승선 인원이 많은 실습선은 화재가 발생하는 경우 대형 인명피해로 확장될 수 있으며 이에 따라 선원법 및 Safety Life At Sea(SOLAS)에서는 퇴선 훈련에 대한 중요성을 강조해 왔다. 따라서 본 연구에서는 승선 인원이 많은 국립목포해양대학교의 세계로호를 대상선박으로 선정하여 preliminary hazard analysis(PHA) 정성적 위험성 평가 기법을 통해 각 deck의 화재 사고 위험빈도와 심각성에 대하여 예측하였다. 또한 위험성이 높은 구역에서의 화재를 가정 한 뒤, 그 위험성을 정량적으로 예측하기 위하여 대피 시간 및 인구 밀도에 대한 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과, 총 대피시간이 인구 분포가 한 구역에 집중되어 있던 식사 시간을 가정한 시나리오에서 501초로 가장 길게 예측되었으며 시나리오에 따라 일부 deck에서 1.4pers/m2 이상의 상대적으로 높은 인구밀도를 나타내며 대피 인원이 정체되는 현상을 보였다. 본 연구 결과는 다양한 피난 시나리오에 따른 대피시간 및 인구밀도를 정량화하여 실습선의 상황에 맞는 훈련 시나리오를 개발하기 위한 기초자료로서 사용될 것으로 보이며 추후 수학적 모델과 실험값의 비교를 통하여 연구를 확장할 수 있을 것으로 예상된다.
사면재해는 강우기에 반복적으로 발생하는 지질재해의 하나로 우리나라의 경우 연평균 약 23명 정토의 인명피해가 사면재해로 인해 발생하고 있으며, 이는 자연재해로 인한 인명피해 중 약 25% 정도를 차지하는 수치이다. 그러나, 이러한 사면재해는 다양하고 복합한 지질 및 지형 특성과 갉은 공간적인 특성과 집중호우와 같은 기후특성에 의해 좌우되므로 사면재해 예측이나 위험성에 대한 정량적인 산정을 무척 어려운 실정이다. 따라서, GIS를 이용한 위험성분석이나 확률을 이용한 다양한 기법이 활용되고 있다. 특히, GIS를 이용한 기법은 광역적인 지역에 대하여 방대한 양의 자료를 효율적으로 처리 및 분석을 수행함으로서 사면재해 관련 연구에 폭 넓게 활용되고 있다 본 연구에서 사용된 무한사면해석기법은 사면재해의 발생여부와 관련요인간의 연관성에 대한 단순한 통계적인 분석에 의한 기존 기법의 한계점을 보완하고 사면재해발생과 관련된 역학적인 검토를 수행하기 위하여 제안되었다. 본 연구 결과에 의하면 사면재해가 발생했던 지점과의 비교를 농하여 지반이 완전히 포화된 경우, 즉 m=1인 경우 무한사면모델에서 불안정하다고 해석된 지역에서 전체 사면재해의 87.5%가 발생하였음을 보여주고 있어 사면재해에 대한 해석기법으로서의 착용가능성을 보여주고 있다.
일반적으로 VTSO(Vessel Traffic Service Operator)는 양 선박의 충돌위험 정도를 판단할 때, 선박들의 침로와 속력, DCPA(Distance to CPA)와 TCPA(Time to CPA) 그리고 양 선박의 조우 상황 등을 종합적으로 고려한다. 이에 본 연구에서는 VTS(Vessel Traffic Service) 관점에서의 선박충돌위험을 예측하는 방법으로 위험지수(Risk Index, RI)를 선박 조우 상황에 따른 위험, 선박 간 근접거리에 따른 위험 그리고 접근시간에 따른 위험으로 나누어 구하고, VTSO의 위험 태도를 반영한 충돌 위험도를 제안하였다. 위험지표의 각 계수와 위험 태도는 VTSO 설문을 실시하여 구하였고, 제안한 위험도의 타당성 검증을 위하여 부산항의 실제 사고 사례에 ES(Environmental Stress) 모델의 교통 환경 스트레스치($ES_S$)을 함께 적용하여 유효성을 확인하였다.
본 연구는 지하대공간의 화재 하중 및 성상을 예측하기 위하여 주요가연물조사를 실시하였다. 조사한 결과 대형서점의 가연물의 종류, 크기, 재질과 지하주차장의 가연물의 종류, 주차대수를 도출할 수 있었다. 이에 대하여 지하공간내 발열량이 높은 곳과 위험성이 높을 것으로 판단되는 곳을 선정하여 가연물조사를 통해 유형을 분석하고, 이에 대한 표준 모델을 모듈화를 제안하여 지하대공간의 화재성상예측을 위한 기초자료로 제시한다.
