굴착 전 지반조사 결과를 활용한 지반함몰 위험등급 분류는 시공 과정에서 들어나는 인자들에 따라 평가 결과가 다르게 나타날 수 있다. 본 연구에서는 기존 연구에서 제안된 굴착 전 지반조사 결과를 활용한 지반함몰 위험등급 분류 방법을 현장상황을 고려하여 보정하는 방법을 제시하였다. 굴착 진행 중 지하수위는 차수공법의 적용 여부나 시공 상태에 따라 유출되는 정도가 시공 전 예측결과와 다르게 나타난다. 굴착 중 급격한 지하수위 하강은 압밀이나 압축 등의 체적 감소로 지반함몰을 유발하고 집중 호우 등에 의한 수위 상승은 굴착 저면의 히빙이나 보일링을 발생시켜 지반함몰 위험도를 높인다. 굴착 중 흙막이 벽체의 과도한 변위나 지반침하는 지반함몰의 원인이 될 수 있으며, 매설된 관로의 파손을 야기하여 지반함몰 위험도를 높인다. 본 연구에서는 굴착 중 지하수 변동 및 유출상태, 지반변위, 흙의 종류 등을 고려하여 지반함몰 영향인자를 재평가하는 방법을 제안하였다. 최종적으로 지반함몰 평가의 영향인자를 5개 카테고리의 12개 영향인자로 평가할 수 있도록 개선하였다.
Objectives: Laboratories have various latent physical, chemical, biological, and ergonomical factors according to the diversification and fusion of research and development activities. This study aims to investigate the chemical exposure concentrations of college laboratories and evaluate their health risks, and use them as basic data to promote the health of college students. Methods: The sampling and analysis of harmful chemicals in the air in laboratories were performed using Method 1500 of the U.S. National Institute for Occupational Safety and Health (NIOSH)의 Method 1500. The harmful chemicals in the laboratories were divided into carcinogenic and non-carcinogenic chemicals. Risk assessment was performed using the cancer risk (CR) for carcinogenic chemicals and using the hazard index (HI) for non-carcinogenic chemicals. Results: The harmful chemicals in college laboratories consisted of acetone, diethyl ether, methylene chloride, n-hexane, ethyl acetate, chloroform, tetrahydrofuran, toluene, and xylenes. They showed the highest concentrations in laboratories A (acetone 0.001~2.34ppm), B (chloroform 0.95~6.35ppm), C (diethyl ether 0.08~8.68ppm), and D (acetone 0.07~14.96ppm). The risk assessment result for non-carcinogenic chemicals showed that the HI of methylene chloride was 2.052 for men and 2.333 for women, the HI of N-hexane was 4.442 for men and 5.05 for women. Thus, the HI values were higher than 1. The risk of carcinogenic chemicals is determined by an excess cancer risk (ECR) value of 1.0×10-5, which means that one in 100,000 people has a cancer risk. The ECRs of chloroform exceeded 1.0×10-5 for both men and women, indicating the possibility of cancer risk. Conclusion: College laboratories showed the possibility of non-carcinogenic health risks for methylene chloride, n-hexane, tetrahydrofuran (THF), toluene, and xylenes, and carcinogenic health risks for chloroform, methylene chloride. However, this study used the maximum values of measurements to determine the worst case, and assumed that the subjects were exposed to the corresponding concentrations continuously for 8 hours per day for 300 days per year. In consideration of the nature of laboratory environment in which people are intermittently exposed, rather than continuously, to the chemicals, the results of this study has an element of overestimation.
