• 제목/요약/키워드: 재해예측

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홍수기 댐 운영을 위한 단기 예측강우의 적용성 평가 (Assessment on the Application of Short-Term Forecast Rainfall for Dam Operation on Flooding Season)

  • 변동현;김진훈;배덕효
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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    • pp.42-46
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    • 2009
  • 최근 국지적 집중호우로 인한 인명과 재산피해가 증가하고 있는 실정이며 이러한 피해를 경감하기 위한 하나의 방책으로써 홍수예경보 시스템 구축의 관심이 늘어나고 있다. 그러나, 기존의 홍수예측 시스템은 강우관측치를 모형의 입력 자료로 홍수유출을 계산하는데, 집중호우와 같은 악기상 조건에서는 관측강우자료를 이용한 유출해석 결과를 이용하여 홍수예경보 시스템을 운영할 경우 예방 대응시간의 부족으로 인해 방재 효율성이 떨어지는 한계성을 지니고 있다. 이와 같은 상황에서 정확한 기상예보를 활용한 기상-수자원 연계기법을 개발하여 홍수예경보 시스템에 적용한다면 악기상 감시예측기술의 향상과 더불어 재해의 방지차원에서 매우 유용한 대책이 될 뿐만 아니라 그 활용성을 극대화 시킨다면 수자원분야의 치수기 홍수예측 등에 매우 유용하게 활용될 수 것이다. 이에 본 연구에서는 모형의 입력으로 활용되는 단기 예측강우의 국내 적용성 여부를 검토하기 위해 30km의 공간해상도를 가진 단기지역예보모델인 RDAPS(Regional Data Assimilation and Prediction System) 예측강우 자료에 대하여 수문학적 정확도 분석을 수행하였으며, 예측강우의 정확도 향상을 위한 편차보정 방법을 개발 적용하였다. 또한 산정된 예측강우를 바탕으로 HEC-1 모델과의 연계방안을 제안하고 이를 이용하여 한강수계 주요 댐유역의 예측유입량을 산정, 댐 운영에 대한 적용성을 판단하고자 한다.

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지진 유발 산지토사재해 관련 국외 연구동향 분석 (International Research Trend on Mountainous Sediment-related Disasters Induced by Earthquakes)

  • 이상인;서정일;김진학;유동섭;서준표;김동엽;이창우
    • 한국산림과학회지
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    • 제106권4호
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    • pp.431-440
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    • 2017
  • 2016년 9월 12일 발생한 경주지진(ML 5.8)과 2017년 11월 15일 발생한 포항지진($M_L$ 5.4)으로 전례없는 피해가 발생하였으며, 이에 지진 유발 산지토사재해 관련 국내외 기초자료의 조속한 구축과 심층적 분석이 필요한 실정이다. 이 연구에서는 국외의 지진 유발 산지토사재해에 관한 선행연구를 수집 및 분석한 후, VOSviewer 프로그램을 이용한 텍스트마이닝과 동시출현단어 분석을 통하여 연구주제에 따른 연구영역을 구별하였으며, 이후 각 연구영역별로 시 공간적인 연구동향을 파악하였다. 그 결과, 2005년 이후 지진 유발 산지토사재해 관련 연구가 급격히 증가하는 것으로 나타났으며, 이는 최근 중국, 대만 및 일본 등지에서 발생한 대규모 지진의 영향으로 사료된다. 국외 지진 유발 산지토사재해에 관한 연구영역은 (i) 재해발생의 메커니즘에 관한 연구영역, (ii) 재해발생에 영향을 미치는 강우인자에 관한 연구영역, (iii) 항공 위성사진을 이용한 지진 유발 산지토사재해 위험지 예측에 관한 연구영역, (iv) 재해발생 모델링을 통한 재해위험지도 작성에 관한 연구영역으로 구분되었으며, 이들 연구영역은 상호간에 깊은 연관성을 지니고 있는 것으로 판단된다. 이렇게 구분된 각 연구영역이 전체 연구논문 중에서 점유하고 있는 비율을 파악한 결과, 1987년 이래 누적 연구논문수가 총 연구논문수의 50%에 해당하는 연도를 중심으로 모든 연구영역의 연간 연구비율이 증가한 것으로 나타났으며, 특히 '항공 위성사진을 이용한 지진 유발 산지토사재해 위험지 예측'에 관한 연구영역의 연구비율이 상대적으로 크게 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 활발한 연구성과는 최근 중국을 대상으로 한 연구논문이 급격히 증가하였기 때문으로 추정되며, 이외에 대만, 일본, 미국 등에서 수행된 연구논문들 역시 모든 연구영역에서 연구성과의 증가에 영향을 준 것으로 추정된다. 이러한 연구결과는 국내의 지진유발 산지토사재해 관련 미래 연구의 방향을 제시하기 위한 기초자료로서 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

