The purpose of this study is to develop a method to assess the expected damage and loss of vehicle by flood disaster. To this end, we designed the inventory (exposure) DB to define spatial location and distribution by vehicle type, and presented the construction procedure of inventory DB. Vehicle asset value required for quantifying loss was taken into account depreciation in the replacement cost of each representative vehicles. The vehicle vulnerability curve is used to analyze the percent damage due to flood depth. It is classified the vehicle into three types based on the vehicle height, developed the vulnerability curve from the opinion of the expert group. The method proposed in this study is part of f lood loss assessment model. It will be used for flood risk assessment and economic analysis of flood mitigation projects.

본 연구에서는 하천 제방에 대한 홍수취약성을 평가하는 새로운 기법을 제시하고 기후변화에 따라 변화하는 수위에 대하여 제방에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 먼저 2차원 지하수침투 모형인 SEEP/W를 이용하여 제방의 침투거동을 분석하여 침투안전성을 평가하였다. 침투거동뿐만 아니라 기후변화에 따른 하천환경여건을 고려하는 제방의 취약성 분석 기술이 필요함으로써 본 연구에서는 추가적으로 제방의 취약성 분석에 필요한 인자를 도출하여 제방의 홍수취약성지수(levee flood vulnerability index； LFVI)에 의한 취약성 평가기법을 새로이 개발 하였다. 대상지역을 한강 본류 서울 구간으로 선정하여 하도별 제방의 크기를 조사하였고 조사한 제방을 상류부, 중류부, 하류부로 구분하여 3개의 대표 제방을 선정하였다. 이들 대표 제방지점에서 현재의 계획홍수위와 기후변화 시나리오 RCP8.5를 고려한 계획홍수위를 적용하여 제방의 활동 안전율과 제방 홍수취약성지수를 분석하였다. 그리고 제방홍수취약성지수를 구성하는 각각 인자들에 대하여 기후변화에 따른 변화 정도를 파악하였다. 이들 인자들을 종합적으로 활용한 제방홍수취약성지수 값을 이용하여 최종적으로 기후변화에 따른 제방의 취약성을 추정할 수 있도록 하였다.

본 연구에서는 하천 제방에 대한 홍수취약성을 평가하는 새로운 기법을 기후변화에 따라 달라지는 하천의 수위변화를 고려하여 제방의 취약성 변화 정도를 파악해보고자 한다. 이를 위해 미래 기후변화 시나리오를 기반으로 대상유역의 홍수량을 산정하여 홍수위를 구하고 제방의 2차원 지하수침투 모형인 SEEP/W를 이용하여 침투거동을 분석함으로써 침투안정성을 평가하였다. 대상지역은 한강 본류 서울 구간으로 선정하여 대표 제방을 선정한 후, 대표 제방의 현재 계획홍수위와 기후변화를 고려한 홍수위를 고려하여 제방의 안전율을 분석하였다. 제방의 취약성 분석에 필요한 인자를 도출하고 이를 활용하여 기후변화 시나리오에 따른 제방의 수위변화를 고려한 제방의 취약성 분석을 실시하였으며 분석결과를 본 연구자가 기 개발한 제방홍수취약성지수(Levee Flood Vulnerability Index, LFVI) 값을 이용하여 제방의 취약성에 미치는 영향을 분석하였다.

The aim of this study is to suggest the social vulnerability index for reflecting social properties of a region, such as population and economy, in vulnerability assessment. For such a research objective, this study composed the assessment index with 'social vulnerability' and 'physical vulnerability'. Also, this study composed the social vulnerability with 'population vulnerability index', 'economic vulnerability index' and 'information vulnerability index' while composing the physical vulnerability with 'flood-risk index', and then selected proxy variables. In addition, this study determined the weight using an entropy weight measurement as an objective weight measurement. The vulnerability assessment result is as follows: First, the vulnerable areas were concentrated around the inner harbours and some rivers of Incheon. Second, the areas vulnerable to the flood caused by climate change were found to be highly vulnerable socially as well as physically. Third, results of assessment were different according to the social properties of an areas despite the identical level of flood risk. The resultant implications are following. First, there is the necessity of having to put emphasis on social vulnerability of an area from the perspective of adaptation to climate change. Second, there is the necessity of having to arrange effective social and physical adaptation strategy based on the results of vulnerability assessment.

