The global occurrence of myriad natural disasters and incidents, catalyzed by climate change and extreme meteorological conditions, has engendered substantial human and material losses. International organizations such as the International Charter have established an enduring collaborative framework for real-time coordination to provide high-resolution satellite imagery and geospatial information. These resources are instrumental in the management of large-scale disaster scenarios and the expeditious execution of recovery operations. At the national level, the operational deployment of advanced National Earth Observation Satellites, controlled by National Geographic Information Institute, has not only catalyzed the advancement of geospatial data but has also contributed to the provisioning of damage analysis data for significant domestic and international disaster events. This special edition of the National Disaster Management Research Institute delineates the contemporary landscape of major disaster incidents in the year 2023 and elucidates the strategic blueprint of the government's national disaster safety system reform. Additionally, it encapsulates the most recent research accomplishments in the domains of artificial satellite systems, information and communication technology, and spatial information utilization, which are paramount in the institution's disaster situation management and analysis efforts. Furthermore, the publication encompasses the most recent research findings relevant to data collection, processing, and analysis pertaining to disaster cause and damage extent. These findings are especially pertinent to the institute's on-site investigation initiatives and are informed by cutting-edge technologies, including drone-based mapping and LiDAR observation, as evidenced by a case study involving the 2023 landslide damage resulting from concentrated heavy rainfall.
Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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2016.11a
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pp.240-241
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2016
본 논문에서는 지난 9월 12일에 한반도 관측 이래 최대 규모 5.8 지진이 발생한 경주 피해현황 대장(엑셀)을 지자체로부터 제공받아 피해현황에 대해 공간분석을 실시하였다. 현황정보를 기반으로 지진피해 주소 데이터를 기반으로 지오코딩을 수행하였으며 약 5,906건(95.6%)에 대한 속성정보를 공간정보화 하였다. 지질도 및 단층정보로 구축한 공간DB를 중첩 분석하여, 시각화된 지진피해 현황 결과를 제시하였다. 마지막으로 지진피해지역의 특징 및 현황 분석이 일차적으로 이루어져야 하며, 향후 지진피해 데이터 및 공간분석을 기반으로 지진 발생시 피해가 예상되는 지역에 대해 예측하는 모델링 및 시스템 고도화를 추진해야 할 것이다.
대량의 인명 피해가 발생하는 도심 내 급속 확산형 재난 상황이 전 세계적으로 발생함에 따라, 재난 대응을 위한 응급 운송 및 시뮬레이션 연구에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 최근 다양한 방법으로 연구되고 있는 재난 대응 응급 운송 및 시뮬레이션 연구의 동향을 구조적인 내용 분석 기법을 이용하여 정리하였다. 우선, 재난 발생 전/후에 발생하는 응급 운송에 관한 문제들을 분류하고 문제의 특징을 분석하였다. 그리고 응급 자원의 최적할당 및 피해 지역 사람들의 효과적인 이송에 관한 의사 결정을 지원하기 위한 시뮬레이션 연구를 정리하였다. 최종적으로, 이러한 구조적 내용 분석을 바탕으로 자율 적응형 재난 대응 체계 구축을 위한 미래의 연구방향을 제시하였다.
재해나 재난 발생 시 재난 대비 비상통신시스템의 미비로 인하여 인명이나 재산상의 피해를 늘리기도 하고, 재난 복구에 차질을 빚게 하기도 한다. 따라서 각 국에서는 재난 대비 비상통신시스템을 정부 주도로 정비하여 재난 발생 시 신속한 통신시스템 운용으로 피해를 줄이고자 노력하고 있다. 그리고 표준화 단체를 중심으로 비상통신시스템에 대한 표준을 개발하고 있다. 본 고에 서는 외국의 비상대비 통신 프로그램에 대하여 미국의 사례를 중심으로 알아보고, 표준화 기구의 기술개발 동향을 살펴보고 시사점을 도출하고자 한다.
Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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2022.10a
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pp.417-418
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2022
최근 기후변화와 집중호우, 도시배수체계의 한계로 인해 도시침수가 빈번하게 일어나고 있으며 이에 따른 인적·물적 피해가 지속적으로 발생하고 있다. 기후변화 보고서에 따르면 우리나라 강우량은 21세기 후반까지 증가할 것으로 예측되고 있어 도시 침수 피해를 사전에 예측하고 피해 규모를 감소시키기 위한 위기 대응 시스템의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 효율적이고 정확한 도시침수 상황관리를 가능하게 하기 위해 센서 계측 기술, IoT, 빅데이터 등의 최신 기술을 적용한 도시침수 모니터링 시스템을 설계하였다. 도시침수 모니터링 시스템은 스마트 레인센서, 스마트 지표 침수계측센서, 스마트 지표하 침수계측센서 등 다양한 종류의 센서와 연동되어 있으며 시스템에서 계측 데이터를 감시, 분석, 통계할 수 있어 효율적인 재난관리 대응이 가능하다. 또한, 도시침수 모니터링 시스템은 재난상황 발생 시 사전에 침수예상지역을 분석하고 대피계획 및 시점을 제공함으로써 인명피해를 줄이고 급작스런 홍수에 대비할 수 있다.
Kang, Yu Jin;Wang, Won-Joon;Kim, Sam Eun;Eom, Junghyun;Kim, Hung Soo
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.177-177
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2021
우리나라는 최근 이상기후로 유발되는 여름철 태풍과 집중호우로 인해 매년 심각한 홍수피해가 발생되고 있다. 또한, 도시화에 따른 자산 및 인구의 집중화로 인해 홍수피해 규모도 지속적으로 증가하고 있다. 이와 같은 재난 발생 시 위험도를 저감하기 위해서는 재난에 대한 예방이 선행되어야 한다. 한정된 예산에서 효율적인 재난관리의 일환으로 경제성 분석이 있는데, 이는 경제성이 높은 사업을 우선적으로 순위에 두고 시행하는 것이다. 다차원 홍수피해 산정법(이하 다차원법)은 2004년에 개발된 경제성 평가모형으로서, 예상피해액 산정 결과가 개선법에 비해 정확하다고 평가되고 있다. 하지만 다차원법에 적용되는 토지피복도는 동일한 구역에 있는 군집으로 나누어진 자료로 건물피해액 산정 시 도로면적까지 포함되는 경우가 있어 실제 피해액이 과대평가되는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 도로명주소 전자지도를 활용해 다차원법을 보완하고자 하였다. 여기서 도로명주소 전자지도는 폴리곤 객체 단위로 건물이 구현되는 공간분석 자료로 건물피해액 산정 방법을 개선할 수 있다. 본 연구에서는 경안천 유역의 홍수위험지도를 사용하여 도로명주소 전자지도와 토지피복도를 각각 적용했을 때 나타나는 경제성 분석 결과를 비교분석 하였다. 분석 결과, 기존의 토지피복도를 사용한 피해액 산정결과보다 개선된 공간분석 자료를 적용했을 때 더 정확한 예측피해액 산정결과를 얻을 수 있었다. 본 연구에서는 다차원법의 일반자산 피해항목 중 건물피해 산정방법만을 개선시켰는데, 향후 연구에서 농업지역, 산업지역, 공공시설물 피해 등의 산정방법의 보완이 필요할 것으로 사료된다.
Bae Dong Kang;Kye Won Jun;Chang Deok Jang;Hang Il Jo
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.140-140
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2023
전 세계적인 기후변화로 인해 태풍과 집중호우의 발생빈도와 규모가 지속적으로 증가하고 있다. 이러한 태풍과 집중호우는 국토의 64%가 산지로 이루어져 있는 우리나라에서 토석류 재해를 발생시켜 하류부에 많은 피해를 입힌다. 토석류는 계곡을 따라 흐르는 특성을 가지고 있어 콘크리트 사방댐, 슬릿트형 사방댐과 같은 횡단구조물과 기슭막이와 같은 종단구조물의 설치는 토석류피해 저감에 매우 유효하게 작용하고 있다. 따라서 토석류 재해의 발생 위험이 높은 유역에서의 토사유출량의 예측과 재해저감시설의 규모와 형상, 위치 설정은 토석류 피해를 예방하기 위한 중요한 요소이다. 본 연구에서는 2019년 10월 토석류 재해가 발생한 지역의 피해를 분석하기 위해 2차원 수치모형인 Hyper KANAKO 모형을 이용하였으며, 해당 지역의 수치지형도를 이용하여 수치표고모델(DEM)과 토석류 피해를 저감하기 위한 배수시설을 고려한 지형자료를 제작하였다. 그리고 모형의 주요 입력변수인 첨두유량은 토석류 피해가 발생하였을 때의 강우 자료와 현장조사 자료를 이용하여 산정하였다. Hyper KANAKO 모형의 결과로 나타나는 확산범위, 퇴적량 등을 분석하여 배수시설의 유무에 따른 토석류 피해 저감효과를 분석하였다.
