• Title/Summary/Keyword: 피해예측

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Prediction of Snow Damage Using Machine Learning Technique (머신러닝 기법을 이용한 대설피해 예측 및 적합성 검토)

  • Lee, Hyeong Joo;Chung, Gunhui
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2020.06a
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    • pp.192-192
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    • 2020
  • 취약성 분석의 결과로 폭설에 의한 기후노출은 현재에는 강원권이 가장 취약한 것으로 나타났다. 그러나 미래에는 강원권, 충청권, 호남권을 연결하는 축으로 취약지역이 확대될 것으로 전망된다. 본 연구에서는 다양한 머신러닝 기법을 이용하여 대설피해 예측을 실시하였다. 머신러닝 기법으로는 로지스틱회귀모형, 서포트벡터 머신, 의사결정트리 모형을 적용하였다. 종속변수로 대설피해액 자료를 이용하였고, 독립변수로 기상관측자료, 사회·경제적 요소를 사용하였다. 결과적으로 기존에 사용했던 다중회귀모형과 머신러닝 기법으로 예측한 예측력을 비교 및 분석하였고, 예측력이 가장 높은 머신러닝 기법을 제시하였다. 본 연구에서 대설피해 예측을 위해 사용된 예측력이 가장 높은 기법을 활용하여 대설피해를 예측한다면, 미래에 전국적으로 확대될 대설피해에 대해 효과적으로 대비할 수 있을 것으로 기대된다.

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Development of heavy rain damage prediction function using multiple regression analysis and machine learning methods (다중회귀분석과 머신러닝 기법을 이용한 호우피해 예측함수 개발)

  • Choi, Chang Hyun;Kim, Jong Sung;Kim, Kyung Hun;Lee, Jun Hyeong;Kim, Hung Soo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.29-29
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    • 2018
  • 전 세계적으로 홍수, 태풍, 폭설 등 기상이변에 따른 자연재난이 빈번히 발생하고 있으며, 국내의 경우 연간 약 5천억원 이상의 피해가 발생하고 있다. 미국 및 일본 등의 방재 선진국의 경우 재난 발생 전에 대비하는 재난관리가 중심을 이루고 있으며, 국내에서도 피해가 발생하기 전에 신속하게 재난피해를 예측 및 대비한다면 인명과 재산피해를 최소화 할 수 있을 것이라 판단된다. 따라서 본 연구에서는 신속하게 재난 피해를 예측하기 위해 기존에 함수 개발시 활발하게 사용되었던 다중회귀분석과 최근 이슈가 되고 있는 머신러닝(기계학습)을 활용하여 호우로 인한 피해를 사전에 예측하는 함수를 개발하였다. 행정안전부에서 구축하고 있는 재해연보 자료를 종속변수로 활용하였고, 기상요소 및 사회 경제적 요소를 설명변수로 사용하였다. 본 연구에서 개발된 호우피해 예측함수를 이용하여 호우피해를 예측하고, 이를 기반으로 사전 대비 차원의 재난관리를 실시한다면 자연재난으로 인한 피해를 줄이는데 큰 도움이 될 것으로 판단된다.

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Evaluation of Snow Damage Prediction Funtion Depending on Historical Snow Data. (적설 관측 여부에 따른 대설피해 예측함수 적용성 검토)

