• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.135-149
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• 2020

인공지능을 기반으로 한 다양한 연구들이 현대사회에 많은 변화를 불러일으키고 있다. 금융시장 역시 예외는 아니다. 로보어드바이저 개발이 활발하게 진행되고 있으며 전통적 방식의 단점을 보완하고 사람이 분석하기 어려운 부분을 대체하고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘으로 자동화된 투자 결정을 내려 다양한 자산배분 모형과 함께 활용되고 있다. 자산배분 모형 중 리스크패리티는 대표적인 위험 기반 자산배분 모형의 하나로 큰 자산을 운용하는 데 있어 안정성을 나타내고 현업에서 역시 널리 쓰이고 있다. 그리고 XGBoost 모형은 병렬화된 트리 부스팅 기법으로 제한된 메모리 환경에서도 수십억 가지의 예제로 확장이 가능할 뿐만 아니라 기존의 부스팅에 비해 학습속도가 매우 빨라 많은 분야에서 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서 리스크패리티와 XGBoost를 장점을 결합한 모형을 제안하고자 한다. 기존에 널리 사용되는 최적화 자산배분 모형은 과거 데이터를 기반으로 투자 비중을 추정하기 때문에 과거와 실투자 기간 사이의 추정 오차가 발생하게 된다. 최적화 자산배분 모형은 추정 오차로 인해 포트폴리오 성과에서 악영향을 받게 된다. 본 연구는 XGBoost를 통해 실투자 기간의 변동성을 예측하여 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 줄여 모형의 안정성과 포트폴리오 성과를 개선하고자 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 실증 검증을 위해 한국 주식시장의 10개 업종 지수 데이터를 활용하여 2003년부터 2019년까지 총 17년간 주가 자료를 활용하였으며 in-sample 1,000개, out-of-sample 20개씩 Moving-window 방식으로 예측 결과값을 누적하여 총 154회의 리밸런싱이 이루어진 백테스팅 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 자산배분 모형은 기계학습을 사용하지 않은 기존의 리스크패리티와 비교하였을 때 누적수익률 및 추정 오차에서 모두 개선된 성과를 보여주었다. 총 누적수익률은 45.748%로 리스크패리티 대비 약 5% 높은 결과를 보였고 추정오차 역시 10개 업종 중 9개에서 감소한 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 감소시킴으로써 포트폴리오 성과를 개선하였다. 포트폴리오의 추정 오차를 줄이기 위해 모수 추정 방법에 관한 다양한 연구 사례들이 존재한다. 본 연구는 추정 오차를 줄이기 위한 새로운 추정방법으로 기계학습을 제시하여 최근 빠른 속도로 발전하는 금융시장에 맞는 진보된 인공지능형 자산배분 모형을 제시한 점에서 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.149-169
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• 2020

