우리나라의 시민들은 범죄에 대한 일반적인 사항만을 알 수 있을 뿐, 자신이 범죄위험에 얼마나 노출되어 있는지를 파악하기 어렵다. 경찰의 입장에서도 범죄발생 지역을 예측할 수 있다면 경찰력이 부족한 상황에서 효율성 있게 범죄에 대처 가능할 것이지만 아직 우리나라에서는 예측시스템이 없고, 관련 연구도 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 범죄발생 위험지역 예측 자동화 시스템 개발의 첫 번째 단계로 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보와 도시지역 자료를 바탕으로 머신러닝 방식을 통해 한국형 범죄발생 위험지역 예측 모형을 개발하고자 한다. 또한 시나리오를 가정하여 범죄발생 확률을 지도로 시각화함으로써 사용자의 이해도를 높이도록 하였다. 선행 연구 및 사례에서 범죄발생에 영향을 미치는 요인 중 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보, 날씨정보(기온, 강수량, 풍속, 습도, 일조, 일사, 적설, 전운량), 지역정보(평균 건폐율, 평균 용적율, 평균 높이, 총 건축물수, 평균 공시지가, 평균 주거용도면적, 평균 지상층수)를 머신러닝에 활용할 수 있도록 데이터를 사전 처리하였다. 머신러닝 알고리즘으로서 지도학습 모형 중 다양한 분야에서 활용되며 정확도가 높다고 알려진 의사결정나무모형, 랜덤포레스트모형, Support Vector Machine(SVM)모형을 활용하여 범죄 예측 모형을 구축하고 비교 분석하였다. 그 결과 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 낮아 예측력이 높은 의사결정나무모형을 최적모형으로 선정하였다. 이를 바탕으로 가장 빈번하게 발생하는 절도와 폭력범죄를 대상으로 시나리오를 작성하여 범죄 발생 위험지역을 예측한 결과, 사례도시 J시는 위험지역이 3가지 패턴으로 발생하는 것으로 나타났으며, 각각 발생확률을 3 등급으로 구분하여 $250{\times}250m$ 단위의 지도형태로 시각화할 수 있었다. 본 연구는 향후 자동화 시스템으로 개발하여 시시각각으로 변하는 도시 상황에 따라 실시간으로 예측 결과를 시각화하여 제공함으로써 보다 범죄로부터 안전한 도시환경 조성에 기여하고자 한다.
현재 우리나라에서 홍수조절 업무에 황용하고 있는 홍수관리시스템은 댐에서 조절이 불가능한 댐하류부 수문현상들을 고려하여 방류계획을 수립할 수 없으며, 예측 강우량에 의한 댐으로의 유출상황을 고려한 예비방류에 관한 지침이 마련되어 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 댐의 제약조건 댐 상.하류의 유출상황을 고려하여 홍수기 댐을 운영 할 수 있는 모의기법에 의한 모형을 개발하였다. 개발된 모형(EV ROM이라 명명)은 댐에서 조절이 불가능한 댐하류 지류에 의한 하류 홍수제어 지점의 Cumulative Lateral Flow Hydrograph를 고려하여 방류계획을 수립한다. EV ROM에서는 댐하류 지역의 첨두홍수량 경감을 위하여 홍수제어지점의 수문곡선 상승부에서 예비방류를, 첨두부에서는 댐에 저류를 하였다가 수문곡선 하강부에 다시 방류를 수행하는 특징이 있다. EV ROM을 강우-유출모형에 결합하여 금강수계 대청댐을 중심으로 3개 홍수사상에 적용해 본 결과, 기존의 Rigid ROM이나 Technical ROM 보다 우수한 것으로 나타났다. 이는 본 연구에서 개발한 EV ROM이 댐 유역뿐만 아니라 댐하류 홍수제어지점의 수문상황을 동시에 고려하여 댐의 방류계열을 결정하기 때문이다. 따라서, 본 연구에서 개발된 EV ROM을 다양한 홍수사상에 적용, 예측강우량의 정확도 개선 및 프로그램의 보완이 이루어진다면, 현재보다 한차원 높아진 저수지운영을 기대 할 수 있을 것이다.
