본 논문은 기존에 개발된 자연재난 예측 모형과 사회재난 예측 모형을 통합한 복합재난 예측 모형을 구성하기 위하여 기존 예측 모형들의 입출력 파라미터를 분석하였다. 복합 재난 예측 모형은 단일 재난이 아닌 다수의 재난이 복합적으로 일어나는 상황을 나타낸다. 이러한 복합재난은 주로 자연재난으로 인해 발생한 사회재난으로 연계되는 경우가 주를 이루기 때문에 자연재난과 사회재난 예측 모형의 연결방안에 대해 연구를 진행하였다. 기존에 개발된 예측 모형 중 재난 유형별로 몇 가지 예측 모형을 기준으로 분석하였으며 재난 유형별로 공통적으로 적용되는 입출력 파라미터가 도출되었다. 본 논문은 향 후 진행되어질 복합재난 예측 모형 구축을 위한 연구에 도움이 될 것이라 생각한다.
This paper describes the development trends and service provision examples of disaster occurrence and spread prediction technology for various disasters such as tsunamis, floods, and fires. In terms of fires, we introduce the WIFIRE system, which predicts the spread of large forest fires in the United States, and the Metro21: Smart Cities Institute project, which predicts the risk of building fires. This paper describes the development trends in tsunami prediction technology in the United States and Japan using artificial intelligence (AI) to predict the occurrence and size of tsunamis that cause great damage to coastal cities in Japan, Indonesia, and the United States. In addition, it introduces the NOAA big data platform built for natural disaster prediction, considering that the use of big data is very important for AI-based disaster prediction. In addition, Google's flood forecasting system, domestic and overseas earthquake early warning system development, and service delivery cases will be introduced.
It is commonly believed that a gigantic earthquake (Tokai Earthquake) could occur in Shizuoka Prefecture in the near future. The Shizuoka Prefecture Government made the prediction report of Tokai Earthquake disaster damage. But this report does not pay attention to the ground conditions. The authors make a prediction map using GIS of Tokai Earthquake disaster damage in Asada-cho and Hirosawa Ni-chome in the central Hamamatsu City and revealed the location of dangerous houses and dangerous points in road networks in each town. These information could be useful when people try to find escape routes in an earthquake.
무선 통신 기술의 발달과 무선기기의 소형화, 그리고 환경에 대한 감지와 제어를 수행하는 센서 네트워크 기술의 확산으로 환경오염, 터널 및 건축물의 붕괴, 홍수, 태풍, 지진 등의 재난에 대비하기 위한 재해 감시 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 재해 감시 시스템은 원격지의 상태 정보를 검출하고, 재해 상황을 판단하기 위한 규칙 처리 과정 후, 인식된 상황에 따라 방재작업을 지원한다. 그러나 기존의 모니터링 시스템들은 주로 현재 데이터를 위주로 간단한 집계함수 및 연산자만을 지원하기 때문에, 재해를 미리 예측하고 방재하기에는 부족한 점이 있다. 따라서 이 논문에서는 실외 센서 네트워크 및 공간 정보를 고려하여 재해 위험 지역을 미리 예측하는 재해 방지 시스템을 설계, 구현한다. 제시된 위험 지역 예측 기법은 현재 센서 데이터를 토대로 시간에 대한 공간 정보의 변화를 고려하여 미래에 재해 위험이 있는 지역을 추정하여 제시한다. 이로 인해 재해를 미리 예측하고 방비할 수 있게 되고, 재해 피해 감소 및 복구비용을 줄일 수 있다. 제시된 재해 방지 시스템과 위험 지역 예측 기법은 센서네트워크를 기반으로 하는 다양한 재해 방지 시스템에 활용되어 재해 예방 및 피해 감소에 많은 도움을 줄 수 있다.
