1.머리말: 지역위험도란

빈 최근 자연재해와 사회적 위험이 증가하면서, 이를 예측하고 대응할 수 있는 연구의 필요성도 높아지고 있다. 이러한 위험요인들은 각기 고유한 발생 패턴을 갖고 있어, 이를 예측하고 예방하기 위한 시스템이 필요하다. 이러한 위험은 특정 위치의 개별 물건에 국한되지 않고, 해당 지역 전체에 걸친 공간적 위험이므로, 지역적 속성으로 규정할 수 있다. 따라서 이러한 위험은 GIS 시스템을 통해 지도 위에 표현할 필요가 있으며, 협회에서는 이것을 “지역위험도”로 명명하고 연구를 진행하고 있다.

빈 화재보험협회에서 운영 중인 종합위험관리 플랫폼 BRIDGE에서는 GIS 시스템을 기반으로 각종 재해위험 관련 데이터를 제공하고 있으며, 변화하는 기후조건, 사회적 환경 변화에 따른 위험을 반영할 수 있도록 지속적으로 연구를 진행하고 있다. 본고에서는 금년도에 진행한 신규 지역위험도 연구 경과를 소개하면서 지역위험도에 대한 관심을 일으키고자 한다. 지속적인 보완과 검증을 거치게 된다면, 이러한 지도들은 종합위험관리 플랫폼 BRIDGE를 통해 제공되어, 위험을 미리 감지하고 즉각적인 대응을 가능하게 하는 핵심 도구로 자리매김할 것으로 기대된다.

[그림 1] 종합위험관리플랫폼 BRIDGE에서 제공 중인 GIS기반 지역위험도

2. 신규 지역위험도 연구 주제 선정

빈 이번 연구에서는 지역위험도를 선정하는 주제로서 화재, 산사태, 교통사고, 폭염의 네 가지 위험 요인을 선정하였다. 기존에 BRIDGE에서 제공되던 자연재해 위험의 영역을 사회적 재난까지 확장하였고, 개별 물건단위로 심화 제공하던 화재 위험의 경우는 지역에 귀속되는 위험속성을 별도로 표현하여 지역위험도와 개별위험을 교차로 사용할 수 있을 것으로 기대한다.

빈 지역위험도는 각 위험 별로 과거에 발생한 사고 기록, 날씨와 기후 패턴 같은 기상 정보, 산과 강, 경사도 같은 지형 특성, 교통 데이터를 조사 대상으로 하였고, 가용한 변수들 중에서 목적하고 있는 지역위험도를 표현하기에 적합한 변수들을 선택하였다.

빈 각 데이터는 서로 다른 출처에서 가져왔기 때문에, 비교 및 보정을 거쳤고, 일관성을 갖출 수 있도록 보완작업을 수행하였다. 이렇게 분석한 결과를 지도 위에 표시할 때는, 사람들이 한눈에 이해할 수 있도록 위험 수준을 5단계 등급으로 나누어 표현하였다. 각 등급에는 직관적으로 바로 알아볼 수 있도록 색상을 설정하여, 사용자가 지도를 보는 순간 직관적으로 위험을 판단할 수 있도록 하였다. 이를 통해 단순한 정보 제공에 그치는 것이 아니라, 위험에 미리 대비하고 정책을 세우는 데에도 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

