In underground retreating longwall coal mining, hard roof collapse is one of the most challenging safety problems for mined-out areas. Identifying precursors for hard roof collapse is of great importance for the development of warning systems related to collapse geohazards and ground control. In this case study, the Xinhe mine was chosen because it is a standard mine and the minable coal seam usually lies beneath hard strata. Real-time monitoring of hard roof collapse was performed in longwall face 5301 of the Xinhe mine using support resistance and microseismic (MS) monitoring; five hard roof collapse cases were identified. To reveal the characteristics of MS activity during hard roof collapse development and to identify its precursors, the change in MS parameters, such as MS event rate, energy release, bursting strain energy, b value and the relationships with hard roof collapse, were studied. This research indicates that some MS parameters showed irregularity before hard roof collapse. For the Xinhe coalmine, a substantial decrease in b value and a rapid increase in MS event rate were reliable hard roof collapse precursors. It is suggested that the b value has the highest predictive sensitivity, and the MS event rate has the second highest.
In early 2011, the Fukushima nuclear power plant had greater damage due to earthquake in Japan, and the awareness of safety has increased. In particular, special response systems should be required to handle disaster situations in plant sites which are likely to occur for large disasters. In this study, a program is designed to set up optimum escape routes, by a smart phone application, when a disaster situation occurs. This program could get information of the cumulative damage from sensors and display the escape route of the smallest damage in real-time on the screen. Utilizing our application in real-time evacuation has advantage in reducing cumulative damage. The optimal evacuation route, focusing on horizontal path, is calculated based on getting the data of fire, detected radioactivity and hazardous gas. Thus, using our application provides information of optimal evacuation to people who even can not hear sensor alarms or do not know geography, without requiring additional costs except fixed sensors or server network deployment cost. As a result, being informed of real-time escape route, the user could behave rapidly with suitable response to individual situation resulting in improved evacuation than simply reacting to existing warning alarms.
현재 도시철도 운용기관은 터널 내에서의 비상 상황에 신속히 대처하기 위해 운용 중인 비상전화를 다양한 부가서비스 지원이 가능한 IP 기반의 "선로변 통합 인터페이스 통신설비"로 개량중에 있다. 본 연구는 이를 기반으로 터널 내 이상상황 감지를 위한 IoT 센서네트워크 환경을 구축하고 수집된 정보를 관제센터로 전달하여 재난 상황을 사전에 예지하는 시스템 아키텍처 설계에 관한 다양한 이해관계자의 요구를 분석하고, 시스템의 요구사항을 정의하며, 서비스 모델의 제시를 통해 재난대응 시나리오 모델을 제공하였다. 이를 통해 도시철도 재난에 대한 대응 관점을 사후 대처에서 사전 예방으로 전환하여 도시철도 안전운행 확보 및 중대 산업재해 예방을 도모한다.
Flood control and river improvement works are carried out every year for the defense of the flood disaster, it is impossible to avoid the damage when there is a flood exceeding the capacity of hydraulic structures. Therefore, nonstructural counter plans such as the establishment of flood hazard maps, the flood warning systems are essential with structural counter plans. In this study, analysis of the internal inundation effect using rainfall runoff model such as PC-SWMM was applied to Woo Ee experimental stream basin. Also, the design frequency analysis for effects of the external inundation was accomplished by main parameter estimation for conclusive hydraulic routing using HEC-RAS model. Finally, inundated areas for flood hazard map were estimated at Woo Ee downstream basin according to flood frequency using HEC-GeoRAS model linked by Arc View GIS.
최근 영상감시시장은 공공부문과 민간보안부문 등에서 CCTV 수요확대로 큰 성장세를 보이고 있다. 공공부문과 민간보안부분에 CCTV의 활용은 확대되고 있으나, 재난 재해분야에 CCTV의 활용은 아직까지 미흡한 것이 현실이다. 본 연구에서는 재난 재해 상황 변화를 감시자의 눈으로 담아내는 CCTV의 역할을 재조명하여 상습적으로 내수침수가 발생하고 있는 강남역 일대를 중심으로 재난원인분석을 위한 사례분석을 수행하였다. 먼저, 강남역 일대의 주요 침수지점에 대한 CCTV영상자료를 수집하고 영상 분석 및 현장조사를 통해 강우발생에 따른 침수시간과 침수심을 산정하였다. 또한 과거침수이력과 AWS(Automatic Weather System)강우자료를 이용하여 강우분석을 수행하였다. 강우분석결과와 CCTV영상에서 추출한 침수시간과 침수심 정보의 비교분석을 통해 과거 침수이력을 바탕으로 한 강남역 침수발생 강우량과 대응방안을 제시하였다. 이 결과는 상습침수지역인 강남역의 침수피해를 상당히 절감할 수 있을 것으로 판단된다.
