지진, 태풍, 산사태, 건물 붕괴와 같은 대규모 재난 사고 발생시 신속한 현장 상황 파악과 실시간 재난 정보 공유는 현장 통제나 주민 대피 등 재난 대응과 재난 관리 의사결정 단계에서 핵심적인 역할을 수행한다. 본 논문에서는 긴박한 재난 사고 상황에서 효과적인 현장 대응과 재난 사고 현장에서 취득된 관측 데이터와 분석정보를 실시간적으로 연계하고 공유하기 위하여 기존의 국립재난안전연구원에서 운용 중인 재난 사고 현장조사 시스템을 LTE-VPN 기반의 개선된 무선 통신 시스템 환경으로 구축하고, 통신 트래픽 데이터 전송 실험을 통해 현장 조사 시스템의 무선 통신 전송 요구 성능을 분석, 평가하였다. 개선된 무선통신 시스템의 현장 데이터 전송 성능 실험을 수행한 결과, 재난 현장과 끊김 없는 영상 회의 시스템을 보장하기 위해서 최소 4.1 Mbps 이상의 UDP(User Datagram Protocol) 대역 폭이, 현재 조사 차량에 탑재된 조사 장비간 통신과 현장 데이터를 원활하게 공유하기 위해서 약 10 Mbps의 무선 통신 대역폭이 확보되어야 할 것으로 사료된다.
경상남도 하동군 옥종면 청룡리 땅밀림 산사태지의 인장균열 형성과 그에 따른 토양 물리성 변화를 조사한 결과, 주 인장균열과 국부적 인장균열의 단차와 절취경사는 차이가 없는 것으로 나타났다. 토양 물리성 변화의 경우에는 토양깊이 31~40 cm의 액상이 유의적 차이를 나타내었다. 한편, 액상은 미교란지와 교란지에서 유의적 차이가 나타났는데, 이는 입지요인에 의한 것으로 판단되다. 따라서 하동군 옥종면의 땅밀림 산사태지에서는 붕괴과정 중 토괴가 일체로 미끄러지며, 단적으로는 토양 물리성 변화도 크게 나타나지 않는 것으로 나타났다. 이에 따라 땅밀림 산사태에 대한 보다 연계성 있는 연구가 진행되어야 할 것이다.
베트남은 사이클론과 집중호우의 영향으로 매년 100회 이상의 대형 산사태가 발생하고 있다. 그럼에도 불구하고 도로비탈면이나 산지의 재해를 미연에 예방하기 위한 과학적인 관리 체계는 갖추지 못하고 있다. 본 연구에서는 베트남의 중부지방인 Danang의 Hoang Sa Costal Road 및 Quangnam의 Ho Chi Minh Road 내 존재하는 도로비탈면에 대한 기초조사를 통해 산사태를 유발할 수 있는 위험도 인자와 피해도 인자를 습득하였다. 취득자료에 대한 경험론적 분석을 통해 베트남 도로비탈면의 노출특성을 고려한 조사우선순위 기법을 개발하였으며, 이를 통해 베트남 도로비탈면의 체계적인 관리를 위한 과학적인 관리토대를 마련하였다.
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.
집중 호우로 인한 침수, 산사태와 같은 자연 재해는 인명, 재산 피해 뿐만 아니라 교통혼잡 및 고립과 같은 피해를 주게 된다. 도로 공간에서 운전자들은 이러한 재해정보를 인지하지 못할 시 해당 위험지역으로 진입하게 되며 그 피해는 시간이 지날수록 확산된다. 본 논문에서는 이러한 위험지역에 대한 정보를 수집하기 위하여 스마트폰 애플리케이션과 전송받은 데이터를 관리하기 위한 C/S기반의 시스템을 개발하였다. 전송받은 데이터를 이용하여 위험지역을 분석하고 분석된 위험구간정보에 대한 공간데이터베이스를 지도 서버를 이용하여 스마트 폰 애플리케이션 상에서 표출 할 수 있어 보다 효율적인 정보 제공이 이루어 질 수 있을 것이라 생각된다.
재해는 분석과 예측을 통한 사전대비가 중요하다. 하지만 방재를 위한 노력에도 불구하고 지구온난화로 인한 홍수와 침수피해 등으로 피해가 점차 커지고 있다. 이러한 피해를 막기 위해서는 체계적인 연구 및 분석을 통한 기초자료와 시스템이 구축되어져야 한다. 하지만 아직까지 기초자료 수집이나 방재체계도 구축중이거나 미흡한 것이 사실이다. 본 연구에서는 재해의 요인을 항공사진과 수치지형도를 비롯한 LiDAR 자료 등의 지형 공간자료를 이용하여 재해위험 요소를 추출하였다. 또한 그리드 분석기법과 가중치산정기법, 보기 쉬운 재해현황분석 사진지도를 작성하여 사전에 재해발생 가능 지역에 대한 위험 발생 지역을 평가하였다.
