International Journal of Advanced Culture Technology
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제6권3호
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pp.193-200
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2018
This paper describes the design and trial development of a system that supports continuous hazard mapping by local residents in their daily life. We performed an interview survey to design our system in a model traditional town in Saga Prefecture, Japan. The results show that despite continued efforts, many practical problems remain and residents feel unsafe. Considering these results, we designed and developed a unique information and communication technology-based support system that contributes to community-based disaster prevention and reduction. The continuous resident participation and posting design are the core concept for our community-based approach. Our system continues to support making a hazard map by integrating the community-based hazard information. Local residents register information (disaster types, risk level, photographs, comments, positional information) about locations that could be dangerous in a disaster. In addition, our system enables information sharing through a Web server. We expect that this information sharing will allow local hazard information for each district to be used.
본 연구는 최근 빈발하는 집중호우 및 국지성 호우로 인한 토석류, 산사태, 유송잡물 등 산지하천도로의 피해 를 유발시키는 다양한 재해유형에 대한 예측지도를 작성하는 연구로서, GIS 기반의 산지하천도로재해정보 시스템을 구축하는 연구이다. 본 연구는 강원도를 대상으로 산지지역에서의 재해위험을 분석하기 위한 프로토콜을 개발하여, 그 적정성을 검토하고 향후 산지하천도로 재해예측지도 작성 SW 구축을 위하여 필요한 DB 및 표출 방안을 검토하였다.
최근의 홍수재해는 막대한 인적 재산적 피해를 초래하는 자연재해로 인식되고 있다. 이러한 재해는 재해관리체계를 활용함으로서 잠재적 위험을 최소화시킬 수 있다. 최근 GSIS와 컴퓨터 모델링기술은 홍수재해평가를 수행하는 전문자들에게 많은 도움을 주고 있으며, 특히 GSIS기술은 공간분석 뿐만 아니라 홍수재해에 대한 모델링을 수행할 수 있는 장점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 홍수 방재분야에서 보다 현실에 가까운 현황분석을 통한 적극적인 재해 상황 대처와 체계적인 방재관리를 수행하기 위해 수리수문학적 자료와 수치지도, DEM, 고해상 위성영상을 이용하여 데이터베이스를 구축하고 3D GSIS를 활용하여 홍수재해를 효과적으로 관리할 수 있는 정보시스템 구축에 대한 방안을 제시하였다.
최근 기후변화에 따른 집중호우로 인해 도심지 옹벽 및 축대붕괴, 토사유실 그리고 산사태가 발생하고 있다. 본 연구에서는 토양도, DEM, 토지피복도와 같은 공간정보를 RUSLE 모델에 적용하여 토사유실모델링을 수행하였다. 특히 토사유실량을 지적도와 연계하여 필지별로 토사유실 및 단위토사유실 등급도를 작성하였으며, 토사유실 등급별로 필지수를 계산할 수 있었다. 또한 도시계획이나 건설 분야에서 토사유실 등급을 현장에서 확인할 수 있도록 모바일 GIS 기반의 토사재해정보시스템을 개발하였다. 토사재해정보시스템을 통해 토지대장, 건축물대장 그리고 도로구간대장에 대한 현황을 확인할 수 있으며, 필지별로 RUSLE 인자와 토사유실량 그리고 토사재해등급을 확인할 수 있었다. 또한 행정동과 토사유실등급별로 해당 필지의 위치와 속성을 검색함으로써 현장에서 토사재해업무를 효과적으로 지원할 수 있을 것으로 판단된다.
Recent floodplain data are important for river master plan, storm and flood damage reduction comprehensive plan and pre-disaster impact assessment. Hazard map, base of floodplain data, is being emphasized as important method of non-structural flood prevention and consist of inundation trace map, inundation expected map and hazard information map. Inundation trace map describes distribution of area that damaged from typhoons, heavy rain and tsunamis and includes identified flood level, flood depth and flood time from flooding area. However due to lack of these data by local government, which are foundational and supposed to be well prepared nationwide, having hard time for making inundation trace map or hazard information map. To overcome this problem, time consumption and budget reduction is required through various research. From this study, DEM (Digital Elevation Model) from image material from UAVS (Unmanned Aerial Vehicle System) and numeric geographic map from National Geographic Information Institute are used for calculating flooding damaged area and compared with inundation trace map. As results, inundation trace map DEM based on image material from UAVS had better accuracy than that used DEM based on numeric geographic map. And making hazard map could be easier and more accurate by utilizing image material from UAVS than before.
