• 제목/요약/키워드: 예측기술

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2020년 수재해 사례를 이용한 실시간 돌발홍수예측 시스템 평가 (Assessment of real-time flood forecasting system using flood disasters in 2020)

  • 윤정수;황석환;강나래;이동률
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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    • pp.350-350
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    • 2021
  • 한국건설기술연구원의 돌발홍수연구센터는 돌발홍수예측 시스템을 구축하여 2019년부터 전국에서의 돌발홍수정보를 제공하고 있다. 2019년에는 초단기 예측 모델인 Macgill Algorithm for Precipitation-nowcast by Lagrangian Extrapolation(MAPLE) 알고리즘으로부터 생산된 초단기 예측 강우를 활용하여 동(읍/면) 단위로 1시간 선행 예보를 제공하였다. 2020년에는 추가로 초단기 예측 강우와 수치예보 자료를 병합한 예측 병합 강우 자료를 생산하여 예측 선행시간을 1시간에서 3시간까지 확장하였다. 돌발홍수예측 시스템의 목표는 도시 및 산지소하천에서의 돌발홍수에 대응하기 위한 정보를 실시간으로 사용자에게 제공하여 수재해에 빠르게 대응하는 것이다. 이에 돌발홍수예측 시스템은 2019년부터 실시간으로 운영하여 홍수기에 보다 빠른 돌발홍수정보를 제공해왔다. 본 연구에서는 2020년 우기에 운영된 돌발홍수시스템에 대한 평가를 수행하였다. 이를 위해 부산(07.23), 대전(07.29), 서울(08.01), 경기-충북(08.02)에서 발생한 수재해 사례를 분석하였다.

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병합 예측강수 자료를 활용한 홍수 예측 가능성 평가 (The Evaluation of Flood Forecast Applicability of Merged Predictive Precipitation Data)

  • 강나래;윤정수;황석환
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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    • pp.318-318
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    • 2020
  • 한국건설기술연구원에서는 기상청과 한강홍수통제소에서 생산중인 강수예측자료의 정확도 향상과 홍수예보에 활용하기 위해 예측강수 병합 기법을 개발하였다. 본 연구에서는 기 평가된 강수량 예측 정확도 외에 홍수예보의 적용성을 살펴보기 위해 각 예측 강수량 자료의 유출량 정확도 평가를 하고자 하였다. 한강홍수통제소의 비상용 홍수예보모형을 이용하여 +6시간까지 병합 예측 자료의 유출분석을 실시하였다. 임의의 강우분포를 이용하여 예측하는 기존 홍수예보에 비해 개선된 결과를 확인할 수 있었다.

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기술력평가 자료를 이용한 중소벤처기업 파산예측 판별모형에 관한 연구 (A Study on Predicting Bankruptcy Discriminant Model for Small-Sized Venture Firms using Technology Evaluation Data)

  • 성웅현
    • 기술혁신학회지
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    • 제9권2호
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    • pp.304-324
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    • 2006
  • 재무분석가들은 기업의 파산에 양향을 미치는 예측변수를 탐색하기 위해서 상당한 연구가 수행되어 왔다. 그러나 기술지향적 중소벤처기업은 일반적으로 역사적 재무자료가 부족하고, 기술경쟁력 수준에 따라 잠재적인 고성장과 고위험이 존재한다. 본 논문에서는 재무자료 대신에 기술력평가 자료를 이용하여 파산을 예측하기 위해서 파산예측 판별모형을 제안하였고, 모형의 정분류율을 통해서 예측력을 검증하기 위해서 교차타당성방법, 최대사후확률방법 등을 사용하였다. 분석결과 중소 벤처기업의 파산예측모형으로 선형판별모형이 로지스틱판별모형보다 적합한 모형이고, 표본자료에 대한 정분류율 추정은 약 69% 이고 정분류율 예측은 약 67% 가 될 것으로 기대된다.

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예측적 생산 시스템 기술개발 동향 (Technology Trends in Predictive Manufacturing Systems)

  • 박재휘;김록원;조현성;한지형;지수영
    • 전자통신동향분석
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    • 제30권5호
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    • pp.59-68
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    • 2015
  • 최근, 미래 제조업의 성장 동력과 그에 대한 중요성이 화두가 되면서 제조업과 예측분석 기술의 융합을 통해 선제적 제조 활동 개선을 위한 의사결정을 지원하는 예측적 생산 시스템에 대한 관심이 증가하고 있다. 예측적 생산 시스템은 데이터의 수집과 저장/관리, 예측적 분석을 위한 다양한 단계의 기술요소들로 구성된다. 본고에서는 각 단계를 위한 기술개발의 현황 및 적용 사례들에 관하여 살펴보고자 한다.

