Improving drinking water reliability from water purification facilities through appropriate technology, in the case of Binh Dinh, Vietnam

Jonglip Kim, Younghwan Moon, Jeyong Yoon, 황준석 (2021) · Desalination and Water Treatment 219:83-94 · DOI ↗

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 요인분석 (6 요인, KMO=0.776) + 다중 회귀 (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: 요인분석 (Principal Components, Oblimin rotation, KMO=0.776, Bartlett’s p<0.001), 다중 회귀 (backward elimination, SPSS 23.0)
• 데이터: 베트남 Binh Dinh 성 (Quy Nhon 근교) 5 개 학교 92 교사 설문 (84 유효, 2017.10.2226); SNU GSR 이 20152017 5 회 (1014 차) 설치한 sand filter + RO + solar panel; 가구당 19 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.

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. 적정 기술 (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 다중 회귀 (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

황준석 그룹의 적정 기술 · ODA 라인의 사후 평가 (post-implementation) 사례 작업이다. 동일 그룹의 이론적 anchor Appropriate technology for grassroots innovation in developing countries for sustainable development: The case of 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 적정 기술 라인은 Appropriate technology for grassroots innovation in developing countries for sustainable development: The case of Laos (라오스), 본 논문 (베트남), Estimation of Household Willingness to Pay for Fluoride-Free Water Connection in the Rift Valley Region of Ethiopia: A Model Study (에티오피아) 의 3 사례로 발전했다.

See also

• 황준석
• 적정 기술
• 공적 개발 원조
• 개발도상국
• 식수 정수
• 요인분석
• 다중 회귀
• Desalination and Water Treatment
• Appropriate technology for grassroots innovation in developing countries for sustainable development: The case of Laos

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논문 (1)

• Appropriate technology for grassroots innovation in developing countries for sustainable development: The case of Laos