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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 김근세
- 발행연도
- 2017
- 저작권
- 성균관대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수39
이 논문의 연구 히스토리 (2)
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우리나라를 비롯한 전 세계각지에서는 매년 다양한 재난을 경험하고 있으며, 수많은 인적?물적 피해를 입고 있다. 특히, 우리나라의 경우 지리적?기상학적 특성으로 인해 매년 자연재난이 반복적으로 발생하고 있으며, 도시형 재난은 점점 일상화되어 가고 있다. 그러나 우리나라는 재난발생 이전에 예방중심의 재난관리 정책 노력을 기울이기보다는 재난을 돌발적인 상황으로만 간주하여 일회적인 복구로만 대응해왔다. 더욱이 지방자치세 실시 이후, 지역실정에 적합한 재난관리 방안을 마련하기보다는 중앙정부에 대한 의존도가 높아 초기 대응을 효과적으로 수행하고 있지 못하고 있다.
본 연구는 이러한 문제의식 하에 예방중심의 관리 측면에서 최근 관심이 증대되고 있는 ‘재난 회복력’의 개념에 주목하고자 한다. 즉, 본 연구의 목적은 지방자치단체의 재난 회복력에 대하여 연구하는 것이며, 크게 세 가지 목적으로 진행된다. 첫째, 재난 회복력 비용 개념에 주목하여 이를 사전에 예측할 수 있는 지표를 제안한다. 둘째, 제안된 지표를 점수화하여 실제 기초자치단체에 적용한다. 셋째, 기초자치단체의 재난 회복력 수준을 끌어올릴 수 있는 방안을 제시하고자 지표 연구결과를 바탕으로 재난 회복력 비용에 영향을 미치는 공간적 요인을 탐색한다.
연구목적에 따른 결과는 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 기초자치단체를 대상으로 재난 회복력의 수준을 사전에 진단할 수 있는 여섯 가지 예측지표 즉, 사회적?경제적?제도적?사회기반시설?지역사회자본?생태적 회복력 지표를 제안하였다. 또한 실제 기초자치단체에 적용하기 위해 지표별 총 44개의 예비 대리변수를 제시하였다. 특별히 본 연구에서는 대리변수를 선정하기 위해 두 가지 시나리오 분석을 수행하였다. 먼저, 시나리오 1 분석은 이론적 논의에 기반하여 대리변수를 선정하는 것으로 총 44개 대리변수를 선정하였다. 다음으로, 시나리오 2 분석은 신뢰도 분석에 기반하여 대리변수를 선정하는 것으로 총 28개 대리변수를 선정하였다.
둘째, 수도권을 대상으로 제안된 지표를 시나리오별로 점수화하여 측정하였다. 그 결과, 두 가지 시나리오에 따라서 최종 점수 및 순위의 변동이 약간 있었지만 전반적으로 서울과 경기도의 재난 회복력 수준은 비슷한 것으로 분석되었다. 상대적으로 인천은 서울과 경기도에 비해 낮은 수준의 재난 회복력을 지니고 있는 것으로 나타났다. 이는 적어도 수도권으로 지역을 한정하여 재난 회복력 수준을 향상시켜야 한다면 서울과 경기도보다는 인천에 더 많은 관심을 기울여야함을 시사한다. 동시에 경기도 군 단위 지역의 경우 공통적으로 생산가능인구 비율은 낮고, 재난취약계층 인구는 많아 점수가 낮게 분석되었다는 점에서 대상자 중심의 재난관리 방안이 필요한 것으로 보인다.
셋째, 재난 회복력 비용에 영향을 미치는 요인을 탐색하기 위해 시나리오별로 공간회귀분석을 수행한 결과, 재난 회복력 비용의 영향요인은 대리변수의 선정과 회귀분석의 유형에 따라 달라질 수 있음을 확인하였다. 다만, 공통적으로 유의미하게 도출된 사회기반시설 회복력 지표와 상대적으로 회귀계수의 값이 크게 분석된 지역사회자본 회복력 지표를 중심으로 수도권의 재난 회복력 수준을 향상시킬 수 있도록 관리해야할 것으로 판단된다.
본 연구는 데이터를 기반으로 재난 회복력에 대한 실증분석을 시도하였다는 점에서 의의가 있지만 연구 대상을 수도권과 자연재난으로 한정하였다는 점에서 한계를 가지며, 이는 후속 연구의 과제로 남긴다.
본 연구는 이러한 문제의식 하에 예방중심의 관리 측면에서 최근 관심이 증대되고 있는 ‘재난 회복력’의 개념에 주목하고자 한다. 즉, 본 연구의 목적은 지방자치단체의 재난 회복력에 대하여 연구하는 것이며, 크게 세 가지 목적으로 진행된다. 첫째, 재난 회복력 비용 개념에 주목하여 이를 사전에 예측할 수 있는 지표를 제안한다. 둘째, 제안된 지표를 점수화하여 실제 기초자치단체에 적용한다. 셋째, 기초자치단체의 재난 회복력 수준을 끌어올릴 수 있는 방안을 제시하고자 지표 연구결과를 바탕으로 재난 회복력 비용에 영향을 미치는 공간적 요인을 탐색한다.
