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2000년대에 들어서면서 전 세계적으로 기후변화로 인한 자연재해의 피해 규모 및 빈도가 크게 증가하고 있다(최충익, 2014). 특히, 우리나라의 경우 풍수해로 인한 피해가 증가함에 따라, 2012년부터 자연재해대책법 제16조에 따라 시·도 및 시·군·구에서는 방재분야 최상위 종합계획인 풍수해저감종합계획의 수립을 의무화 하고 있다. 이와 함께, 토목공학, 도시계획, 환경공학, 지리정보, 행정학 등 다양한 학문 분야에서도 방재에 대한 관심이 증가하고 있으며, 풍수해 저감 전략(문채, 2012; 박채운 외, 2010), 풍수해 취약성 분석 방법(김지숙, 2014; 김태현 외, 2011), 풍수해 원인 분석(이병재 외, 2013) 등 방재에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다.

하지만 기존의 국내 풍수해 저감 관련 연구는 주로 물리적 기반시설 및 건물의 내구성 분석과 이에 관한 정책적 시사점 도출이 주를 이루어 왔다(김현주 외, 2005; 강양석, 2007; 최열 외, 2013). 그런데 이와 같은 접근은 최근 국제 사회에서 방재의 개념을 물리적 시설뿐만 아니라 사회, 경제, 지역공동체의 영역까지 확대하여 종합적으로 이해하고자 하는 추세에 부합하지 못한다고 하겠다(김태현 외, 2011; 신진동 외, 2012). 특히, 미국, 영국 등에서는 2000년대 후반에 들어 자연재해의 예방 및 피해 저감 전략 수립에 있어 회복탄력성(Resilience)에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있다(Mayunga, 2007; Berke et al., 2009; Cutter et al., 2010; Vurgrin et al., 2011). 따라서 이와 같은, 시스템의 회복탄력성 강화를 위해서는 물리적 부문뿐만 아니라 시스템 전반에 걸친 다양한 요인들이 고려되어야 한다는 것이 공통된 의견이다(Berke et al. 2009; Campanella, 2014). 이와 같은 회복탄력성의 개념은 도시 풍수해의 관점에서 풍수해에 대한 예방 및 저감, 대비, 대응, 복구 전 단계에 걸친 도시의 수용능력으로 이해될 수 있다.

국내에서는 재해 분야의 회복탄력성에 관한 연구가 미진한 형편이고, 개념 설정을 중심으로 논의가 이루어지고 있으며 아직까지 이에 관한 실증적인 연구는 부족한 상황이다(신진동 외, 2012; 유순영 외, 2014). 하지만 효율적인 재해 대책을 시행하기 위해서는 기존의 물리적 부문에 치중하던 논의에서 벗어나 사회, 경제적 부문 등 사회 시스템 전반적 분야에 대한 고려가 필요하며, 특히 회복탄력성에 영향을 미치는 핵심 요인을 파악하는 것이 중요하다고 하겠다. 이와 같은 핵심 요인 분석을 통한 현재 회복탄력성의 평가는 향후 재해 관리에 있어 정책 및 투자의 우선순위 결정에 활용될 수 있으며, 이를 통하여 한정된 자원을 효율적으로 이용하여 재해에 회복탄력적인 도시 건설이 가능하기 때문이다.

서울시의 경우, 2010년 기준 풍수해로 인한 면적당 피해 규모가 51,739천 원/㎢으로 전국 평균 9,120천 원/㎢에 비하여 약 5배 정도 높아 풍수해에 대한 취약도가 높으며, 또한 서울시의 인적·물적 집적정도를 고려할 때 재해 저감에 대한 계획 및 전략 도출이 시급하다고 하겠다. 이와 같은 배경에서 본 연구의 목적은 선행연구를 바탕으로 회복탄력성을 회복탄력성 비용지수를 이용하여 계량화하고 비용지수에 영향을 미치는 주요 요인을 도출하는 것이다. 회복탄력성 비용지수는 선행연구를 바탕으로 1인당 피해액과 복구액¹⁾의 합으로 산출하였다. 이와 같은 연구의 결과는 서울시의 효율적인 재해 대책 수립 및 이행에 시사점을 제시할 것으로 기대되는 바이다.

