Purpose - This paper aims to explore the distribution and application of community-based disaster risk information and employ a case study as a qualitative research method to make some implications and suggestions for disaster management in the future. Research design, data, and methodology - This research has basically adopted an idiographic approaches to examine the basic policy of integrated flood risk management of Shiga prefecture in Japan. The methodology is based on a retrospective analysis, which starts from critical events and traces backwards processes to find out what goes well or wrong. Results - The results of this paper support that the multiple stakeholders in a community have to share and distribute disaster risk information in the proper time. The distribution and application of community-based disaster risk information cannot be overemphasized in that the local communities are culturally rich in traditional flood management knowledge, have voluntary organizations and have enjoyed mutual support and human network to cope with floods. Conclusions - The study results also imply that local residents of the community will be abe to have an important role in coping with natural disasters, which involves more proactive actions than passive actions for the enhancement of disaster management.
2015년 효고행동강령이 종료됨에 따라 2015년 3월 개최된 제3차 세계재난위기경감회의에서 센다이프레임워크가 재해위험경감을 위한 새로운 글로벌 아젠다로 채택되었다. 재해위험경감을 위한 글로벌 아젠다에 대한 지속적인 파악은 글로벌 수준뿐만 아니라 국가 수준에서의 재해위험경감에 있어서도 매우 중요하다. 이에 따라 본 연구에서는 재해위험경감을 위한 글로벌 아젠다가 효고행동강령에서 센다이프레임워크로 전환됨에 따라 아젠다의 주요 변화 내용을 살펴보았으며, 효고행동강령 이행에 대한 국내 주요 성과와 센다이프레임워크 채택에 따른 현재까지의 국내 현황을 분석하였다. 또한 센다이프레임워크는 정책결정에 있어서 과학 및 기술의 역할을 강조하고 있으며, 국내에서 과학기술 분야의 연구 동향을 살펴보았다. 재난관리 단계 중 예방을 위한 노력이 49.9%로 가장 많이 이루어지고 있었으며, 행동우선순위 1 (40.4%)과 4 (35.8%) 관련 계획들이 주로 추진되고 있었다. 재난관리를 위한 과학기술 연구 개발 또한 활발하게 진행되고 있는 것으로 분석되었으나, 행동우선순위 4와 관련된 과제가 79.7%로 대부분을 차지하고 있었으며, 4가지 행동우선순위를 모두 고려한 개발이 필요하다고 할 수 있다. 최근 위성기술, 빅데이터 등의 차세대 방재기술을 활용한 재해관리가 요구되고 있으며, 이를 지원할 수 있는 교육 및 정책 수립을 통해 재해위험경감에 효과적으로 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
재난전조정보란 웹으로부터 재난이 예상되는 정보를 자동으로 수집하거나, 관련자가 재난전조정보 사이트의 신고를 통하여 제공하는 데이터에 대하여 자동 또는 수동으로 확인을 거친 정보이다. 이렇게 수집된 데이터에 대하여 자동으로 분석 정보를 제공하는 기술에 연구의 초점을 맞추었다. 정보를 분석하기 위하여 가장 대표적인 재난 유형 4가지(교량, 공사장, 건축물, 축대 및 옹벽)에 대하여 온톨로지 구조를 정의하였다. 온톨로지 구조에 따라 과거 유사 사례 DB를 구축하였으며, 해당 사례로부터 재난 발생에 대한 규칙을 도출하고, 규칙 사이에 가중치 적용을 통하여 규칙 정보를 일반화하였다. 도출된 규칙은 재난 전조 정보에 적용하였으며, 규칙의 가중치를 통하여 해당 정보를 점수화 하였다. 본 연구에서 제시하는 방법에 대하여 실제적인 구현을 통하여 실용성을 검증하였다. 재난 전조정보에 대한 점수는 사건 사례의 품질에 의존적이기 때문에, 시스템의 성능은 데이터 업그레이드에 따라 계속 증가할 것이다. 또한 규칙에 대한 지속적인 품질 보정이 필요할 것이다.
