• Title/Summary/Keyword: 재난대비훈련

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국가중요시설에 대한 북한의 드론테러 위협 분석을 통한 대응방안 연구 - 법적·제도적 개선을 중심으로 - (A Study on the Response Plan through the Analysis of North Korea's Drones Terrorism at Critical National Facilities - Focusing on Improvement of Laws and Systems - )

  • 하충수
    • 한국재난정보학회 논문집
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    • 제19권2호
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    • pp.395-410
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    • 2023
  • 연구목적: 본 논문은 이러한 국가중요시설에서의 드론테러 위협과 대응실태를 분석하여 문제점을 도출함으로써 안티드론시스템을 실효적으로 활용하기 위한 법·제도적인 발전방안을 제시하는 데에 연구의 목적으로 두었다. 연구방법: 연구방법은 질적연구방법으로서 기존 선행연구논문, 정책자료 등에서 다루지 못한 다양한 문제점들을 전문가 심층면담을 통해 분석하였다. 심층면담을 위한 연구참여자는 국내 안티드론 및 테러분야 전문가 16명을 선정하여 반구조화 인터뷰 12개 문항을 토대로 진행하였다. 면담내용은 연구참여자들의 사전 동의 하에 녹취를 하고 이를 다시 한글파일로 전사한 후, 코딩작업을 통해 문제점 및 개선방안을 도출하였다. 이러한 토대를 만들기 위해 해외에서 발생한 드론테러 사례를 바탕으로 그 위협과 유형을 분석하고, 국내 드론테러 발생 개연성을 평가하여 안티드론시스템 구축방안을 법·제도적 관점에서 살펴보았다. 연구결과:연구결과 현재 우리나라 국가중요시설 드론테러에 대해 효과적으로 대응하기 위해서 선행되어야 할 몇 가지 문제점에 대한 개선사항이 식별되었다. 첫째, 국가중요시설 및 드론테러에 관한 용어를 명확히 재정립하여 이들을 「통합방위법」 및 「테러방지법」등의 법률에 반영해야 한다. 둘째, 국가중요시설 방호개념을 현재의 지상위주의 방호에서 공중위협을 고려한 3차원적 방호개념으로 전환하고 안티드론시스템 구축에 관한 사항을 「통합방위법」에 구체화하여 반영해야 한다. 셋째, 「국가중요시설 상공에 대한 비행금지 특별법」을 제정하는 것이다. 이를 위해 비행금지 대상시설 지정을 확대하되, 비행금지 설정범위는 최소화하여 '드론산업발전'과 '국가중요시설 보호'라는 양 날개가 균형적으로 발전할 수 있도록 법률을 개정해야 한다. 넷째, 불법비행 대응체계 정립 및 관련제도 개선이다. 예컨대 일반적인 사항에 대해서는 통일된 매뉴얼을 갖추되, 각 시설별 특성에 맞게 맞춤형으로 차별화하고 이에 대한 전문인력 확충, 대응훈련 강화 등을 통해 통해 철저한 대비를 해야 하다. 결론:본 연구의 결과에 따라, 향후 국가중요시설에서의 드론테러 및 불법드론에 대한 대응능력을 갖추고 안티드론시스템을 실효적으로 활용할 수 있도록 법 및 제도적인 뒷받침과 정책발전의 방향성을 제시하는데 함의가 있다고 할 수 있겠다.

1시간 호우피해 규모 예측을 위한 AI 기반의 1ST-모형 개발 (Development of 1ST-Model for 1 hour-heavy rain damage scale prediction based on AI models)

  • 이준학;이하늘;강나래;황석환;김형수;김수전
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제56권5호
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    • pp.311-323
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    • 2023
  • 집중호우, 홍수 및 도시침수와 같은 재해를 저감시키기 위하여 자연 재난으로 인한 재해의 발생 여부를 사전에 파악하는 것은 중요하다. 현재 국내는 기상청에서 운영하고 있는 호우주의보 및 호우경보를 발령하고 있지만, 이는 전국에 일괄적인 기준으로 적용하고 있어 사전에 호우로 인한 피해를 명확하게 인지하지 못하고 있는 실정이다. 따라서, 일괄된 기준을 지역적 특성을 반영한 호우특보 기준으로 재설정하고 1시간 후에 강우로 발생할 수 있는 피해의 규모를 예측하고자 하였다. 연구 대상 지역으로는 호우피해가 가장 빈번하게 발생하였던 경기도 지역으로 선정하였고, 강우량 및 호우 피해액 자료를 활용하여 지역적 특성을 고려한 시간단위 재해 유발 강우를 설정하였다. 강우에 의한 호우피해 발생 여부를 예측하는 모형을 개발하기 위해 재해 유발 강우 및 강우 자료를 활용하였으며, 머신러닝 기법인 의사 결정 나무 모형과 랜덤 포레스트 모형을 활용하여 분석 및 비교하였다. 또한 1시간 후의 강우를 예측하기 위한 모형으로는 장단기 메모리, 심층 신경망 모형을 활용하여 분석 및 비교하였다. 최종적으로 예측 모형을 통해 예측된 강우를 훈련된 분류 모형에 적용하여 1시간 후 호우에 의한 규모별 피해 발생 여부를 예측하였고, 이를 1ST-모형이라고 정의하였다. 본 연구를 통해 개발된 1ST-모형을 활용하여 예방 및 대비 차원의 재난관리를 실시한다면 호우로 인한 피해를 저감하는데 기여 할 수 있을 것으로 판단된다.