위험도분석은 철도사고해석에 주로 사용되는 이론이다. 위험도 분석의 목적은 전설공사전체 과정에서 주요사고부 사고요인과 잠재적인 원인 및 기여정도 등을 조사 분석하는 것이다. 본 논문은 건설공사 현장에서 발생하는 사고원인과 패턴을 분석하고 사고빈도와 심각도를 고려한 위험도 지수를 계산하여 상대적인 위험도 평가를 제공하고자 하는 것이다. 이를 기반으로 사고 위험도 지수의 일관성을 유도하고 위험도 평가를 위한 정량적인 기준을 제공하고자 하였다.
이 연구의 목적은 대학 무용전공자의 셀프리더십과 인지적 유연성과의 관계를 분석하고, 이러한 결과를 무용지도 현장에 유용한 정보를 제공하는데 있다. 연구의 대상은 전국의 4년제 대학 무용학과에 재학 중인 무용전공자들이며, 최종분석에는 256개의 자료가 사용되었다. 가설검증을 위한 분석 방법은 다중회귀분석을 통하였으며, 유의수준은 ${\alpha}$=.05 수준에서 실시하였다. 그 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 셀프리더십의 하위요인 중 건설적 사고패턴 셀프리더십은 인지적 유연성의 하위요인인 다양성선호 유연성에 긍정적인 영향을 미쳤다. 그러나 행위중심, 자연적 보상 셀프리더십은 다양성선호 유연성에 영향을 미치지 않았다. 둘째, 셀프리더십의 하위요인 중 자연적 보상과 건설적 사고패턴 셀프리더십은 인지적 유연성의 하위요인인 복잡성선호 유연성에 긍정적인 영향을 미치며, 특히 건설적 사고패턴 유연성이 매우 강한 영향력을 행사하는 것으로 나타났다. 그러나 행위중심 셀프리더십은 복잡성선호 유연성에 영향을 미치지 않았다.
연구목적: 아차사고의 분석을 통하여 재해를 예측하여 사고를 예방하는 목적이 있다. 연구방법: 본 연구에 서는 건설 현장의 아차사고 문헌조사 및 데이터를 수집하고, 설문조사를 실시하여 아차사고 연결 가능성 분류를 위해 로지스틱 회귀분석 및 의사결정나무 분석을 이용하였다. 연구결과: 아차사고 types이 정신적, 신체적, 안전습관 행동에 미치는 영향을 분석한 결과, 신체에 영향력이 높은 요인은 아차사고 관리의 필요성, 직종은 전기·정보통신, 건강 상태 순으로, 정신적 요인에서 공사 규모가 영향력이 높았으며, 경험 공종, 중상자 수, 직종 순으로 습관 행동 요인에 영향력이 높은 요인은 착각, 부적절한 작업지시, 신체 부위 순으로 분석되었다. 의사결정나무 분석을 통해 아차사고가 놀랄 정도의 사고로 연결가능성에 영향을 미치는 요인과 패턴을 확인하였다. 결론: 건설현장관계자는 아차사고 관찰을 고려하여 정신적. 신체적 측면의 아차사고와의 연관성에 대한 구체적 관리가 실행되어야 하며, 부적절한 작업지시가 아차사고로 연결되지 않도록 인원 배치, 작업계획, 작업절차 및 방법, 피드백을 통해 중대재해가 저감하는 작업환경을 기대한다.
