해양유류오염사고 유출유 피해 위험도 산정을 위한 평가기법을 연구하였다. 본 연구의 위해도 평가에서는 과거 사고 사례에 근거하여 선정한 사고 해역에 대하여 여러 경우의 유출유 확산을 계산하고, 계산 결과를 통계 분석하여 유출유의 피해 가능성, 도달시간, 피해 규모 둥을 산정한다. 유출유의 피해 가능성, 도달시간, 피해규모는 환경민감자원 현황에 근거한 해역별 해안 및 어장 양식장을 대상으로 산정하며, 각 해역별 피해 정도를 비교함으로써 해역별 위해도를 산정한다. 이러한 결과는 특정 유류오염사고에 대한 보다 객관적이고 종합적인 피해 위험을 제시할 수 있으며, 실시간 피해 위험 예측과 연계하여 보다 타당성 있는 유류오염사고 위해도 평가 결과를 제시할 수 있다.
전통적인 HRA(Human Reliability Analysis)방법은 특정 애플리케이션 또는 산업을 염두에 두고 있으며. 또한 이러한 방법은 종종 복잡하며, 시간이 많이 걸리고 적용하는 데 비용이 많이 들며 직접 비교하기에는 적합하지 않다. 제안된 HFHM(Human Factors Hazard Model: 인적 요인 위험 모델)은 기검증되고 시간 테스트를 거친 FTA(Fault Tree Analysis:결함 트리 분석)및 ETA(Event Tree Analysis:이벤트 트리 분석)의 확률 분석 도구 및 새로 개발된 HEP(Human Error Probability:인적 오류 확률)예측 도구와 통합되고, 인간과 관련된 PSF(Performance Shaping Factors:성능 형성 요인)를 중심으로 새로운 접근 방식으로 개발되었다. 인간-시스템은 상호작용으로 인한 재난사고 가능성을 모델링하는 위험분석 접근법 HFHM은 다음과 같은 상용 소프트웨어 도구 내에서 예시되고 자동화된다. HFHM에서 생성된 데이터는 SE 분석가 및 설계에 대한 표준화된 가이드로 사용될 수 있다. 본 연구에서는 인적 위험을 예측하는 이 새로운 접근 방식을 통해, 전체 시스템에 대한 포괄적인 재난안전 분석을 가능하게 한다.
최근 기후변화에 따라 극한 강우로 전 세계적으로 국지적 홍수 피해가 증가하고 있다. 또한 극한 강우 발생시 다양한 건설 현장의 상황에 따라 침수 취약성이 나타나 인적 물적 피해로 이어질 수 있다. 특히, 시공에 따른 현장 지형 변화에 대해 실시간으로 침수 예측이 불가하여 위험 판단이 어려운 실정이며, 극한 강우 발생에 대비하기 위해 강우 정보 획득 및 분석을 효율화하여 강우예측 정확성을 높일 필요가 있다. 이러한 필요성에 따라 본 연구에서는 건설 현장의 침수 피해를 최소화하기 위해 침수 위험을 판정하고 예측하는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구의 침수 위험 판정 방법은 건설 현장에서 실시간 지형변화 정보 확보와 침수 위험 판정의 정확도를 높이기 위한 침수심 분석에 인공 신경망 기법을 활용하였다. 또한, 침수판정 알고리즘은 지형, 강우 분석 모듈과 침수판정 모듈로 구성하였다. 지형 분석 모듈은 건설 현장이 시공진행에 따른 지형 데이터의 변화를 고려하기 위해 실시간 영상 정보의 객체 탐지를 구분하는 인공 신경망 기법을 적용해 지형 분석 모듈을 구축하였다. 강우 분석 모듈은 다양한 강우 정보를 취합할 수 있는 서버를 구축하여 강우 임베딩 정보를 실시간으로 분석하도록 고안하여 정확도를 높였다. 이러한 자료를 바탕으로 강우-유출해석에 의한 침수심 값과 실측값, 침수 지표를 활용하여 인공 신경망 기법으로 침수 위험을 판정하도록 제시하였다. 본 연구를 통해 건설 현장에서 지형 상태의 지속적인 변화와 강우데이터의 정확도 향상에 대응할 수 있는 침수 위험 판정이 가능하고 인적 물적 피해 최소화를 기대할 수 있다. 향후, 본 연구에서 제시된 방법은 건설 현장에서 분석 시스템과 실측 모니터링에 의해 검증되어야 할 것이며, 건설 현장 외에도 스마트 도시 및 지하 공간에서 확대하여 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
