• 한국융합학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.287-294
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• 2021

아차사고란 재해가 일어날 수 있는 상황이 발생하였으나 인원의 부상이나 자산의 손상 등 직접적인 손실로 이어지지 않은 사건을 의미한다. 재해 방지에 있어 아차사고의 중요성은 충분히 강조되어 왔지만, 아차사고를 발굴하기 위한 활동과 그에 대한 인식에 대해서는 알려진 것이 많지 않다. 본 연구는 국내 제조업 사업장들의 아차사고 관련 활동 현황을 조사하고, 이러한 활동이 산업재해의 발생 및 안전문화와 어떠한 관련이 있는지 밝히는 것을 목표로 한다. 이를 위해 제조업 사업장을 대상으로 설문조사를 실시하여 그 결과를 분석하였다. 분석 결과, 아차사고 발굴활동을 수행하는 사업장은 조사대상의 56%로 절반을 약간 넘는 것으로 나타났으며, 발굴활동을 수행하는 사업장과 그렇지 않은 사업장의 아차사고에 대한 인식 수준에는 상당한 차이가 있었다. 또한, 아차사고의 건수는 아차사고 발굴에 대한 포상 여부에 따라 차이가 있는 것으로 나타났다. 아차사고 발굴활동의 실시 여부와 산업재해 발생 이력 간에는 관계를 발견할 수 없었지만, 안전문화 수준은 발굴활동을 수행하는 사업장이 수행하지 않는 사업장에 비해 더 높은 것으로 나타났다. 본 연구는 국내 제조업 사업장의 아차사고에 대한 인식과 발굴활동의 개략적인 현황을 파악했다는 데 의의가 있으며, 이를 기초로 추후 아차사고 발굴활동과 재해 발생 간의 연관관계검증 및 아차사고 발굴활동의 효과 제고를 위한 후속 연구가 필요할 것으로 보인다.

• 대기
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• 제31권2호
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• pp.241-249
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• 2021

최근 들어 늘어나고 있는 도시기상에 대한 미래수요 활용 방안을 위해 적합한 관측과 모델 분야의 고려요소와 기획연구 방향에 대해서 관측과 모델, 공간정보 활용 방안에 대해서 확인하였다. 도시기상 관측의 높은 공간해상도 요구사항을 기존 종관기상 관측망을 통해서 만족하기가 어려우며, 사용하고 있는 기존 측기의 유지 관리에 대해서 어려움이 높을 것으로 예상되기 때문에 기존측기보다 소형화된 간이 측정기를 통해 공간해상도를 보완함과 동시에 간이측기의 장기 검보정을 위한 도시규모별 유, 무인의 검보정 시스템이 필요할 것으로 보인다. 또한 UAM과 같은 차세대 교통체계의 실용화 등의 운용방안에 맞춘 기상정보 지원을 위해서 영공을 포함한 도시 지역 예보가 필요할 것으로 보인다. 이를 위해 복잡한 도시의 지면 효과를 반영하는 빌딩 규모 모델의 개발이 필요하며, 이에 대해서 중규모모델과 LES의 결합이 된 다중스케일 모델 개발 과 개선이 필요할 것으로 보인다. 추가적으로 이러한 다중스케일 모델의 연산속도 향상과 성능 개선을 위해서 GPU 등을 이용하여 모델 계산속도를 높이는 노력이 필요할 것으로 예상된다. 이러한 관측과 모델의 정보를 공간정보로 활용하기 위한 방안은 최종적으로 소규모 지역의 고해상도 실시간 기상정보를 제공하여 기상자원정보의 시너지 향상과 도시생활의 시너지 효과를 이루어낼 수 있는 정보 활용이 될 수 있을 것으로 예상된다. 스마트시티에 대한 기상자원의 활용과 융합에 대해서 국내 스마트시티 계획 지역인 부산과 세종의 현재 구축된 자료를 이용하여 그 융합을 사례 적용하였다. 특히 교통에 영향을 많이 줄 것으로 보이는 안개에 대해서 실제 과거 발생일수의 분석을 통해 스마트시티 지역 내에서 발생할 수 있는 재난 상황을 판단하고, 지역별 지형 및 기상 특성을 고려하여 관측과 예보에 필수적인 기상 인자를 최적화하고, 도시계획 과정에서 관측소의 최적입지를 선정하여 기존 도시인프라와의 융합 활용을 통해 도시기상자료를 고해상도로 구축하는 방안이 필요할 것으로 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.1148-1153
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• 2016