북한 지역은 산이 많고, 경사지 밭이 많아 토양 유실이 심하므로, 토지를 보호하는 것이 토양의 지력 유지에 중요하다. 토양 보전 대책 마련을 위해서는 각 지역의 토양 유실 가능량을 예측하는 것이 필요하다. 토양 유실 예측에 USLE가 광범위하게 적용된다. 북한 지역의 토양 유실 예측에 필요한 강수 인자8의 산출이 시도되었다. 북한 지역의 수집 가능한 75개소의 월 강수량 자료를 이용하였다. 월 강수량의 7, 8월 강수 집중도(X)로부터 지역 보정 인자를 산출하였다. 지역 보정 인자($U_{adj}$) 산출을 위한 기본식은 남한의 중북부 지역 20개소의 $EI_{30}$와 월강수량 자료로부터 얻어 낸 식 $$U_{adj}=4.095{\cdot}X-0.878(r=0.689^{**})$$ 을 적용하였다. 북한 지역의 강수량은 606-1,520mm이었으며, 7, 8월 집중도는 34.4%~53.8%이었다. 이에 따른 지역 보정 계수 $U_{adj}$는 0.53~1.33이었으며, 동해안과 산간 지방의 $U_{adj}$ 값이 서해안과 내륙 지방의 $U_{adj}$ 값보다 낮았다. 지역 보정 계수를 고려한 USLE의 강수 인자 $R_{adj}$는 107 ~ 493으로 평가되었으며, 이는 평균 259.6으로 남한의 평균 R 값 434.5보다 낮았다.
Much attention has been needed in water resource management at the watershed due to drought and flooding issues caused by climate change in recent years. Increase in air temperature and changes in precipitation patterns due to climate change are affecting hydrologic cycles, such as evaporation and soil moisture. Thus, these phenomena result in increased runoff at the watershed. The Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model has been used to evaluate rainfall-runoff at the watershed reflecting effects on hydrology of various weather data such as rainfall, temperature, humidity, solar radiation, wind speed. For bias-correction of RCP data, at least 30 year data are needed. However, for most gaging stations, only precipitation data have been recorded and very little stations have recorded other weather data. In addition, the RCP scenario does not provide all weather data for the SWAT model. In this study, two scenarios were made to evaluate whether it would be possible to estimate streamflow using measured precipitation and long-term average values of other weather data required for running the SWAT. With measured long-term weather data (scenario 1) and with long-term average values of weather data except precipitation (scenario 2), the estimate streamflow values were almost the same with NSE value of 0.99. Increase/decrease by ${\pm}2%$, ${\pm}4%$ in temperature and humidity data did not affect streamflow. Thus, the RCP precipitation data for Hongcheon watershed were bias-corrected with measured long-term precipitation data to evaluate effects of climate change on streamflow. The results revealed that estimated streamflow for 2055s was the greatest among data for 2025s, 2055s, and 2085s. However, estimated streamflow for 2085s decreased by 9%. In addition, streamflow for Spring would be expected to increase compared with current data and streamflow for Summer will be decreased with RCP data. The results obtained in this study indicate that the streamflow could be estimated with long-term precipitation data only and effects of climate change could be evaluated using precipitation data as shown in this study.
최근 한국은 기후변화로 인한 기온 및 수온 상승, 빈번한 집중호우와 친수공간 조성에 따른 적극적인 하천의 활용 등으로 인하여 하천 및 저수지 내 수질관리에 있어 해결해야 하는 많은 문제점을 가지고 있다. 본 연구는 효율적인 수질관리를 위하여 인공신경망을 이용한 단기조류예측모형 구축에 관한 연구이다. 대상지역으로 조류가 번식하기 좋은 조건을 지니고 있는 금강유역 내 대청호를 선정하였고 설치되어 있는 수질 자동측정망의 일 단위자료를 이용하였다. 다층전방향신경망의 역전파 알고리즘을 이용하여 단기(1일, 3일, 7일) 조류를 예측할 수 있는 모형을 구축하였다. 본 모형에서는 대청호 내 수문 및 수질성분을 교차상관분석을 기초하여 단기조류예측모형의 입력 성분을 선정한 후 다양한 조류예측 신경망 모형을 구축하여 결과에 대한 검증을 실시하였다. 구축된 단기조류예측모형은 자연발생적인 기작과 유사한 현상을 재현할 수 있는 다양한 수질인자를 고려하여 단기조류예측모형을 구축한 경우 예측의 정확도가 높게 도출되었다. 본 연구는 신경망모형의 최대 장점인 비선형성 및 간편성 등을 고려하였을 때 우리나라의 수질예측에 적합한 신경망 모형을 구축할 수 있으며 이를 통한 하천 및 호수 내 효율적인 수질관리 방안을 제시할 수 있을 것이다.
