• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.239-239
• /
• 2023

최근 도시화 및 기후변화에 따른 재난의 피해가 증가하고 있다. 국내 기상청에서는 호우 및 태풍에 대한 예·경보(주의보, 경보)를 전국적으로 통일된 기준(3시간, 12시간 누적강우량)에 따라 발령하고 있다. 이에 따라 현재 예·경보 기준에는 피해가 발생한 사상에 대한 지역별 특성이 고려되지 않는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 서울특별시, 인천광역시, 경기도의 호우 및 태풍에 대한 재해사상별 발생한 피해액 및 누적강우량을 활용하여 재해강도의 단계별 기준을 수립하고, 입력자료로 관측된 강우값을 활용하여 발생할 수 있는 재해의 발생 강도를 분류하는 모형을 개발하고자 하였다. 본 연구에서는 호우 및 태풍에 의한 재해 피해액의 분위별로 재해강도 단계(관심, 주의, 경계, 심각)를 분류하였고, 재해강도 단계에 따른 누적강우량 기준을 지자체별로 제시하였으며, 분류한 재해의 강도 단계를 모형의 종속변수로 활용하였다. 재해피해가 발생하지 않은 무강우 지속시간을 산정하여 호우 사상을 분류하였다. 지자체별로 재해 발생강도 분류 모형 개발을 위하여 머신러닝 모형 4가지(의사결정나무, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, XGBoost)를 활용하였다. 본 연구에서 분류한 피해가 발생하지 않은 호우사상 및 피해가 발생한 사상별로 강우량, 지속시간 최대 강우량(3시간, 12시간), 선행강우량, 누적강우량을 독립변수로 입력하여 종속변수인 재해 발생 강도를 분류하였다. 각 모형별로 F1 Score를 이용한 정확도 평가 결과, 의사결정나무의 F1 Score가 평균 0.56으로 가장 우수한 정확도를 가지는 것으로 평가되었다. 본 연구에서 제시하는 머신러닝 기반 재해 발생 강도 분류모형을 활용하면 호우 및 태풍에 의한 재해에 대하여 지자체별로 재해 발생 강도를 단계별로 파악할 수 있어, 재난 담당자들의 의사결정을 위한 참고 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.56 no.4
• /
• pp.261-272
• /
• 2023

In recent years, natural disasters such as heavy rainfall and typhoons have occurred more frequently, and their severity has increased due to climate change. The Korea Meteorological Administration (KMA) currently uses the same criteria for all regions in Korea for watch and warning based on the maximum cumulative rainfall with durations of 3-hour and 12-hour to reduce damage. However, KMA's criteria do not consider the regional characteristics of damages caused by heavy rainfall and typhoon events. In this regard, it is necessary to develop new criteria considering regional characteristics of damage and cumulative rainfalls in durations, establishing four stages: blue, yellow, orange, and red. A classification model, called DSCM (Disaster Severity Classification Model), for the four-stage disaster severity was developed using four machine learning models (Decision Tree, Support Vector Machine, Random Forest, and XGBoost). This study applied DSCM to local governments of Seoul, Incheon, and Gyeonggi Province province. To develop DSCM, we used data on rainfall, cumulative rainfall, maximum rainfalls for durations of 3-hour and 12-hour, and antecedent rainfall as independent variables, and a 4-class damage scale for heavy rain damage and typhoon damage for each local government as dependent variables. As a result, the Decision Tree model had the highest accuracy with an F1-Score of 0.56. We believe that this developed DSCM can help identify disaster risk at each stage and contribute to reducing damage through efficient disaster management for local governments based on specific events.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2015.05a
• /
• pp.599-599
• /
• 2015

최근 지구온난화로 인한 기후변화로 자연재해의 형태는 점차 대형화, 다양화 되고 있는 추세이다. 이와 같이 기후변화에 의한 강도 높은 국지성 집중호우의 영향으로 막대한 인명 및 재산 피해를 주고 있으며, 이를 최소화하기 위한 대안을 마련하기 위해서는 정확한 홍수량 산정과 홍수방지 시설물들이 필요하다. 본 연구에서는 탐진강 하구부의 홍수방어계획 수립을 위해 가상의 분수로 설치 유무에 따른 수리특성을 비교 분석하고자 HEC-RAS모형과 RMA-2모형을 적용하여 모델링을 수행하였다. 먼저 1차원 수리모형인 HEC-RAS모형을 이용하여 탐진강 본류의 홍수위 저하 효과를 검토한 결과 현 상태와 비교했을 때 분수로 설치 시 홍수위가 최대 0.35m저하 되는 것으로 분석되었다. 2차원 수리모형인 RMA-2모형을 적용하기 위해 유한요소망을 구축하고 탐진강 본류 및 분수로의 흐름특성을 분석하였다. 그 결과 분수로 분류 후 탐진강 본류의 유속 및 수위가 저하되는 것으로 나타났으며, 분수로의 유속은 대체적으로 3.0m/s이하로 분석되었다. 분수로 설치 시 탐진강 본류의 홍수량이 일부 감소하나 유사이송능력도 함께 감소하여, 탐진강 하구부 하상퇴적이 예상됨으로 향후 추가적인 연구를 통해 합리적인 홍수방어계획을 제시할 예정이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2015.05a
• /
• pp.340-340
• /
• 2015

