최근 철도 산업의 비중이 증가함에 따라 열차의 안정적인 주행이 그 어느 때보다 중요한 이슈로 부각되고있다. 특히, 열차의 진로 변경을 위한 핵심 요소인 선로전환기의 결함은 열차의 사고와 직결되는 장비 중 하나로써, 그 이상 여부를 사전에 인지하여 선로전환기의 안정성을 확보하기 위한 유지보수의 지능화 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 선로전환기의 작동 시 발생하는 소리정보를 활용하여 선로전환기의 비정상 상황을 분류하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 먼저, 선로전환기의 상황별 소리를 수집하고, 다양한 소리정보를 추출하여 특징 벡터를 생성한다. 다음으로, 딥러닝 모델 중 하나인 DNN(Deep Neural Network)을 이용하여 선로전환기의 비정상 상황을 분류한다. 실제 선로전환기의 전환 시 발생하는 소리 데이터를 기반으로 DNN의 파라미터에 따른 다양한 실험을 수행한 결과, 약 93.10%의 정확도를 갖는 안정적인 DNN 모델을 설계하였다.
본 연구에서는 돌발적 충격에 의한 파손사전 예방감시를 위한 이중구조 파이프, 측량 및 시공 속성정보 수집을 위한 스마트 폰 앱 프로그램 개발, 실시간 감시를 위한 서버프로그램 등을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 시스템의 효과를 분석하기 위하여 파일럿규모의 시험을 야외시험장에 구축하였다. 파손 예방을 위한 데이터는 파이프에 부착된 센서를 통하여 감지된다. 누출은 압력센서를 일정한 간격으로 설치하여 시험하였다. VRS 측량장비와 스마트폰을 연계한 앱 프로그램과 서버프로그램을 통하여 실시간 자료 수집과 감시가 가능하도록 하였다.
국책사업이나 SOC의 확충을 위한 도로 및 철도의 건설에서 적용되는 터널의 단면크기를 보면, $50m^2$에서부터 $100m^2$이상의 중 대단면 터널이 주를 이루고 있으나, 전력구, 통신구, 소규모로 운영되는 광산의 채광용 터널, 용수를 위한 도수로터널 등 특수한 용도로 설계, 시공되고 있는 터널에서는 $20m^2$이하의 단면크기를 갖는 경우가 있다. 이러한 소단면 터널의 경우에는 협소한 작업공간으로 인하여 적용공법 뿐만 아니라 장비의 사용 또한 제약을 받게 되어 작업효율이 저하되고 공사기간이 늘어나게 되는 등 여러 가지 문제점을 안고 있다. 특히, 에멀젼 폭약을 사용하는 발파에서 먼저 기폭된 발파공의 충격압력에 의해 인접공의 폭약이 예비압축(Precompression)되어 사압현상을 일으키고 잔류약을 발생시키는 사례가 종종 발생하고 있다. 사압현상은 당해 발파의 실패와 함께 2차적인 사고의 위험요인이 될 수 있으므로 이를 방지하기 위한 대책을 수립하여야 한다. 이를 위해 기존 문헌을 통하여 사압현상의 원인과 발생 가능성을 검토하였고, 국내에서 주로 사용되는 에멀전폭약의 수중 내충격성시험과 충격압력 전달시험을 실시하여 사압현상의 발생정도를 측정하였으며, 사압현상이 발생한 소단면 터널현장을 대상으로 대책을 수립하여 적용하였다. 심발방법을 변경하여 전단의 충격압력을 견딜 수 있는 공간격을 확보하고 뇌관의 초시간격을 적절하게 배치한 발파패턴을 적용한결과, 사압현상을 억제하고 잔류약의 발생을 감소시켜 계획 굴진장을 확보하고 파쇄석의 크기를 감소시키는 등 양호한 결과를 얻을 수 있었다.
