자연재해로 인한 재산 및 인명피해는 재해 유형별 사전 정보와 예방활동을 수행함으로 그 피해를 최소화 할 수 있다는 점에서 재해 예 경보시스템의 중요성이 강조되고 있다. 따라서 본 연구에서는 태풍, 홍수, 폭설 등 자연재해 관련 예 경보의 유형과 정보 전달 매체 및 재해 예 경보 전달 체계 현황과 실태 등을 분석하고 첨단정보 통신기술과 방송 통신의 융합에 대한 기술대안 분석으로서 국가적 통합 경보전달 체계 구축의 시급성을 제시하였다. 또한 재해 예 경보 시스템간의 유기적인 연계를 통하여 각각의 시설 간에 중복 설치를 사전에 방지하는 한편 방재정보의 표준화를 바탕으로 예 경보의 종합적이고 체계적인 관리와 운영을 위한 전문성을 갖춘 전담조직의 상설화 등을 통해 재해 예 경보 시스템의 효율성 제고방안을 연구한 논문이다.
현재 우리나라에서는 4대강 및 주요 호소 29지점을 대상으로 조류경보제가 시행되고 있으며 조류 경보 단계는 실시간 모니터링지점에서 측정되는 유해 조류의 셀농도를 기반으로 발령 단계가 결정된다. 상수원 구간은 관심, 경계, 조류 대발생, 해제 또는 미발생 총 4구간으로 구성되며, 친수 활동 구간의 경우 조류 대발생을 제외한 3구간으로 구성된다. 현재 시행되는 조류 경보제의 목적은 유해 조류 발생 시 사후 대응 방안 마련에 보다 초점이 맞춰져 있으며 특히, 모니터링 주기 확대 여부, 오염원 관리 방안 마련, 조류 제거 여부 등의 의사 결정 수단으로 사용되고 있다. 하지만 조류 경보 단계에 대한 사전 예측이 가능한 경우 유해 조류의 성장을 억제할 수 있으며 이를 통해 안전하고 깨끗한 수자원을 확보할 수 있다. 본 연구에서는 조류 경보 단계의 사전적 예측을 위해 국가 실시간 측정망에서 제공하는 전국 보 모니터링 종합 정보 자료, 기상측정망 자료, 실시간 보 현황 자료를 활용하여 예측 모델을 구축하였다. 또한, 단계 예측의 정확도를 개선하기 위해 변수 선택 기법을 활용하여 조류 경보 단계에 영향을 미치는 환경변수를 선정하였으며 자료의 불균형으로 인해 모델 학습 과정에서 발생하는 예측 오류를 최소화하기 위해 다양한 샘플링 기법을 적용하여 모델의 성능을 평가하였다. 변수 선택 및 샘플링 기법을 고려하지 않은 원자료를 사용하여 예측 모델을 구축한 결과 관심 단계(Level-1) 및 경보 단계(Level-2)에 대해 각각 50%, 62.5%의 예측 정확도를 보인 반면 비선형 변수 선택 기법 및 Synthetic Minority Over-sampling Technique-Edited Nearrest Neighbor(SMOTE-ENN) 샘플링 기법을 적용하여 구축한 모델에서는 Level-1은 85.7%, Level-2는 75.0%의 예측 정확도를 보였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권2호
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pp.223-233
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2013
본 연구는 외국인 투자자의 대량매도구간을 서포트 벡터 머신 알고리즘을 통해 모형을 구축하여 발생 가능한 대량매도기간을 사전에 방지할 수 있는 지능형 조기경보시스템을 구축하였다. 이러한 방법은 기존의 Son 등 (2009), Ahn 등 (2011)이 제시한 방법을 토대로 지능형 조기경보시스템에 대한 예측성과를 개선시켰으며, 더 나아가 최근까지 예측성과를 살펴봄으로써 조기경보시스템의 역할을 수행할 수 있는지를 살펴보았다. 또한 구축된 EWSFI는 국내주식시장뿐만 아니라 환율 및 원유시장 등 다양한 경제 분야에서 활용될 수 있는 가능성을 시사하고 있으며, 시장상황의 위기를 사전에 예측하여 예상되는 충격을 줄일 수 있을 것이다.
