최근 급증하는 기상이변 및 기후온난화 현상은 풍수로 인한 피해를 더욱 가속시키고 있어 풍수해 발생가능성을 미리 예측하여 선제적으로 대응할 방안 마련이 필요하다. 재난 재해의 위험성 분석은 주로 확률 통계기법에 기반한 수식모델 연구가 주류를 이루고 있고 소방방재청 국립방재연구소에서 구축한 태풍위원회 재해정보시스템(TCDIS: Typhoon Committee Disaster Information System) 또한 지역별 풍수해 위험성 분석에 확률모델을 활용하고 있다. 본 논문에서는 경험적 패턴인식에 탁월한 성능을 가진 신경망 알고리즘을 활용하여 개발한 풍수해 예측모델을 소개하고 이 모델과 TCDIS의 KDF 확률밀도함수를 이용한 풍수해 예측모델의 성능 비교 결과를 제시하여 기존 TCDIS의 위험성 분석기능에 신경망 모델을 적용함으로써 시스템의 강건성과 예측 정확도 향상이 가능함을 보이고자 한다.
최근 급속한 경제발전과 온난화로 인해 이상기후 현상이 빈번하게 발생하고 있다. 자연재난의 유형 중 풍수해에 해당되는 호우, 태풍, 강풍, 풍랑, 대설 등은 대규모 인적·물적 피해를 발생시킨다. 피해를 최소화하기 위해서는 재난발생 전 피해규모를 예측하는 것이 중요하다. 본 연구는 풍수해의 재난유형 중 강풍피해를 중심으로 재난에 대비할 수 있는 강풍피해예측함수를 개발한다. 본 함수는 재해 연보의 강풍피해이력을 기반으로 기상요소와 지역적 특성을 반영하였으며, 기상정보를 실시간으로 수집할 수 있는 시스템에 탑재할 경우 단시간에 피해규모를 예측할 수 있다. 또한, 본 함수는 국가 혹은 지자체에서 수립하는 재난관리정책에 근거자료로 활용하여 강풍발생 시 피해를 최소화할 수 있다.
The quantified analysis of damages to wastewater treatment plants by natural disasters is essential to maintain the stability of wastewater treatment systems. However, studies on the quantified analysis of natural disaster effects on wastewater treatment systems are very rare. In this study, a total disaster index (DI) was developed to quantify the various damages to wastewater treatment systems from natural disasters using two statistical methods (i.e., AHP: analytic hierarchy process and PCA: principal component analysis). Typhoons, heavy rain, and earthquakes are considered as three major natural disasters for the development of the DI. A total of 15 input variables from public open-source data (e.g., statistical yearbook of wastewater treatment system, meteorological data and financial status in local governments) were used for the development of a DI for 199 wastewater treatment plants in Korea. The total DI was calculated from the weighted sum of the disaster indices of the three natural disasters (i.e., TI for typhoon, RI for heavy rain, and EI for earthquake). The three disaster indices of each natural disaster were determined from four components, such as possibility of occurrence and expected damages. The relative weights of the four components to calculate the disaster indices (TI, RI and EI) for each of the three natural disasters were also determined from AHP. PCA was used to determine the relative weights of the input variables to calculate the four components. The relative weights of TI, RI and EI to calculate total DI were determined as 0.547, 0.306, and 0.147 respectively.
태풍 말습전에 바다 연안에서의 해일(고조)을 예측하는 것은 매우 중요한 일이다. 태풍기에 한국에서는 해일피해를 어느 곳인가 매년 입고 있고 이로 인한 피해복구를 위해 정부에서는 막대한 예비비를 소비하고 있다. 우리나라에서는 아직 해일 예측 프로그램이 전무하므로 이 예측 프로그램을 개발하므로써 건설부, 상공부, 농림부 등에 기여할 수 있을 것이다. 최근 고속전자계산기의 발전으로 복잡한 수치해석이 쉽게 할 수 있게 되었다. 그래서 저자는 유체력자에서의 운동 및 연속방정식의 정시차, 정거리의 차분화법을 써서 해일예측 프로그램을 작성하였다. 입력자료로서는 천기도와 현안지점의 외해, 내해의 수심만을 쓰게 했다. 1976년 후란 태풍시를 대상으로 하여 모델로서 포항 내항에 본 프로그램을 적용한 결과 실측치와 거의 일치함으로 알았다.
태풍, 지진, 홍수, 폭우, 가뭄, 폭염, 풍랑, 쓰나미 등과 같은 자연재해는 발생지점과 규모를 예측하기 어려울 뿐만 아니라 인간생활에 피해를 주고 있다. 하지만, 재해통계를 기반으로 과거피해사례와 피해액을 분석하여 예상피해액을 산출할 수 있다면, 산출한 결과를 바탕으로 즉시 초동조치에 임할 수 있고, 피해를 최소한으로 저감할 수 있을 것이다. 따라서, 본 논문에서는 우리나라 남해연안지역을 대상으로 풍랑피해액예측함수를 제안한다. 본 예측함수는 재해연보('91년~'14년)에 기록된 풍랑 및 태풍의 재해통계, 남해연안지역의 특성을 고려한 인자, 해안 기상조건을 설명변수로 개발하였다.
