• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.34 no.6
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• pp.1807-1814
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• 2014

Natural disaster has been hard to prevent the occurrence of itself, thus in order to reduce the economic damages and loss casualties, it is important to be prepared in cases that the disasters should occur in advance. Interest of the related project to prevent various natural disasters has been grown along with an investment in Korea. Along with this movement, when investments related to natural disaster prevention projects were built on, the post evaluation that can verify the ripple effects of those investments on the community should be emerging as an essential task. For evaluating the effects of public investment projects such as natural disaster prevention projects in this study, the related researches would continue through qualitative analyses, for example, cost-benefit analysis. Even the qualitative analysis alone cannot fully explain the effects of those projects, the diverse methods of analyzing and evaluating those effects might not have been presented in those fields. For the post evaluation of natural disaster prevention projects through the qualitative analysis, this study derived subjects that had effects on the post evaluation of natural disaster prevention projects. Also, employing the structural equation modeling (SEM), the causation between post evaluation subjects and the effects of projects were quantitatively analyzed, and the weighting factors of evaluation items were calculated respectively. Based on these results, post evaluation index formula was proposed for the natural disaster prevention projects in Korea.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2023.11a
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• pp.99-100
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• 2023

최근 중대재해처벌법의 목적은 건설업 주체 구성원들의 안전불감증을 방지하기 위해 CEO의 안전참여 문화를 강조하고 있다. 선행연구에서는 리더의 감성 수준이 높을수록 업무 능력에 긍정적인 영향을 미치며, 감성능력을 요구하는 추세라고 주장하였다4). 본 연구에서 경영자 (CEO) 리더십 및 안전관리 연구에 사용할 수 있는 감성안전 측정으로 건전하고 간단한 EI 측정개발도구에 대해 신뢰도를 검증한다. Schutte Self-Report Emotional Intelligence Test (SSEIT)의 감정 조절 모델을 적용하면 리더와 안전관리자의 EI가 안전업무 수행과 태도에 긍정적인 영향을 미쳐야 한다. 또한 건설 안전관리 직업의 재해피해가능성스트레스 감정 노동이 EI-활용훈련 결과 감정조절이 가능하다는 것을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.226-226
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• 2020

최근 지구온난화에 따른 기후변화로 인해 집중호우와 태풍의 영향으로 토석류를 동반한 산사태가 빈번하게 발생하고 있다. 산지에서 짧은 시간동안 강우가 집중되어 발생하는 토석류는 고수위의 홍수파를 형성하며 유목 및 흙, 자갈 등이 함께 유동하여 주변도로와 하류지역의 민가나 하천구조물에 큰 피해를 발생시킨다. 특히 강원도 지방도로의 경우 대부분이 산지와 급경사지로 이루어져 있어 집중호우시 산사태나 토석류에 매우 취약한 실정이다. 이러한 피해를 사전에 예방하기 위해 국내에서는 부처별로 다양한 풍수해 관련 재해지도를 작성하여 제공하고 있지만 표준모델이 없고, 서로 다른 형태의 지도를 관리하고 있어 재난 발생 시 도로관리에는 효율적인 활용이 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 재난 시 효율적인 지방도로 관리를 목적으로 다양한 재해지도의 중첩을 실시하였다. 또한 도로에서 빈번하게 발생하는 재해를 분석한 결과 산사태와 토석류가 높은 비중을 차지하였으며, 해당 재해지도를 중첩하여 지방도로 중심의 재해지도를 작성하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2022.10a
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• pp.162-163
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• 2022

기술발전에 따라 건설현장은 스마트 안전관리기술을 활용한 안전관리의 변화가 예고되고 있다. 중대재해처벌법 시행(22.1.27)이후 50인 이상 사망사고는87건(96명)으로 전년 동기109건(111명)대비22건(20.2%), 15명(13.5%)감소한 것으로 나타났다(국토교통부,2022). 반면에 단순비교지만 일본0.14%, 미국0.37%, 영국0.03%에 비해 한국의 재해율이 높으므로 다양한 안전관리활동의 과제가 남아 있다. 이에 아차사고 유형이 건설현장 특성간의 민감도모델 제시를 기반으로 근본적인 재해관리가 연구의 목적이다. 이를 이루기 위해 국토교통부의 아차사고 발굴데이터를 분석하여 유형을 분류하고, 공사기간, 공사규모, 신체부위 등의 요인간의 아차사고 민감성요인에 대하여 Bayesian Network를 이용하여 아차사고에 영향을 주는 모델링을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.217-217
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• 2021