많은 기회요소와 편의성이 존재하기 때문에 도시에는 많은 인구와 건물이 집중되어 있다. 이러한 이유로 인하여 재해 발생 가능성이 높고 재해가 발생하면 그 피해는 치명적이다. 본 연구는 우리나라 도시특성에 맞는 실용적인 재해 위험도 평가방법을 제시하는데 있으며, 사례지역으로 충청북도 청주시를 대상으로 평가하였다. 화재위험도, 건물붕괴위험도, 대피위험도, 가스폭발 위험도를 포함한 종합위험도를 분석하고 적용한 결과, 현재 도심공동화 현상이 나타나는 북문로 일대가 위험성이 가장 높게 나타나는 것으로 분석되었다. 이 일대는 구시가지로 재난의 대책 및 정비가 이루어지지 않았음을 예상할 수 있으며 시급한 정비가 이루어져야 된다고 판단된다.
연구목적:소규모 건축현장은 체계적인 안전관리활동이 미흡하고 건설현장의 특성상 외부환경의 요인으로 생산구조가 복합적이고 건설장비의 위험성 등으로 인해 산업재해의 가능성이 매우 높은 실정이다. 소규모 건설현장의 재해예방을 위한 위험요인을 도출하고 재해를 줄일 수 있는 실무적인 위험성평가의 기법 중 체크리스트 방법을 제안하고자 한다. 연구방법: 문헌조사와 재해사례를 분석하여 위험요인을 도출하여 위험요인 항목을 중심으로 소규모 건설현장에 적합하고 효율적인 위험성평가의 체크리스트를 위한 세부작업을 분류하였다. 연구결과:위험요인을 6개의 대분류로 구분하고 실질적인 작업공종을 중심으로 29개의 세부공종을 분류 하였으며 이에 따른 세부작업을 80개로 구분하였다. 결론:소규모 건축현장에 적합한 위험요인을 분류체계에 따라 정리함으로써 건설현장에 부족한 전문성을 보완할 수 있고 보다 쉽게 위험요인을 도출하여 안전대책수립을 통한 재해감소를 기대할 수 있을 것으로 보인다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제10권1호
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pp.57-66
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2023
There is a strong association between poverty levels and the probability of natural disasters. East Java, however, exhibits a distinct pattern. While the rate of poverty is declining, natural disasters are becoming more severe. Considering that East Java is an area with a high risk of natural disasters and a high poverty rate, this study aims to estimate the effect of environmental preservation and the magnitude of the impact of disasters as measured by the Disaster Risk Index (IRBI) on poverty. The 3SLS model is used on secondary data from 38 districts/cities from 2015 to 2021 as an analytical database. Based on the estimation results, there are 3 findings in this study: (i) the role of government, population development, and economic activity have a strong influence on nature conservation; (ii) nature conservation has a strong influence on disaster risk; and (iii) the disaster risk index has a strong effect on poverty. As a result, areas with a high level of disaster risk have a slower rate of poverty reduction. The role of this research is to show the need for the government's role in improving the quality of natural disaster mitigation anticipation, economic activity, and the role of the population in a sustainable manner.
연구목적: 위험성평가의 전산시스템 구축을 통해 건설현장에서 위험성평가 대상 공종 근로자가 쉽게 작성할 수 있고 효율적 위험성평가 활동으로 재해 저감을 기대할 수 있는지의 사례 분석을 목적으로 한다. 연구방법: 작업공종 분류만으로 해당작업의 위험요인과 안전대책을 제공받아 위험추정과 대책수립을 할 수 있으며, 해당작업의 재해사례 제시로 실질적 재해예방 활동이 가능하도록 시스템을 구축하였다. 연구결과: H건설사의 ERP내 위험성평가 전산시스템 구축 이후 현장적용에 따른 년간 환산재해율 변화분석을 통해 국내 건설업의 환산재해율이 증가하는 반면 H건설사의 환산재해율은 감소하였음을 확인하였다. 결론: 위험성평가 전산시스템화를 통해 현장작업 대상 근로자가 위험성평가에 쉽게 접근할 수 있고 해당공정의 위험요인 평가 및 위험예방 대책의 수립이 가능하게 되어, 평가 기간 동안 실제 재해율 감소에 영향이 있는 것으로 분석되었다.
