International Journal of Aerospace System Engineering
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제3권2호
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pp.22-25
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2016
This dissertation tried to analyze passenger behaviors after an accident with the possibilities of a variety of accidents open reflecting the phases of the times of increasing interests in safety of passengers as the use of means of transportation such as cars and airplanes is increasing. Because a lot of data on head-on collisions, broadside collisions and reverse side collisions have been gathered through lots of experiments and interpretations, I chose to study a relatively unfamiliar subject, dropping collision. For example, I tried to study passenger behaviors in seating position after a dropping collision in preparation for falling accidents due to recent frequently-occurring sinkholes, driver's carelessness or mechanical problems. I used MADYMO, passenger behavior interpretation program, and experimented with 2 meters high Drop Test device which I made in person to increase the reliability of the results. On the basis of these, I compared the real experiments with interpretations.
본 연구는 기계학습 기법 중 토픽 모델링을 활용하여 건설현장에서 발생하는 추락재해에 대한 토픽을 분류하고 각 토픽에 따른 재해요인을 분석하였다. 잠재 디리클레 할당 기반의 토픽 모델링을 적용하기 위해 텍스트 데이터의 전처리를 하였고 Perplexity 점수로 평가하여 모형의 신뢰성을 높였다. 각 토픽에서 공통으로 도출된 추락재해의 대부분은 소규모 사업장에 속한 일용직 작업자들에게 발생하였다. 추락재해의 대부분의 원인은 안전장비 미착용, 현장 정리 정돈 미흡, 안전장비의 성능 및 착용 상태로 인해 제대로 작동하지 않은 것으로 판단되었다. 추락재해를 예방하고 절감하기 위해서는 소규모 사업장에 맞는 안전교육과 작업장의 정리 정돈과 개인 안전장비의 적절한 착용 상태 및 성능을 확인하는 것이 중요한 것으로 도출되었다.
가정에서 일어나는 가장 일반적인 사고 중의 하나는 실내 가연성 가스누출에 의한 폭발 사고이다. 이러한 폭발 사고현장의 분석에 의하면 경우에 따라서 누출가스가 실내를 완전히 연소 하한계의 농도로 채올 수 있는 양보다 매우 작은 가연성 가스 양에 의하여 발생할 수 있다. 따라서 폭발이 일어날 수 있는 최소한의 가스 양은 실내 누출된 가스농도의 불균일한 정도에 의존하게 된다. 일반적으로 메탄과 같은 공기보다 가벼운 가스는 천장에서 축적되는 경향이 있고, 프로판의 경우에는 바닥에 축적되는 경향이 있다 본 논문에서는 매우 작은 양의 가스 누출에서 폭발 위험성 분석을 위한 가우스분포폭발 모델을 제시하였다. 이 모델은 연소한계농도에 기초를 두고, 특정 폭발 압력이 나타날 수 있는 최소한의 가스 누출량을 예측하는데 사용할 수 있다. 가우스모델을 이용하여 분석하면, 가정집에서 누출된 가스의 부피가 실내 부피에 비하여 $0.5\%$ 이하에서도 건물이 붕괴되는 폭발사고가 일어날 수 있다. 본 모델은 가스안전기기 개발을 위한 가스폭발 위험성 분석과 가정집에서 폭발사고 원인조사에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
최근 다양한 사이버 범죄 위협이 증가하는 추세로 정보시스템을 대상으로 공격하는 사이버 공격에 대해 실시간 탐지 등 최전선에서 초동 대응을 해야 하는 보안관제의 중요성이 높아지고 있다. 보안관제센터, 사이버테러 대응센터, 침해 대응센터 등의 이름으로 기관의 관제인원들은 사이버 공격 예방을 위해 많은 노력을 하고 있다. 특히 침해사고 탐지를 위한 방법으로 네트워크 보안장비를 이용하거나 관제시스템을 활용하여 탐지를 하고 있지만 장비 위주의 단순한 패턴기반으로 관제를 하는 방법으로는 침해사고의 예방을 위한 방법으로는 부족하다. 그러므로 보안관제시스템은 지속적으로 고도화 되고 있으며 침해위협에 대한 예방활동으로 탐지방법에 대한 개발과 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 기존 침해사고 탐지 방법에 대한 문제점 개선을 위해 주요 구성 모듈의 침해사고 탐지 방법을 정의하고, 성능테스트를 통해 효율적인 보안 관제를 위한 방안을 제시하고 SIEM(Security Information Event Management)을 활용한 관제시스템 고도화를 통하여 효과적인 침해위협 탐지 방법을 연구하고자 한다.
