Ⅰ. 서 론

현재 한국농어촌공사의 1종 저수지는 농업용 저수지 최소유지관리기준 제4조에 따라 30 만 m³이상으로 구분되어 있으며, 같은 법 시행령 제5조에 따라 1종 저수지는 안전점검, 정밀안전진단, 내진성능평가를 하여 저수지의 안전과 기능을 유지하도록 하고 있다. 이러한 농업용저수지 관리기준이 있음에도 2022년 태풍 ‘힌남노’로 인해 발생한 극한홍수로 총 저수용량이 183만 m³에 달하는 경주 왕신저수지의 사면 일부가 유실되는 피해를 입었으며, 하류부 피해를 우려하여 주민들이 긴급대피하는 상황이 발생하였다 (KRC, 2022). 한편, 2023년 개정된 농업생산기반시설 설계기준의 농업용댐 계획 2.3.1 설계홍수량 기준 4항에서는 농업용 댐의 설계홍수량 결정을 “200년 확률홍수량, 기왕 최대홍수량, 지역최대홍수량 중 큰 값을 설계홍수량으로 하며, 필댐에서는 설계홍수량의 20%를 증가시킨 유량을 기준으로 하되, 붕괴에 따른 인적, 물적 피해가 크게 예상되는 지구는 가능최대홍수량을 설계홍수량으로 한다.”와 같이 서술하고 있다. 하지만 설계기준 해설편에서는 이를 구체적으로 적용할 수 있는 방법론이 마련되지 않은 상황이며, 특히 인적, 물적 피해에 대한 명확한 정량적 기준이 없어 설계홍수량의 결정에 어려움을 겪고 있는 상황이다.

가능최대홍수량에 관련된 국내 연구로 Maeng et al. (2014)는 충북 비룡, 원남 저수지를 대상으로 가능최대강수량을 농업용저수지 치수 관리시스템으로 재산정하였으며, 수위별 여수로 방류량 계산을 통해 홍수위를 추적하여 저수지의 수문학적 안정성을 검토하였다. 또한 저수지의 설계기준 변경을 적용하여 산정된 비룡 및 원남저수지의 가능최대홍수량을 200년 빈도 확률 홍수량과 비교하여 첨두홍수량을 나타내었다. Kim et al. (2010)은 백곡저수지를 대상으로 빈도별 확률 홍수량 및 가능최대홍수량을 분석하고 대상 홍수에 대한 홍수추적을 실시하였으며, 농업용 저수지의 여수로 방류능력의 수문학적 안전성을 검토하였다. 또한 Kim et al. (2013)은 강릉시 사천천을 대상으로 홍수시나리오를 분석하였으며, 태풍루사의 홍수량을 최대가능홍수량으로 가정 후 HEC-GeoRAS를 이용하여 홍수범람구역을 예측하였다.

Park et al. (2010)은 국내 30 만m³ 미만의 농업용 소규모 저수지를 대상으로 댐 붕괴에 의한 피해예측 모델링 기법을 제시하기 위해 HEC-HMS, HEC-RAS 모형을 이용하여 댐 붕괴 모의, 댐 하류부 홍수해석을 실시하였으며, 홍수피해액을 산정하기 위해 침수피해추정곡선법 (Inundation Damage Estimation Method, IDEM)의 적용을 통해 홍수피해액 산정방법을 단순화 시켰다. 또한 소규모 저수지의 하류하천 위험기준을 수립할 수 있는 홍수피해예측기법의 적용성을 검토하였다. Lee et al. (2016)은 기후변화의 영향을 고려하여 남강댐 유역의 홍수량을 재산정하여 200년 빈도와 가능최대홍수량을 재산정하였으며, RCP4.5 및 RCP 8.5 기후변화 시나리오를 활용하여 수문학적 안정성을 재검토하였다. Park et al. (2015)는 계수화 모델과 AHP 기법을 통해 다각적 위험요인을 고려한 농업용 저수지의 수문학적 안전성을 재평가하고자 하였으며, 농업용저수지의 다양한 인자를 반영하기 위해 수문학적 안전성 상⋅하위 평가항목을 선정하여 계수화 모델을 개발하였다. Jang et al. (2014)는 소규모 댐을 대상으로 GIS 분석을 통해 매개변수를 산정하고, 한국최대강수량도를 활용하여 가능최대강수량을 산정하여 가능최대홍수량을 추정하였다. 또한 댐 붕괴 시나리오를 작성하고, HEC-RAS의 DAMBRK 모듈을 활용하여 댐 하류부의 홍수파 해석을 실시하여, 1차원 침수범람도를 구축하였다.

