예측하기 힘든 기후변화로 인해 물 관련 재해의 발생 빈도와 피해 규모도 지속적으로 증가하는 추세이다. 재난관리의 측면에서 광범위한 지역의 피해면적을 파악하고, 중·장기적 예측을 위한 모니터링이 필수적이다. 수재해 분야에서 광역적 모니터링을 위해 Synthetic Aperture Radar (SAR) 위성영상을 활용한 원격탐사 기술 연구가 활발히 진행되고 있다. 수재해 모니터링을 위한 시계열 분석에는 방대한 양의 영상수집과 잡음이 많은 레이더 산란 특성을 고려한 복잡한 전처리과정이 필요하며, 이를 위해 상당한 시간이 소요되는 한계가 있다. 최근 클라우드 컴퓨팅 기술의 발전과 함께 위성 빅데이터를 활용한 시·공간 분석이 가능한 많은 플랫폼들이 제안되고 있다. 구글어스엔진(Google Earth Engine, GEE)은 대표적인 플랫폼으로, 600여개의 위성 자료를 무료로 제공하고 있으며 위성영상의 분석준비데이터를 기반으로 준-실시간 시·공간 분석이 가능하다. 이에 본 연구에서는 구글어스엔진을 활용한 즉각적인 수재해 피해 탐지와 중·장기적 시계열 관측 연구를 수행하였다. 변화탐지에 주로 활용되는 Otsu 기법을 통해 '20년 발생한 집중호우를 중심으로 하천 범람으로 인한 하폭의 변화와 피해 면적을 확인하였다. 또한 재난관리 측면에서 모니터링의 중요성이 요구되는 만큼 상습침수지역으로 선정된 연구대상 지역을 중심으로 '18년부터 '22년까지의 시계열 수체의 변화 경향을 확인하였다. 구글어스엔진은 자바스크립트 기반 코딩을 통한 짧은 처리시간, 시공간 분석과 표출의 강점으로 수재해 분야 활용이 가능할 것으로 판단된다. 더불어 향후 다양한 위성 빅데이터와의 연계를 통해 활용 분야가 확대될 것으로 기대된다.
Uncertainty and insecurity is a serious issue in all aspects of our society today as the change in environmental and societal conditions became more apparent than ever before through various disasters. Thus, it is now an important point in time for the government and responsible firms to implement an innovative scientific disaster management method that can lead to establishing a more secure and stable future. Therefore, authors have developed ubiquitous- based disaster prevention automation system(DPAS). The system would follow up after sensors detecting fires, thefts, torrents, floods, and infrastructural leaks. It prevents disasters in advance by utilizing a wireless communications net or ethernet to conduct real-time monitoring from a remote place. The system also has an advantage as it is designed in a compact size that applies a precision-focused programmable logic controller(PLC) of one-chip type.
As disasters in the modem era become a large scale and complexity, no single entity can manage them. Instead collective cooperation between civilian, enterprise, school and government sectors is significantly needed, along with a well prepared mechanism. Thus, I attempt to construct the applicable network of civilian, enterprise, school and government sectors for disaster management through exemplary case studies of established countries as well as Korea's current operations and its drawbacks, based upon a networking design of disaster management organizations as belows: Firstly, it is cooperation and coordination among relevant organizations that are required essentially in the new era, in view of formative condition of necessary environment for civil participation. The cooperation and coordination can be made only through the network of civilian, enterprise, school and government sectors. Secondly, in order to build up the network, major roles and tasks which should be done by civilian, enterprise, school and government sectors respectively are listed based upon a stage of disaster management. Thirdly, operation models of a safety monitoring unit, a disaster prevention unit, a emergency response unit, and a rehabilitation unit are proposed in line with the network of civilian, enterprise, school and government sectors in regional base.
최근 IT기술의 발달과 공간정보기술의 고도화는 방재분야에 있어서 효과적인 피해조사 기술 개발의 필요성을 증대시키고 있다. 자연재해에 효과적으로 대응하고, 복구계획을 수립하기 위해서는 신속한 피해조사가 필요하며, 이러한 점에서 UAV는 신속한 피해조사를 위한 유용한 수단이 될 수 있다. 본 연구에서는 효율적인 자연재해 피해조사를 위한 UAV 기반 실시간 공중자료획득시스템의 활용성을 평가하고자 하였다. 시스템의 적용성 평가를 위해 정확도 분석을 수행하였으며, 국내 규정을 바탕으로 재난 유형을 구분하여 재해 유형별로 시스템을 적용한 피해조사의 활용성을 평가하였다. 연구 결과, 주택피해, 농경지 및 농림시설 피해, 공공시설 피해 등의 피해조사가 가능하였다. 향후 다양한 자연재해 현장을 대상으로 실시간공중자료획득시스템을 통해 취득된 영상자료를 활용함으로써 효율적인 자연재해 피해조사 및 복구계획 수립이 가능할 것이다.
