Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) 워킹그룹 2는 기후변화 영향에 대한 국제적으로 가장 공신력이 높은 평가보고서를 발간한다. 5번째 보고서 (IPCC, 2014)에 담긴 기후변화 리스크 개념은 기후변화에 따른 위험요소(hazards), 위험요소에 노출 빈도(exposure), 그리고 이에 대응하는 사회환경적 취약성(vulnerability)에 영향을 받는 것으로 구조화하였다. 여기서 위험요소는 자연 또는 인간으로 인한 ‘물리적인’ 사건 또는 영향을 의미하며 이로 인하여 인명·재산피해, 인간 또는 생태계 건강 악화 등 다양한 파급효과를 초래할 수 있다. 위험요소는 기후변화 적응정책에 있어서 외부요인으로 받아들여야 하는 부분이며 그에 따른 기후변화 영향의 정도는 기후변화 적응정책 우선순위를 결정함에 있어서 필수적인 정보이다.

Cho et al.(2016)은 연안 시스템을 대상으로 기후변화 위험도를 정량화하는 연구를 수행하였으며 여기에서는 ADCIRC 모델, CMS 모델과 같은 연안 환경에 특화된 모델을 사용하였다. 자연과학적 피해분석 방법은 특정 환경시스템에 영향을 받기 때문에 구체적인 케이스 별로 각기 다른 분석 방법을 적용해야 하는 어려움이 있다. 따라서 다양한 영역에 걸쳐 나타나는 기후변화 영향 및 리스크를 종합적으로 평가하는 분석 틀로서는 적용하기 어려우며 기후변화 영향에 관한 자료를 활용하여 파급효과를 상대 비교하는 분석 방법이 도입될 필요가 있다.

Chae and Jo (2011)의 연구는 기후변화 적응대책의 우선순위를 평가하기 위한 다양한 방법론을 리뷰하고 위험성, 정책성, 효율성을 기준으로 평가하는 방법론을 소개하였는데, 여기서 말하는 ‘기후변화 위험성’은 다시 피해 발생 시점(10년 내, 50년 후, 100년 후), 발생 가능성(물리적, 경제적 피해 발생 가능 확률), 피해 강도(과거 주요 피해에 대한 통계 수치 및 예측치)에 영향을 받는 것으로 체계를 구축하였다. 여기서 정립한 체계를 기후변화 위험성 평가에 적용하기 위해서는 기후변화 발생 시점, 가능성, 강도 등의 변수에 해당하는 데이터를 구축하는 작업이 필요하며, 이는 이미 존재하는 다양한 통계 데이터를 사용하여 구현할 수 있으나 아직 공식적으로 채택된 방법론이 존재하지는 않는다.

상기 선행연구는 기후변화에 의한 영향을 개별 사건으로 인식하고 각각의 영향 또는 리스크를 분석한 반면 독일의 기후변화 취약성 평가 방법론(Fritzsche et al., 2014)에서 영향 사슬(impact chain)은 그와는 차별되게 기후변화의 영향을 일차적인 영향과 그것의 영향을 순차적으로 받는 복수 개의 간접 영향으로 구분하였다. 본 연구에서는 그러한 연쇄반응에 착안하여 기후변화 영향 전체에 대한 네트워크를 구성하여, 이것을 기후변화 영향 대응의 우선순위를 선정하는 데 기초자료로 활용하였다. 이러한 분석의 틀은 복수의 기후변화 영향 간의 관계를 분석한 Kang and Park (2018)의 연구에서 보여준 개념과 유사하다. 여기서는 신문 기사를 대상으로 한 텍스트 분석을 수행하였고 기후변화 위험요소 간의 네트워크를 분석하여 다른 리스크와의 연관성이 높은 주요 요소를 도출하였다.

