• 토지주택연구
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• 제15권2호
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• pp.57-71
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• 2024

본 연구는 재해영향을 고려한 태양광발전시설의 평가 방법을 개발하고, 기존 시설의 취약성 분석을 목적으로 한다. 기존 시설의 재평가가 시급한 전라남도 해남군을 연구 대상지로 선정하였으며, 보다 객관적인 관점에서 취약성을 평가할 수 있도록 주성분 분석과 엔트로피 기법을 연구 방법으로 활용하여 대상지의 취약성을 평가하였다. 취약성 평가지표는 시간당 최대 일강수량, 최대풍속, 태풍 발생일수, 지속기간 5일 이상 강수일수, 1일 최대 일강수량, 불투수 면적비, 인구밀도 등 7개가 선정되었으며, 시간당 최대 일강수량, 최대풍속, 1일 최대 일강수량, 지속기간 5일 이상 강수일수 순으로 높은 가중치가 도출되었다. 도출된 가중치를 중첩한 결과 해남군 지역별로는 해남읍, 북일면 등 남동지역은 1, 2등급이, 화원면, 산이면, 문내면 등 북쪽 지역의 경우 4, 5등급이 분포하며 취약성의 차이를 보였으며, 시설별로는 2,133개 시설 중 3등급 이상 시설이 91.1%로 양호한 편이나 2등급보다 1등급의 시설 개수가 많아 이에 대한 대책이 필요한 상황으로 나타났다. 본 연구는 도시방재력을 고려하여 태양광발전시설을 평가하였다는 점에서 의의가 있으며, 향후 시설 설치 시 또는 기존 시설의 관리 및 운영 시 기초자료로서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권2호
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• pp.206-217
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• 2021

연구목적: 최근 대형 사회재난이 잇따라 발생하면서 자연재난 뿐만 아니라 사회재난을 예방하고 피해를 저감하기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 하지만 연구 중 대부분이 일부 사회재난만을 다루고 있기 때문에 본 논문에서는 지자체에서 중점적으로 다루어야 할 사회재난 유형을 선정하여 효과적인 대책 마련을 위한 기초자료를 만들고자 하였다. 연구방법: 행정안전부에서 고시하고 있는 43종 재난 중 중복 또는 발생 이력이 없는 재난 등을 제외한 후 중점유형을 선정하기 위해 11종의 재난유형을 선정하여 데이터를 수집하였으며 위험지도로 지역별 위험유형을 도출하였다. 위험지도를 도출하기 위해서 각 세부지표를 리스케일링하여 0 ~ 1로 정규화를 하였으며 엔트로피 기법을 통해 가중치를 결정하였다. 연구결과: 그 결과 행정안전부에서 고시하고 있는 중점재난과 약 41%가 일치하였으며 나머지 중점 유형은 원자력사고, 공동구 사고 등 정보를 취득할 수 없거나 최근 20년 동안 발생하지 않은 재난이었다. 결론: 따라서 본 연구를 통해 사회재난의 효과적인 예방 및 복구계획을 수립하기 위해 지자체별 사회재난 중점재난을 제시하고자 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.1979-1986
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• 2010

생물 조기 경보 시스템은 물속 생명체의 행동을 관찰하여 독성을 감지한다. 이 시스템은 분류기를 물의 독성의 유무와 정도를 판단하기 위해 사용한다. 이 분류기의 성능을 높이기 위해 적용할 수 있는 방법 중에 부스팅 알고리즘이 있다. 부스팅은 기본 분류기로는 예측 정확도가 낮았던 분류하기 어려운 사건에 집중할 수 있도록 다음 번 데이터에 해당 훈련 사건(event)들이 뽑힐 확률을 높여준다. 횟수가 진행될수록 분류기가 어려운 사건들을 집중적으로 고려하게 된다. 그 결과 분류하기 어려웠던 사건에 대한 예측 성능은 좋아지지만, 비교적 쉬운 훈련 사건들의 정보는 버려지는 단점이 있다. 본 논문에서는 이 같은 단점을 보완하기 위해 분류기에 확장된 데이터 표현을 위한 점진적 학습법의 적용을 제안한다. 확장된 데이터 표현의 가중치 변수를 사용하면 약하게 분류되는 사건 뿐 아니라 쉽게 분류되는 사건의 정보까지도 사용하여 분류기의 예측 정확도를 높일 수 있게 된다. 새로 적용된 알고리즘과 기존의 중요도 변수를 사용하지 않는 learn++를 비교하여 성능이 향상됨을 검증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.53-62
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• 2010

