공항과 같은 산업 설비에 사용되는 분전반에서는 주 개폐기로 배선용 차단기가 사용이 되고 있으며, 분기 개폐기는 누전 차단기가 사용되어 인체 보호 및 누전 화재 보호 기능을 수행하고 있을 뿐만 아니라, 과전류 보호, 단락 보호 겸용 기능을 포함하여 사용되어 지고 있다. 특히 공항용 분전반의 경우 사용자의 급증과 함께 급속한 첨단화와 기기의 대용량화, 다양화, 전원용량의 증대 등으로 공항의 안정적인 전원 공급을 위하여 사고에 대한 보호 증대가 필요하게 되었고, 분기 누전 차단기의 다량 사용에 의한 2열 배열의 접속 방법 등으로 분전반을 제작하여 설치 면적에 대한 이슈가 부각되어 차단기의 슬림화가 주요한 문제로 자리 잡고 있다. 본 논문에서는 이를 위하여 아크 소호 기구부의 설계, 접점이 운동 방향 변경을 고려하여 기구부를 설계하고, 누전 검출 회로의 소형화 및 역 접속 시에도 안적적인 동작이 가능하도록 설계하였으며, 이를 검증하기 위하여 단락 시험을 실시함으로써 성능 검증을 하였고, 사고 전류에 대한 보호 기능의 강화와, 차단기의 슬림화, 역접속시에서 누전 동작이 가능한 차단기를 개발함으로써 급속히 커져가는 공항용 분전반에서 발생하는 공간 사용의 문제점을 해결하는데 도움을 주고자 한다.
화재사고는 그 충격과 영향이 업무중단 및 기업의 존폐를 좌우 할 수 있는 대표적인 재난 유형이다. 따라서 사전 예방, 대비는 물론 재난 발생 시 신속한 초기대응이 매우 중요하다. 현재 운용되고 있는 저탄장 및 합판 가공 산업 분야 등에서는 다공성 가연물의 저장이 불가피하다. 다공성 가연물 저장 공간의 화재는 그 특성상 발화시점의 파악 및 초기진압이 어려우며, 초동 대처에 실패할 경우 표면화재에서 심부화재로 이어져 2차 화재피해가 발생할 가능성이 높다. 또한 심부화재는 다량의 독성가스발생과 재발화로 인해 인적 물적 피해를 야기할 수 있으므로 다공성 가연물을 취급하는 저장공간을 중심으로 피해경감 대책이 요구된다. 본 연구는 침윤소화약제 사용 시 다공성 물질의 심부화재 소화 효율 증대에 관한 기초 연구로써, 계면활성제의 농도에 따른 침투성능의 향상에 관한 연구를 수행하였다. 실험에 사용된 다공성 물질은 국내 사용 목재의 75%를 점유하고 있는 뉴질랜드산 소나무의 원목 목분을 사용하였다. 소화용수는 침윤소화약제에 사용되고 있는 Butyl Di Glycol (BDG)을 선택하여 농도에 따른 표면장력별 표준시료를 제작하여 실험을 수행하였다. 실험은 NFPA 18의 Deep-Seated Fire Test를 기초로 수행하였으며, 살수량과 다공성 물질 내부로의 침투량, 다공성 물질 외부로의 배출량 측정 실험을 실시하였다. 실험결과 계면활성제 농도에 따른 표면장력이 감소함에 따라 거시적 침투속도는 감소하나 다공성 물질 내부로의 침투량은 증대되는 특성을 확인하였다.
