최근에는 시각적으로 건설현장을 효율적으로 관리하기 위한 다양한 방법이 시도되고 있으며, 특별히 폭이 좁고 거리가 긴 건설현장의 육상보다는 공중에서 무인항공기(UAV)나 드론(Drone) 등에 의하여 실시간으로 현장의 상황을 시각적으로 촬영하여 기록하거나 분석할 수 있는 방법이 매우 유용하다. 본 연구에서는 현재 진행되고 있는 현장을 대상으로 무인항공사진촬영을 주기적으로 3회 이상 촬영하고 촬영시점에 주요 구조물에 대하여 USN 센서를 동시에 작동시켜서 건설현장에서의 공사 진행정도와 환경상태를 동시에 확인하고 매칭시킴으로서 건설현장의 영상정보와 환경정보를 효율적인 공사관리를 위하여 활용할 수 있도록 하는 것을 연구목표로 하였다. 그 결과, 건설 현장의 전문기술자뿐만 아니라 행정 관리자도 건설현장의 진행과정과 그 준공상황을 원하는 시점에 상세한 현장상황을 시각적으로 확인하고 적절한 예산투입과 적합한 자원의 지원에 있어서의 의사결정을 도울 수 있도록 함으로서 자연적인 환경요인에 의하여 수시로 변할 수 있는 건설현장의 안전관리와 재난예방, 다각적인 변화 요인의 검토를 각 분야의 전문가들이 함께 의논하여 최적의 해답을 도출하였다.
총일차생산량은 물 스트레스와 환경 변수에 의해 크게 영향을 받는다. 총일차생산량과 환경변수의 상관관계는 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 알고리즘과 process-based model에 적용되어 총일차생산량을 계산하는데 활용된다. 그러나 MODIS 알고리즘에서는 물 스트레스를 수증기압차이(vapor pressure deficit)로만 고려하고 있으며, process-based model에서도 제한된 변수만으로 물 스트레스를 표현하여 총일차생산량을 산출하고 있다. 본 연구에서는 에디 공분산 기법, MODIS 알고리즘, 그리고 Community Land Model 4 (CLM 4) 시뮬레이션 결과에서 얻어진 총일차생산량이 환경 변수와 가지는 상관관계를 평년과 가뭄연도를 대상으로 분석하였다. 물 스트레스를 대표하는 지수는 수증기압차이와 evaporative fraction (EF)가 사용되었다. 본 연구에서는 structural equation modeling (SEM)을 활용하여 환경 변수와 EF가 총일차생산량에 끼치는 영향을 수치화하여 평가하였다. SEM을 통해 상관성을 분석한 결과, 수증기압차이가 과소평가될 경우 MODIS 알고리즘과 CLM 4 시뮬레이션에서 생산된 총일차생산량이 수증기압차이로부터 받는 영향이 제한적임을 확인하였다. 에디 공분산 기법으로 산출한 총일차생산량의 상관성 분석 결과, 경작지에서는 관개작업으로 인해 수증기압차이가 총일차생산량에 끼치는 영향이 감소하였으나 MODIS와 CLM 4에서 산출된 총일차생산량 데이터는 이러한 관개작업의 영향을 설명하는데 제한적이었다. 본 연구결과는 MODIS와 CLM 4에서 산출된 총일차생산량의 특성을 이해하고 한계를 분석하는 연구에 도움을 줄 것으로 예상된다.
지구 온난화에 따른 기후변화로 인하여 태풍, 폭염, 홍수 및 가뭄 등과 같은 다양한 자연재해는 해마다 증가하고 있으며, 이에 따른 사회적 우려의 목소리가 커지고 있다. 특히 극한 강우와 홍수는 막대한 재산피해와 인명사고 등과 같은 재난에 직결된다. 자연재해에 대한 피해를 사전에 방지하기 위해서는 수자원 시스템을 이해하고, 미래 기후변화를 고려하는 것이 중요하다. 이미 많은 국가들은 기후변화에 대한 영향을 분석하고, 이에 적응하기 위한 노력을 하고 있다. 일반적으로 기후 모델로부터 생산된 모의자료를 이용하여 현재기간에 대비한 미래기간의 변화를 분석하게 되며, 이미 수문통계학 분야에서는 미래 강수량 변화를 살펴보기위해 다양한 연구가 수행되었다. 본 연구는 HadGEM3-RA 기후 모델의 강수 자료에서 연최대 자료를 추출하였고, 이를 이용하여 비정상성 지역빈도해석을 수행하였다. 지역빈도해석 방법은 홍수지수법(index flood method)을 이용하였고, 대상유역으로 한강유역을 선정하여 적용하였다. 또한 RCP(Representative Concentration Pathways) 시나리오는 RCP 4.5와 RCP 8.5를 적용하였으며, 각 시나리오에 따른 강수량 변화율은 전망 기간(S0:1979-2005, S1:2011-2040, S2: 2041-2070, S3:2071-2100)에 따라 비교 분석하였다.