  • Lee, Hyeong Joo;Chung, Gunhui
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.403-403
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    • 2018
  • 최근 세계적인 기상이변으로 국지적인 대설과 한파가 발생하고 있다. 특히 최근 2018년 1월 8일 미국에 100년만의 한파로 인해 체감온도가 영하 69도까지 떨어지고, 우리나라에서도 2월 8일 제주도 폭설과 한파로 인해 교통이 마비되는 등의 피해가 발생한 것으로 알려져 겨울철 자연재해에 대한 관심이 대두되고 있다. 이로 인해 대설피해 예측 및 저감에 대한 연구가 다수 진행되고 있으나, 적설 관측소는 전국 229개 시 군 구 중 약 100여개에 불과하여 미관측 지역에 대한 데이터 수집에 어려움을 겪고 있다. 따라서 본 연구에서는 적설 관측 지점별 대설피해 예측함수를 개발하고 적용성을 검토하고자 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 4단계 구성과정을 통해 연구를 수행하였다. 첫째, 전국 대설피해 관측지점 및 미관측지점을 구분하고, 관측 이력 20년 이상 지역을 표본으로 채택하였다. 둘째, 재해통계 활용 및 문헌조사를 통해 대설피해 유발인자 조사 및 분석하였다. 셋째, 비닐하우스의 최소 설계기준 적설심의 절반인 10 cm 미만에서 발생한 피해는 기타 외적인 요인이 작용하였을 것으로 보고 제외하였다. 넷째, 다중회귀분석을 통해 대설피해 예측 함수를 개발하고 적용성 검토를 실시하였다. 검토 결과 수정된 결정계수가 약 0.8 이상 나타내었으며, 이는 대설피해의 정확하고 예측을 위해 적설심 관측이 매우 중요한 것을 나타내며, 적설관측의 공간적인 정확도가 향상된다면 대략적인 피해규모 예측이 가능한 것으로 판단되었다.

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Predicting Snow Damage and Suggesting Improvement Plans Using Deep Learning (딥러닝을 이용한 대설피해액 예측 및 개선방안 제안)

  • Lee, HyeongJoo;Chung, Gunhui
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.485-485
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    • 2021
  • 최근 세계적인 기상이변으로 자연재해의 발생빈도 증가는 물론 이로 인한 피해가 점차 다양화 및 대형화되어 가고 있는 추세이다. 재난으로 인한 피해는 발생지역 피해뿐만 아니라 국가 경제 전반에 큰 영향을 미치는 특징이 있다. 우리나라의 자연재해 중 대설은 다른 자연재해에 비해 발생빈도는 낮지만 광역적인 피해를 유발하며, 피해 면적에 비해 피해액 규모가 크다. 또한 현재에는 강원권이 가장 취약한 것으로 취약성 분석 결과에서 보여주지만, 미래에는 강원권, 충청권, 호남권을 연결하는 축으로 취약지역이 확대될 것으로 전망된다. 본 연구에서는 현재 사회 전반에서 다양하게 활용되고 있는 머신러닝 기법을 이용하여 우리나라 대설피해액을 예측하는 대설피해 예측모형을 개발하고자 하였다. 머신러닝 기법으로는 랜덤포레스트, 서포트 벡터 머신, 인공신경망 기법을 이용하였고, 모형에 사용한 변수는 기상관측자료, 사회·경제적 요소 등을 활용하여 모형을 개발하였다. 결과적으로 기존연구에서 다중회귀모형을 이용하여 개발된 예측모형과 본 연구에서 3개의 머신러닝 기법으로 개발된 예측모형의 예측력을 비교 분석하였고, 예측력이 가장 높은 모형을 제시하였다. 본 연구결과를 활용하여 모형의 개선 및 데이터 품질 개선이 이루어진다면 향후 대설피해에 대한 개략적인 대비가 가능할 것으로 기대된다.

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A Study on Design of Metadata Management Demonstration System for damage prediction from storm and flood (풍수해 피해예측지도 메타데이터 관리 시범 시스템 설계에 대한 연구)

