본 연구에서는 해양성 기후조건에 있는 철도 레일의 부식으로 인한 선로장애를 최소화하고 레일의 부식을 저감시키기 위한 방식대책으로써 희생양극법을 제시하고 방식효과를 실험적으로 입증하였다. 또한 제안된 희생양극을 현장에 시험부설하여 26개월 이상 장기 레일부식모니터링 및 현장적용성을 검토하고 레일부식의 효과를 입증하였다. 셀로판테이프법을 이용한 부식상태 모니터링 결과, 현장시험부설 후 약 26개월이 경과된 현 시점에서의 희생양극의 외관상태는 양호하며, 레일복부와 희생양극의 용접부 이상 및 기타 특이사항은 발견되지 않았으나, 희생양극을 설치하지 않은 개소에서는 녹의 진전이 빠르게 진행되었다. 또한 희생양극의 적정 설치간격은 1.0~1.5m까지가 상대적으로 가장 안정적인 부식피막을 형성하는 것으로 조사되었다. 약 26개월의 모니터링 결과, 희생양극의 설치는 설치간격이 다소 넓더라도 해양성 기후조건에 있는 철도 레일의 전반적인 부식발생 수준을 안정화하는 데에 도움을 줄 수 있어 부식에 취약한 환경에 부설된 철도 레일에 적용이 가능할 것으로 분석되었다.
해양사고 감소를 위해 다양한 연구들이 수행되어 왔다. 그에 비해 준해양사고에 대한 연구는 미미한 수준에 그치고 있다. 준해양사고는 건수가 많은 대신 내용이 정성적이기 때문에 분석하기에는 현실적인 어려움이 있었다. 하지만 해양사고 감소를 위해서는 준해양사고의 정량적인 분석이 필요하다. 이번 논문의 목적은 준해양사고 경향을 예측하고 해양사고를 감소시키기 위해 빅데이터 기법을 적용하여 준해양사고 데이터를 정량적으로 분석하는 것이다. 이를 위해 10,000여건의 준해양사고 보고서를 전처리 작업을 통해 통일된 양식으로 정리하였다. 전처리된 데이터에 대해서 1차적으로, 텍스트마이닝 기법을 적용하여 항해 중 준해양사고 발생원인에 대한 주요 키워드를 도출하였다. 주요 키워드에 대해 2차로 시계열 및 클러스터 분석을 통해 발생할 수 있는 준해양사고 상황에 대한 경향 예측을 도출하였다. 이번 연구에서는 정성적 자료인 준해양사고 보고서를 빅데이터 기법을 활용하여 정량화된 데이터로 전환할 수 있고, 이를 통해 통계적 분석이 가능함을 확인하였다. 또한 빅데이터 기법을 통해 차 후 발생할 수 있는 준해양사고에 대한 객관적인 경향을 파악함으로써 예방 대책에 대한 정보 제공이 가능함을 확인할 수 있었다.
수소는 차세대 에너지원으로 부각되고 있으며, 수소차(FCEV)개발 및 보급이 급속도로 이루어질 것으로 예상된다. 이에 수소차 사고에 대응하기 위한 대책이 요구되고 있으며, 수소차의 안전성에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 기존 실험 및 연구자료에 대한 분석을 통해 도로터널에서 수소차 안전성 평가를 위하여 국내 실정에 맞는 수소차 사고시나리오를 개발하였으며, 수소차 사고시나리오의 사고결과에 대한 위험거리를 분석·제시하였다. 수소차 사고시나리오에 따른 사고결과는 경미한 사고, 일반화재, 제트화염, 폭발로 구분되며, 각각의 발생확률을 93.06%, 1.83%, 2.25%, 2.31%로 예측된다. 표준단면(72 m2)의 도로터널에서 국내에서 시판되는 수소차량의 수소탱크제원을 적용하는 경우, 사고결과에 따른 위험 거리는 폭발의 경우 약 17.6 m (폭발압력 16.5 kPa기준), 제트화염은 약 6 m, 파이어볼 형성에 따른 위험거리는 최대 35 m로 분석되었다.
열차 정거장의 경우 연기배출이 제한된 지하공간이라는 특수성으로 인해 적절한 제연 설비가 갖추어지지 않는다면 화재 발생시 화재연기로 인한 피해가 확대될 우려가 있다. 이에 지하 정거장의 대피 안전성을 확보하기 위한 대책의 필요성이 부각되었으며, 화재시 승강장 이용객의 안전한 대피를 위한 연구가 국내외에서 지속적으로 수행되고 있다. 하지만 현재 열차 승강장에는 제연 경계벽과 PSD (Platform Screen Door)등에 의해 제연구역을 구획하여 제연설비를 설치하고 있으나, 화재시 제연구역별 제연방법(급기 또는 배기) 즉, 제연모드에 관한 기준은 제시되어 있지 않은 실정이다. 본 연구에서는 열차 정거장 화재시 제연모드에 따른 화재위험을 정량적으로 평가하기 위해서 화재해석 및 대피해석을 수행하여 사망자수를 추정하고 F/N선도를 도출하였으며, 이를 통해 최적 제연모드를 검토한 결과, 화재 구역 배기 및 인접구역 급기인 경우에 총 위험도가 가장 낮은 것으로 분석됐다.
