정보화 환경에서 개인정보의 수집 활용이 증가됨에 따라 개인의 프라이버시를 침해하는 개인정보 유출 및 오 남용되는 사고가 계속적으로 증가하고 있다. 이에 국가차원에서 개인정보 대량 유출사고 재발 방지 및 2차 피해 예방을 위해 관련 법률 규정 강화와 관련 법제를 바탕으로 개인정보취급기관에서 지켜야할 개인정보에 관한 안전성 확보에 필요한 보호조치 기준을 마련하였다. 이와 함께 관련 기준 항목별 중요도에 따른 우선순위 및 정량화에 대한 개선 연구도 함께 진행되었다. 그러나 법률에서 밝힌 안전성 확보조치 기준 및 개선연구의 경우 기준 항목에 대한 전문가 집단의 업무영역, 전문도등의 특성에 따른 분류와 차이점을 반영하지 않아 개인정보 처리기관에서 기준적용에 대한 합리적인 의사결정에 어려움이 존재한다. 따라서 이번 연구에서는 법률에서 요구한 개인정보의 안전성 확보조치 기준 평가를 위해 다양한 전문가의 참여와 각 전문가별 업무특성, 경험에 따른 가중치를 부여하고, 비모수적 검정을 통해 각 전문가 집단별 의견이 통계적으로 차이가 있는지 검정하여 좀 더 신뢰성 있는 기준별 가중치를 선별하여 개인정보 취급기관에서 우선 적용 가능한 합리적인 기준 제안을 목적으로 한다.
본 연구에서는 해안 도시 하천의 범람으로 인한 홍수 재해 발생시 예상될 수 있는 피해에 대해 적절한 홍수예경보 및 피난대책을 수립하고자 대표적인 해안 도시 하천의 특성을 가지는 부산시 온천천 유역을 대상으로 수치지도에서 각종 지형자료를 추출하였고 수문 GIS 자료를 구축하였다. 강우 분석은 강우의 공간적 특성을 대상유역인 온천천에 티센망을 이용하여 고려하였으며 강우의 시간적 분포는 Huff의 2분위, 6차 회귀다항식을 이용하여 분석하였다. 홍수예경보 발령 기준을 설정하기 위하여 선정 지점 세 곳을 선택하여 위험수심을 선정하였다. 그리고, 하천 수리 분석을 위한 한계유출량 산정을 위해 HEC-RAS 모형을 이용 조위의 영향을 고려하여 홍수위 및 한계유출량을 산정하였고 도시 돌발 홍수 기준우량 산정을 위해 PCSWMM 2002를 이용하여 수문 분석을 실시하였다. 그 결과 온천천 유역의 홍수예경보 시스템과 이에 따른 홍수예경보 발령흐름도, 운영체계가 결정되었고 홍수예경보 발령 기준이 설정되었다. 본 연구를 통해 SWMM, HEC-RAS, ArcView GIS 모형을 연계하여 대상유역과 하도에 적용 통합적인 모의 기법을 제시하였으며 해안 도시 하천에서의 홍수 재해 발생시 이에 대한 대비책을 마련하게되었다. 앞으로 더욱 심도있게 연구하여 주요 해안 도시 하천에 대한 홍수예경보 시스템 구축이 절실히 요구된다.
도시 인구의 과밀화로 고층 건물에 대한 폭발적인 수요와 공급이 발생하였다. 고층 빌딩은 각 도시의 구심점으로 도시 이미지를 제고하는데 기여하고 있으나 연돌효과로 인해 승강기 문의 오작동, 외벽의 문과 창문 개폐의 어려움, 상층부로 확산하는 연기와 악취, 소음, 에너지 손실, 화재 및 오염물질의 급속한 확산 등 예기치 못한 다양한 문제를 야기하고 있다. 본 연구에서는 초고층 건축물을 수직조닝별로 구분하여 연돌효과의 원인과 해결방안을 분석하고 설계와 시공 방안으로 도출하였다. 외기를 차단하는 초기 계획과 정밀한 시공을 통한 기밀성 확보를 통해 저층부에서 유입되는 기류를 능동적으로 차단하여 건물의 내·외부 기밀성을 확보하는 방안을 모색하였다. 설비적 해결대책은 연돌효과로 인한 특정 현상을 줄이기 위한 대책이 될 수 있으나 이에 따른 2차 피해의 가능성이 높기 때문에 최소한으로 적용해야 한다. 따라서 본 연구는 연돌효과의 원인과 대책방안을 수직 조닝별로 설계적, 시공적 대책을 제시함으로써 체계적인 연돌효과 관리의 필요성을 역설하였다. 또한 본 연구가 설계 및 시공뿐만 아니라 건물 유지관리에도 도움이 되기를 기대한다.
