교통사고 예방을 위해 설치되는 무인교통단속장비의 운영대수는 매년 경찰청과 지방자치단체의 지속적인 설치로 해마다 증가하고 있다. 하지만 공학적, 체계적인 분석결과가 아닌 민원 위주의 정성적인 판단을 기반으로 설치하고 있어 정량적인 설치기준이 필요한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 도로 유형별 사고 심각도를 고려한 설치 판단기준을 제시하고 필요 설치대수를 산출하여 향후 추가 설치대수를 도출하는 것을 목표로 하였다. 사고건수와 KSI를 활용하여 교통사고 심각도를 나타낼 수 있는 ARI 지표를 개발하였으며, 일원배치 분산분석과 군집분석을 통해 도로유형을 4가지 유형으로 분류하고, 도로 유형별 사고 잦은 곳의 사고정보를 분석하여 교통사고 심각도가 높은 군집의 ARI를 도출하였다. 도로 유형별 단속장비의 설치 판단을 위한 ARI 값을 제시하였고, 사고 잦은 곳 중 교통단속장비가 기 설치된 구간을 제외하고 5,244대의 추가 설치가 필요한 것으로 분석되었다.
연육 연도교에 주로 건설되는 초장대교량은 시설물 특성상 이용객들의 대피공간이 제약받고 태풍, 해일 등 자연재해에 노출이 많기 때문에 다른 공공시설물보다 재난에 취약한 구조물이다. 최근 공공시설물의 건설동향이 구조물의 장대화로 되어감에 따라 재난 발생시 예상 위험이 점점 더 커져가고 있다. 본 연구는 이전 연구를 통해서 구축된 재난관리 시나리오를 토대로 재난관리 알고리즘을 개발하였다. 초장대교량의 재난은 자연재해와 인적재해로 구분할 수 있다. 여러 가지 재해 중 본 연구에서 제시한 재난관리 알고리즘은 자연재해의 경우 안개, 강설, 결빙, 강풍, 지진, 해일 및 풍수해이며 인적재해의 경우 화재, 교통사고, 구조물파괴 및 테러이다. 이 재난관리 알고리즘은 재난관리 전산 프로그램 구축의 기초로 사용될 것이다. 본 연구는 국내외 재난관리 관련 사례조사를 토대로 재난 수준별 평가방법을 수립하였다. 안개, 강설, 결빙, 강풍, 지진, 해일 및 풍수해와 같은 자연재난은 심각한 재난 발생전에 교통통제가 가능한 형태로 분류될 수 있으며 사례조사를 통해 교통통제 관리기준을 설정하였다. 화재, 교통사고, 구조물 파괴 및 테러와 같은 인적재난은 상황 발생시부터 비상대응을 취해야할 재난의 형태로 분류될 수 있으며 사고발생 시나리오를 통해 대응 단계별 평가방법을 설정하였다. 또한 재난 수준별 평가방법을 토대로 재난관리 알고리즘을 개발하였다. 자연재해와 같이 사고 발생 전에 교통통제가 가능한 재해는 교통통제 모듈로 구분하여 재난관리 알고리즘을 설정하였다. 인적재해와 같이 사고 발생 즉시 비상대응을 실시해야할 재해는 비상대응 모듈로 구분하여 재난관리 알고리즘을 설정하였다. 교통통제 모듈과 비상대응 모듈은 원칙적으로 국가재난관리등급에 따라 관심, 주의, 경계, 심각의 4단계로 구분하였다. 교통통제 모듈과 비상대응 모듈은 AAD에 의해 관리자, 외부기관 및 이용자 각각의 세부 행동지침 및 요령을 제시하였다.
