In this study, the causes of human error were identified through the survey of the drivers of the three organizations: Seoul Metro, Seoul Metropolitan Rapid Transit Corporation, and Korail. It was started with the aim of finding and eliciting causes in various directions including human factors, job factors, and environmental factors. The Cronbach alpha value was 0.95 for the reliability significance of the stress-induced factors in the operational area. The significance probability for organisational factors was shown to be 0.82, and the significance of the sub-accident experience and the driving skill factors in operation was 0.81 In addition, the analysis results showed that stress-induced in the field of driving is higher than the human factors in the reliability analysis. The results of the analysis confirmed that the reliability of the organizational and operational stress-induced factors was higher than other causes. In order to reduce urban railroad accidents, this paper suggests a method for operating safe urban railroad through the minimization human errors.
A key component of aviation safety is to eliminate the errors in commercial aircraft air data systems to ensure stable aviation operation. Although the technical aspects such as the maintenance and inspection play a pertinent role, human errors are expected to have a similar or even larger influence on the aviation safety. Aviation maintenance and inspection tasks are often performed by a complex organization, in which individuals perform a variety of tasks in an environment involving time pressure, sparse feedback, and complex conditions. These situational characteristics, combined with the general tendency of human error, may lead to various types of errors, which may have critical consequences such as accidents and loss of life. For instance, if an amber message "IAS DISAGREE" is displayed on the primary flight display while the aircraft is rolling on the runway to takeoff, the crew immediately performs a rejected takeoff operation and troubleshoots the air data system. This paper proposes alternative approaches to address the occurrence of defects due to the human factors involved in the practical processes of the air data system of commercial aircraft.
최근들어 청원 시스템은 사람들의 다양한 의견을 반영하고 대응하기 위한 중요한 수단으로 부상하고 있다. 그러나 많은 양의 청원 글들을 수작업으로 분류하는 것은 매우 시간이 많이 소요되며, 인적 오류가 발생할 수 있는 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 자연어처리(NLP) 기술을 활용한 청원 분류 시스템을 개발하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)[1]를 기반으로 한 텍스트 필터링 시스템을 제안한다. BERT 는 최근 자연어 분류 분야에서 상위 성능을 보이는 모델로, 이를 활용하여 청원 글을 분류하고 분류된 결과를 이용해 해당 글의 노출여부를 결정한다. 본 논문에서는 BERT 모델의 이론적 배경과 구조, 그리고 미세 조정 학습 방법을 소개하고, 이를 활용하여 청원 분류 시스템을 구현하는 방법을 제시한다. 우리가 제안하는 BERT 기반의 텍스트 필터링 시스템은 청원 글 분류를 자동화하고, 이에 따른 대응 속도와 정확도를 향상시킬 것으로 기대된다. 또한, 이 시스템은 다양한 분야에서 응용 가능하며, 대용량 데이터 처리에도 적합하다. 이를 통해 대학 청원 시스템에서 혐오성 발언 등 부적절한 내용을 사전에 방지하고 학생들의 의견을 효율적으로 수집할 수 있는 기능을 제공할 수 있다는 장점을 가지고 있다.
1969년에 발간된 API521 1st edition에서는 Flare Load 저감용으로 적용되는 HIPS (High Integrity Protection System)는 모두 Pressure Safety Valve의 고장확률보다 낮은 SIL 3 (Safety Integrity Level)등급을 적용할 것을 요구하고 있다. Flare Stack 저감용 HIPS는 주로 압축기 출력압력상승, Reboiler Steam 과다주입, 전력공급중단냉각펌프고장 등에 의한 Flare 발생을 예방하기 위한 기능을 가진 SIF (Safety Instrumented Function)로 구성된다. 하지만 2007년도 발간된 API521 5th edition에서는 LOPA (Layer Of Protection Analysis) 분석을 통해 Target SIL을 도출하는 것으로 요구사항을 변경했다. 이에 따라 이번 연구에서는 Flare Load에 가장 큰 영향을 미치는 시나리오 중 대표적인 시나리오를 대상으로 HAZOP(Hazard and Operability Study)과 LOPA분석을 실시해서 Target SIL이 어떻게 도출되는지를 연구했다. Flare Stack에서 Flare를 발생시키는 대표적인 시나리오들에 대해 LOPA분석을 실시한 결과 압축기 출력압력상승은 SIL 2, Reboiler Steam 과다주입은 SIL 3, 전력공급중단은 SIL 0, 냉각펌프고장은 SIL 0로 모두가 SIL 3 가 나오지는 않았다. SIF 설계 시 Target SIL을 만족시키는 것도 중요하지만 운전 시 SIL 등급이 계속 유지되게 하지 위해 인적오류, 시스템적 고장, 하드웨어고장 등에 의해 SIF 기능불능화가 되는 것을 예방하기 위한 기능안전관리시스템 (FSMS)를 적용하는 것도 중요하다.
