[그림 1] 기후변화 적응과 완화 26

[그림 2] 전체 연구과제의 개발내용 32

[그림 3] 연구과제 개발내용(총괄) 33

[그림 4] 통합적 적응대책·기술 평가프레임 결과물 34

[그림 5] 기후변화 적응대책·기술 선정을 위한 의사결정지원 시스템 결과물 36

[그림 6] 기후변화 적응대책 의사결정지원 시스템 구성도 49

[그림 7] 연구대상 및 분류체계 50

[그림 8] 외래종 평가 방법론 흐름도 53

[그림 9] 병해충 평가 방법론 흐름도 54

[그림 10] 산사태 평가 방법론 흐름도 55

[그림 11] 토사재해 연구의 범위 및 내용 57

[그림 12] 도시홍수 재해 연구의 범위 및 내용 58

[그림 13] 도시홍수재해 선행연구 59

[그림 14] HCFD 모델 개요 67

[그림 15] 지속가능성 평가프로그램 화면 1 75

[그림 16] 지속가능성 평가프로그램 화면 2 76

[그림 17] 지속가능성평가 가이드라인 77

[그림 18] 적응대책·기술 우선순위 도출과정 모식도 79

[그림 19] Tier 3 수준 개별 파레토 최적 솔루션(적응경로)의 효과와 비용제시 80

[그림 20] 시스템 개발을 위한 환경 구축 81

[그림 21] 하드웨어 및 네트워크 구성 82

[그림 22] 전자정부 프레임워크 구성도 82

[그림 23] 애자일 방법론을 기초로 한 개발 진행 83

[그림 24] 연차별 추진체계 - 통합적 적응대책기술 평가 프레임 개발 84

[그림 25] 연차별 추진체계 - 정성평가 85

[그림 26] 연차별 추진체계 - 환경성 평가 86

[그림 27] 연차별 추진체계 - 안전성 평가 87

[그림 28] 연차별 추진체계 - 경제성 평가 88

[그림 29] 연차별 추진체계 - 사회경제적 역량 평가(지속가능성) 89

[그림 30] 연차별 추진체계 - 사회경제적 역량 평가(건강) 91

[그림 31] 연차별 추진체계 - 적응대책·기술 선정을 위한 우선순위 방법론 92

[그림 32] 연차별 추진체계 - 파급효과 93

[그림 33] 의사결정지원시스템 프레임 99

[그림 34] Tier 1,2 통합적 적응대책·기술 평가 프레임 101

[그림 35] Tier 3 통합적 적응대책·기술 평가 프레임 102

[그림 36] 부문별 적응대책·기술의 영향 저감효과 평가 프레임 103

[그림 37] 적응대책·기술 평가지표 104

[그림 38] RCP 시나리오에 따른 관악구 남현동 일대 강수량 증가 123

[그림 39] 관악구 남현동 토사재해 위험 취약지역 선정과정 124

[그림 40] 관악구 남현동 토사재해 위험 지역 124

[그림 41] 관악구 남현동 토사 재해 위험 취약지역 방재기술 설계 125

[그림 42] 서울특별시 RCP 시나리오에 따른 유형A 유출 저감량 분석 126

[그림 43] RCP 시나리오 8.5/4.5의 2100년 최고 강수량 비교 127

[그림 44] 서울시 전체에 대한 Watershed 128

[그림 45] 부산광역시 RCP 시나리오에 따른 유형 A 유출량 분석 129

[그림 46] 부산광역시 영향면적 상세도 1 130

[그림 47] 부산광역시 영향면적 상세도 2 131

[그림 48] 서울특별시 내부 비점원오염물의 퇴적에 따른 저류조 내부 용량 변화 그래프 132

[그림 49] 부산광역시 내부 비점원오염물의 퇴적에 따른 저류조 내부 용량 변화 그래프 132

[그림 50] 물관리 부문의 이행과제별 비용편익비(B-C ratio) 137

[그림 51] 농·수산 부문의 이행과제별 비용편익비(B-C ratio) 140

[그림 52] 국토·연안 부문의 이행과제별 비용편익비(B-C ratio) 145

[그림 53] T3 경제성 정량평가모형 분석 결과 146

[그림 54] 폭염 적응정책 및 기술의 정신/심리적 건강영향평가 분석의 틀 172

[그림 55] 정신/심리적 건강분야 구조방정식 분석 결과 175

