• Title/Summary/Keyword: 기후경제 모형

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계층화 분석기법을 이용한 해수침투 취약성지수 개발 (Development of Seawater Intrusion Vulnerability Index Using AHP)

  • 양정석;김일환
    • 대한토목학회논문집
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    • 제35권3호
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    • pp.557-565
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    • 2015
  • 기후온난화로 인해 해수면 상승은 연안지역의 해수침투 피해를 야기했다. 해수침투에 대한 취약성 지수를 PSR 모형과 계층화 분석 방법(AHP)을 이용하여 개발하였다. 우리나라 삼면의 연안지역 중 강원도 속초시, 인천시 강화군, 충청남도 태안군, 전라남도 여수시, 진도군을 선정하여 인문, 경제, 사회, 환경 등의 자료를 바탕으로 14개 지표를 선정하였다. 스케일 재조정방법을 통해 지표의 표준화를 실시하고, 전문가들의 의견을 반영한 설문으로 얻어진 가중치를 부여하여 해수침투 취약성 지수를 산정하였다. 그 결과 전라남도 여수시가 해수침투에 가장 취약한 지역으로 선정되었다. 개발된 해수침투 취약성 지수는 해수침투 피해를 최소화 할 수 있는 향후 정책을 결정하는 중요한 도구 및 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

빅데이터 분석을 활용한 마늘 생산에 미치는 날씨 요인에 관한 영향 조사 모형 개발 (Development of Examination Model of Weather Factors on Garlic Yield Using Big Data Analysis)

  • 김신곤
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제19권5호
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    • pp.480-488
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    • 2018
  • 정보통신 기술의 발전으로 농업분야에서도 다량의 데이터로부터 가치 있는 정보를 생성하고 그 활용을 위해 빅데이터 기술을 적용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 농업에서 재배 가능한 작물과 품종은 기온, 강수량, 일조시간 등의 자연환경의 영향에 따라 결정된다. 본 논문은 마늘의 생육과정과 일별로 측정되는 기상변수를 활용하여 농작물 생산에 영향을 미치는 기상기후 요인을 도출하고 마늘을 대상으로 단위면적당 생산량 예측(단수) 모형을 도출하였다. 기상변수는 마늘의 생육단계를 고려하여 빅데이터 분석 기법을 이용하였다. 탐색적 자료 분석과정에서는 통계청, 농촌진흥청, 농촌경제연구원으로부터 생산량, 도매시장 반입량, 생육 데이터 등 다양한 농산물 생산 데이터를 제공받아 활용하였다. 또한 기상청으로부터 AWS, ASOS, 특보현황 등 다양한 기상관측 데이터를 수집하여 활용하였다. 상관관계 분석 과정은 변수선택, 후보모형 도출, 모형진단, 시나리오 예측 등을 통해 도출한 모형의 모형 적합도와 생산량 예측력을 비교하여 마늘생산단수예측 모형을 설계하였다. 수많은 기상요인 변수는 요인분석을 이용하여 차원을 감소시키고 설명변수로 선정하였다. 이 방법을 이용함으로써 회귀분석에서 발생할 수 있는 다중공선성과 낮은 자유도의 문제를 효과적으로 통제할 수 있었으며 회귀분석의 적합도와 예측력을 높일 수 있었다.

글로벌 위성기반 수자원 데이터 활용 메콩지역 수리/수문모델 시범 구축 (HEC-RTS/HMS 모형 적용을 중심으로) (Establishment of hydraulic/hydrological models in the Mekong pilot area using global satellite-based water resources data (focusing on HEC-RTS/HMS model application))