인도는 2021년 03월 COVID-19 누적 확진자 수가 1,173만 명을 넘어섰고, 미국 다음으로 대규모 확진자가 발생하여 전국적으로 막대한 피해를 보았다. 특히 비공식노동에 종사하는 인도 내 이주 노동자들은 팬더믹과 봉쇄조치의 직접 타격을 받아 역이주와 생존의 위협을 겪고 있다. 2021년까지 COVID-19가 지속될 경우 관광 및 접객 산업에서 2천만개 이상의 일자리가 사라질 것으로 예상되고 있으며, 이미 노동자 부재로 인한 생산면에서의 타격도 현실화되고 있다. 더 큰 문제는 이러한 일자리 감소와 노동시장의 양극화가 COVID-19 이전부터 꾸준히 진행되어 오던 구조적인 문제에서 출발하였으며, 코로나 대유행은 구조적 문제의 폭발적 발현의 촉매제가 되었을 뿐이라는 점이다. 이에 따라 인도 산업과 노동시장의 구조적인 문제가 무엇인지 짚어 본다. 인도 정부의 제조업 육성책(Make in India)은 물론이고, 2020년 코로나 사태의 한 가운데서 제기된 자립 인도(Atmanirbhar Bharat) 정책도 이러한 문제의 해결에 대한 고민에서 시작된 것이다. 본 연구는 디지털화와 4차산업혁명을 맞이하고 있는 현실을 또 다른 위기 증폭의 촉매제가 아니라, 문제 해결의 단서가 될 수 있는 노동시장 재구성의 방향성을 살펴본다.
국내 RC 슬래브교의 경우 공용연수가 20년 이상인 교량이 전체의 70% 이상을 차지하며, 노후화된 구조물의 수가 증가함에 따라 구조물의 안전 진단 및 유지관리의 중요성이 증가하는 실정이다. 고속도로 교량의 경우 바닥판 균열은 열화현상의 우선적인 원인이 되며, 교량 내구성 및 사용수명 저하에 밀접한 관계가 있다. 또한 신축이음과 교량받침 등의 부재 손상으로 인한 손상 발생 비율이 약 73%로 주부재보다 높다. 따라서 본 연구에서 교량 부재 손상과 바닥판 열화가 결합된 손상 시나리오를 정의하였다. 설계하중으로는 일교차를 고려한 온도 증감과 차랑햐중을 고려하여 개별 단일 손상 및 이종손상 시나리오 발생 시 바닥판 응력 분포와 최대 응력 발생 지점을 비교 분석하였다. 또한 바닥판 열화의 주요한 원인이 되는 균열의 점검 및 진단이력데이터 기반으로 공용연수 별 손상 시나리오에 대한 손상확산 분석 및 상태등급 예측을 수행하였다. 교량부재 손상이 동반되어 발생하는 이종손상의 경우 단일손상 대비 균열 면적율과 손상확산율이 증가되며, 상태등급 C에 도달하는 시기도 매우 빠를 것으로 예측된다. 따라서 교량부재 손상이 발생하였을 때, 신속한 보수 및 교체가 이루어지지 않으면 바닥판의 손상 발생과 손상 확산으로 인한 2차 피해를 유발하는 원인이 될 수 있다. 따라서 바닥판 응답에 대한 지속적인 관찰과 대응이 필요할 것으로 판단된다.
