원자력발전소(원전)에서 발생 가능성이 거의 없지만, 그래도 핵연료의 용융을 가져오는 중대사고가 발생하면 다량의 수소가 발생한다. 즉, 노심이 노출됨에 따라, 노심은 과열되고 핵연료 피복재인 지르코늄이 수증기와 반응을 하여 산화되면서 수소를 생성하게된다. 원자로내에서 생성된 수소는 발생된 수소는, 원자로 냉각재계통(Reactor Coolant System, RCS)이 건전하다면 RCS내에 축적되고, RCS에 누설 경로가 있다면 격납건물로 방출되어 격납건물에 축적된다.(중략)
최근 배전계통에 연계되고 있는 태양광, 풍력발전 등과 같은 신 에너지전원의 용량은 점차 증가하고 있는 상황이지만, 설치자(신 에너지전원 소유자)의 보호방식은 기존 방식을 고수하고 있는 실정으로 신 에너지전원의 역 조류에 의해 설치자의 보호기기(자동화기기 포함)의 오 부 동작 발생 가능성이 커지고 있다. 따라서 본 논문에서는 신 에너지전원이 배전계통에 연계되어 운전되는 경우에 발생 가능한 보호협조의 문제점을 분석하고 이에 대한 대책 방안을 제시한다. 신 에너지전원의 역 조류에 의한 배전계통의 보호협조에 대한 문제점은 크게 3가지로 분류할 수 있는데, 신 에너지전원의 사고전류공급에 의한 보호기기의 정격차단용량(12.5KA)의 상회 가능성과 신 에너지전원의 연계로 인한 임피던스 병렬화로 사고전류의 감소로 발생할 수 있는 분류효과에 의한 보호기기의 부 동작, 연계용변압기의 결선방식에 의한 보호기기의 오동작으로 나눌 수 있다. 여기서는 이에 대한 문제점을 대칭좌표법을 이용하여 구체적으로 해석하고, 이에 대한 최적 운용방안을 제시한다.
VTS 관제시스템에서 선박 사고로서 재난 수준으로 발생되는 경우, 사고의 수사과정에서 선박의 사고 상황에 대한 철저한 분석이 이루어져야 한다. 하지만 VTS 시스템에서 레이더 관제 범위내에 있는 경우와 선박의 AIS 신호가 정상적으로 잘 수신되는 경우는 위치정보를 추출하여 선박의 사고원인 파악이 가능하다. 하지만 그 이외의 경우로서 선박에서 송신하는 정보가 정상적으로 수신되지 못하는 경우 또는 관제 범위를 벗어나는 경우는 수사과정은 어려움에 봉착한다. 이러한 상황에서는 선박의 항해 장비를 이용한 선박의 항적 조사가 매우 중요하다. 즉, VTS 에서 항적 수집이 되는 경우에도 선박 자체의 항적 정보가 추출이 되는 경우 더욱 정확한 사고분석이 가능하기 때문이다. 본 논문에서는 항적 추출이 가능성이 있는 선박의 항해장비의 종류와 특징 그리고 포렌식을 적용하는 절차에 대하여 조사하였다. 이러한 정보는 향후 국내 발생되는 국가적 재난 수준의 해양사고에 대하여 수사와 분석에 도움을 주며, 해외에서 발생되는 국내 선박과 연관된 사고나 국내 여행객이 탑승한 해외의 대형 해양 사고의 조사, 분석에 전문가로서 파견 활동하는데 도움을 줄 수 있다.
우리나라의 자동차 역사는 주요 선진국에 비해 60년 정도 짧지만 자동차와 일어나는 교통사고의 발생률이나 심각도를 고려한다면 교통사고를 줄이기 위한 여러 가지 원인을 분석해 보는 것이 중요하다. 본 연구는 방송프로그램에 방송한 차량용 영상기록장치(VDR) 제보영상을 통해 다양한 교통사고의 원인을 수집하여 운전자의 행태를 분석하여 교통사고를 발생을 감소 시킬 수 있는 방안을 제시하는 연구목적이다. 방송된 차량용 영상 전체 1,262건에 대해 운전자 행태 분석을 실시하여 DB를 구축하고 이를 교통사고 분석 시스템 TAAS 통계를 비교 분석 결과 전체 1,262건 중 노면상태가 건조 할 때가 1,153건, 기상상태가 맑을 때 1,176건, 주야별 운전시 주간이 1,0,13건으로 높게 분석되었다. 또한 사고유형으로는 차대차 860건이 68.1%로 높게 분석 되었다. 따라서 운전에 장애가 되는 요소가 없는 경우 운전자 개인이 과속과 전방주시 태만이 발생할 가능성이 높으므로 운전자들에 대한 교육을 통해 의식개혁이 필요하다.
일반적으로 피로한 운전자들은 집중하지 못하거나 조작상의 실수가 발생하는 경우가 증가하고, 정보처리 속도와 기억용량이 줄어들며, 작업 수행도의 변화가 크게 일어난다고 한다[1]. 기존의 사고 통계 자료나 조사 보고서에서도 운전자 피로가 자동차 사고의 주요 원인 중의 하나로 나타나고 있다[2, 3].