[그림 56] 호흡기 질환 상병자수 추세 175

[그림 57] 주요 변수 분포도: 일별 평균 호흡기질환 상병자 수(전체 호흡기질환,... 177

[그림 58] 호흡기질환에 따른 초미세먼지(PM2.5)의 추정된 smooth function과... 178

[그림 59] 미세먼지 적응정책 및 기술의 정신/심리적 건강영향평가 분석의 틀 181

[그림 60] TOPSIS 개념도 186

[그림 61] TOPSIS 방식을 이용한 대안 간 우선순위 도출방법 187

[그림 62] 시스템 내 실천과제 우선순위 도출 전체 흐름도 187

[그림 63] 부문별 실천과제 우선순위 도출결과 188

[그림 64] 대상지와 시나리오 선택에 따른 적응경로 효과(시스템 표출 화면) 193

[그림 65] 대상지와 시나리오 선택에 따른 적응경로의 목적별 효과(시스템 표출 화면) 194

[그림 66] 적응경로 선택에 따른 적응기술 도입 시기와 규모(시스템 표출 화면) 194

[그림 67] 예산 제한 및 목표에 따른 최적의 적응경로들의 적응효과 및 비용 195

[그림 68] RCP 4.5에서의 목표별 예산 제한에 따른 적응효과 196

[그림 69] RCP 8.5에서의 목표별 예산 제한에 따른 적응효과 196

[그림 70] 미래시점 지역산업연관표 도출과정 흐름도 198

[그림 71] 적응대책·기술의 파급효과 분석과정 흐름도 199

[그림 72] 전자정부프레임워크 아키텍처 레이어 구성도 200

[그림 73] 업무 로직 흐름도 및 시스템 지원 도출 항목 200

[그림 74] 기후 적응정보 관리 Use Case 201

[그림 75] 기후 적응정보 시각화 Use Case 201

[그림 76] 사용자 인식 조사 항목 관리 Use Case 202

[그림 77] 사용자 인식 조사 시행 관리 Use Case 202

[그림 78] 사용자 인식 조사 결과 관리 Use Case 203

[그림 79] 세부 시행계획 수립 관리 Use Case 203

[그림 80] 기후변화 적응대책 의사결정지원 시스템 구성도 204

[그림 81] 통합 데이터베이스 구축 205

[그림 82] 데이터베이스 테이블(DB Table) 설계 205

[그림 83] 신규 UI 화면 샘플 206

[그림 84] 시스템 전체 만족도 결과 210

[그림 85] 기능별 정보 유용성 결과 211

[그림 86] 기후변화 의사결정을 위한 정보화 프레임 231

[그림 87] 재평가데이터의 시각화 236

[그림 88] 분류기준 변화에 따른 민감도 237

[그림 89] 정량화된 취약성평가를 위한 모형요소 구조적관계도 239

[그림 90] 기후변화 취약성 구성요소 240

[그림 91] 재해 위험 및 불확실성 확률 242

[그림 92] 재해 발생 확실지역의 유형구분 243

[그림 93] 재해 위험도 244

[그림 94] 기후영향지수 식 247

[그림 95] 총괄 및 협동간의 업무 연계 258

[그림 96] 협동 1의 결과물과 총괄 및 시스템 연계 259

[그림 97] 연차별 연구 내용 및 흐름도 - 기후영향 및 적응정보 신뢰도 향상기법 262

[그림 98] 연차별 연구 내용 및 흐름도 - 경제적 전략의 신뢰도 향상방법 263

[그림 99] 연차별 연구 내용 및 흐름도 - 제도적 역량을 고려한 정책 우선순위 결정방법 264

[그림 100] 재해 원인별 유형구분 및 재해점수 부여 267

[그림 101] 복합재해 발생지역 재평가 268

[그림 102] 재해 원인별 공간적 분포 및 유형화 결과 268

[그림 103] 데이터 특성에 따른 유형구분 결과 269

[그림 104] 기초자치단체별 재해 위험도 270

[그림 105] 226개 기초지자체 유형화 결과 274

[그림 106] 리더십과 예산 278

[그림 107] 리더십과 조직역량 278

