연구목적: 국내 항만시설의 진단을 통한 성능 및 안전에 대한 점검과 진단을 20년 넘게 진행되었지만 그 진단 이력과 결과를 활용한 중장기적인 시설개선과 성능개선을 위한 발전전략이나 방향이 현실적으로 작동하지 않고 있다. 특히, 사용년수가 오래된 항만구조물의 경우, 선박의 대형화와 사용빈도 증가, 기후변화로 인한 자연재해의 영향 등으로 안전성능과 기능적 면에서 상당히 많은 문제점을 내포하고 있다. 연구방법: 본 연구에서는 중력식 안벽에 대한 부재수준의 유지관리 이력 데이터를 수집하여 이를 빅데이터로써 정의하고 해당 데이터를 바탕으로 프로젝트 수준의 시설물의 노후화 패턴 및 열화를 추정하기 위한 예측근사모델을 도출하였다. 특히 GP 및 SGP 기법의 머신러닝 알고리즘을 통하여 생성된 상태기반 노후도 패턴 및 열화 근사모델에 대한 유효성 검토를 통해 빅데이터 활용에 적합한 모델을 상호비교하고 제안하였다. 연구결과: 제안된 기법의 적합성을 검토한 결과 GP기법은 RMSE 및 R2는 0.9854와 0.0721, SGP기법은 0.7246과 0.2518로 GP기법을 적용한 예측모델이 적합한 것으로 검토 되었다. 결론: 머신러닝 기법을 통해 이러한 연구는 향후 항만시설 데이터취합이 지속적으로 이루어진다면 향후 항만시설 투자의사결정에 중요한 역할을 할 것으로 기대한다.
연구목적: 국내 항만시설의 경우 사용년수가 오래된 항만구조물은 선박의 대형화 및 사용빈도 증가, 기후변화에 따른 자연재해의 영향 등으로 안전과 기능적 측면에서 상당히 많은 문제가 있다. 항만시설의 유지관리 이력 데이터를 기반으로 시설 노후화 패턴을 예측 할 수 있는 근사모델 개발을 위하여 빅데이터 분석 방법을 연구하였다. 연구방법: 본 연구에서는 케이슨식 안벽에 유지관리 데이터 수집하여 빅데이터를 바탕으로 시설물의 노후화 패턴 및 성능저하를 확인하기 위한 예측모델을 도출하였다. 가우시안 프로세스(GP)과 선형보간(SLPT) 기법을 통하여 생성된 상태기반 노후도 패턴 예측모델을 제안하고 유효성 검토를 통해 빅데이터 적용에 적합한 모델을 비교하고 제안하였다. 연구결과: 제안된 기법을 검토한 결과 SLPT기법은 RMSE 및 는 0.9215와 0.0648로 SLPT기법의 예측모델이 보다 더 적합한 것으로 검토 되었다. 결론: 이러한 연구를 통해 빅데이터 기반 시설물 성능저하 예측 연구는 유지관리를 위환 의사결정에서 중요한 체계가 될 것으로 기대된다.
연구목적: 최근 물류 창고 수의 증가 추세에 있다. 또한 이러한 물류 창고의 수가 늘어남에 따라 화재발생건수 또한 매년 증가 추세를 보여 대형 물류 창고에서 발생하는 화재 예방의 중요성이 커지고 있다. 연구방법: 물류 창고에 적응성 있는 화재감지기로 대두되고 있는 공기흡입형 감지기에 대해 조사하고 화재시뮬레이션(FDS)를 통해 물류 창고 모델링을 진행하여 물류창고 화재 성장 속도 4단계와 화원 위치 3가지에 따른 일반 연기감지기와 공기흡입형 감지기의 감지 속도를 비교 분석하였다. 연구결과: 성장속도 Slow급 화재와 Medium급 화재에서는 화원위치에 상관없이 공기흡입형 감지기의 감지속도가 더 빨랐다. 하지만 Fast급 화재와 Ultra Fast급 화재에서는 화원위치에 따라 일반연기감지기의 감지속도가 더 빠른 것을 확인할 수 있었다. 결론: 공기흡입형 감지기는 화재성장속도가 빨라질수록, 둘째 화원의 위치가 공기흡입형 감지기 수신부보다 멀어질수록 같은 위치에 있는 연기감지기보다 성능이 낮아지는 것을 확인할 수 있었다. 그렇기에 화재성장속도가 빠른 가연물을 적치하는 창고에서는 공기흡입 형 감지기를 설치하더라도 공기흡입형 감지기의 수신부와 멀리 떨어진 위치에는 연기감지기를 추가로 부착하는 것이 화재 안전성을 높이는 방법이라고 판단된다.
