본 연구는 기후변화에 따른 도시홍수 리스크 평가를 위해 베이지안 확률통계 모형과 GIS를 연계 활용하였다. 리스크는 재난발생가능성과 영향 크기의 곱으로 평가될 수 있다. 본 연구는 베이지안 모델을 기반으로 침수발생가능성을 추정하였고, 기후변화 시나리오 정보를 반영하여 미래 침수발생가능성도 평가하였다. 침수로 발생할 수 있는 영향은 인명피해와 재산피해의 측면에서 살펴보았다. 서울시 서초구를 대상으로 분석한 결과, 현재 침수발생가능성은 하천에 인접하고, 주변지역보다 고도가 낮으며 불투수면 밀집지역인 서초동, 반포동 일대가 높게 나타났다. 미래 침수발생가능성 추정결과, 2050년의 위험지역 면적이 2030년보다 1.3배 증가하는 것으로 나타났다. 추정된 발생가능성을 활용한 리스크 평가 결과, 인명피해 리스크는 일반 및 고층 주거지역을 중심으로 높은 리스크를 보인 반면, 재산피해는 상업지역을 중심으로 리스크가 높게 나타났다. 2050년의 재산피해 리스크는 2030년의 재산피해 리스크보다 약 6.6% 증가하는 것으로 평가되었다. 본 연구에서 제안된 도시홍수 리스크 평가 기법은 상세한 공간결과 값의 제공으로 지역맞춤형 재해저감 전략을 위한 중요한 의사결정 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
돌발홍수는 강우유출수가 하천으로 모여드는 유역이 좁은 지역에 집중호우로 인해 유입되는 물의 양이 급증하여 나타난다. 돌발홍수는 유속이 빠르고 홍수를 대비할 수 있는 시간이 부족하므로 인명과 재산상의 피해를 발생시킨다. 본 연구에서는 돌발홍수를 예보를 위한 빅데이터 분석방법을 수행하였다. 연구 자료는 2009년에서 2012년까지 국민안전처 국가재난정보센터에 보고된 38건의 홍수 피해 자료와 지표수문모형(TOPLATS)에 의해 생성된 수문기상정보인 강우량, 토양수분 상태, 지표유출량이다. 돌발홍수 발생 선행 6시간의 강우량, 토양수분 상태, 지표유출량 데이터를 요인분석을 통해 토양수분 상태, 장기요인에 의한 강우량과 지표유출량, 단기요인에 의한 강우량과 지표유출량으로 축소하였다. 빅데이터 분석 방법으로는 유형분석인 의사결정나무, 랜덤포레스트, 나이브베이즈, 서포트벡터머신, 로지스틱 회귀모형을 사용하였다. 돌발홍수 사고발생 자료가 38건으로 한정되어 있기 때문에 예측성능 정확도 판단이 중요하다. 예측성능 정확도 평가방법으로 kappa계수, TP Rate, FP Rate, F-Measure를 이용하였다. 이 외에 돌발홍수 발생 선행 시점별 재현성 평가와 과거 4년간 돌발홍수 경보 횟수를 통해 최적 유형분석 방법을 제시하였다. 연구결과 로지스틱회귀모형과 랜덤포레스트가 돌발홍수 예보를 위한 예측 성능이 가장 좋았다. 사고발생 자료가 2009년부터 2012년까지 38건으로 한정되어 있어 분석을 위한 훈련자료와 검증자료 구축에 한계가 있었다. 장기간의 자료가 수집된다면 더욱 정확한 빅데이터 분석을 수행할 수 있다.
본 연구에서는 유역의 공간상관성을 고려한 다지점 일단위 강수량을 동시에 모의할 수 있는 일강수량 모의기법을 개발하였다. 기존 Hidden Markov Chain Model(HMM)은 단일지점 강수모의에 적용되어 왔으나 관측지점간의 유역상관성을 충분히 고려하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 Chow-Liu Tree (CLT) 모형을 적용하여 다변량(multivariate) 형태로써 유역내에 위치한 강우관측소간의 상호종속성을 고려하기 위하여 기존의 동질성 HMM 강우모의기법과 CLT 알고리즘을 결합한 동질성 CLT-HMM 모형을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 동질성 CLT-HMM 모형을 사용하여장기간의수문자료를보유하고있는기상청산하의한강유역강수네트워크에대해서 적합성을 검토하였다. 동질성 CLT-HMM 모형을 적용하여 모의된 결과를 보면 일강수량의 계절적 특성뿐만 아니라 일강수량모의 시 강수시계열의 통계적인 특성들까지 우수하게 모의하였다. 추가적으로 상관행렬(correlation matrix)을 이용하여 기상관측소간의 공간상관 재현성을 검토한 결과 관측지점들 사이의 공간상관성도 비교적 우수하게 재현하는 것을 확인할 수 있었다.
