하천 유량이 증가된 상태에서 집중호우의 발생은 유량과 강우량 모두 하천변 홍수피해에 영향을 미치게 된다. 또한, 하천변 사회·경제적 영향 수준에 따라 피해정도에 차이를 보이게 되며, 특히, 인구 및 자산 밀집도가 높은 경우 홍수대응에 필요한 충분한 예보 선행시간의 확보가 요구된다. 본 연구에서는 홍수대응에 필요한 시간적 여유의 확보를 통한 피해저감 효과를 증대하기 위해 앙상블 강우유출모델링을 활용한 홍수위험매트릭스를 구축하고, 그 적용성을 판단하고자 한다. 홍수위험매트릭스는 홍수피해 자료를 활용한 홍수피해 영향수준(X축)을 구성하고, 기상청 LENS 강우자료를 이용한 앙상블 강우유출모델링의 결과로 위험 홍수량의 발생 가능성을 예측(Y축)하여 확률예보에 기반한 예측이 가능하다. 이를 위해 과거 홍수피해 자료 및 정량적 홍수피해 평가방법을 이용한 홍수피해 영향수준 결정 방법을 제시하였다. 낙동강권역의 태화강유역 및 형산강유역의 홍수특보지점에 대하여 기존 홍수특보 자료 그리고 피해 발생 상황과 비교하였다. 그 결과 최대 3일전부터 홍수위험 발생시간 및 정도에 대한 예측이 가능한 것으로 분석되었다. 따라서 홍수대응에 필요한 예보 선행시간 확보를 통한 피해저감 활동에 도움이 되리라 판단된다.
철도적용 신뢰성 및 안전성관리에 대한 국제표준 제정과 해당 국제표준에 대한 제3자 적합성평가의 정착으로 철도안전과 밀접한 신호시스템을 중심으로 정량적 위험도평가가 수행되고 있다. 이러한 정량적 지표를 활용한 위험도관리는 사고정의, 허용수준의 정량적 RAMS 목표수립으로부터 시작되어 운영기간 중 위험도가 허용수준으로 유지됨을 확인해야 한다. 본 논문에서는 기존 철도시설물의 5.5년간(2010년 1월~2015년 6월)의 관리장애 정보를 사용하여 국제표준에 따라 위험도 매트릭스를 활용하여 철도시설물 구간에 대한 위험도평가의 사례연구를 수행하였다. 또한, 분석된 데이터를 바탕으로 시설물의 과학적 위험도관리를 위한 방안을 제시한다.
PSC 박스교에서 긴장재에 대한 조사는 체계적인 방법에 의해서 수행되어야 한다. 대표 긴장재 유형별로 위험 요인을 분석하고 장기적으로 위험도를 낮출 수 있도록 유지관리 계획이 수행되어야 할 예방적 유지관리 활동을 도출하는 것이 중요하다. 하지만 현 유지관리체계에서는 긴장재의 조사 및 보수보강을 위한 다양한 방법론이 연구되어 지고 있으나, 현실적으로 긴장재를 전수조사하는 것에는 어려움이 있다. 따라서 긴장재 선별에 대한 리스크 평가를 국내 PSC 박스교에 적용하기 위해 상태평가 및 유지관리체계에 맞춘 리스크 매트릭스 평가 지표를 제시하였다.
