본 연구는 도시지역 토사재해 위험지역에 대한 특성을 살펴보고, 다변량 통계분석을 이용하여 위험지역들을 유형화하여 관리전략상의 시사점을 도출한다. 사례분석은 서울시 산재된 토사재해 위험지역 49개소 현장조사 표본자료를 대상으로 하며, 조사항목의 특성정보를 이용하여 분석을 수행하였다. 분석 결과, 도시지역 토사재해 위험지역에는 계류부 하단 주변에 공원, 택지, 도로 등이 주로 위치하고 있으며, 다수의 주택가가 위험 지역과 인접해 있음을 알 수 있었다. 또한 군집분석과 판별분석을 통해 토사재해 위험지역은 크게 2가지 유형으로 구분되며, 위험지역에 대해 중점적으로 고려해야 할 요소는 주변 토지이용과 비탈면 경사임을 확인하였다. 이들 인자를 근거로 각 유형별 특성을 고려한 도시지역 토사재해 관리전략 상의 시사점을 도출하였다. 본 연구에서 제시한 분석방법과 관리전략상의 시사점은 기존의 산지 중심의 위험지역 관리대책에 더하여 피해 영향권에 해당하는 시가지에 대한 관리대책을 고려함으로써 토사재해에 보다 효과적으로 대응할 수 있는 기초가 될 수 있을 것으로 기대된다.
With the operation of the KC-330 MRTT (Multi Role Tanker Transport), which had been fielded in 2019, the ROKAF (Republic of Korea Air Force) has given fighter pilots a new mission of air refueling. As a result, fighter pilots are more likely to be exposed to risks they have never faced before, and it is necessary to look at the risk factors associated with human factors in air refueling missions. Therefore, in this study, an analysis using the HFACS (Human Factors Analysis and Classification System) model was performed for fighter pilots with air refueling qualifications. This study tried to prevent hazard in advance by discriminating the risk factors according to the human factors related to the fighter pilot during the air refueling mission.
최근 기후변화와 이상기후의 영향으로 인한 홍수재해의 시 공간적 패턴의 변화가 복잡해짐에 따라 홍수범람 예측은 점점 어려워지고 있다. 이러한 기상이변에 따른 홍수피해를 예방하고 대응하기 위한 비구조적 대책으로 홍수위험등급 및 범람범위 등의 정보를 포함하고 있는 홍수위험지도의 작성이 필요하다. 실제로 고정밀도 홍수위험지도를 작성하기 위해서는 1차적으로 지형, 지질, 토지피복, 기상 등의 자료를 기반으로 강우-유출-범람해석을 통해 침수면적 및 침수깊이 등 범람 정보를 획득해야 되며, 2차적으로 피해액 산정을 위해 사회 경제와 관련된 다양한 DB를 필요로 한다. 하지만 개발도상국에서는 이러한 자료가 부족하고, 일부지역에서는 자료자체를 획득할 수가 없어 홍수위험지도 제작이 불가능하거나 그 정확도가 매우 낮은 실정이다. 본 연구에서는 ASTER 또는 SRTM과 같은 범용 지형자료로부터 주요 지형학적 인자를 선정하고, 선형이진분류법(Liner binary classifiers)과 ROC분석(Receiver Operation Characteristics)을 사용하여 실제 홍수유역을 유사하게 모의하는 최적 지형학적 인자를 도출하고, 이를 기반으로 광역 홍수범람지도를 작성하는 방안을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 방법론의 정확도 검증을 위해 북한(2007), 방글라데시(2007), 인도네시아(2010), 태국(2011), 미얀마(2015) 5개국의 대규모 홍수범람에 대해 적용하였다. 실제 홍수범람 영상정보에서 획득된 침수면적과의 공간적 비교 검토 결과, 최저(38%, 방글라데시), 최고(78%)으로 평균적으로 약 60%의 정확도를 나타내는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시하는 지형학적 인자 기반의 홍수범람지도 작성방법은 미계측유역에 대해서도 DEM만을 사용하여 홍수위험 지역을 쉽게 구분할 수 있다는 장점을 가지고 있어 1 2차원 범람해석 모형의 적용이 어려운 대유역에 대해 홍수범람 우려지역에 대한 공간정보를 제공해줄 수 있을 것으로 판단된다.