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하천 홍수위 예측 정확도 개선을 위한 LSTM 모형의 하이퍼파라미터 최적화 연구 (A study on hyperparameters optimization of LSTM model for improving flood level prediction accuracy)

  • 정재원;김수영;김형준;윤광석
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.415-415
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    • 2023
  • 홍수는 일반적으로 많은 피해와 인명 손실을 초래하는 자연재해 중 하나로, 홍수위 예측은 이를 방지하고 대처하는 데 중요한 역할을 한다. 최근 기계학습 기술을 이용하여 홍수위 예측 모델을 개발하고자 하는 연구가 많이 진행되고 있다. 특히, LSTM(long short-term memory) 모형은 시계열 예측에 대해 검증된 모형으로 홍수위 예측 연구에도 활발하게 적용되고 있다. 하지만 기계학습 모델의 학습 성능은 하이퍼파라미터의 값에 영향을 크게 받을 수 있으며, 특히 집중호우로 인해 수위가 급변하는 경우에는 과거 시계열 자료에 영향을 받는 LSTM 모형의 예측 성능이 오히려 낮게 나타날 수 있다. 따라서 본 연구에서는 홍수위 예측시 LSTM 모형의 예측 성능을 향상시킬 수 있는 세부 하이퍼파라미터 값을 분석하여 최적의 하이퍼파라미터 조합을 제안하고자 한다. 이를 위해 하이퍼파라미터 조정을 위한 자동화 도구인 W&B(Weights&Bias)의 Sweep 기능을 적용하고자 한다. 본 연구를 통해 LSTM 모형을 적용한 홍수위 예측의 정확도를 향상시키는 데에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

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돌발홍수 예측을 위한 레이더자료와 기계학습을 이용한 강수 예측 (Forecast of Precipitation using Radar Data and Deep Learning for Flash Flood Prediction)

  • 노희성;강나래;황석환;이동률
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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    • pp.179-179
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    • 2019
  • 전 세계적으로 빈번히 발생하고 있는 홍수, 그중에서도 국지성 집중호우로 인한 돌발홍수에 대응하려면 정확한 강수예측자료를 빠르게 생산하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 최근 딥러닝(머신러닝)을 이용한 강수예측방법에 대하여 고찰하고, 특히 레이더 이미지를 기반으로 한 강수예측방법에 중점을 두고 그 적용성을 살펴보았다. 그 결과 딥러닝(머신러닝)을 이용한 강수예측자료는 예측의 정확성을 높일 수 있을 뿐 아니라 돌발홍수에 대응할 수 있는 자료로 충분히 활용할 수 있음을 확인하였다.

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해무 탐지 및 예측 기술의 현황 및 미래상

  • 송현호;이주영;김영택
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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    • pp.319-320
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    • 2022
  • 해무는 해면에 인접한 층에서 수증기가 응결하여 대기 중에 부유하는 현상으로 기상학적으로 수평 가시거리가 1km이하 일때로 정의되며 해무로 인해 항공기 이착륙 지연, 교통사고, 운항 통제, 인명 피해 등 사회적, 경제적 피해를 유발하고 있다. 본 연구에서는 기존의 해무 발생, 탐지, 예측과 관련한 연구를 비교 분석하여 향후 연구개발의 방향을 제시하고자 한다. 해무 발생, 예측과 관련하여 연구개발이 진행되어 왔으나 해무의 특성상 규칙성이 약하고 고정적인 측정법이나 이를 다루기 위한 네트워크가 부족하여 예측하기가 어렵다. 특히, 국내에서는 국립해양조사원과 기상청에서 해무 탐지 및 예측에 관한 연구개발 및 서비스가 진행되고 있으나 현업화가 이루어지지 않거나 특정지점에 대한 정보만 제공되고 있는 한계가 있다. 따라서, CCTV영상, 인공위성 영상, 시정계, 기상자료, 수치모형을 통해 수집된 정보를 통합하여 예측할 수 있는 인공지능기반의 해무 탐지 및 예측 기술개발이 진행되어야 할 것이다.

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앙상블 하천유량 예측을 위한 동적수자원평가시스템의 적용 및 평가 (Application and assessment of Dynamic Water resources Assessment Tool (DWAT) to predict ensemble streamflow)

