최근 이상기후와 기상이변에 따른 태풍 및 집중호우의 영향으로 산사태 발생 위험성이 증가하고 있으며, 예방을 위한 노력과 함께 이미 발생된 산사태의 복구계획 수립을 위한 효율적인 피해지 탐지기법이 요구된다. 본 연구에서는 산림재해 피해지 분석의 효율적 분석방법인 위성원격탐사를 통해 2020년 8월에 발생한 곡성 산사태 지역에 대해 Sentinel-2 광학영상의 분광특성을 분석하고 자기조직화 분류기법인 ISODATA(Iterative Self-Organizing Data Analysis Techniques Algorithm)를 통해 산사태 피해지 분석을 수행하고 활용가능성을 평가하였다. 실험에서는 식생의 활력도 및 지표면의 수분함량과 관련되는 Red, NIR(Near Infrared), SWIR(Shortwave Infrared) 밴드의 분광특성을 이용하여, 연구지역 내의 산사태 피해지역을 효과적으로 탐지할 수 있었다. 본 연구는 많은 인력과 시간이 소요되는 현장조사에 앞서, 위성영상을 통해 상대적으로 신속 정확하게 산사태 피해지를 특정하는 방법을 제시하였으며, 이는 복구계획 수립을 위한 기초자료의 역할을 할 수 있을 것으로 사료된다. 또한 향후 운용될 국토위성과 농림위성의 산사태 분석에도 적극적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
현대 사회에서 도시화와 온난화로 인한 태풍 등 강풍에 의한 피해는 증가될 것으로 예상된다. 본 연구에서는 기 개발된 창호보호장치의 보강성능을 시험하기 위해 비 보강된 판유리와 보강된 판유리의 2점 가력실험과 등분포하중 실험을 수행하였다. 창호보호장치의 보강성능은 휨 성능평가를 토대로 평가하였다. 창호보호장치의 이론적 성능 산정은 탄성하중법과 처짐 곡선의 미분방정식을 이용한 수식해석과 Midas-Gen을 이용한 전산해석을 통해 수행하였다. 실험값과 이론 산정 값의 최대하중 가력시의 판유리 중앙부 최대 처짐 비교를 통해 산정방법의 유효성을 검토하였다. 창호보호장치 부착 시 실험조건하에서 40%까지의 응력감소효과와 동일 하중하에서 71.4%까지의 처짐 감소 효과가 있었다. 판유리를 보요소로 해석한 결과보다 판유리를 판 요소로 해석한 결과가 오차가 적으므로 성능 판단 시 가능하면 판 요소로 해석을 수행하는 것이 유리하다.
해안가 복합재해는 기후변화로 인한 해수면상승과 집중호우, 태풍, 해일 등으로 인한 내·외수침수와 범람이 복합적으로 발생하는 것으로 최근 발생빈도와 피해규모가 커지고 있다. 본 연구에서는 해안가 복합재해를 관리하는 법과 제도 현황을 검토하고 이를 관리하고 예방하는 개선방향을 도출하고자 한다. 이를 위해 현행 우리나라 법률 중에서 해안가 자연재해 관리를 위해 지정하는 지구·구역 제도를 중심으로 재난 및 안전관리기본법, 자연재해대책법, 국토계획법, 연안관리법, 하천법, 하수도법 등을 검토하였다. 이를 통해 법률의 목적과 성격, 공간적 범위, 관리수단 등을 비교한 결과 자연재해대책법을 토대로 해안가 복합재해를 통합적으로 관리하는 것이 바람직하다고 판단하였다. 현재 제도의 한계점을 극복하고 구체적인 법률 및 제도 개선방안을 도출하기 위해서 자연재해 관련 전문가들을 대상으로 세부 요소에 대한 설문조사를 실시하였다. 그 결과 해안가 복합재해관리를 위해 현제도를 개선하거나 새로운 제도 도입이 필요하며, 행정안전부, 환경부, 국토교통부, 해양수산부 등 부처 통합적인 의사결정 거버넌스 설치 운영을 통해 육상과 해역을 통합적으로 관리할 필요가 있는 것으로 나타났다.
최근 태풍, 지진, 산불, 산사태, 전쟁 등 다양한 재난 상황으로 인한 인명피해와 자금 손실이 꾸준히 발생하고 있고 현재 이를 예방하고 복구하기 위해 많은 인력과 자금이 소요되고 있는 실정이다. 이러한 여러 재난 상황을 미리 감시하고 재난 발생의 빠른 인지 및 대처를 위해 본 논문에서는 인공지능 기반의 재난 드론 시스템을 설계 및 개발하였다. 본 연구에서는 사람이 감시하기 힘든 지역에 여러 대의 재난 드론을 이용하며 딥러닝 기반의 객체 인식 알고리즘과 최적 경로 탐색 알고리즘을 적용해 각각의 드론이 최적의 경로로 효율적 탐색을 실시한다. 또한 드론의 근본적 문제인 배터리 용량 부족에 대한 문제점을 해결하기 위해 Ant Colony Optimization (ACO) 기술을 이용하여 각 드론의 최적 경로를 결정하게 된다. 제안한 시스템 구현을 위해 여러 재난 상황 중 산불 상황에 적용하였으며 전송된 데이터를 기반으로 산불지도를 만들고, 빔 프로젝터를 탑재한 드론이 출동한 소방관에게 산불지도를 시각적으로 보여주었다. 제안한 시스템에서는 여러 대의 드론이 최적 경로 탐색 및 객체인식을 동시에 수행함으로써 빠른 시간 내에 재난 상황을 인지할 수 있다. 본 연구를 바탕으로 재난 드론 인프라를 구축하고 조난자 탐색(바다, 산, 밀림), 드론을 이용한 자체적인 화재진압, 방범 드론 등에 활용할 수 있다.
