• 한국ITS학회 논문지
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• 제2권1호
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• pp.53-62
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• 2003

본 연구는 건설교통부 ITS R&D 사업 「신호교차로 내 딜레마구간 차내경고시스템 개발」 과제로써 첨단차량 및 도로 분야(AVHS)의 운전자지원 및 충돌방지시스템 분야로서 신호교차로 내에서 단독 혹은 차량군으로 진입하는 차량들에게 신호변경 시 운전자가 정지 혹은 진입의 의사결정을 안전하게 내릴 수 있도록 신호제어기의 변경정보를 단거리전용무선통신(DSRC)를 통해 실시간으로 사전에 경고를 주는 차내경고시스템을 개발하였다. 본 시스템의 연구개발은 ITS 연구개발을 통한 시스템 통합 및 구축을 실현함으로써 ITS에 대한 대국민 의식전환으로 국내 ITS 산업발전에 크게 기여할 것으로 기대된다.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.552-560
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• 2023

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.

• 방송공학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.356-367
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• 2021

최근 사물인터넷 및 인공지능 기술의 발전에 따라 제조, 스마트시티 등 다양한 분야에서 실시간으로 데이터를 수집하고 분석하여 현실세계 문제에 대한 최적화를 수행하는 연구 및 적용사례가 증가하고 있다. 대표적으로 현실세계를 디지털화한 가상세계와 양방향으로 실시간 동기화를 지원하는 디지털 트윈 기술이 주목받고 있다. 본 논문에서는 디지털 트윈을 정의하고 사물인터넷 국제표준인 oneM2M 기반의 IoT 플랫폼을 활용하여 현실사물과 가상세계의 예측결과를 실시간으로 연결하는 디지털 트윈 플랫폼의 프로토타입을 제안한다. 또한, 제안된 프로토타입을 적용하여 물체의 충돌을 사전에 예측하여 사고를 예방할 수 있는 응용서비스를 구현한다. 응용서비스에서는 사전 정의한 테스트 케이스 수행을 통해 제안한 디지털 트윈 프로토타입이 크레인의 동작을 사전 예측하여 충돌 위험을 감지하고 이를 기반으로 최적 제어를 수행할 수 있으며 실제 환경에 응용 가능함을 보였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제23권6호
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• pp.603-612
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• 2017

유류와 위험 유해물질(Hazardous and Noxious Substances, 이하 HNS)을 포함하는 위험물질의 해상운송 중에 발생하는 사고가 증가하고 있어, 이러한 위험물질 해양사고를 방지할 수 있는 예방대책을 마련해야 할 것이다. 이를 위해 국내에서 발생하는 위험물질 해양사고 자료(2002~2014)를 수집하여 인명 및 환경 위험도를 분석하였으며, 사고원인 규명 및 적절한 예방대책이 필요한 우선 안전관리분야를 파악하고자 하였다. 인명위험도는 선박 수리 및 탱커세정(tank cleaning) 작업과정에서 발생하는 폭발 및 인명사고 중 질식 등이 높은 것으로 분석되었다. 환경위험도는 충돌, 좌초 등에 의한 유출사고로 인해 발생하였다. 또한 비포장 상태의 위험화물을 선박에 적재 중 취급부주의로 인하여 유출사고가 일어났다. 다수의 사고는 적합한 안전장비 미착용, 취급 부주의 등 인적오류로 인한 사고로서 관리 감독을 강화하고, 주기적인 교육 훈련을 통하여 사고 저감이 가능하다. 위험물질 해양사고를 예방하기 위해서는 물질 자체 고유의 특성상 유해성과 위험성을 지닌 위험물질(유류와 HNS)에 대한 안전관리를 더욱 강화해야 한다.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.1243-1244
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• 2022

