최근 급속도로 성장하는 도시에는 많은 인구와 시설물들이 증가하고 집중이 심화함에 따라 재해와 재난에 취약함을 나타낸다. 특히, 화재는 우리나라의 도시 내에서 교통사고와 더불어 가장 많이 발생하는 재해 중 하나로 많은 인명 및 재산피해를 준다. 따라서 본 연구에서는 화재 발생에 대한 영향요인을 분석하기 위해 진주시를 대상으로 2007년부터 2017년까지 10년간 화재데이터를 취득하였다. 먼저 공간 자기 상관성 분석을 시행하여 진주시 화재 발생의 공간 분포 패턴을 파악한 후, 상관관계 및 다중 회귀 분석을 통해 인문 사회 요인과 물리적 요인 간의 공간적 종속성 및 비정상성을 확인하였고 이를 토대로 화재 발생 위치와 각 요인별 위치를 고려하여 공간 가중치를 활용한 OLS 회귀 분석을 실시하였다. 그 결과로 첫째, 진주시 화재 발생의 LISA분석 결과 화재 발생 빈도가 높은 용도지역은 중심상업지역, 공업지역, 주거지역 순으로 나타났다. 둘째, 인구 사회적 변수 및 물리적 변수를 통합하여 다중회귀분석의 최종 모형으로 도출된 요인들을 중심으로 공간가중치를 적용하여 OLS회귀모형을 분석한 결과 제2종 근린생활시설이 화재 발생과 가장 높은 상관성을 보였으며 다음으로 단독주택, 판매시설, 제1종 근린생활시설, 가구수의 순으로 상관성이 있는 것으로 분석되었다. 이러한 연구 결과를 통해 도시 지역의 시설물별 화재 발생 요인을 분석하고 화재 안전대책을 수립하는데 유용한 자료로 활용될 것으로 예상된다.
카메라나 레이더에 비해 높은 인지 성능을 제공하는 라이다 센서는 높은 가격으로 의해 ADAS나 자율주행에 적용되기 어려웠으나, 최근 가격이 빠르게 낮아지고 있어 라이다를 활용한 기존 자율주행 기능 개선에 관한 기대가 높아지고 있다. 레벨3 자율주행자동차의 경우, 센서의 결함 또는 한계 등 인지시스템에 위험한 상황이 발생했을 때 운전자에게 수동모드로의 제어권 전환을 요청하며, 만약 이러한 요청에도 운전자가 반응하지 않을 경우 MRM 즉 최소위험기동을 구현하여야 한다. 본 연구에서는 이러한 배경을 바탕으로 인지 시스템에서 생기는 위험으로 인해 LKS의 정상작동이 힘든 경우에 대한, 라이다 기반의 MRM 알고리즘을 개발하였다. 본 논문의 LKS MRM 기술은 라이다에서 수집된 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 객체 군집화를 통해 전방에 있는 차량의 이동 경로를 생성하고, 이를 자차량의 목표 경로점으로 변환하여, 카메라 기반의 LKS가 정상 작동을 할 수 없는 경우 라이다 기반의 경로 추종제어를 통해 최소위험기동을 수행한다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 HAZOP 기법을 사용하여 위험원을 식별하였고 이를 바탕으로 검증용 시나리오 3가지를 도출하여, 뵨 연구에서 구축한 시뮬레이션 환경에서 알고리즘 검증을 수행하였다. 그 결과 본 연구에서 제안한 라이다 기반 LKS MRM 알고리즘이 여러 가능한 인지시스템의 위험 상황에 대해 차선이탈을 방지하고 이를 통해 교통사고를 방지하는 것을 확인할 수 있었다.
해상교량은 선박의 통항 안전성 관점에서 가항수역을 줄이는 간섭요인으로 작용한다. 본 연구에서는 선박의 안전한 통항을 위해 최적 통항분포에 기반한 안전 통항폭을 분석하였다. 해상교량을 통항하는 선박의 안전 통항 폭에 대한 분석을 위해 AIS data에 기반한 선박교통분포를 조사하여 K-means clustering을 통해 선박을 크기에 따라 분류하였다. 군집화된 데이터에 대하여 최적분포 분석을 한 결과, 인천대교와 부산항대교에서는 대수정규분포, 목포대교와 마창대교에서는 정규분포가 최적분포에 가까운 것으로 분석되었다. 대수정규분포와 정규분포를 기준으로 선박 안전 통항 범위를 신뢰구간의 95%로 가정하여 분석한 결과, 인천대교의 경우 정규분포와 대수정규분포 간의 차이가 64~97m로 가장 큰 것으로 나타났으며, 최소 차이는 10m로 마창대교에서 나타났다. 이에 따라, 인천대교의 경우에는 정규분포보다 대수정규분포로 안전 통항 폭을 제시하는 것이 적합한 것으로 분석되었다. 타 교량의 경우에는 정규분포와 대수정규분포 간의 통항 폭 차이가 크지 않기 때문에 둘 중 어떤 분포를 사용해도 유사한 결과를 얻을 수 있는 것으로 분석되었다. 위 결과를 토대로, 해상교량의 안전통항 범위를 제시한다면 선박의 안전한 운항 및 사고 예방에 도움이 될 것이다.
