우리나라는 매년 반복되는 가뭄으로 사회·경제적 피해가 발생하고 있다. 정부에서는 가뭄에 대응하기 위한 대응방안을 마련하고, 지방자치단체 및 유관기관을 중심으로 용수배분 등을 위한 가뭄 대비 훈련을 시행하고 있다. 그러나 가뭄 훈련을 준비하고, 계획하기 위한 가뭄 특성을 반영한 훈련 기준이 미비한 실정으로 가뭄 훈련을 위한 기준의 필요성이 요구되고 있다. 본 연구에서는 미국의 가뭄 훈련 현황을 조사·분석하여 시사점을 검토하고, 국내 가뭄 훈련을 위한 절차를 제시하였다. 미국은 가뭄 시나리오를 기반으로 가뭄 훈련을 할 수 있도록 제시하고 있다. 가뭄 피해 및 가뭄 대비를 위한 사항을 제시하고 있으며, 워크숍, 게임, 도상훈련, 기능 훈련 등의 훈련 종류를 제시하고 있다. 또한, 훈련을 시행하는 데 필요한 고려사항을 제시하고 있어, 체계적인 훈련 계획의 수립이 가능하도록 하고 있다. 미국의 사례를 검토한 결과 가뭄 훈련 계획 수립을 위한 기초지식부터, 훈련의 종류, 훈련시 고려사항, 훈련계획 수립 절차를 체계적으로 제시하고 있다. 그러나 우리나라는 모든 재난 유형에 대한 범용적인 훈련 지침을 제시하고 있어, 가뭄으로 인한 피해 대응의 특수성을 반영하지 못한 한계를 가지고 있다. 본 연구에는 미국 사례 분석 결과를 바탕으로 훈련 계획을 수립하기 위한 절차를 제시하였으며, 가뭄이라는 재난의 특수성을 반영하고, 훈련을 좀 더 내실있고, 체계적으로 추진하기 위한 가뭄 훈련 지침이 필요한 것을 확인 할 수 있었다.
최근 기후변화의 영향으로 가뭄 현상이 반복적으로 나타나고 있다. 정부에서는 가뭄 피해를 줄이기 위해 대응 방안을 마련하고, 가뭄 훈련을 실시하고 있다. 그러나 가뭄 훈련에 필요한 명확한 기준 및 관련 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 미국, 호주, 우리나라의 가뭄 관련 문헌 및 훈련사례를 분석하였다. 분석결과를 바탕으로 훈련사례가 많은 워크숍, 도상훈련, 기능훈련에 대한 훈련유형 선정시 고려사항을 제시하였으며, 가뭄 훈련을 위한 절차 및 단계별 고려사항을 제시하였다. 본 연구결과는 가상가뭄 훈련을 준비하는데 효과적으로 사용할 수 있을 것으로 판단된다.
가뭄은 홍수와 달리 진행속도가 비교적 느리기 때문에 초기에 감지한다면 피해를 최소화 할 수 있다. 국내에서는 가뭄전망을 위해 물리적 기반의 기상-수문연계해석 시스템을 구축하여 월 내지 계절전망을 수행하고 있다. 물리적 기반의 가뭄전망은 수치예보모델의 불확실성을 가지고 있으므로 예보 정확도 개선의 측면에서는 통계적 모델을 같이 활용하는 것이 바람직하다. 최근 국외에서는 통계적 방법인 AI (Artificial Intelligence) 기술을 사용하여 가뭄을 전망하는 연구가 활발히 진행 중이나, 아직까지 국내에서는 관련연구가 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) 기반의 댐 유입량 예측 모델을 구축하고 SRI (Standardized Runoff Index)를 활용하여 수문학적 가뭄전망을 수행하였다. 대상유역은 국내 주요 다목적댐이 위치한 충주댐 유역과 소양강댐 유역을 선정하였다. 수문 및 기상자료는 국토 교통부 및 기상청의 관측 댐 유입량, 관측 강수량, 관측 기온 및 장기기상예보 자료를 사용하였다. ANFIS 모델 구축을 위한 훈련 및 보정기간과 검정기간은 각각 1987~2010년과 2011~2016년을 선정하였다. 수문학적 가뭄전망은 지속기간 3개월의 1개월 전망 SRI3를 활용하였으며, SRI3는 관측유입량과 예측유입량을 결합하여 산정하였다. 댐 예측유입량 및 수문학적 가뭄전망의 정확도 평가를 위해 상관계수, 평균제곱근오차를 활용하였다. 댐 예측유입량 평가 결과 예측값과 관측값의 상관계수가 높게 나타났으며, 평균제곱근오차는 낮아 예측성이 뛰어났다. SRI3의 경우 관측값과 예측값의 가뭄발생시기가 유사하여 가뭄을 적절하게 반영하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 통계적 기반의 수문학적 가뭄전망기법을 개발하였다는 측면에서 의의가 있으며, 향후 물리적 기반의 가뭄전망정보와 결합한다면 보다 실효성이 향상될 것으로 기대된다.
