• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.93-93
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• 2023

최근 범지구적인 기후변화로 인해 도시유역의 홍수 발생 빈도가 빈번하게 발생하고 있다. 이로 인해 불투수성이 큰 도시지역의 침수 등의 자연재해 증가로 인명 및 재산피해가 발생하고 있다. 이에 따라 하수도의 제 기능을 수행하고 있다면 문제가 없지만 이상기후로 인한 기록적인 폭우에 의해 침수가 발생하고 있다. 홍수 및 집중호우와 같은 극치사상의 발생빈도가 증가됨에 따라 강우 사상의 변동에 따른 하수관로의 수위를 예측하고 침수에 대해 대처하기 위해 과거 수위에 따른 수위 예측은 중요할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 수위 예측 연구에 많이 활용되고 있는 시계열 학습에 탁월한 LSTM 알고리즘을 활용한 하수관로 수위 예측을 진행하였다. 데이터의 학습과 검증을 수행하기 위해 실제 하수관로 수위 데이터를 수집하여 연구를 수행하였으며, 대상자료는 서울특별시 강동구에 위치한 하수관로 수위 자료를 활용하였다. 하수관로 수위 예측에는 딥러닝 알고리즘 RNN-LSTM 알고리즘을 활용하였으며, RNN-LSTM 알고리즘은 하천의 수위 예측에 우수한 성능을 보여준 바 있다. 1분 뒤 하수관로 수위 예측보다 5분, 10분 뒤 또는 1시간 3시간 등 다양한 분석을 실시하였다. 데이터 분석을 위해 하수관로 수위값 변동이 심한 1주일을 선정하여 분석을 실시하였다. 연구에는 Google에서 개발한 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하였으며, 하수관로 수위 고유번호 25-0001을 대상으로 예측을 하였다. 학습에는 2012년 ~ 2018년의 하수관로 수위 자료를 활용하였으며, 모형의 검증을 위해 결정계수(R square)를 이용하여 통계분석을 실시하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.22 no.4
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• pp.691-699
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• 2011

Land sliding is one of well-known nature disaster. As a part of effort to reduce damage from land sliding, many researchers worked on increasing prediction ability. However, because previous studies are conducted mostly by non-statisticians, previously proposed models were hardly statistically justifiable. In this paper, we predicted the probability of land sliding using the logistic regression model. Since most explanatory variables under consideration were correlated, we proposed the final model after backward elimination process.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.442-442
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• 2022

고해상도 시공간적 격자 형태의 레이더 강수는 돌발홍수(flash flood)와 같은 기상재해에 대비하기 위하여 실시간 예측정보로 활용된다. 그러나 대부분의 레이더 강수는 과소 추정되는 경향이 있어 정량적인 보정 과정인 QPE (Quantitative Precipitation Estimation)가 필요하다. 일반적으로 레이더 강수자료 보정은 지점 관측자료를 활용하지만, 본 연구에서는 지상 강수량 기반의 고해상도 격자 강수자료를 생산하여 레이더 강수자료와 직접적으로 비교하고자 한다. 이에 고도와 지형적 특성을 고려한 PRISM(Precipitation-elevation Regressions on Independent Slopes Model) 방법을 사용하여 고해상도 격자기반의 자료를 생성하였다. PRISM 방법은 고도와 지리정보를 독립변수로 갖는 회귀모형 기반의 기후인자 추정 모형이다. 생산된 고해상도 격자 강수자료와 레이더 강수자료를 QPF (Quantitative Precipitation Forecast) 모델의 입력자료로 사용하여 예측결과를 비교하였다. 해당 QPF 모델은 이류(advection)와 확률론적 섭동(stochastic perturbation)을 기반으로 하며, 강수 앙상블 자료를 생산한다. QPF 모델에 대해 투 트랙(two-track) 방법으로 생산된 예측정보를 통해 레이더 강수자료의 격자별 후처리 보정이 가능할 것으로 판단된다.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.22 no.2
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• pp.68-78
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• 2020