전기자동차에 사용되는 배터리는 전기자동차의 특성상 정격용량이 매우 커다란 배터리이다. 전기자동차를 장기간 운행하거나 교통사고로 전기자동차가 폐차되게 되면 전기자동차용 배터리는 폐배터리가 된다. 폐차되는 차량이더라도 전기자동차용 폐배터리에 남아 있는 용량은 다른 용도로 사용하기에 충분하다. 자동차용 폐배터리는 매우 고가이기때문에 재활용 및 재사용이 필요하지만 재활용 및 재사용을 위한 폐배터리 성능등급 측정기준이 부족한 문제가 있었다. 폐배터리의 잔존용량을 측정하는 방법으로 가장 안정적이고 신뢰할 수 있는 방법은 완전 충·방전을 이용하여 배터리의 잔존용량을 측정하는 것이다. 하지만 이러한 완전 충·방전에 방식에 의한 검사 방법은 배터리의 용량에 따라 다르지만 검사하는데 하루 이상이 걸리는 단점을 가지고 있으며 많은 사람들이 이러한 문제를 해결하기 위하여 많은 노력을 하고 있다. 본 논문에서는 전기자동차 배터리에 대한 검사 시간을 줄일 수 있는 방법으로 셀간 전압 편차를 활용한 전기자동차 배터리 잔존용량 분석 기법을 연구 분석하였다. 이를 위하여 완전 충·방전 기반의 용량 측정시스템을 구성하고 코나 폐배터리를 이용하여 실험데이터를 수집하였고 배터리 팩을 구성하고 있는 배터리 셀간 전압 편차와 잔존용량과의 상관관계를 분석하여 배터리 검사에 활용할 수 있는지를 검증하였다.
국제민간항공협약 37조는 ICAO에서 제정하는 국제표준 및 권고에 따라 각국의 사정에 맞는 입법을 할 것을 요구하고 있다. 국제표준 및 권고는 매년 개정되고 있으므로 각 회원국은 적기에 해당 내용을 자국 항공법규에 반영할 필요가 있다. 최근에는 데이터 기반 국제표준이 만들어지고 있으며 그 이유는 인적요소를 주축으로 하여 사고예방을 위해서는 항공안전 데이터와 정보에 기반한 입법이 중요하게 되었기 때문이다. 데이터 기반 입법의 예로 안전관리시스템과 승무원 피로위험관리시스템이 검토 되었다. 안전관리시스템은 부속서 19가 2013년 채택되었으며 관련 매뉴얼 제5장에는 안전데이터의 수집과 분석 시스템에 기술되어 있다. 안전데이터와 정보의 분석을 통하여 의사결정권자는 데이터에 기반한 결정을 할 수 있다. 대한민국은 항공안전법 제58조에 따라 모든 항공사, 정비업체, 공항공사 등이 안전관리시스템을 도입하고 이행하여야 한다. 이러한 안전관리시스템을 뒷받침하기 위해서는 의무보고와 자발적 안전보고 시스템이 활성화 될 필요가 있으며 현재까지는 안전관리시스템 도입 위반에 대한 행정처분 기준은 아주 미미한 상태이다. 미국과 유럽도 안전관리시스템의 적절한 입법을 위하여 다양한 규정이 개발되어 시행되고 있다. 피로위험관리시스템의 경우 2009년 Colgan 항공기 추락을 계기로 미국교통안전위원회는 미연방항공청에 조종사 피로위험을 확인하고 관리할 수 있는 시스템 구축을 권고하였으며 2010년 미연방항공청에서 발행한 입법예고에는 약 8,000여개의 제안이 있었다. 2011년 최종법안이 통과되었으며 조종사의 조종사가 업무를 시작한 시간, 보조 승무원의 탑승여부, 휴식시설의 등급 등에 따라 승무시간을 차등 적용하는 입법이 이루어지게 되었다. 이러한 입법과정에 수많은 데이터와 정보가 분석되었으며 그 내용이 승무시간에 반영되었다. 최종 입법이 이루어지기 이전에 비용 대비 효과 분석이 실시되었으며 10년간 운영할 경우 비용보다는 효과가 더 크다는 결론이 이루어졌다. 대한민국도 승무원 피로위험 관련 항공안전법 조항이 있으며 항공사는 전통적인 승무시간 제한 방법 또는 피로위험관리시스템 둘 중 하나를 선택할 수 있다. 데이터 기반 입법을 위하여 미국의 경우 항공입법위원회를 구성하여 운영하고 있는데 이는 대한민국에도 도입이 필요한 내용이며 유럽에서 시행하고 있는 D4S도 고려할 만한 시스템이다. 비용 대비 효과 분석은 입법을 견고하게 할 수 있어 필요하다고 판단되며 데이터 기반 입법의 실효성을 제고하기 위해서는 전문 인력의 보강, 보다 자세한 점검표 작성 등이 필요하다.
