선박을 조종할 때 발생하는 항해사의 인적오류로 인해 해양사고는 매년 꾸준히 발생하고 있다. 이 연구의 목적은 해기사가 선박조종에 나타난 행동으로 인해 발생하는 인적오류에 의해서 야기 될 수 있는 선박충돌사고를 예방하여 항행안전을 도모하는 것이다. 해기사의 행동으로 발생하는 인적오류를 관리 할 수 있는 방법은 두 가지이다. 개인 접근법과 시스템 접근법으로 구분되며, 이는 상황인식이론과 라스무센의 행동이론으로 적용되었다. 이를 과거 해양사고에서 발생한 인적오류를 조사하고, 선박조종시뮬레이터를 이용하여 실험을 진행해 이 두 가지 행동 특성을 식별하였다. 두 가지 해기사 인적오류 특성을 분석하였으며, 이를 기반으로 추후에는 대응 방법을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 해상상태 환경에 따른 카메라 센서 인식의 오차를 제어하고 보정 하기 위해 칼만 필터를 적용한 방법을 제시한다. 먼저, 함정의 제원을 기술하여 롤링에 따른 오차 정도를 측정하였다. 모델로 선택한 함정인 PKMR-211을 통해 시뮬레이션에 필요한 수면으로부터 현등까지 거리를 제시한 후, 피드백 제어 시스템에서 카메라 오차값을 변수로 삼아 오차 보정을 수행하였다. 실험에서는 함정의 롤링 정도를 각도로 나타내는 변수인 𝛼, 𝛽로 표기하고, 거리에 따른 각도 변화를 비교하였다. 해상 상태 3의 상황에서 칼만 필터를 적용하기 전과 후의 오차를 비교했을 때, 거리와 무관하게 적색등에서는 +1.5556°에서 -1.1544°까지 줄어들었고, 녹색등에서도 동일한 결과를 확인하였다. 이를 통해, 해상 환경에 따른 함정의 움직임을 고려하여 계산을 수행하고, 오차 보정 이후 함정의 향후 기동 안정성을 제시하였다.
70년대 이후 고속도로의 건설이 급격히 확대하고 있으며, 국토의 70 %가 산악지역인 국내의 지리적 여건상 반드시 터널의 건설이 포함된다. 현재는 607개의 고속도로 터널이 설치, 운영되고 있으며, 향후 2015년까지 440여개를 추가로 건설할 계이다. 이중 1,000 m 이상의 장대터널도 256개소로 대폭 증가될 예정이다. 고속도로 터널은 반밀폐 지하공간으로 차량운전자의 각별한 주의 또한 요구되고 있으나 터널내 과속통제시스템이 없어 추돌 또는 충돌로 인한 차량화재 사례가 급격히 증가하고 있는 추세다. 도로터널내 대형차량화재의 원인을 살펴보면 주로 과속에 의한 전방추돌에 의한 차량화재의 확률이 높다. 추돌사건을 줄이기 위해 터널 및 교량에 과속방지단속 시스템을 설치하여 원천적으로 운전자의 과속 등 이용자 측면의 주의를 고양시킬 경우 대형재난으로 이어질 수 있는 차량화재를 방지할 수 있다는 사실이 입증됨에 따라 향후 위험도가 높은 1,000 m 이상의 장대터널 내에서의 화재사고 등 재난예방을 위해 구간과속 단속시스템 설치를 법적인 시설로 포함하여 재형재난을 방지할 수 있다.
이 연구는 국내 로드킬(Roadkill) 피해 발생건수가 가장 높은 야생동물인 고라니(Hydropotes inermis)를 대상으로 로드킬 예방에 필요한 저감시설인 유도울타리의 적정 높이 기준을 마련하기 위해 이루어졌다. 이를 위해 국외 사슴류 흰꼬리사슴(Odocoileus virginianus)의 울타리 월장 측정 연구사례와 비화학적 포획 방법을 검토하여 국립생태원 사슴생태원에서 관리하는 고라니 27마리를 대상으로 울타리 월장 실패율 측정 방법에 적용하였다. 펜스(test fence) 높이 0.5m에서부터 단계별 10cm씩 높여가며 넘을 수 없는 높이를 검증하였다. 그 결과 1.5m로 설치할 경우 고라니의 침입을 96.7% 차단 가능하고, 1.8m 높이에서는 100% 차단하는 것으로 확인되었다. 이 연구결과를 토대로 향후 환경부 "생태통로 설치 및 관리지침" 개정 시 유도울타리 적정 높이 기준 설정에 의미 있는 자료로 활용될 것으로 기대된다.
