• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.23 no.1
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• pp.9-20
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• 2005

Accident type and/or factor identification is important in accident reduction planning. The aim of this paper is to apply the hierarchical approach with binomial distribution and logistic regression analysis to find out types and factors, respectively. Based on 2001 Suwon city black spot data, a binomial distribution modeling approach has been applied to diagnose the black spots, with the help of safety performance modeling approach has been applied to diagnose the black spots, with the help of safety performance function. Then, the logistic regression analysis has been employed to identify the critical factors. Some accident remedies are also reviewed in the light of the model outcomes. The proposed research framework sheds light on a different accident related research and can also be successfully applied to similar studies and sites.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2013.06a
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• pp.533-535
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• 2013

압해-암태 1공구에 대한 해상교통안전지단을 실시하여 시공사가 공자를 진행 중이다. 해상교통안전진단을 실시하여 공사 중 안전대책을 제시하였으나 해상교각에 대한 접촉 사고 및 등부표 접촉사고가 빈발하고 있다. 이에 해상교통안전진단의 실시 후 안전 진단의 결과인 안전대책이 제대로 시행되고 있는지, 추후 해상교통안전진단이 필요한지 여부에 대해 고찰하고자 한다. 암해-암태 1공구에 대한 해상교통안전진단보고서의 공사 중 안전대책을 분석하고, 해양사고의 발생 현황 및 원인분석을 통해 안전 진단제도에 대한 개선방안을 제시하고자 한다.

• 전기의세계
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• v.45 no.4
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• pp.20-24
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• 1996

오늘날 전력사용이 급증하면서 부하가 대용량화되는 추세에 따라 전기설비의 규모는 점차 대규모화 되고, 사회는 점점 고도정보화 사회로 발전되고 있다. 따라서, 설비의 사고 및 정전 등은 높은 전기적 의존도를 가진 고도 산업사회에 막대한 경제적 손실 및 장애를 가져다준다. 한편, 도시 환경의 미화차원에서 지중배전선로는 점차 증가하고 특히, 전력 케이블은 주로 공장 또는 대도시의 도로지반하에 분포하고 있어 사고시 복구에 많은 시간이 필요하며 교통 및 산업활동에 막대한 피해를 끼치게 된다. 이러한 반면에 우리나라에서는 배전용 케이블로 CV 케이블을 포설하기 시작한지 20여년이 경과되어 최근에 사고가 점증하고 있는 추세이다. 그리고, 근래에 포설한 케이블이라 할지라도 시공불량 및 기타 열악한 환경에 놓여 있게 되면 단시간에도 사고에 이를 수가 있어 설비 및 수용가에 원활한 전력공급 및 사고의 미연 방지를 위해 케이블의 열화상태를 정기적으로 진단할 필요가 있으며, 이를 위한 예방진단 기술의 연구가 필요로 하게 되었다. 본 논문은 이러한 배경하에서 케이블에서의 열화사고 현황, 절연 열화요인과 열화 process 그리고 절연진단기술의 현황 등을 알아보고, 국내 배전선로 계통인 3.3kV 및 6.6kV급 CV 케이블의 열화 진단기술 현황 및 향후 전망에 대하여 기술하였다.

• Tribology and Lubricants
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• v.9 no.2
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• pp.9-15
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• 1993

최근 전력공급의 질적인 향상 요청으로 전력 설비의 안정성에 대한 요구가 날로 증대되고 있으며, 특히 변압기의 신뢰성 향상과 사고의 미연방지를 위한 예방 또는 예측진단기술의 중요성이 크게 인식 되고 있는 실정이다. 변압기는 운전중에 각부가 열화등으로 전기, 기계적인 성는이 저하되어 이상이 발생되는 겅우가 있는데, 그 이상을 사전에 검지하여 적절한 조치를 취하지 않으면 중대한 사고를 일으키는 수가 있다. 이러한 사고를 미연에 방지하기 위해서는 이상의 징후를 초기단계에 검출하여 이상의 내용을 정확히 파악하고 대책을 수립할 필요가 있다. 이러한 이상유무를 진단하는 많은 방법들이 실용화 되어 있는데, 변압기와 같은 유입기기의 이상진단 방법중 가장 효과적인 보수관리법으로서 유중가스 분석에 의한 방법을 들 수 있으며, 국내외의 여러 전력회상서 채용하여 사고예방에 크게 기여하고 있는 것으로 조사되어 있다. 따라서 본 란에서는 유중 용존가스 분석에 의한 변압기의 일반적인 내부이상 수소가스에 의한 진단법에 대해서 그 진단기술의 이론적 근거와 진단장치의 구성 등을 중심으로 기술하고자 한다.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.23 no.9
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• pp.91-97
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• 2009

