Climate change has been a global issue since the 19th century. The increase in rainfall variability, which covers the increase in the earth’s total precipitation, will definitely lead to frequent and more severe flood disasters. As the damage increases year after year with floods as the most chronic and costly disaster among these hazards, Korea has to improve its technological responses and countermeasures to better visualize the hazards brought about by such disasters. Gunsan City ranked number eight in the country’s most susceptible region to floods. From 2004 to 2013, Korea has experienced a total of 174 flood disasters which were estimated to cost USD 7.32 billion. But reports showed that the total expenditure of the government amounted to 1.4 times the estimated losses and damages and the private companies have spent twice the said estimated amount. To summarize, the post-disaster loss and damage reports showed underestimated values. This study aims to develop a semi-parametric geographically weighted regression which can implement a flood damage estimation model of Gunsan City. The model building process include parameters like flood depth, flood duration, inundated area, family income and land price. The datasets are composed of both untransformed and transformed data (using Box-Cox Method). Both Ordinary Least Squares (OLS) Regression and Geographically Weighted Regression (GWR) were evaluated in this study, but the search for best fit resulted to the use of GWR.

From 2004 to 2013, Korea has experienced a total of 174 flood disasters and has a total estimated cost of USD 7.32 billion. However, reports showed that the total expenditure of the government amounted to 1.4 times the estimated losses and damages and the private companies have spent twice the said estimated amount. To summarize, the post-disaster loss and damage reports showed underestimated values. In this regard, the National Emergency Management Agency (NEMA), the government institution designated to assess and analyze the damages and losses as well as evaluate the disaster risks of the said areas in accordance to their disaster risk management plans, are now developing a new estimating method for damages and losses. This study aims to develop flood damage functions that will estimate the flood damages of Gunsan City based on the building type: residential, commercial and agricultural facilities, by utilizing the Ordinary Least Squares Regression and later on, the Geographically Weighted Regression. The model building process includes flood depth, flood duration, inundated area, family income and land price as the parameter variables. Due to normality issue, the datasets were transformed through Box-Cox Method. Both Ordinary Least Squares (OLS) Regression and Geographically Weighted Regression (GWR) were evaluated in this study, but the search for ‘best fit’ resulted to the use of GWR.

최근 전 세계적으로 지구온난화, 기후변화와 같은 기상이변으로 인해 태풍, 호우를 비롯한 폭설, 한파등과 같은 자연재난의 빈도와 그 규모가 증대되고 있다. 특히 대설의 경우 소방방재청의 재해연보 자료에 따르면 최근 31년간(1979년-2009년) 우리나라 자연재해의 연평균 발생건수는 호우, 강풍, 대설, 태풍, 기타, 한파 순이었으나 최근 5년 동안(2005년-2009년)에는 호우, 대설, 강풍, 기타, 태풍 순으로 대설에 의한 피해 횟수가 증가하고 있는 실정이다. 그러므로 대설에 취약한 시설물의 안전한 설계를 위해 빈도별 적설심을 통하여 적절한 설해위험도를 산정하는 것은 매우 중요하다고 할 수 있다.<br>우리나라는 설해위험도 분석을 수행하기 위해 연최고 최심적설 시계열을 이용하여 건축물 하중 기준 및 해설(2000)에서 제시하고 있는 확률분포형인 2변수 감마분포(Gamma distribution), 매개변수 추정방법인 모멘트법(Method of momoent)을 이용하여 빈도분석을 수행하고 있다. 이는 국외의 연구결과를 그대로 우리나라에 적용시킨 것으로 보다 정확한 결과를 도출하기 위해서는 우리나라에 적합한 확률분포형과 매개변수 추정방법의 선정이 요구된다.<br>본 연구에서는 우리나라 설해위험도 분석에 가장 적합한 확률분포형과 매개변수추정방법을 선정하기 위해 기존에 사용되어진 2변수 감마분포와 자료의 극치, 즉 최대치 또는 최소치 계열에 적합한 확률분포형인 일반화된 극치분포(Generalized Extreme Value, GEV), Type-1 극치분포(Gumbel), Type-2 극치분포(Log-Gumbel), Type-3 극치분포(Weibull)와 매개변수 추정방법으로는 모멘트법과 확률가중모멘트법(Probability Weighted Moments), 총 4가지 확률분포형과 2가지 매개변수 추정법을 활용하여 빈도별 설해위험도 분석을 수행하였다. 선정된 확률분포형과 매개변수 추정방법을 통하여 우리나라의 빈도별 설해위험도 분석을 수행하였으며 수행결과를 통해 각 지역별 설해위험도의 특징을 분석하였다.

