산업계를 강타한 원자제 파동은 예고된 것이라는 지적이 많다. 수년 전부터 전문 연구기관들은 중국의 경제개발 가속화, 세계 기상이변, 자원 무기화 추세 등을 근거로 세계적 원자재난 발생을 경고해 왔고 결국 이 경고가 현실로 나타난 것. 원자제 문제 해결 없이는 우리 경제의 본격적인 회복도 불가능하다. 원자재 등 각종 물가정보를 제공해주는 코리아 PDS를 찾아봤다.
연구목적: 본 연구는 급속히 진행되는 온난화로 인해 발생되는 예측 불가한 기상이변에 대한 사전 대응방안뿐 아니라 재난재해 위기 시 및 복구 중에도 도시의 기능을 유지하도록 하는 사후 회복과 안정성 방안을 제안하고자 한다. 연구방법: 기술적 관점과 사회적 관점에서 리질리언스 이론을 살펴보고 네덜란드의 리질리언트 정책과 전략을 통해 워터프론트 공간의 리질리언트 계획방안을 모색한다. 연구결과: 기후변화로 인한 해수면 상승과 홍수에 유연하게 대응하기 위한 지역 특성에 따른 예방계획 및 재해 후 도시기능 유지방안과 재해재난 위험을 고려한 공간계획 수립 및 홍수위험수준을 고려한 계획방안은 워터프론트 이용을 위한 토지이용과 사회적 성장 동반, 지역특성을 고려한 재난재해 취약성을 고려한 계획, 재난재해위험을 고려한 물관리 계획 등이다. 결론: 도시공간을 창출함에 있어 기존의 공간계획방식을 넘어 이상기후에 대응한 새로운 도시개발방식이 필요하며, 특히 기후변화에 가장 취약한 워터프론트의 공간적 특성에 따른 리질리언스 전략이 요구된다.
최근 정보화의 진전에 따라 기업에서 업무의 정보시스템 의존도는 점점 심화되고 있으며, 국지전, 테러, 기상이변, 대규모 자연재난 등 재난위험으로부터 중요 IT자원의 보호가 필수적이다. 본 연구에서는 국내외 동향 및 선진 유사기관 사례 분석을 통하여 기업 환경에서 사용하고 있는 중요 IT자원을 재난으로부터 보호하기 위한 종합적인 대응 방안 현황을 분석한다. 특히, 본 논문은 재난으로부터 기업 정보자원을 보호하고, 신속하고 체계적인 복구 및 운영연속성 전략 수립을 수립함으로써 기업의 재해복구 종합 정책 수립과 운영연속성 구축시 활용할 수 있도록 한다.
최근 기후변화에 의한 강우패턴 변화로 국지성 집중호우가 증가하고 있으며, 이로 인해 서울 강남('12), 부산('13), 울산('16), 인천, 부산('17) 등 대도시 지역에서 침수피해가 증가하고 있다. 도시침수는 하천홍수 피해와는 달리 매우 짧은 시간에 피해가 발생하며, 시설물 파괴보다는 주택, 차량, 상가 침수로 인한 재산 및 인명 피해가 높은 비율을 차지하고 있다. 또한 도시침수는 다양하고 복합적인 원인에 의해 발생되므로, 상황관리에 어려움이 있다. 현재 도시침수 피해저감을 위한 대책으로 구조적인 대책과 복구사업을 중심으로 이루어지고 있다. 그러나 짧은 시간, 높은 강도의 호우에 의해 발생하는 도시침수는 이와 같은 대책으로는 한계가 있으며, 사전 대비 대응을 위해서는 예 경보 시스템 등 비구조적인 대책이 함께 이루어져야 한다. 또한 도시침수의 실시간 분석 및 모니터링 등 상황관리지원을 위한 도시침수 통합 관리 시스템의 도입이 필요하다. 따라서 국립재난안전연구원에서는 도시침수 상황관리를 위한 "도시침수 모니터링 시스템" 개발 연구를 2014~2016년에 걸쳐 수행하였다. 도시침수 모니터링 시스템은 실시간 AWS 및 RADAR 예측강우 기반의 예 경보, 침수예상도 및 침수위험지역 정보제공, 실시간 강우빈도분석, 다양한 기상정보 제공, SNS알림 서비스 등을 제공하여 담당자의 의사결정 지원이 가능하며, 2017년부터는 시범운영을 통한 고도화를 추진하고 있다. 본 연구에서는 시범운영 결과를 통해 시스템의 적용성을 검증하고, 개선사항을 도출하였으며, 향후 도시침수 모니터링 시스템의 전국화 운영을 위해 전국 읍면동단위의 위험기준 추정 방법을 제시하고자 한다.