가능최대홍수량에 관련된 국외 연구로 Clavet-Gaumont et al. (2017)은 캐나다의 5개 유역을 대상으로 기후변화로 인한 가능최대홍수량의 변동성을 보기 위해 14개의 지역 기후 모델을 활용하여 과거 기간과 미래 기간을 비교하여 가능최대홍수량의 변화를 분석하였다. 또한 Gangrade et al. (2018)은 가능최대강수량의 변동성, 기후변화, 토지이용변화, 토지 피복 변화, 선행 토양 수분 조건, 총저수량과 같은 요인에 따른 최대가능홍수량 규모의 단일 및 복합적인 영향을 분석하기 위해 기상 연구 예측 모델과 분산 수문 모델을 포함하는 통합 수문 기상 시뮬레이션을 수행하였다. Haxton et al. (2023)은 영국의 저수지 안전 지침의 가장 높은 단계에 해당하는 저수지의 가능최대홍수량 추정을 위한 유연한 방법을 개발하기 위해 기존 FSR/FEH 강우-유출법에서 ReFH2 강우-유출 모델을 활용하여 비교⋅분석하였다.

가능최대홍수량에 관련된 국내 기관의 연구로는 국토해양부의 수자원장기종합계획에서는 과거 피해 자료, 기상학적 취약성, 사회-경제적 취약성, 시설물 취약성, 수문-지형학적 취약성 등의 항목들을 DEM 자료와 시군별 자료를 활용하여 FRI (Flood Risk Index) 지수를 산정하였으며, 시군별 홍수위험도를 평가하였다 (MLTM, 2011). 또한 국토연구원은 한국의 홍수방어목표 설정을 보완하기 위해 QRA (Quantitative flood Risk Assessment)를 응용하여 하천구간별로 설계빈도를 합리적으로 설정하는 방법을 제안하고, FN (Frequency-Number of Fatalities curve) 곡선을 활용하여 홍수피해에 대한사회적 인명피해 위험도 허용기준을 설정하였다 (KRIHS, 2021).

가능최대홍수량에 관련된 국외 기관의 연구로 영국대댐회에서는 인명피해에 따른 설계홍수량 기준을 A~D등급으로 구분하고, 인명피해가 10명 이상일 경우 가능최대홍수량, 10명 미만일 경우 10,000년 빈도, 인명피해가 미미할 경우 1,000년 빈도, 인명피해가 없는 경우 150년 빈도로 설계할 것을 제안하고 있다 (ICOLD, 1992). 호주대댐회의 댐 설계홍수량 가이드라인에서는 인명손실과 피해정도에 따라 3단계로 구분하고, 각각의 단계별 홍수위험 범주에 따라 단계별로 적합한 설계빈도를 설정하도록 제시하고 있다 (ANCOLD, 1986).

기존 연구에서는 대상지의 가능최대홍수량의 산정과 수문학적 안정성 검토와 관련된 내용이 주를 이루고 있으며, 가능최대홍수량을 산정하기 위한 모델 개발, 홍수위험도 평가와 같은 툴을 개발하는 데에 집중되어 있다. 하지만 가능최대홍수량에 대한 산정과 더불어 설계에 적용할 수 있도록 하는 인적, 물적 피해의 정량적인 기준에 대한 연구는 미비하였다.

본 연구에서는 한국농어촌공사의 홍수구역도가 수집된 저수지를 대상으로 하류피해의 요인과 정량적 기준을 분석하여 1종 농업용 저수지에 가능최대홍수량을 적용하는 방안을 제시하고자 한다. 이를 위해 K-FRM (Korean-Flood Risk Assessnent Model)을 활용하여 하류부 피해물량, 피해액을 산출하고자 하였으며, 대상 저수지와 1종 저수지의 통계기준 (평균값, 중앙값, 상위 10%)에 따른 도시, 농업, 하류부 피해 발생 시의 대상개소수 및 피해액을 검토하여 적용성을 평가하였다.

