자율주행차량 사고는 일반차량 사고와 다르게 기술적 문제, 환경, 운전자와의 상호작용 등 다양한 요인에 기인한 사고 발생 가능성이 존재한다. 향후 자율주행 기술의 진보로 기존의 사고원인 이외에도 새로운 이슈들이 대두될 것으로 예상되며, 이에 대응하기 위한 다양한 시나리오 기반의 접근법이 필요하다. 본 연구에서는 자율주행 사고 리포트인, CA DMV collision report와 자율주행모드 해제 보고서인 Disengagement report, 자율주행 실제 사고영상을 수집하여 자율주행차량 교통사고 시나리오를 개발하였다. 시나리오는 ISO 26262의 기능안전 시스템 failure mode에 기반하여 도출되었으며, 자율주행 기능의 다양한 이슈를 반영하고자 하였다. 본 연구를 통해 도출된 자율주행차량 시나리오는 향후 다양한 자율주행차량 교통사고 예방과 대비에 기여할 뿐만 아니라 자율주행 기술의 안전성을 향상시키는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대한다.
해양사고 원인의 70 % 이상을 차지하는 인적오류 예방은 해양안전에 가장 중요한 이슈이다. 인적오류는 확률기반의 인적 모델을 구축하여 평가함으로써 예상되는 위기의 수준을 과학적으로 예측할 수 있다. 확률기반 인적 모델을 구축하기 위해서는 사건의 원인과 결과 사이에 연계성을 갖고 있는 통계 데이터가 필요하다. 본 연구에서는 이러한 연계 데이터 확보를 위한 것으로, 해양안전심판원의 통계 데이터 사이의 연계성 확보 방안을 주로 검토하였다. 그리고 이러한 통계 데이터를 인적 모델에 적용하는 방법과 전략도 검토하였다. 인적 모델은 회사, 선박, 해기사 관련 요소들이 총체적으로 반영될 필요가 있음을 알았고, 이러한 세 가지 요소로 구성된 통합 모델을 설계하기 위한 방안도 검토하였다. 특히, 각 요소들에 포함될 데이터 사이의 연계성 확보를 위해서 해양사고 연계 체인(Chain)을 도입하였다. 확보한 데이터는 사고의 가장 근본원인인 Hazard부터 사고의 영향을 나타내는 Impact까지의 6 단계 분석 방법을 적용하여 통계 데이터에 결합되어 있는 원인과 결과 사이의 연계성을 확보할 수 있는 방안을 수립하였다. 본 연구는 중장기적으로 추진할 과제이기 때문에 향후 본 연구 내용을 토대로 인적 모델을 개발하여 해양사고 예방에 적극 기여하고자 한다.
무인선박의 출현 및 운항 시기가 도래하는 시점에서, 항해사들의 경험적, 정성적 방법으로 항로를 설정하던 기존의 방식이 아니라 정량적 항로 결정 방식 필요성이 제기된다. 본 연구에서는 위험물(HNS) 적재선의 해상교통사고 리스크 기반의 침로 설정을 통해 실시간 데이터 활용에 따라 변화 추정 및 인적 오류를 최소화하여 무인선박 운항 시 활용 가능한 항로 설정 기법을 제안하였다. 항로 주변의 정적 위험(Static Hazard)을 기반한 리스크 평가 방법을 제시하고, Contour map으로 시각화 통해 무인선박뿐 아니라 현존하는 선박에도 적용 가능하여, 사용자 결정에 따라 리스크 기반으로 침로 설정 통해 선박 운항 효율성 및 안전성 확보에 기여할 것으로 기대된다. 본 연구 내용을 토대로 정적 위험뿐 만아니라 선박을 포함한 동적 위험을 반영한 실시간 리스크 기반 항로 설정까지 확장하기 위한 연구가 요구된다.
