Mountainous disasters such as landslides and debris flow are difficult to forecast. Debris flow in particular often flows along the valley until it reaches the road or residential area, causing casualties and huge damages. In this study, the researchers selected Seoraksan National Park area located at Inje County (Inje-gun), Gangwon Province-where many mountainous disasters occur due to localized torrential downpours-for the damage reduction and cause analysis of the area experiencing frequent mountainous disasters every year. Then, the researchers conducted the field study and constructed geospatial information data by GIS method to analyze the characteristics of the disaster-occurring area. Also, to extract more precise geographic parameters, the researchers scanned debris flow triggering area through terrestrial LiDAR and constructed 3D geographical data. LiDAR geographical data was then compared with the existing numerical map to evaluate its precision and made the comparative analysis with the geographic data before and after the disaster occurrence. In the future, it will be utilized as basic data for risk analysis of mountainous disaster or disaster reduction measures through a fine-grid topographical map.
Terrain data for disaster analysis in hazardous or disaster areas is not only important but also needs to be built quickly. In particular, the introduction of drones is in the early stages of research using drones in a variety of fields such as shooting, analyzing and managing hazardous areas. It is expected that drone will be faster, safer and more effective than existing data collection method in case of small scale disaster hazard area and disaster area where equipment or manpower input is difficult. Therefore, in this study, drone shooting was performed for hazardous areas in mountainous roads located in Samcheok city, Gangwon province, and ground reference points were measured by RTK-GPS. The measured data were converted into DSM (Digital Surface Model) data by coordinate correction using Pix4D postprocessing program and then applied to the analysis of the hazard area of mountainous area. As a result, it was shown that it is effective to identify the risk by using the basic terrain data obtained from the drones.
본 연구에서는 강원도 산지지 역의 자연재해의 빈도 및 피해액의 분포 특성을 파악하고 이와 관련된 기후요소의 변화를 분석하였다. 최근 5년($2003{\sim}2007$년) 동안 강원도 산지지역에서는 총 27회의 자연재해가 발생하였으며 그 중 호우에 의한 재해가 16회로 가장 많다. 재해가 가장 빈번했던 지역은 평창군 진부면으로 총 9회 발생하였다. 강원도 산지지역에서 자연재해에 의한 피해는 그 주변지역보다 크며, 산지지역 내에서는 해발고도가 높은 지역에서 피해가 더 크다. 강원도 산지지역의 북서부 지역에는 주로 호우에 의한 피해만 있었으며, 태풍에 의한 피해는 산지의 남부 지역에 집중되었다. 강풍에 의한 피해는 대부분의 산지에서 나타나는 반면 대설에 의한 피해는 적다. 강원도 산지지역에서 강수량, 강수강도 및 호우일수는 증가하였고 2000년대에 들어서 강수강도의 증가 경향이 뚜렷하다. 반면 2000년대 이후 강설일수, 강설량 및 대설일수는 뚜렷하게 감소하고 있다. 강원도 산지지역에서는 최근 호우에 의한 재해가 가장 빈번하였고 강풍의 경우 감소하는 경향이나 호우와 함께 발생할 경우 그 피해가 크므로 호우 및 강풍에 의한 재해에 대한 대비가 중요하다.
드론 라이다(Drone LiDAR)는 산지의 비탈면 정상부나 접근이 불가한 사면에 대해 근접 조사가 가능한 첨단 측량 기술로 산악지형에서 현장조사를 위한 활용이 높아지고 있다. 드론 라이다를 활용하여 지형 정보를 구축하기 위해서는 취득된 포인트 클라우드로부터 지면과 비지면 점들을 효과적으로 분리하는 전처리 과정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 상업용 드론에 탑재된 항공 라이다를 이용하여 산악지형의 점군 자료를 취득하고, 지면분리 기법 중 하나인 cloth simulation filtering (CSF) 알고리즘을 적용하고 정확도를 검증하였다. 알고리즘을 적용한 결과, 지면과 비지면에 대한 분리 정확도는 84.3%, kappa 계수는 0.71로 나타났고 드론 라이다 데이터를 산악지형의 산사태 현장조사에 효과적으로 활용할 수 있음을 확인하였다.
