시민의 안전을 위협하는 지반재해 중 하나인 지반함몰이 최근 도심지에서 빈번하게 보고되고 있다. 다양한 지반함몰 발생 메커니즘 중, 하수관 손상부를 통한 토사 유실이 서울시에서 발생하는 지반함몰의 주요원인으로 나타났다. 본 연구에서는 서울시 하수관 정보와 지반함몰이 발생한 위치 정보를 기반으로 머신러닝 기법 중 하나인 랜덤 포레스트 알고리즘을 이용하여 하수관 정보로부터 손상 하수관으로 유발되는 지반함몰의 발생 여부를 예측하는 모델을 학습하였다. 모델 성능 평가 결과, 본 연구에서 도출한 모델이 지반함몰을 상당히 훌륭하게 예측할 수 있는 것으로 나타났다. 또한, 입력변수로 사용한 하수관 정보 중 하수관 길이, 해발고도, 경사, 매립 심도, 하수관 순서로 지반함몰 발생 위험에 영향을 미치는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과는 지반함몰 위험도 지도 작성, 지하공동 탐사 계획 수립 및 하수관 정비 사업 계획 수립의 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
위성개발의 궁극적인 목적은 위성으로부터 획득되는 정보의 활용에 있다. 따라서 국가 차원의 위성개발 프로그램은 하드웨어 개발뿐만 아니라 정보 활용을 위한 인프라 구축 및 활용기술 개발도 포함하여야 한다. 지금까지 우리나라는 다양한 위성을 개발하여 기상 및 해양 감시를 비롯하여 각종 재해재난 등에 있어 매우 유용하게 활용해 왔다. 특히 다목적실용위성 영상은 높은 공간해상도를 바탕으로 농업, 산림분야를 비롯하여 해양 분야까지 폭 넓게 활용되어 왔으며, 최근에는 정밀 지도제작 및 변화탐지 등과 관련된 연구에 많이 이용되고 있다. 본 특별호는 최근 다목적실용위성 광학 및 레이더 영상을 활용하여 수행된 다양한 연구사례에 대해서 소개함과 동시에 관련 위성영상 활용기술을 공공부문으로 전파시키는데 목적이 있다.
국토교통부에서는 2019년과 2020년에 차세대 중형위성 1호 및 2호 기를 발사하여, 지구환경 모니터링 및 접근불능지역에 대한 수치지도 제작에 활용하고자 하고 있다. 차세대 중형 위성을 통해 수집된 위성영상정보는 지구환경 모니터링, 지형도 제작, 재난재해 예방을 위한 분석 등 다양한 분야에 활용이 가능하다. 이와 같이 다양한 분야에 활용하기 위해서는 위성영상의 위치정확도 확보가 중요하며, 위성영상의 정밀기하수립을 위해 지표상의 정확한 지상기준점(GCP: Ground Control Point)을 사용하여 정밀 센서 모델을 수립하는 과정이 필요하다. 또한, 다양한 분야의 활용을 위해 정사영상 구축을 위한 단계별 자동화가 필요하며, 이를 위해 위성영상 GCP 칩의 DB (Data Base)가 체계적으로 구축되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 위성영상의 정밀기하수립을 위하여 GCP를 자동 추출하는 다양한 기법들을 분석하여 최적의 방법을 도출하고자 한다.
연구목적: 본 연구는 재난 발생 데이터와 실시간 기상·대기 관련 데이터를 수집하고 정제과정을 통하여 데이터베이스를 구축하고, API로 제공되는 공공 데이터와 연계하여 빅 데이터 기반의 도시안전지수의 서비스 모델을 제안하고자 한다. 연구방법: 재난 발생과 관련한 다양한 정보를 공공 데이터와 SNS를 활용하여 수집하고, 기계학습 알고리즘으로 분석한 결과를 중심으로 이용자 관심지역의 재난상황을 실시간 대시보드로 확인하고 대처하는 방법을 제공하고자 한다. 연구결과: 분야별 지역안전지수와 기상·대기의 상관관계가 높은 속성을 추출하여 예측모델과 비교하면 교통사고 분야의 지역안전지수는 기상·대기 데이터와 상당한 상관관계가 있음을 확인하였다. 결론: 기계학습 알고리즘 기반의 안전지수 예측모델을 생성하여 이용자 관심 지역에 분야별 안전지수를 지도에 표시하는 시스템을 제안하였다.
