최근 한국은 2018년도부터 발생된 연간 가뭄현황에 대한 주요 통계를 국가가뭄정보통계집으로 정기적으로 발간 중이다. 가뭄피해의 명확한 범주화를 위해서는 피해도에 영향을 주는 취득가능한 주요인자에 대한 정립이 우선적으로 필요하다. 본 연구에서는 공인된 자료이며, 자료출처 및 작성근거가 명확한 국가가뭄정보통계집(2018-2020)에서 제시된 피해관련 자료를 활용하고, 지역별 용수사용특성(생활용수, 농업용수)을 추가적으로 반영하여 국내 161개 지자체에 대한 지역별 가뭄피해도의 군집분석을 실시하였다. 가뭄 피해도의 지역적 분류를 위한 군집 알고리즘은 계층 군집 분석 알고리즘(Hierarchical Clustering)을 사용하였다. 가뭄피해도 군집분석을 실시하기 위한 인자구성은 종합가뭄, 생공가뭄, 농업가뭄에 따른 가뭄 피해도를 나타낼 수 있도록 크게 4가지 방법으로 구분하여 분석을 실시하였다. 분석결과 용수별 사용특성과 과거피해이력에 따라 지역적 군집화가 잘 나타나는 것을 확인하였다. 이와 같은 군집화 기반의 지역적 피해도 분류정보와 용수별 가뭄피해의 영향인자(모니터링 자료 등)를 추가적으로 고려할 경우 가뭄상황 및 지역별 용수사용특성에 따른 지자체의 피해민감도를 정량적으로 제시할 수 있을 것으로 기대된다.
Recently, Korea has regularly published statistics on the current state of annual droughts that have been occurring since 2018 in the National Drought Information Statistics. For a clear categorization of drought damage, it is necessary to first establish the major factors that affect the degree of damage. In this study, damage-related data from the National Drought Information Statistics Collection (2018-2020) were examined to obtain the regional characteristics of water use resulting in regional drought damage to 161 local governments in Korea. Cluster analysis was performed, and a hierarchical clustering algorithm was used for the regional classification of drought damage. The factor composition was analyzed by dividing it into four major methods to represent the drought damage caused by general, living, and agricultural droughts. The analysis confirmed that regional clustering appeared according to the characteristics of water use and past damage history. If such clustering-based regional damage classification information and factors affecting drought damage by water are considered, it is expected that the damage sensitivity of local governments according to the drought situation and regional water use characteristics can be presented quantitatively.
1. 서론
2. 방법론
3. 적용 및 결과
4. 결론
감사의 글
References