1978년에 고리 1호기의 건설이 완공된 이래로 원자력 발전 플랜트의 건설 프로젝트는 국내 외로 점차 확대되고 있다. 그러나 일부 원자력 발전 플랜트의 건설 현장에서는 리스크 관리 능력의 부족으로 인하여 공기 지연과 공사비 손실의 문제점들을 가지고 있다. 특히, 원자력 발전 플랜트 내 원자로격납건물의 시공은 타 시공 단계에 비해 긴 공정기간으로 인하여 전문기술과 대규모 자원이 요구됨에 따라 많은 리스크 요인들이 산재될 수 있다. 따라서 원자로격납 건물의 시공에서 예상되는 리스크 요인들을 분석하여 전체 프로젝트의 안정적인 수행 방향을 제시하는 연구가 필요하다. 그러므로 본 연구는 원자로격납건물 시공의 리스크 요인들을 평가하고자 한다. 이를 위하여 본 연구는 36명의 소수 전문가 집단을 대상으로 하는 설문조사방법을 활용하였다. 24개의 리스크 요인들은 공정, 원가, 안전, 품질을 기준으로 분류되었으며, 이에 대한 평가 결과는 계층 분석방법을 활용하여 분석하였다. 이를 바탕으로 각 기준별로 분류된 리스크 요인들은 중요도와 우선순위를 산정하고 원자력 발전 플랜트의 시공 리스크 요인을 분석하는데 계층분석 방법의 적용성을 확인하였다. 본 연구의 결과는 원자로격납건물의 시공 단계에서 리스크 관리를 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.
인터넷 상거래가 증가함에 따라 전세계적으로 대형 물류 건물의 건설이 증가하고 있다. 이들 건축물은 대부분 장경간중재하의 특성을 가지고 있으며 빠른 시공을 위해 핀조인트 구조인 PC 공법을 적용한다. 그러나 핀조인트 구조는 시공 안전성 및 구조적 안정성으로 인해 PC 부재의 설치에 많은 제약이 있어 시간과 비용이 많이 소요된다. 이러한 제약과 문제점을 해결하기 위해 PC 부재 사이의 철골 조인트로 연결된 구조 프레임인 SMART frame이 개발되었다. SMART frame에 대한 많은 연구가 진행되었으나 공기 측면에 대한 영향은 분석되지 않았다. 본 연구의 목적은 장경간 중재하 물류창고시설에 대한 SMART frame의 공기단축 효과를 분석하는 것이다. 본 연구를 위해 기존 PC 공법에 의해 건설된 사례현장을 선정하여 SMART frame 설치 시뮬레이션과 시간 단축을 비교하였다. 그 결과, 기존 PC설치공기의 약48%의 수준으로 약 4개월이 단축 되었다. 추후 대형물류센터 프로젝트 진행 시 SMART frame을 적용한다면 기존 PC공법 대비 획기적인 공기단축의 효과를 가질 것으로 기대된다.
코로나 바이러스 출현 이후, 비대면 서비스가 활성화되면서, 사물인터넷(IoT)의 센싱 정보를 블록체인 기술로 담아 무결성을 보장하는 서비스가 확대되고 있다. 예를 들면, CCTV 등을 이용한 안전, 치안 등의 영역에서는 실시간으로 안전하게 펌웨어가 업데이트되고 악의적 침입이 없었음을 확인하는 과정이 요구된다. 기존의 안전한 보안 처리 절차에서는 공무를 수행하는 담당자가 USB 등을 휴대하고 직접 펌웨어를 업데이트 하는 경우가 많았다. 그러나 하이퍼레저 등프라이빗 블록체인 기술을 활용할 경우, 사물인터넷 환경의 편리성 및 업무 효율성의 증대와 안전을 기대할 수 있다. 이 글은 비대면 환경하에서 펌웨어 업데이트, 기기변경 등 사물인터넷의 취약점을 예방하는 방안을 시나리오적으로 기술하였다. 특히 해킹이나 정보유출 등 악의적인 보안위험에 노출되기 쉬운 사물인터넷에 최적인 블록체인 기법을 소개하였다. 이 글에서는 점차 확대되고 있는 사물인터넷 환경하에서 블록체인기술을 적용한 운영을 통해 무결성을 담보한 보안관리의 필요성 및 체제를 제안하였다. 이를 활용할 경우 추후 사물인터넷 환경의 보안 강화를 위한 가이드라인 등에 블록체인 기법을 어떻게 적용할지에 대한 통찰력을 얻을 것으로 기대된다.
