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1 J. Korean Soc. Hazard Mitig. Vol. 16, No. 3 (Jun. 2016), pp. 309~314 ISSN (Print) ISSN (Online) 풍수해방재 태풍캣모델활용을통한리스크평가및전가에관한연구 A Study on Evaluation and Transfer of Typhoon Risk by CAT Model 하각천 * 김지명 ** 윤명오 *** Ha, Kag-Cheon*, Kim, Ji-Myong**, and Yoon, Myong-Oh*** Abstract Natural disasters such as the Thailand flood have led to huge losses and the greater interest and needs in CAT model, a loss estimation tool. In the past, domestic non-life insurance companies failed to develop and apply an advanced CAT model and have been passive in CAT reinsurance and cumulative risk management. For risk management purposes, insurance companies use CAT models. There has been certain problems with models previously used in domestic environment and the model was enhanced and compared with existing and overseas models in terms of applicability. This study finds that with the application of CAT model based on Typhoon scenarios, it is possible to improve and stabilize cumulative risk management, reinsurance budget control and portfolio operation. Key words : climate change, natural disasters, cumulative risk management, CAT model 요 지 태국홍수등자연재해로막대한피해가발생하면서피해예측캣모델 (CAT Model) 에대한관심이더욱커졌다. 그동안국내손해보험사들은이러한모델을제대로갖추지못해재보험거래시상당히소극적이었고누적위험관리도미흡하였다. 보험사에서는위험관리를위해서캣모델을쓰고있는데, 본연구에서는기존에국내에서사용되는모형에문제가있어서, 기존모형을보완하였으며그적용성을기존모형, 국외모형과비교하였다. 태풍시나리오에기반한캣모델을활용하여누적위험관리, 재보험역조개선방안을확인할수있었으며, 이를통하여보다안정적인포트폴리오운영이가능할것으로판단된다. 핵심용어 : 기후변화, 자연재해, 누적위험관리, 캣모델 1. 서론오래전부터인류는자연재해와더불어살아왔다. 자연재해는인류의삶을지배해옴과동시에인류역시끊임없이자연재해를극복하며문명을일구어왔다. 먼옛날중국의황제나이집트의파라오등최고통치자들은자연재해를정확하게예측하고효과적으로다스리는일을통치항목중의첫번째로삼았다. 최근이상기후와자연재해의증가문제가전세계의가장뜨거운관심이슈중하나가되었다. IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change) 제5차평가보고서 (2014) 에서는지 구평균온도증가, 온난화와산성화, 평균해수면상승, 극한강우현상발생등을경고하고있다. 이미우리나라도극한기상현상에자유롭지않으며, 태풍, 집중호우등강우패턴의변화로인해 2001년에서 2010년까지총 10년간집계된자연재해피해액이총 17.7조원에달할정도로재산피해액의규모가급격하게증가하고있다 (Lee, 2015). 이처럼기후변화로인하여자연재해발생양상은지속적으로변화하고있으며이와비례하여자연재해리스크관리의중요성이더욱커지고있다. 자연재해는특성상한번발생하면광범위하기때문에국가차원의위험관리는물론리스크 *** 정회원. 서울시립대학교재난과학과박사과정 ( hkc723@naver.com) ***Member. Ph.D Candidate, Department of Disaster Science, University of Seoul *** 교신저자. 정회원. 삼성방재연구소책임연구원, 공학박사 (Tel: , Fax: , jimy6180@gmail.com) ***Corresponding Author. Member. Ph.D, Senior Researcher, Samsung Loss Control Center *** 정회원. 서울시립대학교재난과학과교수 ***Member. Professor, Department of Disaster Science, University of Seoul

