• 제목/요약/키워드: Weather Forecasting Data

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한국농업의 구조조정과 전자기후도의 역할 (Applications of "High Definition Digital Climate Maps" in Restructuring of Korean Agriculture)

  • 윤진일
    • 한국농림기상학회지
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    • 제9권1호
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    • pp.1-16
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    • 2007
  • 자연은 잘 이용하면 자원이지만 잘못하면 재해가 되는 이중성을 갖는다. 작목선택, 작부체계, 비배관리에 기후, 토양, 물자원 등 환경정보 활용이 필수이며, 환경정보를 잘 활용하면 자원 활용도를 높여 수량과 품질 개선, 자연재해-에너지소비-오염 경감에 기여한다. 이러한 관계를 잘 알고 있기 때문에 어느 나라에서나 환경정보를 관리하는 부처가 존재한다. 시민생활의 안전과 행복을 위한 일기예보를 위시하여 산업, 교통, 국방을 위한 특수한 기상정보가 기상청에 의해 제공되나, 식량간보와 국토보전의 막중한 임무를 띤 농업분야의 특화된 기상정보는 없다. 이러한 현실인식을 바탕으로 농림부는 '전자기후도 기반 유역단위 농업기상 예보시스템' 사업을 2006년부터 4년간 경희대학교와 한국농림수산정보센터가 공동으로 수행하도록 지원하고 있다. 이 사업은 지난 수년간 크게 발전한 공간정보기술과 소기후추정기술을 이용하여, 1) 전국 840개 표준유역별로 30m 해상도의 전자기후도를 제작함으로써 농업기후자원을 필지단위로 정확히 파악하며, 2)기상청 디지털예보를 기반으로 농업기상예보 해상도를 영농규모 수준으로 높여서, 3) 적지적작, 적지적수 및 유역규모 생태계관리의 의사지원수단을 제공함을 목적으로 한다. 사업성과는 기상청-산림청-농촌진흥청 합동조직인 국가농업기상센터에서 활용하며 시군 자치단체는 한국농림수산정보센터의 기술이전에 의해 독자적인 시스템을 구축할 수 있다. 모든 정보는 초고속인터넷, 휴대폰, 위성통신 등을 통해 수요자에게 배포될 것이며, 이를 통해 우리의 농업기상서비스는 전통적인 발전단계를 뛰어넘어 단번에 선진국 수준에 도달하게 될 것으로 기대된다.공하는 과정에서도 관리를 철저히 하도록 해야 한다. 4. 뽕가지의 항산화능은 춘기, 추기 모두 뽕잎에 비해 상당히 낮은 항산화능을 보였으나, 항산화식품 소재로서 뽕가지를 이용할 경우 5월 하순${\sim}$6월 초순의 신소지를 이용하거나 껍질을 분리하여 이용하도록 한다.으며, 특히 5지점 (S5)은 나머지 4개 지점 (S1 ${\sim}$ S4)의 수질에 비해 뚜렷한 수질악화를 보였는데, 이는 제 5지점 부근의 공단과 분뇨처리시설로부터 유입된 폐수에 의한 점 오염원의 효과로 사료되었다. 어류의 지표종 특성에 따르면, 버들치 (Rhynchocypris oxycephalus), 갈겨니 (Zacco temmincki)와 같은 수질에 대해 민감한 어종은 상류(S1 ${\sim}$ S2)에서의 출현빈도가 하류지점에의 출현빈도에 비해 뚜렷하게 높게 나타나 수질 특성을 반영하는 것으로 나타났으며, 트로픽구조 측면에서 내성종 (Tolerant species)및 잡식성종(Omnivore species)이 하류로 갈수록 증가하는 경향을 보였다.대가 발달한다. 이것으로 볼 때 지열류량은 지질구조와 무관하지 않음을 파악할 수 있다. 특히 이러한 단층대 주변은 지열수의 순환이 깊은 심도까지 가능하므로 이러한 대류현상으로 지표부근까지 높은 지온 전달이 되어 나타나는 것으로 판단된다.의 안정된 방사성표지효율을 보였다. $^{99m}Tc$-transferrin을 이용한 감염영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, $^{67}Ga$-citrate 영상과 비교하여 더 빠른 시간

PNU CGCM-WRF Chain을 이용한 우리나라 콩의 고온해 및 저온해에 대한 예측성 검증 (Evaluating the Predictability of Heat and Cold Damages of Soybean in South Korea using PNU CGCM -WRF Chain)

