• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2011.02a
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• pp.188-188
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• 2011

작년 아이슬란드에서의 화산폭발로 발생된 화산재가 대기 중으로 이동하면서 유럽 공항 곳곳의 항공기 수천 편이 운항 중지되기도 하였다. 한반도내의 백두산은 약 1000전(서기 946년~947년 경) 대규모로 분화하였고, 서기 1903년, 소규모 분화한 후, 앞으로 수년~수십 년 사이에 폭발적인 분화를 재개할 가능성이 제기되고 있으며, 백두산 분화 시, 아이슬란드 화산폭발 때보다 훨씬 심각한 피해가 예상되고 있다. 따라서 백두산 화산에 대한 현지 자료의 수집과 꾸준한 모니터링(감시, 관측) 자료의 분석과 재해 예상 범위 및 대응 방안의 모색이 필요한 시점이다. 본 연구에서는 지리적으로 가까이 있으며 108개 활화산의 화산재해 방재에 관하여 꾸준히 활동하고 있는 일본에서의 화산감시 및 분화대응 시스템을 파악하고, 우리나라의 화산재해대책을 수립하기위한 시사점들을 고찰하였다. 화산의 평균적인 분화 간격은 풍수해나 지진 등 다른 재해에 비해 길기 때문에 일본 기상청에서는 과거１만년 이내에 분화한 증거가 있는 화산이 활화산으로서 인정되고 있다. 백두산은 약 1000년 전에 분화한 뒤 최근 분화의 전조현상을 보이고 있으며, 중국과 북한에 인접하여 있으므로 우리나라에 직접적인 피해는 예상되지 않으나, 우리나라에 일본과 같은 활화산이 존재하지 않기 때문에 생소하였던 화산재해란 어떠한 것이며, 향후 잠재적인 분화 가능성을 가지고 있는 백두산폭발로 인한 재해의 종류를 미리 예상하고 준비할 필요가 있다. 일본의 경우 계속적인 감시와 관측을 통한 분화예보, 경보를 발령하고 분화 시 즉각적인 방재정보를 전달, 지역주민들이 빠르게 인지, 주의하도록 화산재해 대책 시스템이 갖추어져 있다. 우리나라는 아직 중국과 북한에 인접한 백두산에 대한 관측 자료가 거의 없고, 연구를 위한 접근 또한 쉽지 않은 상황이다. 분화로 인한 직접적인 영향권에서는 벗어난다할지라도 계절적인 기상장의 영향 및 아직 예측 불가능한 백두산의 잠재적인 폭발규모에 따라 간접적인 영향을 받을 경우에 대비하여야 할 필요성이 있다고 사료된다. 또한 우리나라의 화산재해 방재력을 향상시키기 위하여 백두산 폭발로 인한 재해위험범위를 가시화하고, 분화 시에 대한 구체적인 가상시나리오를 작성하여, 화산재 및 대기오염물질의 확산시뮬레이션, 기후변화에 끼치는 영향 등을 포함하는 화산재해대책을 미리 세워 피해를 저감시킬 수 있는 방재대책을 수립해야 할 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.484-484
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• 2023

