• 제목/요약/키워드: Fatal accidents

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Syringe Connector를 이용하여 조영제를 자동 주입장치에 연결 시 분쇄물 혼입에 관한 연구 (A Study on the Mixing of Pulverization Matters when the Contrast Medium is connected to the Automatic Injection Device using the Syringe Connector)

  • 김현주;김지은;한유빈;최승현;강윤기;정유진;정민영;이후민
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제12권6호
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    • pp.777-783
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    • 2018
  • 고무화합물 형태로 구성된 조영제의 병에 Syringe Connector의 Spike를 연결 시 고무의 찢김 정도를 알아 보고 찢김 및 분쇄로 인한 합성고무의 혼입 유무와 분쇄된 합성고무가 검출 시 분쇄물의 크기를 실험을 통해 알아보고자 하였다. 그 결과 찢김 정도의 경우 Syringe Connector의 끝과 최초 접촉하는 앞면이 약 $3.14{\pm}0.04mm$로 뒷면 보다 많이 찢겼으며, 실험 대상인 10 병의 조영제에서 평균 7 개에서 15 개로 모두 분쇄물이 검출되었다. 검출된 분쇄물을 이용하여 크기를 측정한 결과 평균크기는 약 $7.89{\pm}0.31{\mu}m$이었다. 향 후 다양한 실험 및 분석방법을 통한 추가실험과 더불어 흡인된 분쇄물 차단을 위한 미세 필터타입 자동주입장치의 개발이 필요하며, 분쇄물 유입 시 치명적 사고를 대비하여 관련기관의 관심 또한 필요할 것으로 사료된다.

딥러닝 기반의 보행자 탐지 및 경보 시스템 연구 (A Study on Deep Learning-based Pedestrian Detection and Alarm System)

  • 김정환;신용현
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제18권4호
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    • pp.58-70
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    • 2019
  • 보행자 교통사고의 경우 사고 발생 시 사망사고로 연결되는 위험성이 있다. 국내 지능형 교통시스템(ITS)은 질 좋은 교통 인프라를 구축하고 있음에도 불구하고, 거의 교통정보 수집에만 이용되고 있어, 위험상황 발생 시 지능적인 위험 요소 분류가 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서 제안하는 시스템의 주요 구성 요소인 CNN 기반의 보행자 탐지 분류 모델의 경우 제한적인 환경에서 설치 운영되는 것을 가정하여 임베디드 시스템 기반으로 구현되었다. 기존 YOLO의 인공신경망 모델을 개선하여 My-Tiny-Model3라는 새로운 모델을 생성하였고, 20,000번의 반복 학습 기준으로 평균 정확도 86.29%와 21.1 fps의 실시간 탐지 속도 결과를 보였다. 그리고, 이러한 탐지 시스템을 기반으로 하여 ITS 체계와 연계 가능한 시스템 구현 및 프로토콜 연동 시나리오를 구성하였다. 본 연구를 통해 기존 ITS 체계와 연동하는 보행자 사고 방지 시스템을 구현한다면, 새로운 인프라 구축비용을 절감하고 보행자 교통사고 발생률을 줄이는 데 도움이 될 것이다. 또한, 기존의 시스템 감시인력 소요에 따른 비용 또한 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

컴퓨터비전을 활용한 건설현장 중장비의 단독작업 자동 인식 모델 개발 (Solitary Work Detection of Heavy Equipment Using Computer Vision)

