Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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pp.37-40
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2018
빅데이터 산업 부상과 함께 교육 데이터 분석 분야가 새롭게 주목받고 있다. 교육 현장에서 학습 데이터의 양과 종류는 꾸준히 증가하고 있고 이를 분석하기 위한 정보기술도 계속 발전하고 있다. 한편, 학교 교육은 사회적 성취와 밀접한 관련이 있어 사회이동의 중요한 수단이 되는 만큼 학교 교육으로부터 이탈할 위험이 있는 학생들을 조기에 발견하여 이탈을 방지하는 것은 매우 중요하다. 본 논문은 대학생의 중도탈락을 예방하기 위해 로지스틱 회귀분석과 다층 퍼셉트론 기법을 이용해 학습 데이터를 분석하여 예측 모델을 생성하고 해당 모델을 평가한다. 평가 결과, 다층 퍼셉트론 모델이 로지스틱 회귀분석 모델에 비해 정확도와 재현율은 우수하였지만 정밀도는 약간 저조하였다.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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제9권6호
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pp.57-68
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2009
Recently, damage scale of human-induced disaster is sharply increased but its occurrences and damages are so uncertain that it is hard to construct a resonable response & mitigation plan for infrastructures. Therefore, the needs for a advanced risk management technique based on a probabilistic and stochastic risk evaluation theory is increased. In this study, these evaluation methods were investigated and a advanced disaster risk evaluation method, which is based on the probabilistic or stochastic risk assessment theory and also is a quantitative evaluation technique, was suggested. With this method, the safety changes as the result of fire damage management for recent 40 years was analyzed. And the result was compared with that of Japan. Through the consilience of the traditional risk assessment method and this method, a stochastical estimation technique for the uncertainty of future disaster's damage could support a cost-effective information for a resonable decision making on disaster mitigation.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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제29권1호
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pp.151-161
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2024
In this paper, we develop 'the Danger Map' of a workplace to identify risk and harmful factors by analyzing images of each process within the manufacturing plant site using artificial intelligence (AI). We proposed a system that automatically derives 'the risk and safety levels' based on the frequency and intensity derived from this Danger Map in accordance with actual field conditions and applies them to similar manufacturing industries. In particular, in the traditional evaluation method of manually evaluating the risk of a workplace using Excel, the risk level for each risk and harmful factor acquired from the video is automatically calculated and evaluated to ensure safety through the system and calculate the safety level, so that the company can take appropriate actions accordingly. and measures were prepared. To automate safety calculation and evaluation, 'Heinrich's law' was used as a model, and a 5X4 point evaluation scale was calculated for risky behavior patterns. To demonstrate this system, we applied it to a casting factory and were able to save 2 people the time and labor required to calculate safety each month.
This study describes the damage effects modeling for a quantitative prediction about the hazardous distances from pressurized chlorine saturated liquid tank, which has two-phase leakage. The heavy gas, chlorine is an accidental substance that is used as a raw material and intermediate in chemical plants. Based on the evaluation method for damage prediction and accident effects assessment models, the operating conditions were set as the standard conditions to reveal the optimal variables on an accident due to the leakage of a liquid chlorine storage vessel. A model of the atmospheric diffusion model, ALOHA (V5.4.4) developed by USEPA and NOAA, which is used for a risk assessment of Off-site Risk Assessment (ORA), was used. The Yeosu National Industrial Complex is designated as a model site, which manufactures and handles large quantities of chemical substances. Weather-related variables and process variables for each scenario need to be modelled to derive the characteristics of leakage accidents. The estimated levels of concern (LOC) were calculated based on the Gaussian diffusion model. As a result of ALOHA modeling, the hazardous distance due to chlorine diffusion increased with increasing air temperature and the wind speed decreased and the atmospheric stability was stabilized.