연구목적에 따른 결과는 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 기초자치단체를 대상으로 재난 회복력의 수준을 사전에 진단할 수 있는 여섯 가지 예측지표 즉, 사회적?경제적?제도적?사회기반시설?지역사회자본?생태적 회복력 지표를 제안하였다. 또한 실제 기초자치단체에 적용하기 위해 지표별 총 44개의 예비 대리변수를 제시하였다. 특별히 본 연구에서는 대리변수를 선정하기 위해 두 가지 시나리오 분석을 수행하였다. 먼저, 시나리오 1 분석은 이론적 논의에 기반하여 대리변수를 선정하는 것으로 총 44개 대리변수를 선정하였다. 다음으로, 시나리오 2 분석은 신뢰도 분석에 기반하여 대리변수를 선정하는 것으로 총 28개 대리변수를 선정하였다.
둘째, 수도권을 대상으로 제안된 지표를 시나리오별로 점수화하여 측정하였다. 그 결과, 두 가지 시나리오에 따라서 최종 점수 및 순위의 변동이 약간 있었지만 전반적으로 서울과 경기도의 재난 회복력 수준은 비슷한 것으로 분석되었다. 상대적으로 인천은 서울과 경기도에 비해 낮은 수준의 재난 회복력을 지니고 있는 것으로 나타났다. 이는 적어도 수도권으로 지역을 한정하여 재난 회복력 수준을 향상시켜야 한다면 서울과 경기도보다는 인천에 더 많은 관심을 기울여야함을 시사한다. 동시에 경기도 군 단위 지역의 경우 공통적으로 생산가능인구 비율은 낮고, 재난취약계층 인구는 많아 점수가 낮게 분석되었다는 점에서 대상자 중심의 재난관리 방안이 필요한 것으로 보인다.
셋째, 재난 회복력 비용에 영향을 미치는 요인을 탐색하기 위해 시나리오별로 공간회귀분석을 수행한 결과, 재난 회복력 비용의 영향요인은 대리변수의 선정과 회귀분석의 유형에 따라 달라질 수 있음을 확인하였다. 다만, 공통적으로 유의미하게 도출된 사회기반시설 회복력 지표와 상대적으로 회귀계수의 값이 크게 분석된 지역사회자본 회복력 지표를 중심으로 수도권의 재난 회복력 수준을 향상시킬 수 있도록 관리해야할 것으로 판단된다.
본 연구는 데이터를 기반으로 재난 회복력에 대한 실증분석을 시도하였다는 점에서 의의가 있지만 연구 대상을 수도권과 자연재난으로 한정하였다는 점에서 한계를 가지며, 이는 후속 연구의 과제로 남긴다.
목차
제1장 서론 1제1절 연구의 목적 1제2절 연구의 범위 및 방법 51. 연구범위 52. 연구방법 7제3절 연구동향 91 재난관리에 관한 연구 92. 재난 회복력에 관한 연구 143. 본 연구의 의의 18제2장 이론적·제도적 배경 20제1절 지방자치단체의 재난관리 201. 재난의 개념과 유형 202. 재난관리의 의미 292. 지방자치단체의 재난관리 의의 36제2절 재난관리와 재난 회복력 391. 재난 회복력의 의의 392. 재난 회복력과 취약성 483. 재난 회복력의 측정과 평가 524. 재난 회복력을 측정하는 구성요소 62제3절 우리나라의 재난과 행정자원 현황 771. 재난발생 현황 772. 행정자원 현황 85제3장 연구설계 99제1절 재난 회복력 비용의 예측지표 설정 991. 재난 회복력 비용의 예측지표 구성 992. 재난 회복력 비용의 예측지표별 대리변수 선정 1163. 재난 회복력 비용의 예측지표 점수화 방법 117제2절 재난 회복력 비용의 공간적 요인 분석 틀 1231. 분석의 틀 1232. 자료수집 및 분석방법 136제3절 연구의 종합 분석 틀 141제4장 분석결과 143제1절 재난 회복력 비용의 예측지표 도출 1431. 시나리오 1: 이론적 논의에 기반한 대리변수 선정 1432. 시나리오 2: 신뢰도 분석에 기반한 대리변수 선정 146제2절 재난 회복력 비용의 예측지표 적용 1511. 지표의 점수화 1512. 시나리오 1의 점수 현황 1603. 시나리오 2의 점수 현황 1704. 요약: 시나리오 분석결과 비교 178제3절 재난 회복력 비용의 영향요인 분석 1841. 재난 회복력 비용의 분석 1842. 공간적 자기상관 검증 2103. 공간회귀분석 214제5장 결론 220제1절 연구의 요약 220제2절 연구의 함의 2231. 이론적 함의 2232. 정책적 함의 226제3절 연구의 한계 및 향후 과제 230<참고문헌> 231<부록> 246
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