• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.338-338
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• 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
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• 2023.05a
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• pp.188-188
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• 2023

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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.321-321
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• 2023

가뭄은 수개월 혹은 수년간 지속적이며, 점진적으로 광범위하게 피해를 미치는 자연재해이다. 강수 부족과 같은 비정상적 기상환경으로 인해 발생하는 기상학적 가뭄이 지속되어 토양 수분량 감소 및 식생에 영향을 미치는 농업적 가뭄을 발생시킬 수 있으며, 하천유출량 및 가용수자원이 감소하는 수문학적 가뭄으로까지 진행된다. 이처럼 분야별 가뭄이 장시간 지속됨에 따라 다른 종류의 가뭄을 발생시키는 현상을 가뭄 전이라고 하며, 가뭄이 전이되지 않은 비전이 사상보다 지역에 큰 피해를 야기한다. 최근 우리나라에서도 가뭄 전이와 관련된 연구들이 진행되고 있다. 하지만 기상학적, 농업적 및 수문학적 가뭄에 대한 가뭄 전이를 모두 고려하여 가뭄의 전이 및 비전이사상간의 피해 양상을 비교하는 연구는 부족한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 전국 단위의 시군구별 SPI(Standardized Precipitation Index), SGI(Standardized Groundwater level Index) 및 PHDI(Palmer Hydrological Drought Index)를 사용하여 각각 기상학적, 농업적 및 수문학적 가뭄을 판단하였다. 각 분야별 가뭄간의 시간적 중복여부를 통해 가뭄의 전이 여부를 판단하고, 가뭄의 전이 특성(풀링, 감쇠, 지체, 연장) 분석을 수행하였다. 또한, 가뭄 전이 사상과 비전이 사상이 발생한 시기의 가뭄 피해 관련 자료를 수집하여, 지역별 가뭄 전이 사상 및 비전이 사상간의 피해 양상을 비교 및 분석하였다. 과거 충청북도 충주시는 2011년의 기상학적 가뭄(비전이 사상) 발생시 피해 인구가 없었으나, 2019년의 기상학적 가뭄에서 수문학적 가뭄으로 전이가 발생하여 999명의 피해 인구가 발생하였다. 즉, 동일한 지역에서 다른 시기에 발생한 가뭄 피해 및 동일한 연도에서 인접한 지역의 가뭄 피해를 분석한 결과, 비전이된 가뭄 사상에 비해 전이된 가뭄 사상에서 더욱 큰 피해를 가지는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.59-59
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• 2023

기후변화로 인한 집중호우와 홍수는 하천의 범람, 내수침수 등을 일으킨다. 최근 발생한 2022년9월 태풍 '힌남노'는 포항시 10명의 인명 피해와 1조 7000억원의 재산 피해로 막대한 피해를 야기시켰다. 본 연구는 2011년부터 2018년까지 시군구 단위의 행정구역별 홍수 기간 강우량, 피해액, 홍수 지역의 인구 자료를 NAVER DATA LAB(2016년부터 자료 제공) '홍수' 검색량 데이터와 비교 분석하였다. 본 연구에서는 다량의 강우량 또는 높은 피해액이 발생한 시기에 홍수 검색량이 낮았던 지역을 홍수에 대한 대중 인지도가 취약한 지역으로 정의하였다. '홍수' 검색량과 강우량, 피해액, 홍수 지역 인구와의 상관관계를 분석한 결과, 강우량과 인구는 각각 0.86, 0.81의 높은 상관계수를 보인 반면, 피해액은 0.52로 상대적으로 낮은 상관관계를 보였다. 2016-2018년 특/광역시단위 분석 결과, 총 17번의 홍수 발생 중 '인천광역시'와 '세종특별시'에서 피해액 규모가 각각 2, 3순위로 높았던 반면 홍수 인지도는 각각 6, 11순위로 홍수 인지도가 취약한 지역으로 평가되었다. 도 단위 평가 시, 총 34번의 홍수 발생 중 '강원도'와 '경상북도'에서 피해액 규모 3순위, 강우량 10순위 일 때, 홍수 인지도는 27순위로 홍수 인지도가 취약한 지역으로 평가되었다. 다중 선형회귀 기법을 통해 2016년부터의 데이터를 기반으로 모델을 훈련하여 2016년 이전의 '홍수' 검색량 예측 자료를 재생산하였다. 2011-2015년 특/광역시 중심의 평가에서, 총 25번의 홍수 발생 중 부산광역시에서 피해액 규모가 1순위, 강우량이 2순위로 높았던 반면 홍수 인지도는 6순위로 홍수인지도가 취약한 지역으로 평가되었다. 도 단위 평가 시, 총 50번의 홍수 발생 중 '충청남도'와 '경기도'에서 피해액 규모가 3순위일 때 홍수 인지도가 7순위로 홍수 인지도가 취약한 지역으로 평가되었다. 본 연구는 물리·사회시스템의 빅데이터를 분석하여, 사회수문학적 접근 방식으로 홍수에 대한 사회적 취약성을 새롭게 제시하며 사회과학과 수자원 분야의 융합연구 필요성을 강조하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.375-375
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• 2023

