서 론
탐방로의 종합적 위험성 개요
현장조사
탐방로 위험지수 산정 기법 개발
위험지수 산출 항목 및 공식 제안
AHP 기법 개요
위험지수 항목의 상대비중 계산
위험지수 항목의 배점 결정
탐방로 위험지수 산출 결과
토 의
서 론
국립공원, 자연휴양림, 기타 공원시설 등에는 이용객의 편의를 위한 탐방로가 조성되어 있다. 탐방로는 편리한 탐방이 이루어질 수 있도록 조성된 것이나 지형적 특성에 따른 여러 가지 위험성에 항상 노출되어 있다. 탐방로 내 가장 대표적인 위험요소로는 탐방로 상부 급경사지로부터 발생될 수 있는 낙석 및 산사태를 들 수 있다. 설악산에서는 2015년과 2016년 흘림골 탐방로에서 대규모 낙석에 의한 인명 및 시설물 피해가 발생하였으며, 2014년에는 북한산 인수봉 낙석에 의한 인명피해와 치악산 낙석에 의한 시설물 피해가 발생한 바 있다. 탐방로에서의 낙석 피해에 대비하기 위한 급경사지 실태조사 및 체계적 유지관리체계 구축은 2012년 국립공원관리공단에서 처음으로 시도한 바 있으며, 이와 관련된 연구도 수행된 바 있다(Kim et al., 2016).
탐방로 내 위험요소는 탐방로 상부 급경사지 외에도 탐방로 자체의 요철 및 경사, 탐방로 내 추락위험지, 탐방로 하부의 계곡 범람 등 다양하다. 실제 국립공원 탐방로에서는 탐방로 자체의 요철 및 고경사에 의한 부상, 심장돌연사 등의 안전사고가 빈번하게 발생하고 있으며, 추락과 하천범람에 의한 고립 등의 사고도 발생하고 있다.
본 연구에서는 탐방로 상부에 해당하는 급경사지를 포함하여 탐방로 자체, 탐방로 하부 등 탐방로의 전체적인 환경을 대상으로 종합적인 복합 재난 위험성을 평가하는 방법에 대해 고찰하였다. 탐방로의 전체적인 위험성 평가는 Kim (2014)에 의해 설악산국립공원을 대상으로 연구된 바 있으며, 이 연구에서는 GIS를 이용한 지형분석, 사면안정해석(SinMap 활용), 재해이력 분석 등 3가지 방법을 융합하여 탐방로 위험성을 평가하였다. 본 연구에서는 기존 방법과는 달리 현장조사를 기반으로 하여 탐방로 모든 환경에서의 위험성을 아우를 수 있는 평가를 시도하였으며, 평가를 위한 위험지수 산정 방식을 제안하였다. 위험지수의 산정은 통계학적 방법인 AHP 기법을 활용하여 최대한 정량적인 접근을 시도하고자 하였다.
탐방로의 종합적 위험성 개요
탐방로의 지형적 환경은 크게 탐방로 상부, 탐방로 자체, 탐방로 하부로 나눌 수 있다. 탐방로 상부는 낙석 및 산사태가 대표적인 재해가 될 수 있으며, 탐방로 상부 지형의 형상, 경사, 높이, 수리특성, 풍화상태, 불연속면 특성 등이 위험인자로 작용할 수 있다. 탐방로 자체의 위험요인으로는 탐방로 폭, 탐방로 경사, 요철 상태, 추락 위험, 탐방로 유실 및 침식 등을 들 수 있으며, 이들의 상태에 따라 심장돌연사, 체력고갈 및 부상으로 인한 조난 등의 발생 가능성(또는 위험성)을 평가할 수 있다. 탐방로 하부는 탐방로 하부 지반의 침식 및 유실에 의한 탐방로 지반의 약화, 하천이 존재할 경우 계곡수에 의한 범람 가능성 등이 위험요인으로 작용할 수 있다.
