최근 세계적인 기상이변으로 국지적인 대설과 한파가 발생하고 있다. 특히 최근 2018년 1월 8일 미국에 100년만의 한파로 인해 체감온도가 영하 69도까지 떨어지고, 우리나라에서도 2월 8일 제주도 폭설과 한파로 인해 교통이 마비되는 등의 피해가 발생한 것으로 알려져 겨울철 자연재해에 대한 관심이 대두되고 있다. 이로 인해 대설피해 예측 및 저감에 대한 연구가 다수 진행되고 있으나, 적설 관측소는 전국 229개 시 군 구 중 약 100여개에 불과하여 미관측 지역에 대한 데이터 수집에 어려움을 겪고 있다. 따라서 본 연구에서는 적설 관측 지점별 대설피해 예측함수를 개발하고 적용성을 검토하고자 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 4단계 구성과정을 통해 연구를 수행하였다. 첫째, 전국 대설피해 관측지점 및 미관측지점을 구분하고, 관측 이력 20년 이상 지역을 표본으로 채택하였다. 둘째, 재해통계 활용 및 문헌조사를 통해 대설피해 유발인자 조사 및 분석하였다. 셋째, 비닐하우스의 최소 설계기준 적설심의 절반인 10 cm 미만에서 발생한 피해는 기타 외적인 요인이 작용하였을 것으로 보고 제외하였다. 넷째, 다중회귀분석을 통해 대설피해 예측 함수를 개발하고 적용성 검토를 실시하였다. 검토 결과 수정된 결정계수가 약 0.8 이상 나타내었으며, 이는 대설피해의 정확하고 예측을 위해 적설심 관측이 매우 중요한 것을 나타내며, 적설관측의 공간적인 정확도가 향상된다면 대략적인 피해규모 예측이 가능한 것으로 판단되었다.
위험관리수단으로 시장위험을 정확하게 측정하는 방법 중의 하나로 VaR를 선호한다. 현실생활에서는 단일분포가 아닌 두 개 이상의 다변량분포에 대한 VaR를 추정해야 하는 경우가 많다. 이런 경우에는 VaR를 추정하기 위해 다변량분포를 고려해야 한다. 본 연구는 확률변수들의 종속적 구조를 파악하고 비정규성의 특성을 갖는 다변량 분포함수를 생성하기 위하여 Copula 함수를 사용한다. 여러 산업의 수익률분포에 적합한 Clayton, Gumbel, Frank Copula 함수가 포함된 Archimedean Copula 함수를 추정하여 다변량 수익률 분포함수를 결정하고 이에 대응하는 VaR를 유도한다. 국내의 두 산업체의 자료를 실증예제로 하여 세 종류의 Copula 함수의 모수를 추정하고 이에 대응하는 이변량 분포로부터 VaR와 각각의 주변 분포의 VaR를 구한다. 실제의 VaR를 기준으로 기존 방법으로 구한 VaR와 비교 분석하여 추정의 정확성을 토론한다.
한반도 기후변화 경향은 이미 기상 생태 환경 수자원 등 광범위한 부분에서 감지되고 있다(기상청, 2011a, 2011b). 현재까지의 연구에 따르면 한반도 기후변화에 따른 영향으로 강우패턴은 첨두강우가 7월에서 점차 8월로 이동 변화하는 것으로 전망되고, 양적으로 연강수량은 점차 감소가 전망되면서도 극한 값은 발생빈도와 크기가 점증할 것으로 전망되고 있다. 그래서 그간 기존댐에 대한 재평가(1998, 2010, 2012)와 발생 가능한 최대강우량 설계기준으로 기존 댐의 여수로 배제 능력을 증대시키는 비상여수로 설치 등 기존 댐 시설위주의 효율적인 기후변화 대응 또는 적응 방안을 시행해 왔다. 그러나, 기후변화로 인한 기상 상황은 전에 발생한 적이 없었던 새로운 기상이변과 재난을 가져오고 있다. 이에 기상 변화에 하나의 시설로서 대응 하던 방식에서 한 번의 기상이변이 유역 전반에 걸쳐 재난을 발생하는 최근의 상황에 맞추어 수자원 시설을 계획하는 방식에 대한 변화의 필요성 있다고 생각하였다. 이에 장래 전망되는 기후변화를 감안하여 이수와 치수 시설의 가뭄과 홍수에 대한 대처 능력을 유역 차원에서 평가하는 방법을 찾아보고자 한다. Robust 하다는 것은 어떤 상황에서도 작동이 되는 것을 말하는 강건한 계획으로, 이와 같은 시설 계획을 위해서는 먼저 현재의 시설물에 대한 회복력을 판단하는 평가가 있어야 할 것이다. 따라서, 용수공급이든 홍수 재난이든 회복력(복원력)에 대한 평가를 하고, 대안에 대한 로버스트 의사 결정 방법(RDM: Robust Decision Making)을 적용하여 우수한 대안을 찾으면 강건한 시설계획 수립이라는 절차가 될 수 있다고 판단하였다. 본 연구는 회복력(복원력)을 갖는 로버스트 의사결정방법에 대한 과거 연구 조사를 기초로 하여 연구 수행 절차를 마련한 후에 장래 한반도 기후변화 시나리오를 시범 유역에 적용하여 수자원 시설의 복원 또는 회복력을 분석하고, robust 의사결정방법을 적용함으로써, 향후 로버스트 수자원 시설 계획이 어떻게 이루어져야 하는지와 함께 이수와 치수 시설의 종합적인 계획 등에 대한 개념적인 절차와 방법의 제시를 도모하였다.
