• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.188-188
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• 2020

우리나라의 대표적인 겨울철 재난인 대설 피해는 대부분 농경지의 비닐하우스에 발생하며, 대표적인 피해종류로는 설압피해, 착설피해 등의 직접피해와 간접피해로 분류라 수 있다. 이 중 가장 피해를 많이 유발하는 것으로 알려져 있는 설압피해는 눈이 쌓인 높이가 높아지며 그 압력으로 인해 비닐하우스가 무너지는 것이다. 눈이 쌒인 높이가 어느 정도 되어야 비닐하우스에 피해를 유발하는지는 지역의 습도나 비닐하우스 설계 기준 등의 지역적이나 환경적인 요인에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 과거 비닐하우스에 발생한 전국의 피해를 수집하여 지역 특성을 고려하여 온실에 손상을 줄 수 있는 적설심을 분석하였다. 연구의 자료는 행정안전부에서 발행되는 재해연보, 기상청에서 제공되는 적설자료를 사용하였다. 강원도 지역은 대설 연구 자료가 다른 지역에 비해 많기에 최근 대설피해 빈도가 증가하고 있는 충청도, 전라도 지역에 대한 적설심을 분석하였다. 본 연구의 결과로 대비차원 폭설피해 재난관리가 가능한 적설심 기준 설립에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제37권2호
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• pp.325-331
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• 2017

최근 세계적인 기상이변으로 인해 자연재해가 빈번하게 발생하고 있으며, 겨울철 대표적인 자연재해인 대설에 의한 재난 발생 빈도도 증가하고 있다. 그러므로 대설 피해 저감이나 대설 피해액 예측에 대한 연구들이 다수 수행되고 있다. 본 연구에서는 과거 22년간 발생했던 대설 피해 사례를 재해연보에서 조사하여 시군구별로 빈도 분석을 하였다. 그 결과 대설 피해 발생 빈도가 높았던 충청도, 전라도, 강원도를 대상으로 대설피해액 예측을 위한 다중회귀모형을 구축하였다. 설명변수로 기상학적 요소인 최심신적설량, 최고기온, 최저기온, 상대습도와 사회 경제적인 요소인 시군구의 면적과 비닐하우스 면적, 농가인구, 60세 이상 농가인구를 선택하여 모형을 구축하였다. 또한 대설 피해를 야기하는 적설심에 대한 분석을 위해 최심신적설심 별 구간을 구분하여 모형을 별도로 구축하였다. 그 결과, 적설심이 낮았던 피해 사례까지를 모두 고려한 경우에는 모형의 예측력이 매우 낮았지만, 피해를 야기한 적설심이 큰 경우만을 분리하여 모형을 구축한 경우에는 70% 이상의 매우 향상된 예측력을 보였다. 이는 적설심이 25 cm 이상 큰 경우에는 적설하중에 의해 설해가 발생할 가능성이 있으며, 이를 대설 피해 기준 적설심이라고 가정할 수 있을 것으로 판단되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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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.

• 한국습지학회지
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• 제21권2호
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• pp.157-162
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• 2019

최근 세계적인 기상이변으로 이례적인 대설과 한파의 발생 빈도가 증가하고 있다. 이로 인해 대설피해 저감에 대한 연구가 진행되고 있으나, 우리나라는 시군구 별 과거 피해이력이 적고, 피해 발생지역과 관측소 간의 거리가 멀어 정확한 피해예측이 어려운 상황이다. 따라서 본 연구에서는 대설피해에 영향을 미친다고 생각되는 인자들의 데이터를 수집한 뒤 랜덤포레스트 모형의 설명변수로 설정하여 추정되는 대설피해액을 범주형태로 예측하고자 하였다. 또한 설명변수 중 취약성 분석을 통해 도출된 취약성 지수를 설명변수로 이용함으로써 지역적 특색과 특성을 반영하였다. 지금은 과거 피해 자료의 부족, 비닐하우스 설계 기준의 변화 등으로 인해 예측 정확도가 높지 않지만, 피해가 발생한 지역의 정확한 기상자료가 확보되고, 변수로 사용한 데이터의 업데이트가 진행된다면 본 연구 결과의 정확도 향상과 재난 발생 전 피해규모 및 범위에 대한 신속한 예측을 통해 대비차원의 재난관리 대처능력이 향상될 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.357-357
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• 2011

