연구목적: 본 연구는 I-Shape 단면형상을 가지고 있는 곡선교량의 지진파 불확실성에 따른 안전성 분석을 위해 확률론적 기반 취약도 평가를 목적으로 한다 연구방법: 상용유한요소해석 프로그램(ABAQUS, ANSYS)구축된 모델의 검증을 위해 토크와 집중하중을 적용하여 정적해석에 따른 해석결과와 이론해를 곡선 보의 1/4L, 2/4L, 3/4L 지점에서 휨 모멘트를 비교한 결과 모든 지점에서 1%내로 오차가 발생하는 것으로 나타나 3차원 유한요소 모델에 대한 신뢰성을 확보 하였다. 곡선교량 구조물의 지진파의 불확실성을 위해 경주 및 포항 지진을 포함하여 세계각지에서 발생한 20개의 지진파를 0.2g부터 1.5g까지 5개의 Scale로 변화시켜 시간이력해석을 수행하였으며, Monte-Carlo Simulation을 기반으로 지진 취약도 평가를 수행하였다. 연구결과: 지진 취약도 분석결과 한계상태를 190MPa로 하였을 때 0.2g를 넘어가면서 파괴가 발생하나 한계상태를 315MPa로 하였을 경우 0.6g를 넘어서면서 파괴가 발생하는 것으로 나타났다. 결론: 본 연구에서 이론해와 수치해석 모델을 비교함으로써 유한요소 모델을 검증하였으며 구축된 I-Shape 곡선 보 모델의 경우 고주파수 영역에 민감성을 보이며, 추후 연구에서 곡선 보의 주요 매개변수인 단면형상에 따른 지진 취약도 평가를 수행하고자 한다.
현대사회에서의 재난발생 증가 및 피해는 지역경제의 부정적 영향으로 나타난다. 특히 지역경제 침체는 지역주민들의 삶의 질을 악화시키고, 정신적 물질적 피해를 발생시킨다. 따라서 안정적이고 지속가능한 지역경제 발전을 위한 지역경제 회복력 강화가 필요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 세월호 참사 이후 진도군의 지역경제의 회복력 지표를 산정하고, 재난발생 이후의 경제수준 추이를 시계열자료를 통해 분석하여 향후 경제회복력을 고려한 지역의 위기관리 복구 정책의 개선방안에 대해 제언하고자 한다. 연구결과 지역 경제를 대표하는 지방재정, 지방소득세는 지역경제 탄력성의 개선효과가 있는 것으로 확인되었으나 주민경제상태, 지역의 경기변동, 외부경제유인 요인과 관련한 지역경제 탄력성 개선은 보이지 않고 있었으며, 주민의 생활수준 및 심리적 스트레스가 매우 높아 위기 내성에 따른 장기적 문제가 발생할 우려를 보인다. 연구 결과에 따른 정책적 시사점은 침체된 이미지 극복을 위한 지역 자체적 자원 활용을 통한 지역경제 탄력성 개선, 지속가능한 장기적인 경제회복 정책을 구축, 지역주민의 재난영향에 따른 스트레스 해소를 위한 심리 치료와 관련한 정부 및 지자체의 지원이 필요하다고 본다.
자연재해의 발생빈도 증가와 대규모화는 전 세계적 기후변화와 도심 및 인간 생활환경의 변화로 인해 발생하는 대표적인 부정적 사례라고 할 수 있다. 특히 자연재해에 의해서 일어나는 피해는 인적, 물적 등 시민의 안전 및 재산과 직결된다. 그뿐만 아니라, 그 피해는 SOC 시설물에도 직 간접적으로 발생한다. SOC 시설물의 경우 재난 발생에 의한 손상 시에 시민의 안전에 대한 권리 침해 등을 초래한다. 따라서 본 연구는 재난 발생 시에 일어날 수 있는 교량, 보, 댐 등의 SOC 시설물에 대한 피해 정보를 다루고 있는 3D 재해정보 표출시스템과 현장지원 어플리케이션간의 신속하고 효과적인 Risk Map 정보 제공 방안을 제시한다. 본 연구에서는 신속한 Risk Map 정보 제공을 동적 표현 기술이라고 정의하고, 이를 재난정보를 표출하는 시스템과 정보를 현장에서 활용할 수 있는 확산시스템, 또한 이러한 관계 정보를 구축하고 있는 DB 시스템과 유기적으로 연동할 수 있도록 모듈을 개발한다. 해당 모듈에서는 재난 정보를 가공 및 압축하여 효율적으로 정보를 제공 가능할 수 있도록 하였다. 이를 기반으로 효율적인 재난 정보 압축방안을 마련하며, 향후 신속한 정보 송 수신 체계를 확보할 수 있다.