국제해사기구는 해운에 의한 기후변화 방지 대책을 강구하여 왔으며, 특히 2018년 채택 선박 온실가스 배출 감축 초기전략 등을 적극적으로 논의하고 있다. 한편 이를 배경으로 회원국들은 IMO 제5차 온실가스 회기간 작업반 회의(ISWG-GHG: Intersessional Working Group on the Reduction of GHG Emissions)에 다양한 감축 조치를 제안하고 있다. 하지만 각 회원국들의 영향평가 측정방법은 평가 시 고려하는 항목이 상이하며, 이로 인해 국가별 영향평가의 객관적인 비교가 불가능한 실정이다. 실제로 회원국들이 IMO에 제출한 영향평가 측정방법의 분석 시 회원국마다 영향평가 절차나 영향평가 시에 고려하는 항목이 서로 상이하였다. 온실가스 감축을 위한 각국의 다양한 조치들이 제안되고 있는바 IMO의 온실가스 감축 전략이 본격적으로 시행되는 2023년 이전에 영향평가 측정 시의 평가항목 등을 표준화하는 등 모든 국가가 공통으로 적용할 수 있는 표준 영향평가 측정방법을 마련할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 선박 온실가스 감축조치의 영향평가 결과를 객관적으로 비교하기 위한 영향평가 세부 가이드라인을 개발하고자 한다. 각국 감축 전략의 실효성을 비교할 수 있는 세부 가이드라인을 도출 시 이를 통해 GHG 감축을 주도하는 해사환경 선도국이 될 수 있을 것으로 기대된다.
현 시대는 인공지능(AI), 사물 인터넷(Iot), 빅 데이터(Big Data), 모바일(Mobile) 등과 같은 기술을 토대로 한 Digital화 문명사회로써, 이와 더불어 레이더 분야 또한 탐지 범위가 날이 갈수록 장거리화 되어가고 있다. 사람은 가시거리가 최대 20Km 정도이고, 가청 주파수는 20~20000Hz이다. 이렇게 제한적인 인간의 한계를 초월한 거리를 보기 위한 것이 레이더이며, 이러한 레이더들은 모두 장비 특성상 허위 항적을 발생하고 이로 인한 탐지 오류의 과실을 범하게 된다. 레이더의 왜곡 현상은 "비임의 굴절, 회절, 반사성, 허위 항적"이라는 부정확한 정보를 제공하며 이와 함께 초래되는 인간(방공 관제사)의 판단력 저하와 인적 과실은 전투기 출격을 야기하는 등 엄청난 손실을 초래할 수 있다. 또한, 긴박한 상황이나 중요 표적을 추적 감시할 때 가짜 항적을 추적 한다면 실질적 목표 표적을 놓칠뿐 만 아니라 재 추적을 위한 시간 지연이 불가피하다. 보완 대책으로써, 서로 다른 위치와 각도에서의 레이더 포착 자료를 서로의 레이더 자료로 전송하여 합성하면 왜곡된 자료의 분석, 교정이 가능하고 허위 항적 발생 감소와 더불어 목표물 추적의 정확도 향상이 기대되기에 본 방안을 제시한다.
최근 급속도로 성장하는 도시에는 많은 인구와 시설물들이 증가하고 집중이 심화함에 따라 재해와 재난에 취약함을 나타낸다. 특히, 화재는 우리나라의 도시 내에서 교통사고와 더불어 가장 많이 발생하는 재해 중 하나로 많은 인명 및 재산피해를 준다. 따라서 본 연구에서는 화재 발생에 대한 영향요인을 분석하기 위해 진주시를 대상으로 2007년부터 2017년까지 10년간 화재데이터를 취득하였다. 먼저 공간 자기 상관성 분석을 시행하여 진주시 화재 발생의 공간 분포 패턴을 파악한 후, 상관관계 및 다중 회귀 분석을 통해 인문 사회 요인과 물리적 요인 간의 공간적 종속성 및 비정상성을 확인하였고 이를 토대로 화재 발생 위치와 각 요인별 위치를 고려하여 공간 가중치를 활용한 OLS 회귀 분석을 실시하였다. 그 결과로 첫째, 진주시 화재 발생의 LISA분석 결과 화재 발생 빈도가 높은 용도지역은 중심상업지역, 공업지역, 주거지역 순으로 나타났다. 둘째, 인구 사회적 변수 및 물리적 변수를 통합하여 다중회귀분석의 최종 모형으로 도출된 요인들을 중심으로 공간가중치를 적용하여 OLS회귀모형을 분석한 결과 제2종 근린생활시설이 화재 발생과 가장 높은 상관성을 보였으며 다음으로 단독주택, 판매시설, 제1종 근린생활시설, 가구수의 순으로 상관성이 있는 것으로 분석되었다. 이러한 연구 결과를 통해 도시 지역의 시설물별 화재 발생 요인을 분석하고 화재 안전대책을 수립하는데 유용한 자료로 활용될 것으로 예상된다.