중요 석조문화재가 위치하고 있는 강원도 양양군 소재 진전사지 주변지역에 대한 사면재해 가능성을 예측하였다. 연구지역에 대한 현장조사, 실내시험, 지질 및 지형자료 분석을 통해 산사태에 유의한 영향요소를 평가하고 그 자료들을 예측모델에 적용하여 산사태예측도를 작성하였다. 그리고 산사태예측도에 의해 발생확률을 등급별로 분류함으로써 산사태로 인한 석조문화재의 피해가능성을 검토하였다. 산사태예측도에 의하면, 발생확률 70% 이상으로 산사태가 발생될 가능성이 높은 지역은 대상면적의 10.1%인 $3,489m^2$정도로 비교적 넓은 면적비율을 나타내었다. 피해영향권에 속한 높은 고도의 산사면에서 산사태가 발생할 경우 국보 제122호인 진전사지삼층석탑과 보물 제439호인 진전사지부도에 사태물질로 인한 피해가능성이 예상된다.
Seo, Hyeong-Deok;Jeong, Sang-Man;Kim, Lee-Hyung;Choi, Kyu-Ho
한국방재학회 논문집
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제8권1호
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pp.103-108
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2008
Riverbed change is greatly influenced by artificial factors such as dam construction, gravel collection, and river improvement. This study simulated a long-term bed change based on the GSTARS3 model using actual data from the area downstream of the Geum River Daecheong Dam and compared the estimation with a section of the actual measurement. As a result, it was found that the section of the actual measurement was far lower than the result of the simulation in terms of long-term bed change. While the area downstream of Daecheong Dam displayed approximately an average of 2.29 m of streambed degradation on average while the upper stream area showed approximately 0.63 m of bed degradation over 24 years. In the simulation of the area downstream of Daecheong Dam based on the GSTARS3 model, similar bed degradation was observed. However, a great difference was detected between the result and the actual measurement. According to the cause analysis, the riverbed in the area downstream of Daecheong Dam has continuously degraded due to the dam construction and mass collection of gravel. The mass collection of gravel was the main cause of riverbed change. It was found that about 76% of all riverbed degradation was caused by the mass collection of gravel.
본 연구에서는 확률기법인 빈도비 모델 (frequency ratio model) 및 지리정보시스템 (Geographic Information System: GIS)의 공간분석기법을 이용하여 강원도 삼척지역 폐탄광 주변의 지반침하 발생 취약지역을 예측하였다. 지반침하에 영향을 주는 요인들을 추출하기 위해 지형도, 지질도, 갱내도, 토지특성도, 시추공 자료, 기 관측된 침하지 자료 등으로부터 공간자료를 구축하였다. GIS 공간분석과 확률기법을 이용하여 지반침하의 주 요인이 되는 8개의 인자를 추출하였고 관측된 침하지역과 8개 인자와의 연관성을 알아보기 위하여 각각의 결정계수($R^2$)를 계산하였다. 빈도비 모델을 적용하여 각인자의 등급별 가중치를 결정한 후, 이를 중첩 분석하여 지반침하 위험 예측도를 작성하였다. 지반침하 위험 예측도를 기존 침하지 위치와 비교 검증한 결과 96.05%의 높은 예측정확도를 나타냈다. 이를 통해 폐탄광 지역에서 GIS와 빈도비 모델을 이용하여 지반침하 위험지역을 정량적으로 예측하는 것이 가능하다고 판단된다.