본 연구에서는 도심지 국가하천을 지나는 도시가스 고압 배관에 대하여 정량적 위험성 평가를 실시하였다. 위험성 평가는 최악의 시나리오 조건에서 실제 도시가스 물성, 교통량과 인구·기상 데이터를 기반으로 수행하였으며, 평가 결과 사회적(societal) 위험도와 개인적 (individual) 위험도는 조건부 허용영역에 위치하는 것을 확인하였다. 이는 하천매설 배관의 시공 시 당시 보호관으로 보호하거나 방호구조물 안에 설치한 것에 따른 위험 경감 효과가 고려되지 않은 위험성 평가 결과에 반영되지 않은 점을 고려한다면 보다 안전하다고 판단할 수 있다. 또한, SAFETI v8.22를 활용하여 복사열에 의한 사고 피해 거리와 확산 거리 등이 풍속과 대기안정도의 변화에 따른 영향을 분석하였다. 결과적으로 위험성 평가 결과 현재까지 배관의 안전성은 확보되어 있으나, 주기적인 점검과 모니터링을 통해 하상 변동을 포함한 예상치 못한 사고를 방지하는 등 안전성 향상방안을 제언한다.
경제발전과 국민소득 증가로 자동차 수는 계속 증가하고 있으며 이는 한정된 도로 여건과 주차 시설 부족으로 불법주정차 문제가 심각한 상황이다. 불법주정차는 사람들에게 많은 불편과 불쾌감을 주며, 또한 사고로 인한 인명 피해로까지 이어지게 한다. 수도권을 중심으로 늘어나는 차량과 불법주정차로 인해 관련 사고 및 그 피해의 심각성은 날로 커지고 있다. 이는 사회문제 발생의 원인이 되면서 불법주정차를 줄이기 위한 대책 마련에 힘쓰고 있다. 특히, 국내에서는 수도권에 거주하는 사람들의 민원 절반이 불법주정차 문제이고, 이로 인한 물리적 피해와 인명 피해가 가장 많은 곳은 경기도이다. 그리하여, 본 연구에서는 경기도 수원시의 불법주정차 관련 데이터를 기반으로 머신러닝 기법을 이용하여 지역 특성을 새롭게 분류하고, 이를 기반으로 효과적인 불법주정차 단속 방안을 제안한다. 더불어, 수도권 지역의 불법주정차 문제를 감소하기 위한 실무적·사회적·정책 및 법률적 방안을 제시한다. 본 연구는 사회문제 중 하나로 언급되고 있는 도시의 교통체증을 증가시키는 불법주정차 문제에 머신러닝 알고리즘인 K-prototype을 이용하여 지역 특성을 새롭게 분류한 것에 학술적 의의가 있다. 또한, 본 연구의 결과는 수도권 지역의 불법주정차 문제를 감소하기 위한 방안을 제시함으로써 실무적 및 사회적 측면에 기여한다.
미래 해상 환경 변화에 맞춰 해상 항로표지가 다양한 분야에 걸쳐 활용되며 쓰임이 증대되고 있다. 해상 항로표지는 항행하는 선박의 위치, 방향 및 장애물의 위치를 알려주는 항행보조시설로, 현재는 단순히 선박의 안전 항해를 도울 뿐 아니라, 여러 센서와 카메라를 탑재하여 해양 기상환경을 파악하고 기록하는 수단으로 변모하고 있다. 하지만 주로 선박과의 충돌로 인해 소실되며 특히 해무로 인한 관측 시야 저하로 안전사고가 발생한다. 해무 유입은 항만, 해상교통 등에 위험을 초래하고 시간과 지역에 따라 발생 가능성의 차이가 커 예측이 쉽지 않다. 또한, 전 해역에 분포되어있는 항로표지의 특성상 개별 관리가 어렵다. 이를 해결하고자 본 논문에서는 항로표지에 설치된 카메라에서 촬영한 영상으로 해무 강도를 측정하는 방안을 통하여 해양 기상환경을 파악해 보완하고 날씨로 인한 항로표지 안전사고를 해결하는 것을 목적으로 한다. 설치가 어렵고 높은 비용이 드는 광학 및 온도 센서 대신 항로표지에 설치된 카메라의 일반 영상을 사용하여 해무 강도를 측정한다. 덧붙여 다양한 해역에서의 실시간 해무 파악을 위한 선행 연구로, 안개 모델(Haze Model), Dark Channel Prior(DCP)를 이용해 해무 강도 측정 기준을 제시한다. DCP를 적용한 영상에서 특정 픽셀값의 문턱값(Threshold value)을 설정하고, 이를 기준으로 전체 영상에서 해무가 존재하지 않는 픽셀의 수를 통해 해무 강도를 추정한다. 합성 해무 데이터셋과 실제 해무 동영상을 캡처해 만든 실제 해무 데이터셋으로 해무 강도 측정 여부를 검증했다.
