The frequency of natural disasters because of global warming is gradually increasing, risks of flooding due to typhoon and torrential rain have also increased. Among these causes, the roads are flooded by suddenly torrential rain, and then vehicle and personal injury are happening. In this respect, because of the possibility that immersion of a road may occur in a second, it is necessary to study the rapid data collection and quick response system. Our research proposes a big data analysis system based on the collected information and a variety of system information collection methods for searching flooded road areas by torrential rains. The data related flooded roads are utilized the SNS data, meteorological data and the road link data, etc. And the big data analysis system is implemented the distributed processing system based on the Hadoop platform.
Recently, the interests in safety and prevention from disaster are increasing. In particular, lifeline networks such as water line and sewerage, electricity, gas, and road would be damaged from a disaster. If the lifeline networks do not work in normal, national public service will not properly function. Researches in social network analysis have been conducted for analyzing the interdependency between individuals since 1970s. These network analysis are utilized to investigate a spread of information and disease. However, it is hard to discover the analyzed cases including characteristics of nodes of networks in the area of transportation and disaster. Therefore, this study conducts network analysis of flooded road with flooding scenarios, investigates safe evacuation routes in flooded road network, and suggests efficient approaches for preventing damages from a flooding.
이 논문은 도로의 침수를 방지하기위하여 집주정 스틸 그레이팅의 설계 방안을 검토하였다. 현재 사용되고 잇는 스틸 그레이팅은 단지 모양만을 고려하여 사용하고 있으며, 차량 하중 등에 대한 고려를 하지 않고 있다. 따라서, 도로설계시 반드시 하중에 대한 검토와 도로표준시방서 등의 검토해야 한다.
최근 지구 온난화 등의 이유로 국지성 집중 호우가 빈번히 발생함에 따라 도로의 침수로 인한 피해가 증가하고 있지만, 그에 따른 예방책은 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 도로 침수로 인해 발생할 수 있는 차량 침수나 교통 체증 등의 피해를 방지하도록 운전자에게 사전에 알려줄 수 있는 침수 위험정보 표출 시스템을 설계하고자 한다. 본 시스템은 C# 기반으로 ArcObject API를 활용하여 사용자가 도로별 침수 위험 정도를 쉽게 파악할 수 있도록 GUI 환경으로 구성되어 있다. 제안된 방법을 활용하면 사용자들이 현재 자신이 있는 지역이 침수에 대해 얼마나 위험한지를 침수위험정보를 통해 알 수 있다.
Recently, flood damage by frequent localized downpours in cities are on the increase on account of abnormal climate phenomena and growth of impermeable area by urbanization. In this study, we are focused on flooding on roads which is the basis of all means of transportation. To calculate real-time accumulated rainfall on a road link, we use the Coefficient of Correlation Weighting method (CCW) which is one of the revised methods of missing rainfall as we consider a road link as a unobserved rainfall site. CCW and real-time accumulated rainfall entered through the Internet are used to estimate the real-time rainfall on a road link. Together with the real-time accumulated rainfall, flooding history, rainfall range causing flooding of a road link and frequency probability precipitation for road design are used as factors to determine the Flood Risk Index on roads. We simulated two cases in the past, July, 7th, 2009 and July, 15th, 2012 in Busan. As a result, all of road links included in the actual flooded roads at that time got the high level of flood risk index.
최근 도시화 및 기후변화로 인한 집중호우가 빈번히 발생하고 있으며, 이로 인해 도시지역의 침수발생 위험도가 커지고 있다. 도시지역은 도로, 주택가, 지하시설 등 다양한 지형지물로 구성되어 있으며, 상세한 지형을 고려하지 못한 침수해석은 침수예상범위와 침수심을 제대로 표현하지 못한 결과를 도출할 수 있다. 특히, 인구와 자산이 밀집한 도심지에 대한 침수해석의 오류는 침수대책의 수립 및 재난대응에 큰 문제를 야기하여 인명과 재산피해로 이어질 수 있다. 도시지역 침수해석은 크게 관망흐름에 대한 해석과 지표면 범람해석 과정으로 구분되며, 각각의 해석과정상 정확도가 침수해석의 정확도에 영향을 미치게 된다. 이에 본 연구에서는 도시지역 침수해석 과정 중 지표면 표고자료의 정확도가 침수해석에 미치는 영향에 대한 평가를 위해 10m급 DEM, LiDAR 자료, 1:1,000 수치지도를 바탕으로 표고자료별 정량적인 침수예측결과를 검토하였다. 검토대상지역은 도림천 유역내 대림, 신림3, 신림4 배수분구로, 2010년 호우에 따른 침수모의를 XP-SWMM 모형으로 수행하였다. 모의결과, 10m DEM의 경우 표고자료의 오차로 인해 1m 이상 침수심이 발생되는 고위험지역에 대한 표현이 적절히 이뤄지지 못했으며, 특히 일부 월류가 발생하는 맨홀에 대해서는 지표면 침수가 발생하지 않는 것으로 나타났다. 따라서, 도시지역의 범람해석시 지형자료의 정확도는 중요한 요소가 되며, 10m DEM을 이용하는 경우는 신중을 기하여야 함을 알 수 있었다.
