• 대한조선학회논문집
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• 제41권3호
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• pp.41-48
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• 2004

Ship is being operated under a highly dynamic environments and many factors are related with ship's collision and those factors are interacting. So, the analysis on ship's collision causes are very important to prepare countermeasures which will ensure the safe navigation. This study analysed the ship's collision data over the past 10 years(1991-2000), which is compiled by Korea Marine Accidents Inquiry Agency. The analysis confirmed that ‘ship's collision' is occurred most frequently and the cause is closely related with human factor. The main purpose of this study is to propose risk control measures of ship's collision. For this, the structure of human factor is analysed by the questionnaire methodology. Marine experts were surveyed based on major elements that were extracted from the human factor affecting to ship's collision. FSM has been widely adopted in modeling a dynamic system which is composed of human factors. Then, the structure analysis on the causes of ship's collision are performed using FSM. This structure model could be used in understanding and verifying the procedure of real ship's collision. Furthermore it could be used as the model to prevent ship's collision and reduce marine accidents.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.385-385
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• 2020

본 연구에서는 가뭄과 연관되는 다양한 관련 요인을 포함한 가뭄취약성 평가방안을 수립하고 이를 적용하는 것을 목표로 하였다. 평가기법은 평가인자와 가중치 선정, 평가자료 데이터베이스 구축, 평가자료와 가중치를 조합한 평가의 세 단계로 구성되었으며 평가인자 및 가중치 선정에는 Delphi 조사기법을 적용하고 평가기법으로는 최근 널리 적용되고 있는 MCDM (Multi-Criteria Decision Making) 방법인 TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) 기법을 활용하였다. 평가인자는 기상분야(Meteorological factors), 농업분야(Agricultural factors), 사회경제분야(Socioeconomic factors), 환경분야(Natural System)로 구성하였으며 선정된 인자에 대한 데이터베이스를 구성하기 위하여 기상청, 농어촌공사, 수자원공사 등의 관계기관이 관리하는 자료를 수집하였다. 수립한 가뭄취약성 평가방안을 2016년 3월부터 2019년 9월까지 우리나라 시군구 행정구역 단위, 총 167개 지역이며 순위법, 비율법, fuzzy 등 가중치 선정방법에 따라 결과에 약간의 차이가 나타난다. 가뭄예보결과와 취약성 평가결과를 비교해 보면 충청남도 홍성군이 동기간 동안 가뭄예경보 발령 횟수가 가장 많았으며, 충청남도 보령시와 서산시도 매우 높은 빈도로 확인되었다. 평가 결과, 충청북도, 경상남도, 전라남도에 가뭄 취약지역이 다수 도출 되어 이들 지역에 대한 가뭄 대응 방안 수립이 필요한 것으로 분석되었다.

• 지질공학
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• 제20권3호
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• pp.243-255
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• 2010

노천광산에서 사면설계는 안정성과 경제성 측면에서 동시에 접근하여 결정해야 한다. 따라서 일반 사면과 달리 대부분 보강 없이 굴착해야 하기 때문에 사면의 경사가 가장 중요한 설계 변수이다. 본 연구에서는 인도네시아 파시르(Pasir)에 위치한 노천채광방식의 대규모 석탄광산 사면에 대하여 GPS에 의한 변위계측 및 해석을 수행하였다. 파괴시기를 예측하기 위해 계측자료에 대한 역변위속도 분석결과가 현장사면의 사례와 잘 일치하였으며, 이와 같이 불안정한 사면의 파괴시기를 대략적으로 예측할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 퍼지이론과 계층분석절차 기법을 접목하여 대규모 석탄 노천광산의 상대적 사면붕괴 위험도를 평가할 수 있는 GIS 분석모델을 제시하였다. 분석모델은 7개의 영향인자들(사면의 각도, 사면 높이, 지표수 영향, 굴착계획, 인장균열, 단층, 배후 저수지)을 동시에 고려하여 채굴적 연약사면의 상대적 붕괴 위험도를 평가할 수 있었다. 따라서 변위계측에 의한 사면파괴시점 예측과 사면붕괴 위험도 평가기법을 동시에 수행한다면 예측시기 및 파괴지점에 대한 정밀도를 향상시킬 수 있을 것이다.

