본 논문에서는 CNN(Convolutional Neural Network)을 활용하여 자율주행 자동차가 각 국가별 교통 규칙 및 도로 표시를 이해하고 정확한 주행을 할 수 있도록, Deep Neural Network 시스템을 설계하고 구현하는 방법을 제안한다. 연구 방법으로는 한국도로교통공단(koroad)에서 제공하는 교통안전표지 일람표 이미지를 학습하여, 차량이 자율주행을 하기 위해 요구되는 표지판을 인식할 수 있도록 하였다. 본 논문에서 설계한 학습 시스템으로 도로교통표지판의 인식에 성공했으며, 이를 통해 자율주행차량이 표지판을 인식할 수 있으며, 시각장애인 및 고령운전자를 위한 지원 역시 가능하다고 사료된다.
항로표지는 해상상황 정보를 수집하고 선박들의 항해에 안전을 도모하기 위해 설치 및 운용되고 있다. 관련해 개별 지방청에서 운영되는 데이터를 빅데이터 형태로 활용하고자 하는 경우 수집된 데이터의 품질에 대한 평가가 이루어져야 한다. 본 논문에서는 수집된 항로표지 데이터의 누락 정보를 중심으로 데이터 수집에 있어 장애 생성의 주된 원인을 찾고자 하였다. 수집된 데이터의 분석 결과 기상악화와 표지의 전압이 하락한 날에 데이터 결측 발생률이 톺음을 확인할 수 있었다. 이를 통해 기상 상황, 표지의 전압 상태 그리고 수집된 데이터 개수의 비교를 통해 기상악화가 영향을 미쳤을 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 어린이 활동공간이 조경공간의 하나라는 시각에서 법령 분석을 통해 어린이 활동공간 및 놀이시설과 관련된 법령 적용의 상충적 요소를 도출하고, 계획적 수단을 통해 관리할 수 있는 합리적인 대안을 제안하기 위해 수행되었다. 연구결과, 현행 제도의 문제점과 개선방안은 다음과 같다. 1. 어린이활동공간과 관련된 법령으로는 환경보건법에서 어린이 활동공간의 위해성관리, 노출평가, 환경안전관리기준 등 어린이 활동공간을 공간적 관점에서 환경안전성을 관리하며, 행안부는 어린이 놀이시설 안전관리법에서 어린이 놀이시설 설치, 검사, 안전점검 및 진단 등을 관리하고 있고, 지경부는 품질경영 및 공산품 안전관리법에서 안전인증, 자율안전확인, 안전품질표시, 어린이보호포장 등의 기준을 관리하고 있다. 2. 현행 법령에서 정한 활동공간 외에 추가 관리할 필요가 있는 공간으로 도출된 대상은 아동복지법에 의한 아동복지시설 중 '거실' 등의 실내공간, 도시공원 및 녹지 등에 관한 법률에 의한 도시공원 중 '어린이공원', 학원의 설립 운영 및 과외교습에 관한 법률에 의한 어린이를 대상으로 하는 학교 교과 교습학원 및 교습소 등의 '강의실' 등이며, 그 외에도 실내공기질과 관련하여 '$430m^2$ 미만의 어린이집 보육실'도 추가 관리가 필요한 것으로 나타났다. 3. 법령의 중복 및 지나친 규제로 인한 놀이시설의 제작, 설치, 운영과 관련된 산업계에 미치는 부담을 저감하고, 불필요한 행정력 낭비와 예산 낭비를 최소화하며, 항목간 중복되거나 상이한 기준을 일원화할 필요가 있다. 본 연구를 통해 그동안 조경분야에서는 주로 놀이기구의 제작, 수입, 설치 및 놀이시설 운영관리 등에 국한되었던 영역이 활동공간 전체를 대상으로 기구, 재료, 시설 등을 포함하는 종합적인 영역으로 확대될 수 있는 계기가 될 수 있으며, 조경 전문 분야와 관련된 엔지니어링 산업, 학술, 유지관리 산업 등의 시장확대가 가능할 것이다.
