• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.374-374
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• 2021

최근 우리나라에도 대설로 인한 피해가 발생하고 있으며, 피해의 대부분은 강설 발생 이후 남아 있는 적설량이 주된 원인이 되고 있다. 적설량에 대한 예측은 대설피해에 대응하기 위한 중요한 정보이다. 따라서 본 연구에서는 융설량에 영향을 미칠것으로 판단되는 적설량, 기온, 습도, 일사량을 반영하여 일일 융설량을 모의하는 다중회귀모형을 구성하였다. 모형은 2000년부터 2020년까지의 강설 사상을 대상으로 구축하였으며, 2021년에 발생한 광주, 대관령, 목포, 서산, 전주 지역의 강설 사상에 적용하였다. 분석 대상 지역의 평균 적설량은 7.41 cm로 나타났으며, 평균 RMSE는 1.64 cm가 발생하였다. 오차의 원인으로는 적설량이 1 cm 미만 감소했을 경우, 바람이나 승화의 영향이 상대적으로 크게 작용할 수 있으나, 본 연구에 이용된 함수는 바람과 증발산 등이 고려되지 않았다. 또한, 회귀계수 결정에서 급격한 온도 변화를 능동적으로 반영하기 어려워 급상승한 온도나 매우 낮은 온도에 오차가 더 크게 나타난다. 따라서, 본 함수를 통하여 융설 깊이를 예측하기 위해서는 매우 높은 온도나, 매우 낮은 온도에서의 영향을 통제할 수 있는 변수 또는 상수를 추가할 필요가 있는 것으로 판단된다. 또한 초기 강설 당시의 기온과 습도 등에 따라, 눈의 결정이 달라지고, 이에 따라 융설에도 영향을 미칠 수 있다는 점을 이해하여, 초기 적설에 대한 변수도 고려되어야 할 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.189-189
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• 2021

최근 기후변화로 인한 가뭄, 홍수 등의 기상재해 발생빈도가 증가함에 따라 저수지의 용수공급 안정성이 감소하고 있다. 우리나라 농업용수는 총 수자원 이용량의 48%를 차지하고 있으며 영농활동의 필수 자원으로 농업용 저수지의 용수공급에 크게 의존하고 있다. 하지만 유효저수용량을 기준으로 다목적댐과 비교하였을 때 농업용 저수지의 규모가 작으므로 가뭄이 발생하게 된다면 용수공급에 큰 어려움을 겪을 수 있다. 또한 농업용 저수지의 절반 이상이 준공년도가 70년 이상으로 농업용 저수지의 노후화가 심각한 상태이며 수문 실측자료가 부족하여 이수 측면의 활용성과 관련된 연구가 부족한 실정이다. 이에 따라 농업용 저수지의 안정적인 용수공급 및 이수 측면의 분석을 위해서는 농업용 저수지 상류의 정확도 높은 장기유출량 산정이 선행되어야 한다. 현재 농업용 저수지의 장기유출량 산정을 위해 사용되고 있는 DIROM 모형은 Sugawara의 TANK 모형을 우리나라 농업용 저수지의 유역 특성에 맞게 수정한 일별 유입량 모의 발생 모형이다. 그러나 DIROM 모형의 매개변수는 1980년대에 개발된 이후 현재까지 특별한 개선없이 사용되고 있다. 따라서 최근 우리나라의 기후 및 토지이용 특성이 변화함에 따라 유출 특성이 변화하였기 때문에 장기유출량 산정을 위한 매개변수 개선이 필요하다. 본 연구에서는 하천의 최상류에 위치한 수위 관측소의 유출량 자료를 활용하여 지역별 DIROM 모형의 매개변수를 추정하고, 추정된 매개변수를 활용하여 회귀식을 개발하고자 하였다. 개발된 회귀식의 검증을 위해 최근 수문자료 관측을 수행하기 시작한 농업용 저수지의 실측 수문자료를 활용하였다. 이를 통해 농업용 저수지의 안정적인 용수공급 및 저수지 관리를 통해 농업용수의 활용성을 개선할 수 있을 것이라 판단된다.

