This study was designed to provide basic data applicable to fire investigation through consideration of combustion products and propose vulnerability of combustibles through analysis of $CO_2$ emission. In order to achieve these research objectives, characteristics of combustion products such as smoke release rate of each part(raw leaves, branches and barks), $CO_2$ emission and ash production were considered targeting on 6 oak species(Quercus variabilis Blume, Quercus aliena Blume, Quercus serrata, Quercus mongolica Fisch, Quercus dentata Sapling and Quercus acutissima) using cone calorimeter and smoke density tester. As a result, it was found that raw leaves release smoke more relatively than branches and barks, when they burn, and that Quercus variabilis Blume has the highest smoke density. Also, Quercus acutissima released CO and $CO_2$ which are respectively, 6.67 times and 1.43 times more than Quercus variabilis Blume with low $CO_2$ emission. In addition, branches released CO and $CO_2$ more relatively. There was a big difference in ash production among raw leaves(3.1 g), branches(10.5 g) and barks(16.43 g). It was identified that Quercus serrata produces ashes which are nearly 9.95 times more than Quercus variabilis Blume. It demonstrates that Quercus serrata contains relatively higher minerals and that Quercus variabilis Blume can leave lots of traces like stain and carbonization, as it releases smoke a lot and it's difficult to predict visibility, when a forest fire breaks out in its community area. It is also considered that smoke particles containing oil in the air leave strain on the surface of a tree, and that CO and $CO_2$ emission increases, when crown fire to burn branches breaks out.
북한의 산림은 1970년대부터 산지개간과 땔나무 채취, 벌목 등에 의해 대규모로 황폐화되었으며, 이러한 산림황폐지는 경제적, 환경적, 재해발생 측면에서 반드시 복구되어야 한다. 본 연구의 목적은 산림황폐지가 대규모로 발견되고 있는 북한 혜산 지역에 대해 산림복구사업 (A/R CDM 사업)을 계획할 수 있는 잠재적 대상지를 추출하기 위한 목적으로, 입목지와 산림황폐지(무립목지, 개간산지, 산간나지)를 보다 정확하게 분류하지 위한 고해상도 영상 기반의 영상분류기법을 개발하고자 한다. 북한의 산림황폐지 유형은 분광특성뿐 아니라 질감특성에 따라 구분될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 2.5m SPOT Pan-Sharpened 영상을 이용해 분할영상을 제작하고 이 과정에서 생성된 질감(texture) 정보를 산림피복 분류 시 분광정보와 함께 활용했다. 분할영상의 제작 시 Scale factor 40/Shape Factor 0.3을 적용하였을 떼 각 산림피복 항목을 분리할 수 있는 적절한 규모의 분할조각이 생성되었다. 또한 산림 피복을 가장 잘 분류해내는 최적밴드를 선정한 결과 기존의 분광밴드 1/2/3 에 질감밴드인 GLCM_dissimilarity (밴드2), GLCM homogeneity (밴드2), GLCM_standard deviation (밴드3)를 추가 하였을 때 산림황폐지 유형간 분리도가 가장 커지는 것으로 나타났다. 질감특성을 이용한 분할영상기반 분류결과기법에 따른 분류결과(80.4%)는 분광정보만을 이용하는 방법의 분류결과(70.3%) 보다 정확도가 높았으며, 특히 입목지와 무립목지의 분리에 있어서 약 23~25%의 정확도 향상 효과를 보였다. 결론적으로 본 연구에서는 직접 현지조사를 하기 어려운 북한지역에 대해 고해상도 위성영상이 효과적인 산림피복분류의 근거를 제공했으며 영상의 분류 시 질감특성을 함께 활용하는 것이 상세한 산림피복 분류에 있어서 정확도 향상에 기여를 할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
하천 공간의 지표 피복 현황 파악은 하천 관리 및 홍수 재해 예방에 필수적이다. 기존 조사 방법은 전문가에 의한 식생 판독을 통한 식생도 작도 방법이나 식생지수를 활용하는 방법이 활용되어 왔으나, 역동적으로 변화하는 하천 환경을 반영하기에 한계가 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 내성천을 대상으로 위성영상 자료를 활용한 랜덤 포레스트 기법을 활용하여 다수 연도의 하천 내 식생 분포를 파악하고, 적용성을 검토하였다. 원격탐사 자료 Sentinel-2 위성 영상을 사용하였으며, 지상 참값(ground truth)은 2016년 내성천 지표 피복 자료를 활용하였다. 랜덤 포레스트 머신러닝 알고리듬을 활용하여 미리 선정된 10개 샘플링 영역으로부터 분류군 별로 1,000개의 표본을 추출하여 훈련 및 검증하였으며, 민감도 분석, 연도별 지표 피복 분석, 정확도 분석을 통하여 적용성을 평가하였다. 연구 결과, 검증 자료 기반의 정확도는 85.1%로 나타났다. 트리 수, 샘플 수, 하천 구역에 대한 민감도 분석 결과, 각각 30개, 800개, 하류에서 효율성이 높았다. 지표 분류 유형은 6개 항목에서 높은 정확도를 보여 지표 피복 분류 결과가 실제 하천 환경을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 정확도 분석 결과, 전체 샘플 중 14.9%의 경계오류와 내부오류를 확인하였으며, 지표 피복 분류 중 산발 식생과 초본 식생을 제외한 항목들은 높은 정확도를 보였다. 본 연구에서는 단일 하천을 대상으로 적용하였지만, 보다 정확하고 많은 자료의 구축을 위해서는 다수의 하천에 대해 지표 피복 분류 기법의 적용이 요구된다.
