• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.17 no.4
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• pp.267-274
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• 2017

The natural disasters such as typhoon, earthquake, flood, heavy rain, drought, sweltering heat, wind wave, tsunami and so on, are difficult to estimate the scale of damage and spot. Also, these disasters were being damaged to human life. However, if based on the disaster statistics the past damage cases are analyzed and the estimated damages can be calculated, the initial damage action can be taken immediately and based on the estimated damage scale the damage can be mitigated. In the present study, therefore, we proposed the functions of wind wave damage estimation for the southern coast. The functions are developed based on Disaster Report('91~'14) for wind wave and typhoon disaster statistics, regional characteristics and observed sea weather.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.342-342
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• 2021

전세계적의 지구온난화에 따른 기후변화 영향으로 기온상승, 강우증가, 해수면 상승 등에 자연재난의 발생이 증가하고 있다. 그 중 가뭄의 경우 전조증상, 발생원인, 발생기간 뿐만 아니라 대상범위나 피해범위도 불명확하다. 가뭄은 근본적으로 강우량의 부족으로 시작되며 농업, 생활, 공업 등의 전반적인 피해를 발생시킨다. 최근에는 기후변화의 영향으로 기온증가, 해수면상승, 극한호우, 메가가뭄 등 전세계적으로 다양한 자연재난이 빈번히 발생하고 있다. 가뭄은 태풍, 홍수, 지진 등의 자연재난 중에서도 가장 광범위한 피해를 유발시키는 재난이라고 할 수 있다. 미국의 National Oceanic and Atmospheric Administration에서는 20세기의 관측된 가장 심각한 자연재난 중 하나로 가뭄이 선정되었으며 최근 기후변화에 따른 기온 및 강수의 증가는 가뭄피해의 직간접적인 영향으로 피해가 급증할 것이라고 하였다. 본 연구에서는 농업·생활·공업 가뭄에 대하여 피해액과 복구액에 대한 정량적 피해특성을 산정할 수 있는 추정식을 제안하고자 한다. 농업·생활·공업 가뭄에 대한 피해액은 다양한 인자들을 고려하며 매년 변화하는 물가를 반영하여 피해액의 추정식을 제안하였다. 또한, 복구액은 가뭄피해발생으로 발생될 수 있는 농업·생활·공업의 특성에 맞는 복구인자를 구성하였으며 피해에 대한 복구뿐만 아니라 인적, 물적 자원에 대한 인자도 포함하였다. 본 연구에서 산정된 농업·생활·공업 가뭄의 피해액 추정식의 경우 정량적 검증을 위해 1965년부터 2018년까지 국내에서 발생된 가뭄피해와를 대상으로 비교 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2016.11a
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• pp.205-206
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• 2016

최근 기후변화로 인하여 태풍 및 집중호우로 인한 극한 강우사상의 발생빈도가 증가하고 있다. 급격한 도시화로 인한 유역 내 불 투수 면적이 늘어나고, 도달시간이 짧아지면서 집중호우에 취약한 도시하천의 분포가 늘어나고 있다. 특히 도시하천은 공공시설물 및 인구밀집으로 인하여 집중호우로 인한 홍수 발생시 대규모 재산피해와 인명피해가 발생할 것으로 추정된다. 따라서 본 연구에서는 기후변화로 인한 집중호우 발생시 도시하천의 홍수피해액을 산정하고자 한다. 기후변화로 인한 집중호우는 RCP8.5시나리오의 강우자료를 적용하였으며, HEC-HMS와 HEC-RAS를 이용하여 홍수량을 산정하였다. 또한 피해액을 산정하기 위하여 다차원홍수피해액산정방법을 이용하여 도시하천의 피해액을 산정하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.125-125
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• 2011