소프트웨어 개발 초기 단계의 문제점이 개발 후반부 산물의 품질에 심각한 영향을 미치기 때문에 설계 명세를 이용하여 결함경향성이 많은 부분을 예측하는 위험도 예측 모델은 전체 시스템 개발비용을 낮추는 데 중요한 역할을 하고 있으며, 이러한 예측 모델은 결과 산물이 매우 크고 실행 정확성이 요구되는 통신 소프트웨어 같은 실시간 시스템 설계에 더욱 필요하다. 판별분석, 인공신경망, 분류트리 등의 기법들을 이용한 모델들이 제안되었으나 이들은 결과에 대한 원인 분석의 어려움, 낮은 확장성 등의 문제점들을 지니고 있었다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용한 새로운 모델인 GAM을 제안한다. GAM은 위험도 함수를 만들어 내므로 기존의 분류 모델들과는 다르게 설계 개체의 위험도 비교에도 사용가능하다. 여러 내부 특성들과 예측 정확도 비교를 통해 GAM을 잘 알려진 예측 모델인 역전파 신경망 모델(BPM)과 비교하였다.
본 논문에서는 산업공장 내의 생산 효율을 높이기 위하여 제조공정 자원을 예측하고 위험 관리를 효율적으로 이행하는 자원예측 및 위험관리를 위한 의사결정 시스템을 제안하였다. 각 공정에서 발생되는 다양한 정보들을 효율적으로 관리하는 세부 공정별 시나리오 생성이 어렵고, 동일한 공정 내에서도 다양한 제품의 생산하기 위해 제조 설비의 조건 변경이 빈번하다. 제품의 생산 주기 또한 일정하지 않아 연속되지 않은 데이터가 발생하여 소량의 데이터로 변동을 확인해야 하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 제조공정의 데이터 일원화, 공정 자원 예측, 위험 예측, 공정 현황 모니터링을 통하여 문제 발생시 즉각 조치가 가능하여야 한다. 본 논문에서는 설계도면 변경 범위, 자원 예측, 공정 완료 예정일을 회귀알고리즘을 이용하여 수식을 도출하였으며, 분류 트리 기법, 경계값 분석을 통하여 3단계로 의사결정 시스템을 제안하였다.
본 연구는 택시운수업 종사자의 위험성향을 위험감행행동과 교통 통제소재의 측면에서 분석하였다. 위험감행행동 측면의 분석을 위해 운전자의 위험감행성향의 위험감행행동에 대한 예측모형을 제시하였다. 이를 통해 운전자의 위험감행성향은 위험감행행동에 유의미한 영향을 주고 있음을 알 수 있었으며, 지각운전능력이 높고 준법의식이 결여될수록 위반행동을 많이 하는 것으로 나타났다. 둘째, 교통 통제소재(외적통제형, 내적통제형)에 따라 위험감행 수준의 차이가 있는지 다변량 분석을 통해 알아보았다. 외적통제형(External Control) 운전자의 경우 위험감행수준이 높고 내적통재형(Internal Control)의 경우 위험감행수준이 낮게 분석되어 사고책임을 귀인(歸因)하는 태도에 따라 위험감행성향에 차이가 있는 것을 볼 수 있었다. 본 연구에서 구조방정식 모형을 통해 구축한 위험감행성향과 관련된 위험감행 예측모형에서 ${\chi}^2$값은 279.7, ${\chi}^2$/df=1.55, RMSEA=.44, GFI=.911, TLI=.916, CFI=.929로 적합한 부합도를 보이고 있다.
