전염병 발생의 잠재적 위험은 지구촌 사회의 시대를 맞이하여 심각하게 증가하였다. 그러나 여러 국가들의 다양한 정부기관에서 전염병에 대한 지방자치단체의 대응계획은 적절한 수준으로 준비되어 있지 않은 실정이다. 인류는 의료 및 공중보건에서 괄목할만한 성장을 이룩해왔다. 그러나 SARS는 아직도 막대한 인명손실을 야기시킬 수 있는 잠재력을 가진 매우 위험한 전염병으로 남아있다. 2002년 11월부터 2003년 7월까지 SARS는 전세계적으로 8,096건의 사례가 발생하였으며 774명의 사망자와 9.6%의 사망률을 결과하였다(WHO, 2004). 이는 대표적인 보건재난 중 하나이다. 중국이 전세계에서 발생한 총 SARS사례의 약 66%를 점유한 결과 이웃국가인 한국의 관광산업은 심각한 영향을 받게 되었다. 본 연구의 목적은 한국의 입국자 자료의 주요요소를 파악하고, SARS발생기간 동안 한국에 입국한 일본과 대만 관광객의 수요변화가 한국의 관광산업에 미친 경제적 영향을 분석하는 것이다. 본 연구의 결과로서 일본, 미국, 중국, 대만의 4개 국가 입국자들의 계절적, 장기적 추세를 파악할 수 있었으며 한국 관광산업에 대한 SARS의 직 간접적 영향을 분석할 수 있었다.
최근 건설 산업 에서는 복합화, 대형화된 건축물이 주류를 이루고 있다. 이러한 건축물들은 불특정 다수인이 이용하기 때문에 형재난의 가능성을 많이 가지고 있다. 그리고 건축물의 복잡한 공간 구조로 인해 재난 시 인적${\cdot}$물적 피해가 대규모로 발생할 것으로 예상된다. 그러나 현재 대부분 지어진 건축물의 피난 설계는 정해진 법규 및 관련규정에만 이루어지는 사양규정의 체계로 되어 있다. 사양규정의 피난 설계는 안전환 피난 유도를 효과적으로 수향하지 못할 것이며 만약 실제 화재가 발생한다면 예상 밖의 엄청난 재난을 불러올 수 있따. 따라서 본 논문에서는 유동 인구가 많고 공간구조가 복잡한 다중이용시설물을 대표할 수 있는 코엑스 몰을 대상으로 현재 운영하고 있는 방재 설비 및 시스템과 상황별 대응체제 피난 유도를 조사를 한다. 이 분석을 통해 문제점과 재실자들의 피난 유도를 효과적으로 할 수 있는 개선방안을 제시하고자 한다.
본 연구는 위성영상자료를 이용한 지형자료의 신뢰도를 평가하고자 하였다. 실제 계측자료와 위성영상자료를 이용한 지형자료를 구축하고 강우-유출 모형인 S-RAT에 적용하여 유출 분석을 실시하였으며, 지형자료와 유출량 자료를 비교 분석하였다. 실제 계측자료는 국가수자원관리종합정보시스템(Water Resources Management Information System, WAMIS)의 계측지형자료를 수집하였으며, 위성영상자료는 Terra 위성에 탑재된 MODIS 관측센서의 영상자료를 수집하였다. 분석대상지역은 한강유역에서 산지가 80%이상인 하천 2개 유역과, 도심지가 7%이상인 하천 1개 유역을 대상으로 선정하였다. 분석결과 도심지가 많은 하천에서는 유출량의 차이가 첨두홍수량의 경우 최대 50%, 홍수총량의 경우 최대 17%로 계측자료와 위성영상자료의 차이가 크게 나타났으나, 산지가 많은 하천에서는 유출량의 차이가 첨두홍수량의 경우 최대 13%, 홍수총량의 경우 최대 4%로 나타났다. 영상자료에서 가장 큰 차이를 보이는 것은 Landuse로 도심 하천에서는 MODIS 위성영상이 WAMIS 계측자료에 비해 최대 60% 이상 도시로 인식하는 경향을 보이고 있으나, 산림지역에서는 MODIS 위성영상이 WAMIS 계측자료의 오차가 5% 이내로 나타나고 있어 산지하천에서의 적용성이 높은 것으로 나타났다.
