강원도 인제군 인제읍 덕산리 지역은 2006년 7윌 12일부터 16일까지 4일간 국지적 집중호우로 인하여 대규모 산사태 및 토석류 발생한 지역이다. 이때 발생한 산사태 및 토석류로 인한 가옥 매몰로 2명이 사망하는 등 많은 인명 및 재산피해가 발생 하였다. 산사태 및 토석류 발생 지역이 대부분 산지로 이루어져있어 현장에 직접 접근하여 피해규모를 판단하는데 어려움이 있으나 항공사진을 이용하면 산사태 및 토석류 발생 지역 특성 및 피해규모를 보다 신속하고 정확하게 분석할 수 있다. 본 연구에서는 항공사진을 이용하여 강원도 인제 지역의 토석류 발생지역을 확인, 분석하였다. 토석류 발생지역을 발단부, 유하부, 퇴적부로 나누어 육안판독에 의한 디지타이징으로 각 지점에 대한 정보를 추출하였고, GIS를 이용한 지형도, 염상도, 토양도와의 중첩 분석을 통하여 토석류 발생지점에 대한 지형학적, 임상학적, 토양학적 특성 및 발생 현황을 분석하였다. 종합적으로 분석해본 결과 $36^{\circ}$ 정도의 경사에서 산사태가 발생하여 $26^{\circ}$ 경사도에서는 흐름으로 진행하다가 $21^{\circ}$ 경사 아래에서는 더 이상 흐름으로 진행하지 못하고 퇴적하는 것을 알 수 있었다. 또한 임상인자 중에서는 수종의 종류에 따라 큰 연관성이 나타났으며, 토양인자 중에서는 유효토심 및 토양모재, 침식등급과 토석류 발생과의 연관성을 파악할 수 있었다.
모형의 구조, 모델링에 사용되는 자료, 매개변수 등에 포함된 다양한 불확실성 원인들은 수문모의 및 예측결과에 있어 불확실성을 야기한다. 본 연구에서는 강우-유출 및 강우-유사유출 모의가 가능한 분포형 강우-유사-유출 모형을 용담댐 상류유역인 천천유역에 적용하여 수문곡선 및 유사량곡선의 재현성을 평가하고, 다중최적화기법인 MOSCEM을 이용하여 강우-유출 모듈, 강우-유사유출 모듈의 매개변수를 독립적으로 보정한 경우(Case I과 II), 그리고 두 모듈이 결합된 강우-유사-유출 모형의 매개변수를 동시에 보정한 경우(Case III)에 대하여 Pareto 최적해를 추정하고, 이에 따른 수문 예측결과의 불확실성을 평가한다. 매개변수 불확실성의 전이에 따른 수문곡선의 불확실성 평가 결과(Case I), 모의기간 동안 고유량보다는 저유량 부분에서 불확실성 범위가 두드러졌으며, 이에 반해, 유사량곡선의 경우(Case II) 저농도보다는 고농도 부분에서 불확실성 범위가 넓게 분포하였다. 강우-유사-유출 모형의 매개변수의 불확실성을 동시에 추정한 경우 수문곡선 및 유사량곡선 모두 Case I과 II에 비해 모의기간 전반에 걸쳐 불확실성 범위가 넓게 분포되었으며, 매개 변수의 불확실성으로 인해 대상유역내 격자별 침식 및 퇴적 공간분포 양상이 상이하게 나타났다.