기상이변에 따른 강우강도의 증가는 국지성 집중호우로 나타나게 되고, 이러한 강우양상은 하천에서의 홍수위 증가로 나타나 여러 가지 하천재해가 발생하게 된다. 본 연구에서는 대하천으로 유입되는 지류 합류부에서의 수리학적 특성을 살펴보기 위한 사전 연구로 비교적 규모가 큰 지류하천에 대한 부정류 모의를 수행할 수 있는 홍수추적모형을 구축하였다. 대상 하천은 지류 내 하도가 루프의 형태를 띠고 있는 밀양강을 대상으로 선정하였다. 낙동강의 제1지류인 밀양강에서 낙동강 합류부로부터 30.74 km 상류에 위치한 밀양강의 상동수위관측소를 상류단으로 선정하고 낙동강과 합류하는 밀양강 하류단을 대상구간으로 선정하였다. 상류 경계단인 상동수위관측소에서 측정된 수위자료는 유량자료로 환산하여 상류단 경계조건으로 사용하였으며, 하류단 경계조건은 낙동강 본류의 수산교 수위관측소와 삼랑진 수위관측소에서 측정된 수위자료를 밀양강 합류부까지의 거리 보정을 통해 밀양강 하류단의 수위자료로 사용하였다. 그림 1은 밀양강의 상동수위관측소에서부터 낙동강 합류부까지 구간에 대한 모식도를 나타내고 있으며, 그림 2는 밀양1 지점에 대한 모의결과를 나타내고 있다. 단장천 유입 이후 밀양강 본류가 두 개의 루프형으로 분류되었다가 다시 합류하는 하도의 형태를 가지고 있어 보다 복잡한 검증과정이 요구되었다. 본 연구에서 구축된 밀양강에 대한 수리학적 해석모형은 지류 합류부에서의 배수영향에 의한 수리특성을 분석하는데 활용될 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2017.05a
• /
• pp.154-154
• /
• 2017

전 세계적인 기후변동과 기후변화의 영향으로 대규모 인명 및 재산피해를 유발하는 자연재난의 빈도와 강도가 증가하고 있다. 이렇게 변화하는 상황에서 효율적인 대책을 수립하기 위해서는 재해에 노출된 특성을 지역적 특성과 함께 고려하여 지역별로 재해에 위험한 정도를 평가하는 것이 선행되어지고, 재난 피해 발생전에 피해 지역 및 범위를 예측하는 것이 필요하다고 판단된다. 따라서 본 연구에서는 국내 자연재난 피해의 65% 이상을 차지하는 호우피해를 대상으로 PSR(Pressure-State-Response) 구조를 이용하여 호우피해위험지수(Heavy rain Damage Risk Index, HDRI)를 제안하여 호우 위험도를 평가하고자하였다. 또한 도출된 지역별 위험등급에 따른 호우피해 예측함수를 개발하여 재해발생 전에 개략적인 피해의 범위를 예측하고자 하였다. 먼저 지역별 호우 위험도 평가를 위해 압력지표, 현상지표, 대책지표를 구축하고, 주성분분석을 이용하여 평가지표를 결정하였다. 결정된 평가지표를 동일한 가중치를 부여하여 호우피해위험지수를 도출하였다. 분석결과, 경기도 31개 지자체 중에서 가장 안전한 1등급인 지자체는 15개의 지자체로 나타났으며, 2등급인 지자체는 7개, 3등급인 지자체는 9개로 분류되었다. 지자체별 호우 위험도 등급에 따라서 재해기간별 총강우량, 재해일수, 선행강우량(1~5일), 지속시간별 최대강우량(1~24시간) 등의 자료를 설명변수로 구축하였고, 다중회귀모형과 주성분분석을 활용하여 예측함수를 개발하였다. 등급별 호우피해 예측함수는 N-RMSE가 12~18%로 호우피해를 적절하게 예측하는 것으로 평가되었다. 본 연구를 통해 지자체별 호우피해위험도 등급을 파악 할 수 있으며, 평가된 호우피해위험도 등급별로 호우피해 예측함수 개발을 통해 사전에 호우피해 발생 및 규모를 파악할 수 있게 되었다. 따라서 본 연구의 결과는 각 지자체 및 관련 부처에서 효과적인 방재체계를 수립하는데 있어 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2020.06a
• /
• pp.62-62
• /
• 2020