스쿨존에서 교통사고를 사전에 예방하려고 노력하고 있다. 하지만, 스쿨존 내 교통사고는 계속 발생하고 있다. 운전자가 어린이보호구역 내 상황 정보를 미리 알 수 있으면, 사고를 줄일 수 있다. 본 논문에서는 스쿨존 내 사각지대를 없애는 카메라, 사전 교통정보를 수집할 수 있는 번호인식 카메라 시스템을 설계한다. 차량속도 및 보행자를 인식하는 LIDAR 시스템을 개선하여 설계한다. 카메라 및 LIDAR에서 인식된 보행자 및 차량 영상 정보를 수집하고 가공하여, 인공지능 시계열 분석 및 인공지능 알고리즘을 적용한다. 본 논문에서 제안한 딥러닝으로 학습된 인공지능 교통사고 예방 시스템은, 스쿨존 진입 전 차량 내 모바일 장치에 스쿨존의 정보를 운전자에게 전달하는 강제 푸시서비스를 한다. 그리고 LED 안내판에 스쿨존 교통정보를 알람으로 제공한다.
본 논문에서는 전기철도차량이 운행할 때 이상 전압상승에 의한 문제점을 해결할 수 있는 고조파 제한장치의 적용을 제안한다. 운행 중 열차에 전력을 공급하는 교류가선은 25kV/60Hz의 전기를 공급하기 위하여 사용되지만 철도차량 전기장치의 기술발전에 따라 점차 가선에 포함되는 고조파의 크기 및 주파수의 변형이 다양해지고 있다. 최근 열차안전운행에 심각한 문제가 되고 있는 주회로 기기인계기용변압기(Potential Transformer, PT)의 파손이나 주변압기 등의 열손증가는 가선 전원의 고조파로 인한 순간적인 무효전류의 증가로 생기는 현상이다. 주회로 기기의 저주파형 트랜스포머로 고주파수 성분이 유입되면 트랜스 코어의 히스테리시스에 의한 철손 증가 및 기생 커패시턴스에 흐르는 전류가 증가하므로 발열이 발생하게 된다. 이러한 문제 해결을 위해 최근 시퀀스의 조정으로 전력변환 장치의 인위적인 NOTCH OFF가 적용되었다. 그러나, OFF 신호를 받아 제어하는 방식은 지상과 차상 장치의 상호작용으로 동작하므로 불량 발생 시 무효화 되며, 실제 사고가 발생되고 있다. 따라서, 근본적인 문제해결을 위한 방법으로 고조파 전류가 가급적 변압기에 유입되지 않도록 하는 것이 필요하며, 고조파 전류의 유입으로 인해 빈번하게 발생되고 있는 열차사고를 방지하고 안전한 운행을 위해 열차의 실험 분석과 고조파 제한장치의 시뮬레이션을 통한 장치의 타당성 검증을 위한 연구를 수행하였다.
현재 철도신호 시스템/제품(Generic Product)에 대한 안전성 확보가 최우선시 되면서 그에 대한 정량적인 척도로 안전무결성 요구사항(SIR) 만족에 대한 검증은 필수사항으로 요구되고 있다. 안전무결성 요구사항(SIR) 검증은 시스템 안전성 분석을 기반으로 수행되지만 아직까지는 국내에서 수행한 경험이 없기 때문에 시스템 안전성 분석을 위한 기본 데이터의 확보율이 현저하게 떨어졌다. 따라서 지금까지는 정성적인 시스템/제품 안전성 분석에 의존할 수밖에 없었다. 정성적 분석은 리스크 매트릭스, 리스크 그래프와 같은 방법으로 사고의 폭은 넓지만 결과의 신뢰성이 떨어진다는 단점을 가지고 있다. 따라서 정성적 분석의 단점을 보완하기 위해서는 시스템/제품에 대한 정량적인 안전성 분석이 병행되어져야 한다. 본 논문에서는 정성적 분석의 단점을 극복하기 위해 정량적인 안전성 분석방법을 제시하고 신뢰성이 향상된 안전무결성 요구사항(SIR)의 검증방안을 제시한다. 검증 결과, Vital 데이터 처리장치에 대한 위험고장 발생 빈도는 $1.172279{\times}10^{-9}$으로 산출되었으며, 이 수치는 요구된 안전무결성 목표보다 상회하는 것으로 검증되었다.