도심의 교통체증 문제를 해결하기 위해 eVTOL(Electric Vertical Take-Off and Landing) 항공기를 이용한 도심항공교통(UAM) 개념이 등장하여, 많은 국내외 기간들의 연구가 진행되고 있다. 하지만 도심 위를 필연적으로 비행하게 되는 eVTOL 기체가 차세대 교통수단으로 자리 잡기 위해서는 안전성의 확립이 필수적이다. 추락 시 위험도는 항공 안전과 관련된 대표적인 요소이며, 위험도 분석을 위해서는 돌발 상황으로 인한 기체의 추락 및 충돌 지점 예측이 필요하다. 고정익 모드로 운항하는 비행체의 경우 자세 혹은 방향을 결정하는 데 조종면이 큰 역할을 차지한다. 따라서 본 연구에서는 eVTOL 기체의 추락 시 위험도를 분석하기 위해 추진 시스템이 고장 난 기체의 조종면 각도에 따른 추락 지점의 분포를 추정하는 방법을 제시한다. 여기서, 성능과 형상이 공개된 eVTOL 기체를 대상으로 분석한 데이터를 사용하였다. 또한, 초기 조건에 따른 추락 지점의 분포와 확률을 계산하여 추락할 확률이 높은 구간을 도출하였으며, 추락 순간의 속도를 계산하였다.
본 연구에서는 심층혼합처리공법에 관하여 저자들에 의해 수행된 국내/외 설계, 시공 및 품질관리에 대한 평가와 고찰을 수행하였고, 추후 DCM 공법의 발전을 위한 개선 사항들을 제시하였다. 본 연구 결과, 실내배합실험 시 강도에 대한 단면적 보정이 필요하고, 외삽법 적용 시 실제와 다른 결과가 도출될 수 있으므로 주의가 요구됨을 알 수 있었다. 설계 시 개량율과 개량형식 등을 모두 고려하여 적용 가능한 설계법을 선정해야 하며, 안전율이 적용된 허용압축강도는 안정성 검토를 위한 기준치를 의미하는 것이지 설계 지반정수가 아님을 확인하였다. 응력분담비의 경우 관행적인 값을 적용하기 보다는 설계 조건을 반영한 실험 및 이론적 응력분담비를 산정해야 경제적인 설계를 수행할 수 있었다. 시공 시 선천공이 예상되는 경우 증가된 함수비가 원지반 대비 크지 않은 경우 함수비 증가를 고려하지 못한 결과를 사용하여도 큰 문제가 발생하지 않는 경우도 있었다. 또한, 개량길이 대비 선단처리 길이의 비율이 높은 경우 시공 시 단위길이당 설계 시멘트량이 적게 주입될 수 있음을 확인하였다. 품질관리 시 개량체 코어링은 1축 개량체는 D/4~2D/4, 다축 개량체는 D/4 지점이 최적인 것으로 평가되었다. 품질관리를 위한 항목으로 개량체의 일축압축강도와 더불어 TCR을 고려하는 기준이 국내 실정에 더 적합할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 석유계 잔사유 피치를 효과적으로 활용하고자, 세슘 이온의 제거를 위한 흡착제로 사용하였다. 이 실험에서는 수중에 용해된 저농도 세슘 이온의 제거능력 향상을 위하여 흡착제에 산 개질(염산, 황산)처리가 수행되었다. 그 결과, 9 M 황산으로 개질된 흡착제가 25 ℃에서 240 min 반응이 이루어졌을 때, 1.0과 2.5 mg/L의 세슘 이온의 제거효율은 각각 66, 51%를 나타내었다. 또한, 회분식 공정에서 흡착 시간이 증가할수록 1.0과 2.5 mg/L의 세슘 이온 제거능력이 향상되었으며, 32 hr 흡착에 도달하였을 때 각각 72, 68%의 제거효율을 나타내었다. 그리고 잔존하는 세슘 이온의 제거 능력을 높이고자, 온도 변화(25, 37, 49 ℃)에 의한 실험이 이루어졌으며, 49 ℃와 32 hr의 운전 조건에서 수중에 함유된 1.0과 2.5 mg/L 세슘이온은 각각 90, 81%의 제거효율을 얻을 수 있었다. 따라서 이러한 실험 결과들은 수중에 함유된 저농도 세슘 이온을 경제적으로 처리할 수 있는 흡착 기술로 사용하고자 하였다.