가뭄은 장시간동안 강수의 부족으로 발생하는 자연현상이며, 지역에 따라 해마다 여러 가지 피해를 발생시키고 있다. 특히 1994$\sim$1995년과 2001년에 발생한 가뭄은 피해가 매우 심각하였으며 중.소규모의 저수지가 바닥을 드러냈을 뿐 아니라 상당한 경제적인 손실도 발생하였다. 하지만 가뭄관리계획에 의해 저수지를 통한 최적의 물 공급방안을 제시함으로써 이러한 피해들을 최소화 시킬 수 있을 것이다. 본 연구에서는 최적의 저수지 운영을 위한 전문가시스템을 개발하여 수문학적 가뭄지수인(Modified Surface Water Supply Index, MSWSI) 값과 저수지 유입량과의 연계를 통한 가상가뭄모의운영(Virtual Drought Exercise, VDE)을 실시한 후 도출된 결과를 바탕으로 가뭄단계에 따른 댐 운영대안을 제시하였다. 가상가뭄모의운영으로 여러 가지 가뭄사상에 대한 효과적인 장 단기 대안을 도출할 수 있었으며 가뭄기간동안 최적의 물 공급방안을 준비하는데 효과적으로 사용될 수 있을 것이라고 판단된다.
본 연구는 공적개발원조 사업 중 하나로 개발도상국의 실무자 및 정책결정자의 물 관련 재해위험경감 역량 강화를 위한 교육 훈련 프로그램을 검토하고 개발하는데 목적이 있다. 특히, 물 관련 재해에 대한 구조적, 비구조적 대응방식을 균형있게 논의하고 지방정부 및 관련기관과의 협력, 지역사회기반의 재해경감정책 등 새로운 대응방식관련 교육 프로그램을 검토한다. 2000년-2006년 기간 Emergency Disasters Database (EM-DAT)에 기록된 전 세계 2,163건의 물 관련 재해는 총 29만 명 이상의 인명피해와 4,220억 달러의 재산피해를 초래하였다. 이런 재해는 개발도상국이나 선진국 모두에게 치명적이지만 특히 재해대응역량이 부족한 개발도상국에 막대한 손실을 초래하여 국가개발과 존망에 큰 위협이 되고 있다. 그럼에도 불구하고 대부분의 개발도상국은 재해관리를 간과하여 빈곤의 악순환에서 벗어나지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 2005년 효고행동강령(Hyogo Framework for Action: HFA)의 기본원칙, 2011년 중간평가 검토, 2015년 이후 제시될 새로운 재해위험경감 정책의 틀 속에서 재해위험경감 교육 프로그램을 연구하고자 한다. 이를 위하여 개발도상국 공무원을 대상으로 공적개발원조 프로그램을 운영한 천안의 중앙민방위방재교육원과 일본 고베시의 JICA 등을 방문하여 물 관련 재해 대응의 실질적 개선방향을 모색하였다. 물 관련 재해대응을 위한 교육 프로그램 대상은 실무자와 정책결정자로 설정하고 예방/대비/대응/복구의 유형에 따른 교육과정을 검토한다. 재해 대응 역량강화를 위하여 댐이나 제방 등 홍수위험관리기술과 같은 구조적 방식뿐만 아니라 근본적인 재해위험경감을 위한 홍수위험도 분석과 관리, 도시홍수위험경감계획, 관련 법규제정, 지역홍수위험경감과 민관협력 등과 같은 비구조적 방식에 대한 교육도 포함한다. 이런 측면에서 한국의 경제발전 경험과 물 관련 재해관리 경험을 정책, 사업, 사례와 연관시켜 교육을 진행하고 장단점 비교를 통하여 개발도상국 현지에 적합한 모델을 모색한다. 또한 재해발생시 피해규모를 최소화하게 하는 초동대응을 위해서 행정뿐만 아니라 지역, 시민, 기업 등 다양한 이해 당사자와 주체가 참여하는 종합대책교육을 포함한다. 사회경제발전의 지속을 위해서는 재해에 대한 관리가 매우 중요하다. 특히 인간의 삶에 너무도 익숙하지만 홍수, 가뭄 등으로 치명적인 피해를 야기하는 물 관련 재해에 대응하기 위해서는 물 관리와 관련 재해에 대한 전반적인 이해가 필수적이다. 따라서 한국의 물 관리 경험에 기초한 재해위험경감 교육과 훈련은 개발도상국의 효과적인 재해관리를 가능하게 할 것이다.
