본 연구에서는 산불발생 시 화염행동을 예측하기 위하여 강원도 삼척시를 대상으로 산림가연물의 연소특성 DB를 구축하고, 연소특성 DB로부터 GIS를 이용하여 산불위험지도 및 위험도등급화 지도를 작성하였다. 맵핑을 위한 표준화 대상변수로는 자연발화온도, 착화시간, 화염지속시간, 총열방출량, 총연기방출량을 사용하였다. 또한, 총괄위험도 등급화는 착화위험변수(자연발화온도, 착화시간)와 확산위험변수(총열방출량, 화염지속기간, 총연기방출량)를 이용하였다. 연구결과, 강원도 삼척시의 산불위험도등급은 1~5등급(5단계)으로 등급화하였으며, 1등급에 가까울수록 산불위험성이 높은 구역으로 구분하였다. 삼척시의 착화위험등급은 1등급과 5등급으로 구분되어 2단계로 나타났다. 또한, 확산위험등급은 1등급, 2등급, 4등급, 5등급으로 구분되어 4단계로 나타났다. 총괄위험등급은 1등급, 2등급, 3등급으로 구분되어 3단계로 나타났으며, 산불위험등급이 가장 높은 1등급의 구역은 산불발생위험등급과 산불확산위험등급의 영향을 받는 것으로 나타났다. 1등급에 해당하는 구역은 삼척시의 우발리와 미로면 지역으로 나타났다. 이 지역은 산불발생 시 발열량이 높게 나타나는 소나무와 참나무 군락지로 산불발생 시 화재하중이 크게 작용하여 산불확산이 빠르게 진행될 것으로 사료된다.
전 세계적인 기후변동과 기후변화의 영향으로 대규모 인명 및 재산피해를 유발하는 자연재난의 빈도와 강도가 증가하고 있다. 이렇게 변화하는 상황에서 효율적인 대책을 수립하기 위해서는 재해에 노출된 특성을 지역적 특성과 함께 고려하여 지역별로 재해에 위험한 정도를 평가하는 것이 선행되어지고, 재난 피해 발생전에 피해 지역 및 범위를 예측하는 것이 필요하다고 판단된다. 따라서 본 연구에서는 국내 자연재난 피해의 65% 이상을 차지하는 호우피해를 대상으로 PSR(Pressure-State-Response) 구조를 이용하여 호우피해위험지수(Heavy rain Damage Risk Index, HDRI)를 제안하여 호우 위험도를 평가하고자하였다. 또한 도출된 지역별 위험등급에 따른 호우피해 예측함수를 개발하여 재해발생 전에 개략적인 피해의 범위를 예측하고자 하였다. 먼저 지역별 호우 위험도 평가를 위해 압력지표, 현상지표, 대책지표를 구축하고, 주성분분석을 이용하여 평가지표를 결정하였다. 결정된 평가지표를 동일한 가중치를 부여하여 호우피해위험지수를 도출하였다. 분석결과, 경기도 31개 지자체 중에서 가장 안전한 1등급인 지자체는 15개의 지자체로 나타났으며, 2등급인 지자체는 7개, 3등급인 지자체는 9개로 분류되었다. 지자체별 호우 위험도 등급에 따라서 재해기간별 총강우량, 재해일수, 선행강우량(1~5일), 지속시간별 최대강우량(1~24시간) 등의 자료를 설명변수로 구축하였고, 다중회귀모형과 주성분분석을 활용하여 예측함수를 개발하였다. 등급별 호우피해 예측함수는 N-RMSE가 12~18%로 호우피해를 적절하게 예측하는 것으로 평가되었다. 본 연구를 통해 지자체별 호우피해위험도 등급을 파악 할 수 있으며, 평가된 호우피해위험도 등급별로 호우피해 예측함수 개발을 통해 사전에 호우피해 발생 및 규모를 파악할 수 있게 되었다. 따라서 본 연구의 결과는 각 지자체 및 관련 부처에서 효과적인 방재체계를 수립하는데 있어 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
특정범주 무인항공기 운용의 위험평가를 위해서 개발된 SORA 방법론에서는 지상 및 공중위험 등급을 결정하고 해당 위험도에 대한 특정보증 무결성 수준을 나타내는 SAIL이 할당되어 제안된 운용에 대한 운용 안전도 목표를 적절한 강건도 수준으로 입증해야 한다. 인명의 수송은 제외하는 특정범주 무인항공기 운용의 특성상 지상의 인명이 가장 먼저 고려되어야 하는 위험의 대상이며, 여기서 평가된 지상위험도는 공중위험도와 함께 SAIL의 할당에서도 중요한 역할을 한다. 위험도는 초기에 결정된 등급에 세 가지 종류의 완화수단이 적용되는 것으로 등급이 경감되어 최종 등급이 결정된다. 본 논문에서는 무인항공기의 특정범주 운용에 대한 위험평가 중에서 지상위험 등급의 결정과 완화수단의 적용을 통한 등급의 감소 및 최종 위험 등급에 따른 SAIL과 OSO에 미치는 영향에 대해서 분석하였다.