최근 3차원 지리정보시스템을 구축하기 위해 상용 GIS 엔진 대신 게임엔진을 활용하고자 하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 3차원 게임엔진은 개발자의 역량에 따라 다양한 모듈을 개발할 수 있다는 장점을 보인다. 특히 재난과 같은 분야에서는 지리정보데이터 및 재난 관련 정보들을 융합하여 새로운 분석을 시도할 때, 예측뿐 아니라 예방에 관한 폭넓은 대안이 제시될 수 있을 것이다. 또한, 재난 특성상 3차원의 실세계에서 일어나는 현상을 분석할 때에는 3차원 기반의 분석이 중요한 요소로 작용할 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 비용적, 인력적 문제 해결 및 개발 자유도를 충분히 고려하여 3차원 게임엔진을 통한 홍수재난정보 가시화 모듈을 개발하고자 하였다. 원시 홍수 데이터를 공간정보 상에 맵핑하고, 맵핑한 홍수 정보의 자연스러운 홍수 표출을 위해 보간 처리를 실행하였다. 또한, 이를 기반으로 하는 다각도 정보를 표출하기 위해 누적정보를 생성하여 사용자에게 직관적인 위험지역을 보여주고자 하는 모듈을 개발하였다. 본 연구를 통해 홍수 정보의 다양한 분석이 가능하여 신속한 대응 및 대처가 가능할 것으로 기대된다.
자연재해는 지역사회 전반에 극심한 스트레스를 발생시킨다. 다수의 경우 시간의 흐름에 따라 충격을 극복하지만, 일부는 PTSD와 같은 장기적인 정신적 피해를 경험하게 된다. 이에 재난과 심리적 충격에 관한 연구가 진행되고 있지만, 여전히 부족한 수준이다. 자연재해는 시설 붕괴, 인명피해 등 다양한 피해를 야기하기에 피해자가 경험하는 피해의 종류가 다르며, 경험하는 상실의 정도에도 차등이 있다. 특히 자연재해로 인한 가장 흔한 피해인 주택파손의 경우 피해자가 경험하는 충격은 매우 크다. 따라서 본 연구는 자연재해로 주택이 파손된 가구가 경험하는 심리적 충격을 확인하고, 추적연구를 통해 심리적 충격이 변화하는 특성을 확인하고자 하였다. 연구 결과, 주택이 파손된 경우 심리적 충격이 더 크게 나타나 주택의 파손으로 인한 심리적 충격이 다른 피해로 인한 충격보다 더 큰 것을 확인했다. 또, 재난으로 인해 발생하는 심리적 충격이라고 할지라도 불안, 우울, PTSD 그리고 전반적인 심리적 충격 등 그 성격에 따라 변화 양상에 영향을 미치는 요인이 다른 것으로 나타났다. 그 중, 보건의료 서비스는 모든 변수에서 유의하게 분석돼 재난 이후 안전과 관련된 기본서비스의 제공이 가장 필요로 된다고 해석된다. 또, 재난구호서비스 중 심리 안정 지원은 불안, 우울과 같은 단기적인 충격에는 긍정적인 영향을 미치나, 심리적 영향이 가중된 PTSD에서는 오히려 역효과를 보여 심리지원체계의 변화 및 발전이 요구된다고 할 수 있다.
이 논문은 정다각형 중실 단면을 갖는 최강보에 관한 연구이다. 이 연구에서 보의 체적은 항상 일정하다. 이러한 보에 집중하중과 만재 사다리꼴 분포하중이 작용하는 경우에 탄성곡선의 미분방정식을 유도하고 이를 중적분법을 이용하여 풀어 정적 거동을 산정하였다. 미분방정식의 정적분은 Simpson 공식을 이용하였다. 수치해석 예에서는 고정-고정 보 및 고정-회전보를 채택하였고, 단면깊이의 형상함수로는 선형, 포물선형 및 정현형의 함수를 채택하였다. 이 연구에서 얻은 수치해석의 결과로부터 보의 정적 최대거동값이 최소가 되는 단면형상 즉 최강단면비를 산정하였다.
정확한 예측은 미래에 일어날 현상에 대해 효과적으로 준비 혹은 대처 할 수 있게 해준다. 특히, 기상 현상은 인간의 생활과 밀접한 연관이 있으며, 발생할 수 있는 기상 및 재난 예측을 통해 인명, 재산 등의 피해로부터 예방 할 수 있게 해준다. 해상에서 발생할 수 있는 재난 중 하나인 유류유출 사고에 대해 빠르고 효과적으로 대응하기 위해서는 유출유의 이동과 주변 해역의 기상을 정확하게 예측하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 분류 및 회귀 예측과 관련된 연구에서 준수한 성능 및 예측 가능성을 보여준 기계학습 기법으로 서포트 벡터 머신, 가우시안 프로세스, 다층 퍼셉트론, 방사기저함수 네트워크의 총 4 개의 기계학습 기법을 선별하였다. 선별한 기계학습 기법을 이용하여 유류유출의 탐지와 바람, 강우량, 오존 등의 기상 데이터를 예측하는 연구들의 연구 방법과 결과 등을 설명하며 이를 활용한 기계학습 기반 유류유출 예측 모델의 적용 가능성을 제시한다.
