GCRI · 시스템 리스크 관리
캐스케이드와 상호의존성
시스템 리스크 arises when 시스템 depend on one another, so that a failure in one travels into others: a power outage stops water pumping, a port closure stalls manufacturing, a 사이버 사고 halts payments. Cascades can amplify a modest shock into a large loss, or be absorbed by buffers and substitutes. This page sets out how cascades develop and propagate, how dependencies are mapped, and what the evidence serves for those responsible for connected systems.
Cascades and interdependence on the record.
Cascades and interdependence: how the risk develops.
Network, common-cause and correlated failures. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.
Failure propagates through dependency
When one system supplies another with power, data, materials or services, its failure removes an input the second system needs. Each link adds a path, and paths combine into chains that cross sectors and borders.
Buffers set the timing
Stocks, backup generation, redundant routes and spare staff delay the effect of a lost input. The cascade arrives when the first buffer runs out, which can be hours or months after the trigger.
Concentration creates single points
Where many 시스템 rely on the same supplier, hub, cloud region or chokepoint, one failure reaches all of them at once. Concentration often grows unseen because each dependent made a reasonable choice alone.
Feedback amplifies the loss
Losses can feed back: an outage reduces revenue, which cuts maintenance, which raises the chance of the next outage. Reinforcing loops turn a contained event into a longer and wider one.
아시아의 재해와 노출.
Population density, flood water and night lights over Asia, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.
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레이어 3
이 페이지의 재해와 노출
이 레이어 소개
- 증거
- 추정
- 출처
- 세계 격자 인구 v4.11(NASA SEDAC(CIESIN, 컬럼비아 대학교))
- 제공자
- NASA SEDAC(CIESIN, 컬럼비아 대학교)
- 라이선스
- CC BY 4.0
- 생산 연도
- null; 인구조사 기반 추정치, 정적(2020)
- 해결
- 약 1 km 격자
- 불확실성
- 2020년 제곱킬로미터당 인구에 대한 인구총조사 기반 추정값으로 노출 맥락으로 표시되며, 어떤 재해로 영향받은 사람의 수가 아닙니다.
- 접근 경로
- 실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다
이 레이어 소개
- 증거
- 관측(구름이 있으면 빈틈이 생김)
- 출처
- VIIRS 글로벌 홍수 산출물(NASA LANCE)
- 제공자
- NASA LANCE
- 라이선스
- NASA 공개 데이터
- 생산 연도
- 매일, 위성 탐지, 구름이 있으면 빈틈이 생김
- 빌드 시점 최신
- 2026-10-14
- 해결
- 약 250 m 격자
- 불확실성
- 위성 탐지로, 구름이 있으면 빈틈이 생깁니다. 제공자가 게시한 그대로의 위성 또는 모형 래스터입니다. 구름, 관측 폭 공백, 산출 오차로 인해 빈틈과 잡음이 생기며, 값은 특정 장소의 측정치가 아니라 지표입니다.
- 접근 경로
- 실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다
이 레이어 소개
- 증거
- 관측
- 출처
- VIIRS Black Marble(VNP46A2)(NASA LAADS DAAC)
- 제공자
- NASA LAADS DAAC
- 라이선스
- NASA 공개 데이터
- 생산 연도
- 매일, 달빛과 대기를 보정한 위성 복사휘도
- 빌드 시점 최신
- 2026-10-12
- 해결
- 약 500 m 격자
- 불확실성
- 표시된 날짜의 위성 야간 복사휘도로, 불빛은 전력 사용과 정전의 대리 지표이며 공급이나 접근성의 측정치가 아닙니다.
- 접근 경로
- 실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다
이 레이어 소개
- 증거
- 관측
- 출처
- VIIRS NOAA-20 보정 반사율(NASA LANCE)
- 제공자
- NASA LANCE
- 라이선스
- NASA 공개 데이터
- 생산 연도
- 매일, 위성 영상
- 빌드 시점 최신
- 2026-10-14
- 해결
- 약 250 m 격자
- 불확실성
- 위성 영상. 제공자가 게시한 그대로의 위성 또는 모형 래스터입니다. 구름, 관측 폭 공백, 산출 오차로 인해 빈틈과 잡음이 생기며, 값은 특정 장소의 측정치가 아니라 지표입니다.
