2014년 에콰도르의 툰구라와 화산폭발, 2010년 아이슬란드 에이야프야틀라이외쿠틀 화산폭발 등과 같이 최근 화산활동으로 인한 재해피해가 증가하고 있으며 이에 대한 대책마련이 시급한 실정이다. 본 연구에서는 현재 폭발 위험성이 높은 활화산 중 하나인 백두산을 대상으로 객관적 관측자료와 과학적인 방법에 근거하여 재해위험지역 분석을 실시하였다. 첫 번째로 중국학자 Liu Ruoxin의 연구에 근거하여 1215(${\pm}15$)년 백두산 화산 대폭발 화산재해 데이터를 참조하여 백두산지역의 지진관측자료와 화산지역 형태변화 관측자료, 화산지역 유체지구화학관측자료, 사회경제 통계데이터를 이용해 재해유발요소, 잠재적인 재해유발환경, 피해대상의 취약성을 종합적으로 평가하였다. 평가결과를 토대로 대상지역에 대한 백두산화산재해위험등급분포도를 산출하였으며, 그 결과 백두산화산재해위험등급을 4단계로 체계화하였다. 분석결과 백두산화산재해위험등급은 중심부에서 주변으로 갈수록 점차 등급이 낮아지는 것으로 분석되었으며 1,2급 위험지역은 화산폭발 시 위험도와 피해가 클 것으로 예상되는 고위험지역으로, 3,4급 위험 지역은 화산재해위험이 상대적으로 낮은 지역으로 나타났다. 또한 같은 강도의 화산재해요소의 작용하에서는 연구지역의 서쪽지역이 받는 위험성이 동쪽지역보다 높은데 이는 비교적 낮은 잠재적인 재해유발환경의 안정성과 높은 피해대상 취약성에 의해 결정됨을 확인할 수 있었다.
산업현장에서 취급되거나 가공되는 원료의약품 분진의 폭발 위험성은 항상 존재하며, 이로 인한 폭발사고가 자주 발생되고 있다. 본 연구에서는 원료의약품 시료 3종의 분진폭발특성을 측정하였다. 주요 폭발특성 측정값은 록소프로펜산은 평균 입경이 $5.31{\mu}m$이며, $P_{max}$는 8.4 bar, 최소점화에너지는 1 mJ < MIE < 3 mJ이며 최소점화온도는 $550^{\circ}C$이다. 클로피도그렐 캄포르술폰산염은 평균 입경이 $95.63{\mu}m$이며, $P_{max}$는 7.9 bar, 최소점화에너지는 30 mJ < MIE < 100 mJ이며 최소점화온도는 $510^{\circ}C$이었다. 리팜피신은 평균 입경이 $26.48{\mu}m$이며 $P_{max}$는 7.9 bar, 최소점화에너지는 1 mJ < MIE < 3 mJ이며 최소점화온도는 $470^{\circ}C$로 나타났다. 이들 값을 적용하여 폭연지수($K_{st}$)와 폭발지수(EI)의 폭발위험등급을 구하고, 원료의약품 분진의 폭발 위험성을 비교 검토하였다. 그 결과 폭발 위험성은 록소프로펜산과 리팜피신의 폭발등급은 St 2이고 폭발위험등급은 severe이며, 클로피도그렐 캄포르술폰산염의 폭발등급은 St 1이고 폭발위험등급은 strong으로 나타났다.
기후변화로 이상강우 발생이 증가하고 있으며, 매년 폭우로 인한 피해 강도와 규모가 커지고 있는 실정이다. 또한, 폭우의 발생 빈도가 잦아지면서 폭우가 연속적으로 발생하는 경우도 많아지고, 이로 인해 도심지역에서는 전에는 없던 큰 침수 피해가 발생하고 있다. 하천과 해안 인근 지역이 불투수 지역일 경우에 강우강도가 높아질수록 최대 흐름이 급격히 높아지기 때문에 유역특성을 고려한 종합적인 침수위험도 평가가 필요하다. 본 연구에서는 지하철 역사의 침수방지 대책으로 평가요소에 대한 점수를 부여하여 침수위험도 평가를 분석하였다. 종합적인 평가 지수를 고려한 침수 위험도 평가 과정을 거쳐 과거 침수가 발생한 유동인구 및 교통량이 많은 5개의 도시철도역에 대한 침수 위험도 평가를 실시하였다. 이를 종합적으로 분석하여 침수위험 등급(1~4등급)을 설정함으로써 위험등급에 맞는 침수대책을 수립해야 할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 국가위험도 및 국가신용등급 현황을 파악하고, 이들 지표와 광물자원개발 투자와의 관계를 분석하여 해외 광물자원개발투자를 위한 지표를 도출하고자 했다. 이를 위해 국가위험도와 광물자원부존국과의 관계를 분석하였고, OECD 국가신용등급을 적용한 자원개발 투자 위험도와의 상관성을 검토하였다. 실제 광물자원 투자사업 시 국가위험도 역할이 중요한 변수로 제공되는 국가는 자원지수는 양호하나 국가위험도가 글은 국가들이다. 따라서 해외광물자원 투자 시 자원지수와 국가위험도와의 관계에 대한 신중한 검토는 사업 투자 여부 선정을 위한 필수요건이다.
