• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2015년 정기학술대회
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• pp.193-194
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• 2015

본 연구는 요인분석을 통해 노인 보행자 사고 유형을 대표할 수 있는 성분 값을 계산하고 군집분석을 실시하여 노인 보행자 사고 취약 지역을 선정하는 모델을 확인하였다. 기존 노인보행자 사고에 관한 연구는 보행 환경 분석 및 노인보행자 사고 특성을 확인한 뒤, 제도적, 물리적 환경 개선 등에 대한 정책 제언의 형식으로 진행되었다. 이러한 연구는 실질적으로 노인 보행자 특성을 분석하여 사고를 감소시키는 연구가 아닌, 일반적으로 알려진 사실이나 해외 사례를 들어 노인 보행자 사고의 현 실태에 대해 어느 정도 환기만 시켜주는 역할로 그쳤다. 이러한 점에서 군집분석을 통한 노인 보행자 사고 취약지역 선정은 노인 보행자 사고 특성의 비교를 명확하게 할 수 있도록 새로운 기준을 제시하였다. 이에 기존의 방법론에서 벗어나 실질적으로 노인 보행자 사고 방지 대책이 시급한 지역을 선정하였고, 노인 보행자 사고에 관해 활발히 연구 시킬 것이라 예상한다. 군집분석을 사용하는 핵심은 사망자 수와 사망률이 상대적으로 동시에 높은 군집을 선정할 수 있고 지역 특성 비교를 통해 향후 노인 보행자 사고에 관한 추가 연구가 가능할 것으로 기대한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.1546-1550
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• 2009

최근 증가하고 있는 집중호우로 인해 피해 규모가 대형화 되어가고 있는 추세로 수공구조물 설계시 보다 정확한 수문분석을 요구 하고 있다. 강우의 시간분포는 정확한 수공구조물의 설계시 첨두홍수량 산정에 가장 중요한 영향을 미친다. 따라서 본 연구에서는 지역의 기상학적, 지형학적 특성에 맞는 적절한 강우분포형을 제시하고자 한다. 본 연구는 금호강권역의 단시간 강우에 대한 시간분포형을 결정하기 위하여 기존 강우의 시간분포방법 중에서 개념상 비교적 단순하면서도 물리적으로 의미를 갖는 Mononobe분포, Yen & Chow분포, Keifer & Chu분포의 방법을 이용하였다. 대상지점은 금호강권역의 가창으로 재현기간 50년의 6시간, 24시간 강우의 시간적 분포특성을 비교분석한 결과 6시간 확률강우량에서는 Mononobe 분포와 Keifer & Chu 분포의 첨두치가 비교적 크게 나타났고 24시간 확률강우량에서는 Keifer & Chu 분포의 첨두치가 가장 크게 나타났다. Yen & Chow 분포의 경우 6시간 강우의 첨두치에 비해 24시간 강우의 첨두치가 급격히 감소하는 것을 알 수 있다. 또한 확률강우를 이용해서 홍수유출량을 분석한 결과 6시간, 24시간의 첨두홍수량은 Keifer & Chu 분포가 가장 크게 나오는 것으로 나타났고 첨두시간 역시 Keifer & Chu 분포가 가장 빠른 것으로 나타났다. 최근 다양한 설계강우의 시간분포 방법들이 실제 강우분포의 특성을 표현하고 있지만 이러한 방법들 중에서 실제로 유역에 가장 적합한 시간분포 방법을 결정하기란 어렵다. 하지만, 첨두홍수량 결정을 위해서는 여러 가지 방법들 중 그 지역을 가장 대표할 수 있는 강우분포 방법을 선택해야만 한다. 따라서 분석지점 이외의 다양한 실제 지점에 대해 설계홍수량을 산정해 봄으로써 다른 설계강우의 시간분포 방법을 이용하여 산정한 결과의 비교 검토가 필요할 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.392-392
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• 2019

