• 상하수도학회지
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• 제35권1호
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• pp.53-61
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• 2021

The quantified analysis of damages to wastewater treatment plants by natural disasters is essential to maintain the stability of wastewater treatment systems. However, studies on the quantified analysis of natural disaster effects on wastewater treatment systems are very rare. In this study, a total disaster index (DI) was developed to quantify the various damages to wastewater treatment systems from natural disasters using two statistical methods (i.e., AHP: analytic hierarchy process and PCA: principal component analysis). Typhoons, heavy rain, and earthquakes are considered as three major natural disasters for the development of the DI. A total of 15 input variables from public open-source data (e.g., statistical yearbook of wastewater treatment system, meteorological data and financial status in local governments) were used for the development of a DI for 199 wastewater treatment plants in Korea. The total DI was calculated from the weighted sum of the disaster indices of the three natural disasters (i.e., TI for typhoon, RI for heavy rain, and EI for earthquake). The three disaster indices of each natural disaster were determined from four components, such as possibility of occurrence and expected damages. The relative weights of the four components to calculate the disaster indices (TI, RI and EI) for each of the three natural disasters were also determined from AHP. PCA was used to determine the relative weights of the input variables to calculate the four components. The relative weights of TI, RI and EI to calculate total DI were determined as 0.547, 0.306, and 0.147 respectively.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제26권1호
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• pp.17-33
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• 2023

Disasters in coastal regions are a constant source of damage due to their uncertainty and complexity, leading to the proposal of green infrastructure as a nature-based solution that incorporates the concept of resilience to address the limitations of traditional grey infrastructure. This study analyzed trends in research related to coastal disasters and green infrastructure by conducting a co-occurrence keyword analysis of 2,183 articles collected from the Web of Science (WoS). The analysis resulted in the classification of the literature into four clusters. Cluster 1 is related to coastal disasters and tsunamis, as well as predictive simulation techniques, and includes keywords such as surge, wave, tide, and modeling. Cluster 2 focuses on the social system damage caused by coastal disasters and theoretical concepts, with keywords such as population, community, and green infrastructure elements like habitat, wetland, salt marsh, coral reef, and mangrove. Cluster 3 deals with coastal disaster-related sea level rise and international issues, and includes keywords such as sea level rise (or change), floodplain, and DEM. Finally, cluster 4 covers coastal erosion and vulnerability, and GIS, with the theme of 'coastal vulnerability and spatial technique'. Keywords related to green infrastructure in cluster 2 have been continuously appearing since 2016, but their focus has been on the function and effect of each element. Based on this analysis, implications for planning and management processes using green infrastructure in response to coastal disasters have been derived. This study can serve as a valuable resource for future research and policy in responding to and managing various disasters in coastal regions.

• 한국농림기상학회지
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• 제5권4호
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• pp.255-260
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• 2003

최근 기후변동의 폭이 커지고 잦은 이상기상으로 기상재해가 빈발하여 농업생산에 큰 영향을 주고, 때로는 농업의 생산기반 자체를 파괴하는 경우가 있으므로 이에 대한 농업분야의 대책이 시급한 상황이다. 시ㆍ군 별로 분석된 기상재해의 유형과 출현빈도를 참고하여 국가차원의 장기적 방재체제를 구축하는 일이 무엇보다 시급하다고 할 수 있다. 따라서, 본 연구는 지난 97년 간 우리나라에 영향을 주었던 기상재해의 유형과 이들의 발생현황을 살펴보고 최근 10년 동안(1991-2000년)농작물에 피해를 준 기상재해의 유형별 발생 횟수를 시 군별로 정리ㆍ분석하여 안정된 농업생산을 위한 기초자료로 제시하고자 하였다. 그 결과를 요약하면 아래와 같다. 1. 지난 97년 간(1904∼2000년) 우리나라에 발생한 기상재해의 현황을 연대별로 살펴보면, 1940년대 이전에는 기상재해유형별 발생수가 극히 적게 조사된 반면에, 1940년대 이후에는 상대적으로 많아 연간 평균 19회 발생한 것으로 조사되었다. 2. 계절별 기상재해 발생수는 8월에 가장 많았고 다음은 7월이었으며, 10월에 가장 적었다. 그리고, 기상 재해가 많이 발생한 지역은 강원도와 전라남도로 각각 751회, 703회 발생하였으며, 가장 적게 발생한 지역은 제주도로 총 459회 발생하였다. 3. 최근 10년(1991-2000년)간 농작물에 피해를 준 기상재해유형을 살펴보면, 폭풍우에 의한 농작물 피해가 가장 많이 발생하였는데, 지난 10년 간 총 52회였으며, 다음으로 태풍이 18회, 강풍과 우박은 각각 11회, 대설은 9회 발생한 것으로 조사되었다. 4. 최근 10년 간 농작물에 피해를 준 기상재해는 주요 농작물의 재배기간인 6-9월 사이에 집중적으로 발생하였는데, 전체 기상재해 발생의 약 78%에 해당하였고, 시ㆍ군별로 살펴보면 김해지역이 32회로 가장 많이 발생하였으며, 다음으로 밀양과 나주지역이 29회, 김제지역이 28회 등으로 많은 발생빈도를 보였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권2호
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• pp.334-345
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• 2022