전 세계적으로 레질리언스의 중요성이 부각되고 있음에도 자연재해와 관련된 레질리언스의 단일정의는 명확하지 않은 실정이다. 그 이유는 레질리언스의 정의가 취약성, 복구, 적응력, 지속가능성과 같은 유사한 용어와 어떻게 관련되어 있는지에 대한 상관성에 대한 구체적인 정의가 없기 때문이다. 또한 국가와 지역마다 지형·지질학적 특성이 다르고 태풍과 가뭄, 지진의 재해종류가 다르듯 이에 대한 각각의 측정지표가 다르기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 레질리언스의 정의를 본 연구의 공간적인 특성을 반영하여 '지방도로 또는 인명이나 시설물이 인접해 있는 지방도로에서 발생하는 복합재해(집중호우, 산사태, 토석류)에 대한 복원능력으로 정의하고 이를 도로중심 재난 레질리언스(DRR : Disaster Resilience focusing on the Road)로 구분하였다. 또한 도로중심 재난 레질리언스 인자의 도출을 위해 국내·외 문헌조사를 실시하였고, DRR평가체계 구축을 위한 계층구조 설정 및 AHP설문조사를 실시하였다. AHP설문 분석결과 지방도로 내부에 위치하고 있는 도로재난 직접영향인자(배수시설, 방호시설 등)의 가중치는 0.742로 나타났고, 지방도로 인근에 위치하고 있는 도로재난 간접영향인자(인구, 재산 등)의 가중치는 0.258로 나타나 도로재난 직접영향인자가 간접영향인자보다 상대적으로 높게 분석되었다.
항해용 X-band 레이다를 이용한 파랑관측은 해수면에 후방산란 된 전자기파 이미지를 분석하여 이루어진다. 1분당 42개의 해수면 시계열 이미지로부터 3차원 FFT를 계산하고 변조전달함수(Modulation Transfer Function)를 구하여 파랑정보를 추출한다. 따라서 레이다 파고계로 계측한 유의파고의 정확도는 X-band 레이다 영상의 상태에 따라 결정된다. 2020년 여름 태풍 마이삭과 하이선 내습 시 강릉 안인 해안에 설치된 X-band 레이다 파고계로 관측한 유의파고의 오차가 크게 발생하였다. 이는 태풍 내습 시 급격히 유의파고가 증가하는 한편 강한 강우가 동반되어 X-band 레이다 영상의 품질이 저하되었기 때문이다. 최대 오차 발생 이전까지 많은 강우가 있었음이 확인된다. 본 연구에서는 convolution neural network(CNN)을 이용하여 레이다 이미지로부터 강우 여부를 분류하고 강우여부에 따라 강우시 인공신경망 모델을 적용하여 태풍 시 유의파고 관측 정확도를 향상시켰다. 폭우를 동반한 태풍 시 레이다 자료 특성에 기반하여 인공신경망 유의파고 산출 알고리즘을 개선하고 이를 통해 X-band 레이다 파고계의 정확도를 향상시키는 방법을 제시하였다.
매립지 위에 건설되는 항만시설물은 바람(태풍), 파랑, 선박과의 충돌 등 극한 외부 하중에 노출되기 때문에 구조물의 안전성 및 사용성을 주기적으로 평가하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 항만 계류시설에 설치된 방충설비의 유지관리를 위하여 비전 및 딥러닝 기반의 방충설비 세분화(segmentation) 시스템을 개발하였다. 방충설비 세분화를 위하여 인코더-디코더 형식과 인간 시각체계의 편심 기능에서 영감을 얻은 수용 영역 블록(Receptive field block) 기반의 합성곱 모듈을 DenseNet 형식으로 개선하는 딥러닝 네트워크를 제안하였다. 네트워크 훈련을 위해 BP형, V형, 원통형, 타이어형 등 다양한 형태의 방충설비 영상을 수집하였으며, 탄성 변형, 좌우 반전, 색상 변환 및 기하학적 변환을 통해 영상을 증강시킨 다음 제안한 딥러닝 네트워크를 학습하였다. 기존의 세분화 모델인 VGG16-Unet과 비교하여 제안한 모델의 세분화 성능을 검증하였으며, 그 결과 본 시스템이 IoU 84%, 조화평균 90% 이상으로 정밀하게 실시간으로 세분화할 수 있음을 확인하였다. 제안한 방충설비 세분화 시스템의 현장적용 가능성을 검증하기 위하여 국내 항만 시설물에서 촬영된 영상을 기반으로 학습을 수행하였으며, 그 결과 기존 세분화 모델과 비교하였을 때 우수한 성능을 보이며 정밀하게 방충설비를 감지하는 것을 확인하였다.