최근 도심지 침수예방을 위해 구조적 비구조적인 대책 등이 수행되어 왔으나, 도심지의 국지성 호우의 발생빈도가 증가함에 따라 단시간의 도심지 침수예측의 중요성이 다시 대두되고 있다. 이에 도심지 침수 예측을 위해서는 수치모의 프로그램을 사용한 연구가 진행되어 왔으나, 국지성 호우에 의한 침수를 막을 만킁의 실시간 위험예측은 아직까지 힘든 실정이다. 한편 해양재난의 침수를 예방하기 위해서 국립재난안전연구원(2017)에서는 과학적 보간법을 적용한 침수예측 모형인 SIND(Scientific Interpolation for Natural Disaster) Model을 개발한 바 있다. 따라서 본 연구에서는 SIND Model을 도심지 침수예측에 적용하여 집중호우와 같은 단기간의 침수를 예방하고자 한다. SIND Model은 기 구축된 침수예상도를 활용하여 모든 시나리오에 대한 침수 위험도 등급을 실시간으로 평가하는 모형이다. 국토부에서 제공하는 국가홍수위험지도와 내수침수지도를 활용하였고, SIND Model은 Comsol Multyphisic를 활용하여 침수예측지도를 생성하였다. 기존에 해양재난 예측을 위해 사용하였던 Risk Grade 방정식에 시간 항(time term)과 도심지의 최초 침수 발생위치에 생성 항(source term)을 추가하여 도심지 침수특성을 반영하였다. 결과를 평가하기 위하여 CRITIC(CRiteria Importance Through Intercriteria Correlation) 방법을 활용한 형상유사도를 산출하였다. 그 결과, 기 구축된 홍수위험지도와 형상유사도는 전체 구역 중 80%의 구역이 0.8 이상의 값을 나타내었다. 20%의 구역에서는 복잡한 도심지의 건물, 구조물 등의 침수특성을 반영하지 못하여 형상유사도가 낮게 평가된 것으로 판단되며, 향후 위험도 예측을 위해 배수시스템 등의 영향인자를 고려한다면 위험도 등급 예측의 정확도를 높일 수 있을 것이라 기대된다.
도시화가 상당히 이뤄지고 기습적인 폭우의 발생이 불확실하게 나타나는 시점에서 재산 및 인명피해를 야기할 수 있는 내수침수에 대한 위험도가 증가하고 있다. 내수침수에 대한 예측을 위하여 실측강우 또는 확률강우량 시나리오를 참조하고 연구대상 지역에 대한 1차원 그리고 2차원 수리학적 해석을 실시하는 연구가 오랫동안 진행되어 왔으나, 수치해석 모형의 경우 다양한 수문-지형학적 자료 및 계측 자료를 요구하고 집약적인 계산과정을 통한 단기간 예측에 어려움이 있음이 언급되어 왔다. 본 연구에서는 위와 같은 문제점을 해결하기 위하여 단일 도시 배수분구를 대상으로 관측 강우 자료, 1, 2차원 수치해석 모형, 기계학습 및 딥러닝 기법을 적용한 실시간 홍수위험지도 예측 모형을 개발하였다. 강우자료에 대하여 실시간으로 홍수량을 예측할 수 있도록 LSTM(Long-Short Term Memory) 기법을 적용하였으며, 전국단위 강우에 대한 다양한 1차원 도시유출해석 결과를 학습시킴으로써 예측을 수행하였다. 침수심의 공간적 분포의 경우 로지스틱 회귀를 이용하여, 기준 침수심에 대한 예측을 각각 수행하였다. 홍수위험 등급의 경우 침수심, 유속 그리고 잔해인자를 고려한 홍수위험등급 공식을 적용하여 산정하였으며, 이 결과를 랜덤포레스트(Random Forest)에 학습함으로써 실시간 예측을 수행할 수 있도록 개발하였다. 침수범위 및 홍수위험등급에 대한 예측은 격자 단위로 이뤄졌으며, 검증 자료의 부족으로 침수 흔적도를 통하여 검증된 2차원 침수해석 결과와 비교함으로써 예측력을 평가하였다. 본 기법은 특정 관측강우 또는 예측강우 자료가 입력되었을 때에, 도시 유역 단위로 접근이 불가하여 통제해야 할 구간을 실시간으로 예측하여 관리할 수 있을 것으로 판단된다.