「재난 및 안전관리 기본법」시행령 제3조의2에 따르면, 현행 해양사고 주관기관이 이원화되어 있다. 해양사고 주관기관이 사고 현장대응기관인 해경과 정부 부처인 해양수산부로 나뉘어져 있어 혼선이 일어날 여지가 있다. 대규모 해양사고 대응에서는 전권을 가진 전문성 있는 인사를 선임하고 권한과 책임의 명확화, 주도-지원 관계 설정의 명확화 그리고 지휘체계의 단순화를 보장한다면 효율적인 선박재난 대응이 이루어질 수 있다. 해양 선박재난 관리에서 예방-대비-대응-복구의 모든 단계가 유기적이며 일관성 있게 추진되는 것이 바람직하다. 재난상황에서 신속하고 효율적인 대응을 위해 의사결정과 지휘체계를 단순화하는 것은 중요하다. 또한 지휘체계의 구축과 의사결정이 전문성에 기반하고 독립적으로 이루어지도록 하는 것도 중요하다. 미국의 경우에는 재난의 양태와 무관하게 연방재난관리청에서 주관하고, 해안경비대(USCG)에서 ICS(Incident Command System) 혹은 UC (Unified Command) 사고관리체계를 근간으로 사령탑을 구성하면서 대응한다. 영국은 해양경비청(MCA)에서 연안경비대(HMCG)를 지휘하며 해양재난대응을 하며, 선박구난관리대표부(SOSREP)라는 해양재난의 지휘·조정 역할을 독립적으로 수행할 수 있는 전권을 가진 직책을 두고 있다. 이러한 제도를 두는 것은 유관기관들 간의 대립 등으로 재난대응이 비효율적으로 흐르는 것을 막고자 하는 취지도 있다. 우리나라도 사례로 든 외국의 경우처럼 해양선박재난대응의 표준화 및 단순화를 추구해야 한다. 이 연구에서는 새로운 대응제도에 대한 검토와 함께 법률(안) 제시가 이루어질 것이다.

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2017년도 추계학술발표회
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• pp.194-194
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• 2017

• 한국산업정보학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.42-47
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• 2005

A single-server queueing model with the Batch Markovian Arrival Process and disaster ow correlated with the arrival process is analyzed. The numerically stable algorithm for calculating the steady state distribution of the system is presented.

• 문화기술의 융합
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• 제7권3호
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• pp.583-589
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• 2021

본 연구는 반려동물의 증가로 인한 반려동물 동거가구의 재난증가를 대비하기 위한 가상현실 개발에 대한 연구이다. 저출산·고령화와 함께 나타나는 1인가구와 딩크족의 증가는 특히 반려동물로 인한 재난의 위험성을 높이고 있다. 이러한 재난에는 우선적으로 반려동물 양육에 따른 화재발생 증가가 있다. 화재발생 빈도가 제일 높은 것은 반려동물로 인한 전기레인지 화재이다. 특히 고양이로 인한 전기레인지 화재의 빈도수가 제일 높다. 반려동물로 인한 화재를 줄이기 위해 주인의 주의깊은 예방조치가 필요하다. 반려동물의 양육은 정서적 교류로 인한 펫로스 증후군을 유발한다. 주인의 부주의로 인한 재난으로 에스컬레이터에서의 반려동물의 상해와 엘리베이터에서의 주인의 상해가 있다. 에스컬레이터와 엘리베이터에서의 상해를 줄이기 위해서는 기본적 예절로서 반려동물을 안고 에스컬레이터와 엘리베이터를 이용하는 기본예절이 필요하다. 이러한 반려동물로 인한 재난을 줄이기 위해서 가상현실을 활용할 필요가 있다. 가상현실은 재난을 극복하기 위한 사전 훈련에 있어 물리적 공간이 없어도 체험이 가능하므로 실제 재난사례들을 몰입감 있게 경험할 수 있다. 따라서 반려동물로 인한 화재, 주인의 부주의로 인한 재난, 펫로스 증후군의 감소 방안을 가상현실을 통해 학습하는 것은 재난예방과 사회적 비용 감소에 크게 공헌할 것이다.