  • Lim, So Mang;Baeck, Seung Hyub;Hwang, Eui Ho
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.472-472
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    • 2017
  • 재해로 인한 피해가 급증함에 따라 이를 예방하기 위한 풍수해 피해예측의 필요성이 증가하였고 관련된 다양한 연구가 진행되고 있다. 타 부처 및 각 지자체에서는 각종 재해지도들을 작성하여 만들어진 재해지도는 작성 유형과 방법 등에 따라 다양한 데이터와 서로 다른 정보를 포함하고 있어 데이터 정보를 표준화 시키고 필요한 정보를 효율적으로 찾아 연계 활용하기 위하여 본 연구를 수행하고자 한다. 메타데이터란 데이터에 대한 정보를 의미하며 데이터 변화의 근원과 변화의 흐름을 말한다. 메타데이터 관련 표준으로는 ISO19115(국제표준), KSXISO19115(국가표준), TTAS.KO-10.0139(유통목록 표준), TTAS.IS-19115(관리용 표준)이 있다. 본 연구에서는 국제표준을 준용하여 풍수해 피해 예측지도의 체계적 관리를 위한 메타데이터 설계 및 관리 시스템 구축 방안을 제시하고자 하였다. 풍수해 피해예측지도 메타데이터 관리 시범 시스템 구축을 위한 표준, 정보의 특성, 사용자 수준 등을 고려하여 설계 기본방향 설정하였으며, 풍수해 피해예측지도 정보 메타데이터 표준안 수립에 반영하였다. 그 결과, 메타데이터 패키지는 총 9개의 섹션(클래스)으로 구성하여 정의하였고 하위개체를 설정 및 연계하여 메타데이터 개체셋 정보를 구성하였다. 풍수해 피해예측지도 메타데이터 관리 시범 시스템 설계 제시를 위해 DB항목 조사 및 도출, 데이터 연계 활용 모델 구축, 프로토타입 개발순으로 연구를 수행하였다. 또한 표출 대상 데이터 항목별 분류, 방재활용 단계, 지역구분 등을 주제로 데이터 Mapping 자료를 작성하였고, 설계 기본 방향에 의하여 설정된 기준으로 데이터 항목별 메타데이터 DB를 작성하여 풍수해 피해예측지도 메타데이터 관리 시범 시스템을 설계하였다. 본 연구 결과는 추후 풍수해 피해예측지도 표준 데이터 및 풍수해 피해예측지도 표준 데이터 모델 구축에 활용 가능하며 표준화 연계활용을 위한 연구에 기여할 것으로 판단된다.

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Regression Analysis of Human and Economic Damage Cost Records by Flood Characteristics (홍수특성별 인적·물적 피해자료의 회귀분석)

  • Lee, Jong Seok;Lim, Yeon Taek;Park, Do Hyeon;Choi, Hyun Il
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2020.06a
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    • pp.378-378
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    • 2020
  • 우리나라에서 발생하는 자연재해 중 대부분이 홍수와 관련되어, 주로 호우를 동반한 태풍이나 돌발적인 집중호우에 의해 홍수피해가 해마다 발생하고 있다. 따라서 홍수발생 시 예상되는 피해지역과 피해의 규모를 예측하는 사전예방적인 홍수관리대책이 필요하며, 이를 위해 지역별 홍수특성별 피해양상에 대한 파악과 분석이 필요하다. 본 연구에서는 여러 수문학적 요소 중 홍수재해에 가장 영향력이 높은 강우특성과 재해발생으로 인한 직접적인 피해특성인 인적피해와 물적피해의 상관관계 분석을 위해, 홍수발생 원인에 따라 시군구별 강우-피해특성에 대한 회귀분석을 수행하여 향후 시군구별 홍수로 인한 피해 예측 및 대응에 활용하는 것을 목적으로 한다. 연구방법은 행정안전부의 국민재난안전포털에서 제공하는 재해연보 자료로부터 시군구별 호우 및 태풍으로 인한 이재민수와 인명피해자수를 종합한 인적피해특성과 총 재산피해액을 종합한 물적피해특성 자료를 구축하고, 홍수발생기간 동안의 강우특성을 파악하고자 전국 권역 기상청 관측자료를 수집하여 홍수피해 사상별 강우량 자료를 구축한다. 회귀분석 과정에서는 분석 결과에 악영향을 미칠 가능성이 있는 이상치가 존재할 경우, 이를 제거하여 시군구별 3가지 재해원인별(호우, 태풍, 종합), 피해특성별(인적, 물적) 강우조건에 따른 피해특성 예측을 위한 최적 회귀식을 선정한다. 본 연구를 통해 시군구별 강우조건에 따른 홍수피해 규모의 예측이 가능하다면, 행정구역별 호우 및 태풍으로 인한 인적 및 물적 피해예측 및 저감대책 수립에 기초자료가 될 것으로 판단된다.

