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최근에는 자연적 위험(Natural Hazard)과 사회적 위험(Social Hazard) 등 두 개 이상의 위험요인에 의해 동시 또는 연속적으로 피해가 발생하는 재난의 발생빈도가 국내외적으로 증가하고 있으며 급격한 기후 변화 및 도시고도화로 인하여 더욱 증가할 것으로 예상된다. 그러나 기존의 재난대응은 각 재난을 단일재난으로 보고 대응하고 있으며 넓은 범위에서도 태풍, 홍수 등과 같은 자연적 위험에 의해 피해가 발생하는 재난(이하 자연재난) 혹은 도시화, 사회발전 등에 따른 화재･붕괴･폭발･감염병 등 사회적 위험에 의해 피해가 발생하는 재난(이하 사회재난)으로 이분화하여 대응하고 있다. 다중 위험들에 의해 복합화, 대형화, 다양화되어 발생하는 재난(이하 복합재난)으로 인한 인명피해 및 재산피해가 증가하고 있으며 재난 발생 이후 피해 복구에 사회적, 경제적, 환경적 비용이 증대됨에 따라 복합재난 대응 필요성이 대두되고 있다(한우석 등, 2019; 오승희 등, 2018).

재난대응에 있어 피해를 감소시키기 위해서는 재난 대응지역을 사전에 선정하는 단계가 가장 선행되어야 한다. 다양한 재난 유형에 있어서 대응지역의 적절한 범위 설정은 방법론적인 면에서나 적용 면에서 항상 이슈가 되어 왔다(최예술 등, 2018; 안찬중 등, 2020; 이명진･강정은, 2012). 한정된 자원을 사용하여 효율적으로 재난에 대응하기 위해서는 재난의 발생 가능성이 높은 지역과 예상되는 재난피해 시나리오 등을 사전에 파악하여 예방적 차원에서 이들 지역의 체계적 관리 필요성이 증대됨에 따라 재난 지도화 작업이 필요하다(강영옥, 2004). 미국, 일본 등 국외에서는 재해 유형별로 취약한 지역을 사전에 파악하고 이를 토대로 대응할 수 있는 재해위험지도 작성･활용 사례가 많다. 국내에서도 침수흔적도, 산사태 위험지도 등을 비롯하여 단일 재난별 취약지역 및 피해범위를 파악할 수 있는 정책이 기 진행되고 있으며 ｢자연재해대책법｣을 비롯한 여러 법률에서 재난의 가능성이 있는 지역을 대상으로 사전 예방하기 위하여 지역･지구를 지정하고 있다. 그러나 아직 단일 재난 중심으로 진행되고 있으며 기존 예측 시스템으로는 한계가 있다. 두 가지 이상의 위험이 상호 연계된 재난에 대해서는 국내･외적으로 아직 초보적인 연구 수준에 머무르고 있으며 제도적 기반 역시 크게 미흡한 실정이다(오승희 등, 2018; 정우석 등, 2019; 김태훈･윤준희, 2018; 김동영･정일원, 2018). 재난을 단일재난으로 단편 분석할 경우, 하나의 재난이 다른 재난에 주는 영향을 고려하지 못해 재난의 강도가 달라질 수 있고, 동일한 지역에 대한 반복적인 피해가 이중으로 계산되는 문제가 발생할 수도 있다. 이로 인해 재난 대응을 위한 우선순위, 지역의 취약성･위험성 등이 왜곡되거나 과소･과대평가 될 수 있다(Tobin and Montz, 1997; ARMONIA, 2007; Kappes et al., 2010; Budimir et al., 2014; Mignan et al., 2014).

복합재난의 효율적 대응을 위해서는 단일재난이 아닌 모든 재난을 전체적으로 파악 할 수 있어야 하며 복합재난 분석지도의 개발로 우선적으로 대책마련이 필요한 지역 도출이 필요하다(나유경, 2020; 한우석 등, 2019). 따라서 본 연구는 자연재난 및 사회재난의 발생 통계 데이터를 바탕으로 시공간 클러스터 분석방법 중 하나인 시공간스캔통계량을 이용하여 시공간적으로 재난이 집중된 복합재난 클러스터를 확인하고 복합재난 대응이 우선적으로 필요한 지역도출 및 지도 작성에 그 목적이 있다.