[그림 108] 예산과 인식(CB: Cheonbuk, GB: Gyeongbuk) 279

[그림 109] 1.5℃ 및 2℃ 지구평균기온 상승에 따른 영향 287

[그림 110] IPCC 5차 및 6차 평가보고서 시나리오별 이산화탄소 배출량 288

[그림 111] IPCC 5차 평가보고서 시나리오별 이산화탄소 배출랑 및 관측자료 288

[그림 112] 레이더 강수관측(ST-IV), R-CLIPER, 바람시어를 고려한 모형(SR-CLIPER),... 290

[그림 113] 연구마다 다르게 적용된 태풍 탐지 기준값 291

[그림 114] 실제 태풍에 의한 누적강수량(좌)과 VESTAP에서 정의된 태풍에 의한 누적강수량(우) 292

[그림 115] 태풍에 의한 재산피해 분포 293

[그림 116] 격자기반 인구분포 정보 시범 구축 절차 295

[그림 117] Dasymetric mapping을 활용한 격자기반 인구분포 정보 구축 방법 296

[그림 118] 회귀분석을 통한 격자기반 인구분포 정보 구축 방법 298

[그림 119] 업스케일링 방법 결정을 위한 의사결정트리 299

[그림 120] 제2차 국가기후변화적응대책(2016~2020) 내 주요 내용 302

[그림 121] 적응정책 인벤토리 메타데이터 검색 결과 예시 304

[그림 122] 적응정책 인벤토리 DB 작성 예시 305

[그림 123] 녹색기후기술의 세부분류 306

[그림 124] 기후변화적응 분야 분류체계별 변화 비교 307

[그림 125] 기후변화적응 분야 분류체계별 변화 비교 2 310

[그림 126] 연안침식 대응기술 개발 수행체계도 312

[그림 127] UKCIP의 적응 위저드의 단계별 지원 도구 314

[그림 128] 유럽의 climate-ADAPT 315

[그림 129] climate Tech Wiki 플랫폼 318

[그림 130] DPSIR 요소별 영향관계 319

[그림 131] 베이지안 네트워크 분석 319

[그림 132] 연구개발 추진 전략 모식도 321

[그림 133] 각 재분석자료 지상 온도 공간 패턴 322

[그림 134] JTWC 자료 전처리 작업 과정 및 결과 예시 324

[그림 135] 1998~2017년간 한반도 영향 태풍 진로 325

[그림 136] 1998년 8월 3일 06시의 태풍 오토의 강수량 분포 326

[그림 137] 태풍강도별 반경에 따른 강수량 분포 327

[그림 138] 1998년 8월 3일 06시 태풍 오토 사례 329

[그림 139] 관측자료에서의 태풍잠재강도와 CMIP5 모형에서 나타나는 그 편차 331

[그림 140] 서로 다른 탐지기법에 대해 기준값을 통일시켜줬을 때의 미래전망 결과 변화 332

[그림 141] 나무모형 트리 예시 333

[그림 142] 기상청에서 국가 기후변화 표준 시나리오 인증을 받은 APEC 기후센터에서 구축한 SQM 자료 336

[그림 143] 2016년 기준 다양한 우리나라 인구 자료 338

[그림 144] SSP 시나리오의 구성과 내용 341

[그림 145] 관측자료 평균을 통한 업스케일링 343

[그림 146] 출력변수의 업스케일링 모델 344

[그림 147] 입력변수 또는 매개변수의 업스케일링 모델 344

[그림 148] 원격탐사자료 검증을 위한 업스케일링 절차 345

[그림 149] 연구개발 추진체계 - 위상기반 강우자료 구축 349

[그림 150] 연차별 추진체계 - 기후변화 적응대책·기술 선정을 위한 우선순위 도출 351

[그림 151] ERA5 지표면 자료 현황 357

[그림 152] ERA5 상층 자료 현황 358

[그림 153] ERA5 한 격자와 격자 내 해당되는 AS0S 위치 359

[그림 154] AS0S 61지점에 대한 1981년부터 2018년까지의 결측률(왼쪽)을 나타내며... 359

[그림 155] ERA5와 종관기상관측소의 지상 온도 공간 패턴 비교(왼쪽),... 360

