본 연구는 증가하는 폭설피해에 대비하고, 설해위험지역을 사전에 구분하여 대비할 수 있도록 설해위험지수(SDRI)를 PSR 구성체계를 통해 제안하였다. 울산광역시를 대상으로 설해피해의 압력, 상태, 반응요인들을 세부지표로 선정하고, 각각의 가중치를 쌍대비교 설문조사를 이용하는 AHP 방법과 자료의 분산특성을 이용하는 엔트로피 방법을 이용하여 계산하였다. 가중치를 적용하여 압력지수, 상태지수, 반응지수를 제시하고, 이를 종합한 설해위험지수를 제안하였다. 그 결과, 울산광역시의 지형(향, 경사)에 따라 설해위험지수가 가장 민감하게 달라지는 것으로 판단되었다. 그러나 엔트로피 이론에 의한 가중치들은 AHP 방법에 의한 가중치에 비해 상대적으로 균일하게 계산되어, 최종 계산된 설해위험지수는 AHP 방법에 의한 결과의 편차가 더 컸다. 두 가지 방법 모두, 울산광역시의 설해위험지수는 대체적으로 크지 않을 것으로 계산되었으며, 이는 향후 설해위험이나 폭설대비 관련 정책 수립을 위한 정부나 지자체에 유용한 정보로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 증가하는 폭설피해에 대비하고, 설해위험지역을 사전에 구분하여 대비할 수 있도록 설해위험지수(SDRI)를 PSR 구성체계를 통해 제안하였다. 울산광역시를 대상으로 설해피해의 압력, 상태, 반응요인들을 세부지표로 선정하고, 각각의 가중치를 쌍대비교 설문조사를 이용하는 AHP 방법과 자료의 분산특성을 이용하는 엔트로피 방법을 이용하여 계산하였다. 가중치를 적용하여 압력지수, 상태지수, 반응지수를 제시하고, 이를 종합한 설해위험지수를 제안하였다. 그 결과, 울산광역시의 지형(향, 경사)에 따라 설해위험지수가 가장 민감하게 달라지는 것으로 판단되었다. 그러나 엔트로피 이론에 의한 가중치들은 AHP 방법에 의한 가중치에 비해 상대적으로 균일하게 계산되어, 최종 계산된 설해위험지수는 AHP 방법에 의한 결과의 편차가 더 컸다. 두 가지 방법 모두, 울산광역시의 설해위험지수는 대체적으로 크지 않을 것으로 계산되었으며, 이는 향후 설해위험이나 폭설대비 관련 정책 수립을 위한 정부나 지자체에 유용한 정보로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
In this study, Snow Disaster Risk Index(SDRI) is proposed using PSR analysis to prepare heavy snowfall and distinguish snow disaster vulnerable area. Proxy variables to calculate Pressure Index(PI), State Index(SI), and Response Index(RI) are selected in the Ulsan metropolitan city. The weights of t...
In this study, Snow Disaster Risk Index(SDRI) is proposed using PSR analysis to prepare heavy snowfall and distinguish snow disaster vulnerable area. Proxy variables to calculate Pressure Index(PI), State Index(SI), and Response Index(RI) are selected in the Ulsan metropolitan city. The weights of the proxy variables are determined using AHP method which uses a pairwise comparison survey and Entropy theory based on variation of the data. PI, SI, and RI were calculated using those weights and SDRI is provided. As a result, SDRI is higher with respect to the aspect and slope of the region. The weights calculated using entropy theory have relatively equivalent values, thus, AHP method provides bigger discrepancy than entropy theory on the final SDRI. Both methods proposed that the Ulsan metropolitan city has low snow disaster risk, and the results could be used as the basic information for snow disaster risk mitigation policy.
In this study, Snow Disaster Risk Index(SDRI) is proposed using PSR analysis to prepare heavy snowfall and distinguish snow disaster vulnerable area. Proxy variables to calculate Pressure Index(PI), State Index(SI), and Response Index(RI) are selected in the Ulsan metropolitan city. The weights of the proxy variables are determined using AHP method which uses a pairwise comparison survey and Entropy theory based on variation of the data. PI, SI, and RI were calculated using those weights and SDRI is provided. As a result, SDRI is higher with respect to the aspect and slope of the region. The weights calculated using entropy theory have relatively equivalent values, thus, AHP method provides bigger discrepancy than entropy theory on the final SDRI. Both methods proposed that the Ulsan metropolitan city has low snow disaster risk, and the results could be used as the basic information for snow disaster risk mitigation policy.
구유성, 이성호, 정주철.
도심의 설해취약지역 선정 및 위험도 평가에 관한 연구 - 부산광역시 지형적 특성을 중심으로 -.
대한토목학회논문집 = Journal of the Korean Society of Civil Engineers,
vol.33,
no.3,
1077-1086.
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