2 를업 ( 業 ) 으로삼고있는손해보험사역시매우중요한문제로여기고있다. 특히, 허리케인카트리나, 태국홍수등대규모재해로인해큰피해가발생하면서보험사들도피해예측모델인캣모델 (CAT Model) 에대한관심이증대되고있다. 캣모델은거대재해리스크평가모델로서미국에서발전해왔으며, 일본, 홍콩, 인도네시아, 필리핀, 태국등아시아국가에서도태풍이나지진등의모델을도입, 활용하고있다 (Lim, 2012). 그간국내보험사들은자연재해리스크평가모델을제대로갖추지못해재보험거래시피동적이었으며, 자연재해보험시장에서자연재해리스크관리능력미흡으로소극적인대처나인수기피경향마저있었던것도사실이다 (KIDI, 2005). 다행히최근정부기관을중심으로, 학계와산업계등에서도캣모델의활발한연구와국내고유의손실함수개발에힘쓰고있다 (Lim, 2012). 본고에서는우리나라자연재해피해비중이 60% 이상으로가장큰태풍을중심으로손해보험사에서의캣모델구조를살펴보고 (Lee, Jang, 2007), 이를통한리스크관리방법으로써활용개선방안을제시하고자한다. 2. 자연재해와위험관리 2.1 자연재해에대한보험관리온실가스에의한지구온난화로말미암아기후변화는이제분명한현상으로각인되고있다. 국립기상연구소연구에의하면, 우리나라와 5개국 ( 미국, 일본, 영국, 캐나다, 호주 ) 의총 8 개기후변화시나리오를이용하여서태평양의태풍발생가능성과우리나라남서해상의태풍잠재강도에대한미래변화를전망한결과, 우리나라에영향을미칠수있는서태평양의태풍발생가능성과남서해상의태풍잠재강도가모두증가하는것으로나타났다. 한편, 국민안전처재해연보 (2014) 에의하면, 최근 10년간 (2005~2014) 우리나라자연재해는연평균인명피해 27명, 재산피해 6,944억원이며기상이변, 한반도의지진발생빈도증가, 인구밀집화등자연 사회적환경변화로재해위험성은점차높아지고있는추세라고한다. Fig. 1은과거 30년동안발생한전세계자연재해의빈도가 1997년이후 2배로증가하고있음을보여주고것으로, 1980 년부터 1996년까지자연재해가연평균 217회발생하고있음을알수있다. 하지만 1997년부터 2010년까지는연평균 429 회로급증하였다. 최근들어거의 2배가까운수치로증가하고있는것이다. 단순히빈도만증가하는것이아니라심도가큰대형자연재해도증가하고있다. 2011년의동일본지진, 2012년의태국홍수와같은초대형자연재해가발생하고있다. 이처럼기후변화는이상이아닌일상이되었으며재난을증가시키는분명한요인임은부인할수없다 (SLCC, 2015). 위험관리란위험을발견하고분석하여그에적절한대책을세우는일련의과정을말한다. 거대리스크인자연재해위험 Fig. 1. Natural Disaster In the last 30 Years 관리역시마찬가지이며, 통상손해보험사에서는재보험에의한위험전가를한다. 재보험은보험책임의분산을위하여책임의일부또는전부를다시다른보험사에게인수시키는일이다. 재보험을통하여손해율을안정시키고인수능력확대에기여하며, 대재해로부터보호하는기능을수행함은물론신규리스크나초대형리스크인수등긍정적인역할을한다. 한번대형사고가나면하나의보험사가감당할수없기때문에출 수재 ( 원보험사가재보험사에드는보험이출재, 반대는수재 ) 는필연적이라고할수있다. 하지만국내재보험시장의해외재보험사에대한출재문제에서가장큰문제점은바로해외수지역조현상이다. 해외수지역조란재보험의해외거래에서적자가발생하였음을의미하는것으로서 2010년 ~2014년까지 5년동안발생한해외수지역조금액은총1조 9,353억원에달하며연평균 3,871억원의해외수지역조금액이발생하였다. 이런가운데지난태국홍수등대재해는손해보험사의누적위험관리의중요성을부각시켰다. 누적위험 (accumulative risk) 이란, 개별적으로는거액의보험을요하는위험이아니더라도지역적으로다수의위험이밀집된까닭에동시다발적으로발생할수있는위험상태를말한다. 예컨대, 화재 폭풍우 홍수등에의한개별위험의측정은, 일단은이누적적상황을고려하지않은채행하여지므로누적위험에별도로대처할필요가있다. 누적위험관리는체계적인위험도평가를기반으로하여손해보험사의재보험정책, 가격체계, 위험관리전략등과맞물려지는거시적리스크관리체계로서매우중요하다. 2.2 캣모델 (CAT Model) 구조 캣모델구성과평가절차손해보험사에서자연재해평가는고객의방재대책수립을위한컨설팅목적의위험도평가, 보험회사언더라이팅 (Underwriting) 을위한위험도평가, 인수한자연재해리스크의재보험및누적위험관리를위한위험도평가등 3가지측면에서실시하는것으로구분할수있다. 보험회사는보험대상에대하여사전위험도를평가하고인수여부를결정하게된다. 인수후에도어느정도를보유하고어느정도를재보험 310 한국방재학회논문집, 제 16 권 3 호 2016 년 6 월

등리스크처리를할것인지검토하여계약처리를하게되는데, 이때최대예상손실액 (PML, Probable Maximum Loss) 은물론연평균예상피해액 (AEL, Annual Expected Loss) 을고려한평가가이루어진다. 캣모델은지진, 태풍, 홍수, 테러등자연적또는인위적 CAT 손실평가모델로서경험데이터에기초한전통적인리스크평가방법의한계극복을위해등장했다.