Ⅱ. 재료 및 방법

본 연구에서는 한국농어촌공사의 EAP (Emergency Action Plan) 보고서가 수립된 농업용 저수지 중 홍수구역도가 수집된 저수지를 대상으로 1종 농업용 저수지에 확장 가능 여부를 분석하기 위해 총저수량의 계급별 누적 빈도와 기술통계 분석을 수행하였다. 또한 하류부 피해 규모를 분석하기 위해 대상 저수지 홍수구역도의 K-FRM 입력 자료로 변환하였으며, K-FRM을 활용하여 노출과 취약도 파악 후 피해의 정량적 규모를 인명 피해, 민간 재산피해, 공공재산 피해로 나누어 산정하였다. 인명피해의 경우 사상자 수, 이재민 수, 인명피해액으로 구분하였으며, 민간 재산 피해의 경우 도시피해, 농업피해, 공공재산 피해의 경우 공공시설 유형별 피해액의 합계로서 구분하였다. 이후 하류부 피해 영향 요인을 분석하기 위해 시설제원과 피해규모의 상관관계 분석을 수행하였으며, 이와 더불어 하류부 전체 피해액과 인명피해 (사망자 수, 사상자 수), 인명피해액, 도시피해, 농업피해, 공공피해의 상관관계를 비교⋅분석하였다. 또한 1종 농업용저수지에 가능최대홍수량을 적용하기 위한 하류피해의 정량적 기준을 수립하고자 하였다 (Fig. 1).

Fig. 1

Flow chart of this study

1. 대상 저수지

본 연구에서는 하류부 피해 분석을 위하여 한국농어촌공사 농업용 저수지에서 비상 시 대처 계획을 위해 수립된 EAP 보고서에서 홍수구역도를 수집하였으며, 각 농업용 저수지의 EAP보고서 내 홍수구역도가 공간정보자료로 구축되어있는 지점만을 대상으로 하여 총 242개를 대상으로 분석을 수행하였다. 대상 저수지의 시도별 분포는 전남 53개소, 경북 47개소 순으로 많으며, 제주에서 1개소로 가장 적게 나타났다 (Table 1, Fig. 2).

Table 1

Distribution of target reservoirs by province in this study

Location	Number of reservoir	Location	Number of reservoir
Gangwon	17	Jeonbuk	22
Gyeonggi	14	Jeju	1
Gyeongnam	37	Chungnam	29
Gyeongbuk	46	Chungbuk	23
Jeonnam	53	Total	242

Fig. 2

Target reservoir in this study

분석 대상지 유역면적의 분포는 0~500 ha에서 전체 대상지 중 102개소로 42%를 차지하여 가장 많이 나타났으며, 1,500~2,000 ha에서 전체 대상지 중 15개소로 6%를 차지하였다 (Table 2). 분석 대상지 총저수용량의 분포는 0~1,000 천m³에서 131개소로 54%를 차지하여 가장 많이 나타났으며, 3,000~4,000 천m³에서 15개소로 6%를 차지하였다 (Table 3). 유역배율의 분포는 2.0~4.0에서 105개소로 43%를 차지하여 가장 많이 나타났으며, 8.0~10.0에서 11개소로 5%를 차지하였다 (Table 4). 위 시설 제원은 농업용 저수지 가능최대홍수량의 적용에 있어 홍수 측면의 중요한 지표임과 동시에 가장 직관적인 설계가 가능한 지표로 판단하여 하류부 피해 영향 요인의 변수로써 활용하였다.

