현재 우리나라에서는 4대강 및 주요 호소 29지점을 대상으로 조류경보제가 시행되고 있으며 조류 경보 단계는 실시간 모니터링지점에서 측정되는 유해 조류의 셀농도를 기반으로 발령 단계가 결정된다. 상수원 구간은 관심, 경계, 조류 대발생, 해제 또는 미발생 총 4구간으로 구성되며, 친수 활동 구간의 경우 조류 대발생을 제외한 3구간으로 구성된다. 현재 시행되는 조류 경보제의 목적은 유해 조류 발생 시 사후 대응 방안 마련에 보다 초점이 맞춰져 있으며 특히, 모니터링 주기 확대 여부, 오염원 관리 방안 마련, 조류 제거 여부 등의 의사 결정 수단으로 사용되고 있다. 하지만 조류 경보 단계에 대한 사전 예측이 가능한 경우 유해 조류의 성장을 억제할 수 있으며 이를 통해 안전하고 깨끗한 수자원을 확보할 수 있다. 본 연구에서는 조류 경보 단계의 사전적 예측을 위해 국가 실시간 측정망에서 제공하는 전국 보 모니터링 종합 정보 자료, 기상측정망 자료, 실시간 보 현황 자료를 활용하여 예측 모델을 구축하였다. 또한, 단계 예측의 정확도를 개선하기 위해 변수 선택 기법을 활용하여 조류 경보 단계에 영향을 미치는 환경변수를 선정하였으며 자료의 불균형으로 인해 모델 학습 과정에서 발생하는 예측 오류를 최소화하기 위해 다양한 샘플링 기법을 적용하여 모델의 성능을 평가하였다. 변수 선택 및 샘플링 기법을 고려하지 않은 원자료를 사용하여 예측 모델을 구축한 결과 관심 단계(Level-1) 및 경보 단계(Level-2)에 대해 각각 50%, 62.5%의 예측 정확도를 보인 반면 비선형 변수 선택 기법 및 Synthetic Minority Over-sampling Technique-Edited Nearrest Neighbor(SMOTE-ENN) 샘플링 기법을 적용하여 구축한 모델에서는 Level-1은 85.7%, Level-2는 75.0%의 예측 정확도를 보였다.
홍수 발생 시 제공되는 적절한 비상대처방안(EAP) 정보는 재난에 효과적으로 대응하기 위한 필수요소이며, 상습 침수지역과 예상지역의 인명 및 재산피해를 줄이는 중요한 역할을 한다. 국내에서 사용하는 대부분의 EAP는 국가위기관리기본지침의 위기경보 4단계를 근간으로 해당 시설물에 대한 단계별 대응업무를 규정하도록 되어 있다. 이와 관련하여 홍수통제소는 수위표 또는 해발고도를 기준으로 하천지점별 홍수주의보와 홍수경보를 계획홍수량의 50%와 70%를 기준으로 발현하고 있으나, 위기경보 각 단계별 설정기준과의 명확한 연관관계를 제시하고 있지 않다. 반면, 일본과 미국의 경우 수재해 대응단계를 구분하는데 있어 하천수위를 가장 중요한 판단기준으로 삼고 있으며, 국내보다는 높은 계획홍수위 설정기준을 갖고 있다. 이에 본 연구는 국내 하천홍수 대응 수재해 위기경보 4단계 설정기준을 개선하기 위하여 국내외 관련 규정 및 적용현황을 분석하였으며, 실무자 관점에서 실효성을 제고하기 위하여 위기경보단계별 설정기준을 상향조정하고 수위표 기준으로 표기방식을 개선하도록 제안하였다. 적용성 및 실효성 검증을 위하여 개선된 설정기준(안)을 수변구조물 재난대응 의사결정시스템에 적용하고 테스트베드에 대한 모의훈련을 실시하였다.
'경보'란 급작스러운 사고나 재해 따위가 예상되는 상황에서 이에 대한 대비를 하도록 미리 알리는 일 또는 신호를 말한다. 다시 말해서 경보의 목적은 재난 혹은 사고가 일어나기 전에 국민이나 대응자에게 미리 준비하여 신속하게 대처하기 위한 것이다. 본 논문은 경보의 정의와 국내 외 경보체계의 사례를 통해 경보체계의 요건을 도출하였다. 경보대상자에게 상황변화에 따라 신속하게 대처하기 위해서, 본 논문에서 도출한 경보체계의 요건은 1) 경보대상자 명확화, 2) 신속한 대처를 할 수 있도록 경보단계에 대한 명확한 용어 사용, 3) 경보단계들간의 명확한 구별성 등이다. 논문에서는 이 요건에 따라 우리나라 국가위기경보체계에 대한 문제점을 도출하여 개선방향을 제시하였다.