연구목적 : 본 연구는 경상남북도의 국가지정 중요목조문화재 주변 환경에 따라 방재특성이 어떻게 다른지를 파악하고 이를 바탕으로 문화재 주변 환경에 맞는 목조문화재 방재대책을 검토하고자 한다. 연구방법 : 연구를 위해 경상남도와 경상북도에 있는 문화재 지정 현황 및 특성을 파악하고 재난이력을 통하여 경상남도 및 경상북도에 있는 문화재의 피해 현황을 검토하였다. 또한 경상남도와 경상북도에 있는 국가지정 중요목조문화재 58개소를 대상으로 주변 환경에 따라 산악, 농촌, 도시지역으로 나누어 방재특성을 분석하였다. 연구결과 : 도시지역에 위치한 문화재는 안전경비인력의 배치가 적절했고 방재훈련이 잘 이루어지고 있었으며 진입여건은 신속하게 진입할 수 있었다. 농촌지역은 방염사업이 잘 실시되어 있었고 평탄한 곳에 위치한 문화재가 많았다. 산악지역은 진입여건이 타 지역에 좋지 않았으며 과거 재난 발생이력도 가장 많았다. 결론 :첫째, 도시지역의 목조문화재 경우 초기 대응을 위한 자위소방대 배치인력 확보 및 방재교육을 강화해야 한다. 둘째, 농촌지역의 목조문화재 경우 문화재 보호를 위한 방충사업, 방재보험 등의 예방사업을 실시해야 한다. 셋째, 산악지역의 목조문화재 경우 자체적인 대응역량을 강화하기 위한 방안을 마련해야 한다.
최근 기후 변화로 인해 전 세계적으로 이상기후 현상이 일어나고 있으며 우리나라도 예외는 아니다. 과거의 강우기록을 갱신하는 강우가 지속적으로 발생하고 있으며 특히 국지성 집중호우의 경우 짧은 시간에 많은 양의 강우가 좁은 지역에 발생하고 있어 산지재해 발생 또한 증가 하고 있다. 강원도의 경우 지역적 특성상 대부분 산지로 이루어져 있어 경사가 가파르고 토심 또한 얕아 산사태에 의해 많은 피해를 입고 있다. 그러므로 본 연구에서는 산지유역에 지형분류기법과 산사태 위험성 예측기법을 적용하여 재해 위험도를 예측하고자 하였다. 지형분류기법은 지형위치지수를(TPI)를 계산하여 위험 지형을 분류하고 토석류 예측기법중 하나인 SINMAP 방법을 사용하여 산지재해 발생 가능지역을 예측하였다. 그 결과 지형분류기법에서는 전체 유역 중 약 63% 이상 완경사지와 급경사지로 분류되었으며 SINMAP 분석에서는 전체 유역 중 약 58%가 위험 지역으로 분석되었다. 최근 각종 개발로 인해 산지재해의 저감 대책이 마련이 시급한 실정이며 재해 위험 구간에 대한 안정성 대책을 수립하여야 한다.
In this study, a study was presented on the monitoring technique of landslide area using UAV. In the case of disaster investigation using drone mapping, it can be used at various disaster sites. The mission can be carried out at various disaster sites, including surveys of damage to mountainous areas caused by landslides, building collapses surveys of flood damage, typhoons, earthquakes. The damage investigation plan using drone mapping is expected to be highly utilized at disaster sites where investigators cannot access it like in mountainous areas and where it is difficult to conduct direct damage investigations at the site. Drone mapping technology has many advantages in terms of disaster follow-up, such as recovery. Compared to the existing survey system, which was mainly carried out manually, the investigation time can be drastically reduced, and it can also respond to disaster sites that are difficult to carry out or are difficult to access directly. In addition, it is possible to establish and guide spatial data at the disaster site based on accurate mapping data from the time of the disaster, which has considerable strength in managing the situation of the disaster site, selecting priority areas for recovery, and establishing recovery plans. As such, drone mapping is a technology that can be used in a wide range of sites along with natural disasters and social disasters. If a damage investigation system is established through this, it is believed that it will contribute significantly to the rapid establishment of recovery plans along with the investigation of disaster response time and extent of damage recovery.