현재 국내 연구는 1차원 수치해석을 통한 침수방지대책의 효과분석 및 효율성을 입증하는 형태로 본 연구에서는 2차원 도시유출모형인 XP-SWMM 모형을 침수지역에 적용, 침수방지대책을 상호 비교 분석함으로써 수자원관리자의 효율적인 정책결정에 반영할 수 있도록 하는 것이 본 연구의 목적이다. 기상데이터는 지난 1967년부터 2011년까지 45년간 청주 기상대에서 수집한 것으로 통계 분석하여 사용하였다. 대상 배수구역 통수능력 분석을 50년 빈도 모의 결과 침수면적 $539,548m^2$, 최대침수심 1.0m, 침수시간 48분으로 분석되었다. 침수대책으로 A1 소배수구역의 통수능력 증대를 위해 우회수로 및 지하저류시설 건설을 비교한 결과 대상유역에 용량이 $13,500m^3$인 지하저류시설을 설치할 경우 50년 빈도의 강우까지 침수가 완전 해소될 것으로 판단된다. 향후 침수 저감대책으로 이상기후에 대비할 수 있는 지하저류조 설치가 효율성이 좋을 것으로 판단된다.
In Korea, although the damage from disaster (flood and storm) is increasing, the early stage warning and countermeasure are not in operation rapidly. The research areas of transportation engineering arenot diverse, so once the road is flooded and interrupted, drivers, the system operators and managers are in panic, and nearby roads are in terrible traffic congestion. In case of Korea, the research of evacuation is highly needed, because it is very necessary and easy to apply in real field. In this paper, we establish the concept of transportation disaster prevention system and suggest the directions of it. In addition, based on this research, we choose one example of disasters and establish an example of the transportation disaster prevention system. Our goal is to make steps; prevention, preparation, countermeasure and restoration in the view of minimizing on social chaos and damages emphasizing aspect of transportation countermeasure. This research will be the good precedent of approach, analysis and countermeasure when the disasters are occurred, and a basis of transportation disaster prevention system and manual in Korea.
The case where a drain cannot flow backwards, a sewer institution can be unmanageable in this, and a mad is under water momentarily by local heavy nin by the climate phenomenon in spite of not being a lowlands belt has occurred well more than recently. By the flooded mea since it is in the state which has some human bodies at hand, when a short circuit occurs in street lighting pole which is the electric institution thing of a road, the danger of an electric shock accident becomes higher. In this paper, it was going to show improvement plan for grasping the brittle factor of street lighting pole electricity facilities through the on-site survey of street lighting pole electricity facilities, and improving this.
본 논문은 인공지능 기술을 활용하여 일반 도로와 침수 도로를 분류하는 학습모델을 개발하였다. 다양한 데이터 증강기법을 사용하여 학습 데이터의 다양성을 확장하며, 여러 환경에서도 좋은 성능을 보이는 모델을 구현하였다. CNN 기반의 Resnet152v2 모델을 사전 학습모델로 활용하여, 전이 학습을 진행하였다. 모델의 학습 과정에서 다양한 파라미터 튜닝 및 최적화 과정을 거쳐 최종 모델의 성능을 향상하였다. 학습은 파이선으로 Google Colab NVIDIA Tesla T4 GPU를 사용하여 구현하였고, 테스트 결과 시험 데이터 세트에서 매우 높은 정확도로 침수상황을 탐지함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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