• 대한공간정보학회지
• /
• 제24권4호
• /
• pp.21-28
• /
• 2016

호우, 폭염, 한파와 같은 기상재해를 미연에 방지하기 위해서는 기상예측이 매우 중요하다. 우리나라 기상청에서는 현재시점의 기상특보를 제공하고 있고, 농촌진흥청에서는 농장재해에 대한 2일 예보를 일부 지역에 대해 시범서비스 하고 있다. 이러한 기상위험 조기경보 시스템의 발전을 위해서는 전국적인 고해상도 예측자료와 Web GIS가 통합될 필요가 있다. 본 연구는 1시간 간격, 1km 해상도의 수치예보 자료와 Web GIS가 통합된 형태의 기상위험 조기경보 서비스의 프로토타입 개발을 목적으로 한다. 이를 위하여 전지구모델 GME의 다운스케일링을 통해 시공간분해능이 향상된 기상위험 예측자료가 Web GIS를 통해 표출되도록 하였으며, 오픈소스 기반의 지도 API와 JavaScript 라이브러리의 시각화기법을 결합하여 동적 인터액션이 가능한 사용자 인터페이스를 구성하였다. 711,504개 격자점에 대하여 1시간 간격의 위도, 경도, 기온, 강수량 등 9개 항목으로 이루어진 대량의 데이터를 관리하기 위하여 오픈소스 기반의 DBMS인 PostgreSQL을 사용하였으며, Spring과 myBatis를 연동하여 전자정부 프레임웍기반의 웹서비스를 구성하였다. 이 시스템은 현재의 기상위험 상황에 대한 정보뿐만 아니라, 향후 7일간의 호우, 폭염, 한파 등 기상위험 예측정보가 1시간 간격 및 읍면동 단위로 제공된다. 이 시스템이 현업운용 되기 위해서는 수치예보의 정확도 향상과 함께 래스터 및 벡터 자료의 전처리시간 단축이 향후과제로서 해결되어야 할 것이다.

• 한국건축시공학회지
• /
• 제15권5호
• /
• pp.515-525
• /
• 2015

최근 세계적으로 기후 변화에 따라 태풍으로 인한 피해규모가 커지고 가속화되어 많은 피해를 받고 있는 중이다. 이에 몇몇 선진국의 경우, 태풍을 포함하여 다양한 자연재해로부터 건물에 미치는 손상을 최소한으로 하기 위해 건축물 피해액 사전예측 모델에 관한 연구가 진행되고 있는 추세이다. 하지만, 국내에서는 외국에서 개발된 프로그램을 사용하기에는 태풍의 크기나 영향력에서 많은 차이가 나므로 국내의 특성에 적합한 모델이 필요한 실정이다. 또한, 국내의 연구들은 태풍의 특성만을 고려하여 진행되고 있으나 태풍은 폭우와 강풍을 동반하는 복합재해로서 태풍의 특성뿐만 아니라 지리, 사회경제, 건설환경 등 다양한 요인을 고려하여야 한다. 이에 본 연구에서는 태풍에 따른 지역별 건물피해액 영향요인을 도출하고 회귀분석을 활용한 건물피해액 예측모델 개발을 목적으로 한다. 향후 본 연구의 결과는 미국의 HAZUS -MH와 같이 국내에서 태풍에 따른 피해를 예측하기 위한 모델 개발을 위한 자료로 활용될 것이다.

• 한국지반공학회논문집
• /
• 제34권9호
• /
• pp.43-49
• /
• 2018

감쇠식을 이용한 지진재해평가는 다양한 사회기반시설을 대상으로 한 프로젝트에 널리 수행된다. 이에 따라, 다양한 지반 조건에서의 최대지반가속도 예측을 위한 수많은 감쇠식과 관련 연구들이 수십 년에 걸쳐 이루어졌다. 하지만 기존에 제시된 대부분의 감쇠식들은 일반적으로 토층 상부 30m에 대한 평균 전단파 속도를 지반 분류의 기준으로 적용하여 다양한 지반 조건에서의 지진 규모나 최대지반가속도를 예측할 수 있도록 제시되어 터널이나 원자력 발전소와 같이 기반암을 기초로 하여 건설되는 특수한 유형의 사회기반시설물에 적용하기에는 불확실성을 지니고 있었다. 본 연구에서는 일본에서 측정된 데이터를 기반으로 암반 조건에서의 최대지반가속도 예측이 가능한 개선된 상관관계를 제시하였으며, 산출된 결과를 기존에 제시된 감쇠식을 통해 계산된 결과와 비교하였다. 분석결과, 기존에 제시된 감쇠식들을 통해 최대지반가속도를 예측할 경우, 200km 미만의 거리 내에 위치한 암반지역에서의 최대지반가속도를 상대적으로 과소 예측 하는 것으로 나타났다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제18D권5호
• /
• pp.385-392
• /
• 2011