Kang et al.(2016)의 연구에서는 우리나라 기후변화 리스크를 통합적인 틀에서 정량적으로 분석한 연구에서 텍스트를 활용하여 기후변화 영향과 관련한 신문 기사에서 리스크 빈도 및 그에 대응하는 피해액을 분석하였는데 이러한 텍스트 분석기법은 빅데이터에 기반한 정량적인 평가 방법으로서, 리스크 빈도 및 피해액에 해당하는 정형화된 통계 데이터가 부재한 경우 활용가치가 큰 방법으로 볼 수 있다.

텍스트 분석기법에서 키워드 네트워크 분석 방법은 키워드 간의 연결성과 중심성 등 빈도분석으로 드러나지 않은 키워드 간의 관계를 드러내는 방법론이며, 특히 중심성 분석은(Kim et al, 2020c; Lee et al., 2015; Jhang and Lee, 2016) 특정 주제와 관련한 연구 동향의 변화를 분석하는 데에 있어서 핵심적 역할을 하는 키워드를 추출하는 방법으로 활용된 바 있다. 이외에 Chun and Leem (2014)의 연구에서는 소셜네트워크 안에서 노드의 중심성 값을 통하여 영향력이 큰 노드를 알아보는 데 활용하였다. Yang and Han (2019)은 키워드가 아닌 토픽 간의 네트워크를 구축하여 토픽의 연결중심성을 분석한 연구로 주요 키워드를 매개로 토픽 간의 연결성을 살펴보았다.

본 연구에서는 기후변화 미래영향을 정량적으로 분석하기 위하여 Kang and Park (2018)의 텍스트 분석기법과 유사한 방법을 사용하였다. 이 방법은 기존 연구 결과는 과거에 발생한 이벤트에 대한 데이터에 기반하여 과학적인 결과를 도출하기 때문에 과거에 한 번도 발생하지 않았던 이벤트가 기후변화 영향에 포함하기는 어렵다는 점에서 한계를 가지나 이는 무수한 기존 연구 결과를 집대성한 결과를 활용한다는 점에서 전 세계적으로 발생하는 기후변화 영향에 대한 정보로서 대표성을 가질 수 있으므로 잠재적으로 파급력이 큰 기후변화 영향 영역을 알아보는 본 연구의 목적을 달성하는 데에 적합한 방법이라고 보았다.

기후변화 적응에 관한 제도적 기반은 법률적 기반, 국가 중장기계획, 행정 거버넌스를 비롯하여 정책을 집행하는 데에 있어서 필요한 재원, 기금, 추진 주체와 시민의 역량 등 다양한 요소를 포함한다. 제도적 기반 전반에 관한 비교분석 연구는 정책 입안과 집행의 주체, 거버넌스 등의 이슈를 주로 다루었다. 일례로 Biesbroek et al.(2018)의 연구에서는 소득 기준 상위 32개 국가를 대상으로 국가 정부의 특성에 따라 적응정책이 집행되는 거버넌스에 어떠한 역할을 주는지에 대한 7개의 가설을 검증하였다. 정부의 특성이 적응정책 전반에 미치는 영향을 분석하였는데, 행정부의 구조적 특징 중 권력의 분산도, 수평적 조정(horizontal coordination) 등에 특히 영향을 많이 받는 것으로 나타났다. 또한, 적응정책에서 지방정부의 역할에 대한 연구(Mees, 2017) 결과 기후변화 취약성에 대응하는 상향식(bottom-up)의 접근에서 지역의 특성이 효과성에 영향을 주는 것으로 나타났다.

적응정책의 법률적 기반에 관한 연구로 해당 영역 전반에 관한 원칙(McDonald et al., 2019; McDonald and McCormack, 2021)과 미국 법령을 대상으로 개정 원칙을 다룬 것(Craig, 2010; Craig et al., 2017)이 있다. 그리고 홍수 예방(Mehryar and Surminski, 2021), 수자원(Clarvis et al., 2014), 어업(Engler, 2020), 산림(Gencay et al., 2019) 등과 같이 다양한 개별 적응영역에 관한 법률을 다룬 연구 결과들도 존재한다. 본 연구에서는 기후변화 적응 관련 법령 전체의 구조 및 거버넌스와 같은 제도적 틀보다는 정책영역 및 내용을 중심으로 분석하였다. 여기서는 기후변화 영향 영역을 분석 단위로 하였으며, 해당 영역에 관한 현행법의 내용을 대상으로 기후변화 대응을 위한 제도적인 기반을 정성적으로 평가하였다.

