차 대 보행자 교통사고는 다른 유형의 사고에 비해 피해가 매우 크고 사고의 비중도 높으나 사고의 특성 상 과학적 접근이 어렵다. 기존 보행자 사고에 관한 연구의 대부분은 차 대 보행자의 충돌 실험에 대한 실험식 도출에 집중되어 있고, 실험식에서 중요한 변수로 작용되는 인체 활주 마찰 계수에 대한 연구가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 인체와 노면간의 마찰계수에 대한 현장실험을 실시하여 이에 대한 실험값을 측정하여 제시하였다. 본 연구에서 조사된 인체노면 마찰계수 값은 건조한 아스팔트 도로에서 0.59~0.62, 건조한 콘크리트 도로는 0.59~0.61로 측정되었다. 또한, 젖은 아스팔트와 콘크리트 도로에서는 각각 0.56~0.59, 0.51~0.54로 나타나 건조한 노면 상태와 비교하여 5.0%와 8.3% 감소하는 것으로 파악되었다. 도출된 마찰계수를 시뮬레이션 프로그램을 이용하여 검증한 바, 실험 수치와 시뮬레이션 결과가 유사함을 확인하였다. 본 연구결과를 활용하여 국내 교통사고 조사 시 사용되는 인체 마찰계수의 적용 값의 범위를 축소할 수 있고, 이는 사고 조사의 정확성 향상에 큰 도움을 줄 것으로 기대한다.
기존 선박사고 자료를 이용하여 향후 발생 가능한 선박사고의 확률을 계산하기 위한 이론과 프로그램 및 실험결과를 나타낸다. 기본적으로 베이지안 기법을 적용하여 다양한 사고의 원인과 결과 사이에 발생하는 인과관계를 통계적 기법으로 다양한 사고들이 발생할 수 있는 사고 확률을 계산하였다. 계산을 위하여 프로그램을 개발하고, 이 프로그램을 이용하여 제안한 방법의 유용성을 검증하였다.
본 연구는 디자인 과정 중에 발생하는 디자이너의 사고행위를 해석하는 디자인 과학 연구의 하나로서 인지심리학의 이론을 바탕으로 디자인 과점에 대한 인지실험을 실시하여 은유사고를 이해하고자 하였다. 연구방법으로는 건축 디자이너를 대상으로 디자인 개념 설정 과정에 대한 디자인 리뷰(review)실험을 실시하여 겉으로 드러나지 않는 은유사고를 언어표현으로 끄집어내고 그 내용을 분석하여 디자인 과정에서 은유사고의 특성을 살펴보았다. 주어진 디자인 상황에서 디자이너가 문제를 해결하고 개념을 설정하는 사고과정을 회상해서 이야기한 내용을 분석하여 디자인 과정을 디자인 아이디어의 발생과정으로 재구성하고 이 과정에서 나타난 은유사고를 아이디어 발생 측면에서 분석하여 디자인에서 은유사고의 특성을 파악하였다. 연구결과 디자인 과정에서 발생하는 아이디어의 생성에 가장 중요한 접은 어느 시점에 다수의 새로운 아이디어가 생성되어 디자인 사고가 확산되는 젓이며 이러한 디자인 아이디어의 확산에 은유사고가 결정적인 역할을 담당하고 있는 것이다.
22,900[V] 전압에서 발생하는 감전사고를 살펴보기 위하여 최근의 감전사고에 대한 통계자료를 분석하였다. 22,900[V] 전압의 감전사고의 메커니즘을 실증하기 위해서 분석 결과에 근거하여 모의 감전사고 실험을 수행하였다. 실험에서는 여러 가지 상황에서 모의된 감전사고의 위험성을 정량적으로 분석하기 위하여 인체모형에 흐르는 전류를 측정하였다. 실험결과 감전 상황과 관계없이 일단 감전사고가 발생하면 인체에 치명적인 것으로 밝혀졌다.
이 연구에서는 중학교 1학년 과학영재 학생들의 적용실험에 대한 실험 설계 과정에서 나타나는 사고를 발성사고법을 이용해 조사하였고, 각 과정요소별로 과학영재의 수행 정도를 분석하였다. 연구 결과, 과학영재들은 실험을 설계하는 과정에서 '상황설정', '전략결정', '가정설정', '측정계획', '가정의 타당화' 의 과정요소와 관련된 사고를 하는 것으로 나타났다. 그러나 이러한 과정요소에 대한 과학영재들의 수행 정도는 다소 미흡한 측면이 있는 것으로 나타났다. 특히, 실험 설계 과정에서 문제를 해결하는데 적합한 목표 상황을 구체적으로 설정하거나 자신의 사고에 대해 적절한 준거를 통해 비판적으로 점검하는 능력이 부족한 것으로 드러났다. 이에 추상적이고 이해하기 어려운 문제 상황을 학생들에게 친숙한 구체적인 상황으로 바꾸어 생각하도록 하는 새로운 실험 설계 학습 전략의 가능성을 제안하였다. 본 연구의 결과는 실험 설계 능력과 같은 과학적 사고 기술을 강조함으로서 과학적 창의성을 계발하기 위한 과학영재 교육프로그램 개발에 유용한 시사점을 제공할 수 있을 것이다.
이 연구의 목적은 논의기반 일반화학실험에서 읽기틀이 대학생의 반성 글쓰기에서 나타난 반성적 사고에 미치는 영향에 대해 알아보는 것이다. 이 연구는 일반화학실험을 수강하는 대학교 1학년 17명을 대상으로 하였으며, 이 중 7명을 실험집단으로, 나머지 10명을 비교집단으로 선정하였다. 두 학기 동안 총 10개의 논의기반 일반화학실험 프로그램이 적용되었으며, 그 중 수업의 초기, 중기, 후기에 해당하는 3개의 주제를 비교하였다. 논의기반 일반화학실험에서 읽기틀이 대학생의 반성적 사고에 미치는 영향을 분석한 결과, 읽기틀을 사용한 수업이 대학생의 반성적 사고를 향상시키는데 효과적이었다.
