토지피복 분류에 따른 한반도 수문인자 산출정확도 분석

박광하(Park, GwangHa),김대선(Kim, DaeSun),이용현(Lee, YongHyeon),황의호(Hwang, EuiHo),채효석(Chae, HyoSok) 대한토목학회 2018 대한토목학회 학술대회 Vol.2018 No.10

지상관측 기상자료를 적용한 KLDAS(Korea Land Data Assimilation System)의 토양수분 · 증발산량 산출

박광하 ( Gwangha Park ),계창우 ( Changwoo Kye ),이경태 ( Kyungtae Lee ),유완식 ( Wansik Yu ),황의호 ( Eui-ho Hwang ),강도혁 ( Dohyuk Kang ) 대한원격탐사학회 2021 大韓遠隔探査學會誌 Vol.37 No.6

본 연구에서는 K-LIS(Korea-Land surface Information System)의 KLDAS(Korea Land Data Assimilation System)를 사용하여 LSM의 초기 경계조건 최적화를 위해 스핀업(Spin-up)을 진행하였고다. 스핀업은 2018년을 대상으로 8회 반복 수행하였다. 또한, 국내 기상청(KMA, Korea Meteorological Administration), 농촌진흥청(RDA, Rural Development Administration), 한국농어촌공사(KRC, Korea Rural Community Corporation), 한국수력원자력(KHNP, Korea Hydro & Nuclear Power Co., Ltd.), 한국수자원공사(K-water, Korea Water Resources Corporation), 환경부(ME, Ministry of Environment) 등에서 관측하고 있는 기상자료를 사용하여 저해상도(K-Low, Korea Low spatial resolution; 0.125°) 및 고해상도(K-High, Korea High spatial resolution; 0.01°)의 기상자료를 생성하여KLDAS에 적용하였다. 그리고, K-Low 및 K-High의 정확도 향상 정도를 확인하기 위해 선행 연구에서 사용된 MERRA-2 (Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications, version 2)와 ASOS-S(ASOS-Spatial)가 적용된 토양수분 및 증발산량을 같이 평가하였다. 그 결과, 초기 경계조건의 최적화는 토양수분의 경우 2회(58개 지점), 3회(6개 지점), 6회(3개 지점)의 스핀업이 필요하고, 증발산량의 경우 1회(2개 지점), 2회(2개 지점)의 스핀업이 필요하다. MERRA-2, ASOS-S, K-Low, K-High을 적용한 토양수분의 경우 R²의 평균은 각각 0.615, 0.601, 0.594, 0.664이고, 증발산량의 경우 R²의 평균은 각각 0.531, 0.495, 0.656, 0.677로 K-High의 정확도가 가장 높은 것으로 평가되었다. 본 연구 결과를 통해 다수의 지상 관측자료를 확보하고 고해상도의 격자형 기상자료를 생성하면 KLDAS의 정확도를 높일 수 있다. 다만, 지점 자료를 격자로 변환할 때 각 지점의 기상현상이 충분히 고려되지 않으면 정확도는 오히려 낮아진다. 향후 IDW의 매개변수 설정 또는 다른 보간기법을 사용하여 격자형 기상자료를 생성하여 적용하면 보다 높은 품질의 자료를 산출할 수 있을 것으로 판단된다. This study demonstrates soil moisture and evapotranspiration performance using Korea Land Data Assimilation System (KLDAS) under Korea Land Information System (KLIS). Spin-up was repeated 8 times in 2018. In addition, low-resolution and high-resolution meteorological data were generated using meteorological data observed by Korea Meteorological Administration (KMA), Rural Development Administration (RDA), Korea Rural Community Corporation (KRC), Korea Hydro & Nuclear Power Co.,Ltd. (KHNP), Korea Water Resources Corporation (K-water), and Ministry of Environment (ME), and applied to KLDAS. And, to confirm the degree of accuracy improvement of Korea Low spatial resolution (hereafter, K-Low; 0.125°) and Korea High spatial resolution (hereafter, K-High; 0.01°), soil moisture and evapotranspiration to which Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications, version 2 (MERRA-2) and ASOS-Spatial (ASOS-S) used in the previous study were applied were evaluated together. As a result, optimization of the initial boundary condition requires 2 time (58 point), 3 time (6 point), and 6 time (3 point) spin-up for soil moisture. In the case of evapotranspiration, 1 time (58 point) and 2 time (58 point) spin-ups are required. In the case of soil moisture to which MERRA-2, ASOS-S, K-Low, and K-High were applied, the mean of R² were 0.615, 0.601, 0.594, and 0.664, respectively, and in the case of evapotranspiration, the mean of R² were 0.531, 0.495, 0.656, and 0.677, respectively, indicating the accuracy of K-High was rated as the highest. The accuracy of KLDAS can be improved by securing a large number of ground observation data through the results of this study and generating high-resolution grid-type meteorological data. However, if the meteorological condition at each point is not sufficiently taken into account when converting the point data into a grid, the accuracy is rather lowered. For a further study, it is expected that higher quality data can be produced by generating and applying grid-type meteorological data using the parameter setting of IDW or other interpolation techniques.