• 융합정보논문지
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• 제12권1호
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• pp.76-82
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• 2022

최근 국내 자연 및 사회재해가 증가하고 있으며, 코로나19, 싱크홀 등 새로운 재난과 자연재해와 사회재난이 결합된 대규모 재난이 빈번하게 발생하고 있다. 재난으로 인한 피해를 감소시키고 재난에 효과적으로 대응하기 위해서는 재난상황에 대한 인식과 기능적 대처과정을 숙지해야 하므로 재난안전교육의 중요성이 대두되고 있다. 행정안전부는 54개 전문 재난안전교육기관을 통해 재난안전 종사자를 대상의 재난안전교육을 실시하고 있으나 표준재난안전교육과정의 부재로 기관별로 다른 커리큘럼을 운영하고 있으며 기관별 교육내용이 중복되고, 재난안전체험시설도 부족하다. 이는 재난안전요원이 실제 재난현장에 대한 경험이 부족하여 재난에 효과적으로 대응하기 어렵게 만든다는 문제점이 있다. 또한 다른 교육 분야와 달리 재난안전교육 콘텐츠 분야와 인공지능(AI) 등 신기술 간의 연계가 아직 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 자연재난을 중심으로 국내 재난안전교육기관 및 내용의 현황과 문제점을 조사 및 분석하였다. 이를 바탕으로 통일된 재난안전 표준 교육과정 수립, 가상현실 기술 및 인포테인먼드 기술을 활용한 재난안전교육 체험 콘텐츠 제작 및 보급, 모바일 AI 튜터링 서비스 개발 등의 국내 재난안전교육 콘텐츠의 개선방안을 제시하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권1호
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• pp.1-16
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• 2022

Despite recent breakthroughs in deep learning and computer vision fields, the pixel-wise identification of tiny objects in high-resolution images with complex disturbances remains challenging. This study proposes a modified U-net for tiny crack segmentation in real-world steel-box-girder bridges. The modified U-net adopts the common U-net framework and a novel Self-Attention-Self-Adaption (SASA) neuron as the fundamental computing element. The Self-Attention module applies softmax and gate operations to obtain the attention vector. It enables the neuron to focus on the most significant receptive fields when processing large-scale feature maps. The Self-Adaption module consists of a multiplayer perceptron subnet and achieves deeper feature extraction inside a single neuron. For data augmentation, a grid-based crack random elastic deformation (CRED) algorithm is designed to enrich the diversities and irregular shapes of distributed cracks. Grid-based uniform control nodes are first set on both input images and binary labels, random offsets are then employed on these control nodes, and bilinear interpolation is performed for the rest pixels. The proposed SASA neuron and CRED algorithm are simultaneously deployed to train the modified U-net. 200 raw images with a high resolution of 4928 × 3264 are collected, 160 for training and the rest 40 for the test. 512 × 512 patches are generated from the original images by a sliding window with an overlap of 256 as inputs. Results show that the average IoU between the recognized and ground-truth cracks reaches 0.409, which is 29.8% higher than the regular U-net. A five-fold cross-validation study is performed to verify that the proposed method is robust to different training and test images. Ablation experiments further demonstrate the effectiveness of the proposed SASA neuron and CRED algorithm. Promotions of the average IoU individually utilizing the SASA and CRED module add up to the final promotion of the full model, indicating that the SASA and CRED modules contribute to the different stages of model and data in the training process.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권4호
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• pp.729-745
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• 2022

연구목적: 본 논문은 방사선비상계획구역 내 거주하는 주민의 방사능재난 발생시 대피방법과 대피시설 등에 대한 인식 현황 기초자료를 수집하는 것이다. 연구방법: 무작위표집으로 표집된 방사선비상계획구역 주민을 대상으로 구조화된 설문지를 이용하여 1:1 면접조사를 실시하였으며 미니탭 프로그램을 이용하여 통계분석 하였다. 연구결과: 조사대상자들은 첫째, 방사능재난에 대한 지자체 업무에 관해 비교적 낮으면서 부정적인 인지도를 나타냈다. 둘째, 주민안전교육 측면에서는 교육 경험이 적으나 필요하다고 느끼며 주민대피방법과 행동요령, 구호소 위치 등에 대한 교육을 원하였다. 셋째, 방사능재난 관련 구호소는 위치를 잘 모르고 있고 안내를 받은 적이 없으며 구호소 이용시 가족과 함께하겠다는 응답이 많았다. 구호소 시설에 대해서는 대체로 만족도가 낮은 편이었다. 넷째, 방사능재난에 대비하여 필요한 우선순위는 방사능재난에 대한 교육과 훈련, 시설 보완, 방호약품 보급 등을 지적하였다. 결론: 본 연구에서 원전 주변 지역 주민은 방사능재난 발생에 대비하여 정부나 지자체의 정책과 업무 내용을 비교적 부정적으로 인식하고 만족도는 낮았다. 우선순위로 지적한 사항에 대해 정부와 지자체는 방사능재난에 대한 정확한 정보와 정책 내용을 주민에게 홍보하고 교육해야 한다.