• 한국측량학회지
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• 제38권4호
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• pp.295-304
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• 2020

IPCC는 기상이변의 예방 대책의 중요성을 권고하였으며 폭염은 주요 예방대책수립 주제 중 하나이다. 일반적으로 예방대책수립을 위한 기존 연구는 지형적 특성과 사회적 특성을 따로 구분하여 폭염취약지역을 도출하였으나 본 연구에서는 공간, 지형적 특성뿐만 아니라 사회적 특성을 함께 고려하여 폭염취약지역을 분석하고자 하였다. 에너지 사용량, 인구밀도, 정규식생지수, 수변이격거리, 태양복사량, 도로분포를 변수로 하여 점검하고, 여러 회귀모형 중 가장 적합한 모형인 Spatial Lag Model을 선택하여 사용가능한 변수를 추출하였다. 그리고 Fuzzy 이론에 기초하여 각 변수에 대한 폭염 취약정도를 분석하고, 6개의 변수를 중첩분석하여 최종적으로 폭염취약지역을 도출하였다. 연구 대상지는 폭염의 영향이 큰 대구광역시를 선정하였으며, 취약지역의 경우 기존 도심지이며 수변 및 식생에 영향을 적게 받은 대구 서구, 남구, 달서구에 주로 분포되어있음을 확인하였다. 이를 통해 대구광역시의 폭염 저감을 위한 정책적 지원에 있어 공간적, 사회적 특성을 모두 고려해야 함을 확인하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제14권4호
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• pp.140-151
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• 2013

2011년과 2012년 국내건설기업의 해외건설시장 공종별 수주구조는 플랜트분야가 약 645억 달러(전체의 73%)로 타 건설분야에 비해 압도적이며 수주금액 또한 역대 최고액을 기록하였다. 이러한 플랜트 건설시장의 비중과 수주율은 당분간 지속될 전망이다. 하지만 국내 기업이 보유한 플랜트 건설기술은 상세설계와 건설시공 분야에서 비교적 높은 경쟁력을 보이나, 엔지니어링의 원천기술 및 기본설계 분야와 사업관리 분야는 기술 선진국의 60%~70% 내외이다. 국내 기업의 사업관리 경쟁력을 향상시키기 위해 플랜트 건설 공정관리 기술의 고도화와 프로젝트 수행과정에서 발생하는 리스크의 체계적인 평가 방안을 마련하는 것이 시급하다. 본 연구에서는 산업플랜트 건설프로젝트의 주요 공정 시퀀스 모델을 개발하여 프로젝트 초기에 공정계획 수립의 주요 항목설정과 공사의 흐름 및 공정 간의 연관관계 등을 명확하게 정립할 수 있도록 하였다. 특히 공종별 주요 액티비티 분석을 통해 주요 공정 시퀀스를 도출하였고, 퍼지이론을 활용하여 프로젝트 수행 단계별 위험도 평가 방안의 개발 및 중점 관리 공정 프로세스를 제시함으로써 산업플랜트 건설 프로젝트 공정개발과정과 주공정 수행과정의 리스크 분석에 용이성을 향상할 수 하도록 하였다.

• 한국조경학회지
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• 제44권4호
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• pp.109-120
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• 2016