온실가스 배출량을 줄이기 위해 내연기관 자동차에 대한 제한을 두고, 친환경자동차 보급 확대 정책을 내놓고 있다. 수소 전기자동차의 수소는 가연 범위 및 폭발 범위가 넓고, 폭발화염 전파속도가 매우 빠른 가연성 가스이기 때문에, 제조, 수송, 저장 시 누출, 확산, 점화 및 폭발 등의 위험성을 가지고 있다. 수소전기자동차의 연료탱크에는 폭발 등 위험성을 감소시키기 위해 온도감응식 압력방출장치(Thermally activate Pressure Relief Device, TPRD)가 있어, 사고가 발생했을 경우 폭발, 화재 등이 발생하기 전에 탱크 내부의 수소를 밖으로 방출한다. 그러나 지하주차장이나 터널과 같은 반밀폐공간에서 사고가 발생할 경우 공간 내 기류의 유동이 개방된 공간보다 미미하기 때문에 TPRD로부터 방출된 수소가스의 농도가 폭발하한계 이상으로 누적될 수 있는 등 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 TPRD의 노즐의 직경에 따라 시간에 따른 수소의 누출 유량을 분석하고, 반밀폐공간에서 수소가 누출될 경우 수소 농도변화를 수치해석으로 검토하였다. 노즐의 직경은 1 mm, 2.5 mm, 5 mm로 검토를 하였으며, 노즐 직경에 따라 지하주차장 내의 수소농도는 노즐의 직경이 클수록 빠른 시간에 농도가 높아지며, 최대값 또한 노즐 직경이 클수록 큰 것으로 분석되었다. 기류가 정체된 지하주차장에서는 노즐 주변에서 폭발하한계 이상의 수소 농도가 분포하는 것으로 분석되었으며, 폭발상한계를 넘지는 않는 것으로 분석되었다.
최근 산업 재해는 산업화로 인해 지속적으로 증가하고 있으며, 작업현장에서 위험요소로 인한 손실을 줄이기위해 작업자의 안전관리는 필수사항으로 인식되고 있다. 작업자의 안전관리를 위해서는 산업현장의 특성을 고려한 맞춤형 안전관리 인공지능 기술의 적용이 요구된다. 현장의 안전관리는 작업 및 공정별 안전사고 유형 및 위험성 분석을 기반으로 상황에 따른 작업자의 실시간 위험 감지 및 대응을 위한 서비스 설계를 고려한다. 제안된 안전관리 서비스는 IoT 기반의 센서 자료를 획득하기 위한 작업자 디바이스, 획득한 센서 자료를 수집하기 위한 엣지장치와 작업자의 재해 대응을 지원하는 음성챗봇으로 구성된다. 음성챗봇은 재해 현장의 작업자의 위험대응을 위한 상호작용을 수행하는 주요한 역할을 수행한다. 이 논문은 작업자의 상황에 따른 작업안전을 위한 IoT 기반의 시스템과 서버 상의 음성챗봇을 활용한 실시간 위험대응 서비스 시스템을 기술한다. 안전관리 서비스 제공을 위한 엣지 수준에서의 대응처리를 위해 스토리기반 음성챗봇을 활용하도록 한다.
우리나라는 차량 1만대 당 사망자수가 1.7명으로 집계되어 OECD 평균 1.1명인 것에 비해 높은 수준이다. 이에 국토교통부 및 미래창조과학부 다부처 공동 기획 과제로 교통사고 발생 시 자동으로 사고를 감지하고 관련 정보를 센터로 전송하여 신속하고 정확한 인명구조가 가능한 차량 ICT 기반 긴급구난체계(e-Call)가 개발 중이다. 단말기 보급 활성화를 위한 비즈니스는 공공부문과 민간부문으로 나눠 진행하고, e-Call 시스템의 사회적 수용성 문제 및 기능의 제약적 한계 극복을 위해 e-Call 기능 외에 추가적인 기능을 융복합하여 이용자로 하여금 서비스의 필요성을 자발적으로 자각케하는 모델을 중점적으로 제안한다. 제시한 비즈니스 모델 별로 e-Call 서비스의 시장 점유율을 예측하여, 이를 활용해 B/C 분석을 하였다. 발생되는 편익으로는 교통사고 비용 감소 편익을 보급률에 따라 산정하고, 비용으로는 시기별로 단말기 구입비용 및 통신비용을 책정해 산정하였다. B/C 분석 결과 비관적 시나리오의 경우 2025년에는 0.98, 2030년에는 1.01로 나타났고, 낙관적 시나리오에서는 2025년 1.05, 2030년 1.20으로 시간이 흐를수록, 보급률이 커질수록 경제성이 높은 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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