선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 본 연구에서는 부족한 표본수를 확보하기 위해 경상북도 지역의 표본을 군집화를 통해 표본수를 확보하였으며, 단순회기모형의 신뢰성 향상을 위해 강풍에 의한 시설물 피해 중 가장 큰 비율을 차지하고 있는 지역별 비닐하우스 면적을 적용하여 강풍과 피해액의 상관관계 분석을 실시하였다. 그 결과 본 논문에서 제시한 8개 유형(풍속-회귀함수)에서 모두 결정계수 R2값이 증가하는 것으로 나타났다.
제안 방법
- 강풍에 대한 피해현황 조사는 표 1의 내용과 같이 국민안전처에서 발행하는 재해연보를 바탕으로 2005년부터 2014년까지의 시군구 및 시설물별 피해액을 조사하였다. 해당 기간 동안 전국적으로 총 371건의 강풍 피해가 발생하였으며, 이 중 경상북도 지역이 54건으로 강풍에 의한 피해 발생 횟수가 많은 것으로 나타났다.
- 첫째, 재해연보 상 강풍 피해 데이터를 분석한다. 둘째, 대상지역을 선정하며, 대상지역 군집화를 통해 강풍 피해 표본수를 확보한다. 셋째, 대상지역에 대한 풍속과 피해액의 상관관계 분석을 실시한다.
- 경상북도지역 시군구의 강풍에 의한 피해횟수는 0~4건으로 풍속-피해액의 상관관계를 분석하기에 표본수가 적어 회기함수 개발에 있어 신뢰성 확보가 힘들다. 따라서 경상북도지역을 군집화 하여 경상북도지역 시군구의 풍속-피해액 상관관계 분석을 실시하였다. 신뢰성 있는 회귀함수를 도출하기 이전에 본 장에서는 재해연보상의 강풍에 의한 피해액 자료를 가공 없이 활용하여 대상지역으로 선정된 경상북도의 강풍과 피해액의 상관관계 분석을 실시하였다.
- 표4에 나타나있는 경상북도 지역의 피해예측 기준함수는 지역별 비닐하우스 면적을 적용하여 차원이 다른 표본들을 동일한 차원으로 근접화 시켜 도출한 회귀함수로서 실제 경북지역의 강풍에의한 피해액을 보여주지 못한다. 따라서 기준함수에 지역별 비닐하우스 면적을 곱하여 아래의 수식(1)과 수식(2)와 같이 지역별 강풍 피해예측 단순회귀함수를 도출하였다.
- 둘째, 대상지역을 선정하며, 대상지역 군집화를 통해 강풍 피해 표본수를 확보한다. 셋째, 대상지역에 대한 풍속과 피해액의 상관관계 분석을 실시한다. 넷째, 강풍 피해예측 단순회기모형의 신뢰성을 향상시킬 수 있는 개선방향을 도출한다.
- 따라서 경상북도지역을 군집화 하여 경상북도지역 시군구의 풍속-피해액 상관관계 분석을 실시하였다. 신뢰성 있는 회귀함수를 도출하기 이전에 본 장에서는 재해연보상의 강풍에 의한 피해액 자료를 가공 없이 활용하여 대상지역으로 선정된 경상북도의 강풍과 피해액의 상관관계 분석을 실시하였다.
- 즉, 지역별 좌표점(풍속, 피해액)의 차원이 상이하기 때문이다. 이를 해결하기 위해 그림 1의 내용과 같이 경상북도지역의 강풍에 의한 시설물 피해 현황을 분석하였다. 분석 결과 피해 유형 중 비닐하우스 피해가 전체 강풍피해의 64%를 차지하고 있음을 확인할 수 있다.
- 해당 기간 동안 전국적으로 총 371건의 강풍 피해가 발생하였으며, 이 중 경상북도 지역이 54건으로 강풍에 의한 피해 발생 횟수가 많은 것으로 나타났다. 이에 따라 본 연구에서는 대상지역을 경상북도로 선정하였으며, 경상북도지역의 강풍과 피해액의 상관관계 분석을 통해 강풍 피해예측 단순회기모형을 도출하였다.
- 지역별 비닐하우스 면적 비를 각 시도에 적용하여 풍속-피해액 회귀함수를 도출하여 상관관계 및 경향성을 분석하였다. 최대풍속과 최대순간풍속 두 가지 경우를 고려하여 선형, 지수, 로그, 거듭제곱 회귀함수를 비교하였으며, 결정계수 R2값을 비교하여 상관관계를 분석하였다.