미래형 인재의 필요성과 시대의 변화 및 요구를 반영하여 전 세계적으로 메이커 운동이 일어나고 메이커 활동의 교육적 가치를 인정받아 새로운 교육방법이자 패러다임으로서 우리나라의 메이커 교육도 점차 확산되고 있다. 하지만 학교 교육과정에서 활용할 메이커 교육 콘텐츠는 부족한 실정이며 2015 개정교육과정에 따라 소프트웨어 교육을 뒷받침하고, 초등학교에서 학교 교육과정의 변화를 받아들이면서 창의융합형 인재를 양성할 수 있는 소프트웨어 교육이 이루어질 수 있도록 디자인 사고 기반 메이커 교육프로그램을 개발하고자 한다.
정보가 진전되고 보안사고가 증가됨에 따라 과거의 단순한 통제수단으로는 전체적인 정보보안의 목표를 달성하기가 어려워 종합적인 정보보안 관리체계 구축이 요구되고 있으며, 이에 보다 효율적인 보안 관리를 위한 보안수준 측정에 대한 방법 및 도구개발이 높이 요구되고 있다. 그러나 외국의 연구는 대부분 수준 측정을 위한 항목 구성이 우리 조직의 실정에 맞지 않고 또한 도구 역시 사용의 편이성이나 경제성을 제공하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 웹 상에서 조직의 특성을 반영한 4가지의 다중 가중치를 적용하고, 국내 표준을 기초로 보안수준 측정 도구를 제안하고자 한다.
일본의 전력중앙연구소는 최근 휴먼팩터연구센터의 연구개요를 정리발표 하였다. 동센터는 동 연구소내에 7월 1일부로 설치된 것으로써 민간인 총력을 집결하여 휴먼팩터(인간요인)에 기인하는 원자력발전소 사고의 방지책을 체계적으로 연구하는 곳이다. 5개년 계획으로 약10억엔의 연구개발자금을 투입, 그 성과는 일본 전력회사의 휴먼에러방지책에 직접, 반영시켜진다. 소원은 현재 14명이지만, 전력회사에서의 파견으로 확충하고, 피크시에는 20명으로 하고 있다. 동 센터의 연구개요는 다음과 같다.
해양경찰청에서는 연안사고를 예방하기 위해 주요 연안활동장소에 대한 위험도를 평가하여 이를 기반으로 순찰·관리하고 있으나, 연안사고 발생 증가 속도에 적절하게 대응하지 못하고 있다. 이는 연안활동 공간이 점차 확장됨에도 불구하고 관리·감독 인력은 확충되지 못하여 생기는 관리 공백으로 인한 안전관리의 사각지대가 발생하기 때문이다. 따라서 이를 해소하기 위해서는 현행 안전관리 체계를 점검.보완한 보다 효율적이고 실효성 있는 방안 마련이 요구된다. 특히 연안사고는 시간에 따른 이용자들의 활동 특성의 차이로 인해 사고요인 및 사고장소가 달리 나타나는 특징을 보인다. 연안사고 통계자료(2017~2021)를 분석한 결과, 주로 가족 단위의 여가활동이 빈번한 갯바위, 해수욕장, 해양의 경우 주간 사고발생 빈도가 높고, 음주, 방향상실, 자살로 인한 사고가 주로 발생하는 항포구, 갯벌, 교량의 경우에는 야간이 높은 것으로 나타났다. 또한 주중에 비해 이용객이 증가하는 주말의 사고빈도가 높았다. 이러한 경향은 연안활동장소의 위험도 평가 시 이용자의 시간적 활동 특성을 반드시 반영해야 함을 시사한다. 따라서 본 연구에서는 연안사고 사례를 기반으로 시간에 따른 연안활동 장소에 대한 사고 특성을 파악하고 이를 등급화하여 위험도를 평가할 수 있는 기준을 제시하였다. 제시된 평가 기준을 활용하여 시간에 따라 연안활동장소를 효율적으로 관리·감독함으로써 연안사고를 줄일 수 있는 기반을 마련할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 2015 개정 과학과 교육과정에서 중등학교의 모든 학생들이 이수해야 하는 공통과목인 중학교 과학, 고등학교 통합과학과 과학탐구실험의 성취기준 139개와 교과서 활동 496개를 대상으로 과학과 사회정서학습 요소를 분석하였다. 교육과정 성취기준의 경우, 7개의 과학과 사회정서학습 요소 중 '문화적 이해'는 거의 포함되지 않았고, '수리', '창의적 사고'는 중학교에서 높은 빈도로 나타났으며, '비판적 사고', '사회적 기술', '윤리적 이해'는 고등학교에 높은 빈도로 포함되어 있었다. 교과서 활동의 경우, 중학교와 고등학교의 사회정서학습 요소의 경향성이 비슷하게 나타났다. '비판적 사고', '창의적 사고', '사회적 기술' 등이 중점적으로 제공되고, '윤리적 이해'와 '문화적 이해'는 제한적으로 반영되어 있었다. 총체적인 사회정서학습 요소 함양을 위해서는 교육과정 성취기준의 구체화 또는 교과서 활동 및 교수-학습 과정에서의 보완 등이 필요하다.
