• 제목/요약/키워드: 발생빈도 예측

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안개 발생에 따른 문화재 표면의 색 변화 예측 연구 (Study on the Prediction of Surface Color Change of Cultural Properties Materials by Fog Occurrence)

  • 한예빈;박상현;유지아;정용재
    • 보존과학회지
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    • 제32권4호
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    • pp.491-500
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    • 2016
  • 안개는 매우 작은 물방울이 대기 중에 떠다니는 현상으로 주변의 온도, 습도, 바람, 지형 등에 따라 안개의 형태나 발생 여부 등이 달라진다. 특히 안개는 수분을 함유하는 수원(水源) 근처에서 온습도 차이로 인해 발생하기 쉬우며, 오늘날 기후 변화는 안개 발생에 더욱 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 다양한 기후요인 중 안개가 문화재에 미치는 영향을 알아보고자 각 재질에 대해 옥외폭로 및 인공열화를 실시하였으며 지속적인 안개 발생으로 인한 재질의 손상정도를 예측하기 위해 색변화를 중심으로 회귀분석을 실시하였다. 금속 표준시편에 대한 옥외폭로 및 인공열화 결과, 표면 변화가 크게 발생하였으며 화견 및 단청류의 경우 표면상 열화된 모습은 관찰되었으나 색차의 경우 일정한 경향성은 확인되지 않았다. 안개 발생빈도에 따라 유의적인 색변화가 발생한 금속 표준시편을 대상으로 안개 발생빈도에 따른 색 변화 예측식을 작성하였으며, 실제 옥외폭로를 통한 색차값의 비교를 통해 색 변화 예측식의 적용 가능성을 확인하였다. 이를 바탕으로 향후 보다 종합적인 손상 예측식을 수립한다면 실제 현장에서 보존환경에 따른 재질의 손상도 예측이 가능할 것으로 기대된다.

지형정보시스템을 이용한 산사태 예측 (Forecasting of Landslides Using Geographic Information System)

  • 강인준;장용구;곽재하
    • 한국측량학회지
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    • 제11권2호
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    • pp.53-58
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    • 1993
  • 산사태는 발생빈도는 적으나 자연적 요인이나 인위적인 요인에 의한 사면의 안정파괴시 많은 인명 및 재산상의 손실을 유발시킨다. 최근 산사태 발생지역 예측을 위한 통계적 방법과 현장관측 방법 등의 연구가 지속적으로 진행되고 있으나 발생체계의 복잡성으로 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 산사태 위험지역 예측을 하기 위해 산사태가 발생한 서동지역을 모텔지역으로 선정하였다. 모텔지역의 지형을 축척 1 : 25,000, 1 : 10,000, 1 : 1,200별 비교를 하기 위해 표고를 데이터베이스화하여 표고 및 경사도의 경중률에 의한 예측을 하였고, 산사태 발생 전의 항공사진을 판독한 결과 산사태 예측이 가능함을 알 수 있었다.

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인공신경망기반의 최대 지진해일고 예측 (Prediction of maximum tsunami heights using neural network)