  • 조영현;박상영;박진혁
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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    • pp.111-111
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    • 2021
  • 메콩지역은 최근 연 7%에 육박하는 경제성장률을 달성하며 아세안의 고성장을 지속 견인하고 있으나, 기후변화 및 급속한 도시화로 매년 가뭄·홍수 등 물 관련 재해 발생 빈도 및 강도 증가와 이에 따른 상·하류 국가간 물 분쟁 등으로 인해 메콩지역 지속가능 발전에 지장이 초래되고 있다. 이에 한국과 미국은 메콩우호국(Friends of the Lower Mekong, FLM) "메콩지역 수자원 데이터 관리 및 정보공유 강화에 관한 공동성명(2018년 8월)"을 계기로 메콩유역의 실시간 수자원 변동 모니터링 및 분석과 수자원 데이터 공동활용 역량을 강화하여 효율적이고 과학적인 수자원관리 지원과 함께 한국의 신남방정책과 미국의 인도-태평양 전략 시너지효과를 극대화하고자 메콩 주변국 재해경감 및 수자원 데이터 활용 역량강화를 위한 글로벌 위성기반 수문자료의 생산·활용 및 홍수·가뭄 등의 수재해 분석기술을 개발하고 있다. 여기에는 한국 K-water의 물관리 기술과 미국 NASA, USACE의 위성활용 및 수자원분석 기술을 접목하여 메콩지역의 체계적인 물관리 및 재해로부터 안전성 확보 기여에 목표를 두고 연구를 진행 중에 있다. 본 연구에서는 전 세계적으로 광범위하게 활용되고 있는 미공병단(USACE, U.S. Army Corps of Engineers)의 HEC software 프로그램을 메콩 시범지역(pilot area)에 적용하여 수리/수문모델 구축을 진행코자 한다. 구축되는 모형은 유역 상류 댐의 연계 모의운영 및 하류 홍수분석이 동시 가능한 HEC-RTS(Real-Time Simulation)로 이는 HEC-HMS, -ResSim, -RAS와 -FIA 모형이 순차적으로 결합된 수리/수문 모델링 시스템이다. 모형의 시범적용 지역은 현지 메콩위원회(MRC, Mekong River Comission)의 의견 등을 반영, 메콩강 하류지역(Lower Mekong) 본류 유역에 위성 자료 활용 및 준실시간(near real-time)으로 댐 모의운영 등을 고려할 수 있는 JingHong댐(중국 란창강 최하류)에서 라오스 Xayaburi댐(메콩강 최상류)까지의 구간을 선정하였다. 한편, 금번 연구에서는 HEC-RTS 중 HMS 모형 적용을 중심으로 가용한 위성자료(GPM IMERG)와 K-LIS 지표 모형 생산 자료를 활용하여 과거 홍수사상에 대한 모의를 고려하였다. 아울러, 연구에서 구축된 HMS 모형은 HEC-RTS에 포함되어 메콩 시범지역의 종합적 수리/수문분석에 적용될 예정이다.

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낙동강권역 댐의 가용허가수량 산정 연구 (Study of Water Permit Availability Estimation for Dams in Nakdong Basin)

  • 박기춘;박희성
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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    • pp.1484-1488
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    • 2008
  • 댐은 하천의 물을 조절하기 위해서 인공적으로 만들어진 하천구조물이다. 댐사용권은 공업화와 경제발전으로 통해 증가한 용수수요를 충족시키기 위하여 정부가 다목적댐을 건설함에 따라 추가적으로 확보되는 수량에 대한 소유권을 법적으로 인정하고 사고 팔수 있도록 하고 있다. 이는 최근 여러 가지 소모적인 물분쟁이 물분쟁의 원인이 되고 있다. 낙동강 권역의 댐들은 건설시기가 각기 다르며, 건설시의 댐계획량과 현재의 용수공급량은 기후변화와 수리환경 변화 및 용수수요의 증대로 인하여 차이를 나타내고 있다. 특히 상 하류에 건설된 댐과의 연계운영으로 이전 독립적으로 운영되었던 경우에 비해 용수공급능력이 변화할 수 있다. 그러나 이에 따른 댐의 용수공급능력을 재평가하기 위한 공식적인 방법이나 절차가 정립되어 있지 않아 댐 건설시의 계획량을 적용하고 있는 실정이다. 가용허가수량에 대한 재평가가 없이 수리권에 대한 갱신이 이루어질 경우 사용자 입장에서는 자신의 용수사용을 개선할 원인을 제공하지 못할 것이며, 임의적인 허가가 계속 부여될 경우, 갈수시 물공급의 안정성을 확보할 수 없게 될 것이다. 따라서 안정적인 용수의 공급을 위한 적절한 가용허가수량을 판단하는 것이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 실제 낙동강권역 댐의 여러 가지 여건을 고려하여 21세기 프론티어연구개발사업 "유역통합물수지분석 및 수자원계획기술 개발"에서 활용된 통합수자원평가계획 모형 K-WEAP에 적용하였다. 이를 통하여 낙동강권역 댐의 가용허가수량을 분석하고, 현재 산정되어 있는 댐의 가용허가수량과 비교 분석하였다.

