빅 데이터 분석 기법을 이용한 기후변화 복원탄력성 지표 개발

국문 초록 (Abstract)

지구 온난화에 따른 기후변화의 영향으로 전 세계는 홍수, 가뭄, 태풍과 같은 자연재난으로 몸살을 앓고 있고, 그 피해규모도 점점 커지고 있다. 국가와 도시 그리고 관련 기관들은 이러한 기후변화로 인해 발생하는 자연재해에 대응하고 예방하기 위한 노력을 지속적으로 기울이고 있다. 이러한 노력은 지역사회의 안전성과 방재기능 강화를 나타내는 복원탄력성 지표와 복원탄력성에 대한 평가를 토대로 이루어져야 한다. 따라서 본 연구에서는 최근 관심이 부각되고 있는 빅 데이터(Big Data) 분석 기법을 이용하여 기후변화를 고려한 복원탄력성 지표를 개발하고 평가하고자 하였다. 이를 위하여 다양한 형태의 데이터들을 정형 데이터(Structured Data)와 비정형 데이터(Unstructured Data)로 구분하였다. 과거 관측 기후자료와 기후변화 시나리오인 대표농도경로(RCP) 시나리오를 이용한 정형 데이터(Structured Data) 분석을 통해 미래 일 기상자료를 생성하고 극한지수의 변동성을 모의하였으며 이를 복원탄력성 지표로 이용하였다. 그리고 연관 검색어 및 재난/재해의 예방, 대비, 대응, 복구와 관련된 학술논문 및 전문보고서의 비정형 데이터(Unstructured Data)에 대하여 텍스트 마이닝 분석을 통해 복원탄력성에 활용 가능한 상세지표와 가용변수를 선정하고, 요인 분석과 신뢰도 분석을 통해 국내적용 가능한 11가지 요인에 대한 36가지 복원탄력성 지표를 선정·개발하였다. 엔트로피 기법 및 정형 데이터 그리고 텍스트 마이닝 기법 및 비정형 데이터를 이용하여, 개발한 복원탄력성 지표별 가중치를 각각 산정하였고, 두 가중치의 결과를 이용하여 혼합 가중치를 산정하였다. 최종적으로 기후변화가 복원탄력성에 미치는 영향을 평가하기 위하여 비정형 데이터 분석기법으로 개발된 지표의 적정성을 검토하고, 정형 데이터를 이용한 미래 강우관련 극한지수를 지표로 적용하여 기후변화에 따른 복원탄력성의 변화양상을 모의하였다. 본 연구에 의하면 미래 강우의 극치사상은 증가하고, 지점별 강우의 변동성 또한 커질 것으로 예측되어 기후변화에 따른 자연재해의 취약여건은 더욱 높아질 것으로 판단된다. 지표별 가중치는 방법별로 차이를 보였지만, 전체적으로 시설 인프라, 생태계 및 환경 지표가 높게 산정되었으며, 자연재해 빈도와 경제적 활동 지표는 낮게 산정되었다. 개발 지표와 가중치의 적용을 위한 복원탄력성 산정 모형을 제시하였고, 서울과 경기지역의 경안천, 중랑천, 안양천 유역을 포함하는 지자체를 대상으로 모형의 적용 및 평가를 수행하였다. 지역안전도를 통해 정성적인 수준에서 적용성을 검토한 결과, 대부분 비슷한 등급에 해당하는 것으로 분석되었다. 빅 데이터 분석기법을 통해 개발한 복원탄력성 지표의 적용성을 확인하였고, 미래 기후변화 기반의 복원탄력성을 산정하고 평가하였다. 물리적, 경제적, 제도적 범주는 현재와 비슷한 수준을 유지할 것으로 보이나 사회적, 자연적 범주는 연도별, 지역별로 차이가 발생할 것으로 나타나 복원탄력성 강화를 위한 방안이 필요할 것으로 판단된다. 본 연구를 통해 비정형 데이터에 의한 텍스트 마이닝 방법은 새로운 지표를 제시하기 위해 이용될 수 있고, 데이터 정보량에만 의존하는 엔트로피 방법과 특정 지표의 가중치가 크게 나타날 수 있는 설문조사에 의한 방법을 보완하는 대안으로 활용이 가능할 것으로 판단된다. 본 논문에서 제시된 정형 데이터와 비정형 데이터의 적용방안 및 분석기법은 재난의 변화양상과 풍수해 대응방안 수립을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 생각되고, 특히, 기후변화를 고려한 미래의 효과적인 수자원 관리와 복원탄력성을 평가하는데 유용할 것으로 판단된다. 또한, 본 연구는 기존의 공학적 접근을 탈피하고, 수자원 및 재난분야에 대해 빅 데이터(Big Data)의 활용성을 제시하였다는 점에서 큰 의미가 있다고 사료된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The world is suffering from natural disasters such as floods, droughts, and typhoon due to the global warming and climate change. The damage by natural disasters is also increasing trend and all the countries have tried to prevent natural disasters. Therefore, we need to evaluate the resilience ability, especially, for securing safety and for functional intension of disaster prevention of the community from the disasters. To do this, the Important indicators that can affect the resilience of the community should be evaluated. This study developed and evaluated the resilience indicators under the climate change by applying the big data technique which is actively utilized in various area. The data is classified as structured data and unstructured data. We used the structured data of historical climate data and RCP scenario