• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.17-17
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• 2019

IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) 기후변화 전망보고서에 따르면 RCP 4.5 시나리오 기준, 21세기 전 지구 평균기온은 $2.5^{\circ}C$ 상승(한반도 $+3.0^{\circ}C$)하며, 전 지구 평균강수량은 4.1% 증가(한반도 +16.0%)할 것이라 전망하고 있다(기상청, 2012). 최근 기후변화와 기상이변에 따른 도심지 폭우특성이 변화하고 있음을 많은 연구결과에서 말해주고 있으며, 그 발생 빈도와 강도가 점차 증가하고 있는 추세이다. 특히, 서울시의 경우 인구와 재산이 밀집해 있어 폭우 발생에 의한 시민의 인명과 재산 피해 우려가 크다. 따라서 본 연구에서는 서울시를 대상으로 근미래(~2050년) 기후변화 하에서의 재현기간에 따른 확률강우량 변화 특성을 분석하여 비교 평가한 후 설계 강우량 산정에 활용하고자 하였다. 관측자료 기반 강수량의 변동 특성 분석과 Non-stationary GEV방법을 이용한 비정상성 빈도해석을 수행하였으며, 근미래 폭우특성 변화분석을 위하여 CMIP5 (Coupled Model Intercomparison Project 5)에 참여한 GCMs(General Circulation Models)을 활용한 강우빈도해석을 수행하였다. Mann-Kendall Test와 Quantile Regression을 통한 서울지점 여름철 강수량(June to September)과 기준강수량 초과 강수(30, 50, 80, 100mm/hr), 연간 10th 최대 강수량(Annual Top 10th Precipitation) 등을 분석한 결과 최근 증가 경향이 뚜렷하게 나타났으며, 비정상성 빈도해석에 의한 확률강우량 분석의 가능성과 신뢰성을 확인하였다. 또한 19-GCMs을 통하여 모의된 일(Daily) 단위 강수량자료를 비모수통계적 상세화(Nonparametric Temporal Downscaling) 기법을 적용하여 시간(Hourly) 강우로 다운스케일링하였으며, 서울시 미래 확률강우량에 대한 IDF 곡선(Intensity-Duration-Frequency Curve)을 작성하여 비교?분석한 결과 지속시간 1시간 강우에 대하여 재현기간 30년, 100년 조건에서 확률강우량이 약 4%~11% 수준에서 증가하고 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 도심지 수공구조물의 설계빈도 영향을 진단하고, 근미래 발생가능한 확률강우량 변화에 따른 시간당 목표 강우량설정의 방법론을 제시하였다는데 의의가 있으며, 서울시의 방재성능목표 설정과 침수취약지역 해소를 위한 기후변화에 따른 수공구조물 설계 시 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.16 no.12
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• pp.8879-8888
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• 2015

When the disaster like earthquake in urban area occur, due to the collapse accidents for subway, tunnel space with buildings or underground area, enormous property and human damage are happened. Specially, since it is difficult to identify survived status of humans within collapsed debris and accurately buried locations of the humans, inputs of considerable time and manpower for rescuing them are required. Besides, secondary damage can be occurred by additional collapses. The aim of this study is to propose a stochastic location positioning method that enables to provide aid information by determining locations of mobile devices for buried persons in 2-D plane using wireless communication technologies. This study selected a detection method for buried persons based on Wi-Fi signal, and identified characteristics of signal strengths by distance unit. Using these methods, a stochastic location detection model in 2-D plane was built. It is expected that this technology will be utilized as a core technology that can protects safety and human life of the public by providing data for rescuing quickly buried persons in cases of national disasters for future.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2011.02a
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• pp.105-105
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• 2011

