자판기 관련 기술의 발달은 이제 자판기를 단순 유형의 내용상품 만을 적용 판매하는 수준을 넘어 서게 한지 오래이다. 단일상품으로서 상품가치 극대화와 활용도 증가를 위해 여러 기능을 한 제품에 묶는 퓨전 성능화 동향이 최근 들어 급속화되고 있다. 따라서 어떤 성능을 메인 성능으로 보아야 할지 모호한 제품군이 등장하기도 하고, 심지어 자판기로서의 정체성까지 의심되는 경우도 있다. 자판기 기술발달과 적용 가능한 콘텐츠의 다양화에 따라 등장한 퓨전 자판기들은 분명 자판기 영역과 위상확대에 도움이 되는 것이 사실이지만 그 이면에는 확실한 하나의 기능으로서가 아닌 어중간한 제품 성격으로 제대로 소비자에게 어필하지 못하는 위험 수 역시 적지 않다. 하지만 기존 단순기능 위주의 자판기 시장은 한계가 있음에 미루어 볼 때 퓨전 성능화 동향은 거부 할 수 없는 신조류로 산업계에 새로운 가능성을 제시하고 있다. 이제 과제는 산업계가 그 흐름을 얼마나 발전적인 방향으로 유도해 내느냐에 달려 있다. 금호에서는 최근 부쩍 가속화되고 있는 자판기의 퓨전 성능화 동향을 집중진단해 보는 시간을 마련했다.
본 논문은 AMI(Advanced Metering Infrastructure) 네트워크의 성능 시뮬레이터를 구현하기 위해 필요한 설계 모듈들을 제안한다. AMI 네트워크는 스마트 그리드의 핵심시스템으로 네트워크를 구성하는 장치들이 스스로 통신하여 서로 간에 필요한 정보를 수집 분석하고 사용자가 원하는 정보를 제공하기 위한 환경이다. 이러한 AMI 네트워크를 실제로 전국에 구현 할 시 발생할 수 있는 시행착오를 최소화하기 위해 성능, 위험요소 등을 사전 시뮬레이션 해 볼 필요가 있다. 본 논문에서는 AMI 네트워크를 시뮬레이션하고 적정 성능을 분석하기 위한 성능 시뮬레이터의 모듈을 제안한다.
적외선 유도 미사일은 미사일에서 자체적으로 방사하는 신호가 없어 항공기에서 접근을 인지하고 대응하기가 어렵다. 또한 적외선 유도 미사일을 탐지하는 MAW(missile approach warning)는 고가의 장비로 현재는 항공기에의 사용이 제한되고 있으며 그 효용성이 공개된바가 없다. 따라서 본 연구에서는 MAW가 탑재되어 항공기가 접근하는 유도 미사일에 대해 회피기동을 수행할 때 항공기의 생존성이 얼마나 증가하는지를 해석하여 MAW의 효용성을 평가하고자 하였다. 생존성의 평가지표로 위험 거리를 사용하였으며 고도 5km를 마하 0.9로 비행하는 항공기에 대해 AIM-9 적외선 유도 미사일이 접근하는 상황에 대한 위험 거리를 방위각 별로 도출하였다. 항공기의 회피기동에 대한 변수로는 5~7km의 MAW 인지거리와 3~7G의 항공기 기동성능을 고려하였다. 해석 결과 MAW를 통한 미사일 접근 인지와 회피기동 만으로도 위험 거리가 상당히 감소하는 것을 확인했다. 회피기동에 따른 위험 거리의 감소는 최대 29.4%로 나타났다. 또한 상대적으로 향상시키기 어려운 항공기 기동성능보다는 MAW 인지거리를 증가시키는 것이 위험 거리의 감소에 더 효과적인 것으로 나타났다.
