재난 이후 라이프라인의 손상은 지역사회 내 공공서비스의 제공을 지연시켜 서비스를 필요로 하는 시설물로 피해를 확산시킬 수 있다. 이에 라이프라인의 정확한 피해 평가를 기반으로 한 신속한 라이프라인의 복구가 요구되고 있으나, 라이프라인 구성요소간의 복잡한 의존관계와 네트워크적 성격으로 인해 복구계획을 수립하는데 어려움이 따른다. 또한 라이프라인의 위험도 평가 및 영향력 분석과 같은 기존의 연구들 역시 라이프라인 구성요소 간의 상호작용을 확인하기에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 에이전트 기반 모델을 활용하여 라이프라인 구성요소가 전체 네트워크시스템에 발현하는 연쇄피해효과를 확인하고, 라이프라인 간 상호의존성을 고려한 라이프라인 기능회복 모델을 제시하고자 한다. 이를 통해 전체 네트워크에 파급효과가 큰 라이프라인 구성요소에 우선적으로 복구 자원을 할당할 수 있도록 지원하여, 라이프라인 서비스 공급 중단으로 인한 지역사회의 피해확산을 경감시킬 수 있을 것이라 기대된다.
This paper proposes a logistic multinomial regression approach to model the spatial cross-correlation of damage probabilities among different damage states in an expanded transportation network. Utilizing Bayesian theory and the multinomial logistic model, we analyze the damage states and probabilities of bridges while incorporating damage correlation. This correlation is considered both between bridges in a network and within each bridge's damage states. The correlation model of damage probabilities is applied to the seismic assessment of a portion of Tehran's transportation network, encompassing 26 bridges. Additionally, we introduce extra daily traffic time (EDTT) as an operational parameter of the transportation network and employ the shortest path algorithm to determine the path between two nodes. Our results demonstrate that incorporating the correlation of damage probabilities reduces the travel time of the selected network. The average decrease in travel time for the correlated case compared to the uncorrelated case, using two selected EDTT models, is 53% and 71%, respectively.
In civil engineering, probabilistic seismic risk assessment is used to predict the economic damage to a lifeline system of possible future earthquakes. The results are used to plan mitigation measures and to strengthen the structures where necessary. Instead, after an earthquake public authorities need mathematical models that compute: the damage caused by the earthquake to the individual vulnerable components and links, and the global behavior of the lifeline system. In this study, a framework that was developed and used for prediction purpose is modified to assess the consequences of an earthquake in quasi real-time after such earthquake happened. This is possible because nowadays entire seismic regions are instrumented with tight networks of strong motion stations, which provide and broadcast accurate intensity measure maps of the event to the public within minutes. The framework uses the broadcasted map and calculates the damage to the lifeline system and its component in quasi real-time. The results give the authorities the most likely status of the system. This helps emergency personnel to deal with the damage and to prioritize visual inspections and repairs. A highway transportation network is used as a test bed but any lifeline system can be analyzed.
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.
Earthquakes are natural disasters that cause serious social disruptions and economic losses. In particular, they have a significant impact on critical lifeline infrastructure such as urban water transmission networks. Therefore, it is important to predict network performance and provide an alternative that minimizes the damage by considering the factors affecting lifeline structures. This paper proposes a probabilistic reliability approach for post-hazard flow analysis of a water transmission network according to earthquake magnitude, pipeline deterioration, and interdependency between pumping plants and 154 kV substations. The model is composed of the following three phases: (1) generation of input ground motion considering spatial correlation, (2) updating the revised nodal demands, and (3) calculation of available nodal demands. Accordingly, a computer code was developed to perform the hydraulic analysis and numerical modelling of water facilities. For numerical simulation, an actual water transmission network was considered and the epicenter was determined from historical earthquake data. To evaluate the network performance, flow-based performance indicators such as system serviceability, nodal serviceability, and mean normal status rate were introduced. The results from the proposed approach quantitatively show that the water network is significantly affected by not only the magnitude of the earthquake but the interdependency and pipeline deterioration.
A bridge transportation network supplies products from various source nodes to destination nodes through bridge structures in a target region. However, recent frequent earthquakes have caused damage to bridge structures, resulting in extreme direct damage to the target area as well as indirect damage to other lifeline structures. Therefore, in this study, a surrogate model-based comprehensive framework to estimate the seismic resilience of bridge transportation networks is proposed. For this purpose, total system travel time (TSTT) is introduced for accurate performance indicator of the bridge transportation network, and an artificial neural network (ANN)-based surrogate model is constructed to reduce traffic analysis time for high-dimensional TSTT computation. The proposed framework includes procedures for constructing an ANN-based surrogate model to accelerate network performance computation, as well as conventional procedures such as direct Monte Carlo simulation (MCS) calculation and bridge restoration calculation. To demonstrate the proposed framework, Pohang bridge transportation network is reconstructed based on geographic information system (GIS) data, and an ANN model is constructed with the damage states of the transportation network and TSTT using the representative earthquake epicenter in the target area. For obtaining the seismic resilience curve of the Pohang region, five epicenters are considered, with earthquake magnitudes 6.0 to 8.0, and the direct and indirect damages of the bridge transportation network are evaluated. Thus, it is concluded that the proposed surrogate model-based framework can efficiently evaluate the seismic resilience of a high-dimensional bridge transportation network, and also it can be used for decision-making to minimize damage.
본 논문은 지진으로 인한 라이프라인과 공공설비에 대한 위험 지역 묘사 및 물리적 손실추정에 중점을 두었으며, 또한, 지리정보시스템(GIS)과 지진영향의 공간적 특성 평가에 사용된 송수관망을 통한 GIS 적용이 강조되었다. 1994년도의 Northridge 지진에서 얻어진 물 공급 능력이 기록된 GIS 자료를 통하여 매장된 라이프라인 피해와 다양한 지진 매개변수들의 상호 관계가 검증되었으며, 통계학적으로 가장 뚜렷한 상호 관계를 갖는 지진 매개변수들이 발견되었다. Northridge지진으로부터 얻어진 GIS 자료를 이용하여 송수관의 손상률, 종류, 직경, 그리고 다양한 지진 매개변수들이 평가되었다.
홍수는 전 세계적으로 가장 빈번한 자연재해 중 하나로, 국내의 경우 지구온난화의 진행, 불투수면적의 증가, 기존 시가지 내 치수시설 확충의 한계 등 복합적인 요인으로 인하여 도시침수 발생 확률은 크게 증가하고 있다. 하지만 도시침수 방지를 위한 설계홍수량의 상향 및 대규모 토목공사는 사회·경제적으로 전 국민적인 동의를 받기 어렵다. 따라서 자연재해에 대해 지역공동체가 사회·경제적으로 감당 가능한 수준으로 대비를 하되, 신속한 복구를 통해 재해 이후 원래의 상태로 되돌아가는 능력인 회복도의 중요성이 높아지고 있다. 이에 도시회복도에 관한 다양한 연구가 수행되어지고 있지만 도시의 필수적인 서비스를 제공하는 라이프라인과 연관된 회복도 측정법은 미비한 상황이다. 특히 라이프라인 중 도로네트워크는 자연재해 발생 시 복구자원 수송과 신속한 복구를 진행하기 위한 중요한 시설인 만큼 도로네트워크는 도시의 회복도를 측정할 때 반드시 고려해야하는 주요 요소이다. 따라서 본 연구는 회복도 특성 및 도로네트워크 기반의 회복도 평가법을 제시하고 도로네트워크가 도시회복도에 미치는 영향을 분석하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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