IPCC의 ’지구온난화 1.5℃‘ 특별보고서와 국립재난안전연구원의 2014년 연구보고서에서는 전 지구의 평균기온 상승과 국내 재난으로서의 폭염을 경고하고 있다. 특히, 한국의 경우 고령화 등으로 인하여 재난취약계층이 증가하여 재난취약성이 더욱 증가할 것으로 전망되고 있다. 존. C. 머터에 따르면, 재난의 피해는 사회 구조나 격차와 같은 불평등에 영향을 받으며, 불평등은 재난취약계층에 가중되어 나타난다. 현재 재난취약계층을 고려한 재난관리가 이루어지고 있으나, 재난취약계층을 반영한 재난관리를 개선해 나갈 필요성은 여전히 제기되고 있다. 또한, 폭염은 지역별 특성에 따른 영향이 다르게 나타나기 때문에 지역별 특성과 재난취약계층을 함께 고려한 연구가 필요하다고 판단되었다. 그러나 대부분 특정 지역 혹은 특정 재난취약계층을 중심으로 연구가 진행되었으며, 폭염을 연구재해로 선정하여 취약성 평가를 실시하거나 지역별 특성을 반영하고 실직적인 폭염재난취약계층을 반영한 연구는 미비한 수준이다. 따라서 폭염의 피해가 컸던 2018년을 대상으로 지역별 특징과 재난취약계층을 반영한 지역별 폭염재난 취약성 평가를 실시하고자 하였다. 특히, AHP를 통해 지표에 대한 전문가 인식을 비교하고, 폭염재난 취약성 평가지수들의 조합과 온열질환 발생의 관계를 파악하며, 재난취약계층에 따른 폭염재난 취약성 평가결과를 비교·분석하고자 하였다. 먼저, 선행연구와 문헌분석을 통하여 폭염재난 취약성 평가지표를 선정하고, 온열질환 발생과 지표별 분포를 비교하였다. 지표별로 분포순위가 유사하게 나타난 지역은 대부분 다르게 도출됨에 따라 지역별 폭염재난 취약성을 판단하는 과정에는 재난취약계층을 포함하여 기후노출과 적응역량과 같은 지역특성을 반영한 다양한 지표들을 함께 고려할 필요성이 있는 것으로 판단되었다. 또한, 폭염재난 취약성 평가지표별 가중치를 산정하기 위해 AHP를 실시한 결과, 측정지표 중 가장 높은 가중치는 ‘기후노출’에 부여되었으며, 측정항목의 경우, 폭염일수, 열대야일수, 질환자, 재정자립도 순으로 높은 가중치가 산정되었다. 특히, 농가인구와 비만자의 복합가중치는 외국인, 여성, 다문화가구보다 높게 산정되어 농가인구와 비만자의 폭염재난 취약성이 더 높게 인식되고 있는 것으로 분석되었다. 폭염재난 취약성 평가는 폭염재난취약계층(Model A)과 일반재난취약계층(Model B)에 대하여 실시하고, 결과를 비교·분석하였다. ‘전북’은 폭염재난 취약성이 가장 높은 지역으로 나타났고, ‘서울경기, 충북, 전남’은 재난취약계층의 영향이 큰 것으로 도출되었다. 지역에 따라 폭염재난 취약성 순위에 영향을 크게 받은 지표들이 다르게 나타나 폭염에 대한 대책을 마련할 때 지역별 특성을 반영할 필요성이 있다고 판단되었다. 마지막으로 온열질환자 및 온열질환 사망자와 취약성 평가지수 조합의 관계를 분석한 모든 결과를 비교했을 때, 유의미하게 도출된 지수조합 중 설명력이 가장 크게 나타난 지수는 온열질환자의 경우, Model A의 민감도 지수인 SI(81.2%)로 나타났으며, 온열질환 사망자와의 관계에 대한 설명력이 가장 크게 나타난 지수는 ...
