• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.41-41
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• 2017

자연재난으로 인한 피해의 대형화, 다양화, 집중화 현상이 일어나고 있으며, 이로 인한 사회 경제적 피해가 과거에 비해 계속적으로 증가하고 있다. 만약 기존에 발생하였던 재난 피해 자료와 기상현상간의 통계적 분석을 통해 재난의 발생 가능성과 피해 범위를 예측할 수 있다면, 효율적으로 재난관리를 할 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 대표적인 자연재난 피해인 호우피해를 대상으로 낙동강 권역 69개 시군구별 재해통계 자료를 기반으로 수문기상자료와의 통계적 분석을 통해 호우피해 예측함수를 개발하였다. 국민안전처에서 발간하는 재해연보 자료를 통해 호우피해 발생기간별 호우피해액 자료를 분석하였고, 이를 호우피해 예측함수의 종속변수로 사용하였다. 종관기상관측소의 시강우 자료를 분석하여 선행강우, 지속시간별 최대강우, 총강우량을 구축하였고, 시군구별 면적 등의 지역 특성을 수집하여 설명변수로 사용하였다. 기존의 피해예측함수 관련 연구에서 제기되었던 피해액이 큰 부분에서 예측력이 떨어지는 문제를 해결하기 위해, 피해액이 큰 집단과 피해액이 작은 집단을 구분하여 함수식을 개발할 수 있는 로지스틱 회귀모형을 사용하여 호우피해 예측함수를 개발하였다. 개발된 호우피해 예측함수의 NRMSE는 6.34~18.79%로 나타났으며, 대부분 호우피해를 적절하게 예측하는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 호우피해액이 큰 집단과 피해액이 작은 집단으로 구분할 수 있는 로지스틱 회귀모형을 이용하여 낙동강 권역의 시군구별 호우피해 예측함수를 개발하였다. 본 연구에서 제시한 시군구별 호우피해 예측함수를 이용하여 사전에 호우피해를 예측할 수 있다면 호우피해액이 크게 줄어들 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.425-425
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• 2017

최근 기후변화의 영향으로 태풍과 국지성 집중호우가 빈번하게 발생하면서 인명 및 재산피해가 증가하고 있다. 이러한 자연재해를 줄이기 위하여 국가적 차원에서 피해예측 및 피해규모를 정확하게 산정하는 시스템 구축이 필요한 시점이다. 해외 주요국에서는 풍수해 재해통계 DB를 구축하고, 이를 피해예측시스템에 적용하여 피해규모를 산정함으로써 풍수해 재난관리에 활용하고 있다. 그러나 국내의 경우, 재해정보 피해통계가 공공시설에 한정되어 있거나 단순 복구비의 직접관리 수준에 그치고 있는 등 피해예측기술 및 시스템 개발 수준은 초기단계에 머물고 있다. 따라서 재해정보 기본통계를 정비하고 재난대응 단계별 의사결정 지원에 활용할 수 있는 풍수해 피해예측 및 피해액 산정 시스템을 구축할 필요가 있다. 본 연구에서는 풍수해피해예측시스템 구축을 위한 핵심 기술요소 도출하고자 한다. 이를 위하여 사전단계인 재해정보 기본통계 DB구축 방안을 검토하여 재해연보 개선안을 제시하였다. 먼저, 피해예측시스템 구축에 필요한 필수 DB를 파악하고 기존 재해연보의 활용성을 검토하였다. 검토 결과를 바탕으로 재해연보의 문제점을 파악하고 피해예측시스템에 적용이 가능한 기초 DB를 구축하기 위하여 재해연보의 개선방안을 도출하였다. 다음으로 미국에서 개발한 HAZUS-MH 시스템의 피해예측 관련 기술정보를 분류하고, 국내에서 개발 중인 피해예측시스템과 비교분석하여 핵심 기술요소를 도출하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 풍수해 피해예측시스템의 핵심요소로서 세분화된 재해통계 DB의 구축이 필수적이다. 재해연보를 기초 DB로서 활용하기 위하여 재해항목 구체화 및 자료형태 다양화 등 재해연보의 개선이 시급하다. 둘째, 피해예측시스템 개발을 위한 핵심기술 요소는 (1)함수(모형)의 개발, (2)지리정보시스템(GIS)과의 연계, (3)피해예측시스템 구축 및 모형분석을 위한 컴퓨팅기술, (4)실시간 관측기술 및 강우량 사전예측 등으로 도출이 되었다. 이와 같이 도출한 핵심 기술요소를 바탕으로 국가 R&D 및 재난안전분야의 기술개발을 추진하여야 한다.

