2.1.1 연구 대상 지역 선정

본 연구의 대상지인 세종시는 2012년 공식 출범 이후 지속적인 도시개발이 이루어지면서 중심지역과 배후지역 간 인프라 및 지형적 차이가 뚜렷하게 나타나는 현재 진행형 계획도시이다. 이러한 특성은 도시화와 기후변화가 도시 침수에 미치는 영향을 종합적으로 분석하기에 적합한 조건을 제공한다.

도시개발로 불투수면적이 증가하면서 세종시의 도시 침수 위험은 더욱 가중되고 있다. 불투수면적 비율은 2012년 15.2%에서 2020년 19.1%로 증가했으며, 행복도시 개발이 진행된 동(洞)지역은 같은 기간 16.5%에서 38.8%로 급증하였다. 반면 읍⋅면지역은 15.1%에서 16.4%로 비교적 완만한 증가세를 보였다. 이러한 불균형한 변화는 중심지역이 급격한 토지이용 변화를 겪고 있음을 보여주며, 이에 따른 침수 위험의 심화 가능성을 시사한다^{(Sejong Special Self-Governing City, 2021)}.

세종시의 재해 취약성 분석 결과 역시 이러한 경향을 뒷받침한다. 도시종합재해 취약성 평가에 따르면 총 727개 조사 대상지 중 1등급(가장 취약) 지역은 조치원읍 18개소에 한정되었고, 2등급 지역이 387개소로 전체의 약 56%를 차지하였다^{(Sejong Special Self-Governing City, 2024)}. 조치원읍은 집중호우 시 반복적인 침수 피해가 발생하는 대표적인 지역으로 2017년 7월에는 도로 침수와 교통 통제가 있었고 2022년 8월에는 토사유출 피해가 보고되었다. 이로 인해 응급 의료 서비스 접근성이 저하되고 대중교통망이 마비되어 시민 이동권이 제한되는 등 도시 기능과 시민 안전성에 부정적인 영향을 초래하였다.

따라서 세종시는 도시화와 기후변화로 인한 도시 침수 문제를 분석하고, 도시 침수가 시민 안전성과 도시 기능에 미치는 영향을 평가하기에 적합한 연구 대상지이다. 나아가, 공간적 특성과 도시화 과정이 이러한 영향에 어떻게 작용하는지를 면밀히 분석하는 것은 향후 맞춤형 정책 수립과 회복탄력성 강화를 위해 필수적이다.

2.1.2 공간적 범위

본 연구의 공간적 범위는 세종시 전체를 대상으로 하되, 도시 침수 위험의 분포를 명확히 분석하기 위해 중심지역과 배후지역으로 구분하였다. 세종시는 계획도시로 개발되면서 지역별 도시화 속도와 공간적 특성이 크게 달라졌으며, 이에 따라 도시 침수의 영향 또한 지역마다 다르게 나타날 가능성이 높다. 중심지역은 세종시의 행정중심복합도시와 조치원읍으로 정의하였으며, 두 지역은 세종시 내에서 행정적⋅경제적 기능을 담당하는 핵심 공간이다. 중심지역의 녹지면적은 52.3%, 불투수면적은 약 27%로 나타나(Fig. 3, Fig. 4), 상대적으로 높은 인프라 밀집으로 인해 침수 위험이 클 것으로 예상된다. 반면, 배후지역은 그 외의 지역으로 구분하였으며, 녹지면적이 93.4%에 달하고 불투수면적은 13.2% 수준으로 나타나(Fig. 3, Fig. 4), 상대적으로 자연적 완충 기능을 유지하고 있는 것으로 평가된다. 따라서 본 연구는 중심지역과 배후지역의 도시화 수준 및 공간적 특성이 도시 침수에 미치는 영향을 분석하고, 지역별 맞춤형 대응 전략을 제시하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 GIS(지리정보시스템)을 활용하여 두 지역의 침수 위험도를 정량적으로 비교하고, 공간적 차이에 따른 영향을 평가하였다.

2.1.3 시간적 범위

세종시의 도시화 진행과 이에 따른 도시 침수 위험 변화를 분석하기 위해 2020년을 기준으로 시스템 다이내믹스 모델링의 변수값을 설정하였다. 2020년은 세종시가 2012년 공식 출범한 이후 도시개발이 본격적으로 진행된 시기이며, 2040년 조성 완료를 목표로 하는 장기 계획의 중간 지점에 해당하므로 연구의 기준연도로서 적절하다^{(Sejong Special Self-Governing City, 2024)}. 기준연도인 2020년의 도시화 수준, 불투수 면적 비율, 강우 강도 등의 데이터를 활용하고, 이를 바탕으로 미래 시뮬레이션 기간을 2040년까지 20년 동안의 변화를 1년 단위로 시뮬레이션하여 시간의 흐름에 따라 어떻게 변화하는지 분석하였다.

