• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.341-341
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• 2020

서울시는 '10년, '11년, '18년의 기록적인 호우로 인해 막대한 재산피해를 기록하였다. 이로 인해 서울시는 수재해 최소화 대책의 필요성을 인지하여 방재시설물 확충 등의 구조적 대책과 함께 침수지역 예측, 호우 영향 예보와 관련된 비구조적 대책 수립을 위해 노력하고 있다. 그 일환으로 '18년에 『서울시 강한 비구름 유입경로 및 침수위험도 예측 용역』을 수행하였으며 이를 통해 레이더 기반의 비구름 이동경로 추정 기술, 침수시나리오 기반의 침수위험지역 추정기술 등을 적용한 서울시 도시침수 예측시스템을 개발하였다. 그러나 침수피해에 선제적으로 대응하기 위해서는 실시간으로 예측강우정보를 생산하고 이를 통해 침수위험지역을 추정하는 기술이 필요하다. 이에 본 연구를 통해 예측강우정보 생산 기술 적용, 예측강우정보를 이용한 실시간 침수위험지역 추정 기술 개발을 수행하여 서울시 도시침수 예측시스템을 고도화하였다. 예측강우정보의 경우 현재 기상청에서 광역 단위 호우특보 및 읍면동 단위 동네예보를 통해 제공되고 있지만, 풍수해 업무에 적용하기에는 제한적이며, 실시간 침수위험지역 추정의 경우 침수해석모델의 모의시간, 라이센스 등의 문제로 인해 한계를 보이고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 레이더 실황강우정보를 활용한 이류모델 기반의 예측강우정보 생산 기술을 적용하여 풍수해 업무 적용이 용이하도록 하였으며, 예측강우정보를 이용한 최적 침수시나리오 추정 기술 개발을 통해 실시간 침수위험지역 추정이 가능하도록 하였다. 서울시 도시침수 예측시스템은 25개 자치구를 대상으로 강우량, 호우이동경로, 침수 정보를 제공하고 있다. 강우정보는 기상청 및 SK-TechX 기반의 10분 및 1시간 단위 AWS 관측정보, 이류모델 기반 10분 단위 레이더 예측정보, 국지예보모델 기반 1시간 단위 LDAPS 예측정보를 제공하며. 호우이동경로는 레이더 실황강우정보와 LDAPS 바람장을 이용하여 서울시 및 수도권 지역의 10분 단위 1시간 예측경로를 제공한다. 침수정보는 실시간으로 레이더 예측강우정보를 이용하여 최적의 침수시나리오를 추정하여 격자 단위 상세 침수정보와 시군구 단위 침수위험지도를 제공한다. 본 시스템을 통해 실시간 침수위험지역 확인이 가능해짐에 따라 서울시의 효율적인 풍수해 업무 지원이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.132-132
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• 2022

강우레이더는 넓은 공간에서의 조밀한 정보를 제공하여 돌발홍수 정보 제공에 많은 장점을 보유하고 있다. 이에 한국건설기술연구원은 강우레이더의 장점을 활용하여 행정동(읍면동) 단위로 3시간 전 3단계 돌발홍수 예측 정보(주의/경계/심각)를 제공하는 돌발홍수예측 시스템을 구축하였다. 행정동 단위의 돌발홍수 예측 정보가 제공됨으로써 기존 국가 하천 중심의 홍수 예보 시스템에서 제공되지 못했던 홍수예보 취약지역에서의 홍수 예보가 가능해졌다. 하지만 돌발홍수예측 시스템에서 제공되고 있는 돌발홍수 예측 정보의 신뢰성을 높이기 위해서는 제공되고 있는 정보의 정확도가 확보 되어야 한다. 이에 본 연구에서는 돌발홍수 예측 정보의 실증을 위해 낙동강홍수통제소 유역 내에서의 홍수예보 취약지역 지점을 선정하였다. 취약지역은 도심지, 산지·소하천, 해안지역으로 구분하여 선정되었다. 또한 돌발홍수예측 시스템 내에서의 돌발홍수위험 기준은 전국 피해사례에 대한 통계적으로 추정한 값으로, 실제 홍수취약 지역에서의 위험 기준과 다소 차이가 나타날 수 있다. 이에 본 연구에서는 선정된 시범 지역에서의 돌발홍수 위험 기준을 추정하기 위해 시범 지역에서 발생한 강우 특성을 분석하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.181-182
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• 2021