본 연구는 가을철 산불조심기간 중 영동지방 활엽수림에 대하여 임분별로 강우 후 익일부터 6일간 임내의 지표연료를 직경별 0.6cm 이하, 0.6~3.0cm, 3.0~6.0cm, 6.0cm 이상에 대한 연료습도 변화를 실측하는 한편, 기상인자를 고려한 통계분석을 실시하여 경과일수별 연료습도추정 예측식을 개발하였다. 결정계수인 $R^2$ 값은 0.75~0.90의 적합성을 나타내었으며, 향후 강우 후 기상자료를 이용하여 임내 연료습도를 예측하여 산불위험예보로 활용하는데 매우 유용한 자료로 이용할 수 있을 것으로 판단된다.
전 지구적 급격한 기후변화로 인해 수문기상인자들의 비선형적 변동성이 발생함과 동시에 가뭄, 홍수와 같은 수재해의 발생빈도 및 강도가 증가하고 있는 추세이다. 이에 따라, 세계의 유수기관 (NASA, ESA 등)에서는 대기모형과 해양 모형의 결합 및 수치해석적 접근법을 활용하여 계절내-계절 (Subseasonal to seasonal; S2S) 예측치를 생산하여 제공하고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 European Centre for Medium-Range Weather Forecast (ECMWF)에서 산정되는 수문기상인자 (강수량, 증발산량 및 유출량)에 대한 정확도를 평가하고자 한다. 연구지역으로는 다양한 기후대 및 토지 피복으로 구성되어 있으며, El-Nino-Southern Oscillation (ENSO), Indian Ocean Diapole (IOD)와 같은 기후 현상이 빈번히 발생하는 호주지역을 대상으로 연구를 수행하였다. ECMWF S2S 자료에 대한 통계적 검증은 1) 지점 기반 관측치와 더불어 2) 물수지 모델 기반 수문 추정치 (The Australian Water Resources Assessment Landscape Model; AWRA-L)와 비교하였다. 연구 결과 S2S 강우 및 증발산량 산정치의 경우 비교적 짧은 예측기간(약 2주)에서 상대적으로 높은 상관관계 (R=0.5~0.6)와 낮은 편차 (강수량 = 0.10 mm/day, 증발산량 = 0.21 mm/day)를 나타내었다. 유출량의 경우, 강우 및 증발산량에 비해 상대적으로 낮은 정확도를 나타내었으며, 예측 기간이 길어짐에 따라 불확실성이 상당히 높아지는 것으로 확인되었다. 이는, S2S 계산과정에서 강우 및 증발산량 뿐만아니라 지표 유출로 도달하기 전까지의 수문기상인자들의 불확실성이 모두 모여 유출량의 불확실성이 높아진 것으로 확인할 수 있었다. 계절적 검증에서는, 강우 및 증발산량 모두 여름철에 높은 상관관계를 나타내었지만 불확실성은 상대적으로 큰 값을 나타내었다. 자세한 분석을 위해, 공간적인 불확실성을 분석해본 결과 ECMWF S2S가 매우 습윤하거나 건조한 지역에서 수문기상인자를 예측하는데 있어 한계성이 나타난 것을 확인하였다. 본 연구를 토대로, 추후 S2S 예측치에 대한 보정과 더불어 미래의 수재해 발생 위험도에 대한 정보를 획득하는데 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 신선편이 식품에서 오염 가능성이 있는 병원성 식중독 균 E. coli O157:H7에 대해 파프리카에서 성장 예측 모델을 적용하고, 본 연구에서 개발된 성장 예측 모델을 내부 검증하였다. 이를 비교하여 신선편이 식품을 안전하게 관리하기 위한 적절한 모델을 제시하고자 하였다. 파프리카에 E. coli O157:H7접종하여 온도에 따라 12, 24, 30, $36^{\circ}C$에 보관하여 성장을 측정하였다. Gompertz 식을 이용하여 온도에 따른 성장곡선을 그리고 LT와 SGR을 산출하였다. 산출된 LT와 SGR은 각각 Davey model와 squareroot model를 이용하여 2차 모델을 개발하였다. 개발된 2차 모델에 대하여 LT와 SGR model의 $R^2$값은 각각 0.999, 0.994로 1에 근접하는 높은 적합성을 보였다. 또한 내부 검정 결과 LT와 SGR model의 Bf 값은 각각 1.01, 0.89, LT model은 안전하게 SGR model 위험하게 예측되었다. 파프리카의 LT와 SGR의 상대적인 오차 값은 모두 허용 가능한 오차 범위에 포함 되었다. 따라서 개발된 모델을 이용하여 온도에 따른 E. coli O157:H7성장을 추정할 수 있으며, 이를 위해평가 자료로 활용할 수 있을 것으로 보인다.