건축 재료별 연소가스에 따른 인체 유해성 평가에 관한 본 연구는 SEM, FTIR와 콘칼로리미터를 이용하여 목재류인 MDF와 나왕방부목 2종과 화학물질인 난연 스티로폼, 스티로폼, 우레탄폼 및 석고보드 4종의 플라스틱류 각각의 재료별 연소가스 분석을 하였다. 분석결과, MDF는 연소된 부분의 나무구조와 접착제가 혼합되어 균일하게 연소되었고 나왕방부목은 난연 약제가 깊숙이 침투하여 높은 열에도 목재의 형태를 일정하게 유지하였다. 난연 스티로폼은 불이 붙지 않고 녹아내렸는데 무기계 난연제 때문으로 사료되고 석고보드는 형태는 유지했으나 열에 취약함을 확인하였다. MDF에서 암모니아($NH_3$)치사농도(750 ppm)대비 795 ppm, 나왕방부목은 이산화탄소($CO_2$)가 256,965 ppm으로 치사농도(100,000 ppm)의 2.5배 초과하였고, 우레탄에서 염화수소(HCl)의 치사농도(500 ppm)를 초과하는 697 ppm, 또한 우레탄에서 이산화질소($NO_2$) 치사농도(250 ppm)를 크게 초과하는 434 ppm과 난연 스티로폼 398 ppm이 방출되었다. 대부분의 재료에서 인체에 매우 유해한 가스가 방출됨을 확인하였고, 본 연구결과는 향후 건축 재료별 인체 유해성을 평가하는 기초데이터로 활용하고자 한다.
1979년(年) 8월(月) 4일(日)과 5일(日)에 걸쳐 강원도 평창지구에 많은 사태(沙汰)가 발생된 바 있었다. 이 지역(地域)을 답사할 기회를 통해 산사태에 대한 조사연구(調査硏究)가 부족(不足)하고 예방대책(豫防對策)이 미약하다는 사실을 알게 되었다. 이에 현지답사시(現地踏査時) 얻었던 자료(資料)와 기 연구자들의 보고서 등을 참조로 하여 우리나라 산사태(山沙汰)의 발생조직과예방대책을 살펴본 결과는 다음과 같았다. 1. 지난 6년간(年間)의 자료(資料)로 1일(日)200mm이상(以上), 1시간당(時間當) 60mm이상(以上)의 호우지대(豪雨地帶)를 보면 횡성, 원주, 영동, 무주, 남원과 순천을 연결하는 서부지역과 경상남도의 남부해안지방(南部海岸地方)에 분포(分布)되 있다. 이 원인(原因)은 산맥(山脈)과 저기압(低氣壓)의 방향(方向)에 영향을 받은 것으로 사료(思料)된다. 2, 호우(豪雨)의 정점(頂點)의 분포(分布)는 야간에 나타나며 이 시점에서 산사태(山沙汰)를 일으키고 막대한 피해(被害)를 주는 것 같다. 3. 평창지역(平昌地域)의 산사태(山沙汰)는 화강암(花崗巖)의 조사질양토(粗砂質壤土)와 석회암(石灰巖) 정암(貞岩)의 점토질토양(粘土質土壤)에서 발생(發生)하며 토석류(土石流)는 기암면(基岩面)이나 석회암토양(石灰巖土壤)에서 나타나는 반시(盤尸)을 따라 일어나고 있었다. 4. 