Recent floodplain data are important for river master plan, storm and flood damage reduction comprehensive plan and pre-disaster impact assessment. Hazard map, base of floodplain data, is being emphasized as important method of non-structural flood prevention and consist of inundation trace map, inundation expected map and hazard information map. Inundation trace map describes distribution of area that damaged from typhoons, heavy rain and tsunamis and includes identified flood level, flood depth and flood time from flooding area. However due to lack of these data by local government, which are foundational and supposed to be well prepared nationwide, having hard time for making inundation trace map or hazard information map. To overcome this problem, time consumption and budget reduction is required through various research. From this study, DEM (Digital Elevation Model) from image material from UAVS (Unmanned Aerial Vehicle System) and numeric geographic map from National Geographic Information Institute are used for calculating flooding damaged area and compared with inundation trace map. As results, inundation trace map DEM based on image material from UAVS had better accuracy than that used DEM based on numeric geographic map. And making hazard map could be easier and more accurate by utilizing image material from UAVS than before.
The ML 5.8 earthquake shocked Gyeongju, Korea, at 11:32:55 UTC on September 12, 2016. One year later, on the afternoon of November 15, 2017, the ML 5.4 earthquake occurred in Pohang, South Korea. The earthquakes injured many residents, damaged buildings, and affected the economy of Gyeongju and Pohang. The damage proxy maps (DPMs) were generated from Sentinel-1 synthetic aperture radar (SAR) imagery by comparing pre- and co-events interferometric coherences to identify anomalous changes that indicate damaged by the earthquakes. DPMs manage to detect coherence loss in residential and commercial areas in both Gyeongju and Pohang earthquakes. We found that our results show a good correlation with the Korea Meteorological Administration (KMA) report with Modified Mercalli Intensity (MMI) scale values of more than VII (seven). The color scale of Sentinel-1 DPMs indicates an increasingly significant change in the area covered by the pixel, delineating collapsed walls and roofs from the official report. The resulting maps can be used to assess the distribution of seismic damage after the Gyeongju and Pohang earthquakes and can also be used as inventory data of damaged buildings to map seismic vulnerability using machine learning in Gyeongju or Pohang.
최근 다양한 센서 및 정보통신 기술(ICT: Information & Communications Technology)을 융합·활용한 스마트 팜을 위한 UAS (Unmanned Aerial System)의 활용성이 기대되고 있다. 특히, 다양한 지수를 통한 실외 작물 모니터링 방안으로 효용성이 입증되며 여러 분야에서 연구되고 있다. 본 연구는 벼를 대상으로 자연재해 작물 피해를 분석하고 피해량을 계측하는 것이다. 이를 위해, BG-NIR (Blue Green_near Infrared red) 및 RGB 센서를 통해 데이터를 획득하고 영상해석 및 NDWI (Normalized Difference Water Index) 지수를 활용하여 장마에 의한 작물 피해를 검토한다. 또한, 영상해석 기반 포인트 클라우드 데이터를 생성, 인스펙션 맵을 통해 태풍 전·후 데이터를 비교하여 피해량을 계측한다. 연구결과, NDWI 지수 분석을 통해 벼의 생장 및 장마 피해를 검토하였고, 인스펙션 맵 분석으로 태풍에 의한 피해 면적을 계측하였다.
본 연구에서는 영상 기반 자동화된 항만시설물 점검을 위한 손상 위치 정보 추정 기법을 제안하였다. 3D 모델링 과정을 거치지 않고 특징 탐지 기술 및 이상치 제거 기술을 활용하여 호모그래피 행렬을 계산하고 손상 정보만 저장함으로써 메모리 효율을 높였다. 항만시설물에 특화된 손상 위치 정보 추정 알고리즘 개발을 위해 항만시설물 이미지를 이용하여 제작한 참값 좌표쌍을 통해 알고리즘을 최적화하였다. 이를 샘플 및 실제 콘크리트 벽체에 적용하여 구한 위치 오차는 각각 (X: 6.5cm, Y: 1.3cm), (X: 12.7cm, Y: 6.4cm)로 나타났다. 또한, 실제 콘크리트벽체를 대상으로 알고리즘을 적용하여 외관조사망도 형태로 표출함으로써 제안 기법의 현장 활용 가능성을 보였다.
