• 제목/요약/키워드: 재해예방기법

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하천 내 지표 피복 분류를 위한 Sentinel-2 영상 기반 랜덤 포레스트 기법의 적용성 연구 - 내성천을 사례로 - (Application study of random forest method based on Sentinel-2 imagery for surface cover classification in rivers - A case of Naeseong Stream -)

  • 안성기;이찬주;김용민;최훈
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제57권5호
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    • pp.321-332
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    • 2024
  • 하천 공간의 지표 피복 현황 파악은 하천 관리 및 홍수 재해 예방에 필수적이다. 기존 조사 방법은 전문가에 의한 식생 판독을 통한 식생도 작도 방법이나 식생지수를 활용하는 방법이 활용되어 왔으나, 역동적으로 변화하는 하천 환경을 반영하기에 한계가 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 내성천을 대상으로 위성영상 자료를 활용한 랜덤 포레스트 기법을 활용하여 다수 연도의 하천 내 식생 분포를 파악하고, 적용성을 검토하였다. 원격탐사 자료 Sentinel-2 위성 영상을 사용하였으며, 지상 참값(ground truth)은 2016년 내성천 지표 피복 자료를 활용하였다. 랜덤 포레스트 머신러닝 알고리듬을 활용하여 미리 선정된 10개 샘플링 영역으로부터 분류군 별로 1,000개의 표본을 추출하여 훈련 및 검증하였으며, 민감도 분석, 연도별 지표 피복 분석, 정확도 분석을 통하여 적용성을 평가하였다. 연구 결과, 검증 자료 기반의 정확도는 85.1%로 나타났다. 트리 수, 샘플 수, 하천 구역에 대한 민감도 분석 결과, 각각 30개, 800개, 하류에서 효율성이 높았다. 지표 분류 유형은 6개 항목에서 높은 정확도를 보여 지표 피복 분류 결과가 실제 하천 환경을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 정확도 분석 결과, 전체 샘플 중 14.9%의 경계오류와 내부오류를 확인하였으며, 지표 피복 분류 중 산발 식생과 초본 식생을 제외한 항목들은 높은 정확도를 보였다. 본 연구에서는 단일 하천을 대상으로 적용하였지만, 보다 정확하고 많은 자료의 구축을 위해서는 다수의 하천에 대해 지표 피복 분류 기법의 적용이 요구된다.

산사태 위험지도를 이용한 강원도 지자체의 피해규모 산정 (An Evaluation of Damage Scale on the Local Governments in Gangwon-do using Landslide Risk Maps)

  • 양인태;박재국;박건
    • 대한공간정보학회지
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    • 제22권4호
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    • pp.71-80
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    • 2014
  • 본 연구에서는 강원도를 대상으로 산사태로 인한 피해지역을 사전에 예측하였으며, 도로, 건물, 산림 등의 피해규모를 지자체별로 산정하였다. 산사태를 예측하기 위해서 기존의 연구 성과를 활용하여 산사태 취약성도, 발생가능성도, 위험지도 제작기법을 정립하였다. 도로, 건물, 산림의 산사태 피해규모는 누적강우량 100mm, 200mm, 300mm 발생시 각각의 산사태 위험지도를 제작하여 지자체별로 산정하였다. 그 결과 100mm~200mm 미만 누적강우량 발생시 도로피해는 홍천군, 건물피해는 정선군, 산림피해는 홍천군 순으로 나타났으며, 200mm~300mm 미만 누적강우량 발생시 도로피해는 춘천시, 건물피해는 평창군, 산림피해는 홍천군 순으로 나타났다. 특히, 300mm 이상 누적강우량 발생시 홍천군의 경우 도로, 건물, 산림피해가 다른 지자체에 비해서 가장 피해가 클 것으로 예측되었다. 이와 같이 지자체의 산사태 피해규모를 각각 산정함으로써 산사태 예방의 우선순위 결정뿐만 아니라 예산을 투입하는데 있어 의사결정의 기초자료가 될 수 있을 것으로 기대된다.

