• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.295-295
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• 2020

산 경사면에서 발생한 토석류는 지형변화에 큰 영향을 미치는 대표적인 자연재해 중 하나다. 특히, 도심지역에서 발생된 토석류는 유동 및 퇴적과정에서 막대한 재산피해와 인명피해를 야기할 수 있다. 이러한 토석류의 피해를 줄이기 위해 토석류의 유동과 피해규모 예측을 위한 여러 수치모형들이 선행연구들을 통해 소개된 바 있다. 최근엔 토석류의 유동과정 및 피해 규모에 큰 영향을 미치는 침식과 연행작용을 구현하기 위한 침식모형이 집중적으로 연구되어지고 있다. 하지만 국내에선 침식 및 연행작용을 구현해 분석하는 것은 아직 제한적인 실정이다. 이에 본 연구는 한국에서 개발된 수치모형으로 침식 및 연행작용을 구현할 수 있는 Deb2D 모형을 활용하여 다양한 침식모형을 적용하여 토석류의 유동을 분석하고 피해규모를 예측하고자 한다. Deb2D 모형은 2차원 수치해석 모형으로 적응형 격자를 기반으로 토석류를 구현하고 있으며 본 연구에선 유동학적 모형으론 Voellmy 모형을 선택하고, 침식모형으론 Sovilla, Frank 그리고 Medina 모형을 선택하여 연구를 진행했다. 2011년 우면산에서 발생한 일련의 산사태를 대상으로 토석류의 유동과 피해규모를 구현했으며 수치모형의 정확성 판단을 위해 현장 조사를 통해 얻어진 토석류의 피해 범위, 총퇴적량 그리고 특정 지점에서 관측된 최대 퇴적 높이 및 최대 속도를 비교자료로 활용했다. 특히, 연구지역의 토석류 발생 전·후 DEMs(Digital Elevation Models)을 통해 공간에 따른 침식 깊이 자료를 얻어, 이를 Deb2D 모형을 통해 분석된 결과와 비교·분석했다.

• Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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• 1997.11a
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• pp.331-336
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• 1997

본 연구에서 산업재해 사례를 연구 대상으로 재해 발생의 여러 가지 요인들의 관련을 검토하고자 통계적 기법을 이용한 재해요인별 상관분석, 또는 영향의 정도 파악, 재해 요인의 통제에 따른 기타 재해요인에 대한 영향 분석을 시도하는 통계학적 분석 방법을 이용한 재해 발생의 중요요인을 분석하고자 첫째, 산업재해 통계 자료의 내용을 분석하여 재해 관련 변수들을 파악하는데 불안전 행동 및 불안전상태에 의한 재해 형태와 기타 변수들 간의 정성적 상관분석을 통한 상관계수를 고찰, 둘째, 명목척도인 범주형 변수 상호 간의 관련 여부를 파악하기 위해 카이제곱(chi-square)검정을 행하여 입원 일수를 종속 변수로 하는 기타 변수들의 독립성 여부와 변수 상호간 연관이 있다고 판단될 때 각 변수의 연관의 정도 비교, 셋째, 어떤 변수 상호간 일정한 관계를 가질 때 변수의 범주별로 반응변수(종속변수)에 미치는 영향을 회귀식 형태로 파악하고 비교하기 위하여 로짓(logit)모형을 적용하였다. (중략)

• 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.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.29 no.2
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• pp.31-36
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• 2006

대기행렬 모형은 통신시스템이나 통신망 구현에 가장 적합한 수리모형으로 알려져 있고, 이에 대한 연구가 상당히 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 재해가 발생될 수 있는 BMAP/SM/1 대기시스템으로, 재해가 발생했을 경우 시스템 복구가 즉시 이루어지지 않고 임의 시간 후 복구 되는 시스템을 고려대상으로 하고 있다. 시스템의 정보입력흐름은 상호종속 또는 그룹 입력이 허용되는 배치마코프 도착과정으로 가정하였고, 또한 서비스분포는 세미 마코프 프로세스를 따른다고 가정하였다. 아울러 시스템에 재해가 발생하면 모든 고객은 즉시 시스템을 떠나게 되고, 재해복구는 임의 시간 후에 이루어진다. 임베디드 마코프체인의 안전상태 확률분포가 유도를 위한 정상 알고리즘 개발이 이루어졌다.

