• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.19-21
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• 2019

매년 기상 악화로 인하여 선박사고가 발생하고 있으며, 해상특보 발효 시 VTS센터에 출항 가능 여부 및 특보 사항을 문의하고 있으며, 태풍 내습시 VTS센터의 업무량이 증가하고 있는 실정임. 기상 악화시 발생하는 선박 사고를 예방하기 위한 앱을 개발하여 선박의 안정항해 도모와 선박교통관제사의 업무 효율성 향상을 위한 방안.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.331-332
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• 2018

해상태양광 부유체의 안정성 평가를 위하여 우리나라 해역의 풍랑특보 분포 특성 및 태풍의 변화 경향, 기상재해의 특성 등을 분석, 요약하였다. 풍랑특보 일수는 한반도 동쪽에 해당하는 동해 남부 및 남해 동부, 동해 중부 해역에서 많았고 한반도 서쪽에 해당하는 서해 중부 및 서해 남부, 남해 서부 해역에서 적은 분포를 보였다. 이는 이동하면서 발달하는 온대저기압과 계절풍의 영향과 관련되어 있다. 계절로 구분해 보면, 겨울과 봄에 풍랑특보 일수 분포가 많고 상대적으로 가을과 여름에 적다. 근래 지구온난화와 관련하여 태풍의 발생 수는 미미하지만 감소하는 추세를 보이고 세기는 강해지는 경향을 보인다. 우리나라에 영향을 미치는 태풍은 1년 평균 3.2개이고, 남해를 통과하는 경우가 가장 많다. 서해를 통과하는 태풍의 수는 감소하는 경향을 보이고 동해를 통과하는 태풍의 수는 증가하는 추세를 보인다. 대규모적인 기상재해를 유발시키는 태풍은 주로 남해안을 통과하는 태풍이고 시기는 8월 하순에서 9월 중순에 해당한다. 이에 대한 각별한 주의가 요구된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.366-366
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• 2019

홍수피해가 발생하면 사회 전반에 걸쳐 큰 영향을 끼치게 된다. 이에 국내에서는 홍수로 인한 피해를 경감하기 위한 방법 중 하나로 홍수정보를 제공하고 있다. 기상청은 예상되는 강우량을 수치예보를 활용하여 기상특보를 제공하고 있으며, 홍수통제소는 하천에서 예상되는 홍수위를 기준으로 홍수특보를 발령하고 있다. 그러나 기상특보는 전국을 동일한 기준으로 홍수위험을 전망하여 각 행정구역별 특성을 반영하지 못하며, 홍수특보는 주요 하천이 없는 행정구역은 활용할 수 없다는 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 과거 홍수피해 현상 조사를 통해 제시된 각 행정구역별 강우기준과 수치예보 자료 중 하나인 국지규모 앙상블예측시스템(LENS, Local ENsemble Prediction System)자료를 활용하여 홍수위험 매트릭스를 구성하고, 이를 통해 홍수위험 대응단계설정 방안을 제시하고자 하였다. 본 연구에서 제시된 행정구역별 홍수위험 매트릭스는 향후 추가적으로 자료 수집을 통해 매트릭스 적용 및 검토가 이루어져야 할 것으로 판단된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.525-535
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• 2020

본 연구의 목적은 공공부문에서 활용되는 기상청의 여름철 폭염특보 정보의 가치를 평가하는 것이다. 폭염특보는 각 지방자치단체에서 매년 발생하는 고온 피해를 저감하기 위한 대비계획의 행동 수준을 결정하는 주요 투입변수로 활용되고 있다. 비 시장재인 폭염특보 정보의 가치를 평가하기 위해 비용-손실을 고려한 의사결정모델을 수립하였다. 의사결정모델 변수인 비용과 손실은 각각 서울과 부산에서 2016년 사용한 폭염 대책 예산과 건강보험심사평가원이 제공하는 65세 이상 고령자의 건강보험 청구금액으로 설정하였다. 분석 결과 2016년 기상청 폭염특보는 서울과 부산에 각각 41.3억 원과 10.9억 원의 가치를 제공한 것으로 평가되었다. 또한 기상청이 폭염특보의 False Alarm (FA) 오류를 1회 줄이면 서울과 부산에서 각각 76.6백만 원, 16.8백만 원의 가치가 증가하는 것으로 나타났다. 연구 결과는 공공부문에서 활용되는 폭염특보의 가치를 정량적으로 추정한데 의의가 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.103-103
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• 2022

