• 한국환경생태학회지
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• 제22권2호
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• pp.119-127
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• 2008

본 연구는 북한산 국립공원을 대상으로 산사태 발생인자들에 대한 공간정보를 구축하였으며, 중첩분석 및 합산평가 매트릭스분석을 이용한산사태 취약성 지도 및 생태적 위험 지표 작성을 통해 향후산사태 재해 예방을 위한 기초자료를 제시하고자 하였다. 산사태 평가 인자로는 사면경사, 사면방향, 경사길이, 토양배수, 식생활력도(NDVI), 토지이용도가 선택되었으며, 공간데이터베이스는 $30m\times30m$ 해상도로 구축되었다. 분석결과, 우이동 및 도봉계곡 일대의 산사태 취약성이 높은 것으로 분석되었으며, 생태적 위험도는 도봉계곡, 용어천계곡 및 정릉계곡, 평창계곡 등이 높은 것으로 분석되어 향후 이들 지역의 관리계획 수립 시 산사태 위험에 대한 영향도 고려되어져야 할 것으로 판단된다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제13권4호
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• pp.37-46
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• 2020

전 세계적으로 레질리언스의 중요성이 부각되고 있음에도 자연재해와 관련된 레질리언스의 단일정의는 명확하지 않은 실정이다. 그 이유는 레질리언스의 정의가 취약성, 복구, 적응력, 지속가능성과 같은 유사한 용어와 어떻게 관련되어 있는지에 대한 상관성에 대한 구체적인 정의가 없기 때문이다. 또한 국가와 지역마다 지형·지질학적 특성이 다르고 태풍과 가뭄, 지진의 재해종류가 다르듯 이에 대한 각각의 측정지표가 다르기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 레질리언스의 정의를 본 연구의 공간적인 특성을 반영하여 '지방도로 또는 인명이나 시설물이 인접해 있는 지방도로에서 발생하는 복합재해(집중호우, 산사태, 토석류)에 대한 복원능력으로 정의하고 이를 도로중심 재난 레질리언스(DRR : Disaster Resilience focusing on the Road)로 구분하였다. 또한 도로중심 재난 레질리언스 인자의 도출을 위해 국내·외 문헌조사를 실시하였고, DRR평가체계 구축을 위한 계층구조 설정 및 AHP설문조사를 실시하였다. AHP설문 분석결과 지방도로 내부에 위치하고 있는 도로재난 직접영향인자(배수시설, 방호시설 등)의 가중치는 0.742로 나타났고, 지방도로 인근에 위치하고 있는 도로재난 간접영향인자(인구, 재산 등)의 가중치는 0.258로 나타나 도로재난 직접영향인자가 간접영향인자보다 상대적으로 높게 분석되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.149-149
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• 2022

Accurate quantitative evaluation of baseflow contribution to streamflow is imperative to address seasonal drought vulnerability, flood occurrence and groundwater management concerns for efficient and sustainable water resources management in watersheds. Several baseflow separation algorithms using recursive filters, graphical method and tracer or chemical balance have been developed but resulting baseflow outputs always show wide variations, thereby making it hard to determine best separation technique. Therefore, the current global shift towards implementation of artificial intelligence (AI) in water resources is employed to compare the performance of deep learning models with conventional hydrograph separation techniques to quantify baseflow contribution to streamflow of Piney River watershed, Tennessee from 2001-2021. Streamflow values are obtained from the USGS station 03602500 and modeled to generate values of Baseflow Index (BI) using Web-based Hydrograph Analysis (WHAT) model. Annual and seasonal baseflow outputs from the traditional separation techniques are compared with results of Long Short Term Memory (LSTM) and simple Gated Recurrent Unit (GRU) models. The GRU model gave optimal BFI values during the four seasons with average NSE = 0.98, KGE = 0.97, r = 0.89 and future baseflow volumes are predicted. AI offers easier and more accurate approach to groundwater management and surface runoff modeling to create effective water policy frameworks for disaster management.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제30권6호
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• pp.235-241
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• 2018

2013년부터 2017년까지 5년간 우리나라 동해안에서 발생한 너울에 의한 사고 사례를 수집하였다. 사고발생역, 발생계절, 발생해안종류, 피해대상별로 분류하고, 사고 당시의 인근지역 파랑관측자료를 수집하여 사고와 파랑자료와의 상관성을 분석하였다. 또한 국립해양조사원의 연안재해취약성 평가 결과에 기반하여 너울 사고 발생지점의 취약성 등급을 분석하였다. 너울 사고지역은 파랑노출지수의 평균등급이 4.91, 파랑민감도지수는 3.87, 종합평가결과인 파랑영향지수는 4.90으로 높게 나타났다. 이에 대부분 너울 사고가 파랑영향지수 5등급에서 발생한 것에 기인하여 동일 등급으로 평가된 동해안 지역(78.7%)을 대상으로 파랑민감도지수와 연계하여 지역을 분류하고 각 지역의 특성에 맞는 대응방안을 마련하였다.

