수자원관리에 있어서 미래시구간에 대한 유량예측은 수자원시스템운영자에게 있어서 의사결정에 결정적인 영향을 미치는 가장 중요한 요소 중의 하나이다. 효율적 물배분이나 발전 등의 이수활동을 위해서 최소 월단위 이상의 장기유량예측이 필요하며, 이를 위해서는 강우예측이 선행되어야 하는데, 본 연구에서는 통합 실시간 물관리 운영시스템을 위한 중장기 유량예측을 목표로 방법론을 제시하고자 한다. 중장기 유량예측을 수행하는 대표적인 방법 중의 하나는 앙상블 유량예측(ESP; Ensemble Streamflow Prediction) 기법이다. ESP란 현재의 유역상태를 초기조건으로 사용하고 과거의 온도나 강수 등의 시계열앙상블을 모형입력으로 이용해서 강우-유출모형을 통하여 유출량을 예측하는 기법이다. ESP는 결국 현재의 유역상태와 유역에서의 과거강우관측기록, 미래강우예측에 대한 정보를 조합하여 그에 따른 유출앙상블을 생산해 내게 된다. 유출앙상블은 각 앙상블 트레이스가 갖게 되는 가중치에 따라 확률분포를 달리 갖게 되고 경우에 따라서는 유량으로부터 2차적으로 유도되는 변수들의 확률분포로 전이되기도 한다. 기존의 ESP 이론은 미국 NWS의 범주형 확률예보를 근간으로 하고 있어, 이를 국내 환경에 그대로 적용시키기에 어려움이 있어 왔다. 따라서 본 연구에서는 국내 기상청의 월간 강수전망을 이용하고, 이러한 정보의 특성에 맞는 ESP기법을 제시하였다. 더 나아가 중장기 수자원운영을 위한 일단위 월강수시나리오 구성을 위해서 수치예보와 월강수전망을 조합하여 ESP를 사용하는 기법을 제시하였다.
재난발생 위험은 불확실성을 내포하고 있으며, 이러한 불확실성 요인을 줄이고 사전에 소멸시키는 일은 매우 중요한 사항이 될 수 있다. 또한 재난관리 관점에서 그것이 발생했을 때 어떤 식으로 대응할지에 대한 과정이 체계적으로 갖추어져 있어야 하며, 복구 및 재발 방지를 위한 지속적인 노력이 수반될 필요성이 있다. 본 연구에서는 기후정보를 활용한 중장기 수문예측을 실시하고 통합홍수위험평가 시스템 구축을 통한 홍수위험도 분석을 실시하였다. 이를 위하여 우리나라 243개 지자체를 대상으로 홍수관련 위해성, 노출성, 취약성 자료를 수집하여 표준화하였으며, 전문가 Delphi-AHP 설문조사 분석을 통하여 가중치를 적용하고 위험도를 예측 평가하였다. 이러한 중장기 위험 예측 정보는 한 달 또는 수개월 전에 지자체 행정력을 집중 및 분산시키고, 수재해(홍수/가뭄 등) 위험관리 계획 수립이 가능하여 재난관리자에게 유용한 정보로 활용될 수 있을 것이다. 또한 재난의 생애주기(Life Cycle)별 예방, 대비, 대응, 복구 단계에 따라 사전과 사후에 가능한 주요 활동들을 구체화 할 수 있으며, 시간 스케일별 기후예측 정보를 활용한 재난관리 패러다임 전환과 골든타임 확보 등 수자원예측 분야 기술적 진보를 이룰 수 있을 것으로 기대한다. 향후 통계 역학 모형 기반 중 장기 예측 정보의 신뢰도가 향상 된다면 보다 다양한 분야 예측 정보 서비스 및 활용이 가능할 것이다.
본 논문에서는 Multi-Step Time Series의 세 가지 전략을 비교 분석하기 위해 LGBM, MLP, LSTM, GRU를 사용하여 농산물 중장기 가격 예측에 대한 최적의 모형을 제안한다. 제안 모형은 다각도로 전략을 선택하여 모델과 전략간 최적의 조합을 찾도록 설계되었다. 기존 농산물 가격 예측 연구에서는 전통 계량경제 모델인 ARIMA를 비롯하여 LSTM 계열 모델이 주로 사용된 반면 Multi-Step Time Series 관련 농산물 가격 예측 연구는 매우 제한적이다. 본 연구에서는 농산물 가격의 변동성 정도에 따라 두 개의 기간으로 나누어 실험을 진행하였으며, Direct, Hybrid, Multiple Outputs 등 세 전략의 중장기 가격 예측 결과 Hybrid 접근법이 상대적으로 우수한 성능을 보였다.본 연구 결과는 중장기 일별 가격 예측을 고도화할 수 있는 효과적인 대안을 제시한다는 측면에서 학술적, 실무적 의의를 갖는다.
