매년 막대한 피해를 초래하는 자연재해 중 집중호우로 인한 홍수피해는 이를 근본적으로 대처할 수 있는 방안은 없으나, 보다 구체적인 홍수방재대책에 대한 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 홍수방재사업의 진행시 환경파괴에 대한 환경단체의 반대, 또는 치수사업의 경제성 문제로 논란이 끊이지 않고 있다. 막대한 국가예산이 투입되는 홍수방재대책에서의 최적지 선정은 홍수방재대책의 성공여부를 가늠하는 핵심적인 요소이다. 따라서 본 연구에서는 1차원 수문해석 프로그램인 HEC-RAS와 GIS를 연계하여 예상침수지역을 추출한 후 이를 홍수방재사업의 경제성 분석에 활용하였다. 또한 홍수방재사업의 경제성 분석에 있어 $\ulcorner$치수사업 경제성분석 개선방안 연구$\lrcorner$의 방법을 보완한 $\ulcorner$치수사업 경제성분석 방법 연구-다차원 홍수피해 산정방법-$\lrcorner$을 적용하여 경제성 분석을 실시함으로써 방재사업의 우선순위 선정 시 필요한 기초데이터를 제공하는데 그 목적이 있다.
본 연구는 청소년들의 집단따돌림 유형에 따른 협동 및 공감기술과 학교생활적응도 간의 차이를 분석하기 위해 수행되었다. 이를 위해 수도권에 소재한 중 고등학교에서 213명의 청소년(중: 106명, 고: 107명)을 대상으로 설문조사하였다. 자료의 분석은 집단따돌림 유형을 분류하기 위해 2단계 군집분석을 사용하였고, 집단에 따른 예측변수의 설명은 다항로지스틱 회귀분석을 통해 분석하였다. 분석결과, 첫째, 집단따돌림 가해 및 피해경험은 협동 및 공감기술과 부적 상관이 있었으며, 학교생활적응도와도 부적 상관을 보였다. 둘째, 집단따돌림 가해군과 피해군은 협동기술의 부족과 관련되며, 가 피해군은 공감기술의 부족과 관계가 있었다. 셋째, 학교생활적응도에 협동과 공감기술은 유의한 예측변수로 나타났다. 이러한 연구결과를 고려할 때, 청소년들의 협동과 공감기술은 집단따돌림의 가해 및 피해경험을 줄이고, 학교생활적응에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타나 청소년들의 사회적 기술 훈련 프로그램의 필요성을 확인하고 시사점에 대해 논의하였다.
산업의 발달 및 도시화의 증가로 인해 위험물질을 포함한 물류 수송량은 날로 증가하는 추세이고 위험물질 수송차량들의 사고발생 위험도 따라서 증대되고 있다. 본 연구에서는 위험물 운송이 점차 증가하고 있는 철도수송에 있어 기존 선행 연구의 피해규모 분석모형을 적용하고, 위험물 물류 표준화 연구에서 정의된 물질별 사고노출량을 기준으로 하여 위험물 물질별 인구 및 환경 노출규모를 GIS(Geographic Information System)의 버퍼링 분석 기 법을 통하여 일반적으로 분석이 어려운 피해규모산정을 자동으로 도출하는 방안을 제시하였다. 각 링크별 인구 및 노출규모 산출 모형을 적용하기 위해서는 Network(철도망), Zone(행정구역), 철도사고 Data, 철도화물 통행량, 하천 및 강 등을 GIS Database로 구축하였고, 최종적으로 Buffering 분석과 함께, 중첩분석의 Clip 기법과 Special Join 기법을 함께 사용하여 본연구의 제시한 위험물 물질별 피해규모 자동 추출 방안을 제시해 보았다.
