• Title/Summary/Keyword: 위험의 분류

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Prediction of future drought in Korea using dynamic Bayesian classifier and bivariate drought frequency analysis (동적 베이지안 분류기와 이변량 가뭄빈도분석을 통한 우리나라 미래 가뭄 전망)

  • Hyeok Kim;Min Ji Kim;Tae-Woong Kim
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.193-193
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    • 2023
  • 여러 기후변화 시나리오에 의하면 기상재해의 발생빈도 및 강도가 증가할 것으로 예상된다. 그중 가뭄은 강수량 부족, 하천유량 감소, 토양 함수량 감소, 용수 수요량 증가 등의 다양한 요인으로 인해 발생하며, 한 가지 형태뿐만 아니라 복합적인 형태로 발생할 수 있다. 또한, 우리나라는 지역마다 기후 특성의 편차가 있어 기후변화에 따른 가뭄 취약성과 대응 능력이 지역마다 다르게 나타난다. 따라서 가뭄에 대응하기 위해서는 다양한 요인을 고려한 통합가뭄지수를 활용해야 하며, 미래의 기후변화를 고려하여 종합적으로 가뭄을 평가해야 한다. 본 연구에서는 동적 베이지안 분류기(DNBC) 기반의 통합가뭄지수를 활용하여 우리나라 전국에 대해 수문학적 위험도를 분석하고 미래 가뭄을 전망하였다. 기상학적, 수문학적, 농업적 및 사회경제적 요인을 고려한 통합가뭄지수를 산정하기 위하여 DNBC 분류기의 인자로 기후변화 시나리오 기반의 기상학적 가뭄지수 SPI, 수문학적 가뭄지수 SDI, 농업적 가뭄지수 ESI와 사회경제적 가뭄지수 WSCI를 활용하였다. 산정된 통합가뭄지수의 시계열을 기반으로 심도와 지속기간을 추출하고, 코플라 함수를 활용한 이변량 가뭄빈도분석을 수행하였다. 이후, 이변량 가뭄빈도분석에 의해 산정된 재현기간을 활용하여 수문학적 위험도를 산정하였다. 그 결과, P1(2021~2040) 기간이 수문학적 위험도 R=0.588로 가장 높은 위험도를 나타냈으며, 이후 P2(2041~2070) 기간까지 감소하였다가 P3(2071~2099) 기간에 다시 증가하는 추세를 보였다. P1(2021~2040) 기간과 P3(2071~2099) 기간은 영산강 유역이 각각 R=0.625(P1), R=0.550(P3)으로 가장 높은 위험도를 나타냈으나, P2(2041~2070) 기간은 금강 유역이 수문학적 위험도 R=0.482로 가장 높게 나타났다. 본 연구결과를 통해 향후 미래 가뭄에 대한 가뭄계획 수립 시에 기초자료로서 활용성이 높을 것으로 기대된다.

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"조선조문헌설화집요" 펴낸 서대석교수

  • Gang, Cheol-Ju
    • The Korean Publising Journal, Monthly
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    • s.104
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    • pp.4-5
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    • 1992
  • 설화의 분류체계는 논리의 명징성, 자료의 포괄성, 이용의 효율성을 두루 갖추어야 하나, 설화의 세계에는 서로 이질적인 자료들이 어지럽게 뒤섞여 있어 실제 작업에 있어서는 그중 어느 한 측면이 부실해질 위험이 크다. 그같은 위험을 피하기 위해 서교수는, 자료의 실상에 바탕을 두는 분류체계를 제시한다.

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A Study on the Risk Perception and Information Seeking for the Purchase of Clothing (의복구매시 위험지각과 정보탐색에 대한 연구)

  • Park, Hye-Sun
    • The Journal of Natural Sciences
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    • v.10 no.1
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    • pp.111-122
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    • 1998
  • This study was performed to investigate the type perceived risk of clothing consumers and the types of information seeking, the relationship between perceived risk and information seeking, and the defferences according to the demographic variables. The surveyed data from 376 college students were analized using Person's correlation, factor analysis, t-test, and ANOVA. The risk perception of clothing consumers was classified into five types: economic and performance risk, loss of time risk, social risk, and loss of fashionability risk. The information seeking was classified into four types: advertisement, observation in shops, information in memory, and opinions of neighbors. The type of risk perception and the types of information seeking were correlated positively and were different according to expenditure on clothing.