최근 지식정보 사회는 IT가 핵심 구성요소인 스마트 사회로 변모하고 있으며, 인간과 사물 간 의사소통에서 사물과 사물 간 의사소통까지 확장하고, IT간 융합에서 나아가 타 산업과 융합하는 지능형 사회로 나아가고 있다. '공간'에 대한 정보는 '시간'과 함께 인간이 생활하는데 있어 반드시 알아야 하는 가장 근본적인 정보로써, 공간에서 발생하는 정보를 기반으로 다른 사람들과 소통을 하고 목적을 충족함으로써 삶의 질을 향상시킨다. 현대 사회에서 공간정보는 중요한 인프라 가치를 증대시키므로 새로운 사회 패러다임 전환을 위한 필수적인 요소라 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 수재해 정보 플랫폼 구현에 앞서 사용자의 니즈를 만족시키고 효용가치 증대가 가능하도록 공간정보서비스 활용 방안 연구를 하고자 한다. 공간정보는 시대의 흐름에 따라 형태 및 생산?활용방법이 달라졌으나 항상 중요한 정보로 인식되어 왔으며, 미래 공간정보는 단순 콘텐츠 영역을 뛰어넘어 상황(Context)정보까지 범위를 확장하였다. (1)미국의 공간정보는 시설, 기록관리 및 지도와 같은 공공분야에서 현재는 업무통합관리, 의사결정지원 등에서 데이터 웨어하우스(Data Warehouse)로서의 역할 담당한다. (2)일본은 아시아 최고의 원천기술력을 보유하고 있으며, 높은 수준의 GIS, RS(위성항측), ITS(지능형 교통 시스템) 기술을 기반으로 하고 있다. (3)영국은 지리정보시스템과 공공서비스를 접목하여 시민의 요구에 부응하는 고객맞춤형서비스 제공을 국가정보화의 우선과제로 선정하고 있다. (4)우리나라는 초고속통신망과 모바일 기술 등 세계 최고 수준의 인프라를 확보하고 있어, 이러한 인프라 기반융 복합 공간정보서비스를 이용하는데 안정적인 기반을 확보하고 있다. 본 연구는 국내외 공간정보서비스의 패러다임 변화 및 추진 동향 등을 제시하였으며, 수재해정보 플랫폼 활용에 능동적 적극적으로 접근할 수 있는 기반을 마련하였다. 공간정보서비스를 활용하여 커뮤니케이션 강화, 수재해 정보 서비스의 효율성 증진, 재해부문 선진화 측면에서 발전적 영향을 미칠 수 있으며, 특히 각종 현안에 대한 미래 예측 및 대응에 기여할 것으로 판단된다.
