우리나라의 강수 특성은 지역 및 계절에 따라 편차가 매우 심하여, 연 강수량의 절반 이상이 여름철에 집중되어 내리고 지역적인 차이도 크게 나타나고 있다. 또한 기후변화 등으로 인해 게릴라성 호우 등과 같이 강우강도가 큰 호우가 빈번히 발생하고 있어 불투수지역이 넓은 도심지의 홍수방어가 매우 어려운 실정이다. 그러므로 홍수저감을 위해 우수관의 설계빈도 상향조정이나 빗물펌프장이나 유수지 건설 등과 같은 구조적인 대책이 다수 수행되고 있으며, 극한 홍수가 빈번히 발생하는 지역에서는 첨두홍수량을 하류로 배제하거나 저류하기 위한 방수로나 저류조 건설이 고려되고 있다. 그러나 1년에 1~2회 정도 사용하는 방수로나 저류조 건설에 막대한 예산을 투자하는 것에 대한 국민적인 반발도 존재한다. 그러므로 도심지의 또 다른 문제인 교통량 분담을 위한 대심도 도로터널을 동시에 건설하여 교통문제와 자연재해를 동시에 해결할 수 있는 다기능 대심도 터널에 대한 관심이 급증하고 있다. 본 연구에서는 도로터널과 수로터널의 설계기준을 살펴보고 국내에 적용이 가능한 형태의 다기능 복층터널 형태를 제안하였으며 고려해야 할 설계기준을 제안하였다. 이를 통해 향후 다수 건설될 다기능 대심도 복층터널의 설계기준 방안을 제시하고 있다.
유량예측은 효과적인 홍수관리 및 수자원 계획을 위한 매우 중요한 재난방지 접근법이다. 현재 기후변화로 인한 집중호우가 나날이 증가하고 있어 막대한 기반시설 손실과 재산, 인명 피해가 발생하고 있다. 본 연구는 미국 테네시주 Hickman County의 Vernon에 있는 Piney Resort의 최근 홍수사례분석을 통해 최대 강우 시나리오에서 유량예측에 대한 강우의 기여도를 측정했다. Piney River 유역내 USGS 두개의 관측소(03602500, 03599500)에서 20년(2000-2019) 동안의 일별 하천 유량, 수위 및 강우 데이터를 수집했고, Long Short Term Memory(LSTM)을 사용하였다. 또한, Tensorflow, Keras Machine learning frameworks, Python을 이용하여 14일로 구별된 유량 값을 예측하였다. 또한, 모델이 2021년 8월 21일의 범람 이벤트를 예측할 수 있었는지를 결정하는 데 사용되었다. 전체 데이터(수위, 유량 및 강우량)가 포함된 LSTM 모델은 일부 강우 모델을 제외하고 지속성 모델보다 우수한 성능을 보였으며, 강우자료만 이용하여 유량예측을 하는 것은 충분하지 않음을 나타냈다. 결과는 LSTM 모델은 0.68 및 13.84m3/s의 최적 NSE 및 RMSE 값을 나타냈고, 가장 낮은 예측 오차로 예측 최대유량은 94m3/s로 나타났다. 향후 강우 패턴에 대한 다양한 분석이 이루어진다면 효율적인 홍수 경보 시스템 및 정책을 설계하는 관련 연구에 도움을 줄 것으로 판단된다.
최근에 홍수조절 기능과 비홍수기의 생태적 측면으로써 천변저류지에 대한 관심이 증가하고 있다. 따라서 본 연구에서는 지속가능한 홍수방어 대안으로 천변저류지 조성방안에 대한 검토와 조성된 천변저류지에 대한 습지로의 활용 가능성을 검토하기 위한 수리·수문 분석을 수행하였다. 대상지역은 경상남도 창녕군의 토평천 유역이다. 토평천 유역에 국내 최대 내륙 습지인 우포늪이 포함되어 있으며, 토평천은 낙동강의 지류이다. 천변저류지는 우포늪 상류와 하류에 조성하는 것으로 가정하였으며, 홍수기의 홍수위저감효과를 알아보기 위한 수리분석은 HEC-RAS모형을 이용하였다. 모형의 모의는 천변저류지 조성 시나리오 7가지에 대하여 수행하였다. 그 결과 모의 시나리오 중에서 최대 0.56 m의 홍수위가 감소하는 것으로 나타났다. 또한, SWAT모형을 이용하여 비홍수기에 천변저류지의 물수지 분석을 위한 수문분석을 수행하였으며, 물수지 분석 결과 1년 동안에 천변저류지의 최저수심이 1.3 m(세진지역)정도 유지되는 것을 알 수 있었다.
