화학 산업시설은 위험 물질을 대규모로 취급하기 때문에 사고 발생 시 사업장 근로자뿐만 아니라 사업장 주변의 주민들에게까지 피해를 끼칠 수 있다. 이러한 대형사고를 효과적으로 제어하고 대응하기 위해서 국내 화학산업단지의 위험성을 객관적으로 수치화하여 묘사할 수 있는 위험도 표현 시스템의 개발이 필요하다. 이에 본 연구에서는 사업장별 위험도를 전자 지도 망에 표기하여 실제 위험성을 파악하고 파악된 위험성을 감소시킬 수 있는 대책을 강구 할 수 있도록 위험도 표현 시스템(S/W)을 개발하였다.
산불로 인한 피해를 최소화하기 위해서 산불위험 예보 정보를 제공하는 것은 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 우리나라를 대상으로 기계학습 기반의 산불위험 중기예보(1일 후부터 7일 후까지) 모델을 개발하였다. Global Data Assimilation and Prediction System (GDAPS)의 기상예보 자료와 기 개발된 산불위험지수(Fire Risk Index, FRI)의 과거 및 현재 정보, 그리고 기타 환경요소(i.e., 고도, 산불다발지수, 가뭄지수)의 현재 정보를 반영하여 모델을 개발하였다. 본 연구에서는 실시간 학습을 통해 모델을 개발하였으며, 효율적인 모델 개발을 목적으로 과거 산불위험지수와 가뭄지수의 유무를 고려하여 세가지 경우(Scheme 1: 과거 산불위험지수 및 가뭄지수, Scheme 2: 과거 산불위험지수, Scheme 3: 과거 산불위험지수 변화 추세 및 가뭄지수)로 연구를 수행하였다. 본 연구에서 개발된 산불위험예보모델은 예보기간에 상관없이 높은 정확도(피어슨 상관계수(Pearson correlation) >0.8, relative root mean square error <10%)를 나타냈으며, 실제 산불 발생 건에 대해서도 유의미한 결과를 보였다. 과거 산불위험지수의 추세보다는 산불위험지수 값 자체를 입력변수로 사용하는 것이 높은 정확도를 보였으며, 가뭄지수 사용과 관계없이 좋은 결과를 나타냈다.
가스시설물의 안전관리는 개별적 위험인자를 전문가가 통계적인 기준을 적용하여 위험 상황을 분석하고 있다. 또한 개별적 위험인자를 모니터링하는 안전관리 시스템 등이 현업에 적용되고 있지만 위험인자들을 종합적으로 검토하고 통계적 모델의 제한성 때문에 다양한 가스안전관리에 적용되는 방법이 필요하다. 본 논문은 종합적으로 가스시설의 위험인자를 고려하면서 다양한 가스안전관리에 효과적으로 적용되는 지능형 위험패턴 분석 알고리즘을 제시하고 알고리즘이 효과적으로 사용되기 위한 도구를 구현하는 것이 목적이다. 이를 위해 ESSOM기반 지능형 위험패턴 분석 알고리즘을 제시하며, 데이터 생성기, 데이터 필터 및 가시화 모듈이 탑재된 분석도구를 개발하였다.
사회적으로 문제가 되고 있는 밤 길 치안 문제를 해결하기 위해 안드로이드 기반의 모바일 밤길 지킴이 어플리케이션을 개발하였다. 먼저 위험 상황에 있는 사용자가 간편한 조작으로 현재의 위험을 자신이 설정해 놓은 지인에게 알릴 수 있게 한다. 위험 메시지를 받은 보호자는 현재 위험에 처해 있는 사용자의 위치를 실시간으로 확인할 수 있고 사용자에게 전화를 걸거나, 주위 사람들에게 신속하게 위험을 전파하여 효과적인 대처가 가능하고, 관공서에 현재 사용자의 위치 정보, 사진 및 음성과 함께 위험을 알릴 수 있도록 한다. 또한, 어플리케이션 사용자들이 위험 신호를 감지하였던 위치 정보를 저장하여 다른 사용자들이 이 장소에 접근하면 경고 알림을 제공하여 범죄 가능성에 대해 인지하도록 주지시킨다. 정확한 위험 감지와 빠른 피드백 서비스를 통해 사용자가 믿고 쓸 수 있는 범죄 예방 서비스를 제공한다.
