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제설작업과 기상정보의 상관관계를 통한 제설취약성 분석
Analysis of Snow Removal Vulnerability through Relationship between Snow Removal Works and Weather Forecasts 원문보기

한국도로학회논문집 = International journal of highway engineering, v.14 no.4 = no.54, 2012년, pp.141 - 148  

양충헌 (한국건설기술연구원) ,  김인수 (한국건설기술연구원) ,  전우훈 (한국건설기술연구원)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

PURPOSES : This study demonstrates the need for the collection of road weather information in order to perform efficient snow removal works during the winter season. Snow removal operations are usually dependent upon weather information obtained from the Automatic Weather Station provided by the Kor...

주제어

#road weather information   #weather forecast   #correlation coefficient   #snow removal works  

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 연구에서는 도로기상 정보 수집의 필요성과 당위성을 입증하기 위해 실제 제설작업수행정보와 기상정보와의 상관관계를 분석하고 통계적으로 검증하였다. 이를 통해 향후 도로기상정보의 수집이 필요한 지점과 설치 간격, 필요 개수 등을 산정하는데 필요한 기초자료로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
  • A국토관리사무소의 동절기 대책기간동안의 작업일지와 기상청 AWS 강설자료(24시간)를 수집하여 통합하였다. 즉, 제설작업일지상의 제설구간과 제설구간 최인근의 AWS 지점을 탐색하여, 제설작업일지와 해당 일자의 AWS의 강설자료를 통합한 것이다. 또한 AWS 강설자료에 제설작업시간을 표시(녹색)하여, 직관적으로 분석이 용이하도록 조정하였다.

가설 설정

  • 앞서 가정한대로, 고도가 높을수록 온도감률은 크다는 것에 부합한 결과를 도출하였다. 분석결과, AWS와 인접국도간의 고도차가 9m 이하인 경우, 인접국도의 총제설작업 횟수는 29회였고, 이때의 강설 기록은 총 26회로 약 90% 이상의 높은 상관관계를 보였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
AWS란 무엇인가? 현재 동절기 제설작업은 기상청에서 제공하고 있는 기상예보에 의존하고 있는데 이러한 예보는 기상청에서 설치·운영하고 있는 자동기상관측장비(Automatic Weather Stations)에서 수집한 대기기상자료를 근거로 하고 있다. AWS는 과거에 사람이 직접 수행하던 것을 자동으로 관측할 수 있도록 설계한 기상관측장비로써, 실시간 기상에 대한 데이터 수집부터 데이터처리와 저장에서 표출하는 것을 자동으로 처리하는 시스템을 의미한다. 그러나 실제로 도로변에서 수집한 기상정보와 기상청에서 제공한 예측정보가 서로 상이한 경우가 많이 발생하고 있는데, 이는 기상예측정보는 일반적으로 거시적 관점이며 도로 기상은 상대적으로 미시적 관점에 따른 것에서 기인한다.
미국이 RWIS를 주요 고속도로에 구축한 주요 동기는 무엇인가? 해외 선진국들은 이미 도로 기상정보의 수집과 활용이 일반화되어 있다. 미국은 이미 수년전부터 RWIS를 주요 고속도로에 구축하여 운영하고 있는데, 구축의 주요 동기는 일반적인 기상예보는 도로관리자가 원하는 도로 구간의 정보를 얻기에는 부족하다는 판단 때문이다.
국내에서 도로 기상정보를 제설 작업과 관련한 의사 결정에는 활용하지 않는 이유는 무엇인가? 주요 이유는 도로 기상관측장비의 90% 이상이 외산장비인데, 구축이후 유지·관리가 제대로 수행되지 않아 오작동 비율이 높고, 수집된 정보 자체의 정확성을 검증하지 못하기 때문인 것으로 추정된다. Table 2는 우리나라와 유럽의 RWIS 활용사례를 비교한 것이다.
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참고문헌 (10)

  1. Canadian Strategic Highway Research Program. Anti-icing and RWIS Technology in Canada 2000 

  2. FWHA. Road Weather Information System Environmental Sensor Station Siting Guidelines 2005 

  3. FHWA. Seasons of Achievement (Accomplishments of the Road Weather Management Program) 2010 

  4. NCHRP. Benefit/Cost Study of RWIS and Anti-icing Technologeis 2001 

  5. Thornes, J.E. The prediction of ice formation on roads. Highways and Transportation 1985; 32(8): 3-12. 

  6. The Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs, Winter snow road measures 2011 

  7. The Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs, A Guideline for Roadway Snow Removal in South Korea 2011 

  8. The Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs, Snow Study road system for advanced 2011 

  9. The Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs, Storms (snow) road disaster emergency response field manual 2011 

  10. The Korea Expressway Corporation, Meteorological Information System Highway (Final Report) 2010 

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