수리실험을 통한 강변저류지와 수문 공조운영에 따른 수위 저감효과 검토

성호제(Hoje Seong),박광하(Gwangha Park),이동섭(Dong Sop Rhee) 한국산학기술학회 2015 한국산학기술학회 학술대회 Vol.2015 No.1

강변저류지는 기존의 홍수터를 활용하여 첨두홍수량을 분담함으로써 별도의 시설부담 없이 홍수 조절효과를 얻을 수 있는 시설로, 홍수에 대비하여 유량을 조절하는 하도 제수문과 공조운영 시 홍수 위험을 저감시키는 것이 가능하다. 본 연구에서는 수리실험을 통해 강변저류지와 수문 공조운영 시 수위 변화를 분석하여 수위 저감에 미치는 영향을 검토하였다. 길이 10 m, 폭 0.5 m, 높이 0.5 m의 직선 개수로의 상류 유입부로부터 6.8 m 지점에 3개의 수문을 설치하였으며, 5.35 m 지점에 강변저류지의 유입부 역할을 하는 횡월류부를 설치하였다. 일정한 유입유량과 하류단 수위 조건에서 공조운영 방법에 따라 변화하는 상류부 수위와 횡월류량을 측정하여 수위 저감효과를 확인한 결과, 1개의 수문 운영 시 횡월류부로 인해 9 %의 수위 저감효과가 나타났으나, 2개의 수문 운영 시에는 충분한 방류량으로 인해 횡월류부로 인한 저감효과는 크게 나타나지 않았다. 본 연구를 활용하여 효과적인 공조운영 방안에 대한 기초조건을 확인하였으며, 추후 구체적인 수리실험 계획과 수치해석을 연계하여 현장 적용이 가능한 운영방법을 마련할 수 있을 것으로 기대된다.

Sellke Construction과 동적 생존 함수를 이용한 확률적 감염병 확산 모형 구축

엄은진(Eunjin Eom),박광해(Gwanghae Park),최보승(Boseung Choi) 한국자료분석학회 2021 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.23 No.2

