• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
• /
• v.7 no.4
• /
• pp.41-49
• /
• 2007

This study aims to examine the ripple effect of the '119 Integrated Information System' for city disaster management on the local economy. The study was conducted in the area of Gyeongnam province, and the study method is the interdependence analysis based on the Input Coefficient drawn from Input-Output Tables in which Intermediary Transaction Tables drawn through RAS was taken advantage of to grasp the correlation among industries and regions in terms of the local economy, and the ripple effect of the changes of political exogenous variables on the local economy was divided to such elements as production, added value, and employment so as to attempt empirical analysis on the local economy system. To estimate the ripple effect on the local economy, three different amounts of the expected input were applied to the study respectively and the results are as follows: Some $28.7{\sim}42.4$ billion won for the production induction effect, some $7.5{\sim}11.4$ billion won for the added-value induction effect, some $103{\sim}157$ job openings for the employment induction effect, and some $3.8{\sim}5.7$ billion won for the income induction effect are expected to take place as the ripple effect on the local economy.

• Journal of Korean Society of Disaster and Security
• /
• v.14 no.2
• /
• pp.13-23
• /
• 2021

This study intended to assess the reliability of topographic data using satellite imaging data. The topographical data using actual instrumentation data and satellite image data were established and applied to the rainfall-leak model, S-RAT, and the topographical data and outflow data were compared and analyzed. The actual measurement data were collected from the Water Resources Management Information System (WAMIS), and satellite image data were collected from MODIS observation sensors mounted on Terra satellites. The areas subject to analysis were selected for two rivers with more than 80% mountainous areas in the Han River basin and one river basin with more than 7% urban areas. According to the analysis, the difference between instrumentation data and satellite image data was up to 50% for peak floods and up to 17% for flood totals in rivers with high mountains, but up to 13% for peak floods and up to 4% for flood totals. The biggest difference in the video data is Landuse, which shows that MODIS satellite images tend to be recognized as cities up to 60% or more in urban streams compared to WAMIS instrumentation data, but MODIS satellite images are found to be less than 5% error in forest areas.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.449-449
• /
• 2023

유량은 도섭법, 보트법, 횡측선법, 교량법 및 부자법 등 다양한 방법으로 측정되는데, 이들 측정방법 모두 많은 수의 관측자를 필요로 한다. 이들은 하천에 직접 들어가서 측정하거나, 인공구조물인 교량과 재방에서 측정되는데, 도섭법, 보트법, 횡측선법이 전자이며, 고수위 및 고유속으로 하천에 들어가지 못하는 경우에는 교량법 및 부자법을 사용하여 유량을 측정한다. 최근 지구 온난화로 따른 이상 기후가 빈번히 발생하고 있으며, 이로 인한 많은 피해가 발생하고 있어, 하천 수위, 유속 모니터링에 대한 중요성이 더 커지고 있다. 2022년 1월부터 시행 중인 「중대재해처벌법」으로 집중호우 및 일몰 이후에는 안전상의 문제로 유량측정이 어려운 상황으로 필요한 시기에 유량 데이터를 확보에 제약이 있다. 이에 관측자 없이도 유량을 측정할 수 있는 방법을 이용하여 중대 재해의 위험성을 해소하고자 하였다. 유량측정 방법으로 설치 회수가 용이한 비접촉 방식에서 영상표면유속측정 방식과 레이더(전자파)표면 유속측정 방식 중, 집중호우 및 태풍 발생 중 가시성이 확보되지 않아도 측정이 가능한 레이더(전자파) 표면유속계를 이용한 다측점 유량측정 방법을 개발하였다. 비접촉 다측점 유량측정시스템 Master 1대에 8대의 Slave를 연결할 수 있어 총 9개의 측선을 측정할 수 있게 개발하였다. 특히, 하천 및 수로 등의 표면 유속을 비접촉으로 측정하고 하천 단면을 이용하여 유량측정이 가능한 장비로 별도의 수중 및 수상 주조물 작업이 필요 없고 장비의 손상 및 유실 가능성이 거의 없고 역류 상태에서도 측정이 가능하다. 유속은 24GHz의 레이더 주파수를 송수신하여 도플러 변이를 이용하여 측정하였고, 수위는 80GHz의 레이더 주파수를 사용하여 왕복 시간을 거리로 환산하여 측정하였다. 유량은 각각의 유속계에 단면을 입력해 놓으면 유속분포법, 중간단면적법 및 지표유속법을 적용하여, 각각의 측선에 대한유량과 총 유량을 산출하였다. 그 결과, 기존 방식 대비 상당한 개선 효과를 확인하였고, 향후 환경부 등 중앙부처의 수문조사 사업에서 그 역할이 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.338-338
• /
• 2023