GIS를 이용한 대안별 임도노망의 계획에 관한 연구 (Planning of Alternative Forest Road Network Using GIS)

  • 전권석
    • 대한공간정보학회지
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    • 제11권1호
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    • pp.21-28
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    • 2003
  • 산림경영계획의 측면에서 임도계획의 기본이 되는 복합적인 정보를 바탕으로 GIS를 이용하여 경상남도 남해군에 위치한 금산시험림 주변의 국유림을 대상으로 6가지 대안별 임도망을 편성하여 적용성을 검토한 후 비교 분석하였다. 그 결과 노선선정기준 중 종단물매와 토공량의 최소화를 조합한 대안노망2의 경우 일부 노선이 기설임도와 유사한 노선형으로 배치되어져 현행 임도계획시 종단물매와 산지경사를 실측하여 임도를 시공하는 사실과 일치함을 알 수 있었으며 4가지 노선선정기준 모두를 조합한 대안노망6의 경우 노선배치가 지점(2)를 중심으로 방사형을 형성함으로서 타 대안노망과 상이한 노선형을 나타내었다. 대안별 임도망을 기설임도와 비교 분석함으로서 향후 임도망 계획시 객관적인 자료를 제시하여 합리적인 계획수립은 물론, 중장기 산림개발추진계획에 효율적인 적용이 가능할 것으로 판단되었다. 또한 GIS기법을 이용한 다양한 대안노망별 노선선정을 통하여 최적 대안노망을 제공함으로서 최종 의사결정자가 대안노망 평가를 용이하도록 지원하여 의사결정지원체계로서 중요한 기초자료가 될 것으로 사료되며 향후 임도개설 후 자연재해(산사태, 산지붕괴)에 따른 민원유발을 사전에 예방하고 능동적으로 대처할 수 있는 방안이 될 것으로 판단된다.

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SCADA 디지털포렌식 동향과 향후 연구 제안 (Research Trends of SCADA Digital Forensics and Future Research Proposal)

  • 신지호;서정택
    • 정보보호학회논문지
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    • 제29권6호
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    • pp.1351-1364
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    • 2019
  • SCADA가 사이버 위협과 공격에 노출될 경우 사회 곳곳에서 심각한 재해가 발생될 수 있다. 초기의 SCADA 시스템은 설계 시 보안 위협에 대한 고려가 이루어지지 않아 보안 취약성이 높고, 더 큰 문제는 가용성 등의 문제로 즉시성 있는 취약점 패치가 어려운 실정이다. 증가하는 사이버 위협에 신속하게 대응하고 침해사고 예방 및 방지를 위해 SCADA 시스템 보안에 디지털포렌식 절차와 기술이 활용되어야 한다. 본 논문에서는 효과적인 SCADA 포렌식 조사를 위한 연구 방향을 설정하기 위해 SCADA 시스템을 대상으로 디지털포렌식 연구 동향을 살펴보고, 더불어 SCADA 포렌식 대상 및 필요 기술의 분류를 시도하였다. 그 결과, 절차와 방법론에 대해서는 전통적인 디지털포렌식을 크게 벗어나는 연구 결과를 찾지 못했다. 다만, SCADA 시스템만이 가지는 특성을 반영한 접근방법이나 전용 도구를 개발해야 한다는 주장은 의미가 크다. 분석기술에 대해서는 주로 PLC와 전용 네트워크 프로토콜에 대한 취약점 분석에 관한 연구가 주를 이루었다. 이는 SCADA를 대상으로 하는 사이버 위협과 공격이 주로 PLC이거나, 전용 네트워크 프로토콜에 대한 위협이 많았기 때문으로 이해되므로 앞으로도 관련 연구가 지속할 경향으로 보인다. 그러나 조사절차와 분석기법 전반에 걸쳐 SCADA 시스템에서 획득한 증거의 보존이나 무결성과 같은 증거능력에 대한 논의는 거의 이루어지지 않아 아쉬운 부분이다.