In recent years, the growing interest in off-site construction has led to factories scaling up their manufacturing and production processes in the construction sector. Consequently, continuous large-scale site monitoring in low-variability environments, such as prefabricated components production plants (precast concrete production), has gained increasing importance. Although many studies on computer vision-based site monitoring have been conducted, challenges for deploying this technology for large-scale field applications still remain. One of the issues is collecting and transmitting vast amounts of video data. Continuous site monitoring systems are based on real-time video data collection and analysis, which requires excessive computational resources and network traffic. In addition, it is difficult to integrate various object information with different sizes and scales into a single scene. Various sizes and types of objects (e.g., workers, heavy equipment, and materials) exist in a plant production environment, and these objects should be detected simultaneously for effective site monitoring. However, with the existing object detection algorithms, it is difficult to simultaneously detect objects with significant differences in size because collecting and training massive amounts of object image data with various scales is necessary. This study thus developed a large-scale site monitoring system using edge computing and a small-object detection system to solve these problems. Edge computing is a distributed information technology architecture wherein the image or video data is processed near the originating source, not on a centralized server or cloud. By inferring information from the AI computing module equipped with CCTVs and communicating only the processed information with the server, it is possible to reduce excessive network traffic. Small-object detection is an innovative method to detect different-sized objects by cropping the raw image and setting the appropriate number of rows and columns for image splitting based on the target object size. This enables the detection of small objects from cropped and magnified images. The detected small objects can then be expressed in the original image. In the inference process, this study used the YOLO-v5 algorithm, known for its fast processing speed and widely used for real-time object detection. This method could effectively detect large and even small objects that were difficult to detect with the existing object detection algorithms. When the large-scale site monitoring system was tested, it performed well in detecting small objects, such as workers in a large-scale view of construction sites, which were inaccurately detected by the existing algorithms. Our next goal is to incorporate various safety monitoring and risk analysis algorithms into this system, such as collision risk estimation, based on the time-to-collision concept, enabling the optimization of safety routes by accumulating workers' paths and inferring the risky areas based on workers' trajectory patterns. Through such developments, this continuous large-scale site monitoring system can guide a construction plant's safety management system more effectively.

• 한국항공우주학회지
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• 제43권11호
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• pp.1016-1027
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• 2015

본 논문에서는 한국항공우주연구원에서 개발한 우주파편 충돌위험 종합관리 시스템(KARISMA, KARI Collision Risk Management System)의 궤도결정 성능에 대한 검증을 위해 저궤도 우주물체에 대한 레이더 관측데이터를 이용한 궤도결정을 수행하였다. 레이더 관측데이터로는 운영 종료된 우리별 3호(KITSAT-3)에 대해 독일 우주운영센터(GSOC, German Space Operations Center)의 협조로 얻은 TIRA(Tracking & Imaging Radar) 시스템의 실제 레이더 관측데이터를 사용하였다. 궤도결정 결과의 비교를 위해서 동일한 관측데이터에 대한 독일 우주운영센터의 정밀궤도결정 결과와 비교를 하였으며, 그 결과 약 60m 정도의 평균 위치오차가 있음을 확인할 수 있었다. 하지만 해당 결과는 관측데이터에 대한 오차보정 정보 등의 누락으로 인해 영향을 받았다. 이를 확인하기 위해 관측데이터에 대한 오차분석 및 관측오차가 큰 첫 관측데이터 아크를 배제하였다. 이 결과에서는 약 25m 정도의 평균 위치오차로 줄어듬을 확인할 수 있었다. 따라서 최종적으로 관측데이터에 대한 오차보정 정보를 적용할 경우 궤도결정 정밀도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권6호
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• pp.276-281
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• 2014

현대 사회에서 자동차는 교통수단의 필수품이 되어 생활의 편리함을 인간이 누리고 있습니다. 반면 늘어나는 차량에 비례하여 교통사고 증가로 인한 피해도 인간의 몫이 되었다. 자동차 주행을 하다보면 전방에 갑자기 나타나는 장애물과 급정거한 차량 등으로 필연적으로 급제동을 한다. 급제동시 시간적 여유가 있을 때는 수동으로 비상등을 켜고, 끌 수 있지만 다급하게 나타나는 장애물에 대해서는 급제동은 인간이 본능적으로 하지만 뒤 차량에 비상을 알릴 수 없어 추돌사고가 발생한다. 본 장치는 GPS를 이용하여 차량의 속도를 종합 분석하여 운전하는 자동차가 비상등을 켜야 하는 상황에서 자동으로 비상등을 작동시킨다. 또한 고속주행이나 저속주행에서 차량의 속도가 계속 감속하거나 정지되면 비상등은 상시 켜져 있고, 차량의 속도가 다시 상승하면 위험을 벗어 난 것으로 판단하여 비상등을 자동으로 꺼준다. 운전차량이 만약 뒤 차량에 추돌되었거나 운전차량이 전복되었을 때 추돌센서가 작동하여 비상등을 수동 리셋 할 때까지 작동하도록 되어있다. 이장치를 이용하면 대형의 교통사고인 연쇄추돌교통사고를 현저히 줄일 것으로 기대 되고 운전 중 운전자가 불필요한 동작과 여유 있는 안전운전에 도움이 됨을 실험을 통해서 확인 했다.

