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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 149 - 166 (18page)
- DOI
- 10.17208/jkpa.2023.06.58.3.149
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This study advocates developing efficient disaster management strategies and recognizing potential risk areas by studying areas historically affected by severe flood damage. Prior research in Korea has predominantly concentrated on property damage as the main signifier of flood impact, but human casualties are equally significant. Machine learning methods were used in this study to split flood damage into property damage and human casualties. We also explore the connection between damage characteristics and factors contributing to flood vulnerability. The Gradient Boosting and Random Forest models were identified as the most appropriate for forecasting property damage and human casualties, respectively. This study reveals that various elements influence property damage and human casualties. Physical elements and high rainfall exposure cause property damage, while demographic attributes and the drainage capability of impacted regions influence human casualties. Thus, this research underscores the need to consider property damage and human casualties when determining relevant policies. By differentiating between property damage and human casualties and examining the nonlinear connection between flood damage and key vulnerability features, this study aids urban planning initiatives to foster flood-resistant communities.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행연구 고찰
Ⅲ. 연구방법
Ⅳ. 연구 결과
Ⅴ. 결론 및 시사점
인용문헌 References
참고문헌 (0)
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