• 한국철도학회논문집
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• 제12권5호
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• pp.656-662
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• 2009

일반적으로 교통수단선택 모형은 이용자의 인구 및 개인통행특성 등을 반영한 수단별 선호도를 효용함수로 구축하여 분석하고 있다. 본 연구에서는 이용자의 출발지에 대한 공간적 연관성을 수단선택모형에 고려한 방법을 제시하였다. 이를 위하여 공간적 연관성을 포함하는 공간로지스틱 회귀모형을 고려하였다. 신뢰성있는 추정값을 얻기 위해 베이지안 기법을 적용하였으며 이 연구에서 제시한 방법론은 수단선호도 조사가 이루어지지 않은 지역에 대해서도 수단분담률을 추정할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.567-570
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• 2016

전력수요 예측은 설비투자, 수급 안정, 구매전력비 등에 직결되는 중요한 요소이며 국가 경제에 미치는 영향이 크다. 특히 인구가 밀집한 대도시의 경우 정치, 교육, 문화, 경제적 활동들이 전력사용과 밀접한 연관이 있어 안정적인 전력공급을 위한 정확한 전력수요 예측이 필요하다. 최근 평균기온 및 국내총생산을 독립변수로 활용하여 다중회귀모형을 구성한 연구가 전국 단위 전력수요 예측에 유용한 결과를 보여주었다. 하지만 좀 더 작은 단위 지역의 전력수요를 예측할 때에는 지역마다 제반 여건에 따른 전력사용 용도가 다르므로, 그 지역의 전력수요와 상관관계가 높은 다른 변수들을 함께 고려해야 할 필요가 있다. 본 논문은 서울시 자치구별 월 단위 전력수요 예측을 위하여 과거 전력수요량을 독립변수, 평균기온, 지역내총생산, 자치구별 인구, 세대수, 지하철 승 하차 인원을 종속변수로 설정한 다중회귀모형을 구성하였다. 이를 기반으로 다양한 실험을 통해 자치구별 월간 전력수요 예측을 진행하였으며, 그 결과 이전보다 향상된 정확도를 얻을 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제27권2호
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• pp.277-290
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• 2014

본 연구에서는 로지스틱 회귀 모형을 이용하여 보은 지방의 산사태 자료를 분석하였다. 5000 지역의 관측치 가운데 단 9개만이 산사태 발생 지역이므로 이 자료는 희귀 사건 자료로 간주될 수 있다. 로지스틱 회귀 분석 모형이 희귀사건 자료에 적용될 때 주요 이슈는 회귀 계수 추정치에 심각한 편의 문제가 생길 수 있다는 것이다. 기존에 두 가지의 편의 수정 방법이 제안되었는데, 본 논문에서는 시뮬레이션을 통해 정량적으로 비교 연구를 진행하였다. Firth(1993)의 방식이 다른 방법에 비해 우수한 성능을 보였으며, 이항 희귀 사건을 분석하는 데 있어서 매우 안정된 결과를 보여주었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.126-126
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• 2016

남강은 낙동강 주요 지류인 동시에 낙동강 하류지역의 유지용수, 생활, 공업, 농업용수 공급 등에 중요 역할을 하고 있어 오염원 및 수질관리가 매우 중요하다고 볼 수 있다. 최근 남강댐 하류 및 남강합류 후 낙동강 본류인 창녕함안보 지점에서의 녹조 발생이 빈번해지고 있으며, 녹조현상에 대한 관심과 우려가 높아지고 있는 실정이다. 따라서 기존 호소의 녹조관리는 '조류경보제'에 의해서 관리되고 있지만 4대강 16개의 보 건설 이후 '수질예보제'와 같이 녹조관리를 위한 제도 및 정책이 시행되면서 조류관리의 중요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 기존의 많은 문헌들을 참고하여 조류의 영향인자를 파악하였으며, 남강유역의 물관리 기초자료를 수집하고 구축된 데이터 기반의 각 항목별 주요항목 영향인자 분석을 위한 상관성 분석을 실시하여 영향인자별 상관관계 우선순위를 선정하여 입력변수로 이용하였다. 그에 따른 데이터 마이닝을 통한 조류 발생특성을 고려하여 예측 모형인 다중회귀분석(Multiple Regression Analysis)을 구현하였다. 회귀분석 과정에서 다중공선성이 발생하는 변수에 대해서는 모형에서 제거하였으며, 잔차분석을 통해 이상치와 영향치를 검토하여 고려하였다.

