군집분석 기반 호우피해예측과 기대잔여피해액 최소화 = Prediction of Heavy Rainfall Damage based on Cluster Analysis and Minimization of Expected Residual Damage Cost

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 경기도 31개 지자체를 대상으로 지역적 특성을 반영한 군집분석 기반 호우피해예측 함수를 구축하고, 이를 활용한 최적 자원분배 모델을 제시하는 것을 목적으로 한다.
이를 위해 재해연보의 호우피해액과 기상·사회경제 자료를 통합하여 분석 기반을 마련한 뒤, 지리적 위치, 피해 규모, 강우 규모의 세 가지 기준에 따라 K-means 군집분석을 수행하였다. 도출된 군집을 바탕으로 배깅 알고리즘을 적용하여 군집별 호우피해예측 함수를 구축하였으며, MSE, RMSE, NRMSE를 활용한 평가 결과 강우 규모 기준 군집화가 가장 우수한 예측력을 나타냈다.
예측 결과는 두 번째 단계인 최적 자원분배 모델 개발에 활용되었다. 먼저 과거 표준 호우피해예측 함수를 구성하여 다양한 피해 시나리오를 생성하였다. 이후 자원 유형 및 총량을 설정하고, 각 자원 유형의 기능적 특성을 반영한 피해감소함수를 수립하였다. 기대잔여피해액을 최소화하는 것을 목표로 유전알고리즘을 적용하여 최적 해를 탐색한 결과, 모든 군집에서 약 58% 수준의 기대잔여피해율이 도출되어, 동일 예산 조건하에서 유의미한 피해 저감 효과를 확보할 수 있음을 확인하였다.
종합적으로 본 연구는 군집분석 기반 예측 함수와 최적화 기법을 연계한 지역 맞춤형 호우피해예측 및 저감 전략을 제시하였다. 이는 지자체의 재해예산 편성, 자원 우선순위 결정, 정책 의사결정 등 실무적 의사결정 과정에 활용 가능한 정량적 분석 틀을 제공한다는 점에서 의의가 있다.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서론 1
• 1.1 연구 배경 및 필요성 1
• 1.2 선행연구 동향 3
• 1.3 논문의 흐름 및 구성 8
• 제2장 이론적 배경 및 선행연구 11
• 2.1 호우의 개념 11
• 2.2 군집분석 기반 호우피해예측의 개념 14
• 2.2.1 호우피해액의 정의 14
• 2.2.2 호우피해예측을 위한 배깅(Bagging) 알고리즘 기법 15
• 2.2.3 중심기반 군집분석(K-means) 기법 16
• 2.3 최적 자원분배의 개념 18
• 2.3.1 기대잔여피해액의 정의 18
• 2.3.2 최적 자원분배를 위한 유전알고리즘(GA) 기법 19
• 2.4 선행연구 고찰 22
• 2.4.1 군집화 및 피해 분류 기법 기반 호우피해예측 연구 22
• 2.4.2 잔여피해 최소화 연구 25
• 제3장 연구 방법론 27
• 3.1 연구 흐름도 및 전체 구조 27
• 3.2 배깅(Bagging) 알고리즘 기반 호우피해예측 함수 개발 30
• 3.2.1 자료 수집 및 전처리 30
• 3.2.2 배깅(Bagging) 알고리즘 기법 적용 32
• 3.3 군집분석 기반 호우피해예측 함수 개발 34
• 3.3.1 지리적 위치 기준 기반 군집분석 34
• 3.3.2 피해 규모 기준 기반 군집분석 37
• 3.3.3 강우 규모 기준 기반 군집분석 39
• 3.4 유전알고리즘(GA) 기반 최적 자원분배 모델 개발 40
• 3.4.1 과거 표준 호우피해예측 함수 개발 40
• 3.4.2 자원 유형 및 총량 설정 41
• 3.4.3 자원 유형별 피해감소함수 설정 44
• 3.4.4 유전알고리즘(GA) 최적화 기법 적용 49
• 제4장 적용 및 결과 52
• 4.1 연구 대상지 선정 52
• 4.1.1 연구 대상지 개요 53
• 4.1.2 과거 호우피해 이력 및 호우피해액 집계 현황 54
• 4.2 군집별 호우피해예측 결과 57
• 4.2.1 연구 대상지 군집분석 현황 57
• 4.2.2 군집분석 기준에 따른 예측 성능 비교 62
• 4.2.3 군집분석 적용 여부에 따른 예측 성능 비교 70
• 4.3 군집별 최적 자원분배 결과 74
• 4.3.1 군집별 과거 표준 호우피해예측 결과 74
• 4.3.2 군집별 최적 자원분배 결과 및 효과 분석 75
• 제5장 결론 78
• 참고 문헌 80
• 부 록(Appendix) 84
• ABSTRACT 93