• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2022.10a
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• pp.135-136
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• 2022

최근 기후변화의 영향으로 태풍 및 국지성 집중호우 등 자연재해 발생빈도가 증가함에 따라 풍수해로 인한 인명피해와 재산피해가 증가하고 있다. 국내에서는 재해연보를 통해 자연재난 피해이력 통계정보를 제공하고 있으며, 당해연도 자연재해상황을 기간별, 시도별, 수계별, 월별, 원인별 총괄통계와 인명피해, 시설피해와 관련된 피해면적, 피해액, 복구액 등 세부내용으로 구성하여 정보를 제공하고 있다. 행정안전부는 국가재난정보시스템을 통해 취합된 지자체 피해이력 통계자료를 입력하고 있는데 입력하는 과정에서 누락, 오기 등의 오류가 발생할 가능성이 있다. 경제적 손실이 증가하고 있는 풍수해 재난이 발생하게 될 경우 피해비용 집계, 피해액 산정 등 정확한 자료로서 구축되지 않으면 연구 및 분석을 수행하기 위한 통계자료로서 활용될 수 없다. 이러한 문제점을 개선하기 위해서 본 연구에서는 1985년부터 2018년까지 재해연보에 대해서 기간별-시군구별 자료분석을 통해 피해이력 데이터 오류 유형에 대해 분류하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2022.10a
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• pp.187-188
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• 2022

물류센터의 유형별 산업재해 발생형태를 분류하여 대책을 수립함으로써 동종 및 유사 재해를 사전에 재해를 예방코자 한다. 국내물류센터에서 발생된 6년간의 유형별 발생형태를 세부적으로 분석하여 개선책을 수립하여 물류센터에서 발생한 산업재해 분석을 통해서 재해감소 방안을 모색할 수 있었다. 물류센터의 산업재해 분석을 통해서 재해감소 방안을 제시하므로써 물류센터의 재해율 감소에 도움이 될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1867-1872
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• 2010

본 연구에서는 1980년부터 2008년까지의 재해역학조사센터(http://www.emdat.be/)의 자료를 활용하여, 북한지역의 홍수로 인한 피해를 조사하였다. 북한의 홍수 발생 기간 중 약 70%가 주로 7월과 8월에 발생하였으며, 홍수로 인한 총 재산피해는 약 180억 달러에 달한다. 이중 1995년의 홍수는 약 150억 달러로 세계 50대 자연재해로 기록되었다. 또한, 2007년의 홍수는 북한의 자연재해 중 가장 많은 인명피해로 당시 사망자는 600명 이상이 기록되었다. 북한의 홍수 유형별 피해 규모를 분석하기 위하여 홍수 유형을 불특정 홍수, 돌발 홍수, 일반 홍수로 분류하여 분석하였다. 또한, 남북한의 차이를 분석하기 위하여 남한의 홍수 사례를 같은 유형으로 분류하여 함께 비교하였다. 유형별 빈도는 남한의 경우 3가지 유형이 비슷한 빈도로 발생된 반면, 북한의 경우 일반홍수의 빈도가 다른 홍수의 빈도 보다 조금 많이 발생하였다. 유형별 인명피해 부분에서는 남한은 전체 유형에서 돌발홍수가 52%로 가장 많은 부분을 차지했으며, 북한의 경우는 일반홍수가 42%로 가장 많이 차지하였다. 결론적으로 남한은 일반홍수와 돌발홍수의 빈도는 같았으나, 돌발홍수가 인명피해 면에서 2.3배 많이 발생하였으며, 북한의 경우 불특정 홍수와 돌발홍수의 발생 빈도는 같았으나, 돌발홍수로 인한 인명피해가 1.5배 많이 발생하였다. 경제적 피해 부분에서는 남한의 경우 돌발홍수가 약 19억 달러로 가장 많은 피해액을 발생시켰으며, 북한의 경우 일반홍수가 약 153억 달러로 가장 많은 피해액을 발생시켰다. 이는 남한의 약 7배에 해당하는 금액이다. 남북한이 경제적 피해 부분에서 큰 차이를 보이는 것은 1995년의 대홍수의 피해액이 약150억 달러로 기록되었기 때문으로 사료된다. 향후 기후변화로 인하여, 자연재해는 더욱 증가할 것으로 생각된다. 남한의 연구뿐만 아니라 한반도 전체에 대한 연구가 필요하다. 현재, 북한의 경우 기상 현상, 재해정보 등의 연구 자료는 남한 지역의 연구에 비해 상대적으로 많이 부족하며, 매우 제한적이고 단편적인 자료들만 존재하고 있다. 따라서 이에 관한 많은 연구들이 필요한 실정이다. 현재 작성되어 있는 북한의 재해 취약성 지도를 좀 더 연구하여, 한반도 전체의 재해 취약성 지도의 작성이 필요할 것으로 생각된다. 또한, 한반도 지역에서 발생하는 위험기상에 따른 사회경제적 피해를 줄이고 능동적으로 대처하기 위해 남북간 기상협력이 활성화 될 필요가 있을 것으로 생각된다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.13 no.11
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• pp.5534-5541
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• 2012