Table 2

Distribution of target reservoirs by watershed area

Watershed area (ha)	Minimum watershed area (ha)	Maximum watershed area (ha)	Number of target reservoirs	Ratio of target reservoirs (%)
0 ≤ x < 500	80	490	102	42
500 ≤ x < 1,000	500	970	67	28
1,000 ≤ x < 1,500	1,006	1,480	28	12
1,500 ≤ x < 2,000	1,500	1,985	15	6
x ≥ 2,000	2,063	37,360	30	12
Total	-	-	242	100

Table 3

Distribution of target reservoirs by total storage capacity

Total storage capacity (103m3)	Minimum Total storage capacity (103m3)	Maximum Total storage capacity (103m3)	Number of target reservoirs	Ratio of target reservoirs (%)
0 ≤ x < 1,000	301	998	131	54
1,000 ≤ x < 2,000	1,009	1,950	48	20
2,000 ≤ x < 3,000	2,053	2,990	22	9
3,000 ≤ x < 4,000	3,262	3,922	15	6
x ≥ 4,000	4,312	47,103	26	11
Total	-	-	242	100

Table 4

Distribution of target reservoirs by ratio of watershed

Ratio of Watershed (%)	Minimum ratio of Watershed	Maximum ratio of Watershed	Number of target reservoirs	Ratio of target reservoirs (%)
0 ≤ x < 2.0	0.1	2.0	29	12
2.0 ≤ x < 4.0	2.0	4.0	105	43
4.0 ≤ x < 6.0	4.0	5.9	56	23
6.0 ≤ x < 8.0	6.2	8.0	18	7
8.0 ≤ x < 10.0	8.0	10.0	11	5
x ≥ 10.0	10.5	50.4	23	10
Total	-	-	242	100

분석 대상지의 1종 저수지와의 분포 양상을 비교하기 위해서 계급별 누적빈도를 비교하였다. 총저수량의 계급별 누적 빈도는 대상저수지 및 1종 저수지의 총 저수량을 500천m³ 단위로 나누었으며, 각 계급에 따른 구간별 누적 빈도 확률과 대상 저수지 및 1종 저수지 개수를 산정하였다. 총저수량의 계급별 누적 빈도 결과 최대 누적 확률 빈도는 1,000×10³ m³에서 1,500×10³ m³ 대상 저수지66%, 1종 저수지 70%, 2,000×10³ m³에서 2,500×10³ m³ 대상 저수지74%, 1종 저수지 78%, 3,000×10³ m³에서 3,500×10³ m³ 대상 저수지83%, 1종 저수지 87%로 최대 4%의 누적확률 빈도 차이를 나타냈으며, 10,500×10³ m³이상 범위에서는 대상 저수지, 1종 저수지 모두 100%의 누적확률 빈도를 보이는 것으로 나타났다 (Fig. 3).

Fig. 3

Cumulative frequency probability by class

2. 하류부 피해 산정 및 영향 요인 분석 방안

가. K-FRM

K-FRM은 한국건설기술연구원에서 개발하였으며, 대상지역에서 홍수와 같은 자연재해 발생 시 피해액을 평가하기 위한 목적으로서 방재계획, 정책수립, 재난완화 조치, 비상대응 등 다양한 측면에서 활용가능한 다차원 홍수피해산정법이다. K-FRM에서의 피해액은 자연재해로 인한 경제적 관점에서의 위험이며, 이를 금전적인 형태로 표현한 것을 말한다. K-FRM의 절차는 먼저 재난 시나리오에 따른 해저드분석을 수행하고, 위험지역 내 노출된 피해목적물별 인벤토리 DB를 구축한 뒤 대상 재해로부터 피해목적물이 가지는 취약성을 정의한다. 마지막 단계로 이를 화폐단위로 개량화하여 피해액으로 환산하는 과정을 수행한다 (Fig. 4).

Fig. 4

Structure of K-FRM (KRIHS, 2021)