무선 통신 기술의 발달과 무선기기의 소형화, 그리고 환경에 대한 감지와 제어를 수행하는 센서 네트워크 기술의 확산으로 환경오염, 터널 및 건축물의 붕괴, 홍수, 태풍, 지진 등의 재난에 대비하기 위한 재해 감시 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 재해 감시 시스템은 원격지의 상태 정보를 검출하고, 재해 상황을 판단하기 위한 규칙 처리 과정 후, 인식된 상황에 따라 방재작업을 지원한다. 그러나 기존의 모니터링 시스템들은 주로 현재 데이터를 위주로 간단한 집계함수 및 연산자만을 지원하기 때문에, 재해를 미리 예측하고 방재하기에는 부족한 점이 있다. 따라서 이 논문에서는 실외 센서 네트워크 및 공간 정보를 고려하여 재해 위험 지역을 미리 예측하는 재해 방지 시스템을 설계, 구현한다. 제시된 위험 지역 예측 기법은 현재 센서 데이터를 토대로 시간에 대한 공간 정보의 변화를 고려하여 미래에 재해 위험이 있는 지역을 추정하여 제시한다. 이로 인해 재해를 미리 예측하고 방비할 수 있게 되고, 재해 피해 감소 및 복구비용을 줄일 수 있다. 제시된 재해 방지 시스템과 위험 지역 예측 기법은 센서네트워크를 기반으로 하는 다양한 재해 방지 시스템에 활용되어 재해 예방 및 피해 감소에 많은 도움을 줄 수 있다.
본 연구에서는 도심지 토사재해 예비중점관리대상지역 76개중 9개 지역을 연구 지역으로 선정하였다. 연구 지역 은 기반암 특성별로 퇴적암류 3개 지역(경산시, 고흥군, 대구광역시), 화성암류 3개 지역(대전광역시, 세종특별자치시, 원주시), 변성암류 3개 지역(남양주시, 의왕시, 인제군)으로 분류하였으며, 9개 지역을 대상으로 지반정수 산정에 필요한 시험과 수목에 대한 뿌리 점착력, 수목하중을 예측 모형과 현장 조사를 통해 분석하였다. 강우시나리오(강우강도)는 부산 APEC 기후센터(APCC)에서 제공한 확률강우량을 적용하였으며, 9개 지역의 토사재해 위험도 예측은 TRIGRS와 LSMAP을 이용하였다. TRIGRS 예측 결과, 평균적으로 퇴적암류 지역의 위험지역은 30.45%, 화성암류 지역의 위험지역은 41.03%, 변성암류 지역의 위험지역은 45.04%로 검토되었다. 수관 밀도에 따른 뿌리 점착력과 수목하중을 고려한 LSMAP 예측 결과, 퇴적암류 지역의 위험지역은 1.34%, 화성암류 지역의 위험지역은 2.76%, 변성암류 지역의 위험지역은 1.64%로 검토되었다. TRIGRS를 이용한 분석보다 LSMAP을 통한 분석이 비교적 국소적으로 예측 가능한 것으로 검토되었다.
