최근 지구 온난화와 이상기후로 인하여 자연재해로 인한 피해가 지속적으로 발생하고 있으며, 이로 인한 피해가 점차 대형화되고 있다. 본 연구는 기존 기술에 비해 신속하고 경제적이면서, 다양한 재난 재해에 활용이 가능한 UAV(Unmanned Aircraft Vehicle)를 통해 자연재해에 의한 피해를 효과적으로 대비, 대응 및 복구할 수 있는 활용모델을 제시하기 위한 선행연구로 기존 재해관련 연구사례와 국내 재해관련 규정 분석을 바탕으로 재해모니터링을 위한 UAV의 적용성을 분석하였다. 향후, 자연재해 모니터링을 위한 UAV의 활용은 재난 재해 대응관리 및 피해조사를위한실시간공중모니터링을가능하게 함으로써 재난 재해 대응 및 관리의 효율성을 향상시킬 것이다.
본 연구는 도시화가 도시의 자연재해에 어떤 영향을 미쳤는지에 대해 패널모형을 통해 실증분석하고 있다. 연구의 문제의식은 도시화가 지역의 환경변화를 통해 도시의 기후변화에 따른 자연재해 취약성을 더욱 높일 수 있음에 착안한다. 본 연구의 분석틀은 도시재해 피해에 영향을 미치는 요소들에 대한 개념화에서 출발한다. 도시화는 토지이용과 인구밀도 두 가지 관점에서 조작적으로 정의되었으며 도시재해 피해를 늘리는 중요변수들을 위주로 모델링되었다. 본 연구의 분석결과는 도시화가 도시의 자연재해 피해를 반드시 증가시키지는 않으며 오히려 적절히 관리될 경우 피해를 줄일 수도 있는 것으로 나타났다. 도시화는 자연재해 피해를 늘리기도 하지만 동시에 저감시킬 수 있는 가능성을 가지고 있음을 확인하였으며, 이를 토대로 향후 기후변화에 대응하는 바람직한 적응정책(adaptation policy)의 방향을 제시하고 있다.
도시 규모가 변화하고, 생활공간이 입체적으로 변화함에 따라, 국토교통부는 3차원 공간정보, 실내공간정보, 지하공간정보, 정밀도로지도 등 다양하고 양질의 공간정보를 지속적으로 구축하고 있다. 그러나 도시의 대형화 복잡화에 따라 각종 재난과 안전사고는 급증하고 있지만 공간정보를 활용한 안전관리는 비교적 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 국내외 대표적인 공간정보 구축 사례를 비교 분석하고, 공간정보표준 기반의 재난안전 서비스를 제공하기 위한 데이터모델을 제안한다.
The probabilistic information of directional extreme wind speeds is important for precisely estimating the design wind loads on structures. A new joint probability distribution model of directional extreme wind speeds is established based on observed wind-speed data using multivariate extreme value theory with the t-Copula function in the present study. At first, the theoretical deficiencies of the Gaussian-Copula and Gumbel-Copula models proposed by previous researchers for the joint probability distribution of directional extreme wind speeds are analysed. Then, the t-Copula model is adopted to solve this deficiency. Next, these three types of Copula models are discussed and evaluated with Spearman's rho, the parametric bootstrap test and the selection criteria based on the empirical Copula. Finally, the extreme wind speeds for a given return period are predicted by the t-Copula model with observed wind-speed records from several areas and the influence of dependence among directional extreme wind speeds on the predicted results is discussed.
In this paper, a study was conducted to predict natural disasters in Afghanistan based on machine learning. Natural disasters need to be prepared not only in Korea but also in other vulnerable countries. Every year in Afghanistan, natural disasters(snow, earthquake, drought, flood) cause property and casualties. We decided to conduct research on this phenomenon because we thought that the damage would be small if we were to prepare for it. The Azure Machine Learning Studio used in the study has the advantage of being more visible and easier to use than other Machine Learning tools. Decision Forest is a model for classifying into decision tree types. Decision forest enables intuitive analysis as a model that is easy to analyze results and presents key variables and separation criteria. Also, since it is a nonparametric model, it is free to assume (normality, independence, equal dispersion) required by the statistical model. Finally, linear/non-linear relationships can be searched considering interactions between variables. Therefore, the study used decision forest. The study found that overall accuracy was 89 percent and average accuracy was 97 percent. Although the results of the experiment showed a little high accuracy, items with low natural disaster frequency were less accurate due to lack of learning. By learning and complementing more data, overall accuracy can be improved, and damage can be reduced by predicting natural disasters.
The force coefficients of rotating plates in the acceleration stage will vary with rotation rate from 0 to stable rotation rate w0, which are important for quasi-steady theory of plate-like windborne debris to simulate the trajectory. In this paper, a wind tunnel experiment is carried out to study the effects of geometry and the Reynolds number on the variations of mean force coefficients of rotating plates. The rotational lift coefficients are sensitive to both geometry effect and Reynolds number effect, while the rotational drag and moment coefficients are only sensitive to geometry effect. In addition, new empirical formulas for the rotational lift coefficient and moment coefficients are proposed. Its accuracy is verified by comparing the predicted results with existing test data. Based on the experimental data of rotating plates, a new rotational force model for quasi-steady theory, which can be applied to a wider scope, is proposed to calculate the trajectory of plate-like windborne debris. The results show that the new model provides a better match with the tested trajectories than previous quasi-steady theories.