The spatial mapping of risk is very useful data in planning for disaster preparedness. This research presents a methodology for making the landslide life risk map in the Boeun area which had considerable landslide damage following heavy rain in August, 1998. We have developed a three-stage procedure in spatial data analysis not only to estimate the probability of the occurrence of the natural hazardous events but also to evaluate the uncertainty of the estimators of that probability. The three-stage procedure consists of: (i)construction of a hazard prediction map of "future" hazardous events; (ii) validation of prediction results and estimation of the probability of occurrence for each predicted hazard level; and (iii) generation of risk maps with the introduction of human life factors representing assumed or established vulnerability levels by combining the prediction map in the first stage and the estimated probabilities in the second stage with human life data. The significance of the landslide susceptibility map was evaluated by computing a prediction rate curve. It is used that the Bayesian prediction model and the case study results (the landslide susceptibility map and prediction rate curve) can be prepared for prevention of future landslide life risk map. Data from the Bayesian model-based landslide susceptibility map and prediction ratio curves were used together with human rife data to draft future landslide life risk maps. Results reveal that individual pixels had low risks, but the total risk death toll was estimated at 3.14 people. In particular, the dangerous areas involving an estimated 1/100 people were shown to have the highest risk among all research-target areas. Three people were killed in this area when landslides occurred in 1998. Thus, this risk map can deliver factual damage situation prediction to policy decision-makers, and subsequently can be used as useful data in preventing disasters. In particular, drafting of maps on landslide risk in various steps will enable one to forecast the occurrence of disasters.
최근 기후변화에 따른 국지성 집중호우나 홍수로 인해 침수피해, 환경파괴 등 인명피해나 재산피해가 증가하고 있는 추세이다. 특히, 도시의 난개발로 인한 불투수율 증가로 인해 침수 빈도 증가와 함께 침수지역의 확대로 인한 많은 재산피해가 발생하고 있다. 이에 본 연구에서는 2009년부터 구축된 부산지역의 침수흔적도를 이용하여 부산광역시의 해운대구, 수영구, 사하구를 대상으로 침수지역의 유형화를 통해 각 유형별 침수피해 원인 분석 및 방지 대책을 제시하였다. 이를 위해 침수지역을 내수범람형, 하천범람형, 해수범람형으로 분류한 후 사전예방 중심의 방지대책을 관리체계 측면, 인프라 구축 측면, 시스템 측면으로 나누어 관련성을 부여함으로써 보다 더 객관적이고 과학적으로 침수문제에 접근하였고 이러한 연구를 통해 추후 침수흔적도의 활용에 관한 활성화 방안을 제시하였다.
우리나라는 매년 태풍, 호우 등 자연재해로 인하여 많은 피해가 발생하고 있다. 지난 10년간 피해현황을 살펴보면, 한해 평균 약 6,000 억원의 재산피해가 발생하고 잇으며 이러한 재산 피해의 대부분은 홍수로 인한 침수 및 유실에 의한 것이다. 이러한 홍수피해에 대한 대책을 수립하기 위해서는 피해발생 원인을 제대로 파악하여야 한다. 본 연구에서는 재해발생시 기상조건, 홍수범람 현상, 피해현황, 방재대책 등 용인을 중심으로 피해원인을 분석하기 위한 홍수재해 현장조사 방법에 대해 검토하였다. 비구조적 홍수대책의 하나인 침수실적도는 지자체에서 홍수에 취악한 지역의 개발을 제한하는 토지 이용 규제에 사용하기 위한 것이다. 따라서, 지자체에서는 침수실적도를 작성하여야 하며 이를 위해서는 먼저 침수실적도 작성 지침이 필요하다. 본 연구에서는 우리나라 특성에 맞는 침수실적도 작성 지침과 작성된 침수시적도를 관리할 수 있는 관리시스템을 개발·제시하였다.