UAV(Unmanned Aerial Vehicle)는 운용비용이 저렴하고, 데이터 취득의 속도가 빠르며 DSM(Digital Surface Model)의 생성이 가능하기 때문에 토지조사, 시설물 관리, 재난감시 및 복구 등 다양한 분야에 활용이 증가하고 있으며, 최근 건설 분야에서도 공정관리에 UAV 적용을 시도하고 있다. 건설공사 현장은 도심지, 산지, 농어촌 등에 광범위하게 분포되어 있으며, 짧게는 수백 미터에서 길게는 수 킬로미터에 이르기까지 그 범위가 다양하다. 건설공사 현황측량을 위해 기존에는 GPS나 토털스테이션을 이용한 측량방법이 주로 활용되어 왔다. 그러나 이 방법들은 데이터 취득에 많은 시간이 소요되는 단점이 있다. 본 연구에서는 건설공사 현황측량을 위한 UAV DSM의 활용성을 평가하고자 하였다. UAV와 3D 레이저 스캐너를 이용하여 데이터를 취득하고, 데이터 처리를 통해 건설현장의 DSM을 생성하였다. 3D 레이저 스캐너 데이터를 기준으로 UAV DSM를 비교하여 30cm 이내의 정확도를 확인하였으며, 두 작업 방법 간의 공정 비교를 통해 UAV DSM의 건설공사 현황측량 분야 활용성을 제시할 수 있었다. 향후 UAV DSM의 활용은 건설공사 측량에서 작업효율성을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
지형 정규화 기법은 영상 촬영 시의 광원, 센서 및 지표면 특성에 따라 발생하는 밝기값 상의 지형적인 영향을 제거하는 방법으로, 지형 조건으로 인해 동일 피복의 픽셀들이 서로 다른 밝기값을 지닐 때 그 차이를 감소시킴으로써 평면 상의 밝기값과 같아 보이도록 보정한다. 이러한 지형적인 영향은 일반적으로 산악 지형에서 크게 나타나며, 이에 따라 산불 피해 지역 추정과 같은 산악 지형에 대한 영상 활용에서는 지형 정규화 기법이 필수적으로 고려되어야 한다. 그러나 대부분의 선행연구에서는 중저해상도의 위성영상에 대한 지형 보정 성능 및 분류 정확도 영향 분석을 수행함으로써, 고해상도 다시기 영상을 이용한 지형 정규화 기법 분석은 충분히 다루어지지 않았다. 이에 본 연구에서는 PlanetScope 영상을 이용하여 신속하고 정확한 국내 산불 피해 지역 탐지를 위한 각 밴드별 최적의 지형 정규화 기법 평가 및 선별을 수행하였다. PlanetScope 영상은 3 m 공간 해상도의 전세계 일일 위성영상을 제공한다는 점에서 신속한 영상 수급 및 영상 처리가 요구되는 재난 피해 평가 분야에 높은 활용 가능성을 지닌다. 지형 정규화 기법 비교를 위해 보편적으로 이용되고 있는 7가지 기법을 구현하였으며, 토지 피복 구성이 상이한 산불 전후 영상에 모두 적용, 분석함으로써 종합적인 피해 평가에 활용될 수 있는 밴드 별 최적 기법 조합을 제안하였다. 제안된 방법을 통해 계산된 식생 지수를 이용하여 화재 피해 지역 변화 탐지를 수행하였으며, 객체 기반 및 픽셀 기반 방법 모두에서 향상된 탐지 정확도를 나타내었다. 또한, 화재 피해 심각도(burn severity) 매핑을 통해 지형 정규화 기법이 연속적인 밝기값 분포에 미치는 효과를 확인하였다.