3 등리스크처리를할것인지검토하여계약처리를하게되는데, 이때최대예상손실액 (PML, Probable Maximum Loss) 은물론연평균예상피해액 (AEL, Annual Expected Loss) 을고려한평가가이루어진다. 캣모델은지진, 태풍, 홍수, 테러등자연적또는인위적 CAT 손실평가모델로서경험데이터에기초한전통적인리스크평가방법의한계극복을위해등장했다. 리스크의평가를시뮬레이션을통해실현가능한잠재적 CAT 손실을예측하며, 이를통하여 CAT 리스크관리를위한의사결정정보를지원한다 (KIDI, 2005). 일반적으로캣모델의주요구성요소는해저드 (Hazard), 목적물 (Inventory), 취약성 (Vulnerability), 손실 (Loss) 등의 4가지모듈형태로구성된다 (Fig. 2). 해저드모듈에서는태풍의발생지, 경로, 풍속, 기압등자연재해 Hazard를, 목적물모듈에서는건물의위치, 층수, 구조등 Exposure를규정한다. 그리고취약성모듈에서는자연해저드에대한목적물의취약성정도로서, 태풍의다양한강도수준에대해건물의예상피해수준등을예측하여손실모듈에서자연해저드로인한자산가 치의하락을금액으로환산한손실을추정후보험조건 ( 예 : 공제액, 한도액등 ) 에의한보험손실을계산한다. 목적물인벤토리는보험계약자로서계약자명, 소재지, 보험가입금액, 건물사항 ( 위치, 층수, 구조 ) 등정보를담고있다 캣모델의구성요소별구조 태풍손실함수손실함수는업종과풍속에 TSI(Total Sum Insured) 등보험조건을추가하여개발하였다. 그동안의기존평가는리스크수준에영향을주는업종, 건물구조, 건물높이, 건축년수등건물속성을미반영한구조였으며, 계약특성및경험손실반영이미흡한구조여서그결과 PML 산출이보수적으로계산되었다. 이러한미비점을개선하기위하여경험손실데이터를반영하였는데, 과거태풍매미등의손실과보험대상목적물들의노출정도를감안하였다. 건물은용도별로그특성이차이가있으므로주거용, 상업용, 공업용으로구분하였다. 한편, 예상피해율은 PML 기준으로적용하는 500년재현주기에해당하는태풍 (event) 에의해발생한피해를기준하였으며, 여기에서피해율 = 피해액 /TSI로계산하였다 (Fig. 3). Fig. 2. Composition and assessment procedures of the CAT model 개별물건의 PML 산정개별물건의최대예상손실액 (PML) 은 500년재현주기의태풍시뮬레이션을통해최대예상손실액을산정하고개별물건의최대예상손실액산정을위한바람장시뮬레이션을실시하였다. 이를위해한반도주변에바람장을재현하기위해 10,000개의가상태풍시뮬레이션을실시하고 58개기상관측소의 500년재현주기강풍과시뮬레이션결과를비교하여바람장을검증하였으며 (Fig. 4), 보험목적물대상이위치한지점의최대풍속을손실함수에적용하여최대예상손실액을산정하였다. Fig. 3. Loss Function Graph(Industrial) 태풍캣모델활용을통한리스크평가및전가에관한연구 311

벤트에서 발생할 수 있는 피해액을 산정하고 최대 피해발생 이벤트를 이용하여 최대예상손실액을 산정한다. (Fig. 6)은 태 풍시나리오에 따른 캣존별 PML 산정 도식도이다. 2.2.2.5 캣존별 연평균예상피해액 산정 캣존별 연평균예상피해액 산정은 태풍 시나리오를 이용하 여 캣존내 발생 가능한 재현주기별 재해 시나리오를 평가하 여 적용한다.

