• 한국가스학회지
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• 제1권1호
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• pp.87-94
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• 1997

화학공장에는 수많은 장치들이 있고 매우 복잡한 구조를 가지고 있다. 이러한 화학공장은 장치집약적인 특징으로 인해 항상 장치의 고장 또는 조업자의 실수로 인한 사고가 일어날 가능성을 안고 있다. 따라서 화학공정에서의 사고를 예방하고 안전을 확보하기 위해서는 잠재적인 사고 가능성 및 위험요인을 사전에 분석하고 예방하는 것이 중요하다. HAZOP 분석은 정성적인 평가 방법 중 가장 체계적이고 논리적인 방법으로 평가받고 있다. 이러한 HAZOP 분석과 같은 안정성 평가를 위해서는 많은 인력, 자원, 시간이 필요하다 따라서 전문가의 인력과 시간을 줄이며 일관된 결과를 얻기 위해 위험성 평가의 자동화가 요구된다. 그리고 자동화를 위한 여러 연구와 방법론이 있었으나 나름대로의 한계가 있었다. 본 연구에서는 기존 방법론의 한계를 극복하기 위해서 화학공정의 안정성 분석자동화 시스템을 구축하고자 한다. 이를 위해 일반적인 위험성 평가에 필요한 지식을 모델링한 다중모델 접근방법을 사용하여 물질지식베이스, 구조지식베이스, 장치지식베이스로 분하여 모델링 하였고, 안전성 분석을 수행하는 세가지의 추론 알고리듬 Deviation Analysis Algorithm, Malfunction Analysis Algorithm, Accident Analysis Algorithm을 개발하여 화학공저의 안정성 분석 자동화 시스템 AHA(Automated Hazard Analyzer)를 구축하였다 이것은 전문가 개발 도구인 G2를 이용하여 구축하였고, 제안된 시스템을 Olefin dimerization 공정의 feed section에 적용하여 유용성을 확인하였다.

• 한국화재소방학회:학술대회논문집
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• 한국화재소방학회 2003년도 춘계학술논문발표회논문집
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• pp.224-229
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• 2003

• 한국화재소방학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.20-27
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• 2003

화학공장은 위험한 물리 화학적 특성을 가진 많은 물질들을 다루기 때문에 다른 어떤 공장보다 더 사고의 위험성이 크다. 띠라서 화학공장에서의 각 장치에 대한 위험성 평가는 반드시 필요하다. 현재 사용되고 있는 위험성 평가 방법은 정성적 또는 정량적인 방법으로 각각 개별적으로 적용되는데 정성적, 정량적의 통합된 방법을 적용하면 빠르고 쉽게 적용할 수 있다는 정성적인 방법의 장점과 정밀하게 평가될 수 있다는 정량적인 방법의 장점을 모두 갖출 수 있다. 이러한 통합된 위험성 평가방법을 적용하고 자동화한 ASCA(Automated System for Hazard Screening & Analysis)라는 S/W를 개발하여 실제 공정에 적용하였다. 본 연구에서는 방향족 긍정 중 H.T.U(Hydrotreating Unit)에 대하여 ASCA를 적용하여 각 장치의 상대 순위를 알아보고 D-101이라는 저장탱크에서 단열 실패로 온도 상승이 일어난 경우의 장치고장으로 인한 변수 이상과 발생 가능한 사고의 영향을 알아보았다. 이러한 통합 위험성 평가 시스템을 화학공장에 적용하여 봄으로써 사고 시나리오를 세워서 사고에 대한 비상사태를 대처할 수 있는 능력을 키울 수 있으며 사고를 예방할 수 있을 것이다.

• 한국가스학회지
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• 제22권2호
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• pp.1-20
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• 2018

Despite many measures, still from time to time catastrophic events occur, even after reviewing potential scenarios with HAZID tools. Therefore, it is evident that in order to prevent such events, answering the question: "What can go wrong?" requires more enhanced HAZID tools. Recently, new system based approaches have been proposed, such as STPA (system-theoretic process analysis) and Blended Hazid, but for the time being for several reasons their availability for general use is very limited. However, by making use of available advanced software and technology, traditional HAZID tools can still be improved in degree of completeness of identifying possible hazards and in work time efficiency. The new HAZID methodology proposed here, the Data-based semi-Automatic HAZard IDentification (DAHAZID), seeks to identify possible scenarios with a semi-automated system approach. Based on the two traditional HAZID tools, Hazard Operability (HAZOP) Study and Failure Modes, Effects, and Criticality Analysis (FMECA), the new method will minimize the limitations of each method. This will occur by means of a thorough systematic preparation before the tools are applied. Rather than depending on reading drawings to obtain connectivity information of process system equipment elements, this research is generating and presenting in prepopulated work sheets linked components together with all required information and space to note HAZID results. Next, this method can be integrated with proper guidelines regarding process safer design and hazard analysis. To examine its usefulness, the method will be applied to a case study.

