연구목적: 본 논문은 국가지정문화재와 비교해 상대적으로 관리가 취약한 시도지정문화재의 관리 실태에 대한 조사를 통해 문제점을 명확히 하고 개선방안을 검토하는 것을 목적으로 한다. 연구방법: 시도지정 문화제의 관리 실태를 파악하기 위하여 고령군의 35종 문화재를 대상으로 문화재 관리 현황 및 문제점에 대한 조사를 실시한다. 또한, 문화재 관리인, 소방 및 행정 공무원 등에 대한 면담조사를 바탕으로 문화재 유형별 취약요소에 대한 개선방안을 고찰한다. 연구결과: 지방문화재의 경우 목조건축물 화재, 동산문화재의 도난 그리고 풍수해의 영향에 매우 취약한 것으로 조사되었다. 근본적으로 문화재가 넓은 지역에 분산되어 있기 때문이다. 그 결과, 경찰관 및 소방관의 순찰에 한계가 있으며, 이를 대체할 수 있는 재난 모니터링 및 대응을 위한 CCTV, 소화전, 감지기 등의 기계경비 및 소화설비 등이 매우 부족한 실정이다. 또한 지자체는 예산 및 인력 부족으로 직접적으로 관리체계를 강화하는 것이 어려운 것으로 조사 되었다. 결론: 시도지정 문화재에 대한 재난안전 관리체계 강화를 위해서는 지방자치단체를 중심으로 소방, 경찰 그리고 문화재 관리인의 재난대응 단계별 업무를 명확히 하여 매뉴얼을 작성하고 훈련을 통해 체계화 하여야 한다. 또한, 평상시의 감시체계 구축을 위하여 지역의 의용소방대, 자율방재단 그리고 자원봉사자 등으로 구성된 지역 문화재관리 커뮤니티를 강화해 나가야 한다.
인간에 의한 기후변화로 전 지구적 이상 기상현상이 발생해 재난이 증가하고 있다. 주요 선진국(군)은 극한기상 출몰에 따른 재난을 대비 중이다. 다만, 현재 방재계획·설비가 통계 데이터를 바탕으로 한 빈도·강도법을 기준으로 시행되었는데, 잦아지는 극한기상에 따른 재난을 확률 근거 기반 대비로는 부족하다. 미군과 영국군은 가장 빨리 기후변화 및 재난양상 변화 위협 관련 연구 및 정책적 접근을 해왔고, 기후변화 완화 및 적응 모두 고려하고 있다. 우리 군은 재난에 대한 인식을 '풍수해' 정도로 여기며, 기후변화 양상에 따른 극한기상과 재난에 대한 논의가 부족한 편이다. 본 연구에서는 선진국(미국과 영국)의 재난관리시스템 구축과정을 살펴보고 기후위기와 극한기상이 출몰하는 상황에서 각 국(군)의 대응 정책을 문헌분석 기법을 활용해 분석하였다. 우리 군은 빈틈없는 안보를 유지하기 위해 지속가능성과 회복탄력성에 초점을 둔 대응정책을 수립해야하며, 다음 세 가지 정책적 접근이 필요하다. 첫째, 기후변화로 변화될 환경에 대비한 미래 한반도 작전 환경 분석이 필요하다. 둘째, 지속가능성을 위해 기후변화 '적응정책'에 대한 논의가 필요하다. 셋째, 기후변화로 인해 발생 가능한 미래재난에 대한 대비가 필요하다.
유럽 등 세계 곳곳에서 이슬람 무장단체(IS)나 자생적 테러 및 국제 테러조직이 다양한 방법으로 철도교통시설에서 폭발물 테러를 발생시켜 "테러와의 전쟁"을 벌이고 있다. 우리나라가 미국의 중동지역에서의 전쟁에 협력하는데 대해 이슬람권 국가들이 반한 감정을 갖고 있고, 이슬람 무장단체(IS)는 2015.9.9 이후 우리나라를 4번이나 테러 대상국으로 지목했다. 또한 북한은 핵 실험, 미사일 발사 실험으로 국제사회에서 고립 당하고 남 북한 간 긴장을 고조시키며 우리의 중요인사 및 시설에 대한 테러 위협을 하고 있다. 이와 같은 테러가 철도교통시설에서 발생하는 것을 예방 및 차단하지 못할 경우 많은 인명 및 재산피해, 사회혼란, 국 내외적으로 테러 대응 정책실패에 대한 정부의 신뢰 하락으로 관광객 감소, 외국의 투자기피, 자본이탈 등 국가적 위기 상황이 발생할 수도 있을 것으로 예상 된다. 본 연구에서는 철도경찰의 철도보안검색 등의 업무를 바탕으로 국민보호와 공공의 안전을 위해 철도보안검색 강화를 위한 정책적 대응 방안을 제안하고자 함에 목적이 있다. 그 방안으로 첫째, 철도경찰의 인력증원 및 일반경찰과 업무 관할권 조정 둘째, 철도 보안검색의 단계적 확대 셋째, 철도의 중요시설 보안시스템 강화 넷째, 철도안전법 보완 다섯째, 동남아 등 각국의 불법체류자 단속 강화 여섯째, 보안검색요원의 인권침해 예방과 전문화대책 일곱째, 보안검색 및 테러예방 홍보와 테러 발생 시 신속한 대응을 위한 관련 기관들의 선제적 주기적 협력 방안 등이 필요하다.
