연구목적: 파이프는 기계, 전자, 전기, 플랜트 등 많은 산업 분야에서 응용기기로 널리 사용되고 있으며, 소방, 화학 등 안전 관련 분야에서도 널리 사용되고 있습니다. 제품의 다양화에 따라 배관 분야에서도 기술의 중요성이 높아지고 있습니다. 특히 기존 동관을 스테인리스강으로 변경하는 경우 구조해석이나 유동 해석을 통해 안전성과 유동특성을 평가할 필요가 있다. 연구방법: 자체 개발한 일체형 인서트형 커넥터인 6.35 소켓 모델의 유동 안전성은 CFD 해석을 이용하여 유동유발진동(FIV) 평가 과정의 4단계를 통해 진행하였다. 연구결과: 배관계 벽면에 작용하는 압력변동의 진폭은 3,780Pa이하의 수준으로 형성되며, 이는 냉매 배관의 운전압력이나 설계응력과 비교했을 때 매우 작은 수준의 압력으로, 난류에 의한 진동이 배관의 구조안전성에 미치는 영향은 미미한 수준인 것으로 나타났다. 결론: 유동 해석을 통하여 후크조인트 체결 시 발생하는 압력 및 진동 등을 검토한 결과 일반적인 배관계의 고유진동수가 50Hz 이하에서 형성되는 것을 고려했을 때, 난류유동에 의해 유발되는 진동이 배관계의 공진을 발생시킬 가능성은 희박한 것으로 판단된다.
최근 전 세계적으로 겨울철 자연재해인 대설 재해 위험이 커지고 있다. 대한민국 강설의 특징은 지역별 차이가 있는 것이 특징으로, 대설 피해를 줄이기 위한 연구가 많이 진행되고 있으나, 지역별 특성을 반영하지 못한 연구 결과가 제시되고 있다. 본 연구에서는 대한민국의 대설 취약성 평가를 실시하기 위해 PSR 방법과 DPSIR 방법을 사용하였고, 평가 결과 두 가지 평가 방법을 비교하여 신뢰할 수 있는 대설 위험지역을 제시하고자 하였다. PSR 방법은 압력지수, 상태지수, 반응지수로 구분되며, DPSIR 방법은 추진력, 압력, 상태, 영향, 대책 지수로 구분된다. 각 지표에 해당하는 데이터를 수집하고, 엔트로피 가중치 산정방법을 이용하여 가중치를 계산하여 우리나라 전 지역의 대설 취약성 지수를 산출하였다. 최근 2018년부터 2022년까지 대한민국의 대설 피해를 기준으로 PSR과 DPSIR 방법을 이용하여 산출한 지수를 비교한 결과 DPSIR 방법을 이용하여 산출된 취약성 지수가 더 신뢰할 수 있는 결과를 보였다. 본 연구의 결과 대설 피해 발생 시 대설 취약성 지수가 높은 지역을 선제적으로 대비할 수 있고, 효율적인 제설대응체계를 구축할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 우리나라에서 발생한 홍수와 가뭄 등 물 관련 재해가 분명히 과거와는 다른 패턴을 보이는 원인이 인간의 경제활동과정에서 발생하는 엄청난 양의 이산화탄소 때문인지 아니면 태양의 흑점수의 증가 때문인지는 불확실하지만 최근 수자원 관리에 직접적인 영향을 주는 기상이변들의 발생이 증가한 것은 분명한 사실이다. 빈번히 발생하는 기상이변에 의해 각종 재해의 발생빈도가 높아지고 있는 실정이며, 상당한 원인은 기후변화로 보여진다. 이렇듯 기후변화는 반드시 사회적인 비용을 초래하게 된다. 특히 홍수와 가뭄으로 나타나는 수자원분야의 영향이 많은 부분을 차지하고 있다. 따라서 본 연구는 이러한 기후변화에 의해 발생하는 수자원분야 경제적 파급효과 분석을 통한 cost damage를 도출하고 이를 바탕으로 적절한 적응사업 추진을 위한 새로운 경제성 분석기법 정립을 위한 기초연구이다. 기 연구에서 사용된 기후변화 피해 및 감축비용 분석을 위한 모형은 PAGE, DICE, AIM, IMAGE, MERGE 등 다양했으며, 본 연구에서는 각 모델들의 개략적 특성에 대해 정리하였다. 