현재 홍수예보는 정형데이터인 유량 및 수위 등을 활용하여 이뤄지고 있다. 하지만 실제 사람들이 체감하는 홍수에 대한 위험도는 홍수예보 발령과는 달라 홍수예보가 이뤄지지 않은 지역에서 인명사고가 발생하기도 한다. 이는 수위 측정이 이뤄지지 않는 소규모 하천이나 사람들의 유동성이 큰 도심지역에서 빈번하게 발생한다. 이를 보완하기 위해서는 사람들의 체감 정도 및 인구의 유동성을 고려한 비정형데이터를 활용해야 한다. 특히 소셜 네트워크 서비스(Social Network Commuinty, SNS)를 사용하는 사람들이 많아지면서 기존에 사용되어 왔던 정형데이터 센서 이외의 데이터를 제공한다. 또한 개개인이 작성하는 글은 실시간으로 활용이 가능하여 인구의 유동성 및 시 공간적 데이터를 얻기에 유용하여 활용성이 매우 높은 비정형데이터이다. 따라서 본 연구에서는 SNS 데이터를 추출하고 이를 분석하여 2018년에 발생했던 강우사상과의 패턴을 비교하여 홍수예보에서의 활용성을 분석하였다. 홍수와 관련한 키워드를 중심으로 시 공간적 정보 및 추출이 가능한 웹 크롤러(Web Crawler) 프로그램을 작성하였으며 이를 토대로 데이터를 수집하였다. 수집한 데이터와 실제 홍수사상을 비교 분석을 한 결과 강우량 및 수위와 해당 지역에 대한 데이터의 양이 유사한 패턴을 보인 것으로 확인되었다. 실시간으로 데이터를 수집하고 이를 분석하여 리드타임을 충분히 확보한다면 홍수예측에 활용 가능할 것이라 생각된다. 본 연구는 한국건설기술연구원 19주요-대4-시드사업인 '커뮤니티 빅데이터 패턴 해석을 통한 수난(水難) 발생 및 규모 예측 기술 개발(20190126-001) '로 수행되었습니다.
최근 도로계획 및 건설추세는 터널의 개소수 증가와 장대터널의 건설이 증가하는 추세에 있으며, 이와 더불어 터널내 사고로 인한 재해발생도 증가하는 경향을 보이고 있다. 터널안에서 재해나 사고는 이용객의 안전에 치명적이므로 방재시설에 대한 사회적관심이 증가 하고 있다. 피난연결통로는 병설터널에서 유용한 방재시설이므로 설치개소가 늘고 있으나 지보패턴에 관한 연구는 미미한 실정이다. 본 연구에서는 경험적 방법으로 지보패턴을 선정하고 이론식과 피난연결통로부의 계측결과를 이용한 역해석으로 적정성을 검증하고자 한다. 또한 지반강도비를 이용한 케이스 스터디를 통하여 본선과 피난연락갱의 접속각도에 따른 보강범위도 검토하고자 한다.
본 연구는 셀프리더십이 팀웍과 직무만족, 조직몰입에 미치는 영향을 밝히는 것이다. 조사 및 분석을 위하여 2008년 10월 1일부터 25일까지 서울에 위치한 특급 호텔의 wine & dining에 근무하고 있는 직원들을 대상으로 420부의 설문을 배포하였으며 그 중 356부를 분석에 사용하였다. 연구 결과 셀프리더십의 행위중심적 전략과 자연보상 전략은 팀웍에 유의한 영향을 미쳤고, 팀웍은 직무만족과 조직몰입에 유의한 영향을 미쳤다. 반면에 건설적 사고 패턴 전략은 팀원에 어떠한 영향도 미치지 않았다. 본 연구의 시사점은 특급호텔 wine & dining에 근무하고 있는 직원들에게 셀프리더십에 대한 교육을 진행한다면 직원들의 셀프리더십이 증진되며, 직원만족과 조직몰입에 긍정적 효과를 미칠 수 있다는 것이다. 또한 이는 궁극적으로 고객만족에 긍정적 영향을 미친다고 할 수 있다.
터널 굴착 시 신속한 막장면 상태 파악 및 적절한 지보패턴 결정은 터널 붕락사고의 예방 및 안정적인 굴진에 매우 중요하다. 본 연구에서는 딥러닝 기법을 활용하여 막장면 상태에 따른 암반상태 분류를 신속하게 결정할 수 있는 기술을 개발하였으며, CNN 기법을 이용한 암반상태 분류방법 및 예측 정확도 개선 방법 등을 제시하고 있다. 수 만개의 이미지가 사전 학습된 VGG16 모델을 알고리즘으로 적용하였고, 1,469개의 터널 막장면 이미지에 대한 학습을 통하여 5개 등급으로 암반상태를 분류하였다. 본 연구에서의 예측 정확도는 최대 83.9% 수준을 나타내었으며, 향후 추가적인 이미지 축적을 통해 암반상태 평가자에 따른 편차를 줄인 객관적이고 정량적 암반상태 분류방법으로 활용 가능할 것으로 판단된다.
