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.
자연재해에 따른 피해로부터 국민의 재산과 인명 등을 보호하기 위해서는 예상되는 재해로부터 발생하는 피해규모에 대한 분석과 예측을 통한 대책 마련이 필요하다. 본 연구에서는 최근 10년간 발생되어진 자연재해 원인과 시설물별 분류 결과를 통하여 가장 많은 피해가 발생되어진 호우 태풍에 따른 공공시설물 피해에 대한 피해규모를 예측할 수 있는 손상 손실함수를 개발하고자 하였다. 공공시설물 중에서도 제외지에서 대부분의 피해가 발생하는 하천시설물 외에 국민의 생활영역인 제내지에서 피해규모가 크게 발생하였으며, 국가재난관리시스템(NDMS)의 피해내역 시설물 분류가 명확한 도로 시설물과 상 하수도 시설물을 함수 개발 대상물로 선정하였다. 도로와 상 하수도 시설물에 대한 국가재난관리시스템(NDMS)의 과거 피해내역과 호우 태풍에 의한 피해발생 규모로서 일반적으로 활용되고 있는 침수예상도 범람도 등을 활용하기 위하여 피해액을 종속변수로 침수면적을 독립변수로 이용하여 도로와 상 하수도 시설물의 피해액을 추정할 수 있는 손실함수를 개발하였다. 개발되어진 도로 시설물 및 상 하수도 시설물에 대한 손실함수는 향후 재해에 따라 발생 가능한 추정 피해액 규모 분석 등을 통하여 재해저감 대책을 위한 기초자료로 활용될 것으로 기대한다.
세계적으로 지진, 해일, 홍수 등의 자연 재해와 화재, 테러 등의 인위적 재해가 빈번하게 발생하고 있다. 이러한 다양하고 예측 불가능한 재해로 인해 다수의 사상자가 발생하고 있다. 재해 발생 시 빠른 시간에 재해 발생 여부를 파악하여 재해 발생 위치와 적절한 피난 경로 등의 정보를 피해자에게 제공한다면 신속히 안전한 장소로 대피가 가능하여 피해를 최소화 할 수 있다. 본 논문에서는 재해 발생 시 피난 지원을 목적으로 연구하는 긴급피난지원시스템(ERESS)을 효과적으로 지원할 수 있도록 비상 시 긴급피난지원시스템을 위한 9축 센서 기반 행동 분석 시스템을 구현하였다.
최근 들어, 여러 곳에서 산업재해가 발생하여 심각한 인명피해와 경제적인 손실을 불러오고 있다. 산업재해의 발생빈도를 최대한 줄이기 위해서는 산업재해의 원인이 되는 다양한 요소들을 파악하여 원인을 차단하는 것이 필수적이다. 본 논문은 여러 산업재해 간 유사성이 존재한다는 사실에 기반 하여 산업재해 빅 데이터 분석을 통해 사고를 일으킬 수 있는 원인을 파악하여 잠재적인 사고의 발생을 예방하고, 위업요인을 예측할 수 있는 효율적인 산업재해 빅 데이터 활용방법을 제시한다.
최근 우리나라는 지형적, 지리적 조건에 따른 홍수뿐만 아니라 기상이변에 의한 홍수의 발생빈도가 높아 점차 그 피해가 늘어나고 있다. 홍수의 피해는 대규모로 발생하므로 홍수가능지역을 사전에 예측하여 홍수에 의한 피해를 예방할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 홍수기록이 부족한 대규모의 넓은 지역에 대해 홍수가능지역을 예측할 목적으로 DEM과 홍수위를 이용하는 지형학적 방법과 수리모형을 이용하는 수리학적 방법을 사용하여 홍수에 의한 범람가능지역을 예측하였다. 연구대상지역은 과거 홍수에 피해가 가장 컸던 경기도 문산천 유역을 선정하였고, 지형학적 방법과 수리학적 방법을 이용하여 홍수지역을 예측한 결과를 비교 검토하였다. 본 연구의 결과, GIS를 이용하면 광의의 지역에 대해서 개략적인 홍수가능지역을 예측할 수 있었고, 수리모형을 이용하면 정밀하고 정확한 예측이 가능하였다. 위의 두가지 방법을 병행하면 전국 재해지도를 작성할 수 있을 것으로 판단되며, 재해위험에 대한 사전정보를 제공하여 재해에 대비함으로서 피해를 줄일 수 있을 것으로 판단된다.
