실습선 한바다호에 설치된 선박 조종성능 계측 시스템을 이용하여 타각, 선회방향, 속력 등 다양한 조건으로 수차례에 걸쳐 선회시험을 실시하였다. 이를 바탕으로 선회권, 조종성 지수, 신침로 거리 등을 산출하여 상호 비교하였고, 그 결과 IMO 조종성 기준(Maneuvering standards)을 잘 만족하고 있음을 확인하였다. 실습선 한바다호는 좌현으로 선회하는 경우 모든 타각에서 선회권이 작게 측정되었고, 타 선박과 비교하여 선회성 지수(K)와 추종성 지수(T)가 상대적으로 크게 나타났다. 따라서 선회과정에서 선회경은 다소 작아질 수 있으나, 전진거리가 길어질 수 있으므로 전방의 위험물 회피에 주의가 요구된다. 또한, 신침로가 $30^{\circ}{\sim}90^{\circ}$인 경우 신침로거리는 $125m{\sim}300m$로 측정되었다. 이러한 결과는 충돌회피와 항내조선 및 협수도 항해 시 선박을 보다 안전하게 조선하는데 매우 중요한 지표가 될 것으로 판단된다.
해양플랜트 산업 및 선박 건조현장에서는 다양한 업무 형태로 인해 고소작업용 Access Service Basket을 사용 중에 있다. 하지만 이런 시스템을 운용함에 있어서 다양한 형태의 안전사고가 지속적으로 일어나고 있다. 현재 사용되고 있는 고소용 작업대의 경우에는 적재용량, 근접거리, 운용 방향 등을 작업자가 판단하여 운용함에 다양한 위험에 노출되어 있는 형태이다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위하여 고소작업용 시스템에 IoT 기반의 모니터링 및 충돌 경보 시스템을 접목한 장치를 개발하였다. 개발한 장치로 하여금 작업자 및 관리자가 쉽게 운용상태를 확인할 수 있고 그에 따라서 안전사고를 미리 예방하는 장치를 전문가 입회하에 테스트하여 그 신뢰성을 확보하였다.
This paper proposes a new collision risk assessment system for pedestrians's safety. Monte Carlo Simulation (MCS) method is a one of the most popular method that rely on repeated random sampling to compute their result, and this method is also proper to get the results when it is unfeasible or impossible to compute an exact result. Nevertheless its advantages, it spends much time to calculate the result of some situation, we apply not only MCS but also Neural Networks in this problem. By Monte carlo method, we make some sample data for input of neural networks and by using this data, neural networks can be trained for computing collision probability of whole area where can be measured by sensors. By using this trained networks, we can estimate the collision probability at each positions and velocities with high speed and low error rate. Computer simulations will be shown the validity of our proposed method.
안개가 교통사고를 유발시키는 원인을 살펴보면 운전자의 시거와 밀접한 관련이 있다. 짙은 안개가 발생하게 되면 돌발상황이 발생하였을 때 도로를 주행하던 차량이 안전하게 정지하기 위해서 필요한 최소 정지거리가 증가하게 되나 안개로 인한 시정이 나빠지게 되어서 사고발생확률이 높은 것이다. 또한 안전한 시거가 확보되지 않기 때문에 단독사고 발생 후 뒤따르던 차량이 전방을 확인하지 못한 상황에서 연쇄 충돌하게 되어 사고가 대형화된다. 이에 본 연구에서는 IT기술인 RFID와 USN을 이용하여 안개로 인한 시정거리에 따라 도로에 있는 과속카메라가 도로주행 한계속도를 자기 스스로 판단하여 자동조절하게 만들고 변경된 한계속도를 그 도로를 이용하는 차량운전자 휴대폰에 문자로 전송해주고 도로전광판에서도 정확하게 주행속도정보를 볼 수 있게 한다. 그리하여 도로주행 한계속도를 어기는 차량에는 범칙금을 부과하게 만든다. 본 연구를 통해 안개에 대한 교통사고의 위험을 줄이고 사회적 경제적으로 이익이 되도록 하기위해 기상상태 변화에 따른 USN 기반의 도로주행 한계속도 지능적 조정 관리시스템을 제안하고자 한다.
