세계적으로 고령 인구가 증가함에 따라 시각장애인의 비율 역시 증가하고 있으며, 여전히 안전상에 문제, 안내정보 부족 등 시각장애인이 외부 활동을 하는 데에 있어서 많은 제약이 존재한다. 이를 해결하기 위해 광학 문자 인식(OCR) 기능이 탑재된 스마트 안경 등 스마트 기기에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 전방에 장애물을 인식해 음성으로 정보를 알려주고, 목적지까지 길을 안내해주는 시스템을 제안한다. 딥러닝 객체 인식 모델인 Yolo를 이용하여 계단, 라바 콘과 같은 위험요소를 장애물로 인식하고 음성으로 정보를 전달해주며, 길 찾기 API와 음성인식, TTS 라이브러리를 사용하여 입력한 목적지까지 음성으로 길 안내를 해줌으로써 시각장애인의 외부 활동 범위가 확대되는 효과를 기대할 수 있다.
곡선부에는 차량-궤도의 하중불균형 등 다양한 요인에 의한 탈선의 위험이 내재 되어있어 도시철도에서는 탈선방지 가드레일을 설치, 운영하고 있다. 앵글형 탈선방지 가드레일은 가드앵글을 포함한 다양한 부품으로 구성되어 탈선을 방지하는 기능을 수행하는데 탈선이 발생하지 않더라도 구성품에서 다양한 손상이 발생하고 있어 지속적인 유지관리가 필요하다. 손상현황을 조사하여 손상 빈도가 높은 앵글형 탈선방지 가드레일의 구성품을 분류하였으며, 다양한 손상의 발생 조건 등을 조사하였다. 또한 손상원인을 공학적으로 분석하고자 정밀 3차원 수치모델을 이용한 수치해석을 수행하였다. 수치해석은 열차의 탈선하중을 해석적으로 모사하고자 정적상태의 극한하중조건으로 적용하였으며, 앵글형 탈선방지 가드레일, 레일, 차륜의 실제도면을 이용하여 모델링하였다. 손상현황조사와 수치해석 결과를 비교 분석하여 구성품의 손상에 대하여 공학적으로 규명하고자 하였다.
최근 도심지 주변으로 집중되는 신축구조물 및 공동구 확장 등과 같은 인접굴착공사로 인해 운영중인 철도 구조물의 변형이 발생되고 있다. 그러나 대부분 구조물에 대한 구조검토 및 보수보강에 집중되고 있으며 궤도에 대한 검토는 부족한 실정이다. 특히 토공노반 상 자갈궤도의 경우 노반과 도상자갈이 강결된 구조가 아니므로, 미소한 수준의 변형으로도 도상자갈 이완현상이 발생할 수 있다. 이는 침목 지지조건이 불안정한 조건으로 유도될 수 있으므로 충분한 안전성을 확보해야한다. 또한 불안정한 지지조건으로 열차탈선의 위험이 매우 높은 궤도형식이다. 따라서 본 연구에서는 노반 변형에 따른 자갈궤도의 변형특성과 궤도지지성능의 상관관계를 실험 및 해석적으로 입증하고, 자갈궤도의 상태 및 궤도지지강성을 평가할 수 있는 평가기법을 제시하고자 한다.
선박 충돌 사고는 경제적 손실, 인명피해 등 다양한 부정적 상황을 초래할 수 있기 때문에 사고를 예방하기 위한 다각적인 노력이 필요하다. 따라서 사고 예방을 위한 연구가 활발히 이루어고 있으며, 본 연구에서는 선박 충돌 사고 예방을 위한 새로운 선행 지표를 제안한다. 기존 연구에서는 특정 해역에서 선박들간의 거리를 고려하여 충돌위험을 표현하였지만 이를 다른 해역에 적용하기 위해서는 모델을 새로 개발해야하는 단점이 존재한다. 본 연구에서는 선박 운항 정보인 AIS(Automatic Identification System) 데이터를 활용하여 해역의 환경과 운항의 특징을 포함한 밀도기반 선박 도메인 DESD(Density based Empirical Ship Domain)을 정의하였다. 각 해역별로 만들어진 2차원의 DESD를 대상으로 Deep Clustering을 적용하여 유사한 운항 환경을 가진 해역들을 군집화 한다. 군집화된 해역과 선박 충돌 사고의 연관성 분석을 통해 해역의 특징별로 사고의 발생여부가 달라짐을 통계적으로 검정하여 DESD가 사고의 선행 지표로서 활용될 수 있음을 증명하였다.
