본 논문에서는 레일형 GB-SAR의 단점을 극복하고자 차량에 원형레일을 탑재하여 신속한 기동을 확보하고 합성구경의 길이를 늘리며 영상영역을 확장한 Arc-SAR의 설계안을 제시한다. 하드웨어 측면에서 살펴보면, 밴형 차량의 상부에 원형레일을 설치하고 마이크로파 송, 수신 안테나를 탑재한 후 레일 위를 1mm 이내의 정밀도로 이동시키며, 자료를 획득하게 된다. 이때 안테나에 연결된 동축 케이블은 차량 내부의 송, 수신장치에 연결되는데 RF대역에서 완벽히 작동하는 슬립링이 없기 때문에 내부 송, 수신 장치를 턴 테이블위에 장착하여 외부 안테나의 이동과 동일한 각도로 회전하여, 동축 케이블의 꼬임을 방지하게 된다. 송, 수신 장치의 구성은 벡터 네트워크 분석기를 기반으로 마이크로파 앰프, 마이크로파 스위치로 구성되며, 통합 제어 소프트웨어를 통해 외부 안테나의 이동과 함께 제어된다. 한편, Arc-SAR 영상의 구현은 원형레일을 따라 얻어지는 합성구경의 기하학적인 특수성을 감안하여 최초로 시도될 것이다. 이 시스템은 RTK-GPS를 장착하여 지반변형 모니터링 시 차량 이동 오차를 최소화 하고자 하며, 이외에 고정형 산란체를 이용하여 차량 이동 오차를 보정하고자 한다. 또한 AWS (Automatic Weather System)을 장착하여 위상의 대기보정을 동시에 수행할 것이다. 이 시스템은 차량 탑재에 의한 기동성의 확보로 침수나 침하 등 긴급 재난 지역에 즉각적인 대응이 가능하며, 대형 구조물의 주기적인 변형 모니터링 등에 활용성이 클 것이다.
2020년은 장마와 태풍으로 인해 중부 및 남부지방에 폭우가 발생하여 강남역을 비롯한 지하철 역사와 지하 주차장 등 많은 지하시설이 침수되었고, 부산에서는 침수된 지하차도에 진입한 차량의 운전자가 사망하는 등의 사고가 발생하였다. 지하에 설치된 시설들은 침수가 발생할 경우 대부분 출입구를 통해 유입되는 물을 거슬러 대피해야 하므로 낙상과 그로 인한 익사 등 자칫 큰 인명피해를 초래할 수 있어 특별히 주의할 필요가 있다. 대피 여부를 결정하고 그에 필요한 시간을 계산하기 위해서는 안전하게 대피 가능한 최대수심(한계수심)을 결정하는 것이 필요하다. 현재 한계수심을 제시한 여러 연구가 있지만 대부분 소수의 성인만을 대상으로 한 실험 결과이기 때문에 성별, 연령, 체중 등 다양한 유형의 사람을 고려한 대피방법 제시가 필요하다. 이에 본 연구에서는 실험 참가자의 유형(성별, 연령, 체중, 신장)에 따른 대피시간의 차이를 고려한 한계수심을 제시할 수 있도록 하였다. 총 308명이 실험에 참여하였으며, 이중 남성은 164명, 여성은 144명이었다. 참가자의 연령은 14세부터 75세까지이며, 신장은 최소 145cm에서 최대 187cm, 체중은 35kgf에서 110kgf 범위이다. 대피시간은 물이 흘러 내려오는 5.1m 길이의 계단을, 난간을 잡은 채 거슬러 올라가는 시간으로 설정하였으며, 계단 상층부의 수심이 30cm일 때와 40cm일 때(한계수심 조건), 2회 측정하였다. 또한, 측정이 종료된 후, '안전하게 대피 가능할 것으로 예상되는 수심'을 선택하도록 하여 참가자가 체감한 실험 난이도를 간접적으로 확인하고 향후 연구에 활용할 수 있도록 하였다. 수집된 자료를 분석한 결과 여성의 경우 수심 30cm와 40cm의 평균 대피시간이 4초 정도의 차이가 나타났으나, 남성의 경우 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 또한 '안전하게 대피 가능할 것으로 예상되는 수심'에 대한 답변으로 다수가 실험의 최대 수심 조건인 40cm 이상을 선택하였다. 이와 같은 결과를 보아, 실험의 난도가 높지 않았다고 예상할 수 있으며, 그 원인은 참가자의 안전을 고려해 실험 조건을 난간을 잡은 채 보행하도록 설정한 것이 한계수심을 증가시키는 결과를 가져왔다고 볼 수 있다. 유형에 따른 대피시간의 차이를 분석하기 위해서는 실험의 한계수심 조건을 높이거나, 난간을 잡지 않고 보행할 수 있도록 안전장치를 추가하는 등, 실험조건의 변화가 필요할 것으로 판단되며, 추가적으로 난간을 잡은 채 보행하는 것이 한계수심을 얼마나 높일 수 있는지에 대한 검토를 통하여 정량적인 대피가능 시간을 제시할 수 있을 것으로 사료된다.