  • 송민종;조용식
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.484-484
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    • 2023
  • 지진해일은 해저지진, 화산활동, 해저 산사태 등에 의해 발생되는 장주기 파랑이다. 지진해일은 발생빈도가 낮지만, 한번 발생하면 많은 에너지가 연안으로 유입되어 인명 및 재산피해를 야기 시킬 수 있다. 따라서, 과거 수십년동안 지진해일에 대한 연구는 지진해일의 역학관계를 이해하고, 이를 바탕으로 한 수치모델 개발에 초점을 두어 연구가 진행되어 왔다. 더욱이, 지진해일 실험적 연구는 많은 경제적 비용을 지불해야 하기에 수치모델개발 연구가 더욱 중점적으로 수행되어 왔다. 지리학적으로 우리나라는 지진해일에 안전하지 못하다. 하나의 예로, 1983년 5월 26일, 일본 서해안에서 발생한 지진해일은 동해로 전파되어 동해안 지역에 커다란 피해를 야기시켰다. 이 당시, 강원도삼척시 원덕읍에 위치한 임원항에서는 2명의 사상자와 2명의 부상자가 발생하였고, 당시 금액으로 약3억원의 재산피해가 발생하였다. 이 연구는 인공지능 기법 중 하나인 인공신경망을 이용하여 인명과 재산피해가 발생한 임원항에서 최대지진해일고를 예측하고자 하였다. 지진해일 수치모델은 뛰어난 정확도를 나타내는 반면, 결과를 산출하는데 상당한 시간을 필요로 한다. 이에 반해, 인공신경망은 수치모델과 유사한 정확도 및 결과를 신속하게 제공할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 지진해일 인공신경망 모델 개발은 지진의 단층파라미터를 바탕으로 작성된 지진해일의 시나리오를 토대로 연구가 진행되었고, 우리나라 동해에 위치한 외해 관측 지점의 지진해일고 자료를 통해, 임원항에서의 최대 지진해일고가 예측되도록 개발되었다. 이를 위하여, 인공신경망의 학습 및 검증 과정을 수행하였고, 향후 발생 가능한 다양한 지진해일에 대해 평가함으로써, 인공신경망 모델의 예측성능을 확인하였다.

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XP-SWMM을 이용한 해안 도시지역 침수해석 (Flood Inundation Analysis using XP-SWMM in the coastal Urban Area)

  • 문명진;김지현;이남주;김태원
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2013년도 춘계 종합학술대회 논문집
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    • pp.97-98
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    • 2013
  • 최근 빈번하게 발생하고 있는 국지성 집중호우로 인한 해안 도시지역의 내수침수 원인 및 면적을 XP-SWMM 모형을 이용하여 분석하였다. 이 연구의 대상은 해안과 인접한 지역이며, 유역의 면적은 $2.74km^2$이고 관로의 총연장은 11.20km이다. 대상지역을 32개의 소유역과 67개의 하수관로로 XP-SWMM 모형의 입력자료를 구축하였다. 대상유역에 대한 강우분석을 수행하여 2년, 5년, 10년, 20년, 30년, 50년 빈도의 강우량을 결정하였으며, 각 빈도의 강우사상에 대하여 조위조건을 반영한 침수해석을 수행하였다. 우수관거시스템과 연계된 TUFLOW 흐름모형을 이용하여 침수범람지역을 모의하였다. 모의 결과 모든 빈도에 대하여 내수침수 현상이 발생하는 것으로 나타났으며, 빈도별로 최대침수심은 0.485~0.673m, 침수면적은 $88,600{\sim}230,700m^2$로 예측되었다. 대상유역의 침수발생 양상은 하수관로의 유량이 맨홀을 통해 지표면으로 분출되는 현상이 발생하며, 이 지역의 하류로 침수범위가 확대되는 것으로 나타났다. 이런 현상은 상류에 위치한 소유역의 우수 유출량을 집수하는 집수정의 용량과 하류로 유하시키는 우수관로의 통수단면이 부족한 것을 주요 원인으로 생각할 수 있다.

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ARIMA모델에 기반한 화재발생 빈도 예측모델의 설계 (Forecasting Model Design of Fire Occurrences with ARIMA Models)

