국내외에서 CCTV, IoT(Internet of Things)를 활용한 재난 재해 감지 기술이 활발히 연구되고 활용되고 있다. 그러나 재난 감지 시스템은 전기와 같은 기반 시설이 구축되어야 활용이 가능하기에 지역적으로 시스템 구축에 어려움이 있는 재난 취약 지역(Disaster Vulnerability area)이 발생하게 된다. 이를 해결하기 위한 방안으로 소형 자가발전시스템을 구축하여 CCTV를 활용한 실시간 재난 감시 방안을 마련하고자 하며, 이에 일환으로 울산시 기상관측 자료와 소형 자가발전시스템 발전량간의 상관관계를 분석하여 기후 요소가 발전량에 미치는 영향을 살펴보고 추가적인 연구 방향에 대해 논의하고자 한다.
본 연구에서는 도시홍수 피해 저감 및 회복을 위한 도시홍수 연관 데이터 가시화 및 GIS 기반 LoD 1 수준 가시화 기술 개발을 진행하였다. 도시홍수는 불투수지역의 증가로 인한 첨두 홍수의 증가 및 도달 시간의 단축, 도시 내수배제의 불량으로 인한 주택지 및 상가 공장지 등의 침수에 의한 피해가 발생하는 현상이며, 도시홍수 예측 모델을 수행하기 위하여 수집한 기상, 하천 및 수자원, 토양 등의 데이터를 2차원 가시화하고 도심 지역의 지형 DEM(Digital Elevation Model) 데이터 및 건축물 DSM(Digital Surface Model) 데이터를 기반으로 3D 가시화를 진행하였다. 기상, 하천 및 수자원 관측 등의 데이터를 실시간으로 수집하며 관련 데이터를 도시홍수 디지털 트윈 플랫폼의 수문기상정보를 통하여 가시화 제공하며 토양 및 지리정보는 WMS 레이어를 기반으로 2D 가시화한다. 건축물 데이터의 경우 GIS 정보를 기반으로 하는 3D 객체 배치를 위하여 WGS84 타원체를 활용하여 EPSG:4326 좌표계를 적용하여 가시화하였다. 건축물 가시화는 PostgreSQL로 구축된 데이터를 Geoserver를 활용하여 자동으로 층 정보를 통한 건축물의 높이를 계산하도록 하였으며, CesiumJS를 적용하여 웹 기반 도시홍수 디지털 트윈 플랫폼을 개발하였고 추후 LoD 3 수준으로의 확대 적용 기반을 마련하였다.
전 세계적으로 홍수, 태풍, 폭설 등 기상이변에 따른 자연재난이 빈번히 발생하고 있으며, 국내의 경우 연간 약 5천억원 이상의 피해가 발생하고 있다. 미국 및 일본 등의 방재 선진국의 경우 재난 발생 전에 대비하는 재난관리가 중심을 이루고 있으며, 국내에서도 피해가 발생하기 전에 신속하게 재난피해를 예측 및 대비한다면 인명과 재산피해를 최소화 할 수 있을 것이라 판단된다. 따라서 본 연구에서는 신속하게 재난 피해를 예측하기 위해 기존에 함수 개발시 활발하게 사용되었던 다중회귀분석과 최근 이슈가 되고 있는 머신러닝(기계학습)을 활용하여 호우로 인한 피해를 사전에 예측하는 함수를 개발하였다. 행정안전부에서 구축하고 있는 재해연보 자료를 종속변수로 활용하였고, 기상요소 및 사회 경제적 요소를 설명변수로 사용하였다. 본 연구에서 개발된 호우피해 예측함수를 이용하여 호우피해를 예측하고, 이를 기반으로 사전 대비 차원의 재난관리를 실시한다면 자연재난으로 인한 피해를 줄이는데 큰 도움이 될 것으로 판단된다.