The quantified analysis of damages to wastewater treatment plants by natural disasters is essential to maintain the stability of wastewater treatment systems. However, studies on the quantified analysis of natural disaster effects on wastewater treatment systems are very rare. In this study, a total disaster index (DI) was developed to quantify the various damages to wastewater treatment systems from natural disasters using two statistical methods (i.e., AHP: analytic hierarchy process and PCA: principal component analysis). Typhoons, heavy rain, and earthquakes are considered as three major natural disasters for the development of the DI. A total of 15 input variables from public open-source data (e.g., statistical yearbook of wastewater treatment system, meteorological data and financial status in local governments) were used for the development of a DI for 199 wastewater treatment plants in Korea. The total DI was calculated from the weighted sum of the disaster indices of the three natural disasters (i.e., TI for typhoon, RI for heavy rain, and EI for earthquake). The three disaster indices of each natural disaster were determined from four components, such as possibility of occurrence and expected damages. The relative weights of the four components to calculate the disaster indices (TI, RI and EI) for each of the three natural disasters were also determined from AHP. PCA was used to determine the relative weights of the input variables to calculate the four components. The relative weights of TI, RI and EI to calculate total DI were determined as 0.547, 0.306, and 0.147 respectively.
In this paper, the creep behavior of bolted rock was analyzed by using the unconfined creep tests and the numerical results. Based on the test results, the Bolted Burgers creep model (B-B model) was proposed to clarify the creep mechanism of rock mass due to rock bolts. As to the simulation of the creep behaviour of bolted rock, a new user-defined incremental iterative format of the B-B model was established and the open-source $FLAC^{3D}$ code was written by using the object-oriented language (C++). To check the reliability of the present B-B creep constitutive model program, a numerical model of a tunnel with buried depth of 1000 m was established to analyze the creep response of the tunnel with the B-B model support, the non-support and the bolt element support. The simulation results show that the present B-B model is consistent with the calculated results of the inherent bolt element in $FLAC^{3D}$, and the convergence deformation can be more effectively controlled when the proposed B-B model is used in the $FLAC^{3D}$ software. The big advantage of the present B-B creep model secondarily developed in the $FLAC^{3D}$ software is the high computational efficiency.
인공강우장치는 실내실험 기반의 모형실험 데이터를 생성하는 연구도구로 널리 이용되고 있다. 다양한 연구에 인공강우장치가 이용되고 있음에도 불구하고 대부분의 연구에서 강우분포의 균질성에 대한 논의는 등한시되고 있다. 다양한 강우특성이 반영된 급경사지 붕괴 모의실험을 위해서는 저강도에서 고강도까지 강우를 모사할 수 있는 강우장치가 필수적이며 실험의 신뢰성을 확보하기 위해서라도 강우분포의 균질성은 확보되어야 한다. 본 연구에서는 급경사지 붕괴모의실험의 주요설비인 인공강우장치의 최대 강우강도 130mm/hr 내에서 10mm/hr 단위 제어를 목표로 하며, 균등계수 80% 이상 확보하고자 하였다. 이를 위해 노즐타입, 크기, 위치 및 펌프압력에 따른 다양한 조건하에서 강우실험을 수행하였다. 실험결과 노즐형태는 원형노즐, 크기는 1.9mm와 1.4mm가 적합한 것으로 분석되었고 적정 펌프압력은 3~6kg/㎠으로 분석되었다. 다양한 강우강도를 재현하기 위해 노즐수는 2, 3, 5개, 펌프압력은 3, 4, 5, 6kg/cm2로 조건을 달리하여 실험을 수행하였다. 펌프압력이 증가함에 따라 강우강도는 선형적으로 증가하는 경향을 보였다. 실험결과를 바탕으로 펌프압력, 노즐형태 및 노즐수를 변수로 하는 강우제어 매뉴얼을 작성하였다. 또한 검증실험을 수행하여 목표 강우강도 대비 오차범위 ±3.1%, 균등계수는 평균 86.8%로 균질한 강우분포를 보였다.
최근 과학기술이 고도로 발달되어 있는 현대사회에서 자연재해에 대한 지속적인 대비와 예측이 진행되고 있는 가운데 인간은 자연재해를 극복하기 위하여 오랜기간 꾸준하게 노력을 시도하고 있다. 그러나 자연재해의 피해 또한 인간의 노력 이상으로 커지고 있으며 자연재해를 예방하기 위해서 자연재해위험지구 정비사업을 수행하고 있다. 그러나 정비사업 결과에 대한 구체적인 효과분석이 미비한 상태이다. 본 연구에서는 자연재해위험지구 정비사업의 효과를 분석하기 위하여 분석대상지구를 선정하고 지역주민 현장설문조사를 실시하여 설문도구의 타당성과 신뢰도 분석을 실시하고 빈도 분석 및 기술통계 분석을 실시하였다. 또한 구조방정식모형(AMOS)을 통하여 정책의 타당성을 분석하였다. 분석결과 자연재해정비사업의 정책은 합리성과 적합성이 담보되어 있고, 지역주민의 정신적 물리적 환경을 개선시키는 것으로 나타났다. 또한 정비사업에 대하여 긍정적인 인식을 형성하였으며, 정부의 정치적 지지도까지 향상시키는 것으로 나타났다. 따라서 자연재해정비사업의 진행은 합리성과 적합성이 담보된 사업이고 이는 지역사회를 발전시키고 건전한 민주주의 발전까지 영향을 미치는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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