본 연구는 농지를 대상으로 토양수분 및 가뭄 현황을 분석하는 데 그 목적이 있다. 토양수분을 파악하기 위해 Terra MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 위성영상기반의 토양수분 산정모형을 개발하였다. 해당 모형은 MODIS LST(Land Surface Temperature) 및 NDVI(Normalized Difference Deficit Index)를 기반으로 SCS-CN(Soil Conservation Service-Curve Number) 방법에서 착안한 수문학적 개념 5일 선행강우 및 무강우일수를 입력자료로 하며, 토양 종류 및 계절에 따른 토양수분의 특성을 고려하였다. 모형의 개발을 위해 MODIS LST 및 NDVI 영상을 2013년부터 2022년까지 각각 일별 및 16일 단위로 구축하였으며, 동 기간에 대해 전국 88개소의 기상청 종관기상관측소의 강수량 및 LST 자료를 수집하였다. MODIS LST는 실측 LST 자료를 활용해 조건부합성기법을 적용하여 상세화하였고, 수집된 강수량자료는 역거리가중법을 활용해 공간 보간을 수행하였다. 토양특성의 구분은 농촌진흥청에서 정밀토양도를 수집하여 활용하였다. 공간 분포된 토양수분에서 농지에 해당하는 토양수분을 추출하기 위해 스마트팜맵을 구축하고, 농지 속성에 해당하는 위치 정보를 조회 후 이를 시군구별로 평균하여 일별 평균 토양수분값을 산정하였다. 토양수분 기반의 가뭄 현황 분석을 위해 구축된 정밀토양도에서 작물 생장과 관련된 영구위조점 및 포장용수량을 활용해 5단계(정상, 관심, 주의, 경계, 심각)의 가뭄 위험도를 산정하였으며, 실제 가뭄 현황과의 비교를 통해 토양수분기반의 가뭄 위험도의 실효성을 검증하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.238-238
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• 2020

물복지라고 하는 것은 국민들이 사회적 지위, 경제적 능력, 주거위치 등등에 상관없이 평등하게 물 서비스를 받는 것이다. 그러나 사회가 변화하고 고도화됨에 따라 단지 물공급만의 문제가 아니라 수환경, 물의 사용에 따른 비용지불 등 여러 가지 요소들이 물을 사용하고 물환경을 이용하는 측면에 있어 평등하게 제공되고 있는지 검토하여야 한다. 대도시와 소도시 그리고 시군구 지역들이 대도시와 공평한 물공급과 물환경을 제공받고 있지는 않은 것이 사실이다. 또한 경제적 수준에 따라서 물공급에 대한 부담감을 느끼는 것도 당연한 사실이다. 이러한 물복지는 최근에 들어서 과거 물스트레스, 물빈곤과 같이 물을 사용하는 데 있어 부족한 측면에 대한 연구에 비해 부족한 현실이다. 우리나라는 빠른 속도로 인구가 변화하고 있다. 이러한 인구변화 속도는 과거 용수공급계획을 수립함에 있어 지속적으로 인구가 증가함에 따라 물 수요도 증가하여 물부족이 될 것으로 예상했지만 수자원기술과 물처리능력 등의 발달로 인해 우리나라는 걱정한 만큼의 물부족은 발생하지 않고 있다. 그러나 앞으로 빠르게 변화하는 인구감소에 따른 물 복지수준에 따른 평가가 필요한 시점이다. 단지 물을 사용하는 것뿐만 아니라 물을 사용함에 있어 느끼는 부담감, 만족감 등에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 물복지를 평가하기 위해 여러 통계자료를 이용하여 인구수의 변화와 상수도 요금, 하수도 요금등의 변화와 물공급 기반시설, 그리고 물환경의 변화등을 검토하여 물복지를 평가할 수 있는 인자를 검토하였다. 그리고 향후 인구변화에 따른 물이용에 따른 변화를 살펴보고자 한다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.30 no.4B
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• pp.361-366
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• 2010