3. 신규 지역위험도 데이터 연구 과정

가. 화재위험도

빈 화재위험은 보통 개별 건물의 속성에 따라 결정되는 건물단위 위험으로 해석하고 있다. 지역위험도로서의 화재위험은 각 지역의 인구 구조나 사회학적 요인으로 인해 화재에 기여하는 요인이 있는지를 표현함으로서, 건물이 그 지역에 위치함으로서 가중되는 위험요인을 표현하고자 하는 것이다. 이를 위해 다양한 변수를 활용할 수 있으며, 실제로 행안부 생활안전지도 등에서 화재위험을 계산할 때 이러한 개념을 구현하고 있다. 협회에서는 모든 변수를 개별적으로 검토하였으나, 실제 화재사고 이력을 누적하는 것이 화재 위험을 표현하며, 사회학적 요인들이 이미 그러한 화재사고로 실현됨으로서 반영된다는 점에 착안하였다. 종합하면, 지난 2015년부터 2024년까지 10년간 발생한 실제 화재 사고 데이터를 기반으로 위험을 표현하고, 화재 진압의 효율성이 작용하는 범위를 반영하여 산출하였다. 먼저, 각 사고 지점에서 300m 반경을 설정하여 화재 발생 위험 지역을 분석한다. 이와 동시에, 소방서 위치를 기준으로 1km 반경 내의 면적을 산출하여 소방 인프라의 접근성 및 효율성을 평가한다. 최종 위험도는 이 두 가지 데이터를 결합한 후, K-means 클러스터링 기법을 적용하여 5단계 등급으로 분류하여 표현할 수 있다. 이렇게 표현한 화재위험도는 각 지역의 화재 발생 가능성과의 연관성을 나타내어, 화재위험도를 지역위험으로 해석하는 새로운 통찰을 제공할 수 있다. 이 모델의 타당성은 앞으로의 지속적인 검증 연구와, 관련 전문가들의 의견을 통해 지속으로 보완해 나갈 예정이다.

[그림 2] 화재 발생 및 소방서 입지 기반 공간 분석

나. 산사태 위험지도

빈 산사태 위험 예측의 사각지대를 해소하기 위해 기존 산림청 데이터를 재해석하는 시도를 하였다. 기존 지도는 산사태 위험을 산림에 국한하여 계산하고 있으므로, 직근의 인접 생활권에 대한 위험도를 제공하지 않고 있다. 협회에서는 Majority 보간법을 적용하여 10m x 10m 해상도 데이터를 100m x 100m 해상도로 확장함으로써, 산림과 인접한 주택가 및 인프라에 대한 잠재적 위험을 산출하였다. 이 지도는 단순히 산림의 위험 등급을 복사하는 것이 아니라, 인접 지역의 위험 정보를 통합하여 위험 사각지대를 해소하는 데 의의가 있다.

[그림 3] 산사태 위험등급 변화가 인접 주택에 미치는 영향 분석

다. 교통사고 위험지도

빈 도로교통공단의 전국 교통사고 다발구역 표준데이터를 활용해 지역별 사고 패턴을 분석하고 연구하여 제작한 위험지도이다. 교통사고 위험지도는 먼저 사고 발생이 잦은 지역(교통사고 다발구역)을 폴리곤(Polygon) 형태로 시각화한 뒤, 전국을 250m x 250m 크기의 균일한 격자로 변환하여 분석한다. 각 격자와 사고 다발구역 간의 공간 겹침 면적을 계산함으로써 지역별 사고 발생 위험도를 정량적으로 분석할 수 있도록 했으며, 이 과정에서는 격자 내 사고 발생 폴리곤의 겹침 면적을 기준으로 히트맵(Heatmap)을 생성하고, 데이터의 통계적 특성을 반영하기 위해 정규분포를 기반으로 위험도를 5단계로 분류하였다. 정규분포를 활용하는 이유는 모든 데이터를 상대적인 위치로 표준화함으로써 특정 지역의 위험도를 보다 객관적이고 일관된 기준으로 평가할 수 있기 때문이며, 이러한 분석 방법은 향후 교통 안전 시설물 확충이나 교통 신호 체계 개선 등 해당 지역의 위험도를 낮추기 위한 실질적인 개선 방향을 수립하는 데 기초 자료로 활용될 수 있도록 지속적으로 고도화해 나갈 예정이다.