복합재난 대응지역 설정을 위한 시공간 클러스터 분석의 대상지는 대한민국 전역으로 하였으며 재난은 ｢재난 및 안전관리 기본법｣에 따른 자연재난과 사회재난을 모두 포함하였다. 이를 위해 10년간(2010년~2019년)의 재해연보(자연재난) 및 재난연감(사회재난)을 바탕으로 데이터를 구축하였으며 사회재난 중 감염병 자료는 질병관리청 감염병포털 자료를 바탕으로 작성하였다. 사회재난은 재난연감의 작성 기준에 따라 시･군･구 지역재난안전대책본부 이상 운영된 재난을 대상으로 하였으며 자연재난은 사회재난의 피해규모 및 프로그램 시뮬레이션 용량을 고려하여 재해연보 상의 자연재난 중 피해액이 1억원 이상이거나 이재민을 포함하여 사망, 부상, 실종 등의 인명 피해가 있는 재난으로 하였다. 시공간 클러스터 분석을 위하여 시간단위는 월, 공간단위는 시･군･구를 기본으로 하였으며 가축질병은 시･군･구 단위의 자료 획득의 어려움으로 시･도 단위로 구축하였다.

한편, 재난의 특성상 자연재난의 경우 이재민 발생 등의 피해가 많은 반면, 사회재난의 경우 인명･재산피해가 많이 발생하므로 피해금액이나 피해인력을 기준으로 분석할 경우 특정 재난에 치우치는 경향을 나타내는 문제가 있어 발생건수를 기준으로 분석하였으며 지난 10년간 발생현황 및 시간적, 공간적 재난발생 누적건수를 각각 <표 3>, <그림 1>에 나타내었다.

<그림 1> 
2010년-2019년 시･공간별 재난발생 현황

시공간스캔통계량분석의 시공간순열모델을 이용하여 분석하였으며 이때 공간범위의 최대 분석반경은 입력한 기초데이터의 최대범위이자 보통의 재난대응이 이뤄지는 단위인 시･도 단위로 하되 입력한 데이터의 영향범위를 모두 포함할 수 있도록 가장 큰 시･도의 반경을 기준으로 적용･분석하였다. 시간범위는 과도한 시뮬레이션 소요시간을 줄이기 위해 월 단위로 구축하였으며 발생된 재난피해를 대응하는 시간을 고려하여 3개월까지 확장하여 탐색할 수 있도록 설정하였다. 그 이상 기간으로의 확장은 복합재난의 동시성 및 연속성의 특징을 담아내기 어렵다고 판단하였다.

자연재난, 사회재난 각각의 시공간클러스터를 분석하고 최종적으로 복합재난 우선 대응이 필요한 시공간 클러스터 지역을 도출하였으며, 각 재난별 retrospective 분석과 prospective 분석을 모두 시행하였다.

