COVID-19, 집중호우, 화재 등 다양한 재난이 지속적으로 발생하면서 재난관리 및 대응의 중요성이 부각되고 있다. 재난대응 활동 전반에 걸쳐 효율적인 대응이 이루어지기 위해서는 재난현장 정보를 신속하게 수집하되 사진 및 동영상 등 영상정보를 통해 현장상황을 명확하게 인식하고, 신속한 재난대응이 이루어질 수 있도록 하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 각 재난유형별로 재난대응 단계별 필수적인 활동 업무, 위기관리 표준매뉴얼과 각 재난 유형별 관련법, 일일상황보고 등의 각종 서식상의 수요정보를 분석하여 의사결정시 요구되는 필수정보들을 도출하였다. 또한 재난발생시 재난현장의 상황파악 및 실시간 피해현황 파악에 필요한 정보목록도 함께 도출하여 재난현장 정보 수집을 위한 가이드라인을 제시하였다. 수집된 재난상황정보는 공간정보 기반의 시스템을 통해 상황인식을 직관적으로 할 수 있도록 표출하였다. 우선적으로 수집해야할 재난상황관리 필수정보를 제시함으로써 현장에서 정보를 수집하는 담당자는 효율적으로 정보를 수집할 수 있고, 재난대응의 의사결정을 담당하는 상황실에서는 필요로 한 정보만을 전달받아 신속한 상황판단이 가능하므로 재난 상황관리에 대한 효율성이 증대될 것으로 기대된다.
연구목적: 위험성평가의 전산시스템 구축을 통해 건설현장에서 위험성평가 대상 공종 근로자가 쉽게 작성할 수 있고 효율적 위험성평가 활동으로 재해 저감을 기대할 수 있는지의 사례 분석을 목적으로 한다. 연구방법: 작업공종 분류만으로 해당작업의 위험요인과 안전대책을 제공받아 위험추정과 대책수립을 할 수 있으며, 해당작업의 재해사례 제시로 실질적 재해예방 활동이 가능하도록 시스템을 구축하였다. 연구결과: H건설사의 ERP내 위험성평가 전산시스템 구축 이후 현장적용에 따른 년간 환산재해율 변화분석을 통해 국내 건설업의 환산재해율이 증가하는 반면 H건설사의 환산재해율은 감소하였음을 확인하였다. 결론: 위험성평가 전산시스템화를 통해 현장작업 대상 근로자가 위험성평가에 쉽게 접근할 수 있고 해당공정의 위험요인 평가 및 위험예방 대책의 수립이 가능하게 되어, 평가 기간 동안 실제 재해율 감소에 영향이 있는 것으로 분석되었다.
본 연구는 연안주민의 재해대응능력을 평가하기 위하여 설문조사를 실시하고, 그 특성을 분석하였다. 표본추출방법은 비확률표본추출법을 사용하였으며, 표본크기는 4,520명, 표본오차는 95% 신뢰수준에서 ${\pm}1.5%p$이다. 조사결과 10개 지문 중 비상연락망 파악이 72%, 재난방송청취가 68%로 비교적 높게 나타났으며, 지역자율방재단이 17%, 재난대비 훈련 참여가 18%로 낮게 나타났다. 또한 남성의 재해대응능력이 여성보다 높게 나타났으며, 응급처치요령과 재난대비 훈련 참여는 10대와 20대에서 높게 나타났다. 직업군별로는 공무원이 재해대응능력이 높게 나타났다. 지역적 분석결과 동해안에서 높게 나타났으며, 남해안지역에서 낮게 나타났다. 연안주민 재해대응능력을 배양하기 위한 국가적 차원의 재난대비교육 및 홍보 개선이 필요하다.
