본 논문은 게임 플레이어들의 공익성 게임에 대한 참여 유발과 공익성 게임에 대한 인식 및 참여 동기에 대한 연구이다. 본 연구의 연구 대상은 중국 대륙에서 공익성 게임의 테스트로 참여했던 게임 유저들로 총 300명의 설문지를 배부했으며, 데이터 처리는 SPSS 24.0과 AMOS 24.0을 적용해 분석하여 신뢰성 분석, 유효성 분석, 상관분석, 구조 방정식 모델 검증 등을 진행하였다. 가설 검증결과에 따라 공익성 게임에서 신뢰 감지는 유저의 공익성 게임에 영향을 미치는 가장 중요한 동기 부여 요소였다. 성과 기대에서 가장 주요한 영향 요인은 자아실현에 대한 욕구와 소외계층에 대한 관심이었다. 인지된 위험과 사회적 영향은 유저의 공익성 게임 행위에 영향을 미치는 동기 요인이었다. 위험 감지는 유저의 참여 의도에 분명한 반(-)향 영향을 미쳤다.
구조물에서 화재 발생 시 화재의 발생 위치를 정확하게 파악하지 못해 화재 진압이 용이하지 못하는 문제, 연기나 유독가스로 시야 확보가 어려운 상태에서 비상구 및 탈출로에 대한 정보를 방향지시기와 LED 유도등에 의존하여 위험에 빠지는 문제가 빈번히 발생하고 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝 기반(RNN) 구조물 재난 시 최적의 대피로를 안내할 수 있는 시스템 알고리즘을 제시한다. 설치되어 있는 감지 센서를 이용하고, 센서별 검출된 데이터를 서버로 실시간 전송되며, 감지 센서 주변의 온도, 열, 연기, 유독가스 등의 정보가 전달된다. 그리고 이를 분석하고, 설정된 임계치 범위 내에 있는 가장 안전한 이동 경로를 파한다. 이때 구조물 내에 있는 LED 유도등과 방향지시기에 실시간으로 정보를 전달하여 위험 요소를 피할 수 있는 서비스를 제공해 준다. 이는 구조물의 각 구역별 온도, 열, 연기, 유독가스의 정보를 파악할 수 있어, 구조물 재난 시 최적의 대피로를 안내받을 수 있을 것이라고 사료된다.
본 연구에서 Clean Room 재해사례를 분석하였고, Factory Mutual Property Loss Prevention Data Sheets(FM), Industrial Risk Insurers(IRI), NFPA Code 등의 Clean Room 설계 주요 방화기준에 대하여 비교 분석을 하였다. 그리고 화재시뮬레이션을 통한 위험성 평가를 통해서 화재 시 공조설비의 작동으로 인한 연기산란 현상으로 Clean Room 내의 피해규모가 상상을 초월하는 결과를 얻을 수 있었으며, 또한 스프링클러설비의 작동으로 열온도가 더 낮아지고, 연기의 확산속도를 더 줄여줄 수 있는 것으로 분석되었다. 따라서, Clean Room내의 화재 시 화재감지기에 의해 공조설비를 정지시키고, 스프링클러설비를 설치하는 것이 안전성을 확보하는데 중요한 요소임을 유추하였다. 그러므로 본 연구에서 Clean Room 에 대한 안전성을 확보하는데 기여하고자 한다.
기존의 방범 시스템은 피해자가 직접 구조를 요청하거나 인근 제 3자에 의해 도움을 받아야 하는 구조이기 때문에 신속하게 대응이 불가능한 상황에서는 경우에 따라 적절한 도움을 받기 힘들다. 본 연구에서는 Deep Learning과 OpenCV를 활용한 자동 구조 요청 모델을 제안하고 시스템을 개발하였다. 본 연구는 사용자의 안전을 보장할 수 있어야 하기 때문에 신속히 정확한 결과를 도출할 수 있어야 한다는 전제 조건이 밑바탕 되어 객체의 정확성은 약 99% 이상을 확인할 수 있었으며 모든 알고리즘이 종료되는 데까지의 소요 시간을 약 3초까지 단축시킬 수 있었다. 다양한 위협 요소와 예측 불가능한 특수한 경우 등 모든 위험 상황을 인식하기 위해 다양한 종류의 위협 요소와 많은 양의 데이터를 수집하여 예기치 못한 상황에도 대처할 수 있도록 강화하여야 할 것이다.
본 논문에서는 시각 장애인들이 실외 보행 시 위험 요소로부터 보다 안전할 수 있도록 보행 보조기구를 구현하였다. 초음파 센서를 이용하여 장애물과의 거리가 전방 50cm 이내 및 전방 $52^{\circ}$ 이내 일 때 장애물 감지가 가능하며 조도 센서를 통해 25lux 이하가 되면 LED가 자동 점등되어 시각 장애인의 안전을 보장하고 주변 보행자들의 시야 확보에도 도움을 주는 시스템을 제작하였다. 색상 인식 센서는 감지 거리를 1cm로 하여 노란색의 인식률을 높이고 노란색을 감지하였을 때 진동이 울리도록 하였으며 평균 7.3m의 오차 범위를 가진 GPS를 활용하여 시각 장애인의 위치를 보호자가 확인할 수 있도록 하였다.
