• Title/Summary/Keyword: 피해금액

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Flood Damage Estimation Using Regional Regression Analysis (지역회귀분석을 이용한 홍수 피해금액 추정)

  • Jang, Ock-Jae;Kim, Young-Oh
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2009.05a
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    • pp.74-78
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    • 2009
  • 우리 사회가 발전함에 따라 재해의 위험으로부터도 안전하게 살고자 하는 대중들의 욕구 또한 증가하고 있다. 하지만 최근의 기후변화와 이상홍수의 사례에서 볼 때 현재 우리가 처해 있는 자연재해로부터의 위협은 과거와는 상이하다는 것을 알 수 있다. 이러한 위협에 대처하기 위해서는 우리에게 노출된 재해의 특성을 평가하는 과정이 무엇보다 선행되어져야 한다. 홍수로 인한 피해는 대부분이 인명이나 재산피해가 주를 이루기 때문에 홍수위험도의 평가결과도 발생 가능한 인명이나 재산피해로 표현되는 것이 적절하다고 판단된다. 따라서 본 연구에서는 지역회귀분석을 적용하여 가능 홍수 피해금액을 추산하고, 이를 통해 각 지역별 홍수위험도를 평가하는 방법을 제안하였다. 지역회귀분석은 강우유출모형이나 확률분포모형의 매개변수들을 유역 특성인자들로 표현하기 위해 수문학 분야에서 사용되어져 왔으며 본 연구에서는 이 방법을 홍수 피해금액 추정에 응용하였다. 지역회귀방법의 절차는 먼저 계측지역에서는 홍수 피해금액과 시강우량 자료를 바탕으로 비선형회귀분석을 실시한 후 이 회귀식의 계수를 다시 해당 지역의 인문 사회 경제학적 인자들로 표현하였다. 이러한 방법을 통해 지역적 인자들이 홍수 피해에 미치는 영향을 정량적으로 분석할 수 있었으며 궁극적으로 미계측지역에서도 지역적 인자들을 통해 특정 빈도에 발생 가능한 홍수 피해금액을 추정할 수 있었다. 최종적으로 추정된 홍수 피해금액과 지역 총 자산의 비를 통해 홍수위험지도를 작성하였다. 본 연구결과를 수자원장기종합계획에서 홍수위험도 평가를 위해 사용된 홍수피해잠재능(Potential Flood Damage; PFD)과 비교해 보면 PFD에서는 각 인자들의 가중치 산정에서 전문가의 주관이 개입될 수 있다는 단점이 있었으나 과거 피해금액과의 상관관계를 분석한 본 연구에서는 이러한 단점을 극복할 수 있었다.

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A Study on Prediction of Heavy Rain Disaster Protection Characteristics Using ANN Technique (ANN기법을 이용한 호우재해 피해특성 예측 연구)

  • Soung Seok Song;Moo Jong Park
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.338-338
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    • 2023
  • 최근 특정 지역에 짧은 시간동안 많은 강우가 내리는 국지성 집중호우가 빈번히 발생하고 있으나, 이에 대한 예측과 대비에도 불구하고 피해는 지속적으로 증가하고 있다. 지속적인 강우량 증가 추이로 시간최대 및 일최대 강우량 관측기록이 해마다 갱신되고, 도시, 하천 및 주요 홍수방어 시설의 설계용량을 초과하는 피해가 발생하고 있다. 다수의 인구가 거주하고 대규모 기반시설이 집중된 도시지역에서 발생하는 집중호우는 심각한 인명 및 재산피해로 이어질 수 있다. 따라서, 부처별 재난의 저감대책은 정량적인 피해규모의 피해금액 예측보다는 설계 빈도에 대한 규모의 크기로 대책을 마련하고 있다. 국내에서는 풍수해 피해를 저감시키기 위해 개발에 따르는 재해영향요인을 개발 사업 시행 이전에 예측·분석하고 적절한 저감대책안을 수립·시행하고 있으나 설계빈도에 대한 규모일 뿐 정량적인 저감대책으로 예방되는 피해금액은 알 수 없다. 본 연구에서는 재해연보를 기반으로 호우재해(호우, 태풍)에 대한 시군구-재해기간의 피해데이터를 1999년부터 2019년까지 총 20년의 빅데이터와 전국 68개 강우관측소를 대상으로 총 20년(1999년 ~ 2019년)의 강우자료를 구축하였다. 머신러닝의 학습별 알고리즘을 조사하여 호우재해 피해데이터의 적용성이 높고 다양한 분야에 적용이 가능한 Neural networks의 분석기술인 ANN기법을 선정하였다 피해데이터의 재해발생기간별 총강우량, 일최대강우량, 총피해금액에 대하여 1999년 ~ 2018년을 학습하고 2019년에 대하여 강우특성과 피해특성의 분석하였다. 분석결과 Neural Networks의 지도학습은 총 6,902개 중 2019년을 제외한 6,414개를 학습하였으며 분석 타깃은 호우재해의 피해규모를 분석할 수 있는 총강우량, 일최대강우량, 총피해금액에 대하여 은닉노드 5개씩 2계층에 대하여 분석하였다.

