• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.337-337
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• 2019

지구 온난화에 따른 기후변화로 인하여 태풍, 폭염, 홍수 및 가뭄 등과 같은 다양한 자연재해는 해마다 증가하고 있으며, 이에 따른 사회적 우려의 목소리가 커지고 있다. 특히 극한 강우와 홍수는 막대한 재산피해와 인명사고 등과 같은 재난에 직결된다. 자연재해에 대한 피해를 사전에 방지하기 위해서는 수자원 시스템을 이해하고, 미래 기후변화를 고려하는 것이 중요하다. 이미 많은 국가들은 기후변화에 대한 영향을 분석하고, 이에 적응하기 위한 노력을 하고 있다. 일반적으로 기후 모델로부터 생산된 모의자료를 이용하여 현재기간에 대비한 미래기간의 변화를 분석하게 되며, 이미 수문통계학 분야에서는 미래 강수량 변화를 살펴보기위해 다양한 연구가 수행되었다. 본 연구는 HadGEM3-RA 기후 모델의 강수 자료에서 연최대 자료를 추출하였고, 이를 이용하여 비정상성 지역빈도해석을 수행하였다. 지역빈도해석 방법은 홍수지수법(index flood method)을 이용하였고, 대상유역으로 한강유역을 선정하여 적용하였다. 또한 RCP(Representative Concentration Pathways) 시나리오는 RCP 4.5와 RCP 8.5를 적용하였으며, 각 시나리오에 따른 강수량 변화율은 전망 기간(S0:1979-2005, S1:2011-2040, S2: 2041-2070, S3:2071-2100)에 따라 비교 분석하였다.

• 한국인공지능학회지
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• 제10권1호
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• pp.1-7
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• 2022

In this paper, a study was conducted to predict natural disasters in Afghanistan based on machine learning. Natural disasters need to be prepared not only in Korea but also in other vulnerable countries. Every year in Afghanistan, natural disasters(snow, earthquake, drought, flood) cause property and casualties. We decided to conduct research on this phenomenon because we thought that the damage would be small if we were to prepare for it. The Azure Machine Learning Studio used in the study has the advantage of being more visible and easier to use than other Machine Learning tools. Decision Forest is a model for classifying into decision tree types. Decision forest enables intuitive analysis as a model that is easy to analyze results and presents key variables and separation criteria. Also, since it is a nonparametric model, it is free to assume (normality, independence, equal dispersion) required by the statistical model. Finally, linear/non-linear relationships can be searched considering interactions between variables. Therefore, the study used decision forest. The study found that overall accuracy was 89 percent and average accuracy was 97 percent. Although the results of the experiment showed a little high accuracy, items with low natural disaster frequency were less accurate due to lack of learning. By learning and complementing more data, overall accuracy can be improved, and damage can be reduced by predicting natural disasters.

• 한국해양공학회지
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• 제36권5호
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• pp.295-302
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• 2022

The initial response to a marine accident can play a key role to minimize the accident. Therefore, various decision support systems have been developed using sensors, simulations, and active response equipment. In this study, we developed an algorithm to predict damage locations using ship motion data with bidirectional long short-term memory (BiLSTM), a type of recurrent neural network. To reflect the low frequency ship motion characteristics, 200 time-series data collected for 100 s were considered as input values. Heave, roll, and pitch were used as features for the prediction model. The F1-score of the BiLSTM model was 0.92; this was an improvement over the F1-score of 0.90 of a prior model. Furthermore, 53 of 75 locations of damage had an F1-score above 0.90. The model predicted the damage location with high accuracy, allowing for a quick initial response even if the ship did not have flood sensors. The model can be used as input data with high accuracy for a real-time progressive flooding simulator on board.

• 한국관개배수논문집
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• 제18권2호
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• pp.33-42
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• 2011

Climate change has impacts on not only the average temperature rise but also the intensity and frequency of extreme events such as flood and drought. It is also expected that the damages on agricultural infrastructure will be increased resulting from increased rainfall intensity and frequency caused by climate change. To strengthen the climate change adaptation capacity, it is necessary to identify the vulnerability of a given society's physical infrastructures and to develop appropriate adaptation strategies with infrastructure management because generally facilities related to human settlements are vulnerable to climate changes and establishing an adaptive public infrastructure would reduce the damages and the repair cost. Therefore, development of mitigation strategies for agricultural infrastructure against climatic hazard is very important, but there are few studies on agricultural infrastructure vulnerability assessment and adaptation strategies. The concept of vulnerability, however, is difficult to functionally define due to the fact that vulnerability itself includes many aspects (biological, socioeconomic, etc.) in various sectors. As such, much research on vulnerability has used indicators which are useful for standardization and aggregation. In this study, for the vulnerability assessment for agricultural infrastructure, 3 categories of climate exposure, sensitivity, and adaptation capacity were defined which are composed of 16 sub-categories and 49 proxy variables. Database for each proxy variables was established based on local administrative province. Future studies are required to define the weighting factor and standardization method to calculate the vulnerability indicator for agricultural infrastructure against climate change.