한국을 포함하여 세계적으로 국가경제의 외부환경은 급속도로 빠르게 변화하고 있음에도 복지체계 및 복지정책 방향은 과거의 틀에서 크게 벗어나지 못하고 있다. 그 결과 복지 및 경제사회 관련 쟁점들은 정책의 목표를 둘러싼 이념적 충돌로 그치거나, 정합성이 결여되거나, 이해집단의 개입과 갈등이 지속되는 결과만을 초래하고 있다. 과거 우리나라의 복지는 성장을 통해 해결할 수 없는 부분을 보완하는 수준이었다. 높은 성장률로 고용창출이 지속적으로 이루어졌고 낮은 노령화 수준과 젊은 인구구조, 높은 출산율 등이 이를 뒷받침하는 구조였다. 그러나 현재의 새로운 국내외 경제사회 복지환경은 새로운 복지정책 변화를 요구하고 있다. 경제사회정책 목표는 안정적 경제사회시스템 구축과 복지확산형 사회투자형 복지국가를 지향하는 경제사회정책의 구성이 요구되고 있다. 또한 향후 한국 복지제도 강화의 방향은 보장성(protection) 강화와 역동성(activation) 강화 사이에 균형이 이루어져야 하며, 사후적 복지에서 예방적 복지로 전환이 되어야 할 필요성이 있다. 또한, 공공부문 민간시장 개인의 역할분담이 이루어져야 하며, 잔여적 복지에서 보편적 복지로의 패러다임의 전환이 이루어져야 할 필요성이 있으며, 이와 같은 복지제도의 개선을 통해 장기적으로 제도의 지속가능성을 높일 수 있을 것이다.
자전거는 측면 충돌 사고 시 대형사고로 이어지고 있으며 위험상황 시 적극적인 대처가 어렵기 때문에 사고를 사전에 예방하는 것이 매우 중요하다. 본 연구는 자전거 안전운전 지원기술의 일환으로 전국의 자전거 사고 데이터와 수치지도(Digital Map)의 도로속성 정보를 기반으로 자전거 사고 위험존을 설정하고 이를 활용하여 자전거 이용자에게 시의적절한 안전정보를 제공할 수 있도록 하는 방안을 연구하였다. 실제 사고 데이터를 이용해 선정한 지점을 '위험존'이라 하였고, 이러한 위험존을 바탕으로 모델화 하여 생성한 잠재적 사고발생 예상지점을 '논리위험존'이라 하였다. 본 연구에서 도출된 자전거 사고 논리 위험존 설정 연구 결과는 전국의 자전거 사고지점의 지점별 특수성을 네트워크 데이터를 통해 논리위험존 형태로 일반화 하였다는데 의미가 있다.
해양사고 예방을 위해서는 사고의 원인과 결과에 대한 분석 및 진단뿐만 아니라, 사고의 발생 패턴과 변화 추이를 예측함으로써 정량적 위험도를 제시할 필요성이 있다. 선박교통과 관련된 해양사고 예측은 선박의 충돌위험도 분석 및 항해 경로 탐색 등 선박교통의 흐름에 관한 연구가 주로 수행되었으며, 해양사고의 발생 패턴에 대한 분석은 전통적인 통계 분석에 따라 제시되었다. 본 연구에서는 해양사고 통계 자료 중 선박교통관련 사고의 월별, 시간대별 발생 현황 데이터를 활용하여 해양사고 발생 예측 모델을 제시하고자 한다. 국내 해양사고 발생 현황 중 월별, 시간대별 데이터 집계가 가능한 1998년부터 2021년까지의 통계자료 중 선박교통 관련 데이터를 분류하여 정형 시계열 데이터로 변환하였으며, 대표적인 인공지능 모델인 순환 신경망 기반 장단기 기억 신경망을 통하여 예측 모델을 구축하였다. 검증데이터를 통하여 모델의 성능을 검증한 결과 RMSE는 초기 신경망 모델에서 월별 52.5471, 시간대별 126.5893으로 나타났으며, 관측값으로 신경망 모델을 업데이트한 결과 RMSE는 월별 31.3680, 시간대별 36.3967로 개선되었다. 본 연구에서 제안한 신경망 모델을 기반으로 다양한 해양사고의 특징 데이터를 학습하여 해양사고 발생 패턴을 예측할 수 있을 것이다. 향후 해양사고 발생 위험의 정량적 제시와 지역기반의 위험지도 개발 등에 관한 추가 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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