현재 세계적으로, 홍수를 비롯한 자연재해로 인한 피해가 증가하고 있다. 우리나라의 경우, 매년 여름철에 발생하고 있는 장마로 인해 지역 곳곳에 침수피해가 심각해지고 있으며, 이에 대한 피해액 또한 증가하고 있는 실정이다. 또한, 여러 재해의 피해반복과 새롭게 반복되는 건축물 설계로 인해 지형이 바뀌고 있으며, 이로 인해, 기존의 실시된 홍수취약성 분석결과가 현실적으로 반영이 되기 힘든 상태이다. 피해를 줄이기 위해서는 변형된 환경에 맞춰 새로운 홍수취약성 분석을 실시하여 지역의 우선순위를 파악하여야 한다. 본 연구에서는 우리나라중 인구와 건물밀집도가 가장 높은 서울시 25개 구를 대상지역으로 선정하였으며, 인자들을 Pessure-State-Response (PSR) 구조로 나누었다. 압력지수(PI) 에는 유역면적, 주택 수 등 9개의 인자로, 상태지수(SI)는 연 홍수 피해액 등 4개의 인자로 선정하였으며, 대책지수(RI)의 경우에는 재정자립도, 홍수복구금액등 7개의 인자로 나누었다. 분석방법으로는 의사결정과정에서 발생할 수 있는 불확실성을 정량적으로 반영한 AHP방법과 AHP방법에 Fuzzy이론을 결합한 Fuzzy AHP 방법을 통해 각각의 결과를 비교분석하였다. 그 결과, 3개의 지수 모두 인자들의 지역별 취약순위가 바뀌었다. 본 연구의 결과를 바탕으로 홍수 방재 관련 정책 수립 등의 사업 등을 실시할 경우 해당지역에 대한 우선순위를 판단하는데 도움이 될 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.301-301
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• 2016

국내의 경우 수공구조물을 설계하기 위해서는 빈도해석을 통해 설계수문량을 산정한다. 일반적으로 실무에서는 지점빈도해석을 수행하게 되는데 설계빈도보다 대부분 짧은 기간의 자료를 이용하여 산정한다. 지역빈도해석은 이러한 자료기간이 가지는 문제점을 극복하기 위하여 확률수문량의 정확도와 신뢰도를 향상시키는 기법이다. 스케일 모델은 지속기간별로 관측된 강우자료를 이용하여 재현기간에 대한 지속기간의 함수로 표현이 가능하며, 이를 통해 강우의 IDF곡선을 제시할 수 있는 수학적 모델이다. 대상지역의 강우관측소에서 관측된 강우자료가 일단위이면, 기준지속기간이 24시간이 되며, 기준지속기간에 대한 확률강우량으로부터 임의의 지속기간에 대한 확률강우량을 스케일 모델을 이용하여 추정할 수 있다. 따라서 짧은 자료를 보유한 지역이거나 미계측 지역에 대한 확률강우량을 추정을 위해 지역빈도해석과 지역 스케일 모델을 이용하여 확률강우량을 추정하여 지점빈도해석과 비교하고자 한다. 본 연구를 위해 한강유역의 강우 관측소를 이용하였으며, 군집분석 중 k-means방법을 적용하여 수문학적 동질성을 확보한 후 지역을 구분하였다. 구분된 지역은 지점 및 지역빈도해석을 수행한 후 상대평균제곱근오차(relative root mean square error, RRMSE)를 비교하여 정확도를 판단하였고, 정확도가 높은 빈도해석에 지역 스케일 모델을 적용하여 미계측 지점에 대한 임의의 시간에 대한 확률강우량을 추정하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.289-289
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• 2016

신뢰성 높은 홍수관리는 경향성 분석, 이상치 판정 등의 전처리를 수행한 입력 자료를 구축하는 것을 필요로 한다. 경향성 분석은 방법에 따라 경향성의 유무가 다르게 나타나기 때문에 하나의 방법으로만 판단하기 어려우며, 이상치 분석은 지역 특성에 따라 기준이 변동하므로 일정한 기준을 적용하기가 어려워 주로 수동으로 이루어지며 이 작업을 완료하는 데에는 많은 시간이 소요된다. 입력 자료 전처리에 수반되는 비용과 시간을 절감하기 위해 이러한 문제점의 개선이 필요한 실정이다. 따라서 본 연구의 목적은 농촌유역 홍수관리를 위한 자료처리 요소 모듈을 개발하는 데 있다. 홍수관리를 위한 자료처리 요소 모듈은 크게 기상자료의 경향성을 분석하는 모듈과 수위자료의 이상치를 탐지하고 판정하는 모듈로 구성하였다. 경향성 분석 모듈은 모수적 방법인 t-test와 비모수적 방법인 Hotelling-Pabst test 및 Mann-Kendall test를 분석 방법으로 제공하여 하나의 입력 자료로 세 가지 방법으로 분석한 결과를 비교할 수 있도록 개발하였다. 이상치 탐지 모듈은 IQR (interquartile range) 규칙과 규칙기반의 방법을 이용한 이상치 탐지를 제공할 수 있도록 개발하였다. 개발된 모듈은 한강 유역의 용당저수지에 적용하여 검정을 실시하였다. 본 연구에서 개발된 농촌유역 홍수관리를 위한 자료처리 요소 모듈은 추후 홍수관리 및 그에 관한 연구를 하는데 있어 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제11권2호
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• pp.47-52
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• 2003