최근 불안정한 기상상태가 계속되며 집중호우, 태풍, 범람 등에 의한 수해가 늘어가고 있다. 특히 하천범람이나 도로침수 발생 피해가 속출하고 있으며 이로 인해 차량 통행의 제한으로 도심에서 교통이 마비되기도 한다. 본 연구에서는 집중호우로 인한 도로침수 및 도로 상에서 일어나는 사건 사고를 실시간 교통정보를 활용하여 돌발 상황을 우선 감지함으로 운전자와 보행자가 도로 상황에 즉각적으로 대처할 수 있는 방안에 대해 알아보고자한다.
이 논문은 도로의 침수를 방지하기위하여 집주정 스틸 그레이팅의 설계 방안을 검토하였다. 현재 사용되고 잇는 스틸 그레이팅은 단지 모양만을 고려하여 사용하고 있으며, 차량 하중 등에 대한 고려를 하지 않고 있다. 따라서, 도로설계시 반드시 하중에 대한 검토와 도로표준시방서 등의 검토해야 한다.
최근 집중호우로 서울 강남구('12), 부산('13), 울산('16), 인천, 부산('17) 등 대도시 지역의 침수 피해가 증가하고 있다. 도시침수는 하천유역의 홍수 피해와는 달리 매우 짧은 시간에 피해가 발생하며, 시설물의 파괴보다는 주택, 차량, 상가 침수로 인한 재산 피해가 높은 비율을 차지하고 있다. 현재 우리나라의 호우에 대한 예 경보는 기상청에서 발표하는 호우 주의보 및 경보에 의존하고 있지만, 기상청의 호우 주의보 및 경보는 전국 공통 지표를 사용함으로써 지역적 특성을 반영하지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 서울과 울산지역을 대상으로 지역별로 피해이력기반의 한계강우량을 추정하였으며, 피해이력이 없어 한계강우량 추정이 불가능한 지역에 대해서는 유역특성이 반영된 Neuro-Fuzzy 모형을 통해 한계강우량을 예측하였다. 추정된 한계강우량을 통해 도시침수 위험기준을 설정하고 실제 침수사상에 적용한 결과 추정된 한계강우량은 실제 한계강우량과 1.8~20.4%의 오차를 보이고 있으며, 최소 28분에서 최대 70분의 대피시간을 확보 할 수 있는 것으로 나타났다. 따라서 도시침수 예 경보를 위한 위험기준으로 활용가능 할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 당사인 경신공업(주)와 스미토모전장(주)와의 기술제휴를 통한 신제품 개발 프로젝트를 통하여 진행 한 연구 내용이다. 현재 자동차의 주요 부품 중 하나인 Dash-Grommet는 실외에서 실내부로 직부되는 부분으로 방수성이 주요한 성능이다. 이에 따라 현재 방수성 향상을 위해 볼팅으로 씰링을 하는 구조로서 브라켓트를 적용하고 있으며, 볼팅 툴 사용에 따른 홀 위치가 센터로 이동함에 따라 와이어 하네스 성형성을 위해 프로텍터를 적용하고 있다. 이와 관련하여 작업자의 툴 사용에 따른 산업재해(근골격계)요인 및 원가 상승의 원인이 되고 있다. 이에 본 연구에서는 그로멧 씰링구조를 최적화하여 브라켓트를 삭제시키고, 인간 공학적 구조 검토를 통한 저삽입력 구조의 Dash-Grommet 개발에 그 목적을 두었다. 그로멧 3중 씰링 구조를 이용하여 주요 성능인 방수(침수/살수) 성능에 대한 문제를 해결하였으며, 내부 파이프 구조를 이용하여 와이어를 통한 수분 유입에 대한 수밀 대책이 마련 되도록 하였다. 또한, 돌기부 구조를 이용하여 차량 장착시 판넬 접촉면을 최소화 함으로써 실제차량 장착 작업시 저삽입력을 가능하게 하였으며, 이와 더불어 홈부 구조를 이용하여 차량 장착시 그로멧의 수축을 용이하게 함으로써 새로운 그로멧 삽입 메커니즘을 구현하여 기존 대비 40~50%의 저 삽입력 그로멧을 개발할 수 있었다.