도로전광표지(VMS, Variable Message Sign)는 $\lceil$도로의 구조 시설에 관한 규칙$\rfloor$제 38조에 의하여 설치하는 교통관리 시설로서 도로교통의 원활한 소통과 안전을 도모하고 교통사고를 방지하기 위한 사전정보 제공을 위한 부속시설이다. 현재 ITS 산업이 활성화 되여 VMS의 기술적 요소가 발달을 거듭하면서, 보다 질적인 정보제공을 위하여 표출방식을 달리 하여 제공하고자 하는 노력이 여기저기서 시도되고는 있다. 그러나 표출방식별 효과에 대한 검증없이 사용되고 있거나 아직까지는 고정식(Stationary)위주의 표출방식만이 제한적으로 사용되고 있어 그 효과를 백분 활용하지 못하고 있는 것이 사실이다. 이에 본 연구에서는 정보를 인지하고 판단하는 운전자 관점에서 보다 실용적이고 효과적인 정보 전달을 위한 방안의 기초연구로서 인지반응 특성요소를 효과척도로 활용하여 표출방식간 유의성 검증을 실시하였다. 이를 위하여 3D-시뮬레이션을 개발하여 보다 객관적인 비교실험을 수행하였다. 표출방식 간 비교변수로는 VMS의 요구조건이자 운전자 인지특성을 대변할 수 있는 현저성, 판독성, 이해성으로 선정하여, 한 표출방식에 대한 각각에 특성실험을 동시에 수행하였다. 뿐만 아니라 기존의 인지 특성변수로 채택된 판독시간의 실험에 대한 피실험자의 측정오차를 줄이기 위하여 초점기록계(Eye Marker Recorder)를 이용하여 실험함으로서 보다 정량적이면서도 객관적인 판독시간을 측정할 수 있었다. 각각의 측정 변수들에 대한 표출방식간 유의성을 검증하기 위하여 각 변수의 데이터 범주에 맞도록 현저성은 교차분석으로, 판독성과 이해성은 분산분석으로 검토하였다. 그 결과 현저성은 플래쉬>고정식${\neq}>$스크롤 방식 순으로 유의미한 차이를 나타냈으며, 판독성은 고정식과 플래쉬 방식의 차이는 없었고 스크롤 방식의 경우만이 유의미한 차이로 판독시간이 증가함을 알 수 있었다. 또 이해성에 있어서 플래쉬>고정식>스크롤 방식 순으로 나타나 전체의 결과를 종합하여 볼 때 플래쉬 방식의 성능이 우수함을 알 수 있었다.
철도는 항공기, 선박 등과 더불어 대표적 대중교통 수단으로서 최근 고속 철도의 등장으로 인해 그 비중이 점점 더 높아지고 있으며, 아울러 대형사고의 위험 또한 증가하고 있다. 이중에서 철도 차량의 차축 베어링은 높은 안전성이 요구되는 부품으로서 최근 이의 고장예측을 위한 건전성 관리기술(Prognostics and Health Management, PHM)에 많은 연구가 집중되고 있다. PHM은 센서를 통해 얻은 데이터로부터 결함관련 특징신호를 추출하고 현재의 고장수준 진단과 미래의 고장싯점을 예측하는 기술로서, 이중에서 가장 중요한 부분은 올바른 특징신호를 추출하는 것이다. 그러나 지금까지의 특징신호들은 잡음으로 인한 심한 변동이나 비단조 경향으로 인해 고장예측에 이용하기에 부족한 점이 있었다. 본 연구에서는 이를 극복하기 위해 주파수 에너지 이동현상을 기반으로 정보 엔트로피를 특징신호로 사용하는 새로운 특징신호 추출법을 개발하고 IEEE 2012 PHM 경진대회에서 공개된 FEMTO 베어링 수명시험 데이터를 대상으로 기존의 특징신호들과 고장예측 성능비교를 함으로써 그 우수성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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