본 논문에서는 음향센서를 기반으로 한 지하시설물 화재 위험감지 방법을 제안하였다. 음향센서는 진동이나 광센서처럼 접촉식이 아니기 때문에 결로가 발생하고 있는 취약구간에 설치하여 보다 효율적으로 활용이 가능하고 지하시설물 내부에 설치된 기기나 장비들과 상호작용하거나 간섭하지 않기 때문에 안전하게 관리가 가능하다. 이러한 특징으로 지하 시설물에서 내 통행이 불편하여 관리하기 힘든 구간이나 결로가 많아 화재안전에 주의가 필요한 곳에 설치하여 전기스파크 발생 감지를통해 재난이 발생하기 이전 화재위험을 감지하는 방법론 중 하나가 될 수 있다. 제안하는 방법은 음향 센서를 통해 지하공동구 안에서 발생하는 소리들을 수집하고 일정한 길이의 시간 단위 프레임들로 분할한 후 분석하여 전기스파크의 특징 벡터를 도출한다. 전기스파크 감지 모델로는 전기스파크 신호의 지역적 특성을 포착할 수 있도록 2D-CNN 구조를 사용하며 모델에서 출력된 전기 스파크 발생 예측확률을 분할된 단위 프레임 따라 계산하여 융합한다. 이로 인해 높은 정확도의 전기스파크 감지 정밀도를 얻을 수 있으며, 이는 전기 스파크에 의한 화재 이벤트 감지 있어서 효과적인 센싱 기술임을 알 수 있다.
최근 도시화 및 인구의 밀집화는 전 세계적인 기후변화의 영향과 더불어 재난의 대형화 및 복합화를 유발하고 있다. 그러나 국내의 경우, 재난발생에 대하여 예방, 구조, 복구에 중점을 두고 있으며, 재난 시 생명유지에 절대적으로 필요한 재난의료는 외면되고 있는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 침수피해가 빈번하며, 지하주택이 밀집되어 피해가능성이 크다고 판단되는 서울시를 대상으로, 침수이력지역의 지하주택을 응급환자 발생지로 가정하고 이송거리 및 이송시간을 분석하였다. 본 연구는 응급의료시설과 재난발생지로의 접근성과, 구급대로부터 재난발생지로의 접근성을 함께 고려하여 응급의료서비스 개선의 기초자료로써 의의가 있다고 판단된다.
취약성 분석의 결과로 폭설에 의한 기후노출은 현재에는 강원권이 가장 취약한 것으로 나타났다. 그러나 미래에는 강원권, 충청권, 호남권을 연결하는 축으로 취약지역이 확대될 것으로 전망된다. 본 연구에서는 다양한 머신러닝 기법을 이용하여 대설피해 예측을 실시하였다. 머신러닝 기법으로는 로지스틱회귀모형, 서포트벡터 머신, 의사결정트리 모형을 적용하였다. 종속변수로 대설피해액 자료를 이용하였고, 독립변수로 기상관측자료, 사회·경제적 요소를 사용하였다. 결과적으로 기존에 사용했던 다중회귀모형과 머신러닝 기법으로 예측한 예측력을 비교 및 분석하였고, 예측력이 가장 높은 머신러닝 기법을 제시하였다. 본 연구에서 대설피해 예측을 위해 사용된 예측력이 가장 높은 기법을 활용하여 대설피해를 예측한다면, 미래에 전국적으로 확대될 대설피해에 대해 효과적으로 대비할 수 있을 것으로 기대된다.
