최근 세계적인 기상이변으로 자연재해의 발생빈도 증가는 물론 이로 인한 피해가 점차 다양화 및 대형화되어 가고 있는 추세이다. 재난으로 인한 피해는 발생지역 피해뿐만 아니라 국가 경제 전반에 큰 영향을 미치는 특징이 있다. 우리나라의 자연재해 중 대설은 다른 자연재해에 비해 발생빈도는 낮지만 광역적인 피해를 유발하며, 피해 면적에 비해 피해액 규모가 크다. 또한 현재에는 강원권이 가장 취약한 것으로 취약성 분석 결과에서 보여주지만, 미래에는 강원권, 충청권, 호남권을 연결하는 축으로 취약지역이 확대될 것으로 전망된다. 본 연구에서는 현재 사회 전반에서 다양하게 활용되고 있는 머신러닝 기법을 이용하여 우리나라 대설피해액을 예측하는 대설피해 예측모형을 개발하고자 하였다. 머신러닝 기법으로는 랜덤포레스트, 서포트 벡터 머신, 인공신경망 기법을 이용하였고, 모형에 사용한 변수는 기상관측자료, 사회·경제적 요소 등을 활용하여 모형을 개발하였다. 결과적으로 기존연구에서 다중회귀모형을 이용하여 개발된 예측모형과 본 연구에서 3개의 머신러닝 기법으로 개발된 예측모형의 예측력을 비교 분석하였고, 예측력이 가장 높은 모형을 제시하였다. 본 연구결과를 활용하여 모형의 개선 및 데이터 품질 개선이 이루어진다면 향후 대설피해에 대한 개략적인 대비가 가능할 것으로 기대된다.
이 논문의 목적은 국내 6대 광역자치단체를 대상으로 공공도서관 조례의 제정법리, 현황과 문제점을 분석하여 바람직한 통합모형을 제시하는데 있다. 통합조례(안)은 목적, 명칭 및 위치, 업무, 관장, 정원, 분관 등의 설치, 하부조직, 사용, 양도$\cdot$전대의 금지, 자료 및 시설물의 변상, 입관제한, 자료위탁, 도서관 및 독서진흥위원회의 구성과 운영, 도서관 및 독서진흥기금, 도서관 등에 대한 지원, 독서진흥, 시행규칙, 부칙으로 구성하였다. 그러나 지방자치단체에 따라 적용 불가능한 조항도 있을 것이므로 당해 지역의 제반 여건과 특수성을 고려하여 취사선택하거나 수정$\cdot$보완함으로써 시대상황에 적합한 조례를 제정해야 할 것이다
본 연구에서는, 재난대응의 문제가 사회문제로 대두되어 가고 있는 상황에서 재난대응과 관련된 부산광역시의 재난관리 조례와 16개 구 군 재난관리 조례를 분석하였다. 분석모형으로는 지방자치단체의 재난관리 조직시스템 평가모형(Yun, 2011)인 유기성, 전문성, 통합성, 현장대응성의 4가지 차원을 활용하였다. 그 결과, 현장대응성과 관련된 조례조항이 가장 많이 확인되었고 그 다음으로 유기성, 전문성, 통합성 순이었다. 개선방안으로는 유기성과 통합성을 보완하기 위한 민관의 적극적인 정보공유의 활성화와 업무체계의 일원화의 필요성 등이 제시되었다.
2011년 동일본 대지진으로 발생된 지진해일로 인해 막대한 경제적 손실과 인명피해가 발생하였고, 2차적 사회적 피해가 지속되고 있다. 또한 국내에서도 최근 경주와 포항지역에서 지진이 발생하여 피해가 발생함에 따라 재난의 불확실성에 대한 대비의 중요성이 강조되고 있고, 과거 안전하다고 했던 재난에 대한 위험성에 대해 국민들의 관심이 증대되었다. 피해사례가 2차례 있는 지진해일의 경우도 동일본 대지진 이후로 전 세계적으로 해일에 대한 위험성이 재평가되고 있다. 지진해일은 해저에서 발생하는 지진에 의한 것으로 발생지점 및 강도 등을 예측하기가 쉽지 않으므로, 지진발생에 대한 가상 시나리오를 이용한 연구가 진행되고 있다. 가상 시나리오를 활용하여 현재까지 많은 침수예상도가 제작되었으나, 다양한 시나리오 대해서 검토되지 않았다. 따라서 본 연구에서는 과학적 보간법을 이용하여 수치모형을 수행하지 않고 기수행된 연구 DB를 활용하여 지진해일 피해를 예측하는 기술을 개발하였다. 연구 DB는 국립재난안전연구원에서 수행된 지진해일 자료를 활용하였고, 전국단위를 기반으로 지진규모 7.0~9.0 내에 지진해일을 유발하는 지진에 대해 지진해일의 피해를 예측할 수 있는 기술을 개발하였다. 기술을 검증하기 위해 5개의 진원지에 대하여 과거 발생 지진규모부터 극한의 지진규모를 가정한 수치모의 결과와 본 연구의 결과를 비교하였다. 본 연구는 격자 1km인 광역모형의 모의결과를 활용하였으므로 실제로 해안지역의 침수양상의 정확도가 높지 않지만 향후 고정밀 공간해상도에 대하여 모의를 수행한다면 지진해일로 발생하는 범람 및 침수를 보다 정밀하게 예측할 수 있을 것이라 기대된다.
