• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.10-10
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• 2018

기후변화로 인한 집중호우의 빈도 및 강도가 증가하여 치수 구조물의 설계 홍수 빈도를 초과하는 피해가 발생하고 있다. 본 연구에서는 이러한 침수 피해를 저감하기 위해 수치예보자료를 활용한 홍수 예 경보시스템의 적용성을 비교 평가하였다. 수치예보자료는 국내 기상청에서 제공하는 국지예보모델(LDAPS)과 일본 기상청의 중규모모델(Meso-scale Model ; MSM)을 이용하였으며, 남강댐 유역 내의 산청 유역에 대해 태풍 및 정체 전선 등 3 개의 강우사상을 선정하였다. 강우유출 해석에는 분포형 수문 모형인 KWMSS(Kinematic Wave Method for Subsurface and Surface)를 이용하였다. 그 결과, LDAPS와 MSM 모두 강우발생 유무를 잘 재현하였다. 특히, 광역적 강우인 태풍사상에 대해 강우 예측에서 비교적 높은 정확도를 나타내었다. 강우 예측의 정확도 향상을 위해 강우장의 공간 변위를 고려하여 앙상블 강우 분포를 적용한 결과, 강우 예측의 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 홍수 예측의 경우 두 수치예보자료 모두 유출 패턴을 잘 재현하였다. 앙상블 홍수 예측 결과, 단일 강우 자료를 통한 홍수 예측에서의 예측 불확실성을 개선하는 것으로 나타났다. 3개의 강우 사상에 대해 MSM의 예측 결과가 LDAPS의 예측 결과보다 비교적 높은 상관관계를 나타내었다. 본 연구를 통해 강우 및 홍수 예측에 수치예보자료의 적용 가능성이 있다고 판단되며, 홍수 예 경보의 기초자료로 활용성이 있다고 판단된다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.37 no.4
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• pp.499 -508
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• 2024

In this paper, we investigate hierarchical time series forecasting that adhere to a hierarchical structure when deriving predicted values by analyzing segmented data as well as aggregated datasets. The occurrences of food poisoning by a specific pathogen are analyzed using zero-inflated Poisson regression models and negative binomial regression models. The occurrences of major, miscellaneous, and overall food poisoning are analyzed using Poisson regression models and negative binomial regression models. For hierarchical time series forecasting, the MinT estimation proposed by Wickramasuriya et al. (2019) is employed. Negative predicted values resulting from hierarchical adjustments are adjusted to zero, and weights are multiplied to the remaining lowest-level variables to satisfy the hierarchical structure. Empirical analysis revealed that there is little difference between hierarchical and non-hierarchical adjustments in predictions based on pathogens. However, hierarchical adjustments generally yield superior results for predictions concerning major, miscellaneous, and overall occurrences. Without hierarchical adjustment, instances may occur where the predicted frequencies of the lowest-level variables exceed that of major or miscellaneous occurrences. However, the proposed method enables the acquisition of predictions that adhere to the hierarchical structure.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.71-71
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• 2012

현재 전 세계적으로 극한강우의 발생빈도가 점차 높아지고 있으며 홍수량 또한 강도가 커지고 있는 것이 현실이다. 하지만 과거의 홍수발생 빈도에 따라 설계된 홍수방어시설들이 점차 한계를 보이고 있으므로 이를 대비하기위한 구조적 대책뿐만 아니라 홍수피해 발생 가능지역에 사전 예경보를 시행하는 비구조적 대책마련 또한 필요하다. 기존의 홍수예측은 확정적인 하나의 유량예측값만을 제공함으로써 신속하고 편리하였지만 이에 대한 불확실성이 큰 경우 예상치 못한 큰 인적 물적 피해를 가져올 수 있다. 이처럼 확률론적 홍수예측의 필요성이 대두되어 지면서 유럽이나 미국등 선진국에서는 EFFS(European Flood Forecasting System)과 NWSRFS(National Water Service River Forecast System)같이 이미 확률론적 홍수예측에 대한 연구 및 기술개발이 활발하게 진행되어지고 있다. 하지만 홍수예측의 확률론적 접근에 있어서는 많은 불확실성들이 내포되어 있으므로 예측시스템에서 생성된 앙상블 유량예측 결과의 신뢰도 분석과 올바른 불확실성 정보의 제공이 필요하다. 본 연구는 확률론적 홍수예측 방법을 국내에 적용시켜서 기상청의 예측시스템 KLAPS(Korea Local Analysis and Prediction System), MAPLE(McGill Algorithm for Precipitation Nowcasting by Lagrangian Extrapolation), UM(Unified Model) 그리고 MOGREPS(Met Office Global Regional Ensemble Prediction System)으로부터 생성된 기상앙상블을 현재 국토해양부 홍수통제소에서 사용하고 있는 강우-유출모형인 저류함수모형(Storage Function Method)의 입력 자료로 사용한다. 확률론적 홍수예측에서 오는 불확실성을 분석하기 위해서 첫 번째로 제공되는 기상예측 시스템의 시 공간적 스케일 및 대상유역의 공간특성에 따라 어떠한 형태로 전파되어지는지를 분석하였다. 두 번째는 각각의 예측시스템들이 선행기간(Lead time)에 따라 불확실성의 특성이 어떻게 나타나게 되는지를 확인하였다. 이러한 불확실성의 특성을 정확하게 파악하게 된다면 예측에 있어서 현재 갖고 있는 문제점들로부터 개선해 나가야 할 방향을 제시해주어 향후연구에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.412-416
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• 2011

