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부서명 방재연구실
게재연도 2019
논문집명 2019년 한국산학기술학회 춘계 학술발표논문집
논문명 Random Forest 알고리즘을 이용한 도시침수 위험기준 추정
저자 황정근, 조재웅, 강호선, 이한승
구분 학술대회
요약 최근 기후변화로 인한 강우패턴의 변화로 도심지의 침수피해 빈도 및 규모가 해마다 증가하고 있는 추세이다. 하지만 도시침수피해를 예방하기 위한 예·경보기준이 전무하여 침수피해 대응에 많은 어려움이 있다. 이에 국립재난안전연구원에서는 도심지 침수피해를 예방하기 위하여 한계강우량 개념 도입을 통해 도시침수 위험기준 연구를 수행하고 있다.
본 연구에서는 강우-피해에 대한 관계분석을 통하여 행정구역별 한계강우량을 도출하였으며, 또한 미계측유역의 한계강우량 산정을 위해 유역특성자료를 수집·분석 하였다. 앞선 방법으로 분석한 한계강우량 및 유역특성자료는 Random Forest 알고리즘의 학습자료로 활용하여 강우-피해 관계분석이 불가한 지역에 대한 한계강우량을 도출하였다. 학습자료로 사용된 한계강우량은 최근 5년간의 강우자료 및 NDMS 피해이력을 분석하여 도출하였으며, 유역특성자료는 관거밀도, 유역경사, 불투수율, 빗물받이밀도를 활용하였다. 미계측유역의 한계강우량 도출에 활용한 Random Forest 알고리즘은 관측값과 예측값을 연결해주는 Decision Tree가 가지는 과다적합의 단점을 개선하기 위한 알고리즘이다. 또한 많은 양의 데이터를 빠르게 처리할 수 있으며 비선형 공간에서의 분류 및 회귀 문제에서 뛰어난 결과를 보여주는 알고리즘이다. 한계강우량 산정에 있어 중요 매개변수는 fold의 수, n_estimators 및 max_depth이며, 예측시 교차검증에 사용되는 fold의 수는 3, 5, 10으로 설정한 후 n_estimators와 max_depth를 각각 1, 10, 10, 1,00으로 변경해가며 오차율을
산정하였다. 그리고 LOO는 16가지 Case, K-fold는 fold의 수 변수를 포함하여 총 48가지에 대한 모델 성능비교를 실시하였다. 한계강우량 예측에 사용된 학습자료의 수는 각 지속시간별로 12개이며, 예측결과 LOO의 절대평균오차는 84.31%, 절대평균오차와 표준편차의 합은 73.16%으로 나타났으며, K-fold는 절대평균 오차 83.70%, 절대평균오차와 표준편차의 합은 82.31%로 나타났다. 차후 학습자료 추가와 매개변수 조정을 통하여 오차를 줄여 나갈 수 있을 것으로 판단된다.
핵심어 도시침수, Random Forest, 위험기준
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