최근 우리나라는 기후변화의 영향에 의해 국지적으로 집중호우가 발생하고 있으며, 홍수로 인해지역적으로 사회적, 경제적 피해가 증가하고 있다. 이에 사전에 홍수로 인한 피해에 대비하고자 기상청에서는 호우특보를 발령하고 있으며, 환경부에서는 하천을 중심으로 홍수특보를 발령하고 있다. 그러나 호우특보는 전국을 동일한 판단기준을 활용하고 있으며, 홍수특보는 하천 중심으로 홍수에 대한 위험을 예보를 제공하여 사전에 행정구역에서 홍수에 대비하는 데에는 한계가 있다. 본 연구에서는 사전에 홍수에 대비하기 위한 방법으로 과거 홍수피해 자료를 활용하여 홍수위험을 평가하고, 이를 활용하여 재난인자인 강우량과 홍수량에 대한 판단 기준을 행정구역별로 제시하고자 하였다. 홍수위험 판단 기준을 설정하기 위해서 과거 홍수피해 사상별 강우량, 홍수피해액, 홍수피해 현상 등을 조사하였으며, 홍수피해 현상은 각종 기사 및 뉴스 등을 활용하여 수집하였다. 강우량 기준은 행정구역 내 존재하는 강우관측소 자료를 활용하였으며, 홍수량 기준 적용 지점은 담당 공무원의 의견과 과거 홍수피해 이력이 있는 지역에 대해 설정하였다. 각 홍수위험 판단기준은 위험정도에 따라 4개로 구분하여 제시하였다. 향후 본 연구에서 제시된 홍수위험 판단기준은 사전에 홍수위험을 인지하고 대비하기 위한 대응단계 설정에 활용 가능할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.354-354
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• 2021

2020년은 장마기간이 49일간 지속됨에 따라 침수, 산사태 등 많은 홍수피해가 발생하였다. 특히 서울에서는 한강 본류의 수위가 급격하게 증가함에 따라 둔치 및 도로 침수 피해가 발생하였다. 이처럼 하천의 수위증가로 인한 홍수피해에 대응하기 위해 홍수통제소 및 기초지자체에서는 홍수특보를 발령한다. 이 홍수특보는 수위관측소 지점별 계획홍수량의 50 %, 70 % 이상의 홍수량이 발생할 경우 홍수주의보와 홍수경보가 발령되며, 이 기준은 각 권역별로 동일하다. 하지만 2017년 의정부시에서는 중랑천 수위증가로 인해 주변 지역에 침수피해가 발생하였지만, 이때 홍수량은 계획홍수량 대비 약 30 %에 불과하였다. 이처럼 한강권역 내 하천수위 증가로 인한 홍수피해는 계획홍수량의 50 % 이내에서 발생하기도 한다. 이에 본 연구에서는 한강권역을 대상으로 현재 2단계로 발령되는 홍수특보를 3단계로 세분화하고자 하였다. 단계별 홍수량 위험기준을 산정하기 위해 과거 홍수피해 발생 이력이 있는 한강권역 내 43개의 수위관측소 지점을 선정하였으며, 지점별 홍수기 동안의 홍수량 및 피해액 자료를 수집하였다. 각 단계별 홍수량 기준을 산정하기 위해서는 로지스틱 회귀분석 방법을 활용하여 피해발생 확률을 산정하였다. 1단계 기준은 계획홍수량 대비 홍수량 비율과 홍수피해 발생여부를 고려한 이항 로지스틱 회귀분석 모델을 구축한 후 3계 도함수에 적용하여 홍수피해 발생확률이 급격하게 증가하는 특이점을 산정하였다. 2단계와 3단계 기준은 다항 로지스틱 회귀분석 중 계층형 로지스틱 회귀분석을 활용하여 지점별 피해액 비율이 60 ~ 80 %, 80 ~ 100 % 구간에 속할 확률을 산정하고, 1단계와 동일한 방법으로 특이점을 산정하였다. 그 결과 지점별로 기존 제공되고 있는 홍수특보 기준을 과거 발생한 홍수피해를 고려하여 세분화할 수 있었으며, 이 결과는 지역별 홍수피해 저감대책에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 방재와보험
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• 통권11호
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• pp.43-48
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• 1979

• 방재와보험
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• 통권46호
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• pp.16-19
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• 1990

• 월간한국양록
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• 제8권3호통권51호
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• pp.97-103
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• 2003

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.473-478
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• 2013

본 논문에서는 KLAPS(Korea Local Analysis and Prediction System)의 재분석 자료를 이용하여 지능형 뉴로-퍼지 알고리즘 RBFNNs(Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks) 기반 호우특보 판별 모델을 개발한다. 기존의 호우예측 시스템들의 예측능력은 일반적으로 기상데이터의 가공 기법의 영향을 받는다. 본 연구에서는 이를 보완하기 위하여 기상데이터의 전처리를 통한 호우예측 방법을 소개한다. 기상 데이터 전처리 기법은 KLAPS 데이터를 기반으로 지점별 변환, 누적강수량 생성, 시계열 데이터 가공, 호우특보 추출 방식에 의하여 설계된다. 최종적으로, 향후 t(t=1,2,3) 시간 후 6시간 동안 누적강수량에 대해 예측하고 호우특보를 결정하기 위한 정보를 제공한다. 또한 다항식의 형태, 규칙의 개수, 퍼지화 계수와 같은 제안된 모델의 중요 파라미터는 최적화 기법인 차분 진화(Differential Evolution; DE)를 이용하여 최적화한다.