화학사고는 폭발, 누출 유출, 화재 등 다양한 형태로 발생한다. 특히 화재로 인한 화학사고는 매연으로 인해 주변 대기환경에 심각한 영향을 주며 주민의 불안을 야기하여 신속한 원인 물질 파악과 주변 지역 대기질 영향조사가 중요하다. 본 논문에서는 화재 시 원인물질을 파악하고 대기질을 실시간 모니터링 하기 위해 양자전이 비행시간 질량분석기를 사용하였다. 이 분석기는 시료채취와 전처리 없이 빠른 응답시간을 가져 실시간 분석이 가능하며 또한 수소친화도가 높은 대부분의 휘발성유기화합물질의 정량 정성 분석이 가능하여 화재 원인 물질을 밝히고 주변 대기의 영향을 조사하는데 적합하다. 실제로 2018년 4월에 ${\bigcirc}{\bigcirc}$ 지역 화재 발생 시 양자전이비행시간질량분석기를 이용하여 측정한 결과 메탄올, 아세톤, 메틸에틸케톤이 주요 원인 물질임을 알 수 있었다.
태풍에 의해 발생하는 폭풍해일은 태풍의 경로, 강도, 발생위치 등을 예측하기가 어려운 실정이기 때문에 발생 시나리오를 기반으로 연구가 수행되어왔다. 국내는 다양한 시나리오에 대해 수치모의를 수행하였고 그 결과를 침수 예측지도로 제작하였다. 하지만, 이 같은 방법은 수행한 시나리오 외에 발생가능한 모든 경우에 대해 예측하기 어렵고, 실제로 수치모의 수행시간이 길기 때문에 실시간으로 대응하기 어렵다는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 기존의 데이터베이스를 활용하여 폭풍해일의 위험도를 예측하는 방법을 개발하였다. 동해안 지역을 대상으로 폭풍해일에 의한 위험도 예측을 수행하였고 예측을 위한 방정식을 산정하기 위해 COMSOL AB사에서 개발한 COMSOL을 이용하였다. 몇 가지 가정사항과 제한조건으로 기본방정식을 유도하였으며 방정식의 계수와 상수는 시행착오법으로 도출하였다. 그 결과, 해일에 의한 침수 예측지도와 공간적 분포는 지도의 상부를 제외하면 매우 유사하게 나타났다. 오차가 큰 지도 상부의 경우 기초 데이터로 사용한 지도의 해상도로 인해 저항상수 k의 값이 제대로 반영되지 못한 것으로 판단된다. SIND 모형은 실시간 예측이 가능한 모형으로 향후 모형의 정확성을 향상시킨다면 이상기후로 인해 재난이 발생하였을 경우 빠르게 대처가 가능할 것으로 기대된다.
유량예측은 효과적인 홍수관리 및 수자원 계획을 위한 매우 중요한 재난방지 접근법이다. 현재 기후변화로 인한 집중호우가 나날이 증가하고 있어 막대한 기반시설 손실과 재산, 인명 피해가 발생하고 있다. 본 연구는 미국 테네시주 Hickman County의 Vernon에 있는 Piney Resort의 최근 홍수사례분석을 통해 최대 강우 시나리오에서 유량예측에 대한 강우의 기여도를 측정했다. Piney River 유역내 USGS 두개의 관측소(03602500, 03599500)에서 20년(2000-2019) 동안의 일별 하천 유량, 수위 및 강우 데이터를 수집했고, Long Short Term Memory(LSTM)을 사용하였다. 또한, Tensorflow, Keras Machine learning frameworks, Python을 이용하여 14일로 구별된 유량 값을 예측하였다. 또한, 모델이 2021년 8월 21일의 범람 이벤트를 예측할 수 있었는지를 결정하는 데 사용되었다. 전체 데이터(수위, 유량 및 강우량)가 포함된 LSTM 모델은 일부 강우 모델을 제외하고 지속성 모델보다 우수한 성능을 보였으며, 강우자료만 이용하여 유량예측을 하는 것은 충분하지 않음을 나타냈다. 결과는 LSTM 모델은 0.68 및 13.84m3/s의 최적 NSE 및 RMSE 값을 나타냈고, 가장 낮은 예측 오차로 예측 최대유량은 94m3/s로 나타났다. 향후 강우 패턴에 대한 다양한 분석이 이루어진다면 효율적인 홍수 경보 시스템 및 정책을 설계하는 관련 연구에 도움을 줄 것으로 판단된다.