최근 지구 온난화로 인한 자연환경 및 기상이변 등으로 초대형 태풍, 국지성 폭우, 집중호우 등 홍수로 인한 재해가 매년 증가하고, 피해규모 또한 증대되고 있는 실정이다. 기상청 60개 관측소를 기준으로 한 자료에 따르면 기후변화 등의 영향으로 최근 10년간('99 ~ '08) 1일 100mm 이상 집중호우 발생빈도가 연평균 97회로 '70 ~ '80년의 연평균 68회에 비해 1.4배 증가하였다. 이처럼 홍수발생의 빈도 및 강도가 증가하는 추세이며 이에 따라 홍수예보시스템의 중요도 또한 높아지게 되었다. 따라서 본 연구에서는 기존 국내 운영중인 홍수예경보시스템 뿐만 아니라 국외 홍수예보시스템 사례조사를 통해 현재 운영중인 시스템 및 홍수예경보 관련모형들의 웹 기반 모듈화 현황 및 적용가능성을 검토하고, 한국형 선진수문예측시스템으로 구축하기 위한 기본 방향을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.405-405
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• 2012

기후변화에 따른 태풍, 집중호우 등에 의해 설계홍수량을 능가하는 크기의 홍수가 발생하여 큰 피해를 입는 경우가 발생하고 있다. 따라서 기후변화를 고려하여 예측한 미래의 강우자료에 의한 홍수량의 설계가 필요하다. 본 연구의 목적은 기후변화를 고려해 예측한 미래의 강우자료에 기초한 설계 홍수량을 산정하고, 이를 기존의 설계 홍수량과 비교분석하는데 있다. 대상지구는 이동저수지 유역을 선정하였고, HEC-GeoHMS를 이용해 대상지구의 유역자료를 추출하였다. 설계홍수량 추정을 위한 과거 강우자료는 수원기상대의 1964년부터 2011년까지의 자료기간을 수집하여 사용하였으며, 미래의 강우자료는 기상청 국가표준 기후변화 시나리오에서 제공하는 자료를 사용하였다. 수집된 강우자료를 바탕으로 FARD2006의 Gumbel 분포와 모멘트법을 적용하여 빈도별 확률 강우량을 각각 산정하였다. 산정된 빈도별 확률강우량을 수원지역의 Huff 분포에 적용해 시간별 강우분포를 구한 후 HEC-HMS의 Clark 단위도법을 이용하여 빈도별 홍수량을 각각 산정하여 그 결과를 비교 분석하였다. 본 연구를 통해 미래 강우자료에 의한 홍수량 설계의 필요성을 입증하고, 이를 바탕으로 다른 대상 지구에 대해서도 적용하여 미래의 홍수량 예측에 따른 설계빈도 설정에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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• v.8 no.2
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• pp.121-131
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• 2003

We have found that the east coast of Korea has had few sea fogs on January, February, November and December for the past 20 years by the analysis of monthly fog frequency and duration time. These phenomena appear to relate to the topographical characteristics of which the Taebaek Mountains descends toward the east to bar the radiation fog. On the other hand, the cause of occurring the spring and summer fog which has 90% of the whole frequency is divided into three cases. The first is the steam fog caused by the advection of the northeast cold air current on the East Sea due to the extension of Okhotsk High. The second is the advection fog caused by cooling and saturation of warm airmass advected on cold sea surface. And the last is the frontal fog caused by the supply of enough vapor due to the movement of low-pressure system and the advection of cold air behind a cold front. While, we simulate the sea fog for the period of the case studies by implementing fog prediction system(DUT-METRI) that makes it possible to forecast the fog in the vertical section of neighborhood of the East Sea and to predict the sea surface wind, relative humidity, ceiling height, visibility etc. Finally we verified this result by satellite image.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.20-20
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• 2015