  • 안상훈;강훈;조재훈;김태옥;신동일
    • 한국가스학회지
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    • 제19권2호
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    • pp.20-28
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    • 2015
  • 화재를 예방하기 위해서는 그에 필요한 정책과 평가가 필요하며, 화재 발생에 대한 적절한 모니터링 기법이 있어야 한다. 이를 위해 품질관리의 기법중의 하나인 관리도를 화재 모니터링에 적용하는 연구가 진행된 바 있다. 그 결과, 통계적으로 겨울에는 많은 화재가 발생한다는 것이 증명되었고, 매년마다 어떤 주기를 띠고 변화한다는 것이 발견되었다. 그럼에도 불구하고, 여름철과 겨울철에 동일한 기준(관리한계선)을 적용할 경우 상대적으로 발생건수가 과다한 겨울에는 과도한 예방활동이 진행되고, 여름에는 잠재이상이 있는 경우에도 발생건수 감소에 따른 착시현상으로 인해 활동이 부족해질 가능성이 있다. 이때, 각 계절별로 다른 관리 한계선을 적용시킨다면 합리적인 예측과 보다 효과적인 이상 패턴의 모니터링이 가능해질 수 있다. 따라서 본 연구에서는 발생건수를 대상으로 시간에 따라 변하는 시계열 모델을 사용하여 화재발생 빈도 예측 모델계수의 체계적인 설정과정을 ARIMA 모델을 기반으로 제안하였다. 이를 바탕으로 화재발생 패턴의 개선된 분석과 이에 기반한 보다 체계적인 예방활동을 진행할 수 있을 것으로 기대한다.

제주하천 특성 고려 GIS 기반 홍수범람위험도 자동화 알로리즘 (An Automated Flood Risk Mapping Algorithm using GIS-based Techniques considering Characteristics of Jeju streams)

  • 김동수;김태은;손근수;유호준
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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    • pp.634-634
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    • 2015
  • 최근 국지성 호우와 잦은 태풍으로 인한 돌발홍수가 빈번하게 발생하여 도심지에서의 호안유실과 범람으로 많은 외수침수의 피해가 발생하고 있다. 또한 기후변화에 따른 강우량의 증가와 집중호우로 인한 홍수 피해는 지속적으로 증가할 것으로 예상됨에 따라 대하천 유역을 중심으로 홍수범람예측 연구가 활발히 진행되고 있지만 대하천을 제외한 지방 중소하천의 연구가 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 지방 중소하천 중 태풍과 집중호우의 영향이 많은 제주지역의 주요 하천 중의 하나인 한천 유역을 테스트베드로 선정하여 연구를 진행하였다. 한천은 강우 시에만 유출이 발생하는 건천으로, 집중호우 시 암반하상 조건, 복개, 교각 등으로 수위가 국부적으로 급격히 상승하는 경우가 있었다. 그리고 한천 하류부에는 도심이 위치하고 있어 돌발홍수 발생 시 막대한 피해가 발생한다. 이에 따라 홍수 피해를 줄이기 위한 제도화, 정책결정 등의 구조적 해결방안과 홍수 피해의 규모와 원인을 분석하는 비구조적 해결방안에 대한 연구가 시급하다. 따라서 본 연구에서는 홍수범람 등으로 인한 홍수 피해규모를 산정하여 각 정부부처 및 유관기관, 지자체에서 빠른 정책결정을 내릴 수 있는 자료를 제공하는 목적으로 제주도의 특성을 고려한 홍수범람위험도 산정 알고리즘을 개발하고자 한다. 본 연구에서는 제주 한천유역의 단면 자료와 빈도별 홍수량 자료를 이용하여 HEC-RAS 모형으로 수리학적 흐름특성 모의를 실사하였다. 모의된 결과를 바탕으로 ArcGIS 소프트웨어인 ESRI사의 ArcMap을 이용하여 빈도별 홍수위 자료와 제주지역 수치표고모형 자료를 활용한 빈도별 홍수범람지도를 산정하고, 좌안과 우안의 제방고로부터 위험도를 산정하여 홍수범람위험도를 각각 구축하였다. 구축된 결과를 이용하여 분석하고자하는 해당 빈도의 홍수위와 홍수량이 발생할 때의 피해지역을 예측하였으며, 예측된 지역과 제주시의 공시지가 자료를 중첩하여 피해지역에 대한 피해액을 산정하였다. 본 연구의 알고리즘을 적용한 2007년 태풍 '나리' 사상의 경우와 비교한 결과, '나리' 사상의 침수 흔적도와 유사한 홍수범람지도를 획득 할 수 있었으며, 모의된 유역의 하천 복개구간을 중심으로 홍수범람이 발생한다는 점과 우안보다 좌안에서의 홍수범람위험도와 피해액이 더 크게 나타난 점 등의 홍수범람 특성을 파악할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 기법을 이용할 경우, 홍수에 의한 취약지에 대한 제방 설계 강화, 하천의 보수 정비 등 정책적 결정에 사용될 수 있을 것이며, 실시간 자료제공, 재해정보시스템 등에 적용하여 홍수범람 피해를 줄일 수 있는 기반기술이 될 것으로 사료된다.

