• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.18 no.5
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• pp.147-156
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• 2013

Each field of modern society, industrialization and the development of science and technology are rapidly changing. However, as a side effect of rapid social change has caused various problems. Crime of the side effects of rapid social change is a big problem. In this paper, a model for predicting crime and Markov chains applied to the crime, predictive modeling is proposed. Markov chain modeling of the existing one with the overall status of the case determined the probability of predicting the future, but this paper predict the events to increase the probability of occurrence probability of the prediction and the recent state of the entire state was divided by the probability of the prediction. And the whole state and the probability of the prediction and the recent state by applying the average of the prediction probability and the probability of the prediction model were implemented. Data was applied to the incidence of crime. As a result, the entire state applies only when the probability of the prediction than the entire state and the last state is calculated by dividing the probability value. And that means when applied to predict the probability, close to the crime was concluded that prediction.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.20-20
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• 2015

최근 기후변화의 영향으로 전 세계적으로 홍수와 가뭄의 발생빈도가 증가하고 있다. 특히, 가뭄은 우리나라에서 겨울과 봄철을 중심으로 매년 발생되고 있다. 가뭄의 정확한 발생을 판단하기는 어려우나, 가뭄이 발생되면 그 진행속도는 홍수보다 느리기 때문에 초기에 가뭄의 발생가능성을 예측한다면 가뭄에 대한 피해를 줄일 수 있다. 따라서 최근 가뭄 예측에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 가뭄발생의 불확실성을 내포하기 위하여 Bayesian Network (BN) 모형과 SPI의 자기상관성을 바탕으로 가까운 미래의 가뭄 발생확률을 예측하는 방법을 제안하였다. BN은 변수들 간의 인과관계를 확률적으로 나타낼 수 있는 네트워크 모형으로, 자연현상에 대한 위험도 분석 및 의학 분야에서 질병추정을 위한 모형으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 가까운 미래의 가뭄 예측을 위하여 APEC 기후센터(APEC Climate Center, APCC)에서 제공하는 다중모형앙상블(Multi-model Ensemble, MME) 강우예측 결과로 도출한 미래 SPI 및 과거 강우량 자료로 구축한 SPI를 부모노드로, 예측 SPI를 자식노드로 BN을 구축하였다. BN의 각각의 노드를 Gaussian 확률분포모형으로 가정한 뒤, Likelihood weighting 방법으로 주변사후분포확률(Marginal posterior distribution)을 추정하여 미래의 SPI의 발생확률을 계산하였다. 2008년부터 2013년의 BN 가뭄 예측값과 MME 강우예측 결과로 도출한 SPI를 실제 관측 강우량으로 산정한 SPI와 비교하였으며, BN이 실제 관측결과에 가까운 결과가 도출되었다. 본 연구에서는 BN을 활용하여 가까운 미래의 가뭄 발생가능성을 확률적으로 나타낼 수 있는 방법을 제시하였으며, 그 결과 가뭄상태별 가뭄 발생확률이 산정되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.303-303
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• 2011

효율적인 수자원 관리를 위해서는 미래 수문자료의 예측치에 대한 구간을 추정하여 미래에 관측될 자료에 대한 정보를 얻는 문제는 어렵지만 중요한 부분에 해당한다. 특히 중장기 유량예측은 입력변수의 불확실성이 크므로 확률론적 방법을 적용한 예측이 유리하다. 본 연구에서는 SSARR 모형을 이용하여 현재 유역의 상태에 과거에 재현되었던 강우를 결합한 앙상블 유출시나리오를 생성하였다. 그리고 대청댐 월 유입량에 대한 확률론적 예측방안을 제시하기위하여 과거 시나리오의 관측 ESP(Ensemble Streamflow Prediction)확률 및 Croley방법, PDF-Ratio방법을 한국의 기상예측정보 실정에 맞는 가중치 부여방안으로 적용하여 분석하였다. 2010년도 상반기를 기준으로 각 분석 기법별 정확성을 검증한 결과 Croley, PDF-Ratio 등 기상전망을 가중치로 부여한 확률론적 예측기법의 효용성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.704-708
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• 2008