본 연구는 최근 이슈가 되고 있는 대형 정부 R&D사업의 사전적 분석 및 의사결정에 있어서 이에 특화된 위험요인에 대한 분석은 아직 활발하게 진행되지 않았다는 문제 인식에서 진행되었다. 대형 R&D 사업의 사전평가 단계에서 제도적으로 고려되는 위험요인에 대한 중요도 인식에 어떠한 요인들이 영향을 미치는지를 실증 분석하여, 향후 대형 R&D 사업의 특성에 따라 위험요인에 대한 고려를 차별화하는 근거를 탐색해 보고자 한다. 위험요인별 중요도 인식에 영향을 주는 인자는 전문가 특성으로부터 도출하였다. 전문가 특성은 전문가가 연구하는 연구개발 단계, 연구 분야, 업무 경험, 경력 등의 다양한 변수들로 구성하였다. 분석 결과, 기획위험에 대한 중요도 인식은 전문가의 소속기관의 특성에 따라 차이를 보이고, 기술위험에 대한 중요도 인식은 연구단계 중 기초연구가 상대적으로 중요성이 떨어지는 것으로 조사되었다. 시장위험은 기술분야 중 IT 분야에 보다 더 중요하게 인식되는 것으로 조사되었다. 정치적 위험은 대학에 소속된 전문가는 중요도를 낮게 인식하고 있었고, 연구개발사업 참여자 경험자는 법적위험과 정치적 위험이 더 중요하다고 인식하였다. 이해관계자 위험에 대한 인식 정도는 전문가 특성에 크게 영향을 받지 않는 것으로 분석되었다.
본 연구에서는 강풍 위험과 강풍 취약도의 합성곱을 통하여 강풍 위험도를 평가할 수 있는 확률적 체계를 수립하였으며, 수치적으로 개발한 모형으로 아파트 창호 시스템의 강풍 위험도를 평가하였다. 강풍 위험 모형은 1951년부터 2013년까지에 한반도에 영향을 준 태풍의 기후학적 자료를 몬테카를로 모사기법에 적용하여 개발되었다. 또한 몬테카를로 모사기법으로 창호 시스템의 저항성능과 풍하중의 확률 분포를 비교하여 강풍에 대한 4가지 피해단계의 구조적 파괴확률을 평가할 수 있는 취약도 모형이 개발되었다. 개발된 몬테카를로 모사기법으로 평가한 강풍 위험과 강풍 취약도는 각각 웨이블 분포와 로그정규분포로 곡선맞춤 되었으며, 합성곱을 통한 강풍 위험도 평가에 사용되었다. 본 연구에서 개발한 확률적 위험도 평가체계를 통하여 평가지역, 지표조도, 지형, 지붕 경사각, 건물 높이 등이 아파트 창호 시스템의 강풍 위험도에 미치는 영향성을 정량적으로 평가할 수 있었다. 향후 본 연구를 통하여 개발된 강풍 위험도 평가 모델은 평가지역의 존재하는 건축물에 대한 데이터베이스와 결합하여 손실추정 및 피해 저감대책 수립 등의 분야에서 활용이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 대구지역의 사춘기청소년을 대상으로 건강위험행동에 대한 척도기준을 분석하는 데 있다. 연구방범은 우리나라 사춘기청소년의 건강특성에 맞는 건강위험행동 측정항목을 개발하고자, 기존 THI의 측정항목에 대한 내용 타당성(CVR)분석을 하고, 이후 확인적 요인분석을 통하여 구체화 한 건강위험행동의 척도를 비교 분석하였다. 분석결과, 요인분석을 통해 개발된 사춘기청소년들의 건강위험행동 척도에 대한 신뢰도 검증을 실시하여 전신상태, 호흡기, 순환기, 소화기, 정신건강 기타항목 등의 측정항목을 도출하였다. 개발된 건강위험행동 척도의 신뢰도와 타당도는 상당히 양호한 것으로 나타났다. 이러한 연구를 통해서 사춘기청소년들의 건강과 관련된 위험행동을 감소시킬 수 있는 예방프로그램을 개발하고, 정책수립에 기초적인 자료를 제공할 수 있는 전략을 고안해 낼 수 있을 것이다.
Crowd Sourcing 기반의 Social App Manufacturing 환경에서는 소규모 앱 개발 프로젝트를 익명의 가상팀에 의해 시공간의 제약이 없이 수행하며 이를 위해 앱 개발 관리를 위한 자동화된 방법을 필요로 한다. Social App Manufacturing의 특징인 익명성을 갖는 가상팀은 프로젝트 진행 상황에 대한 가시성의 저하와 프로젝트 완료 여부의 불확실성을 증가시키는 핵심 요인이다. 본 연구에서는 Social App Manufacturing 환경하의 프로젝트 관리 방법의 하나로 개발 지연이 프로젝트에 주는 위험 영향을 정량적으로 측정할 수 있는 위험영향도 측정 모델을 제안한다. 제시한 측정 모델은 작업일정 지연에 따른 위험 영향 유형과 위험영향도 특성함수를 정의하고 진행 성과에 따른 프로젝트 위험영향도 측정식을 제안한다. Social App Manufacturing 환경에서 수행하는 프로젝트 관리에 이 모델을 활용하여 진행 상황에 대한 가시성을 확보하고 일정 지연으로 실패 위험이 발생하는 프로젝트를 식별하고 미리 대처할 수 있도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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