B-모드 초음파를 이용한 경동맥 내중막 두께(IMT intima-media thickness) 측정은 관상동맥 질환이나 허혈성 뇌질환 위험도의 독립적인 인자로 매우 중요하다. 본 연구에서는 NTSC(national television system committee) 방식으로 경동씩 초음파 동영상신호를 획득하여 프레임으로 나누어 각각의 IMT를 측정하였다. 각각의 측정값을 시간축으로 재구성하여 시간도메인에서 IMT 의 시변동성을 분석하였다. IMT 시변동성 분석을 통하여 상대적으로 부정맥피험자가 정상피험자에 비해 IMT 평균값이 작아 위험도가 낮다고 평가 될 수 있지만 시변동성 분석으로 IMT 평균값이 작아도 혈관의 기능적 특징이 부족하여 위험도가 높다는 것을 알 수 있었다. 경동맥의 형태적 특징과 기능적 특징을 반영하는 이 분석방법은 경동맥 내중막 두께측정의 신뢰성을 향상시키며 관련질환의 위험도와 중증도를 세분화 할 수 있는 새로운 방법이 될 수 있을 것이다.
본 논문은 기록된 항적 데이터를 이용하여 혼잡한 공항의 비행 절차별 위험도를 분석하는 방법론을 제시하고, ADS-B (automatic dependent surveillance-broadcast) 데이터를 기반으로 재생성된 100일 치의 항적 데이터를 사용하여 인천국제공항과 김포국제공항의 비행 절차별 위험도를 분석한 결과를 보여준다. 위험도 분석은 DWC (detect and void well clear) 를 이용하였으며, 이를 통해 비행 절차별로 가장 높은 위험도가 나타나는 구간과 위험 발생이 잦은 구간을 평가하였다. 그 결과, 인천국제공항의 표준계기출발절차 중 RNAV BOPTA 1L의 SI712 - RANOS Fix 구간에서 가장 높은 위험도가 나타났으며, 표준계기도착절차 중에서는 RNAV GUKDO 1N에서는 SI947-DANAN Fix 구간에서 가장 높은 위험도가 나타났다. 또한 김포국제공항의 표준계기출발절차 중에서는 RNAV BULTI 1X의 SS726 - SS727 Fix, 표준계기도착절차 중에서는 RNAV OLMEN 1D의 KAKSO - KALMA Fix 구간에서 가장 높은 위험도가 나타났다.
각국의 자율주행시스템 기술개발 경쟁이 심화함에 따라 정부도 자율주행시스템의 시장 진입을 전방위에서 지원하고 있다. SAE(Society of Automotive Engineers) 3단계 기술은 운전자가 위험 상황을 회피해야 하고, 4단계 기술은 자율주행시스템 스스로 위험 상황에 대응할 수 있어야 한다. 이에 따라, 공공부문은 도로 위험 상황을 모니터링하고, 도로 인프라 정보를 운전자와 자율주행시스템에 제공하여 대응할 수 있도록 지원할 필요가 있다. 본 연구는 도로 인프라 위험 요소를 자율주행시스템의 ODD(Operational Design Domain) 특성에 따라 모니터링 대상별 위험 요소를 세분화하고, 각 위험 요소가 차량에 미칠 영향에 따른 위험도 등급화 및 평가 방안을 제시하였다. 위험 상황 발생 시 자율주행차의 운행 특성을 시뮬레이션하고, 위험 요인 특성과 물리적인 차량 조건 사이의 영향 관계를 파악하여 등급화함으로써 위험도를 평가할 수 있다. 또한 수집된 모니터링 정보는 관리 센터와 공유하고, 요소별 특성에 따른 노드 혹은 링크 형태로 정밀지도에 표출하여 위치정보와 위험도 등급 등 종합적 관리가 가능한 모니터링 체계를 정립할 것을 제안하였다.
