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.
Multivariate statistics based damage detection algorithms employed in conjunction with novel sensing technologies are attracting more attention for long term Structural Health Monitoring of civil infrastructure. In this study, two practical data driven methods are investigated utilizing strain data captured from a 4-span bridge model by Fiber Bragg Grating (FBG) sensors as part of a bridge health monitoring study. The most common and critical bridge damage scenarios were simulated on the representative bridge model equipped with FBG sensors. A high speed FBG interrogator system is developed by the authors to collect the strain responses under moving vehicle loads using FBG sensors. Two data driven methods, Moving Principal Component Analysis (MPCA) and Moving Cross Correlation Analysis (MCCA), are coded and implemented to handle and process the large amount of data. The efficiency of the SHM system with FBG sensors, MPCA and MCCA methods for detecting and localizing damage is explored with several experiments. Based on the findings presented in this paper, the MPCA and MCCA coupled with FBG sensors can be deemed to deliver promising results to detect both local and global damage implemented on the bridge structure.
Objectives: Using data from the 1styear of the 7th National Health and Nutrition Survey, this study administered a questionnaire to patients with oral damage and examined the type of medical care used based on the nature of the injury, further characterized by age group and sex. Methods: Of the 8,150 respondents, this study selected those who participated in the health survey and oral exam survey, excluding surveys with missing values, and set 7,681 people as the research participants. This study used SPSS Windows version 23.0(SPSS Inc. IL, USA) as the statistics program and applied the chi-square test (p) based on a complex sample and logistic regression analysis. Results: In the analysis of the type of tooth damage, there was a significant difference (p<.001) in the number of male patients who were injured due to exercise, violence, and safety accidents compared to females. However, there was no significant difference in their type of medical security and whether or not they visited a dental clinic. The patients with private insurance showed relatively high use for tooth extraction and oral surgery (p<.001). Conclusions: The best way to prevent tooth damage is to prevent the accident. For sports or exercises which may cause tooth damage, protective gear, such as a mouthpiece, should be used to prevent tooth damage.
A novel damage classification method based on wavelet packet transform and statistical analysis is developed in this study for structural health monitoring. The response signal of a structure under an impact load is normalized and then decomposed into wavelet packet components. Energies of these wavelet packet components are then calculated to obtain the energy distribution. Statistical similarity comparison based on an F-test is used to classify the structure from changes in the wavelet packet energy distribution. A statistical indicator is developed to describe the damage extent of the structure. This approach is applied to the test results from simply supported reinforced concrete beams in the laboratory. Cases with single and two damages are created from static loading, and accelerations of the structure from under impact loads are analyzed. Results show that the method can be used with no reference baseline measurement and model for the damage monitoring and assessment of the structure with alarms at a specified significance level.
This dissertation finds out trouble types and occurrence regions using the faulty statistics of nondestructive test items in rolling stock parts of the Seoul Metro and using mechanical test about defective and broken parts with broken surface observation, cutting examination about trouble region, hardness experiment and tensile test. Also this dissertation finds out cause of trouble and damage through observation of microscopic formation using metallurgical microscope and scanning electron microscope, residual stress measurement about welding parts and damage diagnosis about defective and broken parts. Moreover it will present the improved plan of nondestructive method about trouble and the removal method of defect and repair welding and find solutions of reliability in parts and preventive maintenance.
In the design and maintenance of buildings, identifying the degree of damage in the event of a fire is an important factor in fire prevention and fire safety design. In order to predict fire damage, safety measures should be established by predicting the nature of evacuation according to fire, smoke and in-house characteristics, and the effects of the operation of fire safety facilities should also be considered, but in Korea, the risk analysis due to the operation of fire safety facilities is insufficient. Accordingly, this study uses fire statistics and sprinkler inspection data to analyze the degree of fire damage caused by the operation of sprinkler facilities in a probabilistic manner.
연구목적: 본 연구에서는 재난관리(예방-대비-대응-복구) 중 대비차원으로 활용하고자 강풍피해예측함수를 개발하였다. 연구방법: 본 연구에서 제안하는 강풍피해예측함수는 재해연보이력, 피해당시 기상자료 그리고 지역특성을 고려하였다. 기상자료는 기상청에서 관측한 풍속과 기온, 피해이력에 해당하는 통계자료는 재해연보, 그리고 지역특성을 반영하기 위한 요소로는 재해연보 상 수록된 복구비, 인구, 비닐하우스 면적, 농가수 등을 활용하였다. 연구결과: 본 연구에서 개발한 함수식은 과거에 발생한 강풍피해이력을 기반으로 예측되는 기상인자와 지역특성을 반영하였으며, 단시간에 피해규모를 예측할 수 있다. 결론: 본 연구에서 개발한 강풍피해예측함수는 정책결정자들의 의사결정, 비상인력 및 방재자원의 배치 등과 같은 효율적인 재난관리에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
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.
한국 소비자원의 의료 분야 처리금액 자료에 대한 시계열 모형을 이용한 실증 분석을 연구하였다. 의료분야 처리금액 시계열 자료는 상담 처리금액, 피해 구제금액, 분쟁 조정 처리금액으로 나뉜 3개 변수를 사용하였고 분석에 사용된 시계열 모형은 ARIMA 모형, 벡터 자기회귀 모형 그리고 전이 함수를 이용한 시계열 모형이다. 이들 중 전이 함수를 이용한 시계열 모형이 단기 예측면에서 가장 우수한 예측력을 보였고 벡터자기회귀 모형도 변수간 영향력과 기간을 파악하는데 유용한 정보를 제공하였다.
도시화와 산업화로 화재 빈도는 감소하나 화재로 인한 인명피해와 피해액이 늘어나는 추세를 보이고 있다. 그럼에도 불구하고 지자체 수준에서 지역의 화재안전에 대한 정책은 소방서에 의존하는 수준에 머물고 있다. 기존 화재 통계에 대한 연구는 대부분 기술적 통계에 의존하여 전체적인 경향성을 설명하는데 그치고 있는데 비해 본 연구는 화재의 피해를 화재로 인한 사망자수, 화재로 인한 부상자수, 화재로 인한 피해액을 종속변수로 하고 전국 222개 지자체에 대한, 5년간의 공적 통계를 활용하여, 15개의 변수를 4개의 요인으로 그룹화 한 후에 가설을 세우고 특별시 및 광역시 단위 소속의 구와 도 소속의 시와 도 소속의 군으로 그룹을 지어 헤도닉 분석법에 의해 회귀분석을 수행하고 그 결과를 도출하였다. 본 연구의 결과 화재피해를 설명하는 결정요인이 시 군 구의 수준즉 지역 특성에 따라 다르다는 점을 확인하였으며, 이는 인구와 면적기준의 소방력 배치 원칙과 더불어 향후에 소방정책과 화재안전 활동에 가장 중요한 변수로 삼았던 원칙을 넘어 보다 유연한 기준을 마련할 필요가 있음을 밝혔으며, 특히 재난 약자의 수에 비례한 소방력 확충을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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