• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.190-190
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• 2020

한국에서 겨울철에 주로 발생하는 자연재해는 대설이다. 마우나리조트 사고나 동해안 폭설 피해 등 직·간접적인 대설피해가 증가함에 따라 대설피해에 대한 관심이 증가하는 추세이다. 본 연구에서는 우리나라 230개 시군구를 대상으로 기후변화에 따른 대설피해에 대한 취약성 분석을 실시하였다. 대설 취약성 분석을 위해 RCP 기후변화 시나리오를 이용하였고, PSR(Pressure-State-Response) 구조를 적용하여 압력, 상태, 대응지수로 대설피해에 영향을 줄 수 있는 요인들을 분류하였으며 엔트로피 이론을 이용하여 각 인자의 가중치를 계산하였다. 그 결과 각 지역의 대설피해 취약성 순위를 도출해낼 수 있었고 도출해낸 취약성 순위를 바탕으로 향후 대설피해에 대한 대응마련을 실시할 경우 우선순위를 판단하는데 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국지구과학회:학술대회논문집
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• 한국지구과학회 2010년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.74-76
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• 2010

영동지방은 서쪽으로는 태백산맥이 남북으로 위치해 있고 동쪽으로 동해와 인접해 있는 지리적인 위치로 전 계절에 걸쳐 지역 특성에 따른 국지적인 기상 현상이 많이 발생하고 있다. 특히, 대설은 영동지방의 기후 특징 중 대표적이라 할 수 있다. 대설 일수가 많고 강설량이 많은 영동지방의 강릉과 속초, 그리고 울릉도는 연 강수량에서 겨울철(12월~2월) 강수량이 각각 약 10%와 20% 이상을 차지하고 있는데 이는 우리나라 다른 지역의 5% 내외에 비하면 매우 높은 것이다. 이 지역의 강설 특징은 좁은 지리적 범위에 국한되어 나타나는 좁고 강한 강수역과 지역적으로 커다란 변화를 보이는 적설량과 강설 일수이다. 해안선으로부터 산맥의 분수계까지의 거리가 중요한 역할을 하고 있으며, 이러한 복잡한 지역에서의 강설의 발생과 강설량의 분포를 이해하기 위해서는 강설의 패턴을 분류하여 연구하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 cP 확장 시 영동지방의 강설 패턴을 하층 대류권의 바람장에 따라 산악 강설 패턴, 한기-해안 강설 패턴, 난기-해안 강설 패턴으로 분류하였다. 또한, 각 강설 패턴에 대한 종관적인 대기구조의 특성을 파악한 후 3차원 분석시스템을 이용하여, 2008년 12월 21일부터 22일까지 영동지방에 내린 대설을 한기-해안 강설 패턴으로 분류하고 분석하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.77-93
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• 2022

본 연구에서 대설의 직접, 간접적인 피해에 영향받는 요소들에 대해 지역적 특성을 반영해 위험도를 분석하는 알고리즘을 제시한다. 229개의 지역별로 대설피해의 영향을 받는 요소들을 영향변수로 선정하고 피해액과의 관계를 통해 민감도라는 개념을 도출한다. 기상 상태(적설량, 습도, 기온)와 민감도를 독립 변수로 설정하고 독립 변수의 변화에 따라 도출된 위험도를 종속변수로 설정해 머신러닝(XGBoost) 알고리즘을 이용한 대설피해 위험도 예측 모델을 개발했다.

• 한국습지학회지
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• 제25권4호
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• pp.345-352
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• 2023

최근 전 세계적으로 겨울철 자연재해인 대설 재해 위험이 커지고 있다. 대한민국 강설의 특징은 지역별 차이가 있는 것이 특징으로, 대설 피해를 줄이기 위한 연구가 많이 진행되고 있으나, 지역별 특성을 반영하지 못한 연구 결과가 제시되고 있다. 본 연구에서는 대한민국의 대설 취약성 평가를 실시하기 위해 PSR 방법과 DPSIR 방법을 사용하였고, 평가 결과 두 가지 평가 방법을 비교하여 신뢰할 수 있는 대설 위험지역을 제시하고자 하였다. PSR 방법은 압력지수, 상태지수, 반응지수로 구분되며, DPSIR 방법은 추진력, 압력, 상태, 영향, 대책 지수로 구분된다. 각 지표에 해당하는 데이터를 수집하고, 엔트로피 가중치 산정방법을 이용하여 가중치를 계산하여 우리나라 전 지역의 대설 취약성 지수를 산출하였다. 최근 2018년부터 2022년까지 대한민국의 대설 피해를 기준으로 PSR과 DPSIR 방법을 이용하여 산출한 지수를 비교한 결과 DPSIR 방법을 이용하여 산출된 취약성 지수가 더 신뢰할 수 있는 결과를 보였다. 본 연구의 결과 대설 피해 발생 시 대설 취약성 지수가 높은 지역을 선제적으로 대비할 수 있고, 효율적인 제설대응체계를 구축할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.20-20
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• 2017