최근 기후변화의 영향으로 전 세계적으로 홍수와 가뭄의 발생빈도가 증가하고 있다. 특히, 가뭄은 우리나라에서 겨울과 봄철을 중심으로 매년 발생되고 있다. 가뭄의 정확한 발생을 판단하기는 어려우나, 가뭄이 발생되면 그 진행속도는 홍수보다 느리기 때문에 초기에 가뭄의 발생가능성을 예측한다면 가뭄에 대한 피해를 줄일 수 있다. 따라서 최근 가뭄 예측에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 가뭄발생의 불확실성을 내포하기 위하여 Bayesian Network (BN) 모형과 SPI의 자기상관성을 바탕으로 가까운 미래의 가뭄 발생확률을 예측하는 방법을 제안하였다. BN은 변수들 간의 인과관계를 확률적으로 나타낼 수 있는 네트워크 모형으로, 자연현상에 대한 위험도 분석 및 의학 분야에서 질병추정을 위한 모형으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 가까운 미래의 가뭄 예측을 위하여 APEC 기후센터(APEC Climate Center, APCC)에서 제공하는 다중모형앙상블(Multi-model Ensemble, MME) 강우예측 결과로 도출한 미래 SPI 및 과거 강우량 자료로 구축한 SPI를 부모노드로, 예측 SPI를 자식노드로 BN을 구축하였다. BN의 각각의 노드를 Gaussian 확률분포모형으로 가정한 뒤, Likelihood weighting 방법으로 주변사후분포확률(Marginal posterior distribution)을 추정하여 미래의 SPI의 발생확률을 계산하였다. 2008년부터 2013년의 BN 가뭄 예측값과 MME 강우예측 결과로 도출한 SPI를 실제 관측 강우량으로 산정한 SPI와 비교하였으며, BN이 실제 관측결과에 가까운 결과가 도출되었다. 본 연구에서는 BN을 활용하여 가까운 미래의 가뭄 발생가능성을 확률적으로 나타낼 수 있는 방법을 제시하였으며, 그 결과 가뭄상태별 가뭄 발생확률이 산정되었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2019.11a
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• pp.266-266
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• 2019

Marine accidents are increasing year by year, and various accidents occur such as engine failure, collision, stranding, and fire. These marine accidents present a risk of large casualties. It is important to prevent accidents beforehand. In this study, we propose a modeling to predict the occurrence of marine accidents by applying the Markov Chain Process that can predict the future based on past data. Applying the proposed modeling, the probability of future marine accidents was calculated and compared with the actual frequency. Through this, a probabilistic model was proposed to prepare a prediction system for marine accidents, and it is expected to contribute to predicting various marine accidents.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.375-375
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• 2012

우리나라는 연강우량의 여름철 집중현상이 뚜렷하며 많은 부분이 태풍에 기인한다. 기후변화로 인하여 최근 들어서 태풍이 수반하는 폭우나 국지성 호우로 인한 강우사상이 증가하고 있어 짧은 시간에 많은 강우량이 발생하여 단기강우의 강도가 증가하고 있다. 이로 인하여 단기간에 예측하기 힘든 큰 강우량이 발생하는 경우가 빈번하여 이와 같은 강우에 의한 홍수를 대비할 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 태풍으로 인한 강우에 대하여 빈도해석을 수행하여 태풍으로 인하여 발생하는 확률강우량을 산정하였다. 태풍은 여러 인자를 포함하고 있는데 강우(1시간, 24시간, 총합), 풍속(최대, 순간최대), 중심최저기압, 중심최대풍속 등이 그것들이며, 강우와 동시에 그 이외의 인자들을 고려하기 위하여 이변량 빈도해석 모형인 copula 모형을 이용하여 빈도해석을 수행하였다. 이와 같이 copula 모형이 구성되면, 조건부 copula의 개념을 이용하여 강우 이외의 인자가 주어졌을 경우의 확률강우량을 산정할 수 있다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.20 no.3
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• pp.59-73
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• 2021

There are many lives lost due traffic accidents, and which have not decreased despite advances in technology. In order to prevent traffic accidents, it is necessary to accurately forecast how they will change in the future. Until now, traffic accident-frequency forecasting has not been a major research field, but has been analyzed microscopically by traditional methods, mainly based on statistics over a previous period of time. Despite the recent introduction of AI to the traffic accident field, the focus is mainly on forecasting traffic flow. This study converts into time series data the records from 1,339,587 traffic accidents that occurred in Korea from 2014 to 2019, and uses the AI algorithm to forecast the frequency of traffic accidents based on driver's age and time of day. In addition, the forecast values and the actual values were compared and verified based on changes in the traffic environment due to COVID-19. In the future, these research results are expected to lead to improvements in policies that prevent traffic accidents.