• 대한원격탐사학회지
• /
• 제24권5호
• /
• pp.453-462
• /
• 2008

The objective of this paper is to compare the prediction performances of different landslide hazard maps based on topographic data stemming from different sources of elevation. The geostatistical framework of kriging, which can properly integrate spatial data with different accuracy, is applied for generating more reliable elevation estimates from both sparse elevation spot heights and exhaustive ASTER-based elevation values. A case study from Boeun, Korea illustrates that the integration of elevation and slope maps derived from different data yielded different prediction performances for landslide hazard mapping. The landslide hazard map constructed by using the elevation and the associated slope maps based on geostatistical integration of spot heights and ASTER-based elevation resulted in the best prediction performance. Landslide hazard mapping using elevation and slope maps derived from the interpolation of only sparse spot heights showed the worst prediction performance.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제17권1호
• /
• pp.99-106
• /
• 2010

In this paper, we present two methods for obtaining prediction intervals for the times to failure of units censored in multiple stages in a progressively censored sample from proportional hazard rate models. A numerical example and a Monte Carlo simulation study are presented to illustrate the prediction methods.

• 한국군사과학기술학회지
• /
• 제13권5호
• /
• pp.917-923
• /
• 2010

The local area weather information is very important element to estimate where the air-pollutant will flow. But the existing NBC hazard prediction model does not consider the local area weather information. So, in this paper, we present SN-HPM that uses the local area wether information to perform more accurate and reliable estimate, and embody it to program.

• 한국철도학회논문집
• /
• 제8권2호
• /
• pp.170-175
• /
• 2005

This study presents a prediction of a failure rate in a safety required system that consists of a embedded control system, requiring a satisfaction of a quantitative safety requirement. International Standards are employed to achieve a regular procedures in the whole life cycle of a system, for the purpose of a prediction and a evaluation of a fault that might be able to be happened in a system. This International Standards uses SIL (Safety Integrity Level) to evaluate a safety level of a system. SIL is divided into 4 levels, from level 1 to level 4, and each level has functional failure rate and dangerous failure rate of a system. In this paper we describe the conventional method to predict the dangerous failure rate and propose a method using hazard analysis to predict the dangerous failure rate. The conventional method and the technique using hazard analysis to predict the dangerous failure rate are made a comparison through the control modules of the interlocking system in KTX. The proposed method verify better effectiveness for the prediction of the dangerous failure rate than that of the conventional method.

• Earthquakes and Structures
• /
• 제10권2호
• /
• pp.389-408
• /
• 2016

Recently, seismic hazard analysis has become a very significant issue. New systems and available data have been also developed that could help scientists to explain the earthquakes phenomena and its physics. Scientists have begun to accept the role of uncertainty in earthquake issues and seismic hazard analysis. However, handling the existing uncertainty is still an important problem and lack of data causes difficulties in precisely quantifying uncertainty. Ground Motion Prediction Equation (GMPE) values are usually obtained in a statistical method: regression analysis. Each of these GMPEs uses the preliminary data of the selected earthquake. In this paper, a new fuzzy method was proposed to select suitable GMPE at every intensity (earthquake magnitude) and distance (site distance to fault) according to preliminary data aggregation in their area using ${\alpha}$ cut. The results showed that the use of this method as a GMPE could make a significant difference in probabilistic seismic hazard analysis (PSHA) results instead of selecting one equation or using logic tree. Also, a practical example of this new method was described in Iran as one of the world's earthquake-prone areas.

