본 연구의 목적은 자연재해 취약성에 근거하여 수도권 도시를 유형화하고, 유형별 특성에 따른 차별적인 자연재해 저감방안을 제시하는데 있다. 본 연구의 실증분석은 자연재해 취약성 요인의 추출, 요인득점을 이용한 수도권 도시의 유형분류, 유형화 결과에 기초한 차별적인 자연재해 저감방안 제시라는 세 단계로 구성되었다. 보다 구체적으로 주성분분석의 결과 고유치가 1 이상인 유의미한 요인은 3개로 추출되었고, 이들은 각각 자연재해에 대한 지형적 내재해성, 비도시성, 재해예방능력을 나타내는 요인으로 특징지을 수 있었다. 지역별 요인득점을 이용한 k-medians 비계층적 군집분석의 결과 사례지역은 지형적으로 자연재해에 취약하고 재해예방능력이 미흡한 지역, 시가화지역으로서 재해예방능력이 양호한 지역, 비도시지역으로서 지형적으로 자연재해에 취약한 지역, 자연재해에 대한 지형적 내재해성을 갖고 있으나 재해예방능력이 미흡한 지역이라는 4개의 군집유형으로 분류되었다. 끝으로 수도권 내 유형별 특성을 고려한 차별적인 자연재해 저감방안이 제시되었다.
최근 특정 지역에 짧은 시간동안 많은 강우가 내리는 국지성 집중호우가 빈번히 발생하고 있으나, 이에 대한 예측과 대비에도 불구하고 피해는 지속적으로 증가하고 있다. 지속적인 강우량 증가 추이로 시간최대 및 일최대 강우량 관측기록이 해마다 갱신되고, 도시, 하천 및 주요 홍수방어 시설의 설계용량을 초과하는 피해가 발생하고 있다. 다수의 인구가 거주하고 대규모 기반시설이 집중된 도시지역에서 발생하는 집중호우는 심각한 인명 및 재산피해로 이어질 수 있다. 따라서, 부처별 재난의 저감대책은 정량적인 피해규모의 피해금액 예측보다는 설계 빈도에 대한 규모의 크기로 대책을 마련하고 있다. 국내에서는 풍수해 피해를 저감시키기 위해 개발에 따르는 재해영향요인을 개발 사업 시행 이전에 예측·분석하고 적절한 저감대책안을 수립·시행하고 있으나 설계빈도에 대한 규모일 뿐 정량적인 저감대책으로 예방되는 피해금액은 알 수 없다. 본 연구에서는 재해연보를 기반으로 호우재해(호우, 태풍)에 대한 시군구-재해기간의 피해데이터를 1999년부터 2019년까지 총 20년의 빅데이터와 전국 68개 강우관측소를 대상으로 총 20년(1999년 ~ 2019년)의 강우자료를 구축하였다. 머신러닝의 학습별 알고리즘을 조사하여 호우재해 피해데이터의 적용성이 높고 다양한 분야에 적용이 가능한 Neural networks의 분석기술인 ANN기법을 선정하였다 피해데이터의 재해발생기간별 총강우량, 일최대강우량, 총피해금액에 대하여 1999년 ~ 2018년을 학습하고 2019년에 대하여 강우특성과 피해특성의 분석하였다. 분석결과 Neural Networks의 지도학습은 총 6,902개 중 2019년을 제외한 6,414개를 학습하였으며 분석 타깃은 호우재해의 피해규모를 분석할 수 있는 총강우량, 일최대강우량, 총피해금액에 대하여 은닉노드 5개씩 2계층에 대하여 분석하였다.
본 논문에서는 업무상 사고 재해자와 사망자가 가장 많은 공사금액 20억 원 미만 소규모 건설현장에서 떨어짐 재해를 줄이는 방안을 제시하여 전체 건설현장의 재해 감소에 기여하고자 하였다. 연구에 기반이 되는 이론(하인리히 법칙, 버드의 도미노 이론과 하베이 3E이론)을 검증하기 위하여 자료를 분석하고 국내·외 사례를 통해 선행연구를 실시하였다. 그 결과 떨어짐 재해발생원인을 다음과 같이 도출하였다. 첫째, 근로자의 안전·보건의식이 부족하다. 둘째, 떨어짐 방지 안전시설이 미비한 현장이대다수이다. 셋째, 위험성평가 제도의 현장 적용이 난이하다. 또한, 사례연구 분석을 통해 2015년~2016년 OO지역의 떨어짐 재해가 발생한 공사금액 20억원 미만 약 15개소 소규모 건설 현장을 방문하여 현장 소장을 대상으로 인터뷰를 실시하였다. 본 연구에서는 공사금액 20억 원 미만 소규모 건설현장의 떨어짐 재해를 줄이기 위한 개선방안으로 자발적으로 체험할 수 있는 근로자 교육, 떨어짐 방지 안전시설을 지원해주는 정부지원 그리고 위험성평가 간소화를 제안하였다.