• Magazine of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.8 no.1
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• pp.48-52
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• 2008

대형태풍 카트리나가 준 주요 교훈 중의 하나는, 위험도 분석에 기반한 종합적인 재해경감 프로그램의 중요성이다. 미국에서는 이를 위해 다양한 위험도 분석(risk analysis) 프로그램 개발에 노력해 왔다. HAZUS(Hazarda-US) 프로그램은 대표적인 자연재해 예측 시스템으로서, 위험요인 파악(hazard identification), 지역사회의 취약성 분석(vulnerability of the society), 그리고 피해결과예측(loss estimation)의 세 가지 요소로 구성된다. 1992년 지진을 대상으로 개발된 이 프로그램은 현재, 지진 홍수 허리케인 윈드에 대해 피해예측을 할 수 있는 HAZUS-MH MR3가 사용 중에 있다. FEMA에서는 주정부에서 HAZUS를 활용, 피해 예측에 기반한 재해경감 정책을 추진할 수 있도록 다양한 재정적 기술적 지원을 하고 있다. 이에 따라, 2004년 머릴랜드 주에서는 미국 최초로 주 전역에 걸친 홍수피해 예측을 실히하고 이를 바탕으로 다양한 경감정책을 추진하였다. 머릴랜드 주정부에서 Salisbury 대학에 의뢰하여 수행한 홍수 피해 예측 과정은, 조사구역 및 위험요인(홍수) 결정, 사용 데이터 확정, 수문학적 분석, 수리학적 분석, 피해예측(건물 용도별 피해면적, 건물 용도별 피해액, 건물 재질별 피해면적, 건물 재질별 피해액, 지역의 경제학적 피해)의 과정으로 수행되었다. 홍수피해 예측 결과, 100년 빈도 홍수가 재현될 경우, 주 전체 면적 중 13%이상의 지역에서 약 80조 이상의 피해액이 예측됨에 따라, 종합적인 재해경감 대책의 필용성이 제기되었다. 이에 따라, 머릴랜드 주정부에서는 홍수피해예측 결과를 토대로, 주정부 재해경감 예산 재분배, 홍수터 보호, 건물규제 강화, 토지이용계획 재조정 등 보다 과학적이고 종합적인 재해경감 프로그램을 추진하였다. 머릴랜드 주정부의 이번 연구는 주정부로서는 최초로 HAZUS를 활용하여 주 전역에 걸친 피해예측을 실시한 것으로서, 피해예측 시스템이 어떻게 주정부의 과학적 피해경감 프로그램에 기여할 수 있는 지를 보여주는 사례이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.399-399
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• 2019

최근 세계적인 기상이변으로 국지적인 대설과 한파의 발생이력이 증가하고 있다. 특히 최근 2018년 1월 8일 미국에 100년만의 한파로 인해 체감온도가 영하 69도까지 떨어지고, 우리나라에서도 같은 해 2월 8일 제주도 폭설과 한파로 인해 교통이 마비되는 피해가 발생한 것으로 알려져 대표적인 겨울철 자연재해인 대설 피해에 대한 관심이 증가하고 있는 추세이다. 이로 인해 대설 피해예측 및 저감에 대한 연구가 다수 진행되고 있으나, 시 군 구 별 과거 피해이력이 적고, 피해가 발생한 지역과 관측소 사이의 거리가 멀어 정확한 피해예측이 어려운 상황이다. 따라서 본 연구에서는 대설피해에 영향을 미치는 변수들의 데이터를 수집한 뒤 랜덤포레스트를 이용하여 대설피해액을 범주형으로 구분하고, 어느 범주에 포함되는지 예측 및 적용성을 검토하였다. 현재 과거 피해자료의 부족, 과거 피해 발생 환경과 현재 피해 발생 환경의 차이, 대설로 인해 피해가 가장 많이 발생하는 비닐하우스 설계 기준의 변화 등으로 인해 예측 정확도가 높지 않았다. 따라서 대설피해 발생지역의 정확한 기상자료가 확보되고, 변수로 사용한 데이터의 최신화가 진행된다면 본 연구결과의 정확도 향상과 대략적인 대설피해규모 예측이 가능 할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.20-20
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• 2017

최근 기후변화 영향에 따라 전 세계적으로 인명피해 및 재산피해를 유발하는 자연재난이 지속적으로 증가하고 있으며, 그로 인한 자연재해의 규모가 점점 더 커지고 있다. 실제로 우리나라에서도 지난 1994 년에서 2013 년까지 지난 20 년간 자연재해에 의한 피해액은 12조 3천억 원으로 집계되었으며, 이 중 강우와 태풍에 의한 피해가 85 % 이고, 대설에 의한 피해는 약 13 % 로 자연재해 중 대부분의 피해는 강우 및 태풍에서 발생하지만, 폭설에 의한 피해도 적지 않은 것으로 나타났다. 이에 따라, 정확한 예측을 위해 신뢰도 높은 자료 구축을 통한 대설피해 예측에 관한 연구가 필요한 시점이다. 본 연구에서는 대설피해액 예측을 위해 우리나라의 63개 기상 관측소에서 관측한 적설심 자료 및 기상관측 자료와 사회 경제 자료 총 11개를 대설피해 예측을 위한 입력변수로 선정하고, 이를 기상관측소가 속한 도시의 면적에 따라 3개의 지역으로 구분하였다. 주성분분석을 활용하여 선정된 입력변수들을 4개의 주성분으로 구분하고, 인공신경망 및 다중선형 회귀 모형을 구성하여 각 지역별 대설피해 예측의 오차를 분석하였다. 적용결과, 인공신경망 모형을 이용한 대설피해 예측의 수정결정계수는 22.8 %~48.2 %를 나타냈고, 다중선형회귀 모형의 수정결정 계수는 9.2 %~39.7% 로 나타났다. 그러므로 인공신경망 모형이 다중회귀 모형보다 선택된 입력자료를 활용하여 대설피해를 예측하는 목적으로 조금 더 우수한 결과를 나타내었다. 향후 자료를 보완 및 모형의 고도화를 통해 보다 정확한 대설피해 예측 함수 개발이 가능할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2007.10a
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• pp.185-191
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• 2007

