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GCRI · 시스템 리스크 관리

식별과 위험 분류 체계

Risks that are not named are not managed. Identification finds the hazards, threats, vulnerabilities and consequences that matter, and a taxonomy gives them shared names and classes so that registers can be compared, aggregated and linked. This page sets out how identification works, where taxonomies help and where they hide interconnection, and the reference vocabularies that make one register readable beside another.

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01캔버스

일이 진행되는 방식.

시스템 · 이 주제 주변예시

위험 등록부

Identification and risk taxonomy · Enterprise A · Review cycle Q3

적정 수준을 넘는 리스크 세 가지GCRI · 시스템 리스크 관리

잔여 위험

가능성 × 영향, 셀별 위험 건수

셀별 위험 건수. 음영은 위험 성향 구간을 따릅니다.

위험 성향 초과

공급업체 집중도조달높음▲ 1
데이터센터 침수운영높음▲ 0
가격 결정의 모형 오차금융보통▲ 0
핵심 인력 손실인구보통▼ 0

국제 표준에 따른 리스크 관리 절차

  1. 범위, 맥락, 기준집합
  2. 식별분류 체계
  3. 분석가능성 · 영향
  4. 평가하기위험 선호도 대비
  5. 처리계획
  6. 모니터링 및 검토KRI
  7. 기록 및 보고위원회

처리 조치

  1. T-11이중 조달 핵심 부품담당: 조달 · 기한 초과4 일 지연
  2. T-14백업 사이트를 침수 수위 위로 이전담당: 운영due 28 일 후 기한
  3. T-17독립 모형 검증담당: 재무due 27 일 후 기한
Risk register: the screen’s structure, terms and states for Identification and risk taxonomy.예시 이름과 예시 값으로, 실제 기록이나 운영 중인 시스템이 아닌 설계안입니다.

그림리스크 등록부: 예시 이름과 예시 값이며, 실제 기록이나 운영 중인 시스템이 아닙니다.

02질문

Identification and risk taxonomy: how the risk develops.

위험 식별 beyond registers. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.

메커니즘

Identification follows experience

Workshops and registers list the risks people have seen before. Novel, slow or cross-sector risks are under-identified unless horizon scanning, scenario work and external sources are used deliberately.

메커니즘

Categories set what is seen

A taxonomy that sorts risks into separate boxes, such as operational, financial and strategic, can hide the links between them. Risks that span categories are split or counted twice.

메커니즘

Names differ between registers

Two organisations describe the same hazard in different terms and at different levels of detail. Without a shared reference vocabulary, their registers cannot be combined into a picture of shared exposure.

메커니즘

Registers go stale

A register reviewed once a year misses emerging risks and keeps retired ones. Without triggers for review, the list drifts away from the organisation’s real exposure.

03지리

아시아의 재해와 노출.

Population density, flood water and active fires over Asia, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.

대화형 지도에는 JavaScript가 필요합니다. 레이어 목록과 출처는 아래에 있습니다.

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(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
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
모형 산출(GIBS가 게시한 최신 연도)
출처
MODIS Terra 및 Aqua 토지 피복(MCD12Q1)(NASA LP DAAC)
제공자
NASA LP DAAC
라이선스
NASA 공개 데이터
생산 연도
매년, 위성 분류, GIBS가 게시한 최신 연도
빌드 시점 최신
2024-01-01
해결
약 500 m 격자
불확실성
표시된 연도의 위성 토지 피복 분류로, 농경지를 포함합니다. 알려진 오차가 있는 분류이며 농장 등록부가 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

제공 가능한 최신

NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © OpenStreetMap 기여자 (ODbL) · Natural Earth

최신 NASA 이미지를 불러오는 중입니다.

끌어서 이동합니다. Ctrl 또는 ⌘를 누른 채 스크롤하거나 핀치 또는 버튼으로 확대합니다. 포인터 아래의 값은 마우스를 올려 확인하며, 초기화하면 해당 지역으로 돌아갑니다.