  • 정인수;김진우;지석호;노명일
    • 대한토목학회논문집
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    • 제41권4호
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    • pp.441-447
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    • 2021
  • 건설현장에서는 수많은 중장비와 작업자가 다양한 작업을 동시다발적으로 수행하기 때문에 복잡하고 위험한 상황이 자주 발생한다. 복잡한 현장에서 중장비가 단독으로 작업할 경우 운전자의 시야제한, 판단오류 등으로 인해 안전사고가 발생할 수 있으며, 이에 따라 중장비는 신호수와의 상호작용을 통해 주변 상황에 대한 정보를 수집하면서 작업을 수행해야 한다. 중장비를 자동으로 모니터링하고 위험상황을 탐지하기 위해 많은 컴퓨터비전 기술들이 개발되었지만, 기존의 방법들은 중장비 단독작업 인식에 필요한 중장비와 신호수 간 상호작용을 고려하지 않았다는 한계가 있다. 이러한 한계를 보완하기 위해 본 연구는 중장비-신호수 간의 상호작용을 고려한 컴퓨터비전 기반 중장비의 단독작업 자동 인식 모델을 제안함을 목표로 한다. 개발된 모델을 검증하기 위해 실제 건설현장으로부터 영상 데이터를 수집하여 실험을 수행하였다. 그 결과, 학습된 모델은 중장비와 사람을 83.4 %의 정확도로 인식하였고, 일반 작업자와 신호수를 84.2 %의 정확도로 분류하였으며, 중장비-신호수 간 상호작용 또한 95.1 %의 높은 정확도로 분석하였다. 본 연구결과는 건설현장에서 위험한 상황을 초래할 수 있는 중장비의 단독작업을 사전에 탐지하여 안전사고를 예방할 수 있다.

기후변화 위기에 대응하는 건설기업 ESG 활동 및 성과 사례 (Case Study on ESG Activities and Performance in Response to the Climate Change Crisis)

  • 이윤선;문혁;이태식
    • 한국건설관리학회논문집
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    • 제22권2호
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    • pp.106-118
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    • 2021
  • 지구 환경문제가 국제적인 문제로 부상하면서 국제사회는 글로벌 이슈(기후 변화, 빈곤퇴치, 인권 등)를 해결하기 위해 지속가능발전이라는 새로운 패러다임을 제시하며, 17개의 지속가능발전목표(SDGs)를 실행하고자 다양한 조직적 노력을 시도하며 통합해오고 있다. 최근 파리기후협정과 SDGs 달성에 필요한 재원을 마련하고자 지속가능한 금융의 투자가 확대되며 비재무적 요소인 환경·사회·지배구조가 기업의 미래 경쟁우위와 수익성을 결정하는 중요한 무형자산이 되어, 국내외 기관 투자자와 자산운용사들은 ESG 성과를 기반으로 투자를 확대하고 있다. 본 연구의 목적은 기업의 사회적 책임활동과 ESG 성과 정보 공개를 요구하는 국제적 기준과 이니셔티브를 도출하고, 건설기업의 ESG 활동 및 성과 수준을 분석하고자 한다. 본 연구의 결과는 향후 건설산업이 코로사19 사태, 탄소 중립, 중대 재해 발생 등으로 당면한 위기를 극복할 수 있도록 ESG 생태계를 구축하고, 무형자산 측정 및 관리를 위한 플랫폼 개발의 기본 자료로 활용되어 녹색 금융이 주는 비지니스 기회와 일자리 창출 등 사회적 가치 실현에 기여할 수 있을 것이다.

시뮬레이션 기법을 이용한 철도차량 중정비 공장 설계검증 - 디젤동차 및 발전차 중정비 공장을 중심으로 - (An Evaluation of Development Plans for Rolling Stock Maintenance Shop Using Computer Simulation - Emphasizing CDC and Generator Car -)

  • 전병학;장성용;이원영;오정헌
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제18권3호
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    • pp.23-34
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    • 2009
  • 철도차량기지에서는 철도차량의 안전한 운행을 위해 연간검수 이상의 기기보전(지정보전, 장치보전), 차체 보전을 위한 장기계획에 의해 종합적인 유지보수 혹은 중대사고에 의한 차량의 파손으로 인한 차량의 보수작업이 이루어지는 중수선 작업을 수행한다. 본 연구에서는 용산기지 이전과 관련하여 대전철도차량관리단 부지 내에 계획 중인 CDC(Commuter Diesel Car)와 발전차를 정비하는 중수선 시설의 설계안에 대한 검증을 위한 시뮬레이션 모델을 개발하고 시뮬레이션 실험을 통하여 중수선 시설의 용량을 검증하였다. 시뮬레이션 모델은 철도공사의 중정비 검수공정도를 바탕으로 2가지 설계안의 설계용량을 검증하였다. 2가지 설계안을 평가하기 위하여 검수 완료 차량, 재장일, 작업장 점유율, 공정진행 차량수 및 입장검사 대기차량수 등 5가지를 분석하여 연간 검수용량이 충분한 설계안을 선정 하였다. 또한 우수한 결과를 보인 설계안의 연간 최대 검수 가능한 차량 수는 현재 연간 검수량 보다 약 15% 많은 총 340량임을 확인할 수 있었다.