오늘날 인간의 삶의 질에 가장 중요하게 미치는 요인은 환경에서 기인된다고 생각된다. 기후변화와 지구 온난화 현상에 따른 폭우, 대설, 지진 등으로 장마, 태풍, 벌채면 붕괴, 미세먼지 등의 발생 빈도가 증가하여 피해 규모가 해마다 커짐에 따라 환경 분석 및 감시 시스템의 중요성은 날로 커지고 있다. 환경의 문제들 중 물(수질)에 의해 발생하는 문제는 그 비중이 매우 높은 바, 도시화, 산업화로 수질 오염사고 발생 때 피해 규모가 대형화 되었으며 사람들 사이에 물 안전망에 대한 우려가 증가하고 있다. 최근 5년간 4대강 유역에서 수질 오염 사고 359건(한강 129, 낙동강 51, 금강 25, 섬진강 및 영산강 19, 기타 85)이 발생하였으며, 이로 인해 물 공급 정지 및 오염된 수돗물 공급 등 사회 전반에 걸처 환경에 직간접적인 피해를 야기하였다. 따라서, 현재 4대강 중심의 수질(물) 관리 시스템에서 중소하천, 지류/지천, 저수지 등으로 수질 모니터링 대상을 확대 함 으로서수질 환경의 불확실성을 최소화할 수 있는 빅데이터 기반 수질 환경 관리 전략체계의 구축이 요구된다. 본 논문에서는 기존의 오랜 기간 축적하여 온 수질 정보 빅데이터를 이용한 인공신경망 미들웨어 구축을 통하여 유용한 수질 분석 정보를 제시 할 수 있는 수질 모니터링 미들웨어 구축방안을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 국내 유일의 민물김 서식지이며 생태·경관보전지역인 소한계곡의 저서성대형무척추동물 다양성을 분석하였다. 저서성대형무척추동물의 조사는 소한계곡의 발원지를 포함하여 총 3개 지점에서 계절 조사를 수행하였으며, 2011년에 수행된 과거 조사 자료와 비교하였다. 본 연구의 조사 결과, 총 2문 3강 7목 25과 42종의 출현이 확인되었으며, 개체수 및 종수는 2020년 삼척시에 직접적인 영향을 끼친 태풍 하이선, 마이삭의 영향으로 모든 조사지점에서 급격하게 감소하였다. 섭식기능군 분석 결과 주워먹는 무리의 비율이 전 조사지점에서 가장 높았으나, 가을철 최상류 구간에서 썰어먹는 무리의 비율이 13.4~42.4%로 증가하였다. 기존에 수행된 2011년 조사와 비교시 총 2문 3강 8목 22과 53종의 출현이 확인되어 본 연구보다 11종이 많이 출현하였다. 하루살이목, 강도래목, 날도래목의 종 및 개체수 비율이 조사연도와 관계없이 50% 이상을 차지하였으며, 하루살이목의 종수만 2.9종에서 6.7종으로 유의하게 증가하였다. 본 연구에서는 기존에 수행된 2011년과 비교하였을 때 저서성대형무척추동물의 다양성에 큰 변화는 확인되지 않았으나, 강수량 변화 등과 같은 기후영향에 따른 저서성대형무척추동물의 급감, 종조성 변화가 확인된 바 지속적인 모니터링을 통해 생태·경관보전지역인 소한계곡의 보전·관리 방안 마련을 위한 기초자료 확보가 필요한 것으로 판단된다.
최근 기후변화로 인한 집중호우 및 태풍 등으로 농업용 저수지의 설계빈도를 초과하는 호우가 빈번히 발생하고 있어 농업용 저수지와 같은 수리시설물의 안전에 대한 관심이 증가하고 있다. 현재 국내에는 17,140여 개소의 저수지가 공용 중에 있으며, 이 중 83.87%가 1970년 이전에 건설되어 저수지의 노후화에 따른 안정성 확보를 위해 저수지 제체에 다양한 공법을 활용한 보수·보강을 실시하고 있다. 그 중 cement-bentonite 벽체를 활용한 공법은 굴착과 동시에 cement와 bentonite로 이루어진 slurry로 지중연속벽체를 시공하는 공법으로 시공방법이 간편하고 시공속도가 빠르며 굴착구역을 즉시 치환함으로 차수벽체의 균질성을 확보하여 성능이 우수하다는 장점이 있다. 그러나 이와같은 장점에도 불구하고 국내에서는 적용사례가 많지 않은 실정이다. 이에 본 연구에서는 cement와 bentonite의 혼합량을 변화시켜가며 강도변화 및 투수특성 등을 구명하여 저수지 제체의 보수·보강을 위한 cement-bentonte 벽체의 적정혼합량은 cement 200kg/m3, bentonite 60~80kg/m3인 경우가 가장 적합하다는 결론을 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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