연구목적: 본 연구에서는 재난관리(예방-대비-대응-복구) 중 대비차원으로 활용하고자 강풍피해예측함수를 개발하였다. 연구방법: 본 연구에서 제안하는 강풍피해예측함수는 재해연보이력, 피해당시 기상자료 그리고 지역특성을 고려하였다. 기상자료는 기상청에서 관측한 풍속과 기온, 피해이력에 해당하는 통계자료는 재해연보, 그리고 지역특성을 반영하기 위한 요소로는 재해연보 상 수록된 복구비, 인구, 비닐하우스 면적, 농가수 등을 활용하였다. 연구결과: 본 연구에서 개발한 함수식은 과거에 발생한 강풍피해이력을 기반으로 예측되는 기상인자와 지역특성을 반영하였으며, 단시간에 피해규모를 예측할 수 있다. 결론: 본 연구에서 개발한 강풍피해예측함수는 정책결정자들의 의사결정, 비상인력 및 방재자원의 배치 등과 같은 효율적인 재난관리에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 화학사고와 관련하여 위험확산 예측기술개발을 위해 필요한 기상관측장비의 설치위치를 공간분석기법을 활용하여 우선순위로 설치되어야 하는 지역 20개소를 선정하였다. 울산전지역을 1km, 5km, 10km 격자망을 생성하여 기존 기상청에서 제공하고 있는 기상정보를 제외하고 울산전역의 상세한 기상관측정보 제공을 위해 필요한 관측개소 개수를 1차적으로 파악하였다. 위험확산 모니터링에 필요한 기상관측장비 설치간격을 결정하고 경제성을 고려하여 통신사 기지국 활용가능성을 검토하였다. 20개의 최종 설치위치를 결정하기 위해 울산지역에서 발생한 화학사고정보를 기반으로 밀도분석을 수행하여 위험지역을 분석하고, 유해화학물질을 취급하는 업소 정보를 수집하여 군집분포를 수행하였으며, 누출사고 발생 시 가장 중요하게 고려되어야 하는 주거지역 분포를 파악하기 위해 밀도분석을 수행하였다.
한반도 기후변화 경향은 이미 기상 생태 환경 수자원 등 광범위한 부분에서 감지되고 있다(기상청, 2011a, 2011b). 현재까지의 연구에 따르면 한반도 기후변화에 따른 영향으로 강우패턴은 첨두강우가 7월에서 점차 8월로 이동 변화하는 것으로 전망되고, 양적으로 연강수량은 점차 감소가 전망되면서도 극한 값은 발생빈도와 크기가 점증할 것으로 전망되고 있다. 그래서 그간 기존댐에 대한 재평가(1998, 2010, 2012)와 발생 가능한 최대강우량 설계기준으로 기존 댐의 여수로 배제 능력을 증대시키는 비상여수로 설치 등 기존 댐 시설위주의 효율적인 기후변화 대응 또는 적응 방안을 시행해 왔다. 그러나, 기후변화로 인한 기상 상황은 전에 발생한 적이 없었던 새로운 기상이변과 재난을 가져오고 있다. 이에 기상 변화에 하나의 시설로서 대응 하던 방식에서 한 번의 기상이변이 유역 전반에 걸쳐 재난을 발생하는 최근의 상황에 맞추어 수자원 시설을 계획하는 방식에 대한 변화의 필요성 있다고 생각하였다. 이에 장래 전망되는 기후변화를 감안하여 이수와 치수 시설의 가뭄과 홍수에 대한 대처 능력을 유역 차원에서 평가하는 방법을 찾아보고자 한다. Robust 하다는 것은 어떤 상황에서도 작동이 되는 것을 말하는 강건한 계획으로, 이와 같은 시설 계획을 위해서는 먼저 현재의 시설물에 대한 회복력을 판단하는 평가가 있어야 할 것이다. 따라서, 용수공급이든 홍수 재난이든 회복력(복원력)에 대한 평가를 하고, 대안에 대한 로버스트 의사 결정 방법(RDM: Robust Decision Making)을 적용하여 우수한 대안을 찾으면 강건한 시설계획 수립이라는 절차가 될 수 있다고 판단하였다. 본 연구는 회복력(복원력)을 갖는 로버스트 의사결정방법에 대한 과거 연구 조사를 기초로 하여 연구 수행 절차를 마련한 후에 장래 한반도 기후변화 시나리오를 시범 유역에 적용하여 수자원 시설의 복원 또는 회복력을 분석하고, robust 의사결정방법을 적용함으로써, 향후 로버스트 수자원 시설 계획이 어떻게 이루어져야 하는지와 함께 이수와 치수 시설의 종합적인 계획 등에 대한 개념적인 절차와 방법의 제시를 도모하였다.