현행 기업신용평가모형에 관한 연구는 크게 부실예측모형 및 채권등급 평가모형으로 구분된다. 이러한 신응평가모형에 관한 연구는 단순히 부실여부 또는 이미 전문가 집단에 의해 사전에 정의된 등급체계만을 예측하는 데 초점을 맞추고 있었다. 그러나. 대부분의 금융기관에서 사용하는 신응평가모형은 기업의 부실여부만을 예측하거나 기존의 채권등급을 예측하기 위만 목적보다는 기업의 고유 신응위험을 평가하여 이에 적합한 신용등급을 부여함으로써, 효율적인 대출업무를 수행하기 위해 활용되고 있다. 본 연구에서는 기존의 부실예측모형들을 대상으로 다중 부실확률모형 (Business Failure Probability Map; BFPM) 접근방법을 이용한 신응등급화 방법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제시된 다중 부실확률모형은 신경망모형과 로짓모형을 통합하여 부도율, 점유율을 고려한 다단계 신용등급을 예측할 수 있게 해준다. 다중 부도확률지도 접근방법을 이용하여 각 금융기관에서 정의하는 수준의 신용리스크를 효과적으로 추정하고, 이를 기준으로 보다 객관적인 다단계 신용등급을 산출하는 새로운 신응등급화 방법을 제시 하고자 한다.
대설은 일반적으로 해양과 대륙의 온도차가 큰 지역, 바다·호수와 같이 상대적으로 따뜻한 곳이 인접해 있어 기단 변질이 잘 일어나는 지역, 산악에 의해 습윤한 공기가 강제 상승되는 지역에서 자주 발생한다. 우리나라는 찬 대륙고기압 공기가 해수 온도 차로 눈 구름대가 만들어지거나, 고기압 가장자리에서 한기를 동반한 상층 기압골이 우리나라 상공을 통과하면서 대설이 발생한다. 최근 우리나라에서 빈번하게 발생하는 대설피해는 직접피해와 간접피해로 나뉘며, 이에 따라 사회·경제적으로 막대한 피해를 야기한다. 우리나라 대설피해양상은 지역적 특성, 방재 대책, 대처능력 등에 따라 달라지는 것이 특징이며, 지역적으로 다르게 발생하는 대설피해를 효과적으로 대비할 수 있는 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 지역적 특성을 고려한 차등화된 대설 피해를 예측하는 연구를 진행하고자 하였다. 본 연구에서는 기상요소 및 사회·경제적 요소 등을 입력자료로 활용하고, DPSIR 분석을 통해 Red Zone, Orange Zone, Yellow Zone, Green Zone으로 위험 등급을 분류 및 등급 별 대설피해 예측기법을 개발하였다. 최종적으로 1994년부터 2020년까지의 과거 대설 피해액 자료와 다중회귀분석을 이용하여 기법을 개발하였고, 기법의 예측력 평가를 위해 RMSE와 RMSE를 표준화한 NRMSE의 두 가지 통계 지표를 사용하여 평가하였다. 모형별 예측력 평가 결과 Yellow 등급 모형이 가장 우수한 예측력을 보였다. 추후 본 연구결과를 통해 대설피해 범위를 예측하는 연구가 진행된다면 사전에 대설피해에 대한 대응방안 수립과 지역별제설 우선순위를 결정할 수 있는 지표가 개발될 것으로 기대된다.
본 논문은 국내.외적으로 심각한 유해정보로 인한 피해를 막고자 개발된 유해사이트 차단 소프트웨어들의 동향과 문제점들을 제시해 새로운 유해사이트 차단 소프트웨어 개발에서 구현해야 할 부문에 대해 제시했다. 각 소프트웨어들은 독창적인 기능들을 보유하고 있으나 기능상의 문제점을 안고 있다. 유해 정보 차단 기술을 바탕으로 만들어진 유해 차단 소프트웨어들은 사용된 기술에 따라 차단 목록 기반의 선별 기술을 사용한 소프트웨어는 차단 목록의 주기적인 갱신이 어려움이 있고 불건전 사이트에 노출 위험이 상대적으로 크며, 용 목록 기반의 선별 기술에서는 접근할 수 있는 사이트가 극히 제한적이라는 것이며, 내용 등급기반의 선별 기술은 해당 사이트의 모든 정보를 차단하므로 유익한 정보까지 차단한다. 차단 목록 기반의 선별 기술과 허용 목록 기반의 선별 기술은 지속적인 데이터베이스의 갱신이 필요하다. 내용 등급 기반의 선별 기술은 아직까지는 웹사이트의 99%이상이 등급 표시가 없으나 앞으로는 등급 시스템과 등급 표시제를 강화해 등급에 따른 유해사이트 차단이 이루어져야 하며 그러기 위해서는 현재로는 부모의 역할에 의해 이루어지는 것을 웹 문서에 등급정보가 반드시 삽입되도록 하는 강제적인 방법이 동원되어야 하며 브라우저 상에서 등급 정보가 없는 사이트에 대해서는 볼 수 없도록 차단하는 방법이 유해사이트를 차단하는데 효과적일 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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