현 정부의 주요 국책사업 중 하나인 도시재생 뉴딜사업은 매년 100 곳씩, 5년간 500곳을대상으로 50조를 투자하여 낙후된 지역을 개발하는 것으로 언론과 지자체의 높은 이목이 집중되고 있다. 그러나, 현재 이 사업모델은 면적 규모에 따라 "우리동네 살리기, 주거정비지원형, 일반근린형, 중심시가지형, 경제기반형" 등 다섯 가지로 나뉘어 추진되어 그 지역 본래의 특성을 반영하지 못하고 있다. 국내 도시재생 성공 키워드는 "주민 참여", "지역특화" "부처협업", "민관협력"이다. 성공 키워드에 따르면 지자체에서 정부에게 도시재생 사업을 제안할 때 지역주민, 민간기업의 도움과 함께 도시의 특성을 정확히 이해하고 도시의 특성에 어울리는 방향으로 사업을 추진하는 것이 가장 중요하다는 것을 알 수 있다. 또한 도시재생 사업 후 발생하는 부작용 중 하나인 젠트리피케이션 문제를 고려하면 그 지역 특성에 맞는 도시재생 유형을 선정하여 추진하는 것이 중요하다. 이에 본 연구는 '도시재생 뉴딜 사업' 방법론의 한계점을 보완하기 위해, 기존 서울시가 지역 특성에 기반하여 추진하고 있는 "2025 서울시 도시재생 전략계획"의 도시재생 유형을 참고하여 도시재생 사업지에 맞는 도시재생 유형을 추천하는 시스템을 머신러닝 알고리즘을 활용하여 제안하고자 한다. 서울시 도시재생 유형은 "저이용저개발, 쇠퇴낙후, 노후주거, 역사문화자원 특화" 네 가지로 분류된다 (Shon and Park, 2017). 지역 특성을 파악하기 위해 총 4가지 도시재생 유형에 대해 사업이 진행된 22개의 지역에 대한 뉴스 미디어 10만여건의 텍스트 데이터를 수집하였다. 수집된 텍스트를 이용하여 도시재생 유형에 따른 지역별 주요 키워드를 도출하고 토픽모델링을 수행하여 유형별 차이가 있는 지 탐색해 보았다. 다음 단계로 주어진 텍스트를 기반으로 도시재생 유형을 추천하는 추천시스템 구축을 위해 텍스트 데이터를 벡터로 변환하여 머신러닝 분류모델을 개발하였고, 이를 검증한 결과 97% 정확도를 보였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 추천 시스템은 도시재생 사업을 진행하는 과정에서 신규 사업지의 지역 특성에 기반한 도시재생 유형을 추천할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산림과학회지
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• 제30권1호
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• pp.30-41
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• 1976

정상적(正常的)으로 생장(生長)하고 있는 임분에서 시료개체(試料個體)를 얻어 수간석해(樹幹析解)를 하여 각종 성장인자(成長因子)에 대한 시계열적(時系列的)인 분석(分析)을 하였다. 이것은 주(主)로 연차상관(年次相關)의 계수(係數)로 계산분석(計算分析)되었다. 이것은 초기성장량(初期成長量)과 성숙기(成熟期)의 성장량(成長量)과의 통계학적(統計學的)인 상관(相關)을 보는 것이나 이상의 분석을 통해서 성숙기(成熟期)의 성장량(成長量)을 추정(推定)할 수 있는 가장 어린 시기(時期)의 연령(年齡)을 구명(究明)해 본다. (1) 잣나무에 있어서 수고(樹高), 직경(直徑) 그리고 재적(材積)의 연차별상관계수(年次別相關係數)의 변동(變動)은 분석(分析)한 결과(結果) 수고(樹高)는 직경(直徑)의 그것보다 더 낮은 값의 계수(係數)를 보였다. (2) 이와 같은 경향(傾向)은 지위(地位)에 관계할 것 없이 나타났다. 그러나 지위(地位)가 낮으면 상관계수(相關係數)의 값은 더 큰 것으로 나타났다. 이것은 지력(地力)이 오히려 낮을때 유노(幼老)의 상관이 더 높다는 것을 말해준다. (3) 잣나무에 있어서 재적(材積)에 대한 연차별상관(年次別相關)을 보면 상관계수(相關係數)가 0.70이상으로 나타났는데 이것은 한 집단내의 개체군에 대하여 얻어진 값이다. (4) 낙엽송의 경우는 잣나무의 그것에 비교하여서 상관계수(相關係數)의 값이 더 작은 것으로 나타났다. 이것은 연령(年齡)으로 말할 때 낙엽송이 잣나무보다 조기추정(早期推定)이 더 힘들다는 것이 된다. (5) 낙엽송의 직경(直徑), 수고(樹高) 그리고 재적(材積)의 성장(成長)에 있어서 19개체(個體)의 순위변동(順位變動)을 보면 그 형질(形質)에 따라 그 내용(內容)이 크게 다르게 나타난다. 대체로 어릴 때 작은 개체(個體)는 커서도 작은 것으로 되고 큰 개체(個體)는 큰 것으로 되는 경향은 있으나 어떠한 특정(特定)의 개체(個體)를 대상으로 할 때에는 그 성장(成長)의 행동을 예측하기 어려운 점(點)을 지니고 있다. 그래서 이 점(點)을 유의(留意)할 필요(必要)가 있다. (6) 잣나무와 낙엽송의 경우 모두(그 형질(形質)이 수고(樹高)이든 직경(直徑)이든 또는 재적(材積)이든간에) 15년생 정도(程度)가 되면 그 때의 생장량(生長量)으로 장차의 생장량(生長量)을 추정(推定)할 수 있을 것으로 보았다.