K-FRM은 침수구역도 및 인벤토리 DB를 입력자료로 하며, 결과자료는 크게 도시피해, 농업피해, 인적피해, 공공피해로 분류한다. 도시피해는 건물피해와 차량피해의 합으로 계산되며, 건물피해의 경우 건축물대장, 도로명주소 건물 전자지도, 차량피해의 경우 자동차등록통계, 집계구 전자지도에 기반한 인벤토리 DB를 통해 각각 침수심에 따른 피해물량과 피해액을 산정하고 있다 (Fig. 4). 농업피해는 농작물과 농경지피해의 합으로 계산되며, 농작물통계와 팜맵 전자지도를 기반으로 한 인벤토리 DB를 통해 각각 침수심에 따른 피해물량과 피해액을 산정하고 있다. 여기서, 농작물 피해는 생산비매몰비용과 순수익손해의 합으로 계산되며, 농경지피해는 매몰, 유실로 인한 복구비용으로 계산된다. 인적피해는 인명피해와 이재민피해의 합으로 통계청 인구총조사와 집계구 전자지도 기반으로 인벤토리 DB를 구축하며, 침수심에 따른 피해물량과 피해액을 산정한다. 여기서, 인명피해는 취약계층과 일반계층으로 구분하여 발생확률을 산정하며, 사망자 수와 부상자 수의 합으로 계산된다. 공공피해는 도로, 하천, 수도, 철도 등과 같은 공공시설 유형별 사유자산 피해액 대비 비율계수를 활용하여 계산된다 (Kim et al., 2021).

Fig. 5

Input data and Ouput data of K-FRM (KRIHS, 2021)

위 과정을 통해 산출된 피해물량의 피해액을 산정하기 위해 홍수빈도의 초과확률과 해당 빈도에서의 피해액 간의 관계로부터 산정한 연평균 홍수피해 예상치를 연평균 피해액으로 계산한다. 홍수피해액 산정 절차로는 홍수빈도별 재현기간 기준 유한개의 구간으로 구분한 뒤, 각 구간의 면적을 계산하고, 필요시에는 최상위빈도 이상의 구간면적을 포함하여 계산한다. 다음으로 홍수빈도별 예상 홍수피해액을 산정하고, 홍수빈도 (초과확률) 구간에 대한 홍수피해액 및 구간 확률을 계산하고, 홍수구간별 면적계산 결과를 누적 합계하여 산출한다 (Grossi and Kunreuther, 2005).

(1)

EAD≈∑1Ti-1Ti+1Di+Di+12+1TnDn≈∑Ai

여기서, 는 연평균 피해액, 는 연초과확률, 는 홍수로 인한 예상되는 피해액, 는 홍수로 인한 전체 홍수피해액을 의미한다 (Fig. 6).

Fig. 6

Exceedance probablilty analysis for estimating flood damage

이를 바탕으로 본 연구에서는 대상저수지의 하류부에 대한 도시피해, 농업피해, 인적피해, 공공피해로 분류된 홍수피해액 결과를 산출하였다.

나. 하류 피해 영향 요인 분석 방안

본 연구에서는 하류 피해 영향 요인을 분석하기 위해 시설 제원 (유역면적, 총저수량, 유역배율)과 K-FRM의 결과자료인 하류부에 대한 도시피해, 농업피해, 인적피해, 공공피해에 대한 상관관계를 분석하였다. 이를 위해 통계학에서 변수 간 상관관계를 평가하는 지표로 사용하고 있는 Pearson, Spearman’s Rank, Kendall’s Tau 상관계수를 활용하여 각 변수 간 상관계수를 비교⋅분석하였다.

Pearson 상관계수는 두 변수 간의 선형 상관관계를 측정하는 통계적 지표로, 공분산을 각 변수의 표준편차로 나눈 값으로 정의되며, 선형적 연관성을 잘 포착하지만 비선형 관계에는 취약하고 이상치에 큰 영향을 받는 단점이 있다. -1에서 1 사이의 값을 가지며, 정규분포를 따를 때 신뢰성이 높다 (Cohen et al., 2009). Spearman’s Rank 상관계수는 두 변수 간의 순위 기반 상관관계를 측정하는 비모수적 방법으로, 정규성을 요구하지 않고 비선형 관계를 포함한 다양한 관계를 평가할 수 있으며 이상치에 강한 저항성을 가지지만, 순위 변환으로 인해 정보 손실이 발생할 수 있고 대규모 데이터에서 복잡성이 증가할 수 있다 (Hauke and Kossowski., 2011). Kendall’s Tau 상관계수는 두 변수의 순위 쌍을 비교하여 얼마나 일치하는지를 평가하는 비모수적 통계 지표로, 데이터 분포의 가정이 필요 없고 이상치에 대한 저항성이 있으며 직관적인 해석이 가능하지만, 데이터 쌍이 많을 경우 계산의 복잡도가 증가하고 순위 변환으로 인한 정보 손실이 발생할 가능성이 있다. Spearman’s Rank 및 Kendall’s Tau 상관계수 모두 -1에서 1 사이의 값을 가지며, 1은 완전한 양의 상관관계, -1은 완전한 음의 상관관계, 0에 가까울수록 상관관계가 없음을 의미한다 (Abdi., 2007).