• 한국지형학회지
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• 제27권2호
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• pp.65-80
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• 2020

This paper deals with risk assessment of life in a landslide-prone area by a GIS-based modeling method. Landslide susceptibility maps can provide a probability of landslide prone areas to mitigate or proper control this problems and to take any development plan and disaster management. A landslide inventory map of the study area was prepared based on past historical information and aerial photography analysis. A total of 550 landslides have been counted at the whole study area. The extracted landslides were randomly selected and divided into two different groups, 50% of the landslides were used for model calibration and the other were used for validation purpose. Eleven causative factors (continuous and thematic) such as slope, aspect, curvature, topographic wetness index, elevation, forest type, forest crown density, geology, land-use, soil drainage, and soil texture were used in hazard analysis. The correlation between landslides and these factors, pixels were divided into several classes and frequency ratio was also extracted. Eventually, a landslide susceptibility map was constructed using a logistic regression model based on entire events. Moreover, the landslide susceptibility map was plotted with a receiver operating characteristic (ROC) curve and calculated the area under the curve (AUC) and tried to extract a success rate curve. Based on the results, logistic regression produced an 85.18% accuracy, so we believed that the model was reliable and acceptable for the landslide susceptibility analysis on the study area. In addition, for risk assessment, vulnerability scale were added for social thematic data layer. The study area predictive landslide affected pixels 2,000 and 5,000 were also calculated for making a probability table. In final calculation, the 2,000 predictive landslide affected pixels were assumed to run. The total population causalities were estimated as 7.75 person that was relatively close to the actual number published in Korean Annual Disaster Report, 2006.

• Spatial Information Research
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• 제22권4호
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• pp.77-87
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• 2014

2014년 에콰도르의 툰구라와 화산폭발, 2010년 아이슬란드 에이야프야틀라이외쿠틀 화산폭발 등과 같이 최근 화산활동으로 인한 재해피해가 증가하고 있으며 이에 대한 대책마련이 시급한 실정이다. 본 연구에서는 현재 폭발 위험성이 높은 활화산 중 하나인 백두산을 대상으로 객관적 관측자료와 과학적인 방법에 근거하여 재해위험지역 분석을 실시하였다. 첫 번째로 중국학자 Liu Ruoxin의 연구에 근거하여 1215(${\pm}15$)년 백두산 화산 대폭발 화산재해 데이터를 참조하여 백두산지역의 지진관측자료와 화산지역 형태변화 관측자료, 화산지역 유체지구화학관측자료, 사회경제 통계데이터를 이용해 재해유발요소, 잠재적인 재해유발환경, 피해대상의 취약성을 종합적으로 평가하였다. 평가결과를 토대로 대상지역에 대한 백두산화산재해위험등급분포도를 산출하였으며, 그 결과 백두산화산재해위험등급을 4단계로 체계화하였다. 분석결과 백두산화산재해위험등급은 중심부에서 주변으로 갈수록 점차 등급이 낮아지는 것으로 분석되었으며 1,2급 위험지역은 화산폭발 시 위험도와 피해가 클 것으로 예상되는 고위험지역으로, 3,4급 위험 지역은 화산재해위험이 상대적으로 낮은 지역으로 나타났다. 또한 같은 강도의 화산재해요소의 작용하에서는 연구지역의 서쪽지역이 받는 위험성이 동쪽지역보다 높은데 이는 비교적 낮은 잠재적인 재해유발환경의 안정성과 높은 피해대상 취약성에 의해 결정됨을 확인할 수 있었다.

• 환경정책연구
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• 제5권4호
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• pp.1-18
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• 2006

최근 들어 강원도 및 경상북도 지역에서의 홍수 피해가 증가하고 있다. 우리나라의 강수 패턴이 변화하는 현실에서 적극적인 홍수 대책의 수립이 요구되고 있다. 본 연구는 환경 방재의 정책적 기반이 될 정확하고 정량적인 취약성 산정 근거를 제시하고자 한다. 본 연구는 과거 20년간 한반도에서 발생한 홍수의 피해액에 근거하여 홍수에 대한 취약성을 분석하였다. 1980년대에는 남부지방(경상남도, 전라남도)에서 침수와 범람으로 농경지 유실과 선박 부문에서 가장 큰 피해가 발생하였다. 이후에는 전체 피해액에서 남부지방에서의 피해가 차지하는 비율이 감소하고 중부지방(충청남도)은 점차 피해율이 증가하지만 전체 피해규모는 유지되는 경향을 보인다. 남부지방의 피해가 감소하는 것에 비해 북부지방(강원도, 경기도)과 산간지역(경상북도)의 홍수 피해율은 상대적으로 증가해 왔으며, 피해규모는 20년간 꾸준히 지속되고 있다. 남부지방의 과거 피해 발생요인이 침수인 것에 반해 경상북도와 강원도 지역의 피해는 침수면적과의 상관관계가 적어 침수보다는 다른 요인에 의한 공공시설물의 피해가 크다. 홍수 피해액이 홍수 피해의 영향과 이에 대한 대응조치가 동시에 작용하여 나오는 결과물이라고 할 때, 본 연구의 피해액을 이용한 취약성 평가는 향후 기후환경변화에 따른 간접적인 지표로 사용될 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.25-25
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• 2015