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
  • 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
  • MODIS 육상 산출물(식생 지수, 총일차생산량, 토지 피복), NASA LP DAAC 및 LANCE; 영상은 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
  • 활성 화재 및 열 이상: VIIRS NOAA-20 375 m(FIRMS), NASA LANCE FIRMS · 2026년 10월 13일
  • 트루컬러: VIIRS NOAA-20 보정 반사도, NASA LANCE · 2026년 10월 13일
  • 토지 피복 유형(IGBP), 연간: MODIS Terra 및 Aqua 토지 피복(MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
  • 지표면 온도, 주간, 8일 합성: VIIRS NOAA-20 레벨 3, 8일, NASA LANCE · 2026년 9월 14일

04영역 전반

A taxonomy decides which cross-domain risks are seen at all.

Taxonomy work is designed for the 방법 및 기술 시리즈. A shared taxonomy would carry identifiers for each risk class under NS-3 of the proposed Nexus Standards, so registers in different ministries can be compared.

  • National risk registers and the taxonomies behind them, where published.
  • Crosswalks between sector taxonomies.
05시뮬레이터

저량, 유량, 지연, 그리고 티핑 임계값.

두 개의 저량, 압력과 적응 역량이 강화 성장 고리, 지연된 균형 반응과 압력이 역량을 넘어설 때의 피해로 연결되어 있으며, 임계값을 넘으면 시스템이 급변할 수 있습니다. 예시 값을 밝힌 교육용 모델이며 예측이 아닙니다. 이 페이지의 지도는 아시아를 보여 주지만 모델 자체는 특정 장소에 묶여 있지 않습니다.

통제 수단

압력 증가
연 6.0%
압력을 줄이는 데 있어 역량의 효과
연 4.0%
인지된 압력에 대한 투자 반응
20%
인지 지연
4.0년
압력의 티핑 임계값
지수 60개
임계값 이후의 증폭
2.0배
모의 연수
50년

판독값

최대 압력
113 지수
마지막에 남는 역량
186 지수
임계값을 넘은 연수
15.8년
수치, 방법과 출처
연도압력역량인지된
020.050.020.0
423.344.921.2
827.242.224.0
1231.742.327.7
1636.845.532.2
2042.351.537.2
2447.960.342.6
2853.271.348.0
3257.884.353.1
3666.498.458.4
4082.7115.969.7
4497.8139.783.8
48109.1169.497.3

방법

  1. 시스템 다이내믹스 Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics
  2. 임계 전이와 티핑 포인트 Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461
  3. 인과 순환 도표 Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill
  4. 불확실성 팬(매개변수 몬테카를로) Spiegelhalter, Pearson and Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  5. 단일 요인 민감도(토네이도) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

데이터

No observed data enters this model: it runs on the teaching values set by the controls, to be replaced with a programme’s own evidence.

저량, 유량, 지연, 임계 전환점. 예시용 교육 모형으로, 측정 데이터가 아니라 조절 장치로 설정한 값에 따라 작동합니다. 방법: 시스템 다이내믹스(Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics), 임계 전이와 티핑 포인트(Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461), 인과 순환 다이어그램(Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill).

여섯 기둥 전반에 걸쳐, Nexus Consortium 주도

06지표

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.

지표단위주기출처 유형라벨
Register entries mapped to a reference taxonomypercent of entries검토별위험 등록부보고됨
Emerging risks addedcount per review cycle검토별호라이즌 스캐닝 기록보고됨
Risks spanning more than one category건수검토별Risk register with linked categories보고됨
Time since last register review개월지속적Register metadata관측
Hazards covered against a reference listpercent of applicable hazard profiles연간Comparison with UNDRR-ISC Hazard Information Profiles추정
External sources consulted in identificationcount by type검토별Identification method record신고됨
07트윈 및 캐스케이드 시뮬레이터

Model identification and risk taxonomy 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

  • 댐 붕괴
  • 금융 전염
  • 하천 홍수 (하류에서 유발)
  • Flash flood (set off downstream)
  • 대규모 실향(하류에서 유발)
  • 광역 정전(하류에서 유발)
  • 급수 부족(하류에서 유발)
  • Sovereign debt crisis (set off downstream)
  • Currency crisis (set off downstream)

