우크라이나-러시아 전을 통해 드론의 군사적 가치는 재평가되고 있으며, 북한은 '22년 말 대남 드론 도발을 통해 실제 검증까지 완료한 바 있다. 또한, 북한은 인공지능(AI) 기술의 드론 적용을 추진하고 있는 것으로 드러나 드론의 위협은 나날이 커지고 있다. 이에 우리 군은 드론작전사령부를 창설하고 다양한 드론 대응 체계를 도입하는 등 대 드론 체계 구축을 도모하고 있지만, 전력증강 노력이 타격체계 위주로 편중되어 군집드론 공격에 대한 효과적 대응이 우려된다. 특히, 도심에 인접한 공군 비행단은 민간 피해가 우려되어 재래식 방공무기의 사용 역시 극도로 제한되는 실정이다. 이에 본 연구에서는 AI기술이 적용된 적 군집드론의 위협으로부터 아 항공기의 생존성 향상을 위해 AI모델의 객체탐지 능력을 저해하는 소극방공 기법을 제안한다. 대표적인 적대적 머신러닝(Adversarial machine learning) 기술 중 하나인 적대적 예제(Adversarial example)를 레이저를 활용하여 항공기에 조사함으로써, 적 드론에 탑재된 객체인식 AI의 인식률 저하를 도모한다. 합성 이미지와 정밀 축소모형을 활용한 실험을 수행한 결과, 제안기법 적용 전 약 95%의 인식률을 보이는 객체인식 AI의 인식률을 제안기법 적용 후 0~15% 내외로 저하시키는 것을 확인하여 제안기법의 실효성을 검증하였다.
화학물질 사고는 신속한 대응 및 복구가 어렵고, 환경오염과 인명피해가 동반된다는 점에서 매뉴얼의 중요성이 점차 주목받고 있으며, OECD에서는 화학사고 예방, 대비 및 대응을 위한 OECD 지침서(이하 OECD 지침서)를 2023년 6월 개정하였다. 또한, 기존 연구에서는 화학사고에 대한 인식 제고를 통해 법규, 규정, 매뉴얼 등 시스템적 대응이 필요하다는 점을 강조하고 있으나. 매뉴얼에 대한 정보속성 비교연구는 찾아보기 힘들었다. 이에, 본 연구는 기존 OECD 지침서(2판)와 개정된 OECD 지침서(3판)을 비교분석하여 OECD 지침서별 정보속성을 파악하고 시사점을 발굴하는 것을 목표로 하였다. 세부적으로는 어떤 단어가 중요해졌는지 파악하기 위해 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 분석을 적용하였으며, 유사하게 사용한 단어와 차별성있게 사용한 단어를 파악하기 위해 Word2Vec을 적용하였다. 최종적으로는 2X2 매트릭스를 제안하고, 각 사분면에 어떤 단어들이 있는지를 도출하여 OECD 지침서별 정보속성을 심층적으로 비교하였다. 본 연구는 연구자들이 정보속성을 파악하는데 도움이 되는 프레임워크를 제공하고자 하였으며, 실무적으로는 국내 화학관련 정부부처 및 기업의 표준메뉴얼 개정에 참고할 수 있을 것으로 보인다.
독성 가스 누출 사고 발생 시 인명 피해를 최소화하기 위해서는 사고 시나리오에 따른 적절한 대피 방법이 사전에 수립되어야 한다. 본 연구에서는 동일 누출 조건에서 건축물의 방향과 산업단지 위치가 실내 농도 증가와 실외 확산에 미치는 영향을 살펴보고 효과적인 대피 기준을 마련하였다. 또한 이러한 기준을 바탕으로 화학사고 인명 피해 최소화라는 관점에서 건물을 건설할 때 건물 방향에 대한 기준도 마련하였다. 건물의 방향이 누출 방향에 대해 정면, 측면, 후면인 경우에 대해 전산 수치 해석을 수행하였으며, 그 결과 건물 창문이 누출되어 오는 방향과 마주보고 있을 때의 실내 오염농도가 반대편에 창문이 있을 때의 실내 오염농도와 비교하여 120배 정도 높게 나왔다. 또한, 급격한 실내 농도 증가율로 동일 시간에 실내 공간이 2배 이상 독성 가스 물질로 가득하게 되었다. 이러한 현상은 건물 창문이 정면에 위치한 경우 창문 주위의 압력 차와 속도 저하로 건물 주위에 독성 가스가 정체하게 되는 것으로 나타났다. 본 연구 결과를 바탕으로 최적 대피를 위한 건축물 방향 기준을 설정한다면 화학사고 발생 시 주민들의 피해를 최소화하는 데 도움이 될 것으로 판단된다.