기후변화에 따른 강우의 규모와 발생빈도 증가로 농촌유역의 홍수 피해는 지속적으로 증가하고 있다. 하지만 우리나라의 홍수 피해 저감 대책은 도시지역의 대하천 주변으로 집중되어있으며, 소하천 및 농촌유역의 홍수 피해 저감에 대한 관리와 투자 노력은 부족한 실정이다. 특히, 최근 들어 갑작스런 집중호우 등으로 인한 농촌유역 돌발홍수 피해 사례가 증가하고 있으며, 이에 대응하기 위해서는 홍수 발생 등을 신속하게 파악하기 위한 돌발홍수 예경보 시스템 개발이 필요하다. 한편, 최근 산업의 혁신과 생산성 향상을 위한 새로운 패러다임으로 4차 산업혁명이 대두되고 있으며, 빅데이터와 인공지능 (Artificial Intelligence, AI)을 비롯하여 사물인터넷 (Internet of Things, IoT), 드론, 슈퍼컴퓨팅 등의 이른바 4차 산업혁명 기술을 활용한 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 농촌유역 홍수 피해를 저감하고 또한 사전에 대비하기 위해 빅데이터와 인공지능 등 4차 산업혁명 기술을 적용한 농촌유역 돌발홍수 예경보 시스템을 개발하고 그 적용성을 평가하고자 한다. 우선, 농촌유역의 홍수와 관련된 빅데이터 (기상 자료, 수문 자료, 기후변화 자료, 농업용 수리구조물 자료 등)를 토대로 정형 빅데이터와 비정형 빅데이터를 구분 추출하고 이를 연계 해석할 수 있는 시스템을 개발하였다. 추출한 정형 및 비정형 빅데이터를 활용하여 딥러닝을 기반으로 농촌유역의 홍수를 예측하고 홍수 예경보 기준에 따른 평가를 수행할 수 있는 시스템을 개발하였다. 과거 강우사상을 홍수 예경보 시스템에 적용하여 홍수 모의 결과를 도출하였으며, 재해연보 등과 비교 분석하여 시스템의 적용성을 분석하였다.
본 연구에서는 어린이보호구역에서 교통안전의 증진을 위하여 상류부에 접근하는 차량의 감속과 어린이보호구역 내에 위치한 횡단보도에서 발생하는 차대사람 간의 교통사고를 최소화하기 위하여 물리적인 보차분리가 가능한 구동식 bollard, 즉 smart bollard를 제안하고 설치와 운영에 요구되는 조건들을 교통공학적인 측면에서 이해하고 그 제원을 제시하였다. 미시적 시뮬레이션 모델을 통해 제안된 smart bollard를 평가해본 결과, 설치 전과 비교하여 구간 평균통행속도와 통과교통량의 감소효과를 보여 어린이보호구역 교통안전의 증진에 효과가 있음을 보였다. 또한 구간 평균통행속도와 통과교통량을 효과적으로 줄여줄 수 있는 가장 결정적인 파라미터는 smart bollard 사전 경보등의 설치에 관여하는 황색신호시간의 길이와 smart bollard의 구동시간으로서 각각 5~6초와 2~3초가 적합한 값으로 판명되었다.
최근 지구온난화, 엘니뇨 및 라니냐 등 지구환경 변화에 따른 기후변화의 영향으로 지구상의 많은 지역에서 집중호우가 발생하고 있으며 우리나라도 예외 없이 매년 되풀이되고 있다. 이로 인해 발생하는 홍수피해를 경감하기 위해서 홍수조절용 다목적 댐 건설과 같은 구조적 대책과 홍수를 사전에 예측할 수 있는 홍수예경보 시스템 구축과 같은 비구조적 대책의 마련이 필요하다. 일반적인 홍수예경보 시스템은 강우 관측치를 강우-유출 모형 및 수리해석 모형의 입력 자료로 하여 홍수량 및 홍수위를 계산하고 그 결과를 이용하여 운영된다. 그러나 집중호우와 같은 악기상 조건에서는 관측강우자료를 이용한 유출해석 결과로 홍수예경보 시스템을 운영 할 경우 예방 대응시간의 부족으로 인해 방재 효율성이 떨어지게 된다. 따라서 미래에 발생할 강우를 사전에 예측하고, 이를 효율적으로 유출 모형과 연계하여 홍수발생 이전에 홍수발생 가능성을 예측할 수 있는 홍수 모의시스템을 구축하는 것이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 중규모 수치예보모형인 WRF 모형(Weather Research and Forecasting model)으로 모의된 2007년 태풍 '나리' 사상의 예측강우를 이용하여 유역평균강우를 산정하였으며, 산정된 예측강우를 도시유역유출모형인 SWMM과 2차원 침수모의가 가능하도록 개선한 CASC2D 모형에 활용하여 침수현상을 모의하였다. 실제 침수흔적과 모의된 결과의 비교를 통해 예측강우를 이용한 침수예측 및 홍수예보의 가능성을 평가한 결과, 과소추정된 예측강우의 영향으로 인해 모의된 침수심이 실제보다 작게 발생하였으나 침수발생 위치는 대체적으로 정확하게 모의하는 것으로 나타났다.
