Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제40권3호
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pp.235-239
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2016
복원력을 잃고 선박이 전복될 때의 횡경사 속도는 선체가 사고 상황에 대해 외부로 표현하는 고유 응답의 하나가 된다. 자유 횡요 시 횡운동은 횡관성모멘트와 GM 및 횡감쇠계수와 같은 선체계수에 의해 나타낼 수 있으나 선체가 저속으로 진행되는 전복의 경우에는 각가속 성분이 특히 작아지므로 특성 해석은 보다 용이해진다. 따라서 빠르게 진행되는 전복사고에 비해 저속 전복 사고는 선체 거동의 예측이 적절히 가능할 뿐 아니라 선박구조에 필요한 시간의 확보가 수월해지므로 선박의 구조전략 측면에서 저속 전복사고는 별도로 분류하여 대응할 필요가 있다. 이를 위해 본 연구에서는 선체의 자유 횡운동에 대한 선형미분방정식을 토대로 저속 전복 시 선체계수들이 전복속도에 미치는 영향을 관련된 함수들로 나타내었으며 횡운동 진폭감쇠비를 기준으로 횡감쇠계수 크기와 선체 특성을 분석하였다. 또한, 여기에서의 수식적 관계를 실제 선박의 제원에 적용함으로써 얻어지는 결과들을 통해 제시된 저속 전복 선박의 일반적 특성이 도시적으로 설명될 수 있음을 확인하였다.
정부는 '11. 12월 준해양사고 통보제도를 도입하고 주요 사례를 분석, 교육을 도출하여 업계에 전파하여 해양사고 예방에 기여하고 있다. 그러나 통보제도는 자율로 시행되고 있어, 대상자가 준해양사고를 통보하지 않으면 준해양사고 발생 여부를 확인할 수 없다. 그러므로 제도는 자발적인 참여에 의존할 수 밖에 없다. 본 연구는 능동적인 해양사고 예방을 위하여, 해양사고 중 충돌사고를 대상으로 준해양사고와 해양사고 간 상관관계를 도출하고 이를 실해역에 적용, 검증하고자 한다. 연구 결과는 해양사고 건수 및 발생 장소를 예측하고 업계에 전파 할 수 있는 기초자료로 사용될 수 있다.
과거 고속도로는 이동성 중심의 기능을 주로 담당하였으나, 삶의 질 향상과 의식 수준의 향상에 따라 '빠른 고속도로'에서 '안전한 고속도로'로 고속도로 기능의 패러다임이 변화하고 있다. 고속도로 교통사고는 2012년 기준 3,550건이 발생하였으며, 371명이 교통사고로 사망한 것으로 집계되었고, 치사율은 일반국도의 약 2배에 달하는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 고속도로 주요 6개 노선을 대상으로 교통사고건수와 교통량 기반의 사고예측모형(안전성능함수)을 개발하였다. 안전성능함수는 각 노선별로 도로의 선형 및 규모 등이 달라 정확하게 각 노선을 예측하는데 어려움이 있을 것으로 판단되어, 6개 노선의 통합 안전성능함수를 구축하고, 각 노선별로 교통사고를 보정할 수 있는 계수를 산출하였다. 본 연구의 결과는 향후 교통사고 예방을 위한 노선별 교통안전 전략수립의 기초자료로 활용함으로써 보다 안전한 고속도로 관리에 기여할 것으로 판단된다. 향후에는 각 노선별 특성에 따른 그룹별 통합모형을 통한 노선별 보정계수를 산출하여 신뢰성 있는 사고 예측값을 제시하는 연구가 수행되어야 할 것이다.
1000 MWe 국내 표준발전소의 증기관 파단사고에 대한 초기 노심 유량의 영향과 감속재 반응도 값의 영향을 증기관 파단사고시의 핵연료 건전성 관점에서 고찰하였다. 최대 핵연료 손상은 원자로 정지 후 약 2.5초 정도에 발생하였으며, 초기 노심 유량이 클수록 더 많은 핵연료 손상이 예측되었다. 또한, 감속재 반응도 값에 대한 분석 결과, 최소 핵비등이탈률 발생 싯점에서의 감속 재 반응도 계수를 사용한 해석 방법이 타당한 것으로 나타났다.
하천에 사고로 대량으로 유입된 유독성 유기오염물인 anthracene의 농도를 예측하기 위한 수학적 모형이 제안되었다. 이 수학적 모형은 물리적, 화학적 및 생물학적 반응을 고려한 6개의 미분방정식으로 구성되어 있으며, 5개의 입력변수와 9개의 반응계수를 포함하고 있다. 주어진 조건하에 제안된 수학적 모형을 대상으로 dynamic simulations와 민감도 분석을 수행한 결과 유입된 이 오염물의 농도를 검출한계내로 예측이 가능하였고, 용존 빛 부유고형물에 흡착된 이 오염물의 농도변화에 가장 큰 영향을 주어 가장 정확히 추정하여야할 주요 반응계수는 확산계수와 이동계수 및 흡착계수이었다. 이 연구에서 제안된 수학적 모형은 anthracene 뿐만아니라 이와 유사한 화학적 특성의 유기오염물의 경우에도 활용이 가능할 것으로 기대된다.