4차 산업혁명 시대에는 산업혁신이라는 목표를 달성하기 위해 기존 산업의 생산성을 높일 수 있는 디지털 전환이 더욱 중요해지고 있다. 디지털 전환에는 디지털 뉴딜과 스마트 국방 등이 있으며, 이들은 인공지능과 빅데이터 분석기술, 사물인터넷을 이용한다. 이러한 변화는 사이버공간을 지속해서 확장함으로써 국가의 국방, 사회, 보건 등의 산업화 영역을 더 지능적인 새로운 서비스들로 혁신하고 있다. 하지만 이로 인해 업무 생산성, 효율성, 편리성, 산업 안전성 등은 강화되겠지만, 디지털 전환영역의 확대로 사이버공격에 따른 위험성 또한 지속해서 증가할 것이다. 본 고의 목표는 이러한 위협에 선제적으로 대응하기 위해 미래의 변화로 나타날 수 있는 위협시나리오를 고찰하고, 이를 해결할 근본적인 대안 중의 하나인 미래의 복합안보 상황에서 요구되는 4차 산업혁명 시대의 선제적 위협 대응 모델을 제안한다. 본고는 향후 미래 사회에서 사이버 위협에 능동적으로 대응할 사이버안보 전략과 기술 개발의 선행 연구로 활용할 수 있을 것이다.
Unit capacity factor (utilization rate) of nuclear power plants (NPPs) is an important performance indicator. Since the first commercial operation of Kori Unit 1 began in April 1978, the utilization rate of domestic NPPs has gradually increased, reaching 90% from the end of the 1990s. However, due to various issues such as the Fukushima accident in 2011, corrosion of the CLP, the utilization rate dropped to 65~80%. In the early 1980s, the utilization rate of the U.S. NPPs was around 60%. However, since 2004, it has been consistently maintained above 90%. Therefore, in this study, we first examined the causes of declining the utilization rate in domestic NPPs. Next, the significances of the utilization rates are reviewed in five aspects: investment capability, electricity rate, safety and export, etc., with discussion on the current status of the utilization rates in the U.S. Based on this, three key factors are derived as the reasons of the increasing: equipment reliability program, on-line maintenance and the pursuit of institutional rationality. And finally, by synthesizing above results, the measures for increasing the utilization rate of domestic NPPs are proposed in terms of equipment management, institutional improvements, and personnel resources.
본 연구는 도로터널 내 화재시 콘크리트 구조체의 내화성능을 평가하기 위한 기준을 제시하고자 실시하였다. 현재 국내에서는 지형특성 및 환경친화적인 도로건설로 도로 터널의 수가 빠른 속도로 증가하며, 터널연장이 길어짐에 따라 터널 내 화재사고가 갈수록 높아지고 있는 상황이다. 하지만 우리나라에서는 터널 화재에 대한 적합한 시간-온도 곡선을 규정하지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 국내 도로의 통행량, 차량 종류등을 고려한 열방출율을 기초로 외국에서 제시된 시간-온도 곡선을 검토해 보았으며 적합한 설계화재 모델을 적용하였다. 또한 적용된 도로터널의 설계화재모델에 따른 수치해석을 통하여 터널 구조체의 화재시 성능을 검토하였다.
