--- type: paper slug: jonglip-kim-2021-water-purification-vietnam title: >- Improving drinking water reliability from water purification facilities through appropriate technology, in the case of Binh Dinh, Vietnam authors: - '[[jonglip-kim]]' - '[[younghwan-moon]]' - '[[jeyong-yoon]]' - '[[junseokhwang]]' year: 2021 venue: '[[desalination-and-water-treatment]]' volume: '219' pages: 83-94 doi: 10.5004/dwt.2021.27177 categories: - '[[development-economics]]' methods: - '[[factor-analysis]]' - '[[multiple-regression-analysis]]' themes: - '[[appropriate-technology]]' - '[[oda]]' - '[[water-purification]]' last_updated: '2026-05-20T02:13:05+09:00' --- # Improving drinking water reliability from water purification facilities through appropriate technology, in the case of Binh Dinh, Vietnam *[[jonglip-kim]], [[younghwan-moon]], [[jeyong-yoon]], [[junseokhwang]] (2021)* · [[desalination-and-water-treatment]] 219:83-94 · [DOI ↗](https://doi.org/10.5004/dwt.2021.27177) > 베트남 Binh Dinh 성 5 개 학교에 SNU GSR (Global Social Responsibility) 이 2015~2017 5 회 설치한 적정 기술 정수 시설 (sand filter + RO + solar panel) 의 사용 빈도 결정요인을 92 교사 설문 (84 유효) 으로 [[factor-analysis]] (6 요인, KMO=0.776) + [[multiple-regression-analysis]] (backward elimination) 분석한다. 적정 기술 신뢰성 (T, β=0.387**, 1% 유의) 이 가장 결정적이며, 학습 정보 (IA, β=0.280**) 양, 기존 식수 품질 (EQW, β=−0.197*) 이 부정 영향. R²=0.321. - **RQ**: 개도국 적정 기술 (AT) 식수 정수 시설의 사용자 수용·지속성을 결정하는 요인은 무엇이며, 시간 경과에 따라 이 요인들의 효과가 어떻게 변화하는가? - **방법론**: [[factor-analysis]] (Principal Components, Oblimin rotation, KMO=0.776, Bartlett's p<0.001), [[multiple-regression-analysis]] (backward elimination, SPSS 23.0) - **데이터**: 베트남 Binh Dinh 성 (Quy Nhon 근교) 5 개 학교 92 교사 설문 (84 유효, 2017.10.22~26); SNU GSR 이 2015~2017 5 회 (10~14 차) 설치한 sand filter + RO + solar panel; 가구당 1~9 개월 한국 전문가 (수질·농업) 파견 + 5 회 교육 - **주요 발견**: 6 요인 (KMO=0.776) 추출: T (5 항목, α=0.958), QW (4 항목, α=0.873), M (3 항목, α=0.820), IA (3 항목, α=0.884), MP (4 항목, α=0.782), EQW (2 항목, α=0.752). 회귀 결과 T β=0.387** > IA β=0.280** > EQW β=−0.197* > M β=0.186 (무의미). 시간별: 6 개월 그룹은 EQW (β=−0.511**)·IA (β=0.656***)·MP (β=−0.359*), 1~2 년 그룹은 T (β=0.607***)·EQW (β=−0.320*), 2 년+ 그룹은 T (β=0.426*)·IA (β=0.328) 가 결정. - **시사점**: ODA 적정 기술 사업은 하드웨어 설치를 넘어 사용자 학습·신뢰 형성 (training, manual, 양방향 참여) 까지 통합 설계되어야 한다. 초기엔 학습 정보가 결정적, 시간이 지나면 신뢰가 지속성을 결정. ![적정 기술 (AT) 식수 정수 시설 사용 빈도 결정요인 분석 방법론 프로세스: 변수 정의 → 요인 분석 → 다중 회귀.](/papers/202106_KimJ_Improving_drinking_water_reliability_from_water_purification_facilities_through_appropriate_technology_in_the_case_of_binh_dinh_vietnam/fig2.jpeg) ## 요약 WRI 추정으로 2030 년 4.7 억 명이 45 개 도시에서 심각한 물 부족에 직면할 전망이고, 이 문제는 인프라 부족·재정 제약을 가진 개도국에서 더 심각하다. [[appropriate-technology]] (AT) 식수 정수 시설은 정부 행정 미치지 않는 농촌 지역의 해결책으로 주목받지만, 기존 연구는 비즈니스 모델·기술 측면에 집중되고 실제 사용·지속성 결정요인에 대한 실증 분석은 부족하다 (Murphy et al., 2009; Bakker, 1990). 본 논문은 SNU GSR (Global Social Responsibility) 자원봉사단이 2015~2017 베트남 Binh Dinh 성에 5 회 설치한 RO + sand filter + solar panel 시설을 사례로, 92 교사 설문 (84 유효) 데이터로 사용 빈도 결정요인을 정량 분석한다. 설문은 WHO 의 "Core questions on drinking water and sanitation for household surveys" 와 De França Doria (2010), Bain et al. (2012) 등의 식수 perception 문헌을 기반으로 5 점 Likert 척도 21 항목 (6 변수군) 으로 구성. (1) EQW (기존 식수 품질, 2 항목, α=0.752), (2) QW (적정 기술 식수 품질, 4 항목, α=0.873), (3) M (현지 설치·유지보수 역량, 3 항목, α=0.820), (4) T (적정 기술 신뢰성, 5 항목 — 설치팀, 장비, 유지보수, 기술, 필터 — α=0.958), (5) IA (적정 기술 학습 정보, 3 항목, α=0.884), (6) MP (설치·유지보수 참여도, 4 항목, α=0.782). Principal Components Analysis (Oblimin rotation, KMO=0.776, Bartlett p<0.001) 로 6 요인 추출 후 요인 점수를 사용해 [[multiple-regression-analysis]] (backward elimination) 으로 사용 빈도 (UF) 결정요인 추정. 