• 한국수자원학회논문집
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• 제48권12호
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• pp.1011-1021
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• 2015

본 연구에서는 표준강수지수(SPI)를 이용하여 우리나라의 과거 가뭄사상을 규모적 관점에서 정량적 평가를 실시하였다. 이를 위하여, 5대강 권역에 대한 가뭄사상의 지속기간, 규모, 평균심도를 연속이론을 바탕으로 산정하였다. 또한 과거 가뭄사상의 재현기간을 추정하고 가뭄 평균심도-지속기간-빈도 곡선을 작성하기 위하여 가뭄빈도분석을 실시하였다. 분석결과, 우리나라에 발생했던 심한 가뭄의 재현기간은 대부분 30~50년으로 분석되었으며, 가뭄규모로 평가할 때 가장 가뭄이 심했던 해는 1988년과 1994년으로 나타났다. 특히, 1994년과 1995년에서는 2년 연속 가뭄이 발생하여 가장 극심했던 장기가뭄으로 분석되었다. 또한 2014년의 가뭄은 한강 권역을 중심으로 발생하였으며 가뭄의 규모와 평균심도 면에서 볼 때 우리나라 역사상 가장 극심했던 가뭄으로 평가되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제48권6호
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• pp.451-461
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• 2015

본 연구에서는 태풍의 경로 및 규모를 이용한 호우분리기법을 통해 한반도에 유발된 강우를 집중호우와 태풍강우로 분류하고, 지역별 강우특성 및 경향성 분석을 수행하였다. 또한 호우분리를 통한 비정상성 빈도해석을 수행하여 미래확률강우량을 산정하였으며, 이에 대한 정량적인 비교 및 평가를 수행하였다. 분석결과, 전기간 자료, 태풍강우 및 집중호우의 증가 및 감소율이 각각 상이하며, 증가 및 감소경향이 서로 상반되는 지점도 나타났다. 또한 호우분리를 통한 비정상성 빈도해석을 수행한 결과, 비교적 합리적인 미래확률강우량이 산정됨을 확인할 수 있었으며, 전기간 자료를 이용한 미래확률강우량과 비교한 결과 한반도 남부 및 동부지역에서 상대적으로 큰 차이가 나타났다. 호우분리기법을 적용한 비정상성 빈도해석 결과는 태풍 및 집중호우의 지역적인 변화특성을 잘 반영하는 것으로 나타나 수공구조물 설계 및 미래 기후변화와 관련된 치수대책 및 정책수립에 활용도가 높을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제32권6호
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• pp.627-636
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• 1999

지구온난화의 영향으로 배증 CO2 상태가 되는 약 60년 후의 한반도 평균강수량은 약 5-10%정도의 증가로 예측되고 있다. 그러나 수자원분야에서 평균강수량의 증가보다 더 중요한 것은 홍수 또는 가뭄과 같은 극치기상의 빈도 변화이다. 현재 국제적으로 이러한 극치기상의 빈번한 발생이 지구온난화의 한 증거로 받아들여지고 있기는 하나 그 양상이 어떻게 되리라고는 예측되고 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 그러한 변화 양상을 예측해 보기 위한 방법론을 제시해 보는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서 사용한 방법은 Todorovic과 Woolhiser(1975), katz(1977) 등의 일강수분포 관련 연구를 토대로 하여 월/연강수량의 변화에 다른 일강수의 특성을 매개변수의 변화로 고려하고 이를 통해 일강수의 분포변화를 예측하는 것이다. 본 연구에서는 두 일강수량(10mm,50mm)을 임계치로 하여 월/연강수량의 변화에 따른 10mm이하 및 50mm이상의 발생확률을 조사하였다. 이러한 발생확률의 변화가 바로 가뭄과 홍수의 변화로 직결되지는 않으나 그 양상을 짐작하게 하는 좋은 지표가 될 수 있으리라 판단된다. 아울러 연강수량의 변화에 따른 일강수의 분포변화는 월강수의 변화를 고려하는 경우보다 그 정도가 작았으며, 특히 월강수량의 변화를 고려하는 경우 우기인 여름철에 그 발생빈도의 변화가 아주 큰 것으로 나타났다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.403-411
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• 2016