본 연구에서는 기후변화에 의한 자연재해 취약성을 정량적으로 분석하기 위하여 기상인자와 재해발생으로 인한 피해액의 상관관계를 이용하였다. 재해로 인한 피해액은 1994년부터 2008년까지 15년간 전국 시군별로 피해액을 집계한 자료를 이용하였으며, 우리나라 58개 강우관측소의 일강수량 자료를 이용하여 재해에 영향을 줄 수 있는 네 가지 인자를 추출하였고, 연도별 태풍 발생 횟수도 하나의 기상인자로 고려하였다. 피해액의 규모는 가뭄, 화재, 태풍 및 해일 등 재해발생 유형에 따라서도 영향을 받겠지만, 기후변화 시나리오에 의해 예측할 수 있는 대표적인 미래 추정값은 강수량과 온도 등이며, 결국 재해발생 유형별 시나리오에 의한 재해규모 예측이 아닌 기후변화 시나리오에 의한 미래 재해발생 규모 모형을 구축하기 위해서는 관련 인자로서 강수량으로부터 추출한 인자들을 고려할 수밖에 없을 것이다. 일강수량으로부터 추출한 네 가지 영향인자들은 80mm이상 일강수량 발생일수, 80mm이상 일강수량의 합, 80mm이상 강우의 발생 간격이 30일 이하인 횟수 및 연최대강수량이다. 우선 광역시와 도별로 전국 58개 관측소를 분류하고, 해당 관측소들로부터 추출된 인자들의 평균값을 이용하여 연구를 진행하였다. 미래 강수량 자료는 국립기상연구소의 A2시나리오를 통계학적 Downscaling을 통해 재생산한 자료를 이용하였다. 예측모형은 Bayesian 모형을 기반으로 DEXP(double exponential distribution) 확률분포를 이용하였다. 재해피해액 를 아래와 같이 비정상성 모형으로 구성하였으며, 위치매개 변수의 확률분포를 네 가지 기상인자에 의한 회귀식으로 구성하였다. Y damage costs) = dexp(${\mu}(t),\tau(t)$) $p({\mu}(t))\sim(abs({\alpha}+{\alpha}_1X_1+{\alpha}_2X_2+{\alpha}_3X_3+{\alpha}_4X_4,\;\sigma_{\alpha}^2)$ $p(\tau){\sim}G(k,s)$.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.20-20
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• 2017

최근 기후변화 영향에 따라 전 세계적으로 인명피해 및 재산피해를 유발하는 자연재난이 지속적으로 증가하고 있으며, 그로 인한 자연재해의 규모가 점점 더 커지고 있다. 실제로 우리나라에서도 지난 1994 년에서 2013 년까지 지난 20 년간 자연재해에 의한 피해액은 12조 3천억 원으로 집계되었으며, 이 중 강우와 태풍에 의한 피해가 85 % 이고, 대설에 의한 피해는 약 13 % 로 자연재해 중 대부분의 피해는 강우 및 태풍에서 발생하지만, 폭설에 의한 피해도 적지 않은 것으로 나타났다. 이에 따라, 정확한 예측을 위해 신뢰도 높은 자료 구축을 통한 대설피해 예측에 관한 연구가 필요한 시점이다. 본 연구에서는 대설피해액 예측을 위해 우리나라의 63개 기상 관측소에서 관측한 적설심 자료 및 기상관측 자료와 사회 경제 자료 총 11개를 대설피해 예측을 위한 입력변수로 선정하고, 이를 기상관측소가 속한 도시의 면적에 따라 3개의 지역으로 구분하였다. 주성분분석을 활용하여 선정된 입력변수들을 4개의 주성분으로 구분하고, 인공신경망 및 다중선형 회귀 모형을 구성하여 각 지역별 대설피해 예측의 오차를 분석하였다. 적용결과, 인공신경망 모형을 이용한 대설피해 예측의 수정결정계수는 22.8 %~48.2 %를 나타냈고, 다중선형회귀 모형의 수정결정 계수는 9.2 %~39.7% 로 나타났다. 그러므로 인공신경망 모형이 다중회귀 모형보다 선택된 입력자료를 활용하여 대설피해를 예측하는 목적으로 조금 더 우수한 결과를 나타내었다. 향후 자료를 보완 및 모형의 고도화를 통해 보다 정확한 대설피해 예측 함수 개발이 가능할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.121-121
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• 2017

