• 한국지반공학회:학술대회논문집
• /
• 한국지반공학회 2009년도 세계 도시지반공학 심포지엄
• /
• pp.1271-1274
• /
• 2009

One of the landslide, Debris flow means flow mixed of rocks, gravels, sand and soil with water. Debris flow occurred in summer by passed the rainy season and typhoon. Especially, Localized heavy rain derived from abnormal weather caused debris flow independent of season. It is increase to collapse of house, bridge, roads by debris flow but countermeasure studies about occurrence cause, movement pattern, damage scale about debris flow are insufficient. This study performed debris flow model experiment using dry material and calculated shock force predicted debris flow occurrence.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
• /
• 한국건축시공학회 2020년도 가을 학술논문 발표대회
• /
• pp.165-166
• /
• 2020

The climate on the Korean Peninsula has been warmed recently, abnormal weather conditions such as heat waves, cold waves, and tropical nights have been detected frequently. Precisely, the number of days with cold waves in the winter has increased, and rapid changes of temperature in the morning and afternoon have occurred frequently in the 2000s. Due to the previous phenomenons, this research is focused on evaluating the concrete's Chloride Penetration Resistance and Durability, and the difference of the resistance according to the W/C.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제38권3호
• /
• pp.265-282
• /
• 2022

해수면 온도(Sea surface temperature, SST)는 지구시스템에서 해양의 순환과 생태계에 큰 영향을 주는 요소이다. 지구온난화로 한반도 근해 해수면 온도에 변화가 생기면서 이상 수온(고수온, 저수온) 현상이 발생하여 해양생태계와 수산업 피해를 지속적으로 발생시키고 있다. 따라서 본 연구는 한반도 근해 해수면 온도를 예측하여 이상 수온 현상 예측으로 피해를 예방하는 방법론을 제안한다. 연구 지역은 한반도 근해로 설정하여 동시간대 해수면 온도 데이터를 사용하기 위해 Europe Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF)의 ERA5 자료를 사용하였다. 연구방법으로는 해수면 온도 데이터의 시계열 특징을 고려하여 딥러닝 모델 중 시계열 데이터 예측에 특화된 Long Short-Term Memory (LSTM) 알고리즘을 이용하였다. 예측 모델은 1~7일 이후 한반도 근해 해수면 온도를 예측하고 고수온(High water temperature, HWT) 혹은 저수온(Low water temperature, LWT) 현상을 예측한다. 해수면 온도 예측 정확도 평가를 위해 결정계수(Coefficient of determination, R²), 평균제곱근 편차(Root Mean Squared Error, RMSE), 평균 절대 백분율 오차(Mean Absolute Percentage Error, MAPE) 지표를 사용하였다. 예측 모델의 여름철(JAS) 1일 예측 결과는 R²=0.996, RMSE=0.119℃, MAPE=0.352% 이고, 겨울철(JFM) 1일 예측 결과는 R²=0.999, RMSE=0.063℃, MAPE=0.646% 이었다. 예측한 해수면 온도를 이용하여 이상 수온 예측 정확도 평가를 F1 Score로 수행하였다(여름철(2021/08/05) 고수온 예측 결과 F1 Score=0.98, 겨울철(2021/02/19) 저수온 예측 결과 F1 Score=1.0). 예측 기간이 증가하면서 예측 모델이 해수면 온도를 과소추정하는 경향을 보여주었고, 이로 인해 이상 수온 예측 정확도 또한 낮아졌다. 따라서, 향후 예측 모델의 과소추정 원인을 분석하고 예측 정확도 향상을 위한 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제18권8호
• /
• pp.34-40
• /
• 2017

최근 전세계적으로 지구 온난화로 인한 이상 기후 현상이 발생되고 있다. 미국 북동부 지역의 한파, 중국 베이징, 인도 남부, 파키스탄의 폭염, 칠레, 카자흐스탄, 베트남의 홍수 등 세계 각지에서 이상 기후가 발생되고, 피해도 속출하고 있다. 특히, 중국의 경우 2013년 이후 매년 남부지역을 중심으로 전국적인 폭염이 지속되고 있다. 이에 본 연구에서는 이러한 이상 고온 현상의 특성을 분석하기 위해 중국 츠시시의 4시기 Landsat 8 OLI TIRS 센서 영상을 활용하였다. 위성영상의 10개 밴드를 활용하여 토지피복 분류를 수행하고, 10번 열밴드를 이용하여 지표면 온도를 추출하였다. 4시기의 토지피복 분류 결과를 통해 시계열적인 변화 추이를 정량적으로 파악할 수 있었으며, 지표 온도 산출 결과를 통해 각 시기의 평균 온도뿐만 아니라 각 항목별 평균온도까지 확인할 수 있었다. 특히, 항목별 평균온도 산출 결과를 통해 동일 시기에서는 건물, 나지, 산림, 농경지, 수계, 갯벌의 순서로 온도가 높게 나타나는 것뿐만 아니라, 대상지 전체의 평균온도에 비해 건물, 나지, 산림, 농경지 지역의 온도는 높고 수계와 갯벌 지역은 온도가 낮게 나타나는 것을 확인 가능하였다.