전 지구적으로 발생하고 있는 기후변화로 인한 기상이변으로 자연재해 발생빈도 및 피해규모는 증가하고 있는 추세로 나타나고 있다. 이에 따라 많은 연구는 자연재해에 직간접적으로 영향을 미치고 있는 홍수와 가뭄의 변화에 초점이 맞추어져 있는 것이 사실이다. 하지만, 최근에 우리나라의 경우 지난 2011년 2월에는 동해안의 폭설로 인하여 동해안지방 최심신적설량 극값 1위를 경신하였고, 2010년 1월 서울에는 40년만에 최대 적설량을 기록하는 등 최근 한반도에서 발생한 적설로 인하여 사회적 경제적 피해가 증가하고 있다. 따라서, 지구온난화에 기인한 기후변화 연구에서 상대적으로 소홀했던 적설량과 관련한 연구의 중요성도 대두되고 있다. 본 연구에서는 적설량에 온도 및 강수가 미치는 영향을 평가하기 위하여 관측기상자료를 이용하였다. 적설량은 기상인자들의 복잡한 비선형 조합으로 발생하기 때문에 적설량에 영향을 미치는 온도, 강수, 적설량의 비선형 과정들을 고려할 수 있는 신경망 모형을 이용하여 적설량 예측 모형을 구성하였다. 30년 이상의 관측자료를 보유하고 있는 기상청 산하 58개 관측지점의 자료를 이용하여 2002년 이전에 관측된 온도, 강수, 적설량을 지점별로 훈련시켰으며 이를 적설량 예측에 활용하고자 하였다. 이를 위해 구성된 신경망 모형에 2002년 이후 지점별 온도, 강우자료를 이용하여 적설량을 산정하고 통계분석을 실시한 결과 적설량 예측에 적용이 가능함을 확인하였다.
기후변화, 급속한 도시화, 인구집중 및 SOC 시설물 구축 등으로 우리나라를 비롯한 전 세계 재난 재해 발생빈도와 피해규모는 점차 대형화, 복잡화 되는 추세이다. 특히 최근에는 자연재난, 인위재난 및 사회적 재난 등이 복합적으로 연계되어 발생하는 대형복합재난 발생이 국내외적으로 증가하고 있으며 인명피해 및 재산피해도 급속도로 늘어나고 있는 상황이다. 국내에서는 국가 R&D 및 정보화 사업을 통해 지진, 풍수해, 태풍, 대설, 가뭄 등 개별 자연재난에 대한 피해예측 및 대응기술개발에 많은 진전이 있었으나, 대형복합재난의 효율적 대응 및 관리를 위한 제도적 기반은 크게 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 기존 자연 및 사회재난의 대표적 사례와 관련 재난별 국내 재난대응관리시스템 사례를 조사 분석하여 시사점을 제시하고, 복합재난 관리정책을 위한 법제도 개선 및 대응매뉴얼 보완방안을 제안하며, 효율적 대응을 위한 통합지휘체계로 의 전환추진 및 부처/부서간 협력체계 구축과 재난대응역량 향상을 위한 교육 및 훈련체계 강화방안을 제시한다.
강수의 정확한 시·공간적 추정은 홍수 대응, 가뭄 관리, 수자원 계획 등 수문학적 모델링의 핵심 기술이다. 우주 기술의 발전으로 전지구 강수량 측정 프로젝트(Global Precipitation Measurement, GPM)가 시작됨에 따라 위성의 여러 센서를 이용하여 다양한 고해상도 강수량 자료가 생산되고 있으며, 기후변화로 인한 수재해의 빈도가 증가함에 따라 준실시간(Near-Real-Time) 위성 강수 자료의 활용성 및 중요성이 높아지고 있다. 하지만 준실시간 위성 강수 자료의 경우 빠른 지연시간(latency) 확보를 위해 관측 이후 최소한의 보정을 거쳐 제공되므로 상대적으로 강수 추정치의 불확실성이 높다. 이에 따라 본 연구에서는 앙상블 머신러닝 기반 수집된 위성 강수 자료들을 관측 자료와 병합하여 보정된 준실시간 강수량 자료를 생성하고자 한다. 모형의 입력에는 시단위 3가지 준실시간 위성 강수 자료(GSMaP_NRT, IMERG_Early, PERSIANN_CCS)와 방재기상관측 (AWS)의 온도, 습도, 강수량 지점 자료를 활용하였다. 지점 강수 자료의 경우 결측치를 고려하여 475개 관측소를 선정하였으며, 공간성을 고려한 랜덤 샘플링으로 375개소(약 80%)는 훈련 자료, 나머지 100개소(약 20%)는 검증 자료로 분리하였다. 모형의 정량적 평가 지표로는 KGE, MAE, RMSE이 사용되었으며, 정성적 평가 지표로 강수 분할표에 따라 POD, SR, BS 그리고 CSI를 사용하였다. 머신러닝 모형은 개별 원시 위성 강수 자료 및 IDW 기법보다 높은 정확도로 강수량을 추정하였으며 공간적으로 안정적인 결과를 나타내었다. 다만, 최대 강수량에서는 다소 과소추정되므로 이는 강수와 관련된 입력 변수의 개수 업데이트로 해결할 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 불확실성이 높은 개별 준실시간 위성 자료들을 관측 자료와 병합하여 보정된 최적 강수 자료를 생성하는 머신러닝 기법은 돌발성 수재해에 실시간으로 대응 가능하며 홍수 예보에 신뢰도 높은 정량적인 강수량 추정치를 제공할 수 있다.