2.2.1 공공데이터 기반 자료 구축

기상청, 공공 데이터 포털, 세종시 데이터 포털 등의 기관에서 제공하는 데이터를 바탕으로 강우량, 강우 강도, 불투수 면적 비율, 배수 시스템 설계 용량, 인구 변화 등 도시 침수 및 시민 안전성과 관련된 다양한 데이터를 확보하였다. 기상 자료의 경우, 2015년부터 2024년까지의 월별 강우량과 2019년부터 2024년까지의 강우 강도 변화를 분석하여 Fig. 1과 같이 제시하였다. 이때 전체 강우량은 집중호우 기간의 변화를 분석하고, 도시 침수 발생의 주요 요인으로 꼽히는 강우 강도는 기상청에서 정의한 강한 비의 기준은 15 mm/hr 이상 발생 횟수와 연도별 최대 강우 강도를 산출하였다. 또한, 폭우로 인한 사회기반시설별 피해액과 재난 상황 발생 횟수(Table 1), 긴급 대응 시스템 구축 현황 중 3차 병원 병상 수 및 소방시설 수(Table 2)에 해당하는 자료를 수집하여 세종시의 재해 대응 현황을 파악하였다. 도시 인프라 데이터는 배수 시스템 설계 용량과 유수지 현황, 그리고 「2040 세종도시기본계획」에 반영된 녹지면적 확장 계획 등을 포함하였다.

Fig. 1. Annual rainfall in Sejong City.

Fig. 2. Demographic status by Town, township, and neighborhood in Sejong City.

공공데이터 활용을 통해 연구의 객관성을 확보하였으나, 세부 분석에 필요한 데이터는 공간적⋅시간적 범위가 충분히 세분화되지 않았으며, 제공되는 데이터의 다양성에도 한계가 있었다. 이를 보완하기 위해서는 관련된 선행연구 및 지자체⋅국가 보고서를 활용하여 데이터를 확보하였다.

2.2.2 GIS(지리정보시스템) 활용 자료 구축

국토교통부(V-world)에서 제공하는 토지피복도(Shapefile)를 GIS로 가공하여 녹지면적과 불투수면적으로 구분하였다. 녹지면적은 초지, 습지 등을 포함하고, 불투수면적은 시가화건조지역 등을 기준으로 면적을 산출하였다. 도출된 면적 데이터는 중심지역과 배후지역의 공간적 토지이용 특성을 파악하는 자료로 활용되었으며, 이 중 불투수면적은 도시 침수 위험의 동적 상호작용을 설명하기 위한 핵심 변수 중 하나로 반영되었다. 이러한 분석을 토대로 중심지역과 배후지역 간 녹지면적과 불투수면적의 분포 차이를 비교하였다.

녹지면적 분석 결과, 배후지역은 중심지역보다 전반적으로 넓은 녹지면적을 보유하고 있어 자연 기반 홍수 저감 기능을 수행할 가능성이 높았다(Fig. 3; ^{European Environment Agency, 2021; Fletcher et al., 2015)}. 반면 중심지역은 도시화로 인해 녹지면적이 상대적으로 적었으나, 행정중심복합도시 내 공원 및 녹지 조성 정책을 통해 녹지 확보 노력이 지속되고 있었다. 이러한 정책은 도시 침수 완화와 생활환경 개선에 기여하며, 계획적인 녹지 조성을 통해 인공 배수 시스템에 대한 의존도를 줄이는 역할을 한다^{(Haase et al., 2014; O’Donnell et al., 2017)}.

불투수면적 분석 결과, 도시개발이 집중된 중심지역에서 비율이 높게 나타났으며, 이는 지표 유출 증가와 도시 침수 위험 상승 가능성을 시사한다. GIS 기반 지도화(Fig. 4)는 불투수면적의 공간 분포와 도시 침수 취약성 간의 관계를 시각적으로 분석할 수 있는 근거를 제공하였다.

이러한 공간 분석은 도시화로 인한 토지이용 변화와 패턴을 규명하고, 도시 침수 취약지역을 식별하며, 기후 재해 대응 및 도시 계획 과정에서 고려해야 할 요소를 도출하는 데 기여하였다. 또한, 공간적 차이를 시각화함으로써 연구 결과의 해석력을 높이고 정책적 활용 가능성을 확장하였다.

