건설공사의 불확실성은 빈번히 클레임에 노출된다. 대부분의 경우 이러한 클레임에 대한 기본적인 해석은 공사계약서를 기준으로 하게 된다. 이러한 계약서 작성시의 문제는 발주자나 시공자가 부담하여야 하는 계약적 위험(risk)이 어떻게 규정되어 있어야 합리적인 수준인가를 판단하는 것인데 이러한 판단을 위해서는 FIDIC 계약조건과 같이 국제적으로 합리성을 인정받는 표준계약조건을 참고하는 것이 합리적이라 하겠다. 이에 본 연구는 FIDIC 계약조건을 기준으로 국내 공공공사에서 일반적으로 사용하는 공사계약일반조건에 내재되어 있는 불공정, 불합리 조항을 분석하여 세계적 수준에 맞는 공사계약조건을 제시하고자 위험관리의 관점에서 공사 계약조건을 분석하고, 여기서 도출되는 위험요인을 검증하며, 이에 대한 대응방안을 모색함으로써 공사계약일반조건의 위험요인 감소방안을 제시하고자 한다.
최근 지구온난화 및 이상기후 현상으로 인하여 집중호우의 빈도와 강도가 급증하고 있다. 그리고 급격한 도시화로 불투수 면적이 증가하여 도시지역에 침수피해가 빈번하게 발생하고 있는 실정이다. 이러한 침수피해를 방지하기 위하여 침수위험지구, 재해위험지구를 선정하여 집중호우에 대하여 집중관리를 하고 있지만 위험지구이외의 곳에서 침수가 발생할 경우 신속하게 대처하지 못하는 문제가 발생하고 있다. 또한, 하천이 범람하여 발생하는 외수침수의 경우 수위를 실시간으로 확인할 수 있어 미리 대응이 가능하지만, 내수침수의 경우 지하에 매설되어 있는 관로의 상태를 확인할 수 없기 때문에 순간적으로 발생하는 침수에 대하여 신속하게 대처를 해야 한다. 현재 침수 피해를 신속하게 대처하기 위하여 CCTV를 활용해 침수의 발생여부를 모니터링 하고 있지만 CCTV설치 지역에 비하여 적은 인력으로 모든 CCTV를 확인하지 못하여 침수피해를 신속하게 대처하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 침수사진 자료를 CNN(Convolutional Neural Network)기법을 이용하여 학습시켜 침수의 발생여부를 판단하는 모델을 제안하였다. 딥러닝 기법의 CNN은 이미지의 특징을 추출하여 학습하는 과정을 가지게 되는데 학습이 완료된 모델은 침수사진의 특징을 파악하여 침수가 발생하였는지에 대한 여부를 자동적으로 판단하게 된다. 본 연구결과를 CCTV관재센터 혹은 지자체와의 연계를 통하여 침수의 발생여부를 자동적으로 판단해주는 시스템이 개발된다면 신속한 침수피해 대처가 이루어 질 수 있을 것이라 판단된다.
