Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.348-348
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2023
최근 전세계 곳곳에서는 다양한 유형의 물 관련 복합재해가 발생하고 있다. 일례로 미국 캘리포니아 지역은 2014년부터 2017년까지 극심한 가뭄에 시달리다가 대기강(atmospheric river)의 영향으로 인하여 대규모의 홍수가 잇달아 발생하였다. 유럽에서는 2021년 전례 없는 홍수 직후 500년 빈도의 가뭄이 발생하면서 심각한 인명 및 재산피해가 발생하였다. 짧은 시간 동안 양극단의수재해가 연속적으로 발생하거나, 가뭄과 폭염, 홍수와 산사태의 결합, 또는 동시에 여러 지역에서 홍수나 가뭄이 발생하는 현상 등도 복합재해에 해당한다. 즉, 복합재해는 서로 다른 특성의 독립적인 수재해가 결합되어 나타나는 재해의 한 형태로써, 발생 빈도는 적으나 유발되는 피해는 매우 크다. 더욱이 복합재해는 미래에 더욱 빈번하게, 극심하게 발생할 것으로 예상되고 있다. Single Model Initial-condition Large Ensemble (SMILE)은 복합재해의 분석에 적합한 자료로 최근 활용사례가 증가하고 있다. 기존의 기후변화 관련 연구는 여러 기후모델에서 생산한 단일 모의자료를 앙상블의 형태로 이용하여 기후요소 및 기후재해의 미래 전망이나 거동을 분석하는 과정에 기반해왔다. 이 기후모델 앙상블은 모델 간 불확실성은 고려할 수 있으나 기온 상승 시나리오의 불확실성 및 기후 시스템 내부의 변동성은 고려하지 못하는 한계가 있다. 이에 미국의 National Center for Atmospheric Research에서는 자연 자체의 변동에 의한 불확실성을 모의할 수 있는 SMILE을 개발하였다. SMILE은 단일 기후모델에서 N개의 다중 모의자료 앙상블을 출력한다. 기존의 기후모델과 유사한 과정으로 모의를 수행하되, 미세한 섭동을 부여함으로써 자연적으로 발생하는 기후시스템 내부의 변동성을 고려한다. 이러한 실험 설정은 카오스 이론에 근거한다. 여러 기후모델에 대해 SMILE 기반 모의를 수행하면 앙상블의 앙상블 개념(large ensemble)이므로 방대한 양의 기후모의 자료가 확보되어 다양한 목적의 연구에 활용할 수 있다. SMILE은 기존의 다중 기후모델 앙상블이 고려할 수 없었던 종류의 불확실성을 추가적으로 고려함으로써 인간의 활동과 자연적 변동성이 복합재해에 미치는 상대적 영향을 정량적으로 평가할 수 있게 한다. 복합재해 연구에 필수적인 표본 수 부족의 한계를 극복할 수 있기 때문에 최근 기후변화 및 수자원 관련 연구에서 적극적으로 활용되고 있다. 또한, 미래 기후를 모의하기 때문에 복합재해 발생의 특성 및 거동을 전망할 수 있고, 충분한 수의 표본은 통계분석 결과에 신뢰성을 부여할 수 있다. 이러한 SMILE의 장점은 향후 더욱 다양한 연구의 기회를 제공할 것이다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.57-57
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2023
최근 심각한 기후변화로 인한 호우, 태풍 등 기상현상의 변화로 다양한 재해가 발생하고 그로 인한 피해 규모도 커지고 있다. 현재 우리나라의 호우 재해에 대한 예보는 단순히 강수량, 강설량, 바람의 강도 등을 전달해 주고 있는데, 이러한 정보 전달의 형태는 그로 인한 피해 규모를 예측하기 어렵다. 본 시스템은 현재의 단순한 수치만을 보여주는 예보에서 호우가 어느 지역에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 정보를 전달한다. 시간대별 격자단위(1km×1km)로 구획하여 그 영향이클 것이라고 예상되는 9개 분야(생활, 도로, 농업, 편의, 공업, 의료복지, 교육연구. 축산업, 공용)의 정보를 전달 해 줌으로써 경제적, 산업적 측면에서 재난으로 인한 피해를 최소화할 수 있도록 하였다. GIS와 호우위험영향도 분석결과를 제공하는 플랫폼이며 주요 기능은 종합위험등급 현황을한 눈에 볼 수 있는 GIS 대쉬보드 상황판과 IBH-HR(예측강우분석), IBF-G(수문분석), IBF-PRA(리스크 분석) 3개의 분석 모듈 그리고 분석 모듈을 통해 도출된 분석결과를 관리하는 ARM(분석이력관리)으로 구성되었다. 다양한 콘텐츠 서비스로 호우 영향정보의 활용성이 클 것으로 기대된다.