LSMAP을 활용한 기반암별 토사재해 위험도 비교 (Comparison of Sediment Disaster Risk Depending on Bedrock using LSMAP)

  • 최원일;최은화;전성곤
    • 한국지반신소재학회논문집
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    • 제16권3호
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    • pp.51-62
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    • 2017
  • 본 연구에서는 도심지 토사재해 예비중점관리대상지역 76개중 9개 지역을 연구 지역으로 선정하였다. 연구 지역 은 기반암 특성별로 퇴적암류 3개 지역(경산시, 고흥군, 대구광역시), 화성암류 3개 지역(대전광역시, 세종특별자치시, 원주시), 변성암류 3개 지역(남양주시, 의왕시, 인제군)으로 분류하였으며, 9개 지역을 대상으로 지반정수 산정에 필요한 시험과 수목에 대한 뿌리 점착력, 수목하중을 예측 모형과 현장 조사를 통해 분석하였다. 강우시나리오(강우강도)는 부산 APEC 기후센터(APCC)에서 제공한 확률강우량을 적용하였으며, 9개 지역의 토사재해 위험도 예측은 TRIGRS와 LSMAP을 이용하였다. TRIGRS 예측 결과, 평균적으로 퇴적암류 지역의 위험지역은 30.45%, 화성암류 지역의 위험지역은 41.03%, 변성암류 지역의 위험지역은 45.04%로 검토되었다. 수관 밀도에 따른 뿌리 점착력과 수목하중을 고려한 LSMAP 예측 결과, 퇴적암류 지역의 위험지역은 1.34%, 화성암류 지역의 위험지역은 2.76%, 변성암류 지역의 위험지역은 1.64%로 검토되었다. TRIGRS를 이용한 분석보다 LSMAP을 통한 분석이 비교적 국소적으로 예측 가능한 것으로 검토되었다.

재난통계를 활용한 대설피해 예측 및 대설 피해 적설심 기준 결정 방안 (Estimation of Snow Damage and Proposal of Snow Damage Threshold based on Historical Disaster Data)

  • 오영록;정건희
    • 대한토목학회논문집
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    • 제37권2호
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    • pp.325-331
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    • 2017
  • 최근 세계적인 기상이변으로 인해 자연재해가 빈번하게 발생하고 있으며, 겨울철 대표적인 자연재해인 대설에 의한 재난 발생 빈도도 증가하고 있다. 그러므로 대설 피해 저감이나 대설 피해액 예측에 대한 연구들이 다수 수행되고 있다. 본 연구에서는 과거 22년간 발생했던 대설 피해 사례를 재해연보에서 조사하여 시군구별로 빈도 분석을 하였다. 그 결과 대설 피해 발생 빈도가 높았던 충청도, 전라도, 강원도를 대상으로 대설피해액 예측을 위한 다중회귀모형을 구축하였다. 설명변수로 기상학적 요소인 최심신적설량, 최고기온, 최저기온, 상대습도와 사회 경제적인 요소인 시군구의 면적과 비닐하우스 면적, 농가인구, 60세 이상 농가인구를 선택하여 모형을 구축하였다. 또한 대설 피해를 야기하는 적설심에 대한 분석을 위해 최심신적설심 별 구간을 구분하여 모형을 별도로 구축하였다. 그 결과, 적설심이 낮았던 피해 사례까지를 모두 고려한 경우에는 모형의 예측력이 매우 낮았지만, 피해를 야기한 적설심이 큰 경우만을 분리하여 모형을 구축한 경우에는 70% 이상의 매우 향상된 예측력을 보였다. 이는 적설심이 25 cm 이상 큰 경우에는 적설하중에 의해 설해가 발생할 가능성이 있으며, 이를 대설 피해 기준 적설심이라고 가정할 수 있을 것으로 판단되었다.

