블랙아이스는 눈에 쉽게 구분되지 않아 많은 교통사고를 초래하고 있다. 한국교통연구원 교통사고분석시스템에 따르면, 2017년부터 2021년까지 5년간의 서리/결빙으로 인한 교통사고 사망자는 122명, 적설로 인한 교통사고 사망자는 40명으로, 블랙아이스는 적설에 비해 위험성이 높은 것으로 나타난다. 과거의 다양한 연구에서 블랙아이스 생성조건을 기압과 한기 축적등의 조건에서 예측해왔지만, 이러한 기상학적 모델은 봄철 해빙기의 일교차로 인한 눈의 해동과 재냉각과 같은 다양한 기상 조건에서의 블랙아이스 탐지가 어렵다는 한계가 있어 최근에는 이미지 판별과 딥러닝모델(YOLO 등)을 기반으로 한 센서가 제시되고 있다. 그러나, 이러한 방법은 충분한 컴퓨팅 자원이 뒷받침되어야 하며, 블랙아이스 탐지까지 걸리는 속도가 빠르지 못한 편으로, 블랙아이스 초입 구간에서의 제동에 취약하다는 잠재적인 약점을 가지고 있다. 그러므로 본 연구에서는 블랙아이스의 주 원인인 서리나 어는비가 발생하기 위해서 주변 공기가 이슬점 온도 이하, 노면온도와 이슬점이 어는점보다 낮아야 함을 이용, IoT 센서 모듈을 통해 Magnus 방정식으로 계산한 이슬점 온도와 노면 온도를 사용하는 이동식 블랙아이스 추정 장치를 제시한다. 본 장치는 대기압, 온도, 습도로부터 계산된 이슬점 온도와 노면 온도를 통한 서리발생 가능성과 대기 온도, 노면 온도를 통해 어는비의 발생환경 여부를 계산한다. 본 연구 결과를 통해 블랙아이스 추정과 기상정보 생산을 동시에 가능케 하며, 추정 결과를 통합 수집서버에 전송함으로서 운전자에게 전방 블랙아이스 위험 구간을 조기에 전달하는 시스템과 이를 관리하기 위한 인프라를 구축하여 운전 시 결빙 미끄러짐 사고를 저감하고자 한다.
지구온난화, ENSO 등 전지구적인 기후변화 현상으로 위험기상 발생이 증가하고 있다. 한반도는 삼면이 바다에 접하였기 때문에 매우 불안정한 대기로 저기압이 빈번히 통과하는 특징을 가지며, 우리나라는 매년 이상기후로 인한 기상재해로 인명 및 재산 피해가 증가하는 추세를 보이고 있다. 최근 10년간 가장 많이 발생한 피해액 기준 대형 자연재난은 호우로 총 49회 발생하였다. 호우는 다른 기상재해에 비해 발생 시간이 짧고, 공간 규모가 작을 뿐만 아니라 시공간적으로 변동성이 매우 크기 때문에 발생 시 많은 인명 및 재산 피해를 유발한다. 기상청은 호우 외 9가지 기상현상으로 인해 중대 재해 발생이 예상되는 경우 주의를 환기하거나 경고를 예보하는 특보를 발표한다. 현재 사용 중인 호우특보 기준은 기후변화와 위험기상 발생 패턴 변화에 따른 호우 피해와 강우량의 상관성을 고려해 3시간 강우량 개념으로 강우강도, 12시간 강우량 개념으로 누적강우량을 파악할 수 있게 개선한 결과이다. 그러나 지역 특성을 반영하지 아니하고, 하나의 특보 기준 값을 전 지자체에 적용하기 때문에 국지성 집중호우의 지역별 특성을 세세히 반영하지 못하는 등 한계를 보인다. 이와 반대로 영국의 경우 기상특보 기준에 기상현상이 미치는 영향을 포함하였으며, 일본의 경우 우리나라 시군구 개념인 시정촌별로 기상특보 기준을 다르게 설정하여 운영 중이다. 지역 특성을 반영한 해외 기상특보 사례와 달리 우리나라 기상특보는 지역별 위험 및 사회·경제적 취약성을 고려하지 않아 특보 기준 값이 획일화되어 있음을 확인했다. 이에 본 연구는 기상특보 중 호우특보로 연구 범위를 한정하고, 위험기상의 획일적 의사결정 시스템을 보완하기 위해 영향한계강우량과 재해위험성을 고려한 호우특보 기준을 연구하여 제안하고자 한다.
