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pp.757-768
최근 기후변화는 짧은 시간의 지역적인 집중호우와 예상치 못한 폭우에 영향을 미치고 이는 생명과 재산의 손실에 영향을 준다. 본 연구에서는 침수위험도를 결정하기 위한 방법으로 산술평균방법, 가중평균방법, 주성분 분석방법을 이용하여 침수위험도에 따른 순위를 결정하였다. 재해연보 및 도시계획현황에서 선택한 인자들에 대한 표준화를 통해 단위를 통일시켰으며 표준화를 통한 산술평균방법, 상관관계분석을 통한 가중평균방법, 상관도가 높은 인자들을 묶어 분석한 주성분 분석방법을 통해 침수위험도를 결정하고 그 순위를 나타내었다. 본 연구에서 사용된 산술평균방법의 경우 간단하기는 하지만 각각의 인자들이 동일한 가중치를 가지는 문제점이 있고 가중평균방법의 경우 각각의 인자들이 다른 가중치를 갖기는 하지만 많은 변수들 때문에 변수들 간의 상관관계가 복잡해지는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 주성분 분석방법을 사용하였으며 각 지역의 수방능력 및 재해위험을 고려한 침수위험도를 결정하였다.
Recently, climate change has affected short time concentrated local rainfall and unexpected heavy rain which is increasingly causing life and property damage. In this research, arithmetic average analysis, weighted average analysis, and principal component analysis are used for predicting flood risk. This research is foundation for application of predicting flood risk based on annals of disaster and status of urban planning. Results obtained by arithmetic average analysis, weighted average analysis, and principal component analysis using many factors affect on flood are compared. In case of arithmetic average analysis, each factor has same weights though it is simple method. In case of weighted average analysis, correlation factors are complex by many variables and multicollinearty problem happen though it has different weights. For solving these problems, principal component analysis (PCA) is used because each factor has different weights and the number of variables is smaller than other methods by combining variables. Finally, flood risk assessment considering flood control ability and urban environment risk in former research is predicted.