국내뿐만 아니라 세계적으로도 산사태 발생에 따른 토석류 피해가 빈번하게 발생하고 있으나 아직 토석류 거동에 대한 물리적인 특성을 규명하고, 실험 등을 통한 면밀한 검토가 안 되었다. 토석류는 집중호우 시 토사 내 함수량의 증가로 인해 또는 지진, 화산 발생 시 지각 변동으로 인해 사면의 저항력이 약화되어 발생한다. 이러한 토석류는 재해를 일으키는 매우 위험한 자연 현상이며, 그 규모에 따라 하류부에 큰 피해를 발생시킬 수 있다. 국내에서 수행된 토석류 관련 연구들은 해외에서 주로 수행된 기초연구 결과를 이용한 토석류 피해 발생예측, 위험지도 작성, 토석류 방지 구조물 개발 등의 응용연구가 대부분이며 소규모 모형을 제작하여 수리실험이 진행되었다. 김기환 외(2008)은 토석류 확산형태와 흐름 속도에 대한 모형실험을 수행하였으며, 김영일과 백중철(2011)은 토석류 유동과 퇴적 특성에 대한 실험을 수행하였다. 미국의 경우 미지질조사국(USGS, U.S Geological Survey)에서 1994년부터 지금까지 100 m 길이의 대형 경사수로를 이용하여 토석류 수리모형실험을 수행하고 있으며 이를 통해 토석류의 수위, 충격력, 전파속도, 유출 후 퇴적형상 등에 대한 다양한 실험데이터를 제시하고 있다. 그러나, 현재까지 국내외 토석류 실험에 대한 표준실험방법과 기준이 정립되지 않아 실험결과의 신뢰성을 명확히 증명하기 어려운 실정이다. 토석류로 인한 가장 직접적인 피해 인자인 토석류의 충격력과 전파속도를 수리모형실험을 통해 정량적으로 파악하기 위한 시험 표준으로 시험 절차, 시험 방법 및 적정한 측정장비의 사양 등을 단체표준을 통해 제공함으로써 시험의 불확실성을 최소화하고, 명확한 프로세스에 따른 시험 결과의 신뢰성과 일관성을 확보하고자 한다. 국토교통연구인프라운영원에서는 단체표준 개발을 위한 시험기관협의체를 구성하고, 이해관계인들의 의견을 반영한 토석류 충격력과 전파속도 측정방법(안)을 2022년에 7월 작성하였으며, 현재 이해관계자들의 의견을 수렴하고 중소기업중앙회에 심의를 상정한 상태이다.
최근 기후변화로 인한 극심한 홍수와 가뭄, 폭염 등 이상 기온 및 기후에 따른 피해가 급격히 증가하는 추세이다. 특히, 집중호우로 인해 도심지에서 발생한 홍수피해는 재산피해뿐만 아닌 수 많은 인명피해가 발생하고 있다. 국내에서는 수재해로부터 인명과 재산을 보호하기 위해 용수공급과 체계적인 치수 사업이 행한 바 있다. 이러한 치수 사업에서 경제성 분석은 사업 전·후 의 편익추정이 완벽히 검증되기 쉽지 않으며, 기존의 치수 계획은 유역 전반에 걸쳐 다양한 홍수 방어시설의 종합적인 고려 없이 제방 중심으로만 수립되어 홍수 발생 시 하천에 과도한 부담을 줄 뿐만 아니라, 사업의 경제성이 낮게 평가되고 있다. 이렇게 국내에서 행해진 하천설계기준에서 제안되었던 경제성 분석 방법은 여러 가지 문제점들을 내포하고 있으며 지속적인 홍수피해가 발생하였다. 이와 같은 문제점들을 개선하고자 개발된 K-FRM(Forean-Flood-Risk Model)은 능동형 하천정보 운영을 통한 다차원 하천관리체계 구축 및 활용을 위한 정량적 위험도 평가 툴로 위험지역에 노출된 자산의 정보(인벤토리), 평가기준, 손상함수, 계량화 원단위 등 홍수피해를 추정하는데 활용이 가능하며, 손실 또는 피해액으로 표현되는 재해손실은 경제적인 관점에서의 위험이며 금전적인 형태로 표현된다. 본 연구에서는 홍수피해액 정량화 모델인 K-FRM을 활용하여 굴포천 유역과 영강 유역을 대상으로 항목별 피해액 산정 후, 정량적 피해액 산정 방법인 EAD(Expected Annual Damage) 분석을 통해 홍수피해위험지도를 작성하여 표준유역별, 행정구역별 홍수피해액을 산정하는 것을 목적으로 한다.