본 연구는 [그림1]과 같이 진행되었다. 우선 선행연구 검토를 통해 회복탄력성을 계량화하는 인자인 회복탄력성 비용지수를 산출하고 회복탄력성 영향 요인을 부문별로 분류하여 선별한다. 이를 바탕으로 서울시를 공간적 분석범위로 하여 패널 분석을 실시하고, 이를 통해 회복탄력성 비용지수에 영향을 미치는 주요 인자를 도출한다. 이러한 분석과정을 거쳐 회복탄력적인 도시 건설을 위한 정책적 시사점을 제시한다.

Figure. 1. 
Flow of Research

회복탄력성이란 재해 분야보다 심리학, 보건학 등에서 먼저 사용되던 개념으로, 어떠한 시스템에 외부 충격이 주어졌을 때 이를 흡수하거나 혹은 충격으로 인한 시스템의 변형이 그 이전의 정상 상태로 얼마나 빠르게 돌아가는지를 의미한다. 회복탄력성을 계량화하고자 하는 연구가 최근 증가하고 있는데, 그 중 피해액, 복구액 및 노출인자 등의 비용 측면에서 회복탄력성을 수치화한 회복탄력성 비용(Resilience Cost) 개념이 대표적이다. Vugrin et al.(2011)은 회복탄력성의 개념을 ‘시스템의 피해 영향을 최소화하고 손상된 시스템을 복구하는데 드는 노력을 최소화하는 지역의 역량’이라고 정의하고, 이와 같은 개념을 반영하는 회복탄력성 비용지수를 식(1)과 같이 고안했다. 이와 유사하게 국내에서는 유순영 외(2014)의 연구에서 방재력 비용지수(Resilience Cost Index)를 식(2)와 같이 제안했다. 두 식 모두 다른 지역 간 방재력을 비교하기 위하여 피해액과 복구액의 합을 노출인자로 나누고 있는데, 여기서 노출인자란 지역내총생산, 인구 등의 재난에 노출된 취약인자를 나타낸다.

• 여기서, L(t)는 피해액, R(t)는 복구액, V(t)는 노출인자

이와 같은 회복탄력성 비용지수는 Vugrin et al.(2011)의 연구에서 제시한 회복탄력성 개념을 반영한다. 다음 [그림2]에서 보듯이 손상된 시스템의 상태를 나타내는 면적이 작을수록, 또 재해 피해를 복구하는데 드는 노력의 면적이 작을수록 지역의 회복탄력성이 강하다는 것을 나타낸다. 즉, 회복탄력성 비용 지수가 작을수록 지역의 회복탄력성이 향상되는 것이다.

Figure. 2. 
Concept of Resilience

(Source: Vugrin et al., 2011)

재해분야의 회복탄력성에 영향을 미치는 요인들은 선행연구에서 다양하게 분류하고 있다. 이 중에서 일반적으로 재해 노출 요인, 기반시설 대응력 요인, 사회적 대응력 요인, 기관 대응력 요인 등이 공통적으로 논의되고 있는 분류이다. [그림3]은 선행연구에서 제안한 회복탄력성 영향요인들을 재분류하여 정리한 것이고, 이에 대한 대표적인 논의는 다음과 같다.