최근 기상이변으로 인한 자연재해 발생이 증가하고 있고, 그에 따라 도시의 재난 대응력 강화가 국내에서는 물론 국제적으로도 중요한 이슈가 되고 있다. 특히 쇠퇴지역은 재난재해 발생 시 인적·물적 피해가 일반 지역 보다 상대적으로 크며, 복구에도 많은 시간과 예산이 소요되므로 대응책 마련을 위한 도시재생지역의 정밀한 재난재해의 위험성 분석 기술이 필요하다. 이에 본 연구에서는 도시재생사업 대상지(311개)에 대한 재난재해 유형별 위험성 및 회복성을 종합적으로 분석하는 종합진단 기법을 개발하고, 이를 적용한 프로토타입 시스템을 개발하였다. 재난재해의 범위는 「재난 및 안전관리 기본법」을 준용하여 이에 도시재생사업 시행에 영향을 받아 재난재해 발생에 따른 위험정도가 변화할 가능성이 높은 자연재해 (폭우, 폭염, 폭설, 강풍, 지진)5종과 사회재난 (화재, 붕괴, 폭발) 3종 총 8종으로 정의하였다. 종합진단 기법은 기후변화에 관한 정부간 협의체(IPCC) 위험도 평가 방법을 준용하여 위험요소 (위해성·취약성·노출성)와 대비·대응요소 (회복성)로 구분하고, 전문가 자문회의를 거쳐 재난재해에 특히 취약한 쇠퇴지역의 특성을 반영할 수 있는 종합진단지수 산정식을 개발하였다. 또한 쇠퇴지역 재난재해 종합진단 시스템은 도시재생 업무를 수행하는 사용자가 신속히 정보를 분석하고 활용에 용이하도록 Web-GIS 기반으로 설계하였으며, 종합진단 기법에 의해 산정된 분석결과를 100m × 100m 격자 단위의 등급으로 가시화한다. 분석 결과는 지속적인 연구 개발을 통해 최적의 도시재생사업 의사결정 지원 서비스를 위한 기초 분석 자료로 연계하여 활용되며, 분석 DB는 클라우드 서비스 기반의 도시재생 데이터 플랫폼을 통해 공유된다.
본 연구는 토목공사의 중요한 부분을 차지하는 토공 작업의 토공량 결정 방법에 대한 효율성을 분석하기 위해 자료 획득 방법에 따른 토공량 정확도 분석과 수치지형모델의 보간법 적용에 따른 정확도 분석을 통해 사진 측량에 의한 토공량 결정의 타당성을 입증하고 효용성을 증대시키는 데 목적이 있다. 본 연구의 결과 분석을 통해 단면법을 이용하는 자료 획득 방법에서는 심프슨 제 2 공식과 각주 공식을 이용하는 것이 정확도가 좋았으며, 수치지형모델에서는 지형에 맞는 두 가지 이상의 보간법을 적용하므로서 토공량의 정확도가 향상됨을 알 수 있었다. 따라서, 항공사진을 이용하는 수치지형모델에 의한 방법이 효율적임이 입증되었다.
최근 국지성 집중호우 등 기상이변의 영향으로 침수피해의 위험성은 점차 증가하는 추세이고, 도시화로 인한 불투수면적의 증가, 녹지공간의 감소, 도시의 난개발 등 물순환 체계의 왜곡에 따른 침수로 인한 피해가 다수 발생하고 있다. 침수 발생 시 막대한 인적 및 물적 피해가 발생할 수 있기에 재난초기에 재난관리자원의 신속한 확보와 동원은 피해확산 방지에 매우 중요하고, 자원의 부족이나 동원의 지연으로 초기 대응이 늦어질 경우 피해가 확대될 수 있기에 침수발생 특성에 따른 필요 자원의 비축 및 동원이 필요하다. 하지만, 재난관리자원은 종류가 다양하고 요구되는 비축량이 많기에 모든 재난관리자원을 보유하고, 활용하기에는 어려움이 따른다. 따라서 침수피해재난을 중심으로 최적 자원 비축을 통한 효율적인 재난관리자원 운영 및 관리체계의 마련이 필요하다. 본 연구에서는 과거 20년(2001년~2020년) 동안 발생한 침수피해 관련 재난(호우, 태풍, 풍랑)사례를 통해 재난발생 시 동원된 자원현황을 분석하였다. 재해연보, 관련 백서 및 보고서, 침수흔적도 등의 수집 및 분석을 통해 지자체 침수피해 현황을 분류하고, 침수재난과 관련된 자원의 비축 및 운용 사례 분석을 통해 장비 28종, 자재 6종을 확인하였다. 본 연구는 침수재난 발생 시 지자체별 침수피해 규모와 필요한 재난관리자원을 도출한 점에서 그 의미가 있으며, 향후 재난관리자원의 효율적인 비축 및 관리계획 수립에 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 여름철 기상이변과 게릴라성 집중호우로 인해 대도시 유역의 첨두홍수량은 급격히 증가하고 있으나, 대도시 지역은 비도심 지역에 비해 하천 확폭이나 제방 증고에 많은 제약이 있다. 이에 대한 도심지역의 홍수 예방대책으로 유역을 전환시키는 방수로는 하천통수능력을 초과하는 홍수량을 유역상류부에서 호수나 바다로 방류할 수 있어 하류지역 홍수부하량을 감소시켜 침수피해를 막을 수 있는 매우 효과적인 방안이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 현재 사업 진행중인 굴포천방수로를 통한 굴포천 유역의 치수효과를 수치해석 및 실제 홍수처리 사례를 통해 분석하고자 한다.
