수관화는 대형산불의 주된 확산유형으로 빠른 확산속도와 높은 산불강도의 특성을 보이며 많은 피해를 입힌다. 이 연구에서는 수관화 피해를 사전에 예측하기 위해서 수관전소 피해를 입은 지역의 지형 임상 기상 특성을 분석하여 수관화확산확률식을 개발하였다. 영덕 울진 고령 예천에서 일어난 4개의 산불피해지를 대상으로 하였으며, 총 18개의 공간 변수를 구축한 뒤 기타연소지에 대한 수관전소지의 비를 이용하여 각 변수별 구간 가중치를 구하고 로지스틱 회귀모형을 이용하여 변수와의 상관계수를 산출하였다. 그 결과, 수관화확산확률은 임상이 침엽수림일 때, 250m 이상에서 고도가 높아질수록, 기복이 심할수록, 사면향은 남서 또는 남동사면일 경우, 능선일수록, 일사량이 많아질수록 높게 나타났다. 고도와 경사가 낮은 곳에서는 교란현상이 많이 나타나 일정한 패턴을 보이지 않았다. 이 확률식을 통해 수관화 위험지를 사전에 분석할 수 있고, 산불방지 숲가꾸기 지역 선정 및 진화 우선 지역 선정 등에 효과적으로 활용할 수 있을 것이다.
각종 자연재해에 따른 광역 피해에 대한 정보를 수집하는 데에는 일반적으로 위성영상이 이용되고 있으며, 좀 더 국지적인 피해를 조사할 경우에는 항공사진이나 저고도 무인비행기가 이용되고 있다. 그러나 공공 시설물 피해와 같이 더욱 세부적인 피해를 조사하는 데에는 이러한 방법이 적절치 않으며, 현지측량작업이 행하여져 왔다. 본 논문에서는 사진측량 기법을 이용하여 공공시설물 피해를 좀 더 빠르고 정확하게 조사할 수 있는 방법을 모색하였다. 두 개의 디지털 카메라를 프레임에 고정시켜 촬영시스템을 제작하였으며, 실제 피해 지역에서 이 시스템을 이용하여 피해 현장을 촬영한 후 피해정보를 추출하였다. 이렇게 산출된 피해정보와 토탈스테이션을 이용한 실측결과를 비교하여 제작된 시스템의 활용성을 확인하였다.
Numerous landslides had occurred in Kangwondo in July 2006 and several restoration works had been done. A-day-accumulative rainfalls from July 12 to July 13 and July 15 to July 16 were 176mm and 202mm respectively. Disaster sites at which slope failures were studied to main causes of slope failures by investigating characteristics of rainfall, geological formation, topography and ground surface exploration around the boundary of landslides. In this study, a series of slope restoration work process is presented for reference which about the landsliding area in Han-Gye-Ryeong to O-Saek in Kwangwon-do where one of the most severe damaged area in 2006. The slope restoration work process includes site investigation, analysis on affected factor, restoration or reinforcing method design, construction procedure and recent status of that area. Also several considering points are suggested while design and construction for the reference at the other restoration works.
Multi-temporal satellite imagery can be changed into a transform image that emphasizes the changed area only through the application of various change detection techniques. From the transform image, an automated change detection model calculates the optimal threshold value for classifying the changed and unchanged areas. However, the model can cause undesirable results when the histogram of the transform image is unbalanced. This is because the model uses a single threshold value in which the sign is either positive or negative and its value is constant (e.g. -1, 1), regardless of the imbalance between changed pixels. This paper proposes an advanced method that can improve accuracy by applying separate threshold values according to the increased or decreased range of the changed pixels. It applies multiple threshold values based on the cumulative producer's and user's accuracies in the automated binary change detection model, and the analyst can automatically extract more accurate optimal threshold values. Multi-temporal IKONOS satellite imagery for the Daejeon area was used to test the proposed method. A total of 16 transformation results were applied to the two study sites, and optimal threshold values were determined using accuracy assessment curves. The experiment showed that the accuracy of most transform images is improved by applying multiple threshold values. The proposed method is expected to be used in various study fields, such as detection of illegal urban building, detection of the damaged area in a disaster, etc.
최근 우리나라의 산림은 지속적인 산림재해로 인해 피해가 누적되고 있어 산림을 관리하기 위한 모니터링 기술이 조명받고 있으며, 산림재해 피해대상지의 규모가 큰 지형 특성으로 인해 드론, 인공지능, 빅데이터 등을 활용한 기술들이 연구되고 있다. 본 연구에서는 산림재해의 병해충을 모니터링하기 위해 딥러닝과 드론을 활용하여 산림 병해충 피해 의심목을 자동으로 탐지하는 산림 병해충 자동탐지 알고리즘 개발을 위한 표준 데이터 세트를 구축하였다. 객체검출 알고리즘으로서 YOLO 알고리즘을 활용한 실험결과에서는 YOLOv4-P7 모델이 재현율 69.69%와 정밀도 69.15%로 가장 높게 나타났으며, 이미지 사이즈가 큰 정사영상인 검출대상임을 고려할 때 산림병해충 피해의심목 자동탐지 알고리즘으로 YOLOv4-P7이 적합함을 확인하였다.
In this study characteristics of debris flow landslide were investigated on the focus of debris flow disaster occurred by heavy rainfall in 2013 at Goeun-ri around Kaeryoung Mt. in Chuncheon-si. Appropriate method for estimating scale of debris flow was investigated by comparing those values from soil loss by Universal Soil Loss Equation, debris flow yield rate obtained by field survey of investigating debris flow path from initiation and erosion to deposition and other methods. As results of this study, it might be an opportunity of contributing to construct the data base for determining the size of erosion control facilities in future.
