• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.384-384
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• 2022

과거의 우리나라 대설피해 양상을 살펴보면 지역적으로 집중되어 피해가 발생하는 것이 특징이다. 그러나 현재는 전국적으로 대설피해가 가중되는 추세이며, 이에 따라 대설피해에 대비 가능한 대책의 강구가 필요한 실정이다. 그러나 피해 발생 시 정확한 피해 예측으로 사전에 재난을 대비가 가능한 수준의 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 다양한 통계기법과 기계학습 기법을 이용하여 대설로 인해 발생한 피해액을 개략적으로 예측이 가능한 모형을 개발하고자 하였다. 대설피해액 예측 모형은 다중회귀분석, 서포트 벡터 머신, 인공신경망 기법, 랜덤포레스트 기법을 이용하여 총 4가지 기법으로 개발하였으며, 독립변수로 사회·경제적 요소, 기상요소를 사용하였고, 종속변수로는 1994년부터 2020년까지 발생한 대설피해 이력의 대설피해액을 사용하였다. 결과적으로 4가지 예측 모형의 예측력 검증 및 기법 간의 예측력을 비교하여 개발한 모형의 적용성을 검토하였다. 본 연구 결과에서 제시한 모형의 개선방안 및 업데이트 방안을 참고하여 후속 연구가 진행된다면 미래에 전국적으로 확대될 대설피해에 대한 대비가 가능할 것으로 기대되며 복구비 및 예방비 투자의 지역적 우선순위를 분석하여 선제적인 대비가 가능할 것으로 판단된다.

• 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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• 2019.05a
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• pp.399-399
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• 2019

최근 세계적인 기상이변으로 국지적인 대설과 한파의 발생이력이 증가하고 있다. 특히 최근 2018년 1월 8일 미국에 100년만의 한파로 인해 체감온도가 영하 69도까지 떨어지고, 우리나라에서도 같은 해 2월 8일 제주도 폭설과 한파로 인해 교통이 마비되는 피해가 발생한 것으로 알려져 대표적인 겨울철 자연재해인 대설 피해에 대한 관심이 증가하고 있는 추세이다. 이로 인해 대설 피해예측 및 저감에 대한 연구가 다수 진행되고 있으나, 시 군 구 별 과거 피해이력이 적고, 피해가 발생한 지역과 관측소 사이의 거리가 멀어 정확한 피해예측이 어려운 상황이다. 따라서 본 연구에서는 대설피해에 영향을 미치는 변수들의 데이터를 수집한 뒤 랜덤포레스트를 이용하여 대설피해액을 범주형으로 구분하고, 어느 범주에 포함되는지 예측 및 적용성을 검토하였다. 현재 과거 피해자료의 부족, 과거 피해 발생 환경과 현재 피해 발생 환경의 차이, 대설로 인해 피해가 가장 많이 발생하는 비닐하우스 설계 기준의 변화 등으로 인해 예측 정확도가 높지 않았다. 따라서 대설피해 발생지역의 정확한 기상자료가 확보되고, 변수로 사용한 데이터의 최신화가 진행된다면 본 연구결과의 정확도 향상과 대략적인 대설피해규모 예측이 가능 할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.485-485
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• 2021

최근 세계적인 기상이변으로 자연재해의 발생빈도 증가는 물론 이로 인한 피해가 점차 다양화 및 대형화되어 가고 있는 추세이다. 재난으로 인한 피해는 발생지역 피해뿐만 아니라 국가 경제 전반에 큰 영향을 미치는 특징이 있다. 우리나라의 자연재해 중 대설은 다른 자연재해에 비해 발생빈도는 낮지만 광역적인 피해를 유발하며, 피해 면적에 비해 피해액 규모가 크다. 또한 현재에는 강원권이 가장 취약한 것으로 취약성 분석 결과에서 보여주지만, 미래에는 강원권, 충청권, 호남권을 연결하는 축으로 취약지역이 확대될 것으로 전망된다. 본 연구에서는 현재 사회 전반에서 다양하게 활용되고 있는 머신러닝 기법을 이용하여 우리나라 대설피해액을 예측하는 대설피해 예측모형을 개발하고자 하였다. 머신러닝 기법으로는 랜덤포레스트, 서포트 벡터 머신, 인공신경망 기법을 이용하였고, 모형에 사용한 변수는 기상관측자료, 사회·경제적 요소 등을 활용하여 모형을 개발하였다. 결과적으로 기존연구에서 다중회귀모형을 이용하여 개발된 예측모형과 본 연구에서 3개의 머신러닝 기법으로 개발된 예측모형의 예측력을 비교 분석하였고, 예측력이 가장 높은 모형을 제시하였다. 본 연구결과를 활용하여 모형의 개선 및 데이터 품질 개선이 이루어진다면 향후 대설피해에 대한 개략적인 대비가 가능할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.192-192
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• 2020

