2005년 5월 산림청에서 전국 산지를 대상으로 산사태 위험지도를 제작하였다. 본 연구는 2005년 8월 $2{\sim}3$일 전북지역에서 발생된 산사태 지역을 대상으로 위험지도의 정확성 검증을 위하여 부경대학교 위성정보과학과 PE&RS Lab에서 개발한 PKNU 3호 시스템으로 촬영하였다. PKNU 3호 영상을 이용 산사태 발생 지역을 추출한 후 산사태 위험지도와의 중첩을 통하여 산사태 발생 지역의 고도, 경사도, 경사방향, 하천장, 유하면적에 대한 특성을 분석하여 산사태 위험지도의 정확도를 검증하였다.
산림 인접 시설은 산불의 발화원이자 주요 보호대상으로써, 이에 대한 관리를 위해 위험 정도를 판정하는 것은 진화 우선 순위의 결정과 인명과 재산의 보호를 위해 매우 중요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 산림 인접지의 정의 하에 임상, 접근 경로, 소방시설, 지형 등을 이용하여, 각각의 산불 발생 시 위험 정도를 점수화하고 이를 이용하여, 산림 인접지 내 시설물의 산불 위험도를 측정하여, 분석하였다. 분석 결과, 산불 발생 시 실제 피해를 입은 시설물의 위험도가 높다고 판정하였으나, 미 피해 시설물의 위험도도 위험하다고 판정된 사례가 있어, 보다 향후 추가적인 연구와 사례 검증을 통한 연구를 통한 지속적인 보강이 필요할 것으로 사료된다.
달착륙선의 라이다 기반 위험회피 착륙시스템은 기본적으로 목표 착륙지역에 대한 지형 파라미터인 경사와 험준도로 위험도를 계산하고 해당 지역에 대하여 위험도가 최소값을 갖는 점을 안전한 착륙 지점으로 선정한다. 이때, 경사와 험준도만을 고려할 경우 라이다 측정오차에 의해 착륙지가 위험요소 근처로 선정될 수 있으며 이는 착륙선에 위협적이다. 이러한 문제를 해결하고 최대한 안전한 착륙지점을 선정하기 위하여 위험상대거리 기반의 위험도를 기존의 지형파리미터 기반의 위험도와 함께 고려하여야 한다. 본 논문에서는 경사와 험준도 각각에 대한 위험상대거리 기반 위험도가 지형 특성에 따라 착륙지 선정결과에 미치는 영향을 분석하였고, 두 가지 위험상대거리를 동시에 고려하였을 때 가장 좋은 위험회피 착륙 성능을 나타냄을 시뮬레이션과 3차원 뎁스 카메라를 이용한 실험을 통해 확인하였다.
이 논문에서는 제조공장 사업장 현장 내 각 공정을 촬영한 영상을 인공지능(AI)으로 분석하여 위험·유해 요인을 파악할 수 있도록 작업장 위험지도(Danger Map)를 개발하고 이 Danger Map 에서 도출된 빈도·강도에 기반한 위험도와 안전도를 실제 현장상황에 맞추어 자동으로 도출하여 유사 제조 업종에 적용할 수 있는 시스템을 제시히였다. 특히, 사업장의 안전도(위험도)를 엑셀 등 수동으로 평가하던 종래의 평가방식에서 영상으로부터 취득된 유해·위험 요인별 위험성 수준을 자동으로 산정 평가하여 시스템에 의한 안전 확보와 안전도(위험도)를 계산함으로써 이에 따라 기업에서 적절한 활동 및 조치를 마련할 수 있도록 하였다. 안전도(위험도) 산출 및 평가 자동화를 위해 '하인리히의 법칙(Heinrich's law)'을 모델로 하였으며, 위험한 행동 패턴에 대해 5X4점 평가척도를 계산하였다. 이 시스템을 실증적용하기 위해 금속주물주조공장에 적용하였으며 매월 안전도(위험도) 계산에 추가되는 시간적 비용 및 노동력을 2명 절감할 수 있었다.
