• Title/Summary/Keyword: 대설 재난

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A Study on the Development of Filtration System for Drainage Discharge Capacity (대설 재난의 시나리오 분류에 대한 연구)

  • Kim, Geun-Yuong;Kim, Hee-Jae;Joo, Hyun-Tae;Kim, Sun-Young;Kim, Min-Jeong
    • Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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    • 2016.11a
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    • pp.371-383
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    • 2016
  • 지구 온난화로 인하여 대설재난의 발생이 증가하고 있으며, 대설은 우리나라에서 풍수해 다음으로 발생 빈도가 높게 나타나고 있다. 이에 대설재난에 효과적으로 대응하기 위하여 1979년~2014년에 발생한 대설 재난 데이터를 분석하여 4가지의 시나리오로 구분하였다. 우리나라에서 발생하고 있는 대설 재난을 5가지 시나리오로 분석하여 대설 재난의 발생 유형을 구분하고, 연관성 검증을 통하여 재난의 시나리오대한 검증을 진행하였다. 대설 재난의 시나리오 구분에 따라 발생할 대설 재난의 유형을 확인하고 발생할 재난에 대응할 수 있는 기초자료로 활용하고자 한다.

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Operation Case Analyses of Road Snow Removal Equipments using GPS Technologies (GPS 기술을 활용한 도로 제설장비 운영 사례 분석)

  • Kim, Hee-Jae;Kim, Geunyoung
    • Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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    • 2017.11a
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    • pp.362-363
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    • 2017
  • 최근 기후변화에 따라 여름철 태풍, 호우와 겨울철 대설, 한파 등의 기상재난이 증가하고 있다. 대설재난은 교통, 건물, 시설물 등에 다양한 피해를 발생시키기 때문에 신속한 대처가 필요하다. 대설재난이 도시안전에 영향을 주고 있으나 우리나라의 대설재난 대처는 미흡하고, 정책 연구도 부족한 상황이다. 본 연구는 대설재난이 발생할 때 신속한 도로 제설을 위하여 제설차량과 장비에 GPS 기술을 활용한 사례를 분석하고, 시사점을 도출한다. 도로 제설장비에 GPS 장비를 부착하면 긴급 상황시 제설차량과 장비의 위치를 파악하여 인근지역의 도로 제설을 응원할 수 있다. 본 연구의 사례 분석은 향후 지자체 제설장비의 효율적 이용을 위해 활용될 수 있다.

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Predicting and Reviewing the Amount of Snow Damage in Korea using Statistical and Machine Learning Techniques (통계기법 및 기계학습 기법을 이용한 우리나라 대설피해액 예측 및 적용성 검토)

  • Lee, Hyeong Joo;Lee, Keun Woo;Jang, Hyeon Bin;Chung, Gun Hui
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.384-384
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    • 2022
  • 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.

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Propofal of Snow Damage Induction Snow Depth Standard Using Logistic Regression Analysis (로지스틱 회귀분석을 활용한 대설피해 유발 적설심 기준 제안)

  • Chu, Hyungsuk;Park, Heeseong;Chung, Gunhui
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.492-492
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    • 2021
  • 최근 세계적으로 기상이변에 의해 한파와 폭설이 발생하고 있으며, 이로 인한 피해를 예측하기 어려워 졌다. 우리나라의 대설피해는 지역별로 상이해 강설 특성을 파악하기 위해 강설자료와 과거의 기상현상자료를 분석하여야 한다. 대표적인 대설피해로 설압피해, 적설피해, 착설피해와 간접피해로 분류 되며 시설재배면적에 가장 많은 영향을 미치는 설압피해는 쌓인 눈의 압력으로 인하여 파손 및 붕괴를 유발한다. 본 연구에서는 과거 재해연보 자료(1994년~2018년)와 기상청에서 제공되는 적설자료를 활용해 대설피해 관련 자료를 수집 및 분석하여 온실에 손상을 입힐 수 있는 적설심을 분석하였다. 로지스틱 회귀분석을 위한 자료 구축은 재해연보의 피해기간을 기반으로 하여 종속변수로 사용하였다. 이후 적설심자료를 최심신적설로 변형하였으며 온도와 함께 독립변수로 사용하였다. 우리나라의 대설 사례가 많은 영동지역은 강설빈도가 높아 대설 방지대책 및 대설 연구자료가 다른 지역에 비해 많은 것으로 판단된다. 이에 따라 최근 빈도가 증가하고 있으며 대설피해 사례가 10건 이상이고 관측지점이 피해지역과 가까운 지역, 적설관측자료가 연속적으로 관측되어 있는 남원, 보령, 장수, 부안을 공간적 범위로 선정하였다. 연구의 결과로 대설 피해 재난관리가 가능한 적설심 기준 설립에 도움을 줄 것으로 판단된다.