이 연구는 의료기관의 종합적 품질경영(TQM)이 내부고객만족에 미치는 영향을 파악하여 내부고객인 직원들의 만족도를 높여 고객에 대한 서비스의 질을 향상할 수 있는 방법을 알아보고자 시행하였다. 이를 위하여 부산광역시, 대구광역시, 울산광역시, 경상남도의 5개 대학병원 종사자 500명을 대상으로 2015년 2월 2일부터 4월 30일까지 설문조사를 실시하였으며, 총 476부를 최종연구에 활용하였다. 조사결과로는 첫째, 경영층의 리더십은 품질경영활동 중 교육훈련과 직원참여에 영향을 미치는 것으로 분석되었으나, 인적자원관리와 업무의 질에는 영향이 없었다. 둘째, 병원조직문화는 품질경영활동의 모든 변수에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 셋째, 품질경영활동, 경영층의 리더십, 병원조직문화는 내부고객만족에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 따라서 내부고객인 직원들의 만족도가 높아야 외부고객인 환자들에 대한 의료 서비스 질이 높아질 수 있고, 이것이 병원의 경쟁력으로 작용하여 경영수익의 향상을 기대할 수 있다.
국내에서 GPS를 효율적으로 활용하기 위해서는 WGS84와 벳셀 타원체간의 좌표변환 관계가 확립되어야 한다. 특히, 지역특성을 수렴하고 소요정도에 부응할 수 있는 좌표변환체계의 정립을 위해서는 변환지역에 적합한 지오이드고모형의 개발과 변환범위에 따른 기법별 좌표변환의 특성연구가 요망된다. 이에 본 연구에서는 남한지역을 대상으로한 광역망과 이를 4개의 지역권으로 나눈 지역망 및 인천시를 대상으로한 국소망을 구성, 벳셀지오이드고 기준값이 좌표변환에 미치는 영향을 고찰하여 벳셀지오이드고의 대표모형을 선정하고 변환기법별로 광역망의 변환, 지역망에 광역변환계수와 지역망의 변환계수를 적용한 경우 및 국소망의 변환결과들을 종합, 비교·검토하므로서 국내의 GPS측위범위에 따른 좌표변환의 특성을 고찰하였다.
본 연구는 대전광역시의 주요 산줄기 분포 현황 및 단절지점을 파악하고, 평가를 통해 우선복원지점을 선정하기 위해 실시되었다. 신상경표에 의한 산줄기 분포현황을 파악한 결과, 대전광역시는 3개의 지맥과 이들 지맥에서 뻗어 나온 10개의 세맥이 분포하고 있었다. 또한 주요 산줄기와 도로망을 중첩하여 산줄기 단절지점을 파악한 결과 총 31개의 단절지점 중 12개의 복원가능지점이 선정되었다. 평가지표 및 평가모형을 개발하여 산줄기 우선복원지점을 평가한 결과, I등급은 4개, II등급은 5개, III등급은 3개 지점이 선정되었다. 이를 바탕으로 각 등급별 차별화된 복원방안을 3가지로 구분하여 제시하였다. 향후 객관적인 평가모형 개발 및 구체적인 지점별 복원방안에 대한 방법론이 제시되어야 할 것으로 생각된다.
