본 논문에서는 4차 산업혁명을 기반으로 한 스마트 재난안전관리 전 과정에 적용하여 사고나 재난으로부터 인간 사회 경제 환경 피해 등을 최소화하고 빅데이터를 활용한 위험예측 및 위험징후 모니터링 기술에 의한 예측평가와 재난정보수집분석 및 현장상황 실시간 감지 분석에 의한 5세대 통신시스템의 예방, 가상현실과 증강현실을 활용한 몸으로 기억하는 교육과 훈련에 의한 대비, 재난안전관리 의사결정 지원시스템의 인공지능에 의한 대응, 정찰 탐색 및 방재 구호에 위한지능형로봇에 의한 복구와 피해규모 분석 현장상황 공유하기 위한 무인항공기를 활용한 조사 분석의 스마트 재난안전관리 대응체계 구축 전략방안을 제시하였다.
This paper proposes a mathematical modeling-based approach for assessing disaster effects and selecting suitable mitigation alternatives to provide humanitarian relief (HR) supplies, shelter, rescue services, and long-term services after a disaster event. Mitigation steps, such as arrangement of shelter and providing HR items (food, water, medicine, etc.) are the immediate requirements after a disaster. Since governments and non-governmental organizations (NGOs) providing humanitarian aid need to know the requirements of relief supplies and resources for collecting relief supplies, organizing and initiating mitigation steps, a quick assessment of the requirements is the precondition for effective disaster management. Based on satellite images from weather forecasting channels, an area/dimension of the disaster-affected zones and the extent of the overall damage may often be obtained. The proposed approach then estimates the requirements for HR supplies, supporting resources, and rescue services using the census and other government data. It then determines reliable transportation routes, optimum collection and distribution centers, alternatives for resource support, rescue services, and long-term help needed for the disaster-affected zones. A numerical example illustrates the applicability of the model in disaster mitigation planning.
기후변화와 극한기상으로 유발된 다양한 자연재해와 사고로 전세계적으로 수많은 인명과 재산 피해가 발생하고 있다. International Charter와 같은 국제기구간의 상시 공조체계를 구축하고, 이러한 대규모 재난관리와 신속한 복구를 위해 고해상 위성영상 및 공간정보를 제공하고 있다. 국내에서는 국토위성이 본격적으로 정상 운용되면서 국토정보 구축뿐만 아니라 국내·외 대형 재난에 대해 피해분석 정보를 제공하고 있다. 이번 국립재난안전연구원 특별호에서는 2023년 주요 재난사고 발생 현황과 정부의 국가재난안전시스템 개편 대책을 기술하였다. 또한, 연구원에서 재난 상황관리 및 분석을 위해 수행하고 있는 인공위성과 정보통신, 공간정보 활용기술과 관련된 최신 연구성과와 재난사고 원인·피해조사를 위한 자료 수집·처리·분석과 관련된 최신 연구성과를 담았다. 아울러, 드론매핑(drone mapping)과 라이다(LiDAR) 관측기술을 활용한 2023년 집중호우로 인한 산사태 피해 현장조사 사례를 기술하였다.
현대 사회는 갈수록 대형화되는 자연재해와 잦은 재난사고에 의한 인적·사회적 피해가 해마다 증가하고 있다. 난접근 지역이거나 접근 불능의 위험한 재난 현장을 인공위성이나 드론, 조사로봇과 같은 첨단 조사장비를 활용하여 신속하게 접근하고 유의미한 재난 정보를 적시적으로 수집·분석함으로써, 사전 예방·대비 대책 마련뿐만 아니라 적절한 재난 현장 대응 및 중장기적 복구 계획 수립 등 재난관리 전주기에 걸쳐 국민의 재산과 생명을 지킬 수 있는 중차대한 역할을 수행할 수 있다. 본 특별호에서는 지구 원격 관측 수단인 인공위성 기술뿐만 아니라 근거리 재난현장 관측센서가 탑재된 이동형 조사차량, 드론, 조사로봇 등 다양한 조사 플랫폼을 활용한 연구원의 재난관리 현업화 기술을 소개하고 있다. 주요 연구 성과로 구글어스 엔진을 활용한 수재해 피해 탐지와 중·장기적 시계열 관측, Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상과 인공지능을 활용한 저수지 수체 탐지, 산불 재난시 주민 이동 패턴 분석과 재난안전 연구 데이터의 효율적인 통합 관리와 활용방안 연구성과를 소개하였다. 아울러, 접근 불능의 위험한 재난현장 조사시 드론, 조사로봇을 활용한 재난원인 과학조사 연구성과를 기술하였다.
