LPG는 공기보다 무거워 지표면으로 가라앉는 특징이 있으며, 주변 공기가 체류하는 경우 증기운을 형성하기 쉬워 가스 누출로 인한 피해가 가중될 우려가 있다. 그러므로 증기운 형성에 따른 주변 지역의 영향 범위분석을 통해 피해를 예방할 필요가 있다. 본 연구에서는 LPG 공급 관리소가 설치된 제주 하가리 일대를 대상으로 토지이용 현황과 지형적 특성으로 생성되는 야간 시간대의 찬공기 흐름과 그에 따른 LPG 누출 특성을 고려하여 주변 지역으로의 피해 영향 범위를 분석하였다. KLAM_21을 활용하여 찬공기 흐름을 분석한 결과, 지형 영향으로 인해 남동쪽에서 약 2 m/s의 찬공기가 유입되었다. LPG 누출 특성은 ALOHA를 이용하였으며 찬공기 흐름을 고려하여 분석하였다. 풍속 2 m/s 조건에서 누출공 크기가 10 cm일 때 LEL 60 %(12,600 ppm)에 해당하는 범위는 61 m로 나타났으며 LPG 누출 시 증기운에 의한 화재 등의 사고가 발생하는 경우 누출원으로부터 50 m 부근에 위치한 인근 주거지에 피해가 미칠 것으로 예상되므로 사고 예방을 위한 대안책이 요구된다. 해당 연구결과는 LPG 누출로 인한 사고 발생 시 예방책을 마련하는데 기초 자료로 활용될 수 있으며 FLACS와 같은 CFD 모델링을 통해 비교적 좁은 영역에서의 LPG 누출 형상 및 증기운으로 인한 피해 영향 범위를 확인할 필요가 있다.
최근 기후변화에 따라 우리나라 해수면 상승률은 평균 2.48mm/yr로 가파르게 상승하고 있다. 동해의 해수면 상승률은 2.69mm/yr 로 전세계 평균 해수면 상승률인 2.0mm/yr 보다 높게 나타나 해수면 상승에 의한 해수침투 피해가 증가할 것으로 예상된다. 해수침투로 인해 1차적으로 연안지역의 해수침투 영역이 증가하고, 지하수의 오염, 농작물의 염수 피해, 산업활동의 제약 등 피해 범위가 지역 사회 범위로 점차 증가한다. 한정된 자원에서 해수침투를 예방하고 피해지역을 줄이는 것에는 많은 어려움이 있다. 이를 위해 동해 연안지역의 행정구역을 대상으로 정량적인 분석을 통하여 해수침투에 취약한 지역을 선정하고 대비하는 것이 가장 효율적인 방법이라고 볼 수 있다. 본 연구에서는 해수침투에 영향을 미치는 인자들을 수집하고, 취약지역을 평가하여 분석하였다. 동해 연안의 11개 시 군 행정구역을 대상으로 해수침투에 영향을 미칠 수 있는 인자를 선택하고 자료를 수집하였다. 수집된 자료는 Re-scale 방법을 이용하여 표준화 하고 엔트로피 방법을 이용하여 산정된 가중치를 각각의 인자에 적용하였다. 산정된 해수침투 취약성 지수는 동해안을 대상으로 하여 각 행정구역에 대한 상대적인 취약성을 나타낸다. 최종적으로 산정된 취약성 지수를 동해안의 행정구역이 도시되어 있는 지도에 나타내어 취약한 지역에 대하여 해수침투 방지 대책 및 시설 보강 계획을 세운다면 해수침투 피해에 효율적인 대처가 가능할 것으로 예상된다.
최근 세계적으로 기상이변에 의해 한파와 폭설이 발생하고 있으며, 이로 인한 피해를 예측하기 어려워 졌다. 우리나라의 대설피해는 지역별로 상이해 강설 특성을 파악하기 위해 강설자료와 과거의 기상현상자료를 분석하여야 한다. 대표적인 대설피해로 설압피해, 적설피해, 착설피해와 간접피해로 분류 되며 시설재배면적에 가장 많은 영향을 미치는 설압피해는 쌓인 눈의 압력으로 인하여 파손 및 붕괴를 유발한다. 본 연구에서는 과거 재해연보 자료(1994년~2018년)와 기상청에서 제공되는 적설자료를 활용해 대설피해 관련 자료를 수집 및 분석하여 온실에 손상을 입힐 수 있는 적설심을 분석하였다. 로지스틱 회귀분석을 위한 자료 구축은 재해연보의 피해기간을 기반으로 하여 종속변수로 사용하였다. 이후 적설심자료를 최심신적설로 변형하였으며 온도와 함께 독립변수로 사용하였다. 우리나라의 대설 사례가 많은 영동지역은 강설빈도가 높아 대설 방지대책 및 대설 연구자료가 다른 지역에 비해 많은 것으로 판단된다. 이에 따라 최근 빈도가 증가하고 있으며 대설피해 사례가 10건 이상이고 관측지점이 피해지역과 가까운 지역, 적설관측자료가 연속적으로 관측되어 있는 남원, 보령, 장수, 부안을 공간적 범위로 선정하였다. 연구의 결과로 대설 피해 재난관리가 가능한 적설심 기준 설립에 도움을 줄 것으로 판단된다.