또한 본 연구에서는 우선 비용적 측면에서 접근이 가능할 수 있도록 기후변화의 물분야에 대한 정의가 이루어졌다. 본 연구결과를 통해 기후변화의 사회경제적 영향평가 연구에서 고려할 수 있는 다양한 평가모델들의 선택에 도움을 줄 것이며 이는 최종적으로 기후변화관련 사업의 시공간적 국가 예산투자 우선순위선정에 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 기후변화에 따른 도시홍수 리스크 평가를 위해 베이지안 확률통계 모형과 GIS를 연계 활용하였다. 리스크는 재난발생가능성과 영향 크기의 곱으로 평가될 수 있다. 본 연구는 베이지안 모델을 기반으로 침수발생가능성을 추정하였고, 기후변화 시나리오 정보를 반영하여 미래 침수발생가능성도 평가하였다. 침수로 발생할 수 있는 영향은 인명피해와 재산피해의 측면에서 살펴보았다. 서울시 서초구를 대상으로 분석한 결과, 현재 침수발생가능성은 하천에 인접하고, 주변지역보다 고도가 낮으며 불투수면 밀집지역인 서초동, 반포동 일대가 높게 나타났다. 미래 침수발생가능성 추정결과, 2050년의 위험지역 면적이 2030년보다 1.3배 증가하는 것으로 나타났다. 추정된 발생가능성을 활용한 리스크 평가 결과, 인명피해 리스크는 일반 및 고층 주거지역을 중심으로 높은 리스크를 보인 반면, 재산피해는 상업지역을 중심으로 리스크가 높게 나타났다. 2050년의 재산피해 리스크는 2030년의 재산피해 리스크보다 약 6.6% 증가하는 것으로 평가되었다. 본 연구에서 제안된 도시홍수 리스크 평가 기법은 상세한 공간결과 값의 제공으로 지역맞춤형 재해저감 전략을 위한 중요한 의사결정 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
우리나라에서 원자력 시설의 안전 확보를 위한 현장 규제는 원전 부지내에 설치되어 운용되고 있는 주재관실과 방사능 재난 발생에 대응하기 위한 현장방사능방재지휘센터 등으로 분산되어 있다. 원유 고유가, 에너지 안보, 및 기후 변화 협약 등에 대한 대응책으로, 신규 원자력 시설의 건설이 진행 중에 있으며, 이에 따라 원자력 규제 대상이 증가하고 있다. 지역주민이 신뢰하는 원자력 시설의 안전 규제의 필요성에 따라 현장 규제의 업무량도 증가하고 현장 규제 요건도 강화되고 있는 추세이다. 분산되어 있는 원자력 안전규제 시스템을 통합적인 체계로 전환하기 위한 방안들 가운데, 이 연구에서는 규제의 효율성/효과성을 향상시키기 위해 원자력 안전 지역사무소의 설치가 고려되었다. 이 연구의 주요 목적은 시스템 다이내믹스 기법을 활용한 지역사무소 설치의 타당성 모델을 제시하는 것이다. 이 SD 모델을 통해 지역사무소 설치가 규제 효과성을 포함한 다른 변수들에 미치는 영향을 전체론적 (holistic) 관점에서 평가할 수 있다. 이 SD 모델에서 이해관계자 (예: 중앙행정기관, 규제기관, 지방자지단체, NGO, 국민 등) 각각의 우선적인 목표는 갈등적 다중목표가 된다. 이러한 다중목표는 원자력 안전 규제의 의사결정 단계에서 거버넌스(governance) 체제 (예: 규제 기관, 사업자, 지역주민 등이 참여하는 체제)의 구축, 원자력 관련 민원 해결을 통해 성취될 수 있다. 시스템 다이내믹스 접근법의 주요 변수 정의 단계에서는 다양한 관점의 상호영향을 고려하면서 지역사무소 설치에 필요한 기본 개념이 도출되었다. 시스템 다이내믹스 접근법의 모델링 단계에서는 이들 기본 개념에서부터 지역사무소 설치 타당성 정책의 인과 지도(causal map)가 작성되었다. 이러한 인과 지도들로부터 지역사무소의 설치 타당성으로 이끄는 다양한 자기-강화 (self-reinforcing) 루프들이 발견되었다.