Recently, the market for personal health care and medical devices based on Bluetooth Low Energy(BLE) has grown rapidly. BLE is being used in various medical data communication devices based on low power consumption and universal compatibility. However, since data errors occurring in the transmission of medical data can lead to medical accidents, it is necessary to analyze the causes of errors and study methods to reduce data error. In this paper, the minimum communication speed to be used in medical devices was set to at least 800 byte/sec based on the wireless electrocardiography regulations of the Ministry of Food and Drug Safety. And the data loss rate was tested when data was transmitted at a speed higher than 800 byte/sec. The factors that cause communication data error were classified, and the relationship between each factor and the data error rate was analyzed through experiments. When there were two or more activated peripherals connected to the central, data error occurred due to channel hopping and bottleneck, and the data error rate increased in proportion to the communication distance and the number of activated peripherals. Through this experiment, when the BLE is used in a medical device that intermittently transmits biosignal data, the risk of a medical accident is predicted to be low if the number of peripherals is 3 or less. But, it was determined that BLE would not be suitable for the development of a biosignal measuring device that must be continuously transmitted in real time, such as an electrocardiogram.
각국의 자율주행시스템 기술개발 경쟁이 심화함에 따라 정부도 자율주행시스템의 시장 진입을 전방위에서 지원하고 있다. SAE(Society of Automotive Engineers) 3단계 기술은 운전자가 위험 상황을 회피해야 하고, 4단계 기술은 자율주행시스템 스스로 위험 상황에 대응할 수 있어야 한다. 이에 따라, 공공부문은 도로 위험 상황을 모니터링하고, 도로 인프라 정보를 운전자와 자율주행시스템에 제공하여 대응할 수 있도록 지원할 필요가 있다. 본 연구는 도로 인프라 위험 요소를 자율주행시스템의 ODD(Operational Design Domain) 특성에 따라 모니터링 대상별 위험 요소를 세분화하고, 각 위험 요소가 차량에 미칠 영향에 따른 위험도 등급화 및 평가 방안을 제시하였다. 위험 상황 발생 시 자율주행차의 운행 특성을 시뮬레이션하고, 위험 요인 특성과 물리적인 차량 조건 사이의 영향 관계를 파악하여 등급화함으로써 위험도를 평가할 수 있다. 또한 수집된 모니터링 정보는 관리 센터와 공유하고, 요소별 특성에 따른 노드 혹은 링크 형태로 정밀지도에 표출하여 위치정보와 위험도 등급 등 종합적 관리가 가능한 모니터링 체계를 정립할 것을 제안하였다.
본 연구는 4차 산업혁명의 디지털 전환과 함께 날로 가치가 증가하고 있는 개인정보를 보호하기 위한 민간기업의 개인정보보호 활동 효율성을 분석하고자 하였다. 민간기업 2,000개의 개인정보처리자를 대상으로 효율성 분석 방법 중 모수적 추정 방법인 확률변경분석을 이용하여 보호 활동의 절대적 효율성을 측정하였다. 특히 효율성 분석을 위한 산출변수로는 개인정보 활동 지수를 활용하였으며, 투입변수로는 개인정보보호 예산과 담당자 수를 활용하였다. 분석 결과, 효율성은 최소 0.466에서 최대 0.949로 전체 평균 0.818 즉 81.8%로 분석되었으며, 비효율성의 주된 원인으로는 개인정보 안전한 이용과 관리조치 미이행, 개인정보보호 교육 추진 체계 미흡 및 영상정보처리기기 관련 의무 미이행 등으로 분석되었다. 따라서 사회 전반의 개인정보보호 수준 제고 및 개인정보보호 활동 효율성 향상을 위해서는 안전조치 이행과 개인정보 암호화 등에 대한 정책적 지원이 요구되며, 특히 중소 영세기업에 대해서는 맞춤형 컨설팅이 필요하다.