본 연구의 목적은 이상홍수 및 국지성 호우에 의해 발생되는 제내지에서의 비상상황에 대비하여 내수 및 외수 영향을 고려한 침수해석을 실시함으로써 피해 예상지역 내 주민의 생명과 재산을 보호하고 제내지에서의 침수범위, 침수위, 침수시간 등을 예측하여 홍수피해를 저감시키기 위한 방안을 제시하는 것이다. 본 연구에서는 김천시 신음동 일대를 대상유역으로 HEC-HMS 모형과 FLDWAV 모형을 적용한 외수범람 해석 및 SWMM 모형을 적용한 내수침수 해석에 기초하여 2차원 침수해석을 수행하였으며, 100년 및 200년 빈도 확률강우량에 대한 예상 침수심 및 침수면적을 제시하였다. 본 연구의 결과에 기초한 내수 및 외수영향을 고려한 제내지에서의 침수해석으로 예상 침수심 및 침수면적이 제시된다면 홍수방어를 위한 구조적 대책 수립의 중요한 기초자료가 될 수 있을 것으로 판단된다. 또한 침수해석 결과에 기초한 홍수위험지도가 구축된다면 고위험지역의 인명을 우선적으로 대피시키고, 차량 및 도로를 통제하는 등의 비상대처계획을 수립하는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
기후변화와 기상이변으로 인해 최근 전세계적으로 홍수피해가 증가하고 있다. 우리나라에서는 피해복구가 일반적인 홍수피해 대응방안으로 사용되어 왔기 때문에, 홍수피해에 대한 예방적인 대책을 위해서는 강우특성에 따른 지역적 홍수피해규모를 예측할 필요가 있다. 따라서, 본 연구의 목적은 우리나라 7개 대도시에서의 강우에 의한 인적 및 물적 홍수피해 예측을 위한 회귀함수를 개발하는 것이다. 회귀분석은 1998년부터 2017년까지 최근 20년 동안의 인적 및 물적 손실의 2가지 피해특성자료에 대해 6개의 강우특성 인자를 4가지 형태의 비선형 방정식에 각각 적용한 총 48가지 유형의 단순회귀모형을 통해 종합적으로 수행되었다. 결정계수와 유의성 검정을 통해 회귀분석 결과를 검토하여 각 대도시의 피해추정함수를 최종 선정하였고, 이를 이용하여 100년 빈도 강우량에 대한 7개 대도시의 인적 및 물적 홍수피해 규모를 평가하였다. 본 논문의 결과는 홍수피해 저감대책을 위한 홍수피해 규모 평가에 기초정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 센서 기술의 발달로 지상에 대한 다양한 정보취득이 가능해지고 있다. 하지만, 이러한 정보들을 많은 응용연구에 적용시킬 경우 각 센서로부터 취득한 자료들은 완벽성, 정밀성 및 일관성이 부족하다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 각 자료는 서로 다른 자료를 위한 보조자료로 활용되거나 서로 간의 융합을 필요로 한다. 본 연구에서는 LIDAR자료와 디지털 카메라 영상을 이용하여 3차원 정사영상을 생성하시 위한 실험을 수행하였으며 3차원 정사영상이 홍수 모니터링에 활용될 수 있었음을 보여주었다.
