Purpose - This paper aims to explore the distribution and application of community-based disaster risk information and employ a case study as a qualitative research method to make some implications and suggestions for disaster management in the future. Research design, data, and methodology - This research has basically adopted an idiographic approaches to examine the basic policy of integrated flood risk management of Shiga prefecture in Japan. The methodology is based on a retrospective analysis, which starts from critical events and traces backwards processes to find out what goes well or wrong. Results - The results of this paper support that the multiple stakeholders in a community have to share and distribute disaster risk information in the proper time. The distribution and application of community-based disaster risk information cannot be overemphasized in that the local communities are culturally rich in traditional flood management knowledge, have voluntary organizations and have enjoyed mutual support and human network to cope with floods. Conclusions - The study results also imply that local residents of the community will be abe to have an important role in coping with natural disasters, which involves more proactive actions than passive actions for the enhancement of disaster management.
Purpose: Based on the preceding studies in supply chain management, factors were analyzed to verify the effect of risk assessment and risk management factors of the business continuity management system (BCMS) on management performance. The purpose of this study is to establish a systematic risk management plan by deriving the risk factors of BCMS and evaluating unpredictable risks, and at the same time, contributing to a company's competitive advantage without interruption of work. Method: The structural relationship between risk assessment, risk management and management performance of BCMS was derived. To this end, a questionnaire survey was conducted of 124 managers and managers in Korean companies. Frequency analysis, validity analysis, reliability analysis, correlation analysis, and simple regression analysis were performed. Result: First, risk assessment had a positive (+) effect on risk management. Second, risk management had a positive (+) effect on management performance. Finally, risk assessment had a positive (+) effect on management performance. Conclusion: BCMS's risk assessment and risk management capabilities should be managed through financial performance, and risk management activities should be managed through non-financial performance.
Purpose: This study intends to review the risk assessment procedures specified in the corporate disaster management standard. Method: The requirements for each stage of risk assessment stipulated in the corporate disaster management standard were identified, the case of application of the organization'A' and the partner companies were reviewed, and the risk assessment procedure in line with the requirements was reviewed. Result: It was reviewed that it was necessary to clearly define the method and procedure for deriving risk scenarios, which are the requirements of the corporate disaster management standard, and to introduce a standardized procedure for deriving risk scenarios. Conclusion: A method of deriving risk scenarios was implemented by applying the STPA technique based on the system theory for power generation fuel supply and demand, and it was suggested that the STPA technique be reflected in corporate disaster management standards as a risk scenario derivation technique for the establishment of a disaster reduction activity plan.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.9
no.6
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pp.57-68
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2009
Recently, damage scale of human-induced disaster is sharply increased but its occurrences and damages are so uncertain that it is hard to construct a resonable response & mitigation plan for infrastructures. Therefore, the needs for a advanced risk management technique based on a probabilistic and stochastic risk evaluation theory is increased. In this study, these evaluation methods were investigated and a advanced disaster risk evaluation method, which is based on the probabilistic or stochastic risk assessment theory and also is a quantitative evaluation technique, was suggested. With this method, the safety changes as the result of fire damage management for recent 40 years was analyzed. And the result was compared with that of Japan. Through the consilience of the traditional risk assessment method and this method, a stochastical estimation technique for the uncertainty of future disaster's damage could support a cost-effective information for a resonable decision making on disaster mitigation.
Community-based disaster preparedness approaches are increasingly important elements of vulnerability reduction and disaster strategies. They are associated with a policy trend that values the knowledge and capacities of local people. In this research, we describe the community diagnosis method and develop Flood Disaster Risk Reduction Index(FDRRI) for assessment of flood vulnerability. FDRRI is composed of four indicators such as Flood Exposure Indicator(FEI), Sensitivity Indicator(SI), Risk Reduction Indicator(RRI), and Community Preparedness Indicator(CPI). We anticipate to present the guideline for selection national preparedness projects and uplift community's preparedness capacity.