최근 건강에 대한 관심 증대로 인해 레저 및 교통수단으로 사이클링을 즐기는 인구가 꾸준히 증가하고 있다. 본 논문에서는 자전거 이용자 급증으로 자전거 안전사고도 함께 증가하여 사회 문제로 대두되는 상황에 착안하여 사이클링 시에 사고를 미연에 방지하기 위한 자전거 헬멧을 제작한다. 이를 위한 기본 아이디어는 헬멧에 LED를 부착 후 LED 발광상태를 변경함으로써 주변에 자전거의 주행 방향 및 상태를 실시간으로 알려주는 것이다. LED의 상태는 아두이노 보드를 통하여 제어하며, 자전거의 움직임 정보는 스마트폰의 가속도 및 GPS 센서값을 추출하여 표현된다. 스마트폰에서 아두이노로 자전거 움직임 정보를 전송하기 위해 아두이노 보드에 별도의 블루투스 모듈을 부착하고 스마트폰과 연결을 유지한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.81-83
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• 2014

최근 불규칙한 해양기상변화로 인하여 항해하는 선박들은 해양 기상환경에 대한 대비책이 절실한 상황이다. 해양 기상 모니터링시스템은 이러한 해양 기상환경에 대한 정보를 수집하여 주변 연안을 항행하는 선박에게 실시간 제공하므로서 해양교통 안전을 확보하기 위한 시스템이다. 오래전부터 해양 선진국에서는 항로표지시설 등에 해양기상관측센서를 설치하여 해양 기상모니터링 시스템을 구축 운용 하고 있으며, 선박의 안전항해에 많은 도움을 주고 있다. 더욱 발전된 해양기상모니터링 시스템을 위하여 국내외 현황을 분석하고 연구하므로서 선박의 안전항행과 해양사고를 예방하고, 최적의 해양기상모니터링 시스템을 위한 향후 발전방안에 대해서 논의하고자 한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.136-141
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• 2012

운전 중 운전자의 졸음은 교통 사망사고를 일으키는 중요한 요인이며 음주운전보다도 더 위험할 수 도 있다. 이러한 이유로 운전자의 졸음을 판별하고 경고하는 시스템 개발이 최근에 매우 중요한 이슈로 떠올랐다. 그중에서도 졸음과 가장 밀접한 관련이 있는 생체 신호인 뇌파 (Electroencephalogram, EEG)와 안구전도 (Electrooculogram, EOG)를 분석하는 연구가 주류를 이루고 있다. 본 논문에서는 실험 프로토콜에 의거하여 측정된 뇌파를 주파수별로 분석하여 운전자의 상태별 뇌파 데이터베이스를 구축하고 선형예측(Linear Predictive coding, LPC) 계수를 특징벡터로 한 신경회로망 기반 운전자 졸음 감지 시스템을 제안한다. 실험결과로 졸음의 뇌파분석에서 알파파가 감소하며 세타파가 증가하는 추세를 보였으며, LPC 계수가 각성, 졸음 및 수면상태의 특징을 잘 반영하였다. 특히 제안한 시스템은 적은 샘플(250ms)을 가지고도 96.5%라는 높은 분류 결과를 얻어 짧은 순간에 일어날 수 있는 운전 시 돌발 상황을 실시간으로 검출 가능성을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.768-773
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• 2012