유역 통합 수자원 환경관리 시스템 내의 유출예측모듈인 RRFS를 통한 유출예측결과의 신뢰도 개선을 위해 ESP 기법을 금강유역에 적용하였다. 시나리오를 통해 생성된 유출예측 앙상블을 이용하여 50%의 확률값을 적용하여 본 결과 우리나라의 실정에 맞지 않아 예측의 결과를 적용하기 힘들고 수자원 관리의 정보로서 활용하기 힘들기 때문에 통계적인 분석을 통하여 정확도가 개선된 발생확률을 제시하기 위하여 본 연구를 수행하였다. 금강유역을 용담, 대청, 공주 지점으로 나눈 뒤, 유출량의 확률 예보를 위하여 '83년$\sim$'07년까지 25년간의 강우자료와 온도자료를 RRFS에 적용하여 '07년의 매월 25개의 유출 시나리오를 생성하였다. 생성된 유출 시나리오에서 Case별로 ESP확률을 산정하였다. 통계분석을 통해 얻어진 월별 ESP 확률분포를 이용하여 '02년부터 '07년까지 과거 실측 월별 유출량에 대한 ESP 확률범위를 결정하였고 년강수량의 2/3가 홍수기인 $6{\sim}9$월 사이에 집중되는 우리나라의 특성을 고려해 이수기(1월$\sim$6월 그리고 10월$\sim$12월)와 홍수기(7월$\sim$9월)로 분리한 후 각각에 대한 ESP 확률 값을 최종적으로 결정하였다. Case별로 '07년 금강유역에 적용한 결과, Case 2로 산정된 ESP확률 값이 다른 Case에 비해 더 적합한 것으로 나타났다. Case 1 큰 오차가 나는 ESP 확률을 제외한 평균 ESP확률의 적용, Case 2 월별 최소 오차가 나는 ESP확률의 적용, Case 3 Case2의 월별 ESP확률을 이수기 홍수기로 평균한 ESP확률 적용, Case 4 분기별 최소 오차가 나는 ESP확률의 적용, Case 5 Case4의 분기별 ESP확률을 이수기 홍수기로 평균한 ESP확률의 적용.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1027-1031
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• 2008

본 연구는 한반도 영역을 대상으로 2001년 7, 8월과 2002년 6월로 홍수기를 대상으로 RDAPS 모형, AWS, 상층기상관측(upper-air sounding)의 자료를 이용하였다. 또한 수치예보자료를 범주적 예측확률로 변환하고 인공신경망기법(ANN)을 이용하여 강수발생확률의 예측정확성을 향상시키는데 있다. 신경망의 예측인자로 사용된 대기변수는 500/ 750/ 1000hpa에서의 지위고도, 500-1000hpa에서의 층후(thickness), 500hpa에서의 X와 Y의 바람성분, 750hpa에서의 X와 Y의 바람성분, 표면풍속, 500/ 750hpa/ 표면에서의 온도, 평균해면기압, 3시간 누적 강수, AWS관측소에서 관측된 RDAPS모형 실행전의 6시간과 12시간동안의 누적강수, 가강수량, 상대습도이며, 예측변수로는 강수발생확률로 선택하였다. 강우는 다양한 대기변수들의 비선형 조합으로 발생되기 때문에 예측인자와 예측변수 사이의 복잡한 비선형성을 고려하는데 유용한 인공신경망을 사용하였다. 신경망의 구조는 전방향 다층퍼셉트론으로 구성하였으며 역전파알고리즘을 학습방법으로 사용하였다. 강수예측성과의 질을 평가하기 위해서 $2{\times}2$ 분할표를 이용하여 Hit rate, Threat score, Probability of detection, Kuipers Skill Score를 사용하였으며, 신경망 학습후의 강수발생확률은 학습전의 강수발생확률에 비하여 한반도영역에서 평균적으로 Kuipers Skill Score가 0.2231에서 0.4293로 92.39% 상승하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.292-292
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• 2023