최근(2014~2017년) 강수량은 평년대비 71% 수준으로 2017년에는 누적된 강우부족으로 극심한 가뭄피해가 발생하였다. 용인시 또한 최근의 3년(2014~2017년)의 경우 연속으로 100년 빈도에 해당하는 가뭄이 발생하는 등 심각한 가뭄이 발생 되었으며, 하절기를 제외한 기간의 경우 평년에 가까운 강수가 발생하나, 하절기에는 강수가 매우 작아 심각한 가뭄이 발생하는 경향으로 조사되었다. 용인시가 관리하는 소규모 농경지는 대형농업용 수원공이 없어 작은 가뭄에도 쉽게 피해가 발생되고, 저수지, 취입보, 양수장 등 수원공이 설치되어 있으나 내한능력 부족 및 영농방식 변화 등으로 상습적으로 가뭄 피해를 입고 있다. 또한, 관리 농경지 및 농업 수리시설물에 대한 현황조사 미비로 상세한 이력 관리가 되어 있지 않아 시설물의 유지관리 및 중장기 계획 수립이 어려운 실정으로 수리시설물에 대한 이력조사가 요구되며, 전체 용수 수요량의 60% 이상에 해당하는 농업용수의 체계적인 조사를 실시하여 항구적 가뭄극복을 하기 위한 가뭄분석을 하였다. 본 연구에서는 농경지에 대하여 관개계획 기준치를 보통 10년 빈도의 가뭄에 극복이 가능하도록 설정하므로, 계획빈도의 가뭄에 안정적으로 농경지에 농업용수가 공급될 수 있도록 기설 수리시설물의 공급능력을 검토하여 확인하였다. 용인시 전역에 대하여 우선 기초자료로 기상 및 수문조사와 농촌용수관련인자를 조사하였으며, 상위 관련계획 조사로 농업·가뭄·수자원 관련계획을 조사하였다. 기존 저수지 농업용수 공급능력은 유역의 유입량은 DIROM모형을 사용하여 산정하고 관개구역의 필요수량은 Penman방법으로 증발산량을 산정하였다. DIROM 모형과 Penman방법으로 산정된 자료를 참고하여 기존 수원공 시설의 물수지 분석을하여 과정에 HOMWRS(수리시설모의조작시스템) 모형을 적용하여 농경지 필요용수량과 공급 가능량, 지하수 취수량의 능력검토를 하였으며, 가뭄 계획빈도 10년 조건에서 농업용수 공급능력을 검토한 결과 수리적으로 안전한 농경지는 전체 농경지 대비 64.18%로 확인되며, 향후 강우 전망 RCP6.0 시나리오에서 2021년~2040년에 5.1%정도 감소하는 것으로 전망된 것을 감안하면 향후 용인시 지역은 가뭄이 보다 심화될 것으로 판단되므로 시급히 구조적 대책이 가능한 여건의 지역에 한하여 수원공 시설을 확보하여 가뭄에 반드시 대비하여야 할 것으로 판단된다.
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.
최근에 이르러 서울에서는 교량이나 건축물 등 도시시설물에서 재난이 빈발하고 있어 이를 사전에 방지하거나 그 피해를 최소화하기 위해서 도시시설물에 대한 체계적인 안전관리대책 수립의 필요성이 절실해진 상황이다. 따라서 본 연구에서는 건축물에 대한 도시방재시스템을 구축하고 운용하는 것에 대한 방안을 제시하므로써 다른 도시시설물 방재시스템 구축시에 시행착오를 최소화하는데 기여하고자 하였다.본 연구에서는 건축물안전관리정보체계를 제시하고 이를 건축물방재시스템에 대해 활용방안을 제시하였다. 이를 위하여 연구한 주요 연구내용은 건축물유지관리정보체계, GIS 를 이용한 건축물방재시스템 등에 대한 구축 및 활용방안 등이다. 건축물방재시스템을 운용하기 위해서는 방재시스템에 연계 가능한 건축물 안전관리정보체계 구축이 선행되어야 하고, 이러한 조건하에서 관련 데이터베이스 특히 GIS와의 연계가 용이한 것으로 나타났다. 이를 활용하기 위해서는 안저도평가 프로그램, 비용산정프로그램, 대장관리프로그램 등의 기본적인 응용프로그램도 구비하여야 한다. 그리고 건축물 안전관리정보체계를 구축하고 운용하기 위하여는 중앙정부나 서울시 차원에서 표준화 사업과 시범사업을 통하여 실용화 방안이 보완되고, 그에 따른 제도적 뒷받침도 뒤따라야 할 것이다.