for simulating the variability of extreme climate index which was used as the resilience indicators. The unstructured data obtained from the papers and technical reports which are related to the disaster prevention, preparation, response, and recovery was analyzed by text mining technique for the determination of the detailed indicators and the usable variables. Then we selected 36 resilience indicators for 11 factors by factor and reliability analysis. The weighting values of resilience indicators were estimated by the entropy method and structured data technique and by the text mining method and unstructured data technique respectively. Also the mixed weighting values were obtained from weighting values by two techniques. Then, we examined the reasonableness of the developed resilience indicators by the unstructured data analysis technique for evaluating the impact of climate change on resilience ability. The future extreme rainfall index which can be used as the resilience indicators were estimated by the structured data and the resilience ability of the study area was simulated. As the analysis results, we knew that the future extreme rainfall event and its variability will be increased and so the vulnerability of the community by natural disasters will be also increased. The resilience indicators had some differences according to the techniques for estimating the weighting values. Generally, the indicators related to infrastructure, ecosystem, and environment had higher weighting values but the indicators to frequency of disasters and economy had lower values. This study suggested the resilience estimation model for applying the developed indicators and weighting values. The model was applied to the river basins and evaluated for the resilience ability of the study basins. The model result for the resilience was compared with the classes of the regional safety for the study basins and we knew that the resilience and safety class were well fitted for the study area. Therefore, we confirmed the applicability of the resilience indicators through the big data technique then estimated and evaluated the resilience ability based on the future climate change. In the physical, economical, and institutional aspects, the future will be much same as the present time but in the social and natural aspects, the future will be different situation according to region and target year and so we may need intensify the resilience of the study area for the future. Therefore, through this study, we had shown that the big data technique can be effectively used for the evaluation of resilience ability of the community or river basin under the climate change. This study has a deep meaning in that we suggested the applicability of the big data technique in disaster resilience related field and also water resources related area.

