• 제목/요약/키워드: Accident Models

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인공위성 원격탐사 데이터와 수치모델을 이용한 해상 유출유 예측 향상 연구: Hebei Spirit호 기름 유출 적용 (Study on Improvement of Oil Spill Prediction Using Satellite Data and Oil-spill Model: Hebei Spirit Oil Spill)

  • 양찬수;김도연;오정환
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제25권5호
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    • pp.435-444
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    • 2009
  • 해상 기름유출사고 시, 효율적인 방제 전략을 위해서는 유출유의 위치 및 이동 특성을 파악하는 것이 매우 중요하다. 일반적으로 유출유의 모니터링은 항공기와 인공위성을 이용하고 있으며, 유출된 기름의 이동 경로를 예측하기 위해 수치모델이 적용되고 있다. 하지만, 원격탐사에 의한 모니터링 정보를 이용한 수치모델의 초기조건 적용은 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 인공위성 자료를 통해 추출된 유출유 정보를 이용한 예측 모델의 활용가능성을 제시하고자 한다. EFDC 3차원 수치모델을 이용하여 2007년 12월 7일 태안 해안에서 발생한 Hebei Spirit호 기름유출사고의 유출유 이동을 예측하였다. 모델 초기조건과 모델결과 비교를 위하여, 12월 8일 KOMPSAT-2 MSC와 12월 11일 EVNISAT ASAR위성자료로부터 추출된 유출유 정보를 사용하였다. 모델초기 조건으로 인공위성 자료를 이용한 경우가 사고지점에서 유출을 가정하여 방류한 초기조건보다 유출된 기름의 분포측면에서 더 개선된 결과를 보였다.

Negative DEA를 이용한 국내항만의 운영위험평가 측정방법 (A Measurement Way of Operation Risk Evaluation of Korean Seaports Using Negative DEA)

  • 박노경
    • 한국항만경제학회지
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    • 제25권2호
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    • pp.57-72
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    • 2009
  • 본 논문에서는 국내 13개 항만을 대상으로, 정상DEA 제1모형에서는 2개의 산출물(수출입 물량, 선박입출항척수)과 2개의 투입물(접안능력, 하역능력), 제2모형에서는 4개의 투입물(접안능력, 하역능력, 경비함정수, 특수함정수)과 2개의 산출물(수출입물량, 선박입출항척수)을 이용하여 전통적인 투입지향, 가변규모수확조건하에서 분석을 통해 상대적인 효율성을 측정하였으며, 기존연구의 한계를 확장시키기 위해서 국내 항만분야에서는 처음으로 Negative DEA분석(산출지향, 가변규모수확조건, 투입요소: 수출입물량, 선박입출항척수, 산출요소: 해양사고, 해상범죄, 해양오염사고)을 통해서 항만운영에 위험이 되는 산출요소를 반영하여 가장 효율적인 항만들이 가장 운영위험이 큰 항만들임을 실증분석을 통해서 보여 주었다. 주요한 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 정상 DEA모형에서 운영효율성이 가장 낮은 동해항은 여수항, 부산항, 울산항들의 운영방법을 중-장기적인 측면에서 벤치마킹해야만 한다. 둘째, Negative DEA모형에서 가장 운영위험이 높은 항만들은 태안, 여수, 통영, 부산, 속초항으로 나타났다. 본 연구의 정책적인 함의는 다음과 같다. 즉, 첫째, 항만운영에 관여하는 정책입안가들은 본 연구에서 사용한 정상DEA모형에 의해서 비효율적인 항만들은 단기 중기 장기적으로 벤치마킹항만들의 운영방법을 추구해야만 한다. 둘째, Negative DEA분석을 통해서 가장 운영위험이 높은 항만은 5개 항만인 것으로 나타났다. 즉, 태안, 여수, 통영, 부산, 속초항들이다. 따라서 이러한 항만들은 중-장기적으로는 2층 효율성 분석에서 효율적이지 않은 것으로 나타난 인천, 울산, 포항, 동해항을 벤치마킹해야만 한다. 본 논문의 한계점은 Simak(2000)이 제시한 것과 같은 다양한 방법과 다년도분석법을 사용하여 항만들의 운영위험을 예측하는 측정을 했어야만 했지만 자료수집의 문제점 때문에 그렇게 하지 못하였다. 차후연구에서는 그러한 방법을 다루고자 한다.