우리나라의 대표적인 자연재해는 호우와 태풍을 들 수 있다. 전 세계적인 온난화의 영향으로 호우와 태풍의 강도가 증가하는 추세에 있으며 이에 따라 매년 발생하는 피해의 규모가 커지고 있다. 자연재해에 따른 피해가 발생할 경우 인명과 재산상의 손실이 발생하며 공공부문의 피해 또한 크다. 이러한 피해를 저감하기 위해서는 적절한 대비책이 필요하며 대비책의 수립에는 전국을 대상으로 하는 방안보다 지자체별 피해특성에 따라 다양한 방안을 수립하는 것이 효율적이다. 이를 위해서 지차체별 피해규모와 발생횟수를 지역적 특성과 함께 분석하여 적절한 대비책을 수립하기 위한 기초적인 자료를 제공하고자 한다. 사용된 자료는 1994년에서 2003년까지 재해연보의 지자체별 피해액과 재해발생횟수를 이용하였다. 또한 지자체를 개의 지역특성으로 구분하여 분석을 실시하였다.
의사결정나무 알고리즘은 데이터마이닝 기법중 하나인데 관심이 되는 데이터들에 대하여 분류 및 예측을 가능하게 해준다. 이 기법은 데이터 형태의 특성을 분석할 수 있고 산업재해 형태의 차이점을 찾아내는데 사용될 수 있다. 본 연구에서는 산업재해 데이터의 특성을 파악하고자 C4.5 알고리즘을 사용하였다. 본 연구에서 분석을 위하여 사용된 데이터는 강원도에서 발생한 2년 동안의 산업재해 관련 데이터로서 연구에 적용된 데이터의 수는 19,909개로 구성되어 있다. 본 연구의 목적을 위하여 한 개의 목표변수와 여덟 개의 독립변수가 산업재해 형태에 따라 세분화 되었다. 분석 후 데이터는 222개의 전체 나뭇가지와 151개의 줄기가지로 분류되었다. 또한 본 연구에서는 재해자들의 위험도 관리와 감소를 위하여 이익도표를 제공하였다.
자연재해위험지구란 자연재해로부터 안전하지 못하여 국민의 생명과 재산에 피해를 줄 수 있는 지역과 자연재해의 피해를 저감할 수 있는 시설을 포함한 주변지역으로서 자연재해대책법 제12조의 규정에 의하여 지정된 지구를 말한다. 자연재해대책법에 따라 시장 군수 구청장은 상습침수지역 산사태위험지역 등 지형적인 여건 등으로 인하여 재해가 발생할 우려가 있는 지역에 대하여는 자연재해위험지구로 지정 고시한다. 2010년에 특별 재고시 되어진 재해위험지구 지정현황을 비롯하여 최근 지정해제 등 변경사항을 고려하여 총 683개(2011년 현재)의 지구를 대상으로 조사한 결과, 침수위험지구는 401개(전체의 59%), 붕괴위험지구는 128개(전체의 19%), 유실위험지구는 98개(전체의 14%), 취약방재위험지구는 28개(전체의 4%), 고립위험지구는 18개(전체의 3%), 해일위험지구는 10개(전체의 1%)로 분석되었다. 본 연구에서는 2010년 특별 재고시된 자연재해위험지구(침수위험지구)의 2011년도 현황을 바탕으로 기 지정된 재해위험지구에 대한 대규모 하천정비 및 기후변화에 따른 침수위험의 변화영향을 검토하였다. 이는 대규모 하천정비 및 기후변화에 따른 기존의 침수영향변화를 복합적으로 검토하여 한강, 낙동강, 금강, 영산강 수계 자연재해위험지구(침수위험지구)의 복합 영향의 범위를 분석하였다.