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Development of Risk Prediction Index in Water Distribution System (상수관로 위험도 예측을 위한 평가 지표 개발)

  • Ye Ji Choi;Han Na Jung;Dong Woo Jang
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.402-402
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    • 2023
  • 상수관망은 충분한 양질의 수돗물을 공급하기 위한 사회기반 시설물이다. 상수관로의 노후화, 누수 등은 수도 사고 발생의 가능성을 증가시키고, 수돗물 안전성에 대한 신뢰도를 감소시킨다. 수돗물 공급 전 과정을 인공지능(AI), 정보통신기술(ICT)과 결합한 지능형 상수도관 예측 및 관리 시스템을 구축하여, 상수도 수질 사고를 조기에 감지하고 사전에 취약지점을 예측할 필요가 있다. 이를 위해서는 상수관로의 위험도를 평가하기 위한 체계적인 데이터와 기준이 필요하다. 본 연구에서는 상수관로의 위험도 예측모델을 개발하기 위해 상수관로 위험도와 관련된 평가 인자를 선정하고 분류하였으며, 각 인자의 명확한 기준을 제시하였다. 국내·외 상수도 위험도 평가 항목에 대한 자료를 비교 및 분석하였고, 전문가 자문을 통해 인자를 정립하여 상수관로 위험도 평가 지표를 개발하였다. 개발된 평가 지표의 현장 적용성과 실효성 검증을 위해 정량적인 데이터 확보가 가능하고 상태를 평가할 수 있는 대상 지역을 선정하였다. 문헌 자료의 평가항목들과 전문가 의견을 바탕으로 상수관로 위험도 평가 인자를 31개의 직접 인자와 5개의 간접 인자로 구분하였고, 인자별 평가 기준을 제시하였다. 직접 인자는 노후화 정도를 파악할 수 있는 노후도 평가 항목, 지역 특성을 반영한 토양 부식성 항목, 실시간으로 측정하여 결과를 제공하는 실시간 계측 항목, 직접적인 수질 결과를 제공하는 정수장 수질 항목, 상수관로의 건전성을 평가하는 자산관리 항목으로 분류하였다. 추후, 위험도 평가 운용을 위한 알고리즘을 개발하면 상수도 사고 위험에 대한 예방 및 대응 전략을 수립할 수 있을 것으로 기대된다.

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Spatial Patterns of Forest Fires between 1991 and 2007 (1991년부터 2007년까지 산불의 공간적 특성)

  • Lee, Byung-Doo;Lee, Myung-Bo
    • Fire Science and Engineering
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    • v.23 no.1
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    • pp.15-20
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    • 2009
  • For the effective management of forest fire, understanding of regional forest fire patterns is needed. In this paper, forest fire ignition and spread characteristics were analyzed based on forest fire statistics. Fire occurrences, burned area, rate of spread, and burned area per fire between 1991 and 2007 were parameterized for the cluster analysis, which results were displayed using GIS to detect spatial patterns of forest fire. Administrative districts such as cities and counties were classified into 5 clusters by fire susceptibility. Metropolitan areas had fire characteristics that were infrequent, slow rate of spread, and small burned area. However, 4 cities and counties showing fast rate of spread, and large burned area, in the eastern regions of Taeback Mountain range, were the most susceptible areas to forest fire. The next vulnerable cities and counties were located in the West and South Coast area.

Method for Assessing Landslide Susceptibility Using SMOTE and Classification Algorithms (SMOTE와 분류 기법을 활용한 산사태 위험 지역 결정 방법)

  • Yoon, Hyung-Koo
    • Journal of the Korean Geotechnical Society
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    • v.39 no.6
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    • pp.5-12
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    • 2023
  • Proactive assessment of landslide susceptibility is necessary for minimizing casualties. This study proposes a methodology for classifying the landslide safety factor using a classification algorithm based on machine learning techniques. The high-risk area model is adopted to perform the classification and eight geotechnical parameters are adopted as inputs. Four classification algorithms-namely decision tree, k-nearest neighbor, logistic regression, and random forest-are employed for comparing classification accuracy for the safety factors ranging between 1.2 and 2.0. Notably, a high accuracy is demonstrated in the safety factor range of 1.2~1.7, but a relatively low accuracy is obtained in the range of 1.8~2.0. To overcome this issue, the synthetic minority over-sampling technique (SMOTE) is adopted to generate additional data. The application of SMOTE improves the average accuracy by ~250% in the safety factor range of 1.8~2.0. The results demonstrate that SMOTE algorithm improves the accuracy of classification algorithms when applied to geotechnical data.

