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미래 강우량 및 홍수피해 전망을 위한 인공지능 기법의 적용성 검토
Applicability of Artificial Intelligence Techniques to Forecast Rainfall and Flood Damage in Future 원문보기

한국수자원학회 2021년도 학술발표회, 2021 June 03, 2021년, pp.184 - 184  

이호용 (인하대학교 일반대학원 스마트시티공학과 수문생태학연구실) ,  김종성 (인하대학교 일반대학원 스마트시티공학과 수문생태학연구실) ,  서재승 (인하대학교 공과대학원 토목공학과 수문생태학연구실) ,  김삼은 (인하대학교 공과대학원 토목공학과 수문생태학연구실) ,  김수전 (인하대학교 공과대학 사회인프라공학과)

초록
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2020년의 경우 대기 상층 제트기류가 크게 강화됨에 따라 작은 규모의 저기압의 발달이 평년보다 두 배 이상 증가하였고, 그로 인해 장마가 최대 54일가량 지속되며 1조 371억 원 가량의 대규모 침수피해가 발생하였다. 이와 같이 최근 기후변화로 인한 이상 기후가 빈번하게 발생하고 있으며, 그로 인해 홍수, 태풍과 같은 재난의 강도 및 파급되는 재산피해가 점차 증가하고 있는 추세이다. 따라서 본 연구에서는 기후변화를 고려하여 향후 30년간 강우량 변화 추이를 파악하고, 이에 따라 파급되는 재난피해 규모의 증가 추세를 확인하고자 하였다. 기후변화 시나리오는 IPCC AR6(Intergovernmental Panel on Climate Change - Sixth Assessment Report)에서 제시하고 있는 시나리오 중 극한 시나리오인 SSP5-8.5와 안정화 시나리오인 SSP2-4.5 시나리오를 활용하고자 하였다. GCM(General Circulation Model) 자료는 전 지구적 모형으로 공간적 해상도가 낮은 문제가 있기 때문에, 국내 적용을 위해서는 축소기법을 적용해야 한다. 본 연구에서는 공간적 축소를 위해 통계학적 기법 중 인공지능 기법을 적용하고 Reference data와 종관기상관측(ASOS)의 실측 강우 자료(1905 ~ 2014년)를 통해 학습된 모형의 정확도 검증을 수행하였다. 또한 연 강수량과 연도별 홍수피해의 규모 및 빈도를 확인하여 연도별 강수량 증가에 따른 피해 규모의 증가를 관계식을 도출하였다. 이후 최종적인 축소기법으로 모형을 통해 향후 2050년까지 부산광역시의 예측 강우량을 전망하여 연 강수량의 증가량과 피해 규모의 증가량을 전망해보고자 하였다. 본 연구 결과는 부산광역시의 예방단계 재난관리의 일환으로 적응형 기후변화 대책 수립에 기초 자료로써 활용될 수 있을 것이다.

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