• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2023.11a
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• pp.167-168
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• 2023

에너지분야 국가핵심기반시설에서 산업재해 및 업무중단 사고예방을 위해 재해경감활동관리체계(BCMS)에서 일일위험지수 재난안전관리 프로그램을 자체개발 운용하여 정부의 중대재해 감축 로드맵의 핵심적인 4대 전략 중 하나인 사업장에서 유해위험요인에 대한 자기규율적인 예방관리체계의 확립한 사례를 제시하였다. 이에 대한 신뢰성 검증을 위해 중대산업재해 감축효과에 영향을 미친 사업장의 BCMS, 일일위험지수 및 중대재해처벌법 간의 관계성을 연구한 결과, 제도 간 개념의 관련성이 높으며, 상호 보완적이고 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 따라서 동종 사업장에서 재해경감활동관리체제의 일일위험지수를 활용한다면 중대재해예방관리에 도움이 될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.408-408
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• 2012

최근 기후변화 때문에 태풍, 호우 등 자연재해로 수방시설물의 피해규모가 커지고 있으며 이러한 피해는 단일 재해요인이 아닌 여러 재해요인이 복합적으로 작용하여 발생하고 있다. 그러므로 도시의 안전성과 방재기능을 확보하기 위해서는 복합위험요소를 고려한 재해위험도의 진단 기술 및 종합적인 재해경감대책 수립을 위한 연구가 필요한 실정이다. 복합위험요소를 고려한 재해위험도 및 재해경감대책을 수립하기 위해서는 도시재해를 유발하는 다양한 요인들이 도시재해에 미치는 영향과 재해요인 중에서 어떠한 재해요인이 도시재해에 더 큰 영향을 미치는지에 대한 검토가 필요하다. 이에 본 연구에서는 정보전달 이론 중의 하나인 엔트로피 방법을 이용하여 복합위험요소를 고려하여 도시지역에 대한 재해위험도를 나타내는 복합위험지수의 가중치를 산정하고자 하였다. 복합위험지수의 가중치는 지표별 속성정보를 추출하여 정규화 과정을 거친 후, 속성별 엔트로피를 산정하여 지표별로 산정된다. 엔트로피 방법에 따라 산정된 가중치는 다른 가중치 산정 방법에 따라 산정된 가중치와의 비교 분석을 통하여 타당성을 검토할 것이며, 이렇게 산정된 가중치를 복합위험지수 산정에 적용한다면, 보다 현실성 있는 도시재해 위험성 또는 취약성 지수로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Cadastre & Land InformatiX
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• v.47 no.1
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• pp.37-51
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• 2017

Despite the improvement in accuracy of heavy rain forecasting, socioeconomic costs due to heavy rain hazards continue to increase. This is due to a lack of understanding of the effects of weather. In this study, the risk of heavy rain hazard was analyzed using the concepts of hazard, vulnerability, and exposure, which are key concepts of impact forecast presented by WMO. The potential impacts were constructed by the exposure and vulnerability variables, and the hazard index was calculated by selecting three variables according to the criteria of heavy rain warning. Weights of the potential impact index were calculated by using PCA and hazard index was calculated by applying the same weight. Correlation analysis between the potential impact index and damages showed a high correlation and it was confirmed that the potential impact index appropriately reflects the actual damage pattern. The heavy rain hazard risk was estimated by using the risk matrix consisting of the heavy rain potential impact index and the hazard index. This study provides a basis for the impacts analysis study for weather warning with spatial/temporal variation and it can be used as a useful data to establish the local heavy rain hazard prevention measures.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.438-438
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• 2023