스마트 팩토리는 최신 정보통신기술과 제조공정이 결합된 생산시설로, 급속한 발전과 글로벌 제조업의 변화를 반영하고 있다. 로보틱스 및 자동화, 사물인터넷의 통합, 인공지능 융합기술을 활용하여 다양한 제조환경의 생산 효율성을 극대하고 있다. 하지만 스마트 팩토리 환경에서 다양한 공격기법으로 인해 보안위협 및 취약점이 발생하고 있다. 스마트 팩토리 환경에서 보안위협이 발생하면 금전적인 손해, 기업이미지하락, 인명피해가 발생하여 이에 따른 보안대응이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 스마트 팩토리 환경에서 안전한 통신을 수행하기 위한 보안 인증 메커니즘을 제안하였다. 제안한 인증 메커니즘에 대한 구성요소에서는 스마트 디바이스, 내부 운영관리 시스템, 인증 시스템, 클라우드 스토리지 서버가 있다. 스마트 기기 등록과정, 인증 절차. 이상징후 및 갱신절차를 세부적으로 설계히였다. 그리고 제안한 인증 메커니즘의 안전성을 분석하였고, 기존 인증 메커니즘과의 성능분석을 통해 대략 8%의 효율성을 확인하였다. 그리고 제안한 기술을 적용하기 위한 경량화 프로토콜 및 보안정잭에 대한 연구방향을 제시하여 보안성 향상에 도움을 주고자 한다.
펌프카는 콘크리트를 타설하는 장소에 필요한 만큼 운반하는 장비로, 짧은 시간에 많은 양의 콘크리트 타설하기 위해서는 펌프카를 사용하는 것이 경제성 및 품질관리 측면에 가장 효율적이다. 그러나 최근에는 콘크리트 타설중에 붐 파손으로 인한 인명피해가 많이 발생하고 있으므로 본 연구에서는 장비 제작단계, 노후장비에 대한 검사기준, 장비대여제도 등의 개선이 필요함을 제언한다. 그 이유는 펌프카의 유한요소해석 결과, 붐 2단에서 작용하는 상당응력과 붐상단에서 최대응력이 895.39MPa로 나타났고, M.S. 0.04로 가장 낮게 평가되었으므로 보강의 필요성을 인식했다. 그리고 2단계 붐은 1~5단계 붐대 중 가장 스트레스가 많고, 취약한 부분임을 확인했다. 따라서 설계 및 제작 단계에서 부재의 두께와 강성을 높이고, 현재 사용되는 장비의 강판에 대한 보강이 필요하다. 또한, 일반 건설기계 전체에 대한 비파괴 검사를 의무적으로 반영하고, 비파괴검사 및 정기검사시 붐대 결함 누락에 대한 책임을 검사기관에 부담시키는 제도 구축이 시급하다.
이 연구의 목적은 유해화학물질 중 하나인 염소를 운송하는 차량이 사고 등으로 전복되어 가스 누출 시 염소독성(ppm)에 의해 예상되는 피해를 예측하고 최소화를 위한 효율적 대응방안을 마련하는데 있다. 피해예측을 위해 염소차량 운행 중 운전자의 부주의 등으로 발생할 수 있는 염소 누출에 따른 독성(ppm) 피해거리를 ALOHA 프로그램을 적용하여 정량적으로 산정하였다. 독성가스 누출시 피해거리는 누출된 위험물의 양과 누출당시의 기상조건 등에 영향을 받는다. 따라서 위험물질의 누출량과 기상조건의 다양한 변화를 통해 피해거리를 다각적으로 분석하였다. 중간 이하의 조건(누출량:5ton, 풍속:3m/s, 대기안정도:D)으로 산정한 피해거리는 AEGL-2의 경우(LOC:2ppm) 9km로 나타났으며, 이는 염화수소의 독성과 유사하고 심각한 호흡장해 등 인명피해를 발생시킬 수 있는 농도이다. 특히, 도심지역에서의 누출은 대규모 인명피해로 연결될 수 있다. 이에 누출사고 발생 시 누출지점 및 누출량에 따른 적절한 대응을 통해 피해를 최소화 하는 방안을 제시하였다.
지하철 공사장 인근에서 천공작업 중 부주의로 지하에 매설된 도시가스 배관에 구멍을 발생시켜 새어 나온 가스가 우수관 및 하수관을 통하여 지하 공사장 내부로 유입 정전기 등의 점화원과 접촉 폭발할 경우 피해 영향범위 및 위협구역을 ALOHA 프로그램에 적용 산정하였다. 도시가스 배관의 길이,직경 및 압력 등 다양한 조건을 입력하여 위협구역 산정결과 증기구름 가연성지역의 Red Zone는 1.2~1.4km, 폭발지역의 Yellow Zone는 0.8~1.0km 및 제트화재의 Red Zone는 45~61m로 나타났다. 이 연구에서는 증기구름의 가연성 지역에서 농도와 조건이 적절히 조합된 상태이면 가연성을 증가시키고, 폭발지역 내부에서는 유리창이 깨질 수 있는 압력인 1.0psi로 폭발이 일어날 수 있으며, 제트화재인 경우에는 높은 온도와 열복사가 발생 주위 건물 밀집지역으로 화재가 빠르게 확산할 뿐만 아니라 열복사 영향으로 많은 인명피해가 발생할 수 있음을 영향범위 및 위협구역 범위로 나타내었다.
