본 연구에서는 산림청에서 산사태 위험지를 판정하는데 이용하고 있는 판정표를 기반으로 산사태 발생 위험도를 예측할 수 있는 GIS 응용모델을 개발하였다. 이 모델에서 산사태 위험지는 지형, 임상 및 지질과 같은 산림입지환경 인자들 중 7개 인자를 선별적으로 이용하여 분석하도록 설계되었다. 이러한 입지환경 인자들 중 경사길이, 경사위치, 사변형태의 분석은 DEM 자료를 이용하여 산지사면 분석이 가능하도록 개발된 '산사태 예측을 위한 산지사면 입지해석 모듈' 을 이용하였다. 산사태 위험지 판정 모델의 구조는 원자료를 입력받아 가공, 변환하는 입력모듈과, 산사태 위험지 판정인자를 분석하여 해당지역의 산사태 위험지를 분석하는 모듈, 분석된 산사태 위험도 판정 결과를 제시하는 출력모듈 등으로 구성되어 있다. 경기도 용인 안성 지역에서 발생한 산사태를 대상으로 모델을 적용한 결과 약 72%에 해당하는 산사태가 산사태 위험도 2등급 이상으로 판정된 곳에서 발생하였다.
남해안은 우리나라 전체 항만의 입항척수의 58.1%출 차지하며, 위험화물 운반선의 척수를 기준으로 할 경우 68.9%를 차지하여 통항위험에 노출되어 있다. 따가서 남해안 주요항만에 입출항하는 선박의 교통량과 흐름을 조사하여 교통환경스트레스 모델을 적용하여 해역별 위험도를 평가하고, 위험도와 해양사고 및 입출항 척수와의 관계 분석을 통해 주요항만의 문제점과 해결책을 마련할 기초자료를 제시하고자 한다.
국제기구에서 제시해 온 해양사고 예방대책은 주로 선박의 구조 및 복원성 강화, 선원의 교육 훈련, 해상교통환경 개선에 중점을 둔 것이었다. 해양사고통계를 분석한 결과, 사고는 주로 연안해역에서 인적요인에 의해 발생하였다. 이에 기존의 사고예방대책들이 통계분석 결과에 호응하는지 검토하기 위해 사고조사기법인 SHELL모델에 대입하였다. 결과적으로 연안해역에서 인간과실을 방지하기 위해서는 선박 운항자와 항행여건 사이의 상호작용에 대한 인간공학적 접근이 필요함이 도출되었다. 이를 위해 인간의 의사결정 메커니즘으로써 라스무센의 SRK 피라미드, 사고로 표현된 해상운송시스템의 붕괴에 관한 미국 연안경비대 등의 조사 지침서, 그리고 위험성평가모델인 IWRAP, PAWSA, ES모델, PARK모델과 NURI모델의 장단점을 검토하였다. 그 결과, 비록 기존의 위험성 평가모델은 항만이나 접근수로에서 유효성이 인정되었다고 하나 연안해역에서는 보완이 필요하며, 선박운항자가 직관적으로 해역의 상대적 위험도를 인식할 수 있도록 위험표시도를 발간할 필요가 있으며 이를 위해 선박운항자가 느끼는 정성적 위험도를 정량적으로 표시하기 위한 새로운 한국형 모델의 개발 필요성을 제안하였다.
실외활동의 증가와 기후변화에 의한 알레르기 유발 꽃가루의 증가로 알레르기 질환 환자가 급증하고 있다. 현재 기상청에서는 홈페이지를 통하여 일별 꽃가루 농도 위험지수를 예보하고 있다. 예보모델은 농도 추정모델과 알레르기 위험도로 구성되어 있으며, 예보모델의 위험도 예측 정확도를 검증하였다. 꽃가루 농도모델은 2001~2006년 자료를 이용하여 개발하였고, 정확도는 2010~2011년 자료로 검증하였다. 수목류 정확도는 지역별로 다르게 나타났으나 5월보다 4월에 높게 나타났다. 잡초류는 9월보다 10월에 더 높게 나타났다. 본 연구 결과를 통해 기상자료를 이용한 일별 꽃가루 수와 위험도를 추정할 수 있으며, 이를 이용하여 생명기상 또는 보건기상 분야의 심층 연구가 수행될 수 있을 것이다.
최근 만성질환의 증대로 질병의 지속적인 관리에 대한 필요성이 대두되고 있으나 개인 맞춤형 식품섭취와 관련한 분석 연구는 미비하다. 본 연구에서 제시한 당뇨병 발생 위험도 분석 모델은 기존 상품 선호도 연구를 통해 검증된 유사도평가 방법인 피어슨 상관계수 산출을 이용하여 식품 선호도를 산출하고, 유병율 분석 연구 등에 활용된 로지스틱 회귀분석 방법을 이용하여 당뇨병발생 위험도를 제시하였다. 모델의 유의성 평가를 위해 당뇨 진단을 받은 환자 52명(남자: 22명, 여자: 30, 평균연령: 57(${\pm}13.2$)세)과 비교군과 비슷한 연령을 조건으로 무작위 추출된 52명(남자: 17명, 여자: 35, 평균연령: 58(${\pm}9.4$)세)의 t-검정을 통해 0.05 수준에서 유의함을 검증하였다. 이를 통해 식품섭취빈도에 따른 당뇨병 발생 위험도에 차이가 있음(p=0.046)을 확인할 수 있었다. 이 모델을 기반으로 분석된 정보는 스마트폰이나 웹을 이용한 개인 건강관리 시스템에 적용을 통해 새로운 개인 맞춤형 건강관리 방법으로 제시될 수 있다.
