본 연구에서는 Solomon이 제안한 속도편차 (주행속도와 평균속도와의 차) 개념을 이용하여 주행위험도를 정립하고, 순서프로빗모형을 이용하여 주행속도선택 기반 주행위험도평가모델을 개발한다. 제안모델을 고속도로의 차내 교통안전정보 제공효과 평가실험에 적용하여, 주행위험에 미치는 다양한 요인의 효과를 분석한 결과, 다음과 같은 연구결과가 도출되었다. 첫째, 남성이 여성보다, 경력 운전자가 초보 운전자보다, 교통사고의 경험이 적은 운전자가 고속도로를 안전하게 주행할 확률이 높다. 둘째, 고속도로를 오후에 주행하는 경우, 도로표면이 젖어있는 경우, 교통량이 한산하여 서비스수준이 너무 좋은 경우 주행위험도는 증가한다. 셋째, 경사진 회전구간을 주행하는 경우와 도로연장이 긴 곡선부 구간을 주행하는 경우 주행위험도는 증가한다. 한편, 주행위험도 증가는 차내 교통안전정보를 제공함으로써 어느 정도 감소될 수 있는 것으로 나타나 차내 교통안전정보의 제공의 중요성이 확인되었다. 본 제안 모델은 새로 도입된 교통안전시설물의 교통안전도 효과를 평가 시 교통사고 자료가 부족하거나 없는 경우 교통안전도를 평가하는데 활용할 수 있다.
본 연구의 목적은 플랜트 건설사업에서 모듈러 공법의 적용이 확대됨에 따라 모듈러 플랜트에 대한 업무특성을 고려하여 위험을 평가하고 위험에 대응하기 위한 예비비를 예측하는 것이다. 연구방법은 모듈러 플랜트의 업무특성을 고려하여 위험의 영향을 평가하기 위한 모델(방법)과 예비비를 예측하기 위한 모델(방법)을 제시한다. 그리고 제시된 모델을 기반으로 모듈러 플랜트 건설사업 1곳을 사례로 선정하여 위험요인의 영향을 평가하고 예비비를 예측한다. 상기와 같은 목적과 방법에 따라 도출된 결과는 다음과 같다. 위험요인의 발생확률과 영향점수를 평가하여 중요 위험요인 15개를 선정하였다. 그리고 모듈러 플랜트의 특성을 고려하기 위하여 설계(E), 구매(P), 제작(F), 운송(T), 시공(C)단계로 업무를 분류하여 예측된 예비비는 기초사업비(610,503,596 천원) 대비 약 6.739%이며, 설계(E) 2.850%, 구매(P) 6.225%, 제작(F) 6.211%, 운송(T) 4.165%, 시공(C) 8.168%로 도출되었다. 본 모델은 위험관리를 위한 의사결정 과정에서 정량적인 결과를 도출하는 방법으로 활용된다.
국내 민간투자사업의 추진 방식 중 수익형 민간투자사업은 수요 위험이 존재하는 방식이다. 수요 위험이 현실화 될 경우 민간사업자는 예상보다 낮은 수입으로 인해 재무적인 어려움을 겪으며, 정부도 안정적인 사회기반시설 운영에 차질을 빚을 수 있다. 따라서 정부는 수요 위험에 따른 위험 분담 정책을 다양하게 적용해 오고 있다. 하지만 정부의 위험 분담은 수요의 불확실성으로 인한 정부의 우발채무이며, 실시협약의 문구로 표현되어 기존의 전통적인 사업평가 방식인 NPV 방식으로는 위험을 계량화 할 수 없다. 본 연구는 수요 위험 분담 정책의 하나로 2015년에 도입된 손익공유형 방식(BTO-a)을 대상으로 수요 위험을 고려한 정부의 투자위험 분담 가치를 산정하는데 목적을 두고 있다. 투자위험 분담은 금융에서의 옵션(option) 형태를 갖게 된다. 민간사업자는 수입이 감소했을 때 정부로 부터 보조금을 청구할 권리를 가지고 있으며, 반대로 정부는 일정 조건하에서 보조금을 지급할 의무를 가지고 있다. 본 연구에서는 Black-Scholes 옵션가격결정 모형을 활용하여 투자위험 분담의 가치추정 방법론을 정립하고 사례 사업을 통해 결과의 적정성을 살펴보았다. 사례 사업은 제안된 고속도로 민간투자사업을 대상으로 하였으며, 분석결과 투자위험 분담 가치는 약 120억원으로 추정되어 민간이 투자한 투자비의 약 4%를 차지하는 것으로 나타났다. 즉, 정부가 투자위험을 분담함으로써 120억원의 재정지원을 추가로 투입하는 효과로 볼 수 있다. 교통량 위험을 확률변수로 가정할 경우 사례사업에서 도출된 옵션가치는 평균이 122억원이고 표준편차는 36.7억원으로 도출되었다. 누적분포를 도출한 결과 90% 확률 구간의 옵션가치가 69억원에서 188억원의 범위에서 결정될 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 방법은 미래수요의 불확실성하에서 정부와 민간사업자가 더 나은 위험 분석과 투자위험 분담에 대한 경제적인 가치를 이해하는데 도움을 줄 것으로 기대한다.