실시간 위치 기반 선박 충돌 위험도는 자선의 관점에서 선박충돌의 위험을 판단하는 것이 아니라 VTS(Vessel Traffic Service)의 관점에서 충돌 위험이 있는 선박을 식별하고 충돌 위험 지역을 전자 해도에서 실시간으로 확인하여 해당 해역 전체의 선박 교통흐름과 통항하는 선박간의 위험도를 평가하는 것이 목적이다. 항해사로써의 승선 경험과 관제사로써의 근무 경험, 그리고 다 년간 VTS 관제 업무를 수행하고 있는 관제사들로부터 충돌의 위험이 있는 선박을 식별하는 방법으로 주로 선박간의 벡터(코스와 속력)를 실시간으로 모니터링하여 충돌 위험이 있는 선박에게 피항 조치를 취하도록 정보를 제공하는 것으로 확인되었다. 따라서 DCPA(Distance to Closest Point of Approach)와 TCPA(Time to Closest Point of Approach), 그리고 최근접시간을 변수로 하는 충돌 위험 함수식(최대값=100)을 연구하여 각 지점의 위험도를 실시간으로 표시하는 기초 모델을 연구하였다.
본 논문은 온라인에 공개된 다양한 개인정보의 위험도를 분석하는 기술을 제안한다. 인터넷, SNS에 공개된 다양한 데이터를 수집, 분석하여 개인성향을 파악하고 타겟팅하는 가운데, 분산된 정보를 조합하고 추론하면 공개자의 의도와는 달리 신상이나 민감정보가 노출될 가능성이 크다. 본 논문에서는 이러한 데이터 수집 및 분석을 직접 수행하여 개인정보의 위험도를 분석할 수 있는 기술을 제안한다. 제안 기술이 개발되면, 개인정보 위험도에 따른 클라이언트, 웹사이트, 인터넷 전체 규모의 프라이버시 필터링이 가능해질 것으로 기대된다.
최근 여성의 사회적 참여와 지위가 상승함에 따라 여성운전자도 급격히 증가해왔다. 이에 주요국에서는 성별 자동차사고 위험도를 분석하고, 성별 위험도 차이의 원인을 규명하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 국내 모든 운전자 중 50만 명을 무작위로 추출하여 성별 자동차사고 위험도를 분석하였다. 종속변수로 사고심도와 사고빈도를 활용하였는데, 사고심도 변수에는 헤크먼모형(Heckman Method)을, 사고빈도 변수에는 일반화선형모형(Generalized Linear Method)을 적용하였다. 분석결과 남성은 교통사고가 발생할 경우 사고피해액이 여성보다 8.3% 높은 것으로 추정되었으며, 반대로 사고빈도의 경우에는 여성의 위험도를 1로 설정할 경우 남성의 위험도는 0.88로 남성의 위험도가 오히려 낮은 것으로 분석되었다. 향후 성별로 상이한 자동차사고 위험도의 원인이 규명된다면 좀 더 실효성 높은 정책을 통해 자동차사고를 경감시킬 수 있을 것이다.
도로터널의 방재시설 설계에 화재 위험을 정량적으로 평가하기 위한 정량적 위험도 평가기법이 소방시설물에 대한 성능위주 설계의 일환으로 도입되어 전차종이 통과하는 대단면 터널에 대한 방재시설의 적정성을 평가하는데 활용되고 있다. 그러나 현재 도로 터널에 도입하고 있는 정량적 위험도 평가기법은 대단면 터널에만 적용이 가능하기 때문에 최근 건설이나 계획이 증가하는 소형차 전용 도로터널에 대한 정량적 위험도 평가기법의 개발 필요성이 대두되게 되었다. 이에 본 연구에서는 기존의 터널에 대한 정량적 위험도 평가기법을 기반으로 하여 소형차 전용 도로터널에 적합한 화재발생 시나리오를 제시하고 소형차 전용의 모델터널에 대해서 피난연결통로 간격에 따른 위험도를 분석하고 적용성을 검토하였다. 그 결과로 소형차 전용도로터널의 경우, 현행 사회적 위험도 평가기준을 만족하기 위한 피난연결통로의 적정 간격은 200 m로 평가되었다. 또한 소형차 전용터널에 대한 제배연방식에 따른 위험도를 비교한 결과, 제트팬에 의해서 기류제어가 가능한 대배기구방식이 피난안전확보에 효과적인 것으로 분석되었다.