연구목적: 2022년 산업재해 현황 부가통계에서 건설업 사망사고자 현황을 보면 건설업 전체 사망사고자의 27.8%가 건설장비로 인해 발생하고 있다. 현장 대형화, 고층화 등으로 발생하는 순회 및 점검의 한계를 극복하기 위해 컴퓨터 비전 기술을 활용해 건설장비를 추출할 수 있는 모델을 구축하고 해당 모델의 정확도 및 현장 적용성에 대해 분석하고자 한다. 연구방법:본 연구에서는 건설장비 중 굴착기, 덤프트럭, 이동식 크레인의 이미지 데이터를 딥러닝 학습시킨 뒤 학습 결과를 평가 및 분석하고 건설현장에 적용하여 분석한다. 연구결과: 'A' 현장에서는 굴착기 및 덤프트럭의 객체를 추출하였으며, 평균 추출 정확도는 굴착기 81.42%, 덤프트럭 78.23%를 나타냈다. 'B' 현장의 이동식 크레인은 78.14%의 평균 정확도를 보여줬다. 결론: 현장 안전관리의 효율성이 증가할 수 있고, 재해발생 위험요인을 최소화 할 수 있을것이라 본다. 또한, 본 연구를 기반으로 건설현장에 스마트 건설기술 도입에 관한 기초적인 자료로 활용이 가능하다.
수자원 관리와 수재해 피해 분석 및 예측 등을 위해 원격탐사를 활용한 수체면적을 추정하는 것은 매우 필수적이다. 위성을 활용한 수체탐지는 주로 광학 및 영상레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 센서를 탑재한 대형(무게 1,000kg 이상) 위성을 중심으로 수행되어왔다. 그러나 긴 재방문주기(repeat cycle)로 인해 재난/재해 시 적시 활용이 불가능한 한계가 존재한다. 최근 초소형위성(무게 100kg 미만) 개발이 활발히 이루어짐에 따라 기존 대형위성 중심의 시간해상도 한계를 극복할 수 있는 계기가 되었다. 현재 활발히 운용중인 초소형 SAR 위성은 핀란드의 ICEYE와 미국의 Capella 위성으로, 지구관측을 목적으로 군집(constellation) 형태로 운용되고 있다. 군집화 운용으로 인해 짧은 재방문주기(현재 0.8회/1일) 및 고해상도(Spot(0.5m))를 가지며, SAR센서 탑재로 기상 및 주야 무관하게 관측이 가능한 장점이 있다. 본 연구에서는 초소형위성의 운영 현황 및 특징에 대해서 기술하였으며, 초소형 SAR 위성 영상에 최적화된 수체면적 추정기술을 한반도 대청댐 유역에 적용해 보았다. 또한 광학 위성인 Sentinel-2 위성으로부터 생성된 수체를 참조값(reference)으로 하여 초소형위성 2기와 대형위성인 Sentinel-1위성과의 면적, 상관성 분석을 수행하였다. Capella 위성의 경우 가장 적은 면적의 차를 보였으며, 세 영상 모두 높은 상관관계를 나타냄을 확인하였다. 본 연구의 결과를 통해 초소형 SAR 위성의 낮은 NESZ(Noise Equivalent Sigma Zero)에도 불구하고 수체면적 추정이 가능함을 확인하였으며, 기존 대형 SAR 위성을 활용한 수자원/수재해 감시 활용의 한계를 극복할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 우리나라 대형산불의 진화에 있어 임도(산림도로)의 역할을 검증하고자 하였다. 연구대상지는 그간 발생한 대형산불 중 도로밀도가 가장 높은 지역 중 하나인 강원특별자치도 강릉시에서 발생한 2023년 4월 산불피해지역을 대상으로 하였다. 산불피해지역 범위는 현장확인하였으며, 산불의 피해강도는 Sentinel-2 영상을 통해 분석하였다. 이후, 피해범위 및 강도와 산림도로의 관계를 살펴보았다. 전체 149.1ha의 산불피해지역에 쉽게 접근할 수 있는, 피해지역 경계로부터 50m 이내에 조성된 도로는 약 59.6km로, 인접지역을 포함한 산불피해지역의 도로밀도는 무려 168.9m/ha에 달했다. 도로에 의해 단절된 산림은 모두 83개소로 파편화되어 있었는데, 이들 산림은 모두 비산화에 의한 확산으로 판단할 수 있어, 도로가 산불의 차단선 역할을 하지 못했음이 확인되었다. 진화차량 접근의 용이성에 따른 피해정도를 살펴보기 위해 도로로부터의 거리별 피해강도 분포를 살펴본 결과, 낮은 강도의 피해를 입은 지역은 오히려 도로에서 75m이상 떨어진 곳에서 비율이 대폭 높아짐이 확인되었다. 진화인력의 접근 용이성에 따른 피해정도를 살펴보기 위해 해발고별 피해강도 분포를 살펴본 결과 약한 강도의 피해를 입은지역 비율은 해발고가 높아질수록 늘어난 반면, 강한 강도 이상의 피해지역은 반대로 해발고가 높아질수록 비율이 줄어들었다. 강릉시 난곡동 산불피해지역에서 산림내부 혹은 인접한 도로가 산불진화에 효과적이라는 데이터는 없는 것으로 확인되었다. 이상의 결과는 산림 내 임도밀도를 높이는 것이 산불진화에 효과적이라는 논리와 배치된다. 강릉시 난곡산불지역의 경우 현재 산림청이 주장하는 우리나라 임도밀도인 3.9m/ha에 비해 무려 43배나 높다.
