농어촌 민박 이용객의 증가와 정부의 관련 정책에 대한 다양한 지원이 이루어지고 있다. 그러나 농어촌 민박의 숙박 서비스에 대한 안전기준이나 안전지표가 부족하여 2018년 12월 강릉 펜션 일산화탄소 누출사고, 2020년 1월 동해 펜션 가스폭발사고 등 대형사고가 발생하고 있으며 국민의 안전을 위협하고 있다. 숙박업소와 달리 농어촌 민박의 경우 소화기와 화재경보기 등의 일정 요건을 갖추면 영업이 가능하도록 되어있다. 농림축산식품부는 농어촌 민박 제도개선 대책으로 농어촌정비법 개정을 통해 가스와 전기안전 전문가가 안전점검을 하고 그 확인서를 제출하는 제도를 도입하고 있다. 본 연구의 목적은 농어촌 민박의 숙박시설에 대한 안전기준과 안전지표를 제시하여 농어촌 민박과 관련한 지방자치단체와 정부의 운영관리와 점검에 필요한 기준을 제시하는 데 있다. 숙박시설의 안전관리는 국민의 가장 기본적인 안전과 직결된다. 따라서 농어촌 민박에 대한 적절한 안전기준을 제시하고 신고필증을 배부할 필요가 있으며 지속적인 수시점검과 안전교육 및 소방, 질식사고 등에 대한 사전예방을 위한 대책을 세울 필요가 있다. 본 연구를 통해 농어촌 민박의 안전관리 실태에 대한 조사와 분석 결과를 바탕으로 안전관리 기준 및 안전지표, 수시점검 방법, 사고예방 교육을 제공하고 제도화 할 필요성이 있는 것으로 나타났다. 농어촌 민박의 숙박이용 국민에 대한 안전확보를 위해 반드시 안전관리 기준과 교육을 제도화하는 것이 시급한 것으로 보인다.
선진국에서는 다양한 건축용도의 위험등급을 분류하여 해당 위험등급의 수준에 적합한 방수패턴을 가진 스프링클러의 방수규격을 기준으로 용도별 위험등급 기반의 성능설계를 실시하고 있는 반면에, 국내에서는 건축공간용도의 거주밀도나 화재하중밀도가 표준화하고 있지 않아 위험등급조차 설정하지 않은 채 균일한 방수패턴을 가진 표준형 스프링클러 헤드를 일률적으로 적용하고 있는 실정이다. 이런 실정으로 인해 국내에서는 스프링클러의 방수패턴에 대한 요구사양이 다양하게 필요하지 않아 선진국과 같이 다양한 방수상수를 가지면서 방호면적을 달리하는 다양한 종류의 헤드 개발이 이루어지지 않고 있는 실정이다. 그러므로 국내의 주요 건축공간용도에 대한 화재하중밀도를 조사하여 표준 값을 제시하고 영국 LPC나 미국 NFPA에서 정하고 있는 위험등급별로 분류한 결과 크게 다르지 않음을 발견하였다. 따라서 공간용도별 위험등급 기반의 성능 설계를 우리나라에서 적용하기위한 기초적인 토대를 마련하고 국내 스프링클러 헤드개발환경을 개선하기 위한 오리피스와 방수상수를 다양화함으로써 특수한 고위험공간용도에서 효과적으로 적용 가능한 라지 드롭형, ELO형, 또는 ESFR형 등의 스프링클러 헤드 개발을 촉진하도록 유도하였다. 결론적으로 위험등급별로 다양하게 적용되는 스프링클러 헤드를 체계적으로 분류하여 국내 건축용도에 적용 가능한 최적의 방수패턴에 대한 기본사양을 정립하여 제시하였다.
위성영상은 광범위한 지역에 걸쳐 실시간으로 정확한 지표 상태에 대한 정보를 수집할 수 있어 재난재해관리에도 효율적 수단으로 사용되고 있다. 특히 고해상도 영상은 1m급 이하 지표 물체를 탐지할 수 있어 도심지역 정보 획득에 매우 유용하다. 본 논문에는 재난 발생 시 고해상도 위성영상으로부터 변화탐지 기법을 사용하여 피해를 탐지하고 피해정보를 추출하는 방법론이 제안되었다. 사용된 영상분석기법은 텍스쳐 정보를 이용하여 시간적 변화를 탐지하는 기법으로 특징 추출과 변화탐지 단계로 구성되어있다. 특징 추출 단계에서는 wavelet과 GLCM을 이용하여 텍스쳐가 추출되었고 변화탐지 단계에서는 영역간 텍스쳐의 상관관계를 이용한 분류기법이 사용되었다. 제안된 방법은 고해상도 위성영상을 사용하여 지진피해지역을 탐지하는 예에 적용되어 테스트 되었다.