최근 도시 지역에서 엄청난 집중 호우의 빈도가 높아지고 불투수면적의 비율이 증가하면서 침수 발생 횟수 및 침수로 인한 피해가 급증하고 있다. 대부분의 지방자치단체에서는 도시의 침수를 방어하기 위해 빗물펌프장 설치, 우수관거 개량, 빗물저류조 설치 등의 구조적인 대책을 마련하고 있으나 치수시설의 포화로 치수대책의 효과가 줄어들고 있다. 이를 보완하기 위해 다양한 홍수 예보 및 내배수시설 운영 등과 같은 비구조적인 대책이 마련되고 있다. 본 연구에서는 구조적인 대책의 한계점을 보완하기 위해 현행 빗물저류조 운영방법이 아닌 새롭게 제시된 빗물저류조 운영방법의 펌프정지수위를 결정하였다. 새롭게 제시된 빗물저류조 운영에서 펌프정지수위 결정을 위해 Huff 분포에 의해 생성한 총 48개의 강우를 생성하였다. 먼저 생성된 강우를 빈도, 분위 및 지속시간 별로 구분하였다. 생성된 강우를 적용하여 실시한 강우-유출 모의를 토대로 평균 탄력성을 산정하고 1.2 m에서 1.5 m의 범위를 결정하였다. 결정된 범위에서 하수도 시설 기준에 의한 안전율 1.25를 고려하여 최종적으로 1.2 m를 적정 펌프정지수위로 결정하였다.

• 영재교육연구
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• 제21권2호
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• pp.255-268
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• 2011

21세기는 지식의 홍수 시대라 일컬어질 만큼 지식을 많이 아는 것보다 알고 있는 지식을 창의적으로 사용하는 능력에 대한 중요성이 더욱 커지고 있다. 또한 개인으로서의 문제 해결 능력에 더하여 효과적인 의사소통을 통한 팀 구성원 간의 문제 해결 능력이 요구되고 있으므로 영재성을 지닌 학습자들에게도 미래 사회에 적응할 수 있는 유능한 인재로 성장하도록 협동 학습을 통한 문제 해결 과정을 도입하여 이 같은 능력을 기를 수 있는 교육이 필요하다. 본 논문에서는 영재교육 프로그램에 참석한 42명의 중등 영재 학생들을 대상으로 전뇌(全腦: Whole Brain)이론을 바탕으로 학습자들을 그룹으로 나눈 뒤 협동 학습을 실시하였고 학습 동기의 사전 사후 변화를 분석하였으며 협동 학습 수업 과정 중 학생들의 상호작용을 분석하였다. 분석 결과 전뇌 이론에 기반을 둔 협동 학습은 학습의 정의적 요소 중 하나인 학습 동기 향상에 효과가 있었고, 상호작용 또한 활발하게 일어남을 관찰하였다. 따라서 영재들에게 있어서 전뇌 이론에 기반을 둔 집단 편성 방법이 학습의 정의적 영역인 학습 동기 향상과 상호작용 촉진 측면에 있어서 효과적임을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제41권5호
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• pp.517-525
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• 2008

지역빈도해석을 통한 확률강우량 산정 결과는 수문학적으로 동질한 지역의 구분 결과에 따라 달라진다. 지역을 구분할 때에는 강우에 영향을 미치는 다양한 변수들이 사용될 수 있다. 변수의 유형과 개수가 지역 구분의 효율성을 좌우하기 때문에 활용 가능한 모든 변수들의 정보를 요약할 수 있는 변수들을 선택하는 것이 지역 구분의 효율성 면에서 유리하다고 할 수 있다. 이런 면에서 지역 구분의 효율성을 증대시킬 목적으로 다변량 분석 기법이 활용될 수 있다. 본 연구에서는 변수들 간의 상관관계를 바탕으로 모든 변수가 표현하는 정보를 대표할 수 있는 더 적은 수의 변수를 선정하는 기법으로 Procrustes analysis를 활용하였다. 이 기법을 활용하여 42개의 강우 관련 변수들을 21개로 줄일 수 있었다. 선정된 변수들을 바탕으로 요인분석을 수행하여 5개의 요인을 추출하였고, 이를 근거로 군집해석 기법인 fuzzy-c means 기법을 활용하여 지역을 구분하였다. 68개 강우 관측 지점을 대상으로 지역을 구분한 결과 6개의 지역으로 구분되었다. 6개의 지역에서 GEV 분포가 적합한 것으로 나타났고, 3변수 대수정규 분포와 generalized logistic 분포가 5개 지역에서 적합한 것으로 나타났다. 기존 연구 결과와의 비교를 위해 generalized logistic 분포를 바탕으로 지점빈도해석, 홍수지수법, 지역형상추정법을 적용하여 확률강우량을 산정하였다.