가뭄은 강수량, 토양수분 그리고 유출량 등 여러 가지 요인으로부터 영향을 받으며, 가뭄의 상황 판단을 위하여 다양한 가뭄지수가 널리 활용되고 있다. 가뭄지수의 산정에 활용되는 수문기상학적 자료와 가뭄지수 산정공식에 따라서 지수값은 달라지며, 가뭄 상황에 대한 판단에도 차이가 발생 할 수 있다. 본 연구에서는 국내외에서 널리 활용되는 표준강수지수(SPI)의 산정과정에서 결정해야 하는 강수량의 자료길이, 누적기간, 확률분포 모형, 매개변수 추정기법 등을 불확실성 영향 요인으로 가정하고, 각각의 조합에 대한 불확실성을 평균제곱근오차와 선형혼합모형(LMM)을 활용하여 평가하였다. 평균제곱오차는 SPI 산정과정에 발생되는 전반적인 오차를 추정하며, LMM은 영향 요인들의 상대적인 불확설성을 평가하는데 활용되었다. 그 결과, SPI 산정에 활용된 자료의 기간과 누적기간이 길어질수록 평균제곱오차가 감소하였다. LMM을 통하여 불확실성 영향요인들의 기여도를 비교한 결과, SPI의 불확실성에는 자료기간의 영향이 가장 크게 나타났다. 또한, 자료기간이 증가하면, 자료기간에 의한 불확실성은 감소하고 누적기간과 매개변수 추정기법에 의한 불확실성이 상대적으로 증가하였다. 본 연구 결과, SPI 산정과정에서 발생되는 불확실성을 줄이기 위해서는 장기간의 자료 확보가 우선이며, 자료의 특성을 적절히 반영하는 확률분포모형과 매개변수 추정기법이 적용되어야 한다.
연구목적: 본 연구는 도심지 인접에서 발생하는 산불의 불티로 인한 건축물 외장재 및 지붕재의 화재확산 위험성 평가를 목적으로 한다. 연구방법: 이러한 연구목적을 달성하기 위해서 건축물의 외장재와 지붕재로 사용되는 건축자재를 선별하여 착화시간, 총 방출열량, 열방출률을 확인하고 산불 불티 비화 시스템을 구축하여 산불 불티로 인한 각각의 재료에 대한 화재 확산 가능성을 확인하였다. 연구결과: 콘칼로리미터 실험결과 지붕재는 철판이 외부에 노출된 외장재에 비해 복사열로 인한 착화시간이 비슷하거나 빨랐으며 외장재보다 높은 열방출률과 총 방출열량을 나타냈으며, 불티 비화 실험에서 외장재는 하부에 가연물이 착화함에 따라 영향을 받았으나 제한된 가연물의 양으로 쉽게 확산하지 않고 내부에서 탄화흔이 나타난 것을 확인할 수 있었으나 지붕재의 경우 사용 재료에 따라 불티로 인한 가연물 착화로 쉽게 녹고 주변으로의 확산에 기여하는 것을 확인할 수 있었다. 결론: 콘칼로리미터 실험 방법은 복사열로 건축자재의 연소 특성을 파악하는데 유용한 것으로 나타났으나 산불에서 불티로 인한 화재확산은 주변 가연물의 착화로 직접 화염에 영향을 받아 콘칼로리미터 방법과 직접적인 연관성을 찾는 것은 어려움이 있고 외장재에 비해 지붕재가 불티로 인한 화재 확산에 더 취약할 수 있는 것으로 판단된다.
최근에는 법공학 분야에 구조해석 및 구조-유동 연성해석을 이용한 다양한 시뮬레이션 기법을 활용하여 안전사고 및 재난사고에 대한 법적 책임문제를 해명하고 보다 정확한 원인분석을 통해 원인을 규명하고 있는 추세이다. 본 연구에서는 법공학적 관점에서 DCM(Deep Cement Mixing) 선박의 침몰 사고의 원인을 밝혀내고자 하였다. 사고 선박은 선박 건조 당시 SCP(Sand Compaction Pile) 전용 선박으로 건조되었으며, DCM 선박으로 구조 변경을 위해 안정성 검토 없이 리더부 높이 변경 및 증설을 하였다. 이러한 구조물의 증설 및 변경이 본 침몰 사고에 미치는 영향을 알아내고자 상용 구조 해석프로그램인 ADINA를 이용하여 구조안정성 평가를 수행하였으며, 본 연구를 통하여 구조물의 증설 및 변경에 따른 ADINA 해석 결과를 비교, 분석함으로써 DCM 선박 침몰 사고의 정확한 원인을 밝혀낼 수 있었다.