This paper classifies cities in the metropolitan area based on natural hazard vulnerability. The procedure of our empirical analysis is divided into three parts as follows: First, it summarizes variables related to natural hazard vulnerability to significant factors, carrying out principal component analysis. Second, it classifies cities in the metropolitan area, conducting cluster analysis using factor scores. Lastly, it proposes differential measures for natural hazard mitigation for classified cities in the metropolitan area, based on natural hazard vulnerability.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.279-279
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• 2021

위성영상정보는 센서의 종류, 취득, 분석, 재난과 위성영상 특성 매칭 등의 제약으로 재난 상황에서 제한적으로 사용되었다. 일반적으로 인공위성의 종류는 탑재한 센서의 정보제공 능력 범위에 따라 분류 가능하며 이에 따라 대상 범위가 결정된다. 본 연구에서는 재난의 예측, 탐지, 사후처리를 위한 위성자료의 취득과 활용을 위해 다양한 위성과 탑재된 센서의 궤도, 공간 해상도, 파장대 등의 특성에 대하여 분석하고 재난유형별로 최적 위성영상을 선정하였다. 행정안전부에서는 재난과 재해의 유형을 자연재난(10종)과 사회재난(27종)으로 분류하였다. 위성영상 활용이 가능한 재난 유형은 가시적으로 확인이 가능한 자연재난에 해당하며 그 중 태풍, 홍수, 가뭄, 산불 등 총 4종의 재난유형별로 가용한 최적의 위성영상을 분석하였다. 재난관측에 사용 가능한 대표적인 탑재체의 종류는 극궤도 지구관측 위성에서 광학과 SAR로 구분할 수 있다. 각 기본 특성에 따라 제공되는 정보의 종류가 분류되며 광학 센서는 태양복사 및 지구복사에너지 파장 영역 중 가시광선-근적외선-단파적외선-열적외선 파장대 영역의 분광 정보를 제공할 수 있는 다중 밴드들로 구성된다. 지표의 특정 대상이나 물질을 탐지하고 변화를 감지·분석하는데 유용하여 홍수, 태풍, 지진 등 자연 및 사회 재난·재해 관측에 유용하게 이용된다. SAR 센서는 장파장의 전자기파를 방출한 후 돌아오는 신호를 활용하여 대상에 대한 정보를 획득한다. 대기의 효과 및 요소를 투과하는 주파수 대역별 장파장 밴드 정보를 활용하여 고해상도의 대상 표면, 위치, 형태 등의 정보를 측량 및 관측하므로 중·광역 지역에 제약 없이 영상정보를 획득할 수 있어 산사태, 홍수, 지진, 등의 재난 모니터링에 유용하다. 이러한 다종 위성별 센서들의 특징(공간 해상도, 파장대별 밴드 특성, 관측폭, 재방문 주기 등)들을 분석하여 재난유형별로 가용한 무료/상용 지구관측위성을 분류한 결과 태풍에는 광역관측, 정지궤도 위성, 홍수에는 광학 및 SAR 고해상도 위성, 가뭄은 광역관측, 다분광 광학 위성 그리고 산불에는 정지궤도, 광학, SAR 위성이 적합함을 알 수 있다.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.22 no.5
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• pp.73-85
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• 2021

This study proposes an efficient management direction for Korean construction accident cases through a deep learning-based text data classification model. A deep learning model was developed, which categorizes five categories of construction accidents: fall, electric shock, flying object, collapse, and narrowness, which are representative accident types of KOSHA. After initial model tests, the classification accuracy of fall disasters was relatively high, while other types were classified as fall disasters. Through these results, it was analyzed that 1) specific accident-causing behavior, 2) similar sentence structure, and 3) complex accidents corresponding to multiple types affect the results. Two accuracy improvement experiments were then conducted: 1) reclassification, 2) elimination. As a result, the classification performance improved with 185.7% when eliminating complex accidents. Through this, the multicollinearity of complex accidents, including the contents of multiple accident types, was resolved. In conclusion, this study suggests the necessity to independently manage complex accidents while preparing a system to describe the situation of future accidents in detail.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.480-480
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• 2021