IPv6 프로토콜은 현재 인터넷 프로토콜로 사용되고 있는 IPv4 프로토콜이 가지고 있는 주소 부족 문제, 미흡한 QoS의 제공, 다양한 보안 문제 등을 해결하도록 설계된 차세대 인터넷 표준이다. IPv4에서 IPv6로의 전환이 이루어지고 있는 과정이지만, 아직까지 IPv6가 많이 사용되고 있지는 않고 있어 IPv6 트래픽 모니터링 도구 및 침입대응 장비도 많이 나와 있지 않다. 그러나, IPv6 네트워크가 점진적으로 등장하고 전환이 됨에 따라 IPv6에서 발생할 수 있는 각종 인터넷 침해사고에 대한 대비가 필요하다. 이미 IPv6 프로토콜의 허점을 이용한 서비스 거부공격, 디폴트 라우터 위장공격 등 IPv4에서 발생했던 이상트래픽, IPv6 확장헤더를 이용한 이상트래픽 및 IPv6-over-IPv4 터널링 등의 이상트래픽 발생이 보고되고 있다. 이에 본 논문은 IPv6 프로토콜에서 발생할 수 있는 이상트래픽에 대해 살펴보고, 이러한 이상트래픽의 탐지를 위해 IETF 표준인 IPFIX 템플릿을 이상 트래픽 탐지가 가능하게 제안한다. 제안된 IPFIX 플로우 메시지를 이용하여 간단하게 IPv6 이상 트래픽을 분류하는 방법도 제시하였다.
e-내비게이션은 유엔 산하 국제해사기구(IMO)가 2020년 국제적인 시행을 목표로 도입한 차세대 해양안전 종합관리시스템이다. 각종 해상 운항정보를 디지털화 해 선박 운항자에게 실시간 맞춤형 정보를 제공해 준다. 육상에서 차량용 내비게이션처럼 선박을 운항하는 데 운항항로, 날씨, 돌발 변수 등을 제공하면서 선박 사고를 줄이는 역할을 한다. 크루즈와 같은 큰 선박부터 작은 낚시용 선박에서도 이용이 가능하다. 해수부는 2020년 이후 약 1,000조원의 시장이 열릴 것으로 내다보고 있다. 진입 장벽이 높은 해상장비 시장에 우리나라도 ICT 강점을 바탕으로 디지털로 변화하는 이 시장에 주도권을 잡기 위해 노력중이다. 이를 위하여 e-내비게이션 분야의 미국 특허정보를 확보하여 DB화 하고, DB에서 제공하는 특허적 행위(M&A, 특허 매입, 신규 R&D 등)를 중심으로 하는 미래기술예측 분석틀을 활용하여 유망기술을 발굴하고자 한다. 미래기술예측 분석틀은 미래기술예측의 3대 주제를 (1) 미래 기술의 대상과 범위, (2) 미래 기술의 주인과 수혜자, (3) 미래 기술로의 투자 시점으로 설정하고, 3~10년까지의 근미래(Near Future Only), 측정 및 검증 가능한 미래(Data Oriented), 미래를 만드는 힘 있는 주체에게만(Activity Oriented) 집중하여 분석을 시도하고자 한다.
우리 국민에게 2000년은 야누스의 두 얼굴로 다가오고 있다. 새로운 천년에 대한 희망의 얼굴과, 세기말 대재양론에 Y2K문제까지 가세하여 불안함을 감추지 못하는 절망의 얼굴이다. 일부 종교단체나 예언가들은 Y2K문제로 인해 지구의 종말이 온다고 믿고서 피난처를 만들고 있으며 인터넷망 등을 이용, 지지세력의 확장을 꾀하고 있다. 그러나 우리는 이에 편승하여 인류의 미래를 이들에게 맡길 것이 아니라, Y2K문제의 실상을 정확히 이해하고 지혜로운 대처를 위해 모든 역량을 결집해야 할 것이다. Y2K문제는 개인용 컴퓨터에서부터 금융, 통신, 전력, 행정전산망 등 국가산업 전반에 영향을 미칠 뿐 아니라 모든 국민의 생활과 직결되는 문제이기 때문이다. 특히 안전성이 생명인 원자력 발전소에서의 Y2K문제는 모든 국민과 언론의 집중적인 관심의 대상이 되고 있다. 이 같은 관심과 우려의 표명은 원전의 특성을 고려할 때 당연한 현상이지만, 2000년이 되면 원전이 불시에 정지되고 큰 사고가 발생할 것이라는 일부의 시각은 국민의 불안만 가중시킬 뿐이다. 결론부터 말하자면 이러한 우려는 기우에 불과하다. 예를 들면 은행 전산망에서 이자를 계산할 때는 날짜가 필수적이다. 그러나 일반 산업 자동화 설비와 마찬가지로 24시간 연속 가동되는 원자력발전소를 운전 할 때는 미리 일정한 값으로 입력된 각종 운전자료, 즉 온도, 압력, 유량 등과 매순간 생성되는 운전자료들을 단순 비교하기 때문에 날짜가 필요치 않다. 이는 마치 실내 난방온도를 일정 값으로 미리 정해놓으면, 그때 그때의 실내온도와 미리 정해진 온도를 비교하여 난방기가 자동으로 작동되는 방식과 같다. 따라서 운전과 직접 관련되는 설비는 Y2K와 관련이 없고, 운전 편의를 위한 데이터취득설비 일부와 방사능 계측 등의 측정장비에 Y2K영향이 있다. 한전에서는 이들 문제의 적시 해결을 위해 충분한 예산과 인력을 확보하여 문제를 해결하는 과정에 있으며 3월 현재 약 70$\%$의 공정을 보이고 있다.