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Indicators for identification of urban flood vulnerability (도시홍수취약성 평가 인자 선정)

  • Lee, Gyumin;Jun, Kyung Soo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2016.05a
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    • pp.88-88
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    • 2016
  • 최근 우리나라에서 발생한 홍수 중 많은 관심을 불러일으킨 2010년 광화문 일대와 2011년 강남역 일대 홍수의 주요 원인은 하천관리를 통하여 대응해온 지금까지의 홍수와는 달리 도시의 우수배제 기능이 높은 강도의 강우에 대응하지 못한 것으로 분석되고 있다. 도시내부에서 발생한 이 같은 홍수는 도시의 기능에 심각한 영향을 줄 수 있으며, 거주민의 안전과도 밀접하게 연관된다. 본 연구에서는 도시의 기능과 거주민의 안전을 우선적으로 고려한 홍수 취약성평가 인자를 선정하고자 한다. 기존의 여러 홍수취약성 연구들에서는 취약성을 평가함에 있어 피해금액을 기준으로 적용하는 경우가 많이 있다. 장기적인 홍수대응, 완화 정책의 구상에 있어 예상되는 피해금액은 중요한 지표라고 볼 수 있다. 그러나 이 방법으로는 도시에서 발생 가능한 피해를 모두 반영하는데 한계가 있다. 도로, 지하철, 철도 등의 교통수단이 침수되는 경우, 피해회복을 위한 비용뿐만 아니라, 도시기능에 심각한 영향을 주어 도시의 생산성, 안정성에 막대한 피해를 남길 수 있다. 따라서 피해금액의 규모에 대한 접근만으로는 도시에서 발생한 홍수에 의해 피해를 받는 취약요인을 적극적으로 반영할 수 없다. 본 연구에서는 도시홍수 피해양상과 이에 대한 대응 방법 등 홍수의 물리적 위험성 뿐 아니라 홍수와 연관된 사회적인 요인들을 반영한 취약성 평가인자를 구성하기위하여 인자간의 인과관계 등을 고려하여 인자의 범위를 규정하고 델파이 설문조사와 문헌 연구를 통하여 전문가 의견을 수집, 분석하였다. 홍수취약성에 영향을 주는 요인들을 크게 3가지 그룹으로 정리하여 도시구조물, 거주민, 위험요인으로 구분하고 각 항목별로 영향인자을 선정하였다. 결정된 인자는 2011년 홍수피해가 발생한 도림천 유역에 적용하여 홍수취약성 평가를 수행하고자 한다.

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Time series analysis for the amount of medicine from the Korea Consumer Agency (한국 소비자원 의료분야 처리금액에 대한 시계열 분석)

  • Hee Song Kang;Sukhui Kwon;SungDuck Lee
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.36 no.1
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    • pp.21-32
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    • 2023
  • The amount of money processed in medicine from the Korea Consumer Agency was studied by the various time series models. The medical data set from the Korea Consumer Agency were consisted of counseling, damage relief and conciliation. For the analysis of time series, autoregressive moving average model, vector autoregressive model and the transfer function model were used. We considered the stationarity and cross correlation function for the identification and fitting. As a result, the transfer function model showed a better prediction. Whereas, the vector autoregressive model also provided good information for the degree and duration of the influence of variables.