이들 암석(岩石)에서 유래한 토양(土壤)의 투수력(透水力)은 빠른 것 같으며 화강암토양(花崗巖土壤)은 토성(土性)의 영향으로 석회암토양(石灰岩土壤)은 토양구조(土壤構造), 폐식(廢植)의 높은 함량(含量)과 근계(根系)의 영향 때문이다. 5. 산사태발생(山沙汰發生)의 근원지의 지형(地形)은 대부분 곡두(谷頭)의 요형지(凹型地)와 산복 상부의 요형(凹型)지에서 나타나고 있다. 이는 유거수(流去水)의 집수력(集水力)때문인것 같고 이 지점의 토양단면(土壤斷面)을 보면 석회암지대(石灰岩地帶)는 혼연성토양(混淵性土壤), 화강암지대(花崗岩地帶)는 발(髮)한 심토호(深土戶)으로 되있다. 6. 산사태지(山沙汰地)의 경사도(傾斜度)는 대부분 $25^{\circ}$이상(以上)에서 나타났고 경사위치(傾斜位置)는 산복상부의 6~9부 능선에서 나타났다. 7. 산사태지(山沙汰地)의 식피(植被)는 대부분 화전(火田)경작지, 화전초지(火田草地), 화전조림지(火田造林地), 황폐지(荒廢地)의 불량임분(不良林分)과 미림목지(未林木地)이었다. 일부 성림지(成林地)(중경목지)에도 나타났으나 대개 표상(表上)에 암석시(岩石尸)이 있는 지역이다. 8. 산사태위험도(山沙汰危險度)는 몇가지 환경인자(環境因子)로 즉 식피(植被), 경사도(傾斜度), 경사형태(傾斜形態) 및 위치(位置), 기암(基岩)과 분포형태(分布形態), 토양단면(土壤斷面)의 특성(特性) 등(等)으로 추정이 가능할 것 같다. 9. 가옥피해(家屋被害)는 대부분 다음과 같은 지형(地形)에서 나타나고 있다. 충적추(沖積錐)와 선상지요형사면(扇狀地凹型斜面)의 산록, 곡간(谷間)이나 야계변(野溪邊)의 소단구(小段丘)와 붕적토지(崩積土地) 등(等)이다. 가옥피해위험지(家屋被害危險地)는 항공사진으로 가옥(家屋)주위의 지형상태(地形狀態)를 참고를 하면 판정(判定)이 가능할 것 같다. 10. 산사태(山沙汰)의 예방대책(豫防對策)으로 위험지(危險地)의 진단기술(診斷技術)의 개발(開發), 현지조사(現地調査)를 통해 가능한 조속(早速)히 예방사방(豫防砂防)이 이루어져야 할 것이다. 가옥(家屋)과 부락(部落)의 피해예방대책(被害豫防對策)이 수립(樹立) 실행(實行)하여야 되며 재해방비림(災害防備林)의 조성책(造成策)이 고려되어야 할 것이다. 11. 산사태(山沙汰)에 의한 가옥(家屋)과 부락(部落)의 피해위험도(被害危險度)를 판정(判定)하여 지도사업(指導事業)을 통해 알려 주어야 한다. 12. 사태위험지(沙汰危險地)의 계벌작업(階伐作業), 화전경작(火田耕作), 연료채취(燃料採取)를 철저히 금지(禁止)시키고 피해위험지(被害危險地)의 가옥(家屋)신축을 규제시켜야 될 것이다. 따라서 산림경영계획(山林經營計劃)의 편성시 산사태(山沙汰)여부 토양침식(土壤浸蝕)과 홍수문제(洪水問題)들이 고려되어야 하며 재해예방대책(災害豫防對策)이 포함되어야 할 것이다.
