정준 상관 분석을 이용한 침수 취약성 지수 개발 및 활용

Development and Application of a Flood Vulnerability Index Using Canonical Correlation Analysis

기후 온난화에 따른 집중호우의 증가로 침수 피해의 빈도와 규모가 증가하고 있다. 이에 침수 피해 위험 예측 연구는 중요하고 필수적인 분야로 부각되고 있다. 본 논문에서는 다양한 다변량 통계 기법을 사용하여 침수 피해 지역을 예측하는 새로운 모형을 구축하고자 한다. 모형 구축을 위한 데이터로 ‘지번별 토지 특성’ 데이터를 이용하였고 모형 검증을 위하여 침수 피해 데이터를 추가로 사용하였다. 변수는 직접 위험 요인과 간접 위험 요인으로 구분했으며, 인자분석과 정준 상관 분석을 통해 변수의 가중치를 반영한 직접 취약성 지수와 간접 취약성 지수를 산출하였다. 두 지수를 결합하여 최종 침수 취약성 지수를 산출하였고 취약성 지수의 활용성을 높이기 위하여 위험 수준에 따라 Stanine 점수로 재구분하였다. 구현된 방법은 경기도 지역 데이터에 적용하였고 모형의 확장성을 검증하기 위하여 전북특별자치도의 데이터에 적용하여 예측 결과를 확인하였다. 이를 통해 본 연구의 모형이 다양한 지역에서 적용 가능성을 입증하였다. 본 연구에서 제안하는 방법은 실제 침수 여부를 전혀 사용하지 않고 취약성 지수를 사용하여 예측 능력을 확인하였고 침수 피해 데이터가 존재하지 않는 지역에서도 침수 피해 위험을 효과적으로 예측하고 예방할 수 있는 방법론을 제시한다. 또한 침수 피해 위험을 시각적으로 이해하고 대책 수립에 활용할 수 있도록 대시보드를 구현하였다.

Global warming increases heavy rainfall, escalating flood damage and highlighting the importance of flood risk prediction research. The objective of this paper is to develop a new model for the prediction of flood damage risk areas, utilizing multivariate statistical methods. We used data on land characteristics by street number to build the model and flood damage data to validate the model. The variables were categorized into direct and indirect risk factors, and a direct vulnerability index and an indirect vulnerability index reflecting the weights of the variables were calculated through factor analysis and canonical correlation analysis. We combined two indices to produce the final flood vulnerability index(FVI), which was then reclassified into Stanine scores according to the risk level to improve the utility. The method was applied to Gyeonggi-do data, and its scalability was verified by predicting the FVI for Jeonbuk-do. The methodology proposed in this study confirms the ability to predict and prevent flood damage risk using the FVI without actual flooding data, and it presents a method that can effectively predict and avoid flood damage risk even in areas where flood damage data does not exist. We also implemented a dashboard to visually understand the risk of flood damage and utilize it for countermeasure planning.