TBM 터널 프로젝트 내 불확실성으로 인한 사고를 예방하기 위해 리스크 관리는 필수적이다. 특히, 터널 막장면부터 지표면까지의 광범위한 피해를 초래할 수 있는 TBM 터널 붕괴는 더욱 신중히 관리되어야 한다. 또한, 각 TBM 터널 프로젝트의 시간과 비용의 제약으로 인해, 합리적 수준의 대응조치 계획을 수립하기 위한 리스크 우선순위를 도출할 필요가 있다. 이에 따라, 본 연구는 TBM 사고 사례조사를 통해 TBM 리스크 데이터베이스를 구축하였고, 베이즈 정리를 활용하여 지질요인의 TBM 터널 붕괴 리스크 우선순위를 도출하였다. 총 87건의 TBM 사고사례를 기반으로 3가지 사건과 5가지 지질요인을 포함한 TBM 리스크 데이터베이스가 구축되었다. 이때, 자갈층 지반, 고수압 함수대는 관련 사례 수가 적어 통계적 편향을 방지하기 위해 제외되었다. 데이터베이스에 베이즈 정리를 적용한 결과, 단층대와 연약지반은 TBM 터널 붕괴의 발생확률을 상당히 증가시키나, 그 외 3가지 지질요인(복합지반, 높은 상재압력, 팽창성 지반)은 붕괴와 낮은 상관성을 보였다. 결과적으로, 지질요인의 TBM 터널 붕괴 리스크 우선순위는 다음과 같다: 1) 단층대, 2) 연약지반, 3) 복합지반, 4) 높은 상재압력, 5) 팽창성 지반.
직업상 피폭에 대한 현행 방사선 위험성 평가는 종사자의 피폭선량 평가 및 건강진단에 중점을 두고 있다. 이러한 개인 중심의 위험성 평가는 선량계 미착용 및 개개인의 기호로 인한 건강영향 문제 등 정확한 데이터 확보의 어려움으로 인한 오류의 가능성이 있다. 또한 평가의 기준이 되는 선량한도는 법적 최대 상한값으로 방사선 방호에 최적화된 값을 의미하지는 않는다. 이에 선원적, 환경적 및 인적 측면을 복합적으로 고려할 수 있고 방사선방호의 최적화를 이행할 수 있는 국가적 차원의 새로운 위험성 평가 모델이 요구되고 있다. 본 연구에서는 고용노동부의 위험성 평가에 기반하여 개인이 아닌 작업장 중심의 위험성 평가 모델을 연구하였다. 이를 위해 여러 분야의 위험성 추정 방법을 분석하여 방사선 분야에 적용하기 적합한 모델을 도출하고, 모델에 적용하기 위한 데이터 획득 방법 및 절차에 대해 기술하였다. 본 연구에서 도출한 작업장 중심의 다차원적 위험성 평가 모델은 위험성을 점수화하고 Rader Plot을 이용하여 표현함으로서 보다 정확한 방사선 위험성 평가를 가능하게 하며, 결론적으로 효율적인 종사자 관리, 선제적 종사자 보호 및 방사선 방호의 최적화 이행에 기여할 것으로 판단된다.
지식경영 분야의 P2P금융 플랫폼의 성장속에서 빅데이터 및 머신러닝(Machine Learning) 기술을 보유한 회사만이 치열한 경쟁 속에서 생존할 가능성이 높을 것으로 예상된다. 그럼에도 불구하고 관련 서비스를 제공하는 온라인 P2P대출 플랫폼 업체들은 투자자와 대출을 신청하는 중개자로서의 역할을 수행할 뿐이며 투자와 관련된 위험은 모두 투자자에게 귀속시키고 있다. 이러한 이유로, 투자자 입장에서는 투자상품의 안전성을 확인할 수 있는 유일한 방법이 신문이나 온라인 웹사이트를 통한 P2P대출 플랫폼 업체의 평판에만 의존할 수 밖에 없는 실정이다. 또한, 한국의 P2P대출 플랫폼 업체들이 대출자의 개별 신용분석을 체계적으로 실시하여 연체율 등의 시계열 정보를 정확히 파악하기에는 시간적, 경제적 여건이 매우 열악한 상황이다. 그러나, 최근 몇몇 P2P대출 플랫폼 업체들이 업체별 대출자 신용분석에 대한 역량을 가장 중요한 영업자산으로 인식함으로써 빅데이터 및 머신러닝 기술을 바탕으로 인공지능(AI)에 기반한 새로운 신용평가 시스템을 구축하고 시행에 들어가고 있음은 매우 긍정적으로 평가된다. 따라서, 본 연구에서는 신용대출 시장에 주력하고 있으며 인공지능 활용으로 잘 알려진 상위 3개 업체를 대상으로 사례분석 방식을 통해 인공지능을 활용한 대출자 신용분석 절차 및 사용하는 정보 데이터의 종류 등을 분석하고자 한다. 이를 통하여 현 상황에서 P2P 플랫폼 업체들의 인공지능을 통한 신용분석 기법을 이해하고 현 시점에서 국내 인공지능을 활용한 신용분석 방식의 한계점과 개선방안 등을 함께 고찰하고자 한다.