• 한국산림과학회지
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• 제102권4호
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• pp.578-586
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• 2013

본 연구는 우리나라 침엽수림 면적의 약 1/3을 차지하는 리기다소나무와 낙엽송 인공림을 대상으로 지역 및 임령에 따른 토양의 물리 화학적 특성을 파악하여, 이들 인공림의 벌채 후 진행되는 조림 사업에 필요한 기초 자료를 얻고자 수행하였다. 두 인공림에 대한 토양 특성은 기존 보고된 문헌자료와 2년(2010, 2011년) 동안 전국 국유림 내에서 조사 분석한 토양 특성 결과를 바탕으로 지역 및 임령별로 나누어 분석하였다. 리기다소나무 인공림 내 전라남도 지역과 낙엽송 인공림 내 경상북도 지역의 토양 특성이 동일 수종의 임분 내 다른 지역보다 양호하였다. 두 인공림의 토성은 대부분 양토 혹은 사질양토였고, 토양 pH 값은 리기다소나무와 낙엽송 인공림에서 각각 4.86, 4.87로 나타났으며, 토양 pH는 임령 증가에 따라 일정한 경향을 보이지 않았다. 리기다소나무와 낙엽송 인공림의 전질소 농도(%)는 각각 0.21, 0.28이었고, 유효인산 농도($mg{\cdot}kg^{-1}$)는 각각 11.00, 13.32로 나타났다. 낙엽송 인공림 내 전질소, 유효인산, 유기물 농도 및 양이온치환용량은 리기다소나무 인공림보다 높고, 은, 임령이 증가함에 따라 농도가 증가하는 경향을 보였으며, 치환성양이온($Ca^{2+}$, $Mg^{2+}$, $K^+$)은 토양 pH와 정의 상관관계를 나타냈다. 두 인공림에 대한 토양 특성 분석 결과는 리기다소나무 벌채와 낙엽송 주벌 실시 후 요구되는 조림지 관리에 적용할 수 있으며, 토양 양분 특성 등을 고려한 맞춤형 조림 수종 선정과 조림지 관리에 활용하여 지속적인 산지 자원화에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.872-893
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• 2006