- 접근 경로
- 실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다
이 레이어 소개
- 증거
- 관측(구름과 통과 시각으로 인해 빈틈이 생김)
- 출처
- VIIRS NOAA-20 375 m(FIRMS)(NASA LANCE FIRMS)
- 제공자
- NASA LANCE FIRMS
- 라이선스
- NASA 공개 데이터
- 생산 연도
- 매일, 위성 탐지, 구름과 통과 시각으로 인해 빈틈이 생김
- 빌드 시점 최신
- 2026-10-13
- 해결
- 약 500 m 격자
- 불확실성
- 표시된 날짜의 위성 열점 탐지 결과로, 가스 플레어와 산업 열을 포함합니다. 확인된 화재, 사고 보고서 또는 경보가 아닙니다.
- 접근 경로
- 실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다
이 레이어 소개
- 증거
- 관측(지속적인 구름으로 여전히 빈틈이 남음)
- 출처
- VIIRS NOAA-20 Level 3, 8일(NASA LANCE)
- 제공자
- NASA LANCE
- 라이선스
- NASA 공개 데이터
- 생산 연도
- 8일, 위성 8일 합성, 지속적인 구름으로 여전히 빈틈이 남음
- 빌드 시점 최신
- 2026-09-14
- 해결
- 약 1 km 격자
- 불확실성
- 표시된 날짜까지 8일간 지표면의 위성 관측 표면 온도로, 열 노출 지표이며 기온, 열지수, 폭염 경보가 아닙니다.
- 접근 경로
- 실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다
키보드, 지도에 초점이 있을 때
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제공 가능한 최신
NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © OpenStreetMap 기여자 (ODbL) · Natural Earth
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아시아를 중심으로 본 재해와 노출.NASA가 게시한 그대로의 위성 및 모형 산출물로, 각각 고유한 날짜가 있습니다. 지표이며 어떤 장소에 대한 평가도 아닙니다.
데이터: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © OpenStreetMap 기여자 · Natural Earth · NASA EONET · U.S. Geological Survey · NASA JPL OPERA DIST-ALERT출처와 라이선스
- We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA 공개 데이터
- We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA 공개 데이터
- Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). CC BY 4.0 라이선스. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
- VIIRS 준실시간 산출물(홍수, 지표면 온도, 적설 피복, 보정 반사율), NASA LANCE; 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). NASA 공개 데이터
- VIIRS Black Marble 야간 조명, NASA 고다드 우주비행센터; NASA 레벨1 및 대기 아카이브·배포 시스템(LAADS DAAC)에서 배포; 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). NASA 공개 데이터
- NASA 자원 관리용 화재 정보 시스템(FIRMS), VIIRS 375 m 활성 화재 산출물, NASA LANCE; 벡터 타일은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). NASA 공개 데이터
- ASTER GDEM은 METI와 NASA의 산출물입니다(ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC). 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). 인용: NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. NASA 공개 데이터
- Natural Earth으로 제작. 무료 벡터 및 래스터 지도 데이터 @ naturalearthdata.com. 퍼블릭 도메인
- © OpenStreetMap 기여자(ODbL), NASA GIBS 경유(해안선, 경계, 도로 및 지명). 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). ODbL
- Blue Marble, NASA Earth Observatory; 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). NASA 공개 데이터
- 지구본과 평면 지도의 맥락 정보: NASA GIBS 참조 레이어의 해안선, 경계, 도로, 지명(OpenStreetMap 데이터, ODbL, © OpenStreetMap 기여자). 선택 기본 지도로 Blue Marble 영상. 3D 지형과 고도 표시는 ASTER GDEM 고도 색상 지수(5 m에서 200 m 구간, 가독성을 위해 과장). 경계는 공표된 대로 그렸으며 어떤 영토에 대한 입장도 뜻하지 않습니다.
- 실시간 사건: NASA 지구관측소 자연 사건 추적기(EONET). 사건은 참고용이며 원출처 링크를 그대로 유지합니다.
- 실시간: NASA EONET. 사건은 참고용이며 당국의 경보가 아닙니다.
- 실시간: 미국 지질조사국. 사건은 참고용이며 당국의 경보가 아닙니다.
- Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
- NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
- 하천 유량 예측, 범위를 포함한 30일 (Open-Meteo를 통한 GloFAS): 수정된 Copernicus 긴급상황관리서비스 정보 2026 포함. 홍수 경보가 아닙니다.
- Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), 제공 날씨 데이터, CC BY 4.0 라이선스 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
- 선택 레이어(레이어 목록의 출처 11개: 실시간, 예보, 관측 및 배경)는 켜면 지도와 이곳에 제공자 출처가 표시됩니다. 예보는 모형 산출물이며 파생 지수는 추정치입니다.
