겨울철 빙판길은 낙상사고의 위험이 높아 자치단체는 겨울철 빙판길 낙상사고 방지를 위한 대책 수립을 진행하며 도로 제설작업을 진행하고 있다. 차도의 경우 제설차를 운행하고, 자동 액상 살포 장치를 설치하여 적극적인 제설작업을 진행하고 있다. 하지만 보도 및 이면도로의 경우 제설차의 운행에 제약이 있고 자동 액상 살포 장치를 설치하기에는 도로 구조상 적합하지 않다. 골목길 같은 도보로의 제설 방법은 제설함을 이용하여 결빙 전후에 자율적으로 도포하거나 결빙 후 공적 인원을 투입하여 제설작업을 진행하고 있다. 따라서 기존의 데이터를 이용한 도보로의 결빙 구간이 예측 가능하다면 해당 지역을 주기적으로 관리하는 등, 더욱 효과적인 제설작업을 진행할 수 있어 데이터를 이용한 보도의 결빙 ...
겨울철 빙판길은 낙상사고의 위험이 높아 자치단체는 겨울철 빙판길 낙상사고 방지를 위한 대책 수립을 진행하며 도로 제설작업을 진행하고 있다. 차도의 경우 제설차를 운행하고, 자동 액상 살포 장치를 설치하여 적극적인 제설작업을 진행하고 있다. 하지만 보도 및 이면도로의 경우 제설차의 운행에 제약이 있고 자동 액상 살포 장치를 설치하기에는 도로 구조상 적합하지 않다. 골목길 같은 도보로의 제설 방법은 제설함을 이용하여 결빙 전후에 자율적으로 도포하거나 결빙 후 공적 인원을 투입하여 제설작업을 진행하고 있다. 따라서 기존의 데이터를 이용한 도보로의 결빙 구간이 예측 가능하다면 해당 지역을 주기적으로 관리하는 등, 더욱 효과적인 제설작업을 진행할 수 있어 데이터를 이용한 보도의 결빙 위험도를 정략적으로 측량하는 분석 방법이 필요하다. 본 연구에서는 서울시 강북구 미아동(법정동)의 중점 제설작업 지역을 대상으로 시뮬레이션을 진행하여 결빙 요소와 중점 제설작업 구역간의 상관관계를 분석하였고, 결빙 요소와 결빙으로 인한 미끄럼 사고 영향도를 도출하고 제설담당자를 대상으로 한 인터뷰와 AHP를 이용하여 가중치를 비교 평가하여 가중치를 기반으로 하는 결빙사고 위험 지역 분석 방법을 연구하였다. 시뮬레이션에서는 음영 누적시간, 경사도, 결빙 가능일을 결빙 요소로 선정하였다. 2019년 12월 22일(동지)의 일출 시각부터 일몰 시각까지 1시간 간격으로 일조 분석을 진행하여 유효한 음영 영역으로 판단되는 09시부터 15시까지의 일조 분석결과를 바탕으로 분석지에 대한 음영 누적값을 추출하였고, 스마트 서울 도시데이터 센서(S-DoT) 16곳의 온도 데이터를 2019년 12월 19일부터 2020년 2월 29일까지 추출하여 결빙이 가능한 날짜를 분석하고, 분석대상지의 DEM 데이터를 이용하여 보도로 이동이 가능한 도로에 대해 경사도를 분석하였다. 분석의 결과 중점 제설작업 지역의 경우 음영 누적시간과 결빙 가능일이 길고, 경사가 가파른 것으로 확인되어 각 요소가 결빙으로 인한 사고 위험 지역을 분석하는 요소로 활용할 수 있는 것을 확인하였다. 시뮬레이션에 사용한 음영 영역, 결빙 가능일, 경사도에 대해 제설담당자를 포함한 전문가를 대상으로 설문과 AHP 분석을 진행하여 가중치를 산정하였고, 가중치를 기반으로 중점 제설작업 지역의 위험도를 측정하여 의미 있는 위험지수가 산정되는 것을 확인하였고, 열선 작업이 적용된 도로를 대상으로 추가 검증을 진행하여 결빙사고 위험도가 높게 나오는 것을 확인하였다.