본 연구에서는 열환경 취약성 평가에 관한 국 내외 선행연구 고찰을 바탕으로 열환경 취약성 평가에 적합하면서 도시 및 환경계획 등 공간계획 분야에서 활용할 수 있는 취약성 평가지표를 선정하고, 이를 활용하여 사례지역인 서울시의 열환경 상태를 진단하였다. 이를 위해 폭염, 도시 열섬, 도시 미기후 등 국내 외 열환경 취약성 평가에 활용된 지표들을 고찰하여 도시 열환경 취약성 평가를 위한 15개 지표를 선정하였는데, 기후노출 분야의 건물체적, 민감도 분야의 열환경 취약 건축물, 적응능력 분야의 녹지면적 등 도시구조적 공간적 지표를 포함하였다. 선정된 지표 중 사례지역인 서울지역에 대해 활용가능한 12개 지표의 공간정보를 구축하고, 퍼지이론을 활용한 GIS 공간분석을 통해 서울의 열환경 취약성을 평가하였다. 분석 결과, 강남 지역이 강북 지역보다 열환경에 더 취약한 것으로 파악되었는데, 강남 지역에서는 서초구, 강남구, 동작구, 영등포구, 강서구 일대의 열환경 취약성이 상대적으로 높게 나타났으며, 강북 지역에서는 동대문구, 강북구, 광진구, 중랑구 일대가 다른 구에 비해서 취약성이 높은 것으로 나타났다. 산림지역 및 서울시 외곽지역에 위치한 관악구, 도봉구, 은평구, 노원구 등은 관악산, 북한산 등 산림의 영향으로 인해 '기후노출'과 '민감도' 분야의 취약성이 낮았다. 하지만, 자료수집의 한계로 활용하지 않았던 '적응능력' 분야의 에어컨 보유 현황 지표가 분석에 반영된다면, 서초구, 강남구 등 취약성이 높게 평가된 지역의 결과에 영향을 미쳤을 것으로 예상된다. 본 연구는 기존의 국내 열환경 취약성 평가에서 활용하지 않았던 도시구조적 공간적 지표를 활용함으로써 도시 및 환경계획 분야에서 열취약성을 개선하기 위한 정책 마련에 기여하고, 열환경 위험성을 저감하기 위한 공간계획 수립에 기여할 수 있을 것으로 판단한다.

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2003년도 춘계학술발표회
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• pp.59-67
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• 2003

오늘날 해운산업분야에서 해상의 인명 ㆍ재산, 해양환경보호에 가장 큰 관심을 기울이고 있다. 국제해사기구 (IMO)에서는 해상에서 선박운항으로 인하여 발생하는 충돌, 좌초, 침몰 등 해양사고에 대한 위험성을 정량적으로 평가하여, 그에 대한 제어방안을 마련하고 합리적인 안전규정을 제ㆍ개정하기 위한 절차적 수단으로 FSA(Formal Safety Assessment)를 도입하여 과학적이고 체계적인 대응방안을 마련하고자 노력하고 있다. 따라서 본 연구에서는 FSA평가시스템을 이용하여 사고발생빈도와 사고로 인한 인적, 물적, 환경오염 피해가 막대한 선박충돌사고의 발생위험성을 분석하였다. 또한 선박충돌사고 발생에 가장 큰 영향을 미치는 위해요소(Hazard)인 인적요소(Human Factor)에 대해서 전문가집단의 의견을 수렴하여 FSM법을 이용하여 각 위해요소를 계층화하고, 요소 상호간의 관련성을 분석하여 선박충돌사고를 예방하기 위한 적절한 제어방안을 제시하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제9권1호
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• pp.51-56
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• 2003

오늘날 해운산업분야에서 해상의 인명$.$재산, 해양환경보호에 가장 큰 관심을 기울이고 있다. 국제해사기구(IMO)에서는 해상에서 선박운항으로 인하여 발생하는 충돌, 좌초, 침몰 등 해양사고에 대한 위험성을 정량적으로 평가하여, 그에 대한 제어방안을 마련하고 합리적인 안전규정을 제$.$개정하기 위한 절차적 수단으로 FSA(Frnnal Safety Assessment)를 도입하여 과학적이고 체계적인 대응방안을 마련하고자 노력하고 있다. 따라서 본 연구에서는 FSA평가시스템을 이용하여 사고발생빈도와 사고로 인한 인적, 물적, 환경오염 피해가 막대한 선박충돌사고의 발생위험성을 분석하였다. 또한 선박충돌사고 발생에 가장 큰 영향을 미치는 위해요소(Hazard)인 인적요소(Human Factor)에 대해서 전문가집단의 의견을 수렴하여 FSM법을 이용하여 각 위해요소를 계층화하고, 요소 상호간의 관련성을 분석하여 선박충돌사고를 예방하기 위한 적절한 제어방안을 제시 하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.18-18
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• 2011

