본 연구에서는 농촌지역에 목구조로 형성된 건축유산의 소방안전대책이 갖는 문제점 파악하고, 개선책을 제시하고자 한다. 문제점 도출을 위하여 연구대상으로 당진지역에 현존하는 목구조로 형성된 천주교 공소의 건물 구조, 주변 환경 등 문화유산의 특수성을 파악하고, 천주교 공소에서 발생 가능한 화재와 안전 요소에 대하여 분석하였다. 그 결과 목구조 공소가 갖는 역사성과 장소성, 지역의 정체성을 갖는 중요한 문화유산 임에도, 화재 등 안전에 대한 취약성 및 소방 활동을 위한 화재 인지 및 초기 화재 대응에 어려움 등 방재시스템의 문제가 나타났다. 따라서 좀 더 강화된 방화 등에 방재 체제가 필요하며, 목구조 공소의 특성에 적합한 소방 시설을 설치하고 방화활동에 주체를 확보하여 건축유산인 공소의 방재체계를 개선해야 할 필요성이 도출되었으며, 또한 공소는 대부분 농촌지역에 위치하고 있어 산불과 같은 자연재난에서 목구조 공소 방재 활동을 강화하고 화재 시 대응방안과 마련이 시급한 것으로 나타났다.
원자력발전소의 중대사고 발생 시 신속하고 정확하게 사고 상황을 파악해야 하며, 이러한 사고진단 정보를 획득했을 때 적절한 사고관리 및 대응을 수행할 수 있다. 본 연구에서는 국가원자력 재난관리 시스템인 AtomCARE (Computerized technical Advisory system for a Radiological Emergency)로 전송되는 주요 발전소 정보로부터 중대사고 상황을 진단하는데 있어 딥러닝 기술의 접목을 고려하였다. 이를 위하여 주요 시나리오를 선정하고 사고 진행에 따른 상세 시나리오에 대하여 중대사고 해석 코드인 MAAP5 다량 계산을 통한 학습 DB를 구축하였다. 그리고 이 DB의 학습을 통하여 주요 발전소 정보로부터 중대사고 상세 시나리오를 분류할 수 있는, 즉 중대사고 상황을 진단할 수 있는 기술을 개발하였다. 또한 블라인드 테스트와 주성분분석을 통한 검증을 수행하였다. 본 연구에서 개발한 기술은 향후 전체 중대사고 시나리오로 확장 및 적용 가능할 것으로 판단되며 신속하고 정확한 사고진단의 기반기술로 활용 가치가 높을 것으로 기대된다.
국토지반정보 포털시스템이 구축된 지반정보는 최근 설계, 시공, 지하안전관리, 재해재난 평가 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 전국적으로 기 구축된 약 30여만공의 지반정보는 누락되거나 잘못된 정보를 다수 포함하고 있어 데이터 활용시 신뢰도를 확보하기가 어렵다. 따라서 분석 데이터의 신뢰도를 확보하기 위해서는 지반정보를 활용하기 전 단계에서 지반정보의 정제(품질관리)가 반드시 필요하다. 본 연구에서는 딥러닝 기법 중 하나인 인공신경망 기법을 활용하여 지반정보를 자동으로 품질관리 하는 방안에 대하여 제안하였다. 특히, 가장 일반적으로 사용되는 정보인 표준관입시험 결과와 지층정보를 이용하여 지반정보의 이상치를 탐지하였다. 서울시 지반정보 데이터를 이용하여 분석하였으며, 검증데이터에 대한 오분류 비율은 5.4%로 확인되었다. 신경망 모델에서 이상치 분류된 데이터만을 추후에 검사함으로써 효율적으로 이상치를 탐지할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 산사태 발생시 붕괴토사량을 산정하기 위하여 산사태 발생면적과 붕괴토사량의 상관관계를 활용하고, 붕괴토사량의 총 이동거리를 예측하기 위하여 붕괴토사량과 붕괴사면의 높이 및 붕괴토사의 도달거리를 활용하였다. 그리고 토석류의 이동경로를 예측하기 위하여 붕괴토사량의 유동 및 퇴적특성을 경사도의 인자로 단순화시킨 랜텀워크 모델을 적용하였다. 산사태 발생지점에서 이동경로 및 피해범위를 산정하기 위하여 토석류 이동 확률계산을 몬테카를로 시뮬레이션을 통하여 10,000회 반복적으로 수행하였다. 이때 계산된 다양한 랜텀워크의 궤적을 피해영역으로 제시하였다. 제안된 랜텀워크 모델을 이용한 산사태 피해범위 산정기법의 정확도를 확인하기 위하여 지리산 천왕봉 일대에서 발생된 산사태 발생이력을 적용하였다. 제안된 모델의 적용성을 검토한 결과 비교적 정확하게 피해범위를 산정하는 것으로 나타났으며, 10 m × 10 m 크기의 셀을 활용하는 것이 실제 피해범위에 대한 정확한 재현이 가능한 것으로 확인되었다.