최근 광역 및 국지적 호우의 발생빈도 증가로 인해, 능동적 대응 기술 개발과 실용화가 필요하다. 홍수재해 관련정보의 경우 전문기관 및 정부부처를 위한 홍수정보 표출 시스템은 구축되어 있다. 그러나 홍수재해의 분석, 모니터링, 예경보 시스템 구축 등 홍수정보 요소기술의 웹기반 실시간 홍수 예측시스템 연계가 미흡하다. 이에 홍수 예측 및 조절 등 다양한 정보의 연계 및 공동 활용요구가 증가되고 있으므로 각각의 정보를 실시간으로 분석하고 모니터링 할 수 있는 체계를 수립하고 통합 정보시스템 기반을 마련해야할 필요가 있다. 국내에서 수재해의 광범위한 관측과 정확한 평가 및 예측을 위해 위성 레이더 및 관측장비 자료를 활용한 시스템 구축에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이와 관련하여 위성 레이더 및 관측장비 분야별 시스템들을 연계하여 통합 홍수 정보 시스템 구축방안을 제시하고자 한다. 이를 위해 위성 레이더 및 관측장비 기반 TRMM, GPM 등의 위성강우, AWS, 고정밀 소형 레이더, UAV를 이용한 실시간 모니터링 등의 관측 자료를 수집이 필요하다. 그리고 홍수를 감시 평가 예측 등에 필요한 강수량, 수위, 토양수분, 하천범람범위 등의 수문정보를 분석 평가하는 효율적인 광역 및 국지적 홍수 대응 관리체계를 구축해야 한다. 이에 본 연구에서는 광역 및 국지적 홍수 피해 범위와 규모 등을 평가 산정하고 정확히 예측하기 위해 국내에서 활용되고 있는 위성 레이더 및 관측장비 기반의 기술들을 연계 활용하여 시스템을 구축하고자 한다. 먼저, 시스템에서 고정밀 소형레이더 기반 강우추측을 통해 수문정보와 연계하여 레이더 관측지역에 대한 국지적 호우 및 침수 예측을 할 수 있다. 또한 위성 및 관측장비 기반 위성영상을 통해 침수지역 분석 및 위성강우를 평가하여, 광역 홍수재해 및 침수지역을 분석할 수 있다. 추가적으로 UAV 관측장비를 활용하여 하천의 홍수범람범위를 관측하여 침수지역 분석에 대한 정확도를 높일 수 있다. 이와 같은 광역 및 국지적 홍수 정보를 체계적으로 감시 평가 예측 할 수 있는 통합적인 홍수 대응 및 관리 시스템 구축으로 연간 홍수 피해규모 저감을 위한 선제적 대응 관리 시스템으로 활용될 것으로 기대된다. 또한 이를 통해 홍수 관련 정보를 분석 관리 할 수 있는 수자원 분야에 혁신적인 시스템을 확보하는 소중한 토대가 될 것으로 사료된다.
본연구는 관개용 저수지의 토사유실량을 산정하기 위해 GIS를 이용하였다. 토사유실로 인한 재해는 산지녹화사업의 성공으로 인하여 자연적인 토사재해는 급감하고 있으나, 최근의 기상이변에 따른 국지성 호우와 인위적인 개발사업은 토사재해발생의 직접적인 요인으로 작용하여 높은 재해위험도를 나타내고 있다. 이를 방재하기 위하여 다양한 기법과 기술을 사용하여 토사유실에 따른 영향을 예측하고 있으나 토사유실에 따른 재해는 잠재적인 요인과 직접적인 요인의 복잡한 상호작용으로 발생되고 있어 이를 명확하게 규명할 수 있는 예측방법의 신뢰도는 상대적으로 낮은 편이다. 토사유실에 대한 복잡한 상호작용을 명확하게 규명하기 위해서는 대상지역의 지형정보학적 접근이 필수적임으로 본 연구에서는 수치지도와 각종 수문지형인자를 입력매개변수로 하는 GIS을 이용하여 토사유실에 대한 영향을 분석함으로써 관개용 저수지 토사유실에 대한 예측의 신뢰도를 높일 수 있는 방안을 마련하는데 그 목적이 있다.
최근 기상이변과 예측을 불허하는 여러 자연현상의 변화들로 인하여 여러 가지 자연재해가 매년 늘어나는 실정이다. 이러한 자연재해 중 우리나라에서는 집중호우에 의한 홍수피해가 자주 발생하고 있으며 이를 규명하는 기법 중 최근에 많이 사용하는 GIS는 유역에서의 지형학적, 기후학적 특성을 시간과 인력에 대하여 정량화 할 수 있는 장점을 가지고 있어 점점 그 사용 추세가 증가하고 있다. 본 연구에서는 GIS를 이용한 HEC-GeoHMS와 HEC-HMS를 이용하여 판운 지점의 유출량을 예측하여 평창강 유역의 유출을 분석하였고 모형의 적용성을 검증하기 위해 단위도에 따라 SCS, Snyder, Clark 3가지 모델로 구분하여 적용에 대한 검증을 실시하고자 하였다.
서북태평양은 전세계적으로 태풍이 가장 많이 발생하는 해양 지역 중 하나이다. 태풍이 몰고 온 강풍과 폭우, 폭풍해일 등은 우리 사회경제와 환태평양 국가의 신변안전에 심각한 위협이 되고 있다.특히 내륙으로 진입하는 수백킬로의 영향을 미치는 만큼 넓은 지역에 걸쳐 강우량이 발생하고, 집중강수 기간이 짧아 산사태 등 자연재해로 많은 인명피해가 발생한다. 이러한 피해를 줄이기 위해서는 태풍의 활동특성을 잘 파악하고 태풍에 의한 강수량 예측 연구가 재해예방과 재난저감을 위해 필요하다. 그러나 현재기술에서 태풍이 몰고 온 강수의 정확한 양적 예측은 여전히 어려운 문제이며, 해결해야 할 큰 도전과제이다. 본 연구에서는 태풍별 강수량 상관관계를 분석하고, 서북태평양의 역사적 태풍의 궤도와 강도를 고려해 태풍으로 인한 강수량을 예측하는 통계적 방법을 적용한 결과를 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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