액화석유가스는 배관을 통해 공급되는 도시가스와 달리 용기 또는 소형저장탱크와 같이 독립된 저장방식이 사용되며 이러한 사용특성에 의해 사고 발생률이 높다. LP가스 사고가 주로 발생하는 주택 및 업소는 인구밀집도가 높기 때문에 사고 발생 시 대규모 인명피해로 이어질 수 있는 우려가 있다. 이로 인해 액화석유가스는 타 가스에 비해 인명피해율이 높아 안전관리 강화에 대한 필요성이 꾸준히 제기되어왔다. 이에 따라 1996년 한국가스안전공사에서는 LP가스 누출시험을 진행한 바 있다. 본 연구는 1996년 실험을 바탕으로 외기온도, 배관 상태 등의 추가 조건을 설정하여 LP가스 용기의 가스 누출량 측정실험을 진행하였다. 이를 통해 LP가스 누출의 여러 시나리오에 대한 누출경향을 확인하였다. 가스누출에 있어서 조정기 등 감압에 영향을 줄 수 있는 용품이 연결되지 않은 누출의 경우 외기 온도에 의해 누출량의 변화가 크게 나타나고, 조정기와 같은 용품이 체결될 경우 출구압에 의한 영향이 큰 것으로 나타났다. 본 실험의 결과를 통해 추후 발생할 수 있는 LP가스 누출 사고에 대한 누출량 판단에 기초자료로 활용되어 가스안전관리 방안에 효과가 있기를 기대한다.
지난 2008년, LPG충전소와 유사한 주유소의 경우 관련법인 위험물관리법 개정을 통해 태양광발전설비의 설치가 합법화 되어 실제 몇몇 주유소에서 태양광발전설비가 운용되고 있다. LPG충전소의 경우 2015년부터 관련법이 개정되어 LPG충전소의 사무실, 캐노피 등의 유휴공간에 태양광발전설비 설치가 합법화 되었다. 일본의 경우 지난 2009년부터 LPG충전시설에 태양광발전설비를 설치하여 운용하고 있는 것이 조사되었다. 위험지역으로 분류되는 LPG충전소의 경우 작은 화재가 큰 사고로 이어질 가능성이 크다. 이에 본 연구에서는 전산유동해석을 통해 태양광발전설비 설치의 안전성에 대해 평가하고자 국내 외의 관련 기준과 사례를 조사하였다. 또한 조사된 결과를 바탕으로 가스유동해석 프로그램의 하나인 FLACS를 이용해 저장탱크 방출관과 자동차용 충전기 파손에 의한 누출을 가정하여 유동해석을 진행하였고, 캐노피에 설치된 태양광발전설비의 안전성에 대해 간접적으로 평가하였다. 그 결과 충분한 안전거리를 확보한다면 캐노피 상단으로의 폭발범위의 LPG가 유입되지 않는 것을 확인할 수 있었다.
최근 산업기밀보호센터의 기밀 유출 통계에 따르면 기술유출 주체는 전 현직원이 80.4%이고, 협력업체 직원에 의한 유출은 9.6%로 내부자에의한 고의 또는 실수로 발생하는 경우가 90%이다. 최근 발생한 카드사 개인정보유출 또한 내부시스템 컨설팅 프로젝트에 참여한 협력업체 직원이 정보유출을 감행한 것으로 밝혀져 사회적으로 큰 충격을 주었다. 이러한 내부정보유출 사고는 기관 및 기업의 이미지 손실뿐만 아니라 금전적인 손실을 발생시킬 수 있어, 다양한 보안솔루션을 도입하여 운영하고 있다. 하지만 보안솔루션들이 독립적으로 운영 및 관리되고, 보안솔루션에서 발생되는 대용량 로그와 다양한 형식의 이벤트를 보안 담당자가 식별하고 판단하기에는 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 내부정보유출 방지를 위한 모니터링을 하기 위해 보안솔루션별로 정보유출 단일 시나리오를 도출하고, 솔루션별로 발생하는 로그 분석에 따라 이를 적용하기 위한 방안을 연구하고자 한다.
With the broad adoption of the Internet of Things (IoT) in a variety of scenarios and application services, management and orchestration entities require upgrading the traditional architecture and develop intelligent models with ultra-reliable methods. In a heterogeneous network environment, mission-critical IoT applications are significant to consider. With erroneous priorities and high failure rates, catastrophic losses in terms of human lives, great business assets, and privacy leakage will occur in emergent scenarios. In this paper, an efficient resource slicing scheme for optimizing federated learning in software-defined IoT (SDIoT) is proposed. The decentralized support vector regression (SVR) based controllers predict the IoT slices via packet inspection data during peak hour central congestion to achieve a time-sensitive condition. In off-peak hour intervals, a centralized deep neural networks (DNN) model is used within computation-intensive aspects on fine-grained slicing and remodified decentralized controller outputs. With known slice and prioritization, federated learning communications iteratively process through the adjusted resources by virtual network functions forwarding graph (VNFFG) descriptor set up in software-defined networking (SDN) and network functions virtualization (NFV) enabled architecture. To demonstrate the theoretical approach, Mininet emulator was conducted to evaluate between reference and proposed schemes by capturing the key Quality of Service (QoS) performance metrics.