전 세계적인 기후변동과 기후변화의 영향으로 대규모 인명 및 재산피해를 유발하는 자연재난의 빈도와 강도가 증가하고 있다. 이렇게 변화하는 상황에서 효율적인 대책을 수립하기 위해서는 재해에 노출된 특성을 지역적 특성과 함께 고려하여 지역별로 재해에 위험한 정도를 평가하는 것이 선행되어지고, 재난 피해 발생전에 피해 지역 및 범위를 예측하는 것이 필요하다고 판단된다. 따라서 본 연구에서는 국내 자연재난 피해의 65% 이상을 차지하는 호우피해를 대상으로 PSR(Pressure-State-Response) 구조를 이용하여 호우피해위험지수(Heavy rain Damage Risk Index, HDRI)를 제안하여 호우 위험도를 평가하고자하였다. 또한 도출된 지역별 위험등급에 따른 호우피해 예측함수를 개발하여 재해발생 전에 개략적인 피해의 범위를 예측하고자 하였다. 먼저 지역별 호우 위험도 평가를 위해 압력지표, 현상지표, 대책지표를 구축하고, 주성분분석을 이용하여 평가지표를 결정하였다. 결정된 평가지표를 동일한 가중치를 부여하여 호우피해위험지수를 도출하였다. 분석결과, 경기도 31개 지자체 중에서 가장 안전한 1등급인 지자체는 15개의 지자체로 나타났으며, 2등급인 지자체는 7개, 3등급인 지자체는 9개로 분류되었다. 지자체별 호우 위험도 등급에 따라서 재해기간별 총강우량, 재해일수, 선행강우량(1~5일), 지속시간별 최대강우량(1~24시간) 등의 자료를 설명변수로 구축하였고, 다중회귀모형과 주성분분석을 활용하여 예측함수를 개발하였다. 등급별 호우피해 예측함수는 N-RMSE가 12~18%로 호우피해를 적절하게 예측하는 것으로 평가되었다. 본 연구를 통해 지자체별 호우피해위험도 등급을 파악 할 수 있으며, 평가된 호우피해위험도 등급별로 호우피해 예측함수 개발을 통해 사전에 호우피해 발생 및 규모를 파악할 수 있게 되었다. 따라서 본 연구의 결과는 각 지자체 및 관련 부처에서 효과적인 방재체계를 수립하는데 있어 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
위험도(risk)는 복잡성(complexity)과 불확실성(uncertainty)라는 2가지 주요 특징으로 인해 위험도를 정확하게 예측하는 것은 불가능하다. 대표적인 수공구조물인 댐이 각종 모니터링을 통해서 안전하다고 판단된다 하더라도 하류지역에 도시가 존재한다면 여전히 잔존위험도(residual risk)는 존재한다. 댐의 파괴가 일반적으로 발생하는 사상은 아니지만 대규모 인명피해, 재산 및 환경피해로 이어지기 때문에 작은 위험도라 할지라도 이에 대한 감시 및 관리가 필수적이다. 댐 위험도 분석을 위해서 Event Tree 또는 Fault Tree가 일반적인 해석 방법으로 이용되고 있으나 잠재적인 파괴모드에 대한 복잡성과 불확실성을 고려하는데 한계가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해서 Bayesian Network 기반의 위험도 해석기법을 제안하고자 한다. 특히 수문학적 위험도와 관련된 분석을 위해서 Bayesian Network의 구성 방안, 매개변수 추정, 위험도 해석 등 기존 해석 방법을 개선한 댐 위험도 해석 기법을 개발하고자 하며 개발된 방법론을 국내 실제댐에 적용하여 적합성을 평가하였다.
신뢰도 기반 접근법(RBDA)에서, 신뢰도 목표는 설계 및 유지관리 단계에서 관계되는 한계상태를 충족할 수 있는 정도의 안전 수준을 가지는 지 확인하기 위해서 사용된다. 우리나라의 경우 가연성 가스 배관에 대한 신뢰도 목표는 아직 개발되거나 활용되지 못하고 있다. 다만 신뢰도 목표 대신에 사회적 위험과 개인적 위험과 같은 위험 측정지표에 대한 허용가능(tolerable) 판단기준이 배관의 위험관리에 적용되어 왔다. 본 논문에서는 고압천연가스 배관에 대한 정량적 위험평가 시 판단기준으로 삼는 사회적, 개인적 위험 판단기준을 사용하여 신뢰도 기반 접근법의 핵심요소인 목표 신뢰도를 개발하는 절차를 소개하고 자 한다. 또한 소개된 절차를 통해 천연가스와 수소가스 수송배관에 대한 신뢰도 목표를 제안한다.