인공지능을 이용한 주진단 S코드의 낙상환자 예측모델 개발 (Development of a Prediction Model for Fall Patients in the Main Diagnostic S Code Using Artificial Intelligence)

  • 박예지;최은미;방소현;정진형
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제16권6호
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    • pp.526-532
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    • 2023
  • 낙상사고는 세계적으로 매년 42만 건 이상 발생하는 치명적인 사고이다. 따라서, 낙상 환자를 연구하고자 낙상환자의 손상외인코드와 주진단 S코드의 연관성을 찾고, 낙상 환자의 주진단 S코드 데이터를 가지고 손상외인코드를 예측할 수 있는 예측모델을 개발하였다. 본 연구에서는 강원특별자치도 강릉시에 있는 A 기관의 2020~2021년 2년간의 데이터를 받아 낙상에 관련된 손상외인코드 W00~W19까지 데이터만 추출하고, 낙상 손상외인코드 중 예측모형을 개발할 정도의 주진단 S코드를 가지고 있는 W01, W10, W13, W18 데이터를 가지고 예측모형 개발하였다. 데이터 중 80%는 훈련용 데이터, 20%는 테스트용 데이터로 분류하였다. 모형 개발은 MLP(Multi-Layer Perceptron)을 이용하여 6개의 변수(성별, 나이, 주진단S코드, 수술유무, 입원유무, 음주유무)를 입력층에 64개의 노드를 가진 2개의 은닉층, 출력층은 softmax 활성화 함수를 이용하여 손상외인코드 W01, W10, W13, W18 총 4개의 노드를 가진 출력층으로 구성하여 개발하였다. 학습결과 첫 번째 학습했을 때 31.2%의 정확도를 가졌지만, 30번째는 87.5%의 정확도를 나타냈고 이를 통해 낙상환자의 낙상외인코드와 주진단 S코드의 연관성을 확인할 수 있었다.

BIM 모델과 증강현실을 활용한 교량 유지관리방안 연구 (Research on Bridge Maintenance Methods Using BIM Model and Augmented Reality)

  • 최웅규;빠 빠 왼 아웅;산육타 아라비카;차기춘;박승희
    • 대한토목학회논문집
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    • 제44권1호
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    • pp.1-9
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    • 2024
  • 건설구조물인 교량은 1970년대 이후 584개소에서 38,405개소로 증가하였다. 하지만, 교량의 개소가 증가하면서 공용연수 30년 이상인 교량이 2030년까지 21,737개소로(71%) 증가하면서 시설물에 대한 인적자원 기본 유지보수에 따른 인명사고가 발생할 수 있다. 이에 따라 교량의 안전점검 및 유지관리 방안의 중요성이 높아지고 있으며, 다수의 교량을 관리하는 감독자의 의사결정 지원의 필요성도 요구되고 있다. 현재 교량의 안전점검 및 유지관리 방법은 외관조사망도에 손상 및 상태, 위치, 규격 등을 수기로 기입하거나, 카메라로 촬영하여 기록하는 방식을 사용하고 있지만, 손상·결함의 표기 오류나 감독관의 착각, 오타 등으로 인해 안전점검 및 진단 전체의 신뢰성이 저하될 수 있다. 이를 개선하기 위해 본 연구에서는 BIM 모델에 기록된 손상데이터를 AR 환경에 시각화하고, 감독자의 유지관리 의사결정 지원을 통해 소수의 인원이 많은 교량의 유지관리 방안에 대해 제안한다.