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RELA5/MOD1/NSC를 이용한 원자력 1호기 외부전원상실사고해석 - I. 실제사고해석 (Analysis of Loss of Offsite Power Transient Using RELAP5/MODl/NSC; I: KNU1 Plant Transient Simulation)

  • Kim, Hho-Jung;Chung, Bub-Dong;Lee, Young-Jin;Kim, Jin-Soo
    • Nuclear Engineering and Technology
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    • 제18권2호
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    • pp.97-106
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    • 1986
  • 1981년 6일 9일 원자력 1호기에서 발생한 77.5% 출력상태에서의 외부전원상실사고를 열, 수력학적최적계산용 코드인 RELAP5/MODl/NSC를 사용하여 모의하였으며 해석결과는 발전소 실측자료와 잘 일치하였다. 원자로 냉각재펌프의 트립에 따른 flow coastdown후에 hot-cold leg온도차에 의하여 자연순환 유동이 형성됨이 확인되었으며 실측자료와 잘 일치하여 이와 관련된 전산코드의 열수력학 적모델의 타당성을 입증할 수 있었다. 또한 위의 사고전개가 정상운전상태인 전출력(100%)에서 재발하였을 경우를 가정하여 해석하였다. 이러한 해석을 통하여 보조급수의 공급과 더불어 증기발생기 PORV의 적절한 작동으로 원자력 1호기 노심잔열을 제거하여 안전성에 문제점을 야기하지 않음을 입증하였다. 최적 계산방법에 의한 사고해석에서는 turbine stop valve 작동시간, 증기 발생기 PORV 설정치 등 non-safety 관련요소들의 특성에 대한 정화한 모의가 필수적이다.

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육상 침적 방사성 핵종의 장기 거동 평가를 위한 토사 침식 연구 (Study of Soil Erosion for Evaluation of Long-term Behavior of Radionuclides Deposited on Land)

  • 민병일;양병모;김지윤;박기현;김소라;이정렬;서경석
    • 방사성폐기물학회지
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    • 제17권1호
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    • pp.1-13
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    • 2019
  • 후쿠시마 원자력 발전소의 사고로 인해 일본 동부 지역에 다량의 방사성 핵종이 축적되었다. 이러한 방사성 물질은 숲, 도시, 하천, 호수를 포함한 넓은 범위에서 관측되고 있다. 방사성 세슘의 토양 입자에 강하게 흡착하는 특성 때문에 방사성 세슘은 침식된 토사와 함께 이동하여, 인구가 밀집한 하천 하류지역으로 그리고 연안으로 서서히 이동한다. 본 연구에서는 수생환경의 오염된 토사의 이동을 재현하기 위한 수치모델을 개발하고, 그 성과의 일부를 한국원자력연구원 내에 위치한 침식된 토사 관측 장비에서 관측된 결과와 비교하였다. 수집된 토사 시료의 입경 특성을 분석하기 위해서 표준 체분석과 이미지 분석법을 적용하였다. 수치 모델은 초기 포화도, 강우의 토사 침투율, 멀티 레이어, rain splash 등을 고려하여 현실의 강우에 따른 토사의 이동을 시뮬레이션 할 수 있도록 개발하였다. 2019년 연구에서는 수치모델에 나무에 의한 강우 쉴드 효과, 증발효과, 표면물의 쉴드 효과 등이 추가될 계획이다. 토사 유실 관측 장비를 2018년부터 월성 원전 인근에 설치해 지속적으로 관측 자료를 수집하고 있다. 이러한 관측자료를 기반으로 방사성 핵종의 강우, 하천, 연안으로 이동하는 장기 영향 평가 수치모델을 개발할 계획이다.