화재, 구조, 구급 등 재난상황에서 신속한 대응을 위해 긴급차량의 골든타임 확보가 중요하다. 본 연구에서는 긴급차량의 골든타임 확보와 운행 안전성 증대를 위하여 긴급차량 운행현황 분석에 기반한 긴급차량 우선신호 운영방안 연구를 수행하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 긴급차량 출동 통계자료와 교통사고 통계를 이용하여 긴급차량 운영 현황을 분석하고 설문조사 분석을 통해 긴급차량 우선신호 도입 및 운영에 관한 세부기준을 제시하였다. 분석 결과, 긴급차량의 출동빈도와 교통사고가 점차적으로 증가하고 있으나, 긴급차량의 골든타임 확보율이 절반 수준인 것으로 나타나 이에 대한 개선방안 도출이 시급함을 확인하였다. 긴급차량 우선신호 도입에 관한 설문조사를 통해 우선신호 도입의 필요성에 대해 대다수의 시민이 공감하고 있고, 긴급차량 우선신호 제공 가능한 차량 범위와 신호 대기 허용 가능 시간에 대한 기준을 도출하였다. 이를 통해 긴급차량 우선신호 운영 전략과 세부 기준을 마련하는데 본 연구의 결과가 활용될 수 있으며, 긴급차량 우선신호의 신속한 확대를 통한 긴급차량 운행 안전성 개선과 골든타임 확보율 증대에 기여할 것으로 기대된다.
농업용 지하수 이용은 국내 지하수 이용량의 51.8%를 차지하고 있어 정확한 이용량 산정은 지하수의 효율적 정책 추진을 위하여 중요하다. 본 연구에서는 370개 관정의 이용량 실측 자료를 토대로 회귀나무 모형을 적용한 농업용(전작 및 답작용) 관정의 지하수 이용량의 산정 기법을 개발하고자 하였다. 모델의 입력 변수는 우물의 심도, 토출관 구경, 양수능력 등 3개가 유의한 것으로 평가되었으며, 모델에서의 각 변수의 중요도는 우물의 심도가 75%, 토출관 구경이 17%, 양수능력이 8%로 나타났다. 회귀나무 모형에 의한 농업용(전작 및 답작용) 관정의 일 이용량은 실측 이용량과 매우 유사한 것으로 평가되었으며, 기존의 국토교통부에서 제시한 추정식에 비하여 실측 이용량에 보다 근사한 것으로 나타났다. 향후 추가적인 실측 표본 자료를 확보하여 본 방법을 보완, 적용한다면 지하수 이용량 통계의 신뢰도가 크게 향상될 것으로 기대된다.
위험물 사고는 해당 물질의 누출에 그치지 않고, 초기대응이 부적합한 경우, 화재, 폭발로 이어져 그 피해규모가 확대될 위험이 크다. 하지만 4차 산업혁명과 빅데이터 시대의 대두가 논의되고 있는 시점에서, 새로운 기법들에 바탕한 위험물 사고의 체계적인 분석은 시도되지 못하고, 단편적인 통계 수집에 그치고 있는 것이 아쉬운 실정이다. 본 연구에서는 지난 11년간(2008~2018) 축적된 소방청 위험물 화재사고 데이터를 대상으로 기계학습에 기반한 분석을 진행하였다. Text mining 분석을 통해 분석한 자료를 시각화하여 나타내었고, 아울러 위험물 화재사고 데이터에 존재하는 주요 인자를 이용해 피해규모 예측모델의 개발 가능성을 회귀분석 방법을 적용하여 탐색하였다.