철도적용 신뢰성 및 안전성관리에 대한 국제표준 제정과 해당 국제표준에 대한 제3자 적합성평가의 정착으로 철도안전과 밀접한 신호시스템을 중심으로 정량적 위험도평가가 수행되고 있다. 이러한 정량적 지표를 활용한 위험도관리는 사고정의, 허용수준의 정량적 RAMS 목표수립으로부터 시작되어 운영기간 중 위험도가 허용수준으로 유지됨을 확인해야 한다. 본 논문에서는 기존 철도시설물의 5.5년간(2010년 1월~2015년 6월)의 관리장애 정보를 사용하여 국제표준에 따라 위험도 매트릭스를 활용하여 철도시설물 구간에 대한 위험도평가의 사례연구를 수행하였다. 또한, 분석된 데이터를 바탕으로 시설물의 과학적 위험도관리를 위한 방안을 제시한다.
본 연구에서는 사업용 차량 수집정보를 통해 도로위험을 계량화하고 검증할 수 있는 네 가지 알고리즘과 관련 지수를 개발하였다. 도로위험도 산정을 위해서 사업용 차량의 블랙박스와 디지털 운행 기록계로 부터 원시 데이터를 수집하였다. 포트홀, 도로 결빙, 안개 등 가공 처리된 데이터는 사업용 차량 수집정보 공유시스템에서 생성이 가능하다. 도로 위험도 산정 알고리즘은 기본적으로 이러한 수집정보와 도로 기하구조 자료를 활용하였다. 가공 처리된 데이터에 따라 총 4개의 서로 다른 도로 위험 알고리즘과 관련 지표를 개발하였다. 과거 이력자료를 근거로 상습결빙구간 및 안개다발구간인 국도 19호선(강원도)과 국도 1호선(세종시 인근)을 대상으로 수동형 운행기록계를 이용하여 알고리즘 검증을 수행하였다. 단기적으로 실제 도로위험정보 취득에 어려움이 있어 가상으로 위험정보를 수집하여 알고리즘을 검증한 결과 특징적인 알고리즘 오류는 발생하지 않았다. 본 연구는 지점이 아닌 구간을 기반으로 도로 위험정보를 제공하기 때문에 도로 이용자는 물론 도로 유지관리기관에도 실질적인 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
기후변화로 인해 가뭄의 빈도, 심도 및 지속기간 등이 증가함에 따라 가뭄 위험도가 높아질 것으로 전망되고 있다. 가뭄 위험도는 수문기상학적 요인뿐만 아니라 용수의 공급 및 수요와 관련 있다. 최근에는 기후변화와 함께 사회경제적인 요인도 가뭄 위험도를 높이는 것으로 나타나고 있다. 따라서 미래에 발생가능한 심각한 가뭄에 적절히 대응하기 위하여 다양한 조건에서의 가뭄 위험도를 전망할 필요가 있다. 또한, 다양한 시나리오를 고려하는 것은 미래의 가뭄 위험도 전망이 가지는 불확실성을 줄이는데 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 한국의 160개 시군구에 대한 기후변화 시나리오와 인구 및 용수 수요량 등을 고려하여 가뭄 시나리오를 작성하고 이에 따른 가뭄 위험도를 전망하였으며, 가뭄 위험도 전망 결과를 토대로 가뭄 위험 단계를 재설정하였다. 그 결과 한국의 가뭄 위험도는 과거에 비해 2020, 2025 및 2030년에서 모두 높아지는 것으로 나타났다. 특히, 기준 및 고위 시나리오에 따르면 2030년에는 가뭄 위험도가 과거보다 약 2배 정도 증가하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 산정된 가뭄 전망 결과를 새로운 가뭄 위험 단계에 적용한 결과, 기준 및 고위 시나리오에서는 2020년 및 2030년에 한국 대부분의 지역에서 대응(V) 단계로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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