최근 전 세계적으로 기후변화가 심해지고 있어 자연재해 또한 늘어나고 있다. 많은 자연재해 중 겨울철 재해인 대설 피해는 2012년부터 2021년까지 10년동안 약 1,200억의 피해액이 발생하였고 많은 재산 피해의 위험이 있어 지속적인 연구가 필요하다. 그 중 충남지역의 피해액은 약 200 억으로 우리나라의 피해액 중 두 번째로 많다. 따라서 본 연구에서는 PSR(Pressure Index, State Index, Response Index)과 DPSIR(Driver force Index, Pressure Index, State Index, Impact Index, Response Index) 방법을 이용하여 충남지역의 대설에 대한 취약성을 분석하여 더 신뢰할 수 있는 대설 위험지역을 제시하였다. PSR 방법은 압력지수, 상태지수, 반응지수로 구분되고, DPSIR 방법은 추진력, 압력, 상태, 영향, 대책 지수로 나뉜다. 각 지표에 해당하는 데이터베이스를 구축하고 엔트로피 방법을 이용하여 가중치를 산정하고 충남지역의 대설 취약성 지수를 산출하였다. 2018년부터 2022년까지 최근 5년 동안의 충남지역의 대설피해를 기준으로 PSR(Pressure Index, State Index, Response Index)과 DPSIR(Driver force Index, Pressure Index, State Index, Impact Index, Response Index) 방법을 이용하여 산출한 지수를 비교한 결과 DPSIR(Driver force Index, Pressure Index, State Index, Impact Index, Response Index) 방법을 이용하여 산출된 취약성 지수가 더 신뢰할 수 있는 결과를 보였다. 본 연구의 결과 대설피해 발생 시 대설 위험지수가 높은 지역을 선제적으로 대비할 수 있고 효율적인 제설대응체계를 구축할 수 있을 것으로 기대된다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.38 no.6
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• pp.809-818
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• 2018

In this paper, in order to evaluate the impact of future climate change in North Korea, we collected the climate data of each station in North Korea provided by WMO and expanded the lack of time series data. Using the RCP climate change scenario, And the impact of climate change on disasters using local vulnerability to disasters in the event of a disaster. In order to evaluate this, the 11 cities in North Korea were evaluated for Design Rainfall Load, human risk index (HRI), and disaster impact index (DII) at each stage. As a result, Jaffe increased from C grade to B grade in the Future 1 period. At Future 2, North Hwanghae proved to be dangerous as it was, and Gangwon-do and Hwanghae-do provincial grade rose to C grade. In the case of Future 3, Pyongyang City dropped from C grade to D grade, Hamgyong and Gyeongsang City descend from B grade to C grade, Gangwon-do and Jagangdo descend from C grade to D grade and Pyongyang city descend from C grade to D grade. Respectively.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.324-324
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• 2022

정확한 오염물질 예측은 기상학, 자연재해, 기후변화 연구 등 현장에서 필수적인 과제 중 하나이다. 주변 관측소에서 얻은 데이터를 사용하는 경우 모델 학습을 위한 불필요한 데이터로 인해 예측 결과에 왜곡 문제가 있을 수 있습니다. 따라서, 우리는 종합적인 대기질 지수 행동에 영향을 미치는 요인을 제공하는 최적의 데이터 소스를 찾기 위해 네트워크 방식을 사용했습니다. 본 연구에서는 2015년부터 2020년까지 우리나라의 6개 오염물질과 종합적인 대기질 지수 예측에 대한 네트워크 기법을 적용한 LSTM 및 DNN 모델을 적용하였다. 본 연구는 미세먼지(PM10), 초미세먼지(PM2.5), 오존(O3), 이산화황(SO2), 이산화질소(NO2), 일산화탄소(CO) 등 6가지 오염물질을 기반으로 종합적인 대기질 지수를 예측하는 2단계로 구성되어 있다. LSTM을 이용하여, 개별적으로 예측된 6가지 오염물질을 이용하여 DNN 모형을 이용하여 종합적인 대기질 지수를 예측한다. 6가지 오염물질에 대한 각 모델의 예측능력과 종합적인 대기질 지수 예측은 관측된 대기질 데이터와 비교하여 평가하였다. 본 연구는 심층신경망 모델과 네트워크 방식을 결합한 것이 높은 예측력을 제공함을 보여주었으며, 종합적인 대기질 지수 예측을 위한 최적의 모델로 선정되었다. 재난관리의 필요성이 증가함에 따라 네트워크 방식의 딥러닝 모델은 자연재해 피해를 줄이고 재난관리를 개선할 수 있는 충분한 잠재력을 가질 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.77-77
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• 2021