연구목적: 본 연구는 해양 환경에서 응급환자 발생시 환자의 상태, 처치내역, 이송정보 등을 해양경찰청 및 유관기관과 공유하여 적정이송병원으로 신속하게 이송함으로써 응급환자의 생존율을 향상시키기 위한 정보공유 방안에 관한 연구를 진행하였다. 연구방법: 본 연구에서는 LoRa 통신 방식을 활용하여 전자 트리아지 태그가 스마트폰 앱에서 분류된 응급환자 정보를 수신하여 저장하고 송신하며, 송신된 응급환자 정보는 LoRa 수신기와 함께 하이브리드 트리아지 시스템을 통해 실시간 수집할 수 있도록 구현하였다. 연구결과: 하이브리드 트리아지 시스템을 통해 거리에 따라 응급환자 정보를 수신하거나 지연된 수신을 확인할 수 있었다. 거리가 가까운 경우 대부분의 데이터가 수신되었고, 비교적 거리가 먼 경우 데이터가 수신되지 못하는 것을 확인 하였다. 결론: 대량 재난 환경에서 인터넷 통신이 불가능할 경우 LoRa 통신 등 자가망을 이용하여 재난 현장의 사상자 정보를 신속하고 정확하게 파악하여 적절한 재난 대응을 할 수 있음을 확인할 수 있었다. 다만, 통신 방식의 특성에 따은 한계점 또한 인식하였다. 향후 다양한 통신방식에 대한 연구를 통해 인터넷 통신이 불가능한 상황에서 응급환자 정보를 수집하고 적절한 병원으로 이송할 수 있도록 하는 추가 연구가 요구된다.
연구목적: 본 논문은 건설 시공현장에서 발생하는 사고 및 잠재적 위험분석을 위한 IoT 및 CCTV 기반 안전모니터링을 실시하고 추락, 충돌 등 위험 또는 이상현상을 탐지하여 무전기 등을 이용한 예·경보 및 챗봇서비스를 구축하는 방법을 제시하는데 목적이 있다. 연구방법: 건설현장 스마트 건설기술 사례 및 문헌분석을 통하여 안전관리 모델을 제시한다. 연구결과: '건설사고 통계'에 따르면 2021년 건설업 사고재해자는 26,888명으로 전체 사고재해의 26.3%가 건설업에서 발생하였고, 건설업 안전사고 사망자는 417명으로 전체 산업재해 사망자의 50.5%에 달한다. 이런한 건설재해의 개선 방안으로, IoT 건전성모니터링 기반 스마트 건설기술을 활용한 건설현장 안전관리 AI 챗봇서비스를 제시한다. 근로자 등 이해관계자가 참여하는 건설현장은 비계공정 및 개구부, 위험기계기구류 접근 등 사업장 내부 주요 위험구역을 선정하여 인공지능 챗봇시스템을 구현하여 실증하였다. 결론: 건설현장 인공지능 챗봇서비스 실증결과에 대한 참여근로자의 만족도 조사에서 90점 이상을 받아 상업화 가능성을 확인하였다.
승선 인원이 많은 실습선은 화재가 발생하는 경우 대형 인명피해로 확장될 수 있으며 이에 따라 선원법 및 Safety Life At Sea(SOLAS)에서는 퇴선 훈련에 대한 중요성을 강조해 왔다. 따라서 본 연구에서는 승선 인원이 많은 국립목포해양대학교의 세계로호를 대상선박으로 선정하여 preliminary hazard analysis(PHA) 정성적 위험성 평가 기법을 통해 각 deck의 화재 사고 위험빈도와 심각성에 대하여 예측하였다. 또한 위험성이 높은 구역에서의 화재를 가정 한 뒤, 그 위험성을 정량적으로 예측하기 위하여 대피 시간 및 인구 밀도에 대한 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과, 총 대피시간이 인구 분포가 한 구역에 집중되어 있던 식사 시간을 가정한 시나리오에서 501초로 가장 길게 예측되었으며 시나리오에 따라 일부 deck에서 1.4pers/m2 이상의 상대적으로 높은 인구밀도를 나타내며 대피 인원이 정체되는 현상을 보였다. 본 연구 결과는 다양한 피난 시나리오에 따른 대피시간 및 인구밀도를 정량화하여 실습선의 상황에 맞는 훈련 시나리오를 개발하기 위한 기초자료로서 사용될 것으로 보이며 추후 수학적 모델과 실험값의 비교를 통하여 연구를 확장할 수 있을 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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