최근 기후변화 영향에 따라 전 세계적으로 인명피해 및 재산피해를 유발하는 자연재난이 지속적으로 증가하고 있으며, 그로 인한 자연재해의 규모가 점점 더 커지고 있다. 실제로 우리나라에서도 지난 1994 년에서 2013 년까지 지난 20 년간 자연재해에 의한 피해액은 12조 3천억 원으로 집계되었으며, 이 중 강우와 태풍에 의한 피해가 85 % 이고, 대설에 의한 피해는 약 13 % 로 자연재해 중 대부분의 피해는 강우 및 태풍에서 발생하지만, 폭설에 의한 피해도 적지 않은 것으로 나타났다. 이에 따라, 정확한 예측을 위해 신뢰도 높은 자료 구축을 통한 대설피해 예측에 관한 연구가 필요한 시점이다. 본 연구에서는 대설피해액 예측을 위해 우리나라의 63개 기상 관측소에서 관측한 적설심 자료 및 기상관측 자료와 사회 경제 자료 총 11개를 대설피해 예측을 위한 입력변수로 선정하고, 이를 기상관측소가 속한 도시의 면적에 따라 3개의 지역으로 구분하였다. 주성분분석을 활용하여 선정된 입력변수들을 4개의 주성분으로 구분하고, 인공신경망 및 다중선형 회귀 모형을 구성하여 각 지역별 대설피해 예측의 오차를 분석하였다. 적용결과, 인공신경망 모형을 이용한 대설피해 예측의 수정결정계수는 22.8 %~48.2 %를 나타냈고, 다중선형회귀 모형의 수정결정 계수는 9.2 %~39.7% 로 나타났다. 그러므로 인공신경망 모형이 다중회귀 모형보다 선택된 입력자료를 활용하여 대설피해를 예측하는 목적으로 조금 더 우수한 결과를 나타내었다. 향후 자료를 보완 및 모형의 고도화를 통해 보다 정확한 대설피해 예측 함수 개발이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.192-192
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• 2020

취약성 분석의 결과로 폭설에 의한 기후노출은 현재에는 강원권이 가장 취약한 것으로 나타났다. 그러나 미래에는 강원권, 충청권, 호남권을 연결하는 축으로 취약지역이 확대될 것으로 전망된다. 본 연구에서는 다양한 머신러닝 기법을 이용하여 대설피해 예측을 실시하였다. 머신러닝 기법으로는 로지스틱회귀모형, 서포트벡터 머신, 의사결정트리 모형을 적용하였다. 종속변수로 대설피해액 자료를 이용하였고, 독립변수로 기상관측자료, 사회·경제적 요소를 사용하였다. 결과적으로 기존에 사용했던 다중회귀모형과 머신러닝 기법으로 예측한 예측력을 비교 및 분석하였고, 예측력이 가장 높은 머신러닝 기법을 제시하였다. 본 연구에서 대설피해 예측을 위해 사용된 예측력이 가장 높은 기법을 활용하여 대설피해를 예측한다면, 미래에 전국적으로 확대될 대설피해에 대해 효과적으로 대비할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.485-485
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• 2021