Objectives: The aim of this study was to evaluate the microbial hazards posed by food utensils and fixtures in food service operations at selected middle and high schools located in Seoul, Korea. Methods: We collected 200 samples of utensils and fixtures including cups, spoons/chopsticks, food trays and tables from five different schools in Seoul. Target microorganisms of this study were divided into two groups: total bacterial count and total coliform as indicators of microbial contamination and Bacillus cereus and Staphylococcus aureus as pathogens of food poisoning. We used selective media to quantify microbial concentration and 16S rRNA PCR assay for qualitative analysis. In addition, intensive interviews with nutritionists were conducted and observations were made to identify factors that may affect microbial contamination. Logistic regression analysis was employed to examine the relationship between the microbial concentration and operation characteristics of each operation. Results: The level of microbial concentration in school B and C were significantly lower than in school A, D and E (p<0.05). Some samples from school A, D and E showed over 3.4 log CFU/100 $cm^2$ (total bacterial count) and 1.0 log CFU/100 $cm^2$ (total coliform), which requires immediate hygienic action. The number of customers per staff member, periodicity of hygiene education for staff and daily operation time of sterilizers were also found to be important factors related with the microbial contamination of food service operations. Conclusions: These results suggested that not only a HACCP (Hazard Analysis and Critical Control Point) approach, but also efforts to assess internal risk factors within operations be needed to reduce the microbial contamination of food utensils and fixtures. This study is expected to provide preliminary data for assessing microbial hazards in food service operations.
This study set the hypothesis to develop the method that was analysis and application of a reliability evaluation method of environmental material for the Computer, Color TV, Monitor, Microwave oven, Electric Refrigerator, Automobile parts, other goods. RoHS management and product reliability ensure method for the conservation of environment. Especially, this study emphasis on regulate export of the EU and North America that it's a environmental material problem. Therefore, this study emphasis on the application of a reliability ensure method of environmental material and the use of other parameter by environmental reliability test data. The result of this study is as follows. 1) There is relationship between regulate material and technical protecting system. 2) Characteristics of hazard material is operating a healthcare damage factor as well as regulate environmental factors.
최근의 기후변화로 인한 강우패턴의 변화는 우리나라에서 가뭄의 발생확률을 증가시키고 있다. 가뭄의 발생은 다른 자연재해와는 달리 지속기간이 길고, 피해지역이 광범위하여, 사회경제적으로 겪는 피해가 다른 자연재해보다 크다. 현재 가뭄의 심도를 평가하기 위해서 기후학적 인자를 우선적으로 고려하는 가뭄지수가 주로 사용되고 있다. 본 연구에서는 기후학적 인자를 고려한 가뭄지수와 재해에 취약한 사회경제적 요소를 고려하여 가뭄위험지도를 작성함으로써 좀 더 현실적인 가뭄평가 방법을 제시하고자 한다. 경상도 지역에 대한 가뭄의 공간적인 위험도 평가를 수행하기 위해, 가뭄위험도를 노출성 지수와 취약성 지수의 결합으로 정의하여 분석하였다. 가뭄의 노출성 지수는 가뭄지수를 이용하여 GIS를 기반으로 공간적 범위에 분포시켰으며, 가뭄의 취약성 지수는 사회경제적인 5가지 인자를 이용하여 산정하고, 표준화를 통하여 공간적 범위에 분포시켰다. 그 결과 대상지역인 경상도 내 시군구 지역별 가뭄에 대한 위험도의 차이를 비교할 수 있었으며, 같은 강도의 가뭄이 발생하여도 경상도 내 행정구역별 지역적 특성에 따라 가뭄위험도를 평가할 수 있었다.
본 연구에서는 안성시($520km^2$)를 대상으로 Logistic 회귀분석 방법과 AHP 기법을 이용하여, GIS와 RS 자료를 활용한 산사태 위험지를 분석하였다. Logistic 회귀분석과 AHP 기법에는 6개의 인자(경사, 경사향, 고도, 토양배수, 토심, 토지이용)를 사용하여, 7등급으로 산사태 위험도를 분류하였다. Logistic 회귀분석 방법과 AHP 기법을 이용한 산사태 위험지도를 표본 자료와 비교하면 산사태가 발생한 표본에서 산사태 위험성이 높은(1-2등급)지역이 Logistic 회귀분석에서는 46.1% AHP 기법은 48.7%로 분류되어 AHP 기법이 분류도가 높다고 분석되었다. Logistic 회귀분석과 AHP 기법은 서로 분석 과정의 차이를 가지고 있기 때문에 Logistic 회귀분석과 AHP기법을 적용한 결과에 동일 가중치를 부여한 후 7개 등급으로 재분류(reclass)하여 산사태 위험지역을 추출할 수 있는 방법론을 본 연구에서 제시하였다. 그 결과 산사태가 발생한 표본에서 1-2 등급지역이 58.9%로 분석되어 분류정확도를 높일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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