This study is about an analysis of the relation between the degree of cognition of student's acts within limits when coping with several types of disaster and the degree of cognition of damage by disasters in the method of multiple regression analysis. The dependent variable is the degree of cognition of student's acts within limits and the independent variable is the degree of cognition of damage by disasters such as heavy snow, typhoon, heavy rain, heat, and yellow sand. A survey of graduates of metropolitan area high-schools has found that there are no difference between girls and boys of the degree of cognition of student's acts within limits when coping with disasters. This study finds that the independent variable, which are playgrounds, animals and plants, streets and roads, altitude and incline, gives positive effect to the degree of cognition of student's acts within limits when coping with typhoon or heavy rain in order. The study also finds that the degree of cognition of student's acts within limits when coping with heavy snow is affected positively by streets and roads, playgrounds, altitude and incline in order. It also shows that there are factors that has an effect to the degree of cognition of student's acts within limits when coping with yellow sand and heat. This study proposes suggestions to facility plans based on these facts discovered.
Heavy snowfall was occurred over the south-western part of the Korean Peninsula called as Honam Districts, on two days from 21 December 2005. The development mechanism of snowfall and its characteristics were analysed using observation and numerical data provided by Korea Meteorological Administration. In comparison with other years Arctic air mass developed and maintained during all December 2005 due to active planetary waves with three branches. And jet streams at lower and higher levels make easy development of snow convection cells. Especially thermal low induced by mesoscale heat and dynamic sources, also help the developments of convection cells in strong ascension. The understanding the relation between synoptic and mesoscale circumstance, therefore, is also important to predict the heavy snowfall and to prevent the disaster.
최근 우리나라에서 폭설이 증가하고 있으며, 이로 인한 피해액 또한 증가하고 있다. 우리나라는 전국적으로 폭설로 인한 피해를 줄이기 위해 내설 설계기준 마련 등의 노력을 하고 있으나, 강설 자료의 특성으로 기준 설정에 어려움이 있다. 본 연구에서는 우리나라 남부 지역에 있는 진주, 창원, 합천 지점의 적설량에 대한 수문통계학적 빈도분석을 수행하여 최심신적설량에 대한 설계수문량을 정량적으로 산정하였다. 자료의 특성상 연도별 측정값이 '0'인 경우가 존재하여 기존의 빈도분석 방법을 적용할 경우 매개변수의 추정이 불가능한 상황도 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 혼합분포함수를 이용하였고, 분포모형으로는 대수정규, 일반화 파레토, 일반화 극치, 감마, 검벨, 와이블 분포를 적용하였다. 적용 결과, 단일분포함수를 적용할 때 보다 혼합분포함수를 적용할 때 확률적설심이 더 작게 산정되었으며, 전체적으로 관측값이 간헐적으로 나타나는 지점에서 혼합분포함수의 적용성이 우수한 것으로 판단된다.
This study aims to find the characteristics of damage and states of natural disasters at Gimhae, Gyeongsangnam-do from 1985 to 2004. Using the data of Statistical yearbook of calamities issued by the National Emergency Management Agency and Annual Climatological Report issued by the Korea Meteorological Administration. we have analyzed the cause, elements, and vulnerable regions for natural disasters. Major causes of natural disaster at Gimhae are four, such as a heavy rain, heavy rain typhoon, typhoon, storm snow, and storm. The cause of disaster recorded the most amount of damage is typhoon. The areas of Hallim-myeon, Sangdong-myeon, and Saengnim-myeon are classified the vulnerable region for the natural disasters in Gimhae. Therefore, it seems necessary to build natural disaster mitigation plan each cause of disaster to control water resources and to reduce damage for these areas.
연구목적: 본 연구는 대설 상황 발생시 신속하고 효율적인 도로 제설을 위해 제설 차량과 장비 등에 정보통신기술과 스마트 모빌리티 기술을 활용한 사례들을 찾아보고, 활용방안을 모색하는 것을 목적으로 한다. 연구방법: 국내 및 해외 제설작업 방법에 대한 사례를 조사하고 신 기술을 접목한 제설운영방법을 제시한다. 연구결과: 우리나라 제설장비 운영은 GPS와 CCTV, 도로교통 정보시스템을 활용한 방법이 대부분이며 해외의 경우 도로기상 정보시스템과 도로제설모니터링 시스템을 활용한다. 향후 스마트모빌리티인 자율주행 제설차량을 활용한 제설기술이 개발 될 것을 기대한다. 결론: 본 연구의 결과는 지자체 및 관련 기관의 제설 장비와 제설 차량 활용 정책에 기여할 수 있다.