2.2.3 개별 물건의 연평균예상피해액(AEL) 산정 연평균예상피해액을 산정하는데 있어서 재현주기는 5년, 10년, 25년, 100년, 200년, 500년으로 기준하고 재현주기별 풍속을 결정할 때는 시뮬레이션된 풍속과 미국토목학회 (ASCE)의 환산계수를 사용하였다. 개별 물건의 연평균예상 손실을 산정시에는 구조물 용도 및 TSI를 확인한다. 이후 Fig.

07년 호주 R사에 적분하여 연평균예상손실을 산정하였다. 2.2.2.4 캣존(CAT-Zone)별 PML 산정 캣존은 위험을 지역단위로 9개 구역으로 구분하였는데, 캣 존 위험관리 방법은 다음 2가지 방법으로 요약할 수 있다.

4 벤트에서 발생할 수 있는 피해액을 산정하고 최대 피해발생 이벤트를 이용하여 최대예상손실액을 산정한다. (Fig. 6)은 태 풍시나리오에 따른 캣존별 PML 산정 도식도이다 캣존별 연평균예상피해액 산정 캣존별 연평균예상피해액 산정은 태풍 시나리오를 이용하 여 캣존내 발생 가능한 재현주기별 재해 시나리오를 평가하 여 적용한다. 현재 재해의 심도만을 고려하는 방식에서 재해 의 심도와 빈도를 모두 고려하는 방법으로 전환하는 것이다. 다음의(Fig. 7)은 보험 대상목적물(exposure) 분포에다가 500 년 재현주기 이벤트의 예상경로 맵으로 태풍 매미 경로로 북 상하여 경남과 부산에 피해를 주는 시나리오이다. Fig. 4. Storm Simulation 개별 물건의 연평균예상피해액(AEL) 산정 연평균예상피해액을 산정하는데 있어서 재현주기는 5년, 10년, 25년, 100년, 200년, 500년으로 기준하고 재현주기별 풍속을 결정할 때는 시뮬레이션된 풍속과 미국토목학회 (ASCE)의 환산계수를 사용하였다. 개별 물건의 연평균예상 손실을 산정시에는 구조물 용도 및 TSI를 확인한다. 이후 Fig. 5와 같이 빈도별 피해율을 결정한 후, 피해율은 빈도로 3. 평가모델의 검증과 효과 3.1 손실함수와 손실액의 비교 검증 손실함수는 해외 A사의 손실함수와 비교하였다. 캣모델은 개발사 별로, 피해액 예측에 차이가 발생하는 것이 현실이나 오차를 줄이는 게 중요하다. 기존모델은 2007년 호주 R사에 적분하여 연평균예상손실을 산정하였다 캣존(CAT-Zone)별 PML 산정 캣존은 위험을 지역단위로 9개 구역으로 구분하였는데, 캣 존 위험관리 방법은 다음 2가지 방법으로 요약할 수 있다. 하 나는 캣존 내 개별 물건의 최대예상손실액(PML)을 총 합산 하여 일정기준금액이 초과되지 않도록 관리하는 것이고 또 하나는 캣존 내 모든 개별 물건에 500년 주기 강풍이 동시에 작용함을 가정한다. 10,000개 태풍 시나리오에 따른 캣존 내 최대예상피해 이벤트(Event)를 산출하여 적용한다. 그리고 캣 존 내 최대 이벤트 최대예상손실액(Event PML)의 산정 절차 의 개선이 필요한데, 이를 위해 캣존 내에 500년 주기 태풍을 10,000회를 무작위(Random)로 발생시킨다. 또한 각 태풍 이 Fig. 5. Wind Speed and Damage Ratio 312 한국방재학회논문집, 제16권 3호 2016년 6월 Fig. 6. CAT Zone PML Fig. 7. Typhoon Scenario Mapping

