• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제22권2호
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• pp.101-111
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• 2010

최근 우리나라 동해안에서 겨울철에 빈번하게 발생하는 너울성 고파의 특성을 파랑 관측자료 및 기상자료를 이용하여 분석하였다. 동해안 너울성 고파는 중국 내륙에서 발생한 온대성 저기압이 동해상으로 진출하면서 중심기압이 낮아지고, 그 주변으로 강한 기압골을 형성하면서 동해상에 강한 북동풍 계열의 바람이 지속적으로 붊에 따라 발생하게 됨을 다양한 자료 분석 결과를 토대로 입증하였다. 최근 동해안에 큰 피해를 입혔던 너울성 고파 중에서 2005년 10월 및 2006년 10월에 내습한 너울성 고파는 풍파의 특성이 지배적이었던 반면, 2008년 2월의 너울성 고파는 풍파에 의해 1차적으로 파고가 상승한 후 주기가 더 긴 너울에 의해서 다시 2차적으로 파고 상승이 일어남에 따른 것으로 추정된다.

• 지질공학
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• 제10권2호
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• pp.36-51
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• 2000

우리나라는 매년 태풍, 호우 등 자연재해로 인하여 많은 피해가 발생하고 있다. 지난 10년간 피해현황을 살펴보면, 한해 평균 약 6,000 억원의 재산피해가 발생하고 잇으며 이러한 재산 피해의 대부분은 홍수로 인한 침수 및 유실에 의한 것이다. 이러한 홍수피해에 대한 대책을 수립하기 위해서는 피해발생 원인을 제대로 파악하여야 한다. 본 연구에서는 재해발생시 기상조건, 홍수범람 현상, 피해현황, 방재대책 등 용인을 중심으로 피해원인을 분석하기 위한 홍수재해 현장조사 방법에 대해 검토하였다. 비구조적 홍수대책의 하나인 침수실적도는 지자체에서 홍수에 취악한 지역의 개발을 제한하는 토지 이용 규제에 사용하기 위한 것이다. 따라서, 지자체에서는 침수실적도를 작성하여야 하며 이를 위해서는 먼저 침수실적도 작성 지침이 필요하다. 본 연구에서는 우리나라 특성에 맞는 침수실적도 작성 지침과 작성된 침수시적도를 관리할 수 있는 관리시스템을 개발·제시하였다.

• 한국도시환경학회지
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• 제18권4호
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• pp.495-502
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• 2018

본 연구에서는 AERMOD 대기확산 모델을 이용하여 제주도에서 유해화학물질 중 불화수소의 소규모 유출사고 영향 범위를 산정하여 보다 빠르고 정확한 대응시스템을 확보하고자 하였다. 분석결과 영향범위는 권역별로 서귀포소방서, 동부소방서, 제주소방서, 서부소방서 순으로 넓게 나타났으며, 계절별로는 여름, 봄, 가을, 겨울 순으로 넓게 나타났다. 기상인자(풍속, 기온) 간의 상관성은 풍속이 0.998로 높은 양(+)의 상관성을 보인반면, 기온과는 -0.463으로 음(-)의 상관성을 보였다. 선형회귀분석을 통해 불화수소 누출사고 시 풍속에 따른 영향범위(m) = 13.922WS(풍속) - 5.195의 1차 방정식을 얻을 수 있었으며, 신뢰도($R^2$)가 0.995로 매우 높게 나타났다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.726-734
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• 2019

이 연구에서는 재난문자에 대한 뉴스 건수와 연관어에 대해 알아보았다. 뉴스는 한국언론진흥재단 뉴스 빅데이터 시스템인 빅카인즈를 활용하여 수집하였고, 연간 게재 기사, 재난종류에 따른 뉴스 빈도, 지진과 비 지진 간 뉴스 빈도, 연관어에 대한 분석을 실시하였다. 조사 결과에 따르면, '재난문자'관련 뉴스가 2016년에 182건으로 전년대비 약 20배 증가하는 성장세를 보였다. 재난문자 뉴스는 2016년 이래로 꾸준히 높은 수치를 보였다. 2016년은 지진의 비중이 매우 높았지만 2017년과 2018년은 지진의 비중이 낮아지고 비지진의 비중이 높아지는 것으로 나타났다. '재난문자' 연관어는 행정안전부(국가안전처, 행안부 포함)가 가장 비중 있게 다루어졌고, 그 다음으로 기상청과 국민도 비중 있게 다루어진 용어로 나타났다.

