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대한산업공학회 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 2022년 대한산업공학회 추계학술대회
발행연도
2022.11
수록면
1,124 - 1,156 (33page)

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We propose a three-step approach to quantifying tropical cyclone (TC) risks with the potential impact of climate change using TC historical data, geographical information and socio-economic factors. The proposed framework consists of 1) modeling clusters of TC tracks and TC hazards, 2) predicting economic losses with TC hazards and geographical, socio-economic factors, and 3) analyzing the impact of climate change on the losses. We employ multiple machine learning techniques to establish the framework and find that our model offers 22 and 7% improvements for TC loss and hazard predictions, respectively, in comparison with traditional linear models. We also determine that the annual TC loss amounts in the years of 2050 and 2100 are expected to be 1.12 and 1.26 times larger than that in 2019, respectively, and TC season in the Korean peninsula may last longer in the projected years than today. By suggesting a framework for full risk assessment, this study contributes to the literature that has documented a partial risk assessment focusing mostly on either understanding TC hazard features or predicting financial damages by TC events. Our findings can help (re)insurers and policymakers develop more appropriate financial plans and market solutions for increasingly threatening TC risks.
#Risk analysis #Tropical cyclone #Loss prediction #Clustering #Climate change risk

목차

Abstract
1. Introduction
2. Literature review
3. Model framework
4. Data description
5. Results
6. Conclusion
References

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