본 절은 기후변화로 인한 영향 중에 이후 중요한 연쇄반응의 시초가 되는 파급효과가 큰 영향 영역을 분석하는 방법을 다룬다. 기후변화의 영향은 나비효과와 같이 끝도 없이 퍼져나갈 수 있으므로 간접적인 영향을 모두 포함하다 보면 사회 정책 전부를 포함할 수 있다. 이렇게 방대한 기후변화 영향 영역을 분석하는 데 활용할 수 있는 자료는 논문, 보고서, 기사 등 다양하나 발행 지역, 독자, 주기 등에 따라 전체 기후변화 영향의 상대적인 중요성 및 연계성을 정량화하기에 어려운 문제점을 가지고 있다. 이러한 한계점은 전문가 리뷰 등의 과정을 거쳐서 보완될 수 있는데, 본 연구에서는 이러한 분석 방법의 어려움을 우회하기 위하여 기후변화 영향에 대한 방대한 자료를 다수의 기후환경 전문가들이 검토하여 발행되는 IPCC AR(워킹그룹 2에 해당하는 내용)을 분석 대상으로 설정함으로써 대표성과 신뢰성을 확보하고자 하였다. IPCC AR은 전 세계 기후변화 학자들이 각 분야의 연구 결과를 종합하여 주기적으로 발간하는 보고서로, 방대한 1차 자료에 기반하여 작성된다. IPCC AR 1-6에서 기후변화 영향에 대한 정보를 효과적으로 처리하기 위하여 본 연구에서는 텍스트마이닝(textmining) 방법을 분석에 사용하였다. 텍스트 분석에는 R 프로그램(버전 4.1.2)을 사용하였으며 중심성 분석에는 tidygraph 패키지를 이용하였다. 분석 결과 도출된 키워드 네트워크에서 출현 빈도, 연결된 단어 수, 중심성을 기준으로 주요 키워드를 탐색하였다.

본 연구에서는 기후변화의 영향에 관한 텍스트를 분석한 결과 출현 빈도 및 연관 키워드의 다양성이 클수록, 그리고 중심성이 높은 키워드일수록 사회 파급효과가 클 가능성이 높을 것이라는 가정하였다(Yan and Ding, 2009). 서로 연관성이 높은 기후변화영향의 키워드들은 근접하여 위치할 가능성이 크기 때문에 본 연구에서는 다단어(n-gram) 구문에서 동시에 출현하는 단어 간의 네트워크를 분석하였고, 다단어 구문의 길이(단어 개수)인 n 값으로 2 – 10을 테스트하였다. n = 2에서는 “greenhouse gas”와 같이 두 단어로 이루어진 구문이 높은 빈도로 출현하였으며, n 값이 커질수록 서로 다른 기후변화 영향 간의 관계성이 잘 드러난 반면, 분석 대상이 되는 단어 묶음의 개수가 줄어드는 상충관계를 보이므로 적정 수준의 분석 단위를 결정할 필요가 있다. 여기서는 n = 7일 때의 다단어 구문분석 결과를 보여주며, 대표적으로 이용되는 중심성 중에서 중요한 키워드와의 연결에 가중치를 두어 노드의 상대적인 중요도를 평가할 수 있는 고유벡터 중심성(eigenvector centrality)과 다른 키워드와의 직간접적인 연결 정도 및 근접성을 평가할 수 있는 매개중심성(betweenness centrality)을 주요 지표로 설정하였다. 중심성(i 노드)을 계산하는 방법은 아래 수식에 정리하였다. 고유벡터 중심성은 대상 노드 i와 직접 연결된 주변 노드 중심성의 평균값(식(1))이며, 매개중심성은 대상 노드 i와 직간접적으로 연결된 모든 노드 p, q 간의 최단 경로에서 i가 포함된 경로 수의 비율(식(2))로 해석할 수 있다. 매개중심성 식에서 노드 간의 거리는 다양한 방식(Borgatti and Everett, 1997; Latapy et al., 2008; Newman, 2001)으로 산정 가능하나 본 연구에서는 간접적으로 연결된 노드를 포함하여 그들을 연결하는 최단 경로(geodesic distance)로 정의(Brandes, 2008)하였다.