우리나라는 매년 여름철 집중호우로 인한 산사태로 인한 인명 및 재산 피해가 계속 반복적으로 발생하고 있다. 이러한 현상은 반복적으로 발생하고 있고, 집중호우도 기상이변이 아닌 반복적으로 발생하고 있어, 이에 대한 대책마련이 시급한 현실이다. 그리고 연구지역인 울산광역시는 대규모 석유화학단지를 비롯하여 자동차 공장, 조선소 등 대규모 시설물들이 집중되어 있는 지역으로, 따라서 광역적인 산사태 평가 기법을 적용하였다. 산사태 평가를 위해 연구지역의 지형, 지질, 토양, 임상, 토지이용, 기상, 인구, 시설물 등 각종 DB를 수집 및 구축하였으며, 이를 이용하여 취약성, 가능성, 위험성 순으로 산사태 분석을 실시하였다. 취약성은 강우, 지진 등 산사태를 직접적으로 유발시키는 요인이 발생하였을 때 그 지역이 얼마나 산사태 발생에 취약한가를 나타내는 것으로, 지형 DB에서는 경사, 경사방향, 지형곡률 등을, 토양 DB에서는 종류, 모재, 배수, 유효토심 등을, 임상 DB에서는 종류, 경급, 영급, 밀도 등을 그리고 토지이용 등을 중첩하여 분석하였다. 그리고 가능성은 산사태 유발요인을 가정한 후 산사태가 일어날 가능성을 나타내며, 취약성 분석 결과에 확률강우량도를 중첩하여 분석하였다. 위험성은 산사태 발생시 인명 및 시설물의 피해 가능성을 나타내며, 가능성 분석 결과에 피해요소인 인구, 시설물 등을 중첩하여 분석하였다. 이러한 연구결과는 산사태 피해 예방을 위한 도시계획 및 토지이용 계획의 기초자료로서 사용될 수 있다.
조류인플루엔자와 구제역 같은 동물감염병은 거의 매년 발생하며 국가에 막대한 경제적 사회적 손실을 일으키고 있다. 이를 예방하기 위해서 그간 방역당국은 다양한 인적, 물적 노력을 기울였지만 감염병은 지속적으로 발생해 왔다. 최근 빅데이터와 딥러닝 기술을 활용하여 감염병의 예측모델을 개발하고자 하는 시도가 시작되고 있지만, 실제로 활용가능한 모델구축 연구와 사례보고는 활발히 진행되고 있지 않은 실정이다. KT와 과학기술정보통신부는 2014년부터 국가 R&D사업의 일환으로 축산관련 차량의 이동경로를 분석하여 예측하는 빅데이터 사업을 수행하고 있다. 동물감염병 예방을 위하여 연구진은 최초에는 차량이동 데이터를 활용한 회귀분석모델을 기반으로 한 예측모델을 개발하였다. 이후에는 기계학습을 활용하여 좀 더 정확한 예측 모델을 구성하였다. 특히, 2017년 예측모델에서는 시설물에 대한 확산 위험도를 추가하였고 모델링의 하이퍼 파라미터를 다양하게 고려하여 모델의 성능을 높였다. 정오분류표와 ROC 커브를 확인한 결과, 기계 학습 모델보다 2017년 구성된 모형이 우수함을 확인 할 수 있었다. 또한 2017에는 결과에 대한 설명을 추가하여 방역당국의 의사결정을 돕고 이해관계자를 설득할 수 있는 근거를 확보하였다. 본 연구는 빅데이터를 활용하여 동물감염병예방시스템을 구축한 사례연구로 모델주요변수값, 이에따른 실제예측성능결과, 그리고 상세하게 기술된 시스템구축 프로세스는 향후 감염병예방 영역의 지속적인 빅데이터활용 및 분석 모델 개발에 기여할 수 있을 것이다. 또한 본 연구에서 구축한 시스템을 통해 보다 사전적이고 효과적인 방역을 할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구에서는 재난환경변화에 대응하여 인적재난 중장기 계획과 로드맵 수립을 기획하기 위하여 국내외 인적재난 안전기술 개발동향을 분석하여 중장기 로드맵을 제시하였다. 