한국교통연구원은 수도권 및 광역권의 기종점 자료를 읍면동 행정단위로 교통존을 세분화하여 배포하고 있으며, 지방부는 자료의 한계로 시군구 행정단위로 교통존을 구축하여 배포하고 있다. 도로 및 철도사업에서 사업 주변 지역에 정교한 통행 패턴을 분석하기 위해서 특정 교통존을 더욱 잘게 나누어 세분화된 교통존을 구축하는 과정이 필요한 경우가 있다. 본 연구는 시군구 행정단위의 지방부 교통존에서 읍면동 행정단위로 세분화된 교통존의 O-D 통행량을 추정하는 방법론을 제시하였다. 수도권 및 광역권의 공간적인 내부 통행 분포 패턴을 토대로 교통존의 인구 밀도를 저, 중, 고밀도 그룹으로 분류하고 그룹별 직접수요모형과 중력모형의 계수 값을 정산하였다. 그리고 회귀분석을 수행하여 내부 통행 분포 패턴을 잘 설명하는 모형을 최종적으로 선별하고 정산된 모형을 지방부에 적용하여 내부 교통존을 세분화한 교통존 간 통행량을 추정하였다. 분석 결과, power function을 저항함수로 정산한 중력모형의 수정된 $R^2$가 인구 저밀도 그룹에서는 0.7426, 중밀도 그룹에서는 0.6456, 고밀도 그룹에서는 0.7194로 산출되었으며 본 모형이 교통존 내부의 세부존 간의 통행 패턴을 우수하게 설명하는 것으로 분석되었다. 또한 본 연구에서는 강원도 인제군에 정산된 모형을 적용하여 세부존 간 통행량을 산출하는 예시를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 세분화 교통존의 O-D 통행량 추정 방법론을 이용할 경우, 세분화된 교통존 간 통행량을 구축하여 통행 패턴을 좀 더 체계적이고 정교하게 분석할 수 있을 것이다.
온천천은 부산광역시 금정구, 동래구, 연제구를 흐르는 도심 하천으로 부산 시민들의 도심 속 산책길, 자전거 길 등으로 활용되는 도시하천이다. 그러나 온천천 양안의 동래 곡저 평야가 시가지화 되고 온천천 발원지인 금정산 주변에서 무허가 상수도를 사용하고 각종 쓰레기와 하수의 유입으로 인해 하천 전체가 하수관으로 변해왔다. 이에 따라 부산광역시는 온천천 정비 계획을 시행하여 하천 정비와 함께 자동측정망을 설치하여 하천의 DO (dissolved oxygen), 탁도, TDS농도 등 자료를 수집하고 있다. 그러나 자동측정망으로 쌓여가는 데이터를 활용하여 DO농도 예측은 거의 이뤄지지 않고 있다. DO는 하천의 수질 오염 정도를 판단하는 수질인자로 역사적으로 하천 연구의 주요 연구 대상이 되어 왔다. 본 연구에서는 일 자료 뿐만 아니라 시 자료를 기반으로 RNN-LSTM 알고리즘을 활용한 DO예측을 시도하였다. RNN-LSTM은 시계열 학습에 뛰어난 알고리즘으로 인공신경망의 발전된 형태인 순환신경망이다. 연구에 앞서 부산광역시 보건환경정보 공개시스템으로부터 받은 자료 중에서 교정, 보수 중, 비사용, 장비전원단절 등으로 인해 누락데이터를 2014년 1월 1일부터 2018년 12월 31일의 데이터 전수조사 후 이상데이터를 확인하여 선형 보간하여 데이터를 사용하였다. 연구에서는 Google에서 개발한 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하여 부산광역시 금정구 부곡동에 위치한 부곡교 관측소의 DO농도를 시간 또는 일 예측을 하였다. 일 예측 학습에는 2014년~ 2018년의 기상자료(기온, 상대습도, 풍속, 강수량), DO농도 자료를 사용하였고, 시 예측 학습에는 연속된 자료가 가장 많은 2015년 3월 ~ 12월까지의 데이터를 활용하여 연구를 진행하였다. 모형의 검증을 위해 결정계수(R square)를 이용하여 통계분석을 실시하였다.
본 연구에서는 선행 연구된 광역 사면안정해석 방법론(기후변화 시나리오를 이용한 광역 사면안정 해석(1): 방법론)에 근거하여 기상청에서 제공하는 지역규모의 A1B 시나리오 기반의 RCM 자료와 비집수면적 개념을 도입한 GIS기반의 무한사면안정모형을 이용하여 전라북도 수계(20개 중권역)를 대상으로 미래 기후변화에 따른 사면안정 변동성을 평가하였다. 광역 사면안정해석을 위해 필요한 중요 지형학적, 지질학적, 임상학적 매개변수의 공간정보 데이터베이스를 구축하였으며, 1971년부터 2000년까지를 현재기간, 2011년부터 2100년까지를 미래기간으로 하여 연도별 일최대강우량을 입력자료로 하여 현재기간 대비 미래기간 동안의 전라북도 수계 20개 중권역에 대한 사면안정성의 변동성을 분석하였다. 전라북도 수계 전체에 대한 사면안정 해석결과, 유역전체 평균 사면안정도는 1.36으로 Moderately Stable 상태로 미래 기후변화에 따른 유역 전체의 변동 양상은 큰 차이가 없는 것으로 분석되었으며, 현재기간 대비 사면안전성이 향상되는 중권역은 7개소(용담댐, 무주남대천, 논산천, 금강하구언, 동진강, 주진천, 와탄천)였으며, 사면안정성이 지속적으로 감소하는 중권역은 5개소(용담댐하류, 영동천, 오수천, 섬진곡성, 황룡강)로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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