• 한국재난관리표준학회지
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• 제4권2호
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• pp.29-40
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• 2011

본 연구는 인적재난 분야에 다양한 재난전조자료를 수집 분석하여 재난 위험등급을 결정하는 의사결정체계를 구축할 목적으로 재난전조 정의, 재난전조정보를 분석하기 위한 분류체계, 재난전조정보 위험등급을 판단하기 위한 논리적 알고리즘, 대응 조치사항을 포함한 권고사항 등을 연구하였다. 본 연구에서 의사결정체계를 위해 적용된 온톨로지 기법은 기본요소들의 분류 및 3계층 속성 분류만을 도입하였고, 텍스트 마이닝 기법에서는 용어의 빈도수 분석 및 신뢰도 계산 부분을 도입하여 연관성 규칙의 기본구조를 밝혀냈다. 이 기본구조에 과거 재난사례를 적용하여 연관성 규칙을 생성하였으며, 새로운 재난전조정보와 비교하여 위험등급을 추론하는 사례기반추론 기법을 사용하였다. 본 연구에서 제시된 지능형 의사결정체계는 의사결정자가 재난전조정보를 바탕으로 위험등급을 결정하여 사전예방조치를 할 수 있도록 도와주며, 궁극적으로 재난발생 가능성을 줄일 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.87-96
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• 2023

보안 취약점 수가 해마다 증가함에 따라 보안 위협이 지속해서 발생하고 있으며 취약점 위험도의 중요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 보안 취약점 위험도 판단을 위해 동향을 반영한 보안 위협 스코어링 산출식을 고안하였다. 세 단계에 따라 공격 유형과 공급업체, 취약점 동향, 최근 공격 방식과 기법 등의 핵심 항목 요소를 고려하였다. 첫째로는 공격 유형, 공급업체와 CVE 데이터의 관련성 확인 결과를 반영한다. 둘째로는 LDA 알고리즘으로 확인된 토픽 그룹과 CVE 데이터 간 유사성 확인을 위해 자카드 유사도 기법을 사용한다. 셋째로는 최신 버전 MITRE ATT&CK 프레임워크의 공격 방법, 기술 항목 동향과 CVE 간의 관련성 확인 결과를 반영한다. 최종 보안 취약점 위협 산출식 CTRS의 활용성 검토를 위해 공신력 높은 취약점 정보 제공 해외 사이트 내 데이터에 제안한 스코어링 방식을 적용하였다. 본 연구에서 제안한 산출식을 통하여 취약점과 관련된 일부 설명만으로도 관련성과 위험도가 높은 취약점을 확인하여 신속하게 관련 정보를 인지하고 대응할 수 있다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제37권10호
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• pp.77-87
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• 2021

도심지에서 발생하는 지반함몰의 위험도를 분석하고 예측 및 예방하기 위한 연구가 다양하게 진행되었다. 기존의 연구 중에 지하매설물의 밀도(즉, 대상 공간 주변 지중에 설치된 매설물의 공간적인 물량)와 지반함몰 발생의 상관성을 활용한 위험도 분석 연구는 미비하다. 본 논문에서는 GIS기반 공간정보 데이터를 활용하여 지하에 설치되어 있는 매설물의 선형밀도(line density)를 분석하고, 이를 이력지반함몰 발생 현황과 연계하는 연구를 수행하였다. 분석 대상 지역에 대하여 2010~2015년 사이에 발생한 29개 이력지반함몰과 6종 지하매설물 선형밀도의 상관관계를 극대화하기 위한 최적화 알고리즘을 개발하였고, 보편적인 분석을 위해 정규선형밀도의 개념을 제안하였다. 분석 대상 지역의 정규선형밀도를 5개 등급(1등급 최저, 5등급 최고)으로 구분하였으며, 최적화 알고리즘을 적용할 경우 이력지반함몰 위치에서 정규선형밀도가 4등급 이상인 경우가 약 80%이상으로 나타났다. 제안된 최적화 알고리즘을 활용하여 지하매설물의 밀집도 분석 결과를 지반함몰 위험도 분석에 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.622-629
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• 2019

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.

• 한국가스학회지
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• 제7권1호
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• pp.1-9
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• 2003

본 연구에서는 가스공정에서 중요시되는 화재/폭발에 대한 위험성 평가 기법으로, 공정위험 지수법인 Dow's F&EI와 정성적 위험판별기법인 장치스크리닝 기법의 특성에 산업별로 위험시되는 사항에 대한 전문가 의견을 수렴할 수 있도록 전문가 시스템-장치 및 공청의 사고사례 및 전문가의 의견 수렴된 시스템을 도입하여 위험 지수에 전문가적 reward/penalty를 주고 공정 장치의 종합위험도 지수를 계산하여 보다 정밀한 위험장치 검색을 할 수 있는 형태인 다중판별 장치스크리닝 기법(Multi-distinction Equipment Screening Algorithm, MESA)을 제안하였다. 그리고 이에 대한 사례연구로 LPG 지하저장공정의 위험도 순위에 대해 전문가 시스템이 도입되지 않은 경우와 도입된 경우의 위험판단 해상도를 파악하여 제안 알고리즘의 유용성을 입증하였다. 그리고 이와 같은 위험도 순위에 따른 장치의 물리적 특징을 파악함으로써 안전장치 및 mitigation 장치 그리고 비상대응계획에 대한 정보를 제공할 수 있으리라 기대한다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권5호
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• pp.843-847
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• 2023

