• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.37 no.1
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• pp.61-72
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• 2017

Due to the climate change, damages of human life and property caused by natural disaster have recently been increasing consistently. In South Korea, total damage by natural disasters over 20 years from 1994 to 2013 is about 1.0 million dollars. The 13% of total damage caused by heavy snow. This is smaller amount than the damage by heavy rainfall or typhoon, but still could cause severe damage in the society. In this study, the snow damage in Gangwon region was estimated using climate variables (daily maximum snow depth, relative humidity, minimum temperature) and scoio-economic variables (Farm population density, GRDP). Multiple regression analysis with enter method was applied to estimate snow damage. As the results, adjusted R-square is above 0.7 in some sub-regions and shows the good applicability although the extreme values are not predicted well. The developed model might be applied for the prompt disaster response.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.426-426
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• 2023

대설은 일반적으로 해양과 대륙의 온도차가 큰 지역, 바다·호수와 같이 상대적으로 따뜻한 곳이 인접해 있어 기단 변질이 잘 일어나는 지역, 산악에 의해 습윤한 공기가 강제 상승되는 지역에서 자주 발생한다. 우리나라는 찬 대륙고기압 공기가 해수 온도 차로 눈 구름대가 만들어지거나, 고기압 가장자리에서 한기를 동반한 상층 기압골이 우리나라 상공을 통과하면서 대설이 발생한다. 최근 우리나라에서 빈번하게 발생하는 대설피해는 직접피해와 간접피해로 나뉘며, 이에 따라 사회·경제적으로 막대한 피해를 야기한다. 우리나라 대설피해양상은 지역적 특성, 방재 대책, 대처능력 등에 따라 달라지는 것이 특징이며, 지역적으로 다르게 발생하는 대설피해를 효과적으로 대비할 수 있는 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 지역적 특성을 고려한 차등화된 대설 피해를 예측하는 연구를 진행하고자 하였다. 본 연구에서는 기상요소 및 사회·경제적 요소 등을 입력자료로 활용하고, DPSIR 분석을 통해 Red Zone, Orange Zone, Yellow Zone, Green Zone으로 위험 등급을 분류 및 등급 별 대설피해 예측기법을 개발하였다. 최종적으로 1994년부터 2020년까지의 과거 대설 피해액 자료와 다중회귀분석을 이용하여 기법을 개발하였고, 기법의 예측력 평가를 위해 RMSE와 RMSE를 표준화한 NRMSE의 두 가지 통계 지표를 사용하여 평가하였다. 모형별 예측력 평가 결과 Yellow 등급 모형이 가장 우수한 예측력을 보였다. 추후 본 연구결과를 통해 대설피해 범위를 예측하는 연구가 진행된다면 사전에 대설피해에 대한 대응방안 수립과 지역별제설 우선순위를 결정할 수 있는 지표가 개발될 것으로 기대된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.53 no.12
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• pp.1183-1192
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• 2020

Economic analysis is a basic step in establishing disaster mitigation measures, but it is difficult to verify the results due to uncertainty. Therefore, the scope of investigation and analysis is wide. However, it is difficult to predict the amount of damage caused by flooding because the collection of relevant data is limited in the ungauged basin. In this study, distributed runoff analysis and flooding analysis were performed, and a method of estimating the amount of flood damage in the ungauged basin was proposed using collectible social and economic indicators and flood analysis results. For distributed runoff analysis and flooding analysis, GRM (Grid based Rainfall-runoff Model) and G2D (Grid based 2-Dimensional land surface flood model) developed by Korea Institute of Civil engineering and Building Technology were used. The method of substituting collectible social and economic indicators into the simple method and improvement method was used to estimate the amount of flood damage. As a result of the study, it was possible to estimate the amount of flood damage using satellite data and social and economic indicators in the ungauged basin.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.419-419
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• 2018

