8 research outputs found
학술발표활동임
No full text4차산업 혁명 이후, 빅 데이터는 사이버 공간을 통한 사회적 파장이 큰 사건들에 대한 대중의 정보 수집 패턴을 이해하는 데에 있어서 전에 경험하지 못한 급속한 발전을 이루어 왔다. 사이버공간에서 이루어지는 대중들의 정보수집 활동을 모니터링하므로서 대중들사이에서 떠오르는 주제나 사건을 파악하기에 좋은 인덱스로 여러 사회 경제분야에 활용되어 왔다. 하지만, 수자원 관리 및 방재관점에서는 이런 빅데이터을 활용한 연구 사례는 찾아 보기 힘들다. 하지만, 이런 빅데이터를 가뭄기에 대중들이 어떻게 반응하였는지를 연구하는 데에 활용될 수 있다.
이 발표에서 발표자는 미국 2011-17년 캘리포니아 가뭄의 선례연구들을 통해 주 또는 국가 범위에서 구글 이용자들의 정보수집 활동을 기록한 구글트렌즈 데이터를 가뭄기동안 대중의 정보 수집량을 바탕으로 가뭄 위험 인지도를 정의하고 대중의 행동 양식을 이해하는 데에 어떻게 활용할 수 있는 지를 소개한다. 첫번째로, 최근 캘리포니아에서 발생한 다년간의 가뭄동안 그 주안의 주민들의 행동양식 분석 결과를 소개한다. 두번째로는 미국 49개의 주에서 지난 2004년부터 2018년동안의 지역적 가뭄에 대한 대중의 가뭄 위험인지도를 시공간적인 양식을 주성분분석기술을 통해 분석한 결과을 소개한다. 끝으로, 발표자는 지난 미국 선례 연구들에서 발표자가 제안한 기술이 어떻게 대한민국에서 홍수나 가뭄 방재에 적용할 수 있으며 앞으로 대한민국을 수재해에 준비된 나라로 만드는 데에 있어서 빅데이터의 역할을 제시하고자 한다.2
Evaluation of VIC River Routing Model against Observed Variability and Trends of Streamflow around the Arctic Ocean (1922–2020)
No full text1
태풍경로 군집화와 행정구역별 손실예측모형: 기후변화 시나리오와 기계학습 응용
No full text본 연구는 한반도에 직접적으로 영향을 주는 태풍의 지역별 손실액 변화를 예측하기 위해 두 단계의 기계학습 접근법을 제안한다. 먼저 태풍의 경로 군집화 분석을 통해 물리적 위태(hazard)를 지역별로 세분화하고, 이를 지리 및 사회경제적 데이터와 결합하여 지역별 손실액을 예측한다. 본 연구에서 제안한 기계학습 기반의 손실 예측 모형(random forest)이 전통적 통계모형(multiple linear regression)과 비교하여 더 나은 예측오차를 보였으며, 일부 사회경제 및 지리적 요인(제방면적, 1인당 지역총소득, 구거면적)이 태풍 손실에 유의미한 영향을 준다는 것을 확인하였다. 기후변화에 관한 정부간 협의체(IPCC)의 시나리오를 고려한 미래시점(2100년)의 한반도 태풍 위험을 예측하고, 행정구역별 위험 요인을 종합적으로 반영한 태풍 위험지도를 제공하였다. 특히, IPCC 시나리오 하에서 예측된 단위 태풍 당 경제적 손실은 현 시점 대비 최소 6.5배에서 최대 14.8배 증가하는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 (재)보험사에게 기후변화로 인한 재해의 물리적 위태 변화와 관련 손실액을 예측하는 절차적인 방법론을 제공하고 있으며, 이는 시장 공급자들의 적절한 재무 계획 설계 및 기후위험에 대한 선제적 대응에 도움을 줄 것으로 기대한다.22Nkc
