• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.425-425
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• 2017

최근 기후변화의 영향으로 태풍과 국지성 집중호우가 빈번하게 발생하면서 인명 및 재산피해가 증가하고 있다. 이러한 자연재해를 줄이기 위하여 국가적 차원에서 피해예측 및 피해규모를 정확하게 산정하는 시스템 구축이 필요한 시점이다. 해외 주요국에서는 풍수해 재해통계 DB를 구축하고, 이를 피해예측시스템에 적용하여 피해규모를 산정함으로써 풍수해 재난관리에 활용하고 있다. 그러나 국내의 경우, 재해정보 피해통계가 공공시설에 한정되어 있거나 단순 복구비의 직접관리 수준에 그치고 있는 등 피해예측기술 및 시스템 개발 수준은 초기단계에 머물고 있다. 따라서 재해정보 기본통계를 정비하고 재난대응 단계별 의사결정 지원에 활용할 수 있는 풍수해 피해예측 및 피해액 산정 시스템을 구축할 필요가 있다. 본 연구에서는 풍수해피해예측시스템 구축을 위한 핵심 기술요소 도출하고자 한다. 이를 위하여 사전단계인 재해정보 기본통계 DB구축 방안을 검토하여 재해연보 개선안을 제시하였다. 먼저, 피해예측시스템 구축에 필요한 필수 DB를 파악하고 기존 재해연보의 활용성을 검토하였다. 검토 결과를 바탕으로 재해연보의 문제점을 파악하고 피해예측시스템에 적용이 가능한 기초 DB를 구축하기 위하여 재해연보의 개선방안을 도출하였다. 다음으로 미국에서 개발한 HAZUS-MH 시스템의 피해예측 관련 기술정보를 분류하고, 국내에서 개발 중인 피해예측시스템과 비교분석하여 핵심 기술요소를 도출하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 풍수해 피해예측시스템의 핵심요소로서 세분화된 재해통계 DB의 구축이 필수적이다. 재해연보를 기초 DB로서 활용하기 위하여 재해항목 구체화 및 자료형태 다양화 등 재해연보의 개선이 시급하다. 둘째, 피해예측시스템 개발을 위한 핵심기술 요소는 (1)함수(모형)의 개발, (2)지리정보시스템(GIS)과의 연계, (3)피해예측시스템 구축 및 모형분석을 위한 컴퓨팅기술, (4)실시간 관측기술 및 강우량 사전예측 등으로 도출이 되었다. 이와 같이 도출한 핵심 기술요소를 바탕으로 국가 R&D 및 재난안전분야의 기술개발을 추진하여야 한다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.29 no.2C
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• pp.59-69
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• 2009

Based on the data obtained from field investigation and soil testing to slope hazards occurrence section and non-occurrence section in crystalline rocks like gneiss, granite, and so on, a prediction model was developed by the use of a decision tree model. The classification standard of the selected prediction model is composed of the slope angle, the coefficient of permeability and the void ratio in the order. The computer program, SHAPP ver. 1.0 for prediction of slope hazards around an important national facilities using GIS technique and the developed model. To prove the developed prediction model and the computer program, the field data surveyed from Jumunjin, Gangneung city were compared with the prediction result in the same site. As the result of comparison, the real occurrence location of slope hazards was similar to the predicted section. Through the continuous study, the accuracy about prediction result of slope hazards will be upgraded and the computer program will be commonly used in practical.

• Journal of the Korea Institute of Building Construction
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• v.17 no.3
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• pp.295-303
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• 2017

Over the past 7 years, the number of victims of construction disasters has been gradually increasing. Compared with projects in other industries, construction projects are highly exposed to safety risks. For this reason, the research methods of predicting and managing the risk of construction disasters are urgently needed that can be applied to a construction site. This study aims to propose a prediction model for a construction disaster using the decision tree technique. The developed the model is reviewed the applicability by evaluating its accuracy based on disaster data. The top three of the prediction values obtained from the proposed model were enumerated, and then the cumulative accuracy were also calculated. The prediction accuracy was 40 percent for the first value, but the cumulative accuracy was 80 percent. Thus, as more disaster data was accumulated, the cumulative accuracy appeared to be higher. If utilized in construction sites, the model proposed in this study would contribute to a reduction in the rate of construction disasters.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.380-384
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• 2010