본 논문은 현대 기술이 발전함에 따라 다양한 화학 제품 및 인화성 물질이 광범위하게 사용되면서 각종 산업재해 및 농지와 대형 산불로 이어질 수 있는 화재 예방을 위해 효율적인 화재 식별을 탐지하는 모델을 제시한다. 본 논문에서는 영상을 활용하여 효율이 높고 빠른 시간안에 화재 연기를 검출할 수 있는 알고리즘을 제시하며, SVM(Support Vector Machine)과 K 접힘 교차 검증 기술을 기반으로 한 알고리즘을 제시한다. 영상을 분석하여 화재 및 연기 검출 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비해 상대적으로 검출 성능이 우수하며, 본 논문에서 검출하는 화재 및 연기의 특징 분석이 안정적이고 효율적으로 분석되어 향후 화재 위험에 노출될 수 있는 다양한 분야에서 활용될 것으로 판단된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권10호
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• pp.46-53
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• 2013

원전 핵 연료봉에 대한 검사는 고준위 방사능의 위험으로부터 원격에서 이루어져야 하며, 또한 정확하게 이루어져야 한다. 현재 원전 핵 연료봉에 대한 검사는 방사능의 위험으로 인해 카메라로 핵 연료봉을 촬영하여 녹화된 동영상을 원격에서 보고 판단하는 형태로 운영되고 있다. 본 연구는 원자력 발전소에서 사용되는 핵 연료봉에 대한 상태 검사를 영상처리를 통하여 구현한 것이다. 핵 연료봉은 여러 개를 다발로 묶어 사용하도록 되어있는데, 이를 검사하기위한 영상처리 기법으로는 에지 검출 기법이 유용하다. 핵 연료봉 에지 검출을 위해 DoG 기법에 임계값 처리를 추가하는 방법을 제안한다. 이것은 DoG를 최적화한 새로운 기법으로, DoG와 임계값을 듀얼로 처리하는 방법이다. 이 방법으로 핵 연료봉 에지를 검출한 후에, 핵 연료봉 검사 알고리즘을 수행하여 핵 연료봉 이상 유무를 판단한다. 이러한 방법을 통해 미니어처로 제작된 핵 연료봉 검사시스템에 실험한 결과 우수한 특성을 확인하였다. 본 연구를 통해 원전 핵 연료봉 상태 검사를 보다 쉽고 안전하게 시행할 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.69-70
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• 2017

산업이 발전함에 따라 지상 건물 및 대형 선박들의 규모가 날이 갈수록 대형화되고 구조가 복잡해지고 있다. 이러한 복잡한 공간에서 사고 상황 발생 시 큰 인명피해가 일어날 가능성이 있어 피난대피 시스템이 요구된다. 하지만 현재 인구가 붐비는 곳의 대피유도 시스템이라곤 안내 방송, 비상유도등 뿐이다. 이와 같은 시스템은 대피자의 객관적인 판단을 흐리게 만들어 2차적인 피해를 야기할 수 있으며, 또한 전체적인 상황을 전달할 수 없어 대피자의 편협한 판단을 유도한다. 이에 따라 다양한 대피유도 시스템이 제안되고 있으나, 현재까지의 연구는 특정 위험인자를 기반으로 대피 경로를 탐색하거나 피난상황 발생 시 병목 현상이 미치는 영향에 대해 모델링하는 것이며, 이는 실제 시스템 적용에 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 화재, 병목현상 등 다양한 위험인자를 고려하여 최적화된 대피경로를 탐색하는 알고리즘을 제안하며, 실제 상황에서도 적용 가능하도록 대피유도 시스템을 설계한다. 제안된 시스템의 성능은 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 검증하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권2호
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• pp.116-124
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• 2011

본 논문에서는 해양 환경의 특성을 고려하여 선박 환경에 적합한 방식으로 Server-side 방식에 따른 선박 USN 미들웨어를 구현하였다. 다중 질의 처리 모듈에서는 선박USN에 구성된 다차원 센서 스트림 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서 최적화된 질의 계획으로 Mjoin 질의와 해쉬 테이블을 이용한 최적화 방법을 제시하고 모듈을 구성하였다. 상황 인식 관리 모듈에서는 해양의 특성을 고려하여 선박의 상황을 인식하고 관리하는 방법을 제시하였고 SVM 알고리즘을 이용하여 위험 상황을 판단하였다. 제안한 SVM 알고리즘을 이용하여 각 상황별로 5,000 건의 데이터를 입력 받아 실험한 결과 화재 상황과 선체 위험 상황에 대한 평균 정확도는 87.5%, 85.1%를 보였고, 측정 결과를 전송하여 선박 USN 모니터링 시스템을 구현하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.168-170
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• 2022

정부는 2021년 1월에 '중대재해처벌법'을 제정 공포하여, 상시 근로자 50명 이상 사업장에 대해 법을 시행하고 있다. 하지만, 2021년 산업재해 사고자수가 전년동기 대비 10.7% 증가하였고, 화학 가스 누출 및 폭발로 인한 안전사고도 빈번히 발생하고 있다. 따라서, 고위험 산업 현장에서는 종합적인 안전대책이 시급한 현실이다. 본 연구에서는 통신 환경이 열악한 산업현장에 BLE Mesh 네트워킹 기술을 적용한다. 복합센서 AIoT 디바이스로부터 위험 상황을 가스 센싱값, 음성, 모션값으로 인식하고, 서버에 전송한다. 서버에서 AIoT 전송 정보를 인공지능 LSTM 알고리즘과 CNN 알고리즘을 통해 정보값 분석과 판단을 통해 위험 상황을 실시간으로 모니터링한다. 본 연구를 통한 가스센싱, 음성 및 모션인식이 가능한 AIoT 디바이스와 AI 적용 안전관리 시스템의 개발로, 고위험군 산업현장에 확대 적용시켜 사회안전망 확대에 기여할 것이다.