본 연구는 고속도로에서 발생한 교통사고 블랙박스 영상을 기반으로 군집분석과 예측모형 비교를 수행하였다. 분석자료로 사고 직전의 도로 및 교통 상황을 파악할 수 있는 차량 주행행태, 노면 상태 등 사고 영상에서 추출이 가능한 항목을 설명변수로 활용하였다. 여러 요소에 의해 영향을 받는 교통사고 데이터의 특징을 고려하여 데이터의 이질성을 반영하는 군집분석을 활용하였다. 군집분석으로 분류된 각 군집을 사고 심각도 수준의 비율을 기준으로 나누고, 종속변수인 인명피해 수준을 반영하여 사고 예측 평가를 수행하였다. 사고 예측모형은 로짓 모형(Logit model)을 적용한 결과, 전체 데이터를 분석한 경우보다 군집분석에 의해 두 개의 사고 심각도 그룹을 분류하여 예측했을 때 우수한 예측 능력을 보여주었다. 이는 군집분석을 통한 그룹별 사고 특성과 사고 심각도를 반영하여 사고위험을 예측하는 것이 더 효과적인 것으로 판단된다. 또한 2차 사고와 같은 정차 중 추돌사고, 차로변경 중 측면 추돌사고 등이 중요한 주행행태변수로 작용하는 것으로 나타났다.
방재분야의 최상위 계획인 자연재해저감종합계획은 지방자치단체별 시행하여 현재 2차계획이 수립중이며, 인명 및 재산피해를 최소화 하고자 9개 재해유형별 구조적 대책과 비구조적 대책을 수립하여 10년간 시행하는 계획이다. 구조적대책은 공학적근거와 정략적 분석기법으로 저감대책의 판단기준이 명확한 반면, 비구조적 대책의 판단기준은 미비된 실정이며, 재난 및 안전관리 기본법에서는 2018년 안전취약계층을 포함하였고, 자연재해저감종합계획 세부수립기준의 안전취약계층은 어린이, 노인, 장애인을 포함하여 수립 중이나 지자체의 자료확보 및 DB구축의 미비등 저감대책 수립을 위한 위치도 작성에 어려움을 초래하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 안전취약계층의 오픈API 자료를 수집하여 통계지리정보서비스의 통계정보와 GIS를 활용하여 시범지역인 강원도 삼척시의 안전취약계층의 위치도를 작성하였고, 삼척시 근덕면의 집계구 단위 위치도를 작성하였다.
열대성 저기압으로 인한 높은 파도와 폭풍해일은 해안지역에 큰 피해를 준다. 따라서 태풍이 내습하기 전에 정확하게 예측해야 하는데, 기상 강제력은 예측에 중요한 요소이다. 본 연구는 정확한 폭풍해일 및 파랑예측에 요구되는 기상 강제력을 위한 개선방안을 제시한다. 2016년 남해안을 강타한 태풍 차바를 사례연구로 하여, 기상예측모델(MPAS)로 태풍 트랙 및 기상 강제력, 즉, 기상장을 예측했다. 예측된 MPAS 태풍 트랙 정보를 기반으로 한 태풍의 대칭형 및 비대칭형 파라미터 와류 모델을 이용하여 기상 강제력을 생성하는 한편, 베스트 트랙 기반 동일 한 파라미터 모델을 이용하여 기상 강제력을 생성하여, 둘을 비교했다. 또한, MPAS 예측 태풍 트랙 정보 기반 대칭형/비대칭형 와류 파라미터 모델에서 생성된 기상장은 MPAS에서 예측한 기상장과 블렌딩하여 예측기상장을 만들었다. 이렇게 제작된 MPAS 기반 forecast 기상장 4종 및 베스트 트랙 기반 hindcast 기상장 2종을 ADCIRC+SWAN ADCIRC+SWAN에 입력하여 남해안의 파랑 및 폭풍해일을 예측/재현하고 관측치와 비교·검증했다. MPAS 기반 forecast 기상장을 이용하여 예측된 폭풍해일과 파랑은 관측치와 거의 일치했으며, 베스트 트랙을 사용하여 재현한 결과와도 견줄 만했다. 유의파고는, 6종의 기상장을 이용한 실험에서 MPAS 예측 태풍 트랙 기반 대칭형 와류 파라미터 모델로 생성된 기상장과 MPAS 예측 기상장을 블렌딩한 실험이 예측 정확도가 높았으나, 비대칭형 와류 파라미터 모델과 블렌딩을 사용한 경우보다 약간 높은 정도였다. 폭풍해일은, MPAS 예측 태풍 트랙을 이용한 비대칭형 와류 파라미터 모델에서 생성된 기상장을 이용한 실험이 예측 정확도가 높았다. 폭풍해일과 파랑을 정확하게 예측하기 위해서는, 정확한 태풍 트랙 정보와 이 정보가 반영된 비대칭형 와류가 고려된 기상장, 이 태풍 트랙을 생산한 기상장이 필요한 것을 볼 수 있다.