연구목적: 본 연구는 화재발생 건축물 정보, 신고자 취득 정보 등 초기 정보를 활용하여 화재현장의 위험도를 예측하여, 재난 발생 초기에 효과적인 소방자원 동원 및 적절한 대응을 위한 피해최소화 전략 수립을 지원하는 위험도 예측 모델을 개발하고자 한다. 연구방법: 화재 통계 데이터 상에서 화재의 피해규모와 관련된 변수 규명을 위해 머신러닝 알고리즘을 이용한 변수간 상관성 분석을 실시하여 예측 가능성을 검토하고, 데이터 표준화 및 이산화 등의 전처리를 통해 학습 데이터 셋을 구축하였다. 이를 활용하여 예측 정확도가 높은 것으로 평가 받고 있는 복수의 머신러닝 알고리즘을 테스트하여 가장 정확도가 높은 알고리즘을 적용한 위험도 예측 모델을 개발하였다. 연구결과: 머신러닝 알고리즘 성능 테스트 결과 랜덤포레스트 알고리즘의 정확도가 가장 높게 나왔으며, 위험도 등급에 대해서는 중간치에 대한 정확성이 상대적으로 높은 것으로 확인되었다. 결론: 화재 통계 상 피해규모 데이터의 편향성에 의해 예측모델 정확도가 제한적으로 나타났으며, 예측 모델 성능 개선을 위해 데이터 정합성 및 결손치 보완 등을 통한 데이터 정제가 필요하다.
본 연구에서는 화재 시 연기안전 등급 평가를 표준화하기 위해 Chung's equations 1, 2와 3을 확장하여 Chung's equations-V인 연기성능지수-V와 연기성장지수-V를 산정하였다. 5종류의 목재를 선별하여 ISO 5660-1의 규격에 의한 콘칼로리미터(cone calorimeter)법으로 연기지수들을 측정하였다. Chung's equation-VI에 따라 연기위험성지수-VI에 의한 연기위험성을 등급화 하였다. 연기위험성지수-VI는 PMMA(1) ≈ 단풍나무(1.01) < 물푸레나무(1.57) < 전나무(4.98) < 오동나무(46.15) < 적삼목(106.26)의 순서로 증가하였다. 단풍나무, 물푸레나무의 연기위험성이 가장 낮고, 오동나무, 적삼목이 가장 높은 것으로 예측되었다. 시험편 5종의 일산화탄소 평균생성속도는 0.0009~0.0024 g/s으로 나타났으며, 이들 목재는 기준 물질인 polymethyl methacrylate보다 불완전연소 물질임을 나타내었다. 선정된 목재들의 연기특성은 체적밀도가 높을수록 연기성능지수-V (SPI-V)이 증가하였고, 연기위험성지수-VI (SRI-VI)가 감소하였다.
본 연구는 우리나라 전체 도로 유형을 대상으로 빅데이터를 이용하여 안전성능함수(safety performance function, SPF)를 개발하고, 그것을 바탕으로 다양한 도로에 대한 안전등급을 평가함으로써 상대적으로 위험한 도로에 대한 대책을 수립할 수 있는 기초 정보를 제공하고자 하였다. 교통사고 자료를 국가표준 노드 및 링크 체계를 기반으로 전국의 도로에 매칭 하여 종속 변수로 활용하였으며, 독립변수로 링크 길이, 차로 수 등 기하구조 자료 및 한국교통연구원의 ViewT 교통량 자료, 그리고 사업용 차량에 장착된 운행기록계를 통한 위험운전행동 건수를 활용한 4개 시스템의 교통 빅데이터를 활용하여 연구를 진행하여 7개 도로 유형별 안전성능함수를 개발하고, 개발된 안전성능함수를 활용하여 도로유형별로 A, B, C, D 네 개의 안전등급을 평가하였다. 본 연구에서 사용한 방법론과 분석 결과를 토대로 우리나라의 위험도로를 선정하였다. 도출된 결과를 바탕으로 교통안전 개선사업의 대상을 선정하고 그에 따른 효과 등을 모니터링하고 계량화할 수 있을 것으로 기대된다.