• 한국안전학회지
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• 제13권1호
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• pp.77-84
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• 1998

Hazard and operability (HAZOP) analysis is one of the safety analysis method that is used in the chemical complex, because it can systematically identify causes and consequences of all the deviation that could occur. Since this method needs to hire specialized experts, it is costly and time-consuming. Therefore HAZOP Expert System has been developed to automate this analysis. This approach introduced object-oriented method and knowledge representation which is hierarchical tree of units to supply flexibility in the system, functional semantic network, propagation equation and rule-chaining method to set up the expert system for automating HAZOP analysis.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권6호
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• pp.222-234
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• 2020

자율주행차는 GPS 및 레이더, 라이다, 카메라, IMU 등 다수의 센서가 장착되어 도심 교차로 주행 환경에서 다양한 교통체계를 인지하고 판단하여 주행하지만 장착된 센서의 감지 거리를 벗어나는 영역에 대한 예측 및 판단의 한계 등으로 자율주행차의 교차로 사고 비율은 전체 사고의 88%로 사고 비율이 높다. 따라서 ITS 도입으로 V2V, V2I를 통한 비신호 교차로 사고 회피 전략 연구가 진행되고 있을 뿐만 아니라 고장 상황에서 안전한 교차로 주행에 대한 연구도 진행되고 있지만 단순한 교차로 시나리오를 통한 검증과 단편적인 V2V 고장만을 제시하고 있다. 본 논문에서는 V2V 모듈의 아키텍쳐를 분석하여 V2V 모듈별 위험 요인을 분석하여 고장모드를 정의하였다. 또한 다양한 도로 조건 및 교통량에 따라 교차로 시나리오를 제시하여 ISO-26262 Part3 프로세스를 활용하여 HARA를 수행하여 자율주행차의 오작동에 대해 시뮬레이션 기반 위험성을 분석하여 ASIL을 제시하였다. V2V 모듈의 각 컴포넌트별 모니터링 컨셉을 제안하였고 시뮬레이션을 통해 모니터링 커버리지를 제시하였다.

• 한국가스학회:학술대회논문집
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• 한국가스학회 2003년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.246-251
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• 2003

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권6호
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• pp.251-261
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• 2019

최근 자율주행자동차의 개발이 활발하게 진행되면서 더욱 안전하고 쾌적한 주행을 위해 V2V, V2I 등 V2X 서비스를 활용하는 자율주행시스템의 중요성이 높아지고 있다. 환경 센서에 기반한 부분 자율주행자동차는 장착된 센서의 인식 거리를 벗어나는 영역에 대한 예측 및 판단과 센서가 검지하기 힘든 비정형 물체에 대한 대응에 한계가 있다. 따라서 센서 검지 성능의 한계를 개선하고 보다 안전하고 쾌적한 주행을 위한 V2X 서비스 활용은 중요하다. 하지만 V2X의 잘못된 정보 제공으로 인한 자율주행자동차의 사고 위험도 존재할 수 있어 이를 방지하기 위한 기술의 적용 또한 고려되어야 할 것이다. 본 논문에서는 ISO-26262 Part3 프로세스를 활용하고 HARA를 수행하여 V2X 중에서 차량과 인프라의 통신을 활용한 V2I 오작동에 의한 자율주행자동차의 위험원을 도출하고 주요 V2I 사용례의 오작동 시뮬레이션 및 실차 시험을 기반으로 ASIL 등급을 산정하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제41권1호
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• pp.91-98
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• 2009

The "3+3 Process" for safety critical software for nuclear power plants' I&C (Instrumentation and Control system) has been developed in this work. The main idea of the "3+3 Process" is both to simplify the software development and safety analysis in three steps to fulfill the requirements of a software safety plan [1]. The "3-Step" software development process consists of formal modeling and simulation, automated code generation and coverage analysis between the model and the generated source codes. The "3-Step" safety analysis consists of HAZOP (hazard and operability analysis), FTA (fault tree analysis), and DV (design validation). Put together, these steps are called the "3+3 Process". This scheme of development and safety analysis minimizes the V&V work while increasing the safety and reliability of the software product. For assessment of this process, validation has been done through prototyping of the SDS (safety shut-down system) #1 for PHWR (Pressurized Heavy Water Reactor).

• Korean Journal of Radiology
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• 제24권9호
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• pp.849-859
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• 2023

Objective: The prognostic value of the volume and density of skeletal muscles in the abdominal waist of patients with colon cancer remains unclear. This study aimed to investigate the association between the automated computed tomography (CT)-based volume and density of the muscle in the abdominal waist and survival outcomes in patients with colon cancer. Materials and Methods: We retrospectively evaluated 474 patients with colon cancer who underwent surgery with curative intent between January 2010 and October 2017. Volumetric skeletal muscle index and muscular density were measured at the abdominal waist using artificial intelligence (AI)-based volumetric segmentation of body composition on preoperative pre-contrast CT images. Patients were grouped based on their skeletal muscle index (sarcopenia vs. not) and muscular density (myosteatosis vs. not) values and combinations (normal, sarcopenia alone, myosteatosis alone, and combined sarcopenia and myosteatosis). Postsurgical disease-free survival (DFS) and overall survival (OS) were analyzed using univariable and multivariable analyses, including multivariable Cox proportional hazard regression. Results: Univariable analysis showed that DFS and OS were significantly worse for the sarcopenia group than for the non-sarcopenia group (P = 0.044 and P = 0.003, respectively, by log-rank test) and for the myosteatosis group than for the non-myosteatosis group (P < 0.001 by log-rank test for all). In the multivariable analysis, the myosteatotic muscle type was associated with worse DFS (adjusted hazard ratio [aHR], 1.89 [95% confidence interval, 1.25-2.86]; P = 0.003) and OS (aHR, 1.90 [95% confidence interval, 1.84-3.04]; P = 0.008) than the normal muscle type. The combined muscle type showed worse OS than the normal muscle type (aHR, 1.95 [95% confidence interval, 1.08-3.54]; P = 0.027). Conclusion: Preoperative volumetric sarcopenia and myosteatosis, automatically assessed from pre-contrast CT scans using AI-based software, adversely affect survival outcomes in patients with colon cancer.