A partition of water distribution network (WDN) into district metered areas (DMAs) brings the efficiency and efficacy for water network operation and management (O&M), especially in monitoring pressure and leakage. Traditionally, the DMA configurations (i.e., number, shape, and size of DMAs) are permanent and cannot be changed occasionally. This leads to changes in water quality and reduced network redundancy lowering network resilience against abnormal conditions such as water demand variability and mechanical failures. This study proposes a framework to automatically divide a WDN into dynamic DMA configurations, in which the DMA layouts can self-adapt in response to abnormal scenarios. To that aim, a complex graph theory is adopted to sectorize a WDN into multiscale DMA layouts. Then, different failure-based scenarios are investigated on the existing DMA layouts. Here, an optimization-based model is proposed to convert existing DMA layouts into dynamic layouts by considering existing valves and possibly placing new valves. The objective is to minimize the alteration of flow paths (i.e., flow direction and velocity in the pipes) while preserving the hydraulic performance of the network. The proposed method is tested on a real complex WDN for demonstration and validation of the approach.
This study aims to establish safety zones for bunkering operations of hydrogen propulsion ships in coastal areas through risk assessment and evaluate their validity. Using a 350 kW-class ferry operating in Busan Port as the subject of analysis, with quantitative risk assessment based on accident consequence and frequency analysis, along with a social risk assessment considering population density. The results of the risk assessment indicate that all scenarios were within acceptable risk criteria and ALARP region. The most critical accident scenarios involve complete hose rupture during bunkering, resulting in jet flames (Frequency: 2.76E-06, Fatalities: 9.81) and vapor cloud explosions (Frequency: 1.33E-08, Fatalities: 14.24). For the recommended safety zone criteria in the 6% hose cross-sectional area leakage scenario, It could be appropriate criteria considering overall risk level and safety zones criteria for hydrogen vehicle refueling stations. This research contributes to establishing safety zone for bunkering operations of hydrogen propulsion ships through risk assessment and provides valuable technical guidelines.
Many state agencies and companies collect personal data for the purpose of providing public services and marketing activities and use it for the benefit and results of the organization. In order to prevent the spread of COVID-19 recently, personal data is being collected to understand the movements of individuals. However, due to the lack of technical and administrative measures and internal controls on collected personal information, errors and leakage of personal data have become a major social issue, and the government is aware of the importance of personal data and is promoting the protection of personal information. However, theory-based training and document-based intrusion prevention training are not effective in improving the capabilities of the privacy officer. This study analyzes the processing steps and types of accidents of personal data managed by the organization and describes measures against personal data leakage and misuse in advance. In particular, using Capture the Flag (CTF) scenarios, an evaluation platform design is proposed to respond to personal data breaches. This design was proposed as a troubleshooting method to apply ISMS-P and ISO29151 indicators to reflect the factors and solutions to personal data operational defects and to make objective measurements.
본 연구에서는 우리나라 가정에서 가장 많이 쓰이고 있는 LNG를 대상이며 수요가 증가함에 따라 가스사고는 늘어나고 있는 실정이다. 그 중 사용자취급부주의로 인한 사고가 가장 많은데 이를 효과적으로 미연에 방지 하고자 시나리오를 구축하여 정보제공을 하고자한다. 가정에서의 가스누출은 밀폐 된 공간이며 이에 따른 적합한 gaussian model을 적용하였다. 4차 산업 혁명으로 스마트 홈 제어 기술이 발전함에 따라 가스누출사고를 예측하고 방지하고자 프로그램으로 정보제공을 할 수 있는 토대를 만들어 스마트 홈 안전 플랫폼에 적용하고자 한다.
본 연구에서는 개인 정보별 노출시 피해를 정량적으로 산출할 수 있는 위험도를 정의한다. 제안 방법은 개인정보를 세분화 후, 각 개별 위험도를 산정한다. 또한 두 가지 이상의 정보가 복합될 경우의 추가되는 위협도 동시에 고려한다. 또한 개인 정보를 습득하고자 하는 공격자 유형별로 개인 정보의 가치를 구분하여 개인정보 노출시에 어떠한 공격에 취약한지를 알 수 있도록 하였다. 또한 노출 정도를 판별하기 위해 엔트로피 개념을 위험도 산출시 도입한다. 이를 바탕으로 페이스북 사용자들의 공개된 정보에 대한 위험도를 분석한다. 2만여명의 공개 정보를 분석한 결과, 페이스북 사용자는 평균적으로 스토커 공격에 취약한 것으로 보여졌다.
현재 통용되고 있는 화석연료로부터 발생되는 환경오염에 대한 대안으로써 대기오염이 발생하지 않는 수소를 사용하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만, 최근까지도 수소 누출에 의한 화재 및 폭발사고가 발생함에 따라 특수한 환경인 선박에서 수소를 상용화하기 위해 안전에 관한 연구가 더욱 필요하다. 따라서 본 연구에서는 수소저장탱크가 설비된 수소연료전지 추진선박이 울산 장생포항을 운항하던 중 누출사고가 발생할 경우의 계절별 대안 시나리오와 최악의 시나리오를 가정하였다. 또한, 환경변수를 고려하기 위하여 기상청 2021년도 연평균 기상자료와 통계청 지리정보 자료를 토대로 ALOHA와 프로빗 분석을 통해 피해 영향 범위를 도출하였다. 복사열이 대안 시나리오와 최악의 시나리오 모두에서 과압과 화염의 피해 영향범위 보다 넓은 피해범위가 나타났고 프로빗 분석 결과 가정한 모든 구역에서 99%의 사망률을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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