Large-scale industrial facility structures continue to deteriorate due to the effects of operating and environmental conditions. The problems of these industrial facilities are potentially causing economic losses, environmental pollution, casualties, and national losses. Accordingly, in order to prevent disaster accidents of large structures in advance, the necessity of diagnosing structures using non-destructive inspection techniques is being highlighted. The defect occurrence, location and defect type of the structure are important parameters for predicting the remaining life of the structure, so continuous defect observation is very important. Recently, many researchers have been actively researching real-time monitoring technology to solve these problems. Structure Health Monitoring Inspection is a technology that can identify and respond to the occurrence of defects in real time, but there is a limit to check the degree of defects and the direction of growth of defects. In order to compensate for the shortcomings of these technologies, the importance of defect imaging techniques is emerging, and in order to find defects in large structures, a method of inspecting a wide range using guided ultrasonic is effective. The work presented here introduces a calculation for the shape factor for evaluation of the damaged area, as well as a variable β parameter technique to correct a damaged shape. Also, we perform research in modeling simulation and an experiment for comparison with a suggested inspection method and verify its validity. The curved structure image obtained by the advanced RAPID algorithm showed a good match between the defect area and the shape.
본 연구는 강우로부터 나타나는 표토침식과 퇴적의 영향을 고려하여 습지 훼손에 대한 정량적인 평가가 가능한 방안을 제시하고자 하였다. 용담댐 상류에 위치하고 있는 천천유역은 16개의 습지가 존재하며, 습지훼손 가능성에 대한 평가는 호수형습지와 소택지를 대상으로 이뤄졌다. 2002년, 2003년에 발생한 태풍사상을 적용한 결과, 벽남제습지의 경우 상류유역에서 유입되는 토사량은 저수용량의 2.30%(22,548 ㎥)로 가장 높았다. 산지영역에 위치하고 있는 소택지의 평균 유입토사량은 저수용량의 0.03%로 나타났으며 비교적 넓은 유역을 가지는 호수형습지보다 훼손가능성이 낮은 것으로 분석되었다. 넓은 면적이 농경지로 사용되고 있는 호수형습지는 모형의 결과에서 토사유입량이 높은 것으로 나타나 토양침식에 의한 습지훼손 가능성이 높을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 강원도 산지지 역의 자연재해의 빈도 및 피해액의 분포 특성을 파악하고 이와 관련된 기후요소의 변화를 분석하였다. 최근 5년($2003{\sim}2007$년) 동안 강원도 산지지역에서는 총 27회의 자연재해가 발생하였으며 그 중 호우에 의한 재해가 16회로 가장 많다. 재해가 가장 빈번했던 지역은 평창군 진부면으로 총 9회 발생하였다. 강원도 산지지역에서 자연재해에 의한 피해는 그 주변지역보다 크며, 산지지역 내에서는 해발고도가 높은 지역에서 피해가 더 크다. 강원도 산지지역의 북서부 지역에는 주로 호우에 의한 피해만 있었으며, 태풍에 의한 피해는 산지의 남부 지역에 집중되었다. 강풍에 의한 피해는 대부분의 산지에서 나타나는 반면 대설에 의한 피해는 적다. 강원도 산지지역에서 강수량, 강수강도 및 호우일수는 증가하였고 2000년대에 들어서 강수강도의 증가 경향이 뚜렷하다. 반면 2000년대 이후 강설일수, 강설량 및 대설일수는 뚜렷하게 감소하고 있다. 강원도 산지지역에서는 최근 호우에 의한 재해가 가장 빈번하였고 강풍의 경우 감소하는 경향이나 호우와 함께 발생할 경우 그 피해가 크므로 호우 및 강풍에 의한 재해에 대한 대비가 중요하다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.52-55
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2006
It's used to be said that tsunami is a rare event. The recurrence time of tsunami in Sumatra area is approximately 230 years as CalTech Research Group‘s study from paleocoral. However, the tsunami occurred in Indian Ocean on 26 December 2004, 28 March 2005 and 17 July 2006, because the earthquakes still release the energy. To cope with the tsunami disaster, we have to put the much effort on better disaster preparedness. The Tsunami Reduction Of Impacts through three Key Actions (TROIKA) was suggested by Eddie N. Bernard, the director of NOAA/PMEL (Pacific Marine Environmental Laboratory). They are Hazard Assessment, Mitigation and Warning Guidance. The satellite remote sensing has potential on these actions. The medium and high resolution satellite data were used to assess the degree of damage at the six-damaged provinces on the Andaman seacoast of Thailand. Fast and reliable interpretation of the damage by remote sensing method can be used for inundation mapping, rehabilitation and housing plans for the victims. For tsunami mitigation, the satellite data can be used with GIS to construct the evacuation map (evacuation route and refuge site) and coastal zone management. It is also helpful for educational program for local residents and school systems. Tsunami is a kind of ocean wave, therefore any satellite sensors such as SAR, Altimeter, MODIS, Landsat, SPOT, IKONOS can detect the tsunami wave in 2004. The satellite images have shown the characteristics of tsunami wave approaching the coast. For warning, satellite data has potential for early warning to detect the tsunami wave in deep ocean, if there are enough satellite constellation to monitor and detect the first tsunami wave like the pressure gauge, seismograph and tide gauge with the DART buoy can do. Moreover, the new methods should be developed to analyse the satellite data more faster for early warning procedure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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