Tierney et al.(2007)은 회복탄력성에 영향을 미치는 지표를 기술적(Technical) 요인과 조직적 (Organizational) 요인, 사회적(Social) 요인, 경제적(Economical) 요인으로 분류할 것을 제시하고 있다. 기술 부문은 피해 및 손실에 저항하고, 충격에 견딜 수 있는 기술적 능력을 의미하며, 조직 부문은 응급 진료소, 응급구조대 등 물리적 요소와 재난대피계획, 대피 훈련 등 시스템적 요소를 고려한 기관의 재난관리 시스템을 포함한다. 사회 부문에서는 가난, 교육률, 보호 자원의 접근성 등을 평가하고, 기관대응력은 평상시의 지역 경제력과 재난 발생 후 자원동원력을 주요 지표로 제시하였다. 이와 유사하게 Mayunga(2007)는 회복탄력성 지표를 사회적 자본, 인적 자본, 물리적 자본, 자연적 자본 등으로 분류하였으며, Cutter et al.(2008)은 생태적, 사회적, 기관적, 기반시설적, 지역경쟁력 차원으로 고려하였다. 한편, Shaw et al.(2009)은 기후변화에 대한 지역의 회복탄력성을 평가하기 위해 자연적, 물리적, 사회적, 정부기관 차원의 대응력 등으로 분류하고 있다. 이와 같은 선행 연구에서 제시한 회복탄력성 지표와 세부변수들은 공통적으로 재해 노출 요인, 기반시설 대응력 요인, 사회적 대응력 요인, 기관 대응력 요인으로 재분류될 수 있다.

국외의 선행 연구들이 대부분 재해에 대한 위험 및 대응, 복구 능력을 물리적 환경, 사회적, 정부 및 지역차원 등 다양한 부문에서 평가하고 있는 반면, 국내 재해분야 연구들은 물리적 기반시설의 내구성 평가에 치중하고 있다. 박채운 외(2010)는 우리나라 기성시가지의 재해 위험도 평가를 통하여 인구 및 주택 구조의 현황 문제나 토지이용의 문제, 교통 노선의 문제 등 물리적 시설문제가 재해 위험요소로 작용한다고 보았다. 특히 우리나라의 도시가 가지고 있는 재해 위험 요소는 무리한 토지이용, 건물의 구조, 좁은 이면도로, 도로의 기능 집중 등 도시화 과정에서 생겨난 것이 대부분이라고 해석된다(강양석, 2007).

Figure. 3. 
Major factors Affecting Resilience

재해관련 회복탄력성에 관한 실증 연구는 크게 두 가지 관점에서 이루어지고 있다. 하나는 경제적 피해에 초점을 맞춘 분석으로, Vugrin et al.(2011)와 유순영 외(2014)는 과거 피해액과 복구액을 바탕으로 재해 피해를 복구하는데 사용되는 비용 예측 모델을 개발했다. 또 다른 방향으로는 회복탄력성을 측정하고 평가하는데 초점을 맞춘 분석으로, Cutter et al.(2010)와 Parvin et al.(2011), 이임열 외(2014)는 사회적, 물리적, 경제적, 정부적 차원 등으로 지표를 분류하고 대리변수를 이용하여 지역의 회복탄력성을 평가했다. 이러한 평가를 통하여 재해 취약지역을 도출하고 지역의 회복탄력성 강화 방안을 제시하고 있다(표1 참조).

유순영 외(2014)는 선행연구 검토를 통하여 방재력 비용 지수를 개발하고, 지역 및 국가의 방재력을 비교 평가함으로써, 우리나라 복구활동을 분석하였다. 분석 범위를 국가 및 시·군 지역 단위로 각각 시행했으며, 방재력 비용지수 값이 큰 지역일수록 재해저감 사업 우선지역으로 선정하였다. 또한 누적피해액 대비 누적복구액의 값을 연도별로 비교함으로써 복구활동의 효율성을 검증했다. 분석 결과, 우리나라는 호우시 피해액의 3배를 상회하는 복구액이 투입된 바 있고, 전북지역에서는 특히 높은 복구액이 소요되었다. 또한 우리나라는 2011년도까지 복구활동이 방재력을 강화하는데 기여한 바가 미비한데, 이는 방재력(Resilience)의 개념이 국내에 도입된 지 얼마 지나지 않았고, 복구과정의 예방 및 대비 효과를 고려한지도 얼마 되지 않았기 때문으로 설명하고 있다.