자연재난, 사회재난, 복합재난의 시공간스캔통계량 분석 결과는 <표 4>, <그림 2>와 같으며 최대우도비를 가지는 클러스터 원통의 중심점 경위도 좌표를 포함한 공간범위 및 시간범위를 알 수 있고, 포함된 시･군･구의 수, 재난 실제 관측값(Obs)과 예측값(Exp) 그리고 그 비율인 ODE을 알 수 있다. 복합재난 1차 시공간클러스터를 예로 살펴보면 유의수준 내에서 과거 복합재난이 가장 크게 발생한 지역으로는 2016년 9월부터 11월까지 3개월 간 부산을 비롯하여 울산, 경남, 대구, 경북을 일부를 포함한 48개의 시･군･구로 태풍 차바, 호우, 경주 지진 등과 더불어 서문시장 화재가 발생한 시점으로 분석되었으며 관측 값은 43건으로 무위적 분포를 가정하였을 때 시뮬레이션 예측 값인 7.7건과 비교할 때 실질적으로 5배 이상 재난이 시공간적으로 밀집된 지역임을 알 수 있다. 현재를 기준으로 한 복합재난 시공간클러스터 분석은 입력한 자료 중 가장 최근의 자료인 2019년 하반기 자료를 근거로 재난이 집중된 지역이며 그 공간범위는 과거 1차 시공간클러스터의 반경보다 조금 더 넓은 범위로 분석되었다. 각 클러스터별 재난발생 내용을 살펴보면 retrospective 분석의 1, 2차 클러스터의 경우 2가지 이상의 재난이 발생된 복합재난의 형태를 보이며 3, 4, 5차 클러스터의 경우 한 가지 재난이 비교적 크게 발생되어 형성된 단일재난 클러스터로 확인되었다. 시기적으로는 9월의 밀도가 높은 것으로 나타나 지난 10년간 시간별, 공간별 재난발생 누계 자료<그림 1>과는 다른 복합재난 시간, 공간 클러스터를 확인할 수 있었다. 또 자연재난과 사회재난을 각각 개별적으로 살폈을 때 클러스터와 재난을 종합적으로 고려하였을 때 분석되는 클러스터를 비교하여 보면 지난 10년간 사회재난 발생 건수보다 자연재난의 발생건수가 더 많고 호우, 태풍, 지진 등 2가지 이상의 자연재난이 복합적으로 발생된 유형이 많아 일부 클러스터는 유사하게 분석되었으나 전체적으로 보았을 때는 분석결과가 다름을 알 수 있다. 이에 따라 복합재난의 대응을 위한 분석이 별도로 필요함을 확인할 수 있다.

<그림 2> 
시공간 클러스터 분석 결과

10년간의 재해연보 및 재난연감 자료를 바탕으로 시공간스캔통계량의 시공간순열모델을 활용하여 복합재난 시공간클러스터 분석을 시행하였다. 부산을 비롯하여 울산･경남･대구･경북 일부를 포함한 지역에서 9월~11월 경 1차 시공간클러스터가 발생함을 알 수 있었다. 이는 단순 시간적, 공간적 자료의 누계 결과와 달리 시공간집중이 발생하는 클러스터를 확인할 수 있었으며, 자연재난, 사회재난, 복합재난의 각각의 시공간 클러스터 분석과 비교한 결과 클러스터의 위치 및 속성값이 달라 단일재난별 분석이 아닌 복합재난 대응지역 분석이 별도로 필요함을 확인할 수 있었다.

본 연구는 과거 동일공간과 동일시기에 걸쳐 발생했던 단일재난들을 복합재난으로 재해석하여 시공간분석을 시행하고 통계적인 검증을 거쳐 복합재난 대응을 위한 시공간 클러스터를 도출했다는 점에서 의의가 있으며 이는 다양화, 복합화되는 복합재난을 대응하기 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 복합재난 클러스터 분석 결과 구체적 시기와 지역이 설정되며 그 지역에서 빈번하게 일어나는 복합재난 시나리오를 확인할 수 있으므로 대비 집중 시기 및 지역을 설정할 수 있고 시나리오에 따른 재난현장에서의 명확한 지휘, 대응 우선순위 설정 등 대응 매뉴얼 개발이 가능하다. 이에 따른 복합재난 대응을 위한 인력을 효율적으로 배치하여 재난대응을 보다 신속하게 할 수 있으며 해당 지역의 재난담당 공무원 및 주민에게 지역의 취약성을 알리는 예방활동의 기초자료로도 활용 가능하다. 또한 매년 주기적인 데이터의 갱신을 통해 복합재난 클러스터 모니터링이 가능해지므로 지속적으로 재난 대응을 할 수 있다. 다만 원통을 기준으로 분석했기 때문에 모든 클러스터 지역은 원형이며 이는 실제 재난발생의 경계와 반드시 동일하지는 않다는 점에 유의하여야 한다.

본 연구는 과거 재난발생이력 통계를 기반으로 하였으므로 과거에 발생되지 않았던 새로운 유형의 재난이 발생하였을 때 이를 설명하지 못하는 한계가 있으며 향후 연구에서는 복합재난 클러스터 지역이 어떤 영향과 요인으로 인해 발생하였는지에 대한 분석이 추가적으로 필요하다고 사료된다.