국내 해상 위험 위해물질(HNS)에 대한 해상물동량과 해양사고의 통계적 분석을 통하여 해역 및 위험분야 별 위험도를 조사한 결과 울산항, 여수항, 대산항 순으로 위험 유해물질에 의한 화재위험, 건강위험, 환경위험이 높게 평가되었다. 국내 HNS 사고 대응태세에 대한 조사, 분석을 통해서 폭발위험, 화재위험, 생리적 위험에 취약한 실정을 파악하고 전문 방제자원의 확충 필요성을 제시하였다. 또한 일본의 방제자원 및 배치 현황을 비교 분석하여 해상 위험 위해물질 유출사고 특성에 선순환적으로 대응하고 평가된 위험도를 저감하기 위한 방제자원의 규모와 종류를 설정하였다. 평가된 위험도를 기반으로 국내 해역에서 HNS 사고 대비 대응을 위한 남해, 서해, 동해 3곳의 거점기지와 인천을 비롯한 9곳의 일반기지를 제안하고 거점기지와 일반지지의 HNS 방제자원 모델을 설계하였다.
최근 전 세계적으로 호우, 지진, 태풍 등의 재난으로 인한 피해가 증가하고 있다. 한반도 역시 거듭된 기후 변화에 따라 호우 일수가 매년 증가하고 있으며, 지난 30년간의 지진 통계에 따르면 지진 발생 가능성도 높아지고 있다. 또한 지구 온난화의 심화에 따라 인근 바닷가의 기온 상승으로 강도 높은 태풍이 한반도에 올 가능성이 증대되고 있다. 이처럼 호우, 지진, 태풍으로 인한 재해의 발생 가능성이 증가하고 있으며, 그로인한 수변구조물의 피해와 규모 역시 증가하고 있지만 수변구조물에 대한 피해 정보의 관리가 부족하다. 본 연구에서는 수변구조물 통합관리를 위하여 자연재해로 인한 피해정보를 분류하고, 피해 정보를 표현하기 위한 데이터베이스를 설계하였다. 또한 피해정보 관리 시스템을 구현하여 예제 질의를 수행하여 구현한 시스템의 동작과 가능성을 확인하였다.
Purpose: We aimed to improve the survival rates of out-of-hospital cardiac arrest patients. Methods: We analyzed data regarding cardiopulmonary resuscitation (CPR) outcomes and clinical characteristics of out-of-hospital cardiac arrest patients. The data included prehospital emergency medical service reports of 207 patients, 135 patients of Heart Saver, who survived over 72 hours after return of spontaneous circulation (ROSC) in Gyeonggi-do from January, 2012 to December, 2013. Data were analyzed using SPSS 18.0 descriptive statistics. Results: Among patients who achieved ROSC, 87.6% were men and 73.6% were aged 41-70 years; 86.7% were cases of witnessed cardiac arrest, and cardiopulmonary resuscitation was performed by bystanders in 65.9% of cases. The initial electrocardiogram showed ventricular fibrillation or pulseless ventricular tachycardia in 96.3% of patients. The call time was 1.0 minutes, arrival time was 6.3 minutes, time spent at the scene was 8.0 minutes, hospital arrival time was 10.0 minutes, and total CPR duration was 9.6 minutes. The certificate of them was paramedics in 89.6%. Conclusion: To improve the survival rates of out-of-hospital cardiac arrest patients, standard prehospital care for these patients and educational programs regarding CPR for lay rescues should be developed.
본 연구에서는 남부 내륙지역에 속한 시군구별 태풍으로 인한 피해를 예측할 수 있는 태풍피해예측모형을 개발하였다. 내륙지역의 태풍 피해는 호우, 강풍으로 인한 피해가 복합적으로 발생하므로, 모형을 구성하는 변수가 많고 다양하나, 내륙지역 시군구 단위의 피해사례는 모형을 개발할 만큼 충분하지 않다. 태풍피해 관련 수문기상 자료는 3시간 간격 지속기간별 최대 강우량, 총강우량, 1-5일 선행강우량, 최대풍속 및 제주도 인근 지역에서의 태풍중심기압을 이용하였다. 피해자료의 부족을 고려하기 위해 군집화를 하였으며, 강우 관련 자료의 다중공선성을 제거하기 위하여 주성분분석 등 다변량 통계분석을 이용하여 권역별(경남, 경북, 전남, 전북)로 피해예측모형을 개발하였다. 모형에 의한 태풍피해추정치와 실측치는 최대 2.2배 정도까지 차이가 발생하였는데, 이는 강풍에 의한 피해를 추정하기 어렵고, 전국 69개 ASOS 관측소에 의한 강우자료가 지역적 강우특성을 제대로 반영하지 못하기 때문인 것으로 추정된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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