Kim, Yong-Min;Lee, Soo-Bong;Kim, Jong-Pil;Kim, Jin-Young
Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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2016.11a
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pp.364-365
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2016
본 연구에서는 고해상도 위성영상을 이용하여 지난 8월 29일 북한 함경북도 지역에서 발생한 홍수에 의한 피해를 분석하였다. 북한은 접근이 불가능한 지리적 특성을 가지기 때문에 인공위성을 활용한 모니터링이 유일한 관측 수단이라고 할 수 있다. 북한측 발표내용에 의하면 이번 홍수로 인해 사망 130여명, 실종 400여명, 시설물 8,670동 등 대규모 피해가 발생하였으며, 이재민은 7만명이 넘는 것으로 나타났다. 위성영상을 이용하여 모든 피해지역을 파악하는 것은 한계가 있지만, 일부 지역의 피해분석을 통해 피해규모를 간접적으로 확인하는 것은 가능하다. 본 연구에서는 5m급 고해상도 위성영상인 플래닛스코프(PlanetScope), 래피드아이(RapidEye) 영상을 이용하여 회령, 송학, 남양, 종성 4개 지역의 홍수피해 전, 직후, 한 달 후의 변화를 분석하였다. 분석결과, 해당지역은 시설물 및 농경지 침수, 제방붕괴 등이 발생하였으며, 홍수로 인한 지형변화가 동반되었음이 확인되었다.
Yu, Yeong UK;Seong, Yeon Jeong;Park, Tae Gyeong;Jung, Young Hun
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.193-193
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2021
전 세계적으로 기후변화가 지속되면서 그에 따른 자연재난의 강도와 발생 빈도가 증가하고 있다. 자연재난의 발생 유형 중 집중호우와 태풍으로 인한 수문학적 재난이 대부분을 차지하고 있으며, 홍수피해는 지역적 수문학적 특성에 따라 피해의 규모와 범위가 달라지는 경향을 보인다. 이러한 이질적인 피해를 관리하기 위해서는 많은 홍수피해 정보를 수집하는 것이 필연적이다. 정보화 시대인 요즘 방대한 양의 데이터가 발생하면서 '빅데이터', '머신러닝', '인공지능'과 같은 말들이 다양한 분야에서 주목을 받고 있다. 홍수피해 정보에 대해서도 과거 국가에서 발간하는 정보외에 인터넷에는 뉴스기사나 SNS 등 미디어를 통하여 수많은 정보들이 생성되고 있다. 이러한 방대한 규모의 데이터는 미래 경쟁력의 우위를 좌우하는 중요한 자원이 될 것이며, 홍수대비책으로 활용될 소중한 정보가 될 수 있다. 본 연구는 인터넷기반으로 한 홍수피해 현상 조사를 통해 홍수피해 규모에 따라 발생하는 홍수피해 현상을 파악하고자 하였다. 이를 위해 과거에 발생한 홍수피해 사례를 조사하여 강우량, 홍수피해 현상 등 홍수피해 관련 정보를 조사하였다. 홍수피해 현상은 뉴스기사나 보고서 등 미디어 정보를 활용하여 수집하였으며, 수집된 비정형 형태의 텍스트 데이터를 '텍스트 마이닝(Text Mining)' 기법을 이용하여 데이터를 정형화 및 주요 홍수피해 현상 키워드를 추출하여 데이터를 수치화하여 표현하였다.
This study proposes a big data based risk analysis framework to analyze more comprehensive disaster risk and vulnerability. We introduce a distributed and parallel framework that allows large volumes of data to be processed in a short time by using open-source disaster risk assessment tool. A performance analysis of the proposed system presents that it achieves a more faster processing time than that of the existing system and it will be possible to respond promptly to precise prediction and contribute to providing guideline to disaster countermeasures. Proposed system is able to support accurate risk prediction and mitigate severe damage, therefore will be crucial to giving decision makers or experts to prepare for emergency or disaster situation, and minimizing large scale damage to a region.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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