우리나라는 현재 재난의 유형을 자연재난과 사회재난으로 구분하여 관리하고 있다. 하지만 최근 재난 사고 사례를 살펴보면 단일재난으로 인한 피해보다 자연재난이 발생한 이후 사회재난으로 재난이 전파되는 복합재난의 형태가 종종 나타나고 있다. 복합재난은 단일 재난에 의한 피해(인적, 물적) 보다 크게 나타나고 복합재난의 발생원인 및 전파과정을 분석하기 어려워 이에 대한 다각적인 분석과 동시에 재난상호간의 연관성을 도출하는 연구가 필요한 시점이다. 과거 재난사고정보를 분석하는 연구는 일반적인 통계기법을 활용한 분석에 머물러 있으며 수집된 재난사고사례가 많지 않아 분석에 신뢰성을 보장할 수 없었다. 이에 본 연구에서는 복잡하게 나타나는 재난 사고를 분석하기 위하여 최근 각광받고 있는 인공지능 분석기법을 연구에 고려하였다. 본 연구의 과정은, 첫째로 재난사고정보 분석에 인공지능을 활용한 사례를 조사하고 여타 연구분야에서 적용되고 있는 인공지능 분석기술을 재난사고정보 분석에 활용할 수 있는 방안을 모색하였다. 둘째로 수집가능 한 재난사고정보를 수집하고 인공지능 모형에 적용가능 한 형태로 변환하는 과정을 수행하였다. 셋째로 변환된 재난사고정보를 대표적인 인공지능 알고리즘을 활용하여 다양한 질문(목적)에 부합하는 재난사고정보 분석모형을 구축하고자 하였다. 마지막으로 다양한 인공지능 알고리즘을 적용한 모형의 신뢰성을 비교하였으며 이를 통하여 재난사고정보 분석에 적용가능 하며 질문(목적)에 부합하는 최적 인공지능 알고리즘을 도출하고자 하였다.
연구목적: 본 연구에서는 화학사고 원인조사 결과를 바탕으로 화학사고 예방 및 안전관리 개선을 위한 방안을 제시하고자 하였다. 연구방법: 중앙정부와 지방정부 차원의 화학사고 예방·대응관리 체계를 조사하였으며 최근 5년간 발생한 화학사고 통계 데이터 분석과 사고 위험이 높은 2건의 사고에 대해 상세한 사고원인 분석을 통해 문제점을 도출하였다. 연구결과: 최근 5년간 발생한 화학사고는 물질별로 염산, 황산, 질산 순으로 사고가 발생하는 것으로 분석되었으며 2건의 사고원인 조사를 통해 구체적인 안전관리 개선방안을 도출하였다. 결론: 사고원인 조사분석을 통해 본 연구에서 기술적·관리적 측면의 안전관리 방안을 제시하였으며 이 연구 결과를 적용한다면 효율적인 화학사고 예방관리가 이뤄질 것으로 판단된다.
매년 증가하는 화학사고는 유해 물질의 확산과 잔류로 인명과 환경에 피해를 주고 있다. 환경피해 조사는 지리적 조사 범위와 시기를 확정하기가 더 까다로운 측면이 있다. 전문 조사 인력이 부족한 현실을 감안할 때 효율적인 정량 평가방법의 개발이 시급하다. 본 연구는 이러한 상황의 개선을 위해 각종 센서를 장착한 드론을 활용하여 화학사고 현장 조사를 수행하였다. 화학사고로 인한 환경 피해면적은 고해상도 광학 영상을 사진측량기법을 적용하여 생성된 정사영상과 다중분광센서로 취득한 5개 분광대역 정보를 활용한 정규식생지수를 적용하여 산출되었다. 그 결과, 정규식생지수를 토대로 피해지역과 비피해지역으로 분류하고, 화학사고로 인한 피해면적에 대한 일치도를 나타내는 Kappa 상관계수는 0.649 (임계값 0.7)의 수준을 보였다. 다양한 반사특성을 가진 지형지물이 존재하는 피해 현장의 여건을 고려할 때, 분광정보와 정규식생지수만으로 피해면적을 분석이 이루어진 연구의 한계가 있으며, 향후 이를 극복할 수 있는 화학물질사고 조사 현업화 방안의 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.
