치수 특성과 머신러닝의 t-SNE를 이용한 지역 군집화 제고 연구

초록

본 연구에서는 효율적이고 일괄적인 치수 관리를 도모하기 위하여 치수 특성에 따른 지역 군집화 제고 방안을 마련하고자 하였다. 치수 관리는 수해로부터 인명과 재산을 사전에 예방하고 보호하기 위한 구조적·비구조적 대책이 요구되며 이를 위해서는 지역별 치수 특성을 파악하는 것이 선행되어야 한다. 특히, 유사한 치수 특성에 기반하여 지역별로 군집화하는 것은 국내의 중장기적인 치수 관리의 전략 수립에 있어서 올바른 방향을 제시해 줄 수 있다. 이에 본 연구에서는 우리나라의 162개 시군을 대상으로 치수 특성의 유사도에 따른 군집화를 수행하였다. 치수 특성 평가 지표는 수자원장기종합계획에서 제시하는 홍수피해잠재능(Potential Flood Damage, PFD)내의 지표를 이용하고, 19개년(2000∼2018)에 걸쳐 지표의 DB를 구축하였다. 군집화 기법은 방대한 자료를 효과적으로 축소하고 분류할 수 있는 머신 러닝의 t-distributed Stochastic Neighboring Embedding (t-SNE) 기법을 활용하였으며, 개별 지표 및 통합지표에 따라 지역별 치수 특성을 도출하고 군집화 하였다. 그 결과, 전반적으로 비슷한 규모와 입지 유형을 갖는 지역들이 동일한 군집으로 구성되는 것으로 나타났다. 하지만, 일부 지역은 규모 및 유형과 관계없이 동일한 군집으로 구성되었기 때문에 치수 특성 지표별로 추가적인 세밀한 분석이 필요하며, 지표에 영향을 미치는 직·간접적인 요인을 탐색하는 연구 또한 이루어져야 할 것으로 판단된다.

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