• 한국지반환경공학회 논문집
• /
• 제17권6호
• /
• pp.13-21
• /
• 2016

기존의 토사재해 위험지역 예측은 토질특성과 경사만으로 분석되기 때문에 지역적 특징이 반영되어 있지 않다. 따라서 보다 합리적인 위험지 예측 분석을 위하여 해당지역의 특징을 반영한 토사재해 위험지 예측을 할 필요가 있다. 토사재해 위험지의 특징 중 하나인 수목의 뿌리는 토사 내 점착력을 증가시키는 작용을 하는 것으로 연구되어 왔으며, 수목의 종류에 따라 그 영향이 다른 것으로 알려져 있다. 또한, 지역에 따라 수목의 밀집 정도(수관밀도)가 다양하기 때문에 실제 수목의 분포를 고려하여 토사재해 위험지역 예측을 한다면 보다 합리적인 위험지 예측이 가능할 것이다. 본 연구에서는 세종시 괴화산 일대를 중심으로 수목의 수관밀도를 고려한 뿌리점착력을 사용하여 토사재해 위험지역 예측을 하였으며, 뿌리점착력을 적용하지 않은 토사재해 위험지역 예측 결과와 비교하였다.

• 한국방재학회지
• /
• 제10권4호
• /
• pp.35-39
• /
• 2010

• 지질공학
• /
• 제17권3호
• /
• pp.411-418
• /
• 2007

산사태가 일어날 지점을 예측한다든지 사태물질로 인한 피해 예상지역을 알아내는 것은 쉬운 일이 아니다. 이는 산사태를 발생시키는 요인들이 여러가지가 있고 개개의 요인들이 산사태를 발생시키는데 기여하는 중요도도 서로 다르기 때문이다. 그러나 많은 산사태자료에 대한 분석을 바탕으로 발생 메커니즘 규명과 통계적 해석기법을 통해 산사태 발생가능성의 예측과 위험지역의 분류가 가능해졌다. 석조문화재가 산사면 또는 그 직하부에 인접해 있는 경우는 산사태가 발생되면 재해에 무방비로 노출되어 있다. 이 연구에서는 여름철의 집중호우 등에 의해 석조문화재 및 그 주변지역에 산사태가 발생할 가능성을 사전에 예측함으로써 그로 인한 석조문화재의 피해가능성을 분석하고자 하였다. 이러한 목적을 위해 2002년 8월 산사태재해로 인해 피해가 발생된 바 있으며 중요 석조문화재가 위치해 있는 실상사 백장암지역을 연구대상지역으로 선정하여 산사태 예측도를 작성하였다. 그리고 산사태재해 가능성을 발생확률로 표현하여 등급별로 구분함으로써 석조문화재 및 그 주변지역이 산사태에 취약한지의 여부를 평가하였다. 또한, 이러한 조사 및 해석기법을 앞으로 석조문화재 주변의 산사태재해 예측 및 평가를 위해 실용적으로 활용할 수 있는 토대를 마련하였다.

• 한국재난관리표준학회지
• /
• 제2권1호
• /
• pp.75-80
• /
• 2009

본 연구는 최근 빈발하는 집중호우 및 국지성 호우로 인한 토석류, 산사태, 유송잡물 등 산지하천도로의 피해 를 유발시키는 다양한 재해유형에 대한 예측지도를 작성하는 연구로서, GIS 기반의 산지하천도로재해정보 시스템을 구축하는 연구이다. 본 연구는 강원도를 대상으로 산지지역에서의 재해위험을 분석하기 위한 프로토콜을 개발하여, 그 적정성을 검토하고 향후 산지하천도로 재해예측지도 작성 SW 구축을 위하여 필요한 DB 및 표출 방안을 검토하였다.

• 한국산림과학회지
• /
• 제97권3호
• /
• pp.332-339
• /
• 2008

경상북도 23개 시․군 산사태 발생지 172개소를 대상지로 선정하여 산사태 발생 특성을 다양한 요인별로 조사 분석하여 산사태 발생 위험 예측을 위한 판정기준표를 작성하였다. 산사태 위험 판정기준표는 수량화 I류를 이용하여 분석하였으며, 산사태 발생량에 영향을 많이 주는 요인은 경사위치, 경사길이, 모암, 방위, 임분경급, 종단명형, 경사도의 순으로 나타났다. 산사태 발생 위험 예측을 위한 산사태 붕괴 위험도 판정기준표를 작성한 결과, 107점 미만 : 안정(IV등급), 107~176점 : 위험도 소(III등급), 177~246점 : 위험도 중(II등급), 247점 이상 : 위험도 대(I등급)로 붕괴 위험도가 구분되었다.