• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.25 no.3
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• pp.117-128
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• 2023

Tree dieback in Geumgang pine forest has occurred in Uljin and Bonghwa since the 2010s. In order to identify status of tree dieback and prevent further damages, a monitoring project for tree dieback in Geumgang pine forest had been launched by Southern regional office of forest service in 2020. This study was conducted to understand the characteristics of tree dieback occurrence and assess the high risk areas using the occurrence data in the project. Pine tree dieback occurred frequently in areas with mountain ridges in high elevation, dry south-facing slopes, mature stands, and high temperature rise in winter. Furthermore, the result of risk assessment showed that 6.2 percent(5,294ha) of Geumgang pine forest(85,000 ha) in total study area are at high risk of tree dieback. As the pine trees in the high risk area are prone to experience the dieback due to temperature and drought-related extreme weather events, regular forest management activities are needed to reduce the drought stress of pine trees. Forest health management for the pine forest with high protection priority can be also useful strategy to counter the risk of decline. This results can be used as the basic information for the adaptive forest management to climate change.

• Explosives and Blasting
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• v.21 no.3
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• pp.17-22
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• 2003

발파작업에서 발생하는 공해로 인한 재산상의 피해나 정신적인 피해를 최소화하기 위하여 대부분의 현장에서 제어발파를 시행하고 있다. 이완식 제어발파는 발파의 규모가 일반발파와 비교하여 작고, 대상 구조물이 근거리에 위치하므로 그 전달특성이 다를 수 있다. 근거리에서 계측된 발파진동의 특징은 고주파이고 진동의 지속시간이 짧다. 본 연구는 국내의 8개 지역에서 계측한 자료를 분석하여 이완식 제어발파의 진동전달 특성에 관하여 국내의 현장에서 시공 전에 진동을 추정할 수 있는 진동전파식을 제안하였다. 또한 제어발파시에 사용하는 폐타이어를 부착한 철재매트에 의한 폭풍압의 저감 효과와 전달특성을 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.239-239
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• 2023

최근 도시화 및 기후변화에 따른 재난의 피해가 증가하고 있다. 국내 기상청에서는 호우 및 태풍에 대한 예·경보(주의보, 경보)를 전국적으로 통일된 기준(3시간, 12시간 누적강우량)에 따라 발령하고 있다. 이에 따라 현재 예·경보 기준에는 피해가 발생한 사상에 대한 지역별 특성이 고려되지 않는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 서울특별시, 인천광역시, 경기도의 호우 및 태풍에 대한 재해사상별 발생한 피해액 및 누적강우량을 활용하여 재해강도의 단계별 기준을 수립하고, 입력자료로 관측된 강우값을 활용하여 발생할 수 있는 재해의 발생 강도를 분류하는 모형을 개발하고자 하였다. 본 연구에서는 호우 및 태풍에 의한 재해 피해액의 분위별로 재해강도 단계(관심, 주의, 경계, 심각)를 분류하였고, 재해강도 단계에 따른 누적강우량 기준을 지자체별로 제시하였으며, 분류한 재해의 강도 단계를 모형의 종속변수로 활용하였다. 재해피해가 발생하지 않은 무강우 지속시간을 산정하여 호우 사상을 분류하였다. 지자체별로 재해 발생강도 분류 모형 개발을 위하여 머신러닝 모형 4가지(의사결정나무, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, XGBoost)를 활용하였다. 본 연구에서 분류한 피해가 발생하지 않은 호우사상 및 피해가 발생한 사상별로 강우량, 지속시간 최대 강우량(3시간, 12시간), 선행강우량, 누적강우량을 독립변수로 입력하여 종속변수인 재해 발생 강도를 분류하였다. 각 모형별로 F1 Score를 이용한 정확도 평가 결과, 의사결정나무의 F1 Score가 평균 0.56으로 가장 우수한 정확도를 가지는 것으로 평가되었다. 본 연구에서 제시하는 머신러닝 기반 재해 발생 강도 분류모형을 활용하면 호우 및 태풍에 의한 재해에 대하여 지자체별로 재해 발생 강도를 단계별로 파악할 수 있어, 재난 담당자들의 의사결정을 위한 참고 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.53 no.12
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• pp.1119-1130
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• 2020

Flood disasters have been recently increasing worldwide due to climate change and extreme weather events. Since flood damage recovery has been conducted as a common coping strategy to flood disasters in the Republic of Korea, it is necessary to predict the regional flood damage costs by rainfall characteristics for a preventative measure to flood damage. Therefore, the purpose of this study is to present the regression functions for human and economic flood damage assessments for the 7 metropolises in the Republic of Korea. A comprehensive regression analysis was performed through the total 48 simple regression models on the two types of flood damage records for human and economic costs over the past two decades from 1998 to 2017 using the four kinds of nonlinear equations with each of the six rainfall variables. The damage assessment functions for each metropolis were finally selected by the evaluation of the regression results with the coefficient of determination and the statistical significance test, and then used for the human and economic flood damage assessments for 100-year rainfall in the 7 metropolises. The results of this study are expected to provide the basic information on flood damage cost assessments for flood damage mitigation measures.

• Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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• v.6 no.3
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• pp.199-211
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• 2004

As the length of local tunnels is getting longer, the demand for tunnel safety attracts more attention. But only a few information can be found concerning traffic and fire accidents occurred in local tunnel, and full-fledged studies had not been carried out to fulfill the expectation of the tunnel users. This study aims at collecting and analyzing the data on traffic and fire accidents in local road tunnels and providing the fundamental data for the tunnel fire safety evaluation. Focus is placed on quantifying the relationship among traffic accidents, fire occurrences and tunnel characteristics.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.185-185
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• 2020

기후변화의 영향으로 국지적 규모의 홍수, 가뭄 등의 피해 규모가 증가하고 있으며, 복사에너지 변화에 기인한 전지구적 대류활동의 변화는 단발성 피해에 확산되어 특정 지역의 기후 패턴 변화로 이어질 수 있다. 대류활동의 변화는 국가별 물순환의 변화로 이어질 수 있으며, 이로 인한 수자원의 변동성은 국가적 수자원 이용에 있어 중요한 요소로 작용될 수 있다. 수자원의 중요성으로 인해 국제적인 기관들은 전지구적 대류활동에 기인한 물순환 과정을 파악하고자 노력하였으며, 그 일환으로 GCMs (Global climate modeling) 등과 같은 모형이 개발되었고, 위성을 통한 전지구 강우량 측정망을 구축하였다. 위성을 통한 전구 강우량 자료와 GCMs에서 산출된 대류과정과 연관된 기후변량 자료들은 빅데이터로 구축되어 제한 없이 제공되고 있다. 정상성 강우 모의 기법은 데이터에 한정된 패턴을 반영하는 모형들로서 기후변화로 인한 기후 변동성 증가를 반영하는데 한계가 존재한다. 본 연구에서는 기상 빅데이터 자료를 기반으로 한반도의 강우량과 기상학적 특성을 연관할 수 있는 머신러닝의 일종인 딥러닝 방법을 접목시킨 강우 모의 기법을 적용하였다. 본 연구의 모형은 기후변화로 인한 기상학적 패턴의 변화를 딥러닝 기법을 통해 식별하고 식별된 기상학적 특성에 기반한 한반도의 강우량을 모의할 수 있다. 본 모형은 단기 및 장기 예측 모형과 결합하여 불확실성을 고려한 단/장기 강우량 평가에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.264-264
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• 2020

최근 기후변화로 우리나라는 과거에 비해 태풍이나 국지성 집중호우 및 가뭄 등 극심한 수문현상이 빈번하게 발생하고 그 피해가 더욱 커지고 있는 추세이다. 특히 우리나라의 경우 산지가 많으며 대부분의 하천이 유역면적이 작고 유로연장이 짧아 단시간에 유출이 발생하며 수문학적 특성이 연중 큰 편차를 보이고 있다. 이러한 이상기후에 따른 수문현상 파악 및 피해 경감을 위해 신뢰성 있는 수문자료는 매우 중요하다. 따라서 수문자료에 대한 품질관리는 필수적이지만 자료 결측 및 오측에 대한 신뢰성 높은 품질관리가 이뤄지지 못하고 있는 실정이다. 현재 수위자료의 결측이 발생한 경우 해당 관측소의 수위 자료를 사용해 선형보간 및 운형자법으로 수정하거나 상·하류 관측소의 관계를 이용하여 회귀분석을 통해 자료 결측의 수정 및 보완을 수행하는 등 담당자의 주관적 판단에 의존하고 있다. 본 논문에서는 신뢰성 높은 수문자료의 결측치 보완 및 예측을 위한 방안을 제시하고자 상류의 관측소의 수문자료를 이용한 하류의 단시간 수문 자료예측에 관한 연구를 수행하였다. 이를 위해 자료지향형 모델인 적응형 뉴로-퍼지 기법(Adaptive Network-based Fuzzy Inference System, ANFIS)을 이용한 모형을 적용하였다. 기존의 연구에서 가장 일반적으로 사용되는 물리적 모형은 수문자료를 활용하여 수위 및 유출을 산정함에 있어 매개변수의 결정이 어렵고 많은 오차들을 내포하고 있다. 본 연구에서 사용한 ANFIS는 입력자료와 출력자료만을 고려하여 구축할 수 있기 때문에 자료 수집단계에서 유역의 물리적 자료 및 지형 자료와 같은 방대한 양의 자료 수집이 필요가 없다. 이후 모형이 구축이 된다면 입·출력 자료만을 이용하여 신뢰성 높은 결과를 획득할 수 있지만 입력 자료의 품질에 따라 결과가 좌우되기 때문에 자료의 구성이 매우 중요하다. 본 연구에서는 ANFIS를 통해 무주남대천 유역의 무주군(여의교) 관측소의 수위자료를 입력자료를 사용하여 하류에 위치한 무주군(취수장) 관측소의 수문자료의 결측 보완 및 예측하는 모형을 구축하고 모형의 구조 변화를 통해 가장 정확도 높은 모형을 결정하였다.

