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[학술논문]

대설피해 취약 등급별 피해예측 회귀 모형 개발

  • 영문제목 : Multiple Regression Models of Snow Damage Prediction According to the Snow Damage Vulnerability Groups
  • 발행기관 : 한국방재학회
  • 저자명 : 오영록(Oh YeoungRok),정건희(Chung Gunhui)
  • 간행물 정보 : 『2. 한국방재학회 논문집』18권 2호, 355~359쪽, 전체 5쪽
  • 주제분류 : 공학 > 기타공학
  • 파일형태 : PDF
  • 발행일자 : 2018.02.28
  • 정가 4,000
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최근 세계적인 기상이변으로 인한 자연재해가 빈번하게 발생하고 있으며, 그 피해를 예측하기란 더 어려워지고 있는 실정이다. 우리나라의 대표적 겨울철 자연재해인 대설피해의 빈도 또한 기습적인 대설 또는 새로운 기록을 갱신하는 강설량으로 인해 피해가 증가하고 있는 추세이다. 그러므로 대설 피해 취약성 예측을 위한 연구들이 다수 수행되었다. 본 연구에서는 선행연구에서 수행된 대설피해 취약성 분석 결과를 기반으로 각 취약성 등급별 대설 피해 예측을 위한 회귀모형을 개발하였다. 선행연구에서 구분된 5개의 취약성 등급을 바탕으로 과거 대설 피해가 발생한 적이 없는 지역에도 기습적인 폭설이 내릴 경우 발생 가능한 피해액을 대략적으로 예측하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 5개의 취약성 등급을 3개로 묶어 각 경우별 다중회귀모형을 구축하고 대설피해액을 예측하였다. 다중회귀모형의 독립변수로는 지역별 대설피해 취약성 지수, 최심신적설심, 설계기준 초과율, 상대습도, 최저기온, 최고기온을 이용하였다. 검토 결과 정규화된 표준제곱근 오차인 NRMSE가 낮게 계산되어 모형의 적용성을 입증하였다. 본 연구를 바탕으로 피해사례가 거의 없거나 전혀 없는 지역까지 지역별 특성을 고려한 대략적인 대설피해 예측이 가능할 것으로 예상되며, 향후 고도화 된 대설피해 취약성 결과와, 분석방법을 이용한다면 전국 대설피해 예측 모형의 성능이 향상될 것으로 판단된다.

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The frequency of natural disaster has been increased due to the climate change, and the heavy snow has been also increased during the winter. Therefore, many researches have been conducted to estimate snow damage vulnerability. In this study, multiple regression models for snow damage prediction were developed using snow damage vulnerability which was calculated in the previous research. The snow damage vulnerability were categrized into 5 groups. The developed models were even applied in the area where never had a snow damage in the history. Three multiple regression models were developed according to the snow damage vulnerabilities. The input data for the model were snow vulnerability index, snow depth, the exceedance percentage of snow design criteria, daily relative humidity, daily minimum temperature, and daily maximum temperature. As a result, normalized root mean square error (NRMSE) was low enough to apply the models to estimate the snow damage. The developed models could be applied to estimate the snow damage even in the areas where the snow damage have not been occurred.

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