- 본 논문의 연구방법은 다음과 같다. 첫째, 재해연보 상 강풍 피해 데이터를 분석한다. 둘째, 대상지역을 선정하며, 대상지역 군집화를 통해 강풍 피해 표본수를 확보한다.
데이터처리
- 지역별 비닐하우스 면적 비를 각 시도에 적용하여 풍속-피해액 회귀함수를 도출하여 상관관계 및 경향성을 분석하였다. 최대풍속과 최대순간풍속 두 가지 경우를 고려하여 선형, 지수, 로그, 거듭제곱 회귀함수를 비교하였으며, 결정계수 R2값을 비교하여 상관관계를 분석하였다. 표 4는 지역별 비닐하우스 면적 비의 적용 에 따른 경상북도 지역의 최대풍속과 피해액, 최대순간풍속과 피해액의 상관관계를 보여준다.
- 표 2의 내용과 같이 최대풍속과 최대순간풍속의 두 가지 경우를 고려하여 선형, 지수, 로그, 거듭제곱 회귀함수를 비교하였으며, 결정계수 R2값을 비교하여 풍속과 피해액의 상관관계를 분석하였다. 그 결과 설명변수를 최대풍속으로 적용하였을 경우 지수함수에서 결정계수 R2값이 0.
성능/효과
- 본 연구에서는 부족한 표본수를 확보하기 위해 경상북도 지역의 표본을 군집화를 통해 표본수를 확보하였으며, 단순회기모형의 신뢰성 향상을 위해 강풍에 의한 시설물 피해 중 가장 큰 비율을 차지하고 있는 지역별 비닐하우스 면적을 적용하여 강풍과 피해액의 상관관계 분석을 실시하였다. 그 결과 본 논문에서 제시한 8개 유형(풍속-회귀함수)에서 모두 결정계수 R2값이 증가하는 것으로 나타났다. 추가적인 강풍 피해예측 함수의 신뢰성 확보를 위해서는 지역 특성을 반영하고 있는 요소들에 대한 인벤토리 구축이 필요하다.
- 값을 비교하여 풍속과 피해액의 상관관계를 분석하였다. 그 결과 설명변수를 최대풍속으로 적용하였을 경우 지수함수에서 결정계수 R2값이 0.0683으로 가장 높게 나타났으며, 설명변수를 최대순간풍속으로 적용하였을 경우 선형함수에서 결정계수 R2값이 0.1283으로 가장 높게 나타났다.
- 표 4는 지역별 비닐하우스 면적 비의 적용 에 따른 경상북도 지역의 최대풍속과 피해액, 최대순간풍속과 피해액의 상관관계를 보여준다. 그 결과 최대풍속-피해액 및 최대순간풍속-피해액 모두에서 결정계수 R2값이 향상된 것을 확인 할 수 있다. 설명변수를 최대풍속으로 적용하였을 경우 선형함수에서 결정계수 R2값이 0.
- 셋째, 대상지역에 대한 풍속과 피해액의 상관관계 분석을 실시한다. 넷째, 강풍 피해예측 단순회기모형의 신뢰성을 향상시킬 수 있는 개선방향을 도출한다. 다섯째, 대상지역의 강풍 피해예측 단순회기모형을 제시한다.
- 이를 해결하기 위해 그림 1의 내용과 같이 경상북도지역의 강풍에 의한 시설물 피해 현황을 분석하였다. 분석 결과 피해 유형 중 비닐하우스 피해가 전체 강풍피해의 64%를 차지하고 있음을 확인할 수 있다.
- 그 결과 최대풍속-피해액 및 최대순간풍속-피해액 모두에서 결정계수 R2값이 향상된 것을 확인 할 수 있다. 설명변수를 최대풍속으로 적용하였을 경우 선형함수에서 결정계수 R2값이 0.1606으로 가장 높게 나타났으며, 설명변수를 최대순간풍속으로 적용하였을 경우 선형함수에서 결정계수 R2값이 0.3258로 가장 높게 나타났다
후속연구
- 향후 본 연구에서 사용하는 지역별 강풍 피해예측 회귀함수의 도출 방법은 다양한 영역에서 군집화를 통한 함수개발의 기초자료로서 활용될 수 있다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.