연구목적: 비축창고 현장실태조사를 통해 재난관리자원 관리 및 운영의 문제점을 파악하여 지자체 재난관리자원 관리 개선안 도출을 목적으로 하였다. 연구방법: 최근 20년간 재해연보 및 재난연감에 기록된 자연 및 사회재난의 피해사례를 선정된 재난유형에 따라 지자체별 발생횟수를 재난에 대한 과거위험성, 현재취약성 및 대응능력을 고려하여 재난 유형건수가 높은 지역을 우선적으로 도출하였다. 도출한 지역에 대해 해당 지자체의 재난관리자원 공동활용시스템(DRSS, Disaster Resource Sharing Service) 데이터를 분석하여 비축창고를 선정 후 현장조사를 실시하였다. 연구결과: 현재 지자체의 재난관리자원 비축창고 실무담당자들의 과중한 업무로 시청 및 구청 내 현행화가 다소 미흡한 것으로 분석되었으며, 실무담당자가 현행화 자료 입력 시 입력방법 및 기준이 현재로서는 명확하지 않아 실제 비축량과 DRSS 데이터가 차이를 보이거나 누락되는 경우가 다소 발생하였다. 결론: 재난관리자원 비축창고의 관리 개선을 위해 DRSS 시스템에 대한 교육 및 재난관리자원 운영에 대한 모범적 사례 교육이 절실하며 방재전문인력을 활용한 비축물자의 쳬계적인 관리가 필요할 것으로 판단된다.
최근 세계적인 기상이변으로 이례적인 대설과 한파의 발생 빈도가 증가하고 있다. 이로 인해 대설피해 저감에 대한 연구가 진행되고 있으나, 우리나라는 시군구 별 과거 피해이력이 적고, 피해 발생지역과 관측소 간의 거리가 멀어 정확한 피해예측이 어려운 상황이다. 따라서 본 연구에서는 대설피해에 영향을 미친다고 생각되는 인자들의 데이터를 수집한 뒤 랜덤포레스트 모형의 설명변수로 설정하여 추정되는 대설피해액을 범주형태로 예측하고자 하였다. 또한 설명변수 중 취약성 분석을 통해 도출된 취약성 지수를 설명변수로 이용함으로써 지역적 특색과 특성을 반영하였다. 지금은 과거 피해 자료의 부족, 비닐하우스 설계 기준의 변화 등으로 인해 예측 정확도가 높지 않지만, 피해가 발생한 지역의 정확한 기상자료가 확보되고, 변수로 사용한 데이터의 업데이트가 진행된다면 본 연구 결과의 정확도 향상과 재난 발생 전 피해규모 및 범위에 대한 신속한 예측을 통해 대비차원의 재난관리 대처능력이 향상될 것으로 기대된다.
우리나라는 원자력재난 발생 시 인근에 거주하는 주민들을 보호하기 위해 「원자력시설 등의 방호 및 방사능 방재 대책법」에서 방사선비상계획구역을 설정하고 있다. 그러나 방사능사고에 대한 전반적인 관심이 부족하여 원자력 대피시설의 적합성과 관련된 연구는 활발히 이루어지지 않는 것으로 파악된다. 따라서, 본 연구는 취약인구 분포 및 접근성 분석을 기반으로 현재 부산시 방사선 비상계획구역 중 긴급보호조치계획구역의 대피시설의 입지 적정성을 분석하고자 하였다. 분석 결과, 현재 원전시설이 입지하고 있어 가장 위험성이 큰 기장군은 전체 도시지역 면적의 4.05% 만이 5분 내 대피가능지역으로 분석되었으며, 금정구는 36.93%, 해운대구는 37.23% 만이 대피시설 서비스 가능지역에 포함되어 해당 지역에 더 많은 대피시설이 필요한 것으로 보인다. 또한, 노인 인구 집중지역에서 대피시설이 부족한 곳이 많았고, 같은 구내에서도 동 간 격차가 커, 취약계층뿐 아니라 지역 간 형평성을 모두 고려하여 긴급보호조치계획구역 내 대피시설 입지 우선순위를 결정할 필요가 있는 것으로 나타났다.