남 북간 정상회담을 위한 서해 임시직항로가 개설된 이후부터 서울과 평양 간 직항로를 이용한 민간항공의 교류는 부정기적이며 당국자간의 필요에 의하여 계속되어 왔다. 남 북한 간의 정상적인 항공기운항은 양국 간 협의에 의하여 이루어 질수도 있고 또는 부지불식간에 예상치 못한 상태에서 이루어 질수도 있다. 본 연구는 남 북간 항공법의 차이를 비교연구 함으로써 향후 남 북한 간 민간 항공기의 정상적인 운항에 기여할 수 있는 바람직한 제도적 기틀을 마련하는데 목적이 있다. 남 북한은 혈연, 역사, 언어 등을 같이하는 분단체제이나, 남한과 북한은 법체계가 다르게 되어 있다. 남한의 법은 대륙법계의 영향을 받아 체계적인 규정형식을 취하고 있는 반면에 북한의 항공법은 사회주의법계의 영향으로 그 규정이 일반적이며 추상적인 것이 특징이다. 항공법의 법원에 있어, 남한과 북한은 모두 국제민간항공협약의 체약국으로 협약상의 규정과 권고사항을 바탕으로 제정된 결과 많은 유사점이 있으나 항공기 및 비행장등에 대한 소유권의 유무, 공법 및 공사법 체계에서 오는 항공사의 책임제도와 보험가입의무등 상이한 내용도 연구결과 도출 되었다. 그러나 북한법에 관한 연구는 자료가 매우 제한적일 뿐만 아니라 북한의 법령자체도 거의 공표되지 않고 있는 실정이기 때문에 본 연구에서는 국내에서 수집 가능한 자료를 중심으로 북한의 항공법과 남한항공법을 내용상의 차이점을 중심으로 비교 연구하였다.
항공기 사고 시 항공기 구조물의 충돌에너지 흡수 특성은 탑승자 생존성 향상을 위해 매우 중요한 요소이다. 일반적으로 항공기의 비상착륙 시 충돌에너지는 착륙장치, 동체 하부 구조물(Subfloor), 좌석을 통해 탑승자에게 흡수/전달되며, 이 세 가지 구성품은 항공기 내추락성에 매우 중요한 구성품이다. 이 구성품들 중 동체 하부 구조물의 충돌 에너지 흡수 특성은 항공기 형식, 구조물의 형태 및 적용된 재료에 따라 결정된다. 따라서 항공기 동체 하부 구조물의 내추락 특성에 관한 연구는 항공기 안전성 향상을 위해 매우 중요한 분야이다. 본 연구에서는 상대적으로 내추락 특성이 취약한 80~90 인승급 리저널항공기 Narrow Body 동체의 내추락 유한요소 모델 구성과 외연적 유한요소해석을 통한 내추락 해석이 수행되었다. 동체 구조의 충돌에너지 흡수 및 좌석 장착점의 가속도 응답 등의 해석 결과 분석을 통해, 내추락 특성 및 성능 평가 과정을 수행하였다.
비행기록장치는 항공기 사고 조사를 위해 필요한 데이터를 저장하는 장비로 ED-112A 규격을 준수하여 개발되어야 한다. 비행기록장치는 일반 데이터 저장 장비와 달리 항공기 사고 후에도 데이터 복원이 가능해야 함으로 극한환경에서 데이터를 보호할 수 있는 하우징과 메모리 보드가 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 극한환경시험의 충격, 전단/인장, 관통, 압박 시험의 물리적 환경을 분석하여 시험을 견딜 수 있는 하우징을 설계하였고 항공기 장착을 고려하여 기존 대비 크기 및 중량을 최소화하였다. 고온화재, 저온화재에 견딜 수 있도록 단열재와 상변환물질을 적용하여 260도, 10시간 환경에서도 150도 이상으로 내부 온도가 상승하지 않도록 설계하였다. 또한 메모리 보드도 크기를 최소화하고 Hoping Programming 방식을 고안하여 16초 이상의 연속 데이터 손실을 방지할 수 있도록 설계하였다. 이를 통해 ED-112A를 만족하는 충돌보호메모리모듈을 제작에서 시험까지 완료하였다.
