• 제목/요약/키워드: Accident Prediction Model

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Random Parameter를 이용한 지방부 무신호교차로 교통사고 예측모형개발 (A Development of Traffic Accident Prediction Model at Rural Unsignalized Intersections Using Random Parameter)

  • 이규훈;오주택;박정순
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제16권4호
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    • pp.64-75
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    • 2017
  • 기존의 고정모수를 이용한 가산모형은 관측되지 않은 이질성을 고려할 수 없으며, 계수값의 표준오차가 과소추정됨에 따라 과도한 t-값이 도출되어 모형의 신뢰성이 감소하게 된다. 또한 무신호교차로의 경우 자료 수집의 어려움과 정확한 분석과정의 통계적 한계로 신호교차로에 비해 연구가 미비한 실정이다. 본 연구에서는 Random Parameter를 이용한 가산모형을 구축하여 교통사고에 영향을 미치는 요인들을 분석하고자 하였으며, 지방부 무신호교차로를 대상으로 하여 기존 연구들과의 차별성을 두고자 하였다. 분석 결과, 총 7개의 변수가 유의한 변수로 나타났고, 이 중 2개의 변수(횡단보도 유무, 제한 속도)가 확률적 변수로 나타났다.

심층 네트워크 모델에 기반한 어선 횡동요 시계열 예측 (Fishing Boat Rolling Movement of Time Series Prediction based on Deep Network Model)

  • 김동균;임남균
    • 한국항해항만학회지
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    • 제47권6호
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    • pp.376-385
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    • 2023
  • 통계에 따르면 어선의 전복 사고는 전체 전복 사고의 절반 이상을 차지한다. 이는 미숙한 조업, 기상 악화, 정비 미흡 등 다양한 원인으로 발생할 수 있다. 업계 규모와 영향도, 기술 복잡성, 지역적 다양성 등으로 인해 어선은 상선에 비해 상대적으로 연구가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 이미지 기반 딥러닝 모델을 활용하여 어선의 횡동요 시계열을 예측하고자 한다. 이미지 기반 딥러닝은 시계열의 다양한 패턴을 학습하여 높은 성능을 낼 수 있다. 이를 위해 Xception, ResNet50, CRNN의 3가지의 이미지 기반 딥러닝 모델을 활용하였다. Xception과 ResNet50은 각각 177, 184개의 층으로 구성되어 있으며 이에 반해 CRNN은 22개의 비교적 얇은 층으로 구성되어 있다. 실험 결과 Xception 딥러닝 모델이 가장 낮은 0.04291의 sMAPE와 0.0198의 RMSE를 기록하였다. ResNet50과 CRNN은 각각 0.0217, 0.022의 RMSE를 기록하였다. 이를 통해 상대적으로 층이 더 깊은 모델의 정확도가 높음을 확인할 수 있다.

대화식 데이터 마이닝 기법을 활용한 자동차 보험사의 인입 콜량 예측 사례 (A Case Study on Forecasting Inbound Calls of Motor Insurance Company Using Interactive Data Mining Technique)

  • 백웅;김남규
    • 지능정보연구
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    • 제16권3호
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    • pp.99-120
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    • 2010
  • 최근 고객들의 비대면 접점 서비스 이용도가 높아짐에 따라, 비대면 채널은 다양한 데이터의 분석을 통해 고객 만족도를 향상시킬 수 있는 유용한 창구로 인식되고 있다. 이러한 비대면 채널의 대표적 영역으로 콜센터를 들 수 있으며, 콜센터 운영에서 고객 만족도에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 상담 인력의 규모인 것으로 알려져 있다. 즉, 일정수준 이상의 고객 만족도를 유지하기 위해서는 충분한 상담 인력을 확보하는 것이 관건이지만, 불필요하게 많은 인력을 확보하는 것은 인건비 측면에서 비용의 낭비를 초래할 수 있다. 따라서 부족하지도 않고 넘치지도 않을 정도의 적정 인력을 산출하는 능력은 콜센터 운영의 핵심 경쟁력으로 인식되고 있으며, 최근 콜센터에서는 적정 인력의 규모를 예측하기 위해 WFM(Work Force Management) 업무 전담 부서를 설치하고 콜량을 정확하게 예측하기 위한 노력을 기울이고 있다. 콜량 예측을 위해 현업에서 주로 사용되는 방법은 담당자의 직관에 의존하는 방법으로, 일정기간의 콜량 평균을 담당자가 주관적 판단에 의해 보정함으로써 이루어진다. 하지만 이러한 방식은 담당자의 주관적 성향에 크게 좌우된다는 한계를 갖고 있어서, 최근에는 다양한 예측 모형을 시스템화한 WFMS(Workforce Management System) 패키지가 널리 활용되고 있다. 하지만 이 시스템은 초기 도입 시 매우 고가의 구축비용이 발생하며, 신규 요인 발굴 시 이를 즉각적으로 시스템에 반영하기 어렵다는 한계점을 갖고 있다. 이를 극복하기 위해 본 연구에서는 데이터 마이닝의 대화식 의사결정나무 기법을 이용함으로써, 객관적이면서도 업무 배경 지식을 충분히 활용할 수 있는 예측 모형을 수립하고자 한다. 또한, 본 연구에서 수립한 모형의 정확성 평가를 위해, 국내 최대 규모의 한 자동차 보험사 콜센터의 4년 8개월 간의 실 데이터를 사용한 실험을 수행하고 그 결과를 제시하였다. 실험에서는 기존의 WFMS와 본 연구에서 제안하는 두 가지 모형인 대화식 의사결정나무 기반의 예측 모형, 일반 의사결정나무 기반의 예측 모형의 세 가지 모형에 대해, 다양한 오차 허용범위 하에서의 사고콜 및 고장콜에 대한 예측 적중률을 평가하였다.

