• 제목/요약/키워드: 재해강도 분류모형

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머신러닝 기반의 재해 강도 단계 분류모형에 관한 연구 (On classification model of disaster severity level based on machine learning)

  • 이승민;왕원준;강유진;신성철;김형수;김수전
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.239-239
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    • 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.

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머신러닝 기법을 이용한 재해강도 분류모형 개발 (Development of disaster severity classification model using machine learning technique)

  • 이승민;백선욱;이준학;김경탁;김수전;김형수
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제56권4호
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    • pp.261-272
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    • 2023
  • 최근 급격한 도시화와 기후변화에 따라 재난에 의한 피해가 증가하고 있다. 국내 기상청에서는 표준 경보(주의보, 경보)를 전국적으로 통일된 표준 경보 기준(3시간 및 12시간 최대 누적강우량)에 따라 발령하여 재해에 따른 지역별, 재난 사상별 특성이 고려되지 않은 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 서울특별시, 인천광역시, 경기도의 호우·태풍에 대한 재해 피해액 및 누적강우량을 활용하여 대상지역별 재해강도에 따른 단계별 기준을 설정하고, 강우에 따라 발생할 수 있는 재해의 강도를 분류하는 모형을 개발하고자 하였다. 즉, 본 연구에서는 호우·태풍에 의한 재해 피해액 누적 분포 함수의 분위별로 재해강도의 범주(관심, 주의, 경계, 심각 단계)를 분류하였고, 재해강도의 범주에 따른 누적강우량 기준을 대상 지자체별로 제시하였다. 그리고 지자체별 재해강도 분류모형 개발을 위해 4가지(의사결정나무, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, XGBoost)의 머신러닝 모형을 활용하였는데 강우량, 누적강우량, 지속시간 최대 강우량(3시간, 12시간), 선행강우량을 독립변수로 이용하여 종속변수인 지자체별 재해강도를 분류하였다. 각 모형별 F1 점수를 이용한 정확도 평가 결과, 의사결정나무의 F1 점수가 0.56으로 가장 우수한 정확도를 보였다. 본 연구에서 제시한 머신러닝 기반 재해강도 분류모형을 활용하면 호우·태풍에 의한 재해에 대한 지자체별 위험 상태를 단계별로 파악할 수 있어, 재난 담당자들의 신속한 의사결정을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

탐진강 하구부의 홍수방어계획 수립을 위한 수리모델링 (Hydraulic Modeling for the Establishment of Flood Prevention Plan in Tamjin River Estuary)

  • 전계원;백남대;김민호;김영환
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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    • pp.599-599
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    • 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.

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HEC-RAS 모형을 이용한 밀양강 홍수추적모형 구축 (Construction of Flood Routing Model in Milyang River using HEC-RAS Model)

  • 김상호;김지성;김원;최규현
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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    • pp.340-340
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    • 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.

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호우 위험도 평가를 이용한 피해예측 (Damage Prediction Using Heavy Rain Risk Assessment)

  • 김종성;최창현;이종소;김형수
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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    • pp.154-154
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    • 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.

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극한기후지수를 이용한 다중 GCM 분류에 따른 미래 농어촌용수 필요수량 평가 (Assessment of future rural water requirements using GCMs by extreme climate indices)

  • 김용원;김진욱;우소영;김성준
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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    • pp.62-62
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    • 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.

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LSMAP을 활용한 기반암별 토사재해 위험도 비교 (Comparison of Sediment Disaster Risk Depending on Bedrock using LSMAP)

  • 최원일;최은화;전성곤
    • 한국지반신소재학회논문집
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    • 제16권3호
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    • pp.51-62
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    • 2017
  • 본 연구에서는 도심지 토사재해 예비중점관리대상지역 76개중 9개 지역을 연구 지역으로 선정하였다. 연구 지역 은 기반암 특성별로 퇴적암류 3개 지역(경산시, 고흥군, 대구광역시), 화성암류 3개 지역(대전광역시, 세종특별자치시, 원주시), 변성암류 3개 지역(남양주시, 의왕시, 인제군)으로 분류하였으며, 9개 지역을 대상으로 지반정수 산정에 필요한 시험과 수목에 대한 뿌리 점착력, 수목하중을 예측 모형과 현장 조사를 통해 분석하였다. 강우시나리오(강우강도)는 부산 APEC 기후센터(APCC)에서 제공한 확률강우량을 적용하였으며, 9개 지역의 토사재해 위험도 예측은 TRIGRS와 LSMAP을 이용하였다. TRIGRS 예측 결과, 평균적으로 퇴적암류 지역의 위험지역은 30.45%, 화성암류 지역의 위험지역은 41.03%, 변성암류 지역의 위험지역은 45.04%로 검토되었다. 수관 밀도에 따른 뿌리 점착력과 수목하중을 고려한 LSMAP 예측 결과, 퇴적암류 지역의 위험지역은 1.34%, 화성암류 지역의 위험지역은 2.76%, 변성암류 지역의 위험지역은 1.64%로 검토되었다. TRIGRS를 이용한 분석보다 LSMAP을 통한 분석이 비교적 국소적으로 예측 가능한 것으로 검토되었다.

FR과 LR 앙상블 모형을 이용한 산사태 취약성 지도 제작 및 검증 (Landslide Susceptibility Mapping Using Ensemble FR and LR models at the Inje Area, Korea)

  • 김진수;박소영
    • 대한공간정보학회지
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    • 제25권1호
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    • pp.19-27
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    • 2017
  • 본 연구의 목적은 인제읍을 대상으로 빈도비와 로지스틱 회귀분석 모델을 통합한 앙상블 모델을 이용하여 산사태 취약성을 분석하고, 예측 정확도를 비교하는 것이다. 산사태 위치는 산사태 발생 전 후에 촬영된 항공사진을 이용하여 추출되었다. 추출된 총 422개의 산사태는 산사태 취약성 분석을 위해 훈련용 (70%)과 검증용 (30%) 자료로 랜덤하게 분류되었다. 산사태 관련인자는 고도, 경사도, 경사향, 배수로부터의 거리, 토양수분지수, 하천강도지수, 토질, 유효토심, 영급, 경급, 밀도, 임상 등 총 12개의 인자를 이용하였다. 산사태 및 산사태 관련인자는 공간데이터베이스로 구축된 뒤 빈도비와 앙상블 모델을 이용하여 산사태와 산사태 관련 인자 간 상관관계를 분석하였다. 그 결과를 바탕으로 각 모델별 산사태 취약성 지도를 작성하였고, relative operating characteristics(ROC) 곡선을 이용하여 예측 정확도를 검증 및 비교하였다. 분석 결과, 앙상블 모델에 의해 작성된 산사태 취약성 지도는 75.2%의 예측 정확도를 보였고, 이 결과는 빈도비 모델에 의해 작성된 산사태 취약성 지도와 비교하여 예측 정확도가 약 2% 향상된 것으로 나타났다. 본 연구에서 작성된 산사태 취약성 지도는 향후 효과적인 토지이용 계획을 수립하고, 재난재해로 인한 피해를 경감시키는데 활용 가능할 것으로 판단된다.