우리나라에서는 매년 태풍 혹은 국지성 집중호우로 유발되는 산사태 및 토석류로 인한 피해가 발생하고 있다. 특히, 강원도 지역은 대부분 산지로 이루어져 있고 지형의 경사가 가파르고 토심 또한 얕아 많은 피해가 발생하고 있다. 본 논문에서는 강원도의 피해지역을 대상으로 5년간 현장조사를 통해 수집된 위치 및 지형특성에 관한 GIS자료를 기반으로 임상도 및 토양도 등과 함께 활용하여 토석류 발생유역의 특성을 추출하여 빈도 분석을 수행하였다. 지형적 특성은 토석류 발생유역의 발생부와 유하부의 지형적 특성에 따른 단순 계수에 의한 방법으로 빈도 분석을 수행하였으며, 임상 및 토양 특성은 GIS 기반으로 해당 속성의 면적비를 고려한 방법으로 빈도 분석을 수행하였다. 토석류 발생유역의 지형적 특성은 발생부의 경사, 폭, 심도, 거리, 경사향, 파괴 형태 등을 사용하여 분석하였으며, 또한 유하부의 유하거리, 경사, 폭, 심도 등을 사용하여 분석을 수행하였다. 토석류 발생유역의 임상 특성은 임상, 영급, 경급, 밀도 등의 속성을 사용하였으며, 토양 특성은 배수등급, 유효토심, 심토토성, 심토자갈, 침식등급, 토양모재, 표토토성 등의 속성을 사용하였다. 빈도 분석 수행결과 토석류 발생부 및 유하부에 대한 지형적 특성과 토석류 발생 유역의 임상 토양 특성을 파악할 수 있었다. 이는 토석류 피해예방을 위한 합리적인 방재대책의 개발 및 적용 등에 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 충주시 산척면 상산마을 일대 임도 비탈면을 대상으로 지질 및 지형 인자 중 산사태 발생에 영향력이 큰 인자를 선정하기 위하여 수행되었다. 연구지역은 집중호우 기간에 반경 2 km 이내에서 집중적으로 다수의 산사태가 발생했기 때문에 동일 강우조건 및 식생 조건으로 가정할 수 있다. 따라서 이들의 영향을 배제한 상태로 지형적 요인 및 토층의 물리·역학적 특성과 관련된 인자들만의 영향도를 파악할 수 있는 지역이다. 산사태 발생지점 37개소와 미발생 지점 45개소를 대상으로 현장조사, 실내시험, 지형 공간분석 등을 통해 토층의 물리·역학적 자료 및 비탈면의 지형 자료를 수집하였다. 수집된 자료를 대상으로 이상치 제거, 최소-최대 정규화, 다중공선성 진단의 순으로 전처리를 수행하였고, 9개의 독립 변수를 선정한 후 구조방정식 모형분석과 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 통계학적 분석 결과, 토층두께, 공극률 및 포화단위중량이 연구지역의 산사태 발생에 크게 영향을 미친 것으로 파악되며, 상기 3개 인자의 영향도 합계는 구조방정식 모형분석에서 전체의 71%, 로지스틱 회귀분석에서 전체의 83%를 차지하는 것으로 분석되었다.
본 연구에서는 다공성 실리카를 사용하여 시멘트계 고화재의 유해성을 개선한 경화토의 기후변화에 대한 강도특성을 규명하기 위하여 습윤건조 반복시험을 수행하여 경화토가 기후영향을 받기 전과 후의 강도특성을 규명하고자 한다. 본 연구에 사용된 경화토는 주위에서 쉽게 구할 수 있는 화강풍화토 및 우드칩을 사용하였으며, 일축압축시험을 위한 공시체는 지름 50 mm, 높이 100 mm의 크기로 혼합토 중량대비 실리카의 혼합비율을 5 %, 10 %, 15 %로 변화시키고 각 단계별로 우드칩을 0.5 %, 1.0 %, 1.5 % 혼합하여 제작하고 7, 14, 28일 동안 상온으로 양생시킨 후 습윤건조 반복과정을 0, 3, 6, 12 cycle을 반복하여 역학적인 특성을 평가하였다. 또한 습윤건조 전후의 상대동탄성계수 변화를 평가하기 위하여 각 사이클이 종료되면 동탄성시험을 수행하였다.
2020년 8월 집중호우로 인하여 전라남도 곡성지역에 토석류가 발생하여 5명이 사망하는 재난이 발생하였다. 이 지역을 대상으로 하여 사진 측량을 통해 0.03 m의 고해상도 지형정보를 구축하고 토사의 붕괴량을 측정하였다. 또한 Flo-2D를 이용하여 토석류의 유량과 지형정보의 차이에 따라 유동심, 유속, 확산면적에 대하여 민감도 분석을 수행하였다. 유량이 높아질수록 토석류의 유동심, 유속, 확산면적이 높아지며 고해상도 지형정보와 저해상도 지형정보와의 결과 차이도 높아지는 것으로 나타났다. 그리고, 고해상도의 지형정보를 적용하였을 때 실제의 토석류 흐름방향과 유사하게 계산되어 고해상도 지형정보의 적용이 토석류 해석 결과의 정확성을 높이는 결과를 정량적으로 분석하였다. 추가로 항복응력과 점성과 같은 지질정보에 대해 고려하면 전반적으로 실제 토석류의 확산 정보보다 작게 계산된 결과를 보완할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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