도시 홍수 인명위험 평가를 위한 정적 정량적 위험도 평가와 동적 에이전트 모델링의 비교 분석

국문 초록 (Abstract)

기후변화와 급격한 도시화로 홍수 위험이 높아지는 상황에서, 고정된 치사율을 적용하는 전통적인 통계적 기반의 정적 정량적 위험성 평가는 재난 발생 시 시·공간적 변동성을 반영할 수 없다. 본 연구는 부산 온천천 유역을 대상으로, 기존 정적 정량적 위험성평가에서 에이전트 기반 동적 정량적 위험성평가로 전환하여 비교·분석하였다. HEC-RAS와 HEC-LifeSim을 연계하였고, 이를 위해 Python을 사용하여 국내 지리 및 인구 통계 특성을 반영한 입력 데이터셋을 구축하였다.

재현기간 200년-1,000년까지의 홍수 시나리오를 분석한 결과, 200년 빈도에서는 동적 평가가 대피 유효성을 반영하여 정적 모델 대비 사망자를 약 36% 낮게 산정하였다. 반면, 300년 빈도 이상 시나리오에서는 침수심 상승, 대피 경로 차단, 교통 병목 현상 등이 작용하여 사망자를 30~45% 높게 예측하는 비선형적 증가 패턴을 나타냈다. 이는 동적 정량적 위험성 평가에서 임계점을 나타내는 재난 과정의 위험 메커니즘을 포착하고 있음을 의미한다.

사회적 위험 기준선인 F-N 곡선과의 비교·분석한 결과, 동적 정량적 위험성 평가는 잠재된 대형 재난의 리스크를 더 현실적으로 포착하였다. 이는, 동적 평가 기법이 기존 통계적 방법론의 한계를 극복할 뿐만 아니라, 도시 홍수 방재 대책 수립 과정에서 활용 가능한 의사결정 도구로 활용될 가능성을 보여주었다.

목차 (Table of Contents)

• 국문초록 i
• 목 차 ii
• 표 목 차 iii
• 그림목차 iv
• 제 1장 서론 1
• 제 2장 연구동향 8
• 2.1. 사회적 위험도 평가 기준에 대한 문헌 검토 8
• 2.2 홍수관리 분야의 정량적 위험도 평가 연구 사례 20
• 2.3 홍수 위험 정량화 인자 분석 26
• 2.4 국외 HEC-LifeSim 활용 사례와 국내 적용성 검토 31
• 제 3장 홍수 위험도 평가 이론 및 모형 37
• 3.1. 홍수 위험 피해 정량화 분석 모형 37
• 3.2. 수리해석모형 HEC-RAS 43
• 3.3. 인명 손실 산정 모형 HEC-LifeSim 45
• 3.3.1. 모형의 전체 구조 및 핵심 모듈 46
• 3.3.2. 주요 입력 자료의 구성 체계 49
• 3.3.3. 구조물 인벤토리 52
• 3.3.4. 경보 및 보호 행동 60
• 3.3.5. 대피 행동 63
• 3.3.6. 사망률 함수 68
• 3.3.7. 대피 시뮬레이션 및 위험도 판정 알고리즘 71
• 3.3.8. 몬테카를로 시뮬레이션 77
• 제 4장 연구 방법 80
• 4.1. DEM 기반의 DSM 변환 및 지형 구축 81
• 4.2. HEC-LifeSim 입력 데이터 구축 88
• 4.2.1. 구조물 속성 데이터베이스(DB) 구축 91
• 4.2.2. 건물 코드의 HAZUS 표준화 93
• 4.2.3. 다이시메트릭 매핑 기반의 인구 공간 재배분 96
• 4.2.4. 비상계획구역(EPZ) 설정 103
• 4.2.5. 대피지점 선정 105
• 제 5장 결과 및 고찰 107
• 5.1. 온천천 유역 적용 및 시나리오 107
• 5.1.1. 통계적 기법을 활용한 QRA 111
• 5.1.2. 에이전트 추적 방식을 활용한 QRA 113
• 5.1.3. 사회적 위험도 기준(F-N 곡선) 설정 115
• 5.1.4. 홍수 시나리오 설정 117
• 5.1.5. 시뮬레이션 환경 구축 및 구동 120
• 5.1.6. 정적 QRA와 동적 QRA 비교 분석 124
• 5.2. 온천천 유역 정량적 인명 위험 평가 결과 및 고찰 127
• 제 6장 결론 135
• 참고문헌 143
• Abstract 165