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재난대응 의사결정 지원을 위한 시설물 중요도·위험도·피해액 산정 인벤토리 구축 방안 연구
Development Plan of Facility Importance, Risk, and Damage Estimation Inventory Construction for Assisting Disaster Response Decision-Making 원문보기

한국지리정보학회지 = Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies, v.19 no.1, 2016년, pp.167 - 179  

최수영 ((주)유앤지아이티 공간정보기술연구소) ,  강수명 ((주)유앤지아이티 공간정보기술연구소) ,  조윤원 ((주)유앤지아이티 공간정보기술연구소) ,  오은호 ((주)우노솔루션) ,  박재우 (한국건설기술연구원 건설정책연구소) ,  김길호 (한국건설기술연구원 수자원.하천연구소)

초록
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최근 범지구적으로 증가하는 이상기후에 의해 SOC 시설물 안전이 지속적으로 위협받고 있다. 재난대응을 위해서는 피난 대피 경로 제시 등과 같은 신속한 의사결정이 필요하며 이는 재난 재해 정보 및 SOC 시설물 정보가 융 복합된 시공간적 정보가 활용되어야 한다. 이러한 정보는 정부 및 유관기관에서 분산적으로 수집되고 있어, 통합적 관리가 이루어지지 않고 있는 실정이다. 신속한 재난대응을 위해서는 분산 수집 관리되고 있는 재난 재해 정보의 통합관리와 SOC 시설물에 대한 안전도와 피해도 등의 정보 생성이 필요하다. 또한 재난 재해 정보 특성상 시공간적 융합이 필요하기 때문에, 관련 정보를 통합한 재해대응 의사결정 지원을 위한 인벤토리 구축이 필요하다. 본 연구에서는 신속한 재난대응의사결정 지원을 위한 시설물 중요도 위험도 피해액 인벤토리 구축 방안을 제시한다. 본 연구를 통해 분산 관리 되고 있는 재난 재해 및 SOC 시설물 관련 데이터를 수집하여 표준화 하고, 시설물의 중요도 위험도 피해액 산정에 필요한 통합 정보를 제공 할 수 있다. 향후 제안된 시스템을 통해 선제적 재난 대응을 위한 의사결정 도구로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The safety of SOC facilities is constantly under threat by the globally increasing abnormal climate. Responding to disasters requires prompt decision-making such as suggesting evacuation paths. For doing so, spatio-temporal information with convergence of disaster information and SOC facility inform...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 따라서 본 연구에서는 각각의 유관기관에서 분산되어 수집・관리되어지는 재난·재해 및 SOC 시설물 관련 정보를 지속적으로 수집·표준화하여, 시설물의 중요도·위험도·피해액 산정 등 필요 목적에 맞게 최적화 하여 사용자 요청에 따라 제공할 수 있고, 필요에 따라 정보 갱신 및 자료 재분류가 가능한 인벤토리 관리·연계 모듈 설계를 바탕으로 인벤토리 통합관리 시스템을 구축하고자 한다.
  • 본 논문에서 제시하는 인벤토리 구축을 위해서는 중요도·위험도·피해액 산정에 필요한 기초자료들의 항목을 선정하고 분산 관리되어지는 정보들의 수집·표준화를 거쳐 인벤토리 구축하고자 한다.
  • 본 연구에서는 재난대응의사결정 지원을 위한 시설물 중요도·위험도·피해액 산정 인벤토리 구축 방안을 제시하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
사회기반시설의 중요도란 무엇인가? 사회기반시설의 중요도란 어떤 사회기반시설이 지역사회·산업에 미치는 영향이라고 할 수 있다. DIMSuS의 중요도 평가 과정은 그림 1과 같다.
HAZUS-MH의 특징은 무엇인가? 시설물의 중요도와 위험도 평가는 미국의 HAZUS-MH와 DIMSuS에서 주로 다루어지고 있다. HAZUS-MH는 GIS기술을 토대로 구축된 시스템으로 그 성능이 꾸준히 향상되고 있으며 미국의 재해위험예측과 피해저감계획을 세우기 위한 의사결정 지원수단으로서 사용이 점차적으로 증가하고 있다(Kang et al., 2007).
과거 다차원법의 한계를 보완하기 위해 본 연구에서는 어떤 자료를 이용하여 공간정보 데이터를 구축하였는가? 그러나 과거 다차원법에서는 공간정보가 읍, 면, 동 단위로 구분되어 있어 공간정보데이터의 신뢰성이 저하되는 경향이 있다. 따라서 본 연구에서는 공간정보 데이터를 집합된 정보(Aggregated data)가 아닌 Site specific data로 구축하였다. 건물자산 유형분류 및 인벤토리 DB 구조 설계를 위해서 국내 전산화된 건축물 관련 가용자료를 검토하여 건물 자산의 특성을 가장 정밀하게 설명할수 있는 건축물대장과 건물 외 정보인 센서스 정보(집계구 경계, 인구주택총조사, 경제총조사)를 기반으로 인벤토리를 설계하였다.
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참고문헌 (14)

  1. Choe, S.A., C.S. Yi, M.P. Shim and H.S. Kim. 2006. Multi-dimensional flood damage analysis (I): principle and procedure. Journal of Korea Water Resources Association 39(1):1-9 (최승안, 이충성, 심명필, 김형수. 2006. 다차원 홍수피해산정방법 (1) : 원리와 절차. 한국수자원학회논문집 30(1):1-9). 

