• 제목/요약/키워드: 사고모델

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해양사고 수량화 데이터 구축 방법 고찰

  • 조수산;박득진;임정빈
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2016년도 춘계학술대회
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    • pp.194-195
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    • 2016
  • IMO에서 규정하는 모든 교육 및 훈련을 이수한 전문 해기인력이 매년 배출되고 있지만, 해양사고의 발생은 끊이지 않고 있다. 이는 해양사고를 대처하는 해기사의 위험상황 대처 능력이 크게 개선되지 않았다는 점을 의미한다. 공통적으로 해기사에게 제공되는 교육 및 훈련뿐만 아니라 해기사 개개인의 위험요소를 파악하여 해당 위험 요소에 대한 매뉴얼을 제공할 수 있는 모델이 개발되면 해양사고를 대처할 수 있다. 이러한 모델을 개발하기 위하여 모델 구축에 필요한 데이터베이스(Data Base, D/B)가 필요하다. 이러한 D/B는 모델에 활용할 수 있도록 숫자로 표기된 것이어야 한다. 본 연구에서는 해양안전심판원에서 제공하는 해양사고 데이터를 수집, 분석하여 해양사고 예방을 위한 모델에 활용할 수 있는 해양사고 수량화 D/B를 구축하는 방법에 대하여 고찰하였다. 1차적으로 해양사고 수량화 D/B를 구축하였으나, 이의 유용성이나 목적에 적합한 D/B의 규모 등에 관한 연구는 추후에 계속 되어야 한다.

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해양사고 예보 시스템 개발 (II): 해양사고 예측 모델 구현 (Development of Marine Casualty Forecasting System (II): Implementation of Marine Casualty Prediction Model)

  • 임정빈
    • 한국항해항만학회지
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    • 제27권5호
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    • pp.487-492
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    • 2003
  • 이 논문에서는 해양사고 예보 시스템(K-MACFOS) 개발의 주요부분 중 하나인 해양사고 예측 모델 구현에 관해서 기술했다. 셀분할 선형 파라미터 모델(CD-LIP)을 제안하여 그 유효성을 Baltic 모델과 수정 LIP 모델과 비교하면서 검토하였다. 회귀 분산분석기법에 의한 평가결과, CD-LIP 모델이 연구대상 해역의 해양사고 수량화 D/B에 최적 성능을 나타냈다.

해양사고 예보 시스템 개발 (II): 해양사고 예측 모델 (Development of Marine Casualty Forecasting System (II): Marine Casualty Prediction Model)

  • 임정빈;공길영;구자영;김창경
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2003년도 춘계공동학술대회논문집
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    • pp.60-65
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    • 2003
  • 이 논문에서는 해양사고 예보 시스템 (MCFS)의 주요 부분 중 하나인 해양사고 예측 모델 개발에 관해서 기술했다. 셀분할 선형 파라미터 모델(CD-LIP)을 개발하여 Baltic 모델과 희귀 분산분석기법으로 비교하였다. 그 결과, CD-LIP 모델이 Baltic 모델과 비교하여 잔차가 작았으며, 연구대상지역의 해양사고 수량화 D/B에 최적 성능을 나타냈다.

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Iceberg(IB) 모델을 적용한 고등학생의 시스템 사고 분석 및 효과 (Analysis and Effects of High School Students' Systems Thinking Using Iceberg(IB) Model)