본 연구의 목적은 우리나라 다문화청소년의 폭력 피해경험과 정신건강과의 관련성을 파악하여 다문화청소년의 정신건강증진 중재를 개발하는데 기초자료로 활용되기 위함이다. 본 연구는 2018년도 청소년건강행태조사결과를 기초자료로 한 이차자료 분석연구이며, 우리나라 다문화청소년 835명을 대상으로 하였다. 자료 분석은 IBM 25 ver. SPSS를 이용하였으며 복합표본을 이용하여 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 본 연구 결과 다문화청소년의 정신건강 특성에 공통적으로 영향을 미치는 요인은 폭력피해경험, 성별, 주관적 건강인지이며, 폭력피해 경험이 있고, 여학생이며 주관적 건강인지가 나쁠수록 슬픔, 절망감 경험, 자살사고, 자살계획, 자살시도가 높은 것으로 나타났다. 본 연구는 이차자료 분석연구로 폭력피해와 정신건강 인과관계를 파악하기 어려운 제한점이 있으나 전국적 규모의 청소년 조사자료를 이용하여 분석함으로써 연구결과의 대표성을 가지며, 다문화청소년을 대상으로 분석하였다는데 의의가 있다.
본 논문은 거시적인 접근방법을 이용하여 고출력 전자기파에 대한 피해 비용을 보다 실제적으로 산출하기 위한 방법을 제시하고, 이에 대한 피해액을 계산하였다. 먼저 취약성 분석을 통하여 사회 기반 시설 중 사회적으로 가장 큰 혼란을 야기할 수 있을 것이라고 판단되는 전력망에 집중하여 연구하였으며, 이에 대해 고출력 전자기파에 의한 피해액 계산식은 GDP에 대한 총 에너지 소비를 고려하여 고출력 전자기파 피해 시 발생할 수 있는 피해 손실을 효과적으로 예측하기 위한 방법을 제시하였다. 피해액은 고출력 전자기파의 공격 형태에 따라 피해 범위를 설정하고 계산하였으며, 이러한 피해액 계산을 통하여 고출력 전자기파에 취약한 시설에 대해서는 피해액 산출 후 방호 비용과 비교하여 시설 방호 대책을 수립할 수 있는 기반을 마련할 수 있을 것이다.
본 연구는 산불 전후 KOMPSAT-3A 영상을 사용하여 산불피해지역을 분석하는 것을 목적으로 한다. KOMPSAT 시리즈 중 KOMPSAT-3A는 적외선 및 고해상도의 멀티 스펙트럼 밴드를 가진 VHR위성이다. 하지만, KOMPSAT-3A를 활용하여 산불피해강도를 분류하는 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 KOMPSAT-3A의 산불 피해강도를 분류하기 위한 새로운 알고리즘을 제시하는 것을 목표로 한다. 또한, 본 연구에서는 산불 피해지역에 대한 참조자료로 Sentinel-2로 생성한 dNBR을 사용하였다. 본 연구의 연구 지역은 2019년 4월 4일 강릉에서 발생한 산불 피해지역으로 선정하였다. 본 연구에서는 산불피해구간을 산정하기 위한 알고리즘으로 오픈 소스 통계 프로그램인 R software의 확률분포함수를 사용하였다. KOMPSAT-3A에서 산불 피해지역은 산불 전, 후 NDVI의 변화에 따라 생성되었다. 산불피해강도는 분포 함수의 표준 편차를 사용하여 각 등급 크기를 산정하였다. 총 5개 구간에 따른 산불 피해 강도가 효과적으로 분류되었다.
정보화의 빠른 진전과 더불어 정보화의 역기능 역시 비례하여 확산되고 있으며 그 피해는 막대한 것으로 추정되고 있다. 하지만 현재까지 개인정보 유출의 피해규모에 대한 연구와 자료가 미흡한 실정이기 때문에 이로 인한 국가적 피해규모를 계량화하는 작업에 많은 현실적 어려움이 존재하고 있다. 만약 피해액의 규모를 제대로 산출하여 보안정책 수립에 참고한다면 경제적으로나 사회적으로 미치는 사고 영향의 심각성을 정확히 파악할 수 있으며, 결과적으로 유출사고 대응에 필요한 기업 그리고 정부의 노력과 비용의 크기~에 대한 의사결정을 할 수 있기 때문에 체계적인 경제적 피해규모를 파악하는 일은 매우 필요한 과제라고 판단된다. 이에 본 연구는 일본 네트워크 보안협회 등 해외 유수 연구들의 방법론과 새로운 접근법들을 참고하여, 개인정보 유출사고의 피해실태를 파악하기 위한 정보의 수집과 이의 정량적 분석의 개념적 틀을 제시하고자 한다. 또한 비교적 데이터가 부족한 국내의 환경에서도 정책적 지표로서 의미 있는 피해액을 측정함으로써 개인정보 유출 피해를 막기 위한 다양한 정책기획의 기반자료로 활용될 수 있기를 기대한다.