기후온난화, 국지성 호우 및 대규모 태풍으로 인한 피해가 증대되면서 사회 경제적 손실 또한 날로 증가하고 있어 재해로 인한 피해 발생가능성을 효율적으로 예측하는 모델을 통한 선제적 대응이 필요하다. 재난 재해의 위험성 분석 방법은 주로 확률 통계기법을 기반으로 하는 연구가 주류를 이루었으나, 본 논문에서는 포착된 현상의 데이터를 이용해 그 데이터를 지배하는 경험적 규칙성을 학습하고 획득하는데 다른 기법보다 탁월한 성능을 가진 신경망 모델을 적용하여 자연재해 피해예측 모델을 연구하였다. 1991년부터 2005년 사이에 우리나라에서 발생한 자연재해의 피해자료와 기상개황 자료를 이용하여 지역별 자연재해로 인한 피해를 예측하는 신경망 모델은 우리나라 232개 행정구역에 대하여 누적강우량과 최대풍속, 그리고 재해사상 발생 5일 이내의 선행강우량을 입력변수로 하고 총 피해액을 출력변수로 한다. 또한 학습을 통한 최적의 해를 찾기 위해 신경망의 매개변수 학습률, 모멘텀, 편의값을 유전자알고리즘으로 결정하여 학습을 수행 하였다.

• Journal of the Korean GEO-environmental Society
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• v.17 no.6
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• pp.13-21
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• 2016

Since the landslide hazard areas prediction was analyzed by slope-angle and soil properties, regional characteristics is not taken. Therefore, in order to make more rational prediction, it is necessary to consider the characteristics of the region. Tree roots have been known to increase soil cohesion in landslide hazard areas and to vary the degrees depending on the tree type. In addition, a reasonable prediction of landslide hazard areas can be made by considering crown density based on crown distribution patterns of the area of interest. In this study, using the roots cohesion considering the crown density of the trees, which is in the landslides risk areas around Mt. Gwehwa in Sejong City, the landslides risk areas were predicted and compared with predicted results obtained by not considering root cohesion.

• Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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• 1998.11a
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• pp.185-190
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• 1998

한국의 산업재해를 2000년대에 선진국 수준에 도달할 수 있는지 여부와 이를 달성하기 위한 대책을 수립하기 위하여 한국의 2000년대 산업재해를 예측하였다. 예측모형은 여러 시계열 분석방법중 MAD가 가장 작은 모형을 선택하여 Q/S S/W로 분석하였다. 분석결과 도수율은 2000년에 선진국 수준에 달성할 수 있으나 사망 만인율과 같은 강도율은 거의 불가능하다. 본 논문에서는 이에 대한 여러 효율적인 대책안을 제시하였다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.13D no.6 s.109
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• pp.775-788
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• 2006

Many disaster monitoring systems are constantly studied to prevent disasters such as environmental pollution, the breaking of a tunnel and a building, flooding, storm earthquake according to the progress of wireless telecommunication, the miniaturization of terminal devices, and the spread of sensor network. A disaster monitoring system can extract information of a remote place, process sensor data with rules to recognize disaster situation, and provide work for preventing disaster. However existing monitoring systems are not enough to predict and prevent disaster, because they can only process current sensor data through utilizing simple aggregation function and operators. In this paper, we design and implement a disaster prevention system to predict near future dangerous area through using outside sensor network and spatial Information. The provided prediction technique considers the change of spatial information over time with current sensor data, and indicates the place that could be dangerous in near future. The system can recognize which place would be dangerous and prepare the disaster prevention. Therefore, damage of disaster and cost of recovery would be reduced. The provided disaster prevention system and prediction technique could be applied to various disaster prevention systems and be utilized for preventing disaster and reducing damages.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.590-590
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• 2016