물순환에 영향을 미치는 원인과 결과를 분석하는 기존의 연구들은 대부분 강우-유출모형을 사용하고 있어 모형의 구축 및 매개변수의 보정과 검증에 많은 노력이 필요하다. 본 연구에서는 수문기상자료만을 이용하여 유량의 변동성분을 정량화할 수 있는 수문학적 민감도 분석기법을 화천댐 상류유역에 적용하고 화천댐 유입량에 대한 1967~2017년 동안의 변동량을 자연적 요인과 인위적 요인으로 분리하여 제시하였다. 다양한 변동점 탐색기법을 사용한 결과 1999년이 통계적으로 유의한 변동점으로 탐색되었으며, 이를 활용하여 수문학적 민감도 분석을 5가지의 Budyko 함수들을 이용하여 산정한 결과 평균적으로 18.99억 $m^3/y$의 유입량 감소가 임남댐 건설로 인하여 발생된 것을 알 수 있었다. 이와 같은 결과는 기존 연구자들의 화천댐 유입량 감소량에 비해 다소 크게 산정된 결과이며, 이는 2000년대 이후 증가된 강우량 및 화천댐 유입량의 감소가 주된 영향을 미친 결과로 추정된다. 향후 월별, 계절별 단위의 분석이 추가로 연구될 필요가 있으며, 미래의 기후변화 상황을 고려한 예측을 통한 실효성 있는 계획이 수립될 필요가 있을 것으로 판단된다.
우리나라와 같이 강우에 의해 산사태가 주로 발생하는 경우 산사태의 탐지 또는 조기경보는 실시간 산사태 모니터링을 수행하는 것이 가장 효율적인 방법이다. 그러나, 국내에서는 인공사면 계측을 제외하고 자연사면 산사태를 대상으로 연구된 사례가 상당히 드물고, 비교적 최근에 관련 연구가 시작되었다. 자연사면 산사태와 인공사면 붕괴는 메커니즘이 서로 상이하므로, 모니터링의 개념과 기법도 서로 다르게 접근하여야 한다. 따라서 국내 산사태의 90%이상을 차지하는 자연사면 산사태에 대한 실시간 모니터링 기술이 적극적으로 연구되고 관련기술이 개발되어야 한다. 특히 최근의 극한강우에 의한 산사태는 전통적 개념의 개별 모니터링 센서를 이용한 방법으로는 측정의 정확성이나 신속성에 한계가 있기 때문에 재해탐지의 효율성을 높이기 위해 복수의 모니터링 항목을 결합하여 다각도의 모니터링 및 발생시점 예측이 반드시 필요하다. 현재 국내에서 사용 중인 산사태 모니터링 관련 센서는 80% 이상이 해외에서 개발된 제품을 그대로 수입하여 사용하고 있어 고가의 비용을 지속적으로 지출하고 있을 뿐만 아니라, 해당 기술에 대한 원천성을 확보하지 못한 상태이다. 따라서, 국내의 산사태재해 증가추세와 기후변화 등을 고려할 때, 산사태 모니터링 센서의 수요가 더욱 증가할 것이 확실시 되며, 이를 대비하여 다학제적 연구과 기술개발을 통해 기술 및 장치의 국산화가 이루어져야 하고, 이를 기반으로 실질적인 재해방지 노력이 필요하다.