저수지에 대한 비상대처계획수립은 최근 기상이변 등에 따른 대규모 호우가 빈번히 발생하고 있을 뿐만 아니라 세계 도처에서 대규모 지진 등으로 많은 인명과 재산 피해가 속출함에 따라 지진 및 이상홍수에 대한 저수지의 안정성 평가를 수행하고 저수지 지점에서 발생할 수 있는 천재지변 또는 예상치 못한 대규모 재해에 효율적으로 대처하기 위한 비상상황의 등급 및 위험수준을 체계적으로 판단하고 비상상황 가상 시나리오별 체계적 행동요령 및 대처계획을 수립하여 저수지 붕괴에 따른 대규모 홍수피해 예상지역 주민들의 신속한 대응으로 생명과 재산피해를 최소화하는데 목적이 있다. 현행 한국농어촌공사 및 지자체에서 수립하고 있는 30만 톤 이상 저수지에 대한 1차원 모형 기반의 EAP수립은 침수구역을 산정할 때 수치지도에 의한 단일 침수심 분석으로 실제 침수구역과는 많은 오류가 나타난다. 이는 침수구역 부정확에 따른 피해복구액 산정이 과다로 책정될 수 있고, 마지막으로 가장 중요한 비상대처계획 수립에 막대한 영향을 미친다. 이에 본 연구는 댐 붕괴에 대응하기 위한 EAP 수립 시 기본이 되는 홍수범람해석을 수행하고 1차원 및 2차원 모형의 결과검토를 통해 보다 효과적인 비상대처계획의 수립을 위한 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 경천저수지 유역을 대상으로 가능최대강수량 조건 하에서 가능최대홍수량을 산정하고 DAMBRK 모형을 이용하여 댐 붕괴 모의를 위한 시나리오 구성 및 모의를 수행하였다. 이후 댐 붕괴 모의결과를 이용하여 WMS(Watershed Modeling System) 모형을 이용한 1차원 홍수범람해석과 FLUMEN(FLUvial Modeling ENgine) 모형을 이용한 2차원 홍수범람해석에 적용 후 각 결과를 비교·검토하였다.
홍수 피해는 인간에게 영향을 미치는 가장 중요하고 영향력 있는 자연재해 가운데 하나이다. 도시지역에서 국지적인 호우가 배수시스템의 용량을 초과할 경우 홍수피해가 발생된다. 도시지역에서 발생한 홍수는 도시산업과 교통 시스템을 마비시키며, 공공시설물에 막대한 피해를 야기시키다. 도시지역에서 이러한 피해를 줄이기 위해서는 도시지역의 복잡한 지형과 인위적인 배수시스템을 동시에 고려하기에 적합한 모형이 필요하다. 본 연구에서는 도시홍수의 침수범위, 침수심과 같은 홍수특성을 모의하기 위한 비정형격자기반 도시침수해석모형을 개발하였고, 이를 배수 시스템과 연계하였다. 본 연구를 통해 홍수 위험지역을 계산하고, 홍수대비지도를 만드는데 활용될 수 있다. 또한, 홍수담당기관의 의사지원시스템의 한 부분으로 활용되어 침수경감대책수립에 이용될 수 있다.
This paper deals with risk assessment of life in a landslide-prone area by a GIS-based modeling method. Landslide susceptibility maps can provide a probability of landslide prone areas to mitigate or proper control this problems and to take any development plan and disaster management. A landslide inventory map of the study area was prepared based on past historical information and aerial photography analysis. A total of 550 landslides have been counted at the whole study area. The extracted landslides were randomly selected and divided into two different groups, 50% of the landslides were used for model calibration and the other were used for validation purpose. Eleven causative factors (continuous and thematic) such as slope, aspect, curvature, topographic wetness index, elevation, forest type, forest crown density, geology, land-use, soil drainage, and soil texture were used in hazard analysis. The correlation between landslides and these factors, pixels were divided into several classes and frequency ratio was also extracted. Eventually, a landslide susceptibility map was constructed using a logistic regression model based on entire events. Moreover, the landslide susceptibility map was plotted with a receiver operating characteristic (ROC) curve and calculated the area under the curve (AUC) and tried to extract a success rate curve. Based on the results, logistic regression produced an 85.18% accuracy, so we believed that the model was reliable and acceptable for the landslide susceptibility analysis on the study area. In addition, for risk assessment, vulnerability scale were added for social thematic data layer. The study area predictive landslide affected pixels 2,000 and 5,000 were also calculated for making a probability table. In final calculation, the 2,000 predictive landslide affected pixels were assumed to run. The total population causalities were estimated as 7.75 person that was relatively close to the actual number published in Korean Annual Disaster Report, 2006.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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