Mountainous disasters such as landslides and debris flow are difficult to forecast. Debris flow in particular often flows along the valley until it reaches the road or residential area, causing casualties and huge damages. In this study, the researchers selected Seoraksan National Park area located at Inje County (Inje-gun), Gangwon Province-where many mountainous disasters occur due to localized torrential downpours-for the damage reduction and cause analysis of the area experiencing frequent mountainous disasters every year. Then, the researchers conducted the field study and constructed geospatial information data by GIS method to analyze the characteristics of the disaster-occurring area. Also, to extract more precise geographic parameters, the researchers scanned debris flow triggering area through terrestrial LiDAR and constructed 3D geographical data. LiDAR geographical data was then compared with the existing numerical map to evaluate its precision and made the comparative analysis with the geographic data before and after the disaster occurrence. In the future, it will be utilized as basic data for risk analysis of mountainous disaster or disaster reduction measures through a fine-grid topographical map.
In order to minimize casualties from marine vessel accidents that occur frequently at home and abroad, it is important to ensure the safety of the passengers aboard the vessel in the event of an accident. There is an EPIRB system as a system for disaster preparedness in the marine situation currently on the market, but there is a problem that the price is very expensive. In order to overcome the cost problem, which is a disadvantage of previous system, LoRaWAN-based communication is used. LoRaWAN communication-based vessel positioning and risk detection system based on LoRaWAN communication transmits measurement data of each module using two Beacon and GPS modules to stably perform position measurement for both indoor and outdoor situations. The rider danger situation detection system can detect the safety status of the rider using the 3-axis acceleration sensor, collect data from the rider positioning system and the rider safety status detection system, and send to server using LoRa communication. When conducting communication experiments in the long-distance maritime situation and actual communication experiments using the implemented system, it was found that the two experiments showed over 90% communication success rate on average.
In this research, unlike other fishing, the diving apparatus fishery is that the diver is engaged in fishing for profits. Because it is unique fishery, conflicts can be occurred in members. So, the purpose of this research is to define the contractual relationship between the parties of the diving apparatus fishery. For example, the relationship between the owner and diver and the owner and fishing ship crew. In addition, civil liability of default on the obligation was reviewed. Also, because the trouble was occurred by illegal fishing, criminal liability of ship crash caused by illegal diving apparatus fishery was considered. As a result, It is important to notifying the necessity of some method for the status of diver and fishing ship crew in diving apparatus fishery. moreover, It is need to educate the risk of illegal fishery for the parties of diving apparatus fishery.
건설현장은 다른 산업분야와 달리 다양한 형태의 공정을 동시에 진행하는 작업적 특성을 가지고 있어서 사고를 예방하는데 많은 어려움이 있다. 특히 소방설비가 정상적으로 설치되지 않은 상태에서 인화성물질과 화기작업이 동시 다발적으로 진행되는 경우가 많아서 큰 화재사고로 이어지고는 한다. 본 연구에서는 2016년 발생한 김포 화재사고를 통해서 작업자가 물질의 위험성을 인지할 수 있는 유일한 수단인 물질안전보건자료의 신뢰도와 유증기 분석으로 보다 합리적인 재발방지 대책을 제시하고자 하였다.
Purpose: This study aimed to present an analysis model evaluating evacuation performance considering patient types and procedural evacuation in the medical facility. The user group of the medical facility, including users challenged in evacuation behavior, entails the risk of many casualties. Therefore, it is necessary to plan an evacuation procedure that considers the evacuation characteristics of users. Methods: Through the review of precedent studies, the evacuation procedure of the medical facility, the classification of patient types, and the evacuation procedure was set as conditions and variables for the analysis. The result caused by a variety of conditions and variables were explored. Results: 1) The total evacuation completion time and congestion time were shortened at the procedural evacuation. Moreover, it derived many users from evacuating at the initial phase. 2) The proposed model can provide a basis for proposing a space planning direction that considers the possibility of not carrying out the evacuation plan. 3) It supports safe evacuation by identifying variables that reduce overcrowding by comparing the congestion time of overcrowded spaces. 4) The analysis model can identify the overcrowded space through the evacuation route and suggest the basis for architectural improvements that reduce overcrowding. Implications: The study results can be used to analyze the performance of evacuation procedures and support the establishment of evacuation procedures and building plans for safe evacuation for medical facilities.