본 연구는 도시침수 위험기준이 산정되지 않은 지역의 예·경보 기준을 예측하기 위해 유역특성 자료와 피해이력 기반으로 산정된 한계강우량을 활용하여 도시침수 위험기준을 추정하는 모델을 검토하였다. 위험기준 추정모델은 머신러닝 알고리즘의 하나인 Support Vector Machine을 이용하여 설계하였으며, 학습자료는 지역별 한계강우량과 유역특성으로 구성하였다. 학습자료는 정규화 한 후 SVM 알고리즘에 적용하였으며, SVM에 적용시 Leave-One-Out과 K-fold 교차검증 알고리즘을 이용하여 절대평균오차와 표준편차를 계산한 후 모델의 성능을 평가하였다. Leave-One-Out의 경우 표준편차가 작은 모델이 최적모델로 선정되었으며, K-fold의 경우 fold의 개수가 적은 모델이 선정되었다. 선정된 모델의 지속시간별 평균 정확도는 80% 이상으로 나타나 침수 위험기준 추정을 위해 SVM을 활용가능 할 것으로 판단된다.
연구목적: 공급체인관리에서 다룬 선행연구를 기반으로 요인을 분석하여 비즈니스 연속성 관리시스템(BCMS)의 위험평가와 위험관리 요인이 경영성과에 미치는 영향을 검증하였다. BCMS의 위험요인을 도출하고 예측 불가능한 위험을 평가함으로써 체계적인 위험관리 방안을 구축함과 동시에 기업이 업무중단 없이 경쟁우위를 선점하도록 기여하는데 연구의 목적이 있다. 연구방법: BCMS의 위험평가, 위험관리, 경영성과의 구조적 관계를 도출하였다. 이를 위해서 124명의 우리나라 기업에 종사하는 책임자, 관리자를 상대로 설문을 조사하였다. 빈도분석, 타당성분석, 신뢰성분석, 상관분석, 단순회귀분석을 하였다. 연구결과: 첫째, 위험평가는 위험관리에 정(+)의 영향을 미쳤다. 둘째, 위험관리는 경영성과에 정(+)의 영향을 미쳤다. 마지막으로 위험평가는 경영성과에 정(+)의 영향을 미쳤다. 결론: 기업의 경영성과는 BCMS의 위험평가와 위험관리 역량은 재무적 성과를 통해서 관리하고 위험관리 활동은 비재무적 성과를 통해서 관리해야할 것이다.
This study aims to compare the performance of each machine learning model for preparing a grid-based disaster risk map related to flooding in Jung-gu, Ulsan, for Typhoon Chaba which occurred in 2016. Dynamic data such as rainfall and river height, and static data such as building, population, and land cover data were used to conduct a risk analysis of flooding disasters. The data were constructed as 10 m-sized grid data based on the national point number, and a sample dataset was constructed using the risk value calculated for each grid as a dependent variable and the value of five influencing factors as an independent variable. The total number of sample datasets is 15,910, and the training, verification, and test datasets are randomly extracted at a 6:2:2 ratio to build a machine-learning model. Machine learning used random forest (RF), support vector machine (SVM), and k-nearest neighbor (KNN) techniques, and prediction accuracy by the model was found to be excellent in the order of SVM (91.05%), RF (83.08%), and KNN (76.52%). As a result of deriving the priority of influencing factors through the RF model, it was confirmed that rainfall and river water levels greatly influenced the risk.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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