차량 내·외부 데이터 및 딥러닝 기반 차량 위기 감지 시스템 설계 (A Design of the Vehicle Crisis Detection System(VCDS) based on vehicle internal and external data and deep learning)

  • 손수락;정이나
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제14권2호
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    • pp.128-133
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    • 2021
  • 현재 자율주행차량 시장은 3레벨 자율주행차량을 상용화하고 있으나, 안정성의 문제로 완전 자율주행 중에도 사고가 발생할 가능성이 있다. 실제로 자율주행차량은 81건의 사고를 기록하고 있다. 3레벨과 다르게 4레벨 이후의 자율주행차량은 긴급상황을 스스로 판단하고 대처해야 하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 CNN을 통하여 차량 외부의 정보를 수집하여 저장하고, 저장된 정보와 차량 센서 데이터를 이용하여 차량이 처한 위기 상황을 0~1 사이의 수치로 출력하는 차량 내·외부 데이터 및 딥러닝 기반 차량 위기 감지 시스템을 제안한다. 차량 위기 감지 시스템은 CNN기반 신경망 모델을 사용하여 주변 차량과 보행자 데이터를 수집하는 차량 외부 상황 수집 모듈과 차량 외부 상황 수집 모듈의 출력과 차량 내부 센서 데이터를 이용하여 차량이 처한 위기 상황을 수치화하는 차량 위기 상황 판단 모듈로 구성된다. 실험 결과, VESCM의 평균 연산 시간은 55ms 였고, R-CNN은 74ms, CNN은 101ms였다. 특히, R-CNN은 보행자수가 적을 때 VESCM과 비슷한 연산 시간을 보이지만, 보행자 수가 많아 질수록 VESCM보다 많은 연산 시간을 소요했다. 평균적으로 VESCM는 R-CNN보다 25.68%, CNN보다 45.54% 더 빠른 연산 시간을 가졌고, 세 모델의 정확도는 모두 80% 이하로 감소하지 않으며 높은 정확도를 보였다.

교통사고 잦은 곳 안전시설 개선 방안 예측 모델 개발 (Development of Prediction Model for Improvement of Safety Facilities in Frequent Traffic Accidents)

  • 권재경;김시원;황재성;이재형;이철기
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제22권1호
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    • pp.16-24
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    • 2023
  • 교통사고 잦은 곳 개선사업을 통하여 사고가 크게 감소하고 있다. 이러한 결과는 안전 시설물이 큰 역할을 하고 있다. 교통사고는 여러 가지 원인과 다양한 환경적인 요소로 인하여 발생하게 되는데, 한가지 안전시설물 혹은 기준 없는 시설물 설치로는 개선효과를 얻기 어렵다. 따라서 본 연구는 두 가지 안전시설물의 조합으로 사고유형별 개선효과를 분석하였고, 도로종류, 도로형태, 교통량 등으로 환경적인 요소도 포함하여 특정 지점에 맞는 안전시설물 조합을 예측하는 방법을 제시하였다. 예측은 단순 분류가 가능한 예측 모델들을 결합하여 하나의 강한 예측 모델을 만드는 XGBoost 기법으로 선정하여 진행하였다. 이를 통해 최종적으로 현재까지 교통사고 잦은 곳 개선사업을 통해 긍정적인 효과를 가져다 준 안전시설물과 개선이 필요한 지점에 설치될 안전시설물을 같이 도출하여, 안전시설물 효과분석과 향후 설치지점에 대한 예측방법을 제시하였다.

유전자 알고리즘과 신경망 이론의 결합에 의한 신호교차로 위험도 예측모형 개발에 관한 연구 (Development of Hazard-Level Forecasting Model using Combined Method of Genetic Algorithm and Artificial Neural Network at Signalized Intersections)

