자료포락분석을 활용한 도시 유역 침수위험도 평가 = An Evaluation of Inundation Risk of Urban Watershed Using Data Envelopment Analysis

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In order to prevent the flood damage of urban watersheds, it is important to anticipate the relative inundation risk of urban watersheds and to perform inundation damage mitigation projects. Therefore, we propose a methodology for evaluation of the relative inundation risk of urban watersheds to determine the project priority for each watershed. For this purpose, we suggest to use cross efficiency of Data Envelopment Analysis (DEA), which can consider the probability of inundation occurrence and the inundation damage simultaneously. In this method, the average slope, density of conduit, elevation, and the sediment yield per unit area of subcatchment were used as input parameters representing the probability of inundation occurrence while population of the subcatchment as an output representing the inundation damage. After the suggested method is applied to GunJan Basin, Seoul, it is shown that the DEA model can estimate the relative inundation risk of each watershed even though it does not require decision makers to asses the weight on individual input and output parameter, which is required in the other multi-criteria decision making models such as the Analytic Hierarchy Process and PROMETHEE. The estimated relative inundation risk of each watershed can be used to determine the project priority for each watershed

국문 초록 (Abstract)

도시지역 수해 방지를 위해서는 침수위험도가 높은 지역을 사전에 예측하고 침수저감 사업을 하여 침수발생가능성을 줄이는것이 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 도시 유역 내 소유역별 침수저감사업 우선순위 결정을 위해서 소유역별 상대적 침수위험도를 산정하는 방안을 제시하였다. 이를 위하여 홍수발생가능성과 홍수발생에 따른 결과를 동시에 반영할 수 있도록 투입및 산출요소를 선정한 자료포락분석 모형의 교차 효율값의 활용을 제안한다. 이 방법은 홍수발생가능성 관련 인자를 고려하기위해 자료포락분석의 투입요소로 소유역의 경사도와 관밀도, 평균고도, 단위 면적상 유사발생량을 선정하였고, 홍수발생 결과 인자를 고려하기 위해 소유역의 인구수를 산출요소로 사용하였다. 제안된 자료포락분석모형을 서울시 군자배수분구에 활용한 결과,계층분석절차(AHP)나 PROMETHEE와 같은 여타의 다요소 의사결정 모형에서 요구하는 평가 요소별 가중치 정보 없이도 도시소유역별 상대적 홍수위험도를 결정할 수 있었다. 나아가 결정된 상대적 홍수위험도는 방재저감 사업의 소유역별 시행 우선순위 산정에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

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