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국가가뭄정보통계집 정보를 활용한 전국 지자체 별 가뭄 피해도 군집분석
문기훈(Gi Hoon Moon),정유진(Yu Jin Jung),전창현(Changhyun Jun),주진걸(Jin Gul Joo),유도근(Do Guen Yoo) 한국방재학회 2022 한국방재학회논문집 Vol.22 No.6
최근 한국은 2018년도부터 발생된 연간 가뭄현황에 대한 주요 통계를 국가가뭄정보통계집으로 정기적으로 발간 중이다. 가뭄피해의 명확한 범주화를 위해서는 피해도에 영향을 주는 취득가능한 주요인자에 대한 정립이 우선적으로 필요하다. 본 연구에서는 공인된 자료이며, 자료출처 및 작성근거가 명확한 국가가뭄정보통계집(2018-2020)에서 제시된 피해관련 자료를 활용하고, 지역별 용수사용특성(생활용수, 농업용수)을 추가적으로 반영하여 국내 161개 지자체에 대한 지역별 가뭄피해도의 군집분석을 실시하였다. 가뭄 피해도의 지역적 분류를 위한 군집 알고리즘은 계층 군집 분석 알고리즘(Hierarchical Clustering)을 사용하였다. 가뭄피해도 군집분석을 실시하기 위한 인자구성은 종합가뭄, 생공가뭄, 농업가뭄에 따른 가뭄 피해도를 나타낼 수 있도록 크게 4가지 방법으로 구분하여 분석을 실시하였다. 분석결과 용수별 사용특성과 과거피해이력에 따라 지역적 군집화가 잘 나타나는 것을 확인하였다. 이와 같은 군집화 기반의 지역적 피해도 분류정보와 용수별 가뭄피해의 영향인자(모니터링 자료 등)를 추가적으로 고려할 경우 가뭄상황 및 지역별 용수사용특성에 따른 지자체의 피해민감도를 정량적으로 제시할 수 있을 것으로 기대된다. Recently, Korea has regularly published statistics on the current state of annual droughts that have been occurring since 2018 in the National Drought Information Statistics. For a clear categorization of drought damage, it is necessary to first establish the major factors that affect the degree of damage. In this study, damage-related data from the National Drought Information Statistics Collection (2018-2020) were examined to obtain the regional characteristics of water use resulting in regional drought damage to 161 local governments in Korea. Cluster analysis was performed, and a hierarchical clustering algorithm was used for the regional classification of drought damage. The factor composition was analyzed by dividing it into four major methods to represent the drought damage caused by general, living, and agricultural droughts. The analysis confirmed that regional clustering appeared according to the characteristics of water use and past damage history. If such clustering-based regional damage classification information and factors affecting drought damage by water are considered, it is expected that the damage sensitivity of local governments according to the drought situation and regional water use characteristics can be presented quantitatively.
문기훈(Gi Hoon Moon),이승연(Seung Yeon Lee),유진경(Jin Kyung Yu),강두선(Doosun Kang),유도근(Do Guen Yoo) 한국방재학회 2023 한국방재학회논문집 Vol.23 No.6
정상 및 비정상 상황에서 상수도관망 시스템을 안정적으로 유지관리하기 위해 DMAs (District Metered Areas)와 같은 구역화 방법론이 적용되고 있다. 기존 DMAs에 의한 관리 및 평가의 목표는 일반적으로 수량과 수압의 안정적인 관리이다. 따라서, 잔류염소의 적정관리와 수질 민원 감소 등과 같은 물공급시스템의 수질요소에 대한 유지관리를 목적으로 한 방법론이라 할 수 없다. 본 연구에서는 국내 대규모 상수도관망에서의 안정적인 수질관리 및 수질사고 대응을 위한 수질중심요소의 관리를 위한 구역화를 수행하고, 구역별 우선순위를 정하는 방법론을 제안하였다. 다양한 GIS (Geographic Information System)기반 수질 관련 정형(수질 측정 데이터, 관로 데이터 등) 및 비정형(수질 민원 등) 자료를 활용하여 평가 인자를 도출하고, 클러스터링 분석 기반의 머신러닝 기법을 활용한 종합적 수질관리 중요도 평가를 수행하였다. 제안된 방법론을 실제로 우리나라 A 광역시에 적용하여 평가 결과를 도출하고 분석하였다. 본 연구에서 제시한 데이터 기반의 상수도망 우선 관리구역 지정방법론은 상수도사업자의 상수도관망 운영 및 관리의 정확성과 신뢰성을 향상할 수 있는 의사결정 도구로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. Zoning methodologies, such as district metered areas (DMA), are commonly employed to robustly maintain water pipe network systems in both normal and abnormal situations. However, the management and evaluation typically associated with existing DMAs primarily focus on ensuring stable water volume and pressure. Consequently, these methods do not adequately address the maintenance of water quality elements within the water supply system, such as adequately managing residual chlorine and reducing water quality complaints. This study introduced a zoning tailored explicitly for managing water quality-oriented elements, facilitating stable water quality management, and enhancing responses to water quality incidents in large-scale domestic water supply networks. A method was proposed to establish priorities for each zone, using various geographic information system (GIS)-based water quality-related structured data (such as water quality measurement data and pipe data) and unstructured data (such as water quality complaints). Comprehensive water quality management was achieved by applying machine learning techniques based on clustering analysis to derive evaluation factors. The proposed methodology was implemented in Metropolitan City A in Korea, leading to the derivation and analysis of evaluation results. This data-centric water supply network priority management area designation methodology, as presented in this study, is anticipated to serve as a valuable decision-making tool for enhancing the accuracy and reliability of water supply network operation and the overall management of water supply operators.