통제 수단

  • NS-0 헌장과 원칙
  • NS-3 리스크 기록 UNI(문법, 기존 체계 대응, 할당 권한)
  • NS-9 맥락 UNI(배치, 인스턴스, 프로그램 인스턴스)
  • NS-10 정책과 조항(기계 판독 가능한 의무: 정의, 구속, 평가 및 집행)
  • NS-11 검증 및 모니터링(근거, 증명, 제로 트러스트 적합성 관찰)
  • NS-14 적합성 및 외부 표준과의 대응
  • NRS-H120 재해군: 상호 연결 시스템의 구조적 취약성(NHS-1 sys.fragility)
  • NRS-C6 시스템 및 연쇄 리스크
  • NRS-H61 재해군: 연쇄 실패(NHS-1 sys.cascade)
  • NRS-H62 재해 유형: 복합 및 다중 재해 사건(NHS-1 sys.compound)
  • NRS-H94 재해군: 시스템적 사이버 사건(NHS-1 cyber.systemic-cyber)
  • NRS-H60 재해 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
08출처

근거의 출처.

이름이 명시된 공개 데이터셋과 기관 기록으로, 각각 라이선스 등급이 있습니다. 협약에 따른 출처는 그 조건에 따라서만 사용하며 결코 재게시하지 않습니다.

출처제공하는 것라이선스 등급
UNDRR-ISC 재해 정보 프로필Standard definitions and descriptions of hazards across natural, technological, biological and societal clustersPublic, UNDRR and ISC terms of use
UNDRR terminology on disaster 위험 경감Agreed definitions of hazard, exposure, vulnerability, capacity and related terms공개, 유엔 이용 조건
National risk registers and national risk assessmentsGovernment-published lists of risks with their descriptions and assessment approachPublic records, licence per government (UK under Open Government Licence)
IEC 31010 리스크 평가 기법Descriptions of identification techniques such as checklists, HAZOP and scenario analysisLicensed standard, purchase required
IRDR Peril Classification and Hazard GlossaryA hierarchical classification of perils used in loss databasesPublic, IRDR terms of use (to check)
09방법과 근거

How identification and risk taxonomy is modelled, measured and tested.

모형, 그 가정, 데이터, 불확실성을 과학자나 엔지니어가 확인할 형태로 제시합니다. 구조는 발행된 방법을 따릅니다. 제시된 값은 예시이며 결과가 아닙니다.

모형, 방정식 및 가정

The model structure used for identification and risk taxonomy, the assumptions it makes and how each is tested.

요소 i의 리스크Ri = f(Hi, Ei, Vi, Ci)재해, 노출, 취약성, 대처 역량
연간 기대 손실EAL = ∑k pk · Lk연간 확률이 pk
결합 시스템xt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error
가정만드는 이유시험 방법
한 사건 안에서 재해와 노출은 서로 독립적임손실 적분을 다루기 쉽게 유지함결합 기록에 적합한 코퓰러와 비교
결합은 운전점 근처에서 선형이다충격이 A를 통해 전파되게 함선형 범위를 넘어 섭동을 주고 비교하십시오
취약성 곡선은 장소 간에 옮겨 쓸 수 있다지역 곡선은 거의 없다관측된 손실이 있는 곳에서는 이에 대해 검증
투입 자료
출처 정보가 있는 버전 관리 데이터세트
산출물
분포이며 결코 단일 숫자가 아님
코드
모델 카드 및 시험과 함께 공개
재현
같은 데이터, 코드, 환경과 시드
표준 리스크 및 상태공간 정식화로, 나열된 가정은 해당 방법에 일반적인 것이며 검토를 위해 명시한 것으로 결과가 아닙니다.
FAIR 지침 원칙 · GO FAIR와 FORCE11W3C PROV · 월드 와이드 웹 컨소시엄불확실성의 일관된 처리에 관한 지침 · IPCCCEOS 분석 준비 데이터(Analysis Ready Data) · 지구관측위성위원회
10결정