씨고자리파리(Delia platura) 유충의 피해가 차후 대두 생육과 생산성에 미치는 영향을 기상생태형별로 조사하고 또 해충종합관리의 방안으로서 토양내 유기물함량, 토양의 종류, 피복등과 피해정도와의 관계를 분석한 결과를 종합해 보면 다음과 같다. 콩 초생단엽의 피해로 영양생장이 지연되었는데 일장에 의해 유도되는 개화기에는 큰 변화가 없었다. 인위적으로 적엽한 구 보다는 충접종에 의한 피해구에서 생육지연 현상이 두드러졌는데 이는 초생단엽 피해 외에 지하 경.근부가 함께 피해를 받은 때문이었다. 생산량은 초생단엽이 25% 피해를 받은 구부터 크게 감소하였다. 콩의 출현속도는 무피복구에 비해 피복구에서 빨랐는데 투명비닐의 촉진 효과가 가장컸다. 식양토와 식토구에서 재배한 콩의 피해가 적었으며 토양내 부엽토 함량이 증가하면 출현속도가 빨라져 초생단엽의 피해가 감소하는 것으로 나타났다.
시군구간의 잠재적 홍수피해 위험성을 계량적으로 비교할 수 있다면 지역단위의 치수계획을 수립하거나 국가의 치수예산 집행 우선순위를 결정하는데 큰 도움이 된다. 본 연구에서는 지역별 홍수피해의 잠재적 위험성을 손쉽게 파악할 수 있는 홍수피해지표(Flood Damage Index : FDI)를 제안하였다. 홍수피해지표는 홍수피해에 영향을 미치는 직 간접적 요인들을 자연적 요인, 사회적 요인, 정책적 요인, 시설적 요인이라는 네 가지로 구분한 후, 이들을 대표하는 11개 주요 인자들을 선정하고, 인자별 가중치와 무차원 인자값들을 곱하여 합산한 지표이다. 이 지표를 이용하여 전국 229개 시군구의 잠재적 홍수피해 위험성을 비교하였고, 지역별 홍수발생요인도 분석하였다. 연구결과는 보다 합리적인 치수대책수립에 활용될 수 있다.
본 연구는 UAV 영상의 식생지수를 활용한 소나무재선충병 피해목 조기 탐지를 그 목적으로 하며, NDVI를 비롯한 대표적인 식생지수들을 선정하고 각각의 분류 정확도 비교분석을 통해 최적의 식생지수를 분석해보았다. 현장답사를 통하여 193개체의 소나무재선충병 피해목 위치데이터를 구축하고 동시에 다중분광 UAV 영상을 이용하여 4가지 식생지수 분석을 수행하였다. 무감독분류(K-Means)를 통하여 피해목을 분류하였고, 오차행렬(Confusion Matrix)를 이용하여 식생지수별 분류정확도를 비교·분석하였다. 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째 분류의 전체정확도는 NDVI (88.04%, Kappa계수 0.76) > GNDVI (86.01%, Kappa계수 0.72) > NDRE (77.35%, Kappa계수 0.55) > SAVI (76.84%, Kappa계수 0.54)순으로 분석되어 NDVI가 가장 높은 정확도를 보였으며, GNDVI가 거의 비슷한 수준의 분류정확도를 보였다. 둘째, NDVI 및 GNDVI 식생지수를 이용한 K-Means 무감독 분류방법으로 피해목의 판별이 어느 정도 가능한 것으로 판단된다. 특히 위 기법은 연산이 집약적이고 사용자의 개입이 적고 분석과정이 상대적으로 간단하여 피해목의 조기 탐지에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다. 향후 시계열영상의 활용 또는 딥러닝기법의 추가 응용으로 분류정확도를 높일 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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