Climate change is impacting and will increasingly impact both the quantity and quality of the world's water resources in a variety of ways. In some areas warming climate results in increased rainfall, surface runoff, and groundwater recharge while in others there may be declines in all of these. Water quality is described by a number of variables. Some are directly impacted by climate change. Temperature is an obvious example. Notably, increased atmospheric concentrations of $CO_2$ triggering climate change increase the $CO_2$ dissolving into water. This has manifold consequences including decreased pH and increased alkalinity, with resultant increases in dissolved concentrations of the minerals in geologic materials contacted by such water. Climate change is also expected to increase the number and intensity of extreme climate events, with related hydrologic changes. A simple framework has been developed in New Zealand for assessing and predicting climate change impacts on water resources. Assessment is largely based on trend analysis of historic data using the non-parametric Mann-Kendall method. Trend analysis requires long-term, regular monitoring data for both climate and hydrologic variables. Data quality is of primary importance and data gaps must be avoided. Quantitative prediction of climate change impacts on the quantity of water resources can be accomplished by computer modelling. This requires the serial coupling of various models. For example, regional downscaling of results from a world-wide general circulation model (GCM) can be used to forecast temperatures and precipitation for various emissions scenarios in specific catchments. Mechanistic or artificial intelligence modelling can then be used with these inputs to simulate climate change impacts over time, such as changes in streamflow, groundwater-surface water interactions, and changes in groundwater levels. The Waimea Plains catchment in New Zealand was selected for a test application of these assessment and prediction methods. This catchment is predicted to undergo relatively minor impacts due to climate change. All available climate and hydrologic databases were obtained and analyzed. These included climate (temperature, precipitation, solar radiation and sunshine hours, evapotranspiration, humidity, and cloud cover) and hydrologic (streamflow and quality and groundwater levels and quality) records. Results varied but there were indications of atmospheric temperature increasing, rainfall decreasing, streamflow decreasing, and groundwater level decreasing trends. Artificial intelligence modelling was applied to predict water usage, rainfall recharge of groundwater, and upstream flow for two regionally downscaled climate change scenarios (A1B and A2). The AI methods used were multi-layer perceptron (MLP) with extended Kalman filtering (EKF), genetic programming (GP), and a dynamic neuro-fuzzy local modelling system (DNFLMS), respectively. These were then used as inputs to a mechanistic groundwater flow-surface water interaction model (MODFLOW). A DNFLMS was also used to simulate downstream flow and groundwater levels for comparison with MODFLOW outputs. MODFLOW and DNFLMS outputs were consistent. They indicated declines in streamflow on the order of 21 to 23% for MODFLOW and DNFLMS (A1B scenario), respectively, and 27% in both cases for the A2 scenario under severe drought conditions by 2058-2059, with little if any change in groundwater levels.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제32권7호
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• pp.1015-1026
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• 2019

Objective: The objective of this study was to evaluate three different degrees of white striping (WS) addressing their automatic assessment and customer acceptance. The WS classification was performed based on a computer vision system (CVS), exploring different machine learning (ML) algorithms and the most important image features. Moreover, it was verified by consumer acceptance and purchase intent. Methods: The samples for image analysis were classified by trained specialists, according to severity degrees regarding visual and firmness aspects. Samples were obtained with a digital camera, and 25 features were extracted from these images. ML algorithms were applied aiming to induce a model capable of classifying the samples into three severity degrees. In addition, two sensory analyses were performed: 75 samples properly grilled were used for the first sensory test, and 9 photos for the second. All tests were performed using a 10-cm hybrid hedonic scale (acceptance test) and a 5-point scale (purchase intention). Results: The information gain metric ranked 13 attributes. However, just one type of image feature was not enough to describe the phenomenon. The classification models support vector machine, fuzzy-W, and random forest showed the best results with similar general accuracy (86.4%). The worst performance was obtained by multilayer perceptron (70.9%) with the high error rate in normal (NORM) sample predictions. The sensory analysis of acceptance verified that WS myopathy negatively affects the texture of the broiler breast fillets when grilled and the appearance attribute of the raw samples, which influenced the purchase intention scores of raw samples. Conclusion: The proposed system has proved to be adequate (fast and accurate) for the classification of WS samples. The sensory analysis of acceptance showed that WS myopathy negatively affects the tenderness of the broiler breast fillets when grilled, while the appearance attribute of the raw samples eventually influenced purchase intentions.