IPCC의 ’지구온난화 1.5℃‘ 특별보고서와 국립재난안전연구원의 2014년 연구보고서에서는 전 지구의 평균기온 상승과 국내 재난으로서의 폭염을 경고하고 있다. 특히, 한국의 경우 고령화 등으로 인하여 재난취약계층이 증가하여 재난취약성이 더욱 증가할 것으로 전망되고 있다. 존. C. 머터에 따르면, 재난의 피해는 사회 구조나 격차와 같은 불평등에 영향을 받으며, 불평등은 재난취약계층에 가중되어 나타난다. 현재 재난취약계층을 고려한 재난관리가 이루어지고 있으나, 재난취약계층을 반영한 재난관리를 개선해 나갈 필요성은 여전히 제기되고 있다. 또한, 폭염은 지역별 특성에 따른 영향이 다르게 나타나기 때문에 지역별 특성과 재난취약계층을 함께 고려한 연구가 필요하다고 판단되었다. 그러나 대부분 특정 지역 혹은 특정 재난취약계층을 중심으로 연구가 진행되었으며, 폭염을 연구재해로 선정하여 취약성 평가를 실시하거나 지역별 특성을 반영하고 실직적인 폭염재난취약계층을 반영한 연구는 미비한 수준이다. 따라서 폭염의 피해가 컸던 2018년을 대상으로 지역별 특징과 재난취약계층을 반영한 지역별 폭염재난 취약성 평가를 실시하고자 하였다. 특히, AHP를 통해 지표에 대한 전문가 인식을 비교하고, 폭염재난 취약성 평가지수들의 조합과 온열질환 발생의 관계를 파악하며, 재난취약계층에 따른 폭염재난 취약성 평가결과를 비교·분석하고자 하였다. 먼저, 선행연구와 문헌분석을 통하여 폭염재난 취약성 평가지표를 선정하고, 온열질환 발생과 지표별 분포를 비교하였다. 지표별로 분포순위가 유사하게 나타난 지역은 대부분 다르게 도출됨에 따라 지역별 폭염재난 취약성을 판단하는 과정에는 재난취약계층을 포함하여 기후노출과 적응역량과 같은 지역특성을 반영한 다양한 지표들을 함께 고려할 필요성이 있는 것으로 판단되었다. 또한, 폭염재난 취약성 평가지표별 가중치를 산정하기 위해 AHP를 실시한 결과, 측정지표 중 가장 높은 가중치는 ‘기후노출’에 부여되었으며, 측정항목의 경우, 폭염일수, 열대야일수, 질환자, 재정자립도 순으로 높은 가중치가 산정되었다. 특히, 농가인구와 비만자의 복합가중치는 외국인, 여성, 다문화가구보다 높게 산정되어 농가인구와 비만자의 폭염재난 취약성이 더 높게 인식되고 있는 것으로 분석되었다. 폭염재난 취약성 평가는 폭염재난취약계층(Model A)과 일반재난취약계층(Model B)에 대하여 실시하고, 결과를 비교·분석하였다. ‘전북’은 폭염재난 취약성이 가장 높은 지역으로 나타났고, ‘서울경기, 충북, 전남’은 재난취약계층의 영향이 큰 것으로 도출되었다. 지역에 따라 폭염재난 취약성 순위에 영향을 크게 받은 지표들이 다르게 나타나 폭염에 대한 대책을 마련할 때 지역별 특성을 반영할 필요성이 있다고 판단되었다. 마지막으로 온열질환자 및 온열질환 사망자와 취약성 평가지수 조합의 관계를 분석한 모든 결과를 비교했을 때, 유의미하게 도출된 지수조합 중 설명력이 가장 크게 나타난 지수는 온열질환자의 경우, Model A의 민감도 지수인 SI(81.2%)로 나타났으며, 온열질환 사망자와의 관계에 대한 설명력이 가장 크게 나타난 지수는 VI(81.8%)가 도출되었다. 따라서 재난취약계층 분류에 따라 폭염재난 취약성 평가결과가 다르게 나타나며, 지수조합에 대한 설명력이 Model A에서 Model B보다 높게 도출된 경우가 많아 재난취약계층을 분류할 때 재난의 특성을 반영할 필요성이 있다고 판단되었다.