초보운전자와 일반운전자의 교통사고 유형별 위험도를 비교분석 하기 위해 우리나라에서 2005년부터 2006년까지 2년간의 발생한 교통사고 자료를 바탕으로 초보운전자에 의한 사고와 일반운전자에 의한 사고로 구분하여 분석하였다. 이를 위해 초보운전자와 일반운전자의 구분을 신규운전면허 취득 후 경과연도가 1년 이하인 운전자를 초보운전자 그룹으로, 1년이 초과한 운전자를 일반운전자 그룹으로 구분하였다. 두 그룹간의 위험도 비교는 사고발생 빈도와 심각도를 함께 반영할 수 있는 위험도 모형을 설정하여 비교분석 하였으며, 이 때 사고건수와 사망사고 건수의 적절한 적용비율 산정을 위해 가중치를 설정했으며, 가중치는 두 그룹간의 $x^2$값이 가장 작을 때의 값으로 도출하여 적용하였다.($\omega=0.6$) 교통사고 유형별 위험도 분석결과, 사고위험도가 높은 사고유형은 측면직각 충돌사고, 횡단 중 보행자와의 사고, 주정차 중 추돌사고로 분석되었고, 일반운전자 그룹에 비해 상대적으로 초보운전자 그룹의 위험도가 높은 사고유형은 공작물 충돌사고와 측면직각 충돌사고 등으로 분석되었다.
해상환경 변화와 과학기술 발전 등에 따라 기존에 알지 못하던 미식별 위기가 새롭게 창출되고 있다. 새로운 위기는 새로운 해양사고를 야기하기 때문에 이를 조기에 인지하지 못하면 해양사고는 지속 발생할 수밖에 없다. 따라서 미 식별된 또는 새로운 위기요소의 식별은 해양사고 예방에 중요하다. 그리고 많은 나라에서 다양한 해양사고 분석 기법과 모델들을 사용하여 해양사고를 줄이기 위해 노력하고 있는데, 해양사고 모델 개발을 위해서는 앞으로 발생할 수 있는 위기요소들에 대한 식별 및 분류도 필요하다. 이 연구에서는 기존의 식별된 위기요소와 새로운 위기요소 식별에 관하여 기초 조사하였다.