폭설은 짧은 시간에 많은 양의 눈이 오는 기상현상으로, 자연재해에 속하며 각종 피해를 유발한다. 우리나라는 주로 산지가 많고 삼면이 바다로 둘러싸인 지형으로 폭설의 발생 및 영향은 국지적으로 차이가 많이난다. 이에 우리나라 폭설의 지역별 위험도를 이해하기 위해서는 체계적인 지역구분과 연구가 필요하다. 본 연구는 우리나라 폭설의 지역별 위험도를 분석하기 위해 지난 39년 겨울철동안(Oct-Apr, 1971-2010) 68개의 지상기상관측소에서 측정한 일별 최심신적설량을 이용하여 우리나라 대설지역을 바탕으로 크게 울릉도, 영동 해안북부(속초와 강릉), 서태백산맥(춘천, 홍천, 양평, 원주 등), 소백산맥북서부(부여, 보은, 대전 등), 남해안 (해남, 완도, 장흥 등)의 폭설지역으로 세분화하였다. 폭설지역을 기상청의 대설특보 기준에 따라 대설주의보(5cm이상)와 대설경보(20cm이상)가 발령됐던 기간으로 빈도분석을 시행하였다. 대설주의보의 발생일수는 총 5,712일로 전체 폭설 발생일의 68%를 차지한다. 이 중 대설경보의 발생일수는 총 1,976일로 전체 폭설 발생일의 23%를 차지한다. 울릉도에서는 대설주의보의 발령일수가 총 602회로 가장 눈이 많은 지역으로 나타났으며, 그 반대로 가장 눈이 적은 지역인 남해안은 3cm이상일 경우에 대설주의보를 발령하며, 이 지역에서의 대설주의보의 발령일수가 지역별 평균 21회였다. 영동북부해안에서는 대설주의보의 발령일수가 지역별 평균 180회, 서태백산맥에서의 대설주의보 발령일수가 지역별 평균 87회, 소백산맥북서부에서의 대설주의보 발령 일수가 지역별 평균 122회로 우리나라의 폭설지역에 속하는 것으로 나타났다. 각 관측소의 39년 겨울철 최심 신적설량을 대설주의보와 대설경보의 빈도수에 따른 지역별 위험 지역을 IDW (Inverse Distance Weighting) 기법을 이용하여 공간 분포도를 작성하였다. 본 연구의 결과는 폭설 위험 지역의 지역별 빈도 분석 결과를 위험 분포도로 도시화하여 매년 반복적으로 발생하는 폭설로 인한 피해 경감 및 사회 경제적 안정에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.77-93
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• 2022

본 연구에서 대설의 직접, 간접적인 피해에 영향받는 요소들에 대해 지역적 특성을 반영해 위험도를 분석하는 알고리즘을 제시한다. 229개의 지역별로 대설피해의 영향을 받는 요소들을 영향변수로 선정하고 피해액과의 관계를 통해 민감도라는 개념을 도출한다. 기상 상태(적설량, 습도, 기온)와 민감도를 독립 변수로 설정하고 독립 변수의 변화에 따라 도출된 위험도를 종속변수로 설정해 머신러닝(XGBoost) 알고리즘을 이용한 대설피해 위험도 예측 모델을 개발했다.

• 대한토목학회논문집
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• 제37권1호
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• pp.61-72
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• 2017

자연재난에 따른 인명 및 재산피해의 증가로 재난 예방 및 대응에 대한 관심이 증가하고 있다. 우리나라에서도 1994년에서 2013년까지 지난 20년간 자연재해에 의한 피해액은 약 12조 원 중 대설에 의한 피해가 약 13%로 대설도 강우나 태풍보다는 작은 규모이나, 의미 있는 규모의 피해를 야기하고 있다는 것을 알 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 대설피해액 추정을 위해 강원지역을 대상으로 기후관련 요인(최심적설량, 평균습도, 최저기온), 사회 경제적 요인(농촌지역인구밀도, 지역총생산량)을 독립변수로 하는 동시입력방식의 다중회귀모형을 구축하였다. 적용결과, 극한 값들에 대한 설명력이 다소 낮기는 하지만, 수정결정계수가 0.7 이상인 경우도 다수 존재하는 등 대설 발생 시 신속한 재난 대응에 활용하기에는 적용성이 충분하다고 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.125-136
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• 2018

