• 제목/요약/키워드: weather Predict

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머신러닝기반 범죄발생 위험지역 예측 (Predicting Crime Risky Area Using Machine Learning)

  • 허선영;김주영;문태헌
    • 한국지리정보학회지
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    • 제21권4호
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    • pp.64-80
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    • 2018
  • 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.

기후변화에 따른 수도권 생물계절 반응 변화에 관한 연구 (Adaption of Phenological Eventsin Seoul Metropolitan and Suburbsto Climate Change)

  • 박효민;김민경;이상돈
    • 환경영향평가
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    • 제32권1호
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    • pp.49-59
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    • 2023
  • 산업의 발달로 인해 지구의 온도는 계속해서 상승하고 있으며, 우리나라의 수도권은 인구의 50.4%가 밀집해 있다. 그러므로 다른 지역에 비해 온실가스의 배출량이 많고 이로 인한 도시의 온도 상승이 높을 것으로 예상된다. 이러한 도시의 온도 상승은 도시 생태계 및 인간의 생활에 영향을 미치므로 이에 대한 대책 수립이 필요하다. 그러므로 본 연구는 수도권 7개 관측소(강화, 서울, 수원, 양평, 이천, 인천, 파주)에서 관측된 2-4월 평균온도와 매화(Prunus mume), 개나리(Forsythia koreana), 진달래(Rhododendron mucronulatum), 벚나무(Prunus serrulate), 복숭아(P. persica), 배나무(Pyrus serotina)의 개화일을 이용하여 과거부터 현재까지 도시화로 인한 식물계절의 변화를 분석하였다. 그리고 두개의 극단적인 RCP(Representative Concentration Pathways) 시나리오인 RCP 2.6 및 RCP 8.5 시나리오를 이용하여 향후 수도권의 미래 기후를 예측하고 이에 따른 식물계절의 반응을 예측하여 온실가스 저감 정책의 차이에 따른 식물계절 개화 시기의 차이를 분석하였다. 그 결과 1900년대부터 2019년까지 식물계절은 앞당겨지고 있으며, 지금과 같은 온실가스의 배출이 이뤄질 경우 수도권의 FFD (first flowering date)는 현재보다 18-29일 앞당겨지고, 이는 전국 평균 FFD보다 더 빨라지는 것을 확인할 수 있었다. 수도권의 FFD는 더 빠를 것으로 예상되는데, FFD는 온도변화와 상관관계 높기 때문이다. 식물계절의 변화는 생태계에서 서로 상호작용하는 종들의 먹이사슬의 불일치를 야기하여 생태계의 파괴로 이어질 수 있다. 그러므로 도시화로 인한 온도 증가와 이로 인해 발생하는 FFD 변화에 대한 대책 마련이 필요하다.

농지 공간격자 자료의 층화랜덤샘플링: 농업시스템 기후변화 영향 공간모델링을 위한 국내 농지 최적 층화 및 샘플 수 최적화 연구 (A stratified random sampling design for paddy fields: Optimized stratification and sample allocation for effective spatial modeling and mapping of the impact of climate changes on agricultural system in Korea)

  • 이민영;김용은;홍진솔;조기종
    • 환경생물
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    • 제39권4호
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    • pp.526-535
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    • 2021
  • 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.

1시간 호우피해 규모 예측을 위한 AI 기반의 1ST-모형 개발 (Development of 1ST-Model for 1 hour-heavy rain damage scale prediction based on AI models)