지리정보시스템을 이용한 사면붕괴 연구는 국내외 많은 연구논문과 보고서를 통하여 보고되어 왔다. 반면, 지리정보시스템을 이용한 연구는 현재 다수의 학자들에 의하여 발표되고 있으나, 그 결과에 대한 비교와 국내 실효성에 대하여 언급한 논문은 다소 미흡하다. 본 논문에서는 국내 자료의 실용가능성을 감안하여 사면붕괴지역 가능성예측 산정 모델 중 두 가지 방법, 이변량 통계분석과 결정론적 분석을 통하여 동일지역에 적용하여 그 결과를 비교하였다. 선정된 대상지역은 2002년 태풍 '루사'로 인하여 피해가 규모가 큰 강원도 강릉시이고, 두 모델을 이 지역에 적용하였다. 결과 비교는 동일지역에 동일 자료를 사용하더라도 모델에 따라 발생가능성이 높은 지역이 다소 차이를 보였으며, 모델 또한 자료의 질적, 양적인 성질에 따라 크게 영향을 받는 것이 밝혀졌다.는 것이 밝혀졌다.
최근 기후변화로 인한 기상이변 및 이상기후로 예상하지 못한 극치사상이 빈번하게 발생하고 있다. 극치사상을 예측하기 위해 다양한 모형들이 개발되고 있으나 주로 유출의 변화 특성을 모의하는데 대부분의 연구가 초점을 맞추고 있다. 그러나 기본적으로 사용되는 강수량 자료의 정확한 추정이 기후변화 연구에서 가장 중요하다고 해도 과언이 아니다. 또한, 과거 연구들은 강수지점간의 공간상관성을 고려하지 않고 일강수량을 모의 발생시킨 후 이를 입력 자료로 강우-유출 모형에 사용하여 유역전체의 내리는 강수의 특성을 반영하지 못하였다. 이런 점들을 해결하기 위해 유역에 존재하는 실제 강우패턴을 모의 할 수 있는 다변량 Downscaling Model을 제안하였고, 기존 연구에서 극치사상을 재현해 내지 못하는 문제를 해결하기 위하여 입력 자료를 극치 값으로 변환하여 분석을 수행하였다. 즉, 본 논문에서는 실제 유역에 적용하여 모형의 타당성을 평가하고 기존 연구와 비교하여 극치 수문량의 변동 특성 등을 분석, 평가하였다.
본 연구는 고대 제철로 재현실험의 제련 슬래그를 대상으로 성분을 분석하고, 기존의 연구방법 대신 슬래그의 주성분에 대한 다른 성분들의 상대적인 비율을 활용한 해석 방법을 제시하여 슬래그 간의 경향성을 파악함으로써 노(爐)내에서 슬래그가 기인된 성분 출처를 연구하고자 하였다. 분석 데이터를 이변량 및 삼각좌표 비교 분석 그래프로 작성한 결과 기준시료의 주요 성분에 따라 일정한 경향성을 띠며 그룹을 형성하는 것이 확인되었다. 기준시료인 광석을 중심으로 형성된 광석 슬래그군은 CaO와 $TiO_2$함량이 높았고, 점토와 마사토를 중심으로 형성된 점토 슬래그군은 $Al_2O_3$와 $SiO_2$함량이 높았다. 또한 그래프 상에서 군집에 속하지 못하는 경우 어느 군집에 더 근접한가에 따라 슬래그가 기인한 성분의 추정이 가능한 것으로 판단하였다. 실험에 사용된 광석 및 점토, 첨가제와 제련 슬래그에서 공통적으로 $TiO_2$함량이 1.6% 이상으로 비교적 높게 나타났고, 모든 슬래그 분석 결과에서 $CaO/SiO_2$값이 0.4 이하로 분석되었다. 복원실험이 철광석 제련이었다는 점과 조업 시 조재제를 첨가하지 않았다는 것을 고려했을 때, 슬래그를 해석하는데 있어 단순 함량보다 성분 간 비율을 종합적으로 파악하는 방법이 더욱 정확한 해석 방법이 될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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