  • 최명주;안중배;김영현;정민경;심교문;허지나;조세라
    • 한국농림기상학회지
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    • 제24권4호
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    • pp.218-233
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    • 2022
  • 본 연구에서는 Pusan National University Coupled General Circulation Model-Weather Research and Forecasting (PNU CGCM-WRF)에서 생산된 hindcast 자료(1986~2020)를 이용하여 우리나라의 주요 곡물 중 하나인 콩의 생육단계별 고온해 및 저온해 발생일수의 예측성을 평가하였다. 예측성을 평가하는 방법으로는 Normalized Standard Deviations (NSD), Root Mean Square Error (RMSE), Hit Rate (HR), Heidke Skill Score (HSS)이다. 이를 위해 먼저 콩의 고온해 및 저온해를 정의하는 변수인 일 최고기온(Tmax) 및 일 최저기온(Tmin)의 모의성능을 검증하였다. 그 결과 1~5월(01RUN~05RUN)의 초기조건을 가지고 시작하는 월에 따라 다소 차이가 있지만, Variance Scaling 방법을 적용하여 보정한 결과가 보정전보다 관측과 유사하게 나타났으며, 보정한 3~10월의 Tmax 및 Tmin에 대한 모의성능은 전반적으로 01RUN~05RUN에 Simple Composite Method (SCM)을 적용하여 평균한 결과(ENS)에서 높게 나타났다. 또한, 콩의 생육시기별 고온해 및 저온해 발생일수의 지역적 패턴과 특성을 관측과 비교하였을 때 모형이 잘 모의하고 있다. ENS에서 콩의 고온해(저온해)에 대한 HR과 HSS는 생육시기 별로 0.45~0.75, 0.02~0.10(0.49~0.76, -0.04~0.11)의 범위를 가진다. 결론적으로, PNU CGCM-WRF chain의 01RUN~05RUN 및 ENS는 우리나라 콩의 생육시기별 고온해 및 저온해를 예측할 수 있는 성능을 가지고 있다.

농업기상재해 조기경보시스템의 풍속 예측 기법 개선 연구 (Minimizing Estimation Errors of a Wind Velocity Forecasting Technique That Functions as an Early Warning System in the Agricultural Sector)

  • 김수옥;박주현;황규홍
    • 한국농림기상학회지
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    • 제24권2호
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    • pp.63-77
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    • 2022
  • 농업기상재해 조기경보시스템에서 모의되는 농장 규모 풍속 예측자료의 추정오차를 개선하기 위해, 농촌진흥청 농업기상관측망의 2020년 1~12월 풍속 관측자료와 해당 지점에 대한 조기경보시스템 모의 풍속을 이용하여, 87지점 일 8시간대(00, 03, 06 … 21시) 각각 풍속 추정오차를 종속변수로, 추정풍속을 독립변수로 하는 일차 회귀식(Y=aX+b)을 도출하였다. 상관계수가 0.5를 초과하였을 때는 회귀식을 풍속 보정식으로 활용하고, 상관계수가 0.5 이하일 때는 회귀식 대신 해당 지점 및 시간대의 ME를 보정값으로 대체하였다. 풍속 모형을 전국적으로 적용할 수 있도록 87지점×8개 시간의 회귀계수 a와 b, 상관계수 R과 ME 값으로 거리역산가중법으로 공간내삽하여 250m 격자해상도의 분포도를 제작하였다. 모형의 검증을 위하여 회귀계수 a와 b, 상관계수 R과 ME 공간내삽 분포도로 부터 농산촌 지역 13개 기상관측지점의 격자값을 추출하고, 13곳의 2019년 1~12월의 조기경보시스템 모의 풍속(00, 03, 06 … 21시)를 보정한 다음, 기존 추정 풍속과 함께 추정오차를 비교하였다. 검증 지점 풍속의 평균 ME는 0.68m/s에서 보정 후 0.45m/s로 감소하였으며, 평균 RMSE는 1.30m/s에서 1.05m/s로 감소하였다. 조기경보시스템의 풍속은 전 시간대에서 모두 과대 추정되고 있는데, 보정 기법을 적용한 후에는 15시 경을 제외하고 모두 과대추정 경향이 감소하여 ME가 약 33%, RMSE는 19.2% 더 개선되었다. 농업기상재해 조기경보시스템에서 농작물의 풍해 위험 판단은 일 8회의 풍속 평균값으로부터 도출된 일 최대순간풍속을 기반으로 하는데, 풍속의 과대모의 현상을 개선하여 강풍 위험 경보의 오보를 감소시킬 것으로 기대된다.