5 의해개발되었으며, 취약도함수에풍속만을매개변수로사용하여건물타입별취약도를나타내는데한계가있었다. 그러나업그레이드된모델은기존의태풍시뮬레이션모델에취약도함수에매개변수를추가하여모델을업그레이드하였다. 추가된매개변수는 TSI로건물의취약도를나타내는지표로사용되었다. 개발함수는약간낮은수준이나, PML율의크기가상업 > 산업 > 주택순으로일치하는것으로나타났다. 다만, 모델의결과값이 A사와비교하여낮게산출되므로, 손실함수에안전할증을부여하여모델의안정화를유도하였다. 한편, 캣모델은포트폴리오구성에대한현황을파악함으로서포트폴리오를안정적으로재구성할수있다. Table 1은천억원의건물에 30m/s의풍속이작용했을때의 3모델 ( 구모델, 신모델, A사모델 ) 피해율비교이다. 구모델의경우상업건물을제외하고주거, 산업건물피해율은타모델과많은차이를보여주고았다. 사용된데이터의보종구성은산업, 상업, 주택으로구분되었으며, 년도별데이터는 2002년에는 12,000여개의물건에보험가입금액은 190조원, 2003년에는 11,000여개의물건에보험가입금액은 200조원, 2012년에는 19,000여개의물건에보험가입금액은 1,200조원이다. 손실함수를이용하여추정한피해예상금액을실제손실액과의비교해보았을때유의미한결과를보이고있다. 국내주요피해태풍인매미, 루사, 볼라벤에대한시뮬레이션을실시하여, 실제손실액과예측손실액을비교해보면, 매미나볼라벤은 4배이상의차이가있으며루사의경우에는 16배나차이가있었다. 그러나개발함수와는그오차가 5%, +5%, +13% 정도로상당히근사한수치를보이는등과거에발생한각태풍별실제경험손실액과모델결과값이유사한것으로도출되었다 (Table 2). 이와같이경험손실액을통한검증, A 사와의비교등검토결과, 기존평가법의손실모형은매우보수적인결과값을산출했던데비하여이번개발한손실함수는실무적으로상당히정확한수치를보이고있다. 오차는예측손실액과실제손실액과의차이를나타낸다. 아래표의비교는예측오차율로서다음과같이나타낸다. Table 1. Comparison of Loss Function Ref Old(R) New A Residential 1.4% 0.1% 0.2% Commercial 1.1% 1.1% 0.9% Industrial 2.0% 0.3% 0.3% Table 2. CAT model & actual Loss Amount Loss Old New Typhoon Rusa(2002) +1,523% -5% Maemi(2003) +448% +13% Blaven(2012) +420% +5% * 예측오차율 (%)=( 예측손실액 실제손실액 )/ 실제손실액 3.2 평가모델의적용효과 개발된평가모델을관리시스템내에내재화하여누적위험관리를해야한다. 본시스템의운영은시뮬레이션의시간을대폭단축시킬수있으며, 다중시뮬레이션을통한난수 (Random Number) 의변동성최소화할수있음은물론매년정보의업데이트를통한최근태풍경향의신속한반영할수있다. 예를들어새로운손실함수를이용하여평가한최대예상손실금액을기준으로하여위험전가가필요한부분의출재를고려할수있다. Table 3를참조하여설명하면위험관리목표기준치를 200 년빈도기준인확률 99.50% 으로설정한다면, 표에서는 PML 이기존평가방법에의한 3,008억원에비해 1,090억원으로약 36% 수준으로훨씬낮다는것을알수있다. 이는인수한도 (budget) 여유폭이그만큼증가할수있음을의미한다. 그리고위험도평가에의하여나타난결과를적용하여재보험출재전략에적용해볼때재보험을 3,500( 억원 ) 까지구입하면 ( 억원 ) 이필요하나 1,500( 억원 ) 까지구입하면 96.6( 억원 ) 이소요되므로차액 27.2( 억원 ) 을절감할수있다. Table 3. Comparison of PML (Unit: billion won) R/P PML(new) PML(old) 99.90% 1,000 2,449 6, % 500 1,928 4, % 200 1,090 3, % , % , % % % Table 4. Layer Structure of Premium billion (Layer sign) won (Layer) (Limit) (Premium) (ΣPremium) 4,000 3,500 Layer ,000 Layer ,500 Layer ,000 Layer ,500 Layer ,000 Layer Sub Layer 태풍캣모델활용을통한리스크평가및전가에관한연구 313