대설 재난은 한국에서 태풍 및 호우 다음으로 두 번째로 많은 자연 재해라고 할 수 있다. 대설 재난으로 인한 2005년에서 2014년 사이의 연 평균 경제 피해액은 약 80억원이다. 심각한 경제적 피해에도 불구하고 한국에서 대설 재난에 대한 경제 효과 연구는 거의 없다. 본 연구의 목적은 다중 회귀모형을 이용하여, 대설 재난의 경제적 피해액과 강설량, 강설일, 인구밀도, 비도시지역 비율 및 수도권 더미 변수 등 간의 연관성을 확인하는 것이다. 2005년부터 2014년 사이의 대설 재난 피해액 관련 데이터는 행정안전부 (국민안전처)에서 발행하는 자연 재해 연보를 이용하였으며, 강설량 및 강설일과 같은 날씨 관련 데이터는 기상청에서 수집하였다. 인구와 비도시 관련 데이터는 지자체 통계 데이터를 사용하였다. 연구 결과 강설일, 강설량, 비 도시면적 비율 등이 대설 재난 피해에 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 한국의 대설 재난 관리 정책에 적용될 수 있다.

• 한국습지학회지
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• 제25권4호
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• pp.345-352
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• 2023

최근 전 세계적으로 겨울철 자연재해인 대설 재해 위험이 커지고 있다. 대한민국 강설의 특징은 지역별 차이가 있는 것이 특징으로, 대설 피해를 줄이기 위한 연구가 많이 진행되고 있으나, 지역별 특성을 반영하지 못한 연구 결과가 제시되고 있다. 본 연구에서는 대한민국의 대설 취약성 평가를 실시하기 위해 PSR 방법과 DPSIR 방법을 사용하였고, 평가 결과 두 가지 평가 방법을 비교하여 신뢰할 수 있는 대설 위험지역을 제시하고자 하였다. PSR 방법은 압력지수, 상태지수, 반응지수로 구분되며, DPSIR 방법은 추진력, 압력, 상태, 영향, 대책 지수로 구분된다. 각 지표에 해당하는 데이터를 수집하고, 엔트로피 가중치 산정방법을 이용하여 가중치를 계산하여 우리나라 전 지역의 대설 취약성 지수를 산출하였다. 최근 2018년부터 2022년까지 대한민국의 대설 피해를 기준으로 PSR과 DPSIR 방법을 이용하여 산출한 지수를 비교한 결과 DPSIR 방법을 이용하여 산출된 취약성 지수가 더 신뢰할 수 있는 결과를 보였다. 본 연구의 결과 대설 피해 발생 시 대설 취약성 지수가 높은 지역을 선제적으로 대비할 수 있고, 효율적인 제설대응체계를 구축할 수 있을 것으로 기대된다.

• 월간양계
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• 제33권9호통권383호
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• pp.88-91
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• 2001

양계업계에 있어서 금년 상반기는 여러가지 요인들로 힘겨웠던 시간들이었다. 1월 초순 대설로 인한 양계장 붕괴, Virus질병의 만연 등 이로 인한 사육성적 부진으로 사육 농가의 사육 수익성 감소 등의 문제가 많이 발생한 상반기였다. 대설이 천재지변일 수 있자만 우리나라의 양계시설이 부실해서 발생된 피해가 더 컷다고 할 수 있다. 향후 기상이변이 빈번하게 발생되는 추세이며 이에 따른 준비를 철저히 대비하여야만 피해를 줄일 수 있을 것으로 본다. 따라서 본고는 우리나라 육계 사육의 문제점이 여러 가지가 있을 수 있지만 필드에서 사육농가를 지도하며 느낀 육계사육의 문제점을 분석해 보고자 합니다.