연구목적: 본 연구는 발주기관과 사내 공급자의 재해경감활동관리체계 연계성 강화에 대하여 연구하고자 한다. 연구방법: 기업재난관리표준에 정하고 있는 공급자 전략에 대한 요구사항을 파악하고, A기관과 공급자B의 적용사례를 검토 분석하여 재해경감활동관리체계의 연계성 강화를 위한 절차를 도출하였다. 연구결과: 기업재난관리표준의 요구사항인 공급자 전략에 대하여 명확히 정의하고, 연계성 강화를 위해서 발주기관과 공급자가 적용하는 절차와 그 절차에 의하여 산출된 결과물을 공유하는 표준화된 절차가 필요한 것으로 연구되었다. 결론: 사내에 상주하는 공급자의 재해경감활동관리체계 수립 절차중 중요한 절차의 연계성 강화를 위한 개선안을 제안하였으며, 제안된 내용과 절차를 기업재난관리표준과 관련 규범에 반영할 것을 제시하였다.
GeoWeb 기술이 발전하면서 재난관리 분야에서도 웹을 통한 2D/3D 공간정보 서비스에 대한 관심과 활용도가 높아지고 있다. 본 논문은 재난사고 현장에서 수집된 다양한 공간정보를 웹 환경에서 시각화하기 위한 3D 공간정보 맵핑 플랫폼 구축에 관한 연구로서, 웹 개발 표준기술인 HTML5/WebGL과 오픈소스를 활용하여 재난사고 현장에서 다양한 형태로 수집된 2D/3D 공간 데이터와 대용량의 LiDAR 점군 데이터에 대한 웹기반의 공간정보 맵핑 서비스 방안을 제시하였다. 첫째, 오픈소스인 GeoServer의 WMS 서비스와 PostGIS를 이용하여 수집된 재난현장 조사 2D 데이터를 공간 DB로 구축한 후 웹 환경에서 렌더링하였다. 둘째, 웹 환경에서 대용량 3D 점군 데이터를 효율적으로 렌더링하기 위하여 다중 해상도의 옥트리 구조를 이용하여 점군 데이터를 2D 타일로 단순화하는 Potree 알고리즘을 적용하였다. 마지막으로 OpenLayers3를 기반으로 3차원 지도를 제어 및 측정하기 위한 기본·응용 기능을 Graphic User Interface(GUI)로 구현하여 2D/3D 공간정보의 웹 시각화를 위한 3D 웹 맵핑 파일럿 시스템을 개발하였다. 향후, 재난현장의 각종 2D 조사 데이터 및 다양한 공간영상정보를 구축된 웹기반 3차원 공간정보시스템에 중첩·표출함으로써 재난사고 과학조사 및 분석 업무에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
목조문화재의 화재특성을 보면 화재전파가 빠르고 화재가 발생하면 전소로 이어질 가능성이 큰 특징을 가지고 있다. 그러므로 화재의 예방과 초기 진압을 위해서는 상황을 정확히 인지할 수 있는 기술적인 대응과 더불어 인지된 문제를 조기에 대처할 수 있는 시스템이 필요하다. 이러한 기술을 첨단 유비쿼터스 기술에 의한 상황 감지, 그리고 상황에 따른 빠른 대처 즉, 진압에 활용하기 위해 본 연구에서는 유비쿼터스 센서 네트워크(USN) 기술, 불꽃감지기, 이미지 센서, USN 기반 문화재 방재 응용사례, 오작동 확인시스템 구현 등에 대해서 살펴보고 유비쿼터스형 문화재 방재시스템에 대해 불꽃감지기 오작동 확인시스템에 대해 실험하여 연구결과를 제시하였다.