가뭄은 사회·경제적으로 매우 큰 피해를 주는 자연재해이며, 그 시작과 발생 지역을 정확하게 예측하는 데 어려운 문제가 있다. 이에 수문 분야에서는 가뭄에 영향을 미치는 수문·기상인자들을 이용하여 다양한 가뭄지수를 개발하였고 이를 활용하여 가뭄 현상을 모니터링하고 예측 및 전망하는데 다양한 노력을 기울이고 있다. 하지만 가뭄지수들은 실제 가뭄이 어떠한 형태로 발생하는지 파악하기에 많은 한계점을 가지고 있다. 이에 최근 들어 미국과 유럽에서는 실제 농업, 환경, 에너지 등과 같은 다양한 분야에 걸쳐 가뭄 피해로 인해 생기는 가뭄 영향을 보다 체계적이고 상세한 데이터 인벤토리로 구축하고 가뭄지수와의 상관관계, 회귀분석과 같은 연구를 통해 가뭄 영향 예측을 시도하고 있다. 따라서 본 연구에서는 보고서, 데이터베이스, 웹 크롤링(Web-Crawling)을 통한 뉴스 기사 등과 같은 자료를 수집하여 국내 가뭄 영향 인벤토리를 구축하였다. 또한 수문 분야에 널리 사용되고 있는 가뭄지수인 표준 강수 증발산량지수 SPEI(Standardized Precipitation-Evapotranspiration Index)를 기반으로 지역에 따른 가뭄 영향을 예측하기 위해 최근 로지스틱 회귀모형, Random forest, Support vector machine, XGBoost 등의 다양한 머신러닝 기법을 적용하였다. 각 모형의 성능을 Receiver Operating Characteristic(ROC) 곡선을 통해 평가하여 가뭄 영향 예측에 적절한 머신러닝 기법을 제시하였다. 본 연구 결과를 통해 텍스트 기반의 가뭄 영향 자료와 머신러닝 기법을 통한 가뭄 영향 예측 방법론은 가뭄 재난 관리에 유용한 정보를 제공할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.25-25
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• 2015

본 논문의 목적은 전 세계적으로 기후변화로 인한 이상기후에 대한 관심이 높아지고 있으며 이로 인한 부정적 영향에 대한 우려가 증가되고 있다. 우리나라도 기후변화로 연평균 강수량이 1910년대 1,155mm에서 2000년대 1,375mm로 약 19% 증가했으며 21세기말에는 약 17%가 증가할 것으로 전망하고 있다. 정부간협의체(Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC)에 따르면 미래에는 지구의 연평균기온은 2050년은 $2.3^{\circ}C$ 2100년엔 $4.8^{\circ}C$가 증가할 것이라고 전망하였고, 우리나라의 경우 2050년에 $3.2^{\circ}C$ 2100년에 $6^{\circ}C$가 증가할 것으로 전망하였다. 따라서 본 연구에서는 최근 지구적인 문제로 대두되어 온 기후변화 대해 재해취약성 분석을 통하여 효과적인 대응방안을 모색하고자 하였다. 연구대상의 지역은 강원도의 18개 시, 군 지자체로 하였으며 계산의 평가단위는 각 지자체를 하나의 집계구로 정하였다. 재해취약성 분석 지표로는 현재(2000년)와 미래(2020년, 2050년)로 나누어서 분석하였다. 분석 결과 2000년에는 영동지역과 원주시가 가장 취약하였으며, 2020년에는 속초와 강릉, 춘천시가, 2050년에는 강원도 중부지역이 가장 취약할 것으로 전망되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.405-409
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• 2018