Fig. 3. Distribution of green space. (a) Impervious surfaces make up 52.3% of the Core Zone. (b) Impervious surfaces account for 93.4% of the Peripheral Zone.

2.3.1 시스템 다이내믹스 모델링 설계

도시 침수와 시민 안전성 간의 상호작용을 체계적으로 분석하기 위해 도시 침수 모듈과 시민 안전성 모듈로 구분하여 모델을 구축하였다. 두 모듈은 상호 연결되어 도시화와 기후변화가 도시 침수 위험을 심화시키고, 그 결과 시민 안전성에 파급 효과를 미치는 구조를 형성한다.

도시 침수 모듈은 도시화율⋅불투수면적 비율⋅강우 강도⋅배수 용량 등 핵심 요인 간의 상호작용을 설명한다. 도시화율 증가는 불투수면적을 확대시켜 지표 침투를 제한하고 강우 유출량(Rainfall Runoff Volume)을 증가시키며, 이는 배수 시스템 용량 초과 시 침수 위험으로 이어진다^{(Kim et al., 2011; Ha and Jeong, 2017)}. 강우 강도와 지속시간은 유출량을 직접적으로 증대시키며, 첨두 유출량(Peak Runoff)과 침수 잔류량(Residual Inundation Volume)을 결정하는 주요 요인으로 작용한다^{(Fletcher et al., 2015; Geum et al., 2018; Thakali et al., 2016)}. 발생한 강우 유출수는 일부 저류지로 유입되나, 저류지 용량이 불충분하거나 초과될 경우 잉여수가 첨두 유출량으로 전환되어 도로 표면으로 흘러가며 침수 잔류량을 증가시킨다^{(Chang et al., 2013)}. 따라서 저류지는 도시 침수 완화 과정에서 완충 역할을 수행하며, 배수 가능 용량과 결합해 침수 위험 수준을 결정한다. 배수 가능 용량은 배수펌프 가동률⋅설계 배수 용량⋅하수관 용량에 의해 결정되며, 용량이 충분하지 못할 경우 도시 침수율은 더욱 상승하고, 결과적으로 사회기반시설⋅수리 인프라⋅교통 인프라 피해와 직결된다.

시민 안전성 모듈은 도시 침수율이 시민의 건강과 안전에 미치는 영향을 설명한다. 도시 침수율 상승은 부상 위험과 수인성 질병 발생을 확대시켜 건강 위험률을 높인다^{(Kim et al., 2011; KDCA, 2020)}. 동시에 사회서비스⋅수리⋅교통 인프라 피해는 긴급 대응 효율성과 대피 효율성을 저하시킨다^{(Cutter et al., 2003)}. 긴급 대응 효율성은 대응 인력⋅장비⋅의료 가능 현황에 의해 결정되며, 대피 효율성은 대피 가능 인구, 대피소 수용 인원, 임시 대피소 현황에 따라 달라진다^{(Thompson et al., 2016; World Health Organization, 2024)}. 위험경보 효과성은 경보 전달 범위⋅대상 인구⋅속도로 구성되며, 효과성이 높을수록 대피 효율성이 향상되어 시민 안전성에 긍정적 영향을 미친다. 반대로 대응 및 대피 체계가 모두 미흡할 경우 시민 안전성은 전반적으로 저하된다^{(Crisis Management, 2013; Cutter et al., 2003; Sadiq et al., 2023)}.

Fig. 4. Distribution of impervious sreas. (a) Impervious surfaces constitute 27% of the Core Zone. (b) Impervious surfaces make up 13.2% of the Peripheral Zone.

Fig. 5. Interrelationships between urban flooding and citizen safety: Causal loop diagram.

이러한 인과 구조 분석 결과, 첨두 유출량과 침수 잔류량은 도시 침수율을 매개하여 건강⋅안전 지표에 부정적 영향을 미치는 핵심 변수로 확인되었다. 따라서 핵심 변수들에 영향을 미치는 주요 변수들을 중심으로 이후 모의 시나리오에서 정책 개입 효과를 검증하였다.

2.3.2 변수 정의 및 초기값⋅관계식 산정

도시 침수와 시민 안전성 간 인과구조를 정량적으로 산정하기 전, 기능적 특성에 따라 Stock(상태 변수)⋅Flow(유량 변수)⋅Auxiliary(보조 변수)로 분류하였다.

도시 침수 모듈에서는 저류 가능 용량⋅저류지 사용량⋅배수 가능 용량과 같이 시간이 지남에 따라 축적되는 값은 Stock 변수로, 강우 유출량⋅저류지 유입량⋅첨두 유출량⋅배수량과 같이 시스템 내에서 이동 및 변화를 나타내는 값은 Flow 변수로, 강우 강도⋅설계 저류지 용량⋅배수펌프 가동률⋅하수관 용량과 같이 시스템 전반의 거동을 조정하거나 지표로 산출되는 값은 Auxiliary 변수로 분류하였다.

