표제지
목차
요약문 3
SUMMARY 4
제1장 서론 14
1.1. 연구배경 및 필요성 15
1.2. 공동연구개발사업 소개 18
1.3. 연구목적 및 범위 20
1.4. 연구방법 및 절차 23
제2장 가뭄 관련 빅데이터 분석을 위한 자료조사ㆍ구축 24
2.1. 가뭄 관련 정형ㆍ비정형 데이터 조사 25
2.2. 인접국가 및 지역기후특성 가뭄관련 데이터 수집가능 범위 조사 32
2.3. 빅데이터 분석 방법론 조사 및 가뭄분야 적용성 평가 51
2.4. 정형ㆍ비정형 데이터 자료수집 방법, 조사 범위 등 결정 및 자료구축 55
2.5. 소결론 76
제3장 AI(머신러닝ㆍ딥러닝) 기반 중장기 가뭄예측 요소기술 관련 조사ㆍ분석 78
3.1. 머신러닝ㆍ딥러닝 학습방법 조사ㆍ분석 및 가뭄분야 적용성 검토 80
3.2. 물리학적ㆍ추계학적 중장기 가뭄 예측 및 시나리오 생성기술 조사 107
3.3. 가뭄 관련 수집 데이터 선형ㆍ비선형 상관성 분석을 통한 중장기 가뭄 주요영향인자 분석ㆍ선정 113
3.4. 소결론 134
제4장 가뭄관련 주요인자 토양수분 모니터링 시스템 구축 135
4.1. 실시간 토양수분 모니터링 시스템 설치 위치 선정 및 구축 137
4.2. 국가가뭄정보서비스(NDIS) 연계 실시간 정보 전송 체계 구축 148
4.3. 소결론 149
제5장 결론 151
참고문헌 156
판권기 163
표 1.1. '22년 상반기 6개월 누적강수량 15
표 2.1. 가뭄 관련 연구 데이터 활용 현황(국외) 27
표 2.2. 가뭄 관련 연구 데이터 활용 현황(국내) 29
표 2.3. 세계기상전문 수집 관측 지상 기상데이터 33
표 2.4. 세계기상전문 수집 인접국가 및 지점명 34
표 2.5. 1991.1.~2020.12. 월별 전국 SPI6 평균 기준 기상가뭄 예ㆍ경보('관심' 단계 이상) 발령 45
표 2.6. 계절별 ENSO, SPI6 상관계수 및 유의확률 47
표 2.7. 지역특성기후지수, SPI6 상관계수 및 유의확률 50
표 2.8. 빅데이터 분석 방법별 프로세스 51
표 2.9. 기상 분야 관측데이터 조사표 56
표 2.10. 농업 분야 관측데이터 조사표 57
표 2.11. 생활 및 공업 분야 관측데이터 조사표 58
표 2.12. 기상 가뭄지수 특징 59
표 2.13. 농업 가뭄지수 특징 59
표 2.14. 수문 가뭄지수 특징 60
표 2.15. 가뭄 관련 지수 데이터 조사표 61
표 2.16. 엘니뇨 지수 데이터 조사표 62
표 2.17. 몬순 지수 데이터 조사표 63
표 2.18. 대서양 기후지수 데이터 조사표 64
표 2.19. 태평양 기후지수 데이터 조사표 65
표 2.20. 북극진동, 남극진동 및 성층권 관련 지수 데이터 조사표 66
표 2.21. 위성영상 조사표 71
표 2.22. 가뭄 관련 텍스트 데이터(뉴스 기사) 추출을 위한 검색식 75
표 3.1. 선형 회귀의 규제 방법 84
표 3.2. 의사결정나무 구성 요소 88
표 3.3. 계층적 군집 내 군집 간 거리 산정 방식 92
표 3.4. 차원축소 방법 93
표 3.5. 가뭄 예측 모델 개발 관련 선행 연구동향 조사 103
표 3.6. 머신러닝 학습방법별 학습모델 및 주요 내용 104
표 3.7. 딥러닝 학습모델별 주요 내용 105
표 3.8. 물리학적 중장기 가뭄 예측 기술 108
표 3.9. 추계학적 중기 가뭄 예측 기술 109
표 3.10. AI 기반 가뭄 예측 기술 110
표 3.11. 장기가뭄 시나리오 생성 기술 113
표 3.12. 가뭄 주요 인자 115
표 3.13. 주요 인자 정의 115
표 3.14. 가뭄 주요 인자 데이터 구축 현황 116
표 3.15. 표준강수지수에 따른 상관계수(대전광역시) 119
표 3.16. 표준강수지수에 따른 상관계수(당진시) 119
표 3.17. 공통성(대전광역시) 121
표 3.18. KMO와 Bartlett 검정표(대전광역시) 121
표 3.19. 설명된 총 분산(대전광역시) 122
표 3.20. 회전된 성분행렬(대전광역시) 123
표 3.21. SPI3에 대한 가뭄년도 다중회귀계수(대전광역시) 124
표 3.22. SPI6에 대한 가뭄년도 다중회귀계수(대전광역시) 125
표 3.23. SPI9에 대한 가뭄년도 다중회귀계수(대전광역시) 125
표 3.24. SPI12에 대한 가뭄년도 다중회귀계수(대전광역시) 126
표 3.25. SPI3에 대한 정상년도 다중회귀계수(대전광역시) 127