[그림 4] 정규분포 기반의 교통사고 위험등급 산정 및 다발구역 분석

라. 폭염위험지도

빈 행정안전부 생활안전지도에서 제공하는 열분포도 정보를 활용하여 폭염 위험 지도를 구축한다. 미국 지질조사국(USGS)의 랜드셋(Landsat) 인공위성 자료를 기반으로, 전국의 여름철(6월~9월) 평균 기온을 30m 격자 단위로 정밀하게 분석하여 지역 간 상대적인 열 분포 차이를 파악한다.내부 기준에 따라 5단계 폭염 위험 등급으로 체계적으로 분류되며, 이를 통해 지역별 폭염 위험도를 사전에 예측하고 고위험 지역에 대한 맞춤형 대응 전략 수립이 가능하다. 또한 폭염 리스크 기반 보험 상품 개발이나 손해율 예측 등 민간 보험사의 리스크 관리에도 활용될 수 있다.

[그림 5] 인공위성 열분포도를 활용한 폭염 위험등급 산정 및 시각화 연구

4. 신규 지역위험도 - 실제 사고 비교 검증

빈 종합위험관리플랫폼 BRIDGE는 단순한 이론적 예측에 머무르지 않고, 실제 발생 데이터와의 교차 검증을 통해 그 유효성을 지속적으로 검증하고 있다.

가. 교통사고 위험지도 검증 결과

빈 대구광역시의 경우 2012년부터 2023년까지의 교통사고 다발구역 데이터를 기반으로 생성한 결과이다. 이 예측 지도와 한국도로교통공단 교통사고분석시스템이 제공하는 2024년 사망 및 중상사고 발생 위치를 중첩 분석한 결과, 예측된 위험 등급이 높게 나타난 지역과 실제 사고 발생 위치가 매우 유사한 경향을 보이는 것이 확인되었다. 이는 과거 데이터로 예측한 모델이 시간의 흐름을 뛰어넘어 현재의 위험 상황을 상당 부분 반영하고 있음을 시사하는 강력한 근거가 된다.

[그림 6] 교통사고분석시스템과 교통사고위험지도 비교

나. 화재위험지도

빈 화재위험지도는 우리나라 전체 토지를 100m 격자로 나누어 1등급(안전)부터 5등급(위험)까지 분류한 결과이다. 이 지도의 예측력을 검증하기 위해 2025년 1월부터 3월까지 발생한 특수 건물 화재 데이터 약 1,000건을 지도에 매핑하여 분석한결과 화재 위험 지도는 위험도가 높은 지역과 실제 화재 발생이 유사한 패턴을 보이는 것으로 나타났다. 전체 토지 면적에서 3~5등급 지역이 차지하는 비중은 2% 미만에 불과했으나, 실제 화재 발생 건수의 약 80%정도 이 좁은 지역에 집중되었다. 특히, 전체 면적의 0.1%를 차지하는 5등급 지역에서 전체 화재의 11.4%가 발생하며, 면적 대비 화재 발생률이 약 90배 이상 높은 불균형한 분포를 보였다. 반대로, 전체 면적의 92% 이상을 차지하는 1등급 지역에서는 단 5건(0.5%)의 화재만 발생했다. 이는 지도가 화재 발생 위험이 낮은 안전 지역을 매우 효과적으로 식별할 수 있다는 것을 보여준다.

[그림 7] 전체 면적 대비 실제 화재 발생 비율 그래프

빈 교통사고 위험지도와 마찬가지로, 화재 위험 지도 또한 과거 데이터를 기반으로 구축되었음에도 미래의 실제 위험을 효과적으로 예측하는 경향성을 보여준다. 이러한 결과는 지역위험도로서의 화재위험에 기여하는 변수들의 크기가, 화재로 실현되면서 반영되어 있다는 점을 시사한다.