레이어와 날짜
- 인구 밀도, 2020년: 인구: CIESIN, 컬럼비아 대학교, 세계 격자 인구 v4.11(2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · 정적
- 홍수 수역, 3일 합성: VIIRS 전지구 홍수 산출물, NASA LANCE · 2026년 10월 14일
- 야간 조명, 일별: VIIRS Black Marble(VNP46A2), NASA LAADS DAAC · 2026년 10월 12일
- 트루컬러: VIIRS NOAA-20 보정 반사도, NASA LANCE · 2026년 10월 13일
- 활성 화재 및 열 이상: VIIRS NOAA-20 375 m(FIRMS), NASA LANCE FIRMS · 2026년 10월 13일
- 지표면 온도, 주간, 8일 합성: VIIRS NOAA-20 레벨 3, 8일, NASA LANCE · 2026년 9월 14일
The cascades this topic studies run through the five domains.
- 에너지연계Power loss is the most frequent trigger of cross-sector cascades.What to watchServices without backup power
- 물연계Water and power depend on each other in both directions.What to watchJoint water and power outage records
- 식량연계Food shocks cascade through prices into health and stability.What to watchPrice transmission after supply shocks
Cascade analyses are designed for the 시나리오와 스트레스 테스트 시리즈. Interdependency classes follow Rinaldi and colleagues (2001), and propagation models would carry model cards under NS-12 of the proposed Nexus Standards.
- Documented cascades with a source for every step.
- Permitted dependency data for a city or sector.
Model cascades and interdependence as a system. Run the cascade.
Assembled from the Nexus Standards area profile 글로벌 및 시스템 리스크: the hazards it names, the 시스템 and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full System Builder.
재해
시스템과 결합
- 글로벌 및 시스템 리스크
- 복합 및 연쇄 재해 표준 메커니즘
- 금융 안정과 건전성 리스크 메커니즘
- 공급망 및 무역 리스크 캐스케이드
- 미래 세대와 장기 리스크 공통 동인
통제 수단
NS-0헌장과 원칙NS-3리스크 기록 UNI(문법, 기존 체계 대응, 할당 권한)NS-9맥락 UNI(배치, 인스턴스, 프로그램 인스턴스)NS-10정책과 조항(기계 판독 가능한 의무: 정의, 구속, 평가 및 집행)NS-11검증 및 모니터링(근거, 증명, 제로 트러스트 적합성 관찰)NS-14적합성 및 외부 표준과의 대응NRS-H120재해군: 상호 연결 시스템의 구조적 취약성(NHS-1 sys.fragility)NRS-C6시스템 및 연쇄 리스크NRS-H61재해군: 연쇄 실패(NHS-1 sys.cascade)NRS-H62재해 유형: 복합 및 다중 재해 사건(NHS-1 sys.compound)NRS-H94재해군: 시스템적 사이버 사건(NHS-1 cyber.systemic-cyber)NRS-H60재해 계열: 공급망 및 흐름 차질(NHS-1 sys.supply-chain)
관측
- INFORM Risk Index(참고용으로 게재)
- World Bank Open Data 및 World Development Indicators API(참고용으로 게재)
- IMF 데이터 서비스(WEO, IFS, FSI, SDMX 경유)(참고용으로 게재)
- 세계 GDP 대비 재난으로 인한 직접 경제 손실
- 거시경제 대시보드
예시 지리
- 방글라데시: 육각형 셀 134개
- 오늘 밤 야간 조명과 정전(VIIRS 주야간 밴드), NASA GIBS
- 구름을 투과한 지표수, 30 m(OPERA DSWx-S1 레이더), NASA GIBS
- 최근 30분 강우율(IMERG), NASA GIBS
- 지표 토양 수분(SMAP), NASA GIBS
측정되는 것과 그 정확도.
각 지표에는 단위, 주기, 그 뒤의 출처 종류, 값에 붙을 근거 표시가 있습니다. 값은 표시하지 않습니다. 값은 프로그램이 자체 권한으로 제공합니다.
| 지표 | 단위 | 주기 | 출처 유형 | 라벨 |
|---|---|---|---|---|
| Mapped critical dependencies | count of supplier and service dependencies recorded | 연간 | Dependency inventories | 신고됨 |
| Single points of failure | count of dependencies without a substitute | 연간 | 의존성 분석 | 추정 |
| Buffer endurance | hours or days of operation after loss of an input | per asset | Continuity plans and asset records | 신고됨 |
| 공급업체 집중도 | Herfindahl-Hirschman index of spend or volume | 연간 | Procurement records | 관측 |
| Cascade depth in scenarios | number of 시스템 affected downstream | per scenario | Interdependency models | 모형 산출 |
| Restoration sequence time | hours to restore dependent services | 사건별 | Incident and restoration records | 관측 |
How cascades and interdependence is modelled, measured and tested.