전 세계적으로 이상기후의 발생이 빈번해지고 있으며, 특히 6~9월에 강우가 집중되는 우리나라의 경우에는 예측하지 못한 강우의 발생 빈도가 점점 증가하고 있어 이로 인한 인명 및 재산 피해 또한 심각한 문제가 되고 있다. 이러한 피해를 최소화하기 위해서는, 일반적으로 발생한 강우사상이 아니라 극치의 확률로 발생한 강우사상에 대한 실질적인 연구가 우선으로 수행되어야 한다. 기존의 극한강우에 대한 연구 중 대부분은 정량적인 기준보다는 정성적인 기준을 제시하고 있으며, 최근 국외에서는 STARDEX(Goodess, 2005)와 같은 극한지수를 선정하여 경향성을 분석하는 연구도 수행되고 있다. 국내에서도 극한지수를 사용한 연구사례가 있으나(최영은, 2004, 김보경 외, 2009), 국외에서 제안된 극한지수를 우리나라에 그대로 적용한 것이며, 이외에도 확률모형을 이용한 극한기후사상의 발생빈도 분석에 관한 연구도 활발히 수행되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 확률적으로 양적, 시간적, 공간적 측면이 동시에 극한의 값을 갖는 사상을 극치사상이라고 정의하여, 발생 가능한 강수량의 최대량으로 주로 사용되는 가능최대강수량(PMP)과는 다른 의미의 강수량으로 분석하였다. 극한강우사상의 정량적인 분석을 위해, 안성천 유역 강우관측소의 시계열 강우자료를 토대로 전체 강우사상에 대한 강우지속시간, 총 강우량 및 최대 시강우량의 95퍼센타일, 시간에 대한 누적 강우량의 25퍼센타일과 75퍼센타일의 증가율로 계산된 강우 증가율 등 4가지 요소를 제안하였다. 이 방법을 IHP 시험유역인 평창강 유역에 적용하여 그 적용성을 검토하였으며, 극치사상으로 분석된 강우사상은 각 유역별 주요하천의 상위 12개 장기 유출량의 발생일과 비교하였다. 분석 결과, 하천과의 거리가 먼 관측소일수록 최대 유출량의 발생일과 극한강우사상의 발생일에 차이가 발생했으며, 결측자료가 많은 관측소의 경우에는 인근 관측소의 자료로 보완하였을 때 높은 정확도로 분석되는 것으로 보아, 결측자료에 대한 영향과 강우 관측소와 하천과의 거리에 대한 영향이 큰 것으로 판단되었다. 향후 연구에서는 거리 및 지형에 대한 영향과 결측자료의 보완을 통해 더 정확한 분석을 수행하여, 홍수위험도의 개선 및 장기 유출분석에 기여할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.167-167
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• 2021

2018년 재해연보에 따르면 최근 10년간 자연재해는 태풍과 호우에 의한 평균피해액이(301,680백만원) 전체 재해평균피해액(344,124백만원)의 87.6%로 나타났다. 이처럼 물 관련 재해가 다른 재해에 비해 상대적으로 큰 비중을 차지하는 대표적 원인은 국지성 집중호우의 발달과 개발로 인한 불투수면적의 증가 및 지표면 유출량의 증가등이 있다. 이러한 요인들로 하천범람이 지속적으로 증가하고 있으며 이에 대응할 치수계획수립이 필요한 실정이다. 세종특별자치시의 하천기본계획(2020.01)에 따르면 세종특별자치시의 금남면 도남리의 도남천지구는 제방고 및 여유고 부족과 인명 및 재산피해 우려 지역으로 하천재해 위험지구로 선정되었다. 따라서 본 연구의 목적은 도남천지구에 강우-유출모형을 적용하여 빈도별 월류위치 파악과 하천범람지도를 작성하여 대피범위등 유역치수계획수립시 기초자료에 활용 되고자 한다. 강우분석을 위한 강우관측소 선정은 티센망 확인을 통하여 공주시(반포중) 강우관측소를 선정하였다. 강우분석은 자료기간이 짧은 강우관측소에서도 확률강우량을 산정할 수 있는 지역빈도해석을 하였으며 분석결과 적합한 확률분포형은 GEV인 것으로 나타났다. 빈도별 홍수량 산정을 위해 HEC-HMS모형을 이용하였으며 산정방법은 깅우-유출 관계 분석 방법에 의한 다양한 합성단위도 방법중 일관성과 객관성이 입증되어 온 Clark단위도 법을 사용하였다. 산정한 홍수량을 HEC-RAS모형에 적용하여 월류구간을 파악하였으며 월류위치 및 대피범위를 가시화 하기 위해 HEC-GeoRAS모형을 사용하여 빈도별 하천범람지도를 작성하였다. 본 연구는 도남천지구에 빈도별 하천범람지도를 작성 하였다. 이를 통하여 하천범람시 대피범위등 유역치수계획 수립 시 도움이 될 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.105-105
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• 2011