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Suggestions of the Snow Depth for Snow Damage (대설피해 유발 기준 적설심 분석)

  • Chu, Hyungsuk;Chung, Gunhui
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2020.06a
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    • pp.188-188
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    • 2020
  • 우리나라의 대표적인 겨울철 재난인 대설 피해는 대부분 농경지의 비닐하우스에 발생하며, 대표적인 피해종류로는 설압피해, 착설피해 등의 직접피해와 간접피해로 분류라 수 있다. 이 중 가장 피해를 많이 유발하는 것으로 알려져 있는 설압피해는 눈이 쌓인 높이가 높아지며 그 압력으로 인해 비닐하우스가 무너지는 것이다. 눈이 쌒인 높이가 어느 정도 되어야 비닐하우스에 피해를 유발하는지는 지역의 습도나 비닐하우스 설계 기준 등의 지역적이나 환경적인 요인에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 과거 비닐하우스에 발생한 전국의 피해를 수집하여 지역 특성을 고려하여 온실에 손상을 줄 수 있는 적설심을 분석하였다. 연구의 자료는 행정안전부에서 발행되는 재해연보, 기상청에서 제공되는 적설자료를 사용하였다. 강원도 지역은 대설 연구 자료가 다른 지역에 비해 많기에 최근 대설피해 빈도가 증가하고 있는 충청도, 전라도 지역에 대한 적설심을 분석하였다. 본 연구의 결과로 대비차원 폭설피해 재난관리가 가능한 적설심 기준 설립에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.

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The Study for Damage Effect Factors of Heavy Snowfall Disasters : Focused on Heavy Snowfall Disasters during the Period of 2005 to 2014 (대설 재난의 피해액 결정요인에 관한 연구: 2005~2014년 대설재난을 중심으로)

  • Kim, Geunyoung;Joo, Hyuntae;Kim, HeeJae
    • Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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    • v.19 no.2
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    • pp.125-136
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    • 2018
  • Heavy snowfall disasters are the third most serious natural disasters, after typhoon and heavy rainfall disasters, in terms of economic disaster damage in South Korea. The average annual economic damage of heavy snowfall disasters was approximately eighty-eight billion won during the period of 2005-2014. In spite of significant economic damage, there have been few economic studies regarding heavy snowfall disasters in South Korea. The objective of this research is to identify the association between economic damage of heavy snowfall disasters and damage effect factors of snowfall amounts, snowfall days, population densities, and non-urban area ratios using a regression analysis model. Economic damage data sets of heavy snowfall disasters during the period of 2005-2014 were obtained from the Natural Disaster Yearbook published by the Ministry of Public Safety and Security. Weather-related data sets, such as snowfall amounts and snowfall days were collected from the Korea Meteorological Administration. Demographic and urban data sets, including population densities and non-urban area ratios, were provided by the Local Government Yearbook. Outcomes of this study can assist with heavy snowfall disaster management policies of South Korea.

An Analysis of Importance for Institutional Improvement of Respond of Heavy Snowfall (대설 대응의 제도적 개선을 위한 중요도 분석)

  • Kim, Heejae;Yoon, Sanghoon;Park, Keunoh;Kim, Geunyoung
    • Journal of the Society of Disaster Information
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    • v.13 no.3
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    • pp.340-347
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    • 2017
  • This study deducted institutional improvement factors for respond of heavy snowfall disaster and performed AHP analysis for choosing the priority. The result of Analysis, establishment of plan concerned heavy snowfall respond was represented most important factor(Importance : 0.461), this is meaningful establishment of plan is more important than facilities, sources, policies for building system of heavy snowfall respond. Establishment of plan concerned respond was represented most important element(Comprehensive Importance : 0.175) in plan for heavy snowfall respond, it is suggested that establishment of respond plan of heavy snowfall has to need for improving law and institution about heavy snowfall. The result of this study will be useful when the central or local government establish institutional improvement plan for respond of heavy snowfall disaster.

Operation Case Analyses of Snow Removal Equipments using Information system Technologies (정보 시스템 기술을 적용한 제설장비 운영 사례 분석)

  • Kim, Hee-Jae;Kim, Geunyoung
    • Journal of the Society of Disaster Information
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    • v.14 no.2
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    • pp.154-164
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    • 2018
  • Purpose: Recent climate change makes weather-related disasters such as summer storms, heavy rains, winter snowfall disasters, and extreme cold temperature increase in trend. Heavy snowfall disasters requires speedy response due to various effects to traffic flows, buildings, and infrastructure. Heavy snowfall disaster response of South Korea is insufficient, even though heavy snowfall disasters affect urban safety. There have been lack of policy studies for heavy snowfall disasters. Method: This research analyzes case studies and explores implications using Information system technologies to snow removal vehicles and equipments for speedy snow removal during the heavy snowfall disasters. Results: Information system technology attachment to snow removal equipments can identify locations of snow removal vehicles and equipments for emergency period to support snow removal of adjacent jurisdictions. Conclusion: Case studies of this research can be further used for efficient application of snow removal tools of local governments.