Flood Risk Estimation Using Regional Regression Analysis (지역회귀분석을 이용한 홍수피해위험도 산정)

  • Jang, Ock-Jae;Kim, Young-Oh
    • Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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    • v.9 no.4
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    • pp.71-80
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    • 2009
  • Although desire for living without hazardous damages grows these days, threats from natural disasters which we are currently exposed to are quiet different from what we have experienced. To cope with this changing situation, it is necessary to assess the characteristics of the natural disasters. Therefore, the main purpose of this research is to suggest a methodology to estimate the potential property loss and assess the flood risk using a regional regression analysis. Since the flood damage mainly consists of loss of lives and property damages, it is reasonable to express the results of a flood risk assessment with the loss of lives and the property damages that are vulnerable to flood. The regional regression analysis has been commonly used to find relationships between regional characteristics of a watershed and parameters of rainfall-runoff models or probability distribution models. In our research, however, this model is applied to estimate the potential flood damage as follows; 1) a nonlinear model between the flood damage and the hourly rainfall is found in gauged regions which have sufficient damage and rainfall data, and 2) a regression model is developed from the relationship between the coefficients of the nonlinear models and socio-economic indicators in the gauged regions. This method enables us to quantitatively analyze the impact of the regional indicators on the flood damage and to estimate the damage through the application of the regional regression model to ungauged regions which do not have sufficient data. Moreover the flood risk map is developed by Flood Vulnerability Index (FVI) which is equal to the ratio of the estimated flood damage to the total regional property. Comparing the results of this research with Potential Flood Damage (PFD) reported in the Long-term Korea National Water Resources Plan, the exports' mistaken opinions could affect the weighting procedure of PFD, but the proposed approach based on the regional regression would overcome the drawback of PFD. It was found that FVI is highly correlated with the past damage, while PFD does not reflect the regional vulnerabilities.

Improvement of CSVR used for Flood Damage Estimation based on Insurance Claim DB (침수피해액 추정을 위한 CSVR의 보험 Claim DB 기반 개선)

  • Baek, Chun Woo;Roh, Jin Yong;Lee, You Me;Park, Hong Gyu;Bae, Young Soo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2019.05a
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    • pp.193-193
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    • 2019
  • 기후변화로 인한 거대 자연재해 발생의 위험이 지속적으로 증가하고 있으며, 국외의 경우 주요정부기관, 보험사 및 연구기관 중심으로 자연재해 피해예측 모델을 개발하여 사용하고 있다. 침수사고 인한 피해는 건물은 물론이고 가재도구, 재고자산, 기계시설 등의 내용물에서도 발생하며, 건축물 신축단가 등을 이용해 비교적 쉽게 자산가치를 산정할 수 있는 건물구조물과 다르게, 건물내용물의 자산가치는 시설물의 업종, 용도, 사용자 특성 등에 따라 변동성이 큰 특징이 있다. 내용물의 피해액 추정을 위해 자연재해 피해예측 모델은 건물 구조물과 내용물 가치의 비율인 CSVR(Contents to Structure Value Ratio)을 사용하며, CSVR은 시설물 용도에 따른 자산가치평가 통계를 이용해 산정할 수 있다. 충분한 자산가치평가 DB를 확보할 경우 CSVR의 정확도 확보가 가능할 것이며, 이를 위해 국내에서는 민간보험사의 재물보험 계약 4만여건의 건물, 내용물 보험가입금액을 행정안전부 도로명전자지도에서 분류하는 건물 용도에 따라 분석한 연구결과가 있다. 하지만, 일반적으로 보험가입단계에서 대략적으로 추정하는 보험가입금액과 실제 자산의 가치는 차이가 있을 수 있지만, 보험가입물건의 실제 자산가치는 일부만 DB화 되어 있는 단점이 있다. 본 연구에서는 사고 발생 후 작성되는 손해사정보고서에서 평가한 정확한 자산가치 DB를 수집하여, 보험가입금액을 기준으로 산정한 CSVR의 결과와 비교하였다. 손해사정보고서에서 평가한 실제 자산가치를 기준으로 분석한 CSVR과 보험가입금액을 기준으로 산정한 CSVR은, 업종에 따라 유사하거나 큰 차이를 보이는 경우도 있었으며, 침수로 인한 정확한 피해액 추정을 위해서는 보다 양질의 DB확보를 통한 CSVR의 정확도 확보가 필요한 것으로 분석되었다.