겨울철 빙판길은 낙상사고의 위험이 높아 자치단체는 겨울철 빙판길 낙상사고 방지를 위한 대책 수립을 진행하며 도로 제설작업을 진행하고 있다. 차도의 경우 제설차를 운행하고, 자동 액상 살포 장치를 설치하여 적극적인 제설작업을 진행하고 있다. 하지만 보도 및 이면도로의 경우 제설차의 운행에 제약이 있고 자동 액상 살포 장치를 설치하기에는 도로 구조상 적합하지 않다. 골목길 같은 도보로의 제설 방법은 제설함을 이용하여 결빙 전후에 자율적으로 도포하거나 결빙 후 공적 인원을 투입하여 제설작업을 진행하고 있다. 따라서 기존의 데이터를 이용한 도보로의 결빙 구간이 예측 가능하다면 해당 지역을 주기적으로 관리하는 등, 더욱 효과적인 제설작업을 진행할 수 있어 데이터를 이용한 보도의 결빙 위험도를 정략적으로 측량하는 분석 방법이 필요하다. 본 연구에서는 서울시 강북구 미아동(법정동)의 중점 제설작업 지역을 대상으로 시뮬레이션을 진행하여 결빙 요소와 중점 제설작업 구역간의 상관관계를 분석하였고, 결빙 요소와 결빙으로 인한 미끄럼 사고 영향도를 도출하고 제설담당자를 대상으로 한 인터뷰와 AHP를 이용하여 가중치를 비교 평가하여 가중치를 기반으로 하는 결빙사고 위험 지역 분석 방법을 연구하였다. 시뮬레이션에서는 음영 누적시간, 경사도, 결빙 가능일을 결빙 요소로 선정하였다. 2019년 12월 22일(동지)의 일출 시각부터 일몰 시각까지 1시간 간격으로 일조 분석을 진행하여 유효한 음영 영역으로 판단되는 09시부터 15시까지의 일조 분석결과를 바탕으로 분석지에 대한 음영 누적값을 추출하였고, 스마트 서울 도시데이터 센서(S-DoT) 16곳의 온도 데이터를 2019년 12월 19일부터 2020년 2월 29일까지 추출하여 결빙이 가능한 날짜를 분석하고, 분석대상지의 DEM 데이터를 이용하여 보도로 이동이 가능한 도로에 대해 경사도를 분석하였다. 분석의 결과 중점 제설작업 지역의 경우 음영 누적시간과 결빙 가능일이 길고, 경사가 가파른 것으로 확인되어 각 요소가 결빙으로 인한 사고 위험 지역을 분석하는 요소로 활용할 수 있는 것을 확인하였다. 시뮬레이션에 사용한 음영 영역, 결빙 가능일, 경사도에 대해 제설담당자를 포함한 전문가를 대상으로 설문과 AHP 분석을 진행하여 가중치를 산정하였고, 가중치를 기반으로 중점 제설작업 지역의 위험도를 측정하여 의미 있는 위험지수가 산정되는 것을 확인하였고, 열선 작업이 적용된 도로를 대상으로 추가 검증을 진행하여 결빙사고 위험도가 높게 나오는 것을 확인하였다.
In winter, ice roads have a high risk of falling down, so local governments are working on snow removal work by establishing measures to prevent falls on icy roads in winter. In the case of roads, "snow removal vehicle" is operated and "automatic liquid spraying device" is installed to actively remo...