보안관리 및 위험분석을 위한 분류체계, 평가기준 및 평가스케일의 조사연구

  • 최상수;방영환;최성자;이강수
    • Review of KIISC
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    • v.13 no.3
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    • pp.38-49
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    • 2003
  • 보안관리, 위험분석 및 PP의 개발 방법(또는 지침, 표준)을 개발하기 위해서는 공통적으로 자산, 위협 및 취약성의 분류체계, 평가기준 및 평가스케일을 정의해야한다. 본 논문에서는 이 분야의 각종 방법들로부터 분류체계, 평가기준 및 평가스케일을 조사 연구하였다. 본 결과는 새로운 방법을 개발할 때 활용될 수 있을 것이다.

Effects of Risk Characteristic and Risk Perception on Risk Severity of Natural Disaster (자연재해에 대한 위험특성과 위험인식이 위험심각성에 미치는 효과)

  • Song, Hae-Ryong;Kim, Won-Je
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.13 no.4
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    • pp.198-207
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    • 2013
  • This study was to examine the effects of risk characteristic and risk perception on risk severity of natural disaster. The findings showed that the risk severity of natural disaster were classified into geographical disaster, storm and flood damage, drought damage. Typhoon among storm and flood damage showed high scores on risk severity of natural disaster. Moreover participants showed high scores on unfamiliar, undiscoverable, and unknown by scientific knowledge among risk characteristic of natural disaster. Second, risk characteristic was significantly correlated to risk perception. Third, risk characteristic influenced positively on risk severity of natural disaster. Especially, risk characteristic had great effect on storm and flood damage among natural disaster. Fourth, risk perception influenced positively on risk severity of natural disaster. Especially, risk perception had great effect on storm and flood damage among natural disaster.

Risk Analysis and Classification of Public-Private Partenership in Project Financing Process (민관합동형 PF사업의 단계별 리스크 분류 및 위험도분석)

  • Park, Hye-Sung;Kim, Sun-Kuk
    • Korean Journal of Construction Engineering and Management
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    • v.12 no.5
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    • pp.117-126
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    • 2011
  • With Public-private partnership PF (project financing) deals saw explosive increase in quantity since its introduction to Korea in 2001, but, met with severe recession in the fallouts of the financial crisis that hit the global economy in 2008. This study intends to identify the risk factors corresponding to issues of public-private partnership projects financing structure and classify and analyze them by project phase. Outcomes of this research are expected to help recognize risk factors in each project phase during project planning and develop risk control and mitigation strategy during project implementation.

Analysis of Landslide Hazard Area using Logistic Regression Analysis and AHP (Analytical Hierarchy Process) Approach (로지스틱 회귀분석 및 AHP 기법을 이용한 산사태 위험지역 분석)

  • Lee, Yong-jun;Park, Geun-Ae;Kim, Seong-Joon
    • KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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    • v.26 no.5D
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    • pp.861-867
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    • 2006
  • The objective of this study is to analyze the landslide hazard areas by combining LRA (Lgistic Regression Analysis) and AHP (Analytic Hierarchy Program) methods with Remote Sensing and GIS data in Anseong-si. In order to classify landslide hazard areas of seven levels, six topographic factors (slope, aspect, elevation, soil drain, soil depth, and land use) were used as input factors of LRA and AHP methods. As results, high-risk areas for landslide (1 and 2 levels) by LRA and AHP of its own were classified as 46.1% and 48.7%, respectively. A new method by applying weighting factors to the results of LRA and AHP was suggested. High-risk areas for landslide (1 and 2 levels) form the new method was classified as 58.9%.