다양한 제반 위험요소가 상존하는 고속도로 교통안전시설의 안전에 대한 사회적 관심증가로 인하여 교통안전시 설에 대한 체계적인 성능, 비용 및 효과 분석 프로세스가 요구되어지고 있다. 교통안전시설은 도로사용자의 직 간접적인 사고위험성이 상존하는 중요한 시설물임을 고려하여 위험도의 정량적 평가에 대한 고려가 필수적이다. 본 연구에서는 교통안전시설의 가치분석 수행시 정량적 위험도분석 결과를 적용한 합리적인 가치분석(VE)기법을 제시하였으며, 고속도로 개선 전 후 중앙분리대에 적용하여 가치평가를 수행하였다. 또한 기능분석을 통해 중점개선대상 기능 도출기법을 제시하였으며, 이를 통해 개선 전 중앙분리대 문제점의 정확한 분석이 가능하며 향후 다양한 교통안전시설의 가치대안 창출 시 적용 가능하다.
선박에서 항해사의 안전운항을 효과적으로 지원하고 충돌사고를 방지하기 위해 다중선박의 충돌 위험도를 추정하는 알고리즘을 개발하였다. 선박 충돌위험도 추정 알고리즘은 선박들의 항행정보로서, AIS 정보를 사용하고, 퍼지 이론을 이용하여 충돌위험도를 계산한다. 지난 연구에서는, 고안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 울산항 해상교통관제(VTS) 센터로부터 수집된, 실제 울산항에서 운행된 선박들의 AIS데이터를 기반으로 검증 시뮬레이션을 수행한 바 있다. 본 논문에서는 선박 충돌위험도 추정 알고리즘을 좀 더 정밀하게 검증하기 위해, 실제 해상충돌사고 데이터에 적용해 보고자 하였다. 이를 위해, 2009년 부산항에서 발생한 석유제품 운반선과 화물선간의 충돌사고에 대한 AIS 데이터를 수집하였고, 이를 이용하여 선박운항 시뮬레이터 기반, 재생 시뮬레이션을 수행하였다. 본 논문에서는 선박 충돌위험도 추정 알고리즘의 특징과, 실제 선박 충돌사고의 AIS 데이터에 대한 재생 시뮬레이션 결과에 대해 소개하였다.
본 연구는 도시침수 위험기준이 산정되지 않은 지역의 예·경보 기준을 예측하기 위해 유역특성 자료와 피해이력 기반으로 산정된 한계강우량을 활용하여 도시침수 위험기준을 추정하는 모델을 검토하였다. 위험기준 추정모델은 머신러닝 알고리즘의 하나인 Support Vector Machine을 이용하여 설계하였으며, 학습자료는 지역별 한계강우량과 유역특성으로 구성하였다. 학습자료는 정규화 한 후 SVM 알고리즘에 적용하였으며, SVM에 적용시 Leave-One-Out과 K-fold 교차검증 알고리즘을 이용하여 절대평균오차와 표준편차를 계산한 후 모델의 성능을 평가하였다. Leave-One-Out의 경우 표준편차가 작은 모델이 최적모델로 선정되었으며, K-fold의 경우 fold의 개수가 적은 모델이 선정되었다. 선정된 모델의 지속시간별 평균 정확도는 80% 이상으로 나타나 침수 위험기준 추정을 위해 SVM을 활용가능 할 것으로 판단된다.
본 논문은 얼굴의 표정 인식을 이용한 위험상황 인지 알고리즘을 제안한다. 제안방법은 인간의 다양한 감정 표정 중 위험상황을 인지하기 위한 표정인 놀람과 공포의 표정을 인식한다. 제안방법은 먼저 얼굴 영역을 추출하고 검출된 얼굴 영역으로부터 눈 영역과 입술 영역을 추출한다. 각 영역에 유니폼 LBP 방법을 적용하여 표정을 판별하고 위험 상황을 인식한다. 제안방법은 표정인식을 위해 사용되는 Cohn-Kanade 데이터베이스 영상을 대상으로 성능을 평가하였다. 이 데이터베이스는 사람의 기본표정인 웃는 표정, 슬픈 표정, 놀란 표정, 화난 표정, 역거운 표정, 공포 표정 등 6가지의 표정영상을 포함하고 있다. 그 결과 표정 인식에 좋은 결과를 보였으며 이를 이용하여 위험상황을 잘 판별하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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