• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.13 no.11
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• pp.5534-5541
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• 2012

This paper classifies cities in the metropolitan area based on natural hazard vulnerability. The procedure of our empirical analysis is divided into three parts as follows: First, it summarizes variables related to natural hazard vulnerability to significant factors, carrying out principal component analysis. Second, it classifies cities in the metropolitan area, conducting cluster analysis using factor scores. Lastly, it proposes differential measures for natural hazard mitigation for classified cities in the metropolitan area, based on natural hazard vulnerability.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.338-338
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• 2023

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.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2022.10a
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• pp.235-236
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• 2022

본 논문에서는 업무상 사고 재해자와 사망자가 가장 많은 공사금액 20억 원 미만 소규모 건설현장에서 떨어짐 재해를 줄이는 방안을 제시하여 전체 건설현장의 재해 감소에 기여하고자 하였다. 연구에 기반이 되는 이론(하인리히 법칙, 버드의 도미노 이론과 하베이 3E이론)을 검증하기 위하여 자료를 분석하고 국내·외 사례를 통해 선행연구를 실시하였다. 그 결과 떨어짐 재해발생원인을 다음과 같이 도출하였다. 첫째, 근로자의 안전·보건의식이 부족하다. 둘째, 떨어짐 방지 안전시설이 미비한 현장이대다수이다. 셋째, 위험성평가 제도의 현장 적용이 난이하다. 또한, 사례연구 분석을 통해 2015년~2016년 OO지역의 떨어짐 재해가 발생한 공사금액 20억원 미만 약 15개소 소규모 건설 현장을 방문하여 현장 소장을 대상으로 인터뷰를 실시하였다. 본 연구에서는 공사금액 20억 원 미만 소규모 건설현장의 떨어짐 재해를 줄이기 위한 개선방안으로 자발적으로 체험할 수 있는 근로자 교육, 떨어짐 방지 안전시설을 지원해주는 정부지원 그리고 위험성평가 간소화를 제안하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.301-305
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• 2007

우리나라의 대표적인 자연재해는 호우와 태풍을 들 수 있다. 전 세계적인 온난화의 영향으로 호우와 태풍의 강도가 증가하는 추세에 있으며 이에 따라 매년 발생하는 피해의 규모가 커지고 있다. 자연재해에 따른 피해가 발생할 경우 인명과 재산상의 손실이 발생하며 공공부문의 피해 또한 크다. 이러한 피해를 저감하기 위해서는 적절한 대비책이 필요하며 대비책의 수립에는 전국을 대상으로 하는 방안보다 지자체별 피해특성에 따라 다양한 방안을 수립하는 것이 효율적이다. 이를 위해서 지차체별 피해규모와 발생횟수를 지역적 특성과 함께 분석하여 적절한 대비책을 수립하기 위한 기초적인 자료를 제공하고자 한다. 사용된 자료는 1994년에서 2003년까지 재해연보의 지자체별 피해액과 재해발생횟수를 이용하였다. 또한 지자체를 개의 지역특성으로 구분하여 분석을 실시하였다.

• Journal of the Korea Safety Management & Science
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• v.8 no.4
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• pp.1-11
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• 2006

의사결정나무 알고리즘은 데이터마이닝 기법중 하나인데 관심이 되는 데이터들에 대하여 분류 및 예측을 가능하게 해준다. 이 기법은 데이터 형태의 특성을 분석할 수 있고 산업재해 형태의 차이점을 찾아내는데 사용될 수 있다. 본 연구에서는 산업재해 데이터의 특성을 파악하고자 C4.5 알고리즘을 사용하였다. 본 연구에서 분석을 위하여 사용된 데이터는 강원도에서 발생한 2년 동안의 산업재해 관련 데이터로서 연구에 적용된 데이터의 수는 19,909개로 구성되어 있다. 본 연구의 목적을 위하여 한 개의 목표변수와 여덟 개의 독립변수가 산업재해 형태에 따라 세분화 되었다. 분석 후 데이터는 222개의 전체 나뭇가지와 151개의 줄기가지로 분류되었다. 또한 본 연구에서는 재해자들의 위험도 관리와 감소를 위하여 이익도표를 제공하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.376-380
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• 2012

자연재해위험지구란 자연재해로부터 안전하지 못하여 국민의 생명과 재산에 피해를 줄 수 있는 지역과 자연재해의 피해를 저감할 수 있는 시설을 포함한 주변지역으로서 자연재해대책법 제12조의 규정에 의하여 지정된 지구를 말한다. 자연재해대책법에 따라 시장 군수 구청장은 상습침수지역 산사태위험지역 등 지형적인 여건 등으로 인하여 재해가 발생할 우려가 있는 지역에 대하여는 자연재해위험지구로 지정 고시한다. 2010년에 특별 재고시 되어진 재해위험지구 지정현황을 비롯하여 최근 지정해제 등 변경사항을 고려하여 총 683개(2011년 현재)의 지구를 대상으로 조사한 결과, 침수위험지구는 401개(전체의 59%), 붕괴위험지구는 128개(전체의 19%), 유실위험지구는 98개(전체의 14%), 취약방재위험지구는 28개(전체의 4%), 고립위험지구는 18개(전체의 3%), 해일위험지구는 10개(전체의 1%)로 분석되었다. 본 연구에서는 2010년 특별 재고시된 자연재해위험지구(침수위험지구)의 2011년도 현황을 바탕으로 기 지정된 재해위험지구에 대한 대규모 하천정비 및 기후변화에 따른 침수위험의 변화영향을 검토하였다. 이는 대규모 하천정비 및 기후변화에 따른 기존의 침수영향변화를 복합적으로 검토하여 한강, 낙동강, 금강, 영산강 수계 자연재해위험지구(침수위험지구)의 복합 영향의 범위를 분석하였다.

• Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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• v.41 no.4
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• pp.77-84
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• 2013

With the increase in occurrence frequency and severity of natural disasters due to climate changes arising from global warming, damage in the landscaping field is rising. This leads to legal disputes, and is increasing social and economic damage, too. Especially even though landscape trees which are highly affected by external environments, suffer lots of damage from natural disasters, there is no specific scope of disaster criteria and thus it brings plenty of problems of damage restoration and compensation. Therefore, this study aims to suggest that gives ways to improve related criteria for damage of landscape trees from natural disasters. For this objective, this study analyzed damage cases of landscape trees and precedents, and compared Korean and Japanese legal systems and criteria regarding natural disasters with each other. The analysis result showed that opinions of experts have a great deal of influence on judgment results, since there is no definite legal basis on damage from natural disasters in the landscaping field. This implies the need for a professional and objective appraisal process. According to the comparative analysis of Korean and Japanese legal systems and criteria regarding natural disasters, Korea lacked in laws and criteria on natural disasters of landscape plants in Korea, whereas there were concrete disaster assessment standards of landscape trees in Japan. For improving natural disaster-related systems and criteria in the landscaping field, therefore, this study presented 'Revision of related laws', 'Revision of appraisal and loss assessment criteria', 'Revision of standard specification of landscaping project', 'Compulsory insuring against disasters', 'Reasonable fulfillment of contract', and 'Compulsory cost estimation for disaster restoration', as improvement plans.

• Journal of the Society of Disaster Information
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• v.20 no.1
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• pp.13-19
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• 2024

Purpose: This study provides prevention methods by type of construction disaster using text mining techniques. Method: Based on the database that analyzed the cases of critical disasters in the domestic construction sector, preventive measures and causes are analyzed by text mining techniques, and the contents of the analysis are visually shown. Result: This visual data represents the measures for preventing critical disasters of each process according to the importance. Conclusion: It is believed that the results will be helpful in identifying factors to be considered in preparing preventive measures for serious accidents in construction.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.28 no.6
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• pp.655-662
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• 2010

Recently, disasters are increasing rapidly due to global warming and abnormal weather conditions, and the scale of damage is also getting wider. In this study, the application of UAV is analyzed based on previous study about disaster and analysis of regulations for disaster. Also, this study is proposed application model to prepare, reponse and restoration from natural disaster to make use of the UAV. This UAV is quick and economic for existing technology, and available to various disaster monitoring. UAV application for disaster monitoring is able to support effective management of disaster by real time aerial monitoring for reponse from natural disaster and damage assessment.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.97-97
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• 2023

최근 재해분야에서 인공신경망(ANN), 기계학습(ML), 딥러닝(DL) 등 AI 기술이 활용성이 점차 증가하고 있으며, 센싱정보와 연계한 시설물 안전관리, 원격탐사와 연계한 재해감시(녹조, 산사태, 산불 등), 수문시계열(수위, 유량 등) 예측, 레이더·위성강수 자료의 보정과 예측, 상하수도 관망누수예측 등 다양한 분야에서 AI 기술이 적용되고 그 활용성이 검증된 바 있다. 본 연구에서는 ML, DL, 물리기반신경망(Pysics-informed Neural Networks, PINNs)을 이용한 다양한 재해분석 사례를 소개하고, 그 활용성과 한계에 대해서 논의하고자 한다. 주요사례로는 (1) SAR영상과 기계학습을 이용한 재해피해지역(울진 산불) 감지, (2) 국가 디지털 정보를 이용한 산사태 위험지역 판별(인제 산사태) (3) 기계학습 및 딥러닝 기법을 이용한 위성강수 자료의 보정·예측 및 유출해석, (4) 수리해석을 위한 수치해석분야에서의 PINNs의 적용성(1차원 Saint-Venant 식 해석) 평가 연구결과를 공유한다. 특히, 자료의 입·출력 자료만으로 학습된 인공신경망 모형 대신 지배방정식(물리방정식)을 만족하도록 강제한 PINNs의 경우, 인공신경망 모형보다 우수한 모의능력을 보여주었으며, 향후 복잡한 수리모델링 등 수치해석분야에서 그 활용가능성이 매우 높을 것으로 판단된다.