Indonesia is more prone to natural disasters due to its geological condition under the three main plates, making Indonesia experience frequent seismic activity, causing earthquakes, volcanic eruption, and tsunami. Those disasters could lead to other disasters such as landslides, floods, land subsidence, and coastal inundation. Monitoring those disasters could be essential to predict and prevent damage to the environment. We reviewed the application of remote sensing and Geographic Information System (GIS) for detecting natural disasters in the case of Indonesia, based on 43 articles. The remote sensing and GIS method will be focused on InSAR techniques, image classification, and susceptibility mapping. InSAR method has been used to monitor natural disasters affecting the deformation of the earth's surface in Indonesia, such as earthquakes, volcanic activity, and land subsidence. Monitoring landslides in Indonesia using InSAR techniques has not been found in many studies; hence it is crucial to monitor the unstable slope that leads to a landslide. Image classification techniques have been used to monitor pre-and post-natural disasters in Indonesia, such as earthquakes, tsunami, forest fires, and volcano eruptions. It has a lack of studies about the classification of flood damage in Indonesia. However, flood mapping was found in susceptibility maps, as many studies about the landslide susceptibility map in Indonesia have been conducted. However, a land subsidence susceptibility map was the one subject to be studied more to decrease land subsidence damage, considering many reported cases found about land subsidence frequently occur in several cities in Indonesia.
본 연구에서는 6개의 기계학습 기법들을 활용하여 2019년과 2020년 전국 땅밀림 현장조사 결과를 기반으로 땅밀림 위험지역을 A부터 C까지 3개 등급(A등급: 위험, B등급: 보통, C등급: 양호)으로 구분할 수 있는 분류모형을 구축하고, 분류 정확도를 비교·분석한다. 기계학습 기법으로는 K-Nearest Neighbor, Support Vector Machine, Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, Extreme Gradient Boosting 총 6개를 적용하였다. 분류 정확도 분석결과, 6개의 기법 모두 0.9 이상의 우수한 정확도를 보여주었다. 수치형 자료를 학습에 적용한 경우가, 문자형 자료를 학습한 모형보다 우수한 성능을 나타냈으며, 현장조사 평가점수 자료군(C1~C4) 보다는 전문가의견이 반영된 평가점수 자료군(R1~R4)으로 학습한 모형이 정확도가 높은 것으로 분석되었다. 특히, 직접징후와 간접징후 정보를 학습에 반영한 경우가 예측정확도가 높게 나타났다. 향후 땅밀림 현장조사 자료가 지속적으로 확보될 경우, 본 연구에서 활용한 기계학습기법은 땅밀림 분류를 위한 도구로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
The purpose of this study was to evaluate the effect of rehabilitation measures on the fired woodland of Chesuk-bong in Mt. Chiri through the vegetation structure and comparison of growth pattern between natural seedlings and transplanted Abies koreana seedlings. It was also discussed the rate of standing and fallen trees of dead conifers in the management strategy for vegetation regeneration and protection of sub-alpine area. In this fired woodland, shrub layers consisting of Weigela subsessilis, Sambucus williamsii var. coreana, Rhododendron schlippenbachii, R. mucronulatum, Tripterygium regelii, and etc. were gradually expanded, and tree species such as Betula ermani, Sorbus commixta, Acer pseudosieboldianum, and Malus baccata var. mandshurica were also regenerated. The growth of height and crown width of Abies koreana seedlings transplanted for vegetation regeneration were a little lower than those of natural seedlings. The seedlings of A. koreana transplanted in this fired woodland grew about 50.6% normally, but the others had multi-branched or growth stopped by death of terminal shoot. Because the number of dead conifers by fire tend to be gradually increased as time passed, it can occurs to the soil erosion and landslide by weakness of the cohesion and resistance of soil. Therefore, it is consider that rehabilitation measures projects of the fired woodland in subalpine area may be more prevention a natural disaster like soil erosion, flood and landslide.
Mt. Umyeon is a low-altitude mountain near a residential area, and the actual forest area is not large due to the fact that development for use as a living green space is being completed and in progress across the mountain, so the buffering action for landslides was weak. The unit was located at the top of Mt. Umyeon, and there were reports of contents related to the military unit in some accident areas. Some experts suggested that the landslide that started on the cut side of the unit could be one of the causes of the landslide at Mt. Umyeon. It is presumed that there was a sudden collapse of trees that had fallen due to erosion inside the valley. In the case of the Umyeon landslide, localized torrential rain is the biggest cause, but the fact that it suffered a lot of damage is the result of no preemptive measures. In particular, it can be said that the damage was caused by the concentration of residential and commercial facilities due to the unplanned urban expansion without prior review of the feng shui geography of settlement areas. The important lesson we have learned is that we should recognize nature as living things and live in harmony and coexistence between humans and nature through understanding and cooperation. Adapting to changes in the environment can survive, but if it doesn't, it will be slaughtered. As such, geography influences changes in feng shui. Changes in feng shui have a profound effect on not only humans but also the natural ecosystem.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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