하천구역내 저지대 침수예측을 위한 낙동강 친수지구 홍수예측체계 구축 및 적용 (Establishment and Application of Flood Forecasting System for Waterfront Belt in Nakdong River Basin for the Prediction of Lowland Inundation of River.)

  • 김태형;곽재원;이종현;김극수;최규현
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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    • pp.294-294
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    • 2019
  • 현재 홍수통제소에서 하천의 홍수를 예측하기 위한 시스템은 저류함수법 등에 의한 강우-유출모형과 FLDWAV 모형에 의한 수리학적 모형으로 이루어져 있다. 이 시스템은 주로 홍수특보지점의 기준수위 초과여부를 예측하기 위해 운영되고 있다. 한편 공원 캠핑장 자전거 도로 등 친수공간으로 활용하고 있는 하천변의 관리와 운영을 위한 정보의 수요가 급증함에 따라, 특정지점의 주의보, 경보 등의 고수위 예측 뿐만 아니라, 하천내에서 친수공간으로 활용되는 저지대 침수예측정보의 생산이 요구되고 있다. 본 연구에서는 친수공간으로 활용되는 하천내 저지대의 홍수예측정보를 생산할 수 있는 기술을 개발하였다. 1차원 수리해석 결과를 기반으로 하도버퍼링 기법을 통해 고해상도 격자 기반의 공간연산을 수행하는 모형을 구축하였으며, 해석결과로 격자기반의 침수심 및 침수구역이 표출되도록 모형을 구성하였다. 안동지구를 대상으로 지형정보 및 시설물 정보를 반영하여 모형을 구축하였으며, 안동댐 및 임하댐의 가상 방류 시나리오를 통해 친수공간의 방류량 규모별 침수여부 및 침수정도를 분석하였다. 개발된 모형을 통해 친수지구의 침수예측정보를 관계기관에 사전 제공할 수 있는 체계를 구축하여 지자체의 수방활동 및 재해예방 활동에 지원하고자 한다.

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Evidential Belief Function, Weight of Evidence 및 Artificial Neural Network 모델을 이용한 산사태 공간 취약성 예측 연구 (Landslide Susceptibility Prediction using Evidential Belief Function, Weight of Evidence and Artificial Neural Network Models)

  • 이사로;오현주
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제35권2호
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    • pp.299-316
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    • 2019
  • 본 연구는 지리정보시스템(GIS) 환경에서 확률 모델인 Weight Of Evidence (WOE)와 Evidential Belief Function (EBF), 기계학습 모델인 Artificial Neural Networks (ANN) 모델을 이용하여 평창지역의 산사태 취약성도를 공간적으로 분석하고 예측하였다. 본 연구지역은 2006년 태풍 에위니아에 의한 집중호우로 산사태가 많이 발생하여 많은 재산 및 인명피해가 발생하였다. 산사태 취약성도를 작성하기 위해 항공사진을 이용하여 3,955개의 방대한 산사태 발생 위치를 탐지하였고, 환경공간정보인 지형, 지질, 토양, 산림 및 토지이용 등의 공간 데이터를 수집하여 공간데이터베이스에 구축하였다. 이러한 공간데이터베이스를 이용하여 산사태에 영향을 줄 수 있는 인자 17개를 추출하여 입력 인자와 EBF, WOE, ANN 모델을 이용하여 산사태 취약성도를 작성하고 검증하였다. 작성 및 검증을 위해 산사태 자료는 각각 50%씩 나누어서 훈련 및 검증을 실시하였고, 검증결과 WOE 모델의 경우는 74.73%, EBF 모델의 경우는 75.03%, ANN 모델의 경우는 70.87%의 예측 정확도를 나타내었다. 본 연구에 사용된 모델 중 EBF 모델이 가장 높은 정확도를 나타냈으며, 모든 모델에서 70% 이상의 예측 정확도를 보여 본 연구에서 사용된 기법이 산사태 취약성도 작성에 유효함을 나타내었다. 본 연구에서 제안된 WOE, EBF, ANN 모델과 산사태 취약성도는 이전에 산사태가 발생하지 않은 지역의 산사태를 예측하는 데 사용될 수 있다. 이러한 취약성도는 산사태 위험 감소를 촉진하고, 토지 이용 정책 및 개발을 위한 기초자료 역할을 할 수 있으며, 궁극적으로 산사태 재해 예방을 위한 시간과 비용을 절약할 수 있다. 향후 보다 많은 지역에서 산사태 취약성도 작성 방법을 적용하여 산사태 위험 예측을 위한 일반화된 모델을 이끌어 내야 한다.