본 연구에서는 유비쿼터스 기반 도로재해관리시스템 개발에 본 연구에의 목적이 있으며, 이를 위한 기반기술은 무선인터넷통신모듈, 모바일모듈 및 서버모듈로 구분하여 개발하였다. 이와 같이 개발된 기반기술은 도로재해관리 뿐만 아니라 각종 모바일 및 유비쿼터스 응용솔루션개발에 사용될 수 있으며, 도로재해현장에서 정보취득에 필요한 기 구축된 수치형태의 각종 DB를 실시간으로 수신하고 이를 기초로 현장 자료를 취득할 수 있으므로 현장 자료 취득의 정확도 및 신뢰도를 제고할 수 있다. 또한 이를 수신한 웹기반의 서버모듈 즉, 웹기반 도로 재해관리시스템에서는 기존의 도로관련 각종 자료에 절대좌표를 이용하여 현장재해정보를 연계하여 볼 수 있어, 정확한 의사결정을 실시간으로 수립하여 현장에 전송할 수 있다. 이러한 유비쿼터스 도로재해관리시스템의 기반기술 개발을 통하여 기존 도로재해관리 방법의 한계를 극복할 수 있는 방안을 제시하였다.
최근 강우에 의한 자연재해 발생은 특정지역에 발생하던 형태에서 전국 어디든 발생할 수 있는 형태로 변형되었으며, 이에 대한 피해도 날로 증가하고 있는 추세다. 이러한 재해발생은 사회경제적, 재정적, 물질적 및 인명손실에 많은 영향을 초래하고 있으며, 이를 위한 체계적인 관리기반 확립 및 시스템적 해결방안 제시를 위한 모델적립이 필요한 단계라 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 재해의 유형을 분석하고 정리함으로서 보다 과학적이고 신속한 재해업무 계획 및 수립을 위한 시스템 설계를 실시하였으며, GIS기법을 활용함으로서 의사결정에 필요한 기초 자료를 제공하고자 한다. 또한, 각 시군에서 구축하고 있는 수치정사영상 및 수치표고모형을 활용하여 실제적 지형형태 및 상황을 분석하여 현황에 맞는 재해관리 업무 수행을 위한 관리시스템을 구축함으로서 현실적 사용에 근접한 관리시스템을 구축하였으며, 수치정사영상과 수치표고모형을 OpenGL을 이용하여 3차원 도시하고 단면분석 모듈을 개발하여 상황발생 부근의 지형형태 및 종단면을 화면에 도시하고 분석하도록 시스템을 구축하였다.
본 연구는 재난정보 표준화를 목표로 다양한 재난 및 사고에서 생성되는 정형, 비정형 문서를 전자화된 문서로 변환하여 환경재난 정보를 생성함으로써 데이터베이스에 저장하고 환경재난 관리에 활용할 수 있는 체계를 개발하였다. 최근 4차 산업 시대를 통해 다양한 지능화 기술들이 발전하고 있다. 이러한 기술들은 환경재난, 재난관리 등의 분야에 다양한 형태로 적용되며, 환경재난 관리 업무와 융합되어 활용되고 있다. 재난정보관리는 단순히 재난업무를 지원하는 것이 아니라 과거의 환경재난 이력정보를 활용하여 인공지능 기술을 적용한 스마트 재난관리를 지원할 수 있도록 한다. 환경재난을 관리하는 중요한 요소는 재난정보이다. 재난정보는 재난의 발생에서 진행, 대응 및 계획까지의 재난 전주기에 대한 정보를 전자화된 정보로 관리하고 처리하는 행위를 의미한다. 그러나, 자연, 사회, 환경재난에 대한 상황, 대응, 대비, 복구의 정보는 주로 보고서의 형태인 핸드아웃이나 비정형 정보로 존재하고 있다. 이러한 비정형 재난안전정보는 관리 부실에 의해 사라지거나 폐기되는 경우가 많다. 이에 따라 비정형 재난안전정보는 재난정보로서의 관리를 위해 인식기술이 필요하다. 본 연구에서는 지능화된 기술을 활용하여 인쇄되거나 스캐너에 의해 이미지 또는 문서로 생성된 재난 보고서를 전자화된 문서로 변환하는 것에 중점을 두었으며, 그 후 변환된 재난정보는 재난정보관리 코드체계에 맞추어 정리하여 재난정보관리 데이터베이스에 저장한다. 