강수는 공극수압의 상승에 관여해 토양 강도 및 응력의 변동을 발생시켜 산사태의 주요 원인 인자 중 하나로 지목된다. 따라서 강수는 산사태 발생 임계값 산정에 빈번히 사용되나, 지반 안정성을 직접적으로 산정하고 예측하기에는 무리가 있어 오탐지 사건에 대한 분석에는 한계가 있다. 한편 토양수분은 공극수압의 변동에 보다 직접적인 연관성을 지니므로, 다수의 연구에서 지반 안정성의 정량적인 평가에 활용된 바 있다. 이에 본 연구에서는 산사태 발생에 대한 임계값 산정에 있어 토양수분 인자 활용의 적정성을 평가하고자 하였다. 먼저 두 수문 인자의 거동 분석을 통해 강수에 대한 토양 포화도의 반응성을 파악하고, 선행 강수지수(Antecedent Precipitation Index)를 활용해 산사태 발생 임계값을 산정하였다. 이후 토양 포화도를 활용하여 산사태 발생 임계값을 산정했으며, 분할표를 활용해 두 임계값을 정성적으로 평가하였다. 그 결과, 일 강수량(Pdaily)을 단일 인자로 사용해 결정된 산사태 발생 임계값 대비 괴산읍에서는 각각 75% (API), 42% (SM)의 향상을 보였고 창수면에서는 각각 33% (API), 44% (SM)의 향상을 보였다. 따라서 토양수분과 선행 강수지수 모두 임계성공지수(Critical Success Index)를 효과적으로 향상시켰으며 오탐지율을 감소시켰다. 추후 토양 포화도를 통해 산사태 발생에 요구되는 강우 강도를 산정하는 연구와 토양 포화도 수준에 따른 강우 저항성을 산정하는 연구 등 토양수분 자료를 다각적으로 접목한 연구가 수행된다면 산사태 예측 정확성을 향상시키는 데 기여할 수 있을 것으로 보인다.
최근 기후 변화로 인해 전 세계적으로 이상기후 현상이 일어나고 있으며 우리나라도 예외는 아니다. 과거의 강우기록을 갱신하는 강우가 지속적으로 발생하고 있으며 특히 국지성 집중호우의 경우 짧은 시간에 많은 양의 강우가 좁은 지역에 발생하고 있어 산지재해 발생 또한 증가 하고 있다. 강원도의 경우 지역적 특성상 대부분 산지로 이루어져 있어 경사가 가파르고 토심 또한 얕아 산사태에 의해 많은 피해를 입고 있다. 그러므로 본 연구에서는 산지유역에 지형분류기법과 산사태 위험성 예측기법을 적용하여 재해 위험도를 예측하고자 하였다. 지형분류기법은 지형위치지수를(TPI)를 계산하여 위험 지형을 분류하고 토석류 예측기법중 하나인 SINMAP 방법을 사용하여 산지재해 발생 가능지역을 예측하였다. 그 결과 지형분류기법에서는 전체 유역 중 약 63% 이상 완경사지와 급경사지로 분류되었으며 SINMAP 분석에서는 전체 유역 중 약 58%가 위험 지역으로 분석되었다. 최근 각종 개발로 인해 산지재해의 저감 대책이 마련이 시급한 실정이며 재해 위험 구간에 대한 안정성 대책을 수립하여야 한다.
산지가 국토의 60%를 차지하는 우리나라는 집중호우, 태풍 등의 토석류가 발생 할 수 있는 요인들이 증가하여, 산사태, 토석류와 같은 재해의 위험성이 큼에도 불구하고 대부분의 지역에서 피해를 예방하기 보다 피해 후 복구에 편중되어왔으며, 토석류 발생지역에 대한 현장조사 및 토석류 수치해석에 관한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 토석류 위험구간 분석을 위해서 실제 토석류가 발생한 지역을 대상으로 현장조사 및 드론측량을 실시하여 정밀도 높은 지형 데이터를 구축하고 수치해석 프로그램 RAMMS 모형을 활용하여 토석류 발생 유역을 대상으로 토석류 흐름 분석을 수행하고 실제 발생한 토셕류 분포를 비교 분석하여 모형의 적용성을 평가하였다. 그 결과 RAMMS 모형으로 산정된 토석류 발생면적은 실제 면적보다 18% 크게, 이동거리는 10% 작게 산정되었으나, 모형으로 계산된 토석류 발생 형상과 발생 이동경로가 실제자료와 유사하게 모의되어 모형을 통한 토석류 이동의 경향성을 파악할 수 있다고 판단하였다. 향후, 국내에 적합한 모형 검증 및 미계측 유역에 대한 토석류 해석을 통한 피해 예상 지역의 선정 등의 추가 연구를 수행하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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