최근 농업 분야에 IT를 접목시킨 농업-IT 융합 기술에 대한 연구가 주목 받고 있다. 특히, 공간 데이터 마이닝(spatial data mining, SDM)을 이용한 농작물 관련 예측 서비스들을 통해 자연재해에 대한 피해를 줄이고 농작물의 생산성을 높이고자 하는 연구들이 있어 왔다. 그러나 예측 서비스를 위한 SDM에 필요한 학습 데이터는 분산되어 있는 데이터간의 이질성으로 인해 데이터 변환과 통합과정에 많은 비용과 시간이 발생한다. 또한 공간 데이터와 비공간 데이터 간의 공간적 이웃 관계를 연산하기 위해 대용량의 데이터에 대한 복잡한 연산과정이 필요하다. 본 논문에서는 각각의 데이터 소스를 하나의 서비스 단위로 취급함으로써 분산된 이질적인 데이터를 효과적으로 통합 관리할 수 있고 SDM을 위한 학습 데이터의 생산성을 향상시켜 최적의 예측 서비스의 발견을 지원해 주는 SOA 기반의 데이터 통합 프레임워크를 제안한다. 실험을 통해 경기도 이천시의 복숭아나무의 동해 피해지역에 대한 최적의 예측 서비스의 발견을 위해 제안 프레임워크를 효과적으로 적용할 수 있음을 확인하였다.

• 한국습지학회지
• /
• 제21권4호
• /
• pp.281-289
• /
• 2019

본 연구에서는 남부 내륙지역에 속한 시군구별 태풍으로 인한 피해를 예측할 수 있는 태풍피해예측모형을 개발하였다. 내륙지역의 태풍 피해는 호우, 강풍으로 인한 피해가 복합적으로 발생하므로, 모형을 구성하는 변수가 많고 다양하나, 내륙지역 시군구 단위의 피해사례는 모형을 개발할 만큼 충분하지 않다. 태풍피해 관련 수문기상 자료는 3시간 간격 지속기간별 최대 강우량, 총강우량, 1-5일 선행강우량, 최대풍속 및 제주도 인근 지역에서의 태풍중심기압을 이용하였다. 피해자료의 부족을 고려하기 위해 군집화를 하였으며, 강우 관련 자료의 다중공선성을 제거하기 위하여 주성분분석 등 다변량 통계분석을 이용하여 권역별(경남, 경북, 전남, 전북)로 피해예측모형을 개발하였다. 모형에 의한 태풍피해추정치와 실측치는 최대 2.2배 정도까지 차이가 발생하였는데, 이는 강풍에 의한 피해를 추정하기 어렵고, 전국 69개 ASOS 관측소에 의한 강우자료가 지역적 강우특성을 제대로 반영하지 못하기 때문인 것으로 추정된다.

• 한국지반공학회논문집
• /
• 제27권1호
• /
• pp.25-34
• /
• 2011

비탈면의 계측은 현장 접근성이 떨어지고 장기적인 계측이 어려워 이론적이거나 경험에 의존하는 것이 일반적이기 때문에 재난, 재해에 대한 조짐을 예측하기란 매우 어려운 실정이다. 따라서 본 논문에서는 비탈면의 붕괴를 예측하는 효과적인 방법과 현장 적용성에 대한 내용을 실험적 연구를 실시한 내용을 다루었다. 비탈면의 붕괴를 예측하는 방법은 재료의 파괴시 발생되는 음파를 WEAD라 불리는 AE센서를 이용하여 지반분야에 적용함으로써 비탈면의 붕괴를 예측 할 수 있었다. 비탈면 붕괴시 발생되는 AE파라미터는 전단 실험과 휨 실험을 실시하여 확보하였고 이를 토대로 파괴기준을 마련하였다. 시험시공은 비탈면 붕괴이력이 있고 붕괴가능성이 존재하는 비탈면에 적용해 보았고 실험결과 AE파라미터는 파괴기준에 넘지 않아 안정한 것으로 나타났으며 실제 비탈면의 붕괴 증후는 없는 것으로 나타나 적용성이 우수한 것으로 분석되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
• /
• pp.116-116
• /
• 2012