최근 기후변화로 인하여 풍수해의 발생빈도가 높아짐에 따라 자연재해 예측에 대한 연구가 활발히 진행되는 추세이다. 또한 풍수해와 관련하여 정부 및 지자체에서 재해지도를 작성하고 있으나 각 기관의 특성에 따라 개별적으로 재해지도를 시스템으로 제공하고 있다. 결국 호우, 산사태, 바람 등 각각의 재해에 대해 여러 시스템에서 자료를 제공하고 있기 때문에 필요자료, 지역 등에 따라 사용자가 시스템을 찾아 이용해야하는 불편이 존재하며 전국이 아닌 일부 지역만 제한적으로 제공되고 있다. 또한, 각 기관에서 제공되는 자료의 종류와 제공형태가 시스템별로 다르기 때문에 사용자가 추가적인 작업을 해야하는 단점이 존재한다. 국민안전처에서 추진하는 '풍수해저감 종합계획'의 활성화를 위해서 통합적인 재해지도 제공 시스템이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 재해관련기관에서 현재 제공되고 있는 시스템에 대한 활용자료, 구성도 등의 조사, 분석을 통한 연계 전략 수립을 위한 연구를 진행하였다. 또한 풍수해 피해예측지도의 공동활용을 위한 표준연계모듈 적용방안을 제시하여 추후 풍수해 피해예측지도 구축 및 피해예측지도 작성에 활용 가능할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the KSEEG Conference
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• 2007.04a
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• pp.418-420
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• 2007

• Magazine of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.8 no.1
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• pp.48-52
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• 2008

대형태풍 카트리나가 준 주요 교훈 중의 하나는, 위험도 분석에 기반한 종합적인 재해경감 프로그램의 중요성이다. 미국에서는 이를 위해 다양한 위험도 분석(risk analysis) 프로그램 개발에 노력해 왔다. HAZUS(Hazarda-US) 프로그램은 대표적인 자연재해 예측 시스템으로서, 위험요인 파악(hazard identification), 지역사회의 취약성 분석(vulnerability of the society), 그리고 피해결과예측(loss estimation)의 세 가지 요소로 구성된다. 1992년 지진을 대상으로 개발된 이 프로그램은 현재, 지진 홍수 허리케인 윈드에 대해 피해예측을 할 수 있는 HAZUS-MH MR3가 사용 중에 있다. FEMA에서는 주정부에서 HAZUS를 활용, 피해 예측에 기반한 재해경감 정책을 추진할 수 있도록 다양한 재정적 기술적 지원을 하고 있다. 이에 따라, 2004년 머릴랜드 주에서는 미국 최초로 주 전역에 걸친 홍수피해 예측을 실히하고 이를 바탕으로 다양한 경감정책을 추진하였다. 머릴랜드 주정부에서 Salisbury 대학에 의뢰하여 수행한 홍수 피해 예측 과정은, 조사구역 및 위험요인(홍수) 결정, 사용 데이터 확정, 수문학적 분석, 수리학적 분석, 피해예측(건물 용도별 피해면적, 건물 용도별 피해액, 건물 재질별 피해면적, 건물 재질별 피해액, 지역의 경제학적 피해)의 과정으로 수행되었다. 홍수피해 예측 결과, 100년 빈도 홍수가 재현될 경우, 주 전체 면적 중 13%이상의 지역에서 약 80조 이상의 피해액이 예측됨에 따라, 종합적인 재해경감 대책의 필용성이 제기되었다. 이에 따라, 머릴랜드 주정부에서는 홍수피해예측 결과를 토대로, 주정부 재해경감 예산 재분배, 홍수터 보호, 건물규제 강화, 토지이용계획 재조정 등 보다 과학적이고 종합적인 재해경감 프로그램을 추진하였다. 머릴랜드 주정부의 이번 연구는 주정부로서는 최초로 HAZUS를 활용하여 주 전역에 걸친 피해예측을 실시한 것으로서, 피해예측 시스템이 어떻게 주정부의 과학적 피해경감 프로그램에 기여할 수 있는 지를 보여주는 사례이다.