Objectives: The aim of this study is to measure and assess the occupational noise exposure levels among construction workers at apartment building construction sites in South Korea. Methods: Noise exposure assessments were conducted for 139 construction workers across 10 different trades at 53 apartment building construction sites in the northern part of Gyeonggi-do. Assessments were carried out using a noise dosimeter set with a 90 dB criterion, an 80 dB threshold, and a 5 dB exchange rate over a period of more than 6 hours(LMOEL) Results: The mean LMOEL (equivalent continuous noise level over 8 hours) for the 139 dosimeter samples was 87.8 ± 4.3 dBA. The mean noise exposure level for each construction trade, referred to as the trade mean, was also calculated. Significant differences in noise exposure levels were observed between construction trades (ANOVA, p < 0.001). The highest LMOEL values were recorded for concrete chippers (93.2 ± 2.6 dBA), followed by ironworkers (88.4 ± 0.7 dBA), concrete finishers (88.3 ± 2.7 dBA), masonry workers (87.7 ± 1.9 dBA), pile driver operators (85.6 ± 1.7 dBA), concrete carpenters (84.9 ± 2.4 dBA), interior carpenters (83.5 ± 2.1 dBA), and other groups (81.4 ± 2.2 dBA). Conclusions: The findings suggest that nearly all construction workers in this study are at risk of Noise-Induced Hearing Loss (NIHL). Moreover, the study establishes that construction trades can serve as a useful metric for assessing noise exposure levels at apartment construction sites.
Background: The influence of social capital on the spread of coronavirus disease 2019 (COVID-19) and related behaviors and perceptions has been recognized during the COVID-19 pandemic. This study aims to analyze the trends in social capital using primary data from the Korean Community Health Survey, which is the only available source in Korea for local-level social capital analysis. It also investigates the relationship between various variables, including social capital, as factors influencing COVID-19-related behaviors and perceptions. Methods: The study analyzed the temporal trends of social capital using raw data from four community health surveys conducted in 2017, 2019, 2020, and 2021. A multilevel analysis was conducted to examine the relationship between social capital and COVID-19-related behaviors and perceptions following the onset of the COVID-19 pandemic in 2020. Results: Social capital consists of trust, bonding social capital, and bridging social capital. Within the trust sub-factor, trust in neighbors (Trust-1) declined after the COVID-19 pandemic, whereas trust in safety and general environment (Trust-2) and trust in medical services and public transportation (Trust-3) increased. Additionally, the gap between municipalities narrowed. COVID-19-related behaviors and perceptions, such as adherence to COVID-19 prevention measures, return to normal activities, and fear of COVID-19, showed improvement in 2021 compared to the previous year. Individual-level trust in neighbors was associated with reduced fear of COVID-19, while community-level trust in neighbors was associated with increased fear of COVID-19. Conclusion: Social capital plays a role in mitigating public health crises, and it is necessary to implement active policies that address the gap in social capital between metropolitan and rural areas. Strengthening risk communication regarding emerging infectious diseases such as COVID-19 is crucial.
항공기 공중 충돌사고는 대규모 인명 피해를 초래할 수 있는 위험한 사건이다. 이를 예방하기 위해 민간 항공에서는 TCAS(traffic alert and collision avoidance system) 장착을 의무화하였으며, 새로운 기술의 도움을 받아 더욱 정밀하게 발전하고 있다. 한국에서 개인적으로 TCAS 연구를 위한 데이터를 수집하는데는 절차적인 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 ADS-B(automatic dependent surveillance-broadcast)와 Mode-S(mode-select)를 활용하면 TCAS RA(resolution advisory)의 정보 획득이 가능하다. ADS-B Exchange와 Opensky-Network에서 보관중인 데이터베이스를 제공받아 연구에 활용하였으며, 3건의 TCAS RA 발생 사례를 시각화하였다. 또한 2023년 전반기 국내 TCAS RA 발생사례를 분류한 후 그 특징을 분석하였다. 이를 통해 ADS-B와 Mode-S 데이터의 유효성을 확인하고, 발전방향을 모색하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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