재난안전의 가장 중요한 주체 중 하나인 지방자치단체의 관리 및 대응역량은 지역주민의 삶과 직결될 수 있는 중요성을 갖는다. 따라서 이 연구는 충청북도를 중심으로 실증연구를 통해 지역주민들이 인식하고 있는 지방자치단체의 재난안전 관리체계와 대응역량을 평가하고 이를 통해 향후 자치단체들이 주민들의 안전도 향상과 효과적인 재난안전 관리 체계 구축을 위해 검토해야 할 정책 추진방향 등에 대하여 살펴보았다. 연구결과, 첫째, 재난안전에 대한 위험 인식에 있어 자연재난의 발생 가능성에 대한 위험 인식이 사회재난이나 안전사고 보다 높게 나타나고 있다. 둘째, 재난안전 관리 영역의 중요도에 있어서도 자연재난의 영역을 더욱 크게 인식하고 있는 것으로 나타났다. 셋째, 지방자치단체의 재난안전 관리 업무 중 기본적 업무 수행에 대해서는 평균 이상의 만족도를 보였지만 각 단계별 업무 수행 중 위험요소의 점검 및 전달, 단기적 복구체계는 상대적으로 낮게 나타났다. 넷째, 재난안전 관리를 위한 지방자치단체의 역량에 대해서는 담당부서의 역량과 전문성에 대해서는 긍정적으로 평가하고 있지만, 안전 관련 조직의 규모나 예산에 대해서는 상대적으로 낮게 평가하고 있었다. 다섯째, 재난안전을 위해 지방자치단체가 추진해야 할 정책방향으로는 교육 및 체험 등의 정규교육 강화, 지역주민 대상 교육 확대, 시설 및 재원의 지원 강화, 주민참여 운동의 활성화, 소방 및 치안 분야 장비 및 처우개선, 수시 순찰 관리 및 감시, 재난 대비 훈련을 확대해야 한다는 의견이 많은 것으로 나타났다. 따라서 지방자치단체의 재난안전 관리체계를 강화하여 효과적인 대응체계를 구축하기 위해서는 재난안전 취약계층에 대한 지원 프로그램 확대, 지역친화형 재난안전체계 구축, 주민 참여형 협력체계 확대, 경찰이나 소방 등 안전 관련 기관과의 협력 및 지원체계 강화가 필요할 것이다.
본 연구는 재난 재해 시 해당 지역의 취약성 및 재해 위험성분석을 보다 세밀하고 광범위한 분석을 진행하기 위하여 빅데이터 기반 재난 재해 위험도 분석 프레임워크를 제안하였다. 오픈소스 기반 재해 위험도 평가 분석 소프트웨어를 활용하여 대용량의 데이터가 단 시간 내에 처리될 수 있도록 분산 및 병렬처리가 가능한 프레임 워크를 소개한다. 제안하는 시스템의 재난재해 분석 성능평가 시 기존 시스템에 비해 빠른 분석 처리 성능 결과를 도출하였으며 재난 재해 상황 분석 및 재난 유형별 최적화된 의사결정을 지원하는데 주요 프레임워크로 활용될 수 있을 것이다. 본 연구를 통해 재난 재해 상황 시 정확한 판단과 분석과 효과적인 대응을 통한 사전대비가 가능할 것이며, 정확한 피해 산정 예측에 따른 신속한 대응이 가능하여 피해 규모를 최소화시키는데 기여할 수 있을 것이다.
연구목적: 본 연구는 결핵 사망자수에 영향을 미치는 지역특성 요인들을 도시와 비도시지역으로 구분하여 그 특성을 비교분석하고자 하였다. 연구방법:다중공선성과 표본수의 문제를 해결할 수 있는 부분최소제곱(PLS) 회귀분석을 활용하였다. 연구결과:분석결과, 도시와 비도시의 결핵 사망자수는 약 3배 차이나는 것으로 나타났다. 지역특성 요인 비교분석결과, 공통적으로는 어린이, 고령자, 경제적 취약한 인구가 결핵에 노출될 확률이 높은 것으로 도출되었다. 차별적인 결과로써 도시지역은 초미세먼지, 이산화황과 같은 환경적 요인이, 비도시지역은 우울감 경험률과 같은 사회적 요인이 결핵 사망자수에 중요한 영향을 미쳐 도시지역과 비도시지역의 지역특성 요인은 차이가 있음을 알 수 있었다. 결론: 향후 도시지역과 비도시지역의 특성을 반영한 결핵예방과 관리정책이 필요하다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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