[그림 156] 지형에 따라 분류된 관측소에서의 전 기간 및 계절별 산점도 분석을 통해 오차의 특성 파악 360

[그림 157] [그림 156]에서 제시한 선형회귀기울기 값을 이용해 AS0S 61지점에 대해 제시함 361

[그림 158] AS0S 9지점에 대한 관측자료와 재분석자료간 1-시간-평균 온도에 대한 통계지수 361

[그림 159] Greatest 5-day total rainfall 363

[그림 160] Mean wet-day persistence 363

[그림 161] Heat Wave Duration 90 percentile 364

[그림 162] Cold Wave Duration 10 percentile 364

[그림 163] 기존 R-CLIPER 모형(좌)과 실제 내린 총 강수량을 반영하여 개선한 Modified... 365

[그림 164] 약한 태풍에서 연직바람시어 강도별 반경에 따른 계수값 변동 366

[그림 165] 강한 태풍에서 연직바람시어 강도별 반경에 따른 계수값 변동 367

[그림 166] 2002년 8월 31일 12시 태풍 루사의 강수량 관측값(왼쪽)과 Modlfled R-CLIPER에... 368

[그림 167] 2002년 8월 31일 12시 태풍 루사의 강수량 관측값(왼쪽)과 R-CLIPER에... 369

[그림 168] 개선된 PHRaM 모형의 강수량, 관측소 강수량(왼쪽), 모형과 관측의... 369

[그림 169] 태풍 사례별 모의된 강수량과 관측 강수량의 공간상관계수 370

[그림 170] 태풍 사례별 모의된 강수량과 관측 강수량의 RMSE 370

[그림 171] 실제 태풍 진로(왼쪽), FNL에서 탐지된 유사열대저기압 중 태풍으로 인식표를... 371

[그림 172] 기존 방법(Bengtsson)과 랜덤포레스트, 나무모형, 배깅 방법에 따른 과거 태풍... 372

[그림 173] 관측(좌상단), KACE-1-0-G(우상단), MRI-ESM-2-0(좌하단), UKESM(우하단)에서... 373

[그림 174] CMlP5 참여 모형에서의 현재 기후에 대한 태풍 진로 374

[그림 175] 3개 모형(KACE-1-0-G, MRl-ESM2-0, UKESM) 앙상블에 따른 미래 태풍... 375

[그림 176] RCP8.5 시나리오 하에서 태풍의 진로밀도 변화. 지역별 상륙 비율 변화(좌상단),... 375

[그림 177] TRMM TMPA data 376

[그림 178] 2017년 7월 24일 GPM data 377

[그림 179] TRMM 3B42 378

[그림 180] GPM IMERG 379

[그림 181] SRTM 위성기반 한반도 DEM 자료 380

[그림 182] 원시강우 및 편의보정된 위성강우 비교 결과 381

[그림 183] 원시강우 및 편의보정된 위성강우 비교 결과 381

[그림 184] Gridsat 위성강우 자료와 지상관측 자료와의 검증 382

[그림 185] Gridsat 자료 처리 383

[그림 186] 우리나라 지형자료 384

[그림 187] 위성 일강수자료 386

[그림 188] 1km 위성영상 자료처리 방법 388

[그림 189] AWS 지점자료 388

[그림 190] 위성 일강수자료 자료상세화 예시 389

[그림 191] 위성 일강수자료 검증결과 390

[그림 192] 2000년도 격자기반 기후자료 비교(월평균 최고기온) 391

[그림 193] 2000년도 격자기반 기후자료 비교(월평균 최저기온) 392

[그림 194] 2000년도 격자기반 기후자료 비교(월평균 기온) 393

[그림 195] 2000년도 관측 자료와 격자기반 기후자료 비교(월평균 최고기온) 394

[그림 196] 2000년도 격자기반 기후자료별 RMSE 비교(월평균 최고기온) 395