한국은 산지가 많은 지형적인 특징으로 터널이 많고, 지형적 특성 극복을 위해 터널의 길이도 점차 장대화되고 있는 중이다. 사고 감소를 위한 노력에도 불구하고 터널내 사고는 지속적으로 증가하고 있어 터널관리시 현 터널관리 콘텐츠의 문제점 및 개선에 대한 필요성이 대두되고 있다. 터널관리시스템은 전통적으로 방재기능 중심으로 운영되고 있어 터널관리자들이 섬세한 교통류를 관리하기 위한 콘텐츠들은 대부분을 CCTV영상에 의존하는 경향이 크다. 이에 본 논문은 IPA 기법을 활용하여 현재의 터널관리시스템 콘텐츠를 조사하여, 중요도는 높으나 만족도는 상대적으로 낮은 중점개선 콘텐츠(돌발상황 관리 지원, 돌발상황 2차사고 관리 지원, 교통류의 모니터링)를 도출하였다. 또한 이들 콘텐츠의 만족도가 떨어지는 이유를 터널관리자를 대상으로 설문조사하여 직관적 이해가 떨어지는 CCTV영상을 원인으로 판단하였다. 도출된 문제점 극복을 위해 영상정합기술을 활용하여 개별 CCTV를 평면화하여 위에서 아래로 내려다 보이는 새로운 영상을 제공하기 위한 시스템을 개발하고, 이를 테스트하여 콘텐츠 개선 전략을 수립하였다. 신규 콘텐츠는 터널관리자를 대상으로 만족도 조사를 재시행 하였으며 5점 만점에 4.2점이 도출되었다. 이를 통해 신규 콘텐츠의 활용성을 확인하였으며, 장대터널의 증가 및 해저터널 건설 등이 추진되고 있는 현 시점에서 정책적 활용이 기대된다.
본 연구의 목적은 산지 내 풍력발전단지 입지 적합성 분석을 통해 입지선정 가이드라인과 산지 훼손 최소화를 위한 제도적 개선방안을 도출하는 것이다. 먼저 풍력발전단지 입지 적합성 분석을 위해 국내외 사례 및 현장조사, 연구문헌 고찰을 통해 산지 내 풍력발전단지 입지선정을 위한 요인을 도출하고, 요인별 세부항목 및 가중치를 결정하여 이를 바탕으로 각 항목별 세부평가기준을 수립함으로써 입지 적합성 모델을 개발하였다. 강원도를 사례지역으로 선정하여 풍력자원 밀도 데이터, 법적 산지보전지역, 입지 기준 요인 항목별 자료를 토대로 공간 DB를 구축하여 산지 내 풍력발전 입지가능지역을 도출하였다. 일정 개수 이상의 풍력발전기가 입지할 수 있는 풍력발전단지 잠재 입지가능면적의 추정을 위해서 본 연구에서는 근린분석방법인 Block Statistics와 Focal Statistics 방법을 이용하였다. 그 결과 Block Statistics 방법에 의한 풍력발전기 잠재적 입지가능 면적은 1,261ha이며, Focal Statistics 방법에 의한 풍력발전기 잠재적 입지가능 면적은 1,411ha으로 나타났다. 본 연구의 결과를 바탕으로 대규모 절성토에 의한 산림재해 발생 우려 및 산지경관 훼손을 방지하기 위한 저감대책이 마련되어야 할 것이다.
도시화 효과가 여름 강수에 미치는 영향을 분석하기 위해 2010년 8월 13일부터 9월 3일까지 수도권 집중관측(ProbeX-2010)을 수행하였다. 분석 결과, 다음의 두 가지 현상들이 발견되었다. 첫째, 관측 기간 동안 약한 강수(${\leq}1\;mm\;hr^{-1}$)가 다른 지역보다 서울 풍하측 지역에서 더 자주 발생하였으며, 이는 최근 5년(2006-2010) 자료에서도 확인되었다. 약한 강수는 주로 서울 풍하측 산악 지역에서 야간에 더 자주 발생하였기 때문에 이는 도시지형 뿐만 아니라 산악 지형의 복합적인 효과로 여겨진다. 둘째, 간헐적으로 대류 시스템이 서울 풍하측에서 급격하게 발달해 호우를 야기했다. 이는 특히 8월 27일 1300-1500 KST의 일련의 레이더 영상에서 뚜렷하게 확인되었다. 본 연구에서는 이 강수 사례에 대한 종관 국지적 날씨 특성과 고층 대기 특성을 자세히 분석하였다. 그 결과 도시지형과 연관된 지표 현열 증가뿐만 아니라 조건부 불안정 대기 상태(특히 대기 하층)와 대기 하층의 습기 유입이 도시화 효과와 연관된 대류성 호우를 야기하는 중요한 요소로 제시되었다.