GloSea5 장기예측 강수량과 K-DRUM 강우-유출모형을 활용한 물관리 의사결정지원시스템 개발 (Development of decision support system for water resources management using GloSea5 long-term rainfall forecasts and K-DRUM rainfall-runoff model)

  • 송정현;조영현;김일석;이종혁
    • 한국위성정보통신학회논문지
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    • 제12권3호
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    • pp.22-34
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    • 2017
  • K-water의 분포형 강우-유출모형인 K-DRUM(K-water hydrologic & hydraulic Distributed RUnoff Model)은 단기예측 강수자료를 통해 댐의 예측 유출량 및 수위를 산출하는 모형으로, 장기적인 수문기상정보를 획득하기 위해서는 장기예측 강수자료를 입력자료로 사용할 필요가 있다. 본 연구에서는 2014년 국내에 도입된 기상청의 계절예측시스템인 GloSea5(Global Seasonal Forecast System version 5) 예측 강수량 앙상블을 K-DRUM의 입력자료로 사용하는 프로그램을 개발하였으며, 이를 통해 산출된 예측 유출량 앙상블 자료를 기반으로 댐 운영자에게 수문기상정보를 제공하는 웹 기반 확률장기예보 활용 물관리 의사결정지원시스템을 함께 구축하였다. GloSea5의 예측 결과를 입력자료로 사용하기 위하여 대상 댐 유역에 대해 전처리 과정을 수행한 후 편의보정기법을 적용하여 예측 강수 앙상블 자료를 산출하였으며, 이를 K-DRUM에 입력하여 수행하여 예측 유출량을 산출하였다. 이 과정에서 편의보정된 강수량과 강우-유출모형에서 산정된 예측 유출량은 그래프와 테이블로 함께 표출할 수 있도록 하였다. 본 연구의 결과를 통해 시스템의 사용자는 예측 강수량과 유출량을 토대로 댐의 방류량을 조정함으로써 댐 수위 모의 운영을 수행할 수 있게 되어 장기적인 물관리 의사결정에 도움이 될 것으로 기대된다.

다층모형을 활용한 양파 구중 추정 연구 (A study on the estimation of onion's bulb weight using multi-level model)

  • 김준기;최성천;김재휘;서홍석
    • 응용통계연구
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    • 제33권6호
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    • pp.763-776
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    • 2020
  • 양파는 기상여건에 따른 작황의 변동성이 커 생산량 및 가격 변화가 크다. 정부는 양파를 수급 민감 품목으로 지정하여 다양한 수급 안정대책을 마련하고 시행하는데 이를 위해서는 선제적이고 신뢰도 높은 양파 생산량 예측 정보가 필수적이다. 본 연구에서는 양파의 5월 초 지상부 생육정보와 5월 초부터 수확기까지의 기상정보를 이용하여 최종 생구 무게에 미치는 영향을 추정함으로써 생산량 예측의 정확도 개선에 기여하고자 한다. 위계적 특성을 갖고 있는 자료를 통해 개체별 생육요인인 1-수준 자료와 필지별 기상요인인 2-수준 자료, 그리고 두 수준 간 상호작용을 고려한 다층모형을 도입하여 분석하였다. 분석 결과, 5월 초에 엽수, 엽초경, 초장의 생육이 좋을수록 최종 생구 무게는 증가하는 것으로 추정되었다. 5월 초부터 수확기까지의 기상요인에서는 강수량, 고온일수, 탄소동화저해일수가 생구 무게에 음의 효과가 나타났으며, 일교차와 수확전강수량은 양의 효과로 통계적으로 유의하였다. 또한 1-수준과 2-수준의 교호작용항을 고려하여 모형의 적합도와 설명력을 향상시켰다.