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GCM의 시간적, 공간적 축소화기법 이용한 미래의 IDF곡선 생성 (Construction of Intensity-Duration-Frequency Curve Using a Spatial-Temporal Downscaling Approach of GCM)

  • 오진호;정은성;이길성
    • 한국방재학회:학술대회논문집
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    • 한국방재학회 2011년도 정기 학술발표대회
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    • pp.175-175
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    • 2011
  • IDF 곡선은 수리구조물의 설계에 이용되며 본 연구에서는 기후변화를 고려한 GCM의 시간적 공간적 축소화기법을 통하여 미래의 IDF 곡선을 생성하였다. GCM자료로는 HadCM3과 CGCM3의 지역주의와 경제발전을 지향하는 A2시나리오를 이용하였다. GCM자료에 대한 공간적인 축소화기법으로 다중회귀 모형인 SDSM(Statistical DownScaling Model)을 이용하여 2030년, 2050년, 2080년의 미래의 일강우 자료를 생성하였다. 이를 다시 시간적 축소화기법인 GEV분포를 이용한 Scaling-Invariance기법을 적용하여 시단위의 강우자료를 생성하였다. 이를 통해 최종적으로 HadCM3과 CGCM3에 대한 각각 미래의 IDF곡선을 생성하였다. CGCM3의 경우 지속적인 강우강도의 증가를 보였지만 HadCM3의 경우 2050년대 감소하다 2080년대 다시 증가하는 양상을 보였다. 또한 CGCM3의 경우 HadCM3의 경우보다 좀 더 높은 강우 강도를 보였다. 본 연구의 대상지역은 서울지역이며 생성된 자료의 신뢰성을 확보하기위하여 서울기상관측소의 1961년부터~2000년까지의 일단위 강우자료를 이용하여 검 보정을 수행하였다.

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도심지 토사재해 취약성 평가 : 대구광역시 적용 (Assessment of Landslide Disaster Vulnerability : Case Study of Daegu)

  • 박윤경;성무광;김상단
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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    • pp.257-257
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    • 2016
  • 현재 전 세계적으로 이상기후로 인해 자연재해가 증가하고 있으며, 우리나라 또한 집중호우, 태풍, 홍수 등의 자연재해로 인해 경제적 손실뿐만 아니라 인명피해도 증가하는 추세이다. 2014년도에만 약 2천억원의 재산피해가 발생 하였고, 5천억원 이상이 피해를 복구하는데 사용되었으며, 피해금액과 복구금액은 지속적으로 증가하고 있다. 최근 발생한 토사재해의 경우에는 인구가 밀집한 도심지에서 발생하여 매우 단기간에 치명적인 피해를 야기 시키고, 사회적 관심을 크게 일으키기도 했다. 이처럼 자연재해가 인구가 밀집되어있고, 사회적재화가 많은 도심에서 발생할 경우 그 피해규모는 더욱 커질 수 있으므로 이에 대한 적절한 대응방안이 마련되어야 한다. 본 연구에서는 대구지역에 대한 토사재해를 물리적 취약성과 사회적 취약성으로 구분하여 평가하고 이를 종합하여 평가하였다. 물리적 취약성은 Flow-R 모형을 사용하여 토사재해의 발생 가능성 및 정도를 평가하고, 발생지역의 건물 구분에 따라 그 취약성의 정도를 달리하였다. 사회적 취약성의 경우는 대구지역의 집계구 단위를 기준으로 하여, 다양한 사회적 지표에 계층분석법(Analytic Hierarchy Process, AHP)을 적용하여 지표에 대한 가중치를 산정하였다. 이후 물리적 취약성과 사회적 취약성의 값을 0에서 1사이로 정규화 시키고 정규화된 값을 다시 곱하여 0에서 1사이로 정규화 하여 취약성 정도로 나타내었다. 본 연구결과는 대구지역에 대한 토사재해의 취약성을 평가함으로써 대구 도심지에서 발생할 수 있는 토사재해 위험구역을 선정하고 방재시설을 준비하는데 있어서 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