변화탐지 기법은 지표상의 중요하거나 시간에 따른 작은 변화에 대하여 효율적으로 인지를 할 수 있는 방법으로 원격탐사 기술을 이용하는 중요한 응용 분야 중에 하나이다. 현장 조사 자료와 원격탐사 자료를 복합적으로 활용을 하면 주기적이며 장기적인 관측을 보다 효과적으로 수행을 할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 변화탐지 기법을 LANDSAT TM 위성영상을 이용하여 홍수지역의 침수에 따른 변화지역 인지에 적용하였다. 연구지역은 한반도 낙동강 하류 지역이며, 여러 가지 변화탐지 기법 중에 change vector analysis(CVA)를 중심으로 하여 주성분분석, 화상 대차법을 각각 적용하였으며, 이를 비교하였다. CVA는 영상의 여러 밴드를 이용하여 변화에 대한 크기와 방향의 정보를 제공한다는 장점이 있다. 각각의 변화탐지 기법을 정확도 평가를 통하여 비교한 결과, CVA에 의한 방법이 overall accuracy 97.27%, Kappa 계수 94.45%로 가장 높은 정확도를 나타냈다. 본 연구를 통하여 홍수지역의 변화탐지에 대하여 효율적인 변화탐지 기법을 제안할 수 있다고 기대한다.

• 전기기술인
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• 통권341호
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• pp.18-23
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• 2011

낙뢰관련 국제화 규격에 적절히 대응하고 적합한 설계 시공을 위해서는 낙뢰특성에 대해 정확한 이해가 필요하다. 그러나 우리나라 낙뢰와 관련된 기초연구 자료들을 찾기가 어렵다. 이에 따라 본 연구는 1996년 1월부터 2009년 12월까지 14년간 한국전력연구원에서 관측한 낙뢰자료를 토대로 통계적 방법에 의해 시간적 계절적 지역적 낙뢰특성과 뇌전류의 특성 등을 비교 분석하고 그 결과를 제시함으로써 실무에 활용토록 하는데 목적이 있다.

• 전기기술인
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• 통권340호
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• pp.30-33
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• 2010

낙뢰관련 국제화 규격에 적절히 대응하고, 적합한 설계 시공을 위해서는 낙뢰특성에 대해 정확한 이해가 필요하다. 그러나 우리나라 낙뢰와 관련된 기초연구 자료들을 찾기가 어렵다. 이에 따라 본 연구는 1996년 1월부터 2009년 12월까지 14년간 한국전력연구원에서 관측한 낙뢰자료를 토대로 통계적 방법에 의해 시간적 계절적 지역적 낙뢰특성과 뇌전류의 특성 등을 비교 분석하고 그 결과를 제시함으로써 실무에 활용토록 하는데 목적이 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.306-306
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• 2019

