인공신경망 및 다중회귀 모형을 이용한 대설피해 추정 함수 개발

• 영문명: Snow Damages Estimation using Artificial Neural Network and Multiple Regression Analysis
• 발행기관: 한국방재학회
• 저자명: 권순호(Kwon Soon Ho) 이진우(Lee Jinwoo) 정건희(Chung Gunhui)
• 간행물 정보: 『2. 한국방재학회 논문집』 17권2호, 315~325쪽, 전체 11쪽
• 주제분류: 공학 > 기타공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2017.04.30

국문 초록

최근 세계적으로 지구온난화와 기후변화에 따른 자연재해로 인한 피해규모가 점점 더 가속화되어 많은 피해를 야기하고 있다. 그러나 우리나라에서는 기후자료의 데이터 수집 및 데이터베이스 구축 미흡으로 인해 대설피해 추정에 관한 연구가 미흡한 상황이다. 이에 따라 정확한 추정을 위해 신뢰도 높은 자료 구축을 통한 자연재해 추정에 관한 연구가 필요한 시점이다. 본 연구에서는 대설피해 추정 함수 개발을 위해 대상지역의 기상관측 및 사회ㆍ경제 자료 총 10개를 선정하고, 이를 도시면적 비율에 따라 3개의 권역으로 구분하였다. 선정된 변수는 주성분분석을 활용해 4개의 주성분으로 입력 자료를 구축하고, 인공신경망 및 다중선형회귀 모형을 구성하여 각 권역별 통계오차분석을 수행하였다. 적용결과, 다중선형회귀 모형이 인공신경 망 모형보다 좀 더 우수한 결과를 나타났으나, 수정결정계수가 0.3 이하로 매우 낮았지만, 본 연구에서 제안된 모형도 의미가 있다고 판단된다. 향후 모형의 고도화 및 자료를 보완한다면 보다 향상된 대설피해 추정함수 개발이 가능할 것으로 기대된다.

영문 초록

Recently, the damage caused by natural disasters has been increased over the world and global warming and climate change are considered as one of the most accelerating factors. However, it is difficult to estimate accurate damage caused by snow damages due to the lack of collected data. Therefore, the development of more reliable data about snow disaster is required for the accurate damage estimation. In this study, the snow damages estimation function in study area was development using climate variables and socio-economic variables of total 10. It is divided into three regions according to the urban area ratio. The selected variables collect the input data with four components using principal component analysis. ANN and multiple linear-regression models were applied to statistical error analysis was performed for each region. As a result, the multiple linear-regression model showed better result than the ANN model. Although adjusted R-square is under 0.3 in most region, the proposed model also seems meaningful in this study. If it is able to supplement some problems in the future, development of improved damage estimation function is expected to be possible.

목차

Abstract

요지

1. 서론

2. 분석 방법

3. 자료 구축

4. 대설피해 추정 함수 개발

5. 결론

References

키워드

인공신경망 모형 다중선형회귀 모형 대설 대설피해 추정 함수 Artificial Neural Network Model Multiple Linear-Regression Model Snowfall Snow Damages Estimation Function