• 한국방재안전학회논문집
• /
• 제13권2호
• /
• pp.39-51
• /
• 2020

최근 우리나라는 이상기후에 의한 국지성 호우의 빈도가 잦아지며 홍수피해가 증가하고 있다. 지난 2017년 7월 16일 충북지역에서 발생한 집중호우의 재현기간을 산정한 결과 괴산댐 상류지역에서 지속기간 2시간 기준 약 1,524년 빈도의 강우로 추정되었고, 당시 괴산댐 최고수위는 EL.137.60 m까지 상승하여 댐마루 높이(EL.137.65 m)까지 5 cm의 여유 밖에 없었다. 1957년 이후 62년 동안 운영된 괴산댐은 유역의 수문량 증가로 인한 대책마련이 필요하고, 단일 목적 댐인 발전전용 댐으로 개발되어 홍수조절 효과가 작으며, 별도의 홍수조절을 위한 치수시설물이 존재하고 있지 않아 상하류 지역 주민의 안전성 확보를 위한 신속한 의사결정을 위하여 효율화된 운영방안 마련이 필요하다. 본 연구에서는 홍수 예보시 신속한 의사결정을 목적으로 강우 매트릭스를 구성하고 각 조건별 댐 최고 수위를 사전에 산정하여 조견표를 작성한 후 상황 발생시 신속하게 조건에 해당하는 수위를 찾는 방식의 댐 운영방안을 제시하였다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제20권4호
• /
• pp.69-75
• /
• 2019

전 세계적으로 발생하고 있는 이상기후현상으로 자연재해의 발생빈도와 피해규모가 증가하고 있는 추세이다. 특히, 일본의 대지진, 미국의 허리케인 카트리나, 한국의 태풍 매미 등 세계적으로 연안지역에서 발생하는 자연재해에 의한 피해는 막대하다. 재해대응 차원에서 피해 규모를 예측할 수 있다면 신속하게 대응하여 피해를 저감할 수 있다고 판단된다. 따라서, 본 연구에서는 여러 가지 자연재해 중 해풍과 파랑에 의해 발생하는 풍랑에 관한 피해예측함수를 개발하였다. 국내의 연안지역을 대상으로 재해연보('1991~'2017)의 풍랑 및 태풍피해 이력을 수집하였으며, 물가상승률을 반영하기 위해 2017년을 기준으로 피해액을 환산하였다. 또한, 풍랑 및 태풍피해가 발생했을 때의 해양기상인자 자료를 수집하였다. 수집된 자료를 통하여 회귀분석을 실시하였으며, 최종적으로, 연안의 지역특성을 반영하여 전국 74개 지역의 해역별 풍랑 피해예측함수를 개발하였다. 개발된 풍랑피해 예측함수를 통하여 사전대비 차원의 피해예측이 가능할 것으로 판단되며, 재해통계관련 법 제도 개선에 활용 될 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제51권spc1호
• /
• pp.1127-1134
• /
• 2018

기후변화에 관한 정부 간 협의체의 5차 평가보고서에 기술된 바와 같이 기후변화로 인해 이상기후 현상의 발생빈도가 증가하고 있다. 이에 홍수, 가뭄 등 수자원과 관련된 재해의 발생빈도 또한 증가하고 있다. 이 중 가뭄은 용수공급에 가장 큰 영향을 미치는 재해이다. 최근 우리나라의 가뭄피해 사례를 보면 가뭄의 강도와 발생빈도가 증가하는 것을 확인할 수 있다. 따라서 안정적인 용수공급을 위한 수자원 확보 기술이 필요한 시점이다. 수자원장기종합계획에서는 수자원에도 예비율 개념의 대책 도입이 필요하다고 언급한 바 있다. 현재 국내 대부분의 다목적댐들은 평상시 용수공급에 이용되는 이수용량 외에 비상시 활용 가능한 비상용량을 확보하고 있지만 명확한 활용 기준이 없어 이를 활용하지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 안정적인 용수공급을 위해 비상용량을 예비량으로 활용하는 방안에 대해 연구하였다. 기후변화의 영향을 고려하기 위해 AR5 기반 수문시나리오를 저수지 모의운영 모형의 유입량 자료로 이용하였다. 비상용량과 용수공급 조정기준의 활용 조건에 따라 저수지 모의 운영을 실시하였고 모의 결과를 이용하여 다목적댐별 적정 예비율을 산정하였다.

