In this study, predictive models based on machine learning for evaluating the extent of hazardous zone of explosive gases are developed. They are able to provide important guidelines for installing the explosion proof apparatus. 1,200 research data sets including 12 combustible gases and their extents of hazardous zone are generated to train predictive models. The extent of hazardous zone is set to an output variable and 12 variables affecting an output are set as input variables. Multiple linear regression, principal component regression, and artificial neural network are employed to train predictive models. Mean absolute percentage errors of multiple linear regression, principal component regression, and artificial neural network are 44.2%, 49.3%, and 5.7% and root mean square errors are 1.389m, 1.602m, and 0.203 m respectively. Therefore, it can be concluded that the artificial neural network shows the best performance. This model can be easily used to evaluate the extent of hazardous zone for explosive gases.
This study was conducted to test the assessment validity and examine the cut-off scores for driving risk as a part of the Self-report Assessment Forecasting Elderly Driving Risk (SAFE-DR) development project. The 132 senior drivers were categorized as either risky of 58 or safe of 74 drivers through the Drivers 65 Plus. Based on this initial assessment, we analyzed the risk prediction cut-offs. Furthermore, we tested the construct, content, and predictive validity. The cut-off score for the prediction of driving risk was found to be 74.5 points. The positive predictive value was 88.6%, and the negative predictive value was 86.3% about the cut-off score, signifying an excellent level of discrimination. Convergent validity, nomological validity, and content validity were found to be appropriate. Therefore, this study confirms that SAFE-DR is an appropriate assessment that can be used to screen dangerous elderly drivers.
본 논문은 듀얼듀플렉스구조로 설계된 한국형고속철도 열차제어시스템의 전자연동장치 선로전환기제어모듈에 대하여 안전성활동 체계에 따라 위험원을 도출하고 분석하여 선로전환기제어모듈에 대한 위험측고장률을 예측하였다. 시스템으로 인해 발생할 수 있는 리스크를 분석하여 리스크를 완화하기 위한 안전대책의 수준인 안전무결성레벨에서 제시하는 정량적인 기준을 만족하기 위한 위험측고장률예측을 선로전환기 제어모듈을 대상으로 연구하였다.
Park, Ki-Bum;Park, Eun-Yeong;Cha, Sang-Hwa;Kim, Sung-Won
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.512-515
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2012
최근의 재해 발생은 하천에 의한 범람, 제방의 붕괴 등에 의한 피해발생보다는 일정지역에 국한적으로 내수배제 불량, 토사유출, 산사태 등으로 인한 피해의 발생이 증가하고 있다. 특히나 도시지역과 신규개발지역을 중심으로 집중호우로 인한 토사유출 등으로 인한 배수로 막힘, 산사태등의 2차적인 피해가 증가하고 있는 추세이다. 2011년의 서울의 우면산 산사태 등과 같은 도시중심에서의 피해와 강원도 등의 신규개발지역에서의 토사로 인해 2차, 3차 피해는 국지적이고 예측이 불가능한 곳에서 발생되고 있다. 이러한 토사유출, 산사태에 의한 예측기법은 최근의 정보기술의 발달로 인해 보다 다양한 방법의 접근들이 시도되고 있으며, 이에 대한 정량적인 평가기법들이 개발되고 적용되고 있다. 본 연구에서는 산지지형의 소규모 개발지의 토사재해의 위험성을 평가하기 위하여 GIS 기술을 이용한 사면의 안정성과 산사태 위험성을 평가하는 대표적인 방법으로 Pack et al. (1998)이 제안한 수리적 무한사면 안정모델과 결합하여 사면안정분석을 위해 개발된 SINMAP을 이용하여 소규모 개발지역의 토석류 해석과 사면의 안정성 검토 그리고 범용토양공식을 이용하여 토사유출량을 산정하여 개발지역내 사면 및 토사재해의 위험성을 평가하였다. GIS를 이용한 지형적 특성에 따른 사면의 위험성과 토사유출량 해석 결과를 이용하여 소규모 개발지역의 토사재해의 위험성을 정량적이고 다각적으로 평가하여 재해발생에 따른 위험성을 노출하고 이에 대한 대책 수립에 도움이 될 것으로 판단된다.
Han Eung Kim;Chang Hun Kim;Tae Geon Kim;Jeong Jun Park
Journal of the Society of Disaster Information
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v.19
no.2
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pp.334-343
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2023
Purpose: In this study, the cavity data found through ground cavity exploration was combined with underground facilities to derive a correlation, and the ground subsidence prediction map was verified based on the AI algorithm. Method: The study was conducted in three stages. The stage of data investigation and big data collection related to risk assessment. Data pre-processing steps for AI analysis. And it is the step of verifying the ground subsidence risk prediction map using the AI algorithm. Result: By analyzing the ground subsidence risk prediction map prepared, it was possible to confirm the distribution of risk grades in three stages of emergency, priority, and general for Busanjin-gu and Saha-gu. In addition, by arranging the predicted ground subsidence risk ratings for each section of the road route, it was confirmed that 3 out of 61 sections in Busanjin-gu and 7 out of 68 sections in Sahagu included roads with emergency ratings. Conclusion: Based on the verified ground subsidence risk prediction map, it is possible to provide citizens with a safe road environment by setting the exploration section according to the risk level and conducting investigation.