As the damages due to natural disasters continue to increase, a growing interest is being witnessed in such studies that focus on preventive measures to reduce damages rather than on their recovery. As such, the U.S. has been actively conducting projects to develop new models that can forecast potential damages due to natural disasters and widely employing them in actual cases. With no specific models developed in Korea yet, this study aimed to introduce an overseas typhoon model as part of the advanced efforts and apply it the actual cases occurring across the nation. This model estimates wind loads by measuring the impact of a strong wind upon buildings, and measurements require a number of parameters. Those parameters should include the types and dimensions of buildings and the type of the roofs. As for the FPHLM(Florida Public Hurricane Loss Model), a precedent model for our study, we were able to take advantage of number of the statistics and detailed categorizations on the residential buildings in the U.S., which enabled us to select the representative building types and produce their wind loads. With no sufficient relevant statistics available for the nation, however, we may not be able to readily measure the wind loads on the nation's residential buildings. Therefore, this study tried to choose the representative types, heights and dimensions of the buildings for the measurement of wind loads. We consequently came up with a representative house having an area between 62.81 and $95.56m^2$, either a flat roof or hip roof, a height of 2.6 m, an side ratio of 1.5, and the width and length of the mean $85m^2$ sized house being 11,300 mm and 7,530 mm, respectively.
자연재난에 따른 인명 및 재산피해의 증가로 재난 예방 및 대응에 대한 관심이 증가하고 있다. 우리나라에서도 1994년에서 2013년까지 지난 20년간 자연재해에 의한 피해액은 약 12조 원 중 대설에 의한 피해가 약 13%로 대설도 강우나 태풍보다는 작은 규모이나, 의미 있는 규모의 피해를 야기하고 있다는 것을 알 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 대설피해액 추정을 위해 강원지역을 대상으로 기후관련 요인(최심적설량, 평균습도, 최저기온), 사회 경제적 요인(농촌지역인구밀도, 지역총생산량)을 독립변수로 하는 동시입력방식의 다중회귀모형을 구축하였다. 적용결과, 극한 값들에 대한 설명력이 다소 낮기는 하지만, 수정결정계수가 0.7 이상인 경우도 다수 존재하는 등 대설 발생 시 신속한 재난 대응에 활용하기에는 적용성이 충분하다고 판단된다.
2003년 9월 12일 마산시 해안지역에 상륙한 태풍 '매미'는 지금까지 우리나라에서 발생한 가장 큰 연안재해를 기록하였다. 따라서 태풍해일에 대한 종합적인 방재시스템 구축과 해일피해를 대비한 세부구역별 대책수립이 시급한 실정이다. 본 연구에서는 태풍 '매미' 당시 해일로 인해 가장 큰 피해를 입었던 마산만 지역을 중심으로 최고 극조위에 따른 최대 침수구역을 산정하고 실제 침수구역과 비교분석 하여 침수모형의 정확도를 분석하고 침수해일의 방어목적으로 제안한 방재언덕등에 대한 다차원 홍수피해 산정방법을 적용하여 경제성 분석을 실시함으로써 이에 대한 타당성 평가 및 방재사업에 필요한 기초자료를 제공하는데 그 목적이 있다. 또한 향후 태풍해일 위험지역의 지형적 특성을 고려한 정확한 분석 데이터를 위하여 고해상도 위성 영상 및 LiDAR등의 데이터를 활용할 필요성이 있으며, 이를 이용하여 범람위험구역의 자료를 GIS Database화하여 보다 정확한 피해함수를 도출하여 피해를 최소화 할 수 있는 방안을 마련해야 할 것이다.
To generate information that contributes to climate change risk management, it is important to perform a precise assessment on the impact in diverse aspects. Considering this academic necessity, Japanese government launched continuous research project for the climate change impact assessment, and one of the representative project is Program for Risk Information on Climate Change (Sousei Program), Theme D; Precise Impact Assessment on Climate Change (FY2012 ~ FY2016). In this research program, quantitative impact assessments have been doing from a variety of perspectives including natural hazards, water resources, and ecosystems and biodiversity. Especially for the natural hazards aspect, a comprehensive impact assessment has been carried out with the worst-case scenario of typhoons, which cause the most serious weather-related damage in Japan, concerning the frequency and scale of the typhoons as well as accompanying disasters by heavy rainfall, strong winds, high tides, high waves, and landslides. In this presentation, a framework of comprehensive impact assessment with the worst-case scenario under the climate change condition is introduced based on a case study of Theme D in Sousei program There are approx. 25 typhoons annually and around 10 of those approach or make landfall in Japan. The number of typhoons may not change increase in the future, but it is known that a small alteration in the path of a typhoon can have an extremely large impact on the amount of rain and wind Japan receives, and as a result, cause immense damage. Specifically, it is important to assess the impact of a complex disaster including precipitation, strong winds, river overflows, and high tide inundation, simulating how different the damage of Isewan Typhoon (T5915) in 1959 would have been if the typhoon had taken a different path, or how powerful or how much damage it would cause if Isewan Typhoon occurs again in the future when the sea surface water temperature has risen due to climate changes (Pseudo global warming experiment). The research group also predict and assess how the frequency of "100-years return period" disasters and worst-case damage will change in the coming century. As a final goal in this research activity, the natural disaster impact assessment will extend not only Japan but also major rivers in Southeast Asia, with a special focus on floods and inundations.
In 2002, property loss caused by failure or leakage of existing river levee structures was about 1.8 trillion in Korean Won, and furthermore in which damages of river structures are getting more severe due to characteristics of extremely extraordinary rain such as torrential rain in the locality or guerrilla heavy rain. In this regards, this paper collects and analyzes those damage records and costs for repair by statistic method, and moreover categorizes the causes of failure, erosion and overtopping of levee structures in large and small scale rivers threatened frequently by typhoon and heavy rainfall. It is believed that the results from the analyses can be used as a basic source in developing criteria of standards for design, construction, maintenance and inspection(or diagnosis) of hydraulic structures such as levee and drain conduit.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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