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로지스틱 회귀분석과 다중회귀분석을 활용한 부산, 가덕도, 거제도의 조위예측력 평가에 관한 연구
추태호(Tai Ho Choo),김종구(Jong Gu Kim),박원석(Won Sek Park),최현구(Hyeon Gu Choi) 한국산학기술학회 2023 한국산학기술학회논문지 Vol.24 No.7
전 세계는 기후변화에 따른 다양한 재해에 시달리고 있다. 자연 재해의 규모와 발생지점을 정확히 예측하기는 어려우며, 해마다 강도가 증가하는 추세이다. 특히, 최근에는 해안지역에 원자력 발전소를 포함한 중요한 사회기반시설의 건설이나 증축이 가속화되고 있다. 연안지역의 인명과 재산 피해에 영향을 주는 다양한 해안재해 요소들을 사전에 예측하여 방지할 수 있도록 조위에 관한 연구를 수행하였다. 본 논문에서는 유동인구와 사회 인프라 시설이 많은 부산, 가덕도, 거제도 등의 해양 수리인자들을 고려하여 정확한 조위 예측을 위해 조위 예측력 평가를 제시하였다. 남해 연안지역을 연구대상지로 하여, 국립해양조사원의 조위관측소에서 수집한 과거의 예측 및 실측 자료를 활용하여 기상청의 관측소에서 파주기, 파고, 풍속 등의 인자들을 고려하였다. 로지스틱 회귀분석과 다중회귀분석을 활용하여 관측소별 이상조위 발생여부를 수행하였고, 다중회귀분석을 통하여 조위예측함수를 제안하였다. 실측조위와 기존 예측조위, 본 연구결과의 예측조위를 비교해본 결과 기존 대비 R² 4.9%의 정확도 개선이 이루어진 것을 확인하였다. 또한, 부산, 가덕도, 거제도의 조위예측함수 정확도는 각각 N-RMSE 3.5, 4, 4.3으로 준수한 정확도를 나타낸 것으로 확인하였다. The world is suffering from various disasters caused by climate change. It is difficult to accurately predict the scale and occurrence point of natural disasters, and their intensity is increasing every year. However, in coastal areas, the construction or expansion of important infrastructure, including nuclear power plants, has been accelerating in recent years. Research on tide level was conducted to predict and prevent various coastal disaster factors that could affect human life and damage property in coastal areas. In this paper, a tidal predictive power evaluation is presented for accurate tide prediction in consideration of marine repair factors in places such as Busan, Gadeokdo, and Geojedo, which have many floating populations and social infrastructure facilities. Past predictions and measurement data collected from the tidal observation station of the National Oceanographic Research Institute in the Namhae Coastal Area were used to consider factors such as wave period, wave height, and wind speed, which were measured at the Korea Meteorological Administrations observation stations. Logistic regression analysis and multiple regression analysis were used to analyze abnormal tide occurrence for each observation station, and multiple regression analysis was used to create a tide prediction function. Actual tide measurements, tide predictions from other methods, and the tide prediction obtained in this study were compared. The results confirmed that the accuracy was improved compared to the previous prediction method, and R² was improved by 4.9%. In addition, the tide prediction function showed good accuracy in Busan, Gadeokdo, and Geojedo with N-RMSE of 3.5, 4, and 4.3, respectively.
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