연구목적: 후쿠시마 원자력 발전소 폭발사고 발생 당시의 재난상황, 주민보호를 위한 비상발령 상황, 주민 피난 상황에 대한 조사와 더불어 당시 주민보호 시스템에 있어서 제기된 문제점 및 조치사항에 대한 조사를 수행함으로서, 국내 원자력 재해를 대비한 주민 피난 대책 수립 과정에서 검토해야만 하는 시사점을 도출하고자 한다. 연구방법: 동일본 대지진 직후부터 현재까지 일본의 국가, 국회, 지자체 및 관련기관으로부터 발행된 보고서를 중심으로 문헌조사를 수행하였다. 연구결과: 후쿠시마 원자력발전소 폭발사고 발생 당시의 주민의 피난과정에서 도출된 문제점과 대응방안에 대한 조사 결과를 통하여 국내의 방사능 재해 대책 수립과정에 있어서 검토해야만 하는 사항을 도출하였다. 결론: 검토 사항을 크게 4가지로 분류하였으며 각 분류에 따른 상세 검토사항을 제시하였다.
In this study, a study was presented on the monitoring technique of landslide area using UAV. In the case of disaster investigation using drone mapping, it can be used at various disaster sites. The mission can be carried out at various disaster sites, including surveys of damage to mountainous areas caused by landslides, building collapses surveys of flood damage, typhoons, earthquakes. The damage investigation plan using drone mapping is expected to be highly utilized at disaster sites where investigators cannot access it like in mountainous areas and where it is difficult to conduct direct damage investigations at the site. Drone mapping technology has many advantages in terms of disaster follow-up, such as recovery. Compared to the existing survey system, which was mainly carried out manually, the investigation time can be drastically reduced, and it can also respond to disaster sites that are difficult to carry out or are difficult to access directly. In addition, it is possible to establish and guide spatial data at the disaster site based on accurate mapping data from the time of the disaster, which has considerable strength in managing the situation of the disaster site, selecting priority areas for recovery, and establishing recovery plans. As such, drone mapping is a technology that can be used in a wide range of sites along with natural disasters and social disasters. If a damage investigation system is established through this, it is believed that it will contribute significantly to the rapid establishment of recovery plans along with the investigation of disaster response time and extent of damage recovery.
기후 위기가 대두되며 최근 한국에서도 기후 재난이 선명하게 체감되고 있다. 특히 2022년 여름에 발생한 태풍 '힌남노'는 가공할만한 위력으로 많은 사람이 위기감을 느끼게 했다. 이러한 상황에서 아동들은 재난 상황에 대한 경험과 대처 능력이 부족하여 작은 위기에도 큰 피해를 받을 가능성이 높다. 본 논문에서는 아동들의 재난 대처 훈련을 지원하는 재난 상황 대처법 학습 애플리케이션을 소개한다. 상황학습이론과 아동 재난안전교육에 대한 연구 결과를 바탕으로 설계된 본 시스템에서는 다양한 에피소드를 제작하여 재난 상황을 접하도록 교육한다. 아동은 에피소드 진행 중 선택지를 고르며 에피소드에 참여할 수 있고, 이는 에피소드 완료후 그림일기에 반영된다. 그림일기 속에 자연스럽게 정보를 제공하여 아동은 재난 상황에서의 대처법에 대해 접할 수있다. 본 시스템을 통해 아동은 본인이 접할 수 있는 재난 상황에서 판단력을 기르고, 성인의 도움 밖에서 기본적인 안전을 확보하는 능력을 지닐 수 있을 것으로 기대된다.
This paper describes the development trends and service provision examples of disaster occurrence and spread prediction technology for various disasters such as tsunamis, floods, and fires. In terms of fires, we introduce the WIFIRE system, which predicts the spread of large forest fires in the United States, and the Metro21: Smart Cities Institute project, which predicts the risk of building fires. This paper describes the development trends in tsunami prediction technology in the United States and Japan using artificial intelligence (AI) to predict the occurrence and size of tsunamis that cause great damage to coastal cities in Japan, Indonesia, and the United States. In addition, it introduces the NOAA big data platform built for natural disaster prediction, considering that the use of big data is very important for AI-based disaster prediction. In addition, Google's flood forecasting system, domestic and overseas earthquake early warning system development, and service delivery cases will be introduced.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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