대기오염물질은 배출되면 인위적으로 제거하는 과정이 용이하지 않을 뿐만 아니라 인체, 자연생태계 및 재산상에 다방면으로 피해를 주는 특성을 가지고 있다. 그중에서도 호흡성 먼지 또는 미세먼지라고 부르고 있는 PM-10은 대기 중 체류시간이 길며 인체에 대한 위해도를 갖고 있으나 최선의 대처 방법은 외출을 삼가하는 등의 미세먼지에 대한 노출을 사전에 방지 하는 방법밖에 없는 것으로 알려져 있다. 따라서 미세먼지에 대한 노출을 사전에 막고 이에 대한 대처를 위하여 미세먼지농도의 예보 및 경보 시스템 체제를 가동해야 할 필요성이 대두되고 있다. (중략)
점차 지능화.조직화되고 있는 고용보험 지원금의 부정수급 방지를 위해 건설고용보험카드를 단계적으로 확대하고 4대 사회보험 및 국세청 신고자료의 연계를 확대하는 등 종합대책이 마련됐다. 노동부는 실업급여를 포함한 고용보험 각종 지원금의 부정수급을 근원적으로 방지하고 고용보험제도의 효과적 운영을 위해 '부정수급 자동경보시스템'을 구축하고 각종 제도와 절차 등을 개선하는 내용의 '고용보험사업 내실화 및 부정수급 방지 종합대책'을 수립, 시행한다고 밝혔다. 이번 종합대책은 $\Delta$부정수급 사전예방 강화 $\Delta$효과적인 적발 시스템 구축 $\Delta$제재조치의 강화 $\Delta$부정수급 관리역량 확충 등이다. 종합대책의 주요 내용은 $\Delta$건설고용보험카드 단계적 확대 $\Delta$피보험자 소득취득 관리강화 $\Delta$4대사회보험 및 국세청 신고자료 연계확대 $\Delta$직업소개 거부시 구직급여 감액제도 도입 $\Delta$훈련기관 지문인식 출결관리 시스템 확대 $\Delta$부정수급 자동경보 시스템 구축 $\Delta$제보자에 대한 포상금 인상(부정수급액의 $10%\rightarrow 20%$) $\Delta$과태료 신설 등이다.
본 연구에서는 지능형 CCTV를 이용하여 자동 수위감지 알고리즘과 사전 경보시스템을 개발하고 Test-Bed에 적용하여 실용화 가능성을 검증하고자 한다. 이를 위하여 현장여건에 적합한 지능형 CCTV 기반의 자동 수위감지 알고리즘을 개발하고 자동인식률 가변 요소에 대한 성능저하 방지대책을 수립하여 CCTV 카메라 기종별 수위감지 성능과 적합성을 평가하고 실용화에 따른 최적 적용방안을 도출한다. 그 결과, CCTV 카메라 기종별 수위감지 성능이 90%으로 도출되었다. CCTV 카메라 기종에 따른 적합성 평가 결과, 자동 수위감지용으로 NIR카메라가 정밀도에서 주 야간 95%이상의 성능을, 떨림 안개 저조도 등 자연환경에서 가장 우수한 성능을, 설치용이성에서는 일반카메라와 대등한 성능을, 가격측면에서 일반카메라 대비 15% 최소 상승분으로 가장 우수했다. 따라서 본 연구개발의 성과물인 지능형 CCTV를 이용한 수위감지 경보시스템의 실용화 가능성을 확인하였으며 향후 실용화가 예상된다.
본 연구의 목적은 경보 전달 체계에 대한 정보 수용자의 이용 및 인식 조사를 통해 전달 시스템의 개선 방향을 제시하는 데 있다. 조사 결과에 따르면, 정보 수용자들은 민방위 경보 방송을 개인 미디어 보다는 대중 미디어를 통해 접하고 있었다. 민방위 경보 방송의 청취 빈도는 매우 낮았는데, 1년에 5회 이하로 청취하고 있는 것으로 나타났고, 4명중 1명은 경보 방송의 사이렌과 내용이 잘 안들린다는 의견이었다. 그리고 민방위 경보 방송의 사이렌은 소방차 등과 같은 다른 경보 사이렌에 비해 낮은 기억 회상과 구분 능력을 보였으며, 실제 상황 시 사전 지식에 따른 행동 보다는 방송에 따라 행동할 것이라는 응답이 높은 것으로 나타났다. 마지막으로, 민방위 경보 시스템이 나가야 할 방향으로는 사회 시스템 구축 보다는 교육 및 홍보를 통한 국민의식 개선이 중요한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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