기후변화와 급격한 도시화로 재난 피해의 규모는 계속 증가하고 있는 추세이며, 전 세계적으로 대형 재난으로 인해 심각한 경제적 손실과 수많은 인명피해가 발생하고 있다. 재난 발생으로 인한 피해는 발생지역의 피해액과 복구비뿐만 아니라 산업 및 국가 경제 전반에 심각한 영향을 미친다. 최근 태풍 '차바'와 극심한 가뭄 등의 재난 발생으로 인해 국가 경제가 전반적으로 위축되는 것으로 평가되었다. 그러나 우리는 특정 지역에서 발생한 재난이 타지역으로 파급되어 국가 경제에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 대략적인 현황조차 파악하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 산업연관모형과 한국은행에서 발간하는 지역별 산업연관표를 이용하여 태풍 '차바'의 발생으로 인한 울산지역의 피해가 타지역으로 전파되는 영향을 평가하였고, 울산 지역에서 발생한 태풍 '차바'의 피해가 국가 경제에 미치는 영향을 평가하였다. 본 연구결과는 대규모 재난발생이 주변지역으로 파급되는 특성을 파악하고, 국가 경제에 미치는 영향을 정량적으로 평가하여 재난관리를 위한 의사결정시의 기초자료로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.49-49
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• 2021

홍수 발생 시 제내지에 존재하는 도로 및 상·하수도시설물은 저지대를 중심으로 생성되는 침수지역이 아닌 대부분 집중호우, 태풍으로 인해 발생한 유출량이 지표면 유출로 이어져 지면 경사를 따라 유하하면서 흐름을 방해하거나 노후된 시설물 등에서 피해가 발생한다. 이러한 피해발생 특성을 고려하여 홍수피해액을 추정하기에는 침수면적과 시설물 현황 등을 활용하는 기존의 손실 함수 개발 방법으로는 부족한 부분이 존재하며, 유수 흐름의 주요 인자인 침수심, 유속 등과 같은 수리특성을 고려하여 시설물에 대한 홍수피해액을 추정하는 방안이 필요하다. 본 연구에서는 수리특성을 고려한 시설물의 홍수피해액을 추정하기 위한 손실함수를 개발하고자 국가재난정보관리시스템(NDMS) DB에서 해당 시설물의 상세주소를 이용하여 피해 발생위치와 피해액을 파악하였으며, 2차원 수리해석 모형인 FLO-2D를 활용하여 시설물의 피해위치에서 발생된 수리특성 인자인 침수심과 유속을 분석하였다. 시설물의 단위면적 당 피해액을 종속변수로, 분석된 평균 침수심과 평균 유속을 독립변수로 선정한 후 변수 자료들의 신뢰성과 함수의 설명력을 향상시키기 위하여 이상자료들을 제거한 후 손실함수를 개발하였다. 본 연구에서 개발된 손실함수는 수리특성 인자인 침수심과 유속에 의하여 홍수피해액을 직접적으로 추정하는 방법으로 향후 홍수재해에 대한 사전 재산피해 추정을 통하여 합리적인 선제적 예방조치 등의 홍수재해 예방 활동 등에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.239-239
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• 2023

최근 도시화 및 기후변화에 따른 재난의 피해가 증가하고 있다. 국내 기상청에서는 호우 및 태풍에 대한 예·경보(주의보, 경보)를 전국적으로 통일된 기준(3시간, 12시간 누적강우량)에 따라 발령하고 있다. 이에 따라 현재 예·경보 기준에는 피해가 발생한 사상에 대한 지역별 특성이 고려되지 않는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 서울특별시, 인천광역시, 경기도의 호우 및 태풍에 대한 재해사상별 발생한 피해액 및 누적강우량을 활용하여 재해강도의 단계별 기준을 수립하고, 입력자료로 관측된 강우값을 활용하여 발생할 수 있는 재해의 발생 강도를 분류하는 모형을 개발하고자 하였다. 본 연구에서는 호우 및 태풍에 의한 재해 피해액의 분위별로 재해강도 단계(관심, 주의, 경계, 심각)를 분류하였고, 재해강도 단계에 따른 누적강우량 기준을 지자체별로 제시하였으며, 분류한 재해의 강도 단계를 모형의 종속변수로 활용하였다. 재해피해가 발생하지 않은 무강우 지속시간을 산정하여 호우 사상을 분류하였다. 지자체별로 재해 발생강도 분류 모형 개발을 위하여 머신러닝 모형 4가지(의사결정나무, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, XGBoost)를 활용하였다. 본 연구에서 분류한 피해가 발생하지 않은 호우사상 및 피해가 발생한 사상별로 강우량, 지속시간 최대 강우량(3시간, 12시간), 선행강우량, 누적강우량을 독립변수로 입력하여 종속변수인 재해 발생 강도를 분류하였다. 각 모형별로 F1 Score를 이용한 정확도 평가 결과, 의사결정나무의 F1 Score가 평균 0.56으로 가장 우수한 정확도를 가지는 것으로 평가되었다. 본 연구에서 제시하는 머신러닝 기반 재해 발생 강도 분류모형을 활용하면 호우 및 태풍에 의한 재해에 대하여 지자체별로 재해 발생 강도를 단계별로 파악할 수 있어, 재난 담당자들의 의사결정을 위한 참고 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.35-35
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• 2020