본 논문에서는 본 연구논제(2007)에서 개발된 COMBINE-GRNNM-GA(Type-1)으로부터 최적형태의 구조를 가진 모형을 구성하고, 입력층노드의 기상인자를 제거하기 위하여 불확실성 분석을 실시하였다. 훈련과정중에 가장 최소의 평활인자를 가진 입력층변수는 COMBINE-GRNNM-GA(Type-1)에서 제거되었으며, 변형된 COMBINE-GRNNM-GA(Type-1)은 기상학적 변수의 새로운 최소 평활인자를 구하기 위하여 재훈련된다. 최소 평활인자를 가지는 입력층 노드는 모형결과치에 대하여 가장 유용하지 않는 기상인자인 것을 암시하고 있다. 게다가, 민감하거나 민감하지 않은 기상인자들이 불확실성 분석을 통하여 선택되어진다. 최적 COMBINE-GRNNM-GA(Type-1)은 최소 비용과 노력으로 결측 혹은 미계측 증발접시 증발량과 계측되고 있지 않은 알팔파 기준증발산량을 산정하기 위하여 개발되었다 마지막으로 치적 COMBINE-GRNNM-GA(TyPe-1)을 이용하여 우리나라에서 전반적인 가뭄해석 및 관개배수 시스템 구축을 위한 참고자료를 제공할 수 있는 증발접시 증발량 지도 및 알팔파 기준증발산량 지도도 구축되어질 수 있다.
목 적 : 초등학생을 대상으로 야뇨증의 유병율 및 야뇨증 관련된 역학조사를 위하여 본 연구를 실시하였다. 방 법 : 경기도 수원지역에 있는 두 초등학교(공립 및 사립학교 각 1개교)에 재학 중인 총 1,514명의 학생들을 대상으로 2006년 12월 한 달간 학생부모 설문조사를 통하여 야뇨증과 관련한 역학조사를 실시하였다. 성별, 연령별, 체격지수, 오줌참기 습관, 가정경제수준 등이 야뇨증 유병율에 미치는 영향을 조사하였다. 결 과 : 전체 1,514명의 학생에게 설문하여 1,063명(70.2%)이 응답하였으며, 응답학생 중 93명(8.7%)에게 야뇨증이 있는 것으로 조사되었다. 학교별 유병율을 보면 공립학교 546명 중 48명(8.8%), 사립학교 517명 중 45명(8.7%)에서 야뇨증이 있었다. 공립과 사립 학교간 월 가정수입 차이는 현격하였으나 이에 따른 유병율 차이는 없었다. 야뇨증의 빈도가 남아에서 8.1%, 여아에서 9.6%로 여아에서 더 높은 경향을 보였으나, 통계적으로 유의한 차이는 없었다. 오줌참기 습관이 있는 학생의 경우 22.1 %로 정상인 학생 5.6%에 비하여 유의하게 야뇨증 빈도가 높았다. 신장 및 체중의 백분위 값은 야뇨증이 있는 학생 군이 정상 학생 군에 비하여 작았으나 통계적으로 유의하지는 않았다. 야뇨증이 있는 93명중 25명(26.9%)만이 야뇨증 치료차 병원을 방문한 적이 있음을 볼 때, 야뇨증치료의 필요에 대한 부모의 인식이 매우 낮음을 알 수 있었다. 연령에 따른 야뇨증 유병율을 살펴보면 연령이 증가할수록 연평균 2.0%씩 유병율이 감소하는 것으로 나타났다. 결 론 : 수원지역 2개교 초등학생을 대상으로 한 조사에서 야뇨증의 평균 유병율은 8.7%였으며, 7세 무렵 12.1%에서 매년 2.0%씩 감소하여 13세까지 거의 소실되는 것으로 보였다. 낮 동안에 배뇨억제 습관이나 가뭄뇨가 있는 아동에서 야뇨증 유병율이 높음을 볼 때, 배뇨조절 교육 및 훈련의 확대가 필요한 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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