  • 이현동;이효녕
    • 한국과학교육학회지
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    • 제37권4호
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    • pp.611-624
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    • 2017
  • 이 연구의 목적은 고등학생들의 시스템 사고를 측정하는 분석하는 도구로 Iceberg(IB) 모델을 적용하고, 시스템 사고 평가를 위한 루브릭을 활용한 IB 모델 활동 결과 분석 방법을 제시하며 그 효과를 검증하는 것이다. 문헌 분석을 통해 IB 모델과 시스템 사고 평가를 위한 루브릭의 활용에 대한 이론적 근거를 조사하였다. 그리고 6명의 고등학교 학생에게 극지방 기후 변화와 관련된 주제에 대하여 IB 모델 활동을 실시하였으며 활동 과정 중 비구조화된 면담을 통해 학생들의 시스템 사고를 조사하였다. 또한 IB 모델을 활용한 시스템 사고 분석 결과에 대한 효과를 검증하기 위하여 시스템 사고 측정 도구를 활용한 정량적 검사도 실시하였다. IB 모델의 분석은 Hung(2008)에 의해 개발된 시스템 사고 평가를 위한 루브릭을 활용하여 분석하였으며 분석한 결과는 지구과학교육 전문가 2인에게 검토를 받아 타당도와 신뢰도를 확인하였다. 그리고 루브릭 결과와 시스템 사고 측정 도구 검사 결과에 대한 상관관계 분석을 통해 타당도를 재확인하였다. 연구 결과 6명의 학생은 IB 모델을 활용하여 자신들이 가지고 있는 사고를 구체적으로 잘 표현하였으며 루브릭을 활용한 시스템 사고 분석 결과 학생들은 17~35점까지의 분포를 보여주었다. 또한 시스템 사고 측정 도구 결과와 상관관계를 분석한 결과 Pearson 상관계수가 유의수준 .05에서 .856으로 매우 높은 상관을 보여주었다. 이 연구에서 제시한 IB 모델을 적용하면 학생 스스로 시스템 사고를 잘 표현할 수 있으며, 루브릭을 활용한 시스템 사고 분석 결과는 타당도와 신뢰도를 가지는 것으로 판단된다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 앞으로의 과학 교육에서 시사점과 시스템 사고 연구의 방향을 제안하였다.

교통사고 발생원인 인식과 감소대책 인지 영향요인 판별.분류에 관한 연구 (A Study on Discriminant.Classification Model of Impact Factors about Understanding of Traffic Accident Causes and Acknowledgement to Decrease Traffic Accidents)

  • 고상선;배기목;이원규;정헌영
    • 대한교통학회지
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    • 제20권7호
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    • pp.143-153
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    • 2002
  • 본 연구는 교통사고의 발생원인에 대한 인식유형과 감소대책에 대한 인지 유형별 영향요인의 정도를 분석하기 위하여 수량화이론 II류와 CHAID 분석법을 이용하여 분류모델과 판별모델을 구축하였다. 수량화이론 II류에 의한 교통사고 발생원인에 대한 인식 유형별 영향요인 판별모델은 전체 적중률이 78.4%로 매우 높게 나타났다. 편상관계수는 설명변수의 항목 중 학력, 성별, 운전경력 년 수, 소유 차종의 순으로 영향을 미치고 외적 변수인 교통사고 발생원인에 대한 유형에서는 기여 정도가 교통단속 부재 > 교통체계 미비 > 승용차 과다 사용 >잘못된 의식 때문의 순으로 나타났다. 교통사고 감소 대책에 대한 인지유형별 영향요인 판별모델은 전체 적중률이 59.9%로 높게 나타났으며, 편상관 계수는 학력, 성별, 운전경력 연수, 연령의 순으로 영향을 미치고 있고, 외적 변수인 교통사고 감소 대책에 대한 유형에서는 기여 정도가 교통단속 강화 > 대중교통수단 이용 유도 > 교통체계 개선 > 의식 개혁의 순으로 나타났다. 또한 CHAID 분석법에 의한 교통사고 발생원인에 대한 인식 유형별 영향요인 분류모델에 있어서는 예측변수로 학력, 연령, 성별, 통행수단의 네 가지 변수가, 교통사고의 감소 대책에 대한인지 유형별 영향요인 분류모델에 있어서는 학력, 운전경력 연수, 성별 그리고 통행수단의 네 가지 변수가 카이제곱 통계량 이 5%의 유의수준에서 유의한 것으로 판단되었다. 교통사고 발생원인 인식과 감소 대책의 인지 유형에 대한 빈도분석과 교차분석은 의식과 관련한 유형이 가장 높게 나타났으나 판별.분류모델에서는 교통단속과 관련한 유형이 기여 정도가 높고 의식 관련 유형이 상대적으로 낮게 나타나는 등 반대양상을 보이고 있어 심리적으로 내재되어 있고 표면에 잘 드러나지 않았던 의식 수준의 낮음이 분류모델을 통해서 명확하게 드러났다.