운전 중 운전자의 졸음은 교통 사망사고를 일으키는 중요한 요인이며 음주운전보다도 더 위험할 수 도 있다. 이러한 이유로 운전자의 졸음을 판별하고 경고하는 시스템 개발이 최근에 매우 중요한 이슈로 떠올랐다. 그중에서도 졸음과 가장 밀접한 관련이 있는 생체 신호 분석이 많이 적용되는데 그중에서도 뇌파(Electroencephalogram, EEG)와 안구전도(Electrooculogram, EOG)를 분석하는 연구가 주류를 이루고 있다. 본 논문에서는 실험 프로토콜를 바탕으로 측정된 뇌파를 주파수별로 분석하여 운전자의 상태별 뇌파 데이터베이스를 구축하였고 선형예측(Linear Predictive Coding, LPC) 계수와 Support Vector Machine(SVM)을 이용한 운전자 졸음 감지 시스템을 제안한다. 실험결과로 졸음의 뇌파분석에서 알파파가 감소하며 세타파가 증가하는 추세를 보였으며, LPC 계수가 각성, 졸음 및 수면상태의 특징을 잘 반영하였다. 특히 제안한 시스템은 적은 샘플(250ms)에서도 96.5%의 높은 분류 결과를 얻어 짧은 순간에 일어날 운전시 돌발 상황을 실시간으로 예측할 수 있는 가능성을 보였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권2호
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• pp.80-92
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• 2023

도시에 많은 사람들이 밀집하여 살아가면서 기존에 예측하지 못했던 범죄, 사고, 감염병 등의 비정상 이벤트가 발생은 도시 내 이용자 수요에 영향을 미치게 된다. 이러한 불확실성(uncertainty)이 내포된 정보를 기반으로 도시 내 이용자 수요에 대한 시계열적 예측을 수행한다면 신뢰성 있는 결과 도출이 불가능하다. 특히, 2020년 초 발발한 COVID-19는 비정상적인 이동통행패턴의 변화를 불러 일으키며 시계열 수요예측을 어렵게 만들었기에 이러한 변화를 검지하고 이를 반영하여 정확한 수요를 예측 수행할 수 있는 방법론의 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 연구는 COVID-19로 인한 비정상적 이벤트를 자동으로 검지하고 예측하는 모형 파이프라인을 구축하였다. 이는 도시 내 다양한 분야에서의 불규칙적이고 비정상적인 이벤트로 인한 수요변화가 일어나는 상황에 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2023년 정기학술대회 논문집
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• pp.278-281
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• 2023

연구목적: 본 연구는 요양병원 등 재난취약시설에 재난이 발생할 경우 잔류한 요구조자를 정확하게 파악하여 소방 등 대응기관에 제공하는 APC(Auto People Counting)의 인식률 개선에 목적이 있다. 현재 재난 발생 시 건물 내 요구조자의 현황 파악을 위해 대응기관이 재난 현장에 도착하여 건물관계자에게 직접 물어보고 있다. 이는 요구조자에 대한 부정확한 정보일 가능성이 있어 대응기관의 업무범위가 확대되고 이로인해 구조자의 안전에도 위험이 될 수 있다. APC는 건물내 출입하는 인원을 자동으로 집계하여 실시간 잔류인원 정보를 제공함으로써 재난 시 요구조자 현황을 정확히 파악할 수 있다. 본 연구에서는 APC가 보다 정확하게 출입 인원을 집계할 수 있도록 최적의 인공지능 알고리즘을 선정하는데 목적이 있다. 연구방법: 본 연구에서는 실제 재난취약시설에 설치되어 운영 중인 APC를 대상으로 카메라를 통해 출입 인원의 이미지를 인식하는 알고리즘을 개선하기 위해 CNN모델을 활용하여 베이스라인 모델링을 하였다. 다양한 알고리즘의 성능을 분석하여 상위 7개의 후보군을 선정하고 전이학습 모델을 활용하여 성능이 가장 우수한 최적의 알고리즘을 선정하는 방법으로 연구를 수행하였다. 연구결과: 실험결과 시간과 성능이 가장 좋은 Densenet201, Resnet152v2 모델의 정밀도와 재현율을 확인한 결과 모든 라벨에 대해서 정확도 100%를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 이 중 Densenet201 모델이 더 높은 성능을 보여주었다. 결론: 다양한 인공지능 알고리즘 중 APC에 적용할 수 있는 최적의 알고리즘을 선정하였고 이는 APC의 인식률을 개선하여 재난시 요구조자의 정보를 정확하게 파악하여 신속하고 안전한 구조작업이 가능할 것이다. 이는 요구조자의 안전한 구조뿐만 아니라 구조작업을 수행하는 구조자의 안전을 확보하는 데 기여할 것으로 기대된다. 향후 연무 등 다양한 재난상황에서 재난취약시설 내 출입인원을 정확하게 파악할 수 있도록 알고리즘 분석 및 학습에 대한 추가 연구가 요구된다.

