Park, Kwang-Soon;Lee, Jong-Chan;Jun, Ki-Cheon;Kim, Sang-Ik;Kwon, Jae-Il
Ocean and Polar Research
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제31권4호
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pp.369-377
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2009
Performance of the Korea Ocean Research and Development Institute (KORDI) operational storm surge prediction system for the Korean coast is presented here. Results for storm surge hindcasts and forecasts calculations were analyzed. The KORDI storm surge system consists of two important components. The first component is atmospheric models, based on US Army Corps of Engineers (CE) wind model and the Weather Research and Forecasting (WRF) model, and the second components is the KORDI-storm surge model (KORDI-S). The atmospheric inputs are calculated by the CE wind model for typhoon period and by the WRF model for non-typhoon period. The KORDI-S calculates the storm surges using the atmospheric inputs and has 3-step nesting grids with the smallest horizontal resolution of ${\sim}$300 m. The system runs twice daily for a 72-hour storm surge prediction. It successfully reproduced storm surge signals around the Korean Peninsula for a selection of four major typhoons, which recorded the maximum storm surge heights ranging from 104 to 212 cm. The operational capability of this system was tested for forecasts of Typhoon Nari in 2007 and a low-pressure event on August 27, 2009. This system responded correctly to the given typhoon information for Typhoon Nari. In particular, for the low-pressure event the system warned of storm surge occurrence approximately 68 hours ahead.
사면재해는 강우기에 반복적으로 발생하는 지질재해의 하나로 우리나라의 경우 연평균 약 23명 정토의 인명피해가 사면재해로 인해 발생하고 있으며, 이는 자연재해로 인한 인명피해 중 약 25% 정도를 차지하는 수치이다. 그러나, 이러한 사면재해는 다양하고 복합한 지질 및 지형 특성과 갉은 공간적인 특성과 집중호우와 같은 기후특성에 의해 좌우되므로 사면재해 예측이나 위험성에 대한 정량적인 산정을 무척 어려운 실정이다. 따라서, GIS를 이용한 위험성분석이나 확률을 이용한 다양한 기법이 활용되고 있다. 특히, GIS를 이용한 기법은 광역적인 지역에 대하여 방대한 양의 자료를 효율적으로 처리 및 분석을 수행함으로서 사면재해 관련 연구에 폭 넓게 활용되고 있다 본 연구에서 사용된 무한사면해석기법은 사면재해의 발생여부와 관련요인간의 연관성에 대한 단순한 통계적인 분석에 의한 기존 기법의 한계점을 보완하고 사면재해발생과 관련된 역학적인 검토를 수행하기 위하여 제안되었다. 본 연구 결과에 의하면 사면재해가 발생했던 지점과의 비교를 농하여 지반이 완전히 포화된 경우, 즉 m=1인 경우 무한사면모델에서 불안정하다고 해석된 지역에서 전체 사면재해의 87.5%가 발생하였음을 보여주고 있어 사면재해에 대한 해석기법으로서의 착용가능성을 보여주고 있다.
대규모 피해를 유발하는 재난의 발생 횟수가 증가하면서 효과적인 재난 대응 체계를 수립하여 국민의 안전 사회를 구현하기 위한 노력이 지속되고 있다. 재난에 의한 피해는 다양한 양상으로 발전할 수 있으므로 신속하고 정확한 대응 방안을 마련해야 하며, 이를 지원할 수 있는 유용한 기술로 원격탐사 기술과 GIS(Geographic Information System) 분석 기술에 관한 다양한 연구가 수행되고 있다. 본 특별호에서는 우주-항공-지상을 아우르는 다양한 시공간 도메인을 가진 원격탐사 센서를 이용한 재난 예측 및 감시 연구와 이로부터 취득된 정보와 기존의 공간정보를 융합한 GIS 재난관리에 관한 연구성과를 기술하였다. 소개된 기술은 풍수해, 산불 등 다양한 유형의 재난관리 기술로, 각 기술 간 연계를 통해 최근 필요성이 대두되고 있는 종합적 재난상황관리체계 구축이 가능할 것으로 기대된다.
According to the analysis of volcanic observation data around Korean peninsula, the activities of volcano increase continuously. For example, the volcanic eruption of Mt. Sakurajima is an example, and Mt. Baekdu can be another example potentially. In these regards, developing unified system including realtime prediction and 3D visualization of volcano ash are important to prepare the volcanic disaster systematically. In this technical report, an interactive simulator embedding dispersion algorithm and 3D visualization engine is developed. This system can contribute to the realtime prediction of volcanic disaster scientifically.
In order to solve the life prediction problem of damaged coating steel bar in magnesium cement concrete, this study tries to establish the marginal distribution function by using the corrosion current density as a single degradation factor. Representing the degree of steel corrosion, the corrosion current density were tested in electrochemical workstation. Then based on the Copula function, the joint distribution function of the damaged coating was established. Therefore, it is indicated that the corrosion current density of the bare steel and coated steel bar can be used as the boundary element to establish the marginal distribution function. By using the Frank-Copula function of Copula Archimedean function family, the joint distribution function of the damaged coating steel bar was successfully established. Finally, the life of the damaged coating steel bar has been lost in 7320d. As a new method for the corrosion of steel bar under the multi-dimensional factors, the two-dimensional Copula function has certain practical significance by putting forward some new ideas.