Jinhai Zhao;Weilong Zhu;Wenbin Sun;Changbao Jiang;Hailong Ma;Hui Yang
Geomechanics and Engineering
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제38권3호
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pp.215-229
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2024
Because of the various patterns of deep-water inrush and complicated mechanisms, accurately predicting mine water inflows is always a difficult problem for coal mine geologists. In study presented in this paper, the water inrush channels were divided into four basic water diversion structures: aquifer, rock fracture zone, fracture zone and goaf. The fluid flow characteristics in each water-conducting structure were investigated by laboratory tests, and multistructure and multisystem coupling flow analysis models of different water-conducting structures were established to describe the entire water inrush process. Based on the research of the water inrush flow paths, the analysis model of different water inrush space structures was established and applied to the prediction of mine water inrush inflow. The results prove that the conduction sequence of different water-conducting structures and the changing rule of permeability caused by stress changes before and after the peak have important influences on the characteristics of mine water-gushing. Influenced by the differences in geological structure and combined with rock mass RQD and fault conductivity characteristics and other mine exploration data, the prediction of mine water inflow can be realized accurately. Taking the water transmitting path in the multistructure as the research object of water inrush, breaking through the limitation of traditional stratigraphic structure division, the prediction of water inflow and the estimation of potentially flooded area was realized, and water bursting intensity was predicted. It is of great significance in making reasonable emergency plans.
Kim, Hyung-Seok;Cho, Hyoung-Ki;Chang, Eun-Mi;Kim, In-Hyun;Kim, In-Won
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.3-5
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2008
An increase in oil and gas plants caused by development of process industry have brought into the increase in use of flammable and toxic materials in the complex process under high temperature and pressure. There is always possibility of fire and explosion of dangerous chemicals, which exist as raw materials, intermediates, and finished goods whether used or stored in the industrial plants. Since there is the need of efforts on disaster damage reduction or mitigation process, we have been conducting a research to relate explosion model on the background of real 3D terrain model. By predicting the extent of damage caused by recent disasters, we will be able to improve efficiency of recovery and, sure, to take preventive measure and emergency counterplan in response to unprepared disaster. For disaster damage prediction, it is general to conduct quantitative risk assessment, using engineering model for environmental description of the target area. There are different engineering models, according to type of disaster, to be used for industry disaster such as UVCE (Unconfined Vapour Cloud Explosion), BLEVE (Boiling Liquid Evaporation Vapour Explosion), Fireball and so on, among them, we estimate explosion damage through UVCE model which is used in the event of explosion of high frequency and severe damage. When flammable gas in a tank is released to the air, firing it brings about explosion, then we can assess the effect of explosion. As 3D terrain information data is utilized to predict and estimate the extent of damage for each human and material. 3D terrain data with synthetic environment (SEDRIS) gives us more accurate damage prediction for industrial disaster and this research will show appropriate prediction results.
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.
The objectives of this research have been focussed on 1) developing prediction techniques for the flash flood and landslide based on rainfall prediction data in agricultural area and 2) developing an integrated forecasting system for the abrupt disasters using USN based real-time disaster sensing techniques. This study contains following steps to achieve the objective; 1) selecting rainfall prediction data, 2) constructing prediction techniques for flash flood and landslide, 3) developing USN and communication network protocol for detecting the abrupt disaster suitable for rural area, & 4) developing mobile application and SMS based early warning service system for local resident and tourist. Local prediction model (LDAPS, UM1.5km) supported by Korean meteorological administration was used for the rainfall prediction by considering spatial and temporal resolution. NRCS TR-20 and infinite slope stability analysis model were used to predict flash flood and landslide. There are limitations in terms of communication distance and cost using Zigbee and CDMA which have been used for existing disaster sensors. Rural suitable sensor-network module for water level and tilting gauge and gateway based on proprietary RF network were developed by consideration of low-cost, low-power, and long-distance for communication suitable for rural condition. SMS & mobile application forecasting & alarming system for local resident and tourist was set up for minimizing damage on the critical regions for abrupt disaster. The developed H/W & S/W for integrated abrupt disaster forecasting & alarming system was verified by field application.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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