안전보조원의 안전관리활동이 파견법에 미치는 영향요인 연구 (A Study on the Influence Factors of safety Management Activities of Safety Assistants on Dispatch Method)

  • 신승하;문유미;최병정
    • 한국재난정보학회 논문집
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    • 제17권2호
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    • pp.306-318
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    • 2021
  • 원청의 안전보조원에 대한 지휘·명령관계라면 파견법이 적용됨에 따라 건설현장 안전관리에 있어서는 파견법이 부정적인 영향을 미치고 있다. 연구목적: 파견법에 따른 안전관리의 중요도 및 영향을 연구하여 안전보조원이 능동적이고 적극적인 재해예방을 할 수 있도록 안전관리 방향을 제안하는 목적이 있다. 연구방법: 전문가와 근로자를 대상으로 AHP분석기법 활용과 로지스틱 회귀분석을 하였다. 연구결과: 파견법이 적용될 수 있는 통합가중치를 분석한 결과, 교육(SkillUp교육), 관리(근태관리), 직접지시(피드백 지시) 순으로 중요도가 확인되었다. 로지스틱회귀분석에서 직접지시에 영향을 미치는 요인은 피드백이며 교육 관리에서는 소속회사 팀장만 업무 지시가 있을 경우, 다른 집단에 비하여 교육관리 비율이 3.42배 낮아졌다. 결론: 파견법 위반을 적용받지 않는 범위 안에서 피드백, 교육에 대한 관리가 무엇보다 중요하며, 최근 코로나(Covid-19) 영향으로 비대면 온라인 교육이 확대됨에 따라 안전교육대상자도 다양해지고 있어 안전보조원에 대한 비대면 온라인 교육 확대가 파견법 위반을 피해갈 수 있다고 판단된다.

2015 개정 중학교 가정 교과서 지속가능발전교육(ESD) 연관성 및 탐구 성향 분석: '청소년기의 소비생활' 단원을 중심으로 (Analysis of the Relevance to Education for Sustainable Development and the Inquiry Tendency of 2015-Revised Middle School Home Economics Textbooks: Focusing on the 'Adolescence Consumption Life' Unit)