  • 이준학;이하늘;강나래;황석환;김형수;김수전
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제56권5호
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    • pp.311-323
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    • 2023
  • 집중호우, 홍수 및 도시침수와 같은 재해를 저감시키기 위하여 자연 재난으로 인한 재해의 발생 여부를 사전에 파악하는 것은 중요하다. 현재 국내는 기상청에서 운영하고 있는 호우주의보 및 호우경보를 발령하고 있지만, 이는 전국에 일괄적인 기준으로 적용하고 있어 사전에 호우로 인한 피해를 명확하게 인지하지 못하고 있는 실정이다. 따라서, 일괄된 기준을 지역적 특성을 반영한 호우특보 기준으로 재설정하고 1시간 후에 강우로 발생할 수 있는 피해의 규모를 예측하고자 하였다. 연구 대상 지역으로는 호우피해가 가장 빈번하게 발생하였던 경기도 지역으로 선정하였고, 강우량 및 호우 피해액 자료를 활용하여 지역적 특성을 고려한 시간단위 재해 유발 강우를 설정하였다. 강우에 의한 호우피해 발생 여부를 예측하는 모형을 개발하기 위해 재해 유발 강우 및 강우 자료를 활용하였으며, 머신러닝 기법인 의사 결정 나무 모형과 랜덤 포레스트 모형을 활용하여 분석 및 비교하였다. 또한 1시간 후의 강우를 예측하기 위한 모형으로는 장단기 메모리, 심층 신경망 모형을 활용하여 분석 및 비교하였다. 최종적으로 예측 모형을 통해 예측된 강우를 훈련된 분류 모형에 적용하여 1시간 후 호우에 의한 규모별 피해 발생 여부를 예측하였고, 이를 1ST-모형이라고 정의하였다. 본 연구를 통해 개발된 1ST-모형을 활용하여 예방 및 대비 차원의 재난관리를 실시한다면 호우로 인한 피해를 저감하는데 기여 할 수 있을 것으로 판단된다.

초분광영상 기반 탁수 모니터링에서의 탁도-SS 관계식 적용성 검토 (Review of applicability of Turbidity-SS relationship in hyperspectral imaging-based turbid water monitoring)

  • 김종민;김광수;권시윤;김영도
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제56권12호
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    • pp.919-928
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    • 2023
  • 우리나라의 강우 특성은 여름철 홍수기에 집중되어있다. 특히 이상강우 및 기상이변에 의한 집중강우의 증가 추세로 다량의 탁수가 댐 내에 유입될 시 전도현상으로 인해 탁수 장기화 현상이 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위한 탁수 예측을 통한 선제적 조치 방안 또는 댐 운영방안 마련에 많은 연구가 진행되고 있다. 탁수 예측을 위해서는 상류 유입부의 탁수 자료를 필요로 하지만 현재 시·공간적인 데이터 해상도는 부족한 실정이다. 시간적 해상도 개선을 위해서는 탁도-SS 관계식에 대한 개발을 필요로 하며 공간적 해상도 개선을 위해 다항목수질측정기(YSI), 레이저부유사측정기(Laser In-Situ Scattering and Transmissometry, LISST), 초분광 센서 등의 센서 기반 측정을 통해 선, 면 단위 데이터 측정을 통해 탁수에 대한 공간적 해상도를 개선할 수 있다. 또한 LISST-200X의 경우 입경 크기 등에 대한 자료 수집이 가능함에 따라 분율(Clay : Silt : Sand)에 대한 탁도-SS 관계식에 활용될 수 있다. 또한 최근 원격탐사 방안 중 다른 탑재체에 비해 공간해상도 및 시간해상도가 높은 UAV와 분광·방사 해상도가 높은 초분광 센서를 활용 시 탁수 발생에 대한 공간적인 분포를 제시할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 LISST-200X 및 YSI-EXO를 활용하여 실험실 분석을 통해 분율(Clay : Silt : Sand)에 따라 탁도-SS 관계식을 산정하였으며 UAV (Matrice 600), 초분광센서(microHSI 410 SHARK)를 포함한 센서 기반 현장 측정을 통해 탁도와 부유사 농도, 측정된 부유사농도 기반 탁도-SS 관계식을 이용하여 산정한 탁도에 대하여 공간적 분포를 제시하였다. 이를 통해 탁도-SS 관계식에 대한 적용성 검토 및 탁수 발생 현황에 대하여 파악하고자 하였다.

재배시기 이동에 의한 수도의 생태변이에 관한 연구 -I. 재배시기 이동에 의한 수도의 실용제형질의 변이- (Studies on the ecological variations of rice plant under the different seasonal cultures -I. Variations of the various agronomic characteristics of rice plant under the different seasonal cultures-)