본 연구는 전국 토양유실분포도와 토양유실위험 등급도를 작성하는 것을 목적으로 하였다. 토양유실분포도는 RUSLE를 이용하였고, 강우-유출 침식성인자(R)는 기상청의 59개 기상관측소의 1977년부터 2006년까지(30년간)의 강우량 자료를 이용하여 산정하였다. 빈도분석은 FARD를 이용하였고, 전국 R인자를 빈도별로 산정하였다. 토양유실량 분석결과 토지피복별로 초지, 나지 밭의 크기 순서로 토양유실이 발생하고, 우리나라 전체 평균은 약 17.2 ton/ha 정도의 토양유실이 발생하는 것으로 분석되었다. 5년빈도 강우특성에서 전체 토양유실량은 15,000여 톤의 토양유실이 발생하는 것으로 나타났으며, 토지피복 구분에서는 논, 산림, 밭작물 재배지역에서 많은 토양유실이 발생하는 것으로 분석되었다. 토양침유실 위험 등급도 작성은 토양유실위험 등급을 5개 등급으로 구분하여 수행하였다. 분석결과 토양유실위험 2등급인 보통지역이 전체 토양유실량 위험지역의 78.2%로 가장 많은 부분을 차지하고 있으며, 심각한 토양유실 위험지역은 분석지역 전체 중에서 약 1.1%인 $1,038km^2$정도인 것으로 분석되었다. 토지피복별로 심각한 토양유실 위험지역은 나지, 초지, 밭작물 재배지역의 순으로 각각 $93.5km^2$, $168.1km^2$, $327.4km^2$ 정도가 심각한 등급의 토양유실 위험 지역으로 분석되었다.
4종의 목재에 대한 화재위험성의 예측 및 화재위험성 등급을 평가하기 위해 Chung's equations-IX과 Chung's equation-XII를 이용하였다. 시험편은 녹나무, 산벚나무, 고무나무, 느릅나무를 선정하였다. 연소시험은 ISO 5660-1의 콘칼로리미터 시험법을 이용하였으며, 화재위험성지수-IX (FRI-IX)과 화재위험성지수-XII (FRI-XII)에 대한 화재위험성과 화재위험성등급(FRR)을 비교하였다. 그 결과 화재성능지수-XI (FPI-XI)와 화재성장지수-XI (FGI-XI)은 0.08~11.48와 0.67~111.89로 얻어졌다. 그리고 화재위험성지수-XII (FRI-XII)는 산벚나무(0.45): 등급 A (순위 5) < PMMA(1): 등급 A (순위 4) < 고무나무(1.23): 등급 A (순위 3) < 고무나무(1.56): 등급 A (순위 2) << 녹나무(148.23): 등급 G (순위1)의 순으로 증가하였다. 또한 화재위험성지수-IX (FRI-IX)는 산벚나무(0): 등급 A (순위 3) ≈ 고무나무(0): 등급 A (순위 3) ≈ 느릅나무(0): 등급 A (순위 3) ≈ PMMA(1): 등급 A (순위 2) << 녹나무(66.67): 등급 G (순위1)의 순이었다. 공통적으로 화재위험성은 녹나무가 가장 높은 것으로 제시되었다. 결론적으로 FRI-IX와 FRI-XII의 기준을 바탕으로 보여준 바와 같이 지수의 표현은 다르나, 가연성 재료의 화재위험성평가에 의한 예측은 유사한 경향성을 제시하였다.
본 연구에서는 국내은행의 위험도가 반영된 보험요율을 Merton에 의해 처음으로 제시된 예금보험요율 결정모형을 이용하여 추정하였다. 실증분석 결과에 의하면 표본은행간의 예금보험요율의 추정치에는 횡단면적 차이가 있는 것으로 나타나 표본기간 중 여러 은행들이 공격적 경영을 취함으로써 은행파산의 위험도를 높이는 도덕적 위해의 문제를 발생시켰음을 보여주고 있다. 본 연구는 상관관계 분석을 통하여 추정된 보험요율이 Moody's사의 국내은행에 대한 장기신용등급과 재무건전도등급, 그리고 은행규모, 수익성, 자본적정성, 자산건전성을 나타내는 지표들과 어떠한 관계에 있는 지를 살펴보았다. 분석결과에 의하면 Moody's사의 국내은행에 대한 장기신용등급, 재무건전도등급과 보험요율 사이에는 통계적으로 유의한 관계가 있는 것으로 나타나 추정된 보험요율이 이들 지표와 마찬가지로 위험도를 적절히 반영하는 것으로 나타났다. 또한 보험요율은 은행규모, ROA, ROE들과는 음의 관계가 있는 것으로 나타났으나, BIS기준 자기자본비율, 부실여신비율과는 양의 관계가 있는 것으로 나타났다. 그러나 자기자본비율이나 부실여신비율이 은행의 신용도나 위험도를 적절하게 반영하지 못하는 것으로 나타남으로써 이들 비율에 대한 회계방식의 개선이 요구됨을 본 연구의 결과는 보여주고 있다.