본 연구에서는 수치해석 기법을 활용하여 간략화한 지하 복합발전 플랜트 내 파공 위치에 따른 가스 확산 및 유동특성을 고찰하였다. 특히 가스 누출 위치 주변의 장애물 배치가 밀폐 공간 내부의 가스 농도 분포에 미치는 영향을 분석하였으며, 메탄가스의 가연 한계 값을 이용하여 누출 특성을 정량적으로 비교하였다. 수치해석 결과, 분사류 주변으로 수직 벽면이 있을 경우, 장애물이 횡 방향 유동을 제한하여 종 방향 누출 거리가 장애물이 없을 경우에 비해 약 60% 가량 증가하였다. 하지만 Air filter가 가스 분사류 경로에 있을 경우, 횡 방향 누출 거리는 장애물이 없을 경우에 비해 최대 8배까지 증가하였다. 이러한 이유는 분사류가 수평 및 하부 방향으로 굴절되어 장애물 주변으로 재순환 유동이 형성되었기 때문이다. 따라서 밀폐공간 내 사고 방지 시스템 설계 시 주요 설비 위치 및 공간 구조가 누출 분사류 경로에 미치는 영향을 고려할 필요가 있다.
우리나라는 급속한 경제발전과 고속성장으로 생활수준이 향상되면서 자동차 수요가 급격히 증가함에 따라 교통혼잡, 교통사고, 주차문제 등의 문제가 발생되고 있다. 자동차 증가로 인한 주차문제 중 불법주차는 교통혼잡을 야기하고 주차공간으로 인한 이웃간 분쟁의 원인이 되어 사회적 문제로 대두되고 있다. 이에 본 연구에서는 지방 광역시중 승용차 수단분담률이 높음에도 불구하고 불법주차 단속건수가 상대적을 적은 대전광역시를 대상으로 주차조사를 실시하였으며 불법주차에 대한 원론적인 문제를 파악하기 위해 의사결정나무모형 Exhaustive CHAID분석을 통하여 운전자들의 주차행위에 있어 불법주차를 선택하는 과정과 그에 따른 영향요인을 탐색하여 불법주차의 원인을 파악하고 해결하는 방안을 제시하고자 한다. 분석결과 불법주차를 선택하는 영향요인으로는 거리, 단속경험, 직업, 이용시간대 순으로 영향을 미치는 것으로 나타났으며 예측 모형은 최종적으로 4가지 노드가 도출되었다. 분석결과에 따른 불법주차의 해결방안으로는 공영주차장의 추가설치와 생계유지 및 조업차량의 주차공간 확보가 우선되어야 하고 불법주차 단속강화와 시민의식 고취를 위한 캠페인의 활성화가 필요하다.
본 연구에서는 지하철 승강장에서 화재가 발생하는 경우, 제연모드에 따른 위험도를 정량적 위험도 평가기법에 따라서 비교하여 안전확보에 가장 효과적인 제연모드를 제시함을 목적으로 한다. 이를 위해 전형적인 지하철 승장장을 모델로 하여 제연모드별로 대피개시간 및 화재발생열차의 위치에 따른 화재발생 시나리오를 작성하고, 시나리오별로 화재발생률(F)을 산정하고 화재해석과 대피해석을 수행하여 사망자수(N)를 정량적으로 추정하였다. 시나리오별 사고발생률(Frequency)과 사망자수(N:Fatalities)를 추정하여 F/N 선도로 작성하고 이를 사회적 위험도 평가기준과 비교하여 화재 안전성을 평가하였으며, 다음과 같은 결론을 얻었다. 정거장 열차화재 시 인명안전을 위해서는 최대 600 s 이전에 대피가 개시되어야 하며, 정거장 양단배기 시스템이 없는 승강장에서는 승강장 공조시스템을 급기로 운영하여 승강장을 가압하는 것이 대피안전성 확보에 유리한 것으로 나타났다. 승강장 열차화재시나리오에 따른 F/N선도를 작성하여 사회적 위험도 평가기준과 비교한 결과, 제연을 하지 않는 경우에는 한계기준을 상당히 초과하며, 양단배기를 수행하고 승강장을 가압운전모드에서 운영하는 제연모드가 대피안전에 가장 효과적인 것으로 나타났다.