다양한 단위사업안이 고려되는 유역치수계획에서 경제적 효율성이 높고 최적규모를 나타내는 최적 투자대안의 결정은 사업의 시행여부를 판단하는 매우 중요한 절차이다. 치수계획 수립시 투자대안은 다수의 단위사업간 관계를 고려하여 1개 이상의 단위사업으로 조합된 의사결정안을 의미하며, 이때 홍수저감시설의 종류와 규모별로 구성되는 단위사업의 수가 많아 최적 투자대안을 결정하는 것은 어려운 것이 현실이다. 따라서 본 연구는 경제적인 측면에서 최적 투자대안을 결정하기 위하여 홍수저감시설 중 댐증고사업을 대상으로 경제성 분석을 통해 최적규모를 결정하는 방안을 제시하고자 한다. 영산강 유역의 4개 댐의 증고높이를 결정하기 위해 단위사업별 홍수저감량을 산정하는 '시나리오1'과 단위사업의 조합에 의해 구성된 투자대안별 홍수저감량을 산정하는 '시나리오2'를 비교하였다. 연구결과 '시나리오2'에 의해 최적 규모를 결정하는 것이 '시나리오1'을 이용하는 것에 비해 유역 전체의 상황이 종합적으로 고려된 경제적인 규모결정에 적합한 것으로 나타났다.
기후변화에 의한 기상이변으로 현 세대와 미래세대가 직면하게 될 악영향을 최소화하기 위한 적응 조치의 기초 자료로 활용하기 위해 본 연구는 전국을 대상으로 한 '물 관리 취약성 평가'를 실시하였다. 취약성 평가는 치수와 이수로 나누어 평가하였으며, 각 부문에 해당하는 대용변수를 선정하여 현재는 2000년, 미래는 A1B 시나리오를 기준으로 하여 2020년, 2050년, 2100년에 대한 자료를 취합하였다. 취합된 자료는 표준화 과정을 거쳐 델파이 조사에서 도출된 가중치를 고려하여 취약성을 산정하였다. 치수 취약성은 적응능력에 대한 기여도가 가장 크게 나타났으며, 미래기후에 대한 분석을 통해 강원도 일부 지역에서 취약성이 증가하는 것으로 나타났다. 이수에 대한 취약성은 기후 노출에 가장 큰 영향을 받는 것으로 나타났으며, 충청북도와 대전, 대구광역시, 경상남도 일부 내륙지역의 경우 2020년에 증가하는 추세를 보였다. 본 연구는 전국을 대상으로 하여 상대적인 취약성을 평가하고 공간적인 분포를 살펴볼 수 있다는 점에서 지자체가 기후변화 적응 세부시행대책을 수립함에 있어서 어떤 부문에 더욱 투자해야 하는지를 파악하는데 도움을 줄 수 있다.
This study aims to clarify how commissioned welfare volunteers could play a role of evacuation assistance for people with special needs in case of flood disaster which occurred in Sayo-cho, Hyogo prefecture by Typhoon 9th in August, 2009. Both questionnaire research and interview was conducted to commissioned welfare volunteers. As a result we found that the delay of official evacuation council caused some confusion. As commissioned welfare volunteers had not got enough information on evacuation assistance from local government it was difficult to decide and initiate early evacuation against flood disaster. Development of collaboration with community manpower is inevitable for effective evacuation assistance on elderly and disabled people.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권4호
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pp.170-178
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2024
Through the growth of the fifth-generation networks and artificial intelligence technologies, new threats and challenges have appeared to wireless communication system, especially in cybersecurity. And IoT networks are gradually attractive stages for introduction of DDoS attacks due to integral frailer security and resource-constrained nature of IoT devices. This paper emphases on detecting DDoS attack in wireless networks by categorizing inward network packets on the transport layer as either "abnormal" or "normal" using the integration of machine learning algorithms knowledge-based system. In this paper, deep learning algorithms and CNN were autonomously trained for mitigating DDoS attacks. This paper lays importance on misuse based DDOS attacks which comprise TCP SYN-Flood and ICMP flood. The researcher uses CICIDS2017 and NSL-KDD dataset in training and testing the algorithms (model) while the experimentation phase. accuracy score is used to measure the classification performance of the four algorithms. the results display that the 99.93 performance is recorded.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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