본 논문의 목적은 전 세계적으로 기후변화로 인한 이상기후에 대한 관심이 높아지고 있으며 이로 인한 부정적 영향에 대한 우려가 증가되고 있다. 우리나라도 기후변화로 연평균 강수량이 1910년대 1,155mm에서 2000년대 1,375mm로 약 19% 증가했으며 21세기말에는 약 17%가 증가할 것으로 전망하고 있다. 정부간협의체(Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC)에 따르면 미래에는 지구의 연평균기온은 2050년은 $2.3^{\circ}C$ 2100년엔 $4.8^{\circ}C$가 증가할 것이라고 전망하였고, 우리나라의 경우 2050년에 $3.2^{\circ}C$ 2100년에 $6^{\circ}C$가 증가할 것으로 전망하였다. 따라서 본 연구에서는 최근 지구적인 문제로 대두되어 온 기후변화 대해 재해취약성 분석을 통하여 효과적인 대응방안을 모색하고자 하였다. 연구대상의 지역은 강원도의 18개 시, 군 지자체로 하였으며 계산의 평가단위는 각 지자체를 하나의 집계구로 정하였다. 재해취약성 분석 지표로는 현재(2000년)와 미래(2020년, 2050년)로 나누어서 분석하였다. 분석 결과 2000년에는 영동지역과 원주시가 가장 취약하였으며, 2020년에는 속초와 강릉, 춘천시가, 2050년에는 강원도 중부지역이 가장 취약할 것으로 전망되었다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권4호
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• pp.864-881
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• 2021

연구목적: 본 연구는 빅데이터와 인공지능 기술을 기반으로 다양한 위험 특성과 개개인의 상황을 고려한 맞춤형 예방 솔루션을 제공하는 생활안전 예방서비스 연구개발의 일환으로, 일상 생활안전과 관련하여 개인의 현재 안전수준을 정량적 수치로 나타내는 생활안전지수를 산출하는 방안을 제시하여, 안전사고를 예방하고 대응하기 위한 맞춤형 종합지수 서비스를 제공하는 데 목적이 있다. 연구방법: 본 연구의 핵심이 되는 모델은 AHP(Analysis Hierarchy Process)와 리커트 척도(Likert Scale)를 혼용하는 방법으로, 전문가 그룹의 합의형성 모델을 기반으로 산출된다. 생활안전 예방서비스를 평가할 수 있는 평가항목을 위험지표, 취약지표, 예방지표 등으로 구분하고, 이를 AHP 의사결정 방법론에 따라 AHP 계층구조로 정의하여 각 레벨 항목의 쌍대비교를 통해 평가항목 간 상대적 가중치를 산출하는 방법을 제안한다. 또한 평가항목을 적용한 개별 예방서비스에 대한 평가는 향후 생활안전 예방서비스의 확대를 고려하여 AHP 쌍대비교를 대신하여 리커트 척도 기반으로 절대평가하고 그 결과를 상대비교하는 방법으로 개별서비스 간 가중치를 산출하는 방안도 함께 제시한다. 연구결과: 생활안전 예방서비스에 대한 서비스 가중치를 도출하고, 이를 생활안전 예방서비스의 인공지능 예측모델을 통해 산출된 개별위험지수에 반영하여 종합지수를 산출하였다. 결론: 구현한 모델의 적용을 위하여 생활안전 예방서비스 앱과 플랫폼으로 구성된 테스트 환경을 구축하고, 사용자 시나리오를 바탕으로 기능에 대한 효능을 평가하였다. 이를 통해 본 연구에서 제시된 생활안전지수는 사용자에게 현재 자신의 안전수준을 종합하여 나타냄으로써 안전 위험에 진단과 대응 및 예방 골든타임을 지원하는 것으로 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권2호
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• pp.263-272
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• 2022

폭염과 도시열섬현상은 기후변화가 진행됨에 따라 피해가 더욱 커지고 있으며, 2050년까지 폭염 발생빈도는 2~6배가 증가될 것으로 예측된다. 특히, 폭염기간동안 건설공사현장에서의 근로자가 느끼는 더위체감지수는 매우 높으며, 도시열섬현상까지 고려하게 되면 체감지수는 더욱 높아진다. 열에 취약한 건설현장 환경과 건설근로자의 상황은 나아지지 않고 있으며, 피해를 줄이기 위해서는 효과적인 대응이 필요한 시점이다. 본 연구에서는 인공위성영상 이미지와 Land Surface Temperature (LST)와 Long Short Term Memory (LSTM) 딥러닝 모델 기법을 적용하여 33℃ 이상 온도가 되는 지역을 분석하고, 폭염에 취약한 건설공사현장을 식별하여 폭염 및 도시열섬현상의 복합적인 피해를 가중시킬 수 있는 가장 취약한 지역을 예측하여 도출하였다. 예측 결과를 통해 건설근로자의 안전을 보장하고, 건설현장 경보시스템의 기반이 될 수 있기를 기대한다.