• 국제지역연구
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• 제16권1호
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• pp.3-27
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• 2012

본 연구는 패널 공적분 검정 그리고 비교적 최근에 개발된 패널 단위근 검정을 이용하여 지역 주택가격과 지역총생산 간의 장기관계를 분석하였다. 횡단면 의존성(cross-section dependence)이 확인된 경우, 이를 고려한 Pesaran의 CIPS 패널 단위근 검정을 이용하였다. 기존 패널 단위근 검정의 결과와 다르게 CIPS 검정은 변수들이 불안정성을 갖는 것으로 나타났다. 또한 패널 벡터오차수정모형(VECM)을 이용하여 변수들 간의 인과관계를 확인하였으며, 고정효과모형(Fixed effect)과 패널 자기회귀시차(ARDL)모형을 이용하여 계수들의 장기관계를 구체적으로 추정하였다. 먼저 변수들 간에 공적분관계가 형성되며 장 단기 인과관계가 성립하는 것으로 나타났다. 또한 VECM 모형의 오차수정항은 통계적으로 유의한 것으로 나타나 변수들 간의 장기 공적분 관계를 뒷받침하고 있다. 모형의 추정 결과, 장기적으로 주택가격의 상승은 지역총생산을 증가시키며 반대의 관계도 성립함을 알 수 있다. 이 결과에 의해 우리나라 지역 주택시장에서 부의 효과(wealth effect)가 존재하고 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과들과 함께 오차수정항으로부터, 주택 가격과 경제 변수들은 단기적으로는 일시적인 균형상태로부터 이탈될 수 있지만, 장기적으로는 이들 변수는 균형관계에 있다는 것을 의미한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.246-246
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• 2020

최근 우리나라에서 농업용수의 다원적 기능에 대한 공감대가 형성되고 작물생육에 필요한 관개용수로만 인식되던 농업용수의 개념이 농촌생활환경개선을 포함하는 다양한 지역용수로의 포괄적 개념으로 전환되고 있다. 농업용수는 식량생산 이외의 효용을 위한 다원적 기능을 가지며 농촌지역의 각종 생산활동과 생활조건의 유지개선을 위한 농업용수의 다원적 기능에 관한 관심이 증가하는 추세이다. 농업용수에서 발생하는 회귀수는 유역의 용수공급계획, 하천 유황의 예측, 관개용수 사용량 결정, 하천 건전화 방지, 수생생태계 보호 및 생물 다양성 확보 등 농업용수의 효율적 사용 및 환경생태유지를 위해 매우 중요한 역할을 하고 있다. 농업용수 회귀수량은 농업용수 중 하천으로 회귀하는 수량을 의미한다. 본류의 생태 유량 확보에 농업용수 회귀 수량이 기여하고 있으며 본류 하천의 환경 보전 기능을 하고 있다. 또한, 수생태계 보호 및 생물 다양성 확보 등 환경 생태 유지에 매우 중요한 역할을 하고 있다. 하지만 농업용수 회귀수량이 하천 수생태에 미치는 영향 분석 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구의 목적은 대사 저수지 유역을 대상으로 농업용수 회귀 수량이 하류 하천 수생태에 미치는 영향을 정량적으로 평가하고자 한다. 본 연구에서는 회귀 수량은 관개용수량, 배수량, 침투량, 담수심 등 물수지 항목을 논물수지 모형에 적용하여 산정하였으며, 하류 하천의 생태유량 산정을 위해 대사저수지 하류에 위치한 생물측정망 자료를 통해 대표 어종을 선정하였다. PHABSIM 모형을 이용해 모의 대상 지역 특성 자료 및 인근 소하천 생물측정망 자료를 바탕으로 HSI 기반 대표 어종 서식처 환경에서 최적 생태유량을 산정하였다. 이를 통해 추정된 농업용수 회귀 수량에 따른 필요 유량이 어류 서식환경에 미치는 영향을 평가하였다. 본 연구 결과 대사저수지 하류 하천에서 농업용수 회귀수량이 차지하고 있는 기여도 큰 것으로 분석되었으며, 최적 생태유량과 비교한 결과 농업용수 회귀수량이 수생태(어류)에 미치는 영향이 큰 것으로 나타났다. 따라서 농업용수 회귀수량은 하류 하천의 하천유지수량뿐만 아니라 하천 환경생태유지에도 매우 중요한 역할을 하고 있음을 알 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.320-320
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• 2019

