• 한국수자원학회논문집
• /
• 제49권6호
• /
• pp.519-528
• /
• 2016

최근 도시화 및 기후변화로 인한 집중호우가 빈번히 발생하고 있으며, 이로 인해 도시지역의 침수발생 위험도가 커지고 있다. 도시지역은 도로, 주택가, 지하시설 등 다양한 지형지물로 구성되어 있으며, 상세한 지형을 고려하지 못한 침수해석은 침수예상범위와 침수심을 제대로 표현하지 못한 결과를 도출할 수 있다. 특히, 인구와 자산이 밀집한 도심지에 대한 침수해석의 오류는 침수대책의 수립 및 재난대응에 큰 문제를 야기하여 인명과 재산피해로 이어질 수 있다. 도시지역 침수해석은 크게 관망흐름에 대한 해석과 지표면 범람해석 과정으로 구분되며, 각각의 해석과정상 정확도가 침수해석의 정확도에 영향을 미치게 된다. 이에 본 연구에서는 도시지역 침수해석 과정 중 지표면 표고자료의 정확도가 침수해석에 미치는 영향에 대한 평가를 위해 10m급 DEM, LiDAR 자료, 1:1,000 수치지도를 바탕으로 표고자료별 정량적인 침수예측결과를 검토하였다. 검토대상지역은 도림천 유역내 대림, 신림3, 신림4 배수분구로, 2010년 호우에 따른 침수모의를 XP-SWMM 모형으로 수행하였다. 모의결과, 10m DEM의 경우 표고자료의 오차로 인해 1m 이상 침수심이 발생되는 고위험지역에 대한 표현이 적절히 이뤄지지 못했으며, 특히 일부 월류가 발생하는 맨홀에 대해서는 지표면 침수가 발생하지 않는 것으로 나타났다. 따라서, 도시지역의 범람해석시 지형자료의 정확도는 중요한 요소가 되며, 10m DEM을 이용하는 경우는 신중을 기하여야 함을 알 수 있었다.

• 한국해양공학회지
• /
• 제33권6호
• /
• pp.590-596
• /
• 2019

Numerous deaths and substantial property damage have occurred recently due to frequent disasters of the highest intensity according to the abnormal climate, which is caused by various problems, such as global warming, all over the world. Such large-scale disasters have become an international issue and have made people aware of the disasters so they can implement disaster-prevention measures. Extensive information on disaster prevention actively has been announced publicly to support the natural disaster reduction measures throughout the world. In Japan, diverse developmental studies on disaster prevention systems, which support hazard map development and flood control activity, have been conducted vigorously to estimate external forces according to design frequencies as well as expected maximum frequencies from a variety of areas, such as rivers, coasts, and ports based on broad disaster prevention data obtained from several huge disasters. However, the current reduction measures alone are not sufficiently effective due to the change of the paradigms of the current disasters. Therefore, in order to obtain the synergy effect of reduction measures, a study of the establishment of an integrated system is required to improve the various disaster prevention technologies and the current disaster prevention system. In order to develop a similar typhoon search system and establish a disaster prevention infrastructure, in this study, techniques will be developed that can be used to forecast typhoons before they strike by using artificial intelligence (AI) technology and offer primary disaster prevention information according to the direction of the typhoon. The main function of this model is to predict the most similar typhoon among the existing typhoons by utilizing the major typhoon information, such as course, central pressure, and speed, before the typhoon directly impacts South Korea. This model is equipped with a combination of AI and DNN forecasts of typhoons that change from moment to moment in order to efficiently forecast a current typhoon based on similar typhoons in the past. Thus, the result of a similar typhoon search showed that the quality of prediction was higher with the grid size of one degree rather than two degrees in latitude and longitude.

• Smart Structures and Systems
• /
• 제26권3호
• /
• pp.277-290
• /
• 2020

Disasters, including earthquakes and landslides, have enormous economic and social losses besides their impact on environmental disruption. Iran, and particularly its Western part, is known as an earthquake susceptible area due to numerous strong ground motions. Studying ecological changes due to climate change can improve the public and expert sector's awareness and response to future disastrous events. Synthetic Aperture Radar (SAR) data and Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) technologies are appropriate tools for modeling and surface deformation modeling. This paper proposes an efficient approach to detect ground deformation changes using Sentinel-1A. The focal point of this research is to map the ground surface deformation modeling is presented using InSAR technology over Sarpol-e Zahab on 25^th November 2018 as a study case. For surface deformation modeling and detection of the ground movement due to earthquake SARPROZ in MATLAB programming language is used and discussed. Results show that there is a general ground movement due to the Sarpol-e Zahab earthquake between -7 millimeter to +18 millimeter in the study area. This research verified previous researches on the advanced image analysis techniques employed for mapping ground movement, where InSAR provides a reliable tool for assisting engineers and the decision-maker in choosing proper policies in a time of disasters. Based on the result, 574 out of 682 damaged buildings and infrastructures due to the 2017 Sarpol-e Zahab earthquake have moved from -2 to +17 mm due to the 2018 earthquake with a magnitude of 6.3 Richter. Results show that mountainous areas have suffered land subsidence, where urban areas had land uplift.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제17권2호
• /
• pp.136-155
• /
• 2014