[그림 197] 2000년도 관측 자료와 격자기반 기후자료 비교(월평균 최저기온) 396

[그림 198] 2000년도 격자기반 기후자료별 RMSE 비교(월평균 최저기온) 397

[그림 199] 2000년도 관측 자료와 격자기반 기후자료 비교(월평균 기온) 398

[그림 200] 2000년도 격자기반 기후자료별 RMSE 비교(월평균 기온) 399

[그림 201] 1981년부터 2010년까지 연평균기온(Bio01) 30년 평균 400

[그림 202] 1981년부터 2010년까지 최난월 최고기온(Bio05) 30년 평균 400

[그림 203] 1981년부터 2010년까지 최한월 최저기온(Bio06) 30년 평균 401

[그림 204] 1981년부터 2010년까지 가장 습윤한 분기 평균기온(Bio08) 30년 평균 401

[그림 205] 1981년부터 2010년까지 가장 건조한 분기 평균기온(Bio09) 30년 평균 402

[그림 206] 1981년부터 2010년까지 가장 따뜻한 분기 평균기온(Bio10) 30년 평균 402

[그림 207] 1981년부터 2010년까지 가장 추운 분기 평균기온(Bio11) 30년 평균 403

[그림 208] 1981년부터 2010년까지 총 강수량(Bio12) 30년 평균 403

[그림 209] 1981년부터 2010년까지 가장 습윤한 달 평균 강수량(Bio13) 30년 평균 404

[그림 210] 1981년부터 2010년까지 가장 건조한 달 평균 강수량(Bio14) 30년 평균 404

[그림 211] 1981년부터 2010년까지 가장 습윤한 분기 평균 강수량(Bio16) 30년 평균 405

[그림 212] 1981년부터 2010년까지 가장 건조한 분기 평균 강수량(Bio17) 30년 평균 405

[그림 213] 1981년부터 2010년까지 가장 따뜻한 분기 평균 강수량(Bio18) 30년 평균 406

[그림 214] 1981년부터 2010년까지 가장 추운 분기 평균 강수량(Bio19) 30년 평균 406

[그림 215] 96개 AWS 관측지점과 IGISRM 방법으로 모의된 Bioclim 자료 비교 407

[그림 216] 10년 시계열 평균 Bioclim과 10년 평균기후 자료를 이용한 Bioclim 비교(기온) 408

[그림 217] 10년 시계열 평균 Bioclim과 10년 평균기후 자료를 이용한 Bioclim 비교(강수량) 409

[그림 218] 가장 습윤한 달의 강수량(Bio13) 비교 411

[그림 219] 가장 습윤한 분기의 강수량(Bio16) 비교 411

[그림 220] 가장 건조한 달 강수량(Bio14) 비교 412

[그림 221] 가장 건조한 분기 강수량(Bio17) 비교 412

[그림 222] IGISRM 자료를 이용한 연도별 연평균기온(Bio1) 413

[그림 223] 연도별 최난월 최고기온(Bio5)과 최한월 최저기온(Bio6) 413

[그림 224] 연도별 가장 습윤한 분기 평균기온(Bio8)과 가장 건조한 분기 평균기온(Bio9) 414

[그림 225] 연도별 가장 따뜻한 분기 평균기온(Bio10)과 가장 추운 분기 평균기온(Bio11) 414

[그림 226] IGISRM 자료를 이용한 연도별 평균 강수량(Bio12) 415

[그림 227] 연도별 가장 습윤한 달 평균 강수량(Bio13)과 가장 건조한 달 평균 강수량(Bio14) 416

[그림 228] 연도별 가장 습윤한 분기 평균 강수량(Bio16)과 가장 건조한 분기 평균 강수량(Bio17) 416

[그림 229] 연도별 가장 따뜻한 분기 평균 강수량(Bio18)과 가장 추운 분기 평균 강수량(Bio19) 417

[그림 230] 29개 GCM별 연 평균기온(Bio01) 418

[그림 231] 29개 GCM별 최난월 최고기온(Bio05) 419

[그림 232] 29개 GCM별 최한월 최저기온(Bio06) 419