최근 들어 지구온난화 등의 환경적 요인과 지역별 온도차 등으로 인해 국지성 호우가 빈발하고 있다. 많은 양의 폭우가 좁은 지역에 집중적으로 비를 뿌리는 국지성 호우는 저지대 침수와 범람, 산사태, 축대 붕괴 등의 위험성 등을 증가시키며, 특히 도시지역은 개발로 인한 지표면의 포장 등 자연공간이 감소하여 개발 전 지표면의 유역 내 저류 및 지연효과가 현저히 감소하고 있다. 시가지의 확대와 도로포장 등 유역 내 불투수층의 증가로 홍수유출량과 첨두유출량이 점차 증가하고 있고 이러한 국지성 호우에 의한 피해는 점점 다양해지고 대형화 되고 있으며, 버스정류장 한 두개 정도의 거리에서도 호우형태가 크게 달라지고 있다. 하지만 영동지방의 경우 1개의 관측소가 $834.4km^2$, 낙동강 유역의 경우 $126.8km^2$로 간헐적으로 분포되어 있다. 많은 양의 폭우가 좁은 지역에 집중적으로 비를 뿌리는 국지성 호우를 관측하기 위해서는 고밀도의 면적강우량 산정이 필요하다. 본 연구에서는 차량용 강우센서를 이용하여 W-S-R 관계식을 개발하였으며, 대상지역인 삼척시내를 대상으로 면적강우량을 산정 하였으며, 실제 관측 면적강우량과의 비교를 통해 차량용 강우 센서를 이용하여 생산된 면적강우량의 효용성을 검토하였다.
지하차도의 경우 국지 및 돌발홍수가 발생할 경우 대부분 침수됨에도 불구하고 2020년 7월 23일 부산 지역에 밤사이 시간당 80mm가 넘는 폭우가 발생하면서 순식간에 지하차도 천장까지 물이 차면서 선제적인 차량 통제가 우선적으로 수행되지 못하여 미처 대피하지 못한 3명의 운전자 인명사고가 발생하였다. 수재해를 비롯한 재난 관리를 빠르게 수행하기 위해서는 기존의 정부 및 관주도 중심의 단방향의 재난 대응에서 벗어나 정형 데이터와 비정형 데이터를 총칭하는 빅데이터의 통합적 수집 및 분석을 수행이 필요하다. 본 연구에서는 부산지역의 지하차도와 인접한 지하터널 CCTV 자료(센서)를 통한 재난 발생 시 인명피해를 최소화 정보 제공을 위한 Object Detection(객체 탐지)연구를 수행하였다. 지하터널 침수가 발생한 부산지역의 CCTV 영상을 사용하였으며, 영상편집에 사용되는 CCTV 자료의 음성자료를 제거하는 인코딩을 통하여 불러오는 영상파일 용량파일 감소 효과를 볼 수 있었다. 지하차도에 진입하는 물체를 탐지하는 방법으로 YOLO(You Only Look Once)를 사용하였으며, YOLO는 가장 빠른 객체 탐지 알고리즘 중 하나이며 최신 GPU에서 초당 170프레임의 속도로 실행될 수 있는 YOLOv3 방법을 적용하였으며, 분류작업에서 보다 높은 Classification을 가지는 Darknet-53을 적용하였다. YOLOv3 방법은 기존 객체탐지 모델 보다 좀 더 빠르고 정확한 물체 탐지가 가능하며 또한 모델의 크기를 변경하기만 하면 다시 학습시키지 않아도 속도와 정확도를 쉽게 변경가능한 장점이 있다. CCTV에서 오전(일반), 오후(침수발생) 시점을 나눈 후 Car, Bus, Truck, 사람을 분류하는 YOLO 알고리즘을 적용하여 지하터널 인근 Object Detection을 실제 수행 하였으며, CCTV자료를 이용하여 실제 물체 탐지의 정확도가 높은 것을 확인하였다.