In winter, ice roads have a high risk of falling down, so local governments are working on snow removal work by establishing measures to prevent falls on icy roads in winter. In the case of roads, "snow removal vehicle" is operated and "automatic liquid spraying device" is installed to actively remove snow. However, sidewalks and back roads have restrictions on the operation of "snow removal vehicles" and are not suitable for road construction to install "automatic liquid spraying devices". The snow removal method of footpaths, such as alleys, has been carried out by placing snow removal boxes, or snow removal work by public personnel after freezing. Therefore, if the freezing section of the footpath using existing data is predictable, the area can be managed periodically and effective snow removal work can be carried out. Therefore, an analytical method is needed to strategically measure the freezing risk of sidewalks using data. In this study, a simulation was conducted for the "critical snow removal area" in Mia-dong (Beopjeong-dong), Gangbuk-gu, Seoul to analyze the correlation between the freezing factor and the critical snow removal area. In addition, the weights were selected by comparative evaluation (AHP) of the freezing factor and the impact of the sliding accident due to freezing for the person in charge of snow removal, and a method of analyzing the risk area of the freezing accident was studied based on the weight. In the simulation, the accumulated shading time, gradient, and ice-free day were selected as the freezing elements. Solar analysis was conducted every hour from sunrise to sunset on December 22, 2019 (winter solstice). The accumulated shade value of the analysis paper was calculated using the sunlight analysis results from 09:00 to 15:00. In addition, from December 19, 2019 to February 29, 2020, the date when freezing is possible was analyzed using temperature data from 16 "Smart Seoul City Data Sensors (S-DoT)". Finally, the slope was analyzed for roads that can be moved by sidewalks using the DEM data of the target site. As a result of the analysis, it was confirmed that "critical snow removal area" had a long accumulated shading time and a steep slope, and that each element could be used as an element to analyze accident risk areas due to freezing. Weights were calculated by conducting a survey (AHP) analysis of the shaded area, freezing date, and gradient used in the simulation, and by measuring the risk index of the central snow removal area based on the weight, meaningful risk index was calculated, and additional verification was conducted on the road where the heating work was applied to confirm that the ice accident risk was high.
In winter, ice roads have a high risk of falling down, so local governments are working on snow removal work by establishing measures to prevent falls on icy roads in winter. In the case of roads, "snow removal vehicle" is operated and "automatic liquid spraying device" is installed to actively remove snow. However, sidewalks and back roads have restrictions on the operation of "snow removal vehicles" and are not suitable for road construction to install "automatic liquid spraying devices". The snow removal method of footpaths, such as alleys, has been carried out by placing snow removal boxes, or snow removal work by public personnel after freezing. Therefore, if the freezing section of the footpath using existing data is predictable, the area can be managed periodically and effective snow removal work can be carried out. Therefore, an analytical method is needed to strategically measure the freezing risk of sidewalks using data. In this study, a simulation was conducted for the "critical snow removal area" in Mia-dong (Beopjeong-dong), Gangbuk-gu, Seoul to analyze the correlation between the freezing factor and the critical snow removal area. In addition, the weights were selected by comparative evaluation (AHP) of the freezing factor and the impact of the sliding accident due to freezing for the person in charge of snow removal, and a method of analyzing the risk area of the freezing accident was studied based on the weight. In the simulation, the accumulated shading time, gradient, and ice-free day were selected as the freezing elements. Solar analysis was conducted every hour from sunrise to sunset on December 22, 2019 (winter solstice). The accumulated shade value of the analysis paper was calculated using the sunlight analysis results from 09:00 to 15:00. In addition, from December 19, 2019 to February 29, 2020, the date when freezing is possible was analyzed using temperature data from 16 "Smart Seoul City Data Sensors (S-DoT)". Finally, the slope was analyzed for roads that can be moved by sidewalks using the DEM data of the target site. As a result of the analysis, it was confirmed that "critical snow removal area" had a long accumulated shading time and a steep slope, and that each element could be used as an element to analyze accident risk areas due to freezing. Weights were calculated by conducting a survey (AHP) analysis of the shaded area, freezing date, and gradient used in the simulation, and by measuring the risk index of the central snow removal area based on the weight, meaningful risk index was calculated, and additional verification was conducted on the road where the heating work was applied to confirm that the ice accident risk was high.
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