본 연구는 다양한 기상자료와 공간분석기법을 통해 영남지역의 열쾌적성평가도를 구축하여 우선적인 열환경 개선 정책이 추진되어야 하는 지역을 도출하였으며, 토지피복 현황과의 비교를 통해 향후 지역적 범위의 도시 녹지계획 수립에 활용하여 쾌적한 야외활동을 도모하고자 하였다. 기상청의 RCP시나리오자료와 GIS공간분석기법을 통해 열쾌적성 지수인 PET를 산출한 결과, 대구광역시(33.65)가 여름철 열적스트레스가 가장 높은 지역으로 나타났으며, 봉화군(28.44)은 PET값이 낮게 나타나 타 지역에 비해 여름철 열적스트레스가 낮은 것으로 평가되었다. 지역별 특성에 따라 영남지역을 광역시, 대도시, 도 농촌형, 농촌형으로 구분하여 산출된 PET값을 비교해 본 결과, 창녕군, 함안군, 고령군 등은 농촌형 지역임에 불구하고 PET값이 높게 나타났는데, 타 농촌지역에 비해 녹지면적이 현저히 낮은 것으로 분석되었다. 다음으로 산출된 PET값에 따라 군집분석을 통해 영남지역을 분류한 결과 열쾌적성이 높은 등급일수록 시설지역 면적율은 낮고, 녹지지역 면적율은 높은 것으로 나타났다. 이상의 결과를 통해 구축된 열쾌적성 평가도는 영남지역의 열쾌적성을 정량적으로 평가함으로써 기후변화에 대응 가능한 도시계획에 적극적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제30권5호
• /
• pp.651-664
• /
• 2014

최근 주기적이고 정확한 산림바이오매스 탄소저장량 추정에 대한 필요성이 한국에서도 점차 증가하고 있다. 본 연구에서는 k-Nearest Neighbor (kNN) 및 Regression Tree Analysis (RTA) 알고리즘을 대상으로 공주 및 세종시를 대상으로 한 탄소량 변화 탐지를 통해 그 효용성을 비교 분석 하고자 하였다. 현장 자료로는 제 3차 및 제 5, 6차 국가산림자원조사 자료를 이용하였으며, 위성영상자료는 1992년, 2010년에 취득된 Landsat TM과 2009년에 취득된 Aster 영상을 이용하였다. 또한, 추정정확도를 향상시키기 위해 각 영상으로부터 다양한 식생지수를 생성하였다. 두 방법론의 비교를 위해 RMSE 및 평균편의(mean bias)를 포함한 각종 탄소통계량을 계산하였으며, 대상지역에 대한 탄소분포지도를 생성하고 비교를 수행하였다. 그 결과, kNN 알고리즘은 영상에 상관없이 보다 안정적인 추정결과를 나타낸 반면, 스무딩 효과로 인해 탄소의 공간분포가 뚜렷하지 않은 단점이 발견되었다. RTA의 경우 평균편의 결과 및 탄소의 공간분포가 명확히 나타나는 장점이 있으나, 위성영상에 따라 탄소추정량에서 큰 차이를 나타내었다. 최종적으로 2009년 및 2010년 탄소지도에서 1992년 탄소지도를 차분한 탄소차분지도를 생성을 통해 공주시 및 세종시 지역의 산림 탄소저장량이 급격히 증가했음을 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제40권3호
• /
• pp.273-283
• /
• 2020