대형화, 다양화되고 있는 화재 폭발사고 및 지구온난화와 자연현상에 의한 재난으로부터 인명과 재산손실을 예방하기 위해 정부와 기업은 많은 노력을 기울이고 있다. 그러나 국가의 성장과 더불어 국민의 삶의 질 향상 및 복지증진이라는 국가의 거시적 목표에 부응하되 기업목적인 이윤추구의 달성을 위해 우선시된 경제정책 속에서 앞만 보고 달려온 기업들은 미온적 위험관리의 결과로 소중한 인명과 재산손실을 감내하고 있다. 2007년 소방방재청의 '안전문화 활성화를 위한 국민안전의식조사'에서 국민이 생각하는 우리 사회의 안전불감증은 '심각한 수준'으로 조사된 바, 본 연구에서는 소방안전사고예방과 안전의식수준향상을 위해 위험관리가 가능한 대기업뿐만 아니라 조직과 예산규모가 작아 사고발생의 위험이 큰 중소기업의 현 실태를 평가, 체계적인 안전관리를 통한 소방안전사고예방을 위해 현 실정에 맞는 '단계별 소방안전경영시스템' 구축에 대한 필요성을 조사하였다.
허베이스피리트호 사고로 인해 원유 $12,547k{\ell}$가 해상에 유출되어 총 4만여 가구의 주민들이 피해를 입었으며, 태안군을 포함한 11개 시 군이 특별재난구역으로 선포되었다. 이러한 대형 유류오염사고는 자연환경파괴 뿐만 아니라 지역의 주변환경 변화에 중대한 영향을 주게 된다. 본 연구에서는 허베이스피리트호 유류오염사고 피해가 가장 큰 지역인 태안을 중심으로 유류오염사고가 피해지역 주변환경에 미치는 영향을 조사 분석하였다. 조사항목은 크게 인구변화, 지역경제변화, 주민건강영향, 지역사회갈등 등으로 구분하여 수행하였다. 이러한 분석결과는 향후 유류사고 발생시 피해지역에 미치는 직 간접적인 영향을 예측하고 정부의 효율적인 정책방안을 수립하는데 매우 중요한 요소로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 태풍, 호우 등의 자연재해에 따른 공공시설물의 피해를 조사하여 광역적 무선통신을 통해 웹GIS의 지도상에 실시간으로 표출함으로써 보다 신속하고 효율적인 피해정보의 제공방안을 연구하였다. 연구 대상지역은 여름철 대형 태풍과 집중호우로 인한 피해가 반복되는 부산시 강서구지역 약 $180km^2$를 선정하였으며, 관련 데이터베이스는 GIS 데이터베이스와 재해 데이터베이스로 나뉘어 구축하였다. GIS 데이터베이스는 1:5,000 및 1:1,000 수치지도를 기반으로 행정경계 등 7개의 주제도로 구축하였고, IKONOS위성의 1m급 고해상도 위성영상을 이용하여 실제 피해현장과 주변 환경에 관한 정보들을 제공할 수 있도록 하였다. 웹GIS 시스템은 피해현황을 GIS 데이터와 함께 실시간으로 제공함으로써 신속한 현장파악, 대응책 마련과 복구계획 수립 등을 위한 의사결정에 기여가 매우 높을 것으로 예상된다. 나아가 소방방재청에서 구축하고 있는 NDMS(National Disaster Management System, 국가재난관리시스템)와 연계를 통하여 여러 국가기관에서 얻어지는 다양한 피해정보의 제공 또한 가능할 것으로 사료된다.
건설공사의 대형화, 고층화에 따라 건설현장에서 발생하는 안전사고가 사회적인 이슈가 되고 있다. 국제노동기구에 따르면 전 세계적으로 매년 60,000건의 건설재해가 발생하고 있으며, 이는 전체 산업재해의 17%에 해당하고 있다. 건설재해 발생 유형을 살펴보면 충돌과 추락사고가 전체 건설재해의 60% 이상을 차지하고 있다. 본 연구에서는 무선센서 네트워크를 활용하여 건설근로자와 위험 대상체간의 안전거리를 예측함으로써 추락 및 충돌사고를 예방할 수 있는 안전관리 모니터링 시스템을 개발하였다. 이를 위하여, 무선신호 강도와 노이즈 계수를 분석함으로써 안전거리를 예측하고 무선 네트워크망을 통해 건설근로자의 안전거리를 추적하고 경보음을 통한 안전관리 및 모니터링을 수행할 수 있는 기법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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