국가단위로 구축예정인 신규 IT인프라의 계획 및 설계 단계에서 신규 IT인프라에 잠재하는 위험도를 사전에 종합적으로 분석하기 위하여 현재까지는 위험분석 이론이 사용되고 있으나 여러 가지 적용상 한계점이 지적되고 있다. 본 연구는 이와 관련하여 신규 IT인프라의 위험도를 일정 단위의 등급으로 분류하여 정부기관, 서비스 제공자, 서비스 수요자가 정확하게 인지하고 대응할 수 있도록 하기 위하여 신규 IT인프라에 대한 위험수준 등급화 모델의 필요성을 제시하는 것이 목적이다.
도심지에서 발생하는 지반함몰의 위험도를 분석하기 위한 연구가 다양하게 진행되었다. 최근에는 지하매설물의 밀도(즉, 해석 공간의 지중에 설치되어있는 시설물의 물량)와 지반함몰 발생의 상관성을 통해 해당 지역의 위험도 등급을 분석하는 연구가 다수 진행되었다. Choi et al.(2021)은 지하매설물의 정규선형밀도 개념을 바탕으로 지반함몰과 정규선형밀도의 상관성을 최적화하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 본 연구에서는 위험도 등급을 기준으로 분석할 수 있도록 최적화 알고리즘을 보완하였다. 보완된 알고리즘을 활용한 해석결과를 Choi et al.(2021)에서 제시한 지하매설물 설치 밀도와 이력지반함몰의 상관성 해석결과와 비교하였다. 3개의 해석결과는 Choi et al.(2021)과 비교하여 위험도 등급에 따른 이력지반함몰과의 상관성 분석에서 동등 이상의 정확도를 나타냈다. 특히, R100의 경우 5개 등급으로 구분하여 4등급 이상에서 발생한 이력지반함몰의 비율을 비교한 결과 Choi et al.(2021)는 86%, 본 연구는 93%의 이력지반함몰이 정규선형밀도 4등급 이상의 지역에서 발생하여 제안된 최적화 알고리즘의 정확도가 향상됨을 확인하였다. 본 연구를 통해 제안된 등급 기준 최적화 알고리즘은 도심지에서 지반함몰 위험도 지도를 제시된 등급별로 분석하고, 지하매설물 유지보수 투자를 위한 의사결정 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
정확한 산불위험예보는 효율적인 산불감시 및 예방 활동에 기여할 수 있다. 본 연구에서는 2002년까지 운용되었던 산림청 산불위험예보시스템의 산불위험지수, 산불위험예보 등급과 실제 산불발생과의 관계를 고찰하였다. 산불위험지수와 산불발생건수의 회귀분석 결과, 비교 적 높은 설명력$(악67\%)$을 가진 반면 산불위험지수와 산불발생 피해면적과는 특별한 상관관계가 없었다. 산불위험예보 등급별로 산불발생의 차이 분석을 위해 일원분산분석을 실시한 결과, 산불발생 건수의 경우 '위험'과 '경계', '없음' 등 세 등급에 차이가 존재했으나, '경계' 와 '없음'은 구별되지 않았다. 산불발생 피해면적의 경우 '위험'과 '경계', '없음' 세 등급 모두에 있어서 차이가 발견되지 않았다. 따라서 금후에는 기존모델에 대한 산불 위험지수 위험등급조정과 더불어 산불확산지수가 고려된 통합산불위험지수 모델의 개발이 필요하다.
최근 굴착현장 인근의 지반함몰 발생사례가 증가함에 따라 사전에 지반함몰 가능성을 예측할 수 있는 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 기존 연구에 의해 개발된 굴착 전 지반함몰 위험등급 평가 시트인 GSRp를 실제 굴착 현장에 적용하여 현장 적용성을 검증하였다. 각각 다른 지반조건을 가진 5개 굴착현장에 대하여 지반함몰 위험등급을 평가한 결과, GSRp 점수는 40~79점으로 산출되어 대부분 II등급(우수지반)~III등급(양호지반)으로 분류되었다. 평가방법의 신뢰성 검증을 위하여 계측결과에 의해 실측된 수평변위량과 비교 분석하였다. 본 연구현장의 수평변위량은 허용치의 25~47%로 나타나 지반함몰 위험이 낮게 평가된 GSRp 결과와 일치하였다. 향후 지반함몰 위험성이 높은 불량한 지반을 대상으로 하는 현장 적용에 대한 연구가 진행되어 검증과 보완이 이루어진다면 GSRp 평가방법이 굴착 전 지반함몰 위험도를 예측하는 평가 도구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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