(2)

r=covX,YσXσY

여기서, 은 Pearson 상관계수, 는 두 변수 간의 공분산, 는 변수의 표준편차를 의미한다.

(3)

ρ=1-6∑di2nn2-1

여기서, 는 Spearman’s Rank 상관계수, 는 두 변수의 순위 차이, 은 데이터 쌍의 수를 의미한다.

(4)

τ=C-D12nn-1

여기서, 는 Kendall’s Tau 상관계수, 는 두 변수의 순위가 동일한 경우 일치하는 데이터 쌍의 수, 는 두 변수의 순위가 다른 경우 불일치하는 데이터 쌍의 수, 은 데이터 쌍의 수를 의미한다.

3. 하류부 피해 정량적 기준 적용 방안

본 연구에서는 K-FRM을 통해 산출된 홍수피해에 대한 피해물량과 피해액에 대한 지표들을 활용하여 농업용저수지의 가능최대홍수량을 적용하기 위한 정량적인 기준을 수립하는 방안을 수립하고자 하였다.

2023년 개정된 농업생산기반시설 설계기준의 농업용댐 계획 2.3.1 설계홍수량 기준 4항에서는 농업용 댐의 설계홍수량 결정을 “200년 확률홍수량, 기왕 최대홍수량, 지역 최대홍수량 중 큰 값을 설계홍수량으로 하며, 필댐에서는 설계홍수량의 20%를 증가시킨 유량을 기준으로 하되, 붕괴에 따른 인적, 물적 피해가 크게 예상되는 지구는 가능최대홍수량 (PMF)을 설계홍수량으로 한다.” 와 같이 서술하고 있다. 이에 따라 설계기준 해설편에서는 위 설계홍수량 기준을 적용하기 위한 인적, 물적 피해에 대한 정량적인 기준이 마련되어야 하는 상황이다.

이를 위해 인적피해의 경우 물적피해와 다르게 사회적 허용위험도를 고려해야 하므로 사망자, 사상자 변수로 나누었으며, 물적피해를 도시피해, 농업피해, 하류부피해 (도시+농업+공공피해) 변수로 구분하였다. 현재 국내 법령 및 지침에서는 인명피해 1명 이상을 기준으로 직접적인 설계홍수량의 조정을 명시한 조항은 없으나 인명피해를 최소화하는 것을 필수적인 원칙으로 두고 있다. 한편, 국제 대댐회의 인명피해에 따른 설계홍수량으로 High, Significant, Low로 나누어 각각 인명피해가 N명 이상 발생 시 PMF 또는 5,000년 빈도~10,000년 빈도, 0~N명 발생 시 PMF에 감소율을 곱하거나 1,000년~5,000년 빈도, 인명피해가 0명일 경우 100~150년 빈도를 사용하고 있다. 국내 법령 및 지침과 국제 대댐회의 인명피해 N명 개념을 고려하고, 고위험 지역에서 발생할 수 있는 최악의 상황을 반영하기 위해 인명피해 (사망자, 사상자 기준)가 1명 이상 발생할 시의 평균값, 상위 10%, 중앙값 기준의 피해액을 산정하여 정량적인 피해 기준을 제시하고자 하였으며, PMF를 적용할 수 있는 대상 저수지의 개소수를 비교⋅검토하였다 (Fig. 7).

