해양시추시스템에 대한 국산화과정을 통해 안전성 확보가 중요한 현안으로 부각되고 있다. 이에 따라 해양시추시스템의 각 개발공정에 대한 단계별 안전성 분석 수행이 의무화되고 있다. 위험과 운전분석은 화학공장과 같은 산업에서 시스템 안전성 분석을 위해 성공적으로 사용되었던 기법이다. 이 위험과 운전분석 Study를 통해 공정에 따른 단계별 안전성 분석을 수행을 위해 해양시추시스템의 한분야인 LP Mud System에 위험과 운전분석을 수행하였다.
현 산업체에서는 사고를 미연에 방지하기 위해 다양한 위험성 평가기법을 이용하고 있다. 위험과 운전성 분석기법(HAZOP)은 대표적인 정성적 평가기법으로 체계적인 연구가 가능하며 brain-storming에 의한 폭넓은 평가 결과를 얻을 수 있으므로 화학 공장에서 널리 사용된다. 그러나 HAZOP Analysis는 여러 분야의 전문가들이 위험성 평가를 시행하여야 하기 때문에 상당한 비용과 노력, 시간이 필요하고 전문가의 자질과 컨디션이 결과에 영향을 미치므로 객관적인 신뢰도가 떨어지는 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 하는 노력으로 HAZOP Analysis 자동화를 위한 연구가 지금까지 활발히 전개되었으나 대부분이 연속 공정에 국한된 것이었다. (중략)
안전한 도로교통 환경 조성을 위하여 운전행동에 영향을 미치는 인적요인에 관한 연구가 필요하지만, 실제 주행행태에 영향을 미치는 개인별 인적요인 특성을 도출하기에는 많은 어려움이 있다. 이에, 개별 운전자의 자기 보고를 통하여 도출되는 위험운전성향을 분석하여 주행 행태 특성과 상관성이 있는지 확인하고, 교통상황에 따른 주행행태에 영향을 미치는 운전성향을 추정하는 방법을 제시하고자 하였다. 본 연구에서는 기존에 고안된 설문 기법을 활용하여 실험 참가자들의 위험운전성향을 여러 방법으로 도출하고, 가상환경 기반의 주행 시뮬레이터 실험을 통하여 도출된 주행행태 특성을 분석하여 위험운전성향과 주행행태 특성 간 유의미한 상관관계가 있는지 확인하였다. 실험 결과, 한국형 DBQ를 통하여 도출되는 난폭운전성향이 높은 사람들이 상대적으로 빠른 주행속도와 가속도 행태를 보이는 것을 확인할 수 있었다. 이를 통하여 상대적으로 위험운전행동을 보이는 운전자를 추정할 수 있는 평가 방법을 확인할 수 있었다.
개별차량의 주행궤적을 모니터링하고 개별차량의 위험운전행태를 검지하여 도로의 안전성을 평가하고 분석하는 것은 사고의 원인 분석 및 예방의 시작이라 할 수 있다. 최근 각종 센서 및 통신기술의 발달은 과거에 비해 보다 미시적이고 폭넓은 교통자료의 취득을 가능하도록 하였다. 이러한 발달된 기술력을 통해 사고 이력자료를 이용할 수밖에 없던 과거와 달리 개별차량의 주행궤적자료를 실시간으로 가공하여 교통상황과 정보를 바로 수집할 수 있는 실시간 모니터링 시스템 환경을 제공할 수 있다. 본 연구에서는 개별차량 주행자료 수집 및 차량-차량간, 차량-인프라간 무선통신이 가능한 차량 내 센서로부터 수집되는 자료를 이용하여 위험운전이벤트를 검지하였다. V2X 통신을 통해 생성된 위험운전 정보를 교통관리센터로 전달하고 도로의 위험도를 산출함으로써 실시간 유비쿼터스 환경에서의 교통안전 모니터링을 통해 도로의 안전성을 평가할 수 있는 기법을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 교통안전 모니터링 기법은 실제 테스트베드에 구현되어 테스트 중에 있으며, 실제 구현된 교통안전 모니터링의 적용 사례 및 활용방안에 대하여 소개하고자 한다. 본 연구에서 제시한 교통안전 모니터링 기법은 도로의 전반적인 안전성을 검토함으로써 교통류 관리전략 수립을 위한 기초자료로써 활용될 수 있을 것이며 교통안전증진을 위한 다양한 정책개발 및 평가에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