건설업은 전체 산업 분야 중에서 가장 많은 재해와 사망자를 발생시키는 산업 분야이다. 건설안전 재해를 줄이기 위한 큰 노력이 진행되어왔지만, 사망사고를 제외한 근로자의 업무복귀시간까지 회복되는 근로손실일수에 관한 연구는 매우 적은 편이다. 따라서 본 연구는 근로손실일수를 심각도로 정의하여 이를 분류하는 모형을 제안하고 학습된 모형을 통해 특징 중요도를 도출하고 중요한 특징을 분석하고자 하였다. 블랙박스 모형인 랜덤 포레스트의 학습 과정을 해석하고 추출된 특징 중요도를 통해 근로손실일수 심각도에 영향력을 행사하는 중요 변수를 추출하였다. 추출된 특징을 통해 내부에 존재하는 요인들을 분석하였다. 본 연구의 목적은 건설 현장에서 발생한 사고 사례 데이터를 랜덤 포레스트 모형을 통해 분석하고자 하였다. 근로손실일수의 심각도에 미치는 중요한 특징을 도출해 체계적으로 관리한다면 건설 재해를 예방할 수 있다.
최근 들어 초고속 인터넷서비스의 보편화, 무선통신망의 고속화 및 스마트폰 등 새로운 정보통신매체 등이 보급 활성화됨에 따라 인터넷 뱅킹, 사이버 트레이딩 등 전자금융서비스가 보편화되고 이용률이 해마다 급증하고 있다. 이처럼 전자금융의 대중화 및 활성화로 인해 전자금융사고에 의한 이용자의 금전적인 손실은 해당 금융기관의 신뢰도 하락과 경영상 피해 등 과거보다 더 심각한 영향을 줄 수 있다. 따라서 본 논문에서는 다변화하는 전자금융 환경에 대해 살펴보고 인터넷, 모바일 및 자동화기기 등 전자금융에서 발생한 또는 발생 기능한 보안위협을 분류함으로써 향후 이를 기반으로 전자금융 서비스 안전성 강화를 위한 대응 방안 연구에 기반이 되고자 한다.
현대 도시 모빌리티의 중요한 구성 요소로 자리 잡은 전동킥보드는 편리한 이동 수단으로 인기를 얻고 있으나, 이에 따른 안전사고 증가로 운전자와 보행자의 안전이 심각하게 위협받고 있다. 본 논문에서는 전동킥보드 운전 중에 발생한 사고의 원인을 객관적으로 분석하고, 사고가 운전자의 부주의로 인한 것인지를 판별하며, 이로 인한 배상 책임을 정확하게 결정하기 위한 모델을 제안한다. 운전 중 수집된 센서 데이터를 활용하여 Deep SVDD (Deep Support Vector Data Description) 모델을 구축하고, 이상치 탐지를 통해 운전 패턴을 분류하며 운전자의 부주의로 인한 사고를 파악한다. 이를 통해, 정확하고 공정한 배상 책임 판단을 지원하며, 도시 모빌리티 분야에서 안전사고 감소에 기여할 것으로 기대된다.
국내의 자전거 이용 활성화 정책에 따라 자전거 노선 및 자전거 교통 인프라가 계속 확장되는 추세이다. 자전거 인구가 증가함에 따라 해마다 자전거 교통사고도 증가하고 있다. 본 논문은 도로교통공단의 2007년부터 2014년까지의 자전거 교통사고 데이터를 분석하여 교통사고 현황에 대한 통계량을 제시하였다. 또한 기상청의 종관기상관측소 서울지점의 기상 정보를 활용하여 서울지역의 일별 교통사고 발생 건수에 대한 회귀분석을 실시하였다. 그리고 의사결정 트리 분석 방법을 적용하여 교통사고 정보의 교통사고 심각도를 분류 예측하였다. 이러한 기술 분석 및 예측 분석을 통해 향후 자전거 교통사고 예방을 위한 자전거 교통사고 데이터 수집 정책 및 사고 예방 대책 수립에 도움이 되고자 한다.