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Construction site flood damage prediction model development and prototype application (굴착공사 현장 침수피해 예측 모델 개발 및 프로토타입 적용)

  • Eum, Tae Soo;Park, Jong Pyo;Song, Chang Geun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.244-244
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    • 2022
  • 4차 산업혁명에 따라 유역 및 하천관리 사업, 각종 풍수해 예방사업 분야에 다양한 스마트기술이 도입되고 있으나 건설현장 침수 피해 사고는 지속적으로 발생하고 있다. 굴착공사 현장에서 발생할 수 있는 침수피해를 사전에 예측하기 위해서는 공정별로 변화하는 현장상황을 반영하여 다양한 강우 시나리오를 기반으로 침수 예측 모델링이 선행되어야한다. 따라서 본 연구에서는 2차원 동수역학 모형인 HDM-2D 모형을 기반으로 굴착공사 현장 침수피해 예측 모델을 개발하여 굴착공사현장 침수 예·경보 시스템에 탑재하고자 한다. 침수피해 예측 모델은 천수방정식을 Petrov-Galerkin stabilized scheme 으로 이산화하여 해석하는 수평 2차원 동수역학 흐름해석모델로서 수로 및 지표면 등 다양한 지형 상황에서의 물 흐름을 상세하게 해석할 수 있다. 지형자료 생성 이후 경계조건 부여를 통해 수행되며 침수발생지역의 유속, 수심, 수위를 취득할 수 있다. 배수지나 굴착공사 현장에 2차원 흐름해석을 적용하는 경우 지형의 경사나 배치가 공간에 따라 변화하므로 불연속적인 흐름을 유발하여 모의결과의 계산 오차를 검토해야 한다. 2차원 침수피해 예측 모형의 정확성을 확인하기 위해 지면 돌출부가 있는 흐름 문제와 테스트베드 대상지에 침수해석 모형을 적용하였다. 돌출부 흐름 문제의 경우 돌출부를 지나며 발생하는 유속과 수심 모의 결과를 상용모형과 비교검증 하였으며 테스트베드 대상지역에 침수피해예측모형을 적용했을때 지형 경사에 따른 흐름의 변화와 침수양상을 확인할 수 있었다.

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A Study on the Risk Impact Map Development of Considering the Debris flow Hazard and Impact Level (토석류 발생가능성 및 시설안전성을 고려한 토석류 위험지도작성에 관한 연구)

  • Nam, Dong Ho;Lee, Suk Ho;Kim, Byung Sik
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2019.05a
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    • pp.296-296
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    • 2019
  • 전 세계적으로 기후변화로 인한 국지성 집중호우 및 태풍으로 인한 피해가 지속적으로 발생하고 있으며, 그에 따른 2차 피해인 산사태 및 토석류 피해 또한 증가하고 있는 추세이다. 최근 국내의 산사태 및 토석류에 대한 선행연구는 지속적으로 수행되고 있으나, 산사태 및 토석류 위험성이 높은 구간, 즉, 발생기작을 판단할 수 있도록 지표화 해놓은 것이며, 현재 피해예측지도 및 피해 하류부의 시설물을 고려한 연구는 미비한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 강우-유출모형인 S-RAT모형 및 토석류 수치해석 프로그램 RAMMS 모형을 이용하여 산사태 및 토석류 피해를 극대화 시키는 인자인 토석유동심(H), 토석유속(V)을 이용하여 토석류피해예측지도를 작성하였으며, 피해 하류부의 시설물을 건물 유형별 시설물의 중요도로 구분하였다. 또한 작성된 피해예측지도 및 시설물 중요도를 중첩하여 위험성 지도를 제시하였다.