최근 기후변화에 따른 집중호우 발생으로 급경사지 붕괴가 빈번히 발생하고 있으며, 이로 인한 재산 및 인명피해 발생으로 급경사지에 대한 관심이 급증하고 있다. 따라서 소방방재청에서는 급경사지 붕괴위험지구를 지정하여 예방사업을 추진하고 있지만, 과학적이고 합리적인 급경사지 예방정책을 마련하기 위한 지반재해위험지도를 제작 중에 있다. 본 연구를 통해서 서울시 부산시의 최근 4년간(2009~2012) 급경사지 피해사례를 조사 정리하여 지반재해위험지도의 적용성을 평가하였으며, 서울시 부산시 내 테스트베드 지역을 선정하여 관계 전문가들과 함께 현장 적용성 평가를 수행하였다. 연구 결과 지반재해위험지도의 위험등급은 실제 현장평가를 통해 확인한 위험등급과 같거나 높게 분석되는 것으로 확인되었다. 따라서 지반재해위험지도를 활용하여 재해위험 예비지구를 선정하고 전문가의 현장검증 및 평가를 통해 위험지구를 최종 선정하는 등 재해위험지구대상을 예비평가 할 수 있는 자료로서 활용도가 높을 것으로 판단된다.
The scale of disaster and damage witnessed in the 2004 Indian Ocean Tsunami and the 2011 Great East Japan Tsunami has motivated researchers in developing foolproof disaster mitigation techniques for safety of coastal communities. This study focuses on developing tsunami hazard map by numerical modeling at Imwon Port to minimize losses of human beings and property damage when a real tsunami event occurs. A hazard map is developed based on inundation maps obtained by numerical modeling of 3 past and 11 virtual tsunami cases. The linear shallow-water equations with manipulation of frequency dispersion and the non-linear shallow-water equations are employed to obtain inundation maps. The inundation map gives the maximum extent of expected flooded area and corresponding inundation depths which helps in identifying vulnerable areas for unexpected tsunami attacks. The information can be used for planning and developing safety zones and evacuation structures to minimize damage in case of real tsunami events.
In this study, among the W-S-R(Wiper-Signal-Rainfall) relationship methods used to produce sensor-based rain information in real time, we sought to produce actual rainfall information by applying machine learning techniques to account for the effects of wiper operation. To this end, we used the gradient descent and threshold map methods for pre-processing the cumulative value of the difference before and after wiper operation by utilizing four sensitive channels for optical sensors which collected rain sensor data produced by five rain conditions in indoor artificial rainfall experiments. These methods produced rainfall information by calculating the average value of the threshold according to the rainfall conditions and channels, creating a threshold map corresponding to the 4 (channel) × 5 (considering rainfall information) grid and applying Optima Rainfall Intensity among the big data processing techniques. To verify these proposed results, the application was evaluated by comparing rainfall observations.
자연사면의 붕괴를 예측하기 위한 위험지도는 지형학적, 수문학적 및 지질학적 요소의 조합으로 구성된다. 지형적인 요소는 수치고도모형(DEM)으로부터 추출하여 작성된 방위도, 경사도, 곡률, 지형지수를 포함하며, 풍화대의 심도를 반영하고 있다. 수문학적 요소는 토양배수(soil drainage), 습윤지수가 불안정성을 판단하는 주요 요소이다. 그러나 대부분의 도시 지역은 평야(저지대)에 위치하므로 지형요소와 수문요소만으로 위험지도를 작성하기는 어려운 것으로 판단된다. 본 연구에서는 도심지와 같은 평탄한 저경사 지역의 붕괴 위험을 판단하기 위하여 고수계, 토양심도(풍화토심도)와 지하수 수위 데이터 등과 같은 다양한 자료를 수집하여 해석 요소로 사용하였으며, 위험지도의 신뢰성을 판단하기 위하여 강남구와 여의도 지역에서 과거 발생한 재해 기록과 비교하여 분석을 진행하였다. 기존에 작성된 재난안전연구원의 재해위험도는 지형적인 요소만이 반영되었으므로 도심지는 대체로 안정된 지역으로 분류되고 있고, 과거 붕괴 이력이 반영되지 않았다. 본 연구에서 제시된 붕괴위험도는 풍화대 심도, 토양 배수조건, 지하수 조건, 고수계 등을 입력자료로 추가하였다. 그 결과 실제 붕괴가 발생한 지점에서 취약성이 증가하는 결과를 보였다. 실제 붕괴이력과 지반침하지도의 결과를 비교 분석한 결과 기존 방식에 의한 붕괴위험 지도에서는 3등급은 12%, 4등급은 88%로 분석되었으나, 도심지 특성을 고려한 지반침하지도에서는 2등급 2%, 3등급 29%, 4등급 66%, 5등급 2%으로 재해취약성의 변화가 잘 나타났으며, 실제 붕괴가 발생한 지점에서 위험도가 증가하였고 상당한 유의성을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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