• 한국항공우주학회지
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• 제43권9호
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• pp.830-837
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• 2015

최근 지구를 공전하는 우주잔해물의 개수가 급격하게 증가함에 따라 인공위성과의 충돌 위험성이 높아져 우주잔해물은 우주개발 국가들에게 심각한 문제로 대두되고 있다. 현재 인공위성 충돌 위험성을 감시하고 회피기동 여부를 판단하기 위해서 레이더 및 전자광학 시스템이 사용되고 있다. 그러나 레이저추적 시스템과 같이 보다 정밀한 추적데이터와 연계하여 정밀한 예측 궤도력을 생성할 수 있다면 충돌회피기동 여부의 정확한 판단과 회피기동 계획 수행에 많은 도움을 줄 수 있다. 레이저추적 시스템은 가장 정밀한 거리측정 정보를 제공하기 때문에 기존 예측궤도력 정밀도를 향상시킬 수 있는 대안으로 인식되고 있다. 한국천문연구원은 반사경을 장착한 인공위성 레이저추적, 고출력 레이저를 이용한 우주잔해물 레이저추적 및 적응광학을 이용한 우주물체 영상취득이 가능한 우주물체 레이저추적 시스템을 개발하고 있다. 본 연구에서는 우주물체 레이저추적 시스템에 사용되는 고출력 레이저를 이용한 link budget, 배경잡음에 의한 오경보 및 신호검출 확률 분석을 통해 우주잔해물 레이저추적을 위한 성능분석을 수행하였다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2010년도 춘계학술발표논문집 2부
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• pp.910-914
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• 2010

A collision between a barge and an oil tanker of Hebei Spirit caused the release of an estimated 12,547 tons of light crude oil into the Yellow Sea off the west coast of Taean-gun, Korea on December 7, 2007. This study was aimed to evaluate exposure conditions and acute health effects in soldiers participating in the Hebei Spirit oil spill cleanup activities and the association between these and the nature of the work and use of protection devices. The sample comprised 2,624 soldiers stratified by working area and number of working days. We divided working area into the coast of Taean-gun(highly polluted area) and other areas affected by Hebei Spirit oil spill. And we divided number of working days into 1-7 days, 8-14 days, 15-21 days and above 22 days. Data were obtained via a structured, self-administered questionnaire and included information on working area, type of working, number of working days, use of protective materials, and acute health effects. Acute health effects were classified into 5 groups: neurological, respiratory, dermatologic, ophthalmic and other symptoms. Data analysis was performed using unconditional logistic regression used to compute odds ratios and 95% confidence intervals. On logistic regression analysis, working on the coast of Taean-gun was significantly associated with increased risk of acute health problems: headache, dizziness, nausea, general fatigue, insomnia, flushed face, sore throat, dry throat, runny nose, cough, sputum, skin irritation, sore eyes, injection of conjunctiva, tear, and low back pain. Furthermore soldiers working more than 21 days were significantly associated with increased risk of acute health problems: insomnia, flushed face, sore throat, runny nose, cough, sputum, tear, low back pain and fever. Accordingly, the exposure to the oil and the subsequent cleanup efforts were suggested to inflict acute health problems on soldiers participating in the Hebei Spirit oil spill cleanup activities.

• Journal of Trauma and Injury
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• 제37권1호
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• pp.67-73
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• 2024

Purpose: Posttraumatic stress disorder (PTSD) is prevalent and is associated with protracted recovery and worse outcomes after injury. This study compared PTSD prevalence using the PTSD Checklist for DSM-5 (PCL-5) with the prevalence of PTSD risk using the Injured Trauma Survivor Screen (ITSS). Methods: Adult trauma patients at a level I trauma center were screened with the PCL-5 (sample 1) at follow-up visits or using the ITSS as inpatients (sample 2). Results: Sample 1 (n=285) had significantly fewer patients with gunshot wounds than sample 2 (n=45) (8.1% vs. 22.2%, P=0.003), nonsignificantly fewer patients with a fall from a height (17.2% vs. 28.9%, P=0.06), and similar numbers of patients with motor vehicle collision (40.7% vs. 37.8%, P=0.07). Screening was performed at a mean of 154 days following injury for sample 1 versus 7.1 days in sample 2. The mean age of the patients in sample 1 was 45.4 years, and the mean age of those in sample 2 was 46.1 years. The two samples had similar proportions of female patients (38.2% vs. 40.0%, P=0.80). The positive screening rate was 18.9% in sample 1 and 40.0% in sample 2 (P=0.001). For specific mechanisms, the positive rates were as follows: motor vehicle collisions, 17.2% in sample 1 and 17.6% in sample 2 (P>0.999); fall from height, 12.2% in sample 1 and 30.8% in sample 2 (P=0.20); and gunshot wounds, 39.1% in sample 1 and 80.0% in sample 2 (P=0.06). Conclusions: The ITSS was obtained earlier than PCL-5 and may identify PTSD in more orthopedic trauma patients. Differences in the frequency of PTSD may also be related to the screening tool itself, or underlying patient risk factors, such as mechanism of injury, or mental or social health.