PNU CGCM-WRF Chain을 이용한 남한지역 벼의 생육단계별 고온해 및 저온해 발생일수에 대한 예측성 연구 (A Study on the Predictability of the Number of Days of Heat and Cold Damages by Growth Stages of Rice Using PNU CGCM-WRF Chain in South Korea)

  • 김영현;최명주;심교문;허지나;조세라;안중배
    • 대기
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    • 제31권5호
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    • pp.577-592
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    • 2021
  • This study evaluates the predictability of the number of days of heat and cold damages by growth stages of rice in South Korea using the hindcast data (1986~2020) produced by Pusan National University Coupled General Circulation Model-Weather Research and Forecasting (PNU CGCM-WRF) model chain. The predictability is accessed in terms of Root Mean Square Error (RMSE), Normalized Standardized Deviations (NSD), Hit Rate (HR) and Heidke Skill Score (HSS). For the purpose, the model predictability to produce the daily maximum and minimum temperatures, which are the variables used to define heat and cold damages for rice, are evaluated first. The result shows that most of the predictions starting the initial conditions from January to May (01RUN to 05RUN) have reasonable predictability, although it varies to some extent depending on the month at which integration starts. In particular, the ensemble average of 01RUN to 05RUN with equal weighting (ENS) has more reasonable predictability (RMSE is in the range of 1.2~2.6℃ and NSD is about 1.0) than individual RUNs. Accordingly, the regional patterns and characteristics of the predicted damages for rice due to excessive high- and low-temperatures are well captured by the model chain when compared with observation, particularly in regions where the damages occur frequently, in spite that hindcasted data somewhat overestimate the damages in terms of number of occurrence days. In ENS, the HR and HSS for heat (cold) damages in rice is in the ranges of 0.44~0.84 and 0.05~0.13 (0.58~0.81 and -0.01~0.10) by growth stage. Overall, it is concluded that the PNU CGCM-WRF chain of 01RUN~05RUN and ENS has reasonable capability to predict the heat and cold damages for rice in South Korea.

앙상블 기반 모델을 이용한 서울시 PM2.5 농도 예측 및 분석 (Prediction and Analysis of PM2.5 Concentration in Seoul Using Ensemble-based Model)

  • 류민지;손상훈;김진수
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_1호
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    • pp.1191-1205
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    • 2022
  • 복잡하고 광범위한 원인을 가진 대기오염물질 중 particulate matter (PM)은 입자의 크기에 따라 분류된다. 그 중 PM2.5는 그 크기가 매우 작아 사람이 흡입하면 인간의 호흡기나 심혈관에 질병을 유발할 수 있다. 이러한 위험에 대비하기 위해서는 국가 중심의 관리와 사전에 예방할 수 있는 모니터링 및 예측이 중요하다. 본 연구는 고농도 미세먼지의 발생이 잦은 서울시의 PM2.5를 local data assimilation and prediction system (LDAPS) 기상 관련 인자 15가지와 aerosol optical depth (AOD), 화학인자 4가지를 독립변수로 하여 앙상블 모델 두 가지 random forest (RF)와 extreme gradient boosting (XGB)로 예측하고자 하였다. 예측에 사용된 두 모델의 성능 평가와 인자 중요도 평가를 수행하였으며, 계절별 모델 분석도 수행하였다. 예측 정확도 결과, RF가 R2 = 0.85, XGB가 R2 = 0.91의 높은 예측 정확도를 보이며 XGB가 RF보다 PM2.5 예측에 적합한 모델임을 확인하였다. 계절별 모델 분석 결과, 봄에 농도가 높은 관측 값과 비교하여 예측 수행이 잘 되었다고 할 수 있다. 본 연구는 다양한 인자를 이용하여 서울시의 PM2.5를 예측하였고, 좋은 성능을 보이는 앙상블 기반의 PM2.5 예측 모델을 구축하였다.

토양수분함량 예측 및 계획관개 모의 모형 개발에 관한 연구(I) (A Study on the Development of a Simulation Model for Predicting Soil Moisture Content and Scheduling Irrigation)

