[학위논문]지역특성을 반영한 한반도 풍랑피해 예측함수 개발 Development of Prediction Function for Wind Wave Damage in the Korean Peninsula reflecting regional characteristics원문보기
산업의 발달과 도시화로 인해 전 세계적으로 지구온난화, 이상기후현상에 의해 태풍, 지진, 허리케인, 가뭄, 폭우, 홍수, 쓰나미 등 자연재해의 발생빈도는 증가하는 추세이며, 자연재해는 발생지점과 규모를 예측하기 어렵고, 인명 및 재산에 막대한 피해를 주고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 예측 가능한 기상자료를 바탕으로 예상피해액을 산출하고 산출한 결과를 바탕으로 사전에 피해규모와 영향을 신속하게 추정할 수 있다면 사전대비 차원의 ...
산업의 발달과 도시화로 인해 전 세계적으로 지구온난화, 이상기후현상에 의해 태풍, 지진, 허리케인, 가뭄, 폭우, 홍수, 쓰나미 등 자연재해의 발생빈도는 증가하는 추세이며, 자연재해는 발생지점과 규모를 예측하기 어렵고, 인명 및 재산에 막대한 피해를 주고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 예측 가능한 기상자료를 바탕으로 예상피해액을 산출하고 산출한 결과를 바탕으로 사전에 피해규모와 영향을 신속하게 추정할 수 있다면 사전대비 차원의 재난관리가 가능할 것이며 정책결정권자들의 의사결정에도 도움이 될 것이라 판단된다. 따라서 본 연구에서는 자연재해 중 풍랑에 의해 발생하는 피해에 관하여 전국 74개 시·군·구의 연안지역을 대상으로 풍랑피해예측 함수를 개발했다. 풍랑은 태풍, 지진, 홍수, 폭우, 가뭄, 폭염, 쓰나미 등과 같이 2006년에 자연재해로 분류되기 시작하여, 재해연보에 수록되었다. 따라서 풍랑에 대한 피해 자료는 현 시점에서 10년 밖에 지나지 않았기 때문에 부족한 실정이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 태풍피해 중 선박, 항만, 어항 등 풍랑피해로 간주할 수 있는 데이터를 바탕으로 전국 229개 시·군·구 중 연안지역에 위치한 74개 시·군·구의 데이터를 분석하였다. 풍랑피해 예측함수를 개발하기에 데이터가 부족한 시·군·구는 동일하거나 인접한 기상관측소의 기상자료를 활용하는 지역을 군집화 하여 군집분석을 하였다. 이렇게 수집한 풍랑 및 태풍 피해액 이력을 생산자물가지수를 활용하여 2015년도를 기준으로 피해액을 환산했다. 풍랑피해 예측함수의 설명변수로는 기상청 바다날씨 자료와 국립해양조사원의 조위관측소 자료 중 예측 가능한 인자들을 바탕으로 설명변수를 도출하였고, 풍속, 최대파고, 유의파고, 최대조위, 평균조위를 기상인자로 사용했다. 지역등급을 반영하기 위하여 국립해양조사원에서 발간한 연안재해취약성 평가체계의 연안재해노출지수, 연안재해영향지수, 연안재해민감도 지수를 지역등급으로 함수식에 반영하였고 총 816건의 피해 중 가용피해건수는 364건으로 분석되었다. 앞서 분석된 자료를 바탕으로 서해, 남해, 동해, 제주 연안지역의 풍랑피해 예측함수를 개발하였고 NRMSE 결과는 1.45%~26.07%로 분석 되었다. 본 연구에서 개발한 예측함수는 재해가 발생하기 전 사전대비가 가능하고, 재해관리에 활용이 가능할 것으로 기대 된다.
산업의 발달과 도시화로 인해 전 세계적으로 지구온난화, 이상기후현상에 의해 태풍, 지진, 허리케인, 가뭄, 폭우, 홍수, 쓰나미 등 자연재해의 발생빈도는 증가하는 추세이며, 자연재해는 발생지점과 규모를 예측하기 어렵고, 인명 및 재산에 막대한 피해를 주고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 예측 가능한 기상자료를 바탕으로 예상피해액을 산출하고 산출한 결과를 바탕으로 사전에 피해규모와 영향을 신속하게 추정할 수 있다면 사전대비 차원의 재난관리가 가능할 것이며 정책결정권자들의 의사결정에도 도움이 될 것이라 판단된다. 따라서 본 연구에서는 자연재해 중 풍랑에 의해 발생하는 피해에 관하여 전국 74개 시·군·구의 연안지역을 대상으로 풍랑피해예측 함수를 개발했다. 풍랑은 태풍, 지진, 홍수, 폭우, 가뭄, 폭염, 쓰나미 등과 같이 2006년에 자연재해로 분류되기 시작하여, 재해연보에 수록되었다. 따라서 풍랑에 대한 피해 자료는 현 시점에서 10년 밖에 지나지 않았기 때문에 부족한 실정이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 태풍피해 중 선박, 항만, 어항 등 풍랑피해로 간주할 수 있는 데이터를 바탕으로 전국 229개 시·군·구 중 연안지역에 위치한 74개 시·군·구의 데이터를 분석하였다. 풍랑피해 예측함수를 개발하기에 데이터가 부족한 시·군·구는 동일하거나 인접한 기상관측소의 기상자료를 활용하는 지역을 군집화 하여 군집분석을 하였다. 이렇게 수집한 풍랑 및 태풍 피해액 이력을 생산자물가지수를 활용하여 2015년도를 기준으로 피해액을 환산했다. 풍랑피해 예측함수의 설명변수로는 기상청 바다날씨 자료와 국립해양조사원의 조위관측소 자료 중 예측 가능한 인자들을 바탕으로 설명변수를 도출하였고, 풍속, 최대파고, 유의파고, 최대조위, 평균조위를 기상인자로 사용했다. 지역등급을 반영하기 위하여 국립해양조사원에서 발간한 연안재해취약성 평가체계의 연안재해노출지수, 연안재해영향지수, 연안재해민감도 지수를 지역등급으로 함수식에 반영하였고 총 816건의 피해 중 가용피해건수는 364건으로 분석되었다. 앞서 분석된 자료를 바탕으로 서해, 남해, 동해, 제주 연안지역의 풍랑피해 예측함수를 개발하였고 NRMSE 결과는 1.45%~26.07%로 분석 되었다. 본 연구에서 개발한 예측함수는 재해가 발생하기 전 사전대비가 가능하고, 재해관리에 활용이 가능할 것으로 기대 된다.
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