현 단계에서 자연재해로 인한 피해규모를 정확히 예측하고, 그에 대처하는 것은 어려운 실정이다. 그러나 재해대응 차원에서 피해 규모를 예측할 수 있다면 신속하게 대응하여 피해를 저감할 수 있다고 판단된다. 따라서, 본 연구에서는 여러 가지 자연재해 중 풍랑에 관한 피해액예측함수를 개발하였다. 동해 및 제주 연안지역을 대상으로 국민안전처에서 발간하는 재해연보(1991~2014)의 풍랑 및 태풍피해 이력을 수집하였으며, 물가상승률을 반영하기 위해 2014년 기준으로 피해액을 환산하였다. 또한, 기상청 및 국립해양조사원 홈페이지에서 파고, 풍속, 조위, 파향, 파주기 등의 기상 자료를 수집하였다. 풍랑피해가 발생했을 때 연안지역의 특성을 반영하기 위해 2015년 국립해양조사연구원에서 발행한 연안재해노출지수(Coastal Disaster Index; CODI), 연안민감도지수(Coastal Sensitivity Index; COSI), 연안재해영향지수(Coastal Potential Impact Index; CPII)를 반영하였다. 피해 발생 시 기상현황, 지역특성을 나타내는 지수, 피해액과의 상관관계를 통해 풍랑피해액예측함수를 개발하였다.
최근 집중호우나 극한 강우사상으로 인하여 산사태나 토석류와 같은 산지재해가 빈번하게 발생하고 있으며 특히 우리나라는 지형 특성상 주거지역이 산지와 인접해 있는 경우가 많아 재해발생 시 피해를 가중시키는 원인이 되고 있다. 산지재해는 예측하기가 어렵고 산지에서 발생한 토석류가 계곡을 따라 흘러 내려와 도심지 및 산지와 인접한 도로나 주택지에 많은 피해를 발생 시키고 있다. 본 연구에서는 해마다 반복적으로 발생하고 있는 산사태나 토석류와 같은 재해의 피해저감과 원인분석을 위하여 강원도 삼척시 도계읍 일대를 대상지역으로 선정하고 산지유역의 위험성 분석을 위하여 사면안정성 예측 모델인 SINMAP 모형을 사용하여 산지재해가 발생 가능한 위험지역 및 안전한 구간을 분석하고 지형분류기법 중의 하나인 Topographic Position Index(TPI) 분석방법을 통해 대상지역의 지형위치지수를 계산하여 위험지형을 분류하였다.
안전공학이 추구하는 사회적인 목표는 산업에 종사하는 사람들의 생명과 건강을 지키고, 재해에 의한 생산설비나 원자재, 제품의 손실을 막는 것이다. 광범위한 산업안전 연구 중에서 재해 통계 분석에 관한 연구는 다양한 종류의 재해에 관한 기초적 정보를 제공함으로서, 이에 따른 문제점의 파악이나 안전대책의 설정 등 안전관리에 있어서 의사결정이나 연구 방향을 결정하는 중요한 역할을 하고 있다. 현재 사업장 등에서 안전관리를 실시하는데, 안전수준의 평가로서 세계적으로 널리 이용되고 있는 계산식은 단위시간당의 재해발생 건수로 나타내어지는 도수율, 또는 근로자 1천만명당 재해발생 인원수를 나타내는 연 천인율이 등이 있다. 영국 A.H,A Wynn등이 광산재해의 예로 실시한 시간의 재해발생율의 차이를 재해발생 간격의 분포에 사용하여 검증했었다. 이것을 기반으로 재해발생 간격을 추정하고 검증함으로 재해발생 확률을 도출하여 안전관리의 새로운 척도를 제시하고자 한다. 이미 일본에서 많은 연구가 이루어져 왔으며, 이를 기초로 노동재해 발생수를 통한 통상의 검증법과 축차검증법의 이용으로 재해의 성향을 분석하여 그 결과를 재해의 예측에 이용함으로 재해예방을 실현하고자 한다. 그래서, 실제 국내에 정유공장의 데이터를 이용하여, 이 분포 알고리즘을 검증하는데 본 논문의 목적이 있다.
세계적으로 산업화의 진전에 따른 석유 등 화석연료 사용의 급증과 산림남벌 등으로 대규모 홍수와 가뭄, 폭염, 한파 등의 자연재해가 속출하고 있다. 자연재해, 환경오염 등 재난 재해의 대형화, 집중화, 세계화로 인한 위험을 조기에 발견하고, 피해를 최소화하기 위해 IT 기술을 활용한 재난관리의 필요성이 증대되고 있다. 재난 재해 대응형 IT 기술로는 재난대응 로봇, 재난안전무선통신망, CCTV를 이용한 모니터링 서비스, 모바일을 이용한 예 경보 서비스, 컴퓨팅을 이용한 재난 재해 예측, 사이버 오피스 구축을 통한 재택근무 등이 있으며 국내외에서 활발히 개발 적용되고 있다.