AI인체감염증은 한번 발생하게 되면 막대한 사회경제적 손실이 있으므로, 사전 예방적 관리가 필수적이다. 위험도 평가를 통해 위험요인과 위험지역을 확인하여 방역을 강화하고 사람, 동물, 환경 등 소관 부처 간 분산되어 있는 방역정책 및 관리를 원헬스 차원으로 협업·연계한다면 사회경제적 비용을 최소화할 수 있다. 이번 연구에서는 위험 매트릭스 분석을 통해 가금농장의 고병원성AI와 연계하여 AI인체감염증의 발생 위험지역을 평가하고 위험요인을 분석하였다. AI인체감염증은 가금농장의 고병원성AI와 밀접한 관련이 있고 가금관련 산업 종사자가 가장 감염에 취약한 위험군이기 때문에, 위험 매트릭스는 가금농장의 고병원성AI 평균 발생 건수와 감염에 취약한 가금 관련 축산시설 수를 활용하여 분석하였다. 조류인플루엔자 유행시기에 시·군·구별로 가금농장의 HPAI 평균 발생건수를 예측하기 위해 일반화 선형모형 중 과대산포가 있는 가산자료를 분석하는데 이용되는 음이항 회귀모형을 적용하였다. 시·군·구별 가금농장의 고병원성AI 발생건수와 축산시설 수를 적용한 위험 매트릭스 분석 결과, AI인체감염증의 발생위험이 높아 관리가 필요한 지역은 전남 나주, 전북 정읍, 전북 남원으로 확인되었다. 또한, AI 인체감염증의 발생에 영향을 줄 수 있는 위험요인으로는 가금농장의 저병원성 AI 발생건수, 닭과 오리의 사육 밀도, 축산차량 등록 수로 확인되었다. 가금농장에서 저병원성AI가 1건 발생 시 가금농장의 고병원성AI 발생은 1.687배 증가하고, 닭과 오리의 밀도가 1,000 두/km2 증가할 경우 가금농장의 고병원성AI 발생은 각각 1.618배, 10.252배 증가하며, 축산차량의 경우 100대 증가 시 가금농장의 고병원성AI 발생이 1.134배 증가하는 것으로 나타났다. AI인체감염증의 예방을 위해 HPAI의 발생주기인 2~3년 간격으로 위험평가를 실시하고 환경·동물·사람에 대하여 원 헬스(One Health)적 관점으로 위험요인과 위험지역을 관리한다면, AI인체감염증에 대한 방역정책 수립과 사회·경제적 비용 감소에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.
국제해사기구(IMO)는 2017년 해상 사이버 위험관리 지침(Guidelines on maritime cyber risk management)을 발표했다. IMO의 해상 사이버 위험관리 지침에 따라 각 기국은 2021년 1월 1일 이후 도래하는 첫 번째 연차심사 전까지 안전관리규약(ISM, International Safety Management Code)의 선박안전관리시스템(SMS, Safety Management System)에서 사이버 리스크에 관한 사항을 통합·관리 하여야 한다. 본 논문에서는 해상분야의 사이버 보안 관리대상 및 위험요소를 식별하고 취약성 분석을 수행하기 위하여 IMO가 제시한 산업계 지침 및 국제표준을 근거로 해상분야의 사이버 보안 취약분야를 관리적·기술적·물리적 보안의 세 가지 영역으로 구분하였다. 또한, 리스크 매트릭스(Risk Matrix)를 사용하여 보안영역별 위험요소에 따른 정성적 리스크 평가(RA, Risk Assessment)를 수행하였다.
본 연구는 북한산 국립공원을 대상으로 산사태 발생인자들에 대한 공간정보를 구축하였으며, 중첩분석 및 합산평가 매트릭스분석을 이용한산사태 취약성 지도 및 생태적 위험 지표 작성을 통해 향후산사태 재해 예방을 위한 기초자료를 제시하고자 하였다. 산사태 평가 인자로는 사면경사, 사면방향, 경사길이, 토양배수, 식생활력도(NDVI), 토지이용도가 선택되었으며, 공간데이터베이스는 $30m\times30m$ 해상도로 구축되었다. 분석결과, 우이동 및 도봉계곡 일대의 산사태 취약성이 높은 것으로 분석되었으며, 생태적 위험도는 도봉계곡, 용어천계곡 및 정릉계곡, 평창계곡 등이 높은 것으로 분석되어 향후 이들 지역의 관리계획 수립 시 산사태 위험에 대한 영향도 고려되어져야 할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 화재발생 현황 및 용도별 건축물 통계데이터를 활용하여 전국의 용도별 건축물의 화재위험도를 정량적으로 분석하였다. 화재 및 건축물 통계는 최근 10년간(2008~2017) 데이터를 이용하였으며, 「건축법」과 「소방시설 설치유지 및 안전관리에 관한 법률 시행령」을 통해 용도를 분류하여 자연적 구분법(Natural breaks)으로 상대평가를 실시하여 리스크 매트릭스로 나타내었다. 또한, 본 연구에서 도출한 리스크 매트릭스의 적합성을 검증하기 위하여 2018년도 위험도 등급을 지난 10년 데이터와 비교·분석을 진행한 결과, 위락시설에서 위험도가 IV등급에서 II 등급으로 감소한 결과를 제외하고는 대부분의 시설이 유사한 위험도를 나타내고 있어 과거와 현재의 데이터 상관성이 유효한 것을 확인하여 분류방법이 적절한 것으로 판단하였다. 본 연구에서 제안된 자연적 구분법을 이용한 화재위험도 평가방법은 화재예방에 활용할 수 있을 것으로 확인되었다.