최근 우리나라는 크고 작은 화재가 지속해서 발생하고 있다. 화재는 우리나라의 도시 내에서 교통사고와 더불어 가장 많이 발생하는 재해 중 하나이며, 화재 발생 빈도는 토지이용의 형태와 시설물의 유형에 따라 밀접한 상관성을 갖고 있다. 따라서 본 연구에서는 진주시를 대상으로 10년간 화재데이터를 사용하여 토지용도별, 시설물 유형별 그리고 인문 사회적 요인을 고려하여 화재 발생의 유의성을 분석하였다. 먼저 진주시 화재 발생의 공간분포 패턴을 파악한 후, 다중 회귀분석을 통해 인문·사회 및 물리적 요인 간의 공간적 종속성 및 비정상성을 확인하였다. 이를 토대로 화재 발생 위치와 각 요인의 위치를 고려하여 공간가중치를 활용한 선형회귀모형, 공간시차모형 그리고 공간오차모형을 비교 분석하였으며 적합도가 높은 통계모형을 제시하였다. 그 결과 진주시 화재 발생의 공간분포 패턴을 확인하기 위해 LISA분석을 실시하였으며 중심상업지역, 공업지역, 주거지역 순으로 화재 발생 빈도가 높은 것으로 나타났고, 인구·사회 및 물리적 변수를 통합하여 다중회귀분석을 실시하였다. 이에 따라 최종 도출된 요인들을 중심으로 공간가중치를 적용하여 세 모형을 비교 분석하였으며 유의성 검정을 실시한 결과 공간오차모형이 가장 유의한 것으로 분석되었다. 화재 발생과 가장 높은 상관성이 있는 시설은 제2종 근린생활시설로 나타났으며 다음으로 단독주택, 제1종 근린생활시설, 가구 수, 판매시설의 순으로 분석되었다. 또한, 표준편차 타원체분석을 통하여 용도지역 중 주거지역, 공업지역, 중심상업지역을 중심으로 시설물별 분포특성을 분석한 결과 주거지역 및 공업지역에서는 네 개 시설물의 특성이 비슷하게 나타났으나 중심상업지역에서는 화재위험도가 가장 높은 제2종 근린생활시설이 중심부에 집중분포하였다. 이러한 연구 결과는 도시지역에서 발생하는 화재에 대해 시설물별 특성을 파악하여 화재안전관리를 하는데 유용한 자료로 활용될 것으로 예상된다.
산불은 연소 과정에서 다양한 오염물질을 배출하여 심각한 환경 문제를 초래할 수 있다. 최근 지구 온난화와 기후변화의 영향으로 전 세계적으로 산불의 규모와 빈도가 증가하여 환경에 미치는 영향 역시 급증할 것으로 예상된다. 한국은 산불 발생이 빈번한 동해안 지역에 원자력 발전소가 위치하고 있어, 중대 사고에 대비하여 산불 환경에서 방사성 핵종의 거동 특성에 대한 이해가 요구된다. 본 리뷰 논문에서는 산불이 지하수 토양 환경에 가져오는 변화와 오염 특성을 검토하고, 산불로 변화된 지하수 토양 환경에서의 방사성 핵종 거동을 고찰하였다. 특히, 변화된 지중환경의 여러 특성 중 방사성 핵종의 거동에 영향을 미칠 수 있는 요인들을 고려하였으며, 보다 구체적인 메커니즘 이해를 위해 산불이 초래하는 지하수 토양 환경 변화와 오염에 대한 연구의 필요성을 기술하였다.
현재, 대규모 지역에 대한 환경문제를 감시하는 기술로서 위성원격탐사 기술이 활발히 이용되고 있다. 이는 위성원격탐사 기술이 비교적 넓은 지역을 평가하기에 적절한 기술이기 때문이다. 그러나 최근에 들어서는 도로, 댐, 공항 등과 같은 대규모적인 토목공사 후의 녹화지대나 녹화 법면의 식생감시 등 비교적 좁은 영역을 정밀하게 조사할 수 있는 원격탐사 기법에 대한 수요가 발생되고 있다. 본 연구에서는 시판의 CCD 카메라와 새롭게 개발된 특수한 카메라 장치 등을 사용한 지상형 원격탐사 저고도 원격탐사 기술을 개발하고자 하였다. 본 연구에서 얻어진 결과는 다음과 같다. 네가지 지상형 원격탐사 장비간의 상호비교 실험에 사용된 필터의 투과 특성을 조사할 수 있었고, 식생지수를 추출하는 화상형 분광반사계로서 근적외선 디지털 카메라가 유용함을 알 수 있었다. 그리고, 식생지수의 일중 변화현상을 실험을 통해 조사할 수 있었다. 마지막으로 새롭게 개발된 지상형 원격탐사 장비를 통해 산불 발생지역에서의 식생지수의 변화현상을 조사할 수 있었다.