본 연구에서는 인공신경망을 이용한 통계적 모형을 구성하여 금강권역의 봄철(3~5월) 강수량 예측을 수행하였다. 통계적 모형의 예측인자로서는 NOAA 등에서 제공하는 AAO, AMM, AO 등 36종의 기후지수와 대상권역인 금강권역의 강수량, 기온 등의 기상인자 8종 등 총 44종의 기후지수를 활용하였다. 예측대상기간을 기준으로 선행기간(1~18개월)에 따른 상관성을 분석하여 상관도가 높은 10개의 기후지수를 예측인자로 선정하였다. 예측모형 형태는 10개의 입력층과 1개의 은닉층으로 되어 있는 인공신경망모형을 구성하였다. 모형 구성과정에서의 불확실성을 최소화하고 예측모형의 적합도를 높이기 위해 예측대상기간을 기준으로 과거 40년간의 자료에 대해 임의로 20년간 자료를 선별하여 모형을 구성하고, 너머지 기간에 대해 검증하는 무작위 교차검증을 반복하여, 예측대상기간 및 예측시점에 따라 각각 적합도가 높은 1000개의 예측모형을 선별하였다. 과거기간(1991~2022년)을 대상으로 예측시점에 따라 각 연도별 1000개의 예측결과를 도출하여, 실제 해당년도의 관측값과의 비교를 통해 예측성을 분석하였다. 예측성은 크게 예측치의 최대값과 최소값 범위 및 예측치의 25%~75% 범위 안에 관측치가 포함될 확률, 그리고 과거 관측값의 3분위 구간을 기준으로 한 예측확률 등을 평가하였다. 관측치가 예측치의 범위 안에 포함될 확률은 평균 87.5%, 예측치의 25~75% 범위 안에 포함될 확률은 30.2%로 나타났으며, 3분위 예측확률은 35.6%로 분석되었다. 관측값과의 일대일 비교는 정확도가 떨어지지만 3분위 예측확률이 33.3% 이상인 점으로 볼 때 예측성은 확보된다고 볼 수 있다. 다만, 우리나라 강수량의 불규칙성과 통계적 모형 특성상 과거 관측되지 않은 패턴에 대해서는 예측이 어려운 문제가 있어, 특정년도의 예측결과가 관측치를 크게 벗어나는 경우도 종종 나타나고 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.398-398
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• 2017

확률강수량은 하천, 하수도, 재해관련 시설 계획 등 각종 물 인프라를 계획하기 위한 기초 자료로 활용되고 있다. 최근의 기후변화 양상을 고려할 때, 지역적으로 다양하게 변화되는 강수패턴은 확률강수량 산정에 있어서도 영향을 미칠 것으로 예상된다. 이 연구에서는 현재 물 인프라 계획에 사용되는 확률강수량의 적용실태를 분석하였으며, 기후변화 영향이 점차 증가할 것으로 보이는 미래의 물 관련 인프라를 건설하거나 시설 개선에 사용되는 확률강수량이 미래 예측 강수를 고려하는 경우에 어떻게 변화되는지를 연구하였다. 인천관측소 지점을 대표 분석 지점으로 선정하여 연강수량, 일최대강수량을 제시하였으며, 기존 확률강수량을 검토하였다. 또한, 인천관측소 지점의 1961~2015년의 분단위 자료를 이용하여 임의시간에 따른 1440분 최대강수량을 산정하였으며, RCP 2.6, 4.5, 6.0, 8.5 시나리오에 따른 2016~2100년 기간의 미래 예측 강수자료에 고정시간-임의시간 환산계수를 적용하여 빈도별 확률 강수량을 산정하였다. RCP 기후변화 시나리오에 의한 미래 예측 강수를 적용한 경우와 과거 관측 자료만을 이용한 확률강수량의 차이를 분석한 결과, 편의보정 여부와 관측지점 및 확률빈도에 따라 결과에 상당한 차이가 발생하였다. 향후 물인프라 계획에 있어서는 미래 예측 강수의 패턴과 지역적 특성 등을 여러 측면으로 고려한 계획을 수립하는 것이 지속가능한 물 관리에 필요한 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.98-98
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• 2016