강상준 외(2013) 연구에서는 회복탄력성 비용(Resilience Cost)과 회복탄력성 비율로 나누어 살펴보고 있는데, 회복탄력성 비용은 시스템 영향과 총복구노력의 합으로 표현하여 재난발생시 사회적 비용이 필요한 지역에 대한 판단 및 재난대응 정책이 필요한 지역을 선정하기 위한 지표로 고려된다. 반면, 회복탄력성 비율은 재해로 인한 사회시스템영향에 대한 총복구노력의 비율로 판단하여 회복탄력성을 고려한 자연재해 대응체계의 판단기준으로 이해된다.

Cutter et al.(2010)는 총 36개의 변수를 정규화 하여 회복탄력성 통합지표를 고안하고, 이를 바탕으로 미국 남부지역의 회복탄력성을 분석하였다. 분석결과 대도시 지역이 교외 지역에 비해 높은 회복탄력성을 갖는 것으로 나타났는데, 이는 도시의 경우 사회, 경제 및 기관 차원에서 회복탄력성 역량이 높게 나타나기 때문이라고 설명하고 있다. 하지만 해안지역의 경우는 교외 지역임에도 불구하고, 잦은 재해 피해로 풍수해 보험이나 지역공동체의 참여 프로그램을 통해 대응력이 향상되어 정부 차원의 회복탄력성이 높게 나타남을 보여주었다.

방글라데시의 다카시를 대상으로 한 Parvin et al.(2011)은 회복탄력성 25가지 항목에 대한 5점 척도 방식으로 전문가 설문조사를 하였다. 분석 결과 다카시의 경우 오래되고 인구가 밀집되어 있으며, 저소득계층이 거주하는 지역은 기후변화에 대한 회복탄력성이 낮게 나타나고 있는 반면, 계획적으로 정비, 관리된 주거지역은 상대적으로 회복탄력성이 큰 것으로 나타나고 있다.

이임열 외(2014)의 연구는 안양천 유역의 서울시 7개 구 및 경기도 10개시를 대상으로 풍수해에 대한 회복탄력성을 평가하였다. 지표를 정규화하고 가중치를 반영하여 그 유역의 회복탄력성 값을 산출하였으며, 이를 지역의 면적으로 단위화하여 순위비교를 하였다. 그 결과, 안양천의 본류 구간에서 총 피해액이 가장 높게 나타났으나, 회복탄력성 또한 높은 것으로 나타났다. 이는 해당 지역이 풍수해에 대한 위험도가 크고 과거 피해 규모가 커서, 재해에 대응하기 위한 시설 장비를 보유하고 있기 때문에 총 피해액이 가장 크게 나타나지만 회복탄력성 또한 높게 나타나고 있음을 의미한다.

선행연구에서 회복탄력성 계량화를 위한 시도가 이루어졌으며, 이중 피해액 및 복구액의 합을 대리변수로 하는 회복탄력성 비용 개념이 널리 사용되어져 왔다. 이에 있어 작은 회복탄력성 비용은 높은 회복탄력성을 의미한다고 하겠다. 회복탄력성에 영향을 미치는 요소로는 재해노출, 물리적 대응력, 사회적 대응력, 기관 대응력 등의 변수들이 공통적으로 논의되고 있으며, 일부 연구에서 인적 자본, 경제적 자본, 지역경쟁력, 대응·복구성 부문들의 변수를 회복탄력성 영향인자로 고려하고 있다. 하지만 회복탄력성 지수화에 대한 연구가 대부분이며 실제 회복탄력성에 이와 같은 요소들이 어떠한 영향을 미치는 지에 대한 실증연구는 매우 미흡하다.

본 연구에서는 이와 같은 선행연구 결과를 바탕으로 회복탄력성 대리변수로 1인당 피해액과 복구액의 합인 회복탄력성 비용지수를 종속변수에 반영하였으며, 독립변수로 재해 노출, 물리적 대응력, 사회적 대응력, 기관 대응력 관련 변수들을 선행연구를 바탕으로 선별하여 패널 분석을 실시하였다. 이를 통하여 회복탄력성 비용지수에 영향을 미치는 주요 요인을 도출하고, 서울시의 방재 정책 및 계획에 정책적 시사점을 도출하고자 한다.