연구목적: 본 연구는 교통안전 향상을 위해 적용중인 스마트 교통안전 시스템에 대하여 이용자의 만족도 분석을 통한 개선 사항을 도출하는데 목적이 있다. 연구방법: 설문조사 기반의 IPA 분석을 통해 운전자와 보행자 그룹의 시스템 및 서비스 개선 항목을 도출하였다. 연구결과: 분석 결과, 운전자와 보행자 그룹 모두 Quadrant 1(Keep up the Good Work)은 '위정정보 인지성', Quadrant 3(Low priority)은 '주의정보의 정시성'으로 나타났다. 반면 운전자 그룹에서 Quadrant 1(Keep up the Good Work)로 분석된 'AI 디스플레이 적합성'이 보행자 그룹에서는 Quadrant 3(Low priority)으로 나타났다. 결론: 스마트 보행안전시스템은 이용자에 따라 만족 요인이 달라질 수 있으며, 이용자 중심의 시스템 구축 및 서비스 제공이 필요할 것으로 판단된다.
일반적으로 지진해일 경보 발령 시 예상해일고를 산정하기 위해 큰 격자의 선형모형을 사용하게 되므로 범람역이 과소 산정된다. 그러므로 비상대피 계획을 위해 예보해일고에 상응하는 정도 높은 범람도를 필요로 한다. 본 연구에서는 범람역의 정량예보를 위해 상대적으로 정도 높은 지진해일 범람도를 작성하는 실용적인 방법을 제안하였다. 이 방법은 다음과 같다. 선형 지진해일 수치모형을 사용하여 대상지역 주변에 특정 지진해일고를 유발시키는 잠재 지진해일 발생원의 단층 변위를 산정한다. 이렇게 구해진 단층 변위에 대해 비선형 범람 수치모형을 이용하여 대상지역의 최대 침수포락선을 계산하고 범람도를 작성한다. 본 연구에서는 임원항을 대상지역으로 11개의 잠재 지진해일 발생원에 대해 예상범람도를 작성하여 제안된 기법의 타당성을 검토하였다.
본 논문은 재난 정보를 다양한 모바일방송 규격에 따라 인코딩 및 송출, 수신 및 디코딩하는 멀티모드 방송용 EWS 송 수신 시스템의 설계 및 구현 방법을 제안한다. 제안한 시스템은 전 세계 모바일 방송 표준 중 T-DMB, DVB-H, ISDB-T와 디지털 라디오 규격인 DRM을 지원하며, 각각의 방송 규격에 따라 재난 정보를 인코딩하는 송출부와 각 표준에 따른 RF 방송 신호를 수신 및 디코딩하는 수신부 형태로 구성된다. 제안한 멀티모드 방송용 EWS 송신시스템은 단일 시스템상에서 각각의 방송규격으로 EWS 재난 데이터 생성하고 상용 방송 송출 장비규격에 만족하는 채널 인터페이스를 통해 재난정보가 송출 가능하며 수신 시스템에서는 단일 H/W에서 해당 모드의 재난 정보를 수신, 디코딩하여 단말기 화면에 표출한다. 제안된 시스템은 실시간으로 각 모드별 상용 방송장비에서 송출되는 RF 신호를 수신하여 문자기반의 재난 정보를 표출하는 정합 검증 과정을 통해 정상동작 결과를 제시한다.
홍수예경보란 홍수예측시 적기에 홍수예경보를 발령하여 홍수피해를 경감시키고자 하는 방재활동의 일환으로 이는 홍수조절과정을 전제로 한다. 유역내에서 홍수조절을 직접 수행할 수 있는 곳은 홍수조절용량을 갖추고 있는 다목적 댐으로 홍수시 다목적 댐의 역할은 매우 중요하다고 할 수 있다. 홍수예경보시스템에서 이러한 다목적 댐의 저수지 운영과 관련된 부분의 바로 저수지 운영모듈이다. 본 연구에서는 한강홍수통제소에 구축된 저수지 운영모듈의 현황과 문제점을 고찰하여 한정된 범위내에서 개선작업을 수행하였고 결과적으로 Technical ROM과 ARD ROM을 추가적인 저수지 운영모듈로 구축하였다. 새로이 구축된 저수지 운영모듈을 이용하여 홍수시 한강 홍수통제소는 Technical ROM과 같은 확정론적인 모의방법을 통해 우선 홍수통제에 관한 1차적인 계획을 수립하고, 이후 승인된 방류량에 따라 ARD ROM을 이용하여 최종적인 홍수통제 및 예측 업무를 수행할 수 있을 것이다.
최근 하천범람에 따른 피해를 최소화하기 위해서는 대피를 위한 선행시간을 확보하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 현재 하천에서 측정되고 있는 수위 관측 자료를 이용하여 이상호우 발생시 하류의 수위를 예측하였다. 수위 예측을 위해 다중회귀모형 및 인공신경망 모형을 섬강시험유역에 적용하였다. 다중회귀모형 및 인공신경망 모형의 학습에는 섬강시험유역의 2002년부터 2010년까지의 수위 관측 자료를 이용하였으며, 학습된 모형을 이용하여 발생 가능한 수위를 예측하였다. 모의 결과 인공신경망 수위예측모형의 결정계수는 0.991 - 0.999로 나타났으며, 다중회귀수위예측 모형의 결정계수는 0.945 - 0.990로 나타나 인공신경망을 이용한 수위예측모형이 다중회귀모형보다 좀 더 나은 예측 결과를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구결과는 향후 하천에서 선행시간을 확보한 홍수 예보 구축에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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