현대 사회는 과거의 테러성향과는 다른 불특정 다수를 대상으로 하는 소프트 타깃의 형태로 테러의 패러다임이 전환되고 있으며 화학물질을 이용한 테러가 빈번하게 일어나고 있다. 이에 본 연구에서는 다중이용시설에 국한하여 피난환경 및 특성, 테러대응 매뉴얼 분석, 국내 화학물질 관리 현황을 분석하여 다중이용시설 화학테러 대비를 위해 다음과 같은 관리방안을 제안하였다. 첫째, 복잡한 다중이용시설 공간에 대비하여 테러발생 시 신속한 현장대응을 할 수 있도록 다중이용시설의 정보를 사전에 파악할 수 있는 가이드라인을 제시하고 등급에 따른 관리를 제안하였다. 둘째, 테러대응 매뉴얼의 취약점을 분석하고 화학테러의 유형 및 특성을 사전에 파악하여 화학테러에 신속한 대응을 할 수 있도록 화학테러에 사용할 가능성이 있는 물질들을 선별하는 방안을 제안하였다. 셋째, 선별된 화학물질을 대상으로 사회적 관심물질과 같은 용어제정을 통해 통합 관리해야하는 필요성을 제안하였다. 이를 통해 다중이용시설 화학테러 대비를 위한 개선방안이 추가적으로 마련될 것으로 보여 지며, 추후 국외 사례를 통한 문제점 분석과 이를 통한 맞춤형 대책을 강구해야 할 것으로 사료된다.
최근 정부는 건설 산업의 재해율과 사고 사망률이 전체 산업 중 높은 비율을 차지한다는 점을 개선하기 위하여 새로운 대책을 강구하고 있다. 특히 4차 산업혁명의 시대적 흐름에 맞춰 ICT 기술과 융합된 건설 기술 개발에 집중적으로 투자하고 있다. 이런 상황에 대응하고자 본 논문에서는 건설 기계를 사용하는 작업에서 작업자의 안전성 향상을 위한 방법으로, 건설 기계 운전자와 주변 작업자 간의 작업 상황 정보를 공유하고 인지할 수 있는 개념을 제시하였다. 그리고 해당 개념의 일부를 실현하고자 카메라를 이용한 인공 지능 기반 영상처리 기술을 활용하여 토공 작업에 접목시켰다. 그 중에서도 다짐 장비를 이용한 실험을 통해 YOLO-v3 기반의 영상 처리 알고리즘으로 토공 작업 중에 주변 작업자 상황을 인지하고 위험 상황 여부를 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하였다. 그 결과 본 알고리즘은 동영상에서 초당 15.06프레임을 처리하며 90.48%의 정확도로 건설 기계 주변 위험 상황을 인지할 수 있다. 향후 이 같은 기술을 활용하여 건설 현장의 안전사고 예방에 기여하고자 한다.
우리나라의 사망사고만인율은 주요 국가와 비교하면 2~3배 높으며 그 중 건설현장의 추락사고는 가장 많은 사망사고를 유발하고 있다. 기존연구와 국가기관의 조치를 살펴보면 추락사고에 집중된 산업재해 관리의 미흡과 계절별 안전관리 대책의 미비가 그 원인인 것으로 판단된다. 본 연구에서는 기존 연구 및 조치의 한계점을 해결하기 위하여 계절별 건설현장 추락사고 특징을 도출하고, 추락사고 방지책을 마련하는데 필요한 적정 정보를 제공하고자 한다. 정보의 제공을 위하여 사고발생 인과간계에 대하여 기술한 계절별 건설현장 추락사고 기사데이터 387건을 수집 후, 주성분분석과 군집분석을 활용한 텍스트 마이닝을 실시하였다. 분석결과 계절별 특징으로서 봄에는 강설, 리프트를 포함한 장비의 무리한 운용 등이 원인이며, 여름에는 거푸집, 점검미비, 설치작업 등이 원인으로 나타났다. 그리고 가을에는 바람과 태풍의 날씨요인 등이 원인이며 겨울에는 자재운반 및 외벽작업, 안전수칙 미 준수 등이 추락사고의 원인으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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