정형, 비정형 재난정보를 생성하는 것은 스마트 재난관리의 시작으로 가장 중요한 요소이며, 이렇게 생성된 환경재난 정보는 재난정보 코드체계와 연계하여 표준화된 형식으로 관리한다. 재난코드체계는 재난 별 발생 진행 상황, 피해 규모, 대처사항 등의 정보를 저장할 수 있는 표준을 구축하였으며, 향후 이러한 많은 재난 데이터와 이력정보를 기반으로 한 인공지능 기술을 접목하여 스마트 재난관리 및 의사결정에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
연구목적: 고용노동부에서는 사업장 내 화재·붕괴 등의 대형재난이 발생하면 사업장 대규모 인적사고 위기관리 표준매뉴얼에 근거하여 재난을 관리하고 있다. 현재 운용중인 표준매뉴얼을 점검하고 미흡한 항목에 대해 개선방안을 제시하고자 한다. 연구방법:이에 따라, 재난관리 매뉴얼 내·외부 전문가, 본부·지방관서의 재난업무 담당자 등과 함께 표준매뉴얼을 점검하였고 우선적으로 개선해야 할 항목을 도출하였다. 연구결과: 붕괴사고의 경우에는 재난관리 주관부처 선정의 논란을 제거하기 위해 행정안전부에서 선정기준을 정확히 제시할 필요가 있으며, 인파밀집사고의 경우에는 표준매뉴얼 보다는 행동·실무 매뉴얼에 구체적으로 반영하여 유사시 근로자 대피 안전성을 확보해야 할 것이다. 이 외에도 재난안전 통신망 운영 및 대피요령에 대해 상세한 내용의 추가 보완이 필요해 보인다. 결론: 향후에도 국민의 눈높이에 부응하는 재난관리 제도 개선을 위해서 해당 분야별 전문가, 재난업무 담당자, 그리고 일반시민 등의 의견수렴을 통해 근로자의 생명과 안전을 보장하고 좀 더 현장감 있는 사업장 대규모 인적사고 위기 관리 표준매뉴얼 마련을 기대한다.
본 연구는 사고현장에서 화학물질로 인해 발생한 사고지점의 피해면적을 식생지수로 산출하는 방안을 연구하였다. 자료수집은 두 종류의 드론을 활용하였으며, 사진측량기법을 적용한 3차원 점군자료에서 피해면적을 산출하였다. 다중분광센서의 분광대역 정보를 활용하여 제작한 정사영상을 토대로 식생지수 영상을 제작하였고, 임계값에 따른 피해면적의 결과로 사고현장에 대한 통계를 분석하였다. 근적외선 밴드 기반의 식생지수 Kappa 값은 0.79, 녹색 밴드 기반의 식생지수는 0.76으로 화학물질사고 조사현장에서 식생지수를 활용한 피해면적 분석 방법을 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 스마트시티 하천관리를 효율적으로 수행하기 위하여 웹상에서 홍수분석 모델을 연계하고 입력 및 출력 정보를 데이터베이스화하여 정보를 제공하는 연계플랫폼을 개발하였다. 연계플랫폼에서는 스마트시티 내 홍수분석을 하기 위하여 유역유출 분석 모델, 하천흐름 분석 모델 그리고 도시유출 분석 모델을 적용하였다. 본 플랫폼에서는 적용한 모델을 통해 스마트시티 내 발생할 수 있는 도시유출에 대하여 단계적으로 접근함으로써 더욱 신뢰성 있는 결과를 획득할 수 있다. 또한, 데이터 수집, 입력데이터 생성 및 결과 데이터 저장과 같은 모든 분석 과정이 웹상에서 진행되기 때문에 특수 장비나 도구 없이 웹에 접근할 수 있는 환경만 구축된다면 분석 수행과 결과 조회가 가능하다. 이를 통하여 스마트시티 관리자들은 효율적인 하천 및 도시 관리가 가능하고, 더불어 도시유출에 대한 교육용 자료로도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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