음양오행사상의 관상학에 기반한 애니메이션 캐릭터 얼굴 설계 시스템은 애니메이션 캐릭터제작에 있어서 관상학적 형태를 이용한 성격을 이용해 캐릭터의 얼굴형을 자동으로 생성시켜 주는 시스템이다. 이 논문에서는 캐릭터의 관상학적 성격을 이해하고 그 성격을 얼굴형에 맞게 시각화하는 작업을 과학적이고도 편리한 Neural Network을 이용하여 누구나 손쉽게 구현할 수 있도록 제안 하였다. 본 연구에서는 관상학의 오행상에 기반한 성격을 가진 얼굴형을 애니메이션 캐릭터제작용 시각데이터로 설계하고, 설계한 데이터 중 일부를 설문조사를 통해 12가지 성격의 정도를 알아낸 후 이것을 컴퓨터에 입력시킨 후 Neural network시스템을 이용해 관상학 성격에 기반해 재조합 가능한 얼굴 데이터 511가지의 성격을 알아냈다. 성격을 알아낸 데이터 중 오행상에 대해서는 또 한번의 설문조사를 통해 사람이 시각적으로 느끼는 성격과 Neural Network에 의해 인식된 차이점을 재검토하였다. 2차 설문조사와 Neural Network 시스템의 결과는 목형상, 화형상, 토형상, 금형상, 수형상을 조사해 본 결과 각각 MSE가 0.3, 0.3, 0.2, 0.5, 0.2가 되는 것을 알 수 있었다. 이는 $0{\sim}5$ 점의 Scoring 시스템으로 얻어진 결과라는 것을 고려하면 매우 정밀한 결과라는 것을 알 수 있다. 이 연구를 통해 얻을 수 있는 결론은 성격을 설정해 Neural Network 시스템에 입력만 하면 그 성격을 가진 이미지 데이터를 얻을 수 있으며, 반대로 관상학적인 특징들만을 입력해도 성격을 알아낼 수가 있다. 이 실험을 통해 얻어진 얼굴형의 이미지 데이터와 성격 데이터는 앞으로 애니메이션 캐릭터를 설계할 때 많은 도움이 될 것이다.며, 암컷과 수컷의 차이는 거의 없다.EX>2당 100,000마리(720,000마리/7.2 m$^2$=$1\times10^9$마리/ha)가 다른 두 농도처리보다 높았다. 처리회수에서는 3회 처리가 1회와 2회 처리보다 높았고, 엽채류 종류에 따라서는 배추가 양배추나 케일보다 논았다.목적은 판매나 계약의 수단, 벤처기업 확인, 정부의 정책적 금융적 중소기업 지원 혜택을 기대하면서 출원하는 경우가 많았다. 따라서 기술의 진보성, 독창성 및 사업성이 높은 특허기술의 개발이 필요할 것으로 판단된다. 이용한 지각속도 구조에 대한 연구가 극히 제한적으로 이루어질 수밖에 없었다. 그러나 최근에 국내의 여러 지친관측망에서 축적된 지진기록과 반사 및 굴절 탄성파 탐사를 수행하여 종합적으로 지각 속도구조를 규명하기 시작하였다. 이와 같은 인공발파를 이용한 지각속도구조를 규명하기 위해서는 많은 인원과 예산을 필요로 하므로 관련분야의 전문가들의 적극적인 참여가 필요한 상황이다.[청소년과 소비 생활]이 4.22로 가장 높은 특성을 나타냈다. 6. 3학년 가정교과 내용의 요구도 평균은 3.65-4.16의 범위이며 평균 3.76으로 약간 높게 나타났다. 학부모 전체의 중단원 요구도는 [진로의 선택과 직업 윤리] 4.16으로 가장 높게 나타났으며 [실내 환경과 설비] 3.89, [생활 공간의 활용] 3.72, [상차림과 식사 예절] 3.71 순으로 나타났으며, [식사 준비와 평가]는 3.53으로 가장 낮았다. 이 중 여학생 학부모는 [진로의 선택과 직업윤리]가 4.06으로 가장 높았고, 남학생 학부모는 [진로의 선택과 직업 윤리] 4.26으로 가장 높은 특성을 나타냈다. 본 연구 결과로 가정교과의 시수를 증가시켜야 하고 실험 시설의 확충이 필요하다는

• Journal of Plant Biology
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• 제24권1호
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• pp.47-57
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• 1981