We have constructed the it's cause diagnosis system of power cable by Failure Mode Effect Analysis(FMEA) method because we have to cause analysis when the cable accident happened. This system was composed of data input of accident condition, presentation of the shape through pictograph and accident probability by FMEA method. According to each selection, the accident cause comments are showed by the accident occurrence possibility. Also, the verification of the it's diagnosis system through the cause analysis of the cable accident cases, the system agreed well with results that analyzed actual state.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07e
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• pp.57-58
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• 2006

과거 2003년 북미 대 정전 이후 전력기기의 사고 발생 후 얼마나 빨리 사고를 제거하고 피해가 적도록 신속하게 복구하는 개념에서 사고이전에 사고를 미연에 방지하는 예방개념으로 관심이 높아지고 있다. 전력기기를 사고로부터 보호하는 보호기기도 중요하지만 사고이전의 상태를 감시하여 미연에 사고를 방지할 수 있도록 하는 예방진단시스템의 중요성도 높아지고 있다. 이렇듯 관심이 높아짐에 따라 각종 진단알고리즘의 개발이 신속히 이루어지고 있다. 보호기기처럼 어떤 설정된 정정 값 이상의 값이 입력되면 보호동작을 수행하는 단순 동작과는 달리 예방진단 시스템은 입력되는 신호의 패턴을 인식하여 열화/노화 등의 진행상황 및 정비조치에 대한 정보를 만들므로 인공지능적인 요소가 많이 적용되고 있다. 따라서 각종 Fuzzy, Neural Network, Expert 등 각종 판단 알고리즘과 패턴을 인식하는 확률통계, 프랙탈 기하학 등이 적용되고 있다. 모두가 틀리다는 것은 아니지만 보다 정확한 예방진단을 위해 각종 알고리즘이 추가 및 수정이 자주이루어지고 있는 실정이다. 그러나 새로운 알고리즘을 적용하기 위해서 기 개발되어 운영 중이거나 설치된 예방진단시스템을 멈추고 전반적으로 수정을 수행하는 것은 감시진단시스템의 본래 모습을 무시하는 행동이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 이런 문제를 해결하기 위하여 온라인 상태에서 장비를 감시하는 예방진단 시스템의 알고리즘 변형 시 시스템의 운영이 문제되지 않도록하는 다이나믹 인터페이스를 개발하였다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.22 no.3 s.74
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• pp.127-135
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• 2004

교차로 안전성 진단과 관련된 기존의 연구는 교차로 상에서 발생한 사고 자료에 기초하여 교차로 기하구조 요소, 교통량 및 신호운영방법 등과 관련된 요인을 변수로 사용하여 교통사고건수 예측모형 개발에 관한 연구가 대부분이다. 그러나, 분석하고자 하는 대상 교차로의 사고건수 예측모형을 개발하기 위해 필요한 교통사고 자료의 경우 단 기일에 걸쳐 획득되지 않으며 몇 년간의 사고 자료를 요구할 수도 있다. 이러한 자료를 이용하더라도 사고 발생 기간동안 교차로 사고에 영향을 미치는 요인(교차로 운영방법, 기하구조 등)이 변화될 수도 있다는 문제점을 지닌다. 이와 같은 이유로 교차로 안전성을 진단하는데 있어 기존 교통사고 자료는 언제나 절대적인 자료가 될 수 없다. 이에 대한 보완책으로, 3일에서 5일정도의 조사 자료만으로도 안전성 진단이 가능한 상충자료를 이용하여 교차로 안전성 진단을 할 수 있다. 본 연구는 기존사고 자료를 이용하여 사고 발생에 기인하는 여러 변수들을 교통사고심각도와의 상관관계를 분석하고, 상관관계가 높은 변수를 이용하여 신경망 사고심각도 예측모형을 개발하였으며, 모형 검증을 위해 다중회귀사고심각도 예측모형을 개발하여 비교 평가한 결과 신경망 사고심각도 예측모형의 예측력이 우수한 것으로 나타났다. 현장에서 조사된 상충자료를 신경망 사고심각도 예측모형에 적용하여 상충이 사고로 연결 될 경우 사고심각도를 예측하였으며, 예측된 사고심각도에 가중치를 부여하여 대상 교차로 위험우선순위를 결정한 결과 사고비용에 기초한 위험우선순위 결정법과 같은 순위의 결과를 도출하였다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.27 no.6
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• pp.95-103
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• 2022