본 연구는 부산 경남지역에서 담낭용종의 위험인자 및 초음파영상의 형태학적 분포를 알아보고자 하였다. 실험 대상은 2016년 1월~5월까지 부산 P병원 내원환자의 복부초음파 영상을 대상으로 하였다. 그 중 복부초음파와 혈청학적 검사를 동시에 실시한 399명을 대상으로 위험인자를 분석하였다. 담낭용종 위험인자들의 통계분석은 독립표본 t검정(independent t-test)과 카이제곱 검정(chi-square test)을 시행하였다. 차이검정 결과를 고려하여 독립변수에 대한 상대 위험비(odds ratio, OR) 산출을 위해 다중 로지스틱 회귀분석(multiple logistic regression analysis)을 시행하여 변수들로부터 예측모형을 산정하여 타당성을 검정하였다. 그 결과 담낭용종 위험인자로 남성, HBsAg 양성, 중성지방이 관련이 있음을 알 수 있었다. 담낭용종의 위험인자로 확인된 남성, HBsAg 양성, 중성지방으로 예측모형 및 예측 확률값을 산정하였다. 예측확률의 민감도 61.0%, 특이도 76.8%를 보였으며, ROC 곡선의 AUC 결과는 0.735를 보여 예측모형의 타당성을 확인할 수 있었다. 복부 초음파검사 상 관찰되는 담낭용종의 형태학적 분석 결과는 고 에코, 유경, 균질한 형태가 가장 많은 분포(27.5%)를 나타내었으며, 용종 개수는 2개(38%), 크기는 5~10 mm (53%)로 가장 많았다. 담낭용종과 관련된 간질환으로는 mild fatty liver (23%), diffuse hepatopathy (21%)로 나타났다.
홍수위험의 정도를 표시하기 위한 연구는 다양한 방법으로 진행되어 왔으나, 많은 지역에 수리 및 수문모형을 적용하여 홍수위험을 평가하기에는 매개변수 보정이나 모형의 검정에 한계가 있을 수밖에 없다. 특히, 많은 지역에 대하여 행정구역별로 홍수위험을 평가한다던지, 기후변화에 따른 홍수위험 변화양상을 평가하기 위하여는 더욱 그러하다. 이에 본 연구에서는 기존의 수위관측소에서 관측되어진 유량 자료를 적극 활용하여 시강우량과의 다중회귀분석을 통하여 첨두유량을 예측할 수 있는 회귀방정식을 구축하고 홍수위험을 평가할 수 있도록 시도하였다. 홍수피해는 하천의 유량 증가가 가장 직접적인 원인이 될 수 있으며, 비교적 하천정비가 잘 이루어진 우리나라의 경우는 하천정비 시 설정한 계획홍수량과 호우에 따라 발생되는 첨두유량을 비교하여 홍수피해 발생여부를 판단할 수 있을 것이다. 하천의 첨두유량 값은 복잡한 유역특성이나 수문특성에 의하여 결정되지만, 결국은 시간별 순간 최대강우량의 조합에 의하여 크게 좌우 되는 것으로 판단된다. 본 연구에서는 수도권의 일부 행정구역별 대표 수위관측소를 정하고, 각 지점의 최근 10년 동안의 하천유량 관측자료를 이용하여 단일 호우사상의 1시간, 2시간, 3시간, 5시간, 10시간, 1일, 2일, 3일, 5일, 10일 순간최대강우량과 첨두유량 사이의 다중회귀분석을 실시하여 유의한 통계값을 보이는 자료끼리 회귀방정식을 구성하도록 하였다. 다중회귀분석은 각 하천 지점별로 해당 하천의 수리특성이 일정하게 유지되어진 기간 동안만을 선정하여 분석하였으며, 유량자료 가운데 각 지점에서 관심수위 이상으로 유량이 크게 증가하였던 호우사상만을 사용하였다. 회귀분석 결과, 매우 의미 있는 회귀방정식의 도출이 가능하였는데, 의정부시 신곡교의 경우는 1시간, 10시간, 1일 강우량으로부터, 광주시 경안교 지점의 경우는 3시간, 1일, 10일 강우량으로부터, 양평군 흑천교 지점의 경우는 10시간, 3일 강우량으로부터 각각 첨두유량을 예측할 수 있는 회귀방정식이 높은 유의성을 보이는 것으로 나타나, 유역면적이나 도달시간 등의 유역특성을 어느 정도 반영하고 있는 회귀방정식이 도출된 것으로 판단되었다. 이와 같은 회귀방정식에 의하여 예상되어지는 시간별 강우량 자료를 적용하면 첨두유량을 예측할 수 있으며, 이를 기존 계획홍수량과 비교하여 홍수위험 정도를 적절하게 평가할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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