'13년 87건, '14년 104건의 화학사고는 인명과 환경에 막대한 피해를 가져왔다. 또한 산업계는 피해처리와 복구에 많은 비용지출을 하였고 기업이미지에 큰 영향을 받았다. 대기 중으로의 빠른 확산과 독성을 갖는 화학사고는 근로자 뿐만 아니라 주변 거주 주민 등에도 위협적인 존재이다. 이러한, 화학사고의 원인을 철저히 분석하기 위해서는 체계적인 조사절차와 신뢰성 있는 결과가 도출되어야 한다. 본 연구를 통해 사고조사를 담당하는 각 기관의 제도를 비교 분석하여 화학사고 현장조사 체계마련 시 기본 자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 사고현장에서 화학물질로 인해 발생한 사고지점의 피해면적을 식생지수로 산출하는 방안을 연구하였다. 자료수집은 두 종류의 드론을 활용하였으며, 사진측량기법을 적용한 3차원 점군자료에서 피해면적을 산출하였다. 다중분광센서의 분광대역 정보를 활용하여 제작한 정사영상을 토대로 식생지수 영상을 제작하였고, 임계값에 따른 피해면적의 결과로 사고현장에 대한 통계를 분석하였다. 근적외선 밴드 기반의 식생지수 Kappa 값은 0.79, 녹색 밴드 기반의 식생지수는 0.76으로 화학물질사고 조사현장에서 식생지수를 활용한 피해면적 분석 방법을 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 강원 지역에 거주하는 대학(원)생과 비거주하는 대학(원)생 750명을 대상으로 강원 지역의 재난특성, 방재의식 수준 등에 대한 조사를 수행하였다. 분석결과, 응답자 모두 강원 지역의 재난발생 가능성(74.0%)이 가장 높은 것으로 인식하는 것으로 나타났다. 강원도 거주자 군은 비거주자 군에 비해 풍수해와 산불 피해의 발생가능성이 높다고 인식하고 있는 것으로 나타났다. 강원도 지역에 재난이 많이 발생하는 원인은 불리한 자연조건, 방재시설의 부족, 지역주민의 방재의식 부족을 그 요인으로 인식하고 있는 것으로 조사되었다. 강원도 지역의 방재의식을 고취하기 위한 방법으로는 방재관련 시설의 확충과 방재관련 교육을 중요하게 인식하는 것으로 나타났다. 특히, 재난교육에 대한 경험이 없는 응답자가 전체의 62.1%로 조사되어 재난교육의 확대가 필요함을 알 수 있다.
본 논문은 상업용 소형 드론의 드론 맵핑 기하 정확도 평가와 지상 LiDAR와 드론 점군 자료의 융합을 통하여 재난 긴급 맵핑 적용성에 관한 연구이다. 기존의 드론 맵핑 절차와 카메라 검정과 광속조정법으로 카메라 모델을 최적화한 드론 맵핑 간의 위치 오차를 비교 분석한 결과, 평면 위치오차는 2~3 m에서 약 0.11~0.28 m 수준으로, 수직 위치오차는 2.85 m에서 0.45 m 수준으로 위치결정 정확도가 향상되었다. 아울러, 드론 맵핑과정에서 누락되기 쉬운 점군 자료의 측면정보를 지상 LiDAR 점군자료와 융합을 통해 보완할 수 있도록 두 점군 자료간 정합을 위한 개선된 좌표계 변환 모델을 제시하여 연구 대상지내 이종 점군 자료를 최대 오차 0.07 m 이내로 정합하였다. 본 논문에서의 재난현장에서의 드론 기반의 긴급 맵핑과 재난 현장정보를 보다 정밀하게 구축하기 위한 점군 자료융합에 관한 연구 성과는 향후 국가 재난안전 관리 현업에 일조할 수 있을 것으로 기대된다.