라오스는 최근 수년간 연 7~8%의 높은 GDP 성장률을 달성할 만큼 전세계 투자가 집중되고 있다. 라오스 수도인 비엔티안시를 비롯한 라오스의 메콩강변 주요도시는 매년 크고 작은 홍수로 인해 인명 및 재산피해가 지속되고 있으나, 현재 라오스에 대한 국가차원의 홍수저감 및 관리 프로그램이 전무한 실정에 있어, 라오스의 급속한 발전속도와 함께 홍수위험도가 급증될 것으로 예상된다. 특히, 라오스 주요도시 중 홍수위험도가 가장 높을 것으로 예상되는 비엔티안시에서 홍수로 인한 주민의 인명 및 재산피해를 방지하기 위해 홍수방어대책을 마련하는 것이 매우 시급한 실정에 있다. 따라서, 본 연구에서는 라오스 비엔티안시를 대상으로 메콩강 홍수의 저감 및 관리 방안을 제시하였다. 메콩강의 수문학적 특성을 분석하기 위해 메콩강 유역, 기후 및 기상조건, 유출특성을 검토하였고, 과거 메콩강의 홍수사례, 홍수수문곡선 등을 토대로 메콩강에 적합한 홍수규모인자로서 첨두홍수량, 홍수체적, 홍수지속시간을 제시하였다. 홍수체적과 첨두홍수량의 상관도를 분석하여 과거 발생한 홍수의 규모를 정량화하였으며, 확률분석을 통해 계획빈도에 대한 홍수체적 및 첨두홍수량을 산정하였다. 또한, 과거 93개년 홍수사상을 토대로 홍수지속시간과 첨두홍수량, 홍수체적의 상관성을 분석하고, 홍수지속시간이 첨두홍수량, 홍수체적의 함수로 표현되는 회귀식을 도출하여 비엔티안시의 제방계획에 고려될 홍수지속시간을 산정하였다. 마지막으로 본 연구에서는 홍수위험요소를 홍수위험, 홍수노출, 홍수취약성 등 3개의 구성요소로 구분하였고, 각 홍수위험요소별 비엔티안시의 현상태를 정성적으로 평가하여 현재 비엔티안시에 적합한 홍수저감 및 관리방안을 제시하였다.

• Economic and Environmental Geology
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• v.36 no.4
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• pp.313-320
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• 2003

Slope disaster is one of the repeated occurring geological disasters in rainy season resulting in about 23 human losses in Korea every year. The slope disaster, however, mainly depends on the spatial and climate properties. such as geology, geomorphology, and heavy rainfall, and, hence, the prediction or hazard analysis of the slope disaster is a difficult task. Therefore, GIS and various statistical methods are implemented for slope disaster analysis. In particular, GIS technique is widely used for the analysis because it effectively handles large amount of spatial data. The GIS technique. however, only considers the statistics between slope disaster occurrence and related factors, not the mechanism. Accordingly. an infinite slope model that mechanically considers the balance of forces applied to the slope is suggested here with GIS for slope disaster analysis. According to the research results, the infinite slope model has a possibility that can be utilized for landslide prediction and hazard evaluation since 87.5％ of landslide occurrence areas have been predicted by this technique.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.10
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• pp.995-999
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• 2010

Every year, traffic accidents and traffic congestion have been rapidly increasing, Although the roadway design and signal system have been improved to relieve traffic accidents, traffic casualties and property damage do not decrease. This paper develops a real-time traffic accident detection and analysis system (RTADAS): In the proposed system, we aim to precisely detect traffic accidents at different design and flow of intersections, However, because the data collected from intersections have uncertainty and complicated causal dependency between them, we construct probability-based networks for correct accident detection.

• Fire Science and Engineering
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• v.16 no.4
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• pp.49-58
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• 2002

A large number of accidents at an underground place have been happening, including the gas explosion under construction of subway; the fires of underground utility and underground shopping malls, and other explosion, at home and abroad recently. These accidents make the function of a city ineffective due to the paralyses of electricity and communications net as well as the loss of property and cause people to feel unsecured with accompaniment of a heavy of toll of lives. This research will show evaluation methods of a numerical value of expected average loss space of combustion with the use of probability in order to present potential risk of combustion growth that underground space might cause, and how designer decides a system that enables us to compare and evaluate relatively the effectiveness of measures for preventing burning by calculating the expansion route and the damage size of burning in case of fire.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.287-289
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• 2015

군사 목적으로 생산 되었지만 기술이 발전해 가면서 여러 방면으로 활용이 되고 있다. 또한 일반인도 드론을 취미 목적으로 사용을 하고 있으며, 앞으로도 계속해서 드론의 수요는 높아질 것이라고 예상이 되고 있다. 이에 따라서, 드론에 의한 사고 발생 확률인 높아지고 있으며, 항고기와의 충돌은 큰 인명피해를 안길 것이다. 실제로도 항공기와 충돌 우려 신고가 많이 있으며 수요가 증가하는 드론이 항공사고를 발생 시키는 것은 시간 문제라고 예상된다. 본 논문에서는 드론의 항공 사고를 방지하기 위한 시스템을 제안하며 이 시스템으로 드론의 항공사고 발생을 방지할 것이라고 기대하고 있다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.23 no.4
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• pp.57-64
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• 2022

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.