본 연구에서는 2017년 20건의 화재가 발생한 냉동창고 화재사례중 발화원인의 판정에 다수의 의견이 존재하였던 사례에 대해 연구하였다. 연구 방법론은 NFPA 921 CODE에서 규정하고 있는 과학적 화재조사 방법이다. 과학적 화재조사 방법은 가설설정을 통한 논리적 추론에 의한 화재조사 방법으로 발화원인 판단에 오류를 최소화 시킨다. 반면에 비과학적 화재조사 방법은 발화원인의 판단에 주관적 추측, 추론적 판단 등의 비합리적 요소의 개입으로 많은 오류를 발생시킨다. 이는 결국 인적, 물적 책임의 문제 및 학문적 퇴보를 가져온다. 특히 목격된 화재(Sighted fire)에 비해 목격되지 않는 화재(Fire not seen)의 경우 원인조사에 있어서 더 많은 발화원인 의 오류를 만든다. 본 연구에서는 2017년 **시 **마트에서 발생한 냉동창고 정온전선의 화재사례에 대해 화재조사 보고서의 검토, 현장조사를 바탕으로한 가설A 와 가설B의 설정하였다. 설정된 가설은 NFPA 921 code 규정하고 있는 연역적 검정 방법중 실험으로 검정하였다. 이러한 분석방법은 향후 목격되지 않는 화재(Fire not seen) 및 원인 불명 화재의 발화원인 판단에 NEW Paradigm의 구축 할 것이다. 또한 본 연구의 실험 자료는 냉동창고 제조사 및 운영사에 통보, 화재 예방을 위한 기초 자료로 활용 될 것이다.
최근 태풍이나 홍수 등과 같은 자연재해, 구조물 설계 오류 및 부실공사 등으로 인해 수변구조물(교량, 옹벽 등) 등에 피해가 늘어가고 있다. 이러한 수변 구조물들은 피해(균열, 파손, 붕괴)가 발생할 경우 수변 구조물뿐만 아니라 그에 따른 추가 피해들이 크게 발생한다. 구조물 손상에 따른 추가 피해로는 시설물의 사용 중단 및 제한, 인명피해, 경제적 손실 등이 있다. 이러한 피해(인명피해, 사용 중단 및 제한 등)를 사전에 방지하기 위해 손상이 발생할 경우 현장여건(온도, 강우, 수위 등)에 적합한 복구공법을 적용해야한다. 신속한 보수 보강을 시행하여 발생할 수 있는 물적 피해, 인적 피해 등과 같은 손실을 최소할 수 있다. 손상 및 재해(태풍, 홍수)에 의해 피해가 발생했을 경우 경과 시간에 따라 피해(인적, 물적)가 더욱 확산되므로 긴급복구가 더욱 중요하다. 긴급복구를 위해서는 손상에 따른 적절한 보수 보강이 중요하다. 본 논문에서는 현장 복구사례(교량, 제방, 옹벽, 사면, 댐, 보)를 긴급복구공법 도출 시나리오에 적용하였으며 실제 사용된 복구공법과 비교하여 긴급복구공법 도출 시나리오의 적용성을 검증했다. 적용성 검증을 통해 실제 피해현장에서 보다 적절한 복구공법을 제시할 수 있어 실무 활용에 도움이 될 것으로 기대한다.
사용자의 요구사항 증대와 기술의 발전으로 인해 현대 시스템은 계속해서 복잡해지고 있어 시스템 설계 오류 및 고장 등으로 인한 시스템 운용 중의 사고도 빈번해지고 있다. 특히 사고로 인한 인적 및 물적 피해가 심각할 수 있는 시스템을 안전중시 시스템이라고 부른다. 이러한 시스템에 대해서는 안전성을 확보하기 위한 특별한 노력이 필요한데 이에 부응하여 본 논문에서는 개발 초기 단계부터 안전성을 반영하면서 시스템 설계를 수행할 수 있는 방법을 연구하였다. 특히 안전 메타모델을 활용해서 기능의 고장 탐지를 수행할 수 있는 시스템 설계 방법을 제시하였다. 구체적으로 국제 안전 표준들을 참고하여 안전 데이터를 추출하고, 시스템 모델링 표준 언어인 SysML을 이용하여 안전 데이터 메타모델을 생성한 후, 시스템 설계에서 안전 데이터 메타모델을 효과적으로 활용하는 모델 기반 안전 시스템 설계 방법을 제시하였고, 이를 기반으로 안전요구사항 생성 및 시뮬레이션 방법에 관하여 논의하였다. 마지막으로 사례연구로서 자동차 시스템 설계에서 SysML 기반 모델링 및 시뮬레이션을 통해 기능 고장의 탐지나 안전 요구사항의 검증이 가능한 것을 보여 주었다. 본 연구에서 안전 데이터에 대한 메타모델의 활용을 통해 안전 데이터 및 정보의 구성 및 관리를 효율적으로 수행할 수 있는 것과, 메타모델 기반 시스템 설계와 시뮬레이션을 활용하여 설계 오류를 줄임으로써 요구사항에 맞는 시스템 설계를 할 수 있음을 제시하였다.