본 연구에서는 회복탄력성 핵심요소를 도출하기 위하여 선행연구를 바탕으로 주요 요인 변수를 선별하고, 서울시 자치행정구 25개를 분석 단위로 연구를 수행하였다. 분석 자료는 2009년부터 2013년까지 5년 연속 패널데이터 자료를 이용하였다.

분석의 패널 선형회귀분석 기본 모형식은 다음 식(3)과 같다. 종속변수는 1인당 피해액과 복구액의 합인 회복탄력성 비용지수를 사용하고, 독립변수는 재해노출, 물리적 대응력, 사회적 대응력, 기관 대응력으로 구분하여 관련 변수들을 선별하였다.

• i=1, 2, ⋯, 25 및 t=1, 2, ⋯, 5
• 여기서,
• Y_it : i지역의 t시간에서 회복탄력성 비용지수
• DE_it : i지역의 t시간에서 재해 노출 변수
• PR_it : i지역의 t시간에서 물리적 대응력 변수
• SR_it : i지역의 t시간에서 사회적 대응력 변수
• IR_it : i지역의 t시간에서 기관 대응력 변수
• u_i : 지역별 차이만 반영하는 오차항
• e_it : 지역과 시간에 따라 변하는 오차항

본 연구에서는 변수의 적합성 및 모형의 적합성을 검증하기 위하여 다음의 과정을 거쳤다. 첫째, 다중공선성 여부를 검증하기 위하여 VIF값을 확인하고, 10이상의 값을 나타내는 변수는 다중공선성을 유발하므로 제외한다. 둘째, 패널 데이터 변수에 있어 분석 모형으로는 pooled OLS, 고정효과 및 확률효과 모델을 이용하였다.

본 연구에서는 종속변수로 재해 회복탄력성을 나타내는 대리변수인 회복탄력성 비용지수를 이용하였다(표2 참조). 회복탄력성 비용지수는 선행연구를 참고하여 총피해액²⁾과 총복구액³⁾의 합을 인구수로 정규화한 값이다. 이는 Vugrin et al.(2011)와 유순영 외(2014)의 연구에서 이용된 개념으로 회복탄력성은 “자연재해 발생시 1)지역사회의 시스템 성능을 정상적 상황에서의 수준으로부터 크게 떨어뜨리지 않음과 동시에 2)정상적 상황에서의 시스템 성능수준으로 신속히 회복할 수 있는 지역사회의 시스템 능력”이라는 관점에 기반을 둔 것이다. 즉, 총피해액은 첫 번째 요건, 즉 외부 충격시 피해 정도를 나타내며 총복구액은 두 번째 요건, 피해가 발생했을 때 원상태로 되돌아오는 능력을 나타내는 대리변수로서 사용된 것이다. 이에 있어 회복탄력성 비용지수가 낮을수록 지역의 재해 회복탄력성이 높음을 반영하며, 이는 시스템의 내구성이 강건하여 재해에 대한 피해가 작고, 대응체계의 효율성이 높아 적은 복구액이 소요된다는 것이다.

하지만 재해 발생의 피해 및 복구비용은 특정 시점에 매우 크게 발생하기도 하고, 지역에 따라 편차가 크기도 하여 자료의 분포가 매우 불균일한 특징이 있다. 이에 로그화를 해줄 필요가 있는데, 피해액 및 복구액이 전혀 발생하지 않은 특정 지역, 특정 시간의 경우 0의 값이 발생한다. 이럴 경우 로그값이 존재할 수 없는 한계를 보정하기 위하여 모든 회복탄력성 비용지수에 1을 더하여 로그화를 해준다.