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다변량 Bernoulli 모형을 이용한 녹조 발생 예측 모형 개발 (Development of an algal bloom prediction model using multivariate Bernoulli model)

  • 정민규;김진영;조혜미;권현한
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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    • pp.83-83
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    • 2021
  • 수리구조물로 인한 유황변화와 함께 기후변화로 기인하는 강우변동성 및 온도 증가는 수생태 전반에 악영향을 미치는 주요 인자로 작용하고 있다. 특히, 최근 가뭄으로 인한 유황감소 및 폭염 등으로 여름철 녹조의 발생 빈도 및 강도 증가가 지속적으로 증가하고 있다. 본 연구에서는 하천에서 계측되고 있는 Cyanobacteria 개체수를 기반으로 녹조발생 여부를 전망할 수 있는 모형을 개발하고자 한다. Cyanobacteria 개체수를 기준으로 녹조발생 여부를 판단할 수 있도록 기준값(threshold)을 설정하고 binary 형태로 시계열을 구성하였다. 이를 Bernoulli 모형에 적합하여 녹조 발생 여부를 판단할 수 있도록 모형을 개발하였다. 하천을 따라 나타나는 녹조는 시공간적으로 유사한 특성을 가지며, 이러한 점을 고려하여 여러 관측지점을 동시에 모델링하는 것이 모형의 효율성과 예측성 측면에서 유리하다. 본 연구에서는 낙동강을 따라 여러 녹조관측지점을 대상으로 동시에 모델링이 가능하도록 다변량 Bernoulli 모형 기반의 녹조 예측 모형을 제시하고 과거 자료를 대상으로 모형의 적합성을 평가하였다. 다양한 지표를 기준으로 교차검증을 수행하였으며, 기존 물리적 모델에 비해 모형의 예측성능 및 효율성 측면에서 우수성을 확인할 수 있었다.

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엔트로피 가중치 기법을 활용한 농업가뭄 취약성 평가 (Evaluation of agricultural drought vulnerability using Entropy weight method)

  • 문영식;남원호;하태현;조영준
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.51-51
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    • 2023
  • 최근 기후의 급격한 변화 및 이상기후로 인해 전 세계적으로 가뭄의 발생빈도가 증가하고 있는 추세이다. 우리나라의 경우 지역·계절별 강수량의 편차로 인해 국지적으로 극심한 가뭄이 발생하고 있으며, 향후 피해는 더욱 증가할 것으로 예측하고 있다. 농업가뭄은 농작물 생육에 따른 수확량 및 수자원 이용에 직접적인 영향을 미치고 있으며, 농업수리시설물의 의존도가 높기 때문에 저수지의 대응능력과 농경지의 수리답 시설이 농업가뭄 대응을 위한 중요한 지표로써 활용되고 있다. 본 연구에서는 수리시설물의 가뭄대응능력과 평야부 농경지의 가뭄빈도를 이용하여 농업가뭄 취약성 평가를 수행하였다. 2015년 이후 매년 가뭄이 발생하는 충청남도 태안군을 시범지역으로 선정하였으며, 논 중심의 농업가뭄을 평가하기 위해 기상영향, 가뭄발생현황, 보조수원능력, 가뭄대응능력 4가지의 관련 항목을 선정하였다. 기상영향, 가뭄발생현황, 보조수원현황 항목은 계수화를 위해 데이터 속성 정보만을 이용하여 가중치를 산정하는 엔트로피 (Entropy) 방법을 적용하였으며, 가뭄대응능력 항목은 농업수리시설물과 농경지 평균 가뭄빈도 분석을 통해 점수화를 수행하였다. 본 연구의 결과는 지역별로 선제적인 가뭄대응 우선순위를 결정할 수 있고, 용수공급의 효율화 등 논 중심의 농업가뭄 대응을 위한 기초자료로써 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