시공 현장 일단위의 진도 관리는 프로젝트 전체의 일정 관리와 성공적인 건설 프로젝트 완료에 상당한 영향을 미친다. 그러나 현재의 현장 진도 관리는 작업 담당자에 의하여 수기로 작성되기 때문에 객관적 입장의 유지가 어렵고, 일과 후 추가업무로 작성되어 내용의 누락 등 오류가 발생하는 경우가 있다. 인적 오류로 인한 잘못된 기록 작성의 문제를 해결하기 위하여 기존 연구들은 객체 인식 기반 현황의 시각화 또는 자동 BIM 데이터 수정 기술을 개발하였다. 그러나 특정 장비의 사용 또는 고정된 위치에서 장비사용을 전제로 하는 방법적 한계로 인하여 건물 시공 현장 전체를 파악하는 데에는 제약이 있다. 이러한 한계를 극복하기 위하여 본 연구는 작업자가 휴대하는 스마트기기를 활용하여 촬영한 사진의 객체 인식 기술과 WIFI 기반의 실내 사용자의 측위 기술을 활용하여 추출된 정보를 BIM 데이터의 속성으로 반영하고 즉각적인 현황 파악과 향후 지속적 데이터 활용이 가능한 방법을 제안한다. 실제 시공 현장 관리에 적용 가능한 방법과 기술의 성능을 확인하였고, 기존 개발된 기술 대비 실용도가 높아 건설 현장 관리의 신속화와 정보 작성과 처리의 정밀화에 이바지할 것으로 기대된다.
현 시대는 인공지능(AI), 사물 인터넷(Iot), 빅 데이터(Big Data), 모바일(Mobile) 등과 같은 기술을 토대로 한 Digital화 문명사회로써, 이와 더불어 레이더 분야 또한 탐지 범위가 날이 갈수록 장거리화 되어가고 있다. 사람은 가시거리가 최대 20Km 정도이고, 가청 주파수는 20~20000Hz이다. 이렇게 제한적인 인간의 한계를 초월한 거리를 보기 위한 것이 레이더이며, 이러한 레이더들은 모두 장비 특성상 허위 항적을 발생하고 이로 인한 탐지 오류의 과실을 범하게 된다. 레이더의 왜곡 현상은 "비임의 굴절, 회절, 반사성, 허위 항적"이라는 부정확한 정보를 제공하며 이와 함께 초래되는 인간(방공 관제사)의 판단력 저하와 인적 과실은 전투기 출격을 야기하는 등 엄청난 손실을 초래할 수 있다. 또한, 긴박한 상황이나 중요 표적을 추적 감시할 때 가짜 항적을 추적 한다면 실질적 목표 표적을 놓칠뿐 만 아니라 재 추적을 위한 시간 지연이 불가피하다. 보완 대책으로써, 서로 다른 위치와 각도에서의 레이더 포착 자료를 서로의 레이더 자료로 전송하여 합성하면 왜곡된 자료의 분석, 교정이 가능하고 허위 항적 발생 감소와 더불어 목표물 추적의 정확도 향상이 기대되기에 본 방안을 제시한다.
열차의 위치를 검지하고 열차내연산(DTG)을 위한 각종 열차제어데이터를 차상으로 전송하는 AF궤도회로장치는 단일계로 구성되어 있다. 만약, 고장이 발생할 경우 선로전환기 및 신호기제어가 불가능하여 시스템이 복구되기까지 기관사에 의해 수동으로 열차를 운전하여야 한다. 이 과정에서 인적 오류는 열차지연, 충돌, 탈선 등 치명적인 안전사고 발생요인으로 작용한다. 따라서, 본 논문에서는 고장모드마다 시스템과 열차에 미치는 영향을 분석하였으며, 고장평점 및 고장등급을 계량화하였다. 계량화된 분석결과를 토대로 전원장치 독립설치, 증폭PCB의 결함콘덴서 원인분석 및 교체, 저항자 냉각시스템설치, 작업방법개선을 통해 고장발생건수 감소 및 신뢰성의 척도인 평균고장간격(MTBF)의 증가와 평균복구간격(MTTR)이 감소되었다. 그리고, 지금까지 경험에 의한 유지보수체계를 계량화된 방법에 의해 예측정비를 수행토록 하여 AF 궤도회로에 대한 신뢰성을 향상할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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