본 논문은 변수 값들이나 부류 값을 손실한, 불완전한 데이터를 포함하는 데이터 집합을 가지고 학습하는 문제에 적용될 수 있는 분류 알고리즘을 소개한다. 이 알고리즘은 가중치 값과 확률 기법들을 이용하는 데이터 확장 방법을 사용한다. 이는 휘셔(Fisher)의 식을 기반으로 최적의 투사 면이 되도록 고려된 분류기를 확장함으로써 수행한다. 이를 위해, 데이터 확장에 적용되는 과정으로 부터 몇몇 식들이 유도된다. 제안한 알고리즘의 성능평가를 위해, 데이터에서 하나의 변수를 선택하고 이 선택된 변수에 소실 값과 소실되지 않은 값들의 비율을 변형함에 의해 다른 측정값들의 결과들이 반복적으로 비교된다. 또한 데이터 집합의 객관적인 평가를 위해 기계학습에서 지식 습득 도구로 널리 쓰이는 C4.5의 결과와 비교한다.

• 한국농공학회논문집
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• 제63권3호
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• pp.13-26
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• 2021

Recent drought events in the South Korea and the magnitude of drought losses indicate the continuing vulnerability of the agricultural drought. Various studies have been performed on drought hazard assessment at the regional scales, but until recently, drought management has been response oriented with little attention to mitigation and preparedness. A vulnerability assessment is introduced in order to preemptively respond to agricultural drought and to predict the occurrence of drought. This paper presents a method for spatial, Geographic Information Systems-based assessment of agricultural drought vulnerability in South Korea. It was hypothesized that the key 14 items that define agricultural drought vulnerability were meteorological, agricultural reservoir, social, and adaptability factors. Also, this study is to analyze agricultural drought vulnerability by comparing vulnerability assessment according to weighting method. The weight of the evaluation elements is expressed through the Analytic Hierarchy Process (AHP), which includes subjective elements such as surveys, and the Entropy method using attribute information of the evaluation items. The agricultural drought vulnerability map was created through development of a numerical weighting scheme to evaluate the drought potential of the classes within each factor. This vulnerability assessment is calculated the vulnerability index based on the weight, and analyze the vulnerable map from 2015 to 2019. The identification of agricultural drought vulnerability is an essential step in addressing the issue of drought vulnerability in the South Korea and can lead to mitigation-oriented drought management and supports government policymaking.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.155-155
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• 2020

최근 전 세계적으로 기후변화 및 이상기후로 인해 홍수, 가뭄과 같은 수자원과 관련된 재해들의 빈도가 증가하고 있는 추세이다. 가뭄은 발생 시작 및 종료 시기가 명확하지 않고, 그 피해가 광범위한 특징으로 인해 농업분야에 직접적인 피해를 주고 있으며, 농산물 생산성 및 안정적인 농업용수 확보에 큰 영향을 미치고 있다. 과거 가뭄을 해석하기 위해서는 일반적으로 강수량, 가뭄지수 등 단일지표를 활용하여 가뭄을 평가하였으나, 최근 선제적인 가뭄대응을 위해 다양한 인자들을 종합하여 판단하는 취약성 평가 (Vulnerability Assessment) 개념을 도입하였다. 농업가뭄 취약성은 IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change)에서 기상 및 수문학적 가뭄에 의한 작물 생산 피해 및 가축의 피해를 동반할 수 있는 가능성으로 정의한다. 본 연구에서는 농업용 저수지 중심의 농업용수 기반 취약성 평가 항목을 선정하여 농업가뭄 취약지도를 작성하였다. 민감도, 노출도 및 적응능력 개념에 적합한 대응변수를 활용하여 저수지의 저수율, 용수 부족 및 가뭄 대응능력 뿐만 아니라 사회·환경적, 기상학적 영향을 고려한 평가 항목 선정하였다. 항목별 단위 및 특성을 통합하기 위해 스케일 재조정 (Re-Scaling), Z-Score 등 다양한 방법을 활용하여 표준화를 실시하였으며, AHP (Analytic Hierarchy Process), 엔트로피 분석 등을 통해 항목별 가중치를 산정하였다. 또한 농업가뭄에 긍정적인 영향과 부정적인 영향을 미치는 항목을 구분하여 대응변수를 적용하였다. 이를 바탕으로 농업가뭄 취약성을 평가하여 항목별 등급을 구분하였으며, 전국 167개 시군을 대상으로 농업가뭄 취약지도를 작성하였다. 본 연구의 결과는 시군별 맞춤형 농업가뭄 대응정책의 기초자료 활용 가능하며, 농업가뭄 취약지역/상습가뭄지역에 대한 정보 제공이 가능할 것으로 판단된다.