호우 예측 정확도의 향상에도 불구하고 호우재해로 인한 사회경제적 비용이 지속적으로 증가하고 있는 것은 기상이 미치는 영향에 대한 이해의 부족 때문이다. 본 연구에서는 WMO에서 제시한 영향예보 핵심개념인 재해, 취약성, 노출 개념을 활용하여 지역별 호우잠재영향을 평가하고 호우발생과 연계하여 호우재해의 위험도를 분석하였다. 노출과 취약성 변수로 호우잠재영향을 구성하였고, 호우재해지수는 호우특보 기준에 따라 선정한 3개의 변수를 선정하여 산정하였다. 호우잠재영향 지수의 가중치는 주성분분석을 이용하여 산정하였으며, 호우재해지수는 동일한 가중치를 부여하여 산정하였다. 호우잠재영향지수와 실제 호우피해액과의 상관분석 결과 높은 상관관계가 증명되어 호우잠재영향지수는 실제의 피해양상을 적절히 반영하고 있음을 확인할 수 있었다. 호우재해위험도는 호우잠재영향지수와 호우재해지수로 구성된 위험도 매트릭스를 이용하여 산정하였다. 본 연구는 시공간적으로 변화하는 호우예특보를 위한 호우영향분석 연구의 토대를 제공하고 지역별 호우방재대책을 수립하는데 유용한 자료로 활용될 수 있을 것이다.
FMECA는 전력설비의 기능, 고장 모드, 고장 원인 및 고장의 파급 효과 등을 분석하고 각 고장 모드가 시스템의 기능 유지에 영향을 미치는 정도인 심각도(Severity)와 고장 발생의 빈도의 정도인 치명도(Criticality)를 평가하여 치명도 매트릭스(Criticality Matrix)를 구성함으로써 높은 위험성을 갖는 고장 모드를 판별하고 효과적인 시스템 구성을 위한 참고 자료를 제공한다[4-5]. 대부분의 경우, 고장 모드의 두 지수는 미리 정해진 기준에 따라 전문가들의 정성적인 평가에 의해 결정된다. 따라서 본 논문에서는 두 지수들에 대한 다양한 전문가의 의견을 종합하여 결론을 도출하기 위한 방법론으로 기존의 Linear Opinion Pool에 퍼지이론을 결합하는 방식을 제안하였다. 또한 기존의 치명도 매트릭스 방식으로 위험도를 판별하던 방식의 한계를 인식하고 운영자의 관심에 따라 두 지수를 종합적으로 평가하기 위해 퍼지 FMECA 전문가 시스템을 구성하였다.[7-8]. 사례연구에서는 대표적인 전력 설비에 대한 적용 예를 나타내었다.
급속한 도시성장에 따라 도시지역에는 다양하고 복잡한 시설물들이 증가되고 있으며, 이에 따른 화재발생 피해에 대한 위험도도 증가되고 있다. 특히 화재사고는 인위적 재해 중 교통사고와 함께 도시지역에서 가장 높은 발생빈도를 나타내고 있다. 이에 따라 소방방재청에서는 효과적인 화재관리를 위하여 국가화재정보시스템을 운영하고 있으며 2007년부터 화재발생정보를 인터넷을 통해 제공하고 있다. 따라서 본 연구에서는 이 시스템에서 제공하는 데이터와 진주시 소방서로부터 자료를 취득하여 진주시 화재데이터베이스를 구축하고, 2007년부터 2013년까지 화재발생 추이에 대한 시계열분석과 Moran's I, Getis-Ord $Gi^*$분석을 통하여 진주시 공간상의 화재발생 밀도변화분석과 시설물별 화재위험도를 산출하였다. 그 결과 화재발생위치의 시계열적 변화와 화재발생 밀집도가 높은 Hot Spot지역을 추출할 수 있었으며, 시설물별 인명피해 및 재산피해 매트릭스를 작성하여 화재위험등급을 산출함으로서 도시지역의 화재발생위험을 예측할 수 있는 방안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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