최근 기후변화로 인해 기온, 강수량 등 농업에 직접적인 영향을 주는 환경요인의 변화가 급격하게 진행되고 있으며, 식량농업기구 (Food and Agriculture Organization of the United Nations, FAO)는 기후변화로 인해 전 세계적인 식량위기가 발생할 가능성이 크다고 경고하고 있다. 농업 시스템의 생산 능력을 확보하기 위해 수자원의 효율적인 공급 및 분배, 수확량 예측, 토지 특성 파악 등 농업 생산 제한요소에 대한 빠른 정보수집이 요구되고 있다. 재해관리 분야에서 원격탐사 기술은 재해 발생을 인지하고 발생지역의 재해 진행과 피해 정도를 신속하게 제공할 수 있다는 점에서 효용성이 높다. 또한 위성 영상을 이용할 경우 접근이 용이하지 못한 지역의 조사가 수월하며, 장기적인 변화관측이나 환경감시 등 광역적 접근이 가능하다. 최근 위성영상을 통한 다양한 신호의 데이터 취득 및 가공이 가능하게 됨에 따라 주기적이고 동일한 정확도로 지상자료의 획득이 가능하다는 측면에서 인공위성을 활용한 농업 분야에서의 가뭄 분석 연구의 필요성이 대두되었다. 위성영상 신호를 통해 농업 가뭄에 활용되고 있는 지표로는 정규식생지수 (Normalized Difference Vegetation Index, NDVI) 및 식생상태지수 (Vegetation Condition Index, VCI), 식생가뭄반응지수(Vegetation Drought Response Index, VegDRI) 등이 있다. 잠재 증발산과 실제 증발산의 비를 이용한 위성영상기반의 가뭄지수인 Evaporative Stress Index (ESI)는 일반적으로 사용되는 가뭄지수인 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI), 파머가뭄심도지수 (Palmer Drought Severity Index, PDSI) 등과 비교하였을 때, 가뭄에 더 민감하고 빠른 반응을 보인다는 연구 결과로부터 짧은 기간의 급속하게 발생하는(rapid-onset) Flash drought의 가뭄판단지표로 활용되고 있다. 본 연구에서는 과거 우리나라에 발생했던 극심한 가뭄 사상을 대상으로 ESI의 가뭄분석을 통해 타 지표와의 차별성을 확인하고 농업 가뭄 모니터링의 새로운 지표로써 적용성을 검토하고자 한다.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.29 no.7
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• pp.713-723
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• 2023

Climate change is significantly affecting coastal areas, and its impacts are expected to intensify. Recent studies on climate change adaptation and risk assessment in coastal regions increasingly integrate the concepts of recovery resilience and vulnerability. The aim of this study is to develop a measurement model for coastal hazard recovery resilience in the context of climate change adaptation. Before constructing the measurement model, a comprehensive literature review was conducted on coastal hazard recovery resilience, establishing a conceptual framework that included operational definitions for vulnerability and recovery resilience, along with several feedback mechanisms. The measurement model for coastal hazard recovery resilience comprised four metrics (MRV, LRV, RTSPV, and ND) and a Coastal Resilience Index (CRI). The developed indices were applied to domestic coastal erosion cases, and regional analyses were performed based on the index grades. The results revealed that the four recovery resilience metrics provided insights into the diverse characteristics of coastal erosion recovery resilience at each location. Mapping the composite indices of coastal resilience indicated that the areas along the East Sea exhibited relatively lower coastal erosion recovery resilience than the West and South Sea regions. The developed recovery resilience measurement model can serve as a tool for discussions on post-adaptation strategies and is applicable for determining policy priorities among different vulnerable regional groups.