최근 심각한 기후변화로 인한 호우, 태풍 등 기상현상의 변화로 다양한 재해가 발생하고 그로 인한 피해 규모도 커지고 있다. 현재 우리나라의 호우 재해에 대한 예보는 단순히 강수량, 강설량, 바람의 강도 등을 전달해 주고 있는데, 이러한 정보 전달의 형태는 그로 인한 피해 규모를 예측하기 어렵다. 본 시스템은 현재의 단순한 수치만을 보여주는 예보에서 호우가 어느 지역에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 정보를 전달한다. 시간대별 격자단위(1km×1km)로 구획하여 그 영향이클 것이라고 예상되는 9개 분야(생활, 도로, 농업, 편의, 공업, 의료복지, 교육연구. 축산업, 공용)의 정보를 전달 해 줌으로써 경제적, 산업적 측면에서 재난으로 인한 피해를 최소화할 수 있도록 하였다. GIS와 호우위험영향도 분석결과를 제공하는 플랫폼이며 주요 기능은 종합위험등급 현황을한 눈에 볼 수 있는 GIS 대쉬보드 상황판과 IBH-HR(예측강우분석), IBF-G(수문분석), IBF-PRA(리스크 분석) 3개의 분석 모듈 그리고 분석 모듈을 통해 도출된 분석결과를 관리하는 ARM(분석이력관리)으로 구성되었다. 다양한 콘텐츠 서비스로 호우 영향정보의 활용성이 클 것으로 기대된다.
과거의 우리나라 대설피해 양상을 살펴보면 지역적으로 집중되어 피해가 발생하는 것이 특징이다. 그러나 현재는 전국적으로 대설피해가 가중되는 추세이며, 이에 따라 대설피해에 대비 가능한 대책의 강구가 필요한 실정이다. 그러나 피해 발생 시 정확한 피해 예측으로 사전에 재난을 대비가 가능한 수준의 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 다양한 통계기법과 기계학습 기법을 이용하여 대설로 인해 발생한 피해액을 개략적으로 예측이 가능한 모형을 개발하고자 하였다. 대설피해액 예측 모형은 다중회귀분석, 서포트 벡터 머신, 인공신경망 기법, 랜덤포레스트 기법을 이용하여 총 4가지 기법으로 개발하였으며, 독립변수로 사회·경제적 요소, 기상요소를 사용하였고, 종속변수로는 1994년부터 2020년까지 발생한 대설피해 이력의 대설피해액을 사용하였다. 결과적으로 4가지 예측 모형의 예측력 검증 및 기법 간의 예측력을 비교하여 개발한 모형의 적용성을 검토하였다. 본 연구 결과에서 제시한 모형의 개선방안 및 업데이트 방안을 참고하여 후속 연구가 진행된다면 미래에 전국적으로 확대될 대설피해에 대한 대비가 가능할 것으로 기대되며 복구비 및 예방비 투자의 지역적 우선순위를 분석하여 선제적인 대비가 가능할 것으로 판단된다.