경보 처리 시스템 (Alarm Processing System)은 발전소의 이상 상태를 검출하여 운전원에게 알려 적절한 조치를 취하게 함으로써 발전소의 상태를 안전하게 유지하도록 하는 운전지원시스템이다. 본 논문은 이러한 목적을 보다 효과적으로 달성하기 위하여 경보 처리 시스템을 경보 생성과 경보 분류, 경보 표시의 3 단계로 설계하였으며, 이를 기반으로 능동 데이터베이스 (Active Database)의 능동 기능을 이용한 개선된 경보 처리 시스템 (Advanced Active Alarm Processing System)을 개발하였다. AAAPS는 데이터 입력의 변경에 대하여 모듈화된 경보 처리 프로그램을 능동적으로 수행시키며 생성된 경보는 윈도우를 이용한 개선된 MMI (Man Machine Interface)로 운전원에게 제공한다.
2014년 8월 25일 시간당 130mm 이상의 폭우로 인하여 부산시 중구를 제외한 부산 전역에 걸쳐 인명 및 막대한 재산피해가 발생하였다. 이는 부산광역시의 지형특성상 고지대에 주택 등이 조밀하게 개발되어 불투수층의 증가 및 배수처리의 한계로 침수지역이 다량 발생하였고, 절개지 및 옹벽 등이 많은 지역, 소하천 및 산업단지 조성 후 지반이 약화된 지역 등에서 주로 피해가 발생하였다. 따라서 부산지역에서 도시홍수로 인한 막대한 피해를 입은 기장군과 부산광역시 일부 유역에 대하여 홍수 예보 시설을 설치 운영하기 위하여 체계적이고 효율적인 재해관리 방안을 마련하고자 하였다. 재난취약지역으로 선정된 기장군 일대와 부산광역시 일대의 총 10개 지점(14개소)에 대하여 현장 조사를 실시하여 수위관측시스템 설치를 위한 적절 지점을 선정하였으며, 이를 바탕으로 각 지점에 대하여 수리모형(HEC-RAS)을 구축하였다. 수리모형에서 산출된 결과를 바탕으로 도시 하천의 현실에 맞는 홍수 예 경보 발령을 위한 각 각의 4단계 기준수위(둔치위험 수위, 주의보 수위, 경보 수위, 하천범람 위험 수위)를 산정하였다. 그리고 각 지점별로 산정된 단계별 기준 수위를 이용하여 재난취약지역으로 선정된 기장군 6개 지점과 부산광역시 4개 지점에 대하여 "홍수 예 경보 발령을 위한 기준 수위 산정 결과"를 도출하였고, 위 결과를 바탕으로 부산광역시에 홍수 예 경보 발령을 위한 시스템을 구축하여 도심 재난 예방에 활용하도록 하였다. 또한 위 지점에 대하여 지속적인 하천 정비 등의 사후 관리 방안을 제시하였으며, 향후 부산광역시의 다른 재난취약지역에 대하여 보다 개선된 홍수 예 경보 시스템을 구축하여 현재 국가하천에 대하여 시행되고 있는 홍수 예보와 같은 재난 예방 시설의 구축과 국민의 생명과 재산을 보호할 수 있는 체계적인 대응 방안 마련에 기여하고자 하였다.
필리핀의 따알 화산(Taal Volcano) 분화는 2020년 1월 12일에 시작되었다. 필리핀 화산학 및 지진학연구원(PHIVOLCS)은 "몇 시간에서 며칠 내에 위험한 폭발성 분화가 발생할 수 있다."고 판단하여 경보단계(Alert Level) 4를 발령했다. 따알 화산섬의 주 분화구(Main Crater)에서 수증기 분화와 수증기마그마성 분화로 뿜어져 나온 화산재가 Calabarzon, Metro Manila, Central Luzon의 일부 및 Ilocos 지역의 Pangasinan 지역으로 확산되었고, 이로 인하여 학교 수업, 기업체 근무 및 항공편 운항이 중단되었다. 분화 이후 PHIVOLCS는 2020년 1월 26일 따알의 화산활동이 일관되진 않지만 서서히 감소하는 것을 관찰하여, 경보단계를 3으로 한 단계 낮추었다. 2월 14일에는 화산활동의 전반적인 감소 경향 때문에 경보단계가 2로 설정되었으나, 이것은 분화의 위협이 사라졌음을 의미하지 않는다. 또한 불안정이 상승하는 징후가 있을 경우 언제라도 경보단계가 3으로 상향될 수 있다.
정부가 구제역 발생 이후의 대한민국 축산업 재건을 위해 대대적인 리모델링 착수에 들어갔다. 방향은 ${\blacktriangle}$방역메뉴얼 개편 ${\blacktriangle}$조직정비 ${\blacktriangle}$축산업 선진화 등 크게 3가지이다. 이와 함께 정부는 지난 3월 24일부로 구제역이 진정돼 안정적인 통제가 가능하다는 판단에 따라 구제역 경보단계를 '심각'에서 '경계'로 한 단계 낮추기로 했다. 구제역 발생에 따른 위기 경보 단계는 '관심(주변국 발생)${\rightarrow}$주의(국내 발생)${\rightarrow}$경계(확산)${\rightarrow}$심각(3개 시 도)' 등 총 4단계로 구성돼 있다.