6 Table 4에서와같이각 Layer( 재보험을사고팔때금액등조건을구분하여단계별로나누어놓은것 ) 별로구입보험료가구분되어있으며밑에서부터위험관리정책에의하여정해진계층을출수재할수있으므로출재하는입장에서는최대예상손실금액이크면리스크를전가하기위하여넓은층, 즉여러층의구간을출재처리해야하므로그만큼비용부담이커지지만, 위험도평가결과최대예상손실금액이크지않다면그한도이상의금액까지재보험으로전가를하지않아도되기때문에그만큼비용부담을줄일수있는것이다. 이처럼캣모델을활용한정확한평가는재보험적자를해소하는하나의방안이될수있다. 일반적으로손해보험사의위험성평가및재보험처리관행을고려해볼때, 특히자연재해부분은리스크가크고평가하기가쉽지않아최대예상손실액을최대로잡는경향이있었다. 즉 TSI 기준으로처리하는것이보통이었기때문에그만큼정확한위험도평가는출재에있어서중요하다고할수있다. 이렇게본다면지금까지의손해보험사의재보험의적자현상을상당부분해소할수있을것으로판단된다. 수재리스크에있어서도정확한리스크평가를하여그결과치를알고있다면상대방출재회사로부터부당한정보의비대칭으로인하여불균형적인요율의제시등을받지않을것이다. 즉, 이는국내보험사가수재를받는경우라하더라도물건을보다정확하게알고받을수있으며적정가격에인수할수있음을의미한다. 4. 결론기후변화에따른자연재해가더큰리스크로다가오고있는불투명한미래에서정확한자연재해피해예측을할수있는캣모델의활용은전략적리스크관리에많은도움을줄것이다. 이런의미에서실시한본연구에서는아래와같은사항을확인할수있었다. 첫째, 새로개발한태풍손실함수는선진사 A사의함수와비교하여 1.6% 의오차는있지만유의미한결과치로서일부오차를보정함으로서실무상충분히활용이가능함을알수있었다. 둘째, 개발된함수를적용하여현재의누적위험관리최대예상손실액을비교해보았을때기존보다 36% 수준으로훨씬낮다는것을확인할수있었다. 이는그만큼보수적으로평가한것이며인수한도 (budget) 여유를가질수있음을의미한다. 셋째로는현재재보험출재구조에적용시구입비를 27.2( 억원 ) 을절감할수있음을알수있었으며수재의경우에도적정가격에인수가가능함을알수있었다. 기후변화에따른증가되는태풍리스크의평가와피해액예측은보험사의비즈니스전략에매우중요한관련성이있으며, 이처럼거대한자연재해리스크에대하여합리적인시나리오에기반한캣모델의피해예측을실시함으로서다각도의리스크관리전략을수립할수있음을알수있었다. References IPCC, (2014) IPCC 5 TH Report(Korean Summary), Meteorological Administration, pp. 1. KIDI, CR (2005) The National Risk Management and CAT Model-CEO Report, Korea Insurance Development Institute, pp Lee, M.Y. (2015) The Determining Factors and the Economic Impact of Natural Disaster Damage, Department of Environmental Planning Graduate School of Environmental Studies, Seoul National University, pp Lee. S.S., Jang, E.M. (2007) Application of GIS in Typhoon Risk Management, Korean GIS Research Association, 2007 Autumn conference, pp Lim, H.W. (2012) Application of principles and loss prediction model(cat model) of wind and flood, Magazine of KOSHAM, Vol 12 No 3, PP SLCC (2015) Natural Disaster Loss Adjustment Tool Upgrade, Samsung Loss Control Center, pp. 2. Received March 10, 2016 Revised March 11, 2016 Accepted April 6, 한국방재학회논문집, 제 16 권 3 호 2016 년 6 월

Typhoon Damage Function의 개발 위 표와 같이, 재해 발생회수로는 호우가 45%로 가장 많은 비중을 차지하지만, 태풍이 피해액과 피 해복구비에서 각각56%, 53%로 가장 많은 비중을 차지함을 알 수 있다. 이는 태풍이 우리나라에 많은 금전적 손해를

Typhoon Damage Function의 개발 위 표와 같이, 재해 발생회수로는 호우가 45%로 가장 많은 비중을 차지하지만, 태풍이 피해액과 피 해복구비에서 각각56%, 53%로 가장 많은 비중을 차지함을 알 수 있다. 이는 태풍이 우리나라에 많은 금전적 손해를 Hot Issue 핫 이슈 Typhoon Damage Function의 개발 1. 서론 김 지 명 GLCC jimyong.kim@samsung.com 매년 기후 변화에 따른 기상 이변은 재앙으로 일 컬어 질 만큼 피해 규모가 커지고 있다. 최근 10년의 사례로 보면, 5조원이 넘는 재산 피해를 낸 2002년 태풍 루사를 시작으로 강풍과 호우를 동반 한 2003