댐과 저수지의 운영 최적화를 위한 수문학적 예보는 현재 수동적인 댐 운영이 주를 이루면서 활용도가 높지 않다. 불확실한 기후변화나 기후재난 상황에서 우리 사회에 악영향을 최소화하기 위해 선제적으로 대응/대비할 수 있는 댐 운영 방안이 불가피하다. 강우량 예측 기술은 기후변화로 인해 제한적인 상황이다. 실례로, 2020년 8월에 섬진강의 댐이 극심한 집중 강우로 인해 무너지는 사태가 발생하였고 이로 인해 지역사회에 막대한 경제적 피해가 발생하였다. 선제적 댐 방류량 운영 기술은 또한 환경적인 변화로 인한 영향을 완화하기 위해 필요한 것이다. 제한적인 기상 예보 기술을 극복하고자 심화학습이나 강화학습 같은 인공지능 모델들의 활용성에 대한 연구가 시도되고 있다. 따라서 본 연구는 섬진강 댐의 시간당 수문 데이터를 이용하여 댐 운영을 위한 심화학습 모델을 개발하고 그 활용도를 평가하였다. 댐 운영을 위한 심화학습 모델로서 시계열 데이터 예측에 적합한 Long Sort Term Memory(LSTM)과 Gated Recurrent Unit(GRU) 알고리즘을 구축하고 댐 수위를 예측하였다. 분석 자료는 WAMIS에서 제공하는 2000년부터 2021년까지의 시간당 데이터를 사용하였다. 입력 데이터로서 시간당 유입량, 강우량과 방류량을, 출력 데이터로서 시간당 수위 자료를 각각 사용하였으며. 결정계수(R2 Score)를 통해 모델의 예측 성능을 평가하였다. 댐 수위 예측값 개선을 위해 하이퍼파라미터의 '최적값'이 존재하는 범위를 줄여나가는 하이퍼파라미터 최적화를 두 가지 방법으로 진행하였다. 첫 번째 방법은 수동적 탐색(Manual Search) 방법으로 Sequence Length를 24, 48, 72시간, Hidden Layer를 1, 3, 5개로 설정하여 하이퍼파라미터의 조합에 따른 LSTM와 GRU의 민감도를 평가하였다. 두 번째 방법은 Grid Search로 최적의 하이퍼파라미터를 찾았다. 이 두가지 방법에서는 같은 하이퍼파라미터 안에서 GRU가 LSTM에 비해 더 높은 예측 정확도를 보였고 Sequence Length가 높을수록 정확도가 높아지는 경향을 보였다. Manual Search 방법의 경우 R2가 최대 0.72의 정확도를 보였고 Grid Search 방법의 경우 R2가 0.79의 정확도를 보였다. 본 연구 결과는 가뭄과 홍수와 같은 물 재해에 사전 대응하고 기후변화에 적응할 수 있는 댐 운영 개선에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 도시 내 및 주변 지역을 대상으로 기상학적 가뭄 발생 여부에 따른 토양수분량 변화 정도를 파악하고, 그에 따른 열섬 현상의 변동 정도를 분석·평가하였다. 먼저, 대상 지역 내 기상학적 가뭄의 시공간적 특성을 분석하기 위해 인공위성, 재분석 자료 및 지상 관측 정보를 활용하여 SPI (Standard Precipitation Index)와 SPEI (Standard Precipitation Evapotranspiration Index) 등 두 가지의 가뭄 지수를 산정하였다. 또한, ERA5 (The Fifth Generation ECMWF Atmospheric Reanalysis)와 GLDAS (Global Land Data Assimilation System) 등의 재분석 자료 및 지상 관측 정보를 활용하여 토양수분 자료 및 기타 기상 관련 주요 정보들을 얻고, 이를 ENVI-met 모형의 초기 입력자료로 고려하였다. 다양한 시나리오 기반의 모의 결과들을 바탕으로 복합 재난의 관점에서 가뭄-토양수분량-열섬 간의 연관성을 분석하고, 주요 영향 인자 및 극한 사상 유발 조건 등에 대한 정보를 파악하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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