최근 특정 지역에 짧은 시간동안 많은 강우가 내리는 국지성 집중호우가 빈번히 발생하고 있으나, 이에 대한 예측과 대비에도 불구하고 피해는 지속적으로 증가하고 있다. 지속적인 강우량 증가 추이로 시간최대 및 일최대 강우량 관측기록이 해마다 갱신되고, 도시, 하천 및 주요 홍수방어 시설의 설계용량을 초과하는 피해가 발생하고 있다. 다수의 인구가 거주하고 대규모 기반시설이 집중된 도시지역에서 발생하는 집중호우는 심각한 인명 및 재산피해로 이어질 수 있다. 따라서, 부처별 재난의 저감대책은 정량적인 피해규모의 피해금액 예측보다는 설계 빈도에 대한 규모의 크기로 대책을 마련하고 있다. 국내에서는 풍수해 피해를 저감시키기 위해 개발에 따르는 재해영향요인을 개발 사업 시행 이전에 예측·분석하고 적절한 저감대책안을 수립·시행하고 있으나 설계빈도에 대한 규모일 뿐 정량적인 저감대책으로 예방되는 피해금액은 알 수 없다. 본 연구에서는 재해연보를 기반으로 호우재해(호우, 태풍)에 대한 시군구-재해기간의 피해데이터를 1999년부터 2019년까지 총 20년의 빅데이터와 전국 68개 강우관측소를 대상으로 총 20년(1999년 ~ 2019년)의 강우자료를 구축하였다. 머신러닝의 학습별 알고리즘을 조사하여 호우재해 피해데이터의 적용성이 높고 다양한 분야에 적용이 가능한 Neural networks의 분석기술인 ANN기법을 선정하였다 피해데이터의 재해발생기간별 총강우량, 일최대강우량, 총피해금액에 대하여 1999년 ~ 2018년을 학습하고 2019년에 대하여 강우특성과 피해특성의 분석하였다. 분석결과 Neural Networks의 지도학습은 총 6,902개 중 2019년을 제외한 6,414개를 학습하였으며 분석 타깃은 호우재해의 피해규모를 분석할 수 있는 총강우량, 일최대강우량, 총피해금액에 대하여 은닉노드 5개씩 2계층에 대하여 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.232-232
• /
• 2022

1차원 관망해석모형과 2차원 지표면범람 해석모형을 이용한 도시지역의 실시간 홍수예·경보시스템 구축은 모형의 모의에 많은 시간이 소요되므로 한계가 있다. 또한, 연구유역에서 시나리오 강우에 대해 침수를 유발시키는 한계강우량을 1-2차원 모형의 시행착오법을 적용한 반복적인 수행을 통해 산정하는 것은 비효율적인 방법이다. 따라서, 본 연구에서는 이에 대한 해결책으로 로지스틱 회귀를 이용하여 배수분구별 침수 발생기준 강우량을 산정하고자 한다. 침수 발생 한계강우량 산정을 배수분구 단위로 제시하기 위하여 로지스틱 회귀분석을 이용하였다. 풍수해저감종합계획(2015)과 침수흔적도를 이용하여 배수분구 별 침수이력에 대한 데이터베이스를 구축하고, 이를 1-2차원 수리해석을 통한 침수심과 함께 로지스틱 회귀모형에 학습하였다. 지속시간 1시간, 10mm 강우부터 500년 빈도의 Huff 3분위 시나리오 17개를 사용하여 확률강우량을 산정하였고, 이를 1-2차원 수리해석을 위한 입력자료로 사용하였다. EPA-SWMM을 통한 1차원 도시유출해석과 FLO-2D를 통한 2차원 침수해석에서 20cm 이상의 침수심이 발생하거나 지상관측자료, 침수흔적도 및 풍수해저감종합계획에서 실제 침수가 발생했을 경우를 1, 그렇지 않은 경우를 0으로 하여 데이터베이스를 구축하여 로지스틱 회귀모형에 학습시켜 침수 발생 한계강우량을 산정하였다. 로지스틱 회귀분석을 통해 서울시 지역의 배수분구별 한계강우량을 산정할 수 있으며, 지속적으로 관측되는 강우 및 침수 발생 유무 자료를 추가함으로써 산정된 침수 한계강우량을 상회하는 강우 사상이 나타났을 시에 침수 발생 유무를 확인하여 본 연구에서 제안한 방법에 대해 검증이 가능할 것으로 보인다.

• Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
• /
• v.49 no.5
• /
• pp.79-96
• /
• 2021

Green infrastructure planning represents landscape planning measures to reduce particulate matter. This study aimed to derive factors that may be used in planning green infrastructure for particulate matter reduction using text mining techniques. A range of analyses were carried out by focusing on keywords such as 'particulate matter reduction plan' and 'green infrastructure planning elements'. The analyses included Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) analysis, centrality analysis, related word analysis, and topic modeling analysis. These analyses were carried out via text mining by collecting information on previous related research, policy reports, and laws. Initially, TF-IDF analysis results were used to classify major keywords relating to particulate matter and green infrastructure into three groups: (1) environmental issues (e.g., particulate matter, environment, carbon, and atmosphere), target spaces (e.g., urban, park, and local green space), and application methods (e.g., analysis, planning, evaluation, development, ecological aspect, policy management, technology, and resilience). Second, the centrality analysis results were found to be similar to those of TF-IDF; it was confirmed that the central connectors to the major keywords were 'Green New Deal' and 'Vacant land'. The results from the analysis of related words verified that planning green infrastructure for particulate matter reduction required planning forests and ventilation corridors. Additionally, moisture must be considered for microclimate control. It was also confirmed that utilizing vacant space, establishing mixed forests, introducing particulate matter reduction technology, and understanding the system may be important for the effective planning of green infrastructure. Topic analysis was used to classify the planning elements of green infrastructure based on ecological, technological, and social functions. The planning elements of ecological function were classified into morphological (e.g., urban forest, green space, wall greening) and functional aspects (e.g., climate control, carbon storage and absorption, provision of habitats, and biodiversity for wildlife). The planning elements of technical function were classified into various themes, including the disaster prevention functions of green infrastructure, buffer effects, stormwater management, water purification, and energy reduction. The planning elements of the social function were classified into themes such as community function, improving the health of users, and scenery improvement. These results suggest that green infrastructure planning for particulate matter reduction requires approaches related to key concepts, such as resilience and sustainability. In particular, there is a need to apply green infrastructure planning elements in order to reduce exposure to particulate matter.

• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.56 no.11
• /
• pp.751-764
• /
• 2023

Gangwon State is centered on the Taebaek Mountains with very different climate characteristics depending on the region, and localized heavy rainfall is a frequent occurrence. Heavy rain disasters have a short duration and high spatial and temporal variability, causing many casualties and property damage. In the last 10 years (2012~2021), the number of heavy rain disasters in Gangwon State was 28, with an average cost of 45.6 billion won. To reduce heavy rain disasters, it is necessary to establish a disaster management plan at the local level. In particular, the current criteria for heavy rain warnings are uniform and do not consider local characteristics. Therefore, this study aims to propose a heavy rainfall warning criteria that considers the threshold rainfall for the advisory areas located in Gangwon State. As a result of analyzing the representative value of threshold rainfall by advisory area, the Mean value was similar to the criteria for issuing a heavy rain warning, and it was selected as the criteria for a heavy rain warning in this study. The rainfall events of Typhoon Mitag in 2019, Typhoons Maysak and Haishen in 2020, and Typhoon Khanun in 2023 were applied as rainfall events to review the criteria for heavy rainfall warnings, as a result of Hit Rate accuracy verification, this study reflects the actual warning well with 72% in Gangneung Plain and 98% in Wonju. The criteria for heavy rain warnings in this study are the same as the crisis warning stages (Attention, Caution, Alert, and Danger), which are considered to be possible for preemptive rain disaster response. The results of this study are expected to complement the uniform decision-making system for responding to heavy rain disasters in the future and can be used as a basis for heavy rain warnings that consider disaster risk by region.

• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.53 no.12
• /
• pp.1193-1201
• /
• 2020

This study aims to develop a regression model that estimates a low-flow index that can be applied to ungauged basins. A total of 30 midsized basins in South Korea use long-term runoff data provided by the National Integrated Water Management System (NIWMS) to calculate average low-flow, average minimum streamflow, and low-flow index duration and frequency. This information is used in the correlation analysis with 18 basin factors and 3 climate change factors to identify the basin area, average basin altitude, average basin slope, water system density, runoff curve number, annual evapotranspiration, and annual precipitation in the low-flow index regression model. This study evaluates the model's accuracy by using the root-mean-square error (RMSE) and the mean absolute error (MAE) for 10 ungauged, verified basins and compares them with the previous model's low-flow calculations to determine the effectiveness of the newly developed model. Comparative analysis indicates that the new regression model produces average low-flow, attributed to the consideration of varied basin and hydrologic factors during the new model's development.