최근 세계적인 기상이변으로 자연재해의 발생빈도 증가는 물론 이로 인한 피해가 점차 다양화 및 대형화되어 가고 있는 추세이다. 재난으로 인한 피해는 발생지역 피해뿐만 아니라 국가 경제 전반에 큰 영향을 미치는 특징이 있다. 우리나라의 자연재해 중 대설은 다른 자연재해에 비해 발생빈도는 낮지만 광역적인 피해를 유발하며, 피해 면적에 비해 피해액 규모가 크다. 또한 현재에는 강원권이 가장 취약한 것으로 취약성 분석 결과에서 보여주지만, 미래에는 강원권, 충청권, 호남권을 연결하는 축으로 취약지역이 확대될 것으로 전망된다. 본 연구에서는 현재 사회 전반에서 다양하게 활용되고 있는 머신러닝 기법을 이용하여 우리나라 대설피해액을 예측하는 대설피해 예측모형을 개발하고자 하였다. 머신러닝 기법으로는 랜덤포레스트, 서포트 벡터 머신, 인공신경망 기법을 이용하였고, 모형에 사용한 변수는 기상관측자료, 사회·경제적 요소 등을 활용하여 모형을 개발하였다. 결과적으로 기존연구에서 다중회귀모형을 이용하여 개발된 예측모형과 본 연구에서 3개의 머신러닝 기법으로 개발된 예측모형의 예측력을 비교 분석하였고, 예측력이 가장 높은 모형을 제시하였다. 본 연구결과를 활용하여 모형의 개선 및 데이터 품질 개선이 이루어진다면 향후 대설피해에 대한 개략적인 대비가 가능할 것으로 기대된다.
최근 자연재난으로 인한 인명피해는 감소하는 추세를 나타내고 있으나, 기후변화 및 도시화 등으로 인해 재산피해는 점차 증가하고 있는 실정이다. 기존의 연구는 재난이 일어난 후 사후복구차원에서 피해액을 집계하거나 복구비를 추정하는 연구가 주를 이루고 있으며, 재난이 발생하기 전에 피해액을 추정하는 연구는 매우 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 과거 통계자료를 기반으로 인공신경망과 다중회귀분석을 이용하여 전체 자연재난 피해액의 약 95%를 차지하는 호우피해액을 예측하기 위한 피해함수 개발하고자 한다. 대상지역으로는 경기도 지역으로 선정하였고, 1994년부터 2015년까지의 수문기상자료와 시군구별 재해통계자료를 수집하여 분석을 위한 함수개발을 위한 자료로 재구축하였다. 또한 시간별 최대 강우량과 피해액에 대한 상관분석을 실시하여 지속시간별(1~24시간) 최대강우 자료와 재해기간별 선행강우(1~5일)자료, 그리고 재해기간의 총강우량 자료가 상관성이 높다는 것을 파악했다. 이를 독립변수로 활용하고, 재해기간별 피해액을 종속변수로 사용하여 지역별 호우피해 예측함수를 개발하였다. 본 연구는 효율적이고, 효과적으로 재해예방을 위한 방재체계를 수립하는데 기초자료로 활용될 것으로 판단되며, 사전대비 차원의 재난관리를 통해 정책결정권자들의 의사결정에도 도움을 줄 수 있다고 판단된다.
우리나라에서 발생하는 여러 재해 중 자연재해는 각종 재해의 상당 부분을 차지하고 있으며. 이 중 호우에 의한 인명 피해는 연간 수 백명, 재산 피해는 수 천억에 이른다. 매년 여름철 집중호우에 의한 홍수재해는 한강과 같은 대형하천이나 급경사 산간지역에서 주로 발생하던 상황이 근래에 이르러서는 도시지역으로 그 피해가 확산되고 있다. 특히. 최근 몇 년 사이 연속해서 대규모 홍수가 발생하고 있어 수해로부터 국민의 생명과 재산을 보호하기 위해서는 홍수규모에 따라 침수범위를 예측할 수 있는 보다 과학화된 실시간 침수 예측시스템 구축이 요구된다. 이에 본 연구는 홍수피해가 큰 한강 상류 일대의 중랑천과 그 주변을 대상지역으로 홍수시 발생한 하천의 유량과 범람량을 수치지형모형에 의해 분석하고 이를 실시간으로 Web GIS와 연계하여 홍수에 의한 침수를 예측하고자 한다.
우리나라뿐만 아니라 전 지구적으로 호우발생 빈도의 증가, 태풍이나 허리케인 세기의 강화 등에 따라 대규모 자연재해의 발생횟수와 피해액은 지속적으로 증가하는 추세이다. 태풍, 홍수, 호우, 강풍, 풍랑, 해일, 조수, 대설, 가뭄, 지진, 황사 등과 같은 자연재해는 발생지점과 규모를 예측하기 어려우며, 전조현상이 명확하게 나타나지 않아 대응에 많은 어려움이 존재한다. 그러나 자연재해의 피해규모를 예측할 수 있다면, 조기대응을 통해 피해를 저감할 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 국민안전처에서 발간하는 재해연보('91년~'15년)를 기반으로 서해연안지역의 풍랑피해함수를 개발하였다. 풍랑피해함수는 지역별, 시설별로 구분하여 개발하였으며, NRMSE는 1.94%~26.07%로 분석되었다. 개발된 식을 통해 피해규모를 예측하고, 그에 대한 적절한 대응이 이루어진다면, 피해를 저감할 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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