Rock mass includes such discontinuities as fault, joint, bedding, crack, schistosity, cleavage. The rock mass behavior, therefore, is influenced by the discontinuity behavior. In this study, a stability and deformation analysis method considering discontinuities in rock mass is proposed, and then applied to the rock collapse disaster site. As the method, the stability analysis by the stereographic projection method was carried out in an actual site, the deformation analysis program by the finite element method including the joint element was developed, and performed. To demonstrate the applicability of this developed stability and deformation analysis method considering discontinuities in rock mass, the analysis results are examined and compared with the failure behavior at the rock mass.
Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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2023.11a
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pp.161-162
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2023
본 연구는 거푸집 동바리 붕괴재해 예방대책 마련하기 위해 실시되었으며 구조검토, 재료문제, 설치문제, 작업방법 불량 등으로 기존의 가설작업이 서류적으로 형식상의 안전점검 및 구조검토서를 반영한 현장관리로 재해발생이 빈번하게 이루어지고 있는점을 착안해 현장대응 방법을 변경하여 관리하는데 목적을 둔다.
Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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2022.10a
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pp.313-314
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2022
본 연구는 거푸집 동바리 붕괴재해 예방대책 마련하기 위해 실시되었으며 구조검토, 재료문제, 설치문제, 작업방법 불량 등으로 기존의 가설작업이 서류적으로 형식상의 안전점검 및 구조검토서를 반영한 현장관리로 재해발생이 빈번하게 이루어지고 있는점을 착안해 현장대응 방법을 변경하여 관리하는데 목적을 둔다.
Yonghan Jung ;Eontaek Lim ;Jaewook Suk;Seul Koo;Seongsam Kim
Korean Journal of Remote Sensing
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v.39
no.5_2
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pp.849-858
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2023
Investigating disaster sites such as earthquakes and landslides involves significant risks due to potential secondary disasters like facility collapse. In situations where direct access is challenging, there is a need to develop methods for safely acquiring high-precision 3D disaster information using light detection and ranging (LiDAR) equipped drone survey systems. In this study, the feasibility of using drone LiDAR in disaster scenarios was examined, focusing on the collapse accident at Jeongja Bridge in Bundang-gu, Seongnam City, in April 2023. High-density point clouds for the accident bridge were collected, and the bridge's 3D terrain information was reconstructed and compared to the measurement performance of 10 ground control points. The results showed horizontal and vertical root mean square error values of 0.032 m and 0.055 m, respectively. Additionally, when compared to a point cloud generated using ground LiDAR for the same target area, a vertical difference of approximately 0.08 m was observed, but overall shapes showed minimal discrepancies. Moreover, in terms of overall data acquisition and processing time, drone LiDAR was found to be more efficient than ground LiDAR. Therefore, the use of drone LiDAR in disaster sites with significant risks allows for safe and rapid onsite investigations.
If the inside of a building collapses due to a disaster such as fire, collapse, or natural disaster, the physical security inside the building is likely to become ineffective. Here, physical security is needed to minimize the human casualties and physical damages in the collapsed building. Therefore, this paper proposes an algorithm to minimize the damage in a disaster situation by fusing existing research that detects obstacles and collapsed areas in the building and a deep learning-based object detection algorithm that minimizes human casualties. The existing research uses a single camera to determine whether the corridor environment in which the robot is currently located has collapsed and detects obstacles that interfere with the search and rescue operation. Here, objects inside the collapsed building have irregular shapes due to the debris or collapse of the building, and they are classified and detected as obstacles. We also propose a method to detect rescue requesters-the most important resource in the disaster situation-and minimize human casualties. To this end, we collected open-source disaster images and image data of disaster situations and calculated the accuracy of detecting rescue requesters in disaster situations through various deep learning-based object detection algorithms. In this study, as a result of analyzing the algorithms that detect rescue requesters in disaster situations, we have found that the YOLOv4 algorithm has an accuracy of 0.94, proving that it is most suitable for use in actual disaster situations. This paper will be helpful for performing efficient search and rescue in disaster situations and achieving a high level of physical security, even in collapsed buildings.