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A Method for Estimating Building Damage by Using Grid Unit Spatial Information (격자단위 공간정보를 활용한 건물피해 산정방법)

  • Lee, Joon Hak;Wang, Won Jun;Seo, Jae Seung;Kim, Sam Eun;Kim, Hung Soo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.171-171
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    • 2021
  • 전 세계적인 기후변화로 인해 홍수가 발생하는 빈도가 상승하고 있으며, 도시화가 발달됨에 따라 재산 피해 금액도 증가하는 추세이다. 이와 같은 홍수피해를 저감시키기 위하여 수공 구조물의 보강 및 설치와 같은 효과적인 구조적 대책이 필수적이다. 구조적 대책의 경우 예방차원의 재난관리를 위하여 치수 사업 전/후의 경제성을 평가해야 하는데, 국내에서는 개선법과 다차원 홍수피해 산정법(MD-FDA, 이하 다차원법)을 활용하여 정량적인 경제성 평가를 수행하고 있다. 그리고 다차원법의 경우 공간정보자료인 토지피복도를 활용하기 때문에 침수된 건물을 각각 산정해줌으로서 보다 정확한 경제성 분석을 실시할 수 있지만 산정 절차가 복잡하여 시간이 오래 걸리는 단점을 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 개선법과 다차원법의 단점을 보완하고자 격자단위 공간정보를 활용한 건물피해 산정방법을 제안하고자 하였다. 국토정보플랫폼에서는 100m×100m 격자 자료를 제공해주고 있으며, 각각의 격자에는 단독 주거, 공동 주거의 공간정보 자료가 구축 되어있다. 이러한 격자자료와 홍수범람지도를 중첩하여 격자 단위 홍수 피해액을 산정함으로서 절차를 간결하게 할 수 있다. 또한 본 연구를 통하여 추정된 피해 금액과 비교적 정확한 홍수 피해액을 추정하는 기존 다차원법의 피해 금액을 비교하여 격자단위 공간정보를 활용한 건물피해 산정방법을 평가하였다. 본 연구를 통하여 개발한 방법을 사용하게 된다면 경제성분석 결과가 과대 산정되는 개선법을 보완할 수 있으며, 계산과정이 복잡하여 실무에서의 적용성이 부족한 다차원법의 문제점도 보완할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 신속한 피해액 추정을 통하여 홍수 피해를 예방하는데 필요한 치수사업을 빠르게 선정함으로서 후속 피해를 신속히 예방할 수 있을 것이다.

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터무니없는 고수익보장 업체에 현혹되지 말아야

  • 한국자동판매기공업협회
    • Vending industry
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    • v.5 no.1 s.13
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    • pp.57-59
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    • 2005
  • 그동안 자판기를 이용한 불법자금 모집 피해 사례가 심심찮게 있어 왔다. 주로 단기성 기획상품으로 제품을 급조한 후 고수익 보장을 미끼로 투자자를 모집을 하는 게 일반적인 유형이다. 여기서의 자판기는 운영의 개념이 아니라 투자의 개념이다. 돈 봉고 돈 먹기 식으로 일정금액의 투자를 유도하고 매달 일정 금액의 수익금을 보장 지급한다고 하고 나중에는 '나 몰라'라 한다. 돈 놓고 돈 먹기 식으로 자판기 사업을 생각하기 때문에 ‘백전백패’의 자명한 결과를 낳는다. 그런데도 이에 속아 넘어가는 피해자들이 의외로 많다. 자판기 사업의 특성을 이해하지 못하고 업체의 고도의 기망전술에 속아 넘어간 결과이다. 이같은 불법자금 모집 피해 방지를 위해서는 금융감독원에서 관리 감독을 하고 있다. 불법 자금모집업체로 인한 피해확산을 막기 위해 해당업체 적발은 물론 신고포상금제를 운용하고 있다. 금호 정책초점에서는 금융감독원 보도자료를 통해 불법자금모집 업체의 유형과 피해방지 대책에 대해 살펴봤다

