Development of evaluation methodology for prioritizing regional water supply: focusing on damage sensitivity to water usage

Abstract

본 연구에서는 용수 대비 피해 민감도(Damage Sensitivity to Water usage, DSW )를 새롭게 정의하고, 가뭄 시 용수 공급의 지역별 우선순위를 결정하는 평가 방법론을 제안하 였다. DSW 는 용수 이용량에 따른 가뭄 피해의 변화를 수치로 표현한 값이며, DSW 가 큰 지역은 용수 관리에 있어 우선적으로 고려해야 할 지역임을 의미한다. 연구 대상지역은 2018년부터 2021년까지 금/영산/섬진강 유역 내 시·군·구 단위의 행정구역으로 선정하였다. 본 연구에서는 DSW 를 계산하기 위해 지도학습 기반의 회귀모형을 구축하고자, 3 가지 주요 입력자료를 수집하였다. 기상학적 인자는 기상자료개방포털(https://data.kma.go.kr)의 기온, 강수량과 같은 지상관측자료, 지역적 특성 인자는 국가통계포털 (https://kosis.kr)의 농업/생활/공업과 관련한 데이터로 구축하였다. 용수 이용량은 국가수자원관리종합정보시스템(http://www.wamis.go.kr)에서 제공하는 농업/생활/공업용수 이용량으로 활용하였다. 출력자료로는 가뭄 피해를 종합적으로 평가한 상대적 가뭄 피해 등급을 이용하였다. 이 등급은 국가가뭄정보통계집에서 조사한 가뭄 예·경보 횟수, 직접적 가뭄 피해정보, 가뭄으로 인한 용수 지원량을 바탕으로 지역별로 군집화한 결과이다. 이후, 입력자료와 출력자료는 지도학습 기반의 회귀모형을 학습시키는 데 활용되었 다. 학습된 회귀모형은 농업/생활/공업용수 이용량이 50% 감소하거나 200% 증가한 조건에서의 지역별 상대적 가뭄 피해 등급을 산출하는데 적용되었다. DSW 는 산출된 등급 을 활용하여 계산하였고, 지역별로 순위를 매겼다. 그 결과, 농업용수에서는 전라남도 무주군, 생활 및 공업용수에서는 충청남도 계룡시와 전라남도 구례군이 대표적으로 DSW 가 큰 지역으로 나타났다. 이를 통해, 농업/생활/공업용수에 따라 DSW 가 큰 지역은 특정 용수의 관리가 필요한 지역으로 고려하였다. 본 연구에서 제안한 방법론은 향후 전국 단 위에서 용수 공급 우선순위를 결정하는 지표로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

This study introduces Damage Sensitivity to Water usage (DSW) and proposes a methodology to prioritize regional water supply during drought periods. The DSW quantifies the impact of water usage on changes in drought damage by region, with higher indicating areas that should be prioritized for water management. The study focused on administrative districts within the Geum, Yeongsan, and Seomjin river basins from 2018 to 2021, calculating DSW for each region. To build a machine learning based regression equation, three types of input data were collected: meteorological factors from the KMA Weather Data Service, regional factors related to agriculture, domestic, and industry from the Korean Statistical Information Service, and water usage data from the Water Resources Management Information System. The output data, Relative Drought Damage, was derived from drought warnings, direct damage, and water support during droughts, as recorded by the National Drought Information Statistics. The regression model was then trained, and drought damage was estimated for each region under scenarios of 50% reduction and 200% increase in water usage. DSW was calculated based on the differences in results, and regions were ranked accordingly. Muju-gun, Jeollanam-do was identified as highly sensitive in terms of agricultural water, while Gyeryong-si, Chungcheongnam-do and Gurye-gun, Jeollanam-do were most sensitive for domestic and industrial water. Based on these results, regions with high DSW were considered as areas requiring management of specific water usage, depending on agricultural, domestic, or industrial water. This methodology provides a tool for setting regional water supply priorities at the national level. © 2025 Korea Water Resources Association.