표 3.26. SPI6에 대한 정상년도 다중회귀계수(대전광역시) 127
표 3.27. SPI9에 대한 정상년도 다중회귀계수(대전광역시) 128
표 3.28. SPI12에 대한 정상년도 다중회귀계수(대전광역시) 128
표 3.29. 가뭄년도 지역별 가뭄 주요 인자(SPI3 기준) 130
표 3.30. 가뭄년도 지역별 가뭄 주요 인자(SPI6 기준) 131
표 3.31. 가뭄년도 지역별 가뭄 주요 인자(SPI9 기준) 132
표 3.32. 가뭄년도 지역별 가뭄 주요 인자(SPI12 기준) 133
표 4.1. 밭 가뭄 평가 기준 139
표 4.2. 밭 가뭄 발령 현황('18.4.3.~'22.8.1.) 140
표 4.3. 밭 가뭄 상습 발령 지역 141
표 4.4. 현장조사 결과 144
표 4.5. 토양수분 모니터링시스템 설치위지 토지점용 협의 결과 145
표 4.6. 토양수분 모니터링 센서 규격 148
그림 1.1. 공동연구개발사업 연구 최종목표 18
그림 1.2. 공동연구개발사업 연계도 19
그림 1.3. 연구 최종목표 20
그림 1.4. 연구 로드맵 21
그림 2.1. 빅데이터 분석을 위한 공공데이터 포털 31
그림 2.2. 세계기상전문 데이터 수집 인접국가 33
그림 2.3. Nino 지수별 영역 37
그림 2.4. SPI6, ENSO 지수 시계열(1991~2020)(실선:SPI6, 음영: ENSO) 44
그림 2.5. 계절별 SPI6, ENSO 지수 시계열(1991~2020)(SPI6: 검정, Nino3.4: 빨강) 47
그림 2.6. SPI6, 지역기후특성 지수 시계열(1991~2020)(실선:SPI6, 음영: 기후지수) 48
그림 2.7. KDD 프로세스 모델 52
그림 2.8. SEMMA, CRISP-DM 프로세스 모델 53
그림 2.9. 빅데이터 가뭄 분석을 위한 프로세스 54
그림 2.10. 위성영상 직수신 및 네트워크 수신 구성도(국립재난안전연구원, 2021) 67
그림 2.11. 아리랑 3호(KOMPSAT-3) 활용 산불 모니터링 사례(국립재난안전연구원, 2022) 68
그림 2.12. Sentinel-1 활용 태풍피해 영역 탐지(국립재난안전연구원, 2022) 70
그림 2.13. 가뭄 검색관련 오탐지 사례 73
그림 2.14. 네이버 뉴스 검색 관련 URL 구조 73
그림 2.15. 가뭄 관련 네이버 뉴스 기사 키워드 추출을 위한 불용어 사전 74
그림 2.16. 네이버 뉴스 기사 키워드 분석 결과(2014년~2017년) 75
그림 2.17. 가뭄 관련 텍스트 데이터 건수(1991년~2020년) 76
그림 3.1. 중장기 가뭄 예측 필요성 79
그림 3.2. 인공지능 개념도 81
그림 3.3. 머신러닝 학습 방법 82
그림 3.4. 선형 회귀 모델 83
그림 3.5. k-최근접 이웃 회귀 모델 84
그림 3.6. 서포트 벡터 머신 회귀 모델 85
그림 3.7. 로지스틱 회귀 모델 86
그림 3.8. 나이브 베이즈 분류기 모델 86
그림 3.9. 의사결정나무 모델 88
그림 3.10. 랜덤 포레스트 및 앙상블 모델 89
그림 3.11. K-평균 군집화 모델 90
그림 3.12. 계층적 군집 모델 91
그림 3.13. 차원축소 개념도 92
그림 3.14. 주성분 분석 94
그림 3.15. 선형 판별 분석(예시) 94
그림 3.16. 딥러닝 개념도 96
그림 3.17. 퍼셉트론 개념도 97
그림 3.18. 인공신경망 97
그림 3.19. 심층신경망 98
그림 3.20. 합성곱 신경망 99
그림 3.21. 순환신경망 100
그림 3.22. 장단기 메모리 101
그림 3.23. 생산적 적대 신경망 102
그림 3.24. 물리학적ㆍ추계학적 가뭄 예측 기술 111
그림 3.25. 우리나라 연평균 강수량(1973~2021) 117
그림 3.26. 대전광역시 주요인자 상관계수 120
그림 3.27. 당진시 주요인자 상관계수 120
그림 4.1. 농업기상관측소 현황 137
그림 4.2. 농촌진흥청 토양유효수분 지도 표출 현황 138
그림 4.3. 밭 가뭄 발령 현황 139
그림 4.4. 지역별 대표 토양통 142
그림 4.5. 현장조사 대상지역 대표 토양통 분석 결과 143
그림 4.6. 충북 진천군 설치 지점 145
그림 4.7. 경기 안성시 설치 지점 146
그림 4.8. 울산광역시 설치 지점 146
그림 4.9. 토양수분 모니터링 시스템 구축 개념도 147
그림 4.10. 토양수분 모니터링 시스템 데이터 연계도 149