  2. FEMA. 2004. Using HAZUS-MH for risk assessment : how-to guide. FEMA 433. 

  3. Gang, S.M., S.Y. Choi and Y.W. Jo. 2014. Construction inventory management module for disaster mitigation support. KAGIS 2014 Fall Conference Proceedings p.288-289 (강수명, 최수영, 조윤원. 2014. 재난대응 의사결정 지원을 위한 인벤토리 관리 연계 모듈 설계 방안. 한국지리정보학회 2014 추계학술대회 논문집. 288-289쪽). 

  4. Jo, M.H., S.Y. Choi, H.W. Choi, S.H. Jang and Y.W. Jo. 2014. Inventory construction method of infrastructures close to river. Korean Society of Hazard Mitigation 2014 General Conference p.356-356 (조명희, 최수영, 최형욱, 장성현, 조윤원. 2014 재해대응 의사결정을 위한 수변구조물 목적별 평가 인벤토리 구축 방안. 한국방재학회 2014 정기학술발표대회 논문집. 356-356쪽). 

  5. Jo, Y.W., H.W. Choi, S.Y. Choi and M.H. Jo. 2014. Conceptual design of damage assessment inventory in response to disaster risk for infrastructure close to river. Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies 17(1):144-158 (조윤원, 최형욱, 최수영, 조명희. 2014. 수변구조물 재해 위험에 대응하기 위한 피해 평가 인벤토리 개념 설계. 한국지리정보학회지 17(1):144- 158). 

  6. Kang, S.Y., K.H. Kim., D.C. Kim., H.S Yoo., D.J. Min and B.C. Suk. 2007. A preliminary study of the global application of HAZUS and ShakeMap for loss estimation from a scenario earthquake in the Korean peninsula. Journal of Korean Association of Geographic Information Studies 10(1): 47-59 (강수영, 김광희, 김동춘, 유해수, 민동주, 석봉출. 2007. 지진재해예측을 위한 HAZUS와 ShakeMap의 한반도에서의 적용 가능성 연구. 한국지리정보학회지 10(1): 119-136). 

  7. Kim, B.S., J.H. Sung, B.H. Lee and D.J. Kim. 2013. Evaluation on the impact of extreme droughts in South Korea using the SPEI and RCP8.5 climate change scenario. Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation 13(2):97-109 (김병식, 성장현, 이병현, 김도정. 2013. 표준강수 증발산량지수(SPEI)와 대표농도경로를 이용한 남한지역 미래 가뭄의 변화전망. 한국방재학회논문집 13(2):97-109). 

  8. Kim, E.G. and N.I. Kim. 2008. 3DGIS and virtual construction technology application for managing and evaluating flood disasters. The Journal of Korean Society of Civil Engineering 56(7):24-29 (김유진, 김남일. 2008. 홍수재해 평가와 관리를 위한 3D GIS 및 가상건설 기술 활용. 대한토목학회지 56(7):24-29). 

  9. Kim, N.Y., K.H. Kim and Y.G. Park. 2011. Development of GIS-based integrated DB management system for the analysis of climate environment change. The Journal of Korea Spatial Information Society 19(6):101-109 (김나영, 김계현, 박용길. 2011. 기후.환경 변화 분석을 위한 GIS기반의 통합 DB 관리시스템 개발. 한국공간정보학회지 19(6):101-109). 

  10. Oh, E.H. 2008. Identification of the impact of critical infrastructure on associated industries: analysis of a flood disaster event. Master's Thesis, Purdue University, Indiana, USA. 

  11. Oh, E.H. 2010. Impact analysis of natural disaster on critical infrastructure, associated industries, and communities. Ph.D. Thesis, Purdue University, Indiana, USA. 

  12. Park, S.H. and J.Y. Lee. Comparative analysis of 3D spatial data models. The Journal of Geographic Information System Association of Korea 17(3):277-285 (박세호, 이지영. 2009. 3차원 공간 정보 데이터 모델 비교 분석. 한국GIS학회지 17(3):277-285). 

  13. Raju, D.K., C. Jayaraj, J.W. Schmitz, E. Berman and K. Mickey. 2014. Risk assessment methodology : a pilot study for Singapore using Hazus-MH. International HAZUS User Symposium 2014, Singapore. 

  14. Yi, C.S., K. Park, S.A. Choi and M.P. Shim. 2006. Water allocation by estimation of damage function in a water-deficit situation. Journal of Korea Water Resources Association 39(5):431-440 (이충성, 박교, 최승안, 심명필. 2006. 피해함수 산정을 통한 물 부족 상황에서의 용수배분 방안. 한국수자원학회논문 집 39(5):431-440). 

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