• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 2008년도 춘계 학술발표회 초청강연 및 논문집
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• pp.926-931
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• 2008

This paper show two different standardized test methods(Japanese Geotechnical Society; JGS 2003). One test is a "Test Method for Frost Heave Prediction Test, JGS 0171-2003", and the other test is a "Test Method for Frost Susceptibility, JGS 0172-2003". The purpose of this test is to obtain the freezing rate(freezing speed), frost heave ratio(heave to sample height), frost heave rate(heaving speed), and other parameters to be used for frost heave prediction and determine the frost susceptibility by freezing test with water intake. This method shall be used to predict the frost heave in frozen ground and evaluate the frost susceptibility of natural and replacement materials.

• 국제학술발표논문집
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• The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.702-703
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• 2015

Currently, according to the climate change, serious damage by Typhoon has been occurred in the world. In this respect, the research on the damage prediction model to minimize the damage from various natural disaster has been conducted in several developed countries. In the case of U.S, various damage prediction models of buildings from natural disasters have been used widely in many organizations such as insurance companies and governments. In South Korea, although studies regarding damage prediction model of hurricane have been conducted, the scope has been only limited to consider the property of hurricane. However, it is necessary to consider various factors such as socio-economic, physical, geographical, and built environmental factors to predict the damages. Therefore, to address this issue, correlation analysis is conducted between various variables based on the data of hurricane from 2003 to 2012. The findings of this study can be utilized to develop for predicting the damage of hurricane on buildings.

• 한국지리정보학회지
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• 제19권1호
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• pp.180-196
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• 2016

재난의 피해를 최소화하기 위하여 예방, 대비, 대응 등의 다양한 측면에서 관리 하고 있다. 예방과 대비가 잘 되어있더라도, 자연재해와 같은 불가항력의 재난에 대해서는 예상과는 다른 피해가 생길 수도 있다. 따라서 통합적 재난 관리를 위해서 신속한 재난 관리 및 예측을 기반으로 동일한 재난정보 공유가 가능한 시스템을 구축 개발하여야 한다. 특히, 신속한 재난 대응을 위해서는 유관기관 및 현장공무원과 같은 직접적인 방재 투입 인력 간의 동일한 정보공유가 필요하다. 최근에 활용되는 재난 관리 시스템의 경우 고용량의 지리정보를 사용하거나, 정확한 재난 예측을 위해 다양한 인자들을 활용하여 구축된다. 그뿐만 아니라, 최근 구축 및 연구되고 있는 3D GIS를 활용할 경우 하드웨어 등의 문제로 인해 시스템을 사용하지 못하는 경우도 발생한다. 따라서 예측 시뮬레이션을 하여 대응 정보를 확보한다고 해도, 상황에 따라 시스템을 활용 불가한 경우 혹은 해당 정보의 확장자를 읽을 수 없는 환경일 경우에 본질적으로 공통된 정보를 공유하기는 힘들다. 따라서 본 연구에서는 재난 대응을 위한 시스템을 구축하고, 그를 기반으로 공유된 정보가 공통된 정보에 준할 수 있도록 신속하고 정확한 정보를 제공하는 체계를 구축하고자 한다. 이를 통해 기존 재해 대응 시간을 앞당기고, 신속한 대응을 통해 의사결정을 지원하여 인적 물적 피해를 최소화할 수 있다.

• 농업과학연구
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• 제43권4호
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• pp.507-521
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• 2016

Landslides are one of the most common natural hazards causing significant damage and casualties every year. In Korea, the increasing trend in landslide occurrence in recent decades, caused by climate change, has set off an alarm for researchers to find more reliable methods for landslide prediction. Therefore, an accurate landslide-susceptibility assessment is fundamental for preventing landslides and minimizing damages. However, analyzing the stability of a natural slope is not an easy task because it depends on numerous factors such as those related to vegetation, soil properties, soil moisture distribution, the amount and duration of rainfall, earthquakes, etc. A variety of different methods and techniques for evaluating landslide susceptibility have been proposed, but up to now no specific method or technique has been accepted as the standard method because it is very difficult to assess different methods with entirely different intrinsic and extrinsic data. Landslide prediction methods can fall into three categories: empirical, statistical, and physical approaches. This paper reviews previous research and surveys three groups of landslide prediction methods.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신설비학회 2007년도 학술대회
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• pp.191-195
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• 2007