빈 이러한 결과는 소방행정력의 차등 배분에도 활용할 수 있다. 예를 들어, 화재가 집중된 3, 4, 5등급 지역에 소방 시설을 우선적으로 확충하거나, 지역별 맞춤형 소방 훈련 및 캠페인을 집중적으로 실시하여 예방 효과를 극대화할 수 있다. 또한, 보험 회사들은 화재위험지도를 활용하여 위험 등급에 따른 보험 상품을 개발하거나, 보험료를 세분화하는 데 활용할 수 있으며, 이는 리스크 관리를 한층 더 정교하게 만드는 데 기여할 것으로 기대된다.

빈 궁극적으로, 이 같은 데이터 기반의 예측 모델은 한정된 자원을 가장 효과적으로 활용하여 사회 전반의 안전 수준을 획기적으로 향상시킬 수 있는 기반을 마련할 수 있을 것으로 보인다. 이는 단순한 예측을 넘어 사회적 비용을 절감하고, 인명과 재산을 보호하는 데 직접적인 영향을 미치는 중요한 연구 결과이다.

5. 멀티리스크 분석과 인사이트

빈 종합위험관리플랫폼 BRIDGE는 다양한 위험도를 제공하고 있으며, 여기에 배상 책임 정보와 자연재해 위험도가 포함된다. BRIDGE를 이용하는 사용자는 산사태, 교통사고, 화재, 폭염 외에 다양한 잠재적 위험들이 한 지역에 복합적으로 작용하는 멀티리스크(Multi-risk)를 한눈에 파악할 수 있다. 각 위험에 대해 5등급으로 세분화된 위험 정보를 통해 특정 지역의 위험 수준을 명확하게 파악할 수 있다. 궁극적으로 종합위험관리 플랫폼 BRIDGE는 각 위험 요소별로 심층적인 인사이트를 분석하고, 이를 바탕으로 실제적인 개선 및 대응 방안을 담은 종합 보고서를 제공하는 것을 최종 목표로 한다. 이는 단순히 데이터를 나열하는 것이 아니라, 데이터가 가진 의미를 해석하고 실질적인 해결책을 제시하는 단계로 나아가는 것을 의미한다.

[그림 8] 위치기반 보험정보시스템 서비스

6. 향후 계획

빈 종합위험관리 플랫폼 BRIDGE는 이 모든 위험도 지도를 하나의 통합 시스템에서 관리할 수 있도록 돕는 핵심적인 역할을 한다. 단지 개별적인 위험을 예측하는 것에 그치지 않고, 각기 다른 유형의 위험 데이터를 유기적으로 연결하고 분석하여 새로운 가치를 창출하는 데 주력한다. 이처럼 플랫폼의 핵심 역할은 다양한 데이터를 수집하고, 정교한 예측 모델을 통해 각 지역의 위험도를 종합적으로 평가하며, 이를 바탕으로 위험에 대한 맞춤형 대응 조치를 사용자에게 제공하는 데 있다.

빈 현재도 플랫폼을 통해 다양한 데이터를 통합하고, 예측 모델의 정확도를 지속적으로 개선하는 작업이 활발히 진행되고 있다. 추후 단순히 하나의 기술 집합체가 아니라, 여러 위험을 한눈에 파악하고 대응할 수 있는 의사결정의 허브 역할을 할 수 있도록 노력하고 있다. 이러한 통합 관리 시스템은 재난 관리, 도시 안전, 교통 및 환경 보호 등 다양한 산업 분야와 지역사회의 위험 관리 시스템에 실질적인 변화를 불러올 것이다.

빈 현재 연구 중인 4개 위험도 외에도 추가적인 연구 개발을 지속하여, 지역위험도 제공 분야를 확대하고 더욱 포괄적이고 정교한 예측 시스템을 구축할 예정이다. 아울러 데이터 검증 체계를 지속적으로 강화해 예측의 신뢰도를 높이는 한편, 인공지능(AI)과 빅데이터 기술을 접목하여 지역 위험 분석의 정밀도를 한층 끌어올릴 계획이다.