The epicentral region of earthquakes is typically where liquefaction-related damage takes place. To determine the maximum distance, such as maximum epicentral distance (Re), maximum fault distance (Rf), or maximum hypocentral distance (Rh), at which an earthquake can inflict damage, given its magnitude, this study, using a recently updated global liquefaction database, multiple ML models are built to predict the limiting distances (Re, Rf, or Rh) required for an earthquake of a given magnitude to cause damage. Four machine learning models LSTM (Long Short-Term Memory), BiLSTM (Bidirectional Long Short-Term Memory), CNN (Convolutional Neural Network), and XGB (Extreme Gradient Boosting) are developed using the Python programming language. All four proposed ML models performed better than empirical models for limiting distance assessment. Among these models, the XGB model outperformed all the models. In order to determine how well the suggested models can predict limiting distances, a number of statistical parameters have been studied. To compare the accuracy of the proposed models, rank analysis, error matrix, and Taylor diagram have been developed. The ML models proposed in this paper are more robust than other current models and may be used to assess the minimal energy of a liquefaction disaster caused by an earthquake or to estimate the maximum distance of a liquefied site provided an earthquake in rapid disaster mapping.
This study suggests a plan to expand the rural experience program linked to natural disaster through the case analysis of the village of Garisan-ri, Inje-gun, Gangwon-do, Republic of Korea. This will help to establish the necessary improving and policies for Re-leap of rural villages in disaster areas and activation of rural experience villages. The local residents have created flood recovery stories, disaster response content, and disaster prevention camp sites, all of which have been hit by serious disaster damage. It has also contributed to the revitalization of the village by providing various experience programs such as disaster response training, crossing rapids, and evacuation experience. This is a way to get rid of the negative perception of disaster and utilize it. The conversion of idea through disaster experience content contributed to the activation of the area. By linking the disaster experience contents to the rural experience program in the future, it can be helpful to avoid the duplication of contents and limit the similar operation method, which is an existing problem of rural experience villages.
치수 관련 사업이나 재해대책 수립의 기초 단계인 경제성 평가는 미래에 발생할 가능성이 있는 홍수로 인한 피해액을 예측하는 중요한 과정이지만, 결과를 검증하는데 어려움이 있다. 따라서 정확한 피해액을 예측하기 위해서는 공학적 측면과 경제적 측면을 모두 고려하여야 하므로, 조사·분석의 범위가 매우 넓다. 그러나 미계측유역은 관련 자료의 수집에 제한이 있어 홍수로 인한 경제적 손실규모를 예측하는 데 어려움이 있으며, 관련 연구 또한 미비한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 위성자료 기반의 분포형 유출 및 침수해석 모형을 활용하여 미계측유역인 대동강유역 내 평양시에 대한 침수해석을 수행하였으며, 수집 가능한 사회·경제지표와 침수해석 결과를 종합하여 홍수피해액을 추산하는 방법론을 제시하였다. 분포형 유출해석과 침수해석 모형은 한국건설기술연구원에서 개발한 GRM (Grid based Rainfall-runoff Model)과 G2D (Grid based 2-Dimensional land surface flood model)를 활용하였으며, 홍수피해액은 간편법과 개선법의 방법론에 수집 가능한 사회·경제지표를 대입하는 형식으로 추산하였다. 연구 결과 미계측유역의 위성자료와 사회·경제지표를 기존의 방법론에 대입한 홍수피해액 추산이 가능하였으며, 추후 자료 수집 기술의 발달로 사용 가능한 자료의 종류와 범위가 넓어지면 자료의 구득이 어려운 타 지역에도 적용이 가능할 것으로 기대된다.
