통계적 방법론을 이용한 호우피해예측함수 개발

Development of Heavy Rain Damage Prediction Function Using Statistical Methodology

본 연구에서는 한강권역을 대상으로 선형회귀모형, 일반화선형모형, 주성분 회귀모형, 인공신경망 모형과 같은 통계적 모형을 적용하여 호우피해예측함수를 개발하였다. 학습용 데이터(1994∼2011년)로부터 개발된 함수를 평가용 데이터(2012∼2015년)에 적용하고, 실제 호우피해액과 예측 호우 피해액을 비교하여 예측력을 평가하였다. 평가결과 NRMSE는 10.61∼13.89%로 나타났으며, 일반화선형모형에 벌점화를 통한 축소추정법을 적용한 함수에서 가장 좋은 예측력을 나타냈다. 본 연구에서 개발된호우피해예측함수를 활용하여 재난 피해 발생 전 피해규모와 영향을 신속하게 추정한다면, 예방 및 대비 차원의 재난관리에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

In this study, we develop heavy rain damage prediction functions for Han river basin by using statistical models such as linear regression model, generalized linear model, principal component regression model, artificial neural network model. The prediction functions were estimated from the training data (1994 to 2011) and evaluated by the test data (2012 to 2015). Their performances were assessed by comparing observed heavy rain damages and predicted damages. Specifically, the NRMSE was 10.61~13.89%. A generalized linear model based on penalized likelihood method showed the best prediction performance. This heavy rain damage prediction function developed in this study can be used not only for estimati