• 대한감각통합치료학회지
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• 제20권2호
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• pp.22-35
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• 2022

목적 : 본 연구는 COVID-19 발생 상황에서 장애아동 부모의 일반적 특성에 따른 스트레스, 불안, 우울과 삶의 질을 알아보고 이에 따라 스트레스, 불안, 우울과 삶의 질 간의 관련성을 알아보고자 한다. 연구방법 : 2022년 2월 21일부터 3월 21일까지 경상지역 3개의 광역도시에 소재한 장애인 복지관, 재활병원, 아동발달센터에서 치료 서비스를 이용하고 있는 만 13세 미만 장애아동 자녀를 둔 부모 242명을 대상으로 실시하였다. 결과 : 장애아동 부모의 스트레스, 불안, 우울과 삶의 질의 상관관계를 확인한 결과 삶의 질은 스트레스, 불안, 우울과 음의 상관관계로 나타났다. 장애아동 부모의 일반적 특성에 따른 결과 스트레스는 교육 수준, 월 소득에서 유의미한 차이가 있었고 불안은 자녀양육시간, 교육 수준, 직업 유무, 교통수단, 월 소득에서 유의한 차이가 있었으며 우울과 삶의 질은 자녀양육시간, 교육 수준, 직업 유무, 월 소득에서 유의미한 차이가 있었다. 결론 : 장애아동 부모의 일반적 특성에 따른 스트레스, 불안, 우울과 삶의 질의 관련성을 확인하였다. 장애아동의 사회적 거리두기 및 방역수칙은 장애아동의 교육과 치료의 기회를 제한시켰고 이로 인해 다양한 어려움을 가지는 장애아동을 양육하는 부모의 스트레스, 불안 및 우울에 미친 영향을 고려해 볼 수 있다. COVID-19 발생 상황 뿐만 아니라 또 다른 재난 상황을 대비하여 장애아동 부모의 스트레스, 불안, 우울을 관리하고 삶의 질을 증진 시킬 수 있는 지원 서비스 개발의 기초 자료로 제공하는데 의의를 갖는다.

• 대한교통학회지
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• 제25권6호
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• pp.197-208
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• 2007

건축기술의 발달로 세계적으로 초대형 건축물들이 나타나고 있다. 건축물들의 대형화, 복잡화는 안전상의 큰 문제점을 가지고 있으며, 이에 걸맞는 안전대책이 요구된다. 본 연구에서는 건물에 적용되는 최신기술 및 시스템을 외국사례를 기준으로 소개하고 더 나아가 이를 바탕으로 건물에서 화재시 직접적으로 피난자들을 유도할 수 있는 방안을 제시하였다. 구체적으로 빌딩에서 화재를 실시간으로 감지하여 영향을 파악할 수 있는 무선센서 네트워크가 현실화됨에 따라 이러한 정보를 이용할 수 있게 되었고, 이점에 착안하여 방향성유도등을 전제로 한 직접적인 유도방안을 마련하였다. 화재 정보를 이용함에 있어서 기본적으로 Quickest Path Algorithm에서 비지배경로의 개념을 사용하여 시간과 용량을 고려한 경로를 선택하게 하였고, 화재의 영향을 시간과 용량의 제한조건으로 설정하여 경로의 선택에 영향을 주도록 하였다. 마지막으로 사례연구를 통해 네트워크에 적용해본 결과 Quickest Path Algorithm은 링크의 용량에 따라 효율적인 분산유도가 가능하였으며, 화재상황을 부여하여 경로상 화재에 의한 온도, 연기에 의해 링크 이용이 제한되는 경우에 있어서 해당링크를 피하거나, 수요를 제한하여, 실제적용시 안전과 피난시간의 최소화 등 피난유도의 목적을 얻을 수 있었다.