기후변화로 인한 집중호우, 태풍에 따른 제방 붕괴로 인한 하천 범람 등 많은 재해가 발생하고 있다. 특히 도심지의 내수침수, 도시하천의 범람은 피해 지역의 사회 경제적인 피해액을 동반한다. 이에 도심지에서 발생되는 홍수피해액을 산정하기 위하여 다차원법을 이용한 피해액 추정 연구가 활발하게 진행되고 있으며 기후변화를 고려한 홍수피해에 관련한 연구도 활발히 진행되고 있다. 그러나 많은 선행 연구에서는 다차원법에서 제시하고 있는 침수편입률 산정에 있어 건물군 인벤토리를 고려하지 않고 토지이용에 따른 면적비율만을 적용하여 산정하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 기후변화시나리오와 건물군 인벤토리를 이용하여 미래 잠재홍수피해에 따른 홍수피해액을 산정하여 기후변화가 홍수피해에 미치는 영향을 평가하고자 하였다. 대상지역으로 2020년부터 국가하천으로 승격되며 하천의 좌안과 우안에 도심지가 형성되어있는 원주천 유역을 대상으로 선정하였다. 기후변화 시나리오는 기상청에서 제공하고 있는 13종 국가표준시나리오를 사용하였으며 SDQDM 기법을 적용하여 상세화 자료를 생산하였다. 생산된 자료를 이용하여 원주천 하천정비계획(80년 빈도) 보다 높은 80년, 100년, 200년 빈도의 확률강우량을 산정하였고 확률강우에 따른 유출량을 산정하여 홍수범람모형에 적용하였다. 산정된 홍수피해면적과 원주시 건물군 인벤토리를 활용하여 침수편입률을 산정하였으며 미래 잠재홍수피해에 따른 빈도별 홍수피해액 산정을 통해 원주천 유역의 기후변화가 따른 홍수피해에 미치는 영향을 평가하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2022.10a
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• pp.135-136
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• 2022

최근 기후변화의 영향으로 태풍 및 국지성 집중호우 등 자연재해 발생빈도가 증가함에 따라 풍수해로 인한 인명피해와 재산피해가 증가하고 있다. 국내에서는 재해연보를 통해 자연재난 피해이력 통계정보를 제공하고 있으며, 당해연도 자연재해상황을 기간별, 시도별, 수계별, 월별, 원인별 총괄통계와 인명피해, 시설피해와 관련된 피해면적, 피해액, 복구액 등 세부내용으로 구성하여 정보를 제공하고 있다. 행정안전부는 국가재난정보시스템을 통해 취합된 지자체 피해이력 통계자료를 입력하고 있는데 입력하는 과정에서 누락, 오기 등의 오류가 발생할 가능성이 있다. 경제적 손실이 증가하고 있는 풍수해 재난이 발생하게 될 경우 피해비용 집계, 피해액 산정 등 정확한 자료로서 구축되지 않으면 연구 및 분석을 수행하기 위한 통계자료로서 활용될 수 없다. 이러한 문제점을 개선하기 위해서 본 연구에서는 1985년부터 2018년까지 재해연보에 대해서 기간별-시군구별 자료분석을 통해 피해이력 데이터 오류 유형에 대해 분류하였다.