지진해일은 해저지진, 화산활동, 해저 산사태 등에 의해 발생되는 장주기 파랑이다. 지진해일은 발생빈도가 낮지만, 한번 발생하면 많은 에너지가 연안으로 유입되어 인명 및 재산피해를 야기 시킬 수 있다. 따라서, 과거 수십년동안 지진해일에 대한 연구는 지진해일의 역학관계를 이해하고, 이를 바탕으로 한 수치모델 개발에 초점을 두어 연구가 진행되어 왔다. 더욱이, 지진해일 실험적 연구는 많은 경제적 비용을 지불해야 하기에 수치모델개발 연구가 더욱 중점적으로 수행되어 왔다. 지리학적으로 우리나라는 지진해일에 안전하지 못하다. 하나의 예로, 1983년 5월 26일, 일본 서해안에서 발생한 지진해일은 동해로 전파되어 동해안 지역에 커다란 피해를 야기시켰다. 이 당시, 강원도삼척시 원덕읍에 위치한 임원항에서는 2명의 사상자와 2명의 부상자가 발생하였고, 당시 금액으로 약3억원의 재산피해가 발생하였다. 이 연구는 인공지능 기법 중 하나인 인공신경망을 이용하여 인명과 재산피해가 발생한 임원항에서 최대지진해일고를 예측하고자 하였다. 지진해일 수치모델은 뛰어난 정확도를 나타내는 반면, 결과를 산출하는데 상당한 시간을 필요로 한다. 이에 반해, 인공신경망은 수치모델과 유사한 정확도 및 결과를 신속하게 제공할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 지진해일 인공신경망 모델 개발은 지진의 단층파라미터를 바탕으로 작성된 지진해일의 시나리오를 토대로 연구가 진행되었고, 우리나라 동해에 위치한 외해 관측 지점의 지진해일고 자료를 통해, 임원항에서의 최대 지진해일고가 예측되도록 개발되었다. 이를 위하여, 인공신경망의 학습 및 검증 과정을 수행하였고, 향후 발생 가능한 다양한 지진해일에 대해 평가함으로써, 인공신경망 모델의 예측성능을 확인하였다.

• The Science & Technology
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• v.32 no.8 s.363
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• pp.24-27
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• 1999

지금 지구상에서 일어나고 있는 화산 활동이나 지진 발생은 단순한 천재지변이 아니라 살아있는 지구의 숨소리이며 기지개라고 할 수 있다. 만약 그러한 활동이 없다면 우리의 지구는 수성이나 화성처럼 생명이 살 수 없는 행성이 되었을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.216-216
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• 2021

해저지진, 해저붕괴 및 해저화산분출 등에 발생되는 지진해일은 파장이 수십에서 수백 km에 이르는 장파로서 에너지 손실없이 먼 거리를 전파할 수 있으며, 수심이 상대적으로 얕은 해안가에 도달하면 범람에 의해 인명 및 재산피해를 야기시킬 수 있다. 예를 들어, 2004년 12월 26일에 발생한 수마트라 지진해일은 약 30만명의 인명피해와 약 10조원의 재산피해를 가져왔으며, 2011년 3월 11일에 발생한 동일본 지진해일은 약 2만명의 인명피해와 약 330조의 재산피해를 유발시켰다. 더욱이, 지진해일에 의해 폭발한 후쿠시마 원자력발전소에서의 방사능 유출은 10년이 지난 현재도 생태계 교란, 방사능 피폭 등의 피해를 일으키고 있다. 우리나라도 1983년 5월 26일 발생한 동해 중부지진해일에 의해 삼척시 임원항 및 인근에서 인명피해(1명 사망, 2명 실종)와 약 2억원의 재산피해가 발생하였다. 최근, 4차 산업혁명으로서 빅데이터를 기반으로 한 다양한 인공지능기술이 개발되고 있으며, 많은 분야에서 이 기술을 적용하고자 노력하고 있다. 특히, 과학 및 공학분야에서도 이를 융합하는 연구 및 활용하는 사례가 증가하고 있다. 본 연구에서는 1983년 발생한 중부지진해일에 의해 인명 및 재산피해가 발생한 임원항을 대상으로 지진해일 수치모형실험을 수행하며, 수치모형실험 결과를 토대로 인공지능 모델 중 합성신경망 (Convolution Neural Network)을 활용하여 인공지능을 통한 지진해일 범람구역을 산정 및 평가하고자 한다.

• Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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• v.7 no.4
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• pp.603-613
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• 2017

The purpose of this study was to develop an scientific inquiry learning module by applying ESD and to verify its effect so that students could understand sustainable development and geology concepts by reconstructing the contents of the geology related unit. For this purpose, the "Volcanoes and Earthquakes" unit in the 3-4 grade group of the Korea national curriculum was selected and the scientific inquiry learning module was developed. The developed inquiry learning module consisted of one textbook and one teacher 's guidebook, and it was put into one class of elementary school to verify the effect. As a result, the teacher said that it was good to be taught contents of ESD and it was useful because of the concreteness of inquiry activities. The students responded that they were interesting because developed textbook is more often the interesting picture and activity than traditional textbook. And the students responded that 'ESD' has been an opportunity to be interested in science.

• Korean Journal of Mineralogy and Petrology
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• v.33 no.3
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• pp.293-305
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• 2020

An eruption of Taal Volcano in the Philippines began on January 12, 2020. The Philippine Institute of Volcanology and Seismology (PHIVOLCS) subsequently issued an Alert Level 4, indicating that "a hazardous explosive eruption is possible within hours to days." It was a phreatic eruption and phreatomagmatic eruption from the main crater that spewed ashes to Calabarzon, Metro Manila, some parts of Central Luzon, and Pangasinan in Ilocos Region, resulting in the suspension of classes, work schedules, and flights. By January 26, 2020, PHIVOLCS observed inconsistent, but decreasing volcanic activity in Taal, prompting the agency to downgrade its warning to Alert Level 3. After February 14, Alert status was set to Level 2 because of overall decreasing trend of volcanic activities, but it does not mean that the threat of an eruption has disappeared. In addition, the Alert Level can be raised to Alert Level 3 if there is a symptom of increasing unrest at any time.

• Spatial Information Research
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• v.22 no.4
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• pp.77-87
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• 2014

Recently there are many disasters caused by volcanic activities such as the eruptions in Tungurahua, Ecuador(2014) and $Eyjafjallaj\ddot{o}kull$, Iceland(2010). Therefore, it is required to prepare countermeasures for the disasters. This study analyzes the Baekdu Mountain area, where is the risky area because it is active volcano, based on the observed data and scientific methods in order to assess a risk, produce a hazard map and analyze a degree of risk caused by the volcano. Firstly, it is reviewed for the research about the Baekdu mountain volcanic eruption in 1215(${\pm}15$ years) done by Liu Ruoxin. And the factors causing volcanic disaster, environmental effects, and vulnerability of Baekdu Mountain are assessed by the dataset, which includes the earthquake monitoring data, the volcanic deformation monitoring data, the volcanic fluid geochemical monitoring data, and the socio-economic statistics data. A hazard, especially caused by a volcano, distribution map for the Baekdu Mountain Area is produced by using the assessment results, and the map is used to establish the disaster risk index system which has the four phases. The first and second phases are very high risky area when the Baekdu Mountain erupts, and the third and fourth phases are less dangerous area. The map shows that the center of mountain has the first phase and the farther area from the center has the lower phase. Also, the western of Baekdu Mountain is more vulnerable to get the risk than the eastern when the factors causing volcanic disasters are equally applied. It seems to be caused by the lower stability of the environment and the higher vulnerability.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 2008.10a
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• pp.7-11
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• 2008