본 연구에서는 도시재생지역의 재난재해 위험성 및 회복성 분석과 현황 분석을 위한 기초 데이터의 관리와 활용성 증대를 목적으로 데이터를 등록하고 다운로드 할 수 있는 공유 플랫폼을 개발하고자 하였다. 도시재생 데이터 플랫폼은 재난재해, 지역현황, 문서 항목으로 구분하여 도시재생 정보를 서비스한다. 재난재해 항목은 폭우, 폭설, 폭염, 강풍, 지진 5개 자연재해 유형과 이로 인해 추가 피해가 발생할 수 있는 화재, 붕괴, 폭발 사회재난 3개 유형으로 구성되어있으며, 총8 종류의 재난재해 유형에 대한 위험성과 회복성 분석 DB를 제공한다. 지역현황 정보에서는 유휴공간 및 지역자산정보 등 도시재생 현황분석에 필요한 행정(통계)데이터, 시설물정보 등을 제공한다. 아울러 본 연구를 통해 산출되는 논문 및 보고서 등을 문서 항목에서 서비스한다. 데이터셋 등록 시, 시스템에 설정된 재난재해 유형, 시설물 등을 선택해 카테고리를 분류하고, 이력관리를 목적으로 데이터명과 생산년월 등에 대한 필수항목을 입력해야만 등록이 가능하도록 설정하였다. 또한 GIS 기반 공간자료 등록 시에는 가시화 서비스를 위하여 공간자료의 포맷과 좌표체계, 생산년월, 생산기관 등을 필수 입력하도록 하였으며, GIS tool을 활용한 자료 분석에 어려움이 없도록 하였다. 쇠퇴지역의 재난재해 대비/대응을 위한 도시재생 데이터 플랫폼은 금년 시범운영 후, 차년에는 클라우드 서비스 기능을 탑재해 계정 권한과 장소에 제약을 받지 않고 도시재생 업무를 수행하는 모든 사용자가 재난재해 정보를 비롯한 도시재생 관련 정보를 수집·활용할 수 있는 데이터 공유의 장을 구현함으로써 도시재생지역의 효과적인 재난재해 대비/대응 체계를 마련하고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.109-109
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• 2018

전 세계적인 기후변화로 인한 자연재해의 빈도가 급증하고 있으며, 대규모 재산피해가 빈번하게 발생하고 있다. 자연재해로 인한 피해를 효과적으로 저감시키기 위하여 지역적 특성과 재해 특징을 함께 고려한 적절한 대책 방안을 수립해야 한다. 본 연구에서는 지역적 특성(해안 지역, 산간 지역, 내륙 지역)에 따라 크게 3분류로 구분하였고, 지역별 호우피해 발생빈도를 함께 고려하여 피해 특석을 분석하고자 하였다. 호우피해 특징을 분석하기 위하여 지역별 피해액과 호우피해 발생빈도를 분석하였고, 지역별 피해액과 호우피해 발생빈도를 무차원화 하여 4가지 유형(Red Zone, Orange Zone, Yellow Zone, Green Zone)으로 분류하였다. 지역별로 평균 피해액 발생 빈도(I)와 최대 피해 발생빈도(II)로 피해유형을 구분하였다. 최종적으로 지역적 특징 3가지에 대하여 2가지 피해유형과 4가지 호우피해 발생빈도를 분석하였다. 본 연구를 통하여 대피해가 발생하는 Red Zone, Orange Zone의 경우 평균 피해액 발생빈도(I)는 30%이고, 최대 피해액 평균 발생빈도(II)는 23%로 분포하고 있음을 알 수 있다. 따라서 본 연구결과를 활용한다면, 지형에 따른 호우피해 특징 파악 및 효과적인 방재대책 수집에 활용 할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of the Society of Disaster Information
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• v.18 no.3
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• pp.560-565
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• 2022

Purpose: It is intended to prevent similar and similar disasters in advance by classifying the types of industrial accidents by type of distribution center and establishing countermeasures. Method: Development of improvement measures by analyzing in detail the types of occurrences of each type of 5 years in the distribution center. Result: Through the analysis of industrial accidents that occurred in the distribution center, it was possible to find ways to reduce disasters. Conclusion: It is expected to help reduce the disaster rate of the distriution center by presenting a disaster reduction plan through the analysis of industrial accidents in the distribution center.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2022.10a
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• pp.162-163
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• 2022

기술발전에 따라 건설현장은 스마트 안전관리기술을 활용한 안전관리의 변화가 예고되고 있다. 중대재해처벌법 시행(22.1.27)이후 50인 이상 사망사고는87건(96명)으로 전년 동기109건(111명)대비22건(20.2%), 15명(13.5%)감소한 것으로 나타났다(국토교통부,2022). 반면에 단순비교지만 일본0.14%, 미국0.37%, 영국0.03%에 비해 한국의 재해율이 높으므로 다양한 안전관리활동의 과제가 남아 있다. 이에 아차사고 유형이 건설현장 특성간의 민감도모델 제시를 기반으로 근본적인 재해관리가 연구의 목적이다. 이를 이루기 위해 국토교통부의 아차사고 발굴데이터를 분석하여 유형을 분류하고, 공사기간, 공사규모, 신체부위 등의 요인간의 아차사고 민감성요인에 대하여 Bayesian Network를 이용하여 아차사고에 영향을 주는 모델링을 제시하고자 한다.