IPCC의 ’지구온난화 1.5℃‘ 특별보고서와 국립재난안전연구원의 2014년 연구보고서에서는 전 지구의 평균기온 상승과 국내 재난으로서의 폭염을 경고하고 있다. 특히, 한국의 경우 고령화 등으로 인하여 재난취약계층이 증가하여 재난취약성이 더욱 증가할 것으로 전망되고 있다. 존. C. 머터에 따르면, 재난의 피해는 사회 구조나 격차와 같은 불평등에 영향을 받으며, 불평등은 재난취약계층에 가중되어 나타난다. 현재 재난취약계층을 고려한 재난관리가 이루어지고 있으나, 재난취약계층을 반영한 재난관리를 개선해 나갈 필요성은 여전히 제기되고 있다. 또한, 폭염은 지역별 특성에 따른 영향이 다르게 나타나기 때문에 지역별 특성과 재난취약계층을 함께 고려한 연구가 필요하다고 판단되었다. 그러나 대부분 특정 지역 혹은 특정 재난취약계층을 중심으로 연구가 진행되었으며, 폭염을 연구재해로 선정하여 취약성 평가를 실시하거나 지역별 특성을 반영하고 실직적인 폭염재난취약계층을 반영한 연구는 미비한 수준이다. 따라서 폭염의 피해가 컸던 2018년을 대상으로 지역별 특징과 재난취약계층을 반영한 지역별 폭염재난 취약성 평가를 실시하고자 하였다. 특히, AHP를 통해 지표에 대한 전문가 인식을 비교하고, 폭염재난 취약성 평가지수들의 조합과 온열질환 발생의 관계를 파악하며, 재난취약계층에 따른 폭염재난 취약성 평가결과를 비교·분석하고자 하였다. 먼저, 선행연구와 문헌분석을 통하여 폭염재난 취약성 평가지표를 선정하고, 온열질환 발생과 지표별 분포를 비교하였다. 지표별로 분포순위가 유사하게 나타난 지역은 대부분 다르게 도출됨에 따라 지역별 폭염재난 취약성을 판단하는 과정에는 재난취약계층을 포함하여 기후노출과 적응역량과 같은 지역특성을 반영한 다양한 지표들을 함께 고려할 필요성이 있는 것으로 판단되었다. 또한, 폭염재난 취약성 평가지표별 가중치를 산정하기 위해 AHP를 실시한 결과, 측정지표 중 가장 높은 가중치는 ‘기후노출’에 부여되었으며, 측정항목의 경우, 폭염일수, 열대야일수, 질환자, 재정자립도 순으로 높은 가중치가 산정되었다. 특히, 농가인구와 비만자의 복합가중치는 외국인, 여성, 다문화가구보다 높게 산정되어 농가인구와 비만자의 폭염재난 취약성이 더 높게 인식되고 있는 것으로 분석되었다. 폭염재난 취약성 평가는 폭염재난취약계층(Model A)과 일반재난취약계층(Model B)에 대하여 실시하고, 결과를 비교·분석하였다. ‘전북’은 폭염재난 취약성이 가장 높은 지역으로 나타났고, ‘서울경기, 충북, 전남’은 재난취약계층의 영향이 큰 것으로 도출되었다. 지역에 따라 폭염재난 취약성 순위에 영향을 크게 받은 지표들이 다르게 나타나 폭염에 대한 대책을 마련할 때 지역별 특성을 반영할 필요성이 있다고 판단되었다. 마지막으로 온열질환자 및 온열질환 사망자와 취약성 평가지수 조합의 관계를 분석한 모든 결과를 비교했을 때, 유의미하게 도출된 지수조합 중 설명력이 가장 크게 나타난 지수는 온열질환자의 경우, Model A의 민감도 지수인 SI(81.2%)로 나타났으며, 온열질환 사망자와의 관계에 대한 설명력이 가장 크게 나타난 지수는 VI(81.8%)가 도출되었다. 따라서 재난취약계층 분류에 따라 폭염재난 취약성 평가결과가 다르게 나타나며, 지수조합에 대한 설명력이 Model A에서 Model B보다 높게 도출된 경우가 많아 재난취약계층을 분류할 때 재난의 특성을 반영할 필요성이 있다고 판단되었다.
The IPCC's special report ‘Global Warming 1.5℃’ and the report by the National Disaster Management Research Institute in 2014 warned of global average temperature rise and Heat wave as disaster. The disaster vulnerability, in particular, were expected to increase further as the number of disaster vu...
The IPCC's special report ‘Global Warming 1.5℃’ and the report by the National Disaster Management Research Institute in 2014 warned of global average temperature rise and Heat wave as disaster. The disaster vulnerability, in particular, were expected to increase further as the number of disaster vulnerable class increases due to aging, etc. in Korea. According to the John, C, Mutter, the damage of disaster is affected by inequality that is weighted against the disaster vulnerable class. The disaster vulnerable class, although, is being considered in the disaster management, there is still being raised a need for improvement. The necessity to prepare measures through regional vulnerability is emerging, in particular, in order to prevent the damage of Heat wave. There are, however, still insufficient studies that consider the actual Heat wave disaster vulnerable class or reflect regional characteristics. Therefore regional vulnerability assessment of Heat wave were enforced reflecting the disaster vulnerable class and the regional characteristics in this thesis. The purposes of this thesis were to confirm the expert’s perceptions of indicators through AHP and were to compare and analyze the results of the regional vulnerability assessment of Heat wave according to the disaster vulnerable class. The indicators of regional vulnerability assessment of Heat wave were selected through the previous studies, and the regional ranking of indicators were compared to the damage of Heat wave. The AHP, in addition, were conducted based on the survey, and results of the regional vulnerability assessment for Heat wave reflecting weight by indicator were compared and analyzed. The distribution of the heat wave victims and deaths were compared with that of indicators of the Heat wave regional vulnerability assessment and most of the indicators of similar rankings by region were analyzed to be different. Therefore it were judged that it is necessary to add various indicators, such as climate or financial ability, including the disaster vulnerable class to determine the regional vulnerability of Heat wave. The results of AHP showed that the relative importance of each indicator were the highest for Exposure, and the composite weight were the highest in order of Heat wave day, Tropical night, Patient, and Financial self-reliance ratio. The Heat wave vulnerability to Farmer and Obesity of Model A were perceived to be higher than that of Foreigner, Female and Multicultural family of Model B, depending on the composite weight of Sensitivity. Comparing the results of the regional vulnerability assessment of Heat wave according to the disaster vulnerable class, it was found that ‘Jeonbuk’ had the highest vulnerability to Heat wave regardless of the disaster vulnerable class. The region which were greatly affected by the disaster vulnerable class that means