핵심 결과 두 가지. (i) 전체 모형 (R²=0.321, Durbin-Watson=1.643): T (적정 기술 신뢰성) β=0.387 (1% 유의), IA (학습 정보) β=0.280 (1%), EQW (기존 식수 품질) β=−0.197 (5%), M (현지 역량) β=0.186 (무의미). 기존 식수 품질이 높을수록 새 시설 사용 빈도가 낮아지는 negative correlation 은 "기존 수원에 대한 불만족" 이 도입 동인임을 시사. (ii) 시간 그룹별 분석 (Table 13): 6 개월 그룹 (Group 3, R²=0.693) 은 EQW (β=−0.511***), IA (β=0.656***), MP (β=−0.359*); 1~2 년 그룹 (Group 2, R²=0.437) 은 T (β=0.607***), EQW (β=−0.320*); 2 년+ 그룹 (Group 1, R²=0.378) 은 T (β=0.426*), IA (β=0.328). 즉 초기엔 학습 정보가 결정적, 시간이 지날수록 신뢰가 사용 지속성을 결정. M (현지 역량) 은 모든 그룹에서 무의미한데, 이는 외부 봉사단 의존 모델의 한계를 드러낸다. 정책 함의는 Melby et al. (2016) 의 4 원칙 (현지 문화 존중·양방향 참여·현지 역량 강화·장기 훈련 기회) 과 일치하며, ODA 적정 기술 사업이 하드웨어 → 사용자 신뢰·학습 → 자율 운영의 단계적 통합 설계를 요구한다. ## 핵심 결과 | 변수 | β (표준화) | t | p | |---|---|---|---| | T (적정 기술 신뢰성) | **0.387** | 3.895 | 0.000*** | | EQW (기존 식수 품질) | −0.197 | −2.111 | 0.038** | | IA (학습 정보) | 0.280 | 2.799 | 0.006*** | | M (현지 설치·유지보수) | 0.186 | 1.880 | 0.064 | **전체 모형**: R²=0.321, Adjusted R²=0.287, Durbin-Watson=1.643, F=9.346 (p<0.001). **시간 그룹별 (Table 13)**: | 그룹 | 결정요인 | R² | |---|---|---| | 6 개월 (N=22) | EQW −0.511***, IA +0.656***, MP −0.359* | 0.693 | | 1~2 년 (N=32) | T +0.607***, EQW −0.320* | 0.437 | | 2 년+ (N=30) | T +0.426*, IA +0.328 | 0.378 | - **표본**: 92 교사 중 84 유효 응답 (5 학교, 2017.10.22~26). - **설문**: 21 항목 × 5 점 Likert. - **시설**: RO + sand filter + solar panel + water tank. ## 방법론 노트 본 작업은 정량 회귀 분석이며 식별 가정은 단순하다. 회귀식은 $$ \text{UF} = \beta_0 + \beta_1 \cdot T + \beta_2 \cdot \text{QW} + \beta_3 \cdot \text{EQW} + \beta_4 \cdot \text{IA} + \beta_5 \cdot M + \beta_6 \cdot \text{MP} + \varepsilon $$ 종속변수 UF (사용 빈도) 와 6 개 요인 점수 (Principal Components, Oblimin rotation 추출). Backward elimination 으로 무의미 변수 (M) 제거. Cronbach's $\alpha$ 모두 > 0.6 으로 내적 일관성 확보. KMO=0.776 (sampling adequacy), Bartlett 's $\chi^2$=1,367.68 (p<0.001) 로 요인 분석 적합성 확인. Communalities 모든 변수 > 0.7. 시간 그룹별 분석은 Durbin-Watson 1.243~2.192 로 잔차 자기상관 부재. F-test 모든 그룹 모형 p<0.05 로 적합. 한계: (i) 표본 크기 작음 (84), (ii) Likert 양극단 선택 회피 경향 (베트남 응답자 미숙), (iii) recall bias, (iv) 단일 지역 사례. ## 연구 계보 [[junseokhwang]] 그룹의 [[appropriate-technology]] · ODA 라인의 사후 평가 (post-implementation) 사례 작업이다. 동일 그룹의 이론적 anchor [[hyunha-shin-2019-appropriate-technology-laos]] (라오스 grassroots innovation) 의 베트남 식수 확장으로 위치한다. Schumacher (1973) 의 intermediate technology, Murphy et al. (2009) 의 AT 종합 접근, Mihelcic et al. (2009, 2011) 의 환경·경제·문화·사회 적합성 정의를 직접 계승. 자매 사례로 Moon and Hwang (2018) 의 crowdfunding for AT (Sustainability) 와 Lee et al. (2018) 의 AT acceptance factors (Sustainability) — 동일 Binh Dinh 사이트 — 가 있다. TEMEP 내 [[appropriate-technology]] 라인은 [[hyunha-shin-2019-appropriate-technology-laos]] (라오스), 본 논문 (베트남), [[belete-entele-2020-ethiopia-fluoride-water]] (에티오피아) 의 3 사례로 발전했다. ## See also - [[junseokhwang]] - [[appropriate-technology]] - [[oda]] - [[developing-countries]] - [[water-purification]] - [[factor-analysis]] - [[multiple-regression-analysis]] - [[desalination-and-water-treatment]] - [[hyunha-shin-2019-appropriate-technology-laos]]