신종 인플루엔자 유행과 같은 사회적 위기는 기업을 비롯한 다양한 조직에 영향을 미치게 되고 이에 대한 활동과 결과는 사회적 위기와 조직의 특성에 따라 다를 것이다. 사회적 위기에 대한 조직의 단기적인 대응을 이해하는데 ser-M 모델을 이용한 메카니즘 기반 관점은 현재까지 사용되지 않았으나, 본 연구를 통해 ser-M 모델을 활용한 연구가 단기간 특정 사건을 대상으로도 가능함을 보이고, 위기나 재난과 관련된 접근 방법의 하나로 활용할 수 있음을 보고자 하였다. 본 연구에서는 신종 인플루엔자를 직접 대응하는 의료기관에서 사회적 위기로서 신종 인플루엔자에 어떻게 대처하였는지를 알아봄과 동시에 그 활동과 운영의 변화를 최신의 ser-M 모델을 적용하여 보고자 하였다. 본 사례로 볼 때 신종 플루 유행과 같은 외부 요인으로 인한 기업의 위기 상황에서 효율적 대응을 위한 준비와 그 과정에 대한 경영학적 접근, 특히 ser-M 모델을 적용한 기업 측면의 구체적 사례 연구가 부족한 데 대한 초기단계 연구로서 의의가 있을 것이며, 메커니즘 이론이 장기적 경영 전략 뿐 아니라 단기적 외부 상황 변화에 따른 기업의 영향을 분석하는 데에도 사용 가능할 것으로 사료된다.
최근 영상감시시장은 공공부문과 민간보안부문 등에서 CCTV 수요확대로 큰 성장세를 보이고 있다. 공공부문과 민간보안부분에 CCTV의 활용은 확대되고 있으나, 재난 재해분야에 CCTV의 활용은 아직까지 미흡한 것이 현실이다. 본 연구에서는 재난 재해 상황 변화를 감시자의 눈으로 담아내는 CCTV의 역할을 재조명하여 상습적으로 내수침수가 발생하고 있는 강남역 일대를 중심으로 재난원인분석을 위한 사례분석을 수행하였다. 먼저, 강남역 일대의 주요 침수지점에 대한 CCTV영상자료를 수집하고 영상 분석 및 현장조사를 통해 강우발생에 따른 침수시간과 침수심을 산정하였다. 또한 과거침수이력과 AWS(Automatic Weather System)강우자료를 이용하여 강우분석을 수행하였다. 강우분석결과와 CCTV영상에서 추출한 침수시간과 침수심 정보의 비교분석을 통해 과거 침수이력을 바탕으로 한 강남역 침수발생 강우량과 대응방안을 제시하였다. 이 결과는 상습침수지역인 강남역의 침수피해를 상당히 절감할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 도시화 및 기후변화에 따른 재난의 피해가 증가하고 있다. 국내 기상청에서는 호우 및 태풍에 대한 예·경보(주의보, 경보)를 전국적으로 통일된 기준(3시간, 12시간 누적강우량)에 따라 발령하고 있다. 이에 따라 현재 예·경보 기준에는 피해가 발생한 사상에 대한 지역별 특성이 고려되지 않는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 서울특별시, 인천광역시, 경기도의 호우 및 태풍에 대한 재해사상별 발생한 피해액 및 누적강우량을 활용하여 재해강도의 단계별 기준을 수립하고, 입력자료로 관측된 강우값을 활용하여 발생할 수 있는 재해의 발생 강도를 분류하는 모형을 개발하고자 하였다. 본 연구에서는 호우 및 태풍에 의한 재해 피해액의 분위별로 재해강도 단계(관심, 주의, 경계, 심각)를 분류하였고, 재해강도 단계에 따른 누적강우량 기준을 지자체별로 제시하였으며, 분류한 재해의 강도 단계를 모형의 종속변수로 활용하였다. 재해피해가 발생하지 않은 무강우 지속시간을 산정하여 호우 사상을 분류하였다. 지자체별로 재해 발생강도 분류 모형 개발을 위하여 머신러닝 모형 4가지(의사결정나무, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, XGBoost)를 활용하였다. 본 연구에서 분류한 피해가 발생하지 않은 호우사상 및 피해가 발생한 사상별로 강우량, 지속시간 최대 강우량(3시간, 12시간), 선행강우량, 누적강우량을 독립변수로 입력하여 종속변수인 재해 발생 강도를 분류하였다. 각 모형별로 F1 Score를 이용한 정확도 평가 결과, 의사결정나무의 F1 Score가 평균 0.56으로 가장 우수한 정확도를 가지는 것으로 평가되었다. 본 연구에서 제시하는 머신러닝 기반 재해 발생 강도 분류모형을 활용하면 호우 및 태풍에 의한 재해에 대하여 지자체별로 재해 발생 강도를 단계별로 파악할 수 있어, 재난 담당자들의 의사결정을 위한 참고 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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