This study aims to compare the performance of each machine learning model for preparing a grid-based disaster risk map related to flooding in Jung-gu, Ulsan, for Typhoon Chaba which occurred in 2016. Dynamic data such as rainfall and river height, and static data such as building, population, and land cover data were used to conduct a risk analysis of flooding disasters. The data were constructed as 10 m-sized grid data based on the national point number, and a sample dataset was constructed using the risk value calculated for each grid as a dependent variable and the value of five influencing factors as an independent variable. The total number of sample datasets is 15,910, and the training, verification, and test datasets are randomly extracted at a 6:2:2 ratio to build a machine-learning model. Machine learning used random forest (RF), support vector machine (SVM), and k-nearest neighbor (KNN) techniques, and prediction accuracy by the model was found to be excellent in the order of SVM (91.05%), RF (83.08%), and KNN (76.52%). As a result of deriving the priority of influencing factors through the RF model, it was confirmed that rainfall and river water levels greatly influenced the risk.
Recently, the concepts of community adaptation and ability to restore have been emphasized in order to evaluate disaster vulnerability and risk exposure level. In particular, the concept of disaster management that voluntarily takes measures prior to disaster situations has been introduced based on participatory disaster management that the community should take responsibility for one's own safety. This study diagnosed the community response capability on four model areas such as Goseong-gun and Gimhae-si, Gyeongsangnam-do and Gimcheon-si and Bonghwa-gun, Gyeongsangbuk-do and represented the Community Preparedness Indicator(CPI) for each region as a result.
Recently, forest fires have become frequent due to climate change, and the size of forest fires is also increasing. Forest fires in Korea continue to cause more than 100 ha of forest fire damage every year. It was found that 90% of the large-scale wildfires that occurred in Gangwon-do over the past five years were concentrated in the east coast area. The east coast area has a climate vulnerable to forest fires such as dry air and intermediate wind, and forest conditions of coniferous forests. In this regard, studies related to various forest fire analysis, such as predicting the risk of forest fires and calculating the risk of forest fires, are being promoted. There are many studies related to risk analysis for forest areas in consideration of weather and forest-related factors, but studies that have conducted risk analysis for forest-friendly areas are still insufficient. Management of forest adjacent areas is important for the protection of human life and property. Forest-adjacent houses and facilities are greatly threatened by forest fires. Therefore, in this study, a grid-based forest fire-related disaster risk map was created using factors affected by forest-neighboring areas using national branch numbers, and differences in risk ratings were compared for forest areas and areas adjacent to forests based on Gangneung forest fire cases.
Smart-Phones are utilized in disaster management field because it can deliver disaster information to large population simultaneously and quickly, and provide accurate information through situation-based service using the LBS(Location Based Service). To study on the utilization of smart phone for disaster information collection and dissemination method, this study suggest a framework which connects smart phone by loading application for reporting disaster. The disaster monitoring and situation dissemination system framework using smart phone is composed of 4 parts. First, smart phone application enters image, video, voice and text information and location of the disaster. Second, the disaster report reception and situation dissemination server receives the information, save in the DB, and send through smart phone SMS. Third, store into disaster information database. Fourth, display the disaster report and management information on 2D GIS, support the decision making process in deciding whether to manage as disaster, and disaster management web service which disseminates situation.
This study reviews a urban flooding risk criteria estimation model to predict risk criteria in areas where flood risk criteria are not precalculated by using watershed characteristic data and limit rainfall based on damage history. The risk criteria estimation model was designed using Support Vector Machine, one of the machine learning algorithms. The learning data consisted of regional limit rainfall and watershed characteristic. The learning data were applied to the SVM algorithm after normalization. We calculated the mean absolute error and standard deviation using Leave-One-Out and K-fold cross-validation algorithms and evaluated the performance of the model. In Leave-One-Out, models with small standard deviation were selected as the optimal model, and models with less folds were selected in the K-fold. The average accuracy of the selected models by rainfall duration is over 80%, suggesting that SVM can be used to estimate flooding risk criteria.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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