지능형 교통체계 시스템으로 인해 보다 신뢰성 있는 교통자료의 취득이 용이해졌으며, 실시간 통행시간 예측을 통한 경로정보 제공 및 중장기 통행시간 예측 등의 정보제공 서비스의 활용성이 높아짐에 따라 정확하고 신뢰성 있는 정보에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 안개 발생 시 정확한 교통정보를 제공하기 위하여 안개 발생에 따른 속도패턴 변화를 분석하였으며, 분석결과를 기반으로 하여 안개 시 통행속도 중장기 예측전략을 개발하였다. 서울시 교통정보센터에서 수집된 2009-2013년 올림픽대로 링크 속도자료와 83건의 안개 발생 정보를 이용하여 분석을 수행하였다. 분석결과, 옅은 안개가 발생한 경우 맑은 기상 시의 속도보다 평균 약 2.92kph 감소하는 것으로 나타났으며, 짙은 안개의 경우 평균 5.36kph의 속도가 감소하는 것으로 나타났다. 통행속도 중장기 예측은 과거 패턴 개수를 다양한 범위로 적용하여 분석한 결과, 평균 절대적 백분율 오차(MAPE: Mean Absolute Percentage Error)는 14.11-16.31%로 나타났으며, 중장기 예측 전략수립을 위한 적정 과거 패턴 개수는 30-45개로 도출되었다. 본 연구에서 제시한 연구 결과는 교통정보 제공 시 보다 정확한 정보를 제공하여 사전 혼잡관리를 위한 교통관리전략을 수립하는 등 도로교통 운영 및 관리 에 효율적으로 활용 할 수 있을 것으로 기대된다.
중장기 수요예측을 위해 자주 사용되는 방법으로 확산모형과 성장곡선모형을 들 수 있다. 본 논문에서는 이들 방법론의 성격 및 실제 적용에 있어 모수추정에 따른 문제점들을 살펴보고, 모수추정을 효율적으로 수행하기 위한 전략을 제시한다. 또한 실제 자료에 각 방법론들을 적용하여 예측결과를 비교한다.
본 논문에서는 계량경제학적인 유가예측 모형과 전문가시스템을 결합한 중장기 유가예측 시스템을 설계 및 구현하였다. 즉, 계량 데이터를 기초로 유가예측 모형을 구성하고, 산유국 동향과 OPEC 정책 등과 같은 비계량적인 요인에 대한 실무자의 경험적인 지식은 지식베이스로 구축함으로써, 유가예측과 관련된 다양한 요인들을 폭넓게 고려할 수 있는 통합된 시스템을 개발하였다. 유가예측 모형으로는 수급과 대표 유종의 유가예측을 위한 동태적 선형연립 모형과 유종간 가격차를 예측하기 위한 Fully Modified 공적분 회귀분석 모형을 구성하였으며, 유가예측 모형에서 반영하기 어려운 산유국 동향, OPEC 정책, 선물시장 동향 등은 실무자의 경험적인 지식을 바탕으로 시스템 예측변수로 설정하여 유가예측에 반영되도록 지식베이스를 구축하였다. 또한, 본 시스템은 유가예측 이외에 석유 수급을 전망하고, 유가 및 수급과 관련된 관련 다양한 정보를 제공하고 관리하는 기능을 제공한다.