최근 10년간 발생한 자연재해 중 태풍의 피해는 전체의 60%를 넘을 정도로 풍수해의 피해는 막대하며, 지속적 산업화와 개발로 인해 피해 규모 역시 매년1조원 이상을 상회하고 있어, 자연재해에 대한 피해 경감 노력이 매우 요구되고 있다. 이를 위하여 최근 풍수해의 피해 사전에 예측함으로써 예방 및 대비는 물론 재해 발생에 따른 응급 대응 및 복구의 효율성을 제고하고자하는 과학적 방법론에 대한 연구가 진행되고 있다. 태풍에 의한 피해 예측은 위험도(Hazard)의 추정, 피해 대상 자료의 구축(Inventory) 및 피해대상의 취약도(Fragility)의 세 가지 요소를 이용하여 수행되는 것이 일반적이다. 위험도는 자연재해의 특성인 강우, 풍속 등을 물리적으로 모델링함으로써 추정할 수 있으며, 피해 대상 자료는 공공 및 사유 시설물을 총 망라함으로써 피해의 사회, 경제적인 피해 규모 예측에 활용된다. 각각의 피해 대상이 위험도에 따라 갖는 취약도는 최종 피해 및 손실 규모의 평가 자료로 이용된다. 이때 위험도의 추정 및 피해 대상 자료의 구축을 위한 핵심적인 방법론으로서 지리정보시스템의 활용이 크게 요구된다. 따라서 본 연구에서는 태풍 피해 예측을 위한 자연재해 위험성 평가 방법론에 있어서 매우 중요한 요소인 자연 지형, 지표의 특성 및 활용도, 피해 대상인 인공 시설물 등의 자료항목을 분류하고 태풍 피해 예측 기술의 핵심 요소로서의 지리정보시스템 활용 방안을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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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.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2016.11a
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• pp.207-211
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• 2016

최근 세계적으로 기후변화에 따라 자연재해에 의한 피해가 대형화, 가속화 되면서 이를 예측하고 대응할 수 있는 체계적이며 국내 특성을 반영할 수 있는 피해예측 시스템의 필요성이 제기되고 있다. 국내에서는 경험적 통계기반의 강우예측에 대한 연구가 주로 진행되었으며, 강풍에 대한 연구는 부족한 상황이다. 본 연구는 기존의 연구와는 달리 모델링을 통한 예측이 아닌 실제 발생한 강풍 피해 자료를 기반으로 풍속에 따른 피해액을 예측할 수 있는 강풍 피해예측 단순회귀모형을 개발하는 것을 목적으로 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.384-384
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• 2022

과거의 우리나라 대설피해 양상을 살펴보면 지역적으로 집중되어 피해가 발생하는 것이 특징이다. 그러나 현재는 전국적으로 대설피해가 가중되는 추세이며, 이에 따라 대설피해에 대비 가능한 대책의 강구가 필요한 실정이다. 그러나 피해 발생 시 정확한 피해 예측으로 사전에 재난을 대비가 가능한 수준의 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 다양한 통계기법과 기계학습 기법을 이용하여 대설로 인해 발생한 피해액을 개략적으로 예측이 가능한 모형을 개발하고자 하였다. 대설피해액 예측 모형은 다중회귀분석, 서포트 벡터 머신, 인공신경망 기법, 랜덤포레스트 기법을 이용하여 총 4가지 기법으로 개발하였으며, 독립변수로 사회·경제적 요소, 기상요소를 사용하였고, 종속변수로는 1994년부터 2020년까지 발생한 대설피해 이력의 대설피해액을 사용하였다. 결과적으로 4가지 예측 모형의 예측력 검증 및 기법 간의 예측력을 비교하여 개발한 모형의 적용성을 검토하였다. 본 연구 결과에서 제시한 모형의 개선방안 및 업데이트 방안을 참고하여 후속 연구가 진행된다면 미래에 전국적으로 확대될 대설피해에 대한 대비가 가능할 것으로 기대되며 복구비 및 예방비 투자의 지역적 우선순위를 분석하여 선제적인 대비가 가능할 것으로 판단된다.