취약성 분석의 결과로 폭설에 의한 기후노출은 현재에는 강원권이 가장 취약한 것으로 나타났다. 그러나 미래에는 강원권, 충청권, 호남권을 연결하는 축으로 취약지역이 확대될 것으로 전망된다. 본 연구에서는 다양한 머신러닝 기법을 이용하여 대설피해 예측을 실시하였다. 머신러닝 기법으로는 로지스틱회귀모형, 서포트벡터 머신, 의사결정트리 모형을 적용하였다. 종속변수로 대설피해액 자료를 이용하였고, 독립변수로 기상관측자료, 사회·경제적 요소를 사용하였다. 결과적으로 기존에 사용했던 다중회귀모형과 머신러닝 기법으로 예측한 예측력을 비교 및 분석하였고, 예측력이 가장 높은 머신러닝 기법을 제시하였다. 본 연구에서 대설피해 예측을 위해 사용된 예측력이 가장 높은 기법을 활용하여 대설피해를 예측한다면, 미래에 전국적으로 확대될 대설피해에 대해 효과적으로 대비할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.426-426
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• 2023

대설은 일반적으로 해양과 대륙의 온도차가 큰 지역, 바다·호수와 같이 상대적으로 따뜻한 곳이 인접해 있어 기단 변질이 잘 일어나는 지역, 산악에 의해 습윤한 공기가 강제 상승되는 지역에서 자주 발생한다. 우리나라는 찬 대륙고기압 공기가 해수 온도 차로 눈 구름대가 만들어지거나, 고기압 가장자리에서 한기를 동반한 상층 기압골이 우리나라 상공을 통과하면서 대설이 발생한다. 최근 우리나라에서 빈번하게 발생하는 대설피해는 직접피해와 간접피해로 나뉘며, 이에 따라 사회·경제적으로 막대한 피해를 야기한다. 우리나라 대설피해양상은 지역적 특성, 방재 대책, 대처능력 등에 따라 달라지는 것이 특징이며, 지역적으로 다르게 발생하는 대설피해를 효과적으로 대비할 수 있는 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 지역적 특성을 고려한 차등화된 대설 피해를 예측하는 연구를 진행하고자 하였다. 본 연구에서는 기상요소 및 사회·경제적 요소 등을 입력자료로 활용하고, DPSIR 분석을 통해 Red Zone, Orange Zone, Yellow Zone, Green Zone으로 위험 등급을 분류 및 등급 별 대설피해 예측기법을 개발하였다. 최종적으로 1994년부터 2020년까지의 과거 대설 피해액 자료와 다중회귀분석을 이용하여 기법을 개발하였고, 기법의 예측력 평가를 위해 RMSE와 RMSE를 표준화한 NRMSE의 두 가지 통계 지표를 사용하여 평가하였다. 모형별 예측력 평가 결과 Yellow 등급 모형이 가장 우수한 예측력을 보였다. 추후 본 연구결과를 통해 대설피해 범위를 예측하는 연구가 진행된다면 사전에 대설피해에 대한 대응방안 수립과 지역별제설 우선순위를 결정할 수 있는 지표가 개발될 것으로 기대된다.