4차 산업혁명의 도래에 따라 주물공장에서도 사물인터넷(Internet of things, IoT) 기반의 공정 스마트화에 대한 관심이 높아지고 있다. 주물공장에서 자동 수집 되고 있는 공정데이터들도 일부 있으나 노후된 생산설비의 제한된 기능, 작업자 노하우 기반의 공정 설계 등의 이유로 여전히 많은 공정데이터가 수기로 관리되고 있다. 특히, 공정데이터의 빅데이터화에 대한 중요도를 인지함에도 불구하고 시스템 구축 비용 부담으로 인해 선뜻 도입을 어려워하는 기업들이 많다. 본 연구에서는 IoT 기반 디바이스를 제작하고 원심주조공정 현장에 직접 적용함으로써 제작 디바이스의 현장 활용성을 살펴보았다. 원심주조공정에 대해 취득하고자 하는 공정 인자로 작업현장의 온도 및 습도, 용탕 온도, 금형 회전속도를 선정하였다. 데이터 취득 인자별로 요구되는 상세 제품규격과 비용을 고려하여 센서를 선정하였으며, IoT 기반 디바이스 제작을 위해 무선통신이 가능한 NodeMCU 보드를 활용하여 회로를 구성하였다. 구성한 회로는 PCB 기판으로 제작하여 각 공정 인자별 디바이스의 설치 환경을 고려하여 작업 현장에 설치하였으며, 현장 실증을 통해 적용 가능성을 확인하였다. 현장 적용 이후, 작업자의 안전에 대한 만족도가 상승하였으며, 공정 관리 측면에서 효율성이 증가했음이 확인되었다. 더불어 지속적으로 데이터를 수집하면 추후 공정데이터-품질데이터의 연계가 가능할 것으로 기대된다. 본 연구에서 제작한 IoT 디바이스는 데이터 수집에 대한 적절한 신뢰도를 확보하면서도 비용이 저렴하여, 주물공장별로 현장 상황을 고려하여 도입 여부를 검토해볼 수 있을 것으로 생각된다.
최근 공공장소 및 시설에서 범죄예방 및 시설 안전을 목적으로 영상정보 기반의 인체의 행위를 분류하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 인체 행위분류의 성능을 향상하기 위해서 대부분의 연구는 전이학습 기반의 딥러닝을 적용하고 있다. 그러나 딥러닝의 기반이 되는 중추 네트워크 모델(Backbone Network Model)의 수가 증가하고 아키텍처가 다양해짐에도 불구하고, 소수의 모델만 사용하는 분위기 때문에 운용목적에 적합한 중추 네트워크 모델을 찾는 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구는 영상정보를 기초로 인체 행위를 분류하는 인공지능 모델을 개발하기 위해 최근에 개발된 5가지의 딥러닝 중추 네트워크 모델을 대상으로 전이학습을 적용하고 각 모델의 정확도 및 학습효율 측면에서 비교 및 분석하여 가장 효율이 높은 모델을 제안하였다. 이를 위해, 기본적인 인체 행위가 아닌 운동 종목 기반의 활동적이고 신체접촉이 높은 12가지의 인체 활동을 선정하고 관련된 7,200개의 이미지를 수집하였으며, 5가지의 중추 네트워크 모델에 총 20회의 전이학습을 균등하게 적용하고 학습과정과 결과성능을 통해 인체 행위를 분류하는데 적합한 중추 네트워크 모델을 정량적으로 비교 및 분석하였다. 그 결과 XceptionNet 모델이 학습 및 검증 정확도에서 0.99 및 0.91로, Top 2 및 평균 정밀도에서 0.96 및 0.91로 나타났으며 학습 소요시간은 1,566초, 모델용량의 크기는 260.4MB로 정확도와 학습효율 측면에서 다른 모델보다 높은 성능이 나타남을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 전이학습을 적용하여 인체 행위분류를 진행하는 다양한 연구 분야에 활용되기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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