 유의미한지 확인하기 위하여 t-검정을 실시하였다. 강남구와 구로구를 제외하고, 관악구(t=2.8265, df=52432, p<0.001), 동작구(t=11.025, df=39504, p<0.001), 서초구(t=6.9424, df=20604, p<0.001), 영등포구(t=2.7264, df=33071, p-value=0.01)는 모두 시나리오가 변경되었을 때의 대피거리가 짧아졌으며, 통계적으로 유의미함이 확인되었다.
마지막으로 지니계수를 통한 공간적 불평등을 확인해보았을 때(표 4), 시나리오 1과 시나리오 2 모두에서 관악구가 대피소에 대한 공간적 접근성이 가장 평등함을 확인할 수 있었으며, 서초구가 가장 불평등함을 확인할 수 있었다. 공간적 접근성이 가장 평등한 구에서 불평등한 구의 순서는 관악구, 동작구, 구로구, 영등포구, 강남구, 서초구임을 확인할 수 있었다.
IV. 논의
연구에서 제시한 분석 결과의 실효성과 향후 연구로의 확장을 위해서는 다음과 같은 논의가 필요하다. 첫째, 대피소 선정을 위한 기준이 보완되어야한다. 본 연구에서는 임시주거시설을 대상으로 분석을 진행하였다. 하지만 도시홍수와 같은 신속한 대피가 필요한 경우에는 민방위 대피소가 대응에 활용될 수 있다. 민방위 대피소로 활용되고 있지만 임시주거시설에 포함되어 있지 않은 공공기관 및 민간시설은 재난 발생시 이재민 임시수용시설로 사용 가능할 것으로 판단된다. 하지만 민방위 대피소는 대피 목적이 재난 이외에 좀 더 범용적으로 사용되거나 지하에 위치한 경우 대피소로 활용될 수 없다는 한계점이 있다. 예를 들어, 강남구 민방위 대피소는 강남역이 포함되어 있는데 이는 지하시설물로 침수 상황시 활용이 제한될 것이다. 따라서 재난의 종류와 시설물별 특성을 고려한 통합적인 대피소 지정과 선별 작업이 필요할 것이다.
둘째, 인구와 대피소 수용능력을 활용한 분석이 필요하다. 분석시 주거용 건물과 임시주거시설 데이터를 사용했기 때문에 인구수가 고려되지 않았다. 거주인구와 각 대피소의 수용인원을 활용하여 분석을 진행한다면 실제 상황에서의 적용성이 높아질 것이다. 건물별 거주인구는 객체기반법(나유경･최진무, 2019)과 같은 인구추정 기법을 활용할 수 있을 것이며 임시주거시설 수용인원은 「재해구호법」에 명시된 대피장소의 1인당 수용면적을 적용해 산출하는 방법이 가능할 것이다. 또한 본 연구에서는 주거용 건물만을 사용했기 때문에 한계점이 존재한다. 이를 극복하기 위해 상업용 건물을 포함시켜 주간 또는 출퇴근 시간대의 분석이 시도될 수 있을 것이다. 나아가 대피소 수용인원을 고려한 이재민 할당 방법에 관한 연구도 진행될 수 있을 것이며 도로 수용능력, 연령별 인구를 활용한 심층적인 분석도 가능할 것이다.
셋째, 서울시 외에 다른 지역으로의 적용이 필요하다. 본 연구에서는 최근 많은 피해를 입은 서울시를 대상으로 분석을 진행하였다. 본문에 서술한 것과 같이 서울시는 도시 인프라가 발달된 건조지역으로, 도농복합지역이나 산간지역으로의 적용을 확대해야 할 것이다. 강원도내 산지 지역의 경우 주거지로부터 대피소까지의 거리가 수십km에 달하여 지정된 대피소를 활용하는데 어려움이 존재한다. 본 연구에서 제시한 방법을 통해 지자체 구역 내 대피소 자원 형평성을 산출할 수 있을 것이며, 이를 통한 지역 실정에 맞는 대피 전략 수립이 가능할 것이다.
V. 결론
재난 발생에 따른 대피 정보 제공과 대피소 배치는 인명 보호를 위한 가장 중요한 과제이다. 우리나라는 침수 피해를 대비하여 이재민 수용을 위한 임시주거시설을 지정하여 운영 중이다. 서울시의 재해정보지도나 재난문자를 통해 안내되는 대피 정보는 자치구별 내 대피소 위치를 제공하고 있기 때문에 실제 대피 상황에서 최단거리 대피소로의 정보를 제공하지 못하는 경우가 있다. 이에 따라 자치구별로 특정 지역에 거주하는 주민들은 대피경로가 길어지는 경우도 존재한다.
따라서 본 연구에서는 일원배치 분산분석과 Tukey 사후 분석을 통하여 사람들의 대피거리는 행정구역 간의 차이가 발생하는 것을 확인할 수 있었다. 또한 임시주거시설을 선택하는 방법을 변경하는 경우에 강남구와 구로구를 제외하고 모두 통계적으로 유의미하게 대피거리가 짧아지는 것을 확인할 수 있었다. 마지막으로 시나리오를 변경함에 따라 사람들의 대피거리와 관련한 불평등 요소는 모든 행정구역에서 향상되는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구에서 제시한 결과를 통해 서울시 내 자치구별 대피소 불평등 정도를 고려하여 재난 대책 수립과정에 의사결정지원 자료로 활용이 가능할 것이다. 또한 고정된 행정경계를 벗어나 거주지별로 대피소로의 최단경로 정보를 제공해줌으로써 재난교육자료로 활용 가능할 것이다. 마지막으로 본문에서 공개한 입력 데이터와 분석과정을 사용하여 서울시 이외에 다른 지역에 적용이 가능하다. 이를 통해 연구 결과의 재현 및 재생산이 가능하므로 방재 자원 투입 및 예산 분배 전략수립에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