1979년 및 1980년에 경기도 광릉과 양주군 수동면에서 저적면적계의 빈도분포의 skewness와 kurtosis를 검정하기 위하여 총 46개의 단일종 조림지에서 개목의 주변장을 흉고에서 재었다. 이들 조림지는 10~50년된 것이며 수종은 잣나무, 낙엽송, 전나무 및 리기다소나무이다. 각 지소에서의 측정수는 70~110이며 저적면적계의 수는 Sturge의 방식에 따랐으며, 5~10계였다. 수동에 있어서 나이(년)와 개목 저적면적($\textrm{cm}^2$)은 각각 10~20 및 27.60~383이었으며, 광릉에서는 15~47 및 102.15~619.14이었다. 한 곳을 제외하고 모든 곳에서 +g$_1$값을 나타냈고, 6개소를 제외하고는 그 값이 0.3~2.2였다. 23곳에서는 유의한 +g$_1$값을 나타냈다. 이들의 저적면적계수는 6~9였다. 이상의 사실은 종내경쟁이 약 10년된 조림지에서도 시작되며 약 50년까지도 계속됨을 시사한다. 24개소에서 -g$_2$값을 나타내며 이들의 값은 -0.12~-0.83의 범위였다. 약 20곳에서는 +g$_2$값을 나타냈으며 그 범위는 +0.13~+3.841이었다. 22개의 +g중 11채는 매우 유의한 것이었다. 단지 5만이 유의한 Kolmogorov-Smirnov 검정결과를 나타냈다. 4종중 낙엽송이 가장 나이 어린 시절에 종내경쟁을 시작하고 그 다음이 전나무 그리고 잣나무의 순으로 경쟁을 시작하는 것 같다. 이 자료는 저적면적계의 빈도분포를 통하여 종내경쟁을 탐지하고자 할 때 적정 계(급)수는 12이상이 아니고 6~9이며 적정 관측목수는 100이상이 아니고 약 80임을 시사한다. 필자는 저적면적의 빈도분포가 종내경쟁이 있을 때에는 bimodal 분포라기 보다는 trimodal 분포를 나타내고 있다고 생각하며 또한 종내경쟁이 약화되어 저적면적빈도분포가 정상분포 단계에 도달되기 전에 바로 platykurtic분포로 되는 것이 아니고 leptokurtic 분포적 단계를 거친다고 본다

• 한국환경생태학회지
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• 제26권4호
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• pp.593-603
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• 2012

순천시 조계산도립공원(해발고 884m) 선암사골 계곡부 식생의 식물군집구조를 조사분석하여 생태적 천이계열 특성과 보전가치를 밝히고, 도립공원관리를 위한 기초자료를 제공하기 위해 $20m{\times}20m$ 크기의 조사구 20개소(해발고 315~480m)를 설정하였다. TWINSPAN 기법에 의한 군집분류 결과 군집 I(굴참나무군집), 군집 II(졸참나무군집), 군집 III(낙엽활엽수혼효군집), 군집 IV(1981~2010) 월평균기온 자료를 이용하여 온량지수를 분석한 결과 $104^{\circ}C{\cdot}$월로 온대남부기후대의 식생이었다. 생태적 천이계열은 졸참나무군집에서 개서어나무군집으로 발달하고 있는 초기단계로 추정되었으나, 장기 모니터링을 시행해야 군집별 변화양상을 규명할 수 있을 것으로 판단되었고, 관목층에서는 조릿대가 우점하고 있었다. 표본목의 흉고직경은 20~55cm(평균 36cm), 수고 14~35(평균 23m)이었고, 수령 분석 결과, 군집 I은 64년생, 군집 II는 59~64년생, 군집 III은 51~62년생, 군집 IV는 41~68년생이었다. 샤논의 종다양도지수($400m^2$)는 군집 IV(0.8452~1.2312) ${\rightarrow}$ 군집 III(0.8044~1.1404) ${\rightarrow}$ 군집 II(0.8221~0.9971) ${\rightarrow}$ 군집 I(0.8324) 순으로 높았다.