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LSTM 기법을 이용한 도림천 유역의 침수 예측 (Flood Predicion of Dorimcheon Stream basin using LSTM)

  • 장세동;김병현
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.513-513
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    • 2023
  • 최근 이상기후의 영향으로 국지성 및 집중호우로 인한 침수 피해가 증가하고 있다. 도시유역의 홍수는 사회적·경제적으로 큰 손실을 야기할 수 있어 실제 호우에 대한 침수 양상을 신속하게 예측하는것은 매우 중요하다. 이로 인해 침수 해석에 대한 결과를 빨리 제공할 수 있는 기계학습을 기반으로 한 도시 홍수 분석에 대한 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서 적용한 LSTM(Long Short-Term Memory) 신경망은 기존 RNN(Recurrent neural network)이 가지고 있는 장기 의존성 문제를 해결하기 위해 고안된 모델으로 시계열 데이터에 대한 예측능력이 뛰어나다는 장점을 가지고있다. LSTM 신경망은 강우에 대한 격자별 침수심을 예측하기 위해 사용되었으며, 입력자료로 2000~2022년도에 걸친 도림천 유역의 침수피해를 야기한 지속시간 6시간 AWS(Automatic Weather System) 관측 강우 자료를 사용하였고 목표값으로 수집된 도림천 유역의 강우자료를 이용하여 SWMM(Storm Water Management Model)의 유출 결과를 바탕으로 수행된 2차원 침수해석 모의 결과를 사용하였다. 연구유역의 SWMM 배수 관망 입력자료의 정확성을 높이기 위해 서울시 하수관로 수위 현황 자료를 활용하여 매개변수 조정을 실시하였으며, 하수관로의 실측 수위와 모의 수위를 일치시켰다. LSTM 신경망을 이용하여 격자별로 예측된 침수심 데이터를 시각화하여 침수흔적도와 비교하였다.

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국내 제조업종별 전력소비와 경제산출간 인과관계 분석 (A Study on the Causal Relationship Between Electricity Consumption and Output in Manufacturing Sectors of Korea)

  • 박민혁
    • KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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    • 제3권1호
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    • pp.65-72
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    • 2017
  • 단위근검정, 공적분검정, 오차수정모형을 이용하여 2001년~2014년 기간 중 한국의 11개 제조업종별 분기별 전력소비량과 산출(GDP)간 인과관계를 분석하였다. 단위근 검정 결과 전업종에서 단위근이 존재하다는 귀무가설을 기각하지 못하여 불안정한 시계열들임을 확인 하였다. 공적분 검정에 있어서 식료품, 목재종이 인쇄, 전기전자, 정밀기기 등 4개 업종에서 공적분 관계가 존재함을 확인하였으며, 공적분 관계가 있는 4개 업종은 장기 인과관계가 있다는 의미이므로 오차수정모형(VECM)을 통해 장기 인과관계를 검정하고 나머지 7개 업종은 표준 그랜저 인과관계 검정을 통한 단기인과관계를 검정하였다. 오차수정 모형을 통한 인과관계 검정결과 전기전자는 보존가설을, 식료품은 성장가설을, 정밀기기는 장호의존 가설을 그리고 목재 종이 인쇄는 독립 가설을 지지하는 것으로 각각 나타났다. 표준 Granger 인과관계 검정결과 보존가설은 1차 금속 등 3개 업종이, 성장가설은 식료품, 섬유의복 업종이, 상호의존 가설은 석유화학, 전기전자 업종이, 독립가설은 목재 종이 인쇄, 비금속광물, 정밀기기, 운송장비에서 각각 지지하는 것으로 나타났으며 제조업 전체적으로 경제성장이 전력소비를 이끄는 보존가설을 지지하는 것을 확인하였다. 연구 결과가 제시하는 시사점은 요금 현실화, 효율향상 투자 등을 통한 전력수요관리정책이 에너지 생산성 향상과 기후변화 대응 측면에서 중요하나, 제조업종별 특성을 반영하여 부정적 영향을 최소화하고 신중한 추진도 고려해야 함을 시사하고 있다.

