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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
권순호 (고려대학교 건축사회환경공학과) 이의훈 (고려대학교 방재과학기술연구소) 정건희 (호서대학교 건축토목환경공학부) 김중훈 (고려대학교 건축사회환경공학부)
저널정보
한국수자원학회 한국수자원학회 학술발표회 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
발행연도
2017.1
수록면
20 - 20 (1page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2017

다중선형회귀분석을 이용한 대설피해액 추정에 관한 연구
권순호 2017.01 학위논문
다중선형회귀 및 인공신경망 모형을 이용한 대설피해에 따른 피해액 예측에 관한 연구
권순호 ,  이의훈 ,  정건희 외 1명 한국수자원학회 학술발표회 2017.01 학술대회자료

2016

회귀분석을 이용한 대설에 따른 강원지역의 피해액 예측모델 개발
권순호 ,  김정환 ,  박희성 외 1명 한국방재학회논문집 2016.01 학술저널

초록· 키워드

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최근 기후변화 영향에 따라 전 세계적으로 인명피해 및 재산피해를 유발하는 자연재난이 지속적으로 증가하고 있으며, 그로 인한 자연재해의 규모가 점점 더 커지고 있다. 실제로 우리나라에서도 지난 1994 년에서 2013 년까지 지난 20 년간 자연재해에 의한 피해액은 12조 3천억 원으로 집계되었으며, 이 중 강우와 태풍에 의한 피해가 85 % 이고, 대설에 의한 피해는 약 13 % 로 자연재해 중 대부분의 피해는 강우 및 태풍에서 발생하지만, 폭설에 의한 피해도 적지 않은 것으로 나타났다. 이에 따라, 정확한 예측을 위해 신뢰도 높은 자료 구축을 통한 대설피해 예측에 관한 연구가 필요한 시점이다. 본 연구에서는 대설피해액 예측을 위해 우리나라의 63개 기상 관측소에서 관측한 적설심 자료 및 기상관측 자료와 사회 경제 자료 총 11개를 대설피해 예측을 위한 입력변수로 선정하고, 이를 기상관측소가 속한 도시의 면적에 따라 3개의 지역으로 구분하였다. 주성분분석을 활용하여 선정된 입력변수들을 4개의 주성분으로 구분하고, 인공신경망 및 다중선형 회귀 모형을 구성하여 각 지역별 대설피해 예측의 오차를 분석하였다. 적용결과, 인공신경망 모형을 이용한 대설피해 예측의 수정결정계수는 22.8 %~48.2 %를 나타냈고, 다중선형회귀 모형의 수정결정 계수는 9.2 %~39.7% 로 나타났다. 그러므로 인공신경망 모형이 다중회귀 모형보다 선택된 입력자료를 활용하여 대설피해를 예측하는 목적으로 조금 더 우수한 결과를 나타내었다. 향후 자료를 보완 및 모형의 고도화를 통해 보다 정확한 대설피해 예측 함수 개발이 가능할 것으로 기대된다.

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