소방방재청(2010)은 도시방재성능의 달성을 위하여 1시간, 2시간 및 3시간 강우지속기간을 갖는 목표강우량을 전국 지자체별로 제시한 바 있다. 본 연구는 제시된 목표강우량과 강우지속기간의 적정성을 판단 하고자, 대표적 도시유출 모형인 SWMM을 이용하여 4개 표본지구에 관하여 강우-유출 모의를 실시하고, 우수관거 및 유수지의 설계강우에 관한 임계지속기간을 분석하였다. 우수관거 지구에 관하여 강우지속기간 1시간인 경우와 임계지속기간의 경우에 해당되는 최대유출량을 비교하였다. 한편 저류지 및 펌프장 시설 경우에도 2시간 및 3시간 강우지속기간에 해당하는 최고수위와 임계지속기간의 최대수위를 비교하였으며, 이를 통하여 소방방재청에서 제시한 1시간, 2시간 및 3시간 강우지속기간 목표 강우량을 이용하여 도시방재성능을 평가하고 개선함에 있어서의 적용성을 보여 주었다. 또한 도시지역내 투수성면적 증대 및 분산식 저류시설의 효과를 분석하였다.
최근 기후변화로 인해 유역의 기상자료에 대한 반응이 달라지고 있어 강우-유출 모의에 대한 연구는 중요해지고 있다. 아울러 최근 기계학습 기법에 대한 높은 관심으로 이를 통한 강우-유출 모의 역시 활발하게 증가하고 있으나 기계학습 모형이 전통적으로 사용되어온 개념적 모형에 비해 활용성이 높은지는 아직 확실치 않다. 본 연구에서는 개념적 모형인 GR6J와 기계학습 모형인 Random Forest 성능을 한국 전역의 38개 계측 유역에 대해 계측 유역 예측기법과 미계측 유역 예측기법을 이용해 평가하였다. 먼저 계측 유역 적용기법 평가를 위해 각 모형을 관측 일 유량자료에 학습시키고 분리된 평가기간에 대한 모의성능을 비교하였다. 이후 미계측 유역 모의성능 평가를 위해 인접성 기반 지역화 방법을 Leave-One-Out Cross-Validation (LOOCV)을 이용해 평가하였다. 그 결과 계측 유역 평가에서는 Random Forest 기법이 GR6J 모형보다 일관되게 높은 성능을 보였다. 학습된 데이터를 출력 값으로 재생산하도록 구조화되어 있는 기계학습 기법이 개념적 이론을 통한 모형보다 높은 재현성을 갖기 때문으로 판단된다. 하지만 Random Forest 모형의 성능은 미계측 유역의 예측기법으로는 재현되지 않았고 GR6J 모형보다 성능이 더 낮은 것이 확인되었다. 본 연구는 기계학습 모형은 계측 유역의 유출예측에는 적용성이 높을 수 있으나 미계측 유역에 대한 적용가능성은 전통적인 개념적 모형보다 낮을 수 있음을 제시한다.
기업에서 보유하는 기밀 정보가 내부 직원에 의해 유출되는 사고가 빈번하게 발생하고 있다. 기업에서 데이터를 유출하려는 내부 직원을 탐지하기 위하여 보안 로그를 분석해주는 보안 관제 시스템을 사용하고 있으나, 보안 관제 시스템은 관리자가 지정하는 기준에 대해 보안 로그를 분석하기 때문에 새로운 유형의 데이터 유출 사고가 발생하였을 때 제대로 데이터 유출을 탐지할 수 없는 문제점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 내부 직원의 업무활동에서 발생하는 보안 로그 리스트에 연관 분석을 적용하여 새롭게 데이터 유출 탐지 시나리오를 작성하여 기존의 시스템이 가진 문제점을 해결할 수 있는 방법을 소개한다. 연관 분석을 활용하여 정의한 데이터 유출 탐지 시나리오를 활용한 결과, 결과적으로 데이터 유출 탐지 성능이 향상되었다.