행위자 기반 모델링을 활용한 시간에 따른 침수 지역 예상 (An Agent-Based Modeling Approach for Estimating Inundation Areas over Time)

  • 김병일;신사철;정재훈
    • 한국건설관리학회논문집
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    • 제17권4호
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    • pp.20-27
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    • 2016
  • 전 세계는 기상재해로 인해 막대한 경제적 손실 및 인명 피해를 입고 있다. 특히 우리나라는 홍수에 따른 침수 시 인명 피해가 빈번하다. 홍수에 대한 실효성 있는 비상대처계획을 수립하기 위해서는 시간에 따른 침수 예상 지역을 산정하는 것이 중요하다. 이에 본 연구는 안동 도심지를 대상으로 행위자 기반 모델링을 활용해 침수 예상 지역 및 시간을 산정하였다. 연속방정식과 Manning 공식을 이용해 조도계수 및 유량별 전파시간을 계산하였다. 안동댐에 가능최대홍수량이 유입되면 직하류 지점에서 발생할 수 있는 시나리오를 모델링하였다. 이 결과들에 근거해 시간대별 침수 예상 지역을 도시할 수 있는 행위자 기반 모형을 개발하였다. 이 모형을 활용해 대상 지역의 약 3분의 2가 침수되기까지 3분 가까이 소요된다는 결과를 얻을 수 있었다. 등위도 지역이라 할지라도 침수 예상 시간의 편차가 약 2배까지 발생할 수 있다는 결과 또한 얻을 수 있었다. 본 연구 결과는 대피 장소 및 경로 선정에 실효성 있는 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

기계학습을 이용한 금강유역 옥천의 오염부하량 예측 (Prediction of pollution loads in Geum River using machine learning)

  • 임희성;안현욱
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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    • pp.445-445
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    • 2018
  • 기후변화에 따른 환경오염은 21세기 인류에게 가장 심각한 문제 중의 하나로 대두되고 있다. 환경적인 측면에서 하천오염은 경제적으로 많은 문제를 발생시키고 있다. 이러한 하천오염 문제를 해결하기 위해서는 오염물질의 농도 측적 및 데이터 축적이 필수적이라 할 수 있다. 그러나 일반적으로 오염물질 부하량에 대한 직접적인 측정은 비용 측면에서 쉽지 않은 것이 사실이다. 또한 실시간으로 BOD, COD, TN, TP 등의 자료를 이용하여 예측하는 것에는 자료의 부족성으로 인해 한계가 있다. 본 연구에서는 구글의 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하여 기계학습을 통한 하천오염 예측을 목적으로 하고 있다. 기계학습을 위하여 텐서플로우를 활용하여 RNN, LSTM 인공신경망 모형을 구축하였다. 하천오염의 학습과 예측을 위해 결과치 분석을 위한 자료로는 금강 유역에 위치한 옥천 관측소 충청북도 옥천군 이원면 이원대교에 위치한 $36^{\circ}14'31.0''N$ $127^{\circ}40'02.6''E$의 관측소에서 BOD, COD, DO, 부유물질의 자료를 사용하였다. 모형의 학습을 위해서 입력자료는 수위, 유량, 평균기온, 평균풍속 자료를 2004년 ~ 2017년까지의 14년간의 자료를 사용하였다. 연구를 위해 BOD, COD, DO 부유물질 자료는 물환경정보시스템(http://water.nier.go.kr/)의 자료를 활용하고 수위, 유량등의 자료는 국가수자원관리종합정보시스템 (http://www.wamis.go.kr/)의 자료를 사용하였다. 그러나 수온, 수위, 풍속등의 자료는 일 자료가 있는가 반면 BOD, COD, TN, TP등의 자료는 일 자료가 있지 않아 이를 원활히 활용할 수 있도록 예측을 위한 결과치의 선형보간법을 통해 일 자료를 획득한 후 연구를 하였다. RNN, LSTM의 분석 시 학습속도, 반복시행횟수 sequence length의 길이 등의 값을 조절 하면서 결과치를 분석하였다.

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