본 연구에서는 자율운항선박의 원격 관제 및 제어하는 과정에서 원격 운항자에게 사전 충돌 위험 정보를 제공하기 위해 선박자동식별시스템(AIS, Automatic Identification System)의 항적 정보를 토대로 자율운항선박의 운항 경로 상에 잠재된 충돌 위험 영역을 예측하기 위한 기초 연구를 수행하였다. 자율운항선박의 운항 경로 상에 근접한 타선의 AIS 정보에는 기본적으로 선박의 위치, 속도, 침로에 대한 정보가 반영되어 있으므로, 이러한 정보를 토대로 일정 시간 동안 운항 경로를 예측할 수 있다. 그리고 예측한 정보를 기반으로 대표적 충돌 위험 지수인 최근접점(CPA, Closest Point of Approach)과 최근접점 거리(DCPA, Distance to CPA) 정보를 활용하여 충돌 위험 영역을 2차원 공간상에서 예측하였다. 제안된 방법은 실제 AIS 항적 데이터를 활용한 수치 시뮬레이션을 수행하여 초기 결과를 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.11-12
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• 2022

이 연구는 대기오염과 미세먼지의 각 성분이 질환에 미치는 영향에 대한 데이터만 존재한다면 어떠한 질환이든 위험도 예측 결과를 알 수 있는 것에 의미가 있다. 또한 기존의 대기정보에 따른 정보를 예상하는데 필요한 데이터 종류와 수가 많았으며 계산의 복잡성이 높았고 정보의 제공 범위가 넓었다. 하지만 이 연구는 과거 대기 데이터와 딥러닝을 통해서 낮은 비용으로 더욱 자세하게 유해질환 위험도를 예측하는 시스템을 구축하였다. 이 연구에서 구축한 시스템은 예측 결과 88.9%의 정확도를 보였다. 이 시스템은 입력되는 데이터의 정보에 따라 세분화된 지역의 대기환경 정보 또한 파악 가능하며 그 과정이 매우 간편하고 유용하다. 이 시스템은 공기질 예측을 위해 유용하게 사용될 수 있을 것이라고 사료된다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.185-191
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• 2007

최근 10년간 발생한 자연재해 중 태풍의 피해는 전체의 60%를 넘을 정도로 풍수해의 피해는 막대하며, 지속적 산업화와 개발로 인해 피해 규모 역시 매년1조원 이상을 상회하고 있어, 자연재해에 대한 피해 경감 노력이 매우 요구되고 있다. 이를 위하여 최근 풍수해의 피해 사전에 예측함으로써 예방 및 대비는 물론 재해 발생에 따른 응급 대응 및 복구의 효율성을 제고하고자하는 과학적 방법론에 대한 연구가 진행되고 있다. 태풍에 의한 피해 예측은 위험도(Hazard)의 추정, 피해 대상 자료의 구축(Inventory) 및 피해대상의 취약도(Fragility)의 세 가지 요소를 이용하여 수행되는 것이 일반적이다. 위험도는 자연재해의 특성인 강우, 풍속 등을 물리적으로 모델링함으로써 추정할 수 있으며, 피해 대상 자료는 공공 및 사유 시설물을 총 망라함으로써 피해의 사회, 경제적인 피해 규모 예측에 활용된다. 각각의 피해 대상이 위험도에 따라 갖는 취약도는 최종 피해 및 손실 규모의 평가 자료로 이용된다. 이때 위험도의 추정 및 피해 대상 자료의 구축을 위한 핵심적인 방법론으로서 지리정보시스템의 활용이 크게 요구된다. 따라서 본 연구에서는 태풍 피해 예측을 위한 자연재해 위험성 평가 방법론에 있어서 매우 중요한 요소인 자연 지형, 지표의 특성 및 활용도, 피해 대상인 인공 시설물 등의 자료항목을 분류하고 태풍 피해 예측 기술의 핵심 요소로서의 지리정보시스템 활용 방안을 제시하고자 한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.129-137
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• 2005