최근 특정 지역에 짧은 시간동안 많은 강우가 내리는 국지성 집중호우가 빈번히 발생하고 있으나, 이에 대한 예측과 대비에도 불구하고 피해는 지속적으로 증가하고 있다. 지속적인 강우량 증가 추이로 시간최대 및 일최대 강우량 관측기록이 해마다 갱신되고, 도시, 하천 및 주요 홍수방어 시설의 설계용량을 초과하는 피해가 발생하고 있다. 다수의 인구가 거주하고 대규모 기반시설이 집중된 도시지역에서 발생하는 집중호우는 심각한 인명 및 재산피해로 이어질 수 있다. 따라서, 부처별 재난의 저감대책은 정량적인 피해규모의 피해금액 예측보다는 설계 빈도에 대한 규모의 크기로 대책을 마련하고 있다. 국내에서는 풍수해 피해를 저감시키기 위해 개발에 따르는 재해영향요인을 개발 사업 시행 이전에 예측·분석하고 적절한 저감대책안을 수립·시행하고 있으나 설계빈도에 대한 규모일 뿐 정량적인 저감대책으로 예방되는 피해금액은 알 수 없다. 본 연구에서는 재해연보를 기반으로 호우재해(호우, 태풍)에 대한 시군구-재해기간의 피해데이터를 1999년부터 2019년까지 총 20년의 빅데이터와 전국 68개 강우관측소를 대상으로 총 20년(1999년 ~ 2019년)의 강우자료를 구축하였다. 머신러닝의 학습별 알고리즘을 조사하여 호우재해 피해데이터의 적용성이 높고 다양한 분야에 적용이 가능한 Neural networks의 분석기술인 ANN기법을 선정하였다 피해데이터의 재해발생기간별 총강우량, 일최대강우량, 총피해금액에 대하여 1999년 ~ 2018년을 학습하고 2019년에 대하여 강우특성과 피해특성의 분석하였다. 분석결과 Neural Networks의 지도학습은 총 6,902개 중 2019년을 제외한 6,414개를 학습하였으며 분석 타깃은 호우재해의 피해규모를 분석할 수 있는 총강우량, 일최대강우량, 총피해금액에 대하여 은닉노드 5개씩 2계층에 대하여 분석하였다.
유량은 도섭법, 보트법, 횡측선법, 교량법 및 부자법 등 다양한 방법으로 측정되는데, 이들 측정방법 모두 많은 수의 관측자를 필요로 한다. 이들은 하천에 직접 들어가서 측정하거나, 인공구조물인 교량과 재방에서 측정되는데, 도섭법, 보트법, 횡측선법이 전자이며, 고수위 및 고유속으로 하천에 들어가지 못하는 경우에는 교량법 및 부자법을 사용하여 유량을 측정한다. 최근 지구 온난화로 따른 이상 기후가 빈번히 발생하고 있으며, 이로 인한 많은 피해가 발생하고 있어, 하천 수위, 유속 모니터링에 대한 중요성이 더 커지고 있다. 2022년 1월부터 시행 중인 「중대재해처벌법」으로 집중호우 및 일몰 이후에는 안전상의 문제로 유량측정이 어려운 상황으로 필요한 시기에 유량 데이터를 확보에 제약이 있다. 이에 관측자 없이도 유량을 측정할 수 있는 방법을 이용하여 중대 재해의 위험성을 해소하고자 하였다. 유량측정 방법으로 설치 회수가 용이한 비접촉 방식에서 영상표면유속측정 방식과 레이더(전자파)표면 유속측정 방식 중, 집중호우 및 태풍 발생 중 가시성이 확보되지 않아도 측정이 가능한 레이더(전자파) 표면유속계를 이용한 다측점 유량측정 방법을 개발하였다. 비접촉 다측점 유량측정시스템 Master 1대에 8대의 Slave를 연결할 수 있어 총 9개의 측선을 측정할 수 있게 개발하였다. 특히, 하천 및 수로 등의 표면 유속을 비접촉으로 측정하고 하천 단면을 이용하여 유량측정이 가능한 장비로 별도의 수중 및 수상 주조물 작업이 필요 없고 장비의 손상 및 유실 가능성이 거의 없고 역류 상태에서도 측정이 가능하다. 유속은 24GHz의 레이더 주파수를 송수신하여 도플러 변이를 이용하여 측정하였고, 수위는 80GHz의 레이더 주파수를 사용하여 왕복 시간을 거리로 환산하여 측정하였다. 유량은 각각의 유속계에 단면을 입력해 놓으면 유속분포법, 중간단면적법 및 지표유속법을 적용하여, 각각의 측선에 대한유량과 총 유량을 산출하였다. 그 결과, 기존 방식 대비 상당한 개선 효과를 확인하였고, 향후 환경부 등 중앙부처의 수문조사 사업에서 그 역할이 기대된다.