• Journal of Wetlands Research
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• v.21 no.2
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• pp.157-162
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• 2019

Recently, the occurrence of unusual heavy snow and cold are increasing due to the unusual global climate change. In particular, the temperature dropped to minus 69 degrees Celsius in the United States on January 8, 2018. In Korea, on February 17, 2014, the auditorium building in Gyeongju Mauna Resort was collapsed due to the heavy snowfall. Because of the tragic accident many studies on the reduction of snow damage is being conducted, but it is difficult to predict the exact damage due to the lack of historical damage data, and uncertainty of meteorological data due to the long distance between the damaged area and the observatory. Therefore, in this study, available data were collected from factors that are thought to be corresponding to snow damage, and the amount of snow damage was estimated categorically using a random forest. At present, the prediction accuracy was not sufficient due to lack of historical damage data and changes of the design code for green houses. However, if accurate weather data are obtained in the affected areas. the accuracy of estimates would increase enough for being used for be the degree preparedness of disaster management.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.37 no.2
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• pp.325-331
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• 2017

Due to the climate change, natural disaster has been occurred more frequently and the number of snow disasters has been also increased. Therefore, many researches have been conducted to predict the amount of snow damages and to reduce snow damages. In this study, snow damages over last 21 years on the Natural Disaster Report were analyzed. As a result, Chungcheong-do, Jeolla-do, and Gangwon-do have the highest number of snow disasters. The multiple linear regression models were developed using the snow damage data of these three provinces. Daily fresh snow depth, daily maximum, minimum, and average temperatures, and relative humidity were considered as possible inputs for climate factors. Inputs for socio-economic factors were regional area, greenhouse area, farming population, and farming population over 60. Different regression models were developed based on the daily maximum snow depth. As results, the model efficiency considering all damage (including low snow depth) data was very low, however, the model only using the high snow depth (more than 25 cm) has more than 70% of fitness. It is because that, when the snow depth is high, the snow damage is mostly caused by the snow load itself. It is suggested that the 25 cm of snow depth could be used as the snow damage threshold based on this analysis.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.27 no.6
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• pp.77-93
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• 2022

In this study, we present an algorithm that analyzes the risk by reflecting regional characteristics for factors affected by direct and indirect damage from heavy-snow. Factors affected by heavy-snow damage by 29 regions are selected as influencing variables, and the concept of sensitivity is derived through the relationship with the amount of damage. A snow damage risk prediction model was developed using a machine learning (XGBoost) algorithm by setting weather conditions (snow cover, humidity, temperature) and sensitivity as independent variables, and setting the risk derived according to changes in the independent variables as dependent variables.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.105-105
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• 2020

전 세계적으로 기후변화에 따른 기온상승 및 강수량 증가, 호우일수 증가 등 이상기후로 인해 다양한 형태의 자연재해가 발생하고 있으며, 이로 인해 우리나라에서도 폭우, 풍랑, 가뭄, 대설 등으로 인한 자연재해 발생이 증가하고 있다. 특히 우리나라는 연평균 강수량 1,300mm의 대부분의 강우가 하절기인 6 ~ 9월에 태풍 및 집중호우를 동반하여 발생하기 때문에 연강수량의 60%이상이 여름철에 집중된다. 이러한 여름철에 집중된 강우로 인해 홍수 및 범람 피해가 여름철에 급증하고 있으며, 2차 피해인 산사태 및 토석류 피해 또한 급증하고 있는 추세이다. 토석류는 집중호우 시 자연산지의 취약한 사면이 붕괴되어 유출수와 함께 급경사의 계류로 붕괴된 토석이 유출되면서 토석류로 전이 및 발전하여 계류하부의 주택 및 농경지를 매몰하여 피해를 발생시킨다. 특히 토석류는 유출수와 함께 토석이 급경사의 계류를 따라 빠른 속도로 이동하고 퇴적 시작점에서 높이의 6배까지 이동하여 인명피해 등 큰 피해를 발생시키는 특성이 있다. 이러한 토석류 피해로 인한 피해와 손실을 최소화하기 위해서는 토석류 발생 시 피해 규모를 예측하여야하며, 또한 하부 구조물의 손실을 정량적으로 해석하여 방재정책의 우선순위를 수립하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 강우로 인한 토석류 발생시 하부 구조물의 손실을 정량적으로 해석하기 위하여 토사재해 손실·손상함수를 개발하여, 함수를 탑재한 토사재해 피해액 산정모형인 DELET(DEbris flow Loss Estimation Tool) 모형을 개발하였다. DELET를 이용하여 실제 토석류 피해가 발생한 피해지역에 적용하여 토사재해 피해 구조물의 손실을 평가하였다.