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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2025.1
- 수록면
- 521 - 535 (15page)
- DOI
- https://doi.org/10.3741/jkwra.2025.58.7.521
이용수
초록· 키워드
본 연구에서는 2019년부터 2022년까지 서울특별시 내 위치한 우량계와 레이더를 통해 관측된 강우 자료를 활용하여 대류성 강우의 특징을 반영한 격자 형태의 강우 시나리오를 제작할 수 있는 머신러닝 모형을 제안하였다. 우량계에서 관측한 강우 자료는 특정 조건(IETD: 2시간, 절단값: 0.5 mm)에 따라 독립 호우 사상으로 분리하였다. 독립 호우사상은 대류성 강우가 발생한 시기를 구분하기 위해 활용된다. 레이더 합성장은 가우시안 필터링을 활용하여 잡음을 제거한 이후, 우량계 중심으로 가까운 36개의 격자 자료를 대류성 강우의 공간적 크기로 정의하여 구분하였다. 이후, 머신러닝 구축을 위해 활용된 학습 자료는 입력 자료로 우량계에서 관측된 강우 자료, 우량계의 위도와 경도, 우량계와 레이더 중심과의 거리 차이, 시간 관련 변수를, 출력자료로 우량계 주변의 36개 강우 격자 자료로 구성하였다. 구축된 자료는 회귀모형의 머신러닝에 적용하였으며, 활용된 머신러닝은 그래디언트 부스팅, 랜덤 포레스트, 엑스트라 트리, 다층 퍼셉트론이다. 분석 결과, 4개의 머신러닝은 레이더 합성장에서 관측된 강우강도와 서로 비교하면 평가 지표인 피어슨 상관계수가 전반적으로 0.7 이상이지만, 다층 퍼셉트론은 다른 모델에 비해 MAE와 RMSE가 작다는 점을 통해 준수한 성능을 가지고 있었다. 강우강도와의 유사성을 비교하면, 제작된 강우 시나리오는 우량계와 레이더보다 과소 추정하는 결과를 보여주었다. 마지막으로 강우 시나리오와 레이더 자료와의 공간분포를 비교한 결과를 보면, 정규화된 상관계수는 0.2에서 0.4로 산출되었다. 본 연구에서 제안한 방법론은 도시에 특화된 소규모 유역의 대류성 강우에 대한 강우 자료의 공간 보간 방법으로 활용 가능할 것으로 판단된다. 또한, 본 방법론은 우량계 중심의 정보만 있다면, 우량계 주변 격자 형태의 시나리오를 추정할 수 있다.
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