영향예보는 기존의 기상요소 중심의 예보에서 벗어나 기상상황에 따른 잠재적 사회경제적 위험도 정보를 함께 제공하는 것을 의미한다. 기상 선진국들은 영향정보 제공 및 확산을 위한 기술개발에 인력과 재정을 투입하고 있지만 국내에서는 영향예보에 대한 인식이 확산되어 있지 않다. 또한 영향예보 피해가 많이 발생하는 홍수, 태풍 등의 재난에 초점이 맞춰져 있으며 상대적으로 피해발생이 적은 교통 분야의 강풍으로 인한 차량 위험 영향 평가에 대한 연구는 부족한 실정이다. 국내에서는 강풍으로 인한 차량 전도에 대한 피해 사례는 많이 없지만 과거 피해 사례가 존재하며 연구에 대한 필요성이 높아지고 있다. 강풍으로 인한 차량의 위험(Risk) 평가를 위해서는 도로의 취약성(Vulnerability)이 필요하며 본 연구에서는 도로의 취약성 기준을 산정하는 것을 목적으로 하였다. 도로의 취약성 평가는 도로의 고도, 차선 수, 도로 유형으로 평가하였다. 분석결과 사고사례가 있던 지역의 취약성 지역을 잘 재현하는 것으로 나타났다. 본 연구의 성과를 이용하여 차량 운전자에게 잠재적 위험에 대한 객관적인 평가 마련에 대한 기준으로 활용할 수 있을 것이라 판단된다.
최근 기후변화로 인하여 국지성 집중호우의 발달로 인해 홍수 피해규모가 대형화 되고 있다. 2020.12 환경부는 100년빈도 홍수범람 지도를 제공하고 있으나 소하천은 50~80년 빈도로 하천구조물이 설계가 되어 있어 피해예상 및 대피정보 제공이 어려운 실정이다. 본 연구에서는 소하천이자 상습침수구역인 세종특별자치시 금남면 도남천지구의 홍수범람지도를 작성하였다. HEC-RAS를 이용하여 홍수위를 산정하였으며 HEC-GeoRAS를 통해 범람면적을 시각화 하였다. 분석결과 30~80년 빈도 강우 시 특수작물 및 도로 등 재산 피해가 발생하였고 100년 빈도 발생시 일반주택지, 공공용지등 민가에 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 환경부 제공 범람지도와 HEC-GeoRAS 모의결과를 비교 분석한 결과 환경부 제공 범람지도는 소하천을 고려하지 못한 것으로 나타났다. 향후 대하천과 소하천을 고려한 홍수범람지도에 관한 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.
고층건물과 함께 다양한 건축물과 지하연계건축물 등 불특정 다수가 이용하는 복합건물들이 증가하고 있다. 특히, 초고층 건축물 등은 재난 시 다수의 인명피해와 많은 재산 피해를 동반하기 때문에 강화된 통합재난관리가 필요하다. 초고층재난관리법에서는 총괄재난관리자를 두도록 규정하고 다른 건축물보다 엄격한 안전관리업무를 수행하도록 하고 있다. 이에, 본 연구는 문헌연구와 전문가 검증을 통하여 총괄재난관리자의 직무만족도 예비조사를 위한 항목요인을 분석하여 제시하고자 한다.
In recent years, the frequency and scale of the natural disasters are growing rapidly due to the global climate change. In case of the urban flooding, high-density of population and infrastructure has caused the more intensive damages. In this study, we analyzed the spatial characteristics of urban flooding damage factors using GWR(Geographically Weighted Regression) for effective disaster prevention and then, classified the causes of the flood damage by spatial characteristics. The damage factors applied consists of natural variables such as the poor drainage area, the distance from the river, elevation and slope, and anthropogenic variables such as the impervious surface area, urbanized area, and infrastructure area, which are selected by literature review. This study carried out the comparative analysis between OLS(Ordinary Least Square) and GWR model for identifying spatial non-stationarity and spatial autocorrelation, and in the results, GWR model has higher explanation power than OLS model. As a result, it appears that there are some differences between each of the flood damage areas depending on the variables. We conclude that the establishment of disaster prevention plan for urban flooding area should reflect the spatial characteristics of the damaged areas. This study provides an improved understandings of the causes of urban flood damages, which can be diverse according to their own spatial characteristics.