70년대 이후 고속도로의 건설이 급격히 확대하고 있으며, 국토의 70 %가 산악지역인 국내의 지리적 여건상 반드시 터널의 건설이 포함된다. 현재는 607개의 고속도로 터널이 설치, 운영되고 있으며, 향후 2015년까지 440여개를 추가로 건설할 계이다. 이중 1,000 m 이상의 장대터널도 256개소로 대폭 증가될 예정이다. 고속도로 터널은 반밀폐 지하공간으로 차량운전자의 각별한 주의 또한 요구되고 있으나 터널내 과속통제시스템이 없어 추돌 또는 충돌로 인한 차량화재 사례가 급격히 증가하고 있는 추세다. 도로터널내 대형차량화재의 원인을 살펴보면 주로 과속에 의한 전방추돌에 의한 차량화재의 확률이 높다. 추돌사건을 줄이기 위해 터널 및 교량에 과속방지단속 시스템을 설치하여 원천적으로 운전자의 과속 등 이용자 측면의 주의를 고양시킬 경우 대형재난으로 이어질 수 있는 차량화재를 방지할 수 있다는 사실이 입증됨에 따라 향후 위험도가 높은 1,000 m 이상의 장대터널 내에서의 화재사고 등 재난예방을 위해 구간과속 단속시스템 설치를 법적인 시설로 포함하여 재형재난을 방지할 수 있다.
국내외적으로 산사태 예측을 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히 산사태의 일종인 토석류는 순간적으로 많은 피해를 야기하므로 이에 대한 연구는 방재차원에서 반드시 필요하다. 본 연구에서는 토석류의 흐름이 산지 지형을 따르는 지표수의 흐름과 일치하는 원리를 이용하여 산지 지형에 따른 수계 특성을 파악함으로써 토석류 발생 위험도를 파악하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 산사태 및 토석류의 영향을 받는 도심 인근지를 대상으로 지형 특성 및 수계 특성을 분석하기 위해 수치지형도를 활용하여 경사도, 상부사면 기여면적, 습윤지수를 파악하였으며, 지형요소 분석에 의한 산지수계의 집중도를 예측함으로써 지형요소를 고려한 토석류의 위험도 예측이 가능하였다. 또한, 개별요소법을 이용한 토석류 수치해석을 수행하여 연구지역 내 토석류의 무게-충격력 사이의 상관관계식을 도출하였으며, 이를 활용하여 효과적인 토석류 방지구조물의 설치가 기대된다.
본 연구에서는 우리나라 전역에 대하여 인공신경망 기법을 사용하여 일최심신적설을 추정하였다. 인공신경망 모형 구조를 시행 착오법을 이용하여 설계한 결과, 입력자료는 일 최저 기온, 일 평균 기온, 강수량으로 정하였고, 은닉층과 노드의 수는 각각 1층, 10개로 정하였다. 관측값을 인공신경망의 입력자료로 활용하는 경우, 교차검증 상관계수는 0.87로 Ordinary Kriging기법을 활용하여 일최신심적설을 공간보간한 경우의 교차검증상관계수인 0.40보다 크게 높았다. 미계측 지역의 일최심신적설을 추정하는 경우의 인공신경망 모형의 성능을 알아보기 위하여 인공신경망 모형의 입력자료들을 Ordinary Kriging으로 공간보간하여 일최심신적설을 추정하였다. 이 경우 교차검증 상관계수는 0.49였다. 또한 해발 고도 200 m 이상의 산지에서의 인공신경망의 성능은 나머지 지역인 평지에서의 성능보다 다소 떨어짐을 확인하였다. 본 연구의 이러한 결과는 우리나라 전역에 걸친 정확한 적설량의 즉각적인 산정에 인공신경망 모형이 효과적으로 활용될 수 있음을 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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