본 논문에서는 GIS(Geographic Information System:지리정보체계)를 기반으로 도로의 선형조건을 이용하여 고속도로의 사고위험도를 파악하고 평가할 수 있는 방법을 개발하였다. 고속도로 평면곡선부에 대한 다양한 사고분석을 통해 도로의 선형조건이 교통사고에 미치는 영향을 규명하였으며. 이 결과를 토대로 사고예측모형을 구축하였다. 특히 사고영향인자를 규명하는 데에 있어서는 도로선형요소의 상호작용과 선형의 연속성을 반영함으로써 보다 현실적이고 객관적인 예측모형을 구축할 수 있도록 하였다. 아울러 사고예측모형의 추정결과와 사고자료를 토대로 고속도로의 선형조건에 따른 종합적인 사고위험도지수를 설정하고 이에 대한 평가기준을 마련하였다. 한편 주어진 도로선형조건에 따라 사고발생가능성을 예측하고 사고위험도를 평가하는 일련의 과정을 GIS와 결합하여 프로그래밍 함으로써 해당구간의 사고율 사고위험도지수, 위험도평가등급이 자동적으로 결정될 수 있게 하였을 뿐만 아니라 관련정보 및 평가결과를 시각적으로 제공하여 이용자가 보다 쉽게 이해하고 편리하게 사용할 수 있는 사고위험도 평가 프로그램을 개발하였다. 개발된 사고예측모형과 이를 토대로 설정한 사고위험도지수 및 위험도평가등급은 안전하고 비용-효율적인 도로설계에 도움을 줄 수 있을 뿐 만 아니라, 사고취약구간에 대한 대책 마련에도 이바지 할 것으로 기대된다.
The F&EI technique is one of the risk assessments with many advantages. It can save time and effort compared to quantitative risk assessment (QRA). By using the evaluation result of this technique, it is possible to check the effectiveness of the investment cost. In addition, a relative risk ranking can be created and used to establish the facility management cycle and to prioritize investment. However, evaluating the target process can be evaluated more than the actual risk since the LCCF, a loss prevention measure, is too limited. In addition, calculating premiums via this method can result in excessive premiums, making it difficult to evaluate the risk precisely. Therefore, new safety guard was added to the LCCF of the F&EI risk assessment with reference to HAZOP and LOPA techniques. Newly added LCCFs are Deflagration arrester, Check valve, SIS, and Vacuum beaker, etc. As a case study, F&EI risk assessment was performed on Acetone storage tank of a API (Active pharmaceutical ingredient) plant to compare actual MPPD. The estimated loss amount was 592,558$ for the existing technique and 563,571$ for the improved technique, which was reduced by about 5% compared to the previous one.This proved that a more precise evaluation is possible and that the efforts for safety at the workplace are reflected in the evaluation results.
Nguyen, Thanh Xuan;Park, Young-Soo;Smith, Matthew Vail;Aydogdu, Volkan;Jung, Chang-Hyun
해양환경안전학회지
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제21권3호
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pp.246-252
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2015
This paper compared the consistency of the Environment Stress(ES) model and the Potential Risk Assessment Model (PARK model, which was developed based on a Korean mariner risk perception) for the Busan adjacent waterway. Evaluation of accuracy and comparison of these two models have been made by Vessel Traffic Service (VTS) officers in the Busan VTS Centre. The assessment results of Busan waterway show that the PARK model is more consistent than the ES model as follows. (1) The difference between assessment results applying ES model and PARK model with risk degree of VTSOs were 34% and 5% respectively in six typical traffic situations. (2) The assessment using PARK model is more suitable and identical with the VTSOs opinion in his or her duty time.
Macroscopic accident analyses have been conducted to incorporate transportation safety into long-term transportation planning. In macro-level accident prediction model, exposure variable(e.g. a settled population) have been used as fundamental explanatory variable under the concept that each trip will be subjected to a probable risk of accident. However, a settled population may be embedded error by exclusion of active population concept. The objective of this research study is to develop macro-level accident prediction model using floating population variable(concept of including a settled population and active population) collected from mobile phone data. The concept of accident prediction models is introduced utilizing exposure variable as explanatory variable in a generalized linear regression with assumption of a negative binomial error structure. The goodness of fit of model using floating population variable is compared with that of the each models using population and the number of household variables. Also, log transformation models are additionally developed to improve the goodness of fit. The results show that the log transformation model using floating population variable is useful for capturing the relationships between accident and exposure variable and generally perform better than the models using other existing exposure variables. The developed model using floating population variable can be used to guide transportation safety policy decision makers to allocate resources more efficiently for the regions(or zones) with higher risk and improve urban transportation safety in transportation planning step.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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