근래 조선소의 해양 프로젝트 비중이 증가함에 따라 작업 안전 환경과 공정 모니터링에 대한 요구 사항이 강화되고 있다. 이에 주요 조선소에서는 IT 기술을 접목하여 공정을 실시간으로 모니터링하고 작업자의 안전을 위해 작업 환경을 감지하기 위한 연구가 진행되고 있다. 조선소의 안벽 공정은 진수 후 안벽에 다수의 선박을 계류하고 선박 내부에서 의장 시스템 등의 마무리 공사 위주로 진행되며, 동시에 1,000여명 이상이 투입되어 진행되므로 인원의 관리와 안전 환경의 관리에 어려움이 많다. 본 연구에서는 이러한 안벽에서의 안전 작업을 위한 작업 환경을 모니터링하고 공정 진행 상황을 감지하기 위한 시스템의 개념 설계를 수행하였다. 현장 적용성을 높이기 위해 초기 투자비와 유지 운영비를 고려하여 6가지 구성 요소로 전체 시스템을 구성하였으며, 조선소 현장의 통신 환경을 고려하여 Wi-Fi와 LoRa 통신을 혼용하였고 현장에서의 데이터 송수신 기초 실험을 통해 그 적용성을 확인하였다. 설계된 시스템의 적용을 통해 안벽에 계류된 선박의 작업에 투입된 인원 현황, 작업 구역별 안전 현황을 실시간으로 감지하고 이를 기반으로 위험 상황 발생 시 단계별 알람을 발생하여 신속한 대피 및 대처가 가능하도록 함으로써 인명 손실 및 피해를 최소화 할 수 있다.
현재 비디오 영상처리시스템(VIPS: Video Image Processing System)은 실시간으로 들어오는 영상정보를 분석하여 유용한 정보를 제공하고, 하나의 카메라로 여러 차로를 동시에 감시할 수 있는 알고리즘으로 교통량, 속도뿐만 아니라 밀도 및 점유율 등 다양한 정보를 제공하나, 안전지대에서는 효과적이지 못한다. 그러나, 영상검지시스템에서 개별차량에 대한 추적시스템으로 개발할 경우 사고 및 차로 변경의 위험요소 감지 등 실시간으로 보다 다양한 정보를 제공할 수가 있다. 본 논문은 컴퓨터비전 기술을 이용하여 개별차량의 추적시스템을 개발하였으며, 이 시스템을 실제 도로영상에 적용하여 Tripwire에서 수집할 수 있는 교통정보뿐만 아니라 사고, 상충정보 등 다양한 정보를 제공한다. 본 연구의 검증을 위하여 개별차량 추적시스템으로 1) 돌발상황 감지 2) 급차로 변경과 같은 비정상적인 차량흐름의 경우를 감지하는 실험을 수행하였다.
사물인터넷(Internet of Things: IoT) 기술 발전에 따라서, IoT기술의 적용범위는 실내 환경의 생활 편의성 개선에서 벗어나 실외 환경에서의 발생가능한 위험을 사전에 감지·예방하는 산업안전 분야로 확대되고 있다. 이러한 IoT서비스 확대는 많은 장점을 제공함에도 데이터 유출과 변조 등의 보안 문제도 함께 발생시키므로 이에 따른 보안 대응전략 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 실외환경에서의 IoT기반 도로건설 위험방지시스템을 연구대상으로 IoT 보안관리 가이드라인을 제안한다. 연구대상에 적용한 저전력-광역(LPWA, BLE) 통신프로토콜의 보안취약점을 조사한 결과, 정보보안의 3대 요소인 기밀성, 무결성, 가용성 측면에서 보안취약점을 확인하여 이를 최소화할 수 있도록 취약점 별 대응방안을 제안하였다. 본 연구는 기 구현된 실외환경에서의 IoT기반 도로건설 위험방지시스템 운영에서 발생할 수 있는 취약점 조사·분석과 취약점별 실질적인 보안지침을 제안하는데 연구의 의의가 있다.
오늘날 인간의 삶의 질 향상과 다양한 욕구를 충족시키기 위한 건축물은 대형화, 고층화, 다양화되는 추세이며, 이에 따른 화재의 발생빈도 및 잠재적인 위험요소가 증가되고 있다. 특히, 화재발생 시 수직으로의 연소확대 위험성이 증가되어 재실자의 피난시간이 지연되는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해서는 화재를 조기에 감지하고 건축물의 구조 등을 감안하여 위험순위에 따른 화재 경보방식을 적용할 필요가 있다. 따라서, 본 논문에서는 수직 연소확대의 위험성을 많이 내포하고 있는 2가지 구조인 전면형 이중외피 구조와 계단 구조에 대해 수직 연소확대 특성을 설명하고, 국내 외 화재경보방식을 비교 검토한 후 FDS 이용하여 연기밀도, 가시거리, CO 농도를 비교 분석하여 각 구조에 적합한 화재경보방식을 제안하였다.
자전거 이용자 급증으로 자전거의 도난 및 분실을 방지하여 사용자를 안심시켜주고 주행 중 위험요소를 줄이고자 하는 목소리가 높아지고 있다. 본 논문에서는 애플리케이션 개발을 위해 MCU(Micro Controller Unit)인 Arduino Mega 2560 기반에 블루투스(Bluetooth) 통신 방식을 사용하여 자전거 잠금장치, 위치 추적 장치를 조작하고 후방 감지 장치를 제어하였으며 초음파 거리센서 값을 이용하여 LED Strip 및 진동 모터로 사용자에게 주행 상태를 알리는 장치를 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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