설계 명세를 이용하여 결함경향성이 많은 부분을 예측하는 위험도 예측 모델은 대형 통신 시스템 같이 결과 산물이 매우 큰 시스템의 개발비용을 낮추는데 중요한 역할을 하고 있다. 복잡도 메트릭에 기반한 많은 위험도 예측 모델들이 제안되었지만 그들 대부분은 모델 훈련을 위한 훈련 데이터 집합을 필요로 하고, 설계 개체들을 위험 그룹과 비위험 그룹으로 나누는 기능만 지닌 분류 모델들이었다. 본 논문에서는 두가지 형태의 검증된 혼성 메트릭들을 사용하는 새로운 예측 모델 HMM을 제안한다. HMM의 장점은 설계 개체의 위험도를 정량화함으로써 모델 훈련을 위한 훈련 데이터 집합이 필요 없다는 것과 개체 간에 위험도 비교가 가능하다는 것이다. HMM의 유용성을 보이기 위해 여러 내부 특성들과 예측 정확도 비교를 통해 잘 알려진 예측 모델인 역전파 신경망 모델(BPM)과 HMM을 비교하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.17-17
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• 2018

재난발생 위험은 불확실성을 내포하고 있으며, 이러한 불확실성 요인을 줄이고 사전에 소멸시키는 일은 매우 중요한 사항이 될 수 있다. 또한 재난관리 관점에서 그것이 발생했을 때 어떤 식으로 대응할지에 대한 과정이 체계적으로 갖추어져 있어야 하며, 복구 및 재발 방지를 위한 지속적인 노력이 수반될 필요성이 있다. 본 연구에서는 기후정보를 활용한 중장기 수문예측을 실시하고 통합홍수위험평가 시스템 구축을 통한 홍수위험도 분석을 실시하였다. 이를 위하여 우리나라 243개 지자체를 대상으로 홍수관련 위해성, 노출성, 취약성 자료를 수집하여 표준화하였으며, 전문가 Delphi-AHP 설문조사 분석을 통하여 가중치를 적용하고 위험도를 예측 평가하였다. 이러한 중장기 위험 예측 정보는 한 달 또는 수개월 전에 지자체 행정력을 집중 및 분산시키고, 수재해(홍수/가뭄 등) 위험관리 계획 수립이 가능하여 재난관리자에게 유용한 정보로 활용될 수 있을 것이다. 또한 재난의 생애주기(Life Cycle)별 예방, 대비, 대응, 복구 단계에 따라 사전과 사후에 가능한 주요 활동들을 구체화 할 수 있으며, 시간 스케일별 기후예측 정보를 활용한 재난관리 패러다임 전환과 골든타임 확보 등 수자원예측 분야 기술적 진보를 이룰 수 있을 것으로 기대한다. 향후 통계 역학 모형 기반 중 장기 예측 정보의 신뢰도가 향상 된다면 보다 다양한 분야 예측 정보 서비스 및 활용이 가능할 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.481-481
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• 2021