홍수위험지도는 홍수발생시 예방되는 침수범위와 침수깊이를 나타내는 지도로 2009년 영산강수계(237.53 km), 2016년에 섬진강수계(251.06 km) 국가하천의 홍수위험지도가 제작되었고, 2021년 영산·섬진강권역 지방하천(4521.31 km) 홍수위험지도가 제작됨으로써 영산·섬진강권역 홍수위험지도 제작이 모두 완료되었다. 홍수위험지도 제작은 GIS 범람해석, 1차원 및 2차원 수치모형으로 구분할 수 있따. GIS 범람해석은 제내지의 지형 수치표고모델(DEM) 등을 활용하여 지형자료를 구축하고, 측점별 홍수위를 이용한 홍수위 DEM을 작성한 후 각 DEM의 고도차를 계산하여 홍수범람구역을 도시하는 방법이다. 도심지 또는 주거지를 관류하는 하천에 대해서는 제방의 편안 파제를 가정하여 FLUMEN모형을 이용한 2차원 범람분석 또는 HEC-RAS모형을 이용한 1차원 범람분석 방법 적용한다. 위와 같은 분석 방법으로 도출된 침수 결과는 제방 월류 및 제방 유실 등의 극한 상황을 가정한 것으로, 2020년 섬진강 대홍수 홍수피해 침수구역과 홍수위험지도의 침수구역의 겨의 일치하는 것으로 나타났다. 즉 하천홍수로 발생할 수 있는 피해의 규모를 예측할 수 있으며, 이러한 예측정보는 방재계획 수립 및 홍수대응에 활용도가 높을 것이다. 홍수위험지도는 홍수위험지도정보시스템(www.floodmap.go.kr)에서 누구나 확인이 가능하며, 지자체 방재담당자는 회원가입을 통해 홍수위험지도 전산파일 및 보고서 등을 받을 수 있다. 방재담당자는 홍수위험지도의 침수구역을 바탕으로 대피계획을 수립하고, 집중호우로 인한 하천수위 상승 시 홍수위험지도의 침수구역을 중심으로 방재활동을 하여 인명피해를 최소화할 수 있을 것이다.
폭염과 도시열섬현상은 기후변화가 진행됨에 따라 피해가 더욱 커지고 있으며, 2050년까지 폭염 발생빈도는 2~6배가 증가될 것으로 예측된다. 특히, 폭염기간동안 건설공사현장에서의 근로자가 느끼는 더위체감지수는 매우 높으며, 도시열섬현상까지 고려하게 되면 체감지수는 더욱 높아진다. 열에 취약한 건설현장 환경과 건설근로자의 상황은 나아지지 않고 있으며, 피해를 줄이기 위해서는 효과적인 대응이 필요한 시점이다. 본 연구에서는 인공위성영상 이미지와 Land Surface Temperature (LST)와 Long Short Term Memory (LSTM) 딥러닝 모델 기법을 적용하여 33℃ 이상 온도가 되는 지역을 분석하고, 폭염에 취약한 건설공사현장을 식별하여 폭염 및 도시열섬현상의 복합적인 피해를 가중시킬 수 있는 가장 취약한 지역을 예측하여 도출하였다. 예측 결과를 통해 건설근로자의 안전을 보장하고, 건설현장 경보시스템의 기반이 될 수 있기를 기대한다.