환경, 사회적 요인에 의해 재난 발생 빈도와 위험성이 증가하고 있다. 불시에 발생하는 재난에 효과적으로 대응하기 위해서는 재난 지역에 대한 최신의 현장정보를 신속하게 파악하는 것이 매우 중요하다. 고속으로 생성된 영상지도를 통해 현장정보를 직관적으로 판단 가능하며, 이를 통해 재난에 신속하고 효과적으로 대응할 수 있다. 본 연구에서는 실시간 재난 모니터링을 위해 무인항공기 영상으로부터 지도생성 및 가시화를 수행하는 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 항공부문과 지상부문으로 구성된다. 항공부문에서는 무인항공기 시스템을 이용하여 실시간으로 카메라와 GPS/IMU 센서로부터 센서데이터를 취득하고 통신모듈을 통해 지상서버로 전송한다. 지상부문에서는 전송된 센서 데이터를 처리하여 실시간으로 영상지도를 생성하고 이를 지오포털 상에 가시화한다. 구축된 시스템을 운용하여 생성된 영상 지도의 정확도 검증을 수행하였다. 인접한 영상지도 간의 차이를 계산하였을 때, 1.58 m의 상대정확도를 나타내었다. 개별 영상 지도로부터 측정한 위치에 대한 영상지도의 정확도를 정량적으로 확인한 결과, 0.75 m의 절대정확도로 기존 지도에 정합되는 것을 확인하였다. 영상지도가 가시화되기까지의 단계별 처리시간을 확인하였다. GSD 10 cm로 처리하였을 때, 가시화가 되기까지 1.67초의 시간이 소요되었다. 제안된 시스템을 이용하여 재난 대응을 위한 실시간 모니터링에 적용할 수 있을 것으로 기대한다.
Owing to the higher temporal resolution, meteorological satellite data is widely used to monitor the disasters happened on the earth's surface. However, the precision of identifying disaster information is limited by the poor spatial resolution. As known, GIS technology is good at processing and analyzing the geographic information. The result shows, integrating with GIS technology, the ability of monitoring forest fire using meteorological satellite data has been greatly improved.
이 연구는 산지를 이용한 산지경관 파편화 모니터링을 제안하고 실효성을 검토하여 다음의 결과를 도출하였다. 첫째, 산지경관이 최근 9년간 빠르게 파편화되고 있어서 국가적 모니터링과 관리가 시급하다. 둘째, 산지경관(GIS) 기반의 평면적 파편화 조사만으로는 중요한 생태적 변화를 확인할 수 없으므로 다양한 조사체계와의 연계가 필요하다. 셋째, 산지경관 파편화 모니터링을 환경영향평가 재해영향평가 등과 연계하여 사전예방원칙을 제도화해야 한다.
연구목적: 본 연구는 건설 계측센서의 내구연한 저하원인 및 개선방안을 상세히 제시하여 건설구조물의 계측관리 수준향상과 계측센서의 기술발전에 기여하고자 한다. 연구방법: 건설 계측센서의 내구연한 저하원인 및 개선방안에 대하여 건설분야와 전기전자분야로 구분하여 상세한 현황을 조사하고 검토를 실시하였다. 연구결과: 건설분야는 승인 및 검수, 검사 및 시험, 검정 및 교정, 손망실율 최소화 방안 등을 조사 검토하였고, 전기전자분야는 센서패키지 및 실링, 응력집중부위 단선, 낙뢰 및 부식에 의한 손상 등을 조사 검토하였다. 결론: 건설분야와 전기전자분야에서 계측센서의 내구연한 저하원인 및 개선방안을 토대로 건설현장에 적용되는 계측센서의 내구연한이 현재보다 연장될 것으로 기대된다.
연구목적:본 연구는 최근 들어 적용이 확대되고 있는 Shield 및 TBM터널의 유지관리계측 관리 기준을 설정하여 터널 유지관리계측 관리기술을 향상시키고자 한다. 연구방법: 국내 Shield 및 TBM터널인 서울지하철 7호선, 9호선, 분당선, 국외의 프랑스, 일본, 영국의 채널터널 자료와 국내외의 터널 모형실험 사례를 종합적으로 분석하여 상호 비교를 실시한다. 연구결과: Shield 및 TBM 터널의 유지관리계측 단면 중 단면설계나 단면해석 등의 수치해석 결과에 의한 설계 예상치가 없는 경우의 유지관리계측 관리기준을 설정한다. 결론: 계측 관리기준 적용 시 각각의 계측항목 뿐만 아니라 전체 항목의 변화추이와 상관관계, 그리고 터널의 변상 등을 종합적으로 고려하여 안전성 여부를 판정하여야 한다.
재난·사고와 같은 긴급한 상황에서는 신속한 데이터 획득 및 처리가 필요하다. 이에, 본 연구에서는 UAV 영상 초기정보의 패턴분석을 통해 외부표정요소 보정에 따른 신속 지오코딩 방법을 제안하였다. 그 결과, 총 비행길이 1.3 km, 넓이 0.102 ㎢의 연구지역에서 1개의 GCP를 활용하였을 때, 지오코딩 영상의 생성시간은 1장당 약 5~10초가 소요되었고, 약 6.91 m의 위치오차를 나타내었다. 본 연구에서 제안하는 신속 지오코딩 방법을 활용하면, 재난·사고 현장과 같은 긴급 상황에서 현장 모니터링 및 의사결정을 위한 기초자료 제공에 도움이 될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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