기후변화로 인해 집중호우의 강우 특성은 과거와는 다르게 변화하고 있으며 불확실성 또한 크게 증가하고 있다. 이에 더해 도시개발, 인구집중 등의 변화는 홍수피해를 가중시키고 있다. 대다수의 도심지 침수 원인은 복합적이므로 해당 지역의 여건들을 고려하여 적절한 침수방어계획을 수립하는 것이 매우 중요하다. 이를 위해 정부는 지자체별로 방재성능목표라는 기준을 수립하고 있다. 2010년 처음 방재성능목표 개념이 제시된 이후, 몇 차례 설정 기준 등이 변화하였지만 전체적인 기술, 방법론, 절차 등은 유지되어 왔다. 따라서, 본 연구에서는 도시 방재성능목표 설정 및 전반적인 평가방법에 대한 고찰을 위해 계량정보분석(Scientometric Analysis) 방법을 활용하여 도시 방재성능과 관련된 연구 및 기술을 검토하였다. 계량정보분석은 논문, 문헌 등의 자료를 기반으로 해당 분야의 트렌드를 확인하고 새로운 지식 및 정보를 도출하는 방법으로, 본 연구에서는 1990년부터 2021까지 최근 약 30년동안 Web of Science의 관련 방재성능과 관련된 논문을 수집하였다. 계량정보 분석 소프트웨어인 Citespace를 활용하여 인용분석을 포함한 저자, 연구기관, 국가 및 연구동향 등을 파악하였다. 분석결과, 도시 방재성능의 기술적인 부분 외에도 자산 평가 개념 도입 등 의사결정에 필요한 고려요소들이 파악되었다. 향후 핵심키워드를 구체화하여 각 기술별 방재성능평가에 대한 고찰을 실시한다면 국내의 평가기준 및 절차를 고도화 할 수 있을 것이라 기대된다.
화학산업이 발전함에 따라 잠재적인 화학물질 폭발사고 위험 또한 증가하고 있다. 순식간에 치명적인 인명, 재산피해를 남기는 폭발에 대한 영향을 예측, 분석하기 위해 다양한 해석모델이 활용되고 있지만, 폭발의 물리적 특성상 다양한 형태의 건물이 밀집된 지역에 대해서는 해석모델 사용만으로 높은 정확도의 분석을 진행하기에는 어려움이 있다. 따라서 본 연구는 GIS 공간정보와 3D 폭발 시뮬레이션의 약결합 방식을 적용하였다. 실제 연구지역과 동일한 환경을 구현하여 시뮬레이션을 구동하였고 이에 따른 폭발 규모와 폭발에 노출된 대상별 가해지는 압력 값을 도출하였다. TNT를 기준으로 위험물 저장 및 취급시설에 대한 최저 기준인 지정수량 200kg을 적용하였음에도 최대 2,960kPa의 압력이 발생하는 것으로 확인되었다. 본 연구로 도출된 결과에 건축물의 용도와 중요도를 적용한다면 토지이용계획 및 공간활용에 반영할 수 있으며, 안전관리자로 하여금 리스크 평가, BC분석, 안전관리계획 수립 등에 활용 가능하다고 사료된다.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.929-936
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2022
In the U.S., the state, local, tribe, and territorial governments seek funding from the federal government through the Public Assistance program to carry out these recovery works. In this paper historic public assistance data between 1998 and 2021 have been analyzed to derive several insights such as: types of disasters causing the most damage, states requiring more support, net present value of the federal expense etc. This paper has found that the states requiring more support from the federal government are not always the states suffering the maximum losses from the disasters. It has also found that the net present value of the federal expense between 1998 and 2020 to restore, repair, reconstruct, or replace disaster damaged roads and bridges across the U.S. is $15 billion in 2021 values. Moreover, this paper has tested the correlation between the states' public assistance funds requirements and the existing condition and performance of roads and bridges as revealed by the American Society of Civil Engineer's infrastructure grade card. It has found a weak correlation between these two. The outcomes of this paper can be used by the decision makers to analyze the viability of any possible alternative to the exiting public assistance program. The insights can also help in better decision making in pre-disaster preparation and post-disaster funds allocation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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