도시 유역의 강우-유출 모의에는 지표 투수율 및 하수관거 영향 등 인위적 배수계통의 영향을 고려할 수 있는 도시유출모형이 널리 이용되고 있으며, 모형 검증을 통해 모의 성능을 평가한다. 도시유출모형의 검증은 일반적인 강우-유출 모형과 같이 강우사상별 유량의 관측시계열과 모의시계열의 목적함수가 최소가 되는 최적 매개변수를 탐색하는 과정이다. 도시유출모형의 검증에서 발생하는 문제점은 크게 다음과 같다. 첫째, 대규모 도시 유역의 복잡하고 다양한 하수관거에 대한 최적매개변수를 관거별로 구하는 것은 물리적으로 불가능하다. 따라서 동일 배수분구내 하수관거의 매개변수 값은 동일하다고 가정하거나, 모형 단순화 과정을 통해 매개변수의 물리적 범위 내에서 최적해를 탐색해야 하는 단순화에서 기인한 불확실성이 있다. 둘째, 다양한 매개변수들의 물리적 범위를 고려하기 위해서는 전역최적화기법이 유효하다. 그러나 전역최적화 종류, 목적함수, 모의횟수, 목표성능별 최적 매개변수 결과가 각각 다르므로 추정된 최적 매개변수의 범위에 대한 불확실성이 있다. 이에 본 연구에서는 Bayesian 모형과 EPA SWMM(Storm Water Management Model)을 연계하여 도시유출모형의 매개변수 불확실성을 정량적으로 분석할 수 있는 모형을 제안하고자 한다. 이를 위해 서울 우이천 유역을 대상으로 SWMM 모형을 구축하고, 절단 정규분포(truncated Gaussian distribution)를 사전분포(prior)로 가정하여 매개변수의 물리적 범위를 고려하였다. 최종적으로 결합확률분포로 계산된 각 매개변수간 사후분포를 통해 모의된 유출량의 불확실성을 정량적으로 분석하였다. 본 연구에서 제안된 모형은 대규모 도시 유역의 도시유출모형 구축 시 다양한 매개변수의 물리적 범위를 고려한 최적화와 동시에 내재된 불확실성을 정량적으로 분석할 수 있으므로, 침수예측 및 홍수예경보 등의 문제에서 상당한 신뢰성을 확보할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 선박간의 충돌이나, 항구시설과의 충돌 등으로 선체에 파공이 발생하여 선박내부에 저장되어 있던 해수 및 오염물질이 해양으로 유출되는 해양 재난상황에서 원격제어 방식으로 파공봉쇄장치가 선체 외벽에 부착 이동을 통해 파공부에 접근하여 파공을 봉쇄할 수 있는 장치를 개발하고 성능을 실험적으로 연구 하였다. 이러한 장치는 인력투입이 불가능한 상황에 신속한 초동 조치를 취할 수 있으며 인력으로 불가능한 압력으로 유출되는 상황에서도 봉쇄가 가능한 장치로 개발하였다. 본 연구를 통해 파공부를 직접적으로 봉쇄하는 장치인 봉쇄 패드의 성능시험의 결과 직경 150mm 파공에서 유출압 0.1~0.75bar의 상황에서 안정적인 봉쇄성능을 실험적으로 검증하였다. 또한 봉쇄패드가 결합된 통합방재로봇인 외부 투입형 선박파공 봉쇄 장치를 원격제어하여 0.1 bar의 압력에서 봉쇄 성능 시험을 성공하였다.
도심지의 잦은 홍수피해를 해결하기 위한 대책으로 저영향개발기법은 지속적으로 연구중에 있다. LID는 도시화의 영향으로 부터 물순환을 회복하기 위해 강우유출 지점에서 침투 및 저류를 기반으로 개발이전의 물순환 상태로 회복하기 위해 도입된 기술이다. 그 중 식생저류지는 LID 요소중 하나로 우수유출수의 침투 및 저류를 통해 유출량을 감소하고, 비점오염원 저감 효과를 가지고 있다. 식생저류지의 연구는 지속적으로 수행되었으나 소유역 규모에서의 정량적 성능연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 정량적 수문해석을 할 수 있는 K-LIDM (Korea-Low Impact Development Model)을 활용하여 식생저류지 유역 구축을 통해 유출량 저감성능 분석을 수행하였다. 연구결과는 추후에 유역특성, 식생유형 및 토양상태 등 여러가지 변수들을 포함한 연구수행시 참고자료로 활용될 수 있을것으로 사료된다.
최근 데이터 기술의 발달에 따라, 기업에서는 중요 데이터를 서버와 같은 데이터 저장 장치에 보관하고 있다. 하지만 기업 내부 직원에 의해 기업의 기밀 데이터가 유출될 수 있는 위험성이 있기 때문에, 내부 직원에 의한 데이터 유출을 탐지 및 방지해야 할 필요성이 있다. 따라서 본 논문에서는 각 보안 솔루션에서 수집한 보안 로그를 데이터 유출 시나리오를 바탕으로 시계열 그래프로 작성하여, 이미지 인식에 뛰어난 성능을 보이는 합성곱 신경망을 통해 데이터 유출을 탐지하는 시스템을 제안한다. 실험 결과 유출된 데이터의 크기에 상관없이 95% 이상의 정확도를 보였으며, 복합적인 행동을 통해 데이터 유출을 시도한 경우에도 97% 이상의 정확도를 보였다.