Sensitivity indicators were analyzed ‘Seoul-Gyeonggi, Chungbuk, Jeonnam’. The indicators that significantly influenced the regional vulnerability ranking were analyzed differently. Therefore it were judged that it is necessary to prepare appropriate measures reflected regional characteristics. The index with the highest explanatory power drew significantly related to the heat wave victims were Model A’s Sensitivity Index(SI, 81.2%), while Model A’s Vulnerability Index(VI, 81.8%) were derived from the heat wave deaths. As a result of comparing the regional vulnerability assessment of Heat wave according to the disaster vulnerable class, most of the index that showed significant relationships showed higher explanatory power in the Heat wave disaster vulnerable class(Model A) than in the Basic disaster vulnerable class(Model B). Therefore it were deemed necessary to classify the disaster vulnerable class reflecting the characteristics of the disaster.
The IPCC's special report ‘Global Warming 1.5℃’ and the report by the National Disaster Management Research Institute in 2014 warned of global average temperature rise and Heat wave as disaster. The disaster vulnerability, in particular, were expected to increase further as the number of disaster vulnerable class increases due to aging, etc. in Korea. According to the John, C, Mutter, the damage of disaster is affected by inequality that is weighted against the disaster vulnerable class. The disaster vulnerable class, although, is being considered in the disaster management, there is still being raised a need for improvement. The necessity to prepare measures through regional vulnerability is emerging, in particular, in order to prevent the damage of Heat wave. There are, however, still insufficient studies that consider the actual Heat wave disaster vulnerable class or reflect regional characteristics. Therefore regional vulnerability assessment of Heat wave were enforced reflecting the disaster vulnerable class and the regional characteristics in this thesis. The purposes of this thesis were to confirm the expert’s perceptions of indicators through AHP and were to compare and analyze the results of the regional vulnerability assessment of Heat wave according to the disaster vulnerable class. The indicators of regional vulnerability assessment of Heat wave were selected through the previous studies, and the regional ranking of indicators were compared to the damage of Heat wave. The AHP, in addition, were conducted based on the survey, and results of the regional vulnerability assessment for Heat wave reflecting weight by indicator were compared and analyzed. The distribution of the heat wave victims and deaths were compared with that of indicators of the Heat wave regional vulnerability assessment and most of the indicators of similar rankings by region were analyzed to be different. Therefore it were judged that it is necessary to add various indicators, such as climate or financial ability, including the disaster vulnerable class to determine the regional vulnerability of Heat wave. The results of AHP showed that the relative importance of each indicator were the highest for Exposure, and the composite weight were the highest in order of Heat wave day, Tropical night, Patient, and Financial self-reliance ratio. The Heat wave vulnerability to Farmer and Obesity of Model A were perceived to be higher than that of Foreigner, Female and Multicultural family of Model B, depending on the composite weight of Sensitivity. Comparing the results of the regional vulnerability assessment of Heat wave according to the disaster vulnerable class, it was found that ‘Jeonbuk’ had the highest vulnerability to Heat wave regardless of the disaster vulnerable class. The region which were greatly affected by the disaster vulnerable class that means Sensitivity indicators were analyzed ‘Seoul-Gyeonggi, Chungbuk, Jeonnam’. The indicators that significantly influenced the regional vulnerability ranking were analyzed differently. Therefore it were judged that it is necessary to prepare appropriate measures reflected regional characteristics. The index with the highest explanatory power drew significantly related to the heat wave victims were Model A’s Sensitivity Index(SI, 81.2%), while Model A’s Vulnerability Index(VI, 81.8%) were derived from the heat wave deaths. As a result of comparing the regional vulnerability assessment of Heat wave according to the disaster vulnerable class, most of the index that showed significant relationships showed higher explanatory power in the Heat wave disaster vulnerable class(Model A) than in the Basic disaster vulnerable class(Model B). Therefore it were deemed necessary to classify the disaster vulnerable class reflecting the characteristics of the disaster.
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