기후변화로 인한 홍수피해의 빈도와 규모가 증가함에 따라 미래 홍수취약성은 갈수록 증가할 것으로 전망된다. 이를 대비하기 위해서는 지역별 기후변화를 고려한 홍수취약성 평가를 통해 적절한 적응 정책을 수립하여야 한다. 본 연구에서는 지역별 홍수취약성을 평가하기 위해 홍수취약성지수(Flood Vulnerability Index, FVI)를 새롭게 선정하였다. FVI는 3가지 구성요소의 결합으로 산정되며, 피해의 원인이 되는 압력지수(Pressure Index), 물리적 피해 현황을 나타내는 현상지수(State Index), 대응할 수 있는 능력인 대책지수(Response Index)의 함수로 나타낸다. 압력지수는 기후, 유역, 사회특성에 따라 세부지표를 구분하였고, 현상지수는 홍수피해 비율, 대책지수는 기술 및 사회적 특성을 기준으로 하였다. 따라서, 압력지수 및 현상지수가 클수록 홍수피해에 취약함을 나타내고, 대책지수가 클수록 취약성이 저감되게 된다. 연구 대상 지역은 최근 집중호우로 인해 많은 홍수피해가 발생한 금강유역을 선정하였고, 과거 홍수 피해액 자료를 사용하여 선정된 지수의 적용성을 검토하였다. 또한, 기후변화를 고려하기 위해 27개의 GCMs (Global Climate Models) 중 홍수를 가장 잘 설명하는 5개의 대표시나리오와 2개의 배출시나리오(RCP4.5, RCP8.5)를 사용하였으며, 과거(2010년대) 및 2030년대, 2050년대, 2080년대의 홍수취약성지수를 산정하여 결과를 분석하였다. Spearmans's rank correlation coefficient를 사용하여 과거 10년간 실제 홍수 피해액의 평균값과 FVI를 비교한 결과 선정된 지수가 홍수피해를 적절히 설명하는 것으로 나타났다. 대표시나리오를 사용한 미래 홍수취약성 분석 결과, 용담댐 유역에서 홍수취약성이 증가하는 것으로 나타났으며 지역별 상대적 취약성전망 결과는 대부분 과거와 비슷하였다.

• Water for future
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• v.50 no.8
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• pp.35-42
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• 2017

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.364-364
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• 2020

세계적으로 지구온난화 등 기후변화의 영향으로 재해발생의 빈도와 피해 심도가 증가하고 있다. 일반적으로 자연재해에 의한 피해복구에 소요되는 비용은 재해 피해액보다 크다. 선진국의 경우 이러한 재해발생 가능성을 두고, 피해를 최소화시키기 위하여 복원력에 초점을 맞추어 관련 정책을 수립하고 있다. 그러나 가뭄의 경우 타 재해에 비하여 지속기간이 길고 그 지속기간에 따라 피해의 영향이 지역별로 편차를 두고 달라지게된다. 따라서, 정확한 역량평가 결과를 제시하기 위해서는 가뭄이 자주 발생하는 지역, 복구능력이 탁월한 지역 등을 구분하고 평가하여 지자체가 갖고 있는 가뭄에 대한 역량을 정량적으로 평가할 필요가 있다. 가뭄역량평가(복원력 평가)는 항목의 특성에 따라 크게 내구성, 대체성, 자원동원력, 그리고 신속성으로 구분된다. 본 연구에서는 각 항목별 가뭄 시 적용 가능한 정량적 복원력 지표 8개를 도출 하였으며 지자체별 해당 데이터를 확보하였다. 다음으로 주요 지자체별 복원력 항목 값을 정규화 하여 표준점수화 하였다. 제안된 방법론은 향후 개별 항목특성에 맞는 정량화 방법, 항목별 가중치 부여방법, 그리고 정성지표 고려 등과 같은 지속적인 추가연구가 진행되어야 하지만, 제안된 복원력 정량지표와 그 결과는 지역적인 가뭄에 대한 지자체별 역량강화전략을 제시하기 위한 기초자료로 활용이 가능하다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.121-121
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• 2017

기후변화와 급격한 도시화로 재난 피해의 규모는 계속 증가하고 있는 추세이며, 전 세계적으로 대형 재난으로 인해 심각한 경제적 손실과 수많은 인명피해가 발생하고 있다. 재난 발생으로 인한 피해는 발생지역의 피해액과 복구비뿐만 아니라 산업 및 국가 경제 전반에 심각한 영향을 미친다. 최근 태풍 '차바'와 극심한 가뭄 등의 재난 발생으로 인해 국가 경제가 전반적으로 위축되는 것으로 평가되었다. 그러나 우리는 특정 지역에서 발생한 재난이 타지역으로 파급되어 국가 경제에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 대략적인 현황조차 파악하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 산업연관모형과 한국은행에서 발간하는 지역별 산업연관표를 이용하여 태풍 '차바'의 발생으로 인한 울산지역의 피해가 타지역으로 전파되는 영향을 평가하였고, 울산 지역에서 발생한 태풍 '차바'의 피해가 국가 경제에 미치는 영향을 평가하였다. 본 연구결과는 대규모 재난발생이 주변지역으로 파급되는 특성을 파악하고, 국가 경제에 미치는 영향을 정량적으로 평가하여 재난관리를 위한 의사결정시의 기초자료로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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• v.9 no.3 s.43
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• pp.1-8
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• 2005