대구지하철 화재사고에서와 같이 철도터널 내 화재는 제연과 배연의 어려움으로 자칫 대형 사고로 이어질 가능성이 크다. 철도터널에서는 화재 시 안전성 확보를 위하여 정량적 위험도 평가를 통하여 방재 시설을 설치하도록 되어 있다. 이 연구에서는 터널내 화재시 정량적 위험도평가를 위해서 필요한 화재발생 표준시나리오, 화재 및 대피해석모델, 사망자 추정모델, 사회적 위험도 평가기준 등을 정립하여 철도터널에 대한 정량적 안전성 평가 기법을 제시하고자 하였다. 또한 본 연구에는 각각의 철도터널 화재사고에 대한 정량적 위험도를 평가할 수 있는 프로그램의 개발과 각종 모델을 정립하여 호남고속철도 방재시설 설계에 반영하였다.
최근 교통과 물류의 발달과 함께 위험물 수송의 증가와 교통량의 증가로 인하여, 주요한 사회기반시설물 중 하나인 교량에 대하여 예상하지 못한 화재사고 화재 발생이 증가하는 추세이다. 또한, 교량 하부 공간의 효율적인 사용에 대한 요구가 늘어남에 따라, 하부에 유조차 및 화물차 등의 위험물질이 적치되는 비율이 증가하고 있으며, 앞서 기술한 이유들로 인하여 최근 교량의 화재 발생 위험성이 급격히 증가하고 있다. 하지만, 이러한 피해를 줄이기 위해, 교량에 대한 화재 위험도 평가가 수행된 사례가 있으나, 사용자의 관점에서 안전성을 고려한 실용적으로 위험도를 평가할 수 있는 모델이 부족하다. 이에 본 연구에서는 국도교량에 적용 가능한 정량적인 위험도 평가모델을 제시하였다. 교량의 화재위험도에 큰 영향을 미치는 형하고, 화재강도, 교량의 재료, 소방차량 도착시간 등을 주요인자들로 선정하였으며, 선정된 인자들을 FDS에 반영하여 화재강도와 지속시간에 따른 각 교량의 최고 온도를 산출하였다. FDS 해석결과와 위험도 등급기준, 소방차량 도착시간을 반영한 화재 위험도 평가 모델과 위험도에 따른 대응방안을 수립하였다. GIS의 네트워크 분석기능을 통해 소방서에서 교량까지의 도착시간을 예시적으로 산출하였으며, 이를 통해 예시적인 교량의 위험도 등급을 평가하고, 그에 따른 대응방안을 제안하였다.
고속도로표지판과 방음벽 등의 도로시설물에 대한 풍하중 위험도해석을 수행하였다. 풍하중의 확률모델은 풍속관측으로부터 추정한 극치분포를 사용하였으며 도로시설물의 구조변수에도 확률적 변동성을 부여하였다. 도로시설물의 안정성에 대한 한계상태함수를 정의하여 신뢰성해석을 수행하였으며 풍속재해도를 고려하여 도로시설물의 위험도 해석을 수행하였다. 고속도로 시설물의 위험도 평가결과 방음벽의 위험도가 도로표지판 보다 매우 높게 평가되었다. 이는 두 시설의 내풍설계 기준이 불일치하기 때문이며 위험도의 균일한 분산을 위해 설계풍압식의 통일 및 개선이 필요함을 보였다.
본 연구에서 대설의 직접, 간접적인 피해에 영향받는 요소들에 대해 지역적 특성을 반영해 위험도를 분석하는 알고리즘을 제시한다. 229개의 지역별로 대설피해의 영향을 받는 요소들을 영향변수로 선정하고 피해액과의 관계를 통해 민감도라는 개념을 도출한다. 기상 상태(적설량, 습도, 기온)와 민감도를 독립 변수로 설정하고 독립 변수의 변화에 따라 도출된 위험도를 종속변수로 설정해 머신러닝(XGBoost) 알고리즘을 이용한 대설피해 위험도 예측 모델을 개발했다.
지반함몰의 주요 발생원인은 지하매설물의 손상으로 알려져 있다. 지반함몰은 상·하수관의 손상으로 인한 물길 형성에 따른 지반 내 토립자의 이동으로 공동이 형성되어 상부지반이 붕괴되는 메커니즘을 보이고 있다. 따라서 지반함몰은 지하매설물의 밀집도가 높은 도심지를 중심으로 발생하고 있으며, 사고 발생 시 인명 및 경제적 피해를 야기하므로 사고에 대한 대비가 반드시 필요하다. 이에 따라 지반함몰 위험을 예측하기 위한 연구가 꾸준히 수행되고 있으며, 본 연구에서는 ○○시의 2개 구를 대상으로 지반함몰 위험도 예측 모델을 제시하고자 하였다. 대상 지역의 지하매설물 속성 데이터(활용년수, 관직경)와 지하매설물 밀집도, 지반함몰 이력 데이터를 활용하여 데이터셋을 구축하고 전처리를 수행한 뒤, 기계학습 모델에 적용하여 최적의 평가지표가 도출되는 모델을 선정하였으며, 선정된 모델의 신뢰도를 평가하고 모델에서 도출되는 지반함몰 위험도 예측 시 활용된 영향인자의 중요도를 제시하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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