건설현장의 안전사고는 안전불감증과 허술한 재난관리시스템으로 인한 인재(人災)가 대부분이다. 따라서 여름 장마철과 혹서기에 대비, 현장의 감전사고 및 침수 붕괴재해 예방, 그 밖의 수해방지대책 등을 수립해 현장근로자에게 사전교육을 철저히 하는 것이 재해예방의 첫걸음이다. 특히 재난관리시스템 및 매뉴얼을 구축한 뒤 재난 유형과 상활별 시나리오를 구성, 이를 바탕으로 사전교육과 모의훈련을 통해 긴급조치 및 대피계획을 수립 실시하는 등 구체적인 재해대책 요령을 숙지하면 재해를 줄일 수 있다. 본지는 회원사의 공사안전에 참고가 되도록 한국산업안전보건공단에서 제공한 장마철 혹서기 건설 현장 안전지침을 게재한다.
Jang, Cho Rok;Cho, Jung Yun;Song, Ju Il;Jang, Moon Yup
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.237-237
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2021
2020년의 경우 6월부터 8월 중순까지 54일 동안 전국에 걸쳐 대규모 폭우가 집중적으로 내리면서 산사태·침수·저수지 붕괴 등이 산발적으로 발생하였다. 특히 집중호우와 같은 풍수해의 경우 매년 반복적으로 발생하는 재난유형으로서 안전점검과 같은 대비를 위한 활동을 실시하고 있음에도 피해가 꾸준히 발생하고 있는 실정이다. 재난으로 인한 반복적인 피해로 인해 국가의 재난대응에 관한 관심이 점차 증가하고 있다. 현재 이러한 재난대응을 위하여 재난유형별로 위기관리 매뉴얼을 구축하였으며, 13개 협업기능을 통해 효율적인 재난대응을 실시하고자 정부 및 각 지자체, 유관기관 등이 노력하고 있는 실정이다. 그러나 복합적이고 큰 규모의 재난이 발생하면 현장과 상황실 간에 정보공유가 제대로 이루어지지 않는다는 문제가 반복적으로 발생하고 있다. 재난이 발생하면 지자체에서 재난대응 및 상황관리를 우선적으로 실시하고 있으나 재난현장에 파견한 현장담당자의 경우 잦은 보직이동으로 재난현장에서 필요로 하는 정보와 전달해야하는 필수정보에 대해 정확히 알지 못해 재난현장에서 수집해야할 정보들을 제대로 파악하지 못하는 등 재난대응에 있어 어려움을 겪기도 한다. 또한 현장대응 담당자들이 초기 대응에 집중 할 수 있는 정보전달 체계가 존재하지 않아 상황실에서 재난현장으로 필요로 하는 정보를 전송하는 현장대응 지원체계가 미비한 상황이다. 이에 본 연구에서는 재난현장과 상황실 간 원활한 소통뿐 만 아니라 재난현장담당자들이 재난현장 및 피해현황 정보 등을 신속하게 수집할 수 있도록 재난현장에서 필수적으로 수집되어야하는 정보 DB(Database)를 설계하였으며, 이를 바탕으로 모바일 기반 재난현장 정보수집 앱을 개발하여 현장대응 지원체계의 기초를 제시하고자 하였다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.6
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pp.33-38
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2016
Understanding of current features of collapsed buildings, terrain, and other infrastructures is a critical issue for disaster site managers. On the other hand, a comprehensive site investigation of current location of survivors buried under the remains of a building is a difficult task for disaster managers due to the difficulties in acquiring the various information on the disaster sites. To overcome these circumstances, such as large disaster sites and limited capability of rescue workers, this study makes use of a drone (unmanned aerial vehicle) to effectively obtain current image data from large disaster areas. The framework of 3D model reconstruction of disaster sites using aerial imagery acquired by drones was also presented. The proposed methodology is expected to assist fire fighters and workers on disaster sites in making a rapid and accurate identification of the survivors under collapsed buildings.
In this study, we set the need, purpose, and the direction of developments in life-saving devices and analyzed the disaster sites where power-assisted devices are to be applied. For this purpose, we classified the disaster in accordance with the Basic Law for on Disaster and Safety Management and analyzed the common disaster sites where power-assisted devices are available. As a result, 13 disaster sites were classified into three categories. Firstly, 8 sites of social disaster accidents, fire(suppression), fire(rescue), collapse, traffic accidents, explosion, CBR(chemical, biological, and radiological), environment pollution, and other safety accidents, were defined. Secondly, 4 disaster accidents, earthquake, flood, typhoon and other natural disasters, were classified. Finally, other disaster sites were taken into account.
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