최근 국내에서는 재난환경에 연관된 사회환경, 생활환경, 국내외 정부부처 대응 등의 급변화 의하여 인적재난 연구개발 중장기 로드맵 수립의 필요성이 높아지고 있다. 미국은 국가재난 대응계획(NRF)과 국가사건사고관리시스템(NIMS)과 인적재난별 대응 시나리오 등에 의하여 기반을 구축하여 체계적인 연구를 진행하고 있으며, 일본은 년도별 방재백서의 연구개발 계획 등에 의거하여 재해대응 연구개발이 진행되고 있으며, 국내에서는 소방방재청과 국립재난안전연구원이 협력하여 인적재난 분야에 대한 연구과제를 진행하고 있다. 본 연구에서는 인적재난 연구개발 중장기 로드맵을 제시하여, '인명 및 재산피해를 최소화' 하고, 국가적 인적재난 분야 연구개발체계를 정립하고, 나아가 미래 인적재난환경 급변화에 대한 대책을 제시하였다.
자동차 연료로 가스를 사용하는 것은 '삶의 질' 향상을 넘어 '생존'의 문제로 환경보존과 경제발전을 조화롭게 추구하는 '지속가능한 발전'이란 새로운 패러다임에 부흥하고 있다. 하지만 가스사용이 늘어나면서 폭발과 화재에 의한 인명피해가 해마다 발생하고 있으며, 대규모 저장시설에서의 가스 사고는 사회적으로 심각한 문제를 야기하고 있다. 따라서 본 논문에서는 지하 격납 저장탱크에서의 폭발발생을 최소화하기 위하여 한정된 내용적과 화염에 노출되는 표면적을 최소로 하는 폭발방지를 고려한 최적의 저장탱크를 설계하였다. 본 연구를 통하여 최적조건의 저장탱크를 설계한 결과, 20ton 저장탱크는 직경 3m, 길이 4.83m일 때 지하 격납 공간이 최소가 되었으며, 화염에 노출되는 표면적은 기존의 저장탱크에 비하여 89.4%로 줄어들어 안전성이 향상되었다.
본 연구는 조선시대 군사적인 방어를 위해 계획적으로 조성된 관방림의 유형과 식재 배경 및 조성 과정 등에 관한 고문헌 기록을 조사·분석하여 관방림의 조성 목적과 입지 특성 그리고 식재 수종을 구명(究明)하고자 하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 조선시대에는 읍성을 비롯한 주요 치소(治所), 진(鎭), 보(堡) 등 여러 관방시설(關防施設) 주변에 적을 방어할 목적으로 관방림을 조성하였다. 관방림은 전략상 중요한 고갯마루에 조성한 영액림(嶺阨林)과 군사적 목적으로 조성된 군사림(軍事林)을 포함한다. 영액림은 대부분 금산(禁山)으로 지정되어 보호·관리되었으며 관방림은 외적 방어는 물론 차폐, 수해 및 강둑의 침식 방지 등 다양한 목적으로 조성되었다. 또한 선박·건축·농기구 등의 재료인 목재를 지속적, 효율적으로 생산하기 위해 넓은 면적에 혼효림(混淆林)으로 조성된 경우가 대부분이었다. 관방림을 구성하는 수종으로는 가시가 있어 방어에 효과적인 탱자나무의 기록이 가장 많이 나타났고 느티나무, 느릅나무, 버드나무류, 시무나무, 참나무류 등 낙엽활엽교목의 활용사례도 등장하였다. 조선시대 수도 방위와 왕실의 보장지 역할을 했던 강화도 지역의 경우 외성의 방어력 보강을 위해 탱자나무를 밀식하여 조성된 관방림 관련 기록이 여러 문헌에서 확인되었다. 문헌 고증을 통해 볼 때, 천연기념물 '강화도 갑곶리 탱자나무'는 강화도의 최초 탱자나무 식재 기록인 숙종 30년(1704)에 식재되었다고 가정할 경우, 최대 수령은 319년 이상으로 추정된다.
데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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