시민 안전성 모듈에서는 사회서비스 인프라 피해⋅수인성 질병 발생 현황⋅긴급 대응 인력⋅응급 의료 장비 등과 같이 재해로 인한 피해 및 자원 현황을 누적하여 나타내는 값은 Stock 변수로, 건강 위험률⋅경보 전달 인구⋅대피 효율성⋅긴급 대응 효율성 등과 같이 Stock이나 Flow에서 함수적으로 산출된 값은 Auxiliary 변수로 분류하였다. 이러한 구분은 모델의 동적 구조를 명확히 해석하고 변수 간 관계를 체계적으로 파악하는 데 기여한다. 각 변수의 세부 분류 결과는 Table 3에 제시하였다.

변수의 특성에 따른 분류 이후, 각 변수의 초기값은 주로 2020년 세종시 자료와 공공데이터 통계를 기반으로 산정하였다. 예를 들어, 강우 강도는 통계청 기상 관측 자료를 활용하였으며, 15 mm/hr 이상의 강우를 강한 비로 정의해 적용하였다. 배수 펌프장의 설계 강우 강도와 설계 저류지 용량 등 주요 배수⋅저류 관련 시설 값은 ^{Seoul Metropolitan Government (2019)}에서 제시한 대표값을 적용하였다. 모든 변수는 모델의 비교 가능성을 확보하기 위해 단위와 스케일을 정확히 구분하고 일부는 통일하였다.

도시 침수 모듈의 경우, 도시화율은 인구 밀도⋅사회기반시설 밀집도⋅2⋅3차 산업 종사자 비율을 정규화하여 산정하였으며, 불투수면적 비율과 결합되어 강우 유출량 산정의 입력값으로 활용되었다. 강우 유출량은 합리식 계열 방정식(Q = C⋅I⋅A)을 기반으로 불투수면적⋅강우 강도⋅강우 지속시간을 곱해 산정하였으며, 이후 저류지 유입량 계산에 반영되었다. 저류지 관련 변수는 대표 설계 용량값을 초기값으로 적용하였고, 유입⋅방출 관계식은 저장 용량을 고려해 설정하였다. 첨두 유출량은 강우 유출량⋅저류지 유입량⋅저류지 방출량의 상호작용을 반영하여 산정되었으며, 배수량은 배수펌프 가동률⋅설계 배수 용량⋅하수관 용량을 조건으로 계산되었다. 최종적으로 침수 잔류량은 첨두 유출량에서 배수량을 차감하는 방정식을 통해 도출되었고, 이는 도시 침수율 산정의 핵심 지표로 활용되었다.

시민 안전성 모듈에서는 도시 침수율과 연계된 사회⋅보건 지표를 변수화하였다. 사회기반시설⋅수리⋅교통 인프라 피해는 ^{MOIS (2021)} 재해연보에 기록된 연간 피해액을 기초값으로 적용하였다. 수인성 질병 발생 현황은 ^{Korea Disease Control and Prevention Agency (KDCA, 2020)}의 감염병 감시연보 내 법정감염병 통계 중 수인성 질병에 해당하는 값을 전체 감염병 대비 비율로 환산하여 반영하였다. 건강 위험률은 질병 발생률과 침수로 인한 부상 위험을 합산하여 산정하였다. 긴급 대응 인력과 장비 현황은 세종시 보건소⋅시청 자료를 기반으로 초기값을 설정하였으며, 이를 바탕으로 긴급 대응 효율성 산정에 반영하였다. 경보 관련 변수는 세종시 인구통계와 선행연구에서 제시된 전달 속도를 결합하여 위험경보 효과성을 정량화하였다. 대피 변수는 세종시 제공 자료를 기반으로 임시 대피소 수와 수용 인원을 기초값으로 설정하고, 이를 대피 가능 인구와 결합하여 대피 효율성 산정식에 적용하였다

이와 같이 각 변수의 초기값은 공공데이터(통계청⋅행정안전부⋅기상청⋅질병관리청 등)와 선행연구(서울특별시 등) 를 근거로 설정하였으며, 관계식은 기존 문헌에서 제시된 식을 적용하거나 기초자료를 수학적으로 재구성하여 도출하였다. 두 모듈의 주요 변수에 대한 단위, 관계식, 초기값, 관련 문헌은 Table 4에 제시하였다.