Hyung Jun Park;Chan Jin Jung;Dong Hyun Kim;Seung Oh Lee
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.21-21
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2023
현재 구축되어있는 방재시설의 능력은 기후위기로 인해 수용가능한 극한강우량의 범위를 넘어서고 있어 대형화된 홍수로 인한 피해가 꾸준히 발생하고 있다. 이로 인해 잠재적 홍수로 인한 도시회복도 관리와 홍수로 수반되는 피해에 대한 복구의 중요도가 높아지고 있다. 회복도는 도시의 재해 취약성, 저항, 적응, 복구, 완화에 대한 능력을 포괄하는 개념으로써 최근 주목받고 있는 개념이지만 대부분의 연구는 주로 시설에 대한 회복도 평가가 이루어지고 있다 (Sen et al.,2021). 또한 재해 후 도시복구에 관한 연구는 다수 존재하지만 복구에 따른 지역의 회복도 변화와 라이프라인과 같은 주요 시설의 복구에 따른 회복도 차이를 고려한 연구는 미비한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 도시침수 발생 후 라이프라인을 고려한 도시복구 우선순위 산정모델을 개발하고 재해관리의 효율성 향상측면에서 도시의 기능적 회복도를 평가하였다. 이를 위해 라이프라인 중 도로 복구결과의 평가를 위하여 리스크 매트릭스 기법을 이용한 도로위험도평가를 수행하였으며 도시의 회복도를 측정하였다. 회복도를 크게 홍수로부터 도시가 받은 영향과 재해복구역량으로 구성하였으며 정량적인 평가를 위해 각각 손상함수와 재해재난목적예비비를 활용하여 산정하였다. 이후 복구우선순위를 산정하였으며 복구와 도시회복도와의 관계를 분석하기 위하여 재해연보 자료를 기초로 회귀분석을 통해 복구비용을 추정하였다 (유순영 등.,2014). 시범지역에 적용한 결과 시설 및 도로 복구에 따른 도시영향의 변화보다 복구비사용으로 인한 재해복구역량의 변화가 더욱 크다는 것을 확인하였다. 이는 재해재난목적예비비의 중요성이 크다는 것을 의미하며 향후 추가적인 인문학적, 법제적 요소가 회복도에 미치는 영향을 연구한다면 도시회복도 향상 및 도시복구에 관한 정책적 의사결정에 큰 도움이 될 것이다.
Proceedings of the Korean Reliability Society Conference
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2002.06a
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pp.453-462
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2002
자연재해, 인위적인 재해 등 회사경영에 관련해 다양한 리스크 문제가 나타나고 있으며 리스크에 대한 적절한 대응을 하고 안정화를 도모함과 동시에 리스크 문제가 표면화되어 초래하는 영향을 극소화하기 위한 포괄적인 새로운 패러다임의 경영시스템 도입이 주요 전략과제로 대두되고 있다. 본 연구에서는 리스크 위험 요소를 줄이고 품질 향상의 목적으로 기업의 경쟁력 강화를 위한 새로운 모델로써 기존 ISO 9000 품질경영시스템과 JIS Q 2001 리스크 경영시스템의 통합모델을 제시하고자 한다.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2002.05a
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pp.817-824
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2002
자연재해, 인위적인 재해 등 회사 경영에 관련해 다양한 리스크 문제가 나타나고있으며 리스크에 대한 적절한 대응을 하고 안정화를 도모함과 동시에 리스크 문제가 표면화되어 초래하는 영향을 극소화하기 위한 포괄적인 새로운 패러다임의 경영시스템 도입이 주요 전략과제로 대두되고 있다. 본 연구에서는 리스크 위험 요소를 줄이고 품질 향상의 목적으로 기업의 경쟁력 강화를 위한 새로운 모델로써 기존 ISO 9000 품질경영시스템과 JIS Q2001 리스크 경영시스템의 통합모델을 제시하고자 한다.