기후변화의 영향으로 국지성 및 집중호우에 대한 발생 가능성이 높아지는 시점에서 과거에 침수피해를 입은 도시 유역에 대하여 실제 호우에 대한 침수 양상을 예측하는 것은 중요하다. 이에 수치해석 기반 프로그램과 함께 기계학습을 이용한 홍수 분석에 대한 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서 적용한 LSTM 신경망은 일련의 자료를 분석하는데 유용하지만, 딥 러닝을 수행하기 위하여 충분한 양의 자료를 필요로 한다. 그러나 단일 도시유역에 홍수를 일으킬 강우가 매년 일어나지 않기에 많은 홍수 자료를 수집하기에는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 대상 유역에서 관측되는 강우 외에 전국 단위의 실제 호우를 예측 모형에 반영하였다. LSTM (Long Short-Term Memory) 신경망은 강우에 대한 총 월류량을 예측하기 위하여 사용되었으며, 목표값으로 SWMM (Storm Water Management Model)의 유출 모의 결과를 사용하였다. 침수 범위 예측을 위해서는 로지스틱 회귀를 사용하였으며, 로지스틱 회귀 모형의 독립 변수는 총 월류량이며 종속 변수는 격자 별 침수 발생 유무이다. 침수 범위 자료는 SWMM의 유출 결과를 바탕으로 수행된 2차원 침수해석 모의 결과를 통해 수집하였다. LSTM의 매개변수 조건에 따라 총 월류량 예측 결과를 비교하였다. 매개변수 설정에 따른 4가지의 LSTM 모형을 사용하였는데, 검증과 테스트 단계에 대한 평균 RMSE (Root Mean Square Error)는 1.4279 ㎥/s, 1.0079 ㎥/s으로 산정되었다. 최소 RMSE는 검증과 테스트에 대하여 각각 1.1656 ㎥/s, 0.8797㎥/s 으로 산정되었으며, SWMM모의 결과를 적절히 재현할 수 있음을 확인하였다. LSTM 신경망의 결과와 로지스틱 회귀를 연계하여 침수 범위 예측을 수행하였으며, 침수심 0.5m 이상을 고려하였을 때에 최대 침수면적 적합도가 97.33 %으로 나타났다. 본 연구에서 제시된 방법론은 딥 러닝에 기반하여 도시 홍수 대응능력을 향상 시키는데 도움이 될 것으로 판단된다.

• 대한지리학회지
• /
• 제40권
• /
• pp.1-13
• /
• 1989

도시기후와 같은 소기후를 연구하기 위하여는 도시는 물론 그 주변의 농촌지역에 이르기까지 조밀한 기상관측망이 필요하다. 그러나 한국에서 뿐만 아니라 선진제국에서도 기상관측망의 밀도가 도시기후를 파악하기에 충분할 만큼 조밀하지 못한 실정에 있다. 이러한 상항하에서 도시기후에 관하여 연구하려면 기초자료부터 측정하여야하는 어려움이 있으며, 따라서 그 연구의 필요성은 절감하면서도 실제적인 연구는 극히 부진하여 그 범위도 대단히 한정되어 있다. 1960년에 TIROS 1호가 미국에서 발사된 이래 다수의 기상위성이 궤도상에서 선회하며 많은 기상정보를 지상으로 보내주고 있다. 그리하여 현장관측이 어려운 각종 기상현상에 관한 정보를 짧은 시간안에, 그리고 경우에 따라서는 적은 비용으로 입수할 수 있게 됨으로써 기상연구에 박차가 가하여지게 되었다. 특히 최근에는 컴퓨터 프로그램의 발달과 더불어 해상력이 1km인 AVHRR의 영상을 대축척으로 확대하여 사용할 수 있게 되는 한편 여러가지 오류도 수정할 수 있게 되었다. 그리고 이들 위성으로부터 관측된 열적외선 영상은 도시열섬을 나타내는데 있어서 중용한 자료로 사용할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 원격탐사 기법에 의한 도시열섬 연구의 가능성을 타진하여 보고자 NOAA AVHRR 영상을 이용하여 남한지역의 도시열섬의 존재와 수도권지역 열섬의 강도 및 형태를 알아보고 나아가 도시열섬과 여러 도시현상간의 관계를 밝혀 보고자 한다.

• 지적과 국토정보
• /
• 제45권2호
• /
• pp.57-70
• /
• 2015

최근 기후변화에 따른 집중호우로 토사유실이 심각해지고 있다. 이러한 토사유실은 산사태, 수질, 농경지 생산성 저하 등의 주요 원인이 되고 있다. 따라서 토사유실 모델링에 매우 민감하게 작용하는 DEM, 토양도 그리고 토지피복도와 같은 공간정보를 활용하여 토사유실에 영향을 주는 주요 원인지역을 찾는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 RUSLE 모형을 이용하여 토사유실량을 평가하였다. 완산구에서는 효자 4동과 평화2동의 토사유실량이 각각 10,869ton/yr과 10,477ton/yr으로 높게 나타났으며 덕진구에서는 우아2동의 토사유실량이 17,603ton/yr으로 높게 나타났다. 또한 토사유실 잠재성 평가에 이용되는 단위 토사유실량 분석결과, 완산구에서는 효자1동과 평화1동이 각각 $1,485.7ton/km^2$과 $1,297.0ton/km^2$로 높게 나타났으며, 완산구에서는 인후3동의 단위토사유실량이 $2,557.7ton/km^2$으로 가장 높게 나타났다. 따라서 본 연구에서 도출한 성과는 도심지 토사유실 및 토석류 위험도를 예측하고 대비하는데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제22권3호
• /
• pp.21-36
• /
• 2019

