가뭄은 지역에 따라 다양한 특성을 가지기 때문에 가뭄의 진행 상황이나 심각한 상태를 정의할 수 있는 객관적인 지표가 필요한 실정이다. 이러한 이유로 가뭄 지수(drought index)를 정량적으로 산정하여 제시하였고 국내외에서 꾸준한 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 의령군을 대상으로 가뭄지수를 산정하였고, 1973년부터 2017년까지의 강수자료 및 가뭄 관련 지역 특성을 통하여 가뭄 위험 지수(DRI)를 추정하였고, 또한 가뭄 취약성 지수(DVI)와 가뭄 위험요소 지수(DHI)를 통해 가뭄위험도를 1등급에서 4등급으로 분류하여 제시하였다. 본 가뭄지수는 강수특성 뿐만 아니라 의령군의 지역적 특성을 다양하게 고려하였다. 따라서, 의령군 상황에 맞게 소지역별로 가뭄의 취약성 및 위험요소를 동시에 추정하여 합리적인 가뭄의 위험성을 정량적으로 제시할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 LPG 충전소에 대하여 Fussel-Vesely 중요도와 RDF 및 RIF 중요도를 수행하여 위험성 등급(Risk Rank)을 설정하였다 설정된 위험성 등급에서 위험성이 가장 큰 장치 및 설비에 대하여 정량적 위험성 분석을 수행하였다. LPG 충전소에 대한 중요도 분석결과 외부사고가 가장 위험하다고 확인되었으며, ekda 으로 구조물 결함과 파이프 배관의 부식의 위험등급이 높았다. 정량적 위험성 분석 결과로는 LPG 충전소 저장탱크의 완전히 파열하였을 경우에 대한 BLEVE의 경가 발생하였을 경우에 복사열에 의해 공정 설비에 손해를 입히기에 충분한 거리는 46.3m로 분석되었다.
도시화가 상당히 이뤄지고 기습적인 폭우의 발생이 불확실하게 나타나는 시점에서 재산 및 인명피해를 야기할 수 있는 내수침수에 대한 위험도가 증가하고 있다. 내수침수에 대한 예측을 위하여 실측강우 또는 확률강우량 시나리오를 참조하고 연구대상 지역에 대한 1차원 그리고 2차원 수리학적 해석을 실시하는 연구가 오랫동안 진행되어 왔으나, 수치해석 모형의 경우 다양한 수문-지형학적 자료 및 계측 자료를 요구하고 집약적인 계산과정을 통한 단기간 예측에 어려움이 있음이 언급되어 왔다. 본 연구에서는 위와 같은 문제점을 해결하기 위하여 단일 도시 배수분구를 대상으로 관측 강우 자료, 1, 2차원 수치해석 모형, 기계학습 및 딥러닝 기법을 적용한 실시간 홍수위험지도 예측 모형을 개발하였다. 강우자료에 대하여 실시간으로 홍수량을 예측할 수 있도록 LSTM(Long-Short Term Memory) 기법을 적용하였으며, 전국단위 강우에 대한 다양한 1차원 도시유출해석 결과를 학습시킴으로써 예측을 수행하였다. 침수심의 공간적 분포의 경우 로지스틱 회귀를 이용하여, 기준 침수심에 대한 예측을 각각 수행하였다. 홍수위험 등급의 경우 침수심, 유속 그리고 잔해인자를 고려한 홍수위험등급 공식을 적용하여 산정하였으며, 이 결과를 랜덤포레스트(Random Forest)에 학습함으로써 실시간 예측을 수행할 수 있도록 개발하였다. 침수범위 및 홍수위험등급에 대한 예측은 격자 단위로 이뤄졌으며, 검증 자료의 부족으로 침수 흔적도를 통하여 검증된 2차원 침수해석 결과와 비교함으로써 예측력을 평가하였다. 본 기법은 특정 관측강우 또는 예측강우 자료가 입력되었을 때에, 도시 유역 단위로 접근이 불가하여 통제해야 할 구간을 실시간으로 예측하여 관리할 수 있을 것으로 판단된다.
굴착 전 지반조사 결과를 활용한 지반함몰 위험등급 분류는 시공 과정에서 들어나는 인자들에 따라 평가 결과가 다르게 나타날 수 있다. 본 연구에서는 기존 연구에서 제안된 굴착 전 지반조사 결과를 활용한 지반함몰 위험등급 분류 방법을 현장상황을 고려하여 보정하는 방법을 제시하였다. 굴착 진행 중 지하수위는 차수공법의 적용 여부나 시공 상태에 따라 유출되는 정도가 시공 전 예측결과와 다르게 나타난다. 굴착 중 급격한 지하수위 하강은 압밀이나 압축 등의 체적 감소로 지반함몰을 유발하고 집중 호우 등에 의한 수위 상승은 굴착 저면의 히빙이나 보일링을 발생시켜 지반함몰 위험도를 높인다. 굴착 중 흙막이 벽체의 과도한 변위나 지반침하는 지반함몰의 원인이 될 수 있으며, 매설된 관로의 파손을 야기하여 지반함몰 위험도를 높인다. 본 연구에서는 굴착 중 지하수 변동 및 유출상태, 지반변위, 흙의 종류 등을 고려하여 지반함몰 영향인자를 재평가하는 방법을 제안하였다. 최종적으로 지반함몰 평가의 영향인자를 5개 카테고리의 12개 영향인자로 평가할 수 있도록 개선하였다.