기후변화에 따른 기온과 강수량 등 기상조건의 변화로 인하여 기상·자연재해뿐만 아니라 작물의 수확량 감소, 병해충 및 잡초 발생의 증가, 흙과 물의 부족, 재배 적지의 변화와 같은 농업인프라 또한 기후변화의 피해가 발생하고 있다. 농업수자원 측면에서, 농어촌용수는 자연적으로 내리는 강우를 직접 작물성장에 사용하기 때문에 기후변화에 특히 민감하다. 또한 기온의 변화는 농업용 저수지의 증발량 및 유입량의 변화를 일으키며 이러한 변화는 곧 저수위 및 저수량의 변화를 유발하여 농업·농촌 수자원 관리의 어려움으로 이어질 것으로 판단된다. 이에 따라, 기후변화에 따라 예상되는 대규모 자연재해를 대비하고 기후변화에 효율적으로 대처하기 위해서는 체계적이고 과학적인 기상·기후 정보의 활용이 중요하며 기후변화로 인한 농업 기상재해 최소화를 위해서는 다양한 기후변화 시나리오를 활용하여 미래 기상·기후의 변화에 대한 경향성 분석 및 예측을 통한 영향 평가가 필요하다. 본 연구는 전국 농어촌용수구역 517개 용수구역 중 접경·도시·도서지역을 제외한 511개 용수구역을 대상으로 증발산량 산정이 가능한 RCP 8.5 기후변화 시나리오 9개를 지역별로 상대적인 기후사상의 크기와 빈도 및 강도 정량적으로 평가할 수 있는 STARDEX 극한지수를 적용하여 시나리오의 미래 기상전망을 실시하였다. 기상전망 결과를 이용하여 Kendall-Tau 검정을 통해 시나리오의 순위를 적용하여 각 시나리오의 미래기후변화의 상대적인 정도를 평가하였고, 9개의 기후변화 시나리오를 DIROM(Daily Irrigation Reservoir Operation Model) 모형에 적용하여 기후변화 시나리오의 높은 불확실성을 고려한 미래 농어촌용수구역의 농어촌용수 필요수량 변화를 지역적으로 분석하고 미래 농어촌용수량의 최대·최소 변화 범위를 제시하였다.

• Journal of the Korean Geosynthetics Society
• /
• v.16 no.3
• /
• pp.51-62
• /
• 2017

For the purpose of the study, of the 76 areas subject to preliminary concentrated management on sediment disaster in the downtown area, 9 areas were selected as research areas. They were classified into three stratified rock areas (Gyeongsan City, Goheung-gun and Daegu Metropolitan City), three igneous rock areas (Daejeon City, Sejong Special Self-Governing City and Wonju City) and three metamorphic rock areas (Namyangju City, Uiwang City and Inje District) according to the characteristics of the bedrock in the research areas. As for the 9 areas, analyses were conducted based on tests required to calculate soil characteristics, a predictive model for root adhesive power, loading of trees and on-the-spot research. As for a rainfall scenario (rainfall intensity), the probability of rainfall was applied as offered by APEC Climate Center (APCC) in Busan. As for the prediction of landslide risks in the 9 areas, TRIGRS and LSMAP were applied. As a result of TRIGRIS prediction, the risk rate was recorded 30.45% in stratified rock areas, 41.03% in igneous rock areas and 45.04% in metamorphic rock areas on average. As a result of LSMAP prediction based on root cohesion and the weight of trees according to crown density, it turned out to a 1.34% risk rate in the stratified rock areas, 2.76% in the igneous rock areas and 1.64% in the metamorphic rock areas. Analysis through LSMAP was considered to be relatively local predictive rather than analysis using TRIGRS.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
• /
• v.25 no.1
• /
• pp.19-27
• /
• 2017

This research was aimed to analyze landslide susceptibility and compare the prediction accuracy using ensemble frequency ratio (FR) and logistic regression at the Inje area, Korea. The landslide locations were identified with the before and after aerial photographs of landslide occurrence that were randomly selected for training (70%) and validation (30%). The total twelve landslide-related factors were elevation, slope, aspect, distance to drainage, topographic wetness index, stream power index, soil texture, soil sickness, timber age, timber diameter, timber density, and timber type. The spatial relationship between landslide occurrence and landslide-related factors was analyzed using FR and ensemble model. The produced LSI maps were validated and compared using relative operating characteristics (ROC) curve. The prediction accuracy of produced ensemble LSI map was about 2% higher than FR LSI map. The LSI map produced in this research could be used to establish land use planning and mitigate the damages caused by disaster.