  • 김중효;신재만;박제진;하태준
    • 대한토목학회논문집
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    • 제30권4D호
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    • pp.351-360
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    • 2010
  • 2010년 말 현재 우리나라의 자동차등록대수는 1,748만 대에 육박할 정도로 비약적인 증가를 보이고 있다. 자동차의 급격한 증가는 오늘날 우리가 직면한 심각한 사회문제 중 하나인 교통사고를 증가시키고, 이로 인해 인명피해 및 경제적 손실을 초래하고 있다. 이에 본 연구는 유전자 알고리즘과 신경망 이론의 결합에 의한, 향상된 신호교차로 위험도를 예측하는 모형을 개발하여, 장래 교통사고 안전대책 수립시 근간이 되는 기초자료를 제공함으로써, 교통사고를 줄이는데 도움이 되고자 한다. 본 연구에서는, 첫 번째로 교통사고와 교통혼잡이 빈번하게 발생하는 신호교차로를 대상으로 접근로별 교통량과 도로 기하구조 요소를 파악하였고, 교통사고와 교통상충간의 순위상관관계분석을 실시하여 통계적 유의성을 파악하였으며, 교통사고와 교통상충을 적용한 선형회귀모형을 구축하였다. 두 번째로, 유전자 알고리즘과 신경망 이론의 결합에 의한 신호교차로 위험도 예측모형은 신호교차로 교통량 및 도로 기하구조 요소, 교통상충의 특성변수를 적용하여 개발하였다. 마지막으로, 신호교차로 교통사고건수 실측값과 개발모형의 예측값에 대한 적합도 분석을 통해 신뢰수준을 검증한 결과, 개발모형의 신뢰도와 정확도가 기존의 모형에 비해 우수한 것으로 나타났다. 결론적으로, 향후 본 연구를 통해 개발된 교통사고위험도 예측모형을 신호교차로 교통안전정책 수립과 교통안전개선사업에 사용할 경우, 전반적으로 교통안전관련사업의 비용/효율성을 극대화할 수 있을 것으로 기대된다.

복합화력발전소 내 암모니아 누출 사고에 의한 피해영향 모델링 (Modeling of Damage Effects Caused by Ammonia Leakage Accidents in Combined Cycle Power Plant)

  • 고은성;박경식;김동민;노영태
    • 한국방재안전학회논문집
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    • 제16권3호
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    • pp.1-15
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    • 2023
  • 본 연구는 복합화력발전소 내 배연탈질 설비에서 원료 및 중간재로 많이 사용되는 암모니아의 연속 누출에 대한 유해 위험 거리 예측 및 정량적 평가를 위한 피해영향 모델링이다. 피해 예측은 사고 영향 평가와 확산모델을 기반으로 암모니아 저장탱크 누출사고의 최적 시나리오를 모델링 하기 위해 변수들의 조업조건을 표준조건으로 하였다. 대상지역인 한국서부발전 태안발전본부의 복합화력발전소는 온도, 습도, 풍속, 대기 안정도, 풍향 등의 계절적 요인에 따른 기상 조건과 지형적 조건을 설정하기에 최적의 조건이며, 시나리오에 따른 모델링 결과가 누출 사고에 대한 특성을 분석하기에 가장 적합하였다. 암모니아 가스는 Gaussian 확산모델을 기반으로 하여 확산에 따른 LOC 별 농도치를 도출하였다. 본 연구를 통한 ALOHA 모델링 결과는 대기 조건의 경우 온도가 높고 안정도가 표준수치 범위이며, 풍속이 낮을수록 암모니아 확산에 의한 인체 피해 영향 정도가 높아지는 것으로 분석되었다.

대화식 데이터 마이닝 기법을 활용한 자동차 보험사의 인입 콜량 예측 사례 (A Case Study on Forecasting Inbound Calls of Motor Insurance Company Using Interactive Data Mining Technique)

