• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2019.11a
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• pp.19-21
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• 2019

매년 기상 악화로 인하여 선박사고가 발생하고 있으며, 해상특보 발효 시 VTS센터에 출항 가능 여부 및 특보 사항을 문의하고 있으며, 태풍 내습시 VTS센터의 업무량이 증가하고 있는 실정임. 기상 악화시 발생하는 선박 사고를 예방하기 위한 앱을 개발하여 선박의 안정항해 도모와 선박교통관제사의 업무 효율성 향상을 위한 방안.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2018.11a
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• pp.331-332
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• 2018

해상태양광 부유체의 안정성 평가를 위하여 우리나라 해역의 풍랑특보 분포 특성 및 태풍의 변화 경향, 기상재해의 특성 등을 분석, 요약하였다. 풍랑특보 일수는 한반도 동쪽에 해당하는 동해 남부 및 남해 동부, 동해 중부 해역에서 많았고 한반도 서쪽에 해당하는 서해 중부 및 서해 남부, 남해 서부 해역에서 적은 분포를 보였다. 이는 이동하면서 발달하는 온대저기압과 계절풍의 영향과 관련되어 있다. 계절로 구분해 보면, 겨울과 봄에 풍랑특보 일수 분포가 많고 상대적으로 가을과 여름에 적다. 근래 지구온난화와 관련하여 태풍의 발생 수는 미미하지만 감소하는 추세를 보이고 세기는 강해지는 경향을 보인다. 우리나라에 영향을 미치는 태풍은 1년 평균 3.2개이고, 남해를 통과하는 경우가 가장 많다. 서해를 통과하는 태풍의 수는 감소하는 경향을 보이고 동해를 통과하는 태풍의 수는 증가하는 추세를 보인다. 대규모적인 기상재해를 유발시키는 태풍은 주로 남해안을 통과하는 태풍이고 시기는 8월 하순에서 9월 중순에 해당한다. 이에 대한 각별한 주의가 요구된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.366-366
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• 2019

홍수피해가 발생하면 사회 전반에 걸쳐 큰 영향을 끼치게 된다. 이에 국내에서는 홍수로 인한 피해를 경감하기 위한 방법 중 하나로 홍수정보를 제공하고 있다. 기상청은 예상되는 강우량을 수치예보를 활용하여 기상특보를 제공하고 있으며, 홍수통제소는 하천에서 예상되는 홍수위를 기준으로 홍수특보를 발령하고 있다. 그러나 기상특보는 전국을 동일한 기준으로 홍수위험을 전망하여 각 행정구역별 특성을 반영하지 못하며, 홍수특보는 주요 하천이 없는 행정구역은 활용할 수 없다는 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 과거 홍수피해 현상 조사를 통해 제시된 각 행정구역별 강우기준과 수치예보 자료 중 하나인 국지규모 앙상블예측시스템(LENS, Local ENsemble Prediction System)자료를 활용하여 홍수위험 매트릭스를 구성하고, 이를 통해 홍수위험 대응단계설정 방안을 제시하고자 하였다. 본 연구에서 제시된 행정구역별 홍수위험 매트릭스는 향후 추가적으로 자료 수집을 통해 매트릭스 적용 및 검토가 이루어져야 할 것으로 판단된다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.20 no.5
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• pp.525-535
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• 2020

This study aims to evaluate the economic value of the heat wave watch/warning (HW/W) forecast provided by the KMA (Korea Meteorological Administration) for the public sector. Local govermenments of Korea currently use the HW/W forecasts as a major input variable to determine the preparative requisite level for reducing potential damage by extreme heat events. To assess the value of the HW/W, which is not a marketable commodity, a decision-making model taking into account the cost and loss was established. The 'cost' variable was defined as the heat wave countermeasures budget for Seoul and Busan in 2016, and the 'loss' variable was set as the amount of health insurance claims for those 65 and older obtained from the Health Insurance Review and Assessment Service. Using this model, the value of the HW/W in 2016 was calculated as KRW 4,133M and KRW1,090M for Seoul and Busan, respectively. In addition, if the KMA reduces the False Alarm of the HW/W by a single instance, the value will be increased by KRW 76.6M and KRW 16.8M for the two cities. The results of this study are useful in quantitatively estimation of the value of the HW/W forthe public sector.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.103-103
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• 2022