Typhoons and floods are natural disasters that occur frequently, and the damage resulting from these disasters must be in advance predicted to establish appropriate responses. Direct damages such as building collapse, human casualties, and loss of farms and fields have more attention from people than indirect damages such as increase of consumer prices. But indirect damages also need to be considered for living. The agricultural products are typical consumer items affected by typhoons and floods. Sudden, powerful typhoons are mostly accompanied by heavy rains and damage agricultural products; this increases the retail price of such products. This study analyzes the influence of natural disasters on the price of agricultural products by using a deep learning algorithm. We decided rice, onion, green onion, spinach, and zucchini as target agricultural products, and used data on variables that influence the price of agricultural products to create a model that predicts the price of agricultural products. The result shows that the model's accuracy was about 0.069 measured by RMSE, which means that it could explain the changes in agricultural product prices. The accurate prediction on the price of agricultural products can be utilized by the government to respond natural disasters by controling amount of supplying agricultural products.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.117-117
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2023
도시 홍수, 하천 범람, 산사태와 같은 폭우와 관련된 재해는 자주 동시에 발생하며, 각 재해는 서로 다른 범위의 시간 스케일에서 강우 변동성에 민감하게 반응한다. 따라서 재해 복합화 모델링에 적합한 확률 강우 모델은 모든 유형의 재해와 관련된 모든 시간 스케일에서 강우 변동성을 잘 재현할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 5분에서 10년 사이의 시간 스케일에서 다양한 강우통계특성을 재현할 수 있는 추계학적 강우 생성기를 제안하였다. 이 모델은 우선 Randomized Bartlett-Lewis Rectangular Pulse (RBLRP) 모델을 사용하여 미세 규모의 강우량 시계열을 생성한 후, 연속된 폭풍 사이의 상관관계 구조가 유지되도록 폭풍우의 순서를 섞는다. 마지막으로, 별도의 월별 강우량 모델링 결과에 따라 월 단위로 시계열을 재배열한다. 독일 보훔에서 기록된 69년간의 5분 강우량 데이터를 사용하여 본 모형을 검증한 결과, 평균, 분산, 공분산, 왜곡도 및 강우 간헐성은 5분에서 10년에 이르는 시간 스케일에서 체계적인 편향 없이 잘 재현됨은 물론, 5분에서 3일 사이의 시간 스케일에서의 극한 강수량 값도 잘 재현음을 확인하였다. 아울러, 극한 강우 및 산사태에 큰 영향을 주는 극한 강우 발생 전 과거 7일간의 강수량도 정확히 재현되었다.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.16
no.5
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pp.437-445
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2016
Since typhoon is a critical meteorological disaster, some advanced countries have developed typhoon damage prediction models. However, although South Korea is vulnerable to typhoons, there is still shortage of study in typhoon damage prediction model reflecting the vulnerability of domestic building and features of disaster. Moreover, many studies have been only focused on the characteristics and typhoon and regional characteristics without various influencing factors. Therefore, the objective of this study is to analyze typhoon damage by path and develop to prediction model for building damage ratio by using multiple regression analysis. This study classifies the building damages by typhoon paths to identify influencing factors then the correlation analysis is conducted between building damage ratio and their factors. In addition, a multiple regression analysis is applied to develop a typhoon damage prediction model. Four categories; typhoon information, geography, construction environment, and socio-economy, are used as the independent variables. The results of this study will be used as fundamental material for the typhoon damage prediction model development of South Korea.
In this study, the air pollution management system based GIS has been developed to estimate the emission rate and air pollution modeling of air pollutants, effectively. This system is able to estimate emission rate of air pollutant and to analyze the emission characteristics with high spatial and temporal resolution. air pollution modeling. The air pollution management system was applied to Gwangyang Bay including large industry complex with a large number of emission sources. The air pollution management system was constructed using the spatial database of emission sources in Gwangyang Bay. It was found that the estimated emission rates of air pollutants is similar to the emission characteristics in Gwangyang Bay. Also, the spatial distribution of pollutants was similar to the location of emission sources. The predicted results of air pollution model was showed a good correlation coefficient (0.75) for TSP. The air pollution management system is expected to be effective tool (database system (GIS)) for the management and the control of air pollution.
In this study, a predictive analysis was conducted on sediment disaster hazard area by selecting six research areas (Chuncheon, Seongnam, Sejong, Daejeon, Miryang and Busan) among the urban sediment disaster preliminary focus management area. The models that were used in the analysis were the existing models (SINMAP and TRIGRS) that are commonly used in predicting sediment disasters as well as the program developed through this study (LSMAP). A comparative analysis was carried out on the results as a means to review the applicability of the developed model. The parameters used in the predictions of sediment disaster hazard area were largely classified into topographic, soil, forest physiognomy and rainfall characteristics. A predictive analysis was carried out using each of the models, and it was found that the analysis using SINMAP, compared to LSMAP and TRIGRS, resulted in a prediction of a wider hazard zone. These results are considered to be due to the difference in analysis parameters applied to each model. In addition, a comparison between LSMAP, where the forest physiognomy characteristics were taken into account, and TRIGRS showed that similar tendencies were observed within a range of -0.04~2.72% for the predicted hazard area. This suggests that the forest physiognomy characteristics of mountain areas have diverse impacts on the stability of slopes, and serve as an important parameter in predicting sediment disaster hazard area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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