• λ_i: i 노드의 eigenvalue,
• N: 네트워크에 존재하는 모든 노드의 개수,
• A_ij: i 노드와 j 노드가 연결된 경우 1, 연결되지 않은 경우 0

• σ_pg: 노드 p와 q 사이에 존재하는 최단 경로 개수
• σ_pg (i): 노드 p와 q 사이 최단 경로 중 노드 i를 지나가는 경우의 수

키워드 네트워크 분석 방법이 개별 단어를 매개로 하고, 해당 키워드가 위치한 문맥 정보 없이 기후변화 영향과 1:1 매치될 수 없으며, 키워드에 의미를 부여하는 과정에서 자의적인 해석이 개입되는 한계점이 존재하므로 파급효과가 큰 기후변화 영향을 유추하는 목적을 위해서는 제한적으로 사용되어야 한다. 이러한 한계점을 보완하기 위하여 토픽분석 결과 주요 키워드와 연결된 토픽 내용으로부터 키워드가 어떠한 맥락에서 존재하는지를 확인하였다.

토픽분석 방법은 가장 보편적으로 사용되는 Latent Dirichlet Allocation (LDA)를 사용하였으며, R 프로그램(버전 4.1.2)의 stm 패키지를 이용하였다. 여기서 문서(document) 단위는 가장 기본적인 토픽 구분 단위인 문단을 적용하였으며 총 2,205개 문서가 분석 대상으로 추출되었다. 응집성(semantic coherence)과 토픽 간의 배타성(exclusivity)을 기준으로 최적 토픽 수를 결정하였다.

상기 분석 방법을 통하여 도출된 기후변화 영향은 전 세계에서 발생한 기후변화 영향과 미래에 발생 가능한 영향을 포함하기 때문에 ‘전반적인’ 기후변화 영향의 종류와 그들 간의 복합적인 상관관계(네트워크)를 파악하는 데에 활용할 수 있다. 이후 분석에서는 여기서 도출된 파급력이 큰 리스크 영역에 대응하는 우리나라의 기후변화 적응 관련 법령의 내용을 검토하였다.

기후변화 영향에 효과적으로 대응하는 데에 필요한 제도적인 기반은 법, 법정 계획 및 대책, 이행 전략 및 프로그램 등 입법부와 행정부 정책 모두를 포함한다. 여기서 관련 법령이 행정부 정책의 지속적인 추진에 중요한 틀을 제공하기 때문에 관련 법령을 분석하는 작업은 중요한 기후변화 리스크를 대비하는 데에 부족함이 없는지를 확인하는 과정에서 필수적으로 수행해야 할 부분이며 본 연구는 주요 제도적 기반인 기후변화 적응 관련 현행법을 중심으로 분석하였다.

본 연구에서 ‘기후변화 관련 법령’은 법조문에 ‘기후,’ ‘녹색,’ ‘탄소,’ 또는 ‘그린’이 하나 이상 포함된 법으로 조작적으로 정의하여 기후변화에 관한 법령이 분석 대상에서 최대한 누락되지 않도록 하였다. 이러한 정의를 적용한 결과 총 346개(KLIC, 2021)²⁾의 법령이 ‘기후변화 관련 법령’으로 도출되었으며, 본 연구가 대상으로 하는 주요 기후변화 적응 관련 법령을 정제하기 위하여 검색 키워드가 포함된 조문 전체를 검토하였다. 검토 결과 기후변화 관련 법령 346개는 자연재난과 환경오염, 생태계 변화 등에 의한 피해에 대한 내용을 비롯하여 인간의 삶과 맞닿아있는 국토 및 도시개발, 에너지, 교통, 보건 등 다양한 영역에 산재되어있음을 확인할 수 있었다.

