기후변화로 인한 대설 위험 등급 별 대설 피해 예측 기술 개발 = Development of technology to predict heavy snow damage by snow risk level due to climate change

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

According to the UN's 'World Disaster Report 2000-2019', the number of disasters has increased by 1.7 times compared to the previous 20 years, and the main cause is diagnosed to be climate change. In addition, heavy snow damage, which has a small number of damages compared to other natural disasters, is becoming increasingly large-scale due to climate change. It was calculated that 7,348 disasters occurred worldwide over the past 20 years, resulting in 1.23 million deaths and approximately 3,400 trillion won in property damage. In the case of heavy snow, damages amounted to approximately 160 billion won over the past 10 years, making it the third largest natural disaster in Korea. Therefore, research is needed to predict differentiated heavy snow damage considering regional characteristics. In this study, a heavy snow damage risk index was developed using the PSR and DPSIR techniques, and risk levels (Red Zone, Orange Zone, Yellow Zone, Green Zone) were assigned to each administrative district. The heavy snow damage data from 1994 to 2020 were used as dependent variables, and meteorological factors and socio-economic factors were selected as independent variables. A heavy snow damage prediction technology was developed by risk level through multiple regression analysis. The developed prediction technology was evaluated through RMSE and NRMSE, and the prediction technology by risk level that reflected regional characteristics showed excellent performance as a result of the prediction ability evaluation by technology. If a model that predicts the damage range is developed through the results of this study in the future, it is expected that heavy snow damage can be reduced in advance.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서 론 1
• 1. 연구의 배경 및 목적 1
• 2. 연구 동향 4
• 가. 강설량 예측 관련 연구 동향 4
• 나. 대설 피해 관련 연구 동향 6
• 다. 위험도 및 취약성 분석 관련 연구 동향 11
• 3. 연구 내용 및 범위 16
• Ⅱ. 방법론 20
• 1. 엔트로피 이론 20
• 2. PSR 기법 25
• 3. DPSIR 기법 26
• 4. 다중회귀분석 28
• 5. 예측력 평가 기법 29
• Ⅲ. 대설 자료 수집 및 위험 지표 설정 30
• 1. 대상 지역 선정 및 대설 자료 수집 30
• 가. 대상 지역 선정 30
• 나. 대설 피해 자료 수집 34
• 2. 대설피해 특성인자 수립 및 위험지표 설정 36
• 가. 지역별 대설 피해 특성인자 수립 36
• 나. PSR 기법을 이용한 대설피해 위험 지표 설정 38
• 다. DPSIR 기법을 이용한 대설피해 위험 지표 설정 42
• Ⅳ. 대한민국 대설 위험 등급 개발 41
• 1. 엔트로피 가중치 산정 결과 48
• 가. 엔트로피 가중치 산정을 위한 특성인자 분석 48
• 나. PSR 기법을 이용한 엔트로피 가중치 산정 53
• 다. DPSIR 기법을 이용한 엔트로피 가중치 산정 58
• 2. PSR 기법을 이용한 대설피해 위험지수 개발 64
• 3. DPSIR 기법을 이용한 대설피해 위험지수 개발 67
• 4. 지역별 대설피해 위험 등급 평가 및 분류 70
• Ⅴ. 등급별 지역 특성화 대설 피해 예측 기술 개발 74
• 1. 지역 특성화 대설 피해 예측 기술 설명 74
• 2. 종속변수 및 독립변수 선정 75
• 가. 종속변수 선정 75
• 나. 독립변수 선정 76
• 다. 다중공선성 진단 및 최종 독립변수 선정 81
• 3. 대설 피해 예측 기술의 정확도 평가 및 비교 분석 84
• Ⅵ. 결 론 96
• 참고문헌 100
• 영문초록 172