우리나라의 자연재난은 대부분 홍수가 차지하지만 최근 들어, 우리나라에도 겨울철 폭설에 대한 관심이 높아지고 있어, 설해 위험도에 관한 연구가 늘어나고 있다. 그러므로 설해 위험도 분석기법에 대한 논의를 하고자 한다. 우리나라의 기존 설해 위험도 분석은 연최고 최심적설 시계열을 이용한 빈도해석기법이 주로 적용되어 왔다. 이는 과거의 자료를 바탕으로 설해 위험도를 예측하고자 하는 방법이다. 그러나 설해와 달리 다양한 방법으로 오랜 기간 동안 연구가 수행되어 온 홍수 위험도나 취약성 분석은 지형, 기후, 사회적인 요인이나 재해에 대한 노출 정도를 다양하게 고려하고, 각 인자들에 대한 전문가의 의견을 고려하는 델파이 기법이 많이 적용되어 왔다. 그러므로 설해위험도 역시 다양한 방법으로 분석되고 연구되어 비교되어야 한다고 판단하여, 본 연구에서는 설해위험도에 영향을 미치는 인자를 압력(Pressure), 현상(State), 반응(Response)으로 나누어 인자들을 고려하고 분석하는 PSR 방법을 적용하였다. 각 인자들의 가중치는 앞에서 설명한 바와 같이 델파이 기법을 적용하였다. 계산된 설해위험도는 기존의 방법과 비교하여 제시하였으며, 기후변화 등으로 인해 기후의 비정상성이 의심되는 환경을 고려하면, 설해위험도에 영향을 미치는 인자들을 고르게 고려하여 분석하는 PSR방법도 좋은 결과를 주는 것으로 나타났다. 향후에는 델파이기법으로 계산한 인자들의 가중치 적용 방법을 개선해야하여 객관성을 보다 확보해야 할 것으로 보인다.

2011년 금강에서는 물 부족과 홍수를 해결하고 수질개선과 하천복원을 위해 공주보, 세종보, 백제보를 건설하였다. 그러나 이러한 구조물의 건설은 장·단기적으로 하상을 변화시키고 그에 따라 하천환경을 변화시킨다. 따라서 보 상·하류의 하상변동을 예측하고 분석하여 예방하는 것은 하천 관리에 매우 중요하다. 하상변동을 모의하기 위한 수치모형들은 다양한 유사량 공식을 이용하고 있어 동일한 수리 조건에서도 유사량 공식에 따라 하상변동에 대한 결과 값이 많은 차이를 나타낸다. 그러므로 적용대상하천에 가장 적합한 유사량 공식을 선정하는 것은 중요하다고 할 수 있다. 그러나 기존 연구에서는 부유사량만을 측정하고 측정된 부유사량을 통해 총유사량을 추정한 값에 가장 적합한 유사량 공식을 선정해왔다. 그러나 이는 추정값으로서 보다 정확한 유사량 공식을 선정하기 위해서는 상당기간에 걸쳐 하상단면의 변화를 모니터링하고 변화된 하상단면을 가장 잘 반영할 수 있는 유사량 공식을 선정해야 한다. 본 연구에서는 공주보 상·하류 200m 구간을 대상으로 각각 분기별 1회씩 3년간 총 12회 하상단면을 측정하여 변화양상을 분석하였으며, 하상단면 변화양상을 가장 정확하게 재현할 수 있는 유사량 공식을 산정하기 위해 다양한 유사량 공식을 기반으로 한 준정상류 모형인 HEC-6가 탑재된 HEC-RAS4.1모형을 적용하였다. 본 연구결과를 통해 공주보 구간의 하상단면 및 유사량 측정 없이 유사량 공식만으로 간단한 유사량 측정이 가능할 것으로 기대된다.