2019년 발생한 인천광역시 붉은 수돗물 사태로 급수구역에 포함된 26만 1천 세대, 63만 5천 명이 직·간접적인 피해를 입은 바 있다. 경제적 피해액으로 추정할 경우 최소 1,280억 원 이상으로 보고된 바 있으며, 이와 같은 상수관망의 수질사고 확산은 장기간 동안 시민의 건강과 생활환경 수준을 저하시킨다. 따라서 상수도시스템의 수질사고확산 모델링 및 방지기술을 통한 수질안전성의 재확인이 필요하며, 이것은 상수도시스템의 지속가능성을 높여 국민이 체감하는 물 환경 수준 제고에 기여가 가능하다. 관망 내 수질해석을 직접적으로 수행하는 모델은 국외적으로 다양하게 개발(PODDS, EPANET-MSX, EPANET2.2 등)된 바 있으나 검·보정을 위한 수질측정 자료 부족 등으로 적용이 제한적이라는 한계가 현재에도 존재한다. 이를 보완하기 위해 수질자료에 비해 그 양이 많고 획득방법이 상대적으로 수월한 수리학적 계측자료 및 해석결과를 활용한 관로 내 체류시간 등을 활용한 연구가 수행된 바 있다. 그러나 이와 같은 수리학적 해석 결과를 활용하는 경우에도 계측자료를 기반으로 한 수리학적 검·보정은 필수적이라 할 수 있다. 본 연구에서는 관로 내 체류시간에 직접적인 영향을 미치는 유량 및 유속자료를 중심으로 수리학적 관망해석의 결과를 최적 검·보정하는 방법론을 제안하였다. 기존 상수관망 수리해석의 검·보정은 일부 지점에서 수압을 측정하고, 수리해석 결과로 도출되는 해당 지점의 수압이 실측된 결과와 유사하도록 관로의 유속계수를 적절히 보정하는 형태로 진행되었다. 그러나 본 연구에서는 관로유량과 유속자료의 목적함수 내 가중치를 수압자료보다 크게 설정하여 체류시간 중심의 검·보정이 수행될 수 있도록 하였으며, 검·보정 대상인자 역시 대수용가의 수요량, 수요패턴, 그리고 관로유속계수로 확장된 모형을 구축하였다. 최적화 기법으로는 메타휴리스틱 기법중 하나인 화음탐색법을 활용하였다. EPANET 2.2 Toolkit과 Visual Basic .Net을 연계하여 프로그래밍하였으며, 개발된 모형을 실제 지방상수도 시스템에 적용하여 분석하였다.
도시에 많은 사람들이 밀집하여 살아가면서 기존에 예측하지 못했던 범죄, 사고, 감염병 등의 비정상 이벤트가 발생은 도시 내 이용자 수요에 영향을 미치게 된다. 이러한 불확실성(uncertainty)이 내포된 정보를 기반으로 도시 내 이용자 수요에 대한 시계열적 예측을 수행한다면 신뢰성 있는 결과 도출이 불가능하다. 특히, 2020년 초 발발한 COVID-19는 비정상적인 이동통행패턴의 변화를 불러 일으키며 시계열 수요예측을 어렵게 만들었기에 이러한 변화를 검지하고 이를 반영하여 정확한 수요를 예측 수행할 수 있는 방법론의 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 연구는 COVID-19로 인한 비정상적 이벤트를 자동으로 검지하고 예측하는 모형 파이프라인을 구축하였다. 이는 도시 내 다양한 분야에서의 불규칙적이고 비정상적인 이벤트로 인한 수요변화가 일어나는 상황에 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 생각된다.
국내 천연가스 수요의 동고하저의 수요패턴과 도입패턴의 불일치 및 저장시설의 한계 등으로 수급관리의 어려움이 내재하고 있고 LNG 생산지 사고 등 도입선 공급불안 요인이 상존하고 있다. 따라서 LNG의 안정적 수급관리를 위하여 장기간 저장이 가능한 대규모 저장시설의 확보가 매우 중요한 실정이다. 이에 한국지질자원연구원에서 Pilot Plant 운영을 통하여 검증된 복공식 저장공동기술의 국내 적용성 여부를 검토하고자 한다. 이 기술은 기존의 지상식과 반지하식에 비하여 경제성 안전성 및 환경친화성 등에 유리하며 특히 기화율 저감으로 인한 LNG 장기 저장이 가능하다는 장점을 가지고 있다. 따라서 LNG 지하공동 비축시스템의 국내 도입을 위하여 지하저장기술의 기술적 타당성 건설 및 운영비용 등에 대하여 살펴보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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