계층 베이지안 커널 방법을 사용한 지역 사회 회복력 정량화: 정전 회복 사례 연구

재난의 영향을 받은 인프라 시스템과 지역 사회의 회복 속도를 정확하게 측정하는 능력은 중단 전, 중, 후에 효과적인 대응 및 자원 배분을 보장하기 위해 매우 중요하다. 그러나 이러한 조치를 정량화하는 데 있어 한 가지 도전 과제는 지역 사회 회복 정보가 거의 기록되지 않기 때문에 데이터 부족에 있다. 정확한 지역 사회 회복 측정을 제공하기 위해, 폭풍 동안 정전을 경험하는 지역 사회의 회복 속도를 예측하는 계층 베이지안 커널 모델(HBKM)이 개발되었다. 제안된 방법의 성능은 교차 검증을 사용하여 평가되며, 계층 베이지안 회귀 모델과 포아송 일반화 선형 모델 두 가지 모델과 비교된다. 2007년과 2017년 사이에 심각한 폭풍을 겪은 테네시주 셸비 카운티의 지역 사회 회복에 중점을 둔 사례 연구가 제안된 접근 방식을 설명하기 위해 제시된다. 모델의 예측 정확도는 로그 우도(log-likelihood) 및 평균 제곱근 오차(root mean squared error)를 사용하여 평가된다. HBKM은 평균적으로 가장 높은 외부 샘플 예측 정확도를 제공한다. 이 접근 방식은 데이터가 부족할 때 지역 사회의 회복 가능성을 평가하고 재난 이후 의사 결정을 알리는 데 도움을 줄 수 있다. 지역 사회 회복력을 정확하게 측정하는 것이 인프라 복원 비용을 줄일 수 있는 방법을 보여주는 예시가 제시된다.