종속변수 Dependent variable	종속변수 해석 Interpretation of the dependent variable	단위 Unit	출처 Source
인구당 피해액과 복구액의 합 Sum of property loss and recovery cost per capita	damage+recoverypopulation =resilience	천 원/인 thousand won per capita	소방방재청 NEMA

본 연구에 이용된 독립변수들은 다음과 같이 선행연구를 바탕으로 다음과 같이 선정하였다(표3 참조).

재해노출 변수는 최대강우량과 집중호우 일수로 구성되며 이는 해당 지역의 호우 및 태풍에 대한 노출 정도를 나타낸다. 본 연구에서는 Shaw et al.(2009) 등 다수의 연구에서 이용되고 있는 강수 강도 변수와 강수 빈도 변수를 나타내는 대리변수로 최대강우량과 집중호우 빈도 변수를 사용하였다. 최대강우량은 일 최대 강우량으로 측정되며, 집중호우 빈도는 일 강우량 80mm 이상인 일수로 측정된다.

물리적 대응력 변수는 홍수 발생을 억제하고, 강우 영향을 저감하며, 재해 복구를 수행하는데 기본이 되는 물리적 기반시설의 역량을 나타내며 하수관거 용량, 도로 용량으로 구성된다. ISET(2014)에서 회복탄력성 영향 인자로 고려하고 있는 하수관거 용량은 우수를 처리하는 하수관거의 길이를 시가화 면적으로 단위화한 것으로, 하수관거의 길이가 길수록 처리할 수 있는 빗물의 용량이 증가하여 홍수 발생 가능성이 낮아질 수 있음을 반영한다. Shaw et al.(2009)의 연구에서 사용하고 있는 도로네트워크를 본 연구에서는 도로시설 용량으로 반영하고 있고, 도로 용량은 도로 길이를 행정구역 면적으로 단위화한 값을 나타내어 도로길이의 연장을 통한 도로 연결망 확보를 반영한다. 이는 도로의 설치로 인해 발생지역의 대피로 확보 및 구조구급 활동을 신속하게 할 수 있음을 가정한다. 하지만 도로의 증가는 불투수 면적의 증가로 이어져 홍수 발생 가능성이 늘어날 수 있는 부정적 영향 또한 내제하고 있다.

사회적 대응력은 재해 발생에 대처하는 개인의 능력으로 응급처치교육률과 자원봉사자수로 구성된다. Mayunga(2007) 및 Shaw et al.(2009), Cutter et al.(2010)의 연구에서 주민의 교육과 인식에 대한 변수를 고려하고 있듯이, 응급처치교육은 각종 재난재해 발생시 상황에 따른 국민행동요령에 대한 안전교육으로 시민들의 신속한 대처로 피해를 줄일 것으로 가정한다. Simpson(2008)의 연구에서 자원봉사단체 및 비영리기구의 유무를 고려하고 있는 것을 반영하여 본 연구에서는 자원봉사 참여인구수를 독립변수로 선정한다. 자원봉사 참여인구수는 전국 자원봉사센터에 등록된 성인 자원봉사 인원으로 자원봉사 참여인구가 많을수록 취약인구에 대한 교육 및 지원에 동참하고, 재해 복구상황에 투입될 수 있는 자원동원력이 향상됨을 가정한다.

기관 대응력 변수는 재해예방 및 대응활동을 시행하는 주체로서 정부기관의 역량을 반영하며 소방공무원과 재정자립도로 구성된다. Cutter et al.(2010)의 연구와 Simpson(2008)의 연구에서 소방서 및 응급구조서비스를 독립변수로 고려하고 있는 것을 반영하여 본 연구에서는 인구당 소방공무원 수를 고려한다. 소방공무원 수는 재해발생시 구조구급에 투입될 수 있는 인력을 나타내므로 비율이 높을수록 회복탄력성을 강화시키는 요인이다. Cutter et al.(2008) 및 Shaw et al.(2009), Sipmson(2008)의 연구에서 사용하고 있듯이 재정자립도는 재정수입의 자체 충당 능력을 나타내는 세입분석지표로 재정자립도가 높을수록 유동적으로 사용할 수 있는 예산의 증가로 방재 및 복구에 투자가 용이할 수 있다는 가정을 반영한다.