본 연구는 강우특성과 홍수피해액과의 관계를 히스토그램분석을 이용해 분석하였다. 분석대상의 공간적 범위는 전국 및 16개의 광역자체단체로 하였으며 시간적 범위는 1994년에서 2009년까지 16개년도의 홍수피해 자료를 이용하였다. 분석결과, 홍수로 인한 총 피해액은 대부분 발생횟수가 높은 중 소규모 호우사상에 의한 피해 비중이 가장 높게 나타나고 있음을 알 수 있었다. 또한 국내 16개 광역지자체별 홍수피해액을 비교한 결과 도(道)에 비해 광역시의 방재능력이 우수한 것으로 나타났으며, 각 지자체별로 총 피해액이 최대로 발생하는 강우 특성들이 상이하게 나타났다. 따라서 국가에서 집중해야 할 치수대책 수립 시 위의 결과들을 고려하여 대상 규모를 결정하여야 할 것으로 판단된다.
도시하천유역에서 집중호우에 따른 제방 범람과 이에 따른 침수 피해범위를 해석하기 위하여 우리나라의 대표적 도시하천인 중랑천 시험유역에서의 하천의 홍수 및 제방붕괴 특성 분석을 중심으로 연구하였다. 이를 위하여 100년, 200년, PMF의 빈도별 강우 조건에서 홍수량을 각각 산정하였고, 제방붕괴조건별 하천의 부정류 해석 및 제내지의 홍수범람해석을 실시하였다. 제방붕괴의 조건으로서 붕괴시간(10, 30, 60분), 붕괴폭(10, 20, 30m) 및 제방붕괴위치(중상류부, 중류부, 중하류부) 등에 따른 홍수위, 월류량 및 제내지 침수 수위 변화 등을 검토하였다. 홍수규모와 제방붕괴 양상 및 위치에 따른 월류량 및 제내지에서의 침수 범위를 각각 계산하고 비교 검토한 결과, 제방붕괴의 위치 및 붕괴폭이 홍수범람규모와 침수피해에 큰 영향을 주는 것으로 분석되었다.
Consequence analysis using an ALOHA program is conducted to calculate the accidental impact ranges in the cases of hydrogen leakage, explosion, and jet fire in a hydrogen fueled combined cycle power plant. To evaluate the effect of weather conditions and topographic features on the damage range, ALOHA is executed for the power plants located in the inland and coastal regions. The damage range of hydrogen leaked in coastal areas is wider than that of inland areas in all risk factors. The obtained results are expected to be used when designing safety system and establishing safety plans.
LiDAR는 일반 항공사진 및 위성영상과는 달리 사물의 높이를 측정할 수 있어 산림의 3차원 모델링을 수행할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 LiDAR의 특성을 이용하여 산불이 발생한 강원도 양양지역 산림의 물리적 피해를 분석하였으며, 디지털 항공사진으로부터 Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)를 추출하여 산림의 생물학적 피해를 분석하였다. 산림의 물리적 피해는 임관의 피해정도에 따라 지표면에서 반사되는 Point Data의 개수의 비율로서 추정을 하였다. 피해정도의 고저(高低)를 구분하는 기준은 통계적 방법 (Jenk's Natural Break) 으로부터 추정된 0.3594을 사용하였으며, 지표면 반사비율이 0.3594 이상인 경우 물리적 피해정도를 고(高, Serious Physical Damage; SPD), 지표면 반사비율이 0.3594 이하인 경우 물리적 피해정도를 저(低, Light Physical Damage; LPD)로 나타내었다. 또한 생물학적 피해는 일반적인 NDVI 값의 범위(-1
대설은 일반적으로 해양과 대륙의 온도차가 큰 지역, 바다·호수와 같이 상대적으로 따뜻한 곳이 인접해 있어 기단 변질이 잘 일어나는 지역, 산악에 의해 습윤한 공기가 강제 상승되는 지역에서 자주 발생한다. 우리나라는 찬 대륙고기압 공기가 해수 온도 차로 눈 구름대가 만들어지거나, 고기압 가장자리에서 한기를 동반한 상층 기압골이 우리나라 상공을 통과하면서 대설이 발생한다. 최근 우리나라에서 빈번하게 발생하는 대설피해는 직접피해와 간접피해로 나뉘며, 이에 따라 사회·경제적으로 막대한 피해를 야기한다. 우리나라 대설피해양상은 지역적 특성, 방재 대책, 대처능력 등에 따라 달라지는 것이 특징이며, 지역적으로 다르게 발생하는 대설피해를 효과적으로 대비할 수 있는 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 지역적 특성을 고려한 차등화된 대설 피해를 예측하는 연구를 진행하고자 하였다. 본 연구에서는 기상요소 및 사회·경제적 요소 등을 입력자료로 활용하고, DPSIR 분석을 통해 Red Zone, Orange Zone, Yellow Zone, Green Zone으로 위험 등급을 분류 및 등급 별 대설피해 예측기법을 개발하였다. 최종적으로 1994년부터 2020년까지의 과거 대설 피해액 자료와 다중회귀분석을 이용하여 기법을 개발하였고, 기법의 예측력 평가를 위해 RMSE와 RMSE를 표준화한 NRMSE의 두 가지 통계 지표를 사용하여 평가하였다. 모형별 예측력 평가 결과 Yellow 등급 모형이 가장 우수한 예측력을 보였다. 추후 본 연구결과를 통해 대설피해 범위를 예측하는 연구가 진행된다면 사전에 대설피해에 대한 대응방안 수립과 지역별제설 우선순위를 결정할 수 있는 지표가 개발될 것으로 기대된다.