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Development of Damage Fuctions for Damage Estimation of Small Stream (소하천 피해예측을 위한 손상함수 개발방안)

  • Kim, Yeon Su;Hwang, Shin Bum;Lee, Chang hee;Kim, Sang Ho
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2016.05a
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    • pp.150-150
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    • 2016
  • 지구온난화에 따른 전 세계적 급격한 기후변화로 인하여 자연재해가 발생하고 있으며, 우리나라에서도 매년 태풍을 동반한 집중호우로 지역별 피해가 속출하는 등 자연재해로 인한 많은 인명피해와 경제적 비용의 부담률이 증가하고 있다. 국민안전처에서 발간한 재해연보에 의하면 10년간 전체 종목 중 공공시설물들의 피해액이 매년 비교적 가장 높은 비율을 보이고 있으며, 공공시설물중에서도 하천과 소하천의 피해가 최근 5년(2010~2014년)간 평균 32.91%로 피해율이 가장 높았다. 국외에서는 미국(HAZUS-MH), 일본(피해경제조사메뉴얼), 영국(MCM) 등 공공자산의 홍수피해 예측방법을 개발하여 각 국가의 특성에 맞는 재난손실에 대한 추정을 실시하고 있지만, 우리나라에서는 이러한 방법론적 연구가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 우리나라의 자연재해로 발생한 피해의 규모와 이에 따른 경제적 피해를 예측하기 위해 피해율과 피해액 추정 기술을 개발하였다. 미국의 HAZUS-MH와 피해복구지침, 새주소 시스템 DB, 건축법 내 용도별 건축물 종류 등을 활용하여 국내 공공자산 인벤토리(안)을 제시하고 이 중 소하천에 대한 2010~2014년 5개년의 국가재난관리시스템(NDMS) 재해 자료를 기반으로 지역적 특성을 고려한 손상함수를 개발하였다. 함수개발은 강원도 일부 시군에 대해 실시하였으며, 과거 피해자료를 대상으로 검증하였다. 본 연구결과를 토대로 시군단위의 재해로 인한 소하천 피해 정도를 산정하고 한국형 피해예측시스템 개발에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

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Development of a Environmental Facility Flood Damage Simulation System based on Spatial Information (공간정보기반 환경시설 침수피해 시뮬레이션 플랫폼 개발)

  • Yoon, Jung Hwan;Lee, Gyeng Bin;Lee, Min Ho;Lee, Chang Hee
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2020.06a
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    • pp.215-215
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    • 2020
  • 최근 집중호우로 인한 환경시설의 침수피해는 시설의 직접 피해 이외에 단수와 수질 불량 등 사회적 2차 피해를 발생시킬 위험이 높기 때문에 효율적인 대응체계 및 대응시스템 구축이 요구된다. 하지만 환경시설에 대한 침수피해 영향예측과 피해저감기술의 개발이 미흡하고, 국내 실정에 적합한 환경시설의 침수피해 해석을 위한 전문시스템이 부재하여 환경시설의 방재대책 수립시 피해예측의 정확성 확보에 어려움이 따르고 있다. 따라서 본 연구는 환경시설의 침수피해에 대비하고 선제적 재해 예방 능력을 강화하기 위한 방안으로 국내 실정을 고려할 수 있는 공간정보기반의 환경시설 침수피해 시뮬레이션 플랫폼을 개발하고자 하였다. 이를 위해 공간정보 기반의 국내 환경시설에 대한 침수피해 인벤토리를 구축하고, 내수침수와 외수침수의 시뮬레이션 및 결과해석의 기능 지원하는 시스템을 개발하였다. 본 연구를 통해 개발한 시스템은 자연재해로부터 발생하는 환경시설 침수피해를 예측하고 피해를 저감하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

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