화석연료의 고갈과 대기오염 문제의 부담을 덜어줄 수 있는 신에너지 및 재생에너지에 대한 관심이 증가하면서 현재 사용 중인 LPG 및 LNG 가스의 대체 (혼합)연료로, DME (dimethyl ether)와 수소를 혼합 (HCNG)하여 사용하는 방안이 추진되고 있다. 이와 같은 에너지원은 인화성 가스 폭발의 위험을 가지고 있기 때문에, 본 연구에서는 기존의 시설에서 이 혼합연료를 사용할 경우에 대비한 안전관리의 일환으로, 3가지 폭발피해 예측방법 (TNT 당량모델, PHAST 및 CFD기반의 FLACS)을 이용하여 정량적 위험성 평가를 실시하였다. 그리고 각 폭발모델에 의해 산출된 사고결과인 과압의 차이를 비교하였고, 폭발모델의 사용방안을 제시하였다. 그 결과, 기존의 2가지 충전소에서 신에너지 혼합연료를 사용할 경우에는 폭발에 의한 추가 피해는 없을 것으로 예상되었다.
하천 유량이 증가된 상태에서 집중호우의 발생은 유량과 강우량 모두 하천변 홍수피해에 영향을 미치게 된다. 또한, 하천변 사회·경제적 영향 수준에 따라 피해정도에 차이를 보이게 되며, 특히, 인구 및 자산 밀집도가 높은 경우 홍수대응에 필요한 충분한 예보 선행시간의 확보가 요구된다. 본 연구에서는 홍수대응에 필요한 시간적 여유의 확보를 통한 피해저감 효과를 증대하기 위해 앙상블 강우유출모델링을 활용한 홍수위험매트릭스를 구축하고, 그 적용성을 판단하고자 한다. 홍수위험매트릭스는 홍수피해 자료를 활용한 홍수피해 영향수준(X축)을 구성하고, 기상청 LENS 강우자료를 이용한 앙상블 강우유출모델링의 결과로 위험 홍수량의 발생 가능성을 예측(Y축)하여 확률예보에 기반한 예측이 가능하다. 이를 위해 과거 홍수피해 자료 및 정량적 홍수피해 평가방법을 이용한 홍수피해 영향수준 결정 방법을 제시하였다. 낙동강권역의 태화강유역 및 형산강유역의 홍수특보지점에 대하여 기존 홍수특보 자료 그리고 피해 발생 상황과 비교하였다. 그 결과 최대 3일전부터 홍수위험 발생시간 및 정도에 대한 예측이 가능한 것으로 분석되었다. 따라서 홍수대응에 필요한 예보 선행시간 확보를 통한 피해저감 활동에 도움이 되리라 판단된다.
임상을 거친 약물이 시중에 유통되지 못하는 요인 중 하나는 안전성이다. 약물 부작용으로 인해 발생하는 안전성 문제의 주된 원인인 신경독성의 경우, 사전에 약물이나 화합물에 대한 위험 평가가 필요하다. 현재 약물의 안전성 검사를 위한 실험들은 동물 실험을 기반으로 하고 있으며, 이는 시간과 비용이 많이 든다는 단점을 갖는다. 따라서 위 문제를 해결하기 위해 in silico 실험을 통한 신경독성 예측모델을 제안하고자 한다. 본 연구에서는 의학 언어 시스템 (Unified Medical Language System)을 이용해 신경독성의 범주를 확대하고, 통합 데이터베이스를 기반으로 다양한 관련 화합물 데이터를 얻었다. 얻은 화합물들의 SMILES (Simplified Molecular Input Line Entry System)를 fingerprint로 변환시키고 이를 사용한 기계학습 기반의 모델을 만들었다. 모델은 최종적으로 신경독성의 유무를 예측한다. 해당 연구에서 제안된 실험은 in vivo 실험에 소요되는 시간 및 비용을 줄일 수 있다. 더 나아가 신약 개발 연구 기간을 단축하고 개발 중지 등의 부담을 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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