부산은 해안과 접해 있는 지형적 특성과 인구집중에 따른 과밀, 고층건축물의 신축, 높은 건축밀도에 따라 자연재난(태풍, 해일, 홍수, 폭풍 지진 등) 인적재난(화재, 붕괴, 폭발 교통사고 등)의 발생규모 및 피해 정도가 날로 증가하고 있다. 이를 해결하기 위하여 부산시에는 2007년 부산 Ubiquitous-Safety Busan 모델 전략 및 설계를 통해 2020년을 목표로 Ubiquitous-Safety 실현하여 시민들의 재산과 생명을 보호할 수 있는 안전 시스템을 구축하기 위한 기본계획을 수립하였다. 이에 본 연구에서는 부산지역의 Ubiquitous-Safety 실현을 통해 지역 경제에 미치는 파급효과를 정량적으로 분석하였다. Ubiquitous-Safety 실현에 따른 부산지역의 생산유발파급효과는 약 2,500억의 직 간접효과가 발생할 것으로 예측되었다. 또한 부가가치유발효과 는 약 1,155억원의 직 간접효과가 발생한 것으로 예측되었고, 고용유발효과는 약 5,580명의 직럭 Ac 고용 파급효과가 창출될 것으로 예측되었으며 소득유발효과는 약 518억의 직 간접적인 부가가치 파급효과가 발생한 것으로 예측되었다. 부산 Ubiquitous-Safety 실현에 따른 지역경제 파급 분석에 관한 연구이다.
급격한 산업화와 도시화는 인구, 산업시설, 교통 등의 증가를 가져왔고, 점차 부족해지는 지상공간의 효율적 활용을 위해 건물이 고도화되고 건물의 공간 배치 계획이 수립되었다. 그럼에도 불구하고 확장하는 도시화에 따른 지상공간의 부족은 공간이용의 고도화를 위해 지하도로, 지하상가, 지하철, 지하공동구, 변전소와 같은 다양한 형태의 지하공간 개발로 이어져 도시는 지상공간과 지하공간이 혼재하는 매우 복잡한 구조를 가지게 되었다. 최근 기후변화와 국지성 집중호우로 인해 도시 배수시스템의 설계용량을 초과하는 유효강우량의 발생빈도가 증가하고 있고, 이것은 지상의 침수뿐만 아니라 지하공간에서의 침수로 이어지고 있다. 하지만, 도시홍수 모델링 연구는 주로 지상에서의 홍수류가 지하공간으로 유입되는 것을 고려하지 않거나, 지상과 지하공간의 침수를 독립적으로 구분하거나, 두 공간의 연계를 고려하더라도 지상과 지하공간의 침수 해석을 모두 수행하는 방향으로 이루어져 왔다. 본 연구에서는 도시침수해석에서 지상과 지하공간을 간단한 연계를 위한 2가지 방법 (경계조건형과 폰드형)을 제안하고, 지하공간이 도시침수해석에 미치는 영향을 분석하였다. 제안한 방법을 2010년 9월 21일 발생한 집중호우로 인하여 큰 침수피해가 발생한 효자배수분구의 광화문 일대에 적용하기 위해, 1차원 SWMM으로 계산된 맨홀의 월류량으로 2차원 도시침수모형에 경계조건으로 이용하였으며, 지하공간을 고려하지 않은 경우와 고려한 경우(경계형, 폰드형)에 대한 해석을 수행하고 실측된 홍수범람범위와 침수심을 실측치와 비교하여 계산의 정확성과 효율성을 분석하였다.