This study is to analyze the sensitivity for the parameters (a and b values, $M_{max}$, attenuation formula, and seismo-tectonic model) which are essential for the seismic hazard map. The values of each parameter were suggested by 10 members of the expert group. The results show that PGA increases as a value and $M_{max}$ become larger and as b value smaller. Big impact on the seismic hazard is observed for attenuation formula, a and b values although there is little impact on $M_{max}$ and seismo-tectonic model. These parameters with big impact require careful consideration for obtaining adequate values that well reflects the seismic characteristics of the Korean peninsula.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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pp.226-226
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2020
최근 지구온난화에 따른 기후변화로 인해 집중호우와 태풍의 영향으로 토석류를 동반한 산사태가 빈번하게 발생하고 있다. 산지에서 짧은 시간동안 강우가 집중되어 발생하는 토석류는 고수위의 홍수파를 형성하며 유목 및 흙, 자갈 등이 함께 유동하여 주변도로와 하류지역의 민가나 하천구조물에 큰 피해를 발생시킨다. 특히 강원도 지방도로의 경우 대부분이 산지와 급경사지로 이루어져 있어 집중호우시 산사태나 토석류에 매우 취약한 실정이다. 이러한 피해를 사전에 예방하기 위해 국내에서는 부처별로 다양한 풍수해 관련 재해지도를 작성하여 제공하고 있지만 표준모델이 없고, 서로 다른 형태의 지도를 관리하고 있어 재난 발생 시 도로관리에는 효율적인 활용이 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 재난 시 효율적인 지방도로 관리를 목적으로 다양한 재해지도의 중첩을 실시하였다. 또한 도로에서 빈번하게 발생하는 재해를 분석한 결과 산사태와 토석류가 높은 비중을 차지하였으며, 해당 재해지도를 중첩하여 지방도로 중심의 재해지도를 작성하였다.
In ports of Korea, the marine traffic flow is congested due to a large number of vessels coming in and going out. In order to improve the safety and efficiency of these vesse's movement, South Korea is operating with a Vessel Traffic System, which is monitoring its flow 24-7. However despite these efforts of the VTS (Vessel Traffic System) officers, marine accidents are occurring continuously in their control area. VTS Officers are controlling subjectively based on their experience due to no VTS control guideline of dangerous situation among vessels. On this paper, we listened to Busan VHF channel for 3days and analyzed the message. With collision risk model, We analyzed a moment of risk which officers advise or recommend to vessel in encounter situation, VTSO's career, and day&night.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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제23권4호
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pp.15-25
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2022
As the incidence and mortality of serious disasters in the construction industry are the highest, various efforts are being made in Korea to reduce them. Among them, risk assessment is used as data for disaster reduction measures and evaluation of risk factors at the construction stage. However, the existing risk assessment involves the subjectivity of the performer and is vulnerable to the domestic construction site. This study established a DB classification system for risk assessment with the aim of early identification and pre-removal of risks by quantitatively deriving risk factors using BIM in the risk assessment field and presents a methodology for risk assessment using BIM. Through this, prior removal of risks increases the safety of construction workers and reduces additional costs in the field of safety management. In addition, since it can be applied to new construction methods, it improves the understanding of project participants and becomes a tool for communication. This study proposes a framework for deriving quantitative risks based on BIM, and will be used as a base technology in the field of risk assessment using BIM in the future.
As the consumption of LNG has increased, the capacity and number of LNG facilities are getting bigger and bigger. Such circumstances supports the need for a dedicated risk analysis model to help review and check major issues of the safer construction and operation of LNG storage facilities systematically. Therefore this study suggests an appropriate risk analysis model that enables us to evaluate hazards of LNG storage facilities more easily and systematically, and then to use its result in siting, design and construction stages of the facilities. ill order to develop the model, lots of existing studies and domestic and foreign codes and standards were fully reviewed and a series of case studies also were carried out. The suggested model consists of 4-stage evaluations: in selecting a site, in determining a layout, in designing and constructing the facilities, and in operating them. This model also suggests the weather condition necessary for estimating the consequence of accident-scenarios, and the easy, systematic approach to the analysis of their probability. We expect that the model may help secure LNG storage facilities' inherent safety in determining their site and layout.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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제28권5호
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pp.780-790
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2022
Quantitative risk levels must be presented by analyzing the causes and consequences of accidents and predicting the occurrence patterns of the accidents. For the analysis of marine accidents related to vessel traffic, research on the traffic such as collision risk analysis and navigational path finding has been mainly conducted. The analysis of the occurrence pattern of marine accidents has been presented according to the traditional statistical analysis. This study intends to present a marine accident prediction model using the statistics on marine accidents related to vessel traffic. Statistical data from 1998 to 2021, which can be accumulated by month and hourly data among the Korean domestic marine accidents, were converted into structured time series data. The predictive model was built using a long short-term memory network, which is a representative artificial intelligence model. As a result of verifying the performance of the proposed model through the validation data, the RMSEs were noted to be 52.5471 and 126.5893 in the initial neural network model, and as a result of the updated model with observed datasets, the RMSEs were improved to 31.3680 and 36.3967, respectively. Based on the proposed model, the occurrence pattern of marine accidents could be predicted by learning the features of various marine accidents. In further research, a quantitative presentation of the risk of marine accidents and the development of region-based hazard maps are required.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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