본 연구에서는 유입량의 불확실성을 고려하여 미래 저수량을 확률론적으로 예측하였다. 월별 유입량을 표본으로 한 확률밀도함수를 핵밀도함수(kernel function)를 이용하여 추정하고, 추정된 확률분포로 월별 유입량을 모의 발생하였다. 모의 발생된 유입량을 통해 연속적인 조건부 확률을 산정하였고, 이의 누적확률분포(F(x))는 해당 저수량에 도달하지 못할 확률, 즉 실패확률을 의미하므로 1-F(x)로 해당 저수량 이상을 확보할 수 있는 확률을 산정하였다. 보령댐을 대상으로 분석한 결과 2016년 2월 말 저수량 27.8 백만$m^3$ 기준으로 3월부터 6월까지 정상용수공급환원 기준 저수량을 만족할 확률이 각각 2.3%, 12.5%, 24.2%, 33.5%로 나타났다. 지역적 가뭄에 대응하기 위해 하천유지용수 감량, 용수 대체공급, 자율 급수조정 및 금강-보령댐 도수로를 이용한 용수공급으로 20.6만$m^3/day$의 용수가 비축될 경우, 정상용수공급환원 기준 저수량을 만족할 확률이 10.2%, 40.3%, 73.8%, 78.7%로 용수비축의 효과가 크게 나타나는 것을 확인하였다. 저수량의 확률론적 예측을 통해 미래 저수량의 확률적 발생가능성을 추정할 수 있으며, 가뭄이 발생할 경우, 가뭄 대응효과를 정량적으로 나타낼 수 있어 가뭄 위험 상황 전달 및 용수공급조정 의사결정 시 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.44 no.10
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• pp.843-851
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• 2011

In hydrology, it is appropriate to use probabilistic method for forecasting mid/long term streamflow due to the uncertainty of input data. Through this study, it is expanded mid/long term forecasting system more effectively adding priory process function based on PDF-ratio method to the RRFS-ESP system for Guem River Basin. For implementing this purpose, weight is estimated using probabilistic weather forecasting information from KMA. Based on these results, ESP probability is updated per scenario. Through the estimated result per method, the average forecast score using ESP method is higher than that of naive forecasting and it confirmed that ESP method results in appropriate score for RRFS-ESP system. It is also shown that the score of ESP method applying revised inflow scenario using probabilistic weather forecasting is higher than that of ESP method. As a results, it will be improved the accuracy of forecasting using probabilistic weather forecasting.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.352-352
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• 2011

최근 이상기후 및 집중호우 등의 영향으로 국지적으로 큰 강우가 발생하여 재산피해 및 인명피해를 발생시키고 있으며, 과거 강우발생 빈도에 비하여 큰 강우가 발생되고 있다. 이러한 증가되는 추세에 대하여 확률강우량 산정시 반영하고 있는 추세이며(한만신, 2005), 이렇게 반영된 결과는 확률강우량의 증가와 함께 설계시 반영되어 안전하게 수공구조물을 시공하게 된다. 하지만, 이러한 강우의 경향을 단순하게 증가추세로만 판단하여 미래의 강우를 증가라는 개념으로 검증 절차없이 도입하기에는 과대 추정될 우려가 있으며, 과대 추정된 확률강우량은 결국 시공비의 증가를 유도하여 경제적으로 불이익이 발생한다. 따라서, 과거의 강우자료를 통하여 분석된 최근의 강우 예측결과가 어느정도의 타당성을 갖고 설계된 것인지 판단하여 향후 강우 예측을 통한 확률강우량 산정시 반영하여야 할 것으로 판단된다. 본 연구에는 강우 예측을 위하여 사용되고 있는 ARIMA 모형을 이용하여 인천지역의 1961년~2005년까지의 강우자료를 이용하여 2010년까지의 강우를 예측함으로써 실제 강우자료와의 비교를 통하여 강우 예측의 신뢰성을 검토하여 미래 강우에 대한 예측에 있어서 보다 신뢰성을 확보하고자 하였다. 또한, 강우추세에 의한 인천지역의 확률강우량을 산정함으로써 동일 유역에서의 다른 분포형이나 확률강우를 사용함으로써 발생되는 설계의 혼란을 방지하고자 한다. 본 연구를 위하여 인천지방 기상대의 관측자료를 이용하여 1961년부터 2010년까지의 분단위 강우자료를 획득하였으며, 임의시간에 의한 지속시간별 최대강우량을 산정함으로써 기존의 설계에서 사용되어 왔던 고정시간의 환산계수 대신 실제 최대강우량을 이용함으로써 강우 예측에 대한 정확도를 향상하였고, 확률강우강도식 선정시 지역 강우 특성을 고려하여 결정하여야 한다는 결론을 도출하였다.