An area under construction for a living facility collapsed around 12:48 KST on 13 January 2021 in Sa-dong, Ansan-si, Gyeonggi-do. There were no casualties due to the rapid evacuation measure, but part of the temporary retaining facility collapsed, and several cracks occurred in the adjacent road on the south side. This study used the potential of synthetic aperture radar (SAR) satellite for surface property changes that lies in backscattering characteristic to map the collapsed structure. The interferometric SAR technique can make a direct measurement of the decorrelation among different acquisition dates by integrating both amplitude and phase information. The damage proxy map (DPM) technique has been employed using four high-resolution Constellation of Small Satellites for Mediterranean basin Observation (COSMO-SkyMed) data spanning from 2020 to 2021 during ascending observation to analyze the collapse of the construction. DPM relies on the difference of pre- and co-event interferometric coherences to depict anomalous changes that indicate collapsed structure in the study area. The DPMs were displayed in a color scale that indicates an increasingly more significant ground surface change in the area covered by the pixels, depicting the collapsed structure. Therefore, the DPM technique with SAR data can be used for damage assessment with accurate and comprehensive detection after an event. In addition, we classify the amplitude information using support vector machine (SVM) and maximum likelihood classification algorithms. An investigation committee was formed to determine the cause of the collapse of the retaining wall and to suggest technical and institutional measures and alternatives to prevent similar incidents from reoccurring. The report from the committee revealed that the incident was caused by a combination of factors that were not carried out properly.
자연재해의 발생빈도 증가와 대규모화는 전 세계적 기후변화와 도심 및 인간 생활환경의 변화로 인해 발생하는 대표적인 부정적 사례라고 할 수 있다. 특히 자연재해에 의해서 일어나는 피해는 인적, 물적 등 시민의 안전 및 재산과 직결된다. 그뿐만 아니라, 그 피해는 SOC 시설물에도 직 간접적으로 발생한다. SOC 시설물의 경우 재난 발생에 의한 손상 시에 시민의 안전에 대한 권리 침해 등을 초래한다. 따라서 본 연구는 재난 발생 시에 일어날 수 있는 교량, 보, 댐 등의 SOC 시설물에 대한 피해 정보를 다루고 있는 3D 재해정보 표출시스템과 현장지원 어플리케이션간의 신속하고 효과적인 Risk Map 정보 제공 방안을 제시한다. 본 연구에서는 신속한 Risk Map 정보 제공을 동적 표현 기술이라고 정의하고, 이를 재난정보를 표출하는 시스템과 정보를 현장에서 활용할 수 있는 확산시스템, 또한 이러한 관계 정보를 구축하고 있는 DB 시스템과 유기적으로 연동할 수 있도록 모듈을 개발한다. 해당 모듈에서는 재난 정보를 가공 및 압축하여 효율적으로 정보를 제공 가능할 수 있도록 하였다. 이를 기반으로 효율적인 재난 정보 압축방안을 마련하며, 향후 신속한 정보 송 수신 체계를 확보할 수 있다.
Jae Seong Choi;Ji Yung Kim;Moonju Kim;Kyung Il Sung;Byong Wan Kim
한국초지조사료학회지
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제43권3호
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pp.190-198
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2023
This study was conducted to calculate the damage of Italian ryegrass (IRG) by abnormal climate using machine learning and present the damage through the map. The IRG data collected 1,384. The climate data was collected from the Korea Meteorological Administration Meteorological data open portal.The machine learning model called xDeepFM was used to detect IRG damage. The damage was calculated using climate data from the Automated Synoptic Observing System (95 sites) by machine learning. The calculation of damage was the difference between the Dry matter yield (DMY)normal and DMYabnormal. The normal climate was set as the 40-year of climate data according to the year of IRG data (1986~2020). The level of abnormal climate was set as a multiple of the standard deviation applying the World Meteorological Organization (WMO) standard. The DMYnormal was ranged from 5,678 to 15,188 kg/ha. The damage of IRG differed according to region and level of abnormal climate with abnormal temperature, precipitation, and wind speed from -1,380 to 1,176, -3 to 2,465, and -830 to 962 kg/ha, respectively. The maximum damage was 1,176 kg/ha when the abnormal temperature was -2 level (+1.04℃), 2,465 kg/ha when the abnormal precipitation was all level and 962 kg/ha when the abnormal wind speed was -2 level (+1.60 ㎧). The damage calculated through the WMO method was presented as an map using QGIS. There was some blank area because there was no climate data. In order to calculate the damage of blank area, it would be possible to use the automatic weather system (AWS), which provides data from more sites than the automated synoptic observing system (ASOS).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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