• Wind and Structures
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• 제19권4호
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• pp.421-441
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• 2014

With the assistance of typhoon field data at aerial elevation level observed by meteorological satellites and wind velocity and direction records nearby the ground gathered in Guangzhou Weather Station between 1985 and 2001, some key wind field parameters under typhoon climate in Guangzhou region were calibrated based on Monte-Carlo stochastic algorithm and Meng's typhoon numerical model. By using Peak Over Threshold method (POT) and Generalized Pareto Distribution (GPD), Wind field characteristics during typhoons for various return periods in several typical engineering fields were predicted, showing that some distribution rules in relation to gradient height of atmosphere boundary layer, power-law component of wind profile, gust factor and extreme wind velocity at 1-3s time interval are obviously different from corresponding items in Chinese wind load Codes. In order to evaluate the influence of typhoon field parameters on long-span flexible bridges, 1:100 reduced-scale wind field of type B terrain was reillustrated under typhoon and normal conditions utilizing passive turbulence generators in TJ-3 wind tunnel, and wind-induced performance tests of aero-elastic model of long-span Guangzhou Xinguang arch bridge were carried out as well. Furthermore, aerodynamic admittance function about lattice cross section in mid-span arch lib under the condition of higher turbulence intensity of typhoon field was identified via using high-frequency force-measured balance. Based on identified aerodynamic admittance expressions, Wind-induced stochastic vibration of Xinguang arch bridge under typhoon and normal climates was calculated and compared, considering structural geometrical non-linearity, stochastic wind attack angle effects, etc. Thus, the aerodynamic response characteristics under typhoon and normal conditions can be illustrated and checked, which are of satisfactory response results for different oncoming wind velocities with resemblance to those wind tunnel testing data under the two types of climate modes.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1653-1661
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• 2022

본 연구에서는 천리안위성 2A호 1일 평균 표층수온영상을 대상으로 합성곱신경망(convolution neural network, CNN) 딥러닝 기법을 적용하여 냉수대 발생 여부를 분류하는 연구를 수행하였다. 이를 위하여, 2019년부터 2022년까지 1,155장의 영상을 사용하였으며, 국립수산과학원 제공 냉수대 발생 주의보 및 경보자료로부터 냉수대 발생 영상과 그 외 영상으로 분류하여 학습을 수행하였다. 학습 결과로 82.5%의 probability of detection (POD)와 54.4%의 false alarm ratio (FAR) 지수를 획득하였다. 오분류 분석을 통해 냉수대 분류에 실패한 경우의 대부분은 구름의 영향 때문이며, 비냉수대를 오분류한 경우의 대부분은 실제 영상에 냉수대가 존재함을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_3호
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• pp.1221-1233
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• 2019

화산재 누적에 따라 발생할 수 있는 각 분야별 피해를 산정하는 것은 화산재 재해를 대비하는 측면에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 기존 연구에서 제시된 공간정보 기반의 국내 화산재 피해 분야에 대하여 아소산 화산재 모의 확산 시나리오를 적용하여 각 분야에서 발생할 수 있는 화산재 피해의 정도를 나타냈다. 이를 위하여 기존의 사례 연구를 통하여 제시된 국내 화산재 피해 분야와 관련된 공간정보 자료를 수집하고 가공함으로써 화산재 피해 기반자료를 생성하였다. 수집된 두 개의 아소산 화산 모의 분화 시나리오를 활용하여 중첩분석을 통해 분야별 피해를 나타냈다. 그 결과 각 분화 시나리오에 대하여 162개, 134개 시군구에서 강회 피해 최소 기준인 0.01 mm 이상의 강회량에 따라 피해가 발생할 것으로 예상되었다. 가장 강회량이 많은 행정구역(시나리오 190805-강원, 경북; 시나리오 190811-춘천, 홍천)을 선정하여 발생 가능한 분야별 피해의 정도를 수집 가공한 공간정보 자료를 활용하여 서로 비교하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권12호
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• pp.1091-1104
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• 2022