본 연구에서는 자연하천에서 Rhodamine-WT를 이용하여 추적자 실험을 수행하고 이를 바탕으로 오염사고대응예측모델에 대한 검증을 실시하고자 하였다. 최근 국내에서는 다양한 형태와 규모의 수질오염사고가 매년 수십건 이상 발생하고 있으며, 따라서 수치모형 기반의 수질오염 사고 대응 예측시스템에 대한 높은 신뢰성이 요구되고 있다. 수질사고에 노출되어 있는 지표수를 각종 용수로서 안전하게 공급하기 위해서는 정확한 수질예측이 필수적이며, 이를 위해서 수십 년간 연구되어 온 수질모델을 오염사고 대응예측시스템에 적합하도록 정확성과 신뢰성을 갖추기 위한 연구가 진행되어야 한다. 수치 모형을 이용한 물질의 이송 및 확산 모의에서는 오염물질 도달시간과 확산 농도를 결정하는 것이 가장 중요한 요소이므로 이송 및 확산 모의에 대한 검증 기법 개발 및 적용이 필요하다. 본 연구에서는 낙동강수계 지류하천인 감천에서 추적자 실험을 4회 실시하여 측정한 수리량과 농도 실측치를 이용하여 분산계수를 종 횡분산계수 산정이 가능한 2차원 유관추적법을 적용하여 산정하였다. 각 단면에 유속은 ADV-3차원 유속계인 Flow-Tracker를 사용하여 도섭으로 측정하였으며 하천의 흐름 방향의 직각으로 측선을 설치하고 펌프를 이용하여 채수를 한 다음 Rhodamie WT의 농도를 측정하였으며 측선의 위치 보정은 GPS를 통하여 보정하였다. 측정 자료를 이용하여 2차원 유관추적법으로 분산계수를 산정한 결과 각각의 측선에 따라서 다소 차이가 발생하였으며, 일부 구간에서는 이론식으로 계산한 분산계수와 근사한 값이 나타났다. 이는 사주가 매우 발달하고 만곡이 많은 실험구간의 특성상 Elder와 Fischer 식으로 계산한 값과 차이가 발생할 가능성이 높은 구간이기 때문인 것으로 판단된다. 또한 하폭에 대한 수심비가 커질수록 분산계수도 증가하고 평균유속에 대한 전단유속에 비에 비례하는 것으로 나타났다.
가압경수로의 부분충수 운전중 RHR 계통의 기능상실시 사고완화를 위해 가압기 manway와 증기 발생기 출구공동 manway를 동시에 개방한 경우에 대한 실험결과를 CATHAHR2 코드를 이용하여 해석하였다. 해석을 통해 이 경우에 발생하는 물리적 현상을 이해하고 이와 같은 과도기에 대해 코드 예측능력을 평가하므로 써, 실제 원전에서 사고시 적절한 사고대응 방안을 강구하는데 참고가 될 수 있도록 해석적 근거를 제시하고자 한다. 연구결과 CATHARE2 코드는 실험을 통해 관측된 주요 물리적 현상들을 타당하게 예측하였으나, 가압기와 밀림관의 DP를 과대 예측하여 원자로 상부공동의 최대압력을 실험보다 약 7kPa 높게 예측하였다. 노심 노출시간도 노심에서 기포율 분포를 비현실적으로 예측하여 실험보다 약 500초 지연되었다. 실험과 코드의 모의결과를 통하여 노심 노출은 중력주입에 의한 냉각수 보충만으로 충분히 회복될 수 있음을 확인하였다. CATHARE2 코드는 비록 상세한 현상들에 대해 다소 불확실성을 내포하였으나, 전반적인 거동분석에는 타당한 것으로 판단된다. CATHARE 코드는 노심에서 계면 마찰력을 줄임으로써 노심의 차압을 개선할 수 있었고, guide 튜브의 위치를 고온관 중심선과 일치시켜 guide 튜브내 액체의 hold-up 기간을 개선할 수 있었으며, 가압기의 계면 마찰력을 증가시켜서 밀림관에서 "plug and clearing" 현상을 모의할 수 있었다.모의할 수 있었다.
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.
사고기록장치(Event data recorder, EDR)에 기록된 운행정보 중 차량의 사고 이전 속도정보는 사고차량 운전자의 처벌, 가해자·피해자 구분, 사고회피 가능성 등을 결정하는 매우 중요한 요소이다. 또한 EDR 자료를 분석하면 사고차량의 감속도를 분석할 수 있다. 본 연구에서는 교통사고 분석에서 사고차량 운전자의 전방주의의무 이행 여부, 사고회피 가능성 등을 판단하는 주요요소인 정지거리 산출에 적용 가능한 적정 감속도 값을 제시하기 위하여 선행연구의 제동실험 결과와 교통사고차량의 EDR에서 추출한 자료를 분석한 결과를 비교하였다. 선행연구의 ABS 장착차량 제동실험을 분석 결과, 차량의 평균 감속도는 0.79g~0.94g로 나타났다. 또한 비교적 최근에 이루어진 교통안전공단 자동차 안전도평가 제동실험에서는 감속도 값이 0.92g~0.94g로 매우 높게 나타났다. 그리고, 본 연구에서 수행된 EDR 자료 분석을 통해서는 0.55g~0.71g의 감속도 값이 산출되었으며, 선행연구의 제동실험에서 측정된 감속도 값보다 작은 값이 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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