[그림 233] 29개 GCM별 가장 습윤한 분기 평균기온(Bio08) 420

[그림 234] 29개 GCM별 가장 건조한 분기 평균기온(Bio09) 420

[그림 235] 29개 GCM별 가장 따뜻한 분기 평균기온(Bio10) 421

[그림 236] 29개 GCM별 가장 추운 분기 평균기온(Bio11) 421

[그림 237] 29개 GCM별 총 강수량(Bio12) 422

[그림 238] 29개 GCM별 가장 습윤한 달 평균 강수량(Bio13) 423

[그림 239] 29개 GCM별 가장 건조한 달 평균 강수량(Bio14) 423

[그림 240] 29개 GCM별 가장 습윤한 분기 평균 강수량(Bio16) 424

[그림 241] 29개 GCM별 가장 건조한 분기 평균 강수량(Bio17) 424

[그림 242] 29개 GCM별 가장 따뜻한 분기 평균 강수량(Bio18) 425

[그림 243] 29개 GCM별 가장 추운 분기 평균 강수량(Bio19) 425

[그림 244] 시·군·구별 Landscan 인구수의 오차비율 분석 426

[그림 245] 시·군·구별 Landscan 인구수의 오차비율 히스토그램 427

[그림 246] 읍·면·동별 Landscan 인구수의 오차비율 분석 428

[그림 247] 읍·면·동별 Landscan 인구수의 오차비율 히스토그램 428

[그림 248] 읍·면·동별 인구밀도와 평균 Nlghttime light 강도(DN)와의 단일 회귀분석 결과 429

[그림 249] 읍·면·동별 인구밀도와 주거면적 비율과 단일 회귀분석 결과 430

[그림 250] 단일 회귀분석을 통한 전라북도 격자기반 인구정보 시범 구축 결과 430

[그림 251] 본 연구와 Landscan의 읍·면·동 인구수 추정 결과 비교 431

[그림 252] 인구비중법에 의한 대시메트릭 맵(2040년) 433

[그림 253] 표준밀도법에 의한 대시메트릭 웹(2040년) 434

[그림 254] 대시메트릭 매핑 방법론에 따른 시·도별 인구수 436

[그림 255] 개별 대시메트릭 매핑에 따른 2040년 총인구 437

[그림 256] 2040년 장래인구추계와 개별 대시메트릭 매핑에 따른 시·도별 인구 분포 438

[그림 257] g.SSP 시나리오에 따른 시·도별 인구 분포 441

[그림 258] q.SSP 시나리오에 따른 총 인구와 장래인구추정 비교 442

[그림 259] t.SSP 시나리오에 따른 2040년 시·도별 인구와 장래인구추정 비교 443

[그림 260] 229개 기초지자체에 대한 폭염 위험지도 447

[그림 261] 건강 부문 적응대책·기술 표준분류체계 449

[그림 262] 생태계 부문 적응대책·기술 표준분류체계 450

[그림 263] 물관리 부문 적응대책·기술 표준분류체계 451

[그림 264] 적응대책·기술 인벤토리 스크리닝 평가틀 452

[그림 265] 건강 부문 주요 이슈 및 문제점 파악을 위한 DPSIR 인과관계도 453

[그림 266] 재난/재해 부문 주요 이슈 및 문제점 파악을 위한 DPSIR 인과관계도 454

[그림 267] 산림 부문 주요 이슈 및 문제점 파악을 위한 DPSIR 인과관계도 455

[그림 268] 생태계 부문 주요 이슈 및 문제점 파악을 위한 DPSIR 인과관계도 455

[그림 269] 국토/연안 부문 주요 이슈 및 문제점 파악을 위한 DPSIR 인과관계도 456

[그림 270] 농축산 부문 주요 이슈 및 문제점 파악을 위한 DPSIR 인과관계도 457

[그림 271] 수산 부문 주요 이슈 및 문제점 파악을 위한 DPSIR 인과관계도 458

[그림 272] 물관리 부문 문헌조사 매트릭스 종합 467

[그림 273] 건강 부문 문헌조사 매트릭스 종합 468

[그림 274] 재난/재해 부문 문헌조사 매트릭스 종합 470

[그림 275] 산림 부문 문헌조사 매트릭스 종합 471