The collapse of civil infrastructure due to natural disasters results in financial losses and many casualties. In particular, the recent increase in earthquake activities has highlighted on the importance of assessing the seismic performance and predicting the seismic risk of a structure. However, the nonlinear behavior of a structure and the uncertainty in ground motion complicate the accurate seismic response prediction of a structure. Artificial intelligence can overcome these limitations to reasonably predict the nonlinear behavior of structures. In this study, a deep learning-based algorithm was developed to estimate the time-history seismic response of bridge structures. The proposed deep neural network was trained using structural and ground motion parameters. The performance of the seismic response prediction algorithm showed the similar phase and magnitude to those of the time-history analysis in a single-degree-of-freedom system that exhibits nonlinear behavior as a main structural element. Then, the proposed algorithm was expanded to predict the seismic response and fragility prediction of a bridge system. The proposed deep neural network reasonably predicted the nonlinear seismic behavior of piers and bearings for approximately 93% and 87% of the test dataset, respectively. The results of the study also demonstrated that the proposed algorithm can be utilized to assess the seismic fragility of bridge components and system.
해마다 증가하고 있는 해양사고는 기관고장, 충돌, 좌초, 화재 등 다양하게 발생하고 있다. 이러한 해양사고는 대형 인명사고의 위험이 있어 사전에 사고를 예방 하는 게 무엇보다 중요하다. 이를 위해서는 해양사고 발생을 사전에 예측하고 이에 대응할 수 있는 예측 체계가 요구된다. 본 연구에서는 과거에 발생한 데이터를 근거로 미래를 예측할 수 있는 마코프 체인 프로세스(Markov Chain Process)를 적용하여 해양사고 발생을 사전에 예측하기 위한 모델링을 제안한다. 제시된 모델링을 적용하여 미래 발생 가능한 해양사고 발생 확률을 산출하고 실제 발생한 빈도와 비교하였다. 또한 많이 사용되는 다른 예측 분석 방법과 비교하여 예측의 정확성을 측정하였다. 이를 통해 해양사고 발생에 관한 예측 체계를 마련하는데 하나의 확률 모형을 제안하였으며, 나아가 다양한 해양사고의 문제를 예측하는데 기여할 것으로 기대된다.
최근 발생하는 자연 재난 중 홍수피해는 여름철에 집중되면서 태풍 장마로 인해 인명 피해나 재산피해로 이어진다. 이러한 피해를 줄이기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 이러한 돌발홍수 발생 시 최단 거리 알고리즘을 사용하여 경로를 검출하고 사용자에게 제공하는 시스템을 설계하고 구현한다. 제안하는 시스템은 QGIS를 사용하여 트랙과 포인터를 생성한 지형 데이터를 활용하여 경로를 검출한다. 또한 시나리오를 통하여 검출된 경로로 대피하는 과정에서 돌발홍수가 발생 시 다른 최단 경로를 검출하여 사용자에게 제공한다. 따라서 사용자는 제안하는 시스템을 통하여 향후 발생하는 재난 안전 사고 위험에 안전한 대피를 할 수 있을 것으로 사료한다.
오늘날 주민 생활공간과 인접해 있는 산업단지의 노후화 문제는 지역사회 안전을 위협하는 원인으로 지적되고 있다. 본 연구에서는 현행의 위험도 분석 및 지역사회 고지범위를 제고하기 위해 대안의 사고시나리오의 영향범위와 계절별 기상 최빈값을 활용하여 모사된 영향범위를 비교 분석하였고, 시간대별로 관측된 풍향을 계절별로 검토하여 독성물질 누출 시 피해 가능성이 높은 지역을 예측하였다. 또한 인명피해를 최소화하기 위한 한계 대피시간 및 최소 이격거리를 제시하였으며, 비상대응에 활용되고 있는 위해관리계획서를 고찰하여 인근 근로자 및 주민에 대해 한층 더 합리적인 안전대책이 이루어질 수 있도록 제언하였다.
인구가 밀집되어 있는 도심지역에 매설된 천연가스 공급배관은 외부 또는 내부 결함으로 인한 가스의 누출, 확산, 화재, 폭발로 발생되는 재산과 인명피해의 큰 잠재위험을 지니고 있다. 사고를 미연에 방지하기 위해 정량적 평가에 기초한 위험관리를 실시하고 있으며, 매설배관의 정량적 위험성을 평가하기 위해서는 우선적으로 사고피해영향 분석을 통한 화학물질의 누출량 계산, 확산 분석, 화재 및 폭발로 인한 복사열과 압력파 계산이 필요하다. 본 논문에서는 CCPS, TNO에서 제안하는 model 들을 통하여 실제 San Bruno 매설배관 폭발 사고 시나리오를 기반으로 천연가스의 누출량, Fireball의 복사열 계산을 수행하고 결과 값을 실제 피해결과와 비교분석 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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