해양 안전 사고 관련 연구에 의하면 선박 충돌 사고의 약 60%는 인적 요인에 의한 운용상의 실수로 인해 발생되고 있으며, 특히 항해사의 견시 소홀로 인한 사고는 인적 요인으로 인한 사고의 66.8%에 달하는 것으로 보고되고 있다. 그러므로 주야간을 막론하고 우천이나 안개 속에서도 거의 변함없는 화질을 보이는 IR 영상으로부터 자동으로 물표를 탐지하고 추적할 수 있다면 항해사의 근무 피로를 경감시키면서 인간 시각 특성의 불완전성을 보완할 수 있어 선박의 안전항행을 위한 중요 정보로 사용할 수 있다. 본 논문에서는 해양 IR 영상으로부터 선박, 암초, 부이와 같은 해상 물표를 탐지하기 위한 기법을 제안한다. 해양 영상에서 대부분의 에지 방향은 수평이며, 수직 방향의 에지는 대부분 물표 영역에서만 집중적으로 발견된다. 또한 물표와 해수면이 만나는 영역에는 수평 방향의 에지가 존재한다. 제안된 방법은 물표 추출을 위해해양 환경에서만 발견되는 이런 에지의 특징을 이용한다. 먼저 주어진 입력 IR 영상으로부터 에지를 추출하여 수평, 수직 에지로 분리한 다음 고립되어 있는 에지들을 제거한다. 그런다음 수직 에지에 대하여 모폴로지 닫힘 연산을 이용하여 물표를 구성하는 수직 에지들을 서로 연결하여 물표 후보 영역을 얻는다. 물표 후보 영역 중 아래에 수평에지 영역이 존재하는 영역은 해수면 바로 위의 물표를 의미하기 때문에 물표 후보 영역과 바로 아래의 수평 에지를 통합하여 기준 영역으로 삼고, 이 기준 영역을 기준으로 좌, 우, 위의 물표 후보 영역들을 통합하여 최종 물표를 얻는다.
한국의 Liquid Petroleum Gas 충전소에 있어서 안전관리자의 정전기에 대한 안전 의식을 설문 조사했다. 또한, 위험요소로 판단된 일반 작업복과 순면 작업복의 정전기에 의한 화재 폭발 위험성을 평가했다. 설문 조사에 의하면, 충전소에서는 정전기 예방 측면의 효율적인 교육 및 인식 부족으로 인해 무분별한 작업복을 착용하고 있는 것으로 나타났다. 특히 현재 착용하고 있는 일반 작업복의 경우, 실험에 의한 대전 전하량이 동복 1.79$\mu$C 춘추복 1.44$\mu$C, 하복 1.02$\mu$C로 한국공업규격 (KS K-7807) 에서 정전기 재해 위험 가능성에 대해 언급한 0.60$\mu$C를 크게 상회하여 위험성이 존재했다. 반면. 순면 작업복의 경우는 대전량이 0.52$\mu$C에서 0.42$\mu$C의 범위로 안전한 것으로 나타났다. 따라서, 향후 시각적, 체험적 교육을 병행한 정전기 교육의 질적 향상이 요구되며, 정전기에 의한 재해를 방지하기 위해 착용하는 작업복에 대한 관련 기술 기준의 제정이 요구된다.
본 연구는 수술실 신규간호사의 웹 기반 동영상 프로그램 선택속성이 학습 몰입을 매개로 차후 간호 수행능력에 관한 확신에 미치는 영향을 검증하는 것이 목적이다. 연구대상은 인천 및 경기도 소재 대학병원의 수술실 근무 중인 간호사를 대상으로 하였으며, 250개의 표본을 분석에 활용하였다. 연구방법은 구조화된 설문지를 사용하여 2019년 7월부터 8월까지 수집되었다. 참가자들은 인천과 경기에 있는 대학병원 수술실 250명의 간호사이다. 수집 된 데이터는 IBM SPSS Statistics 25.0과 AMOS 24.0을 사용하여 분석하였으며, 구조모형을 통해 위에 적합도 지표를 기반으로 직접효과와 간접효과를 측정하였다. 연구 결과, 수술실 신규간호사는 수술과 1차적으로 직결되는 위생 안전요인과 환자 관리요인을 상대적으로 더욱 중요하게 인지하였다. 학습 몰입을 통하여 차후 간호 수행능력에 관한 확신이 있었고, 위생 안전요인의 경우 학습 몰입이 없어도 수술실 신규간호사가 중요성을 인지하여 차후 간호 수행능력에 관한 확신에 긍정적 영향이 미침을 검증하였다. 따라서 향후 시각적 효과에 더 비중을 둔 웹 기반 동영상 프로그램 구성을 통해 간호의 위생 안전요인뿐만 아니라 환자 관리요인 그리고 간호 관련 요인 모두가 환자의 생명과 회복에 핵심적 단계임을 신규간호사에게 적합하게 이해시킬 필요가 있다.
본 연구는 가공식품의 제조·가공 업소를 대상으로 기계학습 분야의 지도학습(Supervised Learning) 예측 모형을 적용하여 부적합이 예상되는 업체를 사전에 적발하는 단속 선별시스템을 마련하여 단속 활동의 효율성을 높이고자 하였다. 본 연구에서는 머신러닝의 예측 모델링을 위한 목적 정의, 데이터의 기초 분석과 시각화, 특성 변수 도출 및 예측 모형의 선정 및 예측 등으로 기계학습 수행의 표준적인 절차에 따라 연구를 수행하였다. 종속변수는 2014년도부터 2018년까지 과거 5년 동안 지도점검 적발 건수로 설정하였고, 목적함수는 실제 부적합업체를 사전에 판정하여 단속활동이 이루어지는 것을 최대화하는 것으로 하였다. 제조가공업소의 매출액, 영업일수, 종업원 수 등 기본속성뿐만 아니라 과거 지도점검 단속 이력 정보를 반영하여 자료를 재구성하였다. 특성 변수 추출 방법을 적용하여 부적합 판정에 영향을 미치는 업체 위험, 품목 위험, 환경 위험 및 과거 위반 이력 등을 특성 변수로 도출하여 머신러닝 알고리즘을 데이터에 적용하였다. 랜덤포레스트 모형이 식품의약품안전처 지도점검 업무 목적에 가장 적합한 것으로 나타났다. 본 연구결과를 바탕으로 식품안전 관리 국가 사무가 데이터기반의 과학적인 행정 체계로 발전할 수 있는 기반이 되기를 기대한다.