• 한국습지학회지
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• 제17권2호
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• pp.124-129
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• 2015

하천의 복원을 위한 기초자료로 사용하고자 인간의 간섭에 의한 훼손이 없거나 적은 10개의 자연하천을 군집생태학적 방법으로 조사하여 통계적으로 분석하였다. 그 결과 신갈나무군락과 소나무군락, 사시나무군락, 굴참나무군락, 산벚나무군락 등 총 29개의 식물군락으로 확인되었다. 하천식생은 계곡 계반림과 하변림으로 나누어졌다. 계곡 계반림은 경사가 급하고 물에 의한 영향이 적어 경목림이 우점하였고, 하변 연목림은 버드나무류로 대변되었다. 하천 선택시 자연성이 기준이 되어 인간의 간섭이 많은 하류보다 중 상류에 위치한 조사지가 많았고, 그에 따라 출현군락의 92%(44 plot)는 경목림이었고, 8%(4 plot)는 연목림이었다. 전층을 이용한 PCA 분석에서는 신갈나무군락 그룹과 산벚나무군락 그룹, 소나무군락 그룹, 산벚나무군락과 소나무군락 혼합 그룹, 기타군락 그룹으로 크게 5개의 그룹으로 나누어졌다. 교목층을 이용한 PCA 분석은 신갈나무군락 그룹, 산벚나무군락 그룹, 기타군락 그룹으로 크게 3개의 그룹으로 나누어졌다. 하천변에 출현한 식물군락은 경목림과 연목림으로 나누어졌으며, 이를 통해 하천제방권 및 고수위권은 신갈나무, 소나무, 사시나무, 굴참나무와 산벚나무 등의 종을 식재하는 것이 적합하고, 고수부지권 및 저수위권은 버드나무속 식물을 식재하는 것이 적합할 것으로 판단된다. 식재될 목본에 따른 초본의 선택은 통계분석에서 같은 그룹에 속해있고, 높은 빈도로 출현하는 종으로 하는 것이 적합하다고 판단된다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제43권1호
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• pp.260-279
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• 2010

우리나라 천연기념물 제 218호인 장수하늘소(Callipogon relictus Semenov, 1898) 문헌 및 현장조사 분석 결과, 크기는 나라별로 차이가 있으며, 우리나라 개체들의 평균 크기가 수컷 85~120mm, 암컷은 65~85mm가량으로 가장 큰 것으로 나타났다. 알의 평균 지름은 2.60mm이고 길이는 6.72mm이며, 유충은 유백색이고 길이는 약 100~150mm가량 된다. 번데기의 크기는 약 70~110mm 정도이다. 성충은 주로 저지대의 활엽수림 지역에서 6~9월까지 활동하며, 8월경에 가장 많은 개체들이 출현하나 중국에서는 6~7월에 출현하는 것으로 나타났다. 우리나라에서 유충은 주로 노쇠한 큰 서어나무(Carpinus laxiflora (Siebold & Zucc.) Blume) 수간부위를 먹는 것으로 알려져 있으나, 러시아와 중국에서는 보고가 없어 나라별로 기주식물이 차이가 있는 것으로 나타났다. 유충 기간은 국내에서 정확하게 알려져 있지 않지만 중국에서는 약 2년으로 나타났다. 장수하늘소 분포의 지리학적인 좌표는 위도 약 $37.5^{\circ}{\sim}47.8^{\circ}$, 경도 $126^{\circ}{\sim}140^{\circ}$범위에 속하는 것으로 나타났다. 각 나라별 채집 분포지역을 조사한 결과 우리나라는 경기도 2곳, 강원도 9곳, 함경북도 1곳으로 나타났다. 러시아는 블라디보스토크(Vladivostok)를 비롯해 연해주 지방과 아무르 강 일대에서 국지적으로 분포하며, 중국은 길림성(서란(舒蘭), 교하(蛟河)) 등 2곳, 흑룡강(산하둔(山河屯), 송화강 지구(松花江 地區)), 협서(陜西) 등 동북부 지역에서 역시 국지적으로 알려지고 있다. 일본은 궁지현 1곳이 알려져 있으나 분포 자체가 매우 의문 상태로 남아 있다. 이와 같이 극동지역 3개 국가에서 매우 제한적으로 분포하고 있는 것으로 나타났다. 장수하늘소의 종 보전방안으로는 먼저 국내 외 소장 표본들이나 문헌 실태조사 및 분석을 통해 출현 지역, 출현 시기 등 생태적인 정보를 파악하여 서식지역이나 채집지역의 기주식물, 고도, 위도, 기온 등 자연환경에 대한 정밀 조사가 필요하다. 유충 및 성충의 서식유무에 대해 현장 실태 조사를 하여 현재 장수하늘소가 서식하고 있는 산림지역의 서어나무 군락지역이나 서식지를 지정하여 관리할 필요가 있다. 특히 기주식물 군락지나 서식지 보전을 지정할 때는 우리나라에서 알려진 4분류군의 기주식물이 같이 혼서 하는 산림지역을 선정하는 것이 중요하다고 판단된다. 현지 내 종 보호정책으로 광릉지역 일대뿐만 아니라 주변지역도 개발 제한조치와 주변지역에서 인간 활동으로 인해 장수하늘소 번식에 피해를 줄 수 있는 요인들을 제거할 필요가 있다. 인공사육 및 증식을 통해 기존 서식지에 방사방안으로 서식 개체군에 교란이 일어나지 않는 범위 내에서 과거 서식지로 알려졌으나 현재 출현 보고가 없는 지역부터 시행할 필요가 있다. 마지막 방안의 하나로 우리나라 특히 광릉숲 일대의 장수하늘소 보전이 학술적 연구나 생물다양성 보전 차원에서 중요할 뿐만 아니라 향후 생태관광자원으로서 중요성과 가치에 대해 지역 주민이나 국민들에 지속적으로 홍보할 필요가 있다. 보호활동이나 보전에 기여한 단체나 개인에게 국가가 다양한 방법으로 지원 내지 보상체계를 도입할 필요가 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권5호
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• pp.311-323
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• 2023