홍수예보 정보는 인명 및 재산 피해를 예방하기 위한 중요한 기능을 수행하고 있다. 현재 제공되고 있는 홍수예보 정보는 본류 및 일부 주요지천에 설치된 수위관측소(홍수예보지점)에 국한되어 제공되고 있다. 또한 제공되는 홍수예보 정보는 주의보 및 경보 수위로 하천내의 친수시설 및 범람 위험에 대한 홍수예보 정보를 제공하지 못하고 있다. 따라서 영산강 수계의 홍수예보 정보제공 효율성을 높이기 위해서 기존에 제공되었던 주의보 및 경보 수위에 대하여 국가 위기경보단계별 기준을 적용하여 아래 표와 같이 4단계의 홍수예보정보를 제공할 수 있는 기준을 제시하였다. 제시된 개선 사항을 영산강 수계 수위관측소에 적용하여 친수시설 및 범람 위험에 대한 추가정보를 제공할 수 있도록 하였다. 또한 관측소별로 과거 수위자료를 수집하고 발생 빈도를 산정하여 홍수예보 정보제공에 활용함으로써 보다 효율적인 홍수예보 정보제공이 가능하도록 하였다. 본 연구에서는 일부 홍수예보지점에서 제공되는 홍수예보 정보(주의보 및 경보)를 개선하고 친수시설 및 범람 위험에 대한 추가 정보를 제공하여 홍수로 인한 인명 및 재산 피해를 경감할 수 있을 것으로 판단된다. 하지만 제시된 홍수예보 정보제공 방안은 수위관측소 주변을 대상으로 단순 측량에 의해 산정된 방법으로 향후에는 하천 전체를 공간적 개념으로 적용한 홍수예보 정보제공 방안에 대한 연구가 수행될 필요가 있다.
우리나라는 거의 5년마다 심한 가뭄이 발생하고 있고 과거에 발생한 많은 가뭄의 경험으로 제도적 측면에서 중앙정부, 지방정부 및 물 관리기관의 제휴에 의하여 원활한 가뭄대책을 수행하고 있다. 그러나 이들 가뭄 대책은 가뭄이 심하게 진행된 상황에서 이루어지는 경우가 많이 발생하고 있다. 이와 같은 원인은 체계적인 가뭄 모니터링과 가뭄단계 기준의 미비에서 찾을 수 있다. 본 연구에서는 가뭄지수의 시공간적인 해석과 과거 정부의 가뭄대책을 통하여 경보를 위한 가뭄단계 기준을 설정하였다. 가뭄단계는 준비, 주의, 경보 및 비상의 4단계로 분류하였고 각 단계에 해당되는 가뭄지수의 범위 및 가뭄면적을 제시하였다. 또한 Web 기반으로 개발된 가뭄 모니터링 시스템을 제시하였다.
최근 도시화 및 기후변화에 따른 재난의 피해가 증가하고 있다. 국내 기상청에서는 호우 및 태풍에 대한 예·경보(주의보, 경보)를 전국적으로 통일된 기준(3시간, 12시간 누적강우량)에 따라 발령하고 있다. 이에 따라 현재 예·경보 기준에는 피해가 발생한 사상에 대한 지역별 특성이 고려되지 않는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 서울특별시, 인천광역시, 경기도의 호우 및 태풍에 대한 재해사상별 발생한 피해액 및 누적강우량을 활용하여 재해강도의 단계별 기준을 수립하고, 입력자료로 관측된 강우값을 활용하여 발생할 수 있는 재해의 발생 강도를 분류하는 모형을 개발하고자 하였다. 본 연구에서는 호우 및 태풍에 의한 재해 피해액의 분위별로 재해강도 단계(관심, 주의, 경계, 심각)를 분류하였고, 재해강도 단계에 따른 누적강우량 기준을 지자체별로 제시하였으며, 분류한 재해의 강도 단계를 모형의 종속변수로 활용하였다. 재해피해가 발생하지 않은 무강우 지속시간을 산정하여 호우 사상을 분류하였다. 지자체별로 재해 발생강도 분류 모형 개발을 위하여 머신러닝 모형 4가지(의사결정나무, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, XGBoost)를 활용하였다. 본 연구에서 분류한 피해가 발생하지 않은 호우사상 및 피해가 발생한 사상별로 강우량, 지속시간 최대 강우량(3시간, 12시간), 선행강우량, 누적강우량을 독립변수로 입력하여 종속변수인 재해 발생 강도를 분류하였다. 각 모형별로 F1 Score를 이용한 정확도 평가 결과, 의사결정나무의 F1 Score가 평균 0.56으로 가장 우수한 정확도를 가지는 것으로 평가되었다. 본 연구에서 제시하는 머신러닝 기반 재해 발생 강도 분류모형을 활용하면 호우 및 태풍에 의한 재해에 대하여 지자체별로 재해 발생 강도를 단계별로 파악할 수 있어, 재난 담당자들의 의사결정을 위한 참고 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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