본 연구에서는 이상기후 및 기후변화에 따른 태풍, 집중호우 등으로 발생할 수 있는 피해들을 대비하고 상황에 맞는 대응을 위한 홍수위험지도의 작성을 위하여, 낙동강의 지류인 금호강 유역에 위치하는 대구광역시 서구 지역에 대하여 국 내외 홍수위험지도 작성에 널리 이용되고 있는 FLUMEN 모형을 적용한 하도 및 제내지의 2차원 침수해석을 실시하여 대상유역에 대한 시간별 침수심과 유속을 계산하고, USBR의 Downstream Hazard Classification Guidelines에 제시된 홍수위험 분류기준에 의거하여 홍수위험지도를 작성하는 연구를 수행하였다. FLUMEN 모형을 적용한 하도 및 제내지의 2차원 침수해석은 100년 빈도 강우에 대하여 제방의 붕괴가 발생하지 않고, 월류를 통한 제내지로의 유입만 발생한다는 가정 하에 모의을 실시하였고, 대상유역에서는 100년 빈도 강우에 대하여 금호강유역에 위치한 비산동 지역의 제방에서 월류를 통한 홍수가 발생하는 것으로 확인되었으며, 하도 및 제내지에서의 2차원 침수해석 결과로 얻어진 각 Node에 대한 매시간별 수심과 유속에 관한 정보를 이용하여 홍수위험정도를 분류하였다. 본 연구방법을 통한 지역별 침수심도 및 홍수위험지도가 구축된다면 홍수로 인한 제방붕괴 또는 월류 시 지역 주민들의 비상대처 행동양식을 시스템화 할 수 있을 것이며, 고위험지역의 인명을 우선적으로 대피시키고, 차량 및 도로를 통제하는 등의 세분화된 비상대처계획을 수립하는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
건물, 차량, 사회인프라시설과 달리 농작물이란 물리적인 시설이 아닌 농업경제 활동의 결과물로서 최종적으로 판매를 통해 수익을 창출하는 행위에서 재난으로 인하여 지장을 받게 되는 경제적 피해가 고려되어야 한다. 이를 위해 본 연구는 홍수로 인한 농작물 피해를 "생산비 매몰비용"과 "순수익 손해"를 농작물 피해추정의 척도로 하였다. 생산비 매몰비용이란 경작시작부터 피해발생까지 투입된 생산비의 회수불가에 따른 피해이며, 순수익 손해란 피해발생에 따른 기대 순수익 하락에 따른 피해를 의미한다. 다양한 작물 가운데 10종의 대표작물을 선택하고, 각 작물의 표준생산비와 표준순수익을 농업생산 및 수익과 관련한 통계자료로부터 결정하였다. 이로부터 생육경과율과 홍수 발생시기(6~9월)를 고려하여 월별 투입생산비 및 기대순수익을 결정하였다. 대상지역 내 재난에 노출된 작물정보를 정의하는 농작물 인벤토리는 농림축산식품부에서 제작된 스마트 팜 맵(농경지 전자지도)을 활용하였고, 다양한 작물이 혼재된 밭의 경우 농업면적조사 결과를 토대로 결정한 밭작물 재배현황비를 고려하였다. 홍수에 따른 취약성을 설명하는 농작물 손상함수는 영향인자는 침수심, 침수기간이며, 이를 기준으로 한 손상함수는 농림부의 농업재해피해조사요령과 일본 치수경제조사메뉴얼을 참고하여 제시하였다. 본 연구에서 제시한 농작물 피해 추정 방법은 기존 방법인 다차원 홍수피해산정법(MD-FDA)과 비교할 때 대표작물의 현실화, 국내 실정을 고려한 손상함수, 그리고 면적 기반의 원단위를 사용함으로써 실무적으로 명확하고 실용적으로 사용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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