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.8 no.2
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• pp.75-82
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• 2008

Heavy rains and typhoons are the most critical meteorological disaster occurred in the Korean peninsular. Due to the global warming, the magnitude of heavy rains and typhoons is becoming heavier resulting in more damage annually. Therefore, it is required to establish a mitigation plan to reduce the damage from meteorological disasters. To do so, in general, it is better to establish a mitigation plan for each district considering the characteristics of a district than a single mitigation plan for the entire districts without considering the characteristics of an individual district. In this study, we provide fundamental data for establishing a mitigation plan from analysis considering the frequency and damage in monetary value by heavy rain and typhoon with the geological and social characteristics of districts. The annual damage reports published by the National Emergency Management Agency, dated from 1994 to 2003, are used for the analysis. The districts are classified into six categories by the geological and social characteristics. Also, the frequency and damage in monetary value are assessed for each district. Based on them, the damage degree by heavy rain and typhoon from 1st to 4th is assigned to each district. The assigned damage degree is, then, analyzed with geological and social characteristics of each district to show the status of damage by meteorological disasters on the district.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2006.05a
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• pp.49-54
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• 2006

세계적인 기상이변으로 전 세계적으로 예측하기 힘든 규모의 자연재해가 발생하고 있고, 향후에도 증가될 가능성이 매우 높은 실정이다. 또한 인구의 집중화와 도시화로 자연재해가 발생하면 엄청난 인명과 재산피해를 발생시키고 있다. 본 연구에서는 도시의 일부 지역을 대상으로 그 지역에 대한 지형, 하수관건, 기후 등의 공간 및 속성 데이터베이스를 바탕으로 자연재해 중 우리나라에서 가장 빈도가 높은 침수재해에 초점을 두고 도시의 강우 유출모형인 SWMM을 이용하여 우수관거 해석 및 월류량을 산정하고 해수위 상승에 따른 저지대 우수관망 월류량을 계산하여 침수구역 예상 및 침수심 산정을 하고 침수특성을 분석하였다. 이는 해안 저지대 도시지역에서 빈도별 침수량을 예상하여 피해지역의 침수구역에 대한 홍수에 의한 위험도를 평가할 뿐 아니라 단계적 대피 계획, 주요시설 보호 및 이동, 위험지구에 대한 사전 개선대책 수립 등 홍수피해 경감계획 수립에 기초 자료로 사용될 수 있을 것으로 예상된다.

• Vending industry
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• v.5 no.1 s.13
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• pp.57-59
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• 2005

그동안 자판기를 이용한 불법자금 모집 피해 사례가 심심찮게 있어 왔다. 주로 단기성 기획상품으로 제품을 급조한 후 고수익 보장을 미끼로 투자자를 모집을 하는 게 일반적인 유형이다. 여기서의 자판기는 운영의 개념이 아니라 투자의 개념이다. 돈 봉고 돈 먹기 식으로 일정금액의 투자를 유도하고 매달 일정 금액의 수익금을 보장 지급한다고 하고 나중에는 '나 몰라'라 한다. 돈 놓고 돈 먹기 식으로 자판기 사업을 생각하기 때문에 ‘백전백패’의 자명한 결과를 낳는다. 그런데도 이에 속아 넘어가는 피해자들이 의외로 많다. 자판기 사업의 특성을 이해하지 못하고 업체의 고도의 기망전술에 속아 넘어간 결과이다. 이같은 불법자금 모집 피해 방지를 위해서는 금융감독원에서 관리 감독을 하고 있다. 불법 자금모집업체로 인한 피해확산을 막기 위해 해당업체 적발은 물론 신고포상금제를 운용하고 있다. 금호 정책초점에서는 금융감독원 보도자료를 통해 불법자금모집 업체의 유형과 피해방지 대책에 대해 살펴봤다