• Journal of Korean Society of Disaster and Security
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• v.15 no.4
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• pp.71-78
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• 2022

Recently, mountain disasters such as landslides and debris flows have flowed along mountain streams and hit residential areas and roads, increasing damage. In this study, in order to reduce damage and analyze causes of mountain disasters, field surveys and Terrestrial LiDAR terrain analysis were conducted targeting debris flow areas, and debris flow flow processes were simulated using FLO-2D and RAMM models, which are numerical models of debris flows. In addition, the debris flow deposition area was calculated and compared and analyzed with the actual occurrence section. The sedimentation area of the debris flow generation section of the LiDAR scan data was estimated to be approximately 21,336 ㎡, and was analyzed to be 20,425 ㎡ in the FLO-2D simulation and 19,275 ㎡ in the case of the RAMMS model. The constructed topographical data can be used as basic data to secure the safety of disaster risk areas.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.172-172
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• 2012

기후변화에 따른 집중호우가 증가하면서 호우에 따른 피해의 양상이 달라지고 있다. 특히 사회적 경제적으로 발달하면서 도시가 확장되고 산지가 개발됨에 따라 산지와 인접한 지역에 대한 토사재해가 최근 자주 발생하고 있다. 2011년 7월 27일 서울시 우면산에서 발생한 토석류는 집중호우에 따른 사면재해의 새로운 경향을 잘 나타내었던 재해이다. 본 연구에서는 집중호우 발생 시 발생한 토석류의 유출특성을 분석하기 위해 토석류발생 모형실험을 수행하여 공급유량과 하상조건에 따른 유출특성을 분석하였다. 토석류 실험장치의 총 수조길이는 6m이며 상 중 하단부의 경사조절이 가능하다. 유량과 하도조건에 따른 유출특성을 파악하기 위해 토석류 발생지에 대한 분석을 수행하여 국내에서 발생한 대표적인 토석류를 재현하고자 하였다. 연구결과 토석류 유출은 하상재료와 공급유량에 대해 상관성을 가지고 있었으며 하상재료에 대한 추가적인 분석과 하도조건에 대한 더욱 다양한 실험이 수행된다면 토석류 재해지도의 작성이나 토석류 해석모형의 개발에 필요한 기초자료로 활용도가 높을 것이다.

• Journal of The Geomorphological Association of Korea
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• v.19 no.1
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• pp.109-121
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• 2012

Human responses, such as construction of levees, are a spatial representation of the place vulnerability which is induced by a geomorphic hazard like flooding. Human responses include all forms of human activities to reduce the place vulnerability and they seem to be related with reducing vulnerability rather than reducing geomorphic hazards. Diverse human responses to the perceived environment bring about changes in the place vulnerability. People respond spatially to their vulnerability of the place in diverse ways from their experience and perceived risk. Human responses have quantitative possibilities in predicting and modeling the place vulnerability. Building the model of a dynamic place vulnerability to the diverse geomorphic hazards requires basic maps of geomorphic processes and human responses in the region.

• 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.

• The Journal of Engineering Geology
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• v.18 no.1
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• pp.45-54
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• 2008

Based on the data obtained from field investigation and soil testing to slope hazards occurrence section and non-occurrence section in gneiss area, a prediction technique was developed by the use of a decision tree model, which is one of the statistical analysis methods. The slope hazards data of Seoul and Kyonggi Province, which were induced by heavy rainfall in 1998, were 104 sections in gneiss area. The number of data applied in developing prediction model was 61 sections except a vacant value. Among these data, the number of data occurred slope hazards was 34 sections and the number of data non-occurred slope hazards was 27 sections. The statistical analyses using the decision tree model were applied to chi-square statistics, gini index and entrophy index. As the results of analyses, a slope angle, a degree of saturation and an elevation were selected as the classification standard. The prediction model of decision tree using entrophy index is most likely accurate. The classification standard of the selected prediction model is composed of the slope angle, the degree of saturation and the elevation from the first choice stage. The classification standard values of the slope angle, the degree of saturation and elevation are $17.9^{\circ}$, 52.1% and 320 m, respectively.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.29 no.7
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• pp.713-723
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• 2023

Climate change is significantly affecting coastal areas, and its impacts are expected to intensify. Recent studies on climate change adaptation and risk assessment in coastal regions increasingly integrate the concepts of recovery resilience and vulnerability. The aim of this study is to develop a measurement model for coastal hazard recovery resilience in the context of climate change adaptation. Before constructing the measurement model, a comprehensive literature review was conducted on coastal hazard recovery resilience, establishing a conceptual framework that included operational definitions for vulnerability and recovery resilience, along with several feedback mechanisms. The measurement model for coastal hazard recovery resilience comprised four metrics (MRV, LRV, RTSPV, and ND) and a Coastal Resilience Index (CRI). The developed indices were applied to domestic coastal erosion cases, and regional analyses were performed based on the index grades. The results revealed that the four recovery resilience metrics provided insights into the diverse characteristics of coastal erosion recovery resilience at each location. Mapping the composite indices of coastal resilience indicated that the areas along the East Sea exhibited relatively lower coastal erosion recovery resilience than the West and South Sea regions. The developed recovery resilience measurement model can serve as a tool for discussions on post-adaptation strategies and is applicable for determining policy priorities among different vulnerable regional groups.