연구목적: 지진에 의한 산사태 위험도 평가를 통하여 지진발생 전에는 산사태 예방사업, 지진발생 후에는 피해지 예측 및 복구 우선순위 선정으로 지진유발 산사태 피해저감을 효율적·선제적으로 하기 위한 기초자료를 제공하고자 수행하였다. 연구방법: 국외 선행연구를 분석하여 평가 방법론 검토와 평가 인자를 도출하고 국내 산사태 위험지도 활용성을 검토하였다. 또한 지진동 감쇠식을 이용하여 포항지역의 단층대 및 진앙지 기준으로 지진에 의한 산사태 위험지도를 시범 구축하였다. 연구결과: 지진에 의한 산사태 위험도 평가 연구는 중국이 전체의 44%, 이탈리아 16%, 미국 15%, 일본 10%, 대만 8% 순으로 나타났다. 평가 방법론으로 통계적 모형이 59%로 가장 많았고, 물리적 모형이 23%로 나타났다. 통계적 모형에 많이 사용된 인자는 고도, 단층대와의 거리, 경사도, 사면방향, 모암, 지형곡률로 나타났다. 현재 국내의 산사태 위험지도는 지형·지질·임상이 반영되는데 이를 활용한 지진에 의한 산사태 위험도 평가는 합리적인 것으로 나타났다. 포항지역에 단층대 및 진앙지 기준으로 산사태 위험도를 평가한 결과 기존의 낮은 등급이 높은 등급으로 변화하는 등 지진의 영향이 고려되었다. 결론: 광역 단위의 지진유발 산사태 위험도 평가를 위해서는 산사태 위험지도를 활용하는 것이 효율적이다. 단층대 기준의 위험지도는 지진에 의한 산사태 피해방지를 위한 예방사방사업 대상지 선정에 활용하고, 진앙지 기준의 위험지도는 지진이 발생한 이후 산사태 피해 현황을 조사하거나 피해지 복구 등 피해방지 대책 우선순위 선정의 효율적 사후관리에 활용할 수 있다.
가뭄은 인간이 극복하기 힘든 자연재해로 사회, 경제, 환경등에 막대한 피해를 가져온다. 따라서, 이를 극복하기 위해 지속적인 가뭄 모니터링이 필요한데, 현재 가뭄의 모니터링은 대부분 기상학적 인자를 고려한 가뭄지수의 심도에 의해 이루어지고 있다. 본 연구는 이러한 가뭄모니터링 방법을 좀 더 현실적으로 개선시키고자 가뭄심도를 근거로 가뭄발생 빈도와 가뭄발생 시 취약인자의 선정을 통해 가뭄위험평가기법을 제안하였다. 이를 위해 가뭄의 위험정도를 정량화하고 가뭄발생으로 인해 발생 가능한 피해 요소들을 정량화하여 가뭄재해지수(Drought Hazard Index)와 가뭄취약성지수(Drought vulnerability Index)를 산정하고, 두 지수의 결합으로 가뭄위험지수(Drought Risk Index)를 산정하였다. 가뭄재해지수는 가뭄지수 EDI를 바탕으로 가뭄심도에 따른 발생확률을 근거로 산정하였으며, 가뭄취약성지수는 가뭄 발생 시 취약한 인자를 선정하여 이를 지수화 하였다. 가뭄위험평가의 적용을 위해 2001년의 경상도 지역의 가뭄을 평가하였다. 가뭄위험지수를 바탕으로 경상도 지역의 가뭄의 위험정도를 평가할 수 있는 가뭄위험지도를 작성한 결과 경상북도 지역이 경상남도 지역보다 가뭄발생빈도와 취약정도가 컸음을 확인할 수 있었으며, 경상도 내륙지방을 중심으로 가뭄의 위험이 높음을 확인할 수 있었다.
전 세계적으로 기후변화로 인한 국지성 집중호우 및 태풍으로 인한 피해가 지속적으로 발생하고 있으며, 그에 따른 2차 피해인 산사태 및 토석류 피해 또한 증가하고 있는 추세이다. 최근 국내의 산사태 및 토석류에 대한 선행연구는 지속적으로 수행되고 있으나, 산사태 및 토석류 위험성이 높은 구간, 즉, 발생기작을 판단할 수 있도록 지표화 해놓은 것이며, 현재 피해예측지도 및 피해 하류부의 시설물을 고려한 연구는 미비한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 강우-유출모형인 S-RAT모형 및 토석류 수치해석 프로그램 RAMMS 모형을 이용하여 산사태 및 토석류 피해를 극대화 시키는 인자인 토석유동심(H), 토석유속(V)을 이용하여 토석류피해예측지도를 작성하였으며, 피해 하류부의 시설물을 건물 유형별 시설물의 중요도로 구분하였다. 또한 작성된 피해예측지도 및 시설물 중요도를 중첩하여 위험성 지도를 제시하였다.