사고 원인에 대한 철저한 분석은 사고 재발 방지를 위한 필수적인 과정이다. 해체공사 사고의 원인을 살펴보면 작업자의 불안전한 행동, 불안전한 상태, 심리적·신체적 상태, 현장관리 원인 등 매우 다양하다. 현재 해체공사 사고통계는 지속적으로 조사·보고되고 있으나 사고 유형에 따른 보다 근본적인 원인 분류 정보가 필요하다. 본 연구에서는 하인리히의 도미노 이론을 바탕으로 해체공사 사고의 유형에 따라 사고원인(불안전한 행동, 불안전한 조건)과 휴먼에러(인적요인)를 분류하였다. 본 연구에서는 해체공사시 사고유형에 따라 사고원인을 체계적으로 분류하기 위해 QFD-FMEA(Quality Function Deployment - Failure Mode Effect Analysis) 3단계 모델을 사용하였다. 사고원인 분류 결과는 사고예방을 위한 안전지식 및 체크리스트로 활용할 수 있다.
1970년대 산업화에 따른 플랜트 구조물이 노후화됨에 따라 구조적 기능을 상실해 발파 해체 공법을 활용한 해체 철거 수요가 증가하고 있다. 발파 해체공법은 기계식 해체공법에 비해 해체 공기가 짧아 환경공해 발생 노출 시간을 최소화할 수 있지만 잘못된 발파 설계 및 시공 계획에 따른 붕괴거동의 실패는 안전성에 매우 큰 위험을 유발한다. 따라서 붕괴거동 모사를 통해 최적의 발파 해체 조건과 이에 따른 영향을 고려하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 Finite element method (FEM)와 Discrete element method (DEM)의 장점을 활용해 구축된 3-D Combined finite discrete element method (FDEM) 코드 기반 3-D DFPA 를 적용해 (구)서천화력발전소의 연돌 구조물에 대한 해체 모사를 수행하였으며 실제 구조물의 연돌 구조물 발파해체의 붕괴거동과 비교 분석하였다. 수치 모사 결과, 실제 구조물과 붕괴 거동 및 붕괴 완료 시간이 동일하게 나타났다. 또한, 발파구간 개구부 상부에 위치한 후드부의 크기가 연돌의 붕괴거동에 미치는 영향을 분석하기 위해 후드부의 면적을 조정하여 해체 모사를 수행하고 균열 발생 양상 및 z-방향 변위 곡선을 통해 비교 분석하였다. 분석 결과, 후드부의 면적이 증가함에 따라 하중을 지지하는 면적이 줄어들고 그에 따른 균열 발생 증가 및 전도 시간 감소를 확인하였다.
기후변화에 대한 대응으로 각국에서는 에너지수급계획에서 온실가스를 줄이는 목표를 제시하고 있으며, 그 이행을 위한 에너지 자원의 우선순위에서 늘 빠지지 않은 화두가 수소가스 이용이다. 이 수소가스를 이용하기 위한 대중적인 방법으로 수소연료전지 자동차의 이용을 꼽을 수 있으며, 이 수소연료전지 자동차를 이용하는데 필수적인 것이 수소충전소의 확충이다. 하지만 수소충전소의 확충을 위해서 여러 제약사항이 발생하고 있으며 그 중 가장 대표적인 것이 주민 수용성이다. 현재 국내 건립된 수소충전소 중 대부분은 인구밀도가 떨어진 외곽에 위치하고 있으며, 때문에 수소연료전지 자동차 이용자들의 불편은 해소되지 않고 있고 그에 따라 수소연료전지 자동차의 보급도 진전이 없다. 본 논문에서는 시민들이 많이 이용하는 철도부지에 수소충전소를 건설하였을 때의 위험성을 알아보기 위해 사고 피해 영향을 분석하였다. 대상 수소충전소 부지는 부산의 한 철도기지창을 대상으로 하였으며, 이 부지 주위에는 철도차량, 국도 및 상업시설이 존재한다. 최악의 시나리오를 가정했을 때 사로고 인해 영향을 받은 지역과 그 영향을 분석하여 수소충전소 부지의 안전에 대한 고찰을 하고자 한다.
최근 5년간 해상에서 음주운항으로 적발된 건수는 총 567건으로 대부분 어선에서 발생하고 있으며, 음주운항으로 인한 사고건수는 69건으로 5명이 사망하고, 1명이 실종되는 등 해상에서는 음주운항으로 인한 사고로 인적 물적 피해를 주고하고 있다. 그러나 음주운항으로 사회적 피해가 증가하고 있으나, 현행 법령상 처벌은 위반행위의 중대성에 비해 가볍게 처리되고 있는 실정이다. 이에 음주운항으로 인한 사고의 재발방지를 위해 우리나라의 음주운항 사례를 분석하고, 외국의 음주운항 단속 규정을 비교 검토하였다. 또한 선박 종사자를 대상으로 음주운항의 위험성을 계도 홍보하는 한편, 관련 법률 및 제도를 개선해야 한다. 그리고 해상에서 선박에 대한 해양경찰에서의 단속을 강화하여 음주운항 사고를 줄이기 위해 노력을 지속해야 하며, 향후 선박에서의 음주로 인한 안전사고가 사전에 예방될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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