Fig. 7

Procedures for establishing quantitative standards for downstream damage

Ⅲ. 결과 및 고찰

1. 하류 피해 영향 요인 분석

유역면적과 각 변수 간의 상관관계 분석결과는 모든 상관계수에서 0에 가까운 상관관계를 보였으며, 그 값이 작게 나타나 상관관계가 낮은 것으로 판단된다. 총저수량과 각 변수간의 상관관계 분석결과는 모든 상관계수에서 양의 상관관계를 보였으며, 농업피해에서 Pearson 상관계수가 0.727로 다소 높은 관계를 보였지만, Spearman’s Rank, Kendall’s Tau 상관계수는 각각 0.478, 0.333으로 총저수량과 농업피해의 상관관계가 높다고 판단하기에는 한계가 있다. 유역면적과 각 변수간의 상관관계 분석결과는 모든 상관계수에서 음의 상관관계를 보였으며, 유역면적의 상관관계 분석결과와 같이 0에 가까운 상관계수를 보여, 상관관계가 낮은 것으로 나타났다. 이는 시설 제원과 하류부 피해에 대한 상관관계로 정량적인 기준을 제시하기에는 한계가 있는 것으로 판단된다 (Table 5, Fig. 8).

Table 5

Correlation analysis results among variables of the target reservoir

Facility specifications		Watershed area	Total storage capacity	Ratio of watershed
Human casualties	Pearson	-0.032	0.155	-0.064
	Spearman	-0.080	0.342	-0.095
	Kendall	-0.050	0.233	-0.063
Disaster victims damage	Pearson	-0.016	0.123	-0.084
	Spearman	-0.080	0.358	-0.143
	Kendall	-0.054	0.245	-0.098
Urban damage	Pearson	0.052	0.242	-0.047
	Spearman	-0.024	0.391	-0.039
	Kendall	-0.019	0.266	-0.030
Agricultural damage	Pearson	-0.035	0.727	-0.045
	Spearman	0.006	0.478	-0.058
	Kendall	0.004	0.333	-0.035
Human damage	Pearson	-0.027	0.480	-0.073
	Spearman	-0.083	0.344	-0.102
	Kendall	-0.054	0.234	-0.069
Public damage	Pearson	0.041	0.344	-0.051
	Spearman	-0.034	0.440	-0.060
	Kendall	-0.025	0.301	-0.041

Fig. 8

Correlation analysis results between facility specifications and variables

하류부 전체 피해액과 변수간 상관관계 분석결과 모든 상관계수에서 0.5 이상의 값을 보여 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 공공피해의 경우 비율계수를 활용하여 계산하여 상관계수가 모두 1로 나타났으며, 도시피해의 경우 공공피해를 제외한 변수에서 Pearson, Spearman, Kendall 상관계수가 각각 0.988, 0.976, 0.878로 가장 높게 나타났으며, 이는 전체 하류부 피해에 있어 도시화의 정도가 가장 큰 영향을 끼치는 요인인 것으로 판단된다. 하지만 도시화의 변화 정도를 판단하여 하류부 피해액을 산정하는 것은 불가능하여 영향 요인으로 선정하기에는 한계가 있으나, 참고자료로써 활용이 가능할 것으로 판단된다 (Table 6, Fig. 9).

Table 6

Correlation analysis results among variables of the total downstream damage

Total downstream damage		Correlation coefficient
Human casualties	Pearson	0.792
	Spearman	0.844
	Kendall	0.655
Disaster victims damage	Pearson	0.523
	Spearman	0.740
	Kendall	0.554
Urban damage	Pearson	0.988
	Spearman	0.976
	Kendall	0.878
Agricultural damage	Pearson	0.522
	Spearman	0.733
	Kendall	0.552
Human damage	Pearson	0.721
	Spearman	0.820
	Kendall	0.629
Public damage	Pearson	1.000
	Spearman	1.000
	Kendall	1.000

Fig. 9

Correlation analysis results between total downstream damage and variables

Ⅳ. 결 론

본 연구는 한국농어촌공사의 EAP보고서에서 수립된 홍수구역도를 바탕으로 하류부 피해 영향 요인을 분석하고, 하류부 피해 규모 및 종류에 따른 정량적 산정 방안의 적용성을 분석하였다. 대상저수지는 홍수구역도가 구축된 총 242개 저수지로, 분석을 위해 K-FRM을 활용하여 인명, 도시, 농업, 공공피해로 구분한 피해 규모를 산정하였다. 시설 제원 (유역면적, 총저수량, 유역배율)과 피해 변수 간의 상관관계를 Pearson, Spearman, Kendall 상관계수를 통해 분석한 결과, 총저수량과 농업피해 간에 Pearson 상관계수가 0.727로 다소 높은 상관관계가 나타났으나, 다른 변수 간 상관관계는 미미한 수준으로 나타났다. 이는 하류부 피해가 토양, 기후, 도시화 등 다양한 외부 요인에 의해 복합적으로 영향을 받음을 의미한다. 하지만 상관관계의 불확실성을 보완하기 위해서는 회귀분석 등의 추가적인 모델링이 필요할 것으로 판단된다.