Although existing algorithms can predict wind speed using historical observation data, for engineering feasibility, most use moment methods and probability density functions to estimate fitted parameters. However, extreme wind speed prediction accuracy for long-term return periods is not always dependent on how the optimized frequency distribution curves are obtained; long-term return periods emphasize general distribution effects rather than marginal distributions, which are closely related to potential extreme values. Moreover, there are different wind speed parent sample types; how to theoretically select the proper extreme value distribution is uncertain. The influence of different sampling time intervals has not been evaluated in the fitting process. To overcome these shortcomings, updated steps are introduced, involving parameter sensitivity analysis for different sampling time intervals. The extreme value prediction accuracy of unknown parent samples is also discussed. Probability analysis of mean wind is combined with estimation of the probability plot correlation coefficient and the maximum likelihood method; an iterative estimation algorithm is proposed. With the updated steps and comparison using a Monte Carlo simulation, a fitting policy suitable for different parent distributions is proposed; its feasibility is demonstrated in extreme wind speed evaluations at Longhua and Chuansha meteorological stations in Shanghai, China.
기존의 토사재해 위험지역 예측은 토질특성과 경사만으로 분석되기 때문에 지역적 특징이 반영되어 있지 않다. 따라서 보다 합리적인 위험지 예측 분석을 위하여 해당지역의 특징을 반영한 토사재해 위험지 예측을 할 필요가 있다. 토사재해 위험지의 특징 중 하나인 수목의 뿌리는 토사 내 점착력을 증가시키는 작용을 하는 것으로 연구되어 왔으며, 수목의 종류에 따라 그 영향이 다른 것으로 알려져 있다. 또한, 지역에 따라 수목의 밀집 정도(수관밀도)가 다양하기 때문에 실제 수목의 분포를 고려하여 토사재해 위험지역 예측을 한다면 보다 합리적인 위험지 예측이 가능할 것이다. 본 연구에서는 세종시 괴화산 일대를 중심으로 수목의 수관밀도를 고려한 뿌리점착력을 사용하여 토사재해 위험지역 예측을 하였으며, 뿌리점착력을 적용하지 않은 토사재해 위험지역 예측 결과와 비교하였다.
건설 산업 재해 예방을 위한 연구와 노력에도 불구하고 최근 7년간 국내 건설업 재해자 수가 꾸준히 증가했다. 건설현장에서 발생하는 재해는 다른 산업군에 비해 강도 높은 재해가 발생할 가능성이 크기 때문에 근본적으로 예방할 수 있는 방법이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 모형에 대한 해석이 쉽고 변수의 상호작용 효과 해석이 용이한 의사결정나무 기법을 활용하여 건설재해 예측 모델을 제안하였다. 제안된 건설 재해 사전 예측 모델의 현장 활용 가능성을 평가하기 위하여 판별분석기법 기반 모델과의 건설 재해 예측 정확도를 비교하였다. 검토 결과 판별분석 모델에 비해 의사결정나무 모델의 누적 예측 정확도가 더 높은 것으로 나타났다. 의사결정나무 기법을 이용한 모델은 시간이 지남에 따라 데이터가 증가하기 때문에 예측 정확도가 더욱 높아지게 된다. 따라서 본 연구에서 제안된 건설 재해 예측 모델이 건설현장에서 활용된다면 효과적으로 안전 관리를 할 수 있고, 건설업 재해율 감소에도 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 재난 재해 시 해당 지역의 취약성 및 재해 위험성분석을 보다 세밀하고 광범위한 분석을 진행하기 위하여 빅데이터 기반 재난 재해 위험도 분석 프레임워크를 제안하였다. 오픈소스 기반 재해 위험도 평가 분석 소프트웨어를 활용하여 대용량의 데이터가 단 시간 내에 처리될 수 있도록 분산 및 병렬처리가 가능한 프레임 워크를 소개한다. 제안하는 시스템의 재난재해 분석 성능평가 시 기존 시스템에 비해 빠른 분석 처리 성능 결과를 도출하였으며 재난 재해 상황 분석 및 재난 유형별 최적화된 의사결정을 지원하는데 주요 프레임워크로 활용될 수 있을 것이다. 본 연구를 통해 재난 재해 상황 시 정확한 판단과 분석과 효과적인 대응을 통한 사전대비가 가능할 것이며, 정확한 피해 산정 예측에 따른 신속한 대응이 가능하여 피해 규모를 최소화시키는데 기여할 수 있을 것이다.
최근 빅데이터 분석 기술을 통해 새로운 정보를 도출하기 위한 분석 기법들과 이를 활용한 다양한 서비스들이 개발되고 있다. 그 중에서도 재난안전은 생활에 밀접한 서비스로 가장 중요하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 실시간 기상 빅데이터 분석을 이용한 홍수 재난안전 시스템을 설계하고 구현한다. 제안하는 시스템은 실시간으로 수집되는 방대한 양의 정보를 검색하고 처리한다. 더불어 실시간 정보와 과거에 수집된 정보들을 결합하여 위험요인을 분석하고, 예측 정보를 사용자에게 제공한다. 또한, 제안하는 시스템은 사용자 메시지 및 뉴스와 같은 실시간 정보와 태풍 홍수 등으로 인한 하천 범람 등과 같은 재난 위험요인을 분석한 위험 예측 정보를 제공한다. 따라서 사용자는 제안하는 시스템을 통해 향후 발생 가능성이 있는 재난안전 사고 위험에 대비할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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