본 연구는 산불 위험 예측의 주요 인자인 10시간 사연료습도(10-h FMC)를 산악기상관측망 기상자료로 추정하는 방법을 마련하기 위해 수행되었다. 안성(도심지)과 홍릉 두 지점(숲 속, 숲 밖)의 자동기상관측소에서 기상인자와 10-h FMC를 측정하고 이를 이용해 10-h FMC 추정식을 도출했다. 도출한 추정식을 이용해 지난 6년간(2013~2018년) 산불발생 다발일의 10-h FMC를 분석하고 전국 10-h FMC 지도를 제작했다. 기상인자(기온, 풍속, 목재평형함수율, 강우량)와 10-h FMC의 회귀분석 결과 목재평형함수율이 가장 효율적으로 10-h FMC를 설명했음을 확인했다. 목재평형함수율을 이용해 도출한 10-h FMC 추정식은 모형 적합과 검증과정 모두에서 높은 적합도를 보였다. 각 연구지의 추정식을 서로 다른 연구지에 적용하면 모형의 적합도가 같은 연구지에서 만든 식을 적용했을 때보다 줄어들었지만 여전히 만족할 만한 결과를 보였다. 본 연구의 회귀식은 10-h FMC와 목재평형함수율 사이 강우 후 건조반응 차이와 식생 유무가 10-h FMC에 미치는 영향을 반영하지 못해 적합도가 줄어든 것으로 나타났다. 마지막으로 도출한 추정식을 사용한 공간분석을 통해 지난 6년간 산불발생 다발일의 산불 중 70% 이상이 10.5% 이하의 10-h FMC 조건에서 발생했음을 확인했다. 본 연구 결과는 산악기상관측망과 연계하여 전국 산지의 10-h FMC를 추정하는 데 사용할 수 있다. 10-h FMC는 산불 위험 예측 기초 연구 자료로 활용되어 재해 관련 국가 정책 결정에 기여할 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
• /
• 제29권1호
• /
• pp.79-105
• /
• 2023

지구온난화와 기후변화 등의 유례없는 기상이변으로 전 세계 곳곳이 극심한 몸살을 앓고 있으며, 경제적 손실 또한 눈덩이처럼 불어나고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 2016년 '파리기후변화협정(The Paris Agreement)'이 체결되어 지구의 평균온도 상승을 1.5℃ 아래로 유지하기 위한 정부간 협의체가 결성되었으며, 우리나라도 2050년 탄소중립을 선언함으로써 기후재앙을 막기 위한 노력을 진행하고 있다. 특히, 온실가스 배출로 인한 기온상승은 수출 의존도가 높은 우리나라 경제는 물론 환경과 사회 전반에 부정적인 영향을 미칠 것으로 예상된다. 또한, 교통수단의 다변화가 가속화되면서 수단선택의 변화도 크게 증가하고 있는 가운데 저성장 시대의 개발 패러다임이 도시재생으로 변화함에 따라, 노선의 수요 감소, 선형 개량, 도심 철도의 외곽 이설 등에 영향을 받아 증가하고 있는 철도 유휴부지 활용에 대한 관심이 높아지고 있다. 한편, 철도 유휴부지를 활용한 태양광발전은 '재생에너지 3020'의 태양광발전 목표를 일부 달성하면서도, 입지를 둘러싼 환경훼손과 주민 수용성 문제에서 자유로워질 수 있는 장점에도 불구하고, 설비실태나 설비계획에 있어 미진한 상황이다. 이에, 본 연구에서는 국가철도공단과 재생에너지클라우드플랫폼에서 제공하는 데이터를 활용하여 태양광발전 설비 설치가 가능한 적합 유휴지를 발굴 및 분석하는 알고리즘을 개발하고, 사용자가 원하는 조건을 고려한 잠재적인 적합 지역을 탐색 및 도출함으로써, 개발 초기 설비나 확충 등에 소요되는 막대한 비용을 절약할 수 있는 방안을 마련하고자 하였다. 본 연구는 다양한 군집분석을 활용하여 철도 유휴부지에 태양광발전 설치입지를 도출할 수 있는 최적의 알고리즘을 개발하고, 면적, 설치용량, 발전량, 예상수익 등이 모두 높은 '태양광발전 설치 적극권장 지역' 202곳을 도출하였다. 이를 바탕으로 경제와 환경을 동시에 고려한 관점에서 의사결정자의 합리적인 판단을 도울 수 있을 것으로 기대한다.