교통사고는 인적요인, 도로 기하구조, 교통류, 환경적요인 등 복합적인 요인에 의해 발생하며, 그 중 운전자의 특성과 운전행태는 교통사고에 큰 영향을 미치고 있다. 특히 졸음운전 및 음주운전으로 인한 사행운전은 사고발생 확률이 높고, 사고 발생 시 심각도가 높다. 따라서 본 연구에서는 사행운전을 검지하는 알고리즘을 개발하고, 알고리즘을 통해 사행운전을 검지하여 운전자 및 후방차량에 경고정보를 제공하는 적용방안에 대한 방법론을 제시하였다. 본 연구에서는 사행운전을 위험도에 따라 1차로 사행운전과 2차로 사행운전으로 구분하여 정의하였으며, 사행운전 시 관찰되는 횡방향 각 속도 변화의 특성을 분석하였고, 통계적 분석을 통해 정상주행과 사행운전을 분류하기 위한 임계값과 1차로 사행운전과 2차로 사행운전을 분류하기 위한 임계값을 설정하였다. 설정된 임계값을 이용하여 사행운전 검지 및 위험운전 판단 알고리즘을 평가하였다. 평가결과 제안된 사행운전 검지 알고리즘은 현장적용 시 높은 신뢰도를 가지는 정보를 제공 가능한 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시한 방법론은 교통안전성 증진에 기여할 뿐만 아니라, 자이로센서와 무선통신이 가능한 장비만 있으면 적용 가능한 방법론으로 스마트폰에도 적용 가능할 것으로 판단되어 도래하는 유비쿼터스 교통서비스의 새로운 컨텐츠로 활용될 것으로 기대된다.
최근에 모바일 시장의 급격한 성장과 함께, 모바일 애플리케이션의 보안약점을 통해 개인의 민감한 정보가 유출되는 심각한 문제점이 새롭게 등장하고 있다. 특히, 오늘날의 소프트웨어는 인터넷 환경에서 데이터를 교환하기 때문에 해커에 의해 악의적인 공격을 받을 가능성이 항상 존재한다. 이러한 보안약점은 심각한 경제적 손실을 발생시키는 소프트웨어 보안 침해사고의 직접적인 원인이다. 따라서 초기 개발 단계에서 보안약점을 제거하는 것이 중요하다. 그러나 기존의 보안약점 목록은 모바일 환경의 특성을 반영하지 못하고 있다. 본 논문에서는 모바일 애플리케이션의 특성을 고려한 보안약점의 분류 기법에 대한 소개를 한다.
산업제어시스템의 특성에 대한 공격자들의 이해 증가와 더불어 정보 기술과의 연결성이 확대되면서 산업제어시스템을 대상으로 하는 보안사고가 증가하고 있다. 이와 관련된 취약점의 수는 매년 급증하고 있지만, 모든 취약점에 대해 적시의 패치를 수행하는 것은 어렵다. 현재 취약점 패치의 기준으로 여겨지는 공통 취약점 평가체계는 취약점이 발견된 후의 무기화를 고려하고 있지않다는 한계점을 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 운영 기술 및 산업제어시스템 내 발생 취약점 정보가 포함된 공개 정보를 기반으로 시간의 흐름에 따라 변화하는 공격자의 기술 수준을 분류하기 위한 기준을 정의한다. 또한 해당 속성을 기존 심각도 점수 산출에 반영하여 취약점의 실제 위험성과 긴급성이 반영된 심각도를 평가하는 방안을 제안하고자 한다. 해당 평가 방안의 시계열적 특성 반영 및 운영기술 및 산업제어시스템 환경에서의 유효성을 확인하기 위해 실제 사고에 활용된 취약점에 기반한 사례연구를 수행하였다.
지금까지(1988∼2000년) 국내 해양안전심판원에서 재결한 선박충돌사고의 원인분류 통계데이터를 살펴보면 전체 2,290건의 인적과실(Human Error) 중에서 상대선박에 대한 경계의무소홀이 929건으로 약 40.6%나 되는 가장 많은 비중을 차지하고 있는 것으로 파악되고 있다. 선박충돌사고는 좌초사고와 더불어 인적과실로 기인한 수많은 인명피해와 재산피해 및 해양환경오염을 유발하는 심각한 해양사고로서 이에 대한 사고원인을 철저히 분석하고 그 예방대책 마련이 무엇보다 중요한 과제가 되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 선박충돌사고의 인적과실을 분석하기 위한 목적으로 목포해양안전심판원에서 재결한 선박충돌사고(1990∼2002, 65건)에 대하여 상대선 경계의무소홀이나 동정감시 불충분으로 기인하여 발생한 충돌사고를 조사항목별로 분석하고, GEMS 동적모델을 이용하여 선박충돌사고의 인적과실 유형을 체계적으로 분류하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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