IPCC AR5 (IPCC, 2014)에서 정립한 리스크 개념도에 따르면 기후변화 리스크 대응이란 ‘위험요소(hazard)가 존재함에도 실질적 피해가 최소화되도록 하는 것’이라고 개념적으로 정의를 내릴 수 있다. 기후변화 적응정책의 성과는 기후변화로 인한 악영향이 실제로 발생하지 않았을 때 일어나기 때문에, 즉, 일어나지 않은 일이 일어났을 때(가정) 대비 현 상황에 대한 평가에 기반하므로 해당 정책 및 제도적 기반이 충분한지를 판단하기 위한 실증 데이터를 제시하기가 어렵다. 따라서 기후변화 적응정책 평가는 기후변화 영향에 대한 예측에 기반할 수밖에 없으며, 그 예측의 근거는 아이러니하게도 과거에 발행된 자료의 분석 결과, 다시 말해 과거의 연관된 사건들의 기록을 통하여 얻을 수 있다.

앞서 분석한 미래영향 네트워크 분석과 토픽분석은 위에서 언급한 ‘기후변화 영향에 대한 예측’ 목적으로 활용하였고 분석 결과로 얻은 정량적 데이터는 절대적인 리스크로 환산되지 않고 기후변화 영향 간의 상대적인 위계 또는 상관관계를 유추하기 위하여 간접 증거로 활용하였다.

국내 현행법에서 기후변화 적응에 관한 법령을 분석하기 위하여 우선, 기후변화 영향에 관한 텍스트 분석 결과 도출된 기후변화 적응정책 우선순위가 높은 영향 영역에 대응하는 현행법 및 관련 조문이 존재하는지를 분석하였다. 이후에는 해당 영역의 내용이 기후변화 적응력을 높이는 데에 효과적인지를 기준으로 현행법 내용을 분석하였다. 기후변화 적응력 향상 효과성에 대한 내용은 크게 두 단계로 분석하였는데, 첫 번째로 해당 영역의 취약성이 발생하는 원인과 향후 취약성 및 노출 정도가 어떻게 변화할지에 대한 전망을 한국 기후변화 평가보고서(ME, 2020)를 통하여 분석하였다. 본 보고서는 IPCC AR만큼의 방대한 정보를 담고 있지는 않으나 최근 6년간 발간된 논문과 보고서 881편을 42명의 전문가가 분석하여 정리한 공신력 있는 정부 보고서로 국내 기후변화 영향 및 전망, 취약성 원인을 종합적으로 파악하는 데에 부족하지 않은 정보를 포함하고 있다. 두 번째로, 취약성을 줄이기 위하여 기후변화 영향에 노출을 줄이거나, 적응력(capacity)을 강화하거나, 민감도(sensitivity)를 낮추는 등의 취약성 저감 전략과 연결될 수 있는 법조문이 존재하는지 여부를 분석하였다.

IPCC 평가보고서 1 ~ 6권에서 기후변화 영향에 해당하는 내용을 발췌하여 (1) 키워드 네트워크 분석, (2) 토픽분석 두 가지의 텍스트 분석을 수행하였다. 키워드 네트워크 분석에서는 서로 연관성이 높은 기후변화영향의 대표 키워드들은 문헌에서 근접하여 출현할 가능성이 크다는 점을 활용하여 일정 길이의 분석 단위(n개의 연속 단어)에서 동시 출현하는 단어 간의 네트워크를 구축하여 분석하였다. 일정 개수의 연속 단어로 구성된 분석 대상을 추출하기 위하여 다단어 구문(n-gram) 분석법을 사용하였으며, n 값으로 2 – 10을 테스트하였다. n = 2에 근접할수록 ‘greenhouse gas,’ ‘water resource management,’와 같이 두세 단어로 이루어진 구문을 중심으로 분석되었으며 n 값이 커질수록 서로 다른 기후변화 영향 간의 관계성이 잘 드러났다. 그러나 n 값이 커질수록 분석 대상이 되는 단어 묶음의 개수가 줄어드는 경향이 있어 분석 목적에 맞추어 적정선에서 n 값을 결정할 필요가 있다. 본 연구에서는 두 번 이상 출현한 다단어 구문을 대상으로 분석을 하였으며, n 값의 변화에 따른 분석 대상 구문의 개수와 핵심 키워드 간의 연결 내용을 같이 검토하여 가장 최적의 결과가 나오는 구문 길이로 n = 7을 선택하였다. 아래 표는 7개의 연속 단어 구문 중 2번 이상 등장한 것을 대상으로 네트워크 분석을 한 결과 출현 빈도와 연결된 단어가 많은 키워드를 보여준다.