원자력발전소 지진 확률론적 안전성 평가인 PSA(Probabilistic Safety Assessment)는 오랜 기간에 걸쳐 확고히 구축되어 왔다. 반면에 다양한 공정 기반의 산업시설물의 경우 화재, 폭발, 확산(유출) 재난에 대해 주로 연구되어 왔으며, 지진에 대해서는 상대적으로 연구가 미미하였다. 하지만, 플랜트 설계 당시와 달리 해당 부지가 지진 영향권에 들어갈 경우 지진 PSA 수행은 필수적이다. 지진 PSA를 수행하기 위해서는 확률론적 지진 재해도 해석(Probabilistic Seismic Hazard Analysis), 사건수목 해석(Event Tree Analysis), 고장수목 해석(Fault Tree Analysis), 취약도 곡선 등을 필요로 한다. 원자력 발전소의 경우 노심 손상 방지라는 최우선 목표에 따라 많은 사고 시나리오 분석을 통해 사건수목이 구축되었지만, 산업시설물의 경우 공정의 다양성과 최우선 손상 방지 핵심설비의 부재로 인해 일반적인 사건수목 구축이 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 산업시설물 지진 PSA를 수행하기 위해 고장수목을 바탕으로 확률론적 시각도구인 베이지안 네트워크(Bayesian Network, BN)로 변환하여 리스크를 평가하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 이용하여 임의로 생성된 가스플랜트 Plot Plan에 대해 최종 BN을 구축하고, 다양한 사건 경우에 대한 효용성있는 의사결정과정을 보임으로써 그 우수성을 확인하였다.
기술의 발전은 사람의 삶을 편하게 개선했고, 더 쉽고 안전하고 간단하게 발전해 왔다. 우리는 주로 화장실에서 물의 온도를 맞추기 위해 뜨거운 물로 틀고 온도를 점점 맞춰가며 자신이 원하는 온도를 피부로 찾는다. 이러한 상황에서 '만약 물의 온도를 눈으로 볼 수 있고, 안전한 시스템을 포함하면서 화장실의 인테리어까지 도울 수 있는 장치가 있으면 어떨까'라는 생각을 했고, 안정성을 중요시하는 시스템을 만들고자 했다. LCD와 LED를 넣어 우리가 온도를 촉각적으로 느끼기 전에 시각적으로 먼저 알 수 있게 하여, 보다 나은 안전성을 확보하는 것이 가장 큰 목적이다. 실험 결과 수온 센서에서 감지되는 온도와 LCD에서 표시되는 온도는 실 온도와의 오차가 없었고 초음파 센서를 이용한 거리 측정 실험에서는 27cm까지는 오차가 발생하지 않았다. 28cm 이상부터는 2% 정도의 오차가 발생했지만, 수도꼭지라는 카테고리 안에서 사용하기에는 큰 불편함은 없다.
최근 교통안전규제 영역에서 문화이론에 대한 논의가 있다. 이는 운전자들의 문화적 편향이 어떻게 형성되어있는가에 따라서 운전자들의 법규의 해석, 법규 위반행위의 위험인식, 규제 불응에 따른 비난의 대상 등이 달라진다는 입장을 가지고 있다. 문화이론에 의하면 개인을 둘러싼 특정한 사회적 관계에서 세계를 바라보는 근본적인 시각인 세계관(world view) 또는 우주관(cosmology)이 형성되며, 이러한 세계관이 개인의 행동과 태도에 영향을 미친다는 것이다. 이러한 맥락에서 볼 때 Ch. Wulf의 역사문화적 인간학 연구에서 제안하는 문화인지와 문화적 학습 이론은 이러한 현상에 대한 새로운 접근을 제공한다. 그에 의하면 문화인지와 문화적 학습을 설명할 수 있는 핵심기제는 신체성, 미메시스, 연행성, 의례, 이미지 다섯 가지로 체계화된다. 본 연구는 Ch. Wulf의 다섯가지 핵심기제를 분석틀로 하여 교통법규에 대해 한국인들이 문화적으로 인지하는 방식과 교통법규 위반 경험을 통해 어떻게 변화되고 있는지를 밝히고자 한다. 이를 위해 교통법규를 위반으로 인해 교육받은 경험이 있는 운전자들을 대상으로 교통문화인지에 대한 심층인터뷰를 하였고, 그 결과를 해석학적 현상학으로 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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