Journal of Korean Society of Disaster and Security ISSN:2466-1147(Print) 2508-285X(Online) 한국방재안전학회 논문집

최근 기후변화로 인한 수자원 확보의 불확실성과 생태환경의 변화에 따라 안전성과 공공성을 고려한 수자원 분야에 대형 사업이 요구된다. 이러한 대형 사업가운데 예비타당성사업에 해당되는 사업은 국가예산낭비 예방의 목적으로 경제성분석과, 정책성분석, 지역균형발전 분석에 기반한 종합분석에 의하여 사업추진이 결정된다. 그러나 대부분 예비타당성분석에 의한 결과는 경제성분석에 크게 의존하는 경향을 보여 비수도권 지역에서는 예비타당성조사를 통과하지 못하는 경우가 있었다. 이러한 점을 보완하기 위해 한국개발연구원에서는 정책성분석의 비중을 높게 두는 수자원부문 사업의 예비타당성조사 표준지침을 수정하였다. 따라서 본 연구에서는 기존 수행된 예비타당성조사에 대한 사례를 분석하고 수자원부문 사업의 예비타당성조사에서 정책성분석의 방향을 제시하는 것이 목표이다. 이에 지난 2002년부터 2019년까지 18년간 수행된 수자원분야 예비타당성 사례조사를 수행하였고, 경제성분석에 포함되지 않는 편익항목을 이용하여 정책적효과 분석방안을 제시하였다.

본 연구에서는 6개의 기계학습 기법들을 활용하여 2019년과 2020년 전국 땅밀림 현장조사 결과를 기반으로 땅밀림 위험지역을 A부터 C까지 3개 등급(A등급: 위험, B등급: 보통, C등급: 양호)으로 구분할 수 있는 분류모형을 구축하고, 분류 정확도를 비교·분석한다. 기계학습 기법으로는 K-Nearest Neighbor, Support Vector Machine, Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, Extreme Gradient Boosting 총 6개를 적용하였다. 분류 정확도 분석결과, 6개의 기법 모두 0.9 이상의 우수한 정확도를 보여주었다. 수치형 자료를 학습에 적용한 경우가, 문자형 자료를 학습한 모형보다 우수한 성능을 나타냈으며, 현장조사 평가점수 자료군(C1~C4) 보다는 전문가의견이 반영된 평가점수 자료군(R1~R4)으로 학습한 모형이 정확도가 높은 것으로 분석되었다. 특히, 직접징후와 간접징후 정보를 학습에 반영한 경우가 예측정확도가 높게 나타났다. 향후 땅밀림 현장조사 자료가 지속적으로 확보될 경우, 본 연구에서 활용한 기계학습기법은 땅밀림 분류를 위한 도구로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

하천이용시설은 시민들이 휴식과 편의를 위해 이용하는 하천시설로 그 종류에는 친수지구, 자전거도로, 휴게시설, 공원시설 등이 있다. 최근 시민들의 친수시설의 이용도는 증가하고 있지만 빈번한 홍수발생으로 시설물 피해가 증가하고 있어 하천이용시설의 효율적인 유지관리의 중요성이 증가하고 있다. 현재 하천시설은 중점치수시설에 한정되어 점검 및 진단이 이루어지고 있으며, 하천 이용시설의 유지관리에 대한 기준은 미비한 수준이다. 하천이용시설의 관리의 기준이 되는 이용도 조사 역시 직접조사는 인력소모와 경제성 측면에서 비효율적이다. 본 연구는 통신빅데이터를 사용하여 하천 이용도에 대한 등급을 나누고, 수도권 거주자를 대상으로 하천 이용시설의 사용성에 대한 설문조사를 진행하여 사용성능에 대한 경제성 평가식을 도출하였다. 향후 성능평가에 안전성, 사용성, 내구성을 모두 고려한 경제성 기법 체계 구축과 편의시설별 수요분석을 평가한다면, 효율적인 하천이용시설물 유지관리와 하천에 대한 시민들의 이용도가 더욱 증가할 것으로 기대한다.

고용노동부가 최근 발표한 ‘2020년 12월 말 산업재해 현황’에 따르면 산업별로 산업재해 대상이 되고 있다. 건설업별 사고사망자 수, 사고유형별 사고사망자 수, 사업장 규모별 사고사망자 수는 5~49명으로 소규모 건설현장에서 추락사고가 대부분 발생한 것으로 나타났다. 따라서 도시형 생활주택은 소규모 건설현장으로 낙상사고 발생 확률이 매우 높다. 재해 발생을 위한 가을 모의훈련은 공공부문의 대형 건설 발주기관 위주로 실시되며 소규모 건설현장에서 주택건설업체가 실시하는 것은 국내 최초다. 본 연구는 도시생활주택의 정의, 시공특성, 안전관리 실태 등을 분석·제시하고 추락사고 발생시 긴급구호절차 매뉴얼을 개발·확산하여 사망을 최소화하였다.

본 연구는 도심지 지하 교통망 건설 중 터널굴착 공정에 적용하는 차수·보강 그라우팅 공사의 품질향상을 위한 것이다. 기존의 터널 그라우팅 시공에서는 실시간으로 주입압 및 주입량을 보여주는 P~q~t charts를 기술적으로 온전히 활용하지 못하였다. 그 이유는 주입지반의 차이 및 주입 중 어떤 문제가 발생할 시에 P~q~t charts가 어떻게 변화하며, 그에 따른 표준적인 주입유형을 보여주는 주입 그래프 패턴, 특성, 판정, 그에 따른 조치유형 및 조치방법에 대한 기술적 판단방법이 없었기 때문이다. 본 논문은 상기의 문제점 등을 해결하기 위한 일환으로 일반 및 알고리즘 그라우팅 시 토사층 및 암반층으로 구분하여 주입유형, 특성, 판정방법, 그리고 조치유형 및 조치방법 등의 연구를 수행하였다. 새롭게 개선된 토사층 P~q~t charts에서는 일반그라우팅과 알고리즘 그라우팅 둘로 나누어 각각 6가지 유형으로 구분하였고 각 유형에 따른 특성 및 판정방법을 도출하였으며 일반주입유형과 알고리즘 주입유형에서의 각 유형별 조치방안도 개발하여 현장에서 쉽게 적용 가능하도록 제안하였다. 또한, 개선된 암반층 P~q~t charts에서도 각각 6가지 유형으로 구분하여 토사층과 같이 해당 유형에 상응하는 조치방안을 개발하여 현장에서 쉽게 적용 가능하도록 제안하였다. 따라서, 도심지 지하 교통망 건설 중 터널굴착 공정에 적용하는 차수·보강 그라우팅 공사에서 예비단계의 현장시험 혹은 시공 중 단계에서 시간에 따른 주입압 및 주입량의 데이터인 P~q~t charts를 실시간 측정하여 주입유형을 분석하고 조치방법을 마련하여 더 나아가 모든 그라우팅 단계에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.