연구목적: 본 연구에서는 대형재난사고의 주요한 요인으로 지적되는 국민들의 재난안전의식을 활성화 시킬 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 연구방법:본 연구에서는 재난관리 및 안전의식에 관한 이론적인 검토를 실시하고, 재난사고의 원인을 도출하기 위해 '재난관리평가 국민안전 체감도의식' 조사 결과 및 대형재난사고 사례들을 분석하여 선진 재난안전의식 활성화 방안을 제시하였다. 연구결과: 재난관리평가 국민안전 체감도 조사를 통해 재난관리 4단계 중 '대응'차원은 잘 수행되고 있으나, '복구'차원이 미흡한 국민들은 인식하고 있었고, 특히 '예방' 차원에서 재난안전에 대한 교육이 매우 부족하다고 느끼고 있었다. 국민 안전의식 조사를 통해서는 대피시설에 대한 인지 수준이 매우 낮았고, 감염병과 붕괴사고에 대한 정보가 부족한 것으로 나타났으며, 특히 일상생활에서의 안전수칙 준수에 대한 인식이 미흡한 것으로 드러났다. 대형재난사고(코로나19, 밀양세종병원 화재, 2004년 동해안 산불)에 대한 사례를 분석한 결과, 안전불감증과 같은 안전의식의 결여가 피해규모의 확대를 유발시킨 주요한 원인임을 도출하였다. 결론:재난사고를 예방·감소시킬 수 있는 가장 근본적인 요소는 선진 재난안전의식의 활성화이며, 이를 제고하기 위한 세 가지 방안을 제시하였다. 먼저, 안전교육 및 안전홍보 활동의 확대를 통한 안전문화운동의 확산이 필요하다. 두 번째로는 재난대응에 대한 실효성을 향상시키기 위해 일반인들을 대상으로 하는 재난대비훈련을 시행해야 한다. 마지막으로 안전에 대한 개개인의 인식 전환이 필요하다. 이러한 요소들이 체계적으로 이루어져야만 선진 재난안전의식이 제고될 수 있을 것이며, 궁극적으로 우리 사회의 재난사고들이 감소될 수 있을 것이다.
재난은 돌발적으로 발생하여 예측하기가 쉽지 않고 그 규모도 과거에 비해 커지고 있어 피해가 증가하고 있으며, 하나의 재난이 2차 재난으로 발전하는 경우가 많다. 재난관리의 4가지 단계 중 응급상황이 발생하는 대응단계에서 행해지는 수색과 구조 과정에서, 현장에 투입되는 인원들은 많은 위험을 감수하고 현장에 투입되고 있다. 이러한 점에서 로봇은 재난현장의 초기 대응과정에서 인명 및 재산의 피해를 줄일 수 있는 가능성이 높은 기술이다. 또한, Light Detection And Ranging (LiDAR)는 레이저를 이용하여 비교적 넓은 범위의 3차원 정보를 획득하고 정확도 및 정밀도가 높아 재난 현장의 특징을 생각할 때 매우 유용한 센서이다. 이에 본 연구에서는 로봇이 재난 현장에서 활용될 수 있도록 LiDAR와 Inertial Measurement Unit (IMU) 센서에 실시간 모니터링을 위한 컴퓨팅 보드를 결합하여 하나의 다중센서모듈 및 조사로봇 맞춤형 Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 알고리즘을 개발하였다. 다중센서모듈이 재난 현장에서 최적의 정확도를 유지할 수 있도록 조사로봇에 안정적으로 탑재하는 방안에 대해 연구하였고, 모듈의 성능을 확인하기 위해 재난건축물 실내에서 SLAM 맵핑을 수행하여 다양한 SLAM알고리즘과 거리 비교를 수행하였다. 그 결과, 본 연구에서 개발한 PackSLAM이 낮은 오차를 나타내어 활용 가능성을 보였다. 향후 재난현장에서의 적용성을 더욱 높이기 위해 장애물이 많은 험지환경을 구축하여 다양한 실험을 수행할 예정이다.
전 지구를 주기적으로 관측할 수 있는 고해상 위성의 개발로 국가 재난 전조 모니터링에서 신속한 복구계획 수립에 이르기 까지 원격탐사를 활용한 국가 재난관리 활용 분야는 점차 확대되고 있다. 국립재난안전연구원에서는 태풍 풍수해, 가뭄, 폭설, 지반변위, 열섬 분석, 강우추정 모델 개발 등 위성을 활용한 다양한 재난관리 기술을 개발하고 이를 재난관리 현업에 활용하고 있다. 촌각을 다투는 재난상황에서 적시적인 위성영상 수급 문제가 도전적인 이슈이긴 하나, 국내외 우주개발기구와 재난협의체가 주도하는 전 지구적인 재난에 공동 대응을 위한 국제협력 프로그램 참여를 통해 해소하고자 하고 있다. 이번 특별호에서는 전 지구적인 이상기후와 기후변화로 급변하고 있는 한반도 주변의 재해 재난 사고를 원격으로 조기에 감지하고 모니터링 할 수 있는 인공위성기반의 재해 재난 모니터링 기술개발 현황과 재난 현장에 최대한 접근하여 고정밀의 재난정보수집하는 첨단장비기반의 고정밀 재난정보 센싱 기술개발 현황 등 국립재난안전연구원의 원격탐사와 첨단장비를 활용한 과학적인 재해 재난 사고 관리 기술을 소개하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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