우리나라 동해 연안에 영향을 미쳤던 역사지진들과 일본에서 진행된 동해에서의 대규모지진에 관한 조사검토회에서 2014년에 보고된 동해 동연부와 남해 남연부 측에 있는 60개의 지진공백역들에 대한 단층매개변수들이 공개되어있어 수치실험을 통해 지진해일의 재해도를 분석하고 있다. 하지만 이러한 단층매개변수 값들에 대한 불확실성이 존재하기에 이를 대비한 지진해일 대책을 세울 필요가 있다. 단층매개변수의 불확실성을 고려하는 방법 중 한 가지는 해당 변수들을 조정하여 Case 모델들을 다양화하는 것이다. 이 때 매개변수의 변동에 대한 기준이 필요하기에 단층매개변수에 대한 민감도 분석이 진행되어야 한다. 본 연구의 최종목표는 지진해일에 대한 위험성에 대비하기 위해 선정된 연구지역에 대하여 단층매개변수들을 조정한 경우별 모델들을 사용한 수치모형 실험을 실행한 후 도출된 지진해일 처오름높이 및 처내림높이 결과를 분석하여 각 단층매개 변수의 지진해일에 대한 민감도를 결정하는 것이며, 최종적으로 확률론적 지진해일 재해도분석(Probabilistic Tsunami Hazard Analysys : PTHA)을 실시할 때 기준이 되는 로직트리를 작성할 때 명확한 근거를 제시한다. 단층매개변수의 민감도 분석은 일본(Goda et al., 2014), 미국(Sepúlveda and Liu, 2016), 뉴질랜드(D. Burbridge et al., 2015) 등에서 연구가 활발하게 이루어졌으며 현재도 활발한 연구가 진행되고 있다. 민감도 분석 과정은 먼저 역사 지진해일과 우리나라 근해에 영향을 미칠 수 있는 지진해일의 단층매개변수 조사한 후 파향선추적모형(wave ray-tracing)의 결과를 정리하여 대상 지역에 영향을 미치는 단층을 선정하고, 선정한 단층들의 단층매개변수 값을 일정한 기준을 두고 조정하여 실시한 지진해일 수치모형 실험에서 계산한 결과값을 분석하여 민감도를 결정한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.17-17
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• 2015

세계적으로 최근 국지적 호우에 의한 홍수 및 토사재해가 빈번히 발생하여 인적피해 및 자산피해가 급증하고 있다. 일반적으로 강우에 의해 홍수가 발생되며 하안 및 하천 구조물에 피해를 주는 동시에 월파 및 제방이 붕괴되어 하천에서 제내지로 범람하여 범람피해가 발생된다. 하지만 도시지역에서 발생되는 강우는 불투수 면적비율이 비교적 커 다른 지역보다 최대 침수심이 발생되는 시간이 매우 빠르게 도달하는 환경적 특징이 있다. 또한 선상지 지역에 발달된 도시는 어느 동일한 강우사상에 의해 발생되는 내 외수 범람재해 및 토사재해가 동시에 발생되어 피해가 중첩될 가능성이 매우 크며 피해 리스크 또한 증가하고 있는 추세이다. 따라서 이상기후에 의해 발생되는 재해경감을 위해 기존의 대책 및 새롭게 구축되는 해저드 맵에 대해서 이와 같은 여러 재해 발생 가능성을 충분히 고려된 멀티 해저드 맵 구축이 필요하다. 본 연구에서는 일본 오노시의 지역방재계획을 위한 통합적인 해저드 맵 구축을 위해 내 외수 범람에 의한 피해 및 토석류 발생에 의한 영향평가를 실시하여 두 재해가 동시에 발생 가능한 지역을 대상으로 멀티 해저드 맵 구축 및 피난계획 수립을 목적으로 최근 발생되는 국지적 호우에 대한 예측을 위해 아직 검토대상 지역에 발생하진 않았지만 발생 가능한 강우사상을 추출하기 위해 DAD 분석을 실시하여 가능최대강우량을 산정하여 외력조건으로 사용하였다. 뿐만 아니라 토석류 모델의 현장 적용성 평가를 위해 2011년에 발생된 우면산 토석류 재해를 대상으로 비교 검토를 실시하였으며 본 논문의 주요한 결과를 아래와 같이 나타내었다.

• Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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• 2010.10a
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• pp.211-215
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• 2010

본 연구는 아직 초보수준인 국내기업의 업무연속성 유지를 위한 재해경감 활동계획 수립 및 실행에 대한 방향을 제시하였으며, 조기대응체계 구축을 통하여 어떠한 재난에도 안전을 기할 수 있는 기업 연속성 유지 방안을 모색하였다. 이를 실현하기 위하여 국내 재난관리 표준으로 채택된 사고대비 및 업무연속성관리 가이드라인을 분석하였고, 국내기업에 쉽게 적용할 수 있는 실행지침을 제시하였으며, A기업을 대상으로 재해경감활동계획수립 및 정보기술을 활용하는 방안을 연구하였다. 특히 사고대비 및 업무연속성관리의 가이드라인 5단계 주요 절차 중 계획수립단계의 위험 평가, 영향분석, 예방경감계획 및 대응관리계획 수립에 대한 모델을 제시하였고 국내 재해경감활동이 활성화되기 위한 방안을 도출하였으며, 재난대응 수준을 향상시키기 위하여 필요한 정보기술 부분도 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.324-324
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• 2022

정확한 오염물질 예측은 기상학, 자연재해, 기후변화 연구 등 현장에서 필수적인 과제 중 하나이다. 주변 관측소에서 얻은 데이터를 사용하는 경우 모델 학습을 위한 불필요한 데이터로 인해 예측 결과에 왜곡 문제가 있을 수 있습니다. 따라서, 우리는 종합적인 대기질 지수 행동에 영향을 미치는 요인을 제공하는 최적의 데이터 소스를 찾기 위해 네트워크 방식을 사용했습니다. 본 연구에서는 2015년부터 2020년까지 우리나라의 6개 오염물질과 종합적인 대기질 지수 예측에 대한 네트워크 기법을 적용한 LSTM 및 DNN 모델을 적용하였다. 본 연구는 미세먼지(PM10), 초미세먼지(PM2.5), 오존(O3), 이산화황(SO2), 이산화질소(NO2), 일산화탄소(CO) 등 6가지 오염물질을 기반으로 종합적인 대기질 지수를 예측하는 2단계로 구성되어 있다. LSTM을 이용하여, 개별적으로 예측된 6가지 오염물질을 이용하여 DNN 모형을 이용하여 종합적인 대기질 지수를 예측한다. 6가지 오염물질에 대한 각 모델의 예측능력과 종합적인 대기질 지수 예측은 관측된 대기질 데이터와 비교하여 평가하였다. 본 연구는 심층신경망 모델과 네트워크 방식을 결합한 것이 높은 예측력을 제공함을 보여주었으며, 종합적인 대기질 지수 예측을 위한 최적의 모델로 선정되었다. 재난관리의 필요성이 증가함에 따라 네트워크 방식의 딥러닝 모델은 자연재해 피해를 줄이고 재난관리를 개선할 수 있는 충분한 잠재력을 가질 것으로 기대된다.

• Industry Promotion Research
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• v.8 no.4
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• pp.47-60
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• 2023

The purpose of this study is to examine the causal relationship between self-efficacy and safety consciousness of health belief factors and how they affect the disaster prevention behavior of construction workers using TBM. To this end, a research model is presented that applies the main variables of the Health Belief Theory, a social psychological health behavior change model developed to predict and explain health-related behaviors. To empirically verify the research model of this study, a survey was conducted among construction workers who have experience in using TBMs for chemical plant construction. The results showed that, first, the perceived severity of construction workers utilizing chemical plant construction has a significant effect on self-efficacy and safety consciousness; second, the perceived probability of construction workers utilizing chemical plant construction has a significant effect on self-efficacy and safety consciousness. Third, the perceived obstacles of construction workers utilizing chemical plant construction have a significant effect on self-efficacy and safety consciousness. Fourth, the perceived benefits of construction workers utilizing chemical plant construction were found to have a significant effect on self-efficacy and safety awareness. The purpose of this study is to reduce critical accidents through disaster prevention behavior of chemical plant construction workers through TBM.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.22 no.5
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• pp.73-85
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• 2021

This study proposes an efficient management direction for Korean construction accident cases through a deep learning-based text data classification model. A deep learning model was developed, which categorizes five categories of construction accidents: fall, electric shock, flying object, collapse, and narrowness, which are representative accident types of KOSHA. After initial model tests, the classification accuracy of fall disasters was relatively high, while other types were classified as fall disasters. Through these results, it was analyzed that 1) specific accident-causing behavior, 2) similar sentence structure, and 3) complex accidents corresponding to multiple types affect the results. Two accuracy improvement experiments were then conducted: 1) reclassification, 2) elimination. As a result, the classification performance improved with 185.7% when eliminating complex accidents. Through this, the multicollinearity of complex accidents, including the contents of multiple accident types, was resolved. In conclusion, this study suggests the necessity to independently manage complex accidents while preparing a system to describe the situation of future accidents in detail.