• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권4호
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• pp.797-810
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• 2017

한반도는 매년 태풍의 위험에 노출되어 있다. 태풍은 강풍과 강우가 동반되는 열대성 저기압으로 사회 경제적으로 막대한 피해를 유발한다. 현재의 자연재해 경고 시스템은 풍속과 강우를 구분하여 위험을 감지토록 설계되어 강풍과 폭우를 동반한 태풍의 위험을 경고하는데 한계점이 존재한다. 코플라모형은 확률변수들 사이의 복잡한 의존성 구조를 파악하기 위해 단변량분포의 집합을 다변량분포로 연결하는 모형으로 강우, 홍수, 가뭄 등의 분야에서 활발하게 연구되고 있다. 본 연구에서는 한반도에서 태풍에 가장 많이 노출된 도시인 부산과 제주도의 기상 관측소 (ASOS)에서 수집된 1904년 4월 9일부터 2015년 12월 31일까지 일강수량 (precipitation), 일최대풍속 (maximum wind speed) 자료를 이용하였다. 각 변수의 주변부확률을 추정하기 위해 두꺼운 꼬리 분포인 로그정규분포, 감마분포, 와이블분포를 고려하였다. 주변부 확률분포의 적합성검정은 Kolmogorov-Smirnov와 Cramervon-Mises, Anderson-Darling 검정통계량을 이용하였다. 코플라모형을 위해 순위를 기반으로 한 유사자료 (pseudo observation)를 생성하여 두 변수 간 의존성을 추정하였다. 강풍과 폭우의 의존성을 설명하기 위한 코플라모형으로 타원형, 나선형, 극단치 코플라모형이 고려되었다. 코플라모형의 적합성은 Cramer-von-Mises로 검정하였고, 교차검증을 통해 최적모형을 선택하였다. 연구결과 일강우량과 풍속의 주변부 확률분포로 대부분 로그정규분포가 적합하였다. 부산의 일평균풍속에 따른 일강우량은 t 코플라, 일최대풍속에 따른 일강우량은 Clayton 코플라가 최적모형으로 선정되었다. 제주도의 일최대풍속에 따른 일강우량은 정규코플라, 일강우량에 따른 일평균풍속은 Frank 코플라, 일강우량에 따른 일최대풍속은 Husler-Reiss 코플라가 최적모형으로 선택되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.183-185
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• 2015

최근 기계학습기반 빅데이터 분석이 많은 주목을 받으며 축산분야에도 다양한 기계학습 방안들이 적용되고 있다. 많은 양의 생체데이터와 환경데이터에 기계학습기법을 적용하여 분석함으로써 이전에는 발견하지 못했던 새로운 사실들을 밝혀낼 수 있다. 본 연구에서는 실험돈사에서 수집된 데이터를 기반으로 비육돈의 비율일당증체를 예측하는 방안에 대해서 다루었다. 비율일당증체 예측을 위해서 매일 측정된 온도/습도/이산화탄소/풍속의 일평균/일최소/일최대 데이터(환경데이터)과 비율일당증체(생체데이터)를 이용하였고, 트리기반 알고리즘을 사용하여 비율일당증체 예측수식을 도출하였다. 이를 통해 평균 온도가 비율일당증체에 가장 큰 영향을 미치는 요소인 것을 보였다. 본 연구의 결과는 각 양돈농가에서 비육돈의 성장을 예측하는데 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.341-345
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• 2018

우리나라는 전 국토의 70%가 산지이고 하천경사가 다른 나라에 비해 상대적으로 급하여 홍수 관리에 매우 불리한 조건을 가지고 있으며, 특히 홍수기간의 집중호우 및 돌발홍수는 인명과 재산의 막대한 피해를 입히고 있다. 최근은 기후변화로 인하여 극심한 홍수, 가뭄 등 재해의 발생빈도가 증가하는 추세로 기후변화의 영향을 최소화할 수 있는 수재해 방재관리가 필요한 상황이다. 중 대하천의 경우에는 비교적 수재해 방재관리가 잘 이루어지고 있으나, 소하천(일부 중하천 포함)의 경우에는 취약한 구조를 보이고 있다. 특히 홍수기간(7월~9월)의 인명과 재산의 피해는 주로 소하천 위주로 발생하고 있으며, 사전 사후의 체계적인 대응이 이루어지지 못하고 있다. 수재해 방재관리를 위해서는 일차적으로 수문자료의 획득에 있으며, 그 이후 해당 유역에 적합한 수재해 대응을 위한 체계적인 방법론과 방재시스템 개발 운영이 수반되어야 안전한 방재관리를 할 수 있다. 따라서 수재해 방재관리 체계를 구축하기 위해서는 중 소규모 유역 단위를 대상으로 지속적이고 신뢰성 있는 자료의 획득과 축적이 중요하므로 중 소규모 유역 단위의 대표성 있는 시험유역의 운영은 매우 의미가 있다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 한국건설기술연구원에서 운영하는 차탄천 유역(유역면적 $190.64km^2$, 유로경사 0.96%, 경기도 연천군 소재)의 신뢰성 높은 2017년 관측자료를 이용하여 강우특성, 유출특성, 증발산량 등 수문특성을 분석하였으며, 과거 관측결과와 비교하였다. 강우특성 분석으로는 호우사상 분리, 주요 호우사상 분석, 지속기간별 최대강우량, 시간분포 등이 있다. 2017년은 2016년보다 최대 강우지속기간과 평균 강우지속기간은 크게, 최대 강우강도는 작게, 평균 강우강도는 크게 나타나는 호우의 특징을 보이고 있다. 2017년의 하천유출률은 강우량 대비 53.1%(장진교, 유역출구)와 60.4%(보막교, 중간소유역)로 과거 5년간의 평균 유출률인 장진교(52.4%)와 4년간의 평균유출률인 보막교(58.8%)와 비슷한 값을 보인다. 강우유출특성 분석결과 연간 강우량은 다소 적었지만, 평균 강우강도의 증가에 기인하여 2017년의 연간 하천유출량은 2016년보다 장진교는 약 39.5%의 증가와 보막교는 약 2.9% 감소가 하였다. 수문학적 동질성 갖는 유역에서 하천유출량의 차이는 강우량 발생 시기(2016년의 경우는 10월에 215.7mm의 강우량 발생)와 토지이용(중 하류부 농경지 발달)의 차이에 기인한다고 볼 수 있다. 그리고 2017년의 증발산량은 강우량 대비 장진교는 38.4%, 보막교 35.1%로 2016년 장진교의 50.1%보다는 감소하고, 보막교의 35.4%와는 비슷한 값을 보인다. 온도, 습도, 풍속, 일조시간에 영향을 받는 증발산량은 2016년 대비 기온(일최고/일최저)의 감소(90.6%) 습도(일최대/일평균/일최저)의 감소(98.5%), 일평균 풍속의 감소(54.7%)에 기인하여 적은 증발산량을 보이는 것으로 분석되었다. 이와 같이 산정된 수문자료는 수재해 방재를 위한 기초자료로 매우 유용하게 활용되므로 지속적인 시험유역의 운영은 매우 필요하다.