연구목적: 건설기계의 안전사고를 예방하기 위해 사용하는 스마트 안전 시스템의 안전성과 재해 예방효과를 분석하여 그 안전성을 실증하고자 한다. 연구방법:건설기계 중 재해다발 및 위험성이 높은 굴삭기를 대상으로 스마트 안전 시스템의 유무에 따른 근로자의 행동 패턴을 분석하였다. 연구결과: 건설기계에 스마트 안전 시스템을 설치하였을 때 건설기계와 협착 및 충돌 등에 의한 재해로부터 근로자의 안전성이 확보되었다. 결론:건설기계에 설치된 스마트 안전 시스템은 건설기계 관련 재해 감소와 중대 재해예방에 실효성을 증대시킬 수 있을 것으로 판단된다.
해상 집회 및 시위는 그 장소가 해상이라는 점에서 위험성이 크며, 집회 및 시위의 수단으로 다수의 선박이 동원되기 때문에 제한된 해상 시위 공간에서 시위 선박들 간의 충돌 등 안전사고의 위험이 항상 대두된다. 따라서 해상에서의 집회 및 시위는 육상에서의 집회 및 시위에 비하여 더 엄격한 규제가 필요한 측면이 있다. 그러나 헌법상 기본권으로 보장되는 집회 및 시위에 관한 권리의 중요한 내용 중 하나가 효과적인 집회 및 시위 장소를 선택하는 것이며, 집회 및 시위에 관한 권리는 육상 뿐 아니라 해상에서도 보호되어야 한다. 따라서 해상에서의 집회 및 시위에도 집회 및 시위에 관한 법률이 적용되는 것으로 보아 그에 따른 규제 뿐 아니라 보호도 이루어져야 할 것으로 판단된다. 본 논문은 이와 같은 집회 및 시위에 관한 법률의 적절한 해석을 통하여 해상 집회 및 시위를 적절히 규제하면서도 동시에 보호하는 방안을 도출하고자 하였다.
연안에는 많은 배들이 운항을 하고 있어 사고의 위험에 노출되어 있다. 특히 안전 장비를 구비하지 않은 소형 선박은 다양한 원인에 의한 선박 상태에 따른 사고, 그리고 주변 선박 및 물체와의 충돌과 같은 해양사고에 무방비 상태에 놓여있다. 따라서 이와 같은 상황을 저렴한 장비를 통하여 해결하는 것이 필요하다. 이를 위하여 본 논문에서는 스마트폰을 이용하여 선박 자체 움직임을 감지할 수 있는 기능을 구현하였다. 움직임이 정해진 임계값을 넘어선 경우, 이 기능은 현재 상황이 이 선박에 위험하다고 판단하고, 이 상황을 선박에 있는 스마프폰 소유자 및 제어 센터로 이상황을 알린다. 이를 통하여 안전 장비가 거의 장착되어 있지 않은 어선, 여객선, 그리고 레저선박과 같은 소형 선박에 적용되어 선박의 안전 항해를 향상시킬 수 있다.
