과거 국내금융기관의 신용공여는 소수 대기업과 그들의 계열사 및 일부 업종에 집중되었기 때문에 국내금융기관은 위험이 분산된 대출포트폴리오를 소유하지 못했었다. 이번 IMF 금융위기는 다수의 부실채권을 발생시킴으로써 개별 대출에 대한 위험관리뿐만 아니라 대출들로 구성되어진 포트폴리오에 대한 위험관리가 필수적이라는 것을 보여주었다. 본 논문의 목표는 국내금융기관들이 신용위험을 분산시켜 위험-수익 측면에서 효율적인 대출포트폴리오의 관리 방안을 제시하고자 하는 것이다. 본 논문에서는 대출포트폴리오의 효율적 관리를 위하여 선진 금융기관에서 많이 사용하는 계량적 신용위험관리 기법인 KMV Model과 CreditMetrics를 소개하였다. KMV Model은 옵션가격결정모형에 근거하여 기업의 주가수준 및 변동성으로 부터 대출기업의 부도확률을 도출하고, 주가의 상관관계를 토대로 개별 대출들간에 기대수익의 상관관계를 추정한다. 따라서 금융기관은 이 모형을 이용하여 위험이 잘 분산된 효율적인 대출포트폴리오를 구할 수 있다. CreditMetrics는 대출포트폴리오의 위험노출을 계량적으로 평가하는 VaR(Value at Risk)를 구하는 것으로 신용위험으로 인한 대출포트폴리오의 가치변동에 따른 잠재적 손실을 측정하는 기법이다. 이 기법에 따르면 금융기관은 과거 경험에 근거하여 신용등급별로 신용등급의 변동확률을 파악하고, 신용등급의 변동에 따른 대출포트폴리오 가치 변동과 손실가능성을 측정할 수 있다. 이와 같이 국내금융기관은 보다 과학적이고 계량화된 위험관리 기법을 적용하여 개별 대출의 한계위험공헌도 및 대출들 상호간에 위험의 상관관계를 고려하여 신용위험을 분산시키는 대출포트폴리오 관리를 실시해야 할 것이다.
국내에서 자연재난의 대부분을 차지하는 홍수는 매년 반복되어 인명과 재산상의 막대한 손실을 유발하고 있다. 이러한 피해 중 인적피해를 최소화하기 위한 방재계획 및 정책수립이 우선되어야 하지만 적용성 측면에서 미진한 부분이 있는 것이 현실이다. 본 연구는 인적피해 평가를 지원하기 위해 피해실적에 근거한 경험적 인적피해 평가기법을 개발하였다. 또한, 해당기법의 적용성을 평가하기 위해 2017년 청주시 호우피해를 기준으로 적용성 검증을 실시하였다. 인적피해의 경우 인명과 이재민 피해를 동시에 고려하였으며, 인적피해를 위해 기본적으로 노출위험인구와 인적피해 발생확률을 기반으로 하였다. 노출위험인구의 경우 침수구역도와 집계구를 기준으로 계층화된 인구 인벤토리를 이용한 GIS 공간분석 결과로부터 결정된다. 그리고 인적피해 발생확률은 행정안전부의 국가재난관리시스템 내 피해이력, 재해연보 및 한국국토정보공사에서 제공받은 침수흔 적도를 토대로 침수등급과 인구계층을 구분하여 제시하였다. 본 연구를 통해 제시된 보다 효율적이고 정밀한 인적피해 평가 방법이 위험지구 결정, 자연재난 리스크 모델링, 방재사업 대안결정, 예산배분 등의 실무와 학술적 접근에 있어 활발히 활용되길 기대한다.
본 연구는 기존의 위험분석 방법론들이 갖는 절차상의 복잡성을 최소한으로 줄이기 위하여, 정보시스템보안관리를 위한 위험분석방법론을 제안한다. 제안한 위험분석방법론은 사전처리단계, 대응책설정단계, 사후처리단계의 3단계로 구성된다. 사전처리단계에서는 기본위험분석단계와 상세위험분석 단계로 나누어 실행하도록 하였다. 기본위험분석단계에서는 정보보안 체계가 구축되지 않았거나 단기간에 최소한의 보안 제어를 위한 수단이 필요한 경우 설정된 항목들을 점검하도록 하는 기본적인 보안 관리 단계이다. 상세위험분석단계에서는 자산, 취약성, 위협의 요소들을 분석하고 이를 기반으로 작성된 위험정도 산출표를 이용하여 위험의 정도를 13가지의 경우로 분류한다. 대응책설정단계에서는 위험의 정도에 따라 13가지의 위험정도를 수용, 무시, 감소 또는 이양 등으로 대응방법을 설정한 후, 물리적, 관리적, 기술적으로 대응책을 실행하도록 하였다. 마지막으로 사후관리 단계에서는 침투 테스트로 잔류위험을 평가하고, 보안정책수립과 감사 및 사고대응을 위한 대책이 이루어지도록 하였다.
철도터널의 건설이 증가하고 장대화 됨에 따라 터널내에서의 화재 위험에 대한 사회적 관심이 증대되고 있는 실정이다. 하지만 현재까지 이러한 화재 위험에 대해 정량적으로 평가하기 위한 연구는 부족한 편이고 특히, 각 변수들의 불확실성을 고려하여 화재위험도를 정량적으로 평가하는 방법에 대해서는 거의 연구된 바가 없다. 따라서, 본 연구에서는 Event Tree 기법을 이용한 기존의 확률론적 위험도 평가기법을 바탕으로 몬테카를로 시뮬레이션 기법을 이용한 변수들의 불확실성을 고려할 수 있는 기법을 추가하여 철도터널의 정량적 위험도 평가기법을 개선하고자 하였으며 실제 프로젝트에 적용함으로써 그 유효성을 검증하고자 한다.
산림에 대한 화재 위험성 평가는 산불의 예방, 진화 및 관리에 있어서 우선적으로 고려되어야 할 부분이다. 단일 화재로서는 축내 최대 규모인 1997년 4월에 발생한 강원도 고성산불과 2000년 4월에 발생한 강원도 영동지방 산불은 이러한 화재위험성 평가의 필요성을 절실히 요구하고 있다. 현재 국내에서의 사용하고 있는 위험도의 표현은 기상인자에 의해 연료가 화재에 노출될 수 있는 위험을 나타낸 것으로 습도측정봉 무게 환산식을 통해 산불 발생 위험지수 산정하여 산불경보시스템을 사용하며 나타내고 있다. 앞으로, 지역별 종합적인 산림화재 위험성 평가를 위해서는 주요 인자들의 위험성을 측정하고 통계적 고찰을 통한 위험성 평가를 표현할 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 먼저 통계적 고찰을 통해 발생 빈도와 피해의 심각성을 분석하여 위험성을 평가하였고 수목의 열량적 가치를 시차주사열량계 실험을 통해 분석하여 수목분포도에 따를 열적 상대 위험성을 평가하였다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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