본 연구에서는 무선 센서 네트워크 시스템을 이용한 저수지 댐 시설물 전체의 모니터링 시스템의 적용성을 평가하고자 국내의 저수지 댐을 대표할 수 있는 구간을 시범구축 현장으로 선정해, 계측과 동시에 시설물의 상태를 평가할 수 있는 시스템을 구축, 운영하였다. 무선 센서 네트워크 구축을 위해 시설물의 현재 상태를 평가하여 위험인자를 도출함과 동시에 극한상태에서의 위험인자의 한계값을 도출하였다. 위험구역, 위험인자에 적합한 측정항목을 설정하여 현장에서 측정할 센서의 종류 그리고 위치를 결정하였다. 국내의 저수지 댐을 대표할 수 있는 필댐을 대상으로 현장에서 무선 센서 네트워크 시스템을 구축하여 모니터링 함으로써 시스템의 적용성을 평가하였으며, 현재 댐의 계측관리 기술인 부분 집중방식의 계측과 직접 비교함으로써 시스템의 적용성을 검증하였다.
최근 공동주택의 주거 비율이 높아짐에 따라 이에 따른 하자분쟁이 증가하고 있는 추세이다. 이러한 하자들 중에서도 마감공사는 발생빈도가 가장 높으며 이를 보수하기 위한 막대한 비용이 발생한다. 그러므로 이러한 문제를 해결하기 위해 하자 발생빈도 및 보수비용을 활용한 하자위험도를 미리 도출하여 하자순위별로 사전에 예방할 수 있는 관리기법의 개발이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 공동주택 마감공사의 하자유형별 분석 및 위험성 평가 방법을 도출하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해, 최근 준공된 마감공사 하자사례를 조사하여 하자위험 우선순위를 도출하고 하자관리를 위한 위험성 평가방법을 제시하였다. 본 연구의 결과는 공동주택 마감공사의 품질향상을 위한 관리제도 개선의 근거자료로 활용될 것이다.
지금까지 건설재해를 예방하기 위한 건설공사의 안전관리는 시공단계에서만 활발히 수행되어 왔다. 하지만 사망재해의 15%가 작업자 안전에 부정적인 영향을 미치는 부적절한 설계에 의해 발생하였다는 점을 감안할 때, 설계(안)에 존재하는 안전 위험성을 조기에 발굴 및 평가하여 제거 및 최소할 필요가 있다. 본 연구는 '안전을 위한 설계(Design for Safety)' 개념을 활용하여 설계(안)에 존재하는 안전 위험요소를 발굴 및 평가할 수 있는 체크리스트의 개발을 목적으로 하고 있다 이를 위해 영국 산업안전보건청(Health and Safety Executives)에서 활용하고 있는 설계단계 안전 위험성 평가 체크리스트의 구조, 활용절차 및 문제점에 관한 문헌연구를 수행하였다. 이를 통해 공간, 부위 및 공종별 안전 위험요소와 원인의 분류, 안전수준의 정량적 평가, 안전위험요소의 제거 및 최소화를 위한 안전설계지침 및 관련 안전기준을 반영한 새로운 안전 위험성 평가 체크리스트를 제안하였다. 설계단계 안전 위험성 평가 체크리스트는 건축공사 전반에서 발생할 수 있는 재해를 조기 예방하는데 있어 유용한 도구로 사용될 수 있다.
This study aims to establish a methodology for rational fire risk assessment for building evacuation safety in case of fire, and specifically, to propose a fire risk assessment technique using fire scenarios considering various uncertain factors in case of fire. In order to analyze the extent to which the assumed conditions can occur, that is, the probability of each accident caused by fire, the safety rate is analyzed according to the presence or absence of each factor by using fire statistics. Factors related to the fire protection performance and evacuation ability of buildings are defined as disaster factors. In this study, disaster factors were classified into the following three categories.
The military has adopted and implemented risk assessment since 2013 to reduce fatalities and accident rates at construction sites. However, risk assessment is carried out as a voluntary preventive activity and is maintained as a superficial administrative process for owners. Risk assessment must comply with the Occupational Safety and Health Act and the Enforcement Guideline of Risk Assessment. However, the scope of the assessment covers many industries, including manufacturing and distribution, making it difficult to apply to construction sites. As a result, the guidelines are interpreted and applied differently at each construction site. This study aims to improve the risk assessment system so that it is applicable to construction projects and proposes the improvement of the risk assessment system by analyzing the current status of serious accidents in military construction projects.
본 연구에서는 현수교의 합리적인 시공방안 결정 및 구조안전성 평가에 대한 기초자료를 제시하였다. 기 연구된 현수교의 해석모델 및 신뢰성이론을 바탕으로 초기형상해석, 자유진동해석, 시공변수를 고려한 시공단계해석 및 신뢰성해석 등을 수행 할 수 있는 수치해석프로그램을 개발하였다. 현수교의 시공방안은 보강형의 시공순서, 시공방향 및 주경간과 측경간의 동시 시공성 등의 다양한 시공변수를 고려하여 설정하였다. 시공방안에 따른 동적시공단계해석은 작성된 해석프로그램에 의해 수행하였으며 주요부재의 응답특성을 검토하여 각각의 시공방안에 대한 장 단점을 제시하였다. 시공단계별 구조신뢰성해석은 자연적 불확실성을 고려하여 신뢰성지수 및 파괴확률을 산정함으로써, 설정된 시공방안에 따른 현수교의 안전성을 정량적으로 평가하였다. 아울러, 인위적 불확실성을 고려하여 산정된 해석결과에 대해 재평가하였으며, 시공단계 위험성의 주요 퍼센트 분포를 빈도수 히스토그램을 이용하여 제시하였다.