기후변화는 전 세계적으로 강우의 빈도와 강도를 증가 시킬 것으로 예측되며 급격한 도시화와 산업화로 인해 도시 지역의 내수 침수 피해로 양상이 바뀌고 있다. 이에 기후변화에 따른 영향평가는 도시계획에 매우 중요한 요소로 언급되고 있으며, 세계기상기구(WMO)는 기상 현상으로부터 발생할 수 있는 사회, 경제적 영향을 고려하는 영향예보의 필요성을 강조하고 있다. 특히 교통에 있어서 도시침수로 인한 교통 시스템의 성능 저하는 사회에 가장 해로운 요소이며 영향을 받는 주요 도로마다 시간당 £ 100k 정도인 것으로 추정하고 있다. 그러나 국내의 경우 현재 기상재해의 발생에 대한 정확한 예보 및 특보를 제공해도 그 영향을 제대로 전달하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 도시홍수의 침수심을 제시하고 차량에 영향을 미칠 수 있는 피해에 대처하기 위해 각 지역의 고해상도 분석 및 수문학적 요인을 반영하고, 강우로 인한 홍수 정도와 차량 운행에 미치는 영향 정도를 조사할 필요가 있다고 판단하였다. 이에 강우-침수심-차량속도의 산정식을 간단한 선형회귀식이 아닌 다양한 머신러닝 기법을 이용하여 제시하고자 한다. 또한 또한 기후변화 시나리오를 강우-침수심-차량속도 산정식에 적용하여 집중호우 시 도시하천의 침수를 예측하고 미래 기후변화의 영향을 고려한 도로 침수로 인해 발생할 수 있는 교통 네트워크의 장애를 평가하며, 도시 교통흐름 계획에 이용하는 기술을 개발하고자 한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권4호
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• pp.261-272
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• 2023

최근 급격한 도시화와 기후변화에 따라 재난에 의한 피해가 증가하고 있다. 국내 기상청에서는 표준 경보(주의보, 경보)를 전국적으로 통일된 표준 경보 기준(3시간 및 12시간 최대 누적강우량)에 따라 발령하여 재해에 따른 지역별, 재난 사상별 특성이 고려되지 않은 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 서울특별시, 인천광역시, 경기도의 호우·태풍에 대한 재해 피해액 및 누적강우량을 활용하여 대상지역별 재해강도에 따른 단계별 기준을 설정하고, 강우에 따라 발생할 수 있는 재해의 강도를 분류하는 모형을 개발하고자 하였다. 즉, 본 연구에서는 호우·태풍에 의한 재해 피해액 누적 분포 함수의 분위별로 재해강도의 범주(관심, 주의, 경계, 심각 단계)를 분류하였고, 재해강도의 범주에 따른 누적강우량 기준을 대상 지자체별로 제시하였다. 그리고 지자체별 재해강도 분류모형 개발을 위해 4가지(의사결정나무, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, XGBoost)의 머신러닝 모형을 활용하였는데 강우량, 누적강우량, 지속시간 최대 강우량(3시간, 12시간), 선행강우량을 독립변수로 이용하여 종속변수인 지자체별 재해강도를 분류하였다. 각 모형별 F1 점수를 이용한 정확도 평가 결과, 의사결정나무의 F1 점수가 0.56으로 가장 우수한 정확도를 보였다. 본 연구에서 제시한 머신러닝 기반 재해강도 분류모형을 활용하면 호우·태풍에 의한 재해에 대한 지자체별 위험 상태를 단계별로 파악할 수 있어, 재난 담당자들의 신속한 의사결정을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.1891-1899
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• 2016

Recently food problem and crop disaster have been increased continuously because of the meteorological changes. These cause rising cost for crops continuously and irregularly. Some researchers have studied straight structure of device for hydroponics and plant factory previously to solve a fundamental part of these problems. However, there are several problems such as limited crop cultivation space, providing irregular nutrients for crops, and lack of monitoring interfaces. For them, we propose an optimal growth and development crops management system using light source tracking and recirculation of nutrient solution method to supply nutrient continuously based on IoT. In order to evaluate the performance of our system, we compared and analyzed in terms of two viewpoints, the tracking analysis for natural light source measurement and the growth of crops through artificial light, LED, respectively. We confirmed that the higher the duty ratio of LED, the larger the crop's size, particularly. As well as, for about 1 month, we compared with the existing natural light growing environment and that of our system. It was confirmed that the size of the crops grown through our system is about three times larger than that of natural light natural crops.