This paper describes a new objective methodology of seismic building damage assessment which is called Advanced Component Method(ACM). ACM is a major attempt to replace the conventional loss estimation procedure, which is based on subjective measures and the opinions of experts, with one that objectively measures both earthquake intensity and the response ol buildings. First, response of typical buildings is obtained analytically by nonlinear seismic static analysis, push-over analyses. The spectral displacement Is used as a measure of earthquake intensity in order to use Capacity Spectrum Method and the damage functions for each building component, both structural and non-structural, are developed as a function of component deformation. Examples of components Include columns, beams, floors, partitions, glazing, etc. A repair/replacement cost model is developed that maps the physical damage to monetary damage for each component. Finally, building response, component damage functions, and cost model were combined probabilistically, using Wonte Carlo simulation techniques, to develop the final damage functions for each building type. Uncertainties in building response resulting from variability in material properties and load assumptions were incorporated in the Latin Hypercube sampling technique. The paper also presents and compares ACM and conventional building loss estimation based on historical damage data and reported loss data.

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.7 no.3
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• pp.41-49
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• 2007

In order to reduce the amount of damage from natural disasters and perform the natural disaster mitigation program, the prevention activities and forecasting based on meteorological parameters and disaster datas are required. In addition, it is necessary to process prevention meteorological information for prevention activities in advance. For this, we have analyzed four data, such as Statistical yearbook of calamities and Statistics Yearbook issued by the Ministry of Government Administration and Human affairs. And Annual Climatological Report issued by the Korea Meteorological Administration and Recently 10 years for natural disaster damage from the Central Disaster and Safety Countermeasures Headquarters. We analyzed the causes, elements, occurrence frequencies, and vulnerable areas of natural disaster, using the 4 disaster datas, but these datas was not consistent with their terminology and items. Through the analysis of a kind and damage of disaster, we have selected the disaster variables, such as causes and elements, the amount of damage, vulnerable areas of natural disaster, etc and made a database. This database will be used to assess the natural disasters and develop the risk model and natural disasters mitigation plan.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.393-393
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• 2018

본 연구에서는 자연재해 발생 시 신속하고 효율적인 재난 대응 의사결정을 지원하기 위하여 재난 재해 정보와 시설물 정보, 공간정보 등이 융합된 통합 인벤토리를 구축하고자 한다. 재난대응 의사결정 지원을 위하여 시설물의 중요도, 위험도, 피해액 산정에 필요한 원천 데이터를 공공데이터포털(data.go.kr)에서 제공하는 공공데이터를 활용하였다. 공공데이터포털의 데이터셋은 파일데이터와 오픈 API, 표준데이터와 국가중점데이터를 제공하고 있다. 파일데이터는 22,306건, 오픈 API는 2,505건, 표준데이터는 58건의 정보를 제공하고 있으며, 국민, 기업 등 수요 중심으로 개방의 효과성과 시급성 등이 높은 41개 분야의 국가중점데이터를 제공하고 있다. 또한 공공데이터를 활용하여 개발된 국내외 다양한 사례와 가공데이터를 공공데이터 활용사례를 통하여 공유하고 있다. 인벤토리 구축을 위하여 국가중점데이터와 데이터카테고리의 국토관리, 재난안전, 산업고용, 공공행정 등 다양한 공공데이터를 검토하여, SOC 시설물과 건축물의 정보를 수집하여 시설물의 중요도와 위험도, 피해액 평가 등 필요 목적에 맞게 최적화 하여 구축하였다. 또한 구축된 다양한 정보와 시설물 평가 모듈간의 원활한 데이터 수급을 위한 연계 모듈과 관리 모듈을 개발하여 구축된 데이터 정보를 표준화하여 유지 관리 할 수 있도록 인벤토리를 구축하였다. 이러한 재난대응 의사결정 지원 통합 인벤토리는 재난대응 의사결정을 신속하고도 효율적으로 가능하게 함으로써 방재업무 지원 및 대국민 서비스를 가능하게 할 것으로 판단된다.