최근 기상이변에 인한 집중호우 및 산업화와 경제 발전에 따른 도시화는 수문학적 변화를 일으키며 도심지 내의 침수를 발생시키는 원인이 되고 있다. 또한 도로와 산업단지 등 불투수면적의 증가로 인해 우수가 지표로 침투되는 능력이 저하되어 표면유출량이 증가함으로서 도시 내 홍수를 유발시키는 가능성을 높이고 있다. 이러한 기상이변에 따른 집중호우가 주거, 공공시설, 산업단지 등이 밀집되어 있는 도시 유역 내에 발생할 경우 인명 피해 및 물적 피해가 발생하게 된다. 이러한 이유로는 재해에 대한 높은 취약성을 도시가 지니고 있기 때문이다. 따라서, 본 연구에서는 서울시 25개의 행정구역을 대상으로 홍수 취약성 평가를 수행하기 위하여 정부간 기후변화 위원회(IPCC)에서 기후변화에 따른 취약성 평가기법을 적용하여 행정구별 취약성-탄력성지수(VRI)를 산정하였다. 취약성-탄력성지수(VRI)를 산정하기 위하여 본 연구에서는 취약성 인자를 선정한 후 서로 단위가 다른 변수들 간의 계산을 위해 T-Score 방법을 이용하여 표준화하였다. 또한 의사결정자의 주관적 판단에 의존하지 않고 구성된 데이터에 의해서만 가중치를 계산 할 수 있는 객관적인 방법인 Entropy방법을 이용하여 각 인자별 가중치를 적용 후 취약성-탄력성지수(VRI)를 산정하였다. 산정 결과 송파구가 홍수 피해를 완화하고 대처할 수 있는 능력이 다른 행정구역 보다 높아 취약성-탄력성지수 값이 높게 산정되어 홍수 취약성에 대해 가장 안전하게 나타났다. 또한 강서구, 금천구, 양천구의 경우 다른 행정구역보다 홍수를 대비할 수 있는 능력에 비해 홍수를 유발시키는 지표 값들이 현저히 높게 나타나 홍수 취약성-탄력성 지수 값이 가장 낮게 산정되었다고 판단된다. 향후 서울시 25개 “행정구” 단위로 평가하는 것 보다 “행정동” 단위로 구분한 후 동별 유역특성을 고려하여 추가적으로 보완한다면 사전에 홍수 피해 분석에 많은 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.

본 연구에서는 다기준 의사결정기법을 적용한 홍수취약성 평가에 내재되는 불확실성을 고려한 평가기법을 제시하였다. 홍수취약성 평가과정은 3단계로 구성되며 1단계에서는 홍수와 연관되는 사회적, 경제적, 환경적 영향요인들 중에서 지역의 특성을 반영할 수 있는 평가인자를 선정하고 각 인자의 가중치를 책정한다. 이 때 델파이 설문조사기법을 적용하여 의사결정자들의 의견을 수렴한다. 2단계는 평가자료를 수집하고 평가에 사용할 수 있도록 가공하는 단계이며 불확실성 문제를 해소하기 위하여 퍼지수를 적용하였다. 마지막 단계에서 홍수취약성을 정량적으로 산정하여 취약지역의 우선순위를 도출한다. 본 연구에서는 퍼지수의 연산과정에서 발생하는 퍼지수의 과장 및 왜곡문제를 해소하기 위한 α-cut fuzzy TOPSIS 방법을 적용하였다. 또한 수립한 평가기법으로 산정한 결과에 대하여 퍼지자료(fuzzy data)를 적용한 fuzzy TOPSIS, 크리스프(crisp) 자료를 사용한 TOPSIS, WSM 등의 다양한 방법으로 평가한 결과들과의 상관관계 분석을 수행하였다. 분석결과, α-cut fuzzy TOPSIS 방법은 대체로 모든 방법과 높은 상관성을 나타내었다. 즉, 크리스프 자료와 퍼지자료를 사용하는 평가방법 사이에서 발생하는 결과의 차이가 α-cut fuzzy TOPSIS를 이용하면 줄어드는 효과가 있다. 따라서 본 연구에서 수립한 홍수취약성 평가방법은 불확실성 문제를 일정 부분 해소한 평가결과를 제시함으로서 치수정책 수립의 유용한 근거자료를 제공할 수 있다.