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튜플 데이터 스트림에서 과부하 처리 기법 (A Load Shedding Technique over a Data Stream of Tuples)

  • 장중혁;박남훈;이원석
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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    • pp.109-112
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    • 2005
  • 수행 과정에서의 성능 측면에서 기존의 데이터 스트림 처리 방법들은 주로 수행 과정에서의 저장 공간 사용량 및 데이터 객체당 수행 시간을 줄이는데 초점을 맞추고 있다. 이들 방법들에서 일정 시간 내에 처리될 수 있는 데이터 객체의 수보다 많은 데이터 객체가 발생된다면, 그들 중 일부는 실시간으로 처리되지 못한다. 본 논문에서는 튜플 데이터 스트림에서 발생빈도 기반의 중요 튜플 선별 방법을 제안한다. 이는 해당 데이터 스트림 처리 과정에서 전처리 과정으로 간주할 수 있다. 제안된 방법에서는 데이터 스트림의 변화를 고려하여 중요 튜플 선별을 위한 임계값을 적응적으로 조절한다. 이를 지원하기 위해서 튜플의 발생빈도 예측 방법을 제시한다.

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수자원 계획 및 관리를 위한 GloSea5모델의 예측력 평가 및 편의보정 (Assessment of predictability and Bias correction of Global seasonal forecasting system version 5 (GloSea5) for water resources planning and management)

  • 한수희;손찬영;정예림;조영현;서애숙
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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    • pp.241-241
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    • 2017
  • 기후변화로 인하여 강우의 불확실성이 가중되고 홍수, 가뭄 등 물 관련 재해의 발생빈도 및 강도가 증가함에 따라 안정적인 용수공급 등 수자원 관리 및 운영에 어려움을 겪고 있어 예측기반의 수자원 계획 및 운영이 요구되고 있는 실정이다. 우리나라 기상청에서는 2010년 6월 영국기상청과 장기 계절예측시스템의 구축 및 운영에 관한 협정을 체결하였으며 2014년부터 전지구 계절예측시스템 GloSea5(Global seasonal forecasting system version 5)을 현업에 활용하고 있다. GloSea5 모델은 대기(UM), 지면(JULES), 해양(NEMO), 해빙(CICE) 모델이 커플러(OASIS)에 의해 결합된 통합 시스템으로 일단위 자료로 제공된다. 현재 수자원 분야에서는 장기예보자료가 제공되고 있음에도 불구하고 장기예보자료의 불확실성 및 수문 모형 입력자료로의 활용 어려움, 예측자료의 검증 미흡 등으로 기상청에서 제공하는 장기예보를 참고할 뿐 실제로는 과거 관측자료를 기반한 빈도해석 결과를 활용하여 댐 운영 계획을 수립하고 있는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 GloSea5모델에서 제공되는 일 단위 예측 강수량을 수자원 장기이수계획 및 관리에 활용하고자 GloSea5모델의 예측력을 평가하고 수치모델이 가지는 시스템 에러에 대하여 편의보정 및 지점 상세화를 수행하였다. 본 연구의 분석결과는 향후, 저수지 운영계획 및 증가하는 물수요와 불확실한 공급에 대한 의사결정 지원, 가뭄 대비를 위한 물 공급 제한 등에 활용 가능할 것으로 판단된다.

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