  • 백웅;김남규
    • 지능정보연구
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    • 제16권3호
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    • pp.99-120
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    • 2010
  • 최근 고객들의 비대면 접점 서비스 이용도가 높아짐에 따라, 비대면 채널은 다양한 데이터의 분석을 통해 고객 만족도를 향상시킬 수 있는 유용한 창구로 인식되고 있다. 이러한 비대면 채널의 대표적 영역으로 콜센터를 들 수 있으며, 콜센터 운영에서 고객 만족도에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 상담 인력의 규모인 것으로 알려져 있다. 즉, 일정수준 이상의 고객 만족도를 유지하기 위해서는 충분한 상담 인력을 확보하는 것이 관건이지만, 불필요하게 많은 인력을 확보하는 것은 인건비 측면에서 비용의 낭비를 초래할 수 있다. 따라서 부족하지도 않고 넘치지도 않을 정도의 적정 인력을 산출하는 능력은 콜센터 운영의 핵심 경쟁력으로 인식되고 있으며, 최근 콜센터에서는 적정 인력의 규모를 예측하기 위해 WFM(Work Force Management) 업무 전담 부서를 설치하고 콜량을 정확하게 예측하기 위한 노력을 기울이고 있다. 콜량 예측을 위해 현업에서 주로 사용되는 방법은 담당자의 직관에 의존하는 방법으로, 일정기간의 콜량 평균을 담당자가 주관적 판단에 의해 보정함으로써 이루어진다. 하지만 이러한 방식은 담당자의 주관적 성향에 크게 좌우된다는 한계를 갖고 있어서, 최근에는 다양한 예측 모형을 시스템화한 WFMS(Workforce Management System) 패키지가 널리 활용되고 있다. 하지만 이 시스템은 초기 도입 시 매우 고가의 구축비용이 발생하며, 신규 요인 발굴 시 이를 즉각적으로 시스템에 반영하기 어렵다는 한계점을 갖고 있다. 이를 극복하기 위해 본 연구에서는 데이터 마이닝의 대화식 의사결정나무 기법을 이용함으로써, 객관적이면서도 업무 배경 지식을 충분히 활용할 수 있는 예측 모형을 수립하고자 한다. 또한, 본 연구에서 수립한 모형의 정확성 평가를 위해, 국내 최대 규모의 한 자동차 보험사 콜센터의 4년 8개월 간의 실 데이터를 사용한 실험을 수행하고 그 결과를 제시하였다. 실험에서는 기존의 WFMS와 본 연구에서 제안하는 두 가지 모형인 대화식 의사결정나무 기반의 예측 모형, 일반 의사결정나무 기반의 예측 모형의 세 가지 모형에 대해, 다양한 오차 허용범위 하에서의 사고콜 및 고장콜에 대한 예측 적중률을 평가하였다.

입체선형의 주행속도를 고려한 편경사 안전율 산정에 관한 연구 (Estimation of the Superelevation Safety Factor Considering Operating Speed at 3-Dimensional Alignment)

  • 박태훈;김중효;박제진;박주원;하태준
    • 대한교통학회지
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    • 제23권7호
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    • pp.159-163
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    • 2005
  • 도로를 건설하는 궁극적인 목적은 운전자의 편의성을 고려해야 함에도 불구하고 지금까지의 도로선형설계시 도로 이용자인 운전자를 고려하지 않고 있는 실정이다. 운전자의 편의성은 시간적 측면에서 정시성 및 신속성을 고려하고 있지만, 더불어 부가적으로 고려되어야 할 요소로서 사고에 대한 안전성을 감안해야만 한다. 본 연구에서는 지방부 일반국도 4차선 단곡선부의 1차로를 대상으로 입체선형의 주행속도특성을 고려한 편경사 안전율을 산정하고자 한다. 첫째, 기하구조의 영향을 분석하기 위해 선행차에 의해 영향을 받지 않은 승용차의 주행속도를 조사하였다. 둘째, 종단선형의 영향과 평면선형의 영향을 조합하여 6개 구간, 즉 12개 지점에서 주행속도를 측정하여 주행속도 특성을 기초 통계 분석하였다. 섯째, 기초 통계 분석 결과를 바탕으로 최대편경사를 새로운 안전율(${\alpha}$)개념을 도입하여 주행속도를 고려한 편경사값을 산정하였다. 연구결과, 입체선형에서 승용차의 주행특성을 알 수 있었고, 이를 고려한 안전율을 제시할 수 있었다. 최대편경사를 산정함에 있어 본 연구의 결과인 3차원적 입체선형을 고려한 안전율을 적용한다면 도로설계시 운전자의 안전성을 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다. 더불어, 본 연구의 범위를 확장하여 다양한 기하구조를 가진 도로구간에 대한 수집 분석한 후, 3차원적 입체선형을 고려한 모델이 개발되어야 할 것으로 판단된다.