최근 전 세계적으로 개발을 위한 고의적인 방화와 기상이변에 의한 산림화재의 급증과 피해규모가 증가하는 경향을 보이고 있다. 이와 같은 대형 산림화재는 국내에서도 같은 경향으로 나타나고 있다. 산림화재에 가장 효과적인 대응 방법은 화재발생 후의 진압보다는 화재예방 활동이라고 볼 수 있으며, 우선적으로 시급한 연구과제는 산림화재 예방 시스템에 관한 연구라 할 수 있다. 본 연구에서는 산림화재의 종합적 위험등급 개발을 위해 산림화재에 영향을 미치는 인자들에 대해 실험 및 자료들을 분석·고찰하여 6개 인자에 대한 개별적 위험성을 나타내었으며 각 인자들의 위험성 기여도에 따른 가중치를 적용하여 종합위험 등급을 설정하였다.
본 연구에서는 세굴에 의한 교량기초의 위험도를 평가하고 효율적인 방재 대책수립을 위해 국내 세굴 특성을 고려한 교량 세굴 유지관리 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 GIS 기반 프로그램으로서 교량세굴 자료의 저장, 검색 및 출력이 가능하며, 크게 교량세굴 위험도에 따른 우선순위의 결정 및 유지관리 시스템의 두 부분으로 나뉜다. 교량에 대한 기존의 간단한 자료를 이용하여 초기 분류과정을 거쳐 현장 상세조사 우선순위가 결정되며, 이에 따라 현장 상세조사와 세굴 해석을 실시하여 교량세굴 위험도 등급을 결정한다. 위험도 등급은 예상 세굴심과 그에 따른 기초의 지지력 변화, 기초의 종류 및 근입깊이, 현재의 세굴 진행상태 등을 고려하여 모두 6등급으로 나뉘며 그 결과는 화면상에 표시되고 모든 자료는 데이터베이스 시스템에 저장되어 관리된다.
본 논문에서는 환자의 자세를 기반으로 행동을 예측하여, 의료진에 의해 입력된 개인의 병력 중심의 프로파일과 신체정보, 침상의 기본 정보를 모두 조합하여 침대에서의 낙상 위험을 예측하는 모델을 설계하고, 위험의 수준을 판단할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 낙상 위험 예측은 크게 환자의 프로파일을 활용한 정성적 낙상 위험 노출도 평가와 실시간 낙상 위험 측정 단계로 구분된다. 정성적 낙상 위험 노출도는 의료진이 낙상 위험과 관련된 환자의 건강 상태를 점검하여 위험 노출도를 평가함으로써 위험 등급이 결정된다. 실시간 낙상 위험 측정 단계에서는 환자의 침대에서의 자세를 인식하고 환자의 정성적 위험등급 정보가 고려된 낙상 위험 측정을 위한 규칙 기반 정보를 추출한다. 인식된 환자 자세 정보와 정성적 위험평가 정보를 모두 조합하여 시그모이드 함수를 활용하여 최종 낙상 위험 수준을 예측한다. 본 연구에서 제시된 절차와 예측 모델은 입원 환자를 위한 낙상 사고 예방과 환자 안전을 위한 개인화 서비스에 크게 기여할 것으로 기대된다.
홍수 시 세굴로 인한 교량 기초의 파괴는 국내외적으로 교량 붕괴의 첫 번째 원인이다. 본 연구에서는 수도권 지역의 실제 국도교량에 대하여 세굴 위험도 평가 및 등급화를 수행하였다. 30개소 교량을 선정하여 지반 시추조사를 포함한 현장조사, 설계 홍수량에 대한 교량세굴 해석, 그에 따른 교량기초의 지지력 평가 및 위험도 분석을 하였고, 이를 바탕으로 교량세굴 위험도를 등급화 하였다. 위험도 평가 결과 직접확대기초 교량 26개소 중 9개소 교량이 장래 세굴 위험 가능성이 있는 것으로 나타났고, 나머지 17개소 교량은 안정한 수준으로 나타났다 말뚝기초 교량 4개소 중 3개소의 교량이 유의할 만한 수준으로 지지력이 감소하는 것으로 평가되었다.
본 논문은 대전도시철도 개통 이후 내부자료 통계분석을 통해 열차지연 원인과 문제점을 살펴보고 고위험군의 위험도를 평가하여 위험도 지수 심각도와 위험도를 측정하였다. 측정방법으로는 위험도 관리방법인 risk matrix($5{\times}5$)를 적용하여 위험도 등급을 산정하였으며, 결과에 따른 안전수준과 허용수준 범위를 분석하였다. 그 결과 차량분야가 가장 위험도가 심각하고, 다음으로 기계설비분야가 위험도를 내재하고 있는 것으로 나타났다. 특히 차량의 출입문장치결함으로 인한 출입문고장과 열차신호 및 제어장치는 심각도도 높지만, 빈도수가 매우 잦아 추가적인 사고 잠재성을 보이고 있다. 기계설비 분야의 PSD결함도 PSD의 안전문 개폐불량이 가장 위험한 것으로 나타났으며, PSD의 오취급 및 PSD의 유리파손 등도 위험도를 내포하고 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 이러한 위험도를 내재하고 있는 사고의 빈도수를 경감하고, 심각도를 낮춰서 위험도를 예방할 수 있는 방안을 예측하여 미리 선제적으로 대비할 수 있는 분석결과를 제시함으로써 안전한 도시철도운영으로 이용자의 교통편익에 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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