  • 최현옥
    • 한국작물학회지
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    • 제3권
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    • pp.1-40
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    • 1965
  • 본실험은 우리 나라 중부지방에 있어서의 수도의 재배 시기를 이동함에 따르는 실용제형질의 변화를 구명하기 위하여1958~'60년의 3개년에 걸쳐 농업시험장(현 작물시험장) 답작과(수원)에서 시행한 실험으로서 공시품종은 조만성, 초형 등 생태적특성을 달리하는 연산.수원 8002.오조.팔달 및 조광의 5품종을 공시하였으며, 파종기는 3월 2일 ~7월 10일까지를 10일 간격으로 14회에 걸쳐 파종하였고, 또 각 파종기마다 각각 못자리 일수를 30일, 40일, 50일, 60일, 70일 및 8일묘로 하여 이앙하여 실험하였다. 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 출수기 : 1) 파종기가 지연됨에 따라서 출수기도 거의 일직선으로 지연되나, 그 정도는 조생종에서 크고 만생종은 작으며, 또 못자리 일수가 길어짐에 따라서 커진다. 2) 출수까지의 일수는 각 품종 모두 파종기의 지연에 따라서 거의 일직선으로 단축하나, 품종에 따라 그 정도의 차이가 있어서 조생종은 단축일수가 작고 만생종이 크다. 그리고 동일품종 내에서도 못자리 일수가 길어짐에 따라 단축일수는 작아졌다. 또 최단축일수에 도달하는 시기도 조생종은 빠르나 만생종은 늦어진다. 또 못자리 일수가 긴 구에서 그 시기는 빨라진다. 품종 및 못자리 일수에 따라 차이가 있으나 어느 시기 이후의 파종기가 되면 단축을 나타내지 않게 되고, 다시 파종기가 늦어지면 한냉한 기후의 영향을 받아 출수일수는 오히려 연장된다. 3) 파종기(X)와 출수까지의 일수(Y)와의 회귀직선식 Y=a+bX의 계수 b(출수일수단축율)와 평균일수일수와는 고도의 상관이 인정되며, 평균출수일수가 클수록, 즉 만생종일수록 파종기의 지연에 의한 출수촉진일수가 컸었다. 4) 어느 품종의 파종기가 동일역일이면 못자리 일수가 극단으로 길지 않은 범위 내에서는(파종기의 지연에 따라서 출수까지의 일수가 직선적으로 단축되는 범위내에서의) 출수일수의 년차간의 변이는 크지 않으므로 목적하는 품종에 대한 수회의 파종기에 걸쳐 출수기의 변동을 조사하여 실험식(파종기와 출수까지의 일수와의 회귀직선식)을 구해 두면 임의의 재배시기에 있어서의 출수기를 추정할 수 있다. 5) 파종기가 3월하순~6월중순, 못자리 일수가 30~50일의 범위에서는 보통기재배에 있어서의 품종의 출수기의 조만을 가지고 그 전후에 해당하는 파종기에 있어서의 각각의 품종에 대한 출수기를 추정할 수 있다. 2. 성숙기 : 6) 출수기가 지연됨에 따라서 성숙한계 출수기의 범위 내에서는 성숙기도 거의 일직선으로 지연된다. 그 정도는 품종 및 못자리 일수의 장단에 의한 차이가 크다. 평균온도의 영향을 받는 범위 내에서는 출수기(X)가 지연됨에 따라서 성숙기간 중의 평균온도(Y)는 그것에 따라서 저하하며 품종간에 차이가 있으나, 전체적으로 보아 양자의 관계를 8월 1일부터 9월 13일까지의 범위에서는 Y=25.53-0.182X의 회귀직선식으로 나타낼 수 있다. 7) 품종의 조만생에 의한 성숙기간에 있어서의 평균온도의 차이가 심하며, 조생종은 최고 28$^{\circ}C$의 고온에서 경과하나 만생종은 22$^{\circ}C$에 불과하다. 8) 성숙기간중의 평균온도(X)와 성숙일수와의 관계는 극히 높은 상관이 인정되며, 양자의 관계를 Y=82.30-1.55X의 회귀직선식으로 표시할 수 있었다. 