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Assessment of Landslide Disaster Vulnerability : Case Study of Daegu (도심지 토사재해 취약성 평가 : 대구광역시 적용)

  • Park, Yoonkyung;Sung, MooKwang;Kim, Sangdan
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2016.05a
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    • pp.257-257
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    • 2016
  • 현재 전 세계적으로 이상기후로 인해 자연재해가 증가하고 있으며, 우리나라 또한 집중호우, 태풍, 홍수 등의 자연재해로 인해 경제적 손실뿐만 아니라 인명피해도 증가하는 추세이다. 2014년도에만 약 2천억원의 재산피해가 발생 하였고, 5천억원 이상이 피해를 복구하는데 사용되었으며, 피해금액과 복구금액은 지속적으로 증가하고 있다. 최근 발생한 토사재해의 경우에는 인구가 밀집한 도심지에서 발생하여 매우 단기간에 치명적인 피해를 야기 시키고, 사회적 관심을 크게 일으키기도 했다. 이처럼 자연재해가 인구가 밀집되어있고, 사회적재화가 많은 도심에서 발생할 경우 그 피해규모는 더욱 커질 수 있으므로 이에 대한 적절한 대응방안이 마련되어야 한다. 본 연구에서는 대구지역에 대한 토사재해를 물리적 취약성과 사회적 취약성으로 구분하여 평가하고 이를 종합하여 평가하였다. 물리적 취약성은 Flow-R 모형을 사용하여 토사재해의 발생 가능성 및 정도를 평가하고, 발생지역의 건물 구분에 따라 그 취약성의 정도를 달리하였다. 사회적 취약성의 경우는 대구지역의 집계구 단위를 기준으로 하여, 다양한 사회적 지표에 계층분석법(Analytic Hierarchy Process, AHP)을 적용하여 지표에 대한 가중치를 산정하였다. 이후 물리적 취약성과 사회적 취약성의 값을 0에서 1사이로 정규화 시키고 정규화된 값을 다시 곱하여 0에서 1사이로 정규화 하여 취약성 정도로 나타내었다. 본 연구결과는 대구지역에 대한 토사재해의 취약성을 평가함으로써 대구 도심지에서 발생할 수 있는 토사재해 위험구역을 선정하고 방재시설을 준비하는데 있어서 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

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Estimating the Damage Cost of Deforestation due to Limestone Mining: Focusing on Donghae, Samcheok and Yeongwol City (석회석 광산에 의한 산림 피해의 비용 추정: 동해시, 삼척시, 영월군을 중심으로)

  • Shin, YoungChul
    • Environmental and Resource Economics Review
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    • v.18 no.3
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    • pp.431-455
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    • 2009
  • This study estimates the WTP for the plan of solving deforestation due to limestone mining and calculates that damage cost using contingent valuation method. As the results of analysing a dichotomous choice CV data, the yearly mean WTP per household for the plan is 5,045 won(95% confidence interval : 3,729~6,360 won) in single bounded CV model and is 4,361 won(95% confidence interval : 3,710~5,012 won) in double bounded CV model. The damage cost of deforestation due to limestone mining can be estimated as 55.3% of WTP for the plan which is assigned to restoring the deforestation area to the original or similar alternative state. The average yearly deforestation cost of 1 ha due to limestone mining is reached 20.90 million won(95% confidence interval : 16.53~25.27 million won). And the asset value of that 1 ha damage is 160.02 million won(95% confidence interval : 126.56~193.49 million won). The fact is found that the damage cost of deforestation using replacement cost method is likely to be underestimated. The total damage cost of deforestation because of limestone mining in 3 cities (Donghae, Samcheok, Yeongwol) is 204.0 billion won(95% confidence interval : 161.4~246.7 billion won) which is composed of 26.5% for Donghae, 28.9% for Samcheok, and 44.6% for Yeongwol according to the damage size of deforestation due to limestone mining in 3 cities.

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