Crop models have been used to predict vegetable crop yield, which would have a considerable economic impact on consumers as well as producers. A small number of models have been developed to estimate growth and yield of vegetables due to limited availability of growth observation data in high-quality. In this study, we aimed to analyze the protocols designed for collection of the observation data for major vegetable crops including cabbage, radish, garlic, onion and pepper. We also designed the protocols suitable for development and verification of a vegetable crop growth model. In particular, different measures were proposed to improve the existing protocol used by Statistics Korea (KOSTAT) and Rural Development Administration (RDA), which would enhance reliability of parameter estimation for the crop model. It would be advantageous to select sampling sites in areas where reliable weather observation data can be obtained because crop models quantify the response of crop growth to given weather conditions. It is recommended to choose multiple sampling sites where climate conditions would differ. It is crucial to collect time series data for comparison between observed and simulated crop growth and yield. A crop model can be developed to predict actual yield rather than attainable yield using data for crop damage caused by diseases and pests as well as weather anomalies. A bigdata platform where the observation data are to be shared would facilitate the development of crop models for vegetable crops.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.412-416
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• 2011

최근 지구 온난화로 인한 자연환경 및 기상이변 등으로 초대형 태풍, 국지성 폭우, 집중호우 등 홍수로 인한 재해가 매년 증가하고, 피해규모 또한 증대되고 있는 실정이다. 기상청 60개 관측소를 기준으로 한 자료에 따르면 기후변화 등의 영향으로 최근 10년간('99 ~ '08) 1일 100mm 이상 집중호우 발생빈도가 연평균 97회로 '70 ~ '80년의 연평균 68회에 비해 1.4배 증가하였다. 이처럼 홍수발생의 빈도 및 강도가 증가하는 추세이며 이에 따라 홍수예보시스템의 중요도 또한 높아지게 되었다. 따라서 본 연구에서는 기존 국내 운영중인 홍수예경보시스템 뿐만 아니라 국외 홍수예보시스템 사례조사를 통해 현재 운영중인 시스템 및 홍수예경보 관련모형들의 웹 기반 모듈화 현황 및 적용가능성을 검토하고, 한국형 선진수문예측시스템으로 구축하기 위한 기본 방향을 제안하고자 한다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2010.02a
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• pp.114.1-114.1
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• 2010

본 연구에서는 우리나라에 적합한 재해예측모형을 구축하기 위하여 중해상도(10km)의 입력 자료를 이용하여 태풍에 의해 지상에 발생 가능한 3-second gust를 추정하였다. 중해상도 입력자료의 구축은 경상남도(부산광역시 포함) 시 군 구 단위의 행정구역으로 구분하였으며, 추정된 3-second gust를 이용하여 건물의 주요구성 요소별로 피해 확률을 구한 뒤, 발생 가능한 최대피해액을 산정하였다. 태풍 Maemi에 의한 최대강풍 피해액은 여러 주택유형 중에서도 '대표주택' 유형의 경우 약 6천억 원으로 분석되었다. 비교적 내륙에 위치한 지역에서는 적은 피해액을, 해안가에 위치한 지역에서는 많은 피해액을 나타내며, 부산광역시에서 피해액이 높은 구 군의 경우 경상남도 시 군의 평균적인 피해액과 비슷한 것으로 보아 부산이 경상남도와 비교하여 면적으로는 작지만 태풍에 의한 강풍에 매우 취약함을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2022.10a
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• pp.158-159
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• 2022

최근 건설현장에서는 안전사고 예방을 위한 다양한 노력을 하고 있지만 전 산업에서 건설업 재해율은약 50%로 여전히 높은 비율을 차지하고 있다. 중대재해처벌법 시행(22년 1월 27일)과 4차산업 발달에 따른 IOT기반 안전관리 등 안전규제와 안전관리기술이 현장에 적용되고 있지만 건설현장 안전관리의 접점에 있는 실무자 및 근로자가 실효성 있게 안전관리활동을 하고 실질적으로 안전행동을 강화시키는 안전사고 예방적 안전관리가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 건설현장에서 시행되고 있는 안전보건활동, 안전교육, 안전행동강화, 안전성과와의 구조방정식모형(SEM)을 제시하고 관계 분석하였다. 건설현장 실무자 및 근로자의 설문조사 데이터를 구조방정식에 적용하여 관계를 분석한 예측결과, 분석결과에 의해 검증된 가설이 시사하는 부분을 해석하고, 가설검증을 기반으로 외생변수로부터 안전행동강화에 도달하는 경로를 탐색하고 주요 논점을 논의한다.