지구온난화에 따른 기후변화로 인하여 자연재해의 발생빈도와 강도가 증가함에 따라 조경분야에도 피해가 늘어나는 추세이다. 이는 법률적 분쟁으로 이어져 사회적 경제적 피해도 증가하고 있고 있다. 특히, 외부환경에 영향을 많이 받는 조경수목의 경우 자연재해로 인한 피해를 많이 받고 있으나, 이에 대한 피해판정기준이나 재해기준의 구체적인 범위가 설정되어 있지 않아 피해 복구 및 보상에 많은 문제가 발생하고 있다. 이에 본 연구는 자연재해로 인한 조경수목의 피해 관련기준의 개선방향을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 조경수목의 피해사례 및 판례를 분석하고, 한국과 일본의 자연재해 관련 법제도 및 기준의 비교 분석을 시행하였다. 판례분석 결과, 자연재해로 조경분야 피해는 명확한 법적 근거가 제시되어 있지 않아, 감정인의 소견이 판정결과에 많은 영향을 미치고 있었다. 이에 전문적이고 객관적인 감정절차가 요구됨을 알 수 있었다. 자연재해 관련 법제도 및 기준 비교분석에 있어, 우리나라의 경우 조경수목에 대한 자연재해 관련 법규 및 기준이 미흡하였으며, 일본의 경우 조경수목에 대한 구체적인 재해판정 기준이 제시되어 있었다. 이에 조경분야 자연재해 관련 제도 및 기준의 개선을 위해 '관련 법령 개정', '감정 및 손해사정 기준개정', '조경공사 표준시방서개정', '재해보험가입의무화', '계약에 따른 합리적 이행', '재해복구 비용계상 의무화' 등을 개선방향으로 제안하였다.
연구목적: 본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 유형별 건설재해의 원인을 도출하여 중대재해 사고의 예방대책 마련을 위한 주요 요소를 파악하는 것을 목적으로 한다. 연구방법: 국내 건설분야의 중대재해 사례를 분석한 데이터베이스를 기반으로 예방대책과 원인을 텍스트 마이닝 기법으로 분석하고, 분석 내용을 시각적으로 표현하였다. 연구결과: 이 시각적 데이터는 중요도에 따라 공종별 중대 재해 예방에 필요한 요소의 파악을 용이하게 한다. 결론: 본 연구의 결과는 건설현장 중대재해와 관련하여 예방대책 마련 시 고려되어야 할 요소 및 요소간 명확한 상관관계의 파악에 기여할 것으로 사료된다.
최근 지구 온난화와 이상기후로 인하여 자연재해로 인한 피해가 지속적으로 발생하고 있으며, 이로 인한 피해가 점차 대형화되고 있다. 본 연구는 기존 기술에 비해 신속하고 경제적이면서, 다양한 재난 재해에 활용이 가능한 UAV(Unmanned Aircraft Vehicle)를 통해 자연재해에 의한 피해를 효과적으로 대비, 대응 및 복구할 수 있는 활용모델을 제시하기 위한 선행연구로 기존 재해관련 연구사례와 국내 재해관련 규정 분석을 바탕으로 재해모니터링을 위한 UAV의 적용성을 분석하였다. 향후, 자연재해 모니터링을 위한 UAV의 활용은 재난 재해 대응관리 및 피해조사를위한실시간공중모니터링을가능하게 함으로써 재난 재해 대응 및 관리의 효율성을 향상시킬 것이다.
최근 재해분야에서 인공신경망(ANN), 기계학습(ML), 딥러닝(DL) 등 AI 기술이 활용성이 점차 증가하고 있으며, 센싱정보와 연계한 시설물 안전관리, 원격탐사와 연계한 재해감시(녹조, 산사태, 산불 등), 수문시계열(수위, 유량 등) 예측, 레이더·위성강수 자료의 보정과 예측, 상하수도 관망누수예측 등 다양한 분야에서 AI 기술이 적용되고 그 활용성이 검증된 바 있다. 본 연구에서는 ML, DL, 물리기반신경망(Pysics-informed Neural Networks, PINNs)을 이용한 다양한 재해분석 사례를 소개하고, 그 활용성과 한계에 대해서 논의하고자 한다. 주요사례로는 (1) SAR영상과 기계학습을 이용한 재해피해지역(울진 산불) 감지, (2) 국가 디지털 정보를 이용한 산사태 위험지역 판별(인제 산사태) (3) 기계학습 및 딥러닝 기법을 이용한 위성강수 자료의 보정·예측 및 유출해석, (4) 수리해석을 위한 수치해석분야에서의 PINNs의 적용성(1차원 Saint-Venant 식 해석) 평가 연구결과를 공유한다. 특히, 자료의 입·출력 자료만으로 학습된 인공신경망 모형 대신 지배방정식(물리방정식)을 만족하도록 강제한 PINNs의 경우, 인공신경망 모형보다 우수한 모의능력을 보여주었으며, 향후 복잡한 수리모델링 등 수치해석분야에서 그 활용가능성이 매우 높을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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