  • 최정현;김덕환;장철희;김현준;신형섭
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.346-346
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    • 2023
  • 한국은 기상·수문정보의 예측이 기상 및 기후 측면에서 주도적으로 이루어지고 있다. 그러나 단기 및 중기 수자원 평가 및 분석을 위해 필요한 시공간적 규모, 정확도, 평가체계를 고려한 기상 기후 예측정보의 활용 방안이 마련될 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 미래 수자원 평가 및 분석을 위한 방안을 마련하고자 국내 경안천 유역을 대상으로 하천유량을 예측하고 평가하였다. 이를 위해, 우리는 세계기상기구(World Meteorological Organization, WMO)에서 회원국을 대상으로 배포 중인 수자원 평가 도구인 동적수자원평가시스템(Dynamic Water resources Assessment Tool, DWAT)을 경안천 유역에 대하여 구축하고, 과거 관측 기상 및 유량 자료를 이용하여 매개변수를 보정하였다. 앙상블 하천유량 예측을 위해서 전지구적인 기후 패턴과 국내 기상 특성 간의 상관성 분석 후 이를 예측인자로 활용하여 다중회귀모형과 인공신경망 모형으로부터 생성된 1,000개의 앙상블 강우 및 기온 예측정보를 DWAT의 입력자료로 이용하였다. 2022년에 대한 앙상블예측정보를 DWAT의 입력자료로 사용하여 앙상블 하천유량이 예측되었다. 예측된 일-단위 하천유량은 실제 관측유량과 차이를 보이나 이는 예측된 앙상블 강우 및 기온정보의 오차에 기인하는 것으로 보인다. 이러한 결과는 수문 모형 결과의 오차는 강제 자료의 오차에 큰 영향을 받는 한계를 다시 한번 확인시켜준다. 따라서 단기·중기 수자원 평가 및 분석을 월-단위 하천유량으로 변환하여 월별 통계치를 분석하는 방향을 고려할 필요가 있다.

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모델트리를 활용한 죽산보 단기조류예측에 관한 연구 (Study on the Prediction of short-term Algal Bloom in Juksan weir Using the Model Tree)

  • 이보미;이혜숙;정선아;주용은;김호준;최광순
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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    • pp.450-450
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    • 2018
  • 최근 기후변화와 수온상승으로 인한 녹조발생이 빈번하게 나타나며, 녹조발생에 관한 관심은 꾸준히 증가하고 있는 추세이다. 본 연구는 효율적인 녹조관리를 위하여 모델트리를 활용하여 클로로필-a 단기조류예측 기법을 개발하였다. 대상지역으로 영산강수계의 죽산보를 선정하였으며, 2013년 1월부터 2016년 12월까지 나주 수질자동측정망의 일 단위자료와 동일기간 광주 기상청의 일별 기상자료를 이용하였다. 상관 분석을 통해 T-N, T-P, N/Pratio와 클로로필-a, 수온, 일사량, 강수량을 독립변수로, 단기(t+1일, t+3일, t+5일, t+7일) 클로로필-a를 종속변수로 선정하여 단기조류예측기법을 개발하였다. 수집한 자료의 데이터세트는 격일 간격으로 Training, Testing 기간으로 구분하여 적용한 결과, 상관계수는 1일 예측 시, Training 기간에 0.89, Testing 기간에 0.91, 3일 예측 시, Training 기간에 0.74, Testing 기간에 0.68, 5일 예측 시, Training 기간에 0.70, Testing 기간에 0.66, 7일 예측 시, Training 기간에 0.63, Testing 기간에 0.62로 나타났다. RMSE(Root Mean Square Error)는 1일 예측 시, Training 기간에 13.96, Testing 기간에 12.22, 3일 예측 시, Training 기간에 20.03, Testing 기간에 22.14, 5일 예측 시, Training 기간에 21.32, Testing 기간에 22.57, 7일 예측 시, Training 기간에 23.52, Testing 기간에 23.45로 나타났다. 예측주기에 따라 모델트리와 회귀식에서 활용한 독립변수는 1일 예측 시, 모델트리는 N/Pratio, 클로로필-a, 회귀식은 클로로필-a로 다르게 나타났다. 반면, 3일, 5일, 7일 예측 시, 모델트리와 회귀식에 활용된 변수는 같게 나타났다. 클로로필-a, 수온, 일사량은 5일 예측 시 활용된 변수로, 3일 예측 시에는 기상항목인 강수량이, 7일 예측 시에는 수질항목인 T-N, N/Pratio가 추가되었다. 특히 1일 예측 시 일 때, 높은 예측정도와 활용된 변수의 수가 적게 나타나는 것을 확인하였으며, 예측기간이 길어질수록 예측의 정확성이 낮아지고, 활용된 변수의 수가 많아지는 것을 확인하였다. 향후 적정한 예측기간을 판단하고 예측가능성을 높이기 위해서는 지속적인 자료취득 및 개선이 필요하며, 이를 바탕으로 적절한 단기조류예측이 가능할 것으로 판단된다.

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미래예측의 허와실

  • 현필복
    • 과학과기술
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    • 제28권4호통권311호
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    • pp.26-27
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    • 1995
  • 한때 세계적으로 성가를 떨쳤던 미국의 미래학자 허만 칸과 앤소니 위너가 내다본2000년 30년이 지난오늘, 과학기술에 대한 오늘의 예측이 얼마나 적중했을까 일본에 대한 예측은 적중했으나 우리나라에 대한 언급은 거의 없어 관심의 대상도 되지 못했다.

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