상기와 같은 탐방로 실제 위험환경 외에도 인문/사회 환경을 탐방로 종합 위험성 평가에 고려할 수 있다. 인문/사회 환경은 탐방객 빈도, 탐방로의 난이도, 안전사고 이력구간 유무 등을 주요 위험요인으로 포함시킬 수 있다. 특히, 탐방객 빈도는 피해도와 연관이 있는 것으로 위험도가 타 지역에 비해 낮을지라도 많은 탐방객이 이용하는 탐방로는 위험성이 높은 쪽으로 무게를 두어야할 필요가 있다. 또한 탐방로 난이도가 높은 구간은 고립, 부상 등의 발생 가능성이 상대적으로 높으므로 위험성 평가에 반영되어야 할 것이며, 안전사고이력 구간 역시 사고 재발 가능성에 기인하여 위험성 평가에 반영될 수 있다. 이와 같이 탐방로의 종합적 위험성은 탐방로 상부, 탐방로 자체, 탐방로 하부, 그리고 인문/사회 환경 등 총 4가지 영역을 포괄하는 의미이며, 탐방로 주변 위험환경 분석 모식도는 Fig. 1과 같다.
현장조사
본 연구에서는 탐방로 위험지수 산정 기법 개발을 위해 북한산, 도봉산, 설악산, 주왕산, 월출산 등 5개 국립공원을 대상지로 선정하였다(Fig. 2). 조사 체크리스트는 탐방로 상부, 탐방로 자체, 탐방로 하부 위험요소의 현장 상황과 인문/사회 요인을 종합적으로 기재하기에 적합하도록 고안하였으며, 간략화 및 객관화를 통해 추후 점수화의 편의성을 확보하고자 하였다. 본 연구에서 최종적으로 개발된 탐방로 위험성 평가 체크리스트는 Fig. 3과 같다.
현장조사는 5개 공원 법정 탐방로 전 구간을 대상으로 하였으며, 육안조사를 중심으로 수행되었다. 조사자는 기존의 취약구간 및 사고이력 구간을 미리 숙지한 뒤 탐방로 내 위험요소가 관찰되는 구간을 선정하고 해당 구간을 대상으로 체크리스트를 작성하는 방식으로 현장조사를 실시하였다. 위험구간은 탐방로 상부에서 낙석 및 토석류의 위험성이 인지되는 구간, 탐방로 자체가 매우 급경사를 이루거나 요철이 심하여 탐방객의 안전사고가 우려되는 구간, 그리고 탐방로 하부 계곡이 존재할 시 범람에 의한 피해가 우려되는 구간 등이 확인되는 구간을 대상으로 선정되었다. 탐방로 내 3가지 환경 중 하나라도 위험요소가 확인되면 위험구간 선정 대상으로 고려하였다. 현장조사 결과, 설악산이 위험구간으로 선정된 구간 수가 111개로 가장 많았으며, 전체 탐방로 연장 대비 위험구간의 연장 비율도 23.7%로 가장 높은 것으로 나타났다. 나머지 4개 공원은 13.6~16.4%의 위험구간 비율을 보였으며, 월출산은 위험구간 수가 23개로 가장 적은 것으로 확인되었다. 현장조사를 통해 분석된 대상 국립공원의 위험구간 연장 비율과 구간 수는 Table 1과 같다.
Table 1. Number and length proportions of risk sections for each park
탐방로 위험지수 산정 기법 개발
위험지수 산출 항목 및 공식 제안
위험지수 산출 항목은 조사 체크리스트에서 탐방로 상부, 탐방로 자체, 탐방로 하부, 인문/사회 요인에 속해 있는 주요 항목들 중 위험성 평가에 점수화될 수 있는 항목들이 우선적으로 추출되었다. 본 연구에서 만들어진 조사 체크리스트는 실제 탐방로 위험성을 평가하기 위해 필요한 항목들을 집약하고 선별하는 과정을 거쳤기 때문에 체크리스트 내 항목들은 대부분 위험지수 점수화를 위해 사용되었으며, 일부 항목들은 연관성과 유사성을 고려하여 통폐합되어 선별되었다(Table 2).
Table 2. Items extracted from trail environments for calculating the risk index
위험지수 산출 항목은 탐방로 상부 12개, 탐방로 자체 6개, 탐방로 하부 3개, 인문/사회 요인 5개 등 총 26개로 정하였다. 최종적인 위험지수 계산은 각 항목에 대한 점수를 모두 합산하는 방식을 택하였으며, 본 연구에서 제안하는 위험지수 공식은 식 (1)과 같다.