제2만덕터널은 부산시민의 생활에 반드시 필수적인 장소로 하루 10만대의 차량이 이용하는 곳이지만 터널의 노후화와 안전시설의 미비로 사고발생시 인명피해는 물론 경제적 손실 발생 가능성이 큰 터널 시설물이다. 제2만덕터널은 2005년 7윌부터 2006년 9월까지 교통사고 56건, 고장사고 44건, 화재 2건, 기타 11건의 사고가 발생한 곳으로 관리사무소 전담요원 7명이 3교대로 근무하고 있으며 CCTV 15대만으로 사고를 대비하고 있다. 터널의 중요성을 고려할 때 노후화된 터널이지만 유비쿼터스 기술 및 구조물 계측기술을 적용한 안전관리 시스템이 필요하다. 제2만덕터널은 1985년에 준공되어 현재와 같은 보다 체계적인 터널 안전 관리 기술이 적용되리 많은 터널로 USN기반 구조물, 노면, 화재, 공기, 조명센서를 이용한 실시간 모니터링과 돌발적인 교통사고 발생 시에 신속한 복구 처리를 위하여 유관기관과 연계된 긴급 지원 시스템의 구축의 좋은 모델이 될 것이다. 부산광역시에는 총 17개 터널이 있으며 그 중 11곳이 90년 이전에 구축된 것으로 본사업으로 노후화 터널의 유비쿼터스 기반의 안전관리 시스템이 개발된다면 부산을 중심으로 전국에 산재한 노후화 터널의 안전 관리 개선에 미치는 파급효과가 클 것이며 유비쿼터스 기술의 대표적 적용 사례가 될 것이다.
우리나라 뿐만 아니라 미국 해양에서도 기름 유출사고가 발생하여 많은 생태계 피해가 있었으며, 앞으로도 발생할 가능성이 크다. 해수유동예측모델 실행 웹 포털은 기름 유출과 같은 해양사고에 빠르게 대응하기 위해 고안되었다. 한국과학기술정보연구원에서 제공하는 그리드 자원을 이용하여 신속한 관측자료 수집 및 입력자료 생성으로 해수흐름을 빠르고 정확하게 예측하기 위해 개발되었으며, 사고 발생 시 해수유동예측으로 오염물질의 경로 예측과 생태계 피해를 최소화하는데 기여하고자한다.
최근 산업의 핵심 에너지원을 공급하고 있는 전력회사의 운영에서, 계통 사고시 대량의 경보 신호 발생으로 인하여 운전원의 혼란을 가져오게 되어, 사고후 복구시간의 지연을 초래하는 문제로 인한 해당산업체의 손실이 대형화하는 추세이다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하는 방안으로 사고시 보호시스템의 순차정보를 이용하여 단시간에 고장진단을 수행함으로서, 고장의 원인 파악과 정확한 고장발생지점 정보를 운전원에게 제공할 수 있는 방법을 제안하고 있다. 고장진단 기법은 고장 발생의 불확실성을 고려한 보호시스템의 모델링 방법과 퍼지 페트리네트 기법을 개발하여 적용하였다. 본 연구에서 개발한 방법을 사례연구를 통하여 모델 계통에 적응하고 그 유효성 여부를 확인한 결과 만족할 만한 성과를 얻을 수 있었다. 특히 보호시스템의 오동작이나 부동작 둥의 불확실한 정보를 처리하는 데 본 연구에서 개발한 퍼지 페트리네트 기법이 탁월한 성능을 발휘하므로 실제의 대형 전력계통에 적용 가능성을 확인할 수 있었다. 또한 본 방법은 SCADA로부터 전송되는 실시간 데이터의 온라인 처리도 가능하므로 그 유용성은 아주 높다고 볼 수 있다.
본 연구에서는 국내 가스사고의 발생 환경을 분석하여 가스사고의 재발을 방지하고자 가스 사고를 유형별로 분석하였다. 가스사고는 지속적으로 발생하고 있고, 사고의 내용에서도 시기별, 날씨 등에 따라 가스사용 형태가 변하고 있어서 가스의 사용환경과 가스사고는 밀접한 관계가 있는 것으로 나타났다. 가스사고를 평균기온, 최고기온, 최저기온, 상대습도, 운량, 강수량 및 풍속의 7가지 기상요소별로 분석해 본 결과, 기온과 상대습도 등에 따라 영향을 받고 있은 것으로 나타났으며, 맑은 날, 풍속은 낮을 때 가스사고 발생빈도가 많았다. 가스사고 예측을 위하여 제시된 모델식을 활용하여 기상청의 일기예보 시스템과 연계하여 가스사고 발생 가능성을 실시간으로 제공하고, 회사의 업무시스템과 연계시켜 실시간으로 확인이 가능하도록 하여 가스사고 예방활동에 적극 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 시내버스 운전자의 실제 운행기록 정보를 토대로 사고발생 가능성을 내포한 운전자를 판단할 수 있는 모형개발을 목적으로 하였다. 본 연구를 위하여 사고발생 운전자 및 사고 미발생 운전자의 실제 운행기록 정보에서 교통사고와 관련한 유의변수를 도출하는 한편, 판별분석(Discriminant Analysis) 및 로지스틱회귀분석(Logistic Regression Analysis)을 적용하여 개발된 분류모형에 대한 모형간 정확도를 비교하였다. 또한, 개발된 모형을 다른 운전자들의 운행기록자료에 적용하여 모형의 정확도를 검증하였다. 사고발생 가능성을 내포한 운전자 분류모형을 개발한 결과 감속도($X_{deceleration}$) 및 우측방향 가속도($Y_{right}$)가 동시에 작용할 때 이 변수가 사고발생 운전자 분류의 최적 요인변수로 도출되었으며, 판별분석에 의한 예측모형은 최대 62.8%, 로지스틱회귀분석에 의한 예측모형은 최대 76.7%의 비율로 사고 발생 운전자 분류가 가능한 것으로 나타났다. 또한, 모형 예측력에 대한 검증결과 84.1%의 적중률을 보이는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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