인간에 의한 기후변화로 전 지구적 이상 기상현상이 발생해 재난이 증가하고 있다. 주요 선진국(군)은 극한기상 출몰에 따른 재난을 대비 중이다. 다만, 현재 방재계획·설비가 통계 데이터를 바탕으로 한 빈도·강도법을 기준으로 시행되었는데, 잦아지는 극한기상에 따른 재난을 확률 근거 기반 대비로는 부족하다. 미군과 영국군은 가장 빨리 기후변화 및 재난양상 변화 위협 관련 연구 및 정책적 접근을 해왔고, 기후변화 완화 및 적응 모두 고려하고 있다. 우리 군은 재난에 대한 인식을 '풍수해' 정도로 여기며, 기후변화 양상에 따른 극한기상과 재난에 대한 논의가 부족한 편이다. 본 연구에서는 선진국(미국과 영국)의 재난관리시스템 구축과정을 살펴보고 기후위기와 극한기상이 출몰하는 상황에서 각 국(군)의 대응 정책을 문헌분석 기법을 활용해 분석하였다. 우리 군은 빈틈없는 안보를 유지하기 위해 지속가능성과 회복탄력성에 초점을 둔 대응정책을 수립해야하며, 다음 세 가지 정책적 접근이 필요하다. 첫째, 기후변화로 변화될 환경에 대비한 미래 한반도 작전 환경 분석이 필요하다. 둘째, 지속가능성을 위해 기후변화 '적응정책'에 대한 논의가 필요하다. 셋째, 기후변화로 인해 발생 가능한 미래재난에 대한 대비가 필요하다.
글로벌 공급망에 예측 불가능한 위험성이 확산되면서 세계의존도가 높은 항만물류산업의 위험부담이 높아지고 있다. 이에 본 연구에서는 기초적인 연구로 국내 항만의 안전성에 위험을 주는 다양한 이슈들을 알아보고자 하였다. 이를 위해 부산항의 항만안전과 관련된 뉴스 기사 데이터를 활용하여 LDA토픽모델링 분석과 시계열 선형회귀분석을 진행하였고 부산항 항만안전 주요 이슈들의 변화와 그 동향을 파악하였다. 본 연구의 분석 결과는 다음과 같다. 지난 30년동안 부산항 항만안전과 관련된 주요 이슈는 총 9개이며 이들을 5년 주기의 시기별로 살펴본 결과, 지난 30년 동안 해상안전 이슈, 수입화물 검역 안전 이슈, 노조파업 관련 이슈, 자연재해 관련 이슈가 지속해서 등장했다. 부산항 항만안전 주요 이슈는 주로 예측 불가능한 성격이 큰 사회환경적 유형과 자연현상적 유형으로 글로벌 불확실성의 영향을 많이 받고 있음을 알 수 있었다. 따라서 분석 결과로 도출된 항만안전 주요 이슈들을 위주로 부산항 항만안전 강화를 위한 정책을 체계적으로 수립할 필요가 있으며 예측 불가능한 위험상황을 대비한 부산항 항만안전 회복탄력성을 강화할 필요가 있다. 끝으로 다양하게 변화하는 사회적 여건에 맞춰 항만안전 강화를 도모할 수 있는 선진적인 연구 활동이 필요할 것이다.
최근 추천시스템 분야에서는 희소한 데이터를 효과적으로 모델링하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. GLocal-K(Global and Local Kernels for Recommender Systems)는 그중 하나의 연구로 전역 커널과 지역 커널을 결합하여 데이터의 전역적인 패턴과 개별 사용자의 특성을 모두 고려해 사용자 맞춤형 추천을 제공하는 모델이다. 하지만 GLocal-K는 커널 트릭을 사용하기 때문에 매우 희소한 데이터에서 성능이 떨어지고 부가 정보를 사용하지 않아 새로운 사용자나 아이템에 대한 추천을 제공하는 데 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 GLocal-K의 단점을 극복하기 위해 EASE(Embarrassingly Shallow Autoencoders for Sparse Data) 모델과 부가 정보를 활용한 GEase-K(Global and EASE kernels for Recommender Systems) 모델을 제안한다. 우선 GLocal-K의 지역 커널 대신 EASE를 활용하여 매우 희소한 데이터에서 추천 성능을 높이고자 하였다. EASE는 단순한 선형 연산 구조로 이루어져 있지만, 규제화와 아이템 간 유사도 학습을 통해 매우 희소한 데이터에서 높은 성능을 내는 오토인코더이다. 다음으로 Cold Start 완화를 위해 부가 정보를 활용하였다. 학습 과정에서 부가 정보를 추가하기 위해 조건부 오토인코더 구조를 적용하였으며 이를 통해 사용자-아이템 간의 유사성을 더 잘 파악할 수 있도록 하였다. 결론적으로 GEase-K는 선형 구조와 비선형 구조의 결합, 부가 정보의 활용을 통해 매우 희소한 데이터와 Cold Start 상황에서 강건한 모습을 보인다. 실험 결과, GEase-K는 매우 희소한 GoodReads, ModCloth 데이터 세트에서 RMSE, MAE 평가 지표 기준 GLocal-K 보다 높은 성능을 보였다. 또한 GoodReads, ModCloth 데이터 세트를 4개의 집단으로 나누어 실험한 Cold Start 실험에서도 GLocal-K 대비 Cold Start 상황에서 좋은 성능을 보였다.