수문학 분야에서 중장기 유출량 예측은 입력변수의 불확실성 등으로 인하여 확률론적 방법을 사용하는 것이 바람직한 것으로 알려져 왔다. 본 연구에서는 금강유역을 대상으로 구성된 바 있는 RRFS-ESP 시스템에 PDF-ratio 방법을 기반으로한 사전처리기능을 장착하여 보다 효율적인 중장기 예측시스템으로의 확장을 시도하여 보았다. 이를 위하여 기상청에서 제공하는 확률기상정보를 이용하여 가중치를 산정하고 이를 기반으로 시나리오별 예측확률을 갱신하였다. 예측결과에 대하여 각 기법별 예측점수를 산정하여 본 결과 우선 ESP 기법에 의한 예측점수의 평균이 초보예측 점수를 상회하여 본 연구에서 구성한 RRFS-ESP 시스템의 적용성을 확인할 수 있었다. 또한 확률기상전망을 이용하여 갱신한 유입량 시나리오의 예측점수가 ESP 기법에 의한 예측점수를 상회하고 있음을 확인할 수 있어 ESP 기법에 의한 예측결과를 확률기상전망을 이용하여 갱신할 경우 예측 정확도를 보다 개선시킬 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구는 시뮬레이션 기반의 중장기 기술예측 방법론에 대해서 다룬다. 먼저 전문가 집단을 상대로 한 델파이 조사를 통해 미래의 신기술들의 출현 시점과 기술들간의 영향 관계에 대한 데이터를 수집한 후, 취득한 데이터를 활용하여 미래에 개발되어야 하는 신기술들 중에서 핵심기술을 도출하는 새로운 방법론을 제시한다. 일반적인 델파이 조사가 기술 출현에 대한 일정 시점의 예측치만을 제공하는데 반해, 본 연구에서는 시뮬레이션 알고리즘을 통해 기술 출현 시기에 대한 범위를 도출하고, 이를 기초로 핵심기술을 정의한다. 미래에 개발될 기술들의 출현 시점 뿐 만 아니라 핵심 기술에 대한 정보도 함께 도출함으로써, 연구개발 담당자 및 중장기 프로젝트 관리자들에게 자원배분과 관련한 정보를 제공하여 그들의 의사결정을 도울 수 있을 것으로 기대된다.
중장기 기후예보는 기후역학모형의 비약적인 발전과 ENSO등의 기후현상에 대한 규명으로, 전세계적으로 정확성이 크게 향상되고 있어 중장기 유량예측의 중요한 실마리가 되고 있다. 본 연구에서는 우선 중장기 유량예측 향상을 위하여 국내에서 사용 가능한 기후정보, 즉 월간산업기상정보와 GDAPS(Global Data Assimilation and Prediction System)를 조사하고 그 정확성을 평가하였다. 월간산업기상정보와 GDAPS의 순별 예보에서 모두 초보예측보다 정확하였고 특히 갈수기보다는 홍수기에 정확성이 더 높게 나와 이 기간에는 기후예보로서 유효함을 확인하였다. 다음으로 기후예보를 이용하여 충주댐 유역에 대하여 유량예측을 수행하였다. 월간산업기상정보에서는 전체 시나리오, 교집합 시나리오, 합집합 시나리오로 나누어 유량예측에 적용하였다. 세 경우 모두 초보예측보다 평균예측점수가 높아 예측으로서 유효하였으며, 특히 홍수기에 교집합 및 합집합 시나리오의 평균예측점수가 전체 시나리오보다 높게 나타났다. GDAPS를 이용한 순별 유량예측의 경우에도 역시 갈수기보다 홍소기에 더 높은 정확성이 나타났다. 따라서 본 연구에서는 홍수기에 보다 정확한 기후예보를 사용하여 기상학적 불확실성을 줄인다면 월 유량예측의 정확성을 향상시킬 수 있음을 증명하였다.
이상 기후로 인한 집중호우, 폭우로 홍수 피해의 규모가 커지고 있다. 이러한 기후변동에 따른 불확실성 증가로 홍수 발생의 예측 및 대비가 어려운 실정이다. 이를 위해 홍수를 유발하는 전조 기후 패턴을 찾아낼 수 있다면 중장기 홍수 선행예측을 통한 대비가 가능하다. 본 연구에서는 인공지능 기법을 활용하여 홍수 발생 시의 기후패턴을 학습시키고 홍수 유발 기후패턴을 판별하는 알고리즘을 개발하고자 하였다. 이를 바탕으로 국내 홍수 발생에 영향을 미치는 기후패턴을 사전에 감지하여 중장기 홍수 예측의 기초자료를 제시하였다. 본 연구에서 제시된 기법을 분석한 결과, 홍수 예측 선행시간을 확보하는데 활용이 가능함을 확인하였으며 향후 국제협력사업 등을 통해 저개발 국가의 홍수 재난 대응에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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