최근 우리나라는 기후변화의 영향에 의해 국지적으로 집중호우가 발생하고 있으며, 홍수로 인해지역적으로 사회적, 경제적 피해가 증가하고 있다. 이에 사전에 홍수로 인한 피해에 대비하고자 기상청에서는 호우특보를 발령하고 있으며, 환경부에서는 하천을 중심으로 홍수특보를 발령하고 있다. 그러나 호우특보는 전국을 동일한 판단기준을 활용하고 있으며, 홍수특보는 하천 중심으로 홍수에 대한 위험을 예보를 제공하여 사전에 행정구역에서 홍수에 대비하는 데에는 한계가 있다. 본 연구에서는 사전에 홍수에 대비하기 위한 방법으로 과거 홍수피해 자료를 활용하여 홍수위험을 평가하고, 이를 활용하여 재난인자인 강우량과 홍수량에 대한 판단 기준을 행정구역별로 제시하고자 하였다. 홍수위험 판단 기준을 설정하기 위해서 과거 홍수피해 사상별 강우량, 홍수피해액, 홍수피해 현상 등을 조사하였으며, 홍수피해 현상은 각종 기사 및 뉴스 등을 활용하여 수집하였다. 강우량 기준은 행정구역 내 존재하는 강우관측소 자료를 활용하였으며, 홍수량 기준 적용 지점은 담당 공무원의 의견과 과거 홍수피해 이력이 있는 지역에 대해 설정하였다. 각 홍수위험 판단기준은 위험정도에 따라 4개로 구분하여 제시하였다. 향후 본 연구에서 제시된 홍수위험 판단기준은 사전에 홍수위험을 인지하고 대비하기 위한 대응단계 설정에 활용 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.354-354
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• 2021

2020년은 장마기간이 49일간 지속됨에 따라 침수, 산사태 등 많은 홍수피해가 발생하였다. 특히 서울에서는 한강 본류의 수위가 급격하게 증가함에 따라 둔치 및 도로 침수 피해가 발생하였다. 이처럼 하천의 수위증가로 인한 홍수피해에 대응하기 위해 홍수통제소 및 기초지자체에서는 홍수특보를 발령한다. 이 홍수특보는 수위관측소 지점별 계획홍수량의 50 %, 70 % 이상의 홍수량이 발생할 경우 홍수주의보와 홍수경보가 발령되며, 이 기준은 각 권역별로 동일하다. 하지만 2017년 의정부시에서는 중랑천 수위증가로 인해 주변 지역에 침수피해가 발생하였지만, 이때 홍수량은 계획홍수량 대비 약 30 %에 불과하였다. 이처럼 한강권역 내 하천수위 증가로 인한 홍수피해는 계획홍수량의 50 % 이내에서 발생하기도 한다. 이에 본 연구에서는 한강권역을 대상으로 현재 2단계로 발령되는 홍수특보를 3단계로 세분화하고자 하였다. 단계별 홍수량 위험기준을 산정하기 위해 과거 홍수피해 발생 이력이 있는 한강권역 내 43개의 수위관측소 지점을 선정하였으며, 지점별 홍수기 동안의 홍수량 및 피해액 자료를 수집하였다. 각 단계별 홍수량 기준을 산정하기 위해서는 로지스틱 회귀분석 방법을 활용하여 피해발생 확률을 산정하였다. 1단계 기준은 계획홍수량 대비 홍수량 비율과 홍수피해 발생여부를 고려한 이항 로지스틱 회귀분석 모델을 구축한 후 3계 도함수에 적용하여 홍수피해 발생확률이 급격하게 증가하는 특이점을 산정하였다. 2단계와 3단계 기준은 다항 로지스틱 회귀분석 중 계층형 로지스틱 회귀분석을 활용하여 지점별 피해액 비율이 60 ~ 80 %, 80 ~ 100 % 구간에 속할 확률을 산정하고, 1단계와 동일한 방법으로 특이점을 산정하였다. 그 결과 지점별로 기존 제공되고 있는 홍수특보 기준을 과거 발생한 홍수피해를 고려하여 세분화할 수 있었으며, 이 결과는 지역별 홍수피해 저감대책에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 방재와보험
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• s.11
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• pp.43-48
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• 1979

• 방재와보험
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• s.46
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• pp.16-19
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• 1990

• Korean Deer Journal
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• v.8 no.3 s.51
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• pp.97-103
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• 2003

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.23 no.5
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• pp.473-478
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• 2013

In this paper, we develop the Heavy Rain Advisory Decision Model based on intelligent neuro-fuzzy algorithm RBFNNs by using KLAPS(Korea Local Analysis and Prediction System) Reanalysis data. the prediction ability of existing heavy rainfall forecasting systems is usually affected by the processing techniques of meteorological data. In this study, we introduce the heavy rain forecast method using the pre-processing techniques of meteorological data are in order to improve these drawbacks of conventional system. The pre-processing techniques of meteorological data are designed by using point conversion, cumulative precipitation generation, time series data processing and heavy rain warning extraction methods based on KLAPS data. Finally, the proposed system forecasts cumulative rainfall for six hours after future t(t=1,2,3) hours and offers information to determine heavy rain advisory. The essential parameters of the proposed model such as polynomial order, the number of rules, and fuzzification coefficient are optimized by means of Differential Evolution.