영향예보는 기존의 기상요소 중심의 예보에서 벗어나 기상상황에 따른 잠재적 사회경제적 위험도 정보를 함께 제공하는 것을 의미한다. 기상 선진국들은 영향정보 제공 및 확산을 위한 기술개발에 인력과 재정을 투입하고 있지만 국내에서는 영향예보에 대한 인식이 확산되어 있지 않다. 또한 영향예보 피해가 많이 발생하는 홍수, 태풍 등의 재난에 초점이 맞춰져 있으며 상대적으로 피해발생이 적은 교통 분야의 강풍으로 인한 차량 위험 영향 평가에 대한 연구는 부족한 실정이다. 국내에서는 강풍으로 인한 차량 전도에 대한 피해 사례는 많이 없지만 과거 피해 사례가 존재하며 연구에 대한 필요성이 높아지고 있다. 강풍으로 인한 차량의 위험(Risk) 평가를 위해서는 도로의 취약성(Vulnerability)이 필요하며 본 연구에서는 도로의 취약성 기준을 산정하는 것을 목적으로 하였다. 도로의 취약성 평가는 도로의 고도, 차선 수, 도로 유형으로 평가하였다. 분석결과 사고사례가 있던 지역의 취약성 지역을 잘 재현하는 것으로 나타났다. 본 연구의 성과를 이용하여 차량 운전자에게 잠재적 위험에 대한 객관적인 평가 마련에 대한 기준으로 활용할 수 있을 것이라 판단된다.
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.
기후변화와 기상이변으로 전 세계적으로 태풍 및 국지성 집중호우가 급증하고 있으며, 그로 인한 홍수피해와 2차 피해 발생이 증가하고 있어 이에 대한 정량적인 분석이 필요하다. 또한 서울 우면산, 춘천 마적산, 삼척 신남마을 등 토석류로 인한 피해가 증가하여 많은 인명피해와 재산피해가 발생하고 있다. 본 연구에서는 특정지역에서 강우량이 유출량에 미치는 영향을 분석하여 강우로 인해 발생하는 2차 피해인 토석류로 인한 피해를 분석하고자 하였다. 2019년 10월 토석류 피해가 있었던 삼척시 신남마을을 분석지역으로 설정하였으며, 분석에 이용된 강우사상은 실제로 피해를 일으켰던 태풍 '미탁' 사상과 기상청이 제공하는 정량적 예측강우(QPF)를 머신러닝의 XGBoost 기법을 적용하여 개발한 정량적 수문 예측 강우(HQPF)를 이용하였다. 강우-유출모형(S-RAT)으로 강우사상에 따른 유출량과 첨두유출량을 산정하였고, 모델 커플링 기법으로 2차원 토석류 수치모형(RAMMS)을 통해 토석류의 피해규모를 비교 분석하였다.
SPI지수는 강수량이 감소하기 시작하면 필요한 물수요에 비해서 상대적으로 물부족을 유발하게 되고, 가뭄발생의 발단이 된다는 것에 착안하여 개발된 지수이다. 하지만 다른 가뭄지수와 마찬가지로 강수량 또는 유출량 시계열을 상대적인 표준정규분포로 산정하였기 때문에 인근 지역에 비해 상대적으로 강수량이 많은 지역도 실제로 발생하지 않은 가뭄이 발생한다고 분석이 된다. 이러한 현상을 완화시키기 위해 수정된 가뭄분석 기법이 요구된다. 이에 Jeung et. al(2019)은 이런 현상을 완화시키기 위해 SPI지수 계산과정에서 해당지점의 시계열을 대상으로 계산되는 Gamma 분포를 전국으로 확장 시켜 산정 후 표준정규분포에 적용하여 가뭄지수를 산정하였다. 또한 과거 제한급수가 발생했던 지역을 대상으로 극한가뭄과 가뭄지속기간을 이용하여 M-SPI지수의 효용성을 확인한 결과, 제한급수 실시년도와 SPI, M-SPI 결과와의 비교결과 과거 가뭄을 정확하게 모사하는 것을 확인하였다. 하지만 M-SPI는 전국을 하나의 지역으로 가정하여 산정하였고, 증발산량과, 고도 등 지형의 특성을 고려하지 않았기 때문에 일부의 가뭄사상을 재현하지 못하였다. 이에 본 연구에서는 기상학적 인자와, 지형학적 인자를 고려하여 지역화를 하고, 각 지역별로 대표 확률분포를 산정하여 가뭄지수를 산정하고자 한다. 또한 한국 기상청에서 제공하고 있는 국가 표준기후변화 시나리오를 수집하여 M-SPI에 적용하여 미래 극한 가뭄빈도의 변화를 전망하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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