우리나라 주요 항만의 입출항 통항패턴을 연구하기 위한 사전 연구로서, 부산항에 입 출항하는 위험화물운반선의 통항량을 항만운영정보시스템(Port Management Information Systim, Port-MIS) 자료를 이용하여 사전 조사하고, 통항량이 가장 높은 각 계절별 연속 3일을 선별하였다. 해양안전종합정보시스템(General Information Center on Maritime Safety & Security, GICOMS) 자료를 이용하여 선별된 12일간 위험화물운반선의 부산항 주요 통항로의 통항 패턴을 분석하였다. 또한 주요 입출항 지점인 북항 오륙도 방파제와 감천항 동방파제의 위험 화물운반선의 통항 이격거리를 분석하였다. 항로 단면에서 선박의 궤적이 정규분포를 이룬다는 가정을 근거로 해상교통안전진단 등에서 정규분포의 누적 확률분포 함수를 이용하여 충돌확률을 추정하여 사용하고 있지만, 오륙도 방파제 입출항 및 감천항 동방파제 입항에서의 선박의 항해 궤적은 KS-test 및 SW-test를 이용한 정규성 검정결과 정규분포를 따르지 않는 것으로 평가되었다. 특히 북항에서는 선박의 우측통항 경향이 두드러지게 나타났다. 일반적인 통항이론의 적용보다는 항만의 특성에 맞는 통항모델을 개발하여, 해상교통안전진단 등에서 적용하는 것이 바람직하여 이에 대한 후속연구가 필요할 것으로 판단된다.
1톤 이상의 인공우주물체 중 통제가 불가능한 인공우주물체의 추락은 지상에서의 인명 및 자산 피해가 발생할 가능성이 높기 때문에 국가적으로도 '인공우주물체 추락·충돌 대응 매뉴얼'에 따라 우주물체 추락 상황에 대한 위기를 관리한다. 따라서 인공우주물체 추락 상황 및 위험도를 판단하기 위한 신속하고 정확한 인공우주물체 추락 예측 정보를 제공하는 것이 매우 중요하다. 인공우주물체 추락 예측 방법은 국내외 여러 기관들에서 수행하고 있으나, 국가적으로 신뢰할 수 있는 국내 독자적인 툴의 확보는 국가 우주위험 재난 위기 상황에서 매우 필수적이다. 본 연구에서는 인공우주물체의 추락 상황에서 관측으로부터 생성된 우주물체의 접촉궤도요소 또는 해외에서 공개되는 평균궤도요소를 활용하여 인공우주물체의 추락 예상 시각 및 지점을 정밀하게 예측할 수 있는 소프트웨어를 개발하였다. 개발된 소프트웨어는 그레이스 1호(Grace-1) 위성과 그레이스 2호(Grace-2), 톈궁 1호(Tiangong 1) 위성과 창정 5B호 로켓 잔해(CZ-5B)와 같은 실제 통제 불가능한 인공우주물체의 추락 상황에서 독자적인 우주물체 추락 예측 정보를 제공하여 검증하였다.
해상 객체 검출은 선장이 육안으로 해상 주변의 충돌 위험성이 있는 부유물을 컴퓨터를 통해 자동으로 검출하여 사람이 확인하는 방법과 유사한 정확도로 인지하는 방법을 말한다. 기존 선박에서는 레이더의 전파를 통해 해상 부유물의 유무와 거리를 판단하였지만 형체를 알아내어 장애물이 무엇인지는 판단할 수 없는 약점이 있다. 반면, 카메라는 인공지능 기술이 발달하면서 물체를 검출하거나 인식하는데 성능이 우수하여 항로에 있는 장애물을 정확하게 판단할 수 있다. 하지만, 디지털 영상을 분석하기 위해서는 컴퓨터가 대용량의 화소를 연산해야 하는데 CPU는 순차적 처리 방식에 특화된 구조이기에 처리속도가 매우 느려 원활한 서비스 지원은 물론 안전성도 보장할 수 없게 된다. 따라서 본 논문에서는 해상 객체 인식 소프트웨어를 개발하였고 연산량이 많은 부분을 가속화하기 위해 FPGA로 구현하였다. 또한, 임베디드 보드와 FPGA 인터페이스를 통해 시스템 구현 완성도를 높였으며 소프트웨어 기반의 기존 구현 방법보다 약 30배의 빠른 성능을 얻었고 전체 시스템의 속도는 약 3배 이상이 개선되었음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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