본 연구는 서울시가 관리하는 재난 유형 중에 19개(자연재난 3개, 사회재난 16개)를 선정하여 QRE 평가를 진행하였다. 19개 재난 유형의 선정 기준은 과거에 자주 발생하고, 발생하면 인명과 재산피해를 많이 초래하는 재난 및 미래에 발생 가능성이 큰 재난을 중심으로 선정하였다. 서울시의 재난 유형에 대한 QRE 도구의 결과에 따르면, 가장 위험도가 높은 재난 유형은 "자살 사고" 및 "대기질 악화"로 나타났다. 자살 사고는 발생 위험이 높고 자살자의 경제 및 정신적인 문제 해소 대책 마련이 쉽지 않기 때문이다. 이는 재난 위험 등급 "M6"에 해당된다. 이에 비해 서울시가 관리하는 재난 중 위험도가 낮은 재난 유형은 풍수해, 상수도 누수사고, 수질 오염사고 등으로 분석되었다. 풍수해는 국지성 집중호우, 태풍 등 재난 발생 가능성은 높지만, 서울시는 5년마다 풍수해 저감 종합계획 등을 수립하여 잘 대응하고 있다. 이러한 측면이 재난 예방 대비책이 적절하게 수행되는 것으로 평가되어 재난 위험도가 낮은 것으로 분석되었다. 이는 재난 위험 등급 "VL1"에 해당된다. 끝으로 QRE 도구는 도시의 지도자 및 재난 관리자들에게 재난 발생 위험을 비교적 간단한 방법으로 신속하게 알려줌으로써 의사 결정을 빠르게 할 수 있는 토대를 마련해 준다. 또한 QRE 도구를 활용한 평가는 서울시에 당면한 도시안전 위험도에 대한 복원력의 체계적인 평가, 미래투자 계획에 대한 기초자료, 재난 대응 등 많은 측면에서 도움을 주었다.
국토의 지속가능한 개발과 보전을 위해서는 계획적인 개발과 효율적인 환경보전이 수반되어야 한다. 이를 위해서는 기존에 개발된 지역에 대한 분석을 통해 개발에 영향을 준 요인들을 도출하고, 개발압력이 높은 지역에 대하여 적절한 관리방안을 적용함으로써 개발과 보전이 조화를 이룰 수 있도록 유도할 수 있다. 본 연구는 용인시를 대상으로 토지피복이 산림에서 시가화·건조 지역으로 변화된 지역과 여러 가지 사회·지형·제한적 요소 간의 관계를 로지스틱 회귀분석을 통해 회귀식으로 구현하고, 잠재적 개발지를 분석하였다. 잠재 개발지 분석에 가장 큰 영향을 미치는 요인은 개발제한구역, 보호지역과 같은 제한요소이고, 영향력이 가장 작은 요인은 인구밀도였다. 용인시 산림의 약 148km2(52%)이 잠재적 개발지로 분석되었고, 잠재개발지 중 보호지역에 해당하면서 국토환경성평가지도 1등급으로 환경적 가치가 우수한 지역은 약 13km2으로 도출되었다. 개발 잠재력이 높은 보호지역은 수변구역과 특별대책지역으로 나타나 수변으로 구성된 자연경관이 우수한 지역들이 개발지역으로 선호되고 있었다. 보호지역은 개인의 재산권을 보호하기 위해 일부 행위에 대해 허가를 내주고 있으나 뚜렷한 허가기준이 부재하고, 허가로 인한 환경적 영향을 파악하고 있지 않다. 이는 보호지역이 제 역할을 하지 못하게 하는 요인으로 파악됨에 따라 명확한 예외적 허가기준과 환경영향 모니터링을 통해 관리될 필요가 있다.
공간 샘플링은 공간모델링 연구에 활용되어 샘플링 비용을 줄이면서 모델링의 효율성을 높이는 역할을 한다. 농업분야에서는 기후변화 영향을 예측하고 평가하기 위한 고해상도 공간자료 기반 모델링에 대한 연구 수요가 빠르게 증가하고 있으며, 이에 따라 공간 샘플링의 필요성과 중요성이 증가하고 있다. 본 연구는 국내 농지 공간샘플링 연구를 통해 농업분야 기후변화연구의 공간자료 활용의 효율성을 제고하고자 하였다. 본 연구는 층화랜덤샘플링을 기반으로 하였으며, 1 km 해상도의 농지 공간격자자료 모집단(11,386개 격자)에 대해서 RCP 시나리오별(RCP 4.5/8.5) 연대별(2030/2050/2080년대) 공간샘플링을 설계하였다. 국내 농지는 기상 및 토양 특성에 따라 계층화 되었으며, 샘플링 효율 극대화를 위해 최적 층화 및 샘플 배정 최적화를 수행하였다. 최적화는 작물수량, 온실가스 배출량, 해충 분포 확률을 포함하는 16개 목표 변수에 대해 주어진 정밀도 제한 내에서 샘플 수를 최소화하는 방향으로 진행되었다. 샘플링의 정밀도와 정확도 평가는 각각 변동계수(CV)와 상대적 편향을 기반으로 하였다. 국내 농지 공간격자 모집단 계층화 및 샘플 배정 및 샘플 수 최적화 결과, 전체 농지는 5~21개 계층, 46~69개 샘플 수 수준에서 최적화되었다. 본 연구결과물들은 국내 농업시스템 대표 공간격자로써 널리 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 기후변화 영향예측 공간모델링 연구들에 활용되어 샘플링 비용 및 계산 시간을 줄이면서도 모델의 효율성을 높이는 데에 기여할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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