콘크리트 구조물은 노후화와 외부 환경에 의한 요인으로 훼손된다. 이 같은 훼손은 가장 먼저 균열로 나타나고 향후에는 박락으로도 진행된다. 이러한 콘크리트 손상은 구조물이 갖는 본래의 설계 지지력을 감소시키는 주된 원인으로 작용할 수 있어 구조물의 안정성에 부정적인 영향을 미친다. 이러한 종류의 손상이 지속되면 안전사고로도 이어질 가능성이 있어 적절한 보수와 보강이 필요하다. 이를 위해서는 구조물에 대한 정확하고 객관적인 상태 점검이 이루어져야 하며 손상 영역을 탐지할 수 있는 센서 기술 또한 필요하다. 따라서 본 논문에서는 박락을 탐지할 수 있는 딥러닝 기반의 영상처리 알고리즘을 제안했다. 연구 과정에서 298장의 박락 영상을 확보하였으며, 이 가운데 253장을 학습용으로 사용했고, 나머지 45장을 테스트용으로 사용하였다. 아울러 본 논문에서는 탐지 성능을 향상하기 위해 향상된 손실함수와 데이트 증강 기법을 적용하였다. 그 결과 콘크리트 박락의 탐지 성능이 80.19%의 평균 중첩 정확도로 나타났다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 영상 처리 기법을 통해 콘크리트 박락을 탐지하는 기술을 개발했고, 향상된 손실 함수와 데이터 증강 기법으로 성능을 향상시키는 방법을 제안했다. 이 같은 기술은 향후 구조물의 정확한 점검과 진단에 활용될 것으로 기대된다.
도로 터널의 주행은 시야의 제한으로 인해 유고상황이 발생한 후 2차 대형사고로 이어지기 쉽다. 따라서, 유고상황 발생 즉시, 상황을 자동 감지하여 신속히 초동대응이 이루어 져야 한다. 유고상황을 자동으로 감시할 수 있는 시스템은 기존에도 존재했지만, 폐합된 터널 내 열악 환경에서 촬영되는 CCTV 영상의 질적 한계로 인해 유고상황을 제대로 감지하지 못했다. 이러한 한계를 극복하기 위해 딥러닝을 기반으로 한 터널 영상유고 자동 감지 시스템을 개발하였으며, 지난 2017년 11월 딥러닝 객체 인식 네트워크에 대한 연구를 진행하여 우수한 객체인식 성능을 보인바 있다. 그러나 객체인식은 정지영상 기반으로 수행되므로 이동체의 이동방향과 속도를 알 수 없어, 정차 및 역주행 등 이동체의 이동특성에 따른 유고상황을 판단하기 힘들다. 본 논문에서는 객체인식으로 감지된 이동체의 객체정보를 기반으로 별도의 객체추적기법을 적용하여 이동체의 이동 특성을 자동으로 추적하는 프로세스를 제안하였다. 이를 통해 얻어진 이동체의 이동 방향과 속도 정보를 기반으로 정차 및 역주행을 판별하는 알고리즘을 개발하여 딥러닝 기반 터널 영상유고 자동감지 시스템을 완성하였다. 또한, 유고상황이 포함된 영상들에 대하여 유고상황 감지성능을 검증하였다. 검증 실험 결과, 화재, 정차와 역주행 상황에 대해서는 모두 100% 수준으로 완전한 유고상황 감지성능을 보였으나, 보행자 발생 상황에서는 78.5%로 상대적으로 낮은 성능을 보였다. 하지만, 향후 지속적인 영상유고 영상 빅데이터를 확장해 나가고 주기적인 재학습을 통해 유고상황에 대한 인지성능을 향상시켜 나갈 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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