유역의 수문 자료를 정확하게 분석하는 것은 수리 구조물을 효율적으로 운영하기 위한 중요한 요소이다. 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANNs) 모형은 입 출력 자료의 비선형적인 관계를 해석할 수 있는 모형으로 강우-유출 해석 등 수문 분야에 다양하게 적용되어 왔다. 이후 기존의 인공신경망 모형을 연속적인(sequential) 자료의 분석에 더 적합하도록 개선한 회귀신경망(Recurrent Neural Networks, RNNs) 모형과 회귀신경망 모형의 '장기 의존성 문제'를 개선한 장단기메모리(Long Short-Term Memory Networks, 이하 LSTM)가 차례로 제안되었다. LSTM은 최근에 주목받는 딥 러닝(Deep learning) 기법의 하나로 수문 자료와 같은 시계열 자료의 분석에 뛰어난 성능을 보일 것으로 예상되며, 수문 분야에서 이에 대한 적용성 평가가 요구되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모형과 LSTM 모형으로 유출량을 모의하여 두 모형의 성능을 비교하고 향후 LSTM 모형의 활용 가능성을 검토하고자 하였다. 나주 수위관측소의 수위 자료와 인접한 기상관측소의 강우량 자료로 모형의 입 출력 자료를 구성하여 강우 사상에 대한 시간별 유출량을 모의하였다. 연구 결과, 1시간 후의 유출량에 대해서는 두 모형 모두 뛰어난 모의 능력을 보였으나, 선행 시간이 길어질수록 LSTM의 정확성은 유지되는 반면 인공신경망 모형의 정확성은 점차 떨어지는 것으로 나타났다. 앞으로의 연구에서 유역 내 다양한 수리 구조물에 의한 유 출입량을 추가로 고려한다면 LSTM 모형의 활용성을 보다 더 확장할 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.426-426
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• 2023

대설은 일반적으로 해양과 대륙의 온도차가 큰 지역, 바다·호수와 같이 상대적으로 따뜻한 곳이 인접해 있어 기단 변질이 잘 일어나는 지역, 산악에 의해 습윤한 공기가 강제 상승되는 지역에서 자주 발생한다. 우리나라는 찬 대륙고기압 공기가 해수 온도 차로 눈 구름대가 만들어지거나, 고기압 가장자리에서 한기를 동반한 상층 기압골이 우리나라 상공을 통과하면서 대설이 발생한다. 최근 우리나라에서 빈번하게 발생하는 대설피해는 직접피해와 간접피해로 나뉘며, 이에 따라 사회·경제적으로 막대한 피해를 야기한다. 우리나라 대설피해양상은 지역적 특성, 방재 대책, 대처능력 등에 따라 달라지는 것이 특징이며, 지역적으로 다르게 발생하는 대설피해를 효과적으로 대비할 수 있는 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 지역적 특성을 고려한 차등화된 대설 피해를 예측하는 연구를 진행하고자 하였다. 본 연구에서는 기상요소 및 사회·경제적 요소 등을 입력자료로 활용하고, DPSIR 분석을 통해 Red Zone, Orange Zone, Yellow Zone, Green Zone으로 위험 등급을 분류 및 등급 별 대설피해 예측기법을 개발하였다. 최종적으로 1994년부터 2020년까지의 과거 대설 피해액 자료와 다중회귀분석을 이용하여 기법을 개발하였고, 기법의 예측력 평가를 위해 RMSE와 RMSE를 표준화한 NRMSE의 두 가지 통계 지표를 사용하여 평가하였다. 모형별 예측력 평가 결과 Yellow 등급 모형이 가장 우수한 예측력을 보였다. 추후 본 연구결과를 통해 대설피해 범위를 예측하는 연구가 진행된다면 사전에 대설피해에 대한 대응방안 수립과 지역별제설 우선순위를 결정할 수 있는 지표가 개발될 것으로 기대된다.