인삼에 기생하는 해충을 억제하는 석회유황합제를 응용하되 피해를 줄이고 효과를 증진시키는 석회유황합제 복합체를 적용하고자 했다. 특히, 석회유황합제는 휴면기에만 사용하였으나 석회유황합제 복합체를 응용하여 인삼의 병해가 가장 많은 여름 장마기 전후에 사용이 가능한 것으로 나타났다. 묘삼재배에서 석회유황합제에 첨가한 복합제별 비교는 주당 무게 평균값 기준으로 했을 때 KHCO3 > NaHCO3 > MgSO4 순으로 좋은 결과를 보였다. 또한 생육상태 및 근장에서 묘삼으로 조건도 갖추고 있었다. NaHCO3를 이용한 희석비율 효과는 석회유황합제 200배 희석액에 중탄산나트륨를 첨가한 것이 주당 무게가 가장 많이 나왔으며 체형도 좋은 것으로 나타났다. 또한, 석회유황합제 복합제 처리간격별 비교는 주당 무게 평균값 기준으로 20일 > 30일 > 40일 > 10일 순을 보였다. 5년근 인삼에 미치는 석회유황합제 복합체의 효과에 대한 현장 시험에서도 석회유황합제에 첨가한 복합제별 비교는 주당 무게 평균값 기준으로 했을 때 NaHCO3가 좋은 결과를 보였다. 무처리구와는 큰 차이를 보였으나 처리구 상호 간에는 큰 유의차는 없었다. 처리 농도 효과도 근중으로 보았을 때 석회유황합제 200배 희석액에 중탄산나트륨를 첨가한 것이 주당 무게가 가장 많이 나왔으며 체형도 좋은 것로 나타났다. 석회유황합제복합체 5년생 인삼의 생육에 미치는 석회유황합제 복합체의 영향은 주당 무게 평균값 기준으로 20일 > 30일 > 40일 > 10일 순으로 나타났다. 따라서 묘삼과 5년근 인삼의 해충 방지에는 석회유황합제에 복합체 재료로 중탄산나트륨(KHCO3)을 이 용하여 200배 이상 희석하여 예방용으로 장마전에 20일 간격으로 2~3회 살포하면 효과가 큰 것으로 나타났다.
지진이 발생한 후 구조물의 안전성을 평가하기 위해 모든 교량 및 건축물에 지진가속도 및 변위를 계측하는 유지관리시스템을 구축하기는 효율적이지 않아, 이를 유지관리하기 위해서는 현장조사가 시행되며 조사범위가 넓은 경우 많은 시간이 소요된다. 그로 인해 2차 피해가 발생할 우려가 있으므로 신속한 개별 구조물의 안전성을 추정할 필요가 있다. 구조물의 지진 손상은 구조물에 인가된 지진력 정보와 구조해석모델을 이용하여 위험도평가 해석을 통해 예측할 수 있다. 이를 위해 지진 발생 시 임의위치에서 발생한 지진력을 추정할 필요가 있다. 본 연구에서는 국내 지진계측 기록과 선형추정방법 및 인공신경망 학습 방법을 활용한 임의위치의 지반 응답스펙트럼 및 가속도시간이력을 추정하는 방법들을 제안하고 적용성을 평가하였다. 선형추정방법의 경우 추정에 사용되는 인근 관측소의 위치가 가까울 경우 오차가 적었지만 멀어질 경우 오차가 크게 증가하였다. 인공신경망 학습 방법의 경우 동일한 조건에서 더 낮은 수준의 오차로 추정할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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