2018년 국토교통부 통계에 따르면 재건축 연한이 도래한 주거용 건축물은 2018년 기준 약 37%에 달한다, 해체물량의 증가는 해체산업의 성장과 함께 환경 및 안전사고 등 많은 부작용을 일으키고 있다. 이에 본 연구는 해체공법 선정에 있어 안전성, 경제성, 환경성 등을 종합적으로 고려하여 현장 적용에 가장 적합한 공법 의사결정 방법을 제시하고, 특히 해체공사의 안전성을 고려하여 현장 공법 적용 시 위험요인에 대한 사전평가를 통해 공법선정뿐만 아니라 선정 공법의 현장 적용성을 평가한다. 이를 위해 본 연구는 QFD 기반의 TOPSIS 해체공법선정과 FMEA 위험성평가 통합모델을 제안한다.
도심지 지하굴착 공사가 대형화되면서 공사 중 안전사고에 대한 위험요인이 더욱 증가하고 있다. 이에 따라 공사현장의 위험요소를 모니터링하고 사전에 예측할 수 있는 기술이 필요하다. 굴착으로 인한 흙막이 벽체의 변형을 예측하는 방법에는 크게 경험식과 수치해석 두 가지 방법으로 분류할 수 있으며, 최근에는 인공지능 기술의 발달과 함께 머신러닝 기법을 활용한 예측 모델이 한 가지 방법으로 자리 잡고 있다. 본 연구에서는 예측력과 효율성이 우수한 부스팅 계열 알고리즘 및 앙상블 모델을 이용하여 시공 중 흙막이 벽체 변형을 예측하는 모델을 구축하였다. 지하흙막이 공사의 설계-시공-유지관리 과정에서 도출되는 자료들을 복합적으로 활용하여 데이터베이스를 구축하고, 이 자료를 토대로 학습모델을 만들고 성능을 평가하였다. 모델 성능 평가 결과, 높은 정확도로 흙막이 벽체 변형을 예측할 수 있었으며, 지반계측 자료를 학습에 활용함으로써 실제 시공과정의 특성이 반영된 예측결과를 제시할 수 있었다. 본 연구에서 구축한 예측 모델을 활용하여 시공 중 흙막이 벽체의 안정성 평가 및 모니터링에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 빅데이터를 활용하여 건축물의 화재위험도 평가에 필요한 지표를 결정하였다. 건축물에서 화재위험도에 영향을 미치는 원인은 대부분 건축물만을 고려한 지표로 고착화되어 있기 때문에 제한적이고 주관적인 평가가 수행되어왔다. 따라서, 빅데이터를 활용하여 다양한 내·외부 지표를 고려한다면 건축물의 화재위험도 저감을 위한 효과적인 대책을 도모할 수 있다. 지표 결정에 필요한 데이터를 수집하기 위해 먼저 질의어를 선정하고, 웹 크롤링 기법을 이용하여 비정형 데이터 형식의 전문 문헌을 수집하였다. 문헌 내 단어를 수집하기 위해 사용자 용어사전 등록, 중복 문헌 및 불용어 제거의 전처리 과정을 수행하였으며, 선행 연구를 검토하여 단어를 4개의 요소로 분류하고 각 요소에서 위험도와 관련된 대표 키워드를 선정하였다. 그리고 대표 키워드의 연관검색어 분석을 통해 파생되는 위험도 관련 지표를 수집하였다. 지표의 선정 기준에 따라 수집된 지표를 검토한 결과, 20개의 건축물 화재위험도 지표를 결정할 수 있었다. 본 연구 방법론은 건축물 화재위험의 저감 대책 수립을 위한 빅데이터 분석의 적용 가능성을 나타내며, 결정된 지표는 건축물 화재위험도 평가를 위한 참고자료로 사용될 수 있을 것이다.
Construction disasters have more distinctive characteristics than other industrial disasters. Since it is likely that construction disasters will spread to severe accidents, the accident mortality rate is very high compared to the disaster incidence rate. Therefore, the purpose of this study is to compare and analyze the operation status of construction risk assessment by domestic large and medium sized construction companies to prepare improvement direction of risk assessment system. The survey results for safety management experts of construction companies are as follows: Large companies have developed and utilized risk assessment systems in their respective companies, while small and medium construction companies have developed and evaluated risk factors through the Excel program. Rather than performing risk assessment tasks based on historical safety accident data, construction companies have limitations in developing risk factors and preparing solutions with suppliers for each major construction. Therefore, it is necessary to prepare a risk assessment system in the future by analyzing the types of safety accidents, such as the safety accident data of each company as well as the safety accident data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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