Ir(위험지수) = A + B + C + D + ( α + β ) (1)
A : 탐방로 상부 위험요소
B : 탐방로 자체 위험요소
C : 탐방로 하부 위험요소
D : 인문/사회 요인
α (가중치 1) : 위험구간 내 산사태 위험성 반영 점수(국립공원연구원 조사 내용 활용)
β (가중치 2) : 위험구간 내 기 급경사지 조사 현장 유무(국립공원관리공단 자료 활용)
위험구간 내 산사태 위험성이 높거나, 기 조사된 급경사지 현장이 존재할 경우는 가중치 α와 β를 추가로 합산하여 최종적인 위험지수가 계산되도록 하였다. 기조사 급경사지는 낙석 위험성이 상대적으로 높은 현장을 조사한 것이므로 유무에 따른 가중치를 적용하였다.
AHP 기법 개요
제안된 공식을 통해 위험지수를 계산하기 위해서는 Table 2의 각 항목들에 대한 적절한 배점이 부여되어야 한다. 위험요소를 점수화시키기 위한 노력과 시도들은 지금까지 주로 급경사지(비탈면)를 대상으로 이루어진 바 있다. 국토교통부는 도로비탈면의 투자우선순위를 산정하기 위해 위험도와 피해도를 점수화 하였으며(KICT, 2002, 2003, 2010), 행정안전부(전 국민안전처)는 급경사지의 위험요소들을 점수화 하여 재해위험도평가를 실시하고 있다.
본 연구에서는 탐방로 위험요소 항목들의 배점 결정을 위한 최대한의 정량적 근거를 마련하고자 통계학적 방법인 AHP (Analytic Hierarchy Process)를 활용하였다. AHP 기법은 한명 혹은 여러 명의 의사결정자가 참여하는 다기준(multiple-criteria) 의사결정 방법으로서 자료가 완비되지 않은 여건 하에서의 계획수립, 시간적으로 촉박한 상황에서의 의사결정 지원, 조직간 의견 대립 상황 하에서 종합적인 대응방안 수립 등 복잡한 문제에 부딪혔을 때 문제의 속성을 체계적(systematic), 계층적(hierarchy)으로 규명하여 문제를 정형화하고 단 시간 내에 최상의 결정을 수립하기 위한 방법이다. 즉, 여러 가지 대안들 중 상대적으로 중요한 것을 결정하는 것으로서, 본 연구에서는 탐방로 내 위험요소 항목들의 상대적 중요도를 분석하여 점수화 근거 자료로 활용하였다. AHP는 우선 문제 정의 및 설문지 조사를 수행하고 쌍대비교(pairwise comparison)를 통해 상대비중을 분석하는 과정으로 진행된다. 최종적으로는 일관성 지수 계산을 통해 신뢰성 검증 단계를 거치게 된다(Fig. 4). AHP 기법은 사업우선순위 선정, 도로의 노선 선정, 공법 선정을 위한 가중치 분석 등에 활용된바 있으며(Yang et al., 2002; Lee, 2005; Pyo, 2004), 산사태 유발인자 분석과 급경사지 재해 취약성 평가표 개발 연구 등에도 활용되었다(Yang et al., 2001; Chae et al., 2009).
위험지수 항목의 상대비중 계산
설문지는 총 5개의 대분류, 100개 문항으로 구성되었으며(탐방로 전체 환경 4개 항목/6문항, 탐방로 상부 요소 12개 항목/66문항, 탐방로 자체 요소 6개 항목/15문항, 탐방로 하부 요소 3개 항목/3문항, 인문/사회 요인 5개 항목/10문항), 전문가 집단 32명이 설문에 응답하였다.
설문지 결과를 이용하여 쌍대비교행렬 분석을 실시한 결과, 우선 탐방로 전체 환경에서는 탐방로 상부 환경이 위험성 평가에 있어서 나머지 3개 환경에 비해 2배 더 중요한 것으로 나타났다(Table 3). 탐방로 상부 위험요인에 대한 AHP 분석에서는 뜬돌위치, 뜬돌량, 높이, 이격거리, 불연속면 형태 순으로 높은 상대비중이 산출되었으며, 탐방로 자체에서는 요철상태, 체감난이도, 추락위험성이 높은 상대비중을 보였다(Table 4, 5). 탐방로 하부는 하천범람가능성이 가장 높은 상대비중을 보였으며, 인문/사회 요인에서는 구간 탐방객 빈도와 탐방로 난이도 등급이 높은 중요도를 차지하였다(Table 6, 7).