  • 김철회;고재군
    • 한국농공학회지
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    • 제19권1호
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    • pp.4279-4295
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    • 1977
  • Two types of model were established in order to product the soil moisture content by which information on irrigation could be obtained. Model-I was to represent the soil moisture depletion and was established based on the concept of water balance in a given soil profile. Model-II was a mathematical model derived from the analysis of soil moisture variation curves which were drawn from the observed data. In establishing the Model-I, the method and procedure to estimate parameters for the determination of the variables such as evapotranspirations, effective rainfalls, and drainage amounts were discussed. Empirical equations representing soil moisture variation curves were derived from the observed data as the Model-II. The procedure for forecasting timing and amounts of irrigation under the given soil moisture content was discussed. The established models were checked by comparing the observed data with those predicted by the model. Obtained results are summarized as follows: 1. As a water balance model of a given soil profile, the soil moisture depletion D, could be represented as the equation(2). 2. Among the various empirical formulae for potential evapotranspiration (Etp), Penman's formula was best fit to the data observed with the evaporation pans and tanks in Suweon area. High degree of positive correlation between Penman's predicted data and observed data with a large evaporation pan was confirmed. and the regression enquation was Y=0.7436X+17.2918, where Y represents evaporation rate from large evaporation pan, in mm/10days, and X represents potential evapotranspiration rate estimated by use of Penman's formula. 3. Evapotranspiration, Et, could be estimated from the potential evapotranspiration, Etp, by introducing the consumptive use coefficient, Kc, which was repre sensed by the following relationship: Kc=Kco$.$Ka+Ks‥‥‥(Eq. 6) where Kco : crop coefficient Ka : coefficient depending on the soil moisture content Ks : correction coefficient a. Crop coefficient. Kco. Crop coefficients of barley, bean, and wheat for each growth stage were found to be dependent on the crop. b. Coefficient depending on the soil moisture content, Ka. The values of Ka for clay loam, sandy loam, and loamy sand revealed a similar tendency to those of Pierce type. c. Correction coefficent, Ks. Following relationships were established to estimate Ks values: Ks=Kc-Kco$.$Ka, where Ks=0 if Kc,=Kco$.$K0$\geq$1.0, otherwise Ks=1-Kco$.$Ka 4. Effective rainfall, Re, was estimated by using following relationships : Re=D, if R-D$\geq$0, otherwise, Re=R 5. The difference between rainfall, R, and the soil moisture depletion D, was taken as drainage amount, Wd. {{{{D= SUM from { {i }=1} to n (Et-Re-I+Wd)}}}} if Wd=0, otherwise, {{{{D= SUM from { {i }=tf} to n (Et-Re-I+Wd)}}}} where tf=2∼3 days. 6. The curves and their corresponding empirical equations for the variation of soil moisture depending on the soil types, soil depths are shown on Fig. 8 (a,b.c,d). The general mathematical model on soil moisture variation depending on seasons, weather, and soil types were as follow: {{{{SMC= SUM ( { C}_{i }Exp( { - lambda }_{i } { t}_{i } )+ { Re}_{i } - { Excess}_{i } )}}}} where SMC : soil moisture content C : constant depending on an initial soil moisture content $\lambda$ : constant depending on season t : time Re : effective rainfall Excess : drainage and excess soil moisture other than drainage. The values of $\lambda$ are shown on Table 1. 7. The timing and amount of irrigation could be predicted by the equation (9-a) and (9-b,c), respectively. 8. Under the given conditions, the model for scheduling irrigation was completed. Fig. 9 show computer flow charts of the model. a. To estimate a potential evapotranspiration, Penman's equation was used if a complete observed meteorological data were available, and Jensen-Haise's equation was used if a forecasted meteorological data were available, However none of the observed or forecasted data were available, the equation (15) was used. b. As an input time data, a crop carlender was used, which was made based on the time when the growth stage of the crop shows it's maximum effective leaf coverage. 9. For the purpose of validation of the models, observed data of soil moiture content under various conditions from May, 1975 to July, 1975 were compared to the data predicted by Model-I and Model-II. Model-I shows the relative error of 4.6 to 14.3 percent which is an acceptable range of error in view of engineering purpose. Model-II shows 3 to 16.7 percent of relative error which is a little larger than the one from the Model-I. 10. Comparing two models, the followings are concluded: Model-I established on the theoretical background can predict with a satisfiable reliability far practical use provided that forecasted meteorological data are available. On the other hand, Model-II was superior to Model-I in it's simplicity, but it needs long period and wide scope of observed data to predict acceptable soil moisture content. Further studies are needed on the Model-II to make it acceptable in practical use.

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임하 다목적댐 건설 후 주변지역 기후 및 작물생산력 변화 (Simulation of Local Climate and Crop Productivity in Andong after Multi-Purpose Dam Construction)