빅데이터 분석 및 예측을 위한 멀티모델 태풍 시뮬레이션 (Multi-model Typhoon Simulation for Big Data Analysis and Prediction)

  • 강지순;육진희;조민수
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2017년도 춘계 종합학술대회 논문집
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    • pp.291-292
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    • 2017
  • 한국과학기술정보연구원 융합기술연구본부 재난대응HPC연구센터에서는 초고성능컴퓨팅 기반의 풍수해 예측 및 피해 정보 생산기술을 연구개발하여 재난 재해에 대한 국가현안 대응 의사결정지원 시스템을 구축 중에 있다. HPC 기반의 풍수해 예측 시스템과 빅데이터 분석 기반의 피해 예측 시스템에 대한 연구를 독자적으로 진행하는 가운데, 최근 여러 분야에 적용되고 있는 빅데이터 분석 기술을 HPC 기반의 풍수해 예측 시스템에 적목시켜 더 정확하고 신속한 풍수해 예측 정보 생산에 기여하고자 한다. 본 연구는 빅데이터 분석을 위한 학습 데이터 생산을 목적으로 HPC 기반 태풍 예측의 주요 기상 인자들을 조정하여 서로 다른 성능의 예측 모델을 구축하고, 각 모델 별 태풍 시뮬레이션의 성능을 진단하였다. 향후 빅데이터 분석을 통한 예측 성능의 검증을 위해 HPC 기반 풍수해 예측 및 검증 데이터를 최대한 생산하고자 한다.

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하천 홍수위 예측 정확도 개선을 위한 LSTM 모형의 하이퍼파라미터 최적화 연구 (A study on hyperparameters optimization of LSTM model for improving flood level prediction accuracy)

  • 정재원;김수영;김형준;윤광석
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.415-415
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    • 2023
  • 홍수는 일반적으로 많은 피해와 인명 손실을 초래하는 자연재해 중 하나로, 홍수위 예측은 이를 방지하고 대처하는 데 중요한 역할을 한다. 최근 기계학습 기술을 이용하여 홍수위 예측 모델을 개발하고자 하는 연구가 많이 진행되고 있다. 특히, LSTM(long short-term memory) 모형은 시계열 예측에 대해 검증된 모형으로 홍수위 예측 연구에도 활발하게 적용되고 있다. 하지만 기계학습 모델의 학습 성능은 하이퍼파라미터의 값에 영향을 크게 받을 수 있으며, 특히 집중호우로 인해 수위가 급변하는 경우에는 과거 시계열 자료에 영향을 받는 LSTM 모형의 예측 성능이 오히려 낮게 나타날 수 있다. 따라서 본 연구에서는 홍수위 예측시 LSTM 모형의 예측 성능을 향상시킬 수 있는 세부 하이퍼파라미터 값을 분석하여 최적의 하이퍼파라미터 조합을 제안하고자 한다. 이를 위해 하이퍼파라미터 조정을 위한 자동화 도구인 W&B(Weights&Bias)의 Sweep 기능을 적용하고자 한다. 본 연구를 통해 LSTM 모형을 적용한 홍수위 예측의 정확도를 향상시키는 데에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

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구조방정식 모형을 이용한 자연재해위험지구 정비사업 효과 분석 (A Study on the Effect Analysis for the Regeneration Project for the Zones Vulnerable to Natural Disaster using Structural Equation Model)

  • 이경수;정재광;허보영;변성준
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제46권8호
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    • pp.843-855
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    • 2013
  • 최근 과학기술이 고도로 발달되어 있는 현대사회에서 자연재해에 대한 지속적인 대비와 예측이 진행되고 있는 가운데 인간은 자연재해를 극복하기 위하여 오랜기간 꾸준하게 노력을 시도하고 있다. 그러나 자연재해의 피해 또한 인간의 노력 이상으로 커지고 있으며 자연재해를 예방하기 위해서 자연재해위험지구 정비사업을 수행하고 있다. 그러나 정비사업 결과에 대한 구체적인 효과분석이 미비한 상태이다. 본 연구에서는 자연재해위험지구 정비사업의 효과를 분석하기 위하여 분석대상지구를 선정하고 지역주민 현장설문조사를 실시하여 설문도구의 타당성과 신뢰도 분석을 실시하고 빈도 분석 및 기술통계 분석을 실시하였다. 또한 구조방정식모형(AMOS)을 통하여 정책의 타당성을 분석하였다. 분석결과 자연재해정비사업의 정책은 합리성과 적합성이 담보되어 있고, 지역주민의 정신적 물리적 환경을 개선시키는 것으로 나타났다. 또한 정비사업에 대하여 긍정적인 인식을 형성하였으며, 정부의 정치적 지지도까지 향상시키는 것으로 나타났다. 따라서 자연재해정비사업의 진행은 합리성과 적합성이 담보된 사업이고 이는 지역사회를 발전시키고 건전한 민주주의 발전까지 영향을 미치는 것으로 나타났다.