Table 3. Calculation of the relative weights of three environments around the trail and human/societal factor using pairwise comparison matrices.
Table 4. Calculation of relative weights of risk factors observed from the upper parts of trails
Table 5. Calculation of relative weights of risk factors observed from the trails themselves
Table 6. Calculation of relative weights of risk factors observed from the lower parts of the trails
Table 7. Calculation of the relative weights of human/societal factors
위험지수 항목의 배점 결정
상대비중을 이용한 항목별 최대 배점을 계산하기 위해 위험지수 총점을 결정하였다. 위험지수 총점은 200점 만점으로 설정하였으며, 탐방로 전체 환경에 대한 AHP 분석 결과에 따라 탐방로 상부 환경에 80점을 배정하고 나머지 환경들에는 각각 40점씩을 부여하였다. 현장 상황에 따라 탐방로 하부가 존재하지 않는 경우는 탐방로 상부와 탐방로 자체 점수에 일정 가중치를 곱하여 중요도 비율을 고려한 총점을 유지시켰다. 반대로 탐방로 상부가 존재하지 않는 경우에도 탐방로 자체와 탐방로 하부 점수에 일정 가중치를 곱하여 총점을 유지하였다(Table 8). 이는 탐방로 상부 또는 하부가 없는 환경에서 위험성이 충분히 인지되는 구간을 대상으로도 일정 수준의 위험지수가 산출될 수 있도록 하기 위함이다. 계산된 상대비중 값에 탐방로 환경 별 총점을 곱하여 산출된 위험지수 항목의 최대 배점은 Table 9와 같으며, 각 항목별 배점 범위는 Table 10과 같이 결정되었다. 탐방로 내 위험구간 별 위험지수 값은 상기 제안된 공식과 Table 10을 이용하여 계산 가능하다.
Table 8. Determination of the total risk score, considering AHP results and the trail environment
Table 9. Determination of the maximum score of each item by using relative weights and conversion coefficients (scores for each trail environment)
Table 10. Scores assigned to ranges of assessment items for calculating the risk index of each trail
*weight α : high risk of landslides (+5) , Very high risk of landslides (+10)
*weight β : There is 1 investigated slope within the section (+3)
There are 2 or more investigated slopes within the section (+5)
탐방로 위험지수 산출 결과
5개 공원 탐방로에서 선정된 위험구간에 대한 위험지수 계산 결과, 최소 64.2점에서 최대 159.0점의 분포를 보이는 것으로 나타났으며, 평균값은 113.4점으로 산출되었다. 위험지수는 100~130점 사이에서 가장 많이 집중되었으며 대체로 정규분포를 보이는 것으로 나타났다(Fig. 5).
각 공원 별로 위험지수의 분포현황을 분석한 결과, 설악산은 5개 공원 전체 위험지수 분포(Fig. 5)와 매우 유사한 형태의 분포 패턴을 보이는 것으로 나타났다. 북한산과 도봉산은 120~130점의 분포가 가장 우세한 것으로 나타났으며, 특히 다른 국립공원에 비해 130점 이상의 위험지수 분포 비율이 높은 것으로 분석되었다. 주왕산은 90~110점의 분포가 매우 우세하게 나타났으며, 월출산은 70~90점의 분포가 우세한 것으로 분석되어 타 공원에 비해 위험지수가 낮게 산출되었다(Fig. 6).
탐방로 현장 상황과 위험지수 계산 결과를 비교 분석한 결과, 100점 이하인 경우는 탐방로 내 일부 위험요소가 존재하나 비교적 위험성이 낮고 시급한 정비가 필요하지 않은 구간이 대부분인 것으로 나타났다. 한편, 120점을 초과하는 경우는 위험징후에 의한 예상피해도가 높아 정비계획 수립이 필요한 상태였으며, 특히 140점을 초과하는 경우는 위험성이 심각하여 긴급한 정비계획 수립 또는 유사 시 탐방객 통행 제한을 고려해야하는 탐방로 구간이 대다수를 차지하는 것으로 나타났다. 실제 설악산 흘림골 낙석 사망사고 구간은 150.0점, 도봉산 Y계곡 구간은 148.7점의 위험지수가 산출되었다. Table 11과 Fig. 7은 설악산 흘림골(위험구간 코드 : 설악08-T01-01) 사고이력 구간에 대한 위험지수 산정 결과 및 현장사진을 나타낸 것이다.