선박 연료로서 LPG는 현재의 기술과 경제성 등을 고려하였을 때 매력적인 연료이다. 하지만, 아직 LPG 연료 선박의 안전 지침을 개발 중에 있고, 국내에서는 중소형 선박에 LPG 추진 시스템을 적용한 사례가 없다. 본 연구에서는 국내 최초 개발된 해상용 LPG 엔진 시스템에 대해 보다 객관적인 위험성 평가를 수행하고 안전 운용 기준을 제안하고자 한다. 우선, 위험과 운전 분석 기법을 통해 동 엔진 시스템을 5개의 검토 구간으로 분할하고 총 58가지의 위험요소를 식별하였다. 그다음 정성적 평가인 HAZOP 기법의 주관성을 보완하기 위해 퍼지 이론을 사용하고 검출도, 민감도 등 위험 요인을 추가하여 퍼지 분석적 계층 과정을 통해 위험 요인의 상대적 가중치를 비교하였다. 그 결과, 5가지의 위험 요인 중, 위험성에 가장 큰 영향을 미치는 위험 요인은 발생 빈도와 심각도로 평가되었다. 마지막으로, 위험 요인에 대한 가중치를 고려하여 위험 순위를 세밀하게 선정하기 위해 퍼지 TOPSIS 기법을 적용하였다. 그 결과, 위험 등급은 47개 그룹으로 구분할 수 있었고, 동 엔진 시스템의 운용 중 가장 위험도가 높은 위험요소는 LPG 공급 라인 유지 보수 중 가스 누출로 분석되었다. 본 연구에 제안된 기법을 LPG 공급계통 등 다양한 설비에도 적용하여, 향후 LPG 추진 선박의 안전 기준 마련을 위한 위험성 평가의 표준절차로 활용할 수 있기를 기대한다.
공격운전은 밀착주행과 급감속과 같은 행위로 상대 운전자를 위협하는 고의적인 행동으로 교통사고 발생 가능성이 높은 위험운전이벤트이다. 본 연구에서는 Multi-agent 주행 시뮬레이션 실험을 통해 공격운전 가해자와 피해자의 상호작용을 차량거동형태를 분석하였다. 운전자의 고의적인 공격의지 검지를 위해 주행패턴을 효과적으로 상대 평가할 수 있는 지표(Erratic Driving Index, EDI)를 도출하였다. 기존의 상용차의 디지털운행기록계 자료를 활용한 위험운전 검지기법과 본 연구에서 도출한 EDI를 연계한 공격운전 검지 방법론을 새롭게 개발하였고 활용성을 평가하였다. 공격운전을 억제하고 운전자의 안전운전을 유도하는 운전자 행태 관리를 위해 본 연구의 결과물이 효과적으로 사용될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 운전자의 성별과 운전경력, 위험 운전상황의 유형(성향요인이 강조된 끼어들기 상황 vs. 상황요인이 강조된 급정거 상황), 그리고 운전분노 평정관점(행위자 관점 vs. 관찰자 관점)에 따른 운전자의 운전분노 수준 차이를 운전 시뮬레이션 기법을 이용하여 비교하였다. 본 연구의 주요 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 성별과 운전경력에 따른 운전분노 수준에서의 차이를 운전상황 유형이나 운전분노 평정관점을 함께 고려하지 않고 독립적으로 분석한 결과 성별과 운전경력에 따른 차이가 각각 유의하지 않았다. 둘째, 운전분노 수준에서의 행위자-관찰자 효과는 도로여건 등과 같은 상황변인이 상대적으로 더 많이 강조된 급정거 상황보다는 상대운전자의 의도가 비교적 분명하게 드러나는 조건인 끼어들기 상황에서 주로 관찰되었다. 셋째, 운전자의 성별과 운전경력, 그리고 운전분노 평정관점을 통합적으로 고려하여 살펴본 결과 운전경력이 짧은 여성운전자의 경우 타인의 끼어들기에 대해서는 매우 높은 수준의 분노를 경험하는 반면, 자신의 끼어들기에 대해서는 매우 낮은 수준으로 상대운전자가 운전분노를 경험할 것으로 추정하는 경향이 더 높았다. 이러한 결과는 운전자의 성별과 운전경력에 따른 운전분노에서의 차이가 위험 운전상황의 유형과 행위자- 관찰자 관점에 따라 매우 다른 양상으로 나타날 수 있다는 것을 시사한다.