최근 몇 년 사이 공간정보에 대한 관심이 증대됨에 따라 실내공간데이터 모델링 및 활용에 대한 많은 연구가 진행 되고 있다. 특히 대규모 실내공간에서 방재 알고리즘 및 실시간방재시스템에 대한 연구가 활발하게 진행 되고 있다. 재난 발생 시 요구될 수 있는 최적경로는 대피자를 위한 것과 구조자를 위한 것, 두 가지로 나뉠 수 있다. 본 연구에서는 구조자를 위한 최적경로를 산출하였는데 이는 실내의 어떠한 공간에서 출구까지의 경로가 아닌 출구에서 구조대상지역까지의 경로를 의미한다. 실시간 방재시스템에 적합한 최적경로는 시간에 대해 가변적이어야 한다. 이러한 최적경로를 산출하기 위해서는 최적경로 산출에 필요한 시간에 따라 변화하는 변수가 고려되어야 한다. 즉, 복도 또는 방과 같은 공간의 수용능력 및 흐름정도 등을 포함하는 동적인 공간적 엔티티를 관리 할 수 있는 시공간 데이터베이스와 연동되어 있어야 한다. 공간상에서 동적객체의 흐름을 측정하고 분석을 통해 추정한 시공간 데이터베이스는 최적경로 산출과 대피상황에서의 병목현상 예측에 사용될 수 있다. 본 연구에서는 실시간 방재시스템 개발을 위한 시공간 데이터를 적용한 최적경로 산출 알고리즘을 제시하였다. 제안된 알고리즘을 테스트하기 위하여 건물 내부의 이동이 가능한 공간을 표현하는 네트워크데이터를 사용하였다.
방재분야의 최상위 계획인 자연재해저감종합계획은 지방자치단체별 시행하여 현재 2차계획이 수립중이며, 인명 및 재산피해를 최소화 하고자 9개 재해유형별 구조적 대책과 비구조적 대책을 수립하여 10년간 시행하는 계획이다. 구조적대책은 공학적근거와 정략적 분석기법으로 저감대책의 판단기준이 명확한 반면, 비구조적 대책의 판단기준은 미비된 실정이며, 재난 및 안전관리 기본법에서는 2018년 안전취약계층을 포함하였고, 자연재해저감종합계획 세부수립기준의 안전취약계층은 어린이, 노인, 장애인을 포함하여 수립 중이나 지자체의 자료확보 및 DB구축의 미비등 저감대책 수립을 위한 위치도 작성에 어려움을 초래하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 안전취약계층의 오픈API 자료를 수집하여 통계지리정보서비스의 통계정보와 GIS를 활용하여 시범지역인 강원도 삼척시의 안전취약계층의 위치도를 작성하였고, 삼척시 근덕면의 집계구 단위 위치도를 작성하였다.
본 연구에서는 교통방재대책 수립을 위한 기초 연구로써 세종특별자치시를 대상으로 도로네트워크의 기능 및 네트워크 연결성을 고려한 긴급대피교통로 선정방법을 제시하는 것을 목적으로 한다. 먼저 대상지역의 GIS자료를 이용한 연결정도 중심성 및 근접 중심성 지표를 통해 도로네트워크의 기능적 측면에서 분석 하였다. 그리고 TranCAD 프로그램을 활용하여 재난 발생 시 통행배정단계에서의 도로 이용자 패턴 및 통행시간 변화를 분석하여 네트워크의 연결성이 저하될 경우 각 도로가 전체 네트워크에 미치는 영향력을 분석하였다. 최종 긴급대피교통로 선정을 위해 각 지표에 대한 군집분석을 수행하였으며 군집별 특성에 따라 1차, 2차 긴급대피교통로가 최종적으로 선정되었다. 본 연구의 결과는 예측 불가능한 재난이 발생하였을 경우 2차 피해를 줄일 수 있는 의사결정에 도움이 될 것으로 기대된다.
기후변화로 인한 자연재해의 증가에 관한 정부간 협의체를 중심으로 국제적인 기후변화 예측에 대한 연구 및 자연재해 저감에 관한 논의들이 활발하게 이루어지고 있다. 본 연구에서는 기후변화에 의해 자연재해가 더욱 심화됨에 따라 재해에 취약하게 노출되어 있는 방글라데시를 사례지역으로 재해의 유형을 파악하고, 우리나라의 재해저감 기술과 방재관련 기법 등을 응용하여 국제원조의 지원 방안을 모색하였다. 방글라데시는 국토의 1/3이 해수면보다 낮기 때문에 배수가 어려우며, 조수 파동과 해수 침투, 사이클론의 위험이 복합적으로 나타나는 지리적인 특성을 지니고 기후변화로 인한 자연재해의 피해가 매년 증가하고 있는 추세이다. 특히 피해가 집중되는 해안지역은 해수면상승의 위협과 3년 주기로 심각한 사이클론의 피해가 일어나며, 상대적으로 빈곤한 사람들이 거주하는 지역으로 인명피해가 크게 일어나는 지역으로써, 재난의 피해를 저감하기 위해 국제적 원조를 필요로 하고 있다. 우리나라의 선진화된 기술과 자연재해저감 기법을 지원함으로써 개도국의 자연재난에 의한 피해를 감소시키는 데 일조를 하는 것은 국제사회에서 협력 구도를 정립하는 데 중요한 역할을 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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