Criticality prediction models that determine whether a design entity is fault-prone or non fault-prone are used for identifying trouble spots of software system in analysis or design phases. Many criticality prediction models for identifying fault-prone modules using complexity metrics have been suggested. But most of them need training data set. Unfortunately very few organizations have their own training data. To solve this problem, this paper builds a new prediction model, KSM, based on Kohonen SOM neural networks. KSM is implemented and compared with a well-known prediction model, BackPropagation neural network Model (BPM), considering internal characteristics, utilization cost and accuracy of prediction. As a result, this paper shows that KSM has comparative performance with BPM.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.463-463
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2023
국내 수도관 보급률이 증가하면서 기존 노후화된 수도관들과 추가로 노후화된 수도관들이 증가하고 있다. 경과년수가 오래된 시설이 증가하는 것은 잠재적인 사고발생 위험을 증가시킨다. 실제 노후화된 상수도 시설물로 인해 단수, 누수, 수질오염, 지반함몰 발생이 증가하는 추세이다. 이러한 현상들은 시민들의 생활과 안전, 경제활동에 직접적인 영향을 끼치기 때문에 이에 대한 대책 마련이 시급한 상태이다. 본 연구에서는 AI를 기반으로 상수도관의 노후도 및 위험도를 예측하는 모델을 설계하고자 하였다. 대상지역을 인천광역시 서구로 선정하여 유량과 수질의 실시간 계측데이터를 수집하였다. 딥러닝 기법 중 하나인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 이용하여 데이터를 예측하였고, 결정계수(R2)와 RMSE(Root Mean Square Error)로 학습데이터와 검증데이터의 비율을 정하여 예측도를 평가하였다. 유량과 수질 데이터 중 80%는 학습데이터로 20%는 검증 데이터로 분리하였고, LSTM의 셀과레이어 수를 해석에 적합한 범위로 설정한 결과, 실제값과 예측값이 높은 상관성을 보이는 것으로 나타났다. 예측된 유량 및 수질의 결과는 상수도 관리에 중요한 정보를 제공하며, 사고 위험도 평가와 관 노후화에 따른 대응력을 향상시키는 데 도움이 될 것으로 판단된다.
Even thought modernized marine navigation devices help navigators, marine accidents has been often occurred and ship collision is one of the main types of the accidents. Various studies on the assessment method of collision risk have been reported, and studies using fuzzy theory are remarkable for the reason that reflect linguistic and ambiguous criteria for real situations. In these studies, collision risks were assessed on the assumption that the current state of navigation ship would be maintained. However, navigators ignore or turn off frequent alarms caused by the devices predicting collision risk, because they think that they can avoid the collisions in the most of situations. This paper proposes a model of predicting ship collision risk considering the general patterns of collision avoidance, and the approach is based on fuzzy inference and discrete event system specification (DEVS) formalism.
Choi, Cheon Kyu;Kim, Kyung Tak;Choi, Yun Seok;Kim, Gil Ho
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.366-366
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2019
홍수피해가 발생하면 사회 전반에 걸쳐 큰 영향을 끼치게 된다. 이에 국내에서는 홍수로 인한 피해를 경감하기 위한 방법 중 하나로 홍수정보를 제공하고 있다. 기상청은 예상되는 강우량을 수치예보를 활용하여 기상특보를 제공하고 있으며, 홍수통제소는 하천에서 예상되는 홍수위를 기준으로 홍수특보를 발령하고 있다. 그러나 기상특보는 전국을 동일한 기준으로 홍수위험을 전망하여 각 행정구역별 특성을 반영하지 못하며, 홍수특보는 주요 하천이 없는 행정구역은 활용할 수 없다는 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 과거 홍수피해 현상 조사를 통해 제시된 각 행정구역별 강우기준과 수치예보 자료 중 하나인 국지규모 앙상블예측시스템(LENS, Local ENsemble Prediction System)자료를 활용하여 홍수위험 매트릭스를 구성하고, 이를 통해 홍수위험 대응단계설정 방안을 제시하고자 하였다. 본 연구에서 제시된 행정구역별 홍수위험 매트릭스는 향후 추가적으로 자료 수집을 통해 매트릭스 적용 및 검토가 이루어져야 할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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