최근 세계적인 기상이변으로 자연재해의 발생빈도 증가는 물론 이로 인한 피해가 점차 다양화 및 대형화되어 가고 있는 추세이다. 재난으로 인한 피해는 발생지역 피해뿐만 아니라 국가 경제 전반에 큰 영향을 미치는 특징이 있다. 우리나라의 자연재해 중 대설은 다른 자연재해에 비해 발생빈도는 낮지만 광역적인 피해를 유발하며, 피해 면적에 비해 피해액 규모가 크다. 또한 현재에는 강원권이 가장 취약한 것으로 취약성 분석 결과에서 보여주지만, 미래에는 강원권, 충청권, 호남권을 연결하는 축으로 취약지역이 확대될 것으로 전망된다. 본 연구에서는 현재 사회 전반에서 다양하게 활용되고 있는 머신러닝 기법을 이용하여 우리나라 대설피해액을 예측하는 대설피해 예측모형을 개발하고자 하였다. 머신러닝 기법으로는 랜덤포레스트, 서포트 벡터 머신, 인공신경망 기법을 이용하였고, 모형에 사용한 변수는 기상관측자료, 사회·경제적 요소 등을 활용하여 모형을 개발하였다. 결과적으로 기존연구에서 다중회귀모형을 이용하여 개발된 예측모형과 본 연구에서 3개의 머신러닝 기법으로 개발된 예측모형의 예측력을 비교 분석하였고, 예측력이 가장 높은 모형을 제시하였다. 본 연구결과를 활용하여 모형의 개선 및 데이터 품질 개선이 이루어진다면 향후 대설피해에 대한 개략적인 대비가 가능할 것으로 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제37권1호
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• pp.61-72
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• 2017

자연재난에 따른 인명 및 재산피해의 증가로 재난 예방 및 대응에 대한 관심이 증가하고 있다. 우리나라에서도 1994년에서 2013년까지 지난 20년간 자연재해에 의한 피해액은 약 12조 원 중 대설에 의한 피해가 약 13%로 대설도 강우나 태풍보다는 작은 규모이나, 의미 있는 규모의 피해를 야기하고 있다는 것을 알 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 대설피해액 추정을 위해 강원지역을 대상으로 기후관련 요인(최심적설량, 평균습도, 최저기온), 사회 경제적 요인(농촌지역인구밀도, 지역총생산량)을 독립변수로 하는 동시입력방식의 다중회귀모형을 구축하였다. 적용결과, 극한 값들에 대한 설명력이 다소 낮기는 하지만, 수정결정계수가 0.7 이상인 경우도 다수 존재하는 등 대설 발생 시 신속한 재난 대응에 활용하기에는 적용성이 충분하다고 판단된다.

• 대한지리학회지
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• 제45권3호
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• pp.319-341
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• 2010

본 연구에서는 지난 36년 동안(1973/74-2008/09) 우리나라 겨울철 강설자료와 북반구 대기순환장을 분석하여 대설 유형별 지상 종관 기후 패턴의 특징을 밝히고자 한다. 동아시아 기압 배치 및 대설 지역을 복합적으로 고려하여 우리나라 대설 발생 사례를 크게 4가지 종관 기후 범주, 세부적으로 17가지 유형으로 세분하였다. 지상 종관 기후 자료 분석에서 각 대설 유형마다 한반도 주변에 나타나는 기압과 바람벡터 아노말리 핵들의 위치 및 강도 차이가 뚜렷하게 나타난다. 특히, 시베리아 고기압의 장출과 이동성 저기압의 통과 여부가 이러한 차이점에 중요한 영향을 미친다. 반구 규모 종관 기후 패턴으로 북극진동의 음의 모드 또한 한반도 겨울철 대설 발생 증가에 영향을 미친다. 이러한 종관 기후 분석 결과들은 단기 또는 계절 대설 예보 향상에 기초 자료로 활용 될 수 있다.

• 한국습지학회지
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• 제21권2호
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• pp.157-162
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• 2019

최근 세계적인 기상이변으로 이례적인 대설과 한파의 발생 빈도가 증가하고 있다. 이로 인해 대설피해 저감에 대한 연구가 진행되고 있으나, 우리나라는 시군구 별 과거 피해이력이 적고, 피해 발생지역과 관측소 간의 거리가 멀어 정확한 피해예측이 어려운 상황이다. 따라서 본 연구에서는 대설피해에 영향을 미친다고 생각되는 인자들의 데이터를 수집한 뒤 랜덤포레스트 모형의 설명변수로 설정하여 추정되는 대설피해액을 범주형태로 예측하고자 하였다. 또한 설명변수 중 취약성 분석을 통해 도출된 취약성 지수를 설명변수로 이용함으로써 지역적 특색과 특성을 반영하였다. 지금은 과거 피해 자료의 부족, 비닐하우스 설계 기준의 변화 등으로 인해 예측 정확도가 높지 않지만, 피해가 발생한 지역의 정확한 기상자료가 확보되고, 변수로 사용한 데이터의 업데이트가 진행된다면 본 연구 결과의 정확도 향상과 재난 발생 전 피해규모 및 범위에 대한 신속한 예측을 통해 대비차원의 재난관리 대처능력이 향상될 것으로 기대된다.