Prediction of classified snow damage using DPSIR and multiple regression analysis (DPSIR 및 다중회귀분석을 이용한 등급별 대설피해 예측)

  • Hyeong Joo Lee;Hyeon Bin Jang;Gunhui Chung
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.426-426
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    • 2023
  • 대설은 일반적으로 해양과 대륙의 온도차가 큰 지역, 바다·호수와 같이 상대적으로 따뜻한 곳이 인접해 있어 기단 변질이 잘 일어나는 지역, 산악에 의해 습윤한 공기가 강제 상승되는 지역에서 자주 발생한다. 우리나라는 찬 대륙고기압 공기가 해수 온도 차로 눈 구름대가 만들어지거나, 고기압 가장자리에서 한기를 동반한 상층 기압골이 우리나라 상공을 통과하면서 대설이 발생한다. 최근 우리나라에서 빈번하게 발생하는 대설피해는 직접피해와 간접피해로 나뉘며, 이에 따라 사회·경제적으로 막대한 피해를 야기한다. 우리나라 대설피해양상은 지역적 특성, 방재 대책, 대처능력 등에 따라 달라지는 것이 특징이며, 지역적으로 다르게 발생하는 대설피해를 효과적으로 대비할 수 있는 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 지역적 특성을 고려한 차등화된 대설 피해를 예측하는 연구를 진행하고자 하였다. 본 연구에서는 기상요소 및 사회·경제적 요소 등을 입력자료로 활용하고, DPSIR 분석을 통해 Red Zone, Orange Zone, Yellow Zone, Green Zone으로 위험 등급을 분류 및 등급 별 대설피해 예측기법을 개발하였다. 최종적으로 1994년부터 2020년까지의 과거 대설 피해액 자료와 다중회귀분석을 이용하여 기법을 개발하였고, 기법의 예측력 평가를 위해 RMSE와 RMSE를 표준화한 NRMSE의 두 가지 통계 지표를 사용하여 평가하였다. 모형별 예측력 평가 결과 Yellow 등급 모형이 가장 우수한 예측력을 보였다. 추후 본 연구결과를 통해 대설피해 범위를 예측하는 연구가 진행된다면 사전에 대설피해에 대한 대응방안 수립과 지역별제설 우선순위를 결정할 수 있는 지표가 개발될 것으로 기대된다.

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Heavy Snow Vulnerability Index in Chungnam Region using PSR and DPSIR (PSR과 DPSIR을 이용한 충남지역 대설 취약성 분석)

  • Keun Woo Lee;Yong Chan Jung;Gunhui Chung
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.438-438
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    • 2023
  • 최근 전 세계적으로 기후변화가 심해지고 있어 자연재해 또한 늘어나고 있다. 많은 자연재해 중 겨울철 재해인 대설 피해는 2012년부터 2021년까지 10년동안 약 1,200억의 피해액이 발생하였고 많은 재산 피해의 위험이 있어 지속적인 연구가 필요하다. 그 중 충남지역의 피해액은 약 200 억으로 우리나라의 피해액 중 두 번째로 많다. 따라서 본 연구에서는 PSR(Pressure Index, State Index, Response Index)과 DPSIR(Driver force Index, Pressure Index, State Index, Impact Index, Response Index) 방법을 이용하여 충남지역의 대설에 대한 취약성을 분석하여 더 신뢰할 수 있는 대설 위험지역을 제시하였다. PSR 방법은 압력지수, 상태지수, 반응지수로 구분되고, DPSIR 방법은 추진력, 압력, 상태, 영향, 대책 지수로 나뉜다. 각 지표에 해당하는 데이터베이스를 구축하고 엔트로피 방법을 이용하여 가중치를 산정하고 충남지역의 대설 취약성 지수를 산출하였다. 2018년부터 2022년까지 최근 5년 동안의 충남지역의 대설피해를 기준으로 PSR(Pressure Index, State Index, Response Index)과 DPSIR(Driver force Index, Pressure Index, State Index, Impact Index, Response Index) 방법을 이용하여 산출한 지수를 비교한 결과 DPSIR(Driver force Index, Pressure Index, State Index, Impact Index, Response Index) 방법을 이용하여 산출된 취약성 지수가 더 신뢰할 수 있는 결과를 보였다. 본 연구의 결과 대설피해 발생 시 대설 위험지수가 높은 지역을 선제적으로 대비할 수 있고 효율적인 제설대응체계를 구축할 수 있을 것으로 기대된다.

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