Table 11. Sample calculation of the risk index using the Heullimgol section in Seoraksan
또한 120점을 초과하는 다수의 탐방로 구간은 현재까지 사고이력이 보고된 구간, 위험성에 대한 탐방객 민원이 자주 제기된 구간, 연구팀의 현장조사 시 위험요소가 명확히 인지된 구간 등을 포함하는 것으로 나타났다.
이를 토대로 본 연구에서는 위험지수 범위에 따라 총 4가지의 등급을 제안하였다. 위험지수 100이하는 “관심(Concern)”, 100초과 120이하 “주의(Caution)”, 120초과 140이하 “위험(Dangerous)”, 140초과 “매우위험(Very dangerous)”으로 정의하였다.
설악산 탐방로를 대상으로 위험지수에 따른 4가지 등급을 적용시킨 결과, 비선대~양폭대피소(천불동 계곡), 무너미고개~나한봉(공룡능선), 금강문~십이폭포, 백담분소~영시암, 남교리공원지킴터~두문폭포 구간 등이 위험성이 높은 탐방로인 것으로 나타났다(Fig. 8). 천불동 계곡은 수려한 자연 경관과 함께 낙석의 위험성이 매우 높은 구간으로 이미 널리 알려진 탐방코스이며, 공룡능선은 설악산에서도 탐방 난이도가 매우 높고 이에 따른 탐방로 자체 위험성이 매우 높은 구간으로 정평이 나 있다. 금강문~십이폭포 구간은 2015년, 2016년 두 차례의 대형 낙석으로 인명 피해가 발생한 탐방로이며, 추가 낙석 위험성이 매우 높아 현재 출입이 통제된 상태이다.
토 의
본 연구에서는 탐방로 주변 환경을 고려하여 통합적인 재난 위험성 평가 개념의 위험지수 산정 공식을 제안하였다. 자연의 위험성을 정량화 하는 것은 쉬운 문제가 아니다. 따라서 여러 연구자들은 여러 가지 자연재해의 위험도와 피해도를 객관화 시키고, 최대한의 신뢰성을 확보한 정량화를 위해 노력하고 있다.
본 연구에서는 현장조사 기반으로 탐방로 위험성을 정량적으로 평가하고자 하였으나, 현장조사 자체가 일부 정성적이고 주관적인 판단이 가미될 여지가 있으므로 문제점이 제기될 수 있다. 우선, 탐방로 내 위험구간을 선정하는 기준이 조사자들 주관적 판단에 따라 상이할 수 있다. 당초 위험구간 선정 기준을 통일시키고 여러 조사자의 눈높이를 일정 수준으로 맞춘다 할지라도 실제 현장에서 체감적으로 느끼는 위험 정도는 다를 수 있다. 따라서 본 연구에서 제안된 위험지수 산출 방법이 다수의 연구자에게 효과적으로 활용되기 위해서는 위험구간 선정의 객관적 지표 정립에 대한 지속적인 노력이 필요할 것으로 판단된다.
시범 대상지를 통한 위험지수 산출 결과, 위험지수가 100~130점 사이에 집중적으로 편중되어 나타난다. 이는 점수간의 변별력이 떨어지는 것으로 해석될 수 있으며, 신뢰성 문제 제기로 이어질 여지가 있다. 이와 관련하여 본 연구에서 제안된 4개의 위험지수 등급 범위도 향후 개선 연구가 진행되어야 할 것으로 사료된다. 예컨대, 등간격의 점수 분포로 위험 정도가 등급화 되는 것이 가장 효과적이며 정량적으로 보일 수 있다. 그러나 탐방로 환경은 대부분 유사한 형태와 특성을 보인다는 점을 감안할 때 여러 가지 한계점이 드러났다. 이를 해결하기 위해서는 다양한 탐방로 조사 자료의 빅데이터 구축, 조사 체크리스트의 세분화, 위험요소 항목들의 중요도 재평가, 위험성을 반영할 수 있는 추가적인 가중치 연구 등이 지속적으로 이루어져야 할 것이다. 또한 현장조사를 기반으로 하되 해당구간에 적합한 안정성 해석을 실시하여 그 결과를 정량적인 지표로 활용한다면 보다 신뢰도 높은 탐방로 위험지수가 개발될 것으로 기대한다.