최근 쓰나미와 해일 등 이상기후에 의한 해수면 상승 등으로 인한 해안지역의 침수가 빈번해지고 있다. 태풍 매미의 경우, 피해규모는 인명피해 130명, 이재민 4089세대 10975명, 재산피해 4조 7810억원이며 침수피해는 규모는 주택 21,015동과 농경지 37,986ha으로 나타났다. 특히 이 태풍은 경남 사천시 부근 해안에 상륙할 때의 중심기압은 950hPa로 중심부근 최대풍속 40m/s 이었으며 풍속 15 m/s 이상으로로, 태풍의 강도는 [강], 크기는 [중형]이었음에도 그 피해는 과거에 비해 크게 나타났다. 내륙과는 달리 해일 등의 피해로 인한 해안지역의 침수피해 저감기법은 월파방지 파라펫 설치 또는 침수예상 지역의 지반고를 높이는 이외에는 확실한 대책이 없는 것이 특징이라 하겠다. 따라서 해안지역 침수예방은 월파방지 파라펫과 함께 인명피해 최소화를 위해서는 충분한 선행시간을 통한 대피안내와 가장 효율적인 대피경로를 제공하는 것이 최선이라 할 수 있다. 본 연구에서는 경남 창원지역의 해수면 상승으로 인한 해안지역 침수를 모의할 수 있는 2차원 부정류 프로그램을 개발하고 매미 당시 창원지역의 침수피해 결과와 비교하여 프로그램 모의 결과를 검증하였다. 해안을 따라 다양한 높이의 월파방지 파라펫을 모의하여 시간대별 대상지역의 침수규모를 시간대별로 예측하였다. 모의결과 월파방지 파라펫 규모 별 침수규모와 이에 따른 경제적 피해규모를 산정하였으며 경제성 원칙에 따른 최적의 파라펫 규모를 제시하였다. 또한 이때 시간대별 침수범위 예측 결과를 바탕으로 시간대별 등침수선을 제시하고 일정 시간대별 등침수선을 모의결과를 이용하여 산정하였다. 도로 경사와 대피자의 연령 등을 고려한 대피소요 시간을 산정하여 침수 소요 시간과 비교하여 대피가 가능한 대피경로를 제시하는 알고리즘을 제안하였다. 본 연구결과는 기존에 알려진 대피경로와는 달리 다양한 침수저감 기법규모에 따라 다양한 대피경로를 제안할 수 있었으며 이는 추후 다양한 대피 시나리오를 제시할 수 있는 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
하구 관측은 조사 방법 및 주기에 따라 크게 두 가지로 구분되는데, 첫째는 현장에서 직접 주기적으로 자료를 수집하는 정기 현장관측과 다른 하나는 고정된 지점에 관측소를 설치하여 실시간으로 연속된 자료를 수집하는 실시간 관측으로 분류된다. 본 연구는 하구 관측망 체계를 확립하기 위한 기초 연구로서 금강하구역을 대상으로 모의된 수치 모델 자료를 이용하여 관측망을 설계하기 위한 대표 모니터링 지표를 선정하고, 이를 기반으로 관측 지점을 설계하기 위한 전략을 제시하였다. 대표 모니터링 지표는 실제 현장에서 일반적으로 취득할 수 있는 6가지 항목(수온, 염분, 용존산소, 클로로필a, 총질소, 총인)을 대상으로 EOF 분석을 실시하여 해역의 시공간 분포를 대표할 수 있다고 판단되는 2개의 항목을 선정하였다. 대표 모니터링 지점은 2개의 대표 모니터링 지표에 대한 고유 벡터 사이의 각도를 벡터의 내적으로 계산하고 이를 설계변수로 활용하여 도식최적화 기법을 통해 각 모니터링 항목들에 대한 공간 분포를 가장 잘 재현해 낼 수 있는 지점의 개수와 위치를 선정하였다. 선정된 모니터링 지점들을 이용하여 재구성된 공간 분포를 참값(수치모델)과 비교하여 통계적 적정성 여부를 평가하였으며, 이를 통해 금강하구의 대표 모니터링 지점들을 도출 해 내었다. 금강하구의 정기 현장 관측에 대한 대표 모니터링 지점은 7개로 선정되었으며, 이들은 6가지 관측 항목들에 대해서 매우 높은 공간분포 재현율을 확보할 수 있음을 확인하였다. 또한, 담수가 비정기적으로 방류되는 금강하구 시스템의 지역적 특성에 대한 시계열 정보를 연속적으로 가장 잘 취득할 수 있는 실시간 관측소 설치 영역을 결정하기 위하여, 7개의 대표 모니터링 지점에서의 시계열 정보를 금강하구둑 전면과 외해의 시계열 정보와 비교분석하여 설치가능 지점을 영역으로 제언하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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