[그림 276] 생태계 부문 문헌조사 매트릭스 종합 472

[그림 277] 농축산/수산 부문 문헌조사 매트릭스 종합 473

[그림 278] 국토/연안 부문 문헌조사 매트릭스 종합 474

[그림 279] 물관리 부문 적응대책·기술 상호관계 네트워크 분석 결과(증폭) 485

[그림 280] 물관리 부문 적응대책·기술 상호관계 네트워크 분석 결과(상충) 487

[그림 281] 건강 부문 적응대책·기술 상호관계 네트워크 분석 결과(증폭) 491

[그림 282] 건강 부문 적응대책·기술 상호관계 네트워크 분석 결과(상충) 493

[그림 283] 재난/재해 부문 적응대책·기술 상호관계 네트워크 분석 결과(증폭) 497

[그림 284] 재난/재해 부문 적응대책·기술 상호관계 네트워크 분석 결과(상충) 499

[그림 285] 산림 부문 적응대책·기술 상호관계 네트워크 분석 결과(증폭) 503

[그림 286] 산림 부문 적응대책·기술 상호관계 네트워크 분석 결과(상충) 505

[그림 287] 생태계 부문 적응대책·기술 상호관계 네트워크 분석 결과(증폭) 509

[그림 288] 생태계 부문 적응대책·기술 상호관계 네트워크 분석 결과(상충) 511

[그림 289] 농축산 부문 적응대책·기술 상호관계 네트워크 분석 결과(증폭) 516

[그림 290] 농축산 부문 적응대책·기술 상호관계 네트워크 분석 결과(상충) 518

[그림 291] 수산 부문 적응대책·기술 상호관계 네트워크 분석 결과(증폭) 520

[그림 292] 수산 부문 적응대책·기술 상호관계 네트워크 분석 결과(상충) 522

[그림 293] 국토 부문 적응대책·기술 상호관계 네트워크 분석 결과(증폭) 526

[그림 294] 국토 부문 적응대책·기술 상호관계 네트워크 분석 결과(상충) 528

[그림 295] 연안 부문 적응대책·기술 상호관계 네트워크 분석 결과(증폭) 530

[그림 296] 연안 부문 적응대책·기술 상호관계 네트워크 분석 결과(상충) 532

[그림 297] 부산광역시 폭우에 대한 적응대책 영향 평가 베이지안 네트워크 548

[그림 298] 부산광역시 폭우에 대한 적응옵션 영향 평가결과 549

[그림 299] 부산광역시 연안지역 대상 폭우에 대한 적응대책 영향 평가결과 550

[그림 300] 베이지안 네트워크(BNs)기반 예측 및 관측 확률 비교(PDM) 552

[그림 301] 국가 단위 기후변화 관련 인식조사 대상(1995년-2018년) 633

[그림 302] 정부의 기후변화 적응정책 인지도 634

[그림 303] 기후변화 완화, 적응 인지도 및 적응의 상대적 중요도(2015) 634

[그림 304] 국가 단위 기후변화 관련 인식조사 초점(1995년-2018년) 638

[수식 1] 안전도 평가모델의 개념: 재난≤성능 67

[수식 2] 비용-편익 비율(B-C ratio) 계산식 69

[수식 3] Mouse 간편 추정식 및 부피 산정식 132

[수식 4] 의사결정단위 효율성 점수 165

[수식 5] 목적함수 최대화 165

[수식 6] 산출지향 포락모형의 효율성 점수 166

[수식 7] 포아송 회귀모형 170

[수식 8] 음이항 회귀모형 170

[수식 9] 영과잉 모형 170

[수식 10] 대기질에 의한 상병자 수 176

[수식 11] 사회적할인율 계산식 249

[수식 12] 최대강수 반경, 최대강수량, 태풍중심에서의 강수량이 포함된 적합도 모형 327

[수식 13] 최대풍속에 대한 1차 함수 327

[수식 14] 태풍의 해당 시점에 대한 반경 500km 이내 총 누적강수량 정보 328

[수식 15] 파수 1과 2에 해당하는 계수 329

[수식 16] 지형과 태풍 바람 사이의 관계 330

[수식 17] 태풍의 중심을 기준으로 이상적으로 대칭적인 바람 속도 분포를 고려 330

[수식 18] 예측 오류 평가를 위한 평균절대오차 계산식 553