최근 국내에서는 산림지역 뿐만 아니라 대도시지역에서도 자연재해가 많이 발생하고 있으며, 이에 대한 국가적인 요구사항은 증가하고 있다. 특히 국도 비탈면 붕괴에 대하여 체계적으로 관리할 수 있는 사전 재해정보 시스템은 전무한 실정이다. 본 연구에서는 CSMS(Cut Slope Management System)에서 관리하는 강원도와 경상도 지역의 국도 비탈면 붕괴 정밀조사 보고서와 비탈면 기초조사를 토대로 비탈면 붕괴 유발 인자에 대한 빅데이터 분석을 실시하였다. 분석 결과를 바탕으로 붕괴 비탈면 위치와 기상정보를 반영하여 분류 기반 머신러닝 모형인 Adaboost를 통한 비탈면 붕괴 위험도 예측모형을 구축하였다. 또한 시각화 프로그램인 비탈면 붕괴 위험도 시각화 지도를 개발하여 기상여건 변화에 따른 비탈면 위험도 파악을 통한 선제적 재해재난 예방대책에 활용할 수 있음을 보여주고 있다.
본 연구는 MaxEnt 모형을 활용하여 가는털비름의 잠재서식지를 예측하고, 예측된 잠재서식지와 밭면적을 활용하여 가는털비름의 잡초로서의 부정적 영향에 대한 위험도 지수를 예측하기 위하여 수행되었다. 가는털비름의 분포 예측을 위하여 MaxEnt 모형을 구축하기 위하여 남한 전국의 254지점의 분포 자료와 6개의 생물 기후 인자를 활용하였다. 밭농업에 대한 두가지 방법의 위험도 평가를 수행하였고 격자 위험도 지수(raster risk index)는 $1km^2$ 격자별로 잠재 서식지 분포 확률과 밭면적의 비율을 서로 곱하여 나타냈다. 지역 위험도 지수(regional risk index)는 잠재 서식지 분포 확률의 평균과 전체 밭 면적 중 지방자치단체의 실제 밭면적의 비율을 곱하여 산출하였다. MaxEnt모형으로 예측된 가는털비름의 잠재서식지는 실제서식지와 유사하게 나타났으며 모델의 AUC 값 또한 0.711로 좋은 설명력을 지니는 것으로 분석되었다. 잠재서식지 비율이 가장 높게 나타난 지역은 광주광역시였고 격자 위험도 지수가 가장 높게 나타난 지역은 제주도였다. 지역 위험도 지수가 가장 높게 나타난 지역은 경상북도였다. 잠재 서식지 비율과 위험도 지수의 서로 다른 순위는 외래식물의 위험성을 예측할 때 잠재 서식지 비율만을 활용하여 외래식물의 위험성을 예측하는 것보다 외래식물이 부정적 영향을 주는 대상과 결합된 위험도 지수의 필요성을 제시한다. 또한 격자 위험도 지수, 지역 위험도 지수의 서로 다른 순위는 분석의 필요성에 따라서 다양한 평가 기법이 개발될 필요성을 보여준다.
본 연구에서는 국내 산사태 발생이력 자료을 기반으로 GIS 기법을 적용하여 산사태 위험도 분석을 수행하였다. 이를 위해 한국도로공사에서 조사한 3년 동안의 총 596개 산사태 발생이력 자료와 산사태 발생요인 정보(기상정보, 지형정보, 토질정보)를 기초로 산사태 발생과 발생요인 간의 통계적 분석을 수행하여 상관관계를 산출하였다. 그 후 산출된 상관관계 토대로 총 6개의 래스터 래이어에 대한 가중치 및 위험도 인덱스를 도출하고, 최종적으로는 가중치를 적용한 래스터 계산기법을 통해 산사태 위험지도를 작성하였다. 본 연구의 적용 결과 산사태 위험도 산출을 위해 GIS 기법을 적용할 경우, 산사태 위험지도 작성을 위한 다양한 발생요인의 통합과 분석을 보다 손쉽고, 효율적으로 수행할 수 있을 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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