건축 프로젝트의 안전 성과를 효과적으로 평가하기 위해서는 당해 사업의 공사특성과 현장 실행을 분리하여 검토할 필요가 있다. 본 연구는 실제 사고사례 데이터를 활용하여 건축공사 안전사고에 유의미한 영향을 미치는 공사특성 요인과 현장 실행 요인을 분석하였다. 안전사고의 유형을 사망사고와 다인 부상사고로 설정하고, 독립변수로 공사특성 변수, 현장 실행 변수, 외부환경 변수를 투입하여 이항로짓 모형을 구축하여 유의미한 변수와 그 영향력을 파악하였다. 분석 결과, 사망사고 발생 확률에 영향을 미치는 공사특성 요인은 공사비가 절대적이었다. 반면, 사망사고 및 다인 부상사고에서 현장의 안전 실행 변수들이 영향력이 컸다. 이는 건설 프로젝트의 안전 성과를 측정할 때 공사비에 따라 프로젝트를 분류하고 보정하는 것만으로도 충분한 설명력을 가지며, 사업의 안전 성과를 평가할 때는 현장의 다양한 노력과 조치를 성과지표에 반영하기 위한 노력을 필요하다는 점을 시사한다.
영상기반의 교통정보수집시스템은 관리 및 운영상의 한계를 보이고 있는 기존의 루프검지기의 역할을 대체하는 검지기로써의 역할 뿐만 아니라 다양한 교통류의 정보를 제공하고 관리할 수 있으며, 교통사고의 발생전과 후의 순차적인 상황을 정확히 기록하고, 이 자료를 통해 발생된 교통사고의 사고 매커니즘을 객관적이고 명확하게 조명하고 분석하는 것은 교통사고 처리에 있어서 중요한 부분을 차지함으로서, 여러 나라에서 보급 활용되고 있다. 본 논문에서는, 기존 기술들이 연속류 도로의 특성인 속도변화, 교통량 변화, 점유율 변화와 같은 교통류 흐름을 반영하여 1차 예비판단을 실시하였다. 또한, 1차 예비판단된 경우 영상추출 및 처리를 통해 최종 사고판단을 실시하게 된다. 이 때, 도로상의 다양한 환경적 변화로 인해 극복하기 어려운 차량의 객체추출, 객체분리, 추적 등의 정확성을 확보하기 위해서 계산속도와 정확도 측면에서 우수함을 보이고 있는 Adaptive GMM(Gaussian Mixture Model) 기반으로 실시하였으며, 환경적인 요인으로 인해 자주 발생하고 있는 오 검지 상황들을 효과적으로 저감시킬 수 있는 능동적이고 환경적응적인 기법을 통해 사고 최종판단을 실시하였다. 이렇게 구현된 기술의 성능을 평가하고자 중부내륙 실험도로에서 12건의 사고 모의실험을 실시하였으며, 실제 운용되고 있는 장항IC에서의 사고영상을 실시간 온라인으로 입력받아 시험하였다. 결과적으로, 검지율 93.33%, 오검지 6.7%로 높은 신뢰성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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