밀도 기반 공간 군집체계를 반영한 해양사고 위험 예측 모델 개발에 관한 연구

  • 양지민;최충정;백연지;임광현;노유나
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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    • pp.146-147
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    • 2023
  • 해양사고는 도로교통과 달리 지속적으로 증가하고 있으며, 인명피해가 주로 발생하는 주요 사고의 치사율은 도로교통의 11.7배 이상이다. 해양사고는 외부 환경에 따라 사고 위치가 변하고 즉각적인 조치가 어려워 타 교통에 비해 대형 사고로 이어질 가능성이 매우 크다. 그러나 여전히 사고가 발생하고 난 후 대응하는 등 사후적 관리 단계에 무르고 있어 사고의 주요 요인을 사전에 식별·관리하는 선제적 관리단계로의 전환 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 해양사고 발생 지점 밀도 기반의 가변 공간 군집체계를 반영한 해양사고 예측모델을 개발하였다. 반복적인 공간 가산분석을 통해 밀도가 높을수록 작은 규모의 격자 체계를 가질 수 있도록 상세한 공간 군집체계를 구성하였으며, 단순 사고 위험도 예측뿐만 아닌 사고 인과관계를 설명할 수 있는 BN(Bayesian Network) 기반의 모형을 사용하여 해양사고 위험예측 모델을 개발하였다. 또한, Cost-of-Omission을 통해 해양사고 예측확률의 변화와 각 변수들의 영향력을 확인하였으며, 월별 해양사고예측 결과를 GIS를 활용하여 2D/3D 기반으로 시각화하였다.

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CCTV를 이용한 터널내 사고감지 시스템 (Accident Detection System in Tunnel using CCTV)

  • 이세훈;이승엽;노영훈
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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    • pp.3-4
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    • 2021
  • 폐쇄된 터널 내부에서는 사고가 일어날 경우 외부에서는 터널 내 상황을 알 수가 없어 경미한 사고라 하더라도 대형 후속 2차 사고로 이어질 가능성이 크다. 또한영상탐지로사고 상황의 오검출을 줄이기 위해서, 본 연구에서는기존의 많은 CNN 모델 중 보유한 데이터에 가장 적합한 모델을 선택하는 과정에서 가장 좋은 성능을 보인 VGG16 모델을 전이학습 시키고 fully connected layer의 일부 layer에 Dropout을 적용시켜 Overfitting을일부방지하는 CNN 모델을 생성한 뒤Yolo를 이용한 영상 내 객체인식, OpenCV를 이용한 영상 프레임 내에서 객체의ROI를 추출하고이를 CNN 모델과 비교하여오검출을 줄이면서 사고를 검출하는 시스템을 제안하였다.

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교통사고 심각 정도 예측을 위한 TATI 모델 제안 (Proposed TATI Model for Predicting the Traffic Accident Severity)

  • 추민지;박소현;박영호
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제10권8호
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    • pp.301-310
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    • 2021
  • TATI 모델이란 Traffic Accident Text to RGB Image 모델로, 교통사고 심각 정도 예측을 위한 본 논문에서 제안하는 방법론이다. 교통사고 치사율은 매년 감소하는 추세이나 OECD 회원국 중 하위권에 속해있다. 교통사고 치사율 감소를 위해 많은 연구들이 진행되었고, 그 중에서 교통사고 심각 정도를 예측하여 발생 및 치사율을 줄이기 위한 연구가 꾸준하게 진행되고 있다. 이와 관련하여 최근에는 통계 모델과 딥러닝 모델을 활용하여 교통사고 심각 정도 예측을 하는 연구가 활발하다. 본 논문에서는 교통사고 심각 정도를 예측하기 위해서 교통사고 데이터를 컬러 이미지로 변환하고, CNN 모델을 통해 이를 수행한다. 성능 비교를 위해 제안하는 모델과 다른 모델들을 같은 데이터로 학습시키고, 예측결과를 비교하는 실험을 진행했다. 10번의 실험을 통해 4개의 딥러닝 모델의 정확도와 오차 범위를 비교하였다. 실험 결과에 따르면 제안하는 TATI 모델의 정확도가 0.85로 가장 높은 정확도를 보였고, 0.03으로 두 번째로 낮은 오차 범위를 보여 성능의 우수성을 확인하였다.