본 논문에서는 유선 통신의 광 네트워크와 무선 통신의 Zigbee의 통합으로 신뢰성 있는 전송이 가능한 지능형 SAN(Ship Area Network) 네트워크 모델을 제시하고, SAN 통합 네트워크와 연결된 각종 센서와 제어기를 구성 및 관리 하고 원격제어를 하기 위한 모듈을 구현한다. 이는 선박 내부의 주요구획 및 장비에 대한 실시간 모니터링 및 열악한 선박 내부의 작업환경을 감시하여 선박의 사고예방에 도움을 줄 수 있을 것이며, 선박 내부의 노동 경감, 운항 안전성 향상, 운항 경제성 향상 등에 활용할 수 있을 것이다.
대부분의 항만구조물은 초연약 지반상에 축조되고 있으며 도로나 건물부지에는 지반개량이 필요하다. 이 논문에서는 여러 사례연구를 통하여 표층처리후의 복토사례에 대하여 몇가지 고려사항을 언급하였다. 또한, 모래나 산토를 이용한 복토공법에 대하여 강도적용이 고려되었다. 국내 복토공법 토목섬유 인장강도는 15t/m, 복토두께는 1.6~3.1m, 점토지반의 표층강도는 $0.2{\sim}1.2t/m^2$이 대표적이다. 표층처리공 시공시 발생되는 지반교란, 점토유출, 장비전도 등의 사고를 최소화하기 위한 연구가 필요하다.
발생가능성 분석은 염소공정의 염소투입설비에서 누출 가능성을 교정하는데 자주 사용되고 있다. 그리고 이러한 시설은 전형적으로 압력용기, 기화기, 배관, 측량장비, 안전장치로 등으로 구성되어 있다. 이 논문에서는 가능성 분석절차와 기계적 요소들의 고장률에 대하여 사건 시나리오를 만들 인적오류도 고려하였다. 논문의 주된 목적은 결정된 각각의 시나리오의 발생가능성을 계산하는 것으로 발생가능성분석 방법에 근거하여 기계요소의 고장률과 인적오류를 포함하여 계산하였다. 그 결과, 주요 $Cl_2$ 취급공정에서 누출이 발생할 가능성이 $5.73{\times}10^{-5}$로 예측되었으며 세정시스템의 고장확률은 $4.11{\times}10^{-2}$로 나타났다.
기존의 항만에서 이루어지는 컨테이너크레인 운전자 교육은 표준화된 교육방식 없이 장비 기사간의 도제식 교육으로 이루어짐에 따라 항만의 생산성 저하와 항만 내 안전사고의 문제점에 노출되어 왔다. 본 연구는 컨테이너크레인 운전자에 대한 직무분석을 통하여 체계적으로 운영인력을 육성 관리할 수 있는 방안을 제안하는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 기존 컨테이너크레인 교육과정의 문제점을 조사하였고, 이를 바탕으로 데이컴(DACUM) 방법에 따른 직무분석을 실시하여 직무의 모형을 설정하였다. 컨테이너크레인 운전자 직무분석 결과 총 6개의 책무와 각 책무를 구성하는 43개의 작업을 도출하였다. 그리고 현장 맞춤형 교육 과정을 개발하기 위하여 교육 요구도 분석을 하였다. 각 작업에 대해 중요도와 난이도 및 수행 빈도를 조사하고 입직 초기에 갖추어야 할 핵심 작업을 분석하였다. 또한 본 연구에서는 이러한 직무분석 결과를 구조화하고 체계화하여 컨테이너크레인 운전자 직무분야에 대한 직무모형을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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