Quick and accurate understanding of the situation in a severe accident is essential for conducting the appropriate accident management and response using the accident diagnosis information. This study employed deep learning technology to diagnose severe accidents through the major safety parameters transferred from a nuclear power plant (NPP) to AtomCARE. After selecting the major accident scenarios to consider, a learning database was established for particular scenarios affiliated with major scenarios by performing a large number of severe accident analyses using MAAP5 code. The severe accident diagnosis technology, which classifies detailed accident scenarios using the major safety parameters from NPPs, was developed by training it with the established database . Verification and validation were conducted by blind test and principal component analysis. The technology developed in this study is expected to be extended and applied to all severe accident scenarios and be utilized as a base technology for quick and accurate severe accident diagnosis.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.6 no.1
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• pp.14-24
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• 2001

The huge and complicated plants such as nuclear power stations are likely to cause the operators to make mistakes due to a variety of inexplicable reasons and symptoms in case of emergency. Thats why the prevention system assisting the operators is being developed for. First of all. I suggest an improved fuzzy diagnosis. Secondly. I want to demonstrate that a classification system of nuclear plants accident investigating the causes of accidents foresees possible problems. and maintains the reliability of the diagnostic reports in spite of improper working in part. In the event of emergency in a nuclear plant, a lot of operational steps enable the operators to find out what caused the problems based on an emergent operating plan. Our system is able to classify their types within twenty to thirty seconds. As so, we expect the system to put don the accidents right after the rapid detection of the damage control-method concerned.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07e
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• pp.17-18
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• 2006

최근 전기설비의 용량이 커짐에 따라 전기설비와 송전설비 및 배전설비 등에서 발생되는 사고는 '2003년 코로나 방전에 의한 미국 동북부 정전사고와 같은 대형사고로 직결될 수 있기 때문에 전기설비에서 발생되는 코로나방전 검출을 통한 기간시설 및 송배전 설비에 대한 사고 원인을 사전 도출하여 전기설비의 장기간에 걸친 원활한 운용과 신뢰성 확보가 매우 중요하다. 이를 위해서 최적의 무정전 첨단계측장비의 필요성이 대두되고 있다. 현재 전력공급의 중단없이 설비의 이상유무를 진단, 감시하기 위한 기술이 활발히 진행되고 있으며 전기설비의 예고 없는 고장발생시 파생되는 악영향은 매우 심각하며, 국내의 경우 전기설비의 노후화로 대형 사고의 위험성이 매우 높아 이러한 사고의 예방을 위한 예지보전(예측보전)을 위한 기술에 대한 도입이 필요하다. 최근 미국전기연구원(EPRI)의 주도로 코로나가 전기설비에 미치는 부정적 영향에 대한 연구가 활발하게 진행되었으며 그 결과 코로나 방전으로부터 전기설비의 안정성과 신뢰성을 확보하고 사고를 방지하기 위한 진단기술로서 OFIL사(社)의 DayCorII가 개발되었다. 이 논문에서는 전력설비와 송전 및 배전분야에 있어 발생하는 코로나 방전의 영향과 이를 탐지하는 진단기술에 대하여 초점을 맞추고자 한다.