It would be helpful to evaluate the potential flood damage and compare quantitatively with each other when establishing the regional flood countermeasure and determining the execution of the restoration works and emergency action plans. The Flood Damage Index (FDI) in Korea, possible to estimate localized potential risks caused by flood damages, therefore, was proposed in this study. It was considered with the scale of regional flood damages including the regional characteristics and quantitative grounds. First, the four significant causes were categorized as natural, social, politic, and facilitative ones. And the eleven selected factors representing four causes were determined. Finally, the FDI was obtained by the weighting linear summation of the corrected 11 factors multiplied by the weighting values based on the professional questionnaires. Employing the FDI, the potential risk analysis about flood damages for 229 cities and counties in Korea was conducted. These results would be utilized as the essential basis for more rational and practical countermeasures and plans against flood damage.

• Health Policy and Management
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• v.33 no.3
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• pp.338-354
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• 2023

Background: The influence of social capital on the spread of coronavirus disease 2019 (COVID-19) and related behaviors and perceptions has been recognized during the COVID-19 pandemic. This study aims to analyze the trends in social capital using primary data from the Korean Community Health Survey, which is the only available source in Korea for local-level social capital analysis. It also investigates the relationship between various variables, including social capital, as factors influencing COVID-19-related behaviors and perceptions. Methods: The study analyzed the temporal trends of social capital using raw data from four community health surveys conducted in 2017, 2019, 2020, and 2021. A multilevel analysis was conducted to examine the relationship between social capital and COVID-19-related behaviors and perceptions following the onset of the COVID-19 pandemic in 2020. Results: Social capital consists of trust, bonding social capital, and bridging social capital. Within the trust sub-factor, trust in neighbors (Trust-1) declined after the COVID-19 pandemic, whereas trust in safety and general environment (Trust-2) and trust in medical services and public transportation (Trust-3) increased. Additionally, the gap between municipalities narrowed. COVID-19-related behaviors and perceptions, such as adherence to COVID-19 prevention measures, return to normal activities, and fear of COVID-19, showed improvement in 2021 compared to the previous year. Individual-level trust in neighbors was associated with reduced fear of COVID-19, while community-level trust in neighbors was associated with increased fear of COVID-19. Conclusion: Social capital plays a role in mitigating public health crises, and it is necessary to implement active policies that address the gap in social capital between metropolitan and rural areas. Strengthening risk communication regarding emerging infectious diseases such as COVID-19 is crucial.

• Health Policy and Management
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• v.34 no.1
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• pp.94-102
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• 2024

Background: There is controversy surrounding the claim that current nursing workforce policies exacerbate the geographic imbalance of nurses in Korea, but very few studies have confirmed this assertion. Therefore, this study aimed to identify factors influencing the distribution of nurses at the regional level, including variables related to nursing workforce policies. Methods: This study analyzed the distribution of 225,462 practicing nurses across 250 regions in Korea as of 2020. National statistics were collected for these 250 regions, and regression analysis was conducted. Results: Factors influencing the distribution of practicing nurses included the number of annual inpatient days, integrated nursing care service beds, public healthcare institutions, tertiary hospitals, and general hospitals. Additionally, the number of nursing graduates and healthcare institutions with nurse staffing grade 1 and 2 had an impact on nurse distribution in non-capital regions. Conclusion: To prevent exacerbating the geographic imbalance of nurses, careful decisions should be made regarding the expansion of integrated nursing care service beds. Furthermore, it is necessary to increase the number of nursing students in non-capital regions and prioritize the improvement of wages and working conditions for nurses in those areas.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.19 no.2
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• pp.389-396
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• 2024

Generative AI has recently been utilized across all fields, achieving expert-level advancements in deep data analysis. However, identifying regional names in scientific literature remains a challenge due to insufficient training data and limited AI application. This study developed a standardized dataset for effectively classifying regional names using address data from Korean institution-affiliated authors listed in the Web of Science. It tested and evaluated the applicability of machine learning and deep learning models in real-world problems. The BERT model showed superior performance, with a precision of 98.41%, recall of 98.2%, and F1 score of 98.31% for metropolitan areas, and a precision of 91.79%, recall of 88.32%, and F1 score of 89.54% for city classifications. These findings offer a valuable data foundation for future research on regional R&D status, researcher mobility, collaboration status, and so on.