Sellke construction은 Kermack과 Mckendrick(1927)이 제안한 SIR 모형을 구축하기 위한 방법으로 감염병의 확산이 확률적 과정을 따른다는 가정한다. 본 연구는 Sellke construction과 동적 생존 함수를 결합하여 감염병의 확산 단계에서 각 개개인의 상태가 감수성군(susceptible)에서 감염군(infected)으로 그리고 감염군에서 회복군(recovered)로 이동하는 것을 생존분석 모형에서 더 이상 생존하지 않고 사망하는 상태가 되는 것으로 적용하여 감염병 확산 모형을 구축하고자 하였다. KhadaBukhsh et al.(2019)은 Survival dynamical system(SDS)을 제안하였는데 본 연구는 기존 연구에서 제안된 모형을 보다 단순화시켜 감염 시간만의 정보를 가지고 있을 때 모형을 구축하는 방법을 제안하였다. 환자 개개인의 마이크로 정보를 이용할 수 있기 때문에 보다 정교한 모형의 구축이 가능하며 모형의 설명력을 높일 수 있다. 제안된 모형으로부터 모수를 추정하기 위하여 MCMC 알고리즘으로부터 사후 표본을 추출하기 위하여 Hamiltonian Monte Carlo(HMC) 방법을 이용하였다. 본 연구에서 제안된 방법은 2015년 우리나라에서 발생하였던 중동호흡기증후군(MERS) 감염병 자료에 적용하여 모수를 추정하고 새로운 감염병 모형을 구축하였다. 모수 추정과 더불어 기초감염재생산수(R₀)을 함께 추정한 후 기존의 여러 연구 방법들에서 추정된 결과와 비교를 진행하였다. 모형의 적합 정도를 평가하기 위하여 실제 관찰된 데이터와 추정된 모형을 비교하여 모형의 적합도가 매우 높은 것을 확인하였다. Sellke Construction is an alternative method for building a SIR model proposed by Kermack and McKendrick (1927), assuming that the spread of infectious diseases follows a stochastic process. This study combined Sellke Construction and Dynamic Survival System to build an epidemic model by applying the migration of each individual s state from Susceptible to infected status or from Infected to recovered status to death in the survival analysis model. The approached was originally proposed by KhadaBukhshet al. (2020). In this research, we simplified their method utilizing only infection time information. To estimate parameters from the proposed model, the Hamiltonian Monte Carlo (HMC) method was used to draw samples from a posterior distribution in the MCMC algorithm. We applied the proposed method to Middle East Respiratory Syndrome (MERS) infectious disease data that occurred in Korea in 2015. we estimated not also model parameters but also the basic reproduction number (R₀). We compared the estimated results with several previous research results. To evaluate the accuracy of the fitted model, we compared the actual observed data with the estimated model.

기상정보와 Adaboost 모델을 이용한 깎기비탈면 위험도 지도 개발 연구

우용훈 ( Yonghoon Woo ),김승현 ( Seung-hyun Kim ),김진욱 ( Jin Uk¸ Kim ),박광해 ( Gwanghae Park ) 대한지질공학회 2020 지질공학 Vol.30 No.4

최근 국내에서는 산림지역 뿐만 아니라 대도시지역에서도 자연재해가 많이 발생하고 있으며, 이에 대한 국가적인 요구사항은 증가하고 있다. 특히 국도 비탈면 붕괴에 대하여 체계적으로 관리할 수 있는 사전 재해정보 시스템은 전무한 실정이다. 본 연구에서는 CSMS(Cut Slope Management System)에서 관리하는 강원도와 경상도 지역의 국도 비탈면 붕괴 정밀조사 보고서와 비탈면 기초조사를 토대로 비탈면 붕괴 유발 인자에 대한 빅데이터 분석을 실시하였다. 분석 결과를 바탕으로 붕괴 비탈면 위치와 기상정보를 반영하여 분류 기반 머신러닝 모형인 Adaboost를 통한 비탈면 붕괴 위험도 예측모형을 구축하였다. 또한 시각화 프로그램인 비탈면 붕괴 위험도 시각화 지도를 개발하여 기상여건 변화에 따른 비탈면 위험도 파악을 통한 선제적 재해재난 예방대책에 활용할 수 있음을 보여주고 있다. Recently, there have been many natural disasters in Korea, not only in forest areas but also in urban areas, and the national requirements for them are increasing. In particular, there is no pre-disaster information system that can systematically manage the collapse of the slope of the national highway. In this study, big data analysis was conducted on the factors causing slope collapse based on the detailed investigation report on the slope collapse of national roads in Gangwon-do and Gyeongsang- do areas managed by the Cut Slope Management System (CSMS) and the basic survey of slope failures. Based on the analysis results, a slope collapse risk prediction model was established through Adaboost, a classification-based machine learning model, reflecting the collapse slope location and weather information. It also developed a visualization map for the risk of slope collapse, which is a visualization program, to show that it can be used for preemptive disaster prevention measures by identifying the risk of slope due to changes in weather conditions. Keywords: cut slope management system, big data analysis, collapse