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GIS 기반 침수흔적도를 이용한 수해폐기물 발생량 추정방법에 관한 연구
수해폐기물;추정 방법;침수흔적도;폐기물 발생량;GIS;624
공과대학 건설환경공학부 ;
University:서울대학교 대학원
关键词: 수해폐기물;    추정 방법;    침수흔적도;    폐기물 발생량;    GIS;    624;   
Others  :  http://s-space.snu.ac.kr/bitstream/10371/141324/1/000000151539.pdf
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来源: Seoul National University Open Repository
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【 摘 要 】

수해폐기물은 태풍, 집중호우, 해일 등 풍수해로 인해 침수 지역에서 발생한 폐기물을 말한다. 이러한 수해폐기물은 단시간에 대량으로 발생하여 복구 작업을 지연시킨다. 일반적으로 수해폐기물은 매립지에서 처리되고 있어서 자원의 효율적인 재활용을 제한하고 온실 가스를 증가시킨다. 수해폐기물의 신속한 처리에 필요한 자원의 효율적인 배치를 위해서는 수해폐기물의 발생량을 추정하는 연구가 필요하다. 국외에서는 수해폐기물 발생량을 예측하는 변수로 공통적으로 피해건물의 수와 피해 지역의 총 면적을 이용하고 있다. 한국에서는 침수된 건물의 수만을 수해폐기물의 발생량을 예측하고 있는데 수해폐기물 발생량을 정확하게 추정할 수 있는지 확인하고 보완해야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 2008년부터 2016년까지 기록된 수해폐기물 발생량 사례를 대상으로 재해연보와 침수흔적도를 이용하여 국내의 수해폐기물 발생량을 추정하는 모델을 개발하고 검증하고자 한다.행정안전부에서 발간한 2008년에서 2016년 재해연보의 통계자료를 이용하여 지역별 수해폐기물의 총 발생량 자료와 지역별 피해 정보를 수집하였다. 수해폐기물과 관련성이 높을 것으로 예측되는 변수로 피해건물 수, 피해 농경지 면적, 피해 도로 길이, 피해 하천 길이 등 일곱 개의 피해 정보를 선정하여 폐기물 발생량을 추정하는 모델에 입력하였다. 수해폐기물 발생량을 추정하는 모델을 개발하는 방법으로 SPSS 23.0을 이용하여 두 개 이상의 독립변수와 종속변수 사이의 다중회귀분석을 실시하였다. 다중회귀분석에 필요한 독립변수를 선택하는 방법으로 입력법, 단계선택법, 후진제거법, 전진선택법을 사용하였으며, 유의확률과 R2 값을 통해 가장 정확한 모델을 제시하였다. 재해연보에 기록되지 않은 침수된 지역의 면적과 침수 깊이 자료를 수집하기 위해 공간정보를 활용하였으며, 관련된 소프트웨어로 QGIS Desktop 2.18.7을 이용하였다. 침수흔적도와 토지피복지도, 건물통합정보를 수집하여 재해연보에서 수해폐기물의 총 발생량이 기록된 지역들을 대상으로 피해건물 수, 피해 농경지의 면적, 피해 도로의 길이, 피해 하천의 길이, 침수된 면적을 계산하였다. 이러한 피해 정보들은 수해폐기물 발생량과의 다중회귀분석의 독립변수로 이용되었다. 재해연보를 이용한 모델과 GIS를 이용한 모델을 검증하기 위해 2016년 재해연보에 기록된 수해폐기물 발생량 사례들을 모델에 적용하여 실측값과 예측값 사이의 오차의 평균값을 비교하였다.재해연보를 이용하여 26개의 사례를 대상으로 선정된 수해폐기물 발생량 추정 모델은 피해 도로의 길이가 독립변수로 입력되었으며, 모델의 수정된 R2 값은 0.460이고, 유의확률은 0.01보다 작게 나타나 통계적으로 모델이 유의미한 것을 확인하였다. 재난의 유형에 따라 집중호우와 태풍의 경우로 나누어 각각 다중회귀모델을 도출하였을 때, 집중호우와 태풍 모두 피해 도로의 길이를 독립변수로 선택하였다. 지형적 특징에 따라 도시 지역과 농어촌 지역으로 나누어 각각 다중회귀분석을 실시한 결과, 도시 지역에서는 피해 도로의 길이가, 농어촌 지역에서는 피해 농경지 면적이 독립변수로 선택된 것을 확인하였다.GIS를 활용하여 재해연보로부터 수집한 피해 정보들과 유사한 피해 건물, 피해 도로, 피해 농경지, 피해 하천, 침수 면적을 산정하였고, 침수 면적은 재해연보의 통계자료보다 더 구체적인 수치로 산출되었다. GIS를 활용한 모델의 경우 수정된 R2 값은 0.470으로 나타났고, 모델의 유의확률은 0.05보다 작아 모델의 적합함을 확인하였다. 입력된 독립변수들은 피해 건물, 피해 도로와 침수 면적이었으며, 각 독립변수별 발생량 원단위는 5.29 ton/피해 건물의 수, -0.29 ton/피해 도로의 길이(m), 20.82 ton/침수 면적(ha)로 나타났다. 재해연보의 통계자료를 이용한 모델과 GIS 공간자료를 이용한 모델을 검증하기 위해 2016년 수해폐기물 실제 발생량과 추정값을 비교한 결과, GIS 공간자료를 이용한 모델이 더 근사하게 실제 폐기물 발생량을 추정하는 것을 확인하였다. GIS 공간자료를 이용한 모델에 입력된 독립변수가 2개 이상 투입되어 설명력이 높게 나타났고, 입력된 독립변수 중에서 피해 건물과 침수 면적은 문헌 연구에서 수해폐기물 발생량과의 설명력이 높은 것으로 확인되었기 때문에 더 정확하게 추정할 수 있는 것으로 예상된다. 향후 발생하게 될 수해폐기물 발생량 사례수를 추가하고 GIS 공간정보로부터 피해 정보들을 수집하여 각 피해 지역들의 지형적인 특징을 수해폐기물 발생량 추정 모델에 반영한다면 더 정확하게 수해폐기물 발생량을 추정할 수 있을 것이다. 정확하게 추정된 수해폐기물 발생량을 이용하여 필요로 하는 인력과 장비, 임시적환장의 수와 크기, 수해폐기물 수거 경로들을 예상하고, 수해폐기물 수거 및 처리 계획을 사전에 수립할 수 있다.

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