• 제목/요약/키워드: Forest fire damage level

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머신러닝과 통계분석 기법의 비교분석을 통한 건물에 대한 서울시 구별 지진취약도 등급화 및 위험건물 밀도분석 (District-Level Seismic Vulnerability Rating and Risk Level Based-Density Analysis of Buildings through Comparative Analysis of Machine Learning and Statistical Analysis Techniques in Seoul)

  • 김상빈;김성훈;김대현
    • 산업융합연구
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    • 제21권7호
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    • pp.29-39
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    • 2023
  • 최근 국내‧외적으로 많은 지진이 발생하고 있는 상황에서, 우리나라의 건물은 내진설계 및 지진피해에 매우 취약한 상황이다. 따라서 현 연구의 목적은 건물에 대한 지진취약도 등급화 및 위험건물 밀도분석을 수행하는 효과적인 방법을 발굴하고 이를 모델화하여, 시범지역(서울시)자료를 활용해 검증해 보는데 있다. 이를 위해 활용된 두 가지 모델링 기법 중, 통계 분석 기법의 예측정확도는 87%였고, 머신러닝 기법은 Random Forest모델의 예측정확도가 가장 높았으며, 해당 모델의 Test Set 정확도는 97.1%로 도출되었다. 분석결과, 구별 등급화 결과는 광진구와 송파구가 상대적으로 위험하다고 예측되었으며, 위험건물 밀도분석은 서초구, 관악구, 강서구가 상대적으로 위험하다고 예측되었다. 최종적으로, 통계분석 기법을 활용한 분석결과가 머신러닝 기법을 활용한 분석결과보다 위험하게 도출되었으나, 우리나라에서는 지진 강도 6.5(MMI)가 내진설계의 기준인데, 서울시 건물의 약 18.9%가 내진설계 되어있는 것으로 확인된 것을 고려하면, 머신러닝 기법의 결과가 더 정확할 것으로 예측되었다. 현 연구는 인구 및 인프라와 경찰서, 소방서 등을 고려 않은 오직 건물만을 고려한 한계점이 있으며, 해당 한계를 포함해 수행하면 더욱 포괄적인 연구가 될 것이다.

UAV와 다시기 위성영상을 이용한 붕괴건물 탐지 (Detection of Collapse Buildings Using UAV and Bitemporal Satellite Imagery)

  • 정세정;이기림;윤예린;이원희;한유경
    • 한국측량학회지
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    • 제38권3호
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    • pp.187-196
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    • 2020
  • 본 연구에서는 UAV (Unmanned Aerial Vehicle)와 PlanetScope 위성영상을 함께 이용한 붕괴건물 탐지를 수행하여 지표면에 위치한 특정 객체 탐지에 있어 이종 센서의 활용 가능성을 제시하였다. 이를 위해 지난해 4월 산불 피해로 붕괴된 20여 채의 건물들이 있는 곳을 실험장소로 선정하였다. 붕괴건물 탐지를 위해 1차적으로 객체기반 분할을 수행한 고해상도의 UAV 영상을 이용해 ExG (Excess Green), GLCM (Gray-Level Co-occurrence Matrix) 그리고 DSM (Digital Surface Model)과 같은 객체들의 특징(feature) 정보를 생성한 후 이를 붕괴건물 후보군 탐지에 이용하였다. 이 과정에서 탐지정확도 향상을 위해 PlanetScope를 이용한 변화탐지 결과를 함께 사용하였으며 이를 시드 화소(seed pixles)로 사용하여 붕괴건물 후보군에서 오탐지된 영역과 과탐지된 영역을 수정 및 보완하였다. 최종적인 탐지 결과는 참조 영상을 통해 그 성능을 분석하였으며 UAV 영상만을 이용한 붕괴건물 후보군 탐지 결과와 UAV 그리고 PlanetScope 영상을 함께 사용했을 때의 결과의 정확도를 비교, 분석하였다. 그 결과 UAV 영상만을 이용해 탐지한 붕괴건물의 정확도는 0.4867 F1-score를 가지며 UAV와 PlanetScope 영상을 함께 사용했을 때의 결과는 0.8064 F1-score로 그 값이 상승하였다. Kappa 지수 또한 0.3674에서 0.8225로 향상된 것을 확인할 수 있었다.

선진 재난안전의식의 활성화를 위한 방안 연구 (A Study on the Development Plan for Promotion of Advanced Disaster-Safety Awareness)

  • 이종현;김미라;고재철
    • 한국재난정보학회 논문집
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    • 제17권3호
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    • pp.415-426
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    • 2021
  • 연구목적: 본 연구에서는 대형재난사고의 주요한 요인으로 지적되는 국민들의 재난안전의식을 활성화 시킬 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 연구방법:본 연구에서는 재난관리 및 안전의식에 관한 이론적인 검토를 실시하고, 재난사고의 원인을 도출하기 위해 '재난관리평가 국민안전 체감도의식' 조사 결과 및 대형재난사고 사례들을 분석하여 선진 재난안전의식 활성화 방안을 제시하였다. 연구결과: 재난관리평가 국민안전 체감도 조사를 통해 재난관리 4단계 중 '대응'차원은 잘 수행되고 있으나, '복구'차원이 미흡한 국민들은 인식하고 있었고, 특히 '예방' 차원에서 재난안전에 대한 교육이 매우 부족하다고 느끼고 있었다. 국민 안전의식 조사를 통해서는 대피시설에 대한 인지 수준이 매우 낮았고, 감염병과 붕괴사고에 대한 정보가 부족한 것으로 나타났으며, 특히 일상생활에서의 안전수칙 준수에 대한 인식이 미흡한 것으로 드러났다. 대형재난사고(코로나19, 밀양세종병원 화재, 2004년 동해안 산불)에 대한 사례를 분석한 결과, 안전불감증과 같은 안전의식의 결여가 피해규모의 확대를 유발시킨 주요한 원인임을 도출하였다. 결론:재난사고를 예방·감소시킬 수 있는 가장 근본적인 요소는 선진 재난안전의식의 활성화이며, 이를 제고하기 위한 세 가지 방안을 제시하였다. 먼저, 안전교육 및 안전홍보 활동의 확대를 통한 안전문화운동의 확산이 필요하다. 두 번째로는 재난대응에 대한 실효성을 향상시키기 위해 일반인들을 대상으로 하는 재난대비훈련을 시행해야 한다. 마지막으로 안전에 대한 개개인의 인식 전환이 필요하다. 이러한 요소들이 체계적으로 이루어져야만 선진 재난안전의식이 제고될 수 있을 것이며, 궁극적으로 우리 사회의 재난사고들이 감소될 수 있을 것이다.