TASS 1.0의 1차원 확산 모델을 이용한 전출력 제어봉 인출 사고 해석

  • 이병일;최재돈;윤한영;김희철;이상용
    • 한국원자력학회:학술대회논문집
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    • 한국원자력학회 1995년도 추계학술발표회논문집(2)
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    • pp.550-555
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    • 1995
  • 국내 Westinghouse형 및 CE형 가압 경수로의 Non-LOCA 및 성능 분석을 수행할 수 있는 범용 전산 코드 TASS 1.0 코드를 한국원자력연구소에서 개발하였다. TASS 1.0의 노심 출력 계산은 Point Kinetics 모델과 1차원 확산 모델이 함께 내장되어 있어 축방향 출력 분포가 변하는 반응도 관련 사고 및 주증기관 파단 사고들에 대해서는 1차원 확산 모델을 사용하여 노심의 출력 계산이 가능하도록 개발되었다. 1차원 확산 모델의 적용 가능성 및 효과를 평가하기 위하여 Westinghouse형 발전소인 고리 3호기 7주기 및 CE형 발전소인 영광 3호기 1주기 전출력 제어봉 인출 사고에 대한 비교 분석 계산을 수행하였다. 비교 분석 계산 결과 1차원 확산 모델이 Point Kinetics 모델에 비해 DNBR 관점에서 보다 많은 운전 및 열적 여유도를 확보함이 판명되어 반응도 관련 사고 해석에서의 TASS 1.0 1차원 확산모델의 개선 효과를 입증하였다.

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SRK 행동 모형을 이용한 인적오류 모델 설계 방안 (Design of Human Error Model Using SRK-Based Behavior)

  • 임정빈;양형선;박득진
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2017년도 추계학술대회
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    • pp.259-261
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    • 2017
  • SRK-BB(Skill-, Rule-, Knowledge-Based Behavior)는 주어진 사건을 처리할 때 인간이 행하는 행동을 체계적으로 식별하기 위한 하나의 이론이다. 이러한 SRK-BB에 대한 결과는 주어진 임무에 대한 '성공'과 '실패'로 나타낼 수 있다. 만약, 어느 사건에 대한 SRK-BB를 식별할 수 있고, 이에 대한 '성공/실패'의 결과를 알 수 있다면, SRK-BB를 이용하여 이들 사이에 연계된 확률적인 관계를 정립할 수 있다. 한편, 해양사고의 결과를 분석한 해양안전심판원의 재결서 또는 재결요약서에는 다양한 사고(즉, 실패한 사건)에 대해서 해기사가 어떠한 행동을 취했는지 상세하게 기록되어 있다. 이러한 해양안전심판원의 자료를 분석하면 실패한 해양사고에 대한 방대한 해기사의 SRK 분포를 확보할 수 있다. 본 연구의 목적은 다양한 해양사고에 나타난 해기사들의 행동을 SRK-BB로 식별한 후 해기사들이 추후 야기할 수 있는 인적오류를 예측하기 위한 모델 구축에 있다. 인적오류 모델을 구축하기 위해서는 우선 해양사고에 포함된 SRK 분포 분석이 필요하고, 시스템적인 입출력 관계를 통해서 SRK에 의한 인적오류의 결과를 예측하기 위한 예측 모델이 필요하다. 본 연구에서는 해기사의 인적오류에 의한 사고를 어떻게 SRK 분포를 이용하여 예측할 수 있는지에 대한 개념을 설명하고, 해양사고 데이터에서 획득한 SRK 분포의 의미와, SRK 분포를 이용하여 어떻게 해기사가 야기할 사고를 예측할 수 있는지에 대한 연구접근 방법을 소개하고자 한다.

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