화학공정에서 발생하는 사고의 주요 원인으로는 조업자의 실수, 장치고장, 안전장치의 미비, 운전조건의 이상을 들 수 있다. 화학공정의 위험 분석은 HAZOP, FTA, ETA, 및 CA 등이 산업계에서 가장 유용하고 폭넓게 사용되고 있는 분석 방법이다. 이들 위험분석 기법 중에서 FTA(Fault Tree Analysis)는 사고의 세부적인 원인목록을 작성하여 해당사고의 구조를 파악할 수 있으며 복잡한 시스템내의 결함을 최소시간과 최소비용으로 효과적으로 예방할 수 있게 하는 정량적 위험성 평가 방법이다. 일반적으로 이 방법들은 전문가 집단에 의해 수행되기 때문에 전문가 집단의 능력과 투여되는 시간에 많이 비례하여 왔던 것이 사실이다. 이러한 이유로 인하여 위험분석방법의 자동화가 절실히 대두되고 있는 실정이다.(중략)
일반적으로 FMECA는 시스템에 치명적인 영향을 줄 수 있는 장치나 고장모드를 파악하고 우선순위를 판단하여 이를 설계나 시스템 유지보수에 반영할 때 사용할 수 있는 기법이다. 본 논문은 도시철도차량의 차상 신호설비인 ATC/ATO 시스템에 FMECA를 이용하여 도시철도차량의 운전장애 현상을 정량적으로 분석하고 위험요소를 도출한 다음 이를 제거하여 도시철도차량의 운전환경을 개선할 수 있도록 하는데 목적을 두었다. 이를 위해 본 연구에서는 FMECA를 활용한 분석을 통해 ADU 개선방안과 사례를 제시하였다.
본 연구는 교통법규 위반과 교통사고 야기에 밀접한 운전자의 운전성향에 대해, 미시적인 통계분석 기법인 Q 분석 기법을 활용하여 분석함으로서, 운전성향과의 관련성에 근거한 교통법규 위반 및 교통사고 감소에 효과적인 교통안전대책을 제시하고자 하는데 그 목적을 두고자 하였다. 그 결과 교통법규 위반자들은 5가지의 운전성향으로, 교통사고 야기자들은 6가지의 운전성향으로 유형화하여 분석할 수 있었다. 이러한 유형별 운전성향 특성 분석을 통해, 운전성향별 교통법규 위반 및 교통사고 감소대책을 수립할 수 있었다. 이번 연구의 성과는 다음과 같다. 첫째. 교통법규 위반과 교통사고를 일으키는 데 결정적인 운전자의 운전성향을 내적 요인과 외적 요인으로 분류할 수 있었다. 각각의 운전성향이 교통법규 위반과 교통사고 야기에 어떠한 영향을 미치게 되었는지를 비교적 명확하게 파악할 수 있었다. 또한 사고호발성향을 지닌 위험 운전자 표본을 찾아낸 것도 본 연구의 성과라 할 수 있다. 둘째. 현재 시점에서 연구대상이 된 비정상 운전자들의 요인별 운전특성을 유형화하고 분석한 결과, 교통 법규 위반 및 사고 감소를 위한 대책을 중점대책과 보완대책으로 비교적 명확하게 구분하여 수립할 수 있었다. 셋째. 교통사고 야기와 가장 밀접하게 관련을 갖고 있는 운수업체의 입장에서는 여객운수 종사자들의 신규 채용 시 이들의 운전성향을 사전에 파악하여 채용 여부를 결정하거나, 채용 후 운전성향에 맞는 교통사고 예방을 위한 교통안전교육에도 이를 적극적으로 활용할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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