The objective of this study was to make a map of farmland vulnerability to flood inundation based on morphologic characteristics from the flood-damaged areas. Vulnerability mapping based on the records of flood damages has been conducted in four successive steps; data preparation and preprocessing, identification of morphologic criteria, calculation of inundation vulnerability index using a fuzzy membership function, and evaluation of inundation vulnerability. At the first step, three primary digital data at 30-m resolution were produced as follows: digital elevation model, hill slopes map, and distance from water body map. Secondly zonal statistics were conducted from such three raster data to identify geomorphic features in common. Thirdly inundation vulnerability index was defined as the value of 0 to 1 by applying a fuzzy linear membership function to the accumulation of raster data reclassified as 1 for cells satisfying each geomorphic condition. Lastly inundation vulnerability was suggested to be divided into five stages by 0.25 interval i.e. extremely vulnerable, highly vulnerable, normally vulnerable, less vulnerable, and resilient. For a case study of the Jinju, farmlands of 138.6km2, about 18% of the whole area of Jinju, were classified as vulnerable to inundation, and about 6.6km2 of farmlands with elevation of below 19 m at sea water level, slope of below 3.5 degrees, and within 115 m distance from water body were exposed to extremely vulnerable to inundation. Comparatively Geumsan-myeon and Sabong-myeon were revealed as the most vulnerable to farmland inundation in the Jinju.

유역 환경에 대한 복잡성의 증가는 단일 의사결정자들이 의사결정문제의 모든 부분을 고려하는 것을 점점 더 불가능하게 만들기 때문에 불확실성은 더욱 증가하게 된다. 따라서 본 연구는 그룹의사결정기법을 사용하여 우리나라 공간적인 홍수 취약성을 정량화하는 접근법을 제시하였다. 개인의 선호도를 분석하기위해 Fuzzy TOPSIS를 사용하였고 개인 선호도의 통합을 위해 Borda count, Condorcet 그리고 Copeland 방법을 사용하였다. 마지막으로 도출된 결과를 Fuzzy TOPSIS 및 TOPSIS의 결과와 비교하였고 스피어만 순위상관계수와 켄달의 순위상관계수, Emond와 Mason이 제시한 순위상관분석을 이용하여 순위의 일치성을 검토하였다. 그 결과 일부 지역의 취약성 순위가 큰 폭으로 역전되는 현상을 보였다. 그룹의사결정 개념을 반영하여 지역별 취약성을 산정할 경우 우선순위의 변동이 클 수 있으므로 홍수 취약성 산정시 본 연구에서 제시된 모델을 고려할 필요가 있다.

본 연구는 불확실성을 고려하여 홍수 취약성 평가를 정량화하기위한 새로운 방법을 제시하였다. 현실 세계로부터 얻는 많은 정보들은 불확실성을 가지고 있으므로 본 연구는 우리나라의 공간적 홍수 취약성을 산정하기 위해 Fuzzy TOPSIS기법을 사용하였다. 또한 Fuzzy TOPSIS의 결과를 TOPSIS 및 가중합계법을 적용한 결과와 비교하였다. 그 결과 일부 지역의 취약성 순위가 큰 폭으로 역전되는 현상을 보였다. Spearman 순위 상관분석을 실시한 결과 TOPSIS와 가중합계법의 순위는 높은 일치성을 보였으나 Fuzzy TOPSIS의 순위와는 상당히 일치하지 않은 결과를 나타냈다. 즉, Fuzzy 개념을 반영하여 지역별 취약성을 산정할 경우 우선순위의 변동이 크게 발생할 수 있으므로 본 연구에서 제시한 모형도 하나의 취약성 평가의 방법이 될 수 있다.

