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대설재난은 풍수해에 이어 두 번째로 피해가 큰 자연재난으로 연도별, 지역별로 발생빈도와 피해규모의 차이가 크다. 대설재난은 이산적으로 발생하기 때문에 포아송 분포의 특성을 가진다. 선진국에서는 다양한 재난과 사고를 대상으로 평균 발생 횟수 및 발생 확률을 기반으로 하는 포아송 분포모형을 통해 발생확률을 산정해왔다. 본 연구의 목적은 이산적 변수의 확률분포를 산정하는 포아송 분포모형을 적용하여 대설재난에 일선 행정기관으로 대응하는 252개 시⋅군⋅구의 강설단계별 발생확률을 산정하고, 대설재난의 발생확률 지도를 작성하는 것이다. 대설재난 단계별 발생확률을 산정하기 위해 지난 36년(1979년-2014년) 동안의 국민안전처 재해연보 자료를 통해 84개 대설재난 사례와 기상청 일일 신적설 자료를 DB로 구축하였다. 구축된 일일 최대 신적설자료를 기반으로 5단계로 구분하여 252개 시⋅군⋅구의 대설재난 발생빈도를 산정하였다. 본 연구의 결과는 지역별 대설재난특성을 고려한 대응정책 수립과 대설재난 위험지역을 대상으로 한 예방사업 추진, 보험요율 산정 등에 기초자료로 활용할 수 있다.

Heavy snowfall is the second-ranked natural disaster after the typhoon and flood disasters in South Korea, but its frequency and severity vary by regions. Heavy snowfall disasters tend to follow a Poisson distribution due to their discrete occurrence, and thus the distribution has been widely used in the literature for estimating a probability of disaster or accident. The objective of this research is to compute probabilities of heavy snowfall disasters in 252 Si-Gun-Gu’s (primary jurisdictions) by five levels using the Poisson distribution model and to draw maps of the heavy snowfall probabilities. This research identifies eighty-four heavy snowfall disaster cases in South Korea during the period of 1979-2014 based on the annual natural disaster yearbooks and the KMA’s daily new snowfall data. The results from this research could be used to guide regionally-specific policies for disaster mitigation and response.

산사태나 토석류와 같은 산지재해 발생에 따른 피해를 최소화시키기 위해서는 피해 위험지에 대한과학적 분석이 필요하며 각종 공간정보의 수집과 분석이 요구된다. 본 논문에서는 지리정보시스템(GIS)를 이용하여 산지재해 발생위험지역 분석에 필요한 지형, 수문, 토양, 임상 등의 공간정보 데이터베이스를 구축하였으며, 2006년 태풍 에위니아와 집중호우로 인해 많은 산지재해가 발생한 강원도 인제군 일대를 대상으로 현장모니터링을 실시하였고 재해발생 전⋅후의 항공영상의 중첩분석을통해 산사태 및 토석류 발생지역을 추출하였다. 또한 산지재해 발생 위험지역을 예측하고자 확률론적 기법인 GIS기반의 증거가중 모델을 적용하여 W+, W- 가중치 값을 각각의 요소에 대해 계산하였으며, 산지재해 발생과 상관성이 높은 공간자료를 분석하고 산지재해 위험지역 취약성도를 작성하였다. 그리고 성공비율곡선을 작성하여 모델의 예측능력을 정량적으로 비교하였다.

A scientific analysis of landslide risk areas along with the collection and analysis of a variety of spatial information would be critical for minimizing damage in the event of mountainous disasters such as landslide and debris flow. We used GIS to construct a spatial information database integrating the data required for a comprehensive analysis of landslide risk areas including geography, hydrology, pedology, and forestry. We also carried out a case study of the selected areas at Inje, Gangwon province which suffered from serious landslides due to flash floods by Typhoon Ewiniar in 2006. We overlaid the site monitoring data with airborne images using the weight values (W+ and W-) which were calculated for each element by the GIS-based Weight of Evidence(WOE) model. We then analyzed the spatial data which were significantly correlated with the landslide occurrence and predicted the mountainous areas with elevated risks of landslide which are vulnerable to disasters.

재해영향예보는 기존의 기상요소 중심의 예보에서 벗어나 기상상황에 따른 잠재적 사회경제적 위험도 정보를 함께 제공하는 것을 의미한다. 재해영향예보의 제공시 가장 핵심적 사항은 기상상황에 따라 발생가능한 재해를 예측하고 이에 대한 위험도 정보를 적절히 제공하는 것이다. 하지만 단순히 기상정보와 재해정보를 통합하여 제공하는 재해영향 예보는 기상예보가 확률적 성격을 가지고 있으므로 예보의 내용이 실현된 기상상황과 괴리가 보일 때 재해영향예보 소비자에게 혼동을 줄 수 있다. 따라서 효과적인 재해영향예보는 소비자가 비교적 쉽게 예보의 확률적 성격을 이해할 수 있으며 재해기상상황에 대한 위험도 정보를 미리 숙지할 수 있는 것이어야 한다. 그리고 예보에 기반하여 기상재해에 대한 소비자의 합리적 대응이 가능하도록 하는 것이어야 한다. 본 연구에서는 재해영향예보시 재해기상에 대한 예보정보를 과거재해를 발생시킨 재해기상 및 확률기상 정보와 비교하여 제공하여 기상정보의 소비지가 기상현상이 가져오는 위험도를 보다 직관적으로 이해할 수 있도록 하는 방안을 제시하였다.