전지구적 기온상승으로 인해 미래기후의 관한 연구가 중요시 되고 있다. 위와 같은 현상으로 인하여 다양한 기후변화 연구가 진행되고 있다. 미래기후 연구에는 GCM (General Circulation Model) 모의 결과가 이용된다. 격자 자료로 구성된 GCM은 연구 지점으로 지역적 상세화와 연구지역의 관측자료 사이의 편이 보정(bias correction)이 필수적이다. 위와 같은 근거로 편이 보정 방법의 선택은 매우 중요하며 편의 보정의 방법에 따라서 결과가 다르게 도출될 수 있다. 또한 국내외 연구에서는 다양한 상세화 기법과 편이 보정 기법을 분석 및 평가하는 연구가 진행되고 있으며, 편의 기법 중 대표적인 기법인 Quantile mapping과 Random Forest 기법이 있다. Quantile mapping 기법은 GCM의 과거 모의 데이터와의 편이 보정에 있어서 우수하게 나타났으나, GCM 데이터의 미래 예측 기간(2010년~2018년)까지의 데이터에서는 극한 강수를 정량적으로 분석 가능한 Random Forest 기법이 편이 보정 과정에서 성능이 우수할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 우리나라 21개 관측소를 기준으로 총 4개의 GCM(GISS, CSIRO, CCSM4,MIROC5)의 과거 기간 자료(1970년~2005년)를 실제 관측소에서 관측된 강수량을 편의 보정하는 방법에 있어서 편의 보정 기법의 성능을 비교한 결과와 GCM 미래 예측 기간 자료(2010년~2018년)에서의 편의 보정 기법의 성능 결과를 비교하였다. 이를 토대로 편이 보정 기법의 결과를 6개의 평가지수를 이용하여 정량적으로 분석하였으며, 다기준의사결정기법인 TOPSIS(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)를 이용하여 편이 보정기법들의 성능에 있어서 우선순위를 선정하였다. 본 연구에서 편이 보정 방법으로 Quantile mapping 방법을 사용했으며, Quantile mapping의 기법으로는 비모수 변환법(non-parametric transformation)과 분포기반 변환법(distribution derived transformation)이 사용되었다. 또한 머신러닝 방법 중 하나인 Random Forest 방법을 동시에 사용하여 결과를 비교하였다. 또한 GCM 자료가 격자식으로 제공하고 있기 때문에 관측소 강수량도 공간적으로 환산하여야 하는데, 본 연구에서는 역거리 가중치법(inverse distance weighting, IDW) 방법을 이용하였다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.254-256
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• 2009

최근 민간사업분야에서도 GIS를 응용하려는 시도가 많아지고 있다. 몇몇 도전적인 기업들은 수년 전부터 GIS를 도입하여 주요의사결정에 활용하고 있으며, 매년 GIS 활용도를 높여가고 있다. 실제 본 연구도 경쟁이 치열한 국내 할인점 시장에서 GIS 도입을 통해 근본적인 경쟁력 확보를 희망하는 기업의 경영과제를 해결하는 것으로 시작됐다. 이러한 기업들은 지역의 특성을 단편적으로 파악하는 것에 만족하지 않고 지역별로 어떠한 전략을 수립할 것인지에 대한 해법을 요구하며, 이를 통해 새로운 수요창출을 기대하고 있다. 매출을 높이는 것은 모든 기업의 주요 경영목표이다. 이러한 점을 고려할 때 GIS를 이용한 매출예측은 기업들에 큰 의미가 있다. 특히 백화점이나 할인점 등의 점포를 운영하는 기업들에는 객관적인 경영전략을 지원하는 도구로 활용할 수 있다. 그래서 단순한 예측 수준을 뛰어 넘어 매출 향상을 위한 방안 마련까지 요구되고 있다. 기존의 GIS를 이용한 매출예측은 특정 반경 내 인문사회적 통계자료를 추출하여 통계적 방법에 의해 매출을 추정하는 과정을 통해 이뤄진다. 이는 과거의 정보를 기반으로 현재를 진단하는 효율적인 방법이다. 하지만, 어떠한 전략으로 내일을 준비해야 하는지에 대한 해법을 제시하기에는 한계가 있다. 이러한 이유로 기존방법론은 예측에 대한 통계적 설명력이 높다 하더라도 기업들의 현장업무에서 활용되지 못하고 있다. GIS를 이용한 매출예측 방법이 기업활동에 활용되려면 과거의 매출정보를 기반으로 현재를 진단하는 역할, 지역별로 차별화된 마케팅 전략 수립, 국지적 단위의 시장 진단과 매출 향상 방안 등을 지원하여야 한다. 본 연구는 매출발생이 예상되는 지역의 경계를 설정하여 상권영역을 생성하는 방법론이 핵심이다. 다시 말해 예상되는 매출 영역을 폴리곤 단위로 추출한다는 것이다. 기업들에 어느 정도의 매출이 어떤 지역에서 발생할 것인지에 대한 정보를 제공하면 지역별 매출 향상을 위한 전략 마련이 가능하다. 수치만을 제공하는 매출 예측방법과 비교하면 구체적인 마케팅 활동을 지원할 수 있는 특징이 있다. 이러한 방법론은 기업의 마케팅 활동에 실질적인 도움을 줄 것으로 판단된다.