According to the results of structural safety analysis, allowable safe snow depth for type B(wood frame with single span) was 25.9cm, and those for type A(wood frame with multi span) and type C and D (steel frame with multi span) were 17.6cm, 25.8cm, and 20.0cm respectively. An experiential example study on meteorological disasters indicated that a strong wind damage was experienced once every 20 years, and a heavy snow damage once every 9.5 years. The most serious disaster was a heavy snow and it was found that a half break or complete collapse of structures were experienced by about 70% of farmhouses.
As the weather changes become frequent, weather disasters are increasing, causing more damage to plastic greenhouses. Among the damage caused by various disasters, damage by snow to the greenhouse takes a relatively long time, so if an alarm system is properly prepared, the damage can be reduced. Existing greenhouse design standards and snow warning systems are based on snow depth. However, even in the same depth, the load on the greenhouse varies depending on meteorological characteristics and snow density. Therefore, this study aims to secure the structural safety of greenhouses by developing sensors that can directly measure snow loads, and analysing the warning criteria for load using a stochastic model. Markov chain was applied to estimate the failure probability of various types of greenhouses in various regions, which let users actively cope with heavy snowfall by selecting an appropriate time to respond. Although it was hard to predict the precise snow depth or amounts, it could successfully assess the risk of structures by directly detecting the snow load using the developed sensor.
As the pipe houses were constructed by imitation and routine without a structural design by now, they were often destructed by a strong wind or a heavy snowfall. The purpose of this study was to provide the basic data for the safety structural design of the pipe houses in Kyungpook region to prevent meteorological disaster. It was shown that the change of frame interval according to the safety factor under the wind load was similar that under the snow load. But the safety frame interval under the snow load was approximately 0.5-0.6m greater than that under the wind load for equal safety factor. Therefore, it seemed that the maximum safety frame interval was to be decided by the snow load. The frame of the pipe houses in Seungju region was structurally stable under the design snow load in recurrence intervals of 8-15years, but was unstable in Kolyong region.
연구목적: 본 연구는 우리나라의 229개 기초지자체 권역을 대상으로 지역특성을 고려한 효과적인 지역 제설 대응체계를 구축할 수 있도록 과거의 지역별 강설특성과 강설시간을 이용하여 강설지역 유형을 구분하는 것을 목적으로 한다. 연구방법: 본 연구를 위해 우선적으로 기상관측소 기준의 강설 데이터를 수집하였고, 연속 강설 시간을 이용하여 지역유형을 구분하였다. 마지막으로 GIS분석기법을 적용하여 강설지역 유형에 대한 정보를 GIS지도로 제작하였다. 연구결과: 지역유형을 분류한 결과 '눈이 자주 많이 오는 지역', '눈이 자주 조금 오는 지역', '눈이 가끔 많이 오는 지역', '눈이 보통 오는 지역', '눈이 희박한 지역' 등 총 5개의 강설 지역유형이 도출되었다. 결론: 본 연구의 결과는 효율적인 제설대응체계 구축을 위한 제설 장비, 자재, 차량, 인력의 지역별 수요를 추정하는데 기초정보로 활용될 수 있다.
While it is important to obtain the accurate information on snowfall data due to the increase in damage caused by the heavy snowfall in the winter season, it is not easy to observe the snowfall quantitatively. Recently, snow measurements using a weighing precipitation gauge have been carried out, but there is a problem that high snowfall intensity results in low accuracy. Also, the observed snowfall data are sensitive depending on wind speed, temperature, and humidity. In this study, a new process of quality control for snow water equivalent (SWE) data of the weighing precipitation gauge were proposed to cover the low accuracy of snow data and maximize the data utilization. Snowfall data (SWE) observed by Pluvio, Parsivel, snow-depth meter using laser or ultrasonic, and rainfall gauge in Cloud Physics Observation Site (CPOS) were compared and analyzed. Applying the QC algorithm including the use of number of hydrometeor particles as reference, the increased SWE per the unit time was determined and the data noise was removed and marked by flag. The SWE data converted by the number concentration of hydrometeor particles are tested as a method to restore the QC-removed data, and show good agreement with those of the weighing precipitation gauge, though requiring more case studies. The three events data for heavy snowfall disaster in Pyeongchang area was analyzed. The SWE data with improved quality was showed a good correlation with the eye-measured data ($R^2$ > 0.73).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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