회복탄력성과 관련된 변수들의 기초통계량을 분석한 결과는 다음과 같다(표4 참조). 서울시 25개 자치행정구의 5년 연속 패널데이터를 이용하여 총 125개의 관측대상을 갖는다.

종속변수인 회복탄력성 비용지수는 평균적으로 3,408원/인이며, 피해액 및 복구액이 전혀 없던 시기의 지역을 대변하는 최하 0원에서 최대 188,573 원/인까지 상당한 편차를 보였다. 회복탄력성 비용지수와 재해노출 요인의 최대강우량 및 집중호우일수, 사회적 대응력 요인 중 응급처지교육률은 within 표준편차가 between 표준편차보다 크게 나타남에 따라 시계열 특성에 따른 편차가 큼을 알 수 있다. 반면, 나머지 물리적 대응력 및 경제적 대응력, 사회적 대응력, 기관 대응력의 변수들은 모두 between 표준편차가 within 표준편차보다 크게 나타났다. 따라서 지역별 분포의 편차가 시계열 편차보다 더 크고, 지역별 차이가 뚜렷함을 알 수 있다.

위의 분석을 통해 도출된 회복탄력성 실질적 영향요인 중 재해노출 요인은 인위적으로 관리 및 계획할 수 있는 요인이 아니기 때문에 이를 제외하고 물리적 대응력과 사회적 대응력 요인의 서울시 평균 시계열 추세를 살펴본 바는 다음 [그림 4]와 같다. 먼저 회복탄력성의 실질적 영향요인을 살펴보면, 물리적 대응력 요인인 하수관거 용량과 도로용량은 2003년부터 2013년까지 연도별 서울시 평균값을 살펴보고, 사회적 대응력 요인인 응급처치교육률과 자원봉사자 등록률은 자료취득 여부에 따라 2005년부터 2013년까지 서울시 평균값을 살펴보았다. 이를 통해 서울시의 회복탄력성 역량은 어떻게 관리되고 변화해 왔는지 살펴볼 수 있다.

물리적 대응력에 해당하는 도로용량은 시간이 흐름에 따라 점차 증가하는 것을 알 수 있고, 이는 회복탄력성 비용지수를 감소하는 영향을 미침으로써 서울시의 회복탄력성은 강화하는 결과를 가져오고 있다. 반면, 하수관거 용량은 시가화면적 대비 하수관거 길이로 측정되는데, 시가화면적과 하수관거 길이는 모두 시간이 지남에 따라 꾸준히 증가하나 시가화면적의 증가율이 하수관거 길이 증가율보다 커서 하수관거 용량은 점차 감소하는 추세를 보이고 있다⁴⁾. 이는 회복탄력성 비용지수를 증가시킴에 따라 서울시의 회복탄력성은 약화되는 영향을 받는다.

사회적 대응력의 경우도 자원봉사자 등록률은 2005년 이후 꾸준히 증가하는 추세를 보이는 반면, 응급처치 교육률은 2007년 급등한 이후로 2013년까지 지속적으로 감소하는 추세를 보이고 있다. 이에 따라 자원봉사자 등록률은 회복탄력성을 강화하는 영향을 주지만, 응급처치 교육률은 회복탄력성을 약화시키는 영향을 미치고 있다.

이와 같은 결과는 서울시의 물리적 대응력 요인과 사회적 대응력 요인 중 일부는 회복탄력성을 강화하는 방향으로 관리되어가고 있는 반면, 다른 일부는 회복탄력성을 약화시키는 방향으로 변화함을 반영한다. 이에 따라 재해에 대응하여 회복탄력성 있는 도시를 건설하기 위해서는 물리적 요인 및 사회적 요인에 해당하는 인자들이 회복탄력성을 강화하는 방향으로 관리되어야 함을 시사한다.

Figure. 4. 
Average Trends of Resilience Main Factors in Seoul