홍수로 인한 주거건물의 경제적 피해는 침수심, 침수기간, 유속 등의 재난인자와 제내지에 노출된 사회 경제적 인자들 간의 복합적인 작용으로 발생하지만, 다차원홍수피해산정법을 비롯한 대부분의 모형에서는 침수심 만을 고려하고 있다. 최근 국외에서는 홍수피해와 영향인자 간의 관계를 규명하여 홍수피해액 평가 시 침수심 외 중요한 기타 인자를 고려하는 연구가 시도된 바 있으나, 국내에서는 이것과 관련한 연구가 그동안 거의 진행된 바 없다. 이에 본 연구에서는 주거건물을 대상으로 홍수피해 영향인자를 규명하고자 과거 피해지역을 대상으로 설문조사를 시행하여 자료를 수집하였으며, 설문조사에 앞서 사전 문헌연구를 바탕으로 수리/수문학적 인자, 건물특성인자, 예방인자, 조기경보/조치인자, 사회 경제적인자, 피해인자로 설문항목을 크게 구분하여 설문지를 설계하였다. 설문조사는 2014년 8월에 광범위하게 피해가 발생한 부산광역시를 대상으로 1대1면접조사 방식으로 진행하였으며, 수집된 자료로부터 상관분석, 데이터마이닝 등의 통계적 분석을 통해 침수심 외 몇몇 중요한 피해액 영향인자를 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 평가된 홍수피해 영향인자는 향후 홍수피해평가 모델을 개발하거나 홍수피해저감을 위한 세부적인 계획에 기여할 것으로 기대된다.
홍수로 인한 피해가 발생하면 사회 전반에 걸쳐 큰 영향을 끼치게 됨에 따라 각 행정구역은 기상특보 및 홍수특보를 기준으로 자연재난 대응 매뉴얼을 작성하고 이를 활용하여 홍수에 대비하고 있다. 하지만 행정구역별 홍수피해에 대한 특성이 지역별로 상이하기 때문에 동일한 기준으로 홍수위험을 전망하는 데에는 한계가 있다. 이에 본 연구는 과거 홍수피해 현상에 대해 조사하고 이를 활용하여 각 행정구역별 강우기준을 제시하고자 하였다. 이를 위해서 국내외 홍수피해 현상표(flood impact table)를 검토하였으며, 이를 반영하여 국내 실정에 적합한 홍수피해 현상표를 현상별로 단계를 나누어 피해 규모를 구분하였다. 또한 각 행정구역별 피해규모를 구분하기 위해 2002년부터 2012년도까지 발생한 과거 홍수피해 현상과 지속시간별 강우량 조사하였다. 각 행정구역별로 조사된 과거 홍수피해 현상을 제시된 홍수피해 현상표와 매칭을 통해 과거 홍수피해 사례를 단계로 구분하고, 수집된 지속시간별 강우량을 활용하여 각 단계별 강우기준을 제시하였다. 본 연구에서 제시된 강우기준은 각 행정구역별 홍수위험 판단기준 제시에 활용이 가능할 것으로 판단된다.
전 세계적으로 홍수의 발생빈도가 증가함에 따라, 하천 내 홍수피해를 경감하기 위해 설치하는 하천시설에 대한 중요성이 강조되고 있다. 하천시설은 홍수조절, 이수를 위한 흐름의 제어와 유도, 자연환경의 유지 및 개선 등 중요한 역할을 하고 있으나, 구조적으로 물과의 접촉이 많아 물리적 손상이나 노후화가 매우 빠르게 진행되는 특성이 있다. 시설물의 노후화가 지속될수록 안정성을 보장하기 어려워 자연재난의 규모를 증가시킬 위험성이 있다. 하천시설의 선제적 유지관리를 위해, 본 연구에서는 시설물통합정보관리시스템(Facilty Management System; FMS)의 정밀안전진단 결과를 활용하여 시설물의 사용연수에 따른 성능지표의 변화를 기반으로 회귀식 형태의 성능평가모델을 개발하였다. 기존연구와의 비교를 통해 성능평가모델의 적합성을 확인하였으며, 개발한 성능평가모델은 하천시설의 생애주기를 통합적으로 고려함으로써 정량적인 상태를 예측할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구에서 제안된 성능평가모델 결과는 하천시설의 생애주기 관리를 위한 기초자료로 활용 가능할 것으로 기대된다.
댐은 생활 공업 농업용수의 공급, 전력생산, 홍수조절 및 여가활용공간 제공 등의 중요 기능을 하는 국가의 기간시설물임과 동시에 대홍수 혹은 지진 등에 의해 시설물에 위해가 발생했을 경우 커다란 인명과 재산피해를 가져올 수 있는 재난시설물이기에 이를 효율적으로 건설, 관리하는 일은 무엇보다 중요한 문제이다. 특히 최근 엘리뇨 라니냐 현상 등에 의한 기상이변은 댐 시설물의 안전 및 운영에 대하여 관심을 갖게 하는 중요한 요인이 되고 있다.(중략)
연구목적: 본 연구의 목적은 건설현장의 재해 예방을 위해 딥러닝기반의 개인보호구 검출 모델을 개발하고, 실제 건설현장에 적용하여 분석하는 것이다. 연구방법: 본 연구의 수행 방법은 실제 환경의 데이터를 구축하고, 개발된 개인보호구 검출 모델을 적용하였다. 개인보호구 검출 모델은 크게 근로자 검출 및 개인보호구 착용 분류 모델로 구성되어 있다. 근로자 검출 모델은 딥러닝 기반의 알고리즘을 실제 현장에서 획득한 데이터셋을 구축하여 학습 및 근로자를 검출하였고, 개인보호구 착용 분류 모델은 앞단에서 추출된 근로자 검출영역에서 학습된 개인보호구 검출 알고리즘을 적용하였다. 구축된 모델의 검증을 위해 건설현장 3곳에서 획득된 데이터를 통해 실험결과를 도출하였다. 연구결과: 데이터베이스 12,000장을 구축하여 정상검출 9,460장(78.8%), 오검출 1,468(12.2%), 미검출 1,072장(8.9%)으로 나타났으며 주요 원인은 영상에서의 객체 크기, 객체간 중첩(Occulusion), 객체 잘림, 그림자에 의한 오검출로 분류되었다. 결론: 개인보호구 검출모델은 현장 상황마다 다른 검출률을 확인할 수 있었고, 본 연구의 결과가 차후 현장적용을 위한 연구에 활용될 수 있을 것으로 여겨진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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