본 연구는 복잡한 산악지형에서 바람장 변화를 해석하고, 산불발생시 확산방향을 예측하여 산불방지 전략에 활용하기 위해서 수행되었다. 연구 대상지는 2000년 4월 7일 산불이 발생하여 10일간 진행되었던 삼척지역을 대상으로 하였다. 삼척 산불피해지는 복잡한 산악구조를 가지고 있는데 먼저 중규모 기상 모델인 WRF를 사용하여 대상지에 설치한 AWS(4 지점)의 관측결과와 비교하였다. WRF 모의 결과, 4개 지점의 풍속은 AWS 관측지점의 풍속에 비해 5~8m/s(200% 과대평가) 강하였으며, 관측된 풍향은 지점마다 다양하게 나타난 것에 비해 모의된 풍향은 모든 지점에서 서풍계열로 나타났다. 결과적으로 WRF와 같은 중규모 기상모델은 복잡한 산악지형에서의 바람장 변화를 잘 모의하지 못하였다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 미기상 대기유동장 수치모형인 ENVI-met 프로그램을 이용하여 지표면 높이에서 삼척 LTER 지역의 국지규모 바람장을 모의하였다. 지형효과에 의한 모델의 민감도를 위해 다양한 초기 조건(기류, 온 습도, 대기난류, 토양 및 식생 모형)들을 고려하여 분석하였다. ENVI-met 모의결과, 풍속은 실측과 비교할 때 약 70%의 정확도를 보였으며, 풍향은 계곡부와 능선부에서 지형효과로 인한 변화를 잘 반영하였다. 향후 ENVI-met은 산불확산예측 및 산불방지전략 수립을 위해 미기상 대기유동장 수치모형을 이용하여 산악지역의 미기상 해석에 관한 연구가 필요할 것으로 판단된다.
최근 국내외적으로 기후변화로 인한 대형화재, 집중호우, 지진 등으로 재난발생 가능성이 높아지고 있으며, 특히 어린이와 노약자등을 포함한 다양한 사람들이 몰리는 전통시장, 노유자시설, 다중이용시설 등 이용자 밀집지역에 대형 재난사고가 지속적으로 발생하고 있다. 연구목적: 본 연구에서는 화재발생 시 이용자 밀집시설에서 화재발생 사실을 조기에 감지하고, 대피자가 안전하게 대피하기 위해 빅데이터와 첨단기술을 활용한 재난감지 및 최적의 대피경로를 분석하고자 한다. 연구방법: 상황인지 기반의 3차원 객체모델 기술과 A*알고리즘의 최적화를 통한 새로운 알고리즘을 제안하고, 이들 활용한 시나리오 기반의 최적 대피경로 선정 기법을 제시하였다. 연구결과: HPA*E알고리즘을 이용하여 화재발생 시 대피시뮬레이션을 3D모델로 재현하고, 최적의 대피경로와 대피시간을 시나리오별로 산출하였다. 결론: 본 연구는 향후 우리나라에서 재난사고 발생 시 대피자가 안전하고 신속하게 대피할 수 있는 경로를 제시함으로써 인명피해를 줄 일 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 산불 발생 예측 모형의 정확도를 높이기 위해 머신러닝 기법을 적용한 연구이다. 산불 피해면적이 가장 큰 강원도를 중심으로 2003년부터 2016년까지 총 14년의 산불 자료를 이용하였다. 기상자료의 오차를 줄이기 위해 강원도를 9개의 구역으로 나누어 각 구역 관측소의 기상자료를 이용하였다. 9개의 구역으로 나누어 각 구역의 산불 예측 모형을 만들게 되면 산불이 발생한 날(majority)과 산불이 발생하지 않은 날(minority)의 비율 차이가 큰 불균형 문제가 발생한다. 불균형 문제에서는 모델의 성능이 떨어지는 현상이 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 여러 샘플링 방법을 적용하였다. 또한 모델의 정확도를 높이기 위해 캐나다 산불 기상 지수(FWI)의 5가지 지수를 파생변수로 사용하였다. 모델링 방법은 통계적 방법인 로지스틱 회귀분석 방법과 머신러닝 방법인 random forest와 xgboost 방법을 사용하였다. 각 구역의 최종모델의 선택기준을 정확도, 민감도, 특이도를 고려하여 정했으며, 9개 구역의 예측 결과는 산불이 발생한 104건 중 80건의 발생 예측에 성공하였으며 산불이 발생하지 않은 9758건 중 7426건의 발생하지 않음을 예측했다. 전체의 정확도는 76.1%였다.
30년 이상 된 노후 건축물의 비율은 2005년 29.0%에서 2019년 37.8%로 증가하였다. 이러한 노후 건축물은 화재 안전 성능 등 건축 관련 안전기준이 부재했던 시기에 조성된 건축물이다. 사용 과정에서 불법적인 변경과 증축이 이뤄져 안전에 더욱 취약해졌을 것으로 예상된다. 다중이용건축물 등 대형재난을 막기 위해 소방 안전 조사가 이뤄지고 있지만 대규모 노후 건축물이 밀집한 지역구 차원에서는 조사가 이뤄지지 않고 있다. 따라서 노후 건축물이 밀집한 노후 건축지구에서 화재 위험 요인을 도출하기 위해 우선 건축물의 구성 특성을 분석하였다. 화재 위험 요소 도출을 위한 노후 건축지구의 공간적 특성을 살펴보기 위하여 건축물 구조, 용도, 지붕형태, 사용승인연도를 기준으로 분석한 결과, 건축물 사용승인일을 기준으로 건축물의 주구조가 가장 큰 영향이 있었으며, 건축물 주구조를 기준으로 주거환경개선지구의 경우 지붕형태, 그 외 지역은 건축물의 주구조가 가장 큰 영향이 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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