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 주체질문이 페이지가 제공하는 근거
Chief risk officers and risk teamsWhich taxonomy the register should follow, and how emerging risks enter itCrosswalks; register health checks; identification protocols
국가 위험 평가 teamsWhich hazards and threats belong in the national registerCoverage against reference hazard profiles; peer register comparison
부문별 규제 기관Which risk classes regulated entities must report in a common formatTaxonomy options with their mapping to existing reporting

이 주제가 생산하는 산출물

  • Crosswalks between organisational registers and reference hazard profiles
  • Identification protocols that combine workshops, horizon scanning and external data
  • Linked taxonomies that record dependencies between risk classes
  • Register health checks covering completeness, ownership and review dates
11핵심 질문

What identification experts ask.

  • What risks do we face that do not fit neatly into any category of our taxonomy?
  • Which risks share causes or pathways, even though they sit in different parts of the register?
  • What has changed in our environment, technology or dependencies since the register was last rebuilt?
  • Whose knowledge is missing: front-line staff, suppliers, affected communities?
12메커니즘

Why risks are missed.

Identification fails less from lack of effort than from the way organisations are built. Registers mirror the organisation chart, so each unit reports the risks it owns and few report the risks that arise between units or outside the organisation altogether.

Silos

Categories hide links

A taxonomy that separates operational, financial and strategic risks can hide a single cause behind all three.

Inertia

Registers age

Registers are updated incrementally and drift away from how the organisation and its environment actually work.

Bias

Familiarity and optimism

People overweight recent and vivid events and underweight unfamiliar ones.

13방법과 한계

How risks are found and organised.

  1. 01

    Risk ontology

    A formal structure of concepts and relationships, such as cause, event, consequence and control, that lets risks be linked rather than only listed. Building one takes sustained effort and agreement on terms.

  2. 02

    Causal mapping

    Bow-tie diagrams, fault trees and causal loop diagrams expose shared causes and pathways. They are only as complete as the knowledge of those who build them.

  3. 03

    호라이즌 스캐닝

    Structured search for weak signals of 신흥 리스크. It produces many false alarms and needs disciplined follow-up.

  4. 04

    Structured workshops

    Pre-mortems, red teams and cross-functional reviews widen perspective. Group dynamics can still suppress dissent.

14방법

연구되는 방식과 방법이 말할 수 없는 것.

  1. 불확실성하의 의사결정 분석다기준 처리 방안 선택 · 비상 계획을 위한 의사결정 나무이곳에서의 적용
    정본 · STEM Commons
  2. 네트워크 과학과 전염의존성 네트워크 매핑 · 중심성과 집중도 · 실패 전파 시뮬레이션이곳에서의 적용
    정본 · STEM Commons
  3. 불확실성 정량화와 모델 검증입력 불확실성의 전파 · 불확실성 유형의 구분 · 심층 불확실성 프레이밍이곳에서의 적용
    정본 · STEM Commons
15Where this page’s references

Where this page’s references lead.

이 페이지를 읽을 때 기준이 되는 기구와 문서. 상태와 판은 바뀌며, 각 링크는 발행 기구로 연결됩니다.

16질문

질문과 답변.

What is a risk taxonomy?
A structured set of risk names and categories, often hierarchical, used so that risks are described consistently across an organisation or between organisations.
Why use the UNDRR-ISC Hazard Information Profiles?
They give agreed definitions for hundreds of hazards, which lets national and organisational registers describe the same hazard in the same terms and supports comparison and data exchange.
How often should a risk register be reviewed?
On a fixed cycle set by the organisation and also when triggers occur, such as a major incident, a new activity, a change in a dependency or new external evidence.
What is the difference between a taxonomy and an ontology?
A taxonomy sorts risks into categories. An ontology also records relationships, such as which events share a cause or which controls address several risks, so that links can be analysed.
How often should a register be rebuilt rather than updated?
There is no fixed rule. A rebuild is warranted when the organisation, its dependencies or its environment change substantially.
Can the platform review my register?
No. It publishes methods that organisations can apply themselves.
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GCRI시스템 리스크 관리시나리오 및 스트레스 테스트방법 및 기술포트폴리오와 준비도

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