집중호우, 홍수 및 도시침수와 같은 재해를 저감시키기 위하여 자연 재난으로 인한 재해의 발생 여부를 사전에 파악하는 것은 중요하다. 현재 국내는 기상청에서 운영하고 있는 호우주의보 및 호우경보를 발령하고 있지만, 이는 전국에 일괄적인 기준으로 적용하고 있어 사전에 호우로 인한 피해를 명확하게 인지하지 못하고 있는 실정이다. 따라서, 일괄된 기준을 지역적 특성을 반영한 호우특보 기준으로 재설정하고 1시간 후에 강우로 발생할 수 있는 피해의 규모를 예측하고자 하였다. 연구 대상 지역으로는 호우피해가 가장 빈번하게 발생하였던 경기도 지역으로 선정하였고, 강우량 및 호우 피해액 자료를 활용하여 지역적 특성을 고려한 시간단위 재해 유발 강우를 설정하였다. 강우에 의한 호우피해 발생 여부를 예측하는 모형을 개발하기 위해 재해 유발 강우 및 강우 자료를 활용하였으며, 머신러닝 기법인 의사 결정 나무 모형과 랜덤 포레스트 모형을 활용하여 분석 및 비교하였다. 또한 1시간 후의 강우를 예측하기 위한 모형으로는 장단기 메모리, 심층 신경망 모형을 활용하여 분석 및 비교하였다. 최종적으로 예측 모형을 통해 예측된 강우를 훈련된 분류 모형에 적용하여 1시간 후 호우에 의한 규모별 피해 발생 여부를 예측하였고, 이를 1ST-모형이라고 정의하였다. 본 연구를 통해 개발된 1ST-모형을 활용하여 예방 및 대비 차원의 재난관리를 실시한다면 호우로 인한 피해를 저감하는데 기여 할 수 있을 것으로 판단된다.