서울시는 '10년, '11년, '18년의 기록적인 호우로 인해 막대한 재산피해를 기록하였다. 이로 인해 서울시는 수재해 최소화 대책의 필요성을 인지하여 방재시설물 확충 등의 구조적 대책과 함께 침수지역 예측, 호우 영향 예보와 관련된 비구조적 대책 수립을 위해 노력하고 있다. 그 일환으로 2018~2019년 『서울시 강한 비구름 유입경로 및 침수위험도 예측 용역』 수행을 통해 레이더 실황강우 기반의 강한 비구름 이동경로 추정 기술, 강우시나리오 기반의 침수위험지역추정 기술이 적용된 서울시 도시침수 예측시스템을 개발하였다. 또한, 침수피해에 선제적으로 대응하기 위해 2019~2020년 『서울시 내수침수 위험지역 실시간 예측기술 개발』을 통하여 이류모델 기반의 예측강우정보 추정 기술, 예측강우정보 기반의 실시간 침수위험지역 추정기술을 적용하였다. 현재 서울시 도시침수 예측시스템은 서울시 전역의 강우 및 침수정보를 제공하며, 관로 113,286개(전체 385,768개), 맨홀 106,097개(전체 272,133개), 빗물펌프장 117개소(전체 121개소)가 반영되어 있다. 서울시 도시침수 예측시스템에서는 서울시 25개 자치구를 대상으로 실황 및 예측 강우정보, 강한 비구름에 대한 이동경로정보, 시나리오 및 실시간 침수정보를 제공하고 있다. 강우정보는 10분 및 1시간 단위 AWS 실황정보와 10분 단위 이류모델 기반 예측정보, 1시간 단위 LDAPS 기반 예측정보를 제공한다. 또한, 레이더 실황정보를 통해 판별된 강한 비구름에 대해 10분 단위 1시간 예측경로를 제공한다. 침수정보는 총강우량, 강우지속기간, 빗물받이효율 조건을 반영한 강우시나리오 기반의 6m 고해상도 격자단위 침수시나리오 정보와 자치구별 침수위험정보를 제공한다. 또한, 이류모델 기반의 레이더 예측정보를 이용하여 실시간 침수 예측정보를 제공한다. 향후 서울시 내 모든 수방시설물의 적용, 관로 유출구별 기점수위 반영, 관측자료를 이용한 도시유출 및 도시침수 모델 최적화 등 지속적으로 고도화를 수행하고자 하며, 서울시 도시침수 예측시스템을 통해 서울시 및 자치구 풍수해 담당자가 침수피해를 대비, 대응할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.153-156
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• 2001

최근 들어 두드러지고 있는 승조원의 승선 기피현상에 따른 항해인력 부족현상을 근원적으로 해결하기 위하여 선박 항해 전반에 걸친 자동화 및 지능화에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 선박의 자동화된 항해를 위해서는 영역전문자 수준의 안전성과 정확성이 보장된 충돌회피 시스템이 요구된다. 충돌회피는 자선에서 이루어지는 해상 장애물들에 대한 피항 행위로 그 판단 기준은 각 장애물에 대한 충돌 위험도에 기반한다. 본 연구에서는 DCPA와 TCPA를 이용한 기존의 기법에 변침도(VDH: Variation Degree of Heading)의 개념을 추가하여 새로운 충돌 위험도 산출 기법을 제안한다. 입력변수가 되는 DCPA, TCPA, VDH의 퍼지 소속함수를 산출하고, 이를 기반으로 퍼지 규칙을 이용하여 세부적인 충돌 위험도를 산출한다. 본 연구에서 제안하는 기법은 충돌 위험도 산출시 장애물의 직선운항뿐만 아니라 곡선운항에 대한 경로예측이 가능하다는 장점을 지닌다. 과거의 변침도가 다음시점의 변침에 영향을 끼침으로써 장애물의 이동 경로에 대한 예측이 이루어지고, 이를 기반으로 보다 세분화된 충돌위험도 산출이 이루어진다. 제안된 기법은 DCPA와 TCPA만으로 충돌위험도를 산출해 낸 연구와 비교.평가하여 성능을 검증한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.133-134
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• 2022

본 논문에서는 자율운항선박의 육상 관제 및 원격제어를 위해, 자율운항선박의 비상상황인식 기술 개발에 대한 기초연구를 수행한다. 자율운항선박 주변의 타선들의 이동 경로를 예측하고 이에 따라 자선의 이동경로와 비교하여, 충돌위험 영역을 식별함으로써 비상상황 인식이 가능하도록 한다. 먼저, 타선의 이동경로 예측을 위해서는 선박자동식별시스템 AIS 정보를 바탕으로, 해당 해역에서의 통항패턴을 분석하고 이를 기반으로 타선의 특정 시간 동안의 이동 경로를 예측한다. 예측된 타선의 이동경로와 함께 자선의 이동경로를 비교 분석함으로, 최근 접점 및 최근접점 거리 정보 기반의 충돌위험영역을 식별한다. 식별된 충돌위험영역의 위험도에 따라 육상 관제센터에서는 원격 제어를 통한 위험상황 회피가 가능하도록 활용할 수 있다. 제안된 방법은 AIS에서 얻어지는 실제 항적 데이터를 이용하여 초기 결과를 검증하였다.