기상청은 2008년 현재 전국에 107개의 디지털 지진관측망을 운영하고 있다. 또한 지진관측 유관기관인 한국지질자원연구원, 한국원자력안전기술원, 한전전력연구원에서 각 기관의 목적에 맞게 지진관측소를 운영하고 있으며, 이들 지진관측자료의 공유를 목적으로 실시간으로 통합하는 통합지진과측망(KISS)을 2000년에 구축하여 지진분석에 쓰이고 있다. 한반도의 지진발생 현황은 1978년부터 2007년까지 776회로 약 26회/년 정도가 발생하였다. 최근 중국의 쓰촨성과 일본 이와테 지진으로 지진 및 지진예지에 대한 국민적 관심이 대두되고 있다. 한반도에서도 큰 규모의 지진이 발생할 가능성에 대비해 기상청에서는 지진관측망과 지진예지 목적의 지구물리관측망을 구축 중에 있다. 지구물리관측망은 INTERMAGNET에서 등록할 수 있는 수준의 관측소를 목표로 인위적인 자기장의 교란이 적은 지질학적인 요소들을 고려한 후보지 선정을 위하여 지구자기업무에 관한 기획연구(서만철 2007)를 수행 하였다. 그 결과 국가 중심 지구자기관측소의 위치는 충남 공주시와 청양군 사이에 있는 칠갑산 지역이 가장 좋은 후보지라고 제안하여 청양지역을 주변으로 국유림 및 군유지를 조사하여 충남 청양군 장평면 화산리 산 36-2번지에 후보지를 선정하여 최적의 입지 조건을 검증하기 위해 인천교육대학교의 이휘순 교수 MT탐사를 수행 주변의 배경잡음을 측정하여 양호한 조건을 갖춘 것으로 확인되었다. 지구자기관측소에는 Fluxgate Magnetometer 1대, Total field Magnetometer 1대, Theodolite 1대, SP(Self Potential) Monitoring system 1대와 장비들을 보호 할 수 있는 관측소가 설치될 예정이다

• Journal of the Korean earth science society
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• v.44 no.2
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• pp.148-160
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• 2023

The Pliny Letter, the first historical record of volcanic eruptions and disasters on Earth, was studied to better understand the Vesuvius' eruption patterns in 79 AD. The two-day eruption, which began at 1 a.m. on August 24th 79 AD, produced large amounts of volcanic ash and pumice, which were carried by the wind and fell on nearby cities. Furthermore, during the eruption, fast-moving pyroclastic flows flowed down the volcano's sides, and several phenomena such as earthquakes and tsunamis occurred. Cities near Mount Vesuvius were buried and destroyed by volcanic ash and pyroclastic flows. Previous studies were collected, analyzed, and investigated and the scope of damage was chosen from Pompeii, Herculaneum, Stabiae, and Oplontis. The sedimentary stratigraphy and thickness vary according to location and distance from Vesuvius in each region. Within the depositional layers, the remains of residents who died during the eruption were also discovered, and 1,150 remains have been discovered in Pompeii, 306 in Herculaneum, 111 in Stabiae, and 54 in Oplontis, but the exact number of people who killed is unknown. The eruption that exhibited the pattern seen in AD 79 was named the Plinian eruption after Pliny and classified as a new type of eruption as a result of Pliny's detailed description of the eruption.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 2008.10a
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• pp.97-100
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• 2008

Mount Fuji is the focus of intense study because of its potential hazard signaled by seismic, geologic and historical activity. Based on extensive seismic data recorded in the vicinity of Mt. Fuji, coda quality factor ($Q_c^{-1}$) using a single scattering model hypothesis, and intrinsic and scattering quality factor $(Q_i^{-1}$ and $Q_s^{-1})$ using the Multiple Lapse Time Window Analysis (MLTW) method was measured. To focus the study on the magmatic structure below Mt. Fuji, to the data were separated into two groups: a near-Fuji region of rays traversing an area with radius 5 km around the summit (R < 5 km), and a far-Fuji region of rays beyond a radius of 20 km around the summit (R > 20 km). The results of the study have a small error range due to the large data sample, showing that all $Q^{-1}$ values in near-Fuji area are greater than those of far-Fuji area, and $Q_i^{-1}$ for both the near and far-Fuji area is higher than $Q_s^{-1}$ at high frequencies. The $Q_i^{-1}$ values of the near-Fuji area are lower than those of the other volcanic areas considered, while values of $Q_s^{-1}$ are not. The low $Q_i^{-1}$ for the volcanic region of near-Fuji suggests that the magmatic activity, or percent of partial melt, at Mt. Fuji is not as active as hot spot volcanoes such as Kilauea, Hawaii.