본 연구에서는 우리나라의 228개의 시군구에 대하여 연최대강우량과 유형별 홍수피해로 침수면적, 인명피해, 재산피해와의 관계분석을 통한 홍수피해특성을 분석하였다. 이를 바탕으로 홍수피해특성별 홍수피해 취약성 등급을 구분하고, 이에 대한 홍수피해 취약성 지수를 산정하여 홍수피해 취약성을 평가하였다. 또한 과거부터 현재까지의 홍수피해특성과 홍수피해 취약성에 대한 변화 추이와 비교분석 하고자 1970년대, 1980년대, 1990년대, 2000년대로 기간을 구분하여 분석에 적용하였다. 홍수피해 취약성 지수(Flood Damage Vulnerability Index, FDVI)는 홍수피해에 영향을 미치는 정도를 나타내는 민감도(Sensitivity) 지표로서 기상·수문학적 지표와 홍수피해의 방어능력 부족을 나타내는 적응능력(Adaptation Capacity) 지표로서 지형·사회·경제적 피해지표들과의 관계를 통한 홍수피해특성을 분석한 후, 최종적으로 홍수피해특성에 대한 홍수피해 취약성 등급의 평균으로 산정된 지수이다. 홍수피해특성을 고려한 홍수피해 취약성을 구분된 기간별 지도 형태로 표현하여 시·공간적 변화에 대하여 분석을 한 결과, 대체적으로 홍수피해 취약성은 과거부터 현재까지 남부지역에서 중부지역으로 공간적 변동이 나타나는 것으로 분석되었다. 또한, 최근의 홍수피해 취약성이 가장 높은 지역은 강원도 지역으로 나타났으며, 이는 민감도를 나타내는 연최대강우량의 크기와 적응능력을 나타내는 침수면적, 인명피해, 재산피해의 정도가 모두 큰 다강우-대피해의 홍수피해특성을 가지는 지역의 비율이 높기 때문인 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시된 방법은 홍수의 취약성을 지표들 간의 연계성과 관계적 특성을 고려하여 정량적으로 평가할 수 있으며, 과거 홍수피해 자료에 대하여 강우량의 크기 따른 가중치를 부여하여 기존의 가중치 산정방법에서 전문가의 주관적 오판을 배제시킬 수 있어 보다 객관적인 결과를 도출할 수 있다는 장점이 있다. 또한 본 연구의 결과를 통하여 홍수 피해를 저감시키기 위한 시군구별 합리적인 치수대책 및 홍수에 대한 대비·대응·복구 대책 수립에 있어서 유용한 기초자료로서 이용 될 수 있을 것으로 판단된다.

본 연구에서는 기후변화에 따른 홍수 취약성 평가기법을 제안하고 국내 5대강 유역에 적용 및 평가하고자 하였다. 특히 Multi-Model Ensemble 시나리오를 이용하여 평가 시 발생하는 불확실성을 제시하고자 하였다. 취약성 평가를 위해 우선 유역의 기상, 수문 자료를 비롯한 지형, 인문 사회 정보를 수집, 지표를 산정하여 현재 기후상태 하에서의 홍수 취약성을 평가하였다. 또한 기후변화에 따른 미래 홍수 취약성을 평가하기 위해 기존에 3개 온실가스

본 연구에서는 기후변화 요소를 반영하여 홍수취약성지표 (Flood Vulnerability Index, FVI)를 개발하였고 이를 북한강 유역의 6개 중권역에 적용하였다. 기후변화 요소를 고려하기 위해 IPCC의 CGCM3 모형의 A1B와 A2 시나리오를 이용하였고 일단위로 축소화하기 위해 SDSM (Statistical Downscaling Model) 모형을 이용하였다. 홍수취약성 인자를 선정하기 위해 지속가능성 평가모형인 추진력-압력-상태-영향-반