하천유역 내의 인자를 이용하여 댐의 하천유량(stream flow)을 예측하는 일은 수문특성의 연구와 자연재해에 대한 대비 및 수공구조물과 방재시설의 설계 시 중요한 역할을 한다. 이러한 연구는 과거부터 활발히 이루어졌으며, 아직도 보다 높은 정확도의 결과를 얻기 위해 많은 연구들이 이루어지고 있다. 특히 기존의 유역 내 자료를 통해 비선형적 모델인 인공신경망(artificial neural network)을 이용한 하천유량을 예측하는 연구 역시 활발히 이루어지고 있다. 본 연구의 목적은 여러 유역인자들 중 하천유량에 가장 영향을 미치는 변수를 추출하고 보다 정확한 예측모델을 구축하는 것이다. 기존의 입력자료 선정기법중의 하나인 상호정보량(mutual information)과 수문기상자료의 비선형 동역학적 성분을 추출하는 웨이블렛 변환(wavelet transform)을 사용하여 인공신경망에 적용시켰다. 인공신경망을 적용하는 경우, 수문자료에 있어서 변수의 선택과 자료의 상태가 강우예측의 결과에 큰 영향을 미친다. 이러한 변수의 선택에 있어서 상호정보량을 바탕으로 한 인공신경망 입력변수 선택기법이 많이 사용되고 있다. 일반적으로 시계열자료는 경향성(trend), 주기성(periodicity) 및 추계학적 성분(stochastic component)의 선형조합으로 가정될 수 있으며, 특히 경향성과 주기성은 시계열 모형을 위해 제거되어야 할 결정론적 성분으로 취급한다. 즉. 수문 기상자료에 포함되어 있는 경향성과 주기성과 같은 비선형 동역학적 잡음(nonlinear dynamical noise)을 제거하고 입력자료의 카오스적 거동을 보이는 성분을 분리하기 위해 웨이블렛 변환을 사용하였다. 대상유역은 한강 유역에 포함되어 있는 충주댐으로 선택하였다. 유역 내 다양한 인자들과 하천유량사이의 상호정보량을 구해 영향력이 가장 큰 변수를 추출하고, 그 자료를 웨이블렛 변환을 적용하여 인공신경망의 입력자료로 사용하였다. 본 논문에서는 위와 같은 과정을 이용해 추정한 하천유량 결과와 기존의 방법인 상호정보량을 이용해 인공신경망을 적용한 결과를 실제자료와 비교하였다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제54권8호
• /
• pp.617-628
• /
• 2021

가뭄은 심각한 사회적 경제적 손실을 초래하는 주요 자연재해이다. 지역 가뭄 예측은 가뭄 대비에 중요한 정보를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 한반도 동남부 부산-울산-경남 지역에서 1981년부터 2020년까지 10개 관측소의 과거 가뭄지수 및 기상 관측자료를 사용하여 가뭄을 예측하는 새로운 기계학습모델을 제안한다. 베이지안 최적화기법을 이용하여 하이퍼 파라미터가 튜닝된 Random Forest, XGBoost, Light GBM 모델을 구축하여 1개월 뒤의 6개월 시간 척도의 증발 수요 가뭄지수를 예측하였다. 단일 지점별 모델과 지역 모델을 각각 구성하여 모델 성능을 비교하였다. 또한 지역 모델을 기반으로 개별 지점의 자료에 대해 미세조정된 모델을 구성하여 모델 성능을 높일 가능성을 살펴보았다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제28권11호
• /
• pp.13-20
• /
• 2023

본 논문에서는 LSTM-Autoencoder 기반 특징추출과 재구성 데이터를 이용한 수온 예측 방법을 제안한다. 냉수대 현상이 발생한 동해 낙산 지역의 해수면 수온과 수온에 영향을 미치는 풍향, 풍속 등 다변량 시계열 데이터를 이용하고, LSTM-Autoencoder 모델을 이용하여, 원본 데이터의 차원 축소를 통해 추출된 특징 데이터를 원본 데이터의 다변수 데이터로 결합한 데이터, 복원 데이터, 원본 데이터 총 3가지를 사용한다. 수온 예측을 위해 LSTM 모델에 3가지 데이터를 학습하고, 정확도를 평가한 결과 MAE 0.3652, RMSE 0.5604, MAPE 3.309%으로 LSTM-Autoencoder의 특징추출을 이용한 수온 예측 정확도가 가장 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과는 냉수대와 같이 해수면 수온 변화가 급변하는 구간의 예측 정확도를 높여, 자연재해의 피해를 예방할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국빅데이터학회지
• /
• 제8권2호
• /
• pp.37-44
• /
• 2023

산업 현장에서 발생하는 사고를 방지하기 위해 정책 및 제도적인 변화를 하고 있으나 산업 재해는 계속해서 발생하고 있다. 산업 현장에서의 안전에 관한 사고는 다양한 변수를 생각해야 하는 과제로 이를 해결하고 사고를 최소화하기 위한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 산업 현장에서 사용되는 트랜스포터의 경로 예측에 관한 연구를 진행하였다. 가로 3.4km, 세로 2.3km 트랜스포터 작업환경에서 트랜스포터의 좌표를 PECNet을 통해 학습한 결과 평균오차는 ADE가 1.27m, ADE가 1.13m를 나타냈다. 본 연구를 통해 트랜스포터에 한정하여 경로를 예측할 수 있을 뿐만 아니라 다양한 분야에서의 이동체나 보행자의 이동 경로를 예측할 수 있어 사고를 예방하고 방지하는데 기여할 것으로 생각된다.