본 연구는 도시 내 녹지 공간을 대상으로 기후변화로 인한 재해 위험도를 평가하였다. 재해유형, 녹지공간 유형에 따른 평가를 실시하였으며, 수해와 풍해, 평지형 공원과 산지형 공원으로 유형화 시키고, 각 유형별 평가항목으로는 자연적 요소 인공적 요소 사회적 요소로 구분하여 평가 분석하였다. 연구의 주요결과는 다음과 같다. 수해로 인한 재해 위험도 표준화 점수는 평지형 공원의 경우, 아시아 공원이 55.800점으로 서울숲 51.775점보다 높았으며, 산지형 공원의 경우 도곡 공원 58.428점, 배봉산 공원 58.374점의 지수를 보이고 있었다. 풍해로 인한 재해 위험도 표준화 점수를 살펴보면 우선 평지형 공원의 경우, 아시아 공원이 64.763점으로 서울숲 61.054점보다 높았으며, 산지형 공원의 경우, 배봉산 공원이 58.533점으로 도곡 공원 55.459점보다 높은 지수를 나타냈다. 기후변화 재해로 인한 오픈스페이스 위험도 평가의 필요성과 가치를 제기하고, 오픈스페이스만의 재해 위험도 평가모형을 정립하여 위험도 평가를 시도하였으며, 도시 녹지공간의 재해 위험도를 제고하였다.
2016년 9월 12일 발생한 경주지진(ML 5.8)과 2017년 11월 15일 발생한 포항지진($M_L$ 5.4)으로 전례없는 피해가 발생하였으며, 이에 지진 유발 산지토사재해 관련 국내외 기초자료의 조속한 구축과 심층적 분석이 필요한 실정이다. 이 연구에서는 국외의 지진 유발 산지토사재해에 관한 선행연구를 수집 및 분석한 후, VOSviewer 프로그램을 이용한 텍스트마이닝과 동시출현단어 분석을 통하여 연구주제에 따른 연구영역을 구별하였으며, 이후 각 연구영역별로 시 공간적인 연구동향을 파악하였다. 그 결과, 2005년 이후 지진 유발 산지토사재해 관련 연구가 급격히 증가하는 것으로 나타났으며, 이는 최근 중국, 대만 및 일본 등지에서 발생한 대규모 지진의 영향으로 사료된다. 국외 지진 유발 산지토사재해에 관한 연구영역은 (i) 재해발생의 메커니즘에 관한 연구영역, (ii) 재해발생에 영향을 미치는 강우인자에 관한 연구영역, (iii) 항공 위성사진을 이용한 지진 유발 산지토사재해 위험지 예측에 관한 연구영역, (iv) 재해발생 모델링을 통한 재해위험지도 작성에 관한 연구영역으로 구분되었으며, 이들 연구영역은 상호간에 깊은 연관성을 지니고 있는 것으로 판단된다. 이렇게 구분된 각 연구영역이 전체 연구논문 중에서 점유하고 있는 비율을 파악한 결과, 1987년 이래 누적 연구논문수가 총 연구논문수의 50%에 해당하는 연도를 중심으로 모든 연구영역의 연간 연구비율이 증가한 것으로 나타났으며, 특히 '항공 위성사진을 이용한 지진 유발 산지토사재해 위험지 예측'에 관한 연구영역의 연구비율이 상대적으로 크게 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 활발한 연구성과는 최근 중국을 대상으로 한 연구논문이 급격히 증가하였기 때문으로 추정되며, 이외에 대만, 일본, 미국 등에서 수행된 연구논문들 역시 모든 연구영역에서 연구성과의 증가에 영향을 준 것으로 추정된다. 이러한 연구결과는 국내의 지진유발 산지토사재해 관련 미래 연구의 방향을 제시하기 위한 기초자료로서 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
As the distribution of vehicles and logistics increases due to the development of human civilization and the increase in population, various roads play an important role in domestic traffic and transportation. However, the recent emergence of large cities and new cities is causing traffic problems, and the increase in roads is inevitable for the smooth distribution of vehicles and logistics. In Korea, mountainous regions occupy 70% of the country, so tunnels are used to open roads. Without this, it is difficult to open the road. Currently, there are 3,720tunnels (as of December 31, 2023) installed on high-speed national highways, general national highways, and local roads nationwide, with a length of 2.499 and increasing every year. Accordingly, fire accidents in tunnels will also increase, and due to the nature of tunnel fire accidents, there is a high probability that they will escalate into large-scale disasters, resulting in casualties and property damage, as well as significant social losses due to the disruption of logistics transportation, etc. As the possibility of potential hazards is increasing, the purpose of this study is to build a safe and efficient tunnel system by optimizing maintenance and management for fire and disaster accidents in tunnels.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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