하류부 피해 영향 요인 분석 결과, 유역면적은 피해액 변수와 거의 상관관계가 없었으며, 총저수량은 농업피해에서 다소 높은 상관성을 보였지만, 다른 피해 항목에서는 유의미한 관계를 보이지 않았다. 하류부 피해에 미치는 영향 요인은 시설 제원 외에도 침수구역의 도시화 정도, 지형 특성, 토양 조건 등 복합적인 요소가 관여함을 알 수 있다. 특히, 도시피해는 공공피해를 제외한 변수 중 하류부 전체 피해에 가장 높은 영향을 미쳤으나, 도시화의 변화를 정량화하는 데는 한계가 있어 주된 영향 요인으로 활용하기 어려운 것으로 판단된다.

사망자 및 사상자 한명이 발생하는 기준으로 하류부 피해를 평가한 결과, 통계 기준과 피해 종류에 따라 대상 저수지 및 1종 저수지의 개소수에 큰 차이를 보였다. 중앙값 및 평균값 기준에서는 피해액이 상위 10% 기준보다 낮게 나타났으며, 상위 10% 기준에서는 피해가 대상저수지, 1종저수지의 수가 적어지는 경향을 보였다.

사망자, 사상자, 피해액에 따른 가능최대홍수량 적용 우선순위 대상지 결과를 보면 사망자와 사상자 기준에서는 우선순위 대상지가 동일하게 개운, 백운, 옥계 저수지 순으로 나타났다. 그러나 피해액에 따른 우선순위 대상지는 백운, 진례, 개운 저수지로 유역면적인 상대적으로 작은 백운 저수지가 1순위로 상승하는 상황이 나타났다. 이는 백운 저수지의 하류부에 도시화 정도가 높으며, 공공시설 (학교, 소방서 등)이 많아 도시피해 및 공공피해가 높은 것으로 판단된다. 이는 사망자와 사상자 발생 여부를 기준으로 PMF 적용 가능성을 평가할 때, 피해 통계치를 활용하여 구체적인 기준을 설정하기에는 한계가 있으나 참고자료로 활용가능할 것으로 판단된다.

국제 대댐회의 설계기준에 따라 사망자 또는 사상자 수를 기준으로 설계홍수량을 결정하는 방안을 참고한다면 PMF 적용 기준이 보다 실질적이고 구체적으로 마련될 수 있을 것으로 판단된다. 사망자 1명 이상 발생 시 PMF 또는 5,000년 빈도를 적용하고, 피해가 경미한 경우에는 낮은 빈도의 홍수량을 적용하는 등 단계적인 설계기준을 도입함으로써 정책 실행의 타당성과 효율성을 높일 수 있으며, 설계와 의사결정 과정을 단순화하며, 인명 피해를 최소화하는 데 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

본 연구는 극한홍수에 대한 저수지 붕괴 위험성을 고려하여 하류부 피해를 정량적으로 평가하고, 농업용 저수지 설계기준 해설편 마련을 위한 기초 자료를 제공할 수 있다. 특히, PMF를 적용하기 위한 대상지를 선정하는 데 있어, 사망자와 사상자 기준을 활용한 피해 평가가 적용성이 높다는 점을 제시하였으며, 물적 피해를 보조 지표로 활용함으로써 설계기준 해설편의 실효성을 강화할 수 있을 것으로 판단된다.

본 연구는 기존의 설계기준 해설편 개정 및 정책 수립에 중요한 기반을 제공하며, 농업용 저수지의 극한 홍수 대응 능력을 향상시키기 위한 가이드라인 수립에 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 이러한 결과는 홍수 피해를 최소화하고, 농업 기반 시설의 안정성과 지속 가능성을 높이는 데 기여할 것으로 판단된다.