• Economic and Environmental Geology
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• v.47 no.2
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• pp.133-146
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• 2014

There are many studies for the economic impact assessment of natural disasters, but there are few for volcanic disasters. Domestic academic research is not under active discussion because of the lack of national and social interest for volcanic eruption. This study investigated the research methodology for the economic impact assessment of natural disasters and discussed whether these can be applied to the economic impact analysis for the Baekdu Mountain volcanic disaster. The main findings are as follows: Firstly, Asia-Pacific region is the most affected by natural disasters and has the largest scale of damage. Asian and American Continent have the most economic damage. Secondly, Considering the types of damage caused by natural disasters and its complex structure, several methodologies that could be possible to estimate economic consequential damages have been compared. When applying each methodology to the Baekdu Mountain volcanic disaster, the scale of damage is likely to be over-estimated or under-estimated because of model-specific features. Thus, estimated values should be compared to each other after calculating the damage results. Thirdly, Japanese academic research on the volcanic disaster will be used as the starting point of the economic impact assessment studies for Baekdu Mountain. Using computer SW such as Hazus which is used in United States and RiskScape from New Zealand is also a good method to predict economic impact of the Baekdu Mountain volcanic disaster.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.272-272
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• 2022

지진해일에 대한 분석은 주로 물리적인 계산에 의하여 이루어지고 있으나, 다수의 매개변수가 복잡하게 얽혀있어 계산이 오래 걸리고 해당 지진해일에 대한 분석은 지진해일이 발생한 후에 단층을 조사하여 매개변수를 산정하므로 준실시간에 해당하는 예측이 어렵다. 또한, 지진해일을 예측하는 모형을 구축하기 위해서는 충분한 지진해일에 대한 자료가 필수적이나, 국내의 지진해일은 지난 100년간 4건의 지진해일이 발생하여 자료 역시 불충분하다. 그러나, 일반적으로 지진해일은 주기적이지 않고 빈도가 많지 않으나, 지진해일로 인한 피해는 주요한 사회 기반 시설 및 막대한 인명피해를 야기하므로 지진해일 피해를 저감하기 위한 방안이 필요하다. 확률론적 지진해일 재해도 평가(Probabilistic Tsunami Hazard Assessment; PTHA)시에 주로 지역적인 범위에서 수행되어 자료의 특성을 고려하여 수행해야하나, 현재 지진해일고에 대한 분포를 대수정규분포로 하여 지역적인 특성이 고려되지 않고 있다. 따라서, 본 연구에서는 국내의 지역적 특성을 고려하기 위하여 단층매개변수와 지진해일고와의 Vine Copula 기법을 활용하여 관계성을 파악하고 국내에서 발생가능한 지진해일에 대한 위험도 평가를 수행하였다. 본 연구에서 선정된 지진해일고 클러스터링 결과를 활용하여 향후 지진해일에 대한 방재대책 시에 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 예상된다.

• Journal of the Korean Society for Railway
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• v.11 no.5
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• pp.441-448
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• 2008

Increasing urban sprawl and climate changes have been causing unexpected high-intensity rainfall events. Thus there are needs to enhance conventional disaster management system for comprehensive actions to secure safety. Therefore long-term and comprehensive flood management plans need to be well established. Recently torrential snowfall are occurring frequently, causing have snow traffic jams on the road. To secure safety and on-time operation of the Bi-modal tram system, well-structured disaster management system capable of analyzing the show pack melt/freezing due to unexpected snowfall are needed. To secure safety of the Bi-modal tram system due to torrential snow-fall, the snow melt simulation capability was investigated. The snow accumulation and snow melt were measured to validate the SWMM snow melt component. It showed that there was a good agreement between measured snow melt data and the simulated ones. Therefore, the Bi-modal tram disaster management system will be able to predict snow melt reasonably well to secure safety of the Bi-modal tram system during the winter. The Bi-modal tram disaster management system can be used to identify top priority area for know removal within the tram route in case of torrential snowfall to secure on-time operation of the tram. Also it can be used for detour route in the tram networks based on the disaster management system prediction.