  • 김샛별;김예슬
    • 한국가정과교육학회지
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    • 제32권3호
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    • pp.161-177
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    • 2020
  • 본 연구는 2015 개정 중학교 가정 교과서의 '청소년기의 소비생활' 단원을 지속가능한 발전(ESD)의 측면에서 분석해 ESD와의 연관성을 찾고, Romey 분석을 통해 '청소년기의 소비생활' 단원의 탐구 성향을 분석하였다. 이를 위해 먼저 선행연구에서 사용된 ESD와 관련된 평가 기준을 정리하여 환경적 관점(천연자원, 기후변화/재해예방 및 완화, 지속가능한 농촌과 도시), 경제적 관점(기업의 지속가능성, 시장경제, 빈부격차 완화), 사회·문화적 관점(인권/평화/인간보호, 문화적 다양성과 이해, 건강/안전, 시민참여, 국가경영)으로 11개의 핵심 내용을 가진 분석틀을 설정하였다. 설정한 분석틀을 바탕으로 중학교 가정 교과서 12종의 '청소년기의 소비생활' 단원의 학습 내용을 분석하였고, Romey의 탐구적 교과서 분석방법에 따라 본문문장, 사진·삽화·표·그래프, 활동과제를 분석하였다. 분석결과 경제적 관점의 '시장경제', '국가경영'의 핵심 요소를 모든 교과서가 본문문장, 사진·삽화·표·그래프, 활동과제의 3가지 형태로 다양하게 제시하고 있었으나, 건강/안전, 시민참여, 지속가능한 농촌과 도시, 기업의 지속가능성 핵심 내용의 내용 요소는 상대적으로 부족해 ESD의 다양한 내용을 다루는 교과서 개발이 필요한 것으로 보았다. 또한 Romey 분석 결과 대부분의 교과서에서 본문문장, 사진·삽화·표·그래프는 권위적 성향으로, 활동과제의 경우 탐구적 성향으로 나타났다. 청소년들의 지속가능한 발전을 위한 소비 가치관 형성과 행동 실천을 위해 보다 다양한 ESD 관련 내용을 가정과 수업에 반영하고, 탐구적 성향의 학습활동을 수업에 창의적으로 활용할 필요가 있다. 또한 가정과 ESD 수업 모델을 개발해 가정과 교육 현장에서 실천하여 효과를 살펴볼 필요가 있을 것이다.

Deep Neural Network와 Convolutional Neural Network 모델을 이용한 산사태 취약성 매핑 (Landslide Susceptibility Mapping Using Deep Neural Network and Convolutional Neural Network)

  • 공성현;백원경;정형섭
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_2호
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    • pp.1723-1735
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    • 2022
  • 산사태는 가장 널리 퍼진 자연재해 중 하나로 인명 및 재산피해 뿐만 아니라 범 국가적 차원의 피해를 유발할 수 있기 때문에 효과적인 예측 및 예방이 필수적이다. 높은 정확도를 갖는 산사태 취약성도를 제작하려는 연구는 꾸준히 진행되고 있으며 다양한 모델이 산사태 취약성 분석에 적용되어 왔다. 빈도비 모델, logistic regression 모델, ensembles 모델, 인공신경망 등의 모델과 같이 픽셀기반 머신러닝 모델들이 주로 적용되어 왔고 최근 연구에서는 커널기반의 합성곱신경망 기법이 효과적이라는 사실과 함께 입력자료의 공간적 특성이 산사태 취약성 매핑의 정확도에 중요한 영향을 미친다는 사실이 알려졌다. 이러한 이유로 본 연구에서는 픽셀기반 deep neural network (DNN) 모델과 패치기반 convolutional neural network (CNN) 모델을 이용하여 산사태 취약성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 연구지역은 산사태 발생 빈도가 높고 피해가 큰 인제, 강릉, 평창을 포함한 강원도 지역으로 설정하였고, 산사태 관련인자로는 경사도, 곡률, 하천강도지수, 지형습윤지수, 지형위치 지수, 임상경급, 임상영급, 암상, 토지이용, 유효토심, 토양모재, 선구조 밀도, 단층 밀도, 정규식생지수, 정규수분지수의 15개 데이터를 이용하였다. 데이터 전처리 과정을 통해 산사태관련인자를 공간데이터베이스로 구축하였으며 DNN, CNN 모델을 이용하여 산사태 취약성도를 작성하였다. 정량적인 지표를 통해 모델과 산사태 취약성도에 대한 검증을 진행하였으며 검증결과 패치기반의 CNN 모델에서 픽셀기반의 DNN 모델에 비해 3.4% 향상된 성능을 보였다. 본 연구의 결과는 산사태를 예측하는데 사용될 수 있고 토지 이용 정책 및 산사태 관리에 관한 정책 수립에 있어 기초자료 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.