  • 윤진일;황재문;이순구
    • 한국작물학회지
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    • 제42권5호
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    • pp.579-596
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    • 1997
  • 1990년 임하 다목적댐 건설에 의해 경북 안동지역에 생성된 담수면적 28.7$\textrm{km}^2$의 임하호가 주변지역의 국지기후 및 주요 작물의 잠재생산력에 미친 영향을 구명하기 위해 임하호 주변 $30km\times 25km$ 지역을 대상으로 무인기상관측망을 구성, 5년간의 특별관측을 수행하였다. 수집된 자료를 토대로 담수전후 기후시나리오를 작성하고 이를 작물모형에 입력하여 최종 건물생산량을 추정한 바, 주요 결과는 다음과 같다. 1. 담수후 5년간 일최고기온은 담수 전보다 평균적으로 한후기 (10월~3월)에 상승하고 난후기에 하강하였으나, 예외적으로 6월과 7월에는 상승하였다. 일최저기온은 담수 전보다 평균적으로 난후기(4월~8월)에 하강하고 한후기에 상승하였다. 담수 전후 기온의 변화정도는 겨울철에 크고 여름철에 적었다. 2. 담수후 5년간 강수량은 담수 전보다 평균적으로 2, 3, 5, 7, 12월에 증가하였고 나머지 달에는 감소하였으나 연간 총강수량의 변화는 인정되지 않았다. 월별 일사량은 2, 6, 9월을 제외하고는 담수전에 비해 5% 가량 감소하였다. 3. 담수 전후 30년간씩의 벼 생육모의실험에서 대상지역내 27개 재배구역 중 담수에 의해 잠재수량의 변화가 인정되는 곳은 한 곳 뿐으로 담수전에 비해 정조 기준 4%의 증가를 보였다. 4. 담수 전후 30년간씩의 콩 생육모의실험에서 대상지역내 27개 재배구역 중 담수에 의해 잠재수량 감소가 인정되는 곳이 2개였으며 최대 감수율은 16%였다. 5. 담수 전후 30년간씩의 옥수수 생육모의실험에서 담수에 의해 옥수수의 잠재수량 감소가 인정되는 곳이 총 27개 중 6개였고 최대 감수율은 17%였다.. 또한 유수의 크기는 전 유수발달기를 통하여 항상 밀양 2003가 고시히카리보다 컸다. the canopies with more leaf mass, making MB the highest, HB the lowest, and DS in between. Relative humidity was over 90% in the night and dropped to 70% in the mid-afternoon, but vapor pressure within the canopy was highest at around 13:00 LST. Dew point depression was lowest and, combined with the temperature, the relative humidity was highest in HB. Mean period of wetting duration was in the order of DS>HB>MB, while the dew point depression was greatest in DS.ANCOVA, Pearson correlation을 이용하여 분석하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 캠프 프로그램은 소아 당뇨병 환자의 자기 효능을 증진시키고 환자 역할 행위 이행을 높여주는데 효과적 이었다. 소아 당뇨병 환자의 자기 효능은 환자 역할 행위 이행과 순 상관 관계가 있어, 자기 효능이 증진될수록 환자 역할 행위 이행 정도가 높아졌다. 무조건 사주지 않는다(8.0%), 무조건 사준다(3.1%)로 식품광고에 나오는 식품 요구시 부모의 70.3%가 거절하는 것으로 나타났다. 거절 이유는 건강에 나쁘다는 것이 가장 큰 이유였으며 강남과 강북 어린이간에 유의적인 차이가 있었다(p<0.001). TV

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고속도로 교통사고 심각도 등급별 요인분석에 관한 연구 (A study on the factor analysis by grade for highway traffic accident)

  • 이혜령;금기정;손승녀
    • 한국도로학회논문집
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    • 제13권3호
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    • pp.157-165
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    • 2011
  • 최근 고속도로 사고발생량은 감소하고 있는 반면 치사율은 증가하는 추세임에 따라 고속도로의 교통사고 감소 및 안전성 향상을 위한 많은 노력이 요구된다. 특히, 고속도로의 경우 사고다발지점의 등급별 관리기준을 선정하여 관리하고 있어 이에 대한 등급별 사고 영향 인자를 파악하는 것이 세부적으로 필요하다. 따라서 본 연구에서는 우리나라에서 가장 이용률이 높은 경부고속도로를 대상으로 해당구간 내 사고지점에 대한 등급별 데이터를 기준으로 주변환경 요인 중 교통사고에 영향을 미치는 요인을 검토하고, 사고특성을 분석하여 사고등급을 결정지을 수 있는 사고예측모형을 개발하였다. 사고관련 변수 중 고정변수인 기하구조를 기준으로 종속변수와 독립변수의 특성을 고려한 수량화이론 제2류 기법을 이용하여 모형을 구축한 결과, 사고등급에 영향을 미치는 변수로는 평면선형의 경우 승합차종과 차대 사람이, 종단구배는 트레일러 특수차량과 차대 사람, 방책시설은 주시태만과 흐린 날씨가 공통인자로 분석되었다.