전 세계적으로 기후변화가 지속되면서 그에 따른 자연재난의 강도와 발생 빈도가 증가하고 있다. 자연재난의 발생 유형 중 집중호우와 태풍으로 인한 수문학적 재난이 대부분을 차지하고 있으며, 홍수피해는 지역적 수문학적 특성에 따라 피해의 규모와 범위가 달라지는 경향을 보인다. 이러한 이질적인 피해를 관리하기 위해서는 많은 홍수피해 정보를 수집하는 것이 필연적이다. 정보화 시대인 요즘 방대한 양의 데이터가 발생하면서 '빅데이터', '머신러닝', '인공지능'과 같은 말들이 다양한 분야에서 주목을 받고 있다. 홍수피해 정보에 대해서도 과거 국가에서 발간하는 정보외에 인터넷에는 뉴스기사나 SNS 등 미디어를 통하여 수많은 정보들이 생성되고 있다. 이러한 방대한 규모의 데이터는 미래 경쟁력의 우위를 좌우하는 중요한 자원이 될 것이며, 홍수대비책으로 활용될 소중한 정보가 될 수 있다. 본 연구는 인터넷기반으로 한 홍수피해 현상 조사를 통해 홍수피해 규모에 따라 발생하는 홍수피해 현상을 파악하고자 하였다. 이를 위해 과거에 발생한 홍수피해 사례를 조사하여 강우량, 홍수피해 현상 등 홍수피해 관련 정보를 조사하였다. 홍수피해 현상은 뉴스기사나 보고서 등 미디어 정보를 활용하여 수집하였으며, 수집된 비정형 형태의 텍스트 데이터를 '텍스트 마이닝(Text Mining)' 기법을 이용하여 데이터를 정형화 및 주요 홍수피해 현상 키워드를 추출하여 데이터를 수치화하여 표현하였다.
인간 활동 영역이 산지 곳곳에 퍼져 있는 한국에서는 산불이 주거지역이나 각종 시설물을 위협하는 경우가 잦다. 따라서 산불 이후 대책 마련과 피해 복구를 위해 피해 범위를 빠르게 파악할 필요가 있으며, 이러한 경우 원격탐사가 유용한 도구가 될 수 있다. 본 연구에서는 2019년 4월에 발생한 고성·속초 산불 피해지역에 k-nearest neighbor (kNN) 알고리즘을 적용하여 피해 범위를 탐지하는 실험을 수행하였다. 다양한 인공지물을 포함하는 지표와 숲이 혼재된 지역 특성을 고려하여 적절한 공간 해상도와 시간 해상도를 제공하는 Sentinel-2 multispectral instrument (MSI) 자료를 사용하였다. Sentinel-2 MSI의 여섯 밴드와 정규식생지수(NDVI), 정규탄화지수(NBR)를 분류 특성으로 사용하였다. 산불 피해지역과 비피해 지역에서 무작위로 추출된 2,000개 지점 정보를 이용하여 kNN 분류기를 훈련시켰다. 분류 성능을 높이기 위해 데이터에서 특이값을 제거하고 임상도를 병용하였다. 다양한 이웃(neighbor) 수와 분류 특성 조합을 적용하여 산불 후 데이터를 이용한 실험과 산불 전후 데이터 차이를 이용한 실험을 수행하였다. 산불 전후 데이터 차이를 이용하였을 때 더 우수한 분류 성과를 얻을 수 있었지만, 산불 후 데이터만을 이용한 경우에도 피해지역의 범위를 파악할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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