Table 1은 다단어 구문 분석 결과 얻은 주요 단어의 출현 빈도, 동시 출현 단어를 보여주며, Table 2는 다단어 구문에 포함된 동시 출현 단어 간의 네트워크에서 고유벡터 중심성, 매개 중심성이 높은 단어들을 보여준다³⁾. 이 결과는 기후변화 적응영역과 직접 연결하기 어려운 범용단어(예: management, plan, practice, program 등)를 포함하며, 이런 단어들을 제외하고 상위 20위에 속해있는 주요 키워드를 대상으로 그들과 연결될 수 있는 기후변화 영향을 탐색하였다. 기후변화 영향 관련 텍스트에서 출현 빈도가 높고 연결된 단어 종류가 다양한, 즉 영향 관계가 많이 형성될 가능성이 큰 적응영역과 관련된 키워드는 물, 자원, 건강, 바다·해양, 홍수 등 자연재난, 건물·인프라, 생태계, 기술, 식량·농업 등으로 좁혀졌다.

한편, 기후변화 영향에 관한 텍스트 분석 결과 구축된 네트워크는 기후변화 영향 영역의 간접적인 파급효과를 유추할 수 있는 근거로 활용할 수 있는데, 여기서 연결 관계가 인과관계를 보여주지 않기 때문에 특정 단어와 연결된 모든 노드가 서로 직접적인 영향을 주는 관계라고 볼 수는 없으나 상호작용을 하는 그룹을 보여준다고 말할 수 있으며, 연결된 정도가 그 영역의 파급효과를 유추하는 데에 활용될 수 있다. Table 2는 키워드 네트워크에서의 중심성을 정리하였는데, Table 1에서 상위 20위에 포함되어있는 단어들이 순서의 변화는 있으나 기술을 제외한 대다수의 경우 고유벡터 중심성과 매개중심성 기준 중심성이 높은 단어에서도 확인할 수 있었다. 다시 말해 출현 빈도수가 높고, 연결성이 높으면서 고유벡터중심성과 매개중심성이 동시에 높은 단어는 각 분석 결과 상위 20위 안에 집중적으로 분포되어 있으며, 이러한 이유로 Table 1과 2에 상위 20개 단어를 정리하여 제시하였다. 중심성이 높은 노드의 경우 네트워크상의 다른 노드들과 직간접적으로 연결된 경로를 다수 존재하는데, 예를 들어 물의 경우 총 124개의 노드와 직접적으로 연결되어있으며, 연결 빈도가 높으면서 기후변화 영향과 관계성이 떨어지는 노드를 제외하여 추출하면 storage, coastal, health, drainage, municipal, assimilation, purification, waste, ecology, flood, infrastructure, irrigation 등 다양한 기후변화 영향과 직간접적으로 연결될 수 있는 키워드를 확인할 수 있다. 이를 통하여 수자원 관리가 음용수 확보뿐만 아니라 건강·보건, 생태계, 재난, 농업·식량 등 인간의 삶에 필수적인 요소와 연결되어있을 가능성을 유추할 수 있다. Table 1과 2를 종합해서 모든 기준에서 상위 20위에 속한 단어 중에 기후변화 적응영역과 매칭될 수 있는 주요 단어는 water, resource, health, coastal, ecology, flood, infrastructure, food로 도출되었다.