실시간 위치 기반 선박 충돌 위험도는 자선의 관점에서 선박충돌의 위험을 판단하는 것이 아니라 VTS(Vessel Traffic Service)의 관점에서 충돌 위험이 있는 선박을 식별하고 충돌 위험 지역을 전자 해도에서 실시간으로 확인하여 해당 해역 전체의 선박 교통흐름과 통항하는 선박간의 위험도를 평가하는 것이 목적이다. 항해사로써의 승선 경험과 관제사로써의 근무 경험, 그리고 다 년간 VTS 관제 업무를 수행하고 있는 관제사들로부터 충돌의 위험이 있는 선박을 식별하는 방법으로 주로 선박간의 벡터(코스와 속력)를 실시간으로 모니터링하여 충돌 위험이 있는 선박에게 피항 조치를 취하도록 정보를 제공하는 것으로 확인되었다. 따라서 DCPA(Distance to Closest Point of Approach)와 TCPA(Time to Closest Point of Approach), 그리고 최근접시간을 변수로 하는 충돌 위험 함수식(최대값=100)을 연구하여 각 지점의 위험도를 실시간으로 표시하는 기초 모델을 연구하였다.
인간에게 주어진 대부분의 문명의 이기중 유익과 해악, 둘 중에 하나만 가지고 있는 것은 거의 없다고 보는 것이 옳다. 문제는 그것이 어느 쪽에 가까운가 하는 기술적, 사회적 판단이며, 원자력을 반대하는 사람들과 찬성하는 사람들의 견해 차이는 바로 이러한 판단의 차이에서 기인한다고도 볼 수 있다. 원자력이 세상에 모습을 드러낸 초기에는 인류의 문명을 파괴하기 위한 무기의 모습이었다. 그러나 그 후 원자력이 가지고 있는 위험요인을 줄이기 위한 노력은 끊이지 않고 계속되어 왔으며, 앞으로도 계속될 것이다. 원자력이 가지고 있는 위험을 줄이기 위한 끊이지 않는 노력, 그것이 원자력 안전의 시작인 것이다.
하천에서 범람이 발생하는 위험단면을 획득하는 것은 인명 및 재산을 보호하기 위해 매우 중요하다. 이제까지는 특정단면을 현장에서 확인하여 직접측량을 통해 획득하고 이를 위험단면으로 하여 실제 하천 인근에서 홍수로 인해 가장 먼저 범람이 발생하는 위험단면과는 차이를 보일 수 밖에 없었다. 하지만 최근에 UAV(Unmanned Aerial Vehicle) 항공사진측량을 통해 3차원 정보를 획득함으로써 각 세부단면에 대한 분석이 가능해져 보다 정밀한 위험단면을 산정할 수 있다. 각 세부단면을 활용하여 시뮬레이션을 통해 위험단면을 획득한다면 이제까지 직접측량으로 획득한 위험단면보다 홍수로 인해 가장 먼저 범람하는 지점과 최소홍수량 산정이 가능하다. 본 연구에서는 UAV 항공사진측량을 통해 하천의 각 세부단면을 분석하여, 최소 홍수량에서 범람하는 위험단면을 자동으로 산정하는 연구를 진행하였다. 본 연구를 통해 소하천에서 UAV를 활용하여 자동으로 위험단면을 산정한다면 조기경보시스템 등을 설정하는것에 유용할 것으로 판단된다.
이 논문에서는 초등학생의 위험 상황을 자동으로 판단하기 위한 행위네트워크 설계 기법을 제안한다. 초등학생이 가지고 있는 스마트폰 센서로 주변 상황을 측정하고 측정한 값은 행위네트워크에 적용한다. 행위네트워크는 자동으로 위험상황을 인지하기 위해서 베이지안 확률을 도입한다. 반복적인 위험 상황을 학습함으로써 긴급시 빠르게 대처할 수 있다.
본 논문에서는 대학 캠퍼스 내 배달로봇 사용 시 환경적 특성에 의한 유해위험요인을 사전에 발굴하고 로봇의 출발지에서 목적지까지 발생할 수 있는 위험을 단계별로 추정·판단하여 위험을 감소에 대한 필요성에 관한 연구를 수행하였다. 캠퍼스 내 주행 구간별 유해위험요인을 파악 및 단계별 위험성 추정을 위하여 배달로봇을 사용하기 전 위험성을 사전에 확인할 수 있는 위험성평가의 필요성을 제시한다. 배달로봇 시장의 확대로 인한 사람과의 접촉 증가에 비하여 안전대책 연구가 미흡한 실정이며, 로봇의 기술적 진보와 사용자들의 정서적 수준에 뒤처지지 않는 적절한 안전대책을 마련해야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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