국내 수도관 보급률이 증가하면서 기존 노후화된 수도관들과 추가로 노후화된 수도관들이 증가하고 있다. 경과년수가 오래된 시설이 증가하는 것은 잠재적인 사고발생 위험을 증가시킨다. 실제 노후화된 상수도 시설물로 인해 단수, 누수, 수질오염, 지반함몰 발생이 증가하는 추세이다. 이러한 현상들은 시민들의 생활과 안전, 경제활동에 직접적인 영향을 끼치기 때문에 이에 대한 대책 마련이 시급한 상태이다. 본 연구에서는 AI를 기반으로 상수도관의 노후도 및 위험도를 예측하는 모델을 설계하고자 하였다. 대상지역을 인천광역시 서구로 선정하여 유량과 수질의 실시간 계측데이터를 수집하였다. 딥러닝 기법 중 하나인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 이용하여 데이터를 예측하였고, 결정계수(R2)와 RMSE(Root Mean Square Error)로 학습데이터와 검증데이터의 비율을 정하여 예측도를 평가하였다. 유량과 수질 데이터 중 80%는 학습데이터로 20%는 검증 데이터로 분리하였고, LSTM의 셀과레이어 수를 해석에 적합한 범위로 설정한 결과, 실제값과 예측값이 높은 상관성을 보이는 것으로 나타났다. 예측된 유량 및 수질의 결과는 상수도 관리에 중요한 정보를 제공하며, 사고 위험도 평가와 관 노후화에 따른 대응력을 향상시키는 데 도움이 될 것으로 판단된다.
본 연구는 교통사고의 발생원인에 대한 인식유형과 감소대책에 대한 인지 유형별 영향요인의 정도를 분석하기 위하여 수량화이론 II류와 CHAID 분석법을 이용하여 분류모델과 판별모델을 구축하였다. 수량화이론 II류에 의한 교통사고 발생원인에 대한 인식 유형별 영향요인 판별모델은 전체 적중률이 78.4%로 매우 높게 나타났다. 편상관계수는 설명변수의 항목 중 학력, 성별, 운전경력 년 수, 소유 차종의 순으로 영향을 미치고 외적 변수인 교통사고 발생원인에 대한 유형에서는 기여 정도가 교통단속 부재 > 교통체계 미비 > 승용차 과다 사용 >잘못된 의식 때문의 순으로 나타났다. 교통사고 감소 대책에 대한 인지유형별 영향요인 판별모델은 전체 적중률이 59.9%로 높게 나타났으며, 편상관 계수는 학력, 성별, 운전경력 연수, 연령의 순으로 영향을 미치고 있고, 외적 변수인 교통사고 감소 대책에 대한 유형에서는 기여 정도가 교통단속 강화 > 대중교통수단 이용 유도 > 교통체계 개선 > 의식 개혁의 순으로 나타났다. 또한 CHAID 분석법에 의한 교통사고 발생원인에 대한 인식 유형별 영향요인 분류모델에 있어서는 예측변수로 학력, 연령, 성별, 통행수단의 네 가지 변수가, 교통사고의 감소 대책에 대한인지 유형별 영향요인 분류모델에 있어서는 학력, 운전경력 연수, 성별 그리고 통행수단의 네 가지 변수가 카이제곱 통계량 이 5%의 유의수준에서 유의한 것으로 판단되었다. 교통사고 발생원인 인식과 감소 대책의 인지 유형에 대한 빈도분석과 교차분석은 의식과 관련한 유형이 가장 높게 나타났으나 판별.분류모델에서는 교통단속과 관련한 유형이 기여 정도가 높고 의식 관련 유형이 상대적으로 낮게 나타나는 등 반대양상을 보이고 있어 심리적으로 내재되어 있고 표면에 잘 드러나지 않았던 의식 수준의 낮음이 분류모델을 통해서 명확하게 드러났다.
