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영어

Recently, the frequency of social disasters has increased as much as natural disasters, and research on safety diagnosis of social disasters is increasing. Although risk maps are produced and published to citizens based on safety diagnosis results, it is difficult to trust the results if errors in standardization are included in the safety calculation process. Disaster types that include large disasters such as Gangneung forest fire and Ferry Sewol disaster show data distribution with outliers properties, and the results are unreliable due to excessive range setting due to outliers during standardization. Therefore, in this paper, standardization was carried out in consideration of the data on outliers caused by major disasters, and statistical techniques were applied to detect them, which allowed the scope setting for standardization to be reviewed. In addition, the results before and after the analysis were compared in consideration of the outliers, raising the need for data processing, and applying social disaster types with large disaster properties as examples.

한국어

최근 자연재난만큼 사회재난의 발생빈도가 잦아졌으며 이에 따라 사회재난 안전도 진단에 대한 연 구가 증가하고 있다. 안전도 진단결과를 바탕으로 위험지도를 제작하여 시민들에게 공표하고 있으 나 안전도를 계산하는 과정에서 표준화의 오류가 포함된다면 그 결과를 신뢰하기 어렵다. 강릉 산불, 세월호 참사 등 대형재난이 포함된 재난유형의 경우 이상치 속성을 가지는 데이터 분포를 나타내며 표준화하는 과정에서 이상치로 인한 과한 범위설정으로 인해 결과에 대한 신뢰성이 떨어진다. 따라 서 본 논문에서는 대형재난으로 인한 이상치 데이터를 고려하여 표준화를 수행하고자 하였으며 이 를 검출하기 위해 통계적 기법을 적용하였고 그 결과 이상치로 인해 표준화를 위한 범위설정을 재검 토할 수 있었다. 또한 이상치를 고려하여 분석을 수행하기 전과 후의 결과를 비교하여 데이터 가공 의 필요성을 제기하고 대형재난 속성을 가진 사회재난 유형을 사례로 적용하여 검토하였다.