목차 (Table of Contents)

• 국문 요약 ⅰ
• Abstract ⅲ
• 제 1 장 서 론 1
• 1.1 연구배경 및 목적 1
• 1.2 연구동향 6
• 1.2.1 빅 데이터 개념의 수자원 및 재난분야 적용 6
• 1.2.2 기후변화가 수자원에 미치는 영향 11
• 1.2.3 기후변화 및 자연재해 대응을 위한 복원탄력성 평가 14
• 1.3 연구내용 및 범위 16
• 제 2 장 수자원 및 재난 정보 관리와 활용을 위한 빅 데이터의 적용 방안 19
• 2.1 수자원 및 재난 정보 관리를 위한 빅 데이터 19
• 2.1.1 수자원 및 재난 정보 관리의 중요성 19
• 2.1.2 빅 데이터와 클라우드 컴퓨팅의 개념 30
• 2.1.3 정형 및 비정형 데이터 33
• 2.1.4 수자원 및 재난 정보 관리를 위한 빅 데이터와 클라우드 컴퓨팅 35
• 2.2 빅 데이터 기법을 이용한 수자원 및 재난 정보의 구축과 활용 39
• 2.2.1 데이터의 수집과 저장 (Volume) 39
• 2.2.2 데이터의 제공과 분석 (Velocity) 40
• 2.2.3 데이터의 처리와 융합 (Variety) 42
• 2.2.4 데이터의 정확성 (Veracity)과 가치 (Value) 44
• 제 3 장 빅 데이터 분석을 통한 기후변화 영향 및 복원탄력성 평가 방법 49
• 3.1 정형 데이터 분석을 통한 미래 강우 해석 방법 49
• 3.1.1 기후모형 및 기후변화 시나리오 49
• 3.1.2 기후변화를 고려한 미래 강우 분석 53
• 3.1.3 강우 데이터를 이용한 극치통계분석 방법 55
• 3.2 비정형 데이터 분석을 통한 복원탄력성 평가 방법 60
• 3.2.1 복원탄력성 및 재난관련 지표 조사분석 60
• 3.2.2 복원탄력성 지표 개발을 위한 비정형 데이터의 분석 기법 90
• 3.2.3 빅 데이터 분석 기법을 이용한 복원탄력성 지표의 선정 방법 95
• 3.2.4 복원탄력성 평가를 위한 지표의 가중치 산정 방법 108
• 제 4 장 정형 데이터 분석을 통한 미래 강우의 기후변화 영향 평가 115
• 4.1 대상지점 선정 및 정형 데이터 해석 115
• 4.1.1 대상 기상관측소의 선정 115
• 4.1.2 강우 데이터의 수집 및 해석 116
• 4.2 기후변화를 고려한 미래 강우 사상의 극치통계 분석 120
• 4.2.1 미래 강우 사상의 이상치 검정 및 편의 보정 120
• 4.2.2 ETCCDI 극한지수를 이용한 강우의 극치통계분석 135
• 제 5 장 비정형 데이터 분석을 통한 지표의 검토 및 분류 149
• 5.1 재난관련 지표의 분류 및 대표 키워드 선정 149
• 5.1.1 선행 연구의 검토를 통한 재난관련 지표의 분류 150
• 5.1.2 지표별 대표 키워드의 선정 161
• 5.2 복원탄력성을 위한 상세지표와 가용변수의 선정 181
• 5.2.1 비정형 데이터의 수집 및 자료 구축 181
• 5.2.2 연관 검색어 분석을 통한 상세지표와 가용 변수의 선정 187
• 제 6 장 비정형 데이터 분석을 통한 최적 지표의 결정 및 가중치 산정 239
• 6.1 요인 분석 및 신뢰도 측정을 통한 최적 지표의 결정 239
• 6.1.1 범주별 요인 분석 및 신뢰도 검정 239
• 6.1.2 한국형 복원탄력성 지표의 개발 251
• 6.2 복원탄력성 지표별 가중치 산정 254
• 6.2.1 엔트로피 기법 및 정형 데이터를 이용한 지표별 가중치 산정 255
• 6.2.2 텍스트 마이닝 기법 및 비정형 데이터를 이용한 지표별 가중치 산정 259
• 6.2.3 지표별 혼합 가중치 산정 264
• 6.2.4 가중치 산정 결과의 비교분석 268
• 제 7 장 개발지표의 적용을 통한 복원탄력성 산정 및 평가 271
• 7.1 복원탄력성 적용 지역 및 산정 모형 271
• 7.1.1 복원탄력성 산정 및 평가를 위한 대상지역 271
• 7.1.2 개발 지표의 적용을 위한 복원탄력성 산정 모형 272
• 7.2 기후변화가 복원탄력성에 미치는 영향 평가 280
• 7.2.1 복원탄력성 산정을 위한 개발지표의 적정성 평가 280
• 7.2.2 기후변화 기반의 복원탄력성 산정 및 평가 296
• 제 8 장 요약 및 결론 343
• 참고문헌 351
• 부록 375

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• 77 성태제, "SPSS AMOS를 이용한 알기 쉬운 통계분석 : 기술통계에서 구조방정 식모형까지 (2판)", 학지사, 2014
• 78 김성준, 안소라, 박민지, 박근애, "기후변화가 경안천 유역의 수문요소에 미치 는 영향 평가. 한국수자원학회논문집", 한국수자원학회, Vol. 42, No. 1, pp. 33-50, 2009
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• 81 김덕길, "댐습지의 기능과 가치 평가 및 기후변화가 습지 기능에 미치는 영향, 박사학위논문", 인하대학교, 2012
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• 83 김수전, 강나래, 김형수, 김연수, "적설량 예측을 위한 신경망 및 다중회귀 모형 의 적용성 평가. 한국방재학회논문집", 한국방재학회, Vol. 13, No. 2, pp. 269-280, 2013
• 84 김승훈, 최건희, 유은순, "TF-IDF와 소설 텍스트의 구조를 이용한 주제어 추출 연구. 한국컴퓨터정보학회논문지", 한국컴퓨터정보학회, Vol. 20, No. 2, pp. 121-129, 2015
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• 109 이종호, "유역 통합 수질 관리를 위한 지속가능개발 지표의 개발 : 군집화 및 지표축약을 위한 통계학적 분석기법의 적용, 석사학위논문", 한국과학기술원, 2002