Recently, landslides frequently happen at a natural slope during period of intensive rainfall. With rapidly increasing population of steep terrain in Korea, landslides have become one of the most significant natural hazards. Thus, it is necessary to protect people from landslides and to minimize the damage of houses, roads and other facilities. To accomplish this goal, many landslide prediction methods have been developed in the world. In this study, a simple landslide prediction system that enables people to escape the endangered area is developed. The system is focused to debris flows which happen frequently during periods of intensive rainfall at steep slopes in Kangwondo. This system is based on the wireless sensor network that is composed of sensor nodes, gateway, and server system. Sensor nodes that are composed of sensing part and communication part are newly developed to detect sensitive ground movement. Sensing part is designed to measure tilt angle and acceleration accurately, and communication part is deployed with Bluetooth (IEEE 802.15. I) module to transmit the data to the gateway. To verify the feasibility of this landslide prediction system, a series of laboratory tests is performed at a small-scale earth slope supplying rainfall by artificial rainfall dropping device. It is found that sensing nodes installed at slope can detect the ground motion when the slope failure starts. It is expected that the landslide prediction system by wireless senor network can provide early warnings when landslides such as debris flow occurs, and can be applied to ubiquitous computing city (U-City) that is characterized by disaster free.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.101-112
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• 2018

A lot of manpower and budgets are being used to prevent fires, and only a small portion of the data generated during this process is used for disaster prevention activities. This study develops a prediction model of fire occurrence probability based on data mining in order to more actively use these data for disaster prevention activities. For this purpose, variables for predicting fire occurrence probability of various buildings were selected and data of construction administrative system, national fire information system, and Korea Fire Insurance Association were collected and integrated data set was constructed. After appropriate data cleansing and preprocessing, various data mining methodologies such as artificial neural network, decision trees, SVM, and Naive Bayesian were used to develop a prediction model of the fire occurrence probability of buildings. The most accurate model among the derived models is Linear SVM model which shows 68.42% as experimental data and 63.54% as verification data and it is the best model to predict fire occurrence probability of buildings. As this study develops the prediction model which uses only the set values of the specific ranges, future studies may explore more opportunites to use various setting values not shown in this study.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.191-192
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• 2018

본 논문에서는 재난안전정보를 수집 연계 체계를 구축하여, 재난유형별 예측 분석을 통한 지능형 경보체계 구축 방안을 연구하였다. 각 부처 기관이 보유하고 있는 재난안전정보 유형별 분류하여 빅데이터 기반의 예측 분석을 지원할 수 있는 체계를 제시하였다.

• Steel and Composite Structures
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• 제47권1호
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• pp.103-117
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• 2023

This paper presents an investigation on the shear resistance of corrugated web steel beams (CWBs) with a circular web opening. A total of five specimens with different diameters of web openings were designed and tested with vertical load applied on the top flange at mid-span. The ultimate strengths, failure modes, and load versus middle displacement curves were obtained from the tests. Following the tests, numerical models of the CWBs were developed and validated against the test results. The influence of the web plate thickness, steel grade, opening diameter, and location on the shear strength of the CWBs was extensively investigated. An XGBoost machine learning model for shear resistance prediction was trained based on 256 CWB samples. The XGBoost model with optimal hyperparameters showed excellent accuracy and exceeded the accuracy of the available design equations. The effects of geometric parameters and material properties on the shear resistance were evaluated using the SHAP method.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제14권4호
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• pp.17-27
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• 2021

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.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제18권12호
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• pp.47-57
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• 2017

본 연구에서는 도심지 토사재해 예비중점관리 대상지역 중 총 6개 연구지역(춘천, 성남, 세종, 대전, 미량, 부산)을 선정하여 토사재해 위험지 예측 분석을 실시하였다. 분석에 사용된 모델은 현재 토사재해 위험지 예측에 보편적으로 사용되고 있는 기존 모델(SINMAP, TRIGRS)과 본 연구를 통해 개발된 프로그램(LSMAP)을 활용하였으며, 결과 비교분석을 통해 개발모델의 적용성을 검토하였다. 토사재해 위험지 예측에 사용되는 매개변수는 크게 지형특성, 토질특성, 임상특성, 강우특성으로 분류하였으며, 각 모델에 따른 토사재해 위험지 예측 분석 결과 LSMAP 및 TRIGRS에 비해 SINMAP을 이용한 분석은 대체로 위험지를 광범위하게 예측하였다. 이러한 결과는 모델별 적용되는 분석 매개변수의 차이에 의한 것으로 판단된다. 또한 임상특성을 고려한 LSMAP은 TRIGRS 결과와 비교하였을 때 예측 위험지 기준 -0.04~2.72%의 범위 내로 유사한 경향을 보이는 것으로 분석되었다. 이는 산지에 분포하는 임상 정보가 비탈면 안정에 다양한 영향을 미치는 것이라 할 수 있으며, 토사재해 위험지 예측에 중요한 매개변수임을 알 수 있다.