모형, 그 가정, 데이터, 불확실성을 과학자나 엔지니어가 확인할 형태로 제시합니다. 구조는 발행된 방법을 따릅니다. 제시된 값은 예시이며 결과가 아닙니다.
시스템 모형
The couplings between the systems in cascades and interdependence: signs of influence, a reinforcing and a balancing loop, and cross-links where stress jumps.
근거의 출처.
이름이 명시된 공개 데이터셋과 기관 기록으로, 각각 라이선스 등급이 있습니다. 협약에 따른 출처는 그 조건에 따라서만 사용하며 결코 재게시하지 않습니다.
| 출처 | 제공하는 것 | 라이선스 등급 |
|---|---|---|
| Incident reports from infrastructure operators and regulators | Documented failures with their causes and downstream effects | 공공 기록, 발행처별 조건 |
| UNDRR 글로벌 평가 보고서 | Analysis of systemic and 연쇄 리스크 across sectors and scales | 공개, 유엔 이용 조건 |
| OECD national supply and use tables and Inter-Country Input-Output tables | Economic dependencies between industries and countries | Open, OECD terms of use |
| Grid and network operator outage databases | Records of outages, duration and customers affected | Public summaries; full data by agreement (to check) |
| Academic interdependency case libraries | Reconstructed cascades from past events, with methods described | Licence per publication |
누가 결정하며 근거는 무엇에 쓰이는지.
시스템 리스크 Management prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.
| 결정 주체 | 질문 | 이 페이지가 제공하는 근거 |
|---|---|---|
| Infrastructure operators | Which upstream dependencies need backup, diversification or contractual protection | Dependency maps; single points of failure; buffer endurance |
| Emergency management agencies | Which services must be restored first after a widespread outage | Restoration sequences; cascade scenarios with timing |
| Sector regulators and competition authorities | Whether concentration in a shared provider needs oversight | Concentration analysis with its data gaps stated |
| Treasury and planning ministries | Where public investment in redundancy reduces the most shared exposure | Cascade depth in scenarios; restoration evidence |
이 주제가 생산하는 산출물
- Dependency maps across energy, water, communications, transport and finance
- Cascade scenarios with buffers and timing stated
- Concentration analysis of shared suppliers, hubs and providers
- Restoration sequencing notes for interdependent services
What cascade analysts ask.
- Which components, if they failed, would cause the widest loss across the system?
- Which apparently independent risks are in fact correlated through a common cause?
- Where are the feedback loops that could amplify a shock rather than damp it?
- How close is the system to a threshold beyond which recovery becomes much harder?
How cascades work.
In a network, each node carries load or provides service to others. When a node fails, its load shifts to neighbours. If they are close to capacity, they fail too, and the cascade continues until the remaining system can carry the load or the network fragments. Highly connected hubs make networks robust to random failures but vulnerable to targeted or hub failures.
Common-cause failure defeats redundancy. Two backup 시스템 that share a power supply, a software version, a supplier or a location may fail together. Correlation often rises under stress: assets, markets and infrastructures that move independently in normal times move together in a crisis. Feedback loops, such as forced selling or panic buying, can turn a moderate shock into a severe one.
How cascades are analysed.
- 01
Network models
네트워크 과학과 전염 models simulate how failures spread across a mapped network. They depend on knowing the network, which is often partial.
- 02
Fault and causal networks
Fault trees and Bayesian networks represent how combinations of failures lead to outcomes. They capture common causes when those causes are known.
- 03
Dependence modelling
Statistical models of joint extremes, from 확률과 통계, capture tail dependence. Data on joint extremes is scarce by nature.
- 04
Agent-based models
Simulate behaviour of many interacting actors. They are useful for insight but hard to validate.
연구되는 방식과 방법이 말할 수 없는 것.
Where this page’s references lead.
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질문과 답변.
What is a cascading failure?
What is the difference between systemic and cascading risk?
Can cascades be predicted?
Is redundancy enough to prevent cascades?
Why do correlations rise in a crisis?
이 페이지에서 증거를 기여하십시오.
보고서 is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.
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