기상 예보자료는 발생 가능한 재난의 예방 및 대비 차원에서 매우 중요한 자료로 활용되고 있다. 우리나라 기상청에서는 동네예보를 통해 5km 공간해상도의 1시간 간격 초단기예보와, 6시간 간격 정량강우예보(Quantitative Precipitation Forecast, QPF)의 단기예보 정보를 제공하고 있다. 그러나 이와 같은 예보자료는 강우량의 시·공간변화가 큰 집중호우와 같은 기상자료를 활용한 수문학적인 해석에는 한계가 있다. 예보자료를 수문학에 활용하기 위한 시·공간적 해상도 개선뿐만 아니라 방대한 기상 및 기후 자료의 예측성능을 개선하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 기상청이 제공하는 지역 앙상블 예측 시스템(Local ENsemble prediction System, LENS)와 종관기상관측시스템(ASOS) 및 방재기상관측시스템(AWS) 관측 데이터 및 동네예보에 기계학습 방법을 적용하여 수문학적 정량적 강수량 예측(Hydrological Quantitative Precipitation Forecast, HQPF) 정보를 생산하였다. 전처리 과정을 통해 모든 데이터의 시간해상도와 공간해상도를 동일한 해상도로 변환하였으며, 예측 변수의 인자 분석을 통해 기계학습의 예측 변수를 도출하였다. 기계학습 방법으로는 처리속도와 확장성을 고려하여 XGBoost(eXtreme Gradient Boosting) 방식을 적용하였으며, 집중호우에서의 예측정확도를 높이기 위해 확률매칭(PM) 방식을 적용하였다. 생산된 HQPF의 성능을 평가하기 위해 2020년에 발생한 14건의 호우 사상을 대상으로 태풍형과 비태풍형으로 구분하여 검증을 수행하였다.
최근 화학사고는 '10년 15건에서 '15년 111건으로 급속히 증가되고 있다. 이는 기존 산업시설의 노후화와 더불어 사용량 증가에 기인한 것으로 판단된다. 화학사고를 관리하기 위해서는 예방, 대비, 대응, 복구 단계별 대책 마련이 필요하다. 특히, 재난사고의 피해를 저감시키기 위해서는 현장중심의 위험물질에 대한 모니터링을 통해 신속히 위험을 감지하는 기술이 필요하다. 본 연구에서는 화학단지 모니터링체계 구축을 위해 공간정보 기반의 위험물질 정보를 구축하였다. 또한 실시간 기상정보의 취득 및 처리를 위한 기반을 마련하였다. 실시간 기상정보를 활용하여 화학단지 내 바람장 분석을 통해 지점별로 풍향, 풍속을 산정하고 이를 기반으로 지형, 지물을 고려한 화학사고 발생시 그에 따르는 영향범위에 대한 분석을 실시하였다.
바람은 기상, 기후, 농림, 교통, 산업, 재난, 생활안전, 신재생 에너지 등 다양한 분야에서 널리 활용되는 요소 중 하나이다. 특히, 항공기 이착륙에서는 측풍의 형태가 항공기 안전에 큰 영향을 미친다. 본 연구에서는 연구지역의 기 구축된 자동기상관측장비(AWS)의 정보를 연계 구축하여, 풍향과 풍속을 1분 단위의 변화량을 반영한 실시간 바람정보 표출시스템을 개발하였다. 이를 통해 기존 문자 및 이미지 형태의 정보에서 시각화된 실시간 바람지도 제공을 통해 공항 이착륙시 항공기 안전운항에 도움이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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