• 벤처창업연구
• /
• 제17권5호
• /
• pp.117-132
• /
• 2022

지구 곳곳의 이상 기후로 인류는 막다른 골목에 다다르고 있다. 자연 앞에 인간은 한낱 무기력한 존재로서 이제야 겸손함을 배우고 있는지도 모른다. 이러한 현상이 나타나고 있는 이유를 자연으로 돌리는 데는 무리가 있는데, 이는 환경에 대한 사랑과 애정을 쏟지 않은 당연한 결과이기 때문이다. 작금의 시점에서 인류가 할 수 있는 것은 지구를 더 사랑하고 아끼는 방법 밖에 없는데 대안으로 화두가 되고 있는 ESG의 실천이 작금의 위기를 극복할 수 있는 대안이며 큰 숙제로 다가왔다. 이에 본 연구에서는 20년 이상의 초·중·고 현장에서 경험이 풍부한 현직 교사, 대학 교수, 교육 실무전문가 등을 통하여 'ESG 실천을 위한 적극적인 참여형 학습 방식'을 개발하여 「ESG와 기업가정신의 접목」을 통하여 이를 실행하였다. 교육 실시 이전·이후로 학습효과를 분석한 결과, 초·중·고 모두에서 유의미한 결과를 도출하였다. 이에 초등학교 때부터 ESG에 관심을 가지고 '세계의 위기 극복을 위해 무엇을 해야 할지?'에 관한 고민을 토대로 위기를 극복할 수 있는 대안을 제시하고자 한다.

• 대한지리학회지
• /
• 제43권6호
• /
• pp.858-872
• /
• 2008

본 연구는 사료를 기초로 조선시대 제주도의 기상재해에 대하여 살펴보고, 정부와 제주민들은 이에 어떻게 대응했는지를 분석하였다. 조선시대 제주도의 기상 특이일 기록 건수는 17세기가 가장 많았고, 18세기, 16세기, 15세기, 19세기 순으로 나타났다. 기상재해의 유형별로는 풍해가 가장 많았고, 수해, 한해(旱害), 설동해 순으로 나타났다. 지역별로는 제주목이 풍해와 수해가 많았고, 대정현은 한해가 많았다. 기상재해가 발생하면 기근으로 이어지는 것이 상례였다. 정부에서는 한반도의 곡식을 제주도로 이전하여 백성을 구제하였으며, 이를 위해 갈두진창, 나리포창, 제민창을 설치하였다. 또한 제주도 백성을 평안도 등 한반도로 이주시켜 만성적인 기근을 해결하고자 했다. 이상 기후에 대응하여 제주도 농민들은 답전, 바령, 복토, 방풍 등의 농법을 행하였고, 해민들은 환전, 석력 선적 등의 항해술을 행하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제13권2호
• /
• pp.145-152
• /
• 2020

본 논문에서는 작물의 생산 비율 향상을 위하여 생장 환경 변화를 탐지하는 CCMS(Crop Classification Management System)를 제안한다. CCMS는 첫째, CNN을 이용하여 이미지를 통해 작물의 종류를 구분하는 Crop Classification Module(CCM)과 둘째, 농장의 누적 데이터를 비교하여 농작물의 이상을 탐지하는 FADM(Farm Anomaly Detection Module)로 구성된다. CCMS의 CCM은 잎 이미지를 통하여 현재 농장에서 재배되는 작물을 인식하고 FADM에 전송하고, FADM은 해당 작물을 재배하는 농장의 과거부터 현재까지 기상데이터를 선택하여 그것을 넬슨 규칙에 적용한다. FADM은 넬슨 규칙을 통하여 이상이 발생한 기상데이터를 찾아내고, IoT 디바이스를 통하여 농장의 환경을 조절한다. CCMS의 성능분석 결과 CCMS의 CCM은 약 90%의 작물 분류 정확도를 갖고, FADM은 예측 수확량을 최대 약 30%가량 향상시키는 것으로 나타났다. 즉, CCMS를 통해 농장을 관리하는 것이 스마트 팜의 수확량 증가에 도움을 줄 수 있다.