하천 내 오염물질 유입원은 하수처리장과 같이 농도를 예측 가능한 점오염원이 일반적이지만, 수질오염사고와 같이 다량의 유해물질이 일시에 하천에 유입되는 경우도 발생하곤 한다. 특히 오염물질 유입지점과 취수장이 인접한 경우, 오염물질 혼합해석에 대한 이해가 오염사고 대응 및 수질 관리 측면에서 매우 중요하다. 자연하천에서는 사행에 따른 유속 구조의 불균일성 등으로 인하여 오염물질의 이송 및 분산 과정은 매우 복잡하게 나타난다. 이러한 하천의 지형적, 수리학적 특성이 오염물질의 혼합 거동에 미치는 영향을 정확하게 모의하기 위해서는 3차원 수치모형을 적용해야 한다. 그러나 대부분의 하천은 하폭 대 수심비가 매우 크기 때문에 2차원 이송-분산 방정식을 지배방정식으로 채택하는 2차원 수치 모형이 널리 사용되어왔다. 2차원 이송-분산 방정식의 해석결과는 입력된 종, 횡 분산계수의 값에 따라 변화하기 때문에 정확한 혼합해석을 위해 분산계수의 결정이 매우 중요하다. 과거 연구에서는 횡 분산계수의 결정을 위해 기본 수리량을 이용한 경험식을 활용하여 계산한 바 있다. 종 분산계수의 경우에는 경험식의 산정에 필요한 충분한 실험 자료가 축적되어 있지 않아 이상적 흐름 상태를 가정하여 유도된 Elder의 이론식(Elder, 1959)을 사용해왔다. 하지만 많은 연구에서 이러한 Elder의 이론식이 종 분산계수를 과소산정 할 우려가 있다고 제시했다. 따라서 하천의 전단류 분산특성을 나타낼 수 있는 데이터 확보를 통해 종 분산계수의 경험식 산정 및 횡 분산계수의 정확도 향상이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 기존 선행 연구에서 수행된 2차원 추적자실험 데이터의 확장을 위해 오버샘플링 기법을 적용하였으며, 이를 통한 머신러닝을 통한 분산계수 산정 가능성을 분석하고자 한다. 부족한 추적자 실험 데이터를 확장하기 위해 오버샘플링 기법 중 SMOTE 기법을 활용했다. 오버샘플링 기법을 이용하여 생산된 데이터의 신뢰성을 검증하였으며, 추후 머신러닝을 이용한 2차원 종, 횡 분산계수 산정에 대한 활용 가능성을 분석했다.
경찰청 발표 자료에 따르면 2010년 우리나라에서 발생한 교통사고 건수는 226,878건으로 전체 교통사고 중 교차로가 차지하는 비중이 44.8%로 교차로 사고는 교통사고 중 많은 부분을 차지하고 있다. 이 중 신호교차로 교통사고에 대한 연구는 지속적으로 이루어지고 있는 반면에 비신호교차로에 대한 연구는 아직 부족한 실정이다. 본 연구는 환경적 요인으로 퍼지적 성격을 가진 교통량, 차로폭, 시거를 입력변수로 비신호교차로에서의 사고건수예측을 위한 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) 모형을 구축하였다. 이렇게 구축된 모형의 예측력은 검증자료를 이용한 실측치와 추론치를 비교함으로써 평가되었다. 본 모형의 예측력은 결정계수인 $R^2$와 평균절대오차(MAE), 평균제곱근오차(MSE)를 통하여 적합성을 평가하였으며, 이들은 각각 평가 결과 0.9817, 0.4773, 0.3037로 나타나 모형의 설명력이 우수한 것으로 평가된다. 본 연구의 비신호 교차로 사고예측분석 연구결과는 비신호교차로의 안전 대책 수립 및 교통사고 개선사업을 위한 기초자료를 제공할 것으로 사료된다.
교통사고는 인간의 생명과 직결되는 문제이므로, 교통사고 예방 및 심각도 감소를 위한 연구는 매우 중요하다고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 교통사고 심각도에 영향을 줄 수 있는 다양한 영향요소들을 고려하여 교통사고로 인한 피해를 최소화할 수 있는 대응책을 수립하고자 하였다. 본 연구에서는 2004~2006년 동안 서해안 고속도로에서 발생한 174개의 구간별 사고자료를 이용하여 사고 심각도 예측모형을 만들었다. 이렇게 분석된 모형을 이용하여 사고심각도에 영향을 미치는 주요요인을 찾고 이를 이용하여 교통사고로 인한 피해를 줄일 수 있는 다양한 방법들을 고려해 보았다. 분석결과 과속으로 인한 사고, 차량결함, 차대차 사고, 차대사람 사고, 교통량, 곡선반경 및 종단경사 변동계수에 의해 사고심각도가 정의되는 것을 알 수 있다. 이와 같은 사고심각도와 밀접한 관련이 있는 독립변수들을 대상으로 구간에 따른 각 영향의 정도를 그래프를 나타내 보았으며, 그 결과 심각한 사고를 유발하는 특정원인이 몇 가지 존재하며 이러한 특정원인 및 사고유형은 서해안 고속도로의 특정구간에서 주로 발생한다는 것을 알 수 있다. 이러한 결과들은 서해안 고속도로의 특정 구간에 속도제한 단속 카메라, 차내/외 경고정보제공등과 같은 선택적 교통정보 및 교통시설을 제공함으로써 사고를 예방하는 방법에 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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