요오드나 세순 같은 핵종들은 고용해도 핵 종들로서 사용 후 핵연료 내 피복관 이나 연료 결정 경계면에 위치하고 있다가 고준위 방사성폐기물 처분 후 지하수가 용기를 부식시키고 용기 내부로 침투하면 고용해도를 가지고 유출된 후 공학적, 천연 방벽을 통해 최종적으로 유출되게 된다. 본 연구에서는 한국원자력연구소에서 개발한 MASCOT-K글 이용하여 고용해도 핵 종들이 조화 유출과 고용해도 유출할 경우 유출 량을 평가 분석해 보았다. 평가 결과 요오드와 같은 고용해도 핵 종인 경우 전체 핵 종 재고량의 최대 10%만이 고용해도 유출을 하지만 그 영향은 조차 유출에 비해 훨씬 중요한 것으로 판명되었다. 이러한 결과를 바탕으로 현재 국내 고 준위 처분 환경에서 보수적인 시나리오로 주목받고 있는 우물 굴착 시나리오를 대상으로 우물까지의 거리 등 입력 자료의 불확실성을 평가해 보았다. 36,000 톤의 사용 후 핵연료를 처분 대상으로 했을 때 성능 평가 결과는 현재 처분 개념이 안전함을 입증한다.
본 연구에서는 강우의 시 공간적 분포의 불규칙한 변동성을 고려한 강우-유출예측모형을 위해 인공신경망(Artificial Neural Networks: ANNs)의 기법의 일종인 자기조직화(Self Organizing Map: SOM) 이론과 역전파 학습 알고리즘(Back Propagation Algorithm: BPA) 이론을 복합적으로 이용하였다. 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 저 갈수기의 유출량에 대한 과대평가, 홍수기의 유출량에 대한 과소평가, 예측값이 연속적으로 선행 유출량을 나타내는 Persistence 현상을 해결하기 위하여 패턴분류 성능을 지닌 SOM 이론을 예측모형의 전처리 과정으로 이용하였다. 먼저, 본 연구에서 제안한 방법은 SOM에 의해 강우-유출 관계를 분류하고, SOM에 의한 분류에 따라 각각의 모형을 구성한다. 개별적으로 구축된 모형은 유출량의 예측을 위해 각각의 양상에 따라 분류된 자료를 이용한다. 결과적으로 본 연구에서 제안한 방법은 과거의 인공신경망의 일반적인 적용에 의한 결과보다 더 나은 예측능력을 보여주었으며, 더불어 유출량의 과소 및 과대추정과 Persistence 현상과 같은 문제점이 나타나지 않았다. 또한 강우량 및 유출량의 범위에 제한을 받지 않는 강우-유출예측 모형의 개발 및 홍수기로부터 갈수기까지의 보다 넓은 범위의 유출량의 예측에 기여할 것으로 기대된다.
자연재해대책법은 각 지방자치단체의 장이 매 5년마다 우수유출저감대책을 수립하도록 정하고 있다. 이에, 행정안전부는 2018년 '지방자치단체 우수유출저감대책 세부수립기준'을 고시하여 우수유출저감대책 수립에 필요한 세부사항을 정하고 있다. 최근에는 자연재해대책법의 개정, 제도 변화, 수립기준 고시 이후의 여건 변화 등으로 인하여 새로운 수립지침의 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 연구에서는 우수유출저감시설 세부 수립기준의 항목을 검토하고 최근의 상황을 반영하여 우수유출저감대책의 효율적 운영을 위한 개정안을 제시하였다. 주요 개정 내용으로는 우수유출저감대책의 목표를 목표홍수량의 안전한 통수로 변경하고, 자연재해대책법 개정사항을 반영하여 유하시설을 우수유출저감대책의 범위에 포함하였다. 우수유출저감대책 수립 제도의 목적 변화를 반영하여 침투시설의 의무 배분량을 삭제하고, 목표연도 홍수량 개념을 삭제하였다. 또한, 대상 강우량을 50년 빈도 강우량, 방재성능목표강우량, 기왕최대강우량을 고려하여 설정하도록 하였다. 본 연구의 결과가 지자체의 우수유출저감대책 수립 및 효율적 운영에 도움이 되기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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