최근 지구온난화와 기상이변 등의 원인으로 인해 동남아시아와 북미, 남미 등 대륙 전반에 태풍, 홍수, 설해 등 대규모 자연재해가 자주 발생하고 있는 가운데, 우리나라의 경우에도 그 동안 안전지대로 여겨졌던 지진과 해일 등의 위험성도 점차 커지고 있으며, 태풍, 홍수, 폭염, 폭설 등 재해유형도 다양화되고 있으며 피해규모도 대형화 추세이다. 또한 과거에는 지형적 특성 또는 기반시설의 미비에 따라 재해의 발생범위가 특정지역 또는 도시를 중심으로 집중적으로 나타나는 경향이 있었으나, 최근에는 국토 전반에서 재해가 발생하고 있어 재해 예방을 위한 대비책이 시급한 현안과제로 대두되고 있다. 따라서 본 논문에서는 재해 경감을 위해서 사전 예방적이며 소프트웨어 적인 측면에서 방재정보의 효율적인 환류기능의 확보방안이 매우 중요하다고 보며 이를 위해 내용적, 과정적 그리고 상황적 측면의 세 가지 측면에서 분석 제시해 보고자 하였다. 첫째, 내용적 측면에서 방재정보 통신기반 구축, 도시 및 지역방재시스템 구축, 정보의 동시성과 공유성의 확보를, 둘째, 과정적 측면에서는 예방단계의 ICT(Information and Communication Technology) 기술 적극 활용, 대비단계의 방재정보 수집 및 분석력 강화, 대응단계의 의사결정 구조 및 현장 지휘체계의 개선, 복구단계의 복구체계 관련 정보화 촉진을 대안으로 제시하였으며, 마지막으로 상황적 측면으로는 방재정보관련 제도 정비, 방재업무별 영역성 확보, 상황판단능력 향상, 종합 및 환류기능 확보, 등을 통해 방재정보 관리의 효율적인 관리가 이뤄 질 경우 자연재해 경감에 크게 기여할 것이라고 판단된다.
본 연구에서는 모든 발생 가능한 철도 사고시나리오를 기반으로 비상대응절차를 정의하여 철도사고 별 비상대응 절차를 구축하였으며 이를 유비쿼터스 센서 네트워크 시스템과 연동하여 u-철도 방재시스템을 제안하였다. u-철도 방재 시스템은 u-예방 시스템, u-대비시스템, u-대응 시스템, u-복구 시스템 4개의 단위 시스템들로 구성되어 있으며 각각의 데이터베이스별로 분리되어 있다. 수집된 정보는 각 시스템별로 분석되고 각종 매체를 통해 정보를 제공하며, 연계된 타 시스템과 유기적으로 정보를 교환하는 구조로 설계되었다. 특히 u-철도 방재 시스템은 오감인지기능을 바탕으로 한 센서 네트워크와 모니터링 시스템을 통하여 비상사고 발생 시 적절한 초기 대응이 가능하도록 설계되었다. 또한 2차원, 3차원 공간 정보 인터페이스에 유비쿼너스 센서 네트워크와 예상 시나리오를 함께 연동시키므로 서 종합적 의사 결정이 가능하도록 구축하였다.
홍수위험지도는 홍수발생시 예방되는 침수범위와 침수깊이를 나타내는 지도로 2009년 영산강수계(237.53 km), 2016년에 섬진강수계(251.06 km) 국가하천의 홍수위험지도가 제작되었고, 2021년 영산·섬진강권역 지방하천(4521.31 km) 홍수위험지도가 제작됨으로써 영산·섬진강권역 홍수위험지도 제작이 모두 완료되었다. 홍수위험지도 제작은 GIS 범람해석, 1차원 및 2차원 수치모형으로 구분할 수 있따. GIS 범람해석은 제내지의 지형 수치표고모델(DEM) 등을 활용하여 지형자료를 구축하고, 측점별 홍수위를 이용한 홍수위 DEM을 작성한 후 각 DEM의 고도차를 계산하여 홍수범람구역을 도시하는 방법이다. 도심지 또는 주거지를 관류하는 하천에 대해서는 제방의 편안 파제를 가정하여 FLUMEN모형을 이용한 2차원 범람분석 또는 HEC-RAS모형을 이용한 1차원 범람분석 방법 적용한다. 위와 같은 분석 방법으로 도출된 침수 결과는 제방 월류 및 제방 유실 등의 극한 상황을 가정한 것으로, 2020년 섬진강 대홍수 홍수피해 침수구역과 홍수위험지도의 침수구역의 겨의 일치하는 것으로 나타났다. 즉 하천홍수로 발생할 수 있는 피해의 규모를 예측할 수 있으며, 이러한 예측정보는 방재계획 수립 및 홍수대응에 활용도가 높을 것이다. 홍수위험지도는 홍수위험지도정보시스템(www.floodmap.go.kr)에서 누구나 확인이 가능하며, 지자체 방재담당자는 회원가입을 통해 홍수위험지도 전산파일 및 보고서 등을 받을 수 있다. 방재담당자는 홍수위험지도의 침수구역을 바탕으로 대피계획을 수립하고, 집중호우로 인한 하천수위 상승 시 홍수위험지도의 침수구역을 중심으로 방재활동을 하여 인명피해를 최소화할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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