2.3.3 정책 시뮬레이션 시나리오 설계

앞서 구축한 Fig. 5를 활용하여 도시 침수와 시민 안전성에 미치는 영향을 평가하기 위해 다양한 시나리오를 고려하여 Table 5와 같이 설정되었다. 본 연구에서는 현황 유지 시나리오(Undesirable), 잠재적 위험 시나리오(Potential Risk), 배수 시스템 강화 시나리오(Strategic), 녹지면적 확대 시나리오(Adaptive), 통합 정책 시나리오(Transformative) 등 총 5가지의 정책 시나리오를 설정하였다. 각 시나리오의 변수 설정은 관련 선행연구 및 정책적 기준을 바탕으로 이루어졌으며, 도시화와 기후변화에 따른 영향을 반영하도록 구성되었다. 특히, 공간 위계별 특성의 차이를 반영하기 위해 중심지역과 배후지역으로 나누어 각 시나리오별 모델링을 시행했다.

중심지역은 사회기반시설이 밀집하여 불투수면적이 높은 지역으로, 도시 침수 위험이 상대적으로 높으며 배수 시스템 확충이 주요한 해결책이 될 것이라고 예상하는 지역이다^{(Ma et al., 2022)}. 반면, 배후지역은 자연 기반 홍수 저감 기능을 포함한 지역으로 녹지면적 확대를 통한 침수 저감 효과가 보다 두드러질 가능성이 높을 것으로 예측된다^{(O’Donnell et al., 2017)}. 이러한 공간적 특성을 반영하여, 동일한 정책이라도 중심지역과 배후지역에서 상이한 효과를 나타낼 수 있음을 예측하였다.

현황 유지 시나리오(Undesirable)는 매년 약 1%씩 증가하는 도시화율 추세를 유지하는 경우를 가정하고, 강우 강도 및 배수 시스템은 2020년의 상태를 유지하는 조건으로 설정하였다. 이는 2020년의 도시 관리 정책이 변화하지 않을 경우, 도시 침수 위험과 시민 안전성이 어떻게 변하는지를 평가하기 위함이다. 잠재적 위험 시나리오(Potential Risk)는 급변하는 기후로 인해 강우 강도가 50% 증가(RCP 8.5 시나리오 기반 산정)하고, 불투수면적 비율이 20% 확대(연평균 증가율 약 0.3%*도시화 가속화 4배 산정)하는 경우를 가정하였다. 배수 시스템 강화 시나리오(Strategic)는 배수 시스템의 용량과 강우 강도를 각각 현재 대비 30%(동탄 2 신도시 설계기준 산정)와 20%로 증가시키고 불투수면적 비율은 현 수준을 유지하는 조건으로 설정되었다. 해당 시나리오는 중심지역과 배후지역에서의 배수 시스템의 확충이 도시 침수 위험 완화와 시민 안전성 향상에 미치는 효과를 비교 및 분석하는 데 중점을 둔다. 녹지면적 확대 시나리오(Adaptive)는 불투수면적 비율을 20% 감소(서울시 물순환 선도도시 정책 기반 산정)시키는 정책을 반영하였다. 해당 시나리오는 자연기반해법(Nature-based Solution, NbS)을 적용하여 도시 침수 완화와 시민 안전성 효과를 평가하는데 초점을 맞추었다. 본 연구에서 이를 Adaptive로 명명한 이유는 NbS가 도시 시스템의 급격한 구조 변화 없이도 환경적 충격에 점진적으로 적응(Adapt)하도록 지원하는 특성을 반영하기 위함이다. 즉, 자연 기반의 흡수⋅저감 기능을 통해 위험을 완화하는 과정은 시스템 차원에서의 적응적 대응을 의미한다. 마지막으로, 배수 시스템 강화와 녹지면적 확대를 병행하는 통합 정책 시나리오(Transformative)는 강우 강도가 20% 증가하는 조건 내에서 불투수 면적을 20% 감소시키고, 배수 시스템 용량을 30% 증가시키는 전략을 반영하였다. 이는 실현 가능성과 시너지 효과 기반으로 적용 비율을 산정하였으며, 단일 정책보다 종합적인 접근법이 공간 위계별로의 기여 정도를 비교 분석하기 위해 설정하였다. 해당 시나리오는 Transformative로 정의되었는데, 이는 단일 요소의 보완을 넘어 인프라 시스템 전반의 구조적 변화를 유도하고 도시가 기후위기에 대응하는 방식을 변혁(Transform)하는 과정을 의미하며, 그린 인프라와 그레이 인프라의 통합을 통해 시스템 차원의 전환적 효과를 달성하고자 하는 전략적 성격을 갖는다.