성숙기간중의 평균기온이 18~28$^{\circ}C$의 범위 내에서는 온도가 1$^{\circ}C$ 상승함에 따라서 성숙일수는 1.55일 단축되는 결과가 되며, 품종별로는 관산이 2.24일로서 단축정도가 컸고, 수원 8002가 0.78일로서 가장 적었다. 따라서 수원지방에 있어서는 평균온도가 18~28$^{\circ}C$의 범위에서는 온도가 상승함에 따라 성숙속도가 빨라진다고 할 수 있다. 9) 각 파종기별로 본 출수까지의 일수(X)에 대한 성숙기간중의 적산온도(Y)와의 관계는 거의 완전한 정의 상관관계가 있고, 성숙기간중의 적산온도는 어느 범위 내에 있어서의 파종기의 이동에 의한 차이는 비교적 작다. 3. 간장 및 수장 : 10) 품종간의 차이는 있으나 비교적 조파가 된 구간에는 간장에 큰 변화는 없으나 계속 파종기가 지연되어 만파가 되면 공시품종 모두 간장의 감소가 뚜렷해졌다. 또 간장의 감소정도는 약묘에서 완만할 뿐만 아니라, 5월 21일~6월 10일 파종과 같이 비교적 만파를 하더라도 별로 감소되지는 않으나, 80일묘와 같은 노숙묘인 때는 보통기재배에서도 급격히 감소한다. 11) 수장의 변화도 간장과 동일한 경향을 보이나 파종기의 지연에 의한 수장의 변화는 30~40일묘에서는 거의 인정되지 않았고, 못자리 일수가 길어지면 수장의 감소가 뚜렷해진다. 4. 수수 : 12) 파종기가 지연됨에 따라서 일정한 시기까지 계속수수는 감소하다가 어느 시기 이후가 되면 새로이 고차분얼의 다량발생으로 수수가 증가한다. 그 시기는 못자리 일수에 따라 차이가 있으며, 30~40 일묘는 5월 31일~6월 10일 파종기인 만파에서 수수가 최대로 감소하며, 70~80일묘의 경우 4월 11일~4월 21일의 파종기에서 이미 수수가 최대로 감소한다. 5. 지경수 : 13) 지경수는 파종기가 지연됨에 따라서 어느 일정한 시기까지는 변화가 없으나, 그 시기가 지나면 수당지경수의 감소가 현저하다. 14) 지경수가 감소되기 시작하는 시기도 30~40 일묘에서는 5월 3일 이후의 파종기가 되나, 80일묘의 경우 5월 31일 파종에서 이미 감소될 뿐만아니라, 5월 31일 파종이 되면 지경수가 3~4개에 불과하였다. 6. 비중과 천입중 : 15) 파종기의 이동에 따라 비중은 서서히 증가하나 어느 시기를 넘으면 급격히 증가하며, 이를 2개의 상이한 회귀직선으로 표시할 수 있다. 16) 이 양직선이 교차되는 지점을 성숙가능한계기로 보면 이 시기는 못자리 일수와 밀접한 관계가 있어서 30~40일묘는 6월 10일 반중기에 해당하나, 70~80일묘에서는 5월 1일로서 못자리 일수가 길어짐에 따라 성숙한계기는 당겨진다. 17) 천입중은 보통기재배에서 가장 무겁고 극조기재배를 하거나 만기재배에서 천입중은 저하한다. 7. 고중 및 완전정조중 : 18) 품종의 조만에 큰 영향없이 III~IV 파종기까지의 조기재배 하에서는 못자리 일수의 장단에 의한 고중의 큰 변이는 없으나, 파종기가 계속 이동하여 보통기재배가 되면 못자리 일수가 길어짐에 따라 차차 고종이 감소되어 오다가 만파가 되자 그 감소정도가 급격해졌다. 19) 파종기(X)와 정조수량(Y)과의 관계는 품종ㆍ못자리 일수를 종합하여 직선에 가까운 포물선으로 나타낼 수 있었다(Y=77.28-7.44X$_1$-1.001X$_2$). 따라서 조파시에는 정조수량의 변이가 작으나 어느 시기보다 파종기가 늦어짐에 따라서 정조수량은 감소하며, 그 정도는 만파인 경우에 심하고, 또 못자리 일수가 길어짐에 따라 더욱 현저하다. 20) 출수일수(X)에 대한 정조수량(Y)의 관계는 품종ㆍ못자리 일수를 구별하지 않고 보아다 회귀직선식으로써 나타낼 수 있었으나, 출수일수가 60~110일 정도까지는 조생종이 수량이 많고 만생종은 만기재배에 해당하므로 정조중의 감소가 심하였고, 출수일수가 140일 정도 이상이 되면 정조중이 거의 증가하지 않은 경향이 뚜렷하였다.

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