위의 키워드 네트워크 분석에서 얻을 수 없는 문맥적인 정보를 보완하기 위하여 IPCC AR 1 ~ 6에서 기후변화 영향, 피해, 취약성 관련 텍스트를 대상으로 토픽 분석을 수행하였다. 응집성(semantic coherence)과 토픽 간의 배타성(exclusivity)을 기준으로 최적 토픽 수를 26개로 결정하였으며 이들 중 위에서 파급력이 클 가능성이 있는 기후변화 적응영역에 해당하는 키워드와 연관된 토픽을 아래 표에 정리하였다. 토픽분석 결과는 다단어 구문 분석 결과 얻은 1개 단어 단위의 중심성 분석보다 기후변화 영향에 관한 맥락을 파악하는 데에 있어서 좀 더 풍부한 정보를 제공해 줄 수 있다는 이점이 있다. 토픽분석 결과 다단어 구문 분석 결과에서 명료하게 드러나지 못한 빙하 감소 등에 의한 해양환경 변화 및 해안지역 등의 정주여건 영향이 두드러졌으며, 극한 기상 현상으로 인한 건강 영향 이외에 농업용수 확보 등 식량 공급 안정성에 대한 내용을 확인할 수 있었다. 위의 키워드 네트워크 분석 결과 도출된 주요 단어(water, resource, health, coastal, ecology, flood, infrastructure, food)에 토픽분석 결과 얻은 문맥적인 정보를 더하여 종합적으로 해석을 하면 파급효과가 클 가능성이 높은 기후변화 적응영역을 수자원 관리, 해양환경 보전, 기후보건, 자연재난 대응, 식량 공급으로 구분할 수 있다.

Fig. 1. 
Topic network based on the major keywords of the corresponding topics (keywords are not labeled to enhance readability of the connections between 26 topics)

본 절에서는 파급효과가 클 가능성이 높은 기후변화 적응영역으로 도출된 수자원 관리, 해양환경 보전, 기후보건, 자연재난 대응, 식량 공급에 대응하는 제도적 기반으로서 관련 현행법을 분석하였다. 한국 기후변화 평가보고서 2020 (ME, 2020)은 우리나라의 기후변화 영향 영역을 크게 수자원, 생태계, 산림, 농업, 해양 및 수산, 산업 및 에너지, 보건, 인간 정주공간 및 복지로 구분하였는데 위의 분석 결과 도출된 주요 적응영역에 해당하는 영향 영역으로 (1) 수자원, (2) 해양 및 수산, (3) 보건, (4) 인간 정주공간, (5) 농업과 매칭될 수 있다. 동 보고서는 각 영향 영역에 대하여 취약성에 기여하는 주요 원인을 정의하고 그에 관한 취약성을 평가·전망하였는데 취약성 전망 결과에 근거하여 대응이 필요한 부분에 대한 법적 기반이 어떠한지를 정성적으로 분석하였다.

우리나라에서는 「기후위기 대응을 위한 탄소중립·녹색성장 기본법」 제10조에 따르면 탄소중립 녹색성장 기본계획에 ‘기후변화의 감시·예측·영향·취약성 평가 및 재난방지 등 적응대책에 관한 사항’을 포함해야 하며, 제37조 ~ 제46조에 ‘기후위기 적응 시책’에 관한 중앙정부와 지방정부의 이행사항을 기술하였다. 또한, 2022년 7월 시행되는 「지속가능발전 기본법」의 제25조는 “생태·환경 및 기후위기 대응”에 관한 국가와 지방자치단체의 의무를 포괄적으로 규정하였다. 이외에도 기후변화 영향과 연계된 개별법이 존재하며 기후변화와 밀접하게 관련된 두 기본법이 다루지 못하는 구체적인 이행사항에 대하여 기술함으로써 기후변화 적응력 향상을 위한 제도적 기반을 이룬다.