조선 해양 구조물용 강재의 소성 및 파단 특성 IV: 고온 기계적 물성치에 관한 실험적 연구 (Plasticity and Fracture Behaviors of Marine Structural Steel, Part IV: Experimental Study on Mechanical Properties at Elevated Temperatures)

  • 정준모;임성우;박노식
    • 한국해양공학회지
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    • 제25권3호
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    • pp.66-72
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    • 2011
  • This is the fourth of a series of companion papers dealing with the mechanical property reductions of various marine structural steels. Even though a reduction of the elastic modulus according to temperature increases has not been obtained from experiments, high temperature experiments from room temperature to $900^{\circ}C$ revealed that initial the yield strength and tensile strength are both seriously degraded. The mechanical properties obtained from high temperature experiments are compared with those from EC3 (Eurocode 3). It is found that the high temperature test results generally comply with the prediction values by EC3. Based on the prediction of EC3, time domain nonlinear finite element analyses were carried out for a blast wall installed on a real FPSO. After applying the reduced mechanical properties, corresponding to $600^{\circ}C$ to the FE model of the blast wall, more than three times the deflections were observed and it was observed that most structural parts experience plastic deformations exceeding the reduced yield strength at the high temperature. It is noted that a protection facility such as PFP (passive fire protection) should be required for structures likely to be directly exposed to fire and explosion accident.

LPG소형저장탱크 BLEVE 발생 시점 예측 툴 개발 (Development of a Tool for Predicting the Occurrence Time of BLEVE in Small LPG Storage Tanks)

  • 채충근;이재훈;채승빈;김용규;한신탁
    • 한국안전학회지
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    • 제35권4호
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    • pp.74-83
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    • 2020
  • In Korea, about 110,000 LPG small storage tanks of less than three tons have been installed in restaurants, houses and factories, and are used as LPG supply facilities for cooking, heating and industrial use. In the case of combustible liquefied gas storage tanks, the tank may rupture due to the temperature increase of the tank steel plate (approximately 600℃) even when the safety valve is operating normally, causing large-scale damage in an instant. Therefore, in the event of a fire near the LPG small storage tank, it is necessary to accurately predict the timing of the BLEVE(Boiling Liquid Expanding Vapour Explosion) outbreak in order to secure golden time for lifesaving and safely carry out fire extinguishing activities. In this study, we have first investigated the results of a prior study on the prediction of the occurrence of BLEVE in the horizontal tanks. And we have developed thermodynamic models and simulation program on the prediction of BLEVE that can be applied to vertical tanks used in Korea, have studied the effects of the safety valve's ability to vent, heat flux strength of external fires, size of tanks, and gas remaining in tanks on the time of BLEVE occurrence and have suggested future utilization measures.

빅데이터를 활용한 AI 기반 우선점검 대상현장 선정 모델 (AI-based Construction Site Prioritization for Safety Inspection Using Big Data)

  • 황윤호;지석호;이현승;정현준
    • 대한토목학회논문집
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    • 제42권6호
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    • pp.843-852
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    • 2022
  • 지속적인 안전관리에도 불구하고 매년 건설업 근로자 사망율은 줄어들지 않는 추세다. 이에 따라 건설현장 사고를 예방하기 위한 다양한 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 건설공사 비용 50억원 미만의 건설현장 중 건설사고가 발생할 것으로 예상되는 현장을 우선적으로 선별하는 AI기반 우선점검대상 선정 모델을 개발하였다. 특히, 적용한 AI 알고리즘 중 분류분석에서 가장 뛰어난 성능(사고발생예측 AUC-ROC 90.48 %)을 보인 랜덤 포레스트를 모델 개발에 활용하였으며, 건설사고를 유발하는 주요한 요인으로는 공사비, 총공사일수, 공사실적평가액이 확인되었다. 본 연구를 통해 점검인력 효율화와 건설사고에 대한 선제적 대응의 결과로 8년간 약 917.7 % ROI(투자수익률)를 기대할 수 있다.

KSLV 추진기관 종합시험설비 피해 사고 예측 모델 해석

  • 이정호;강선일;유병일;김용욱;조상연;오승협
    • 항공우주기술
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    • 제4권2호
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    • pp.163-170
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    • 2005
  • 국가 우주개발 중장기계획에 따라 향후 10년간 다양한 발사체 및 위성을 개발할 필요가 있다. 그러므로 이러한 발사체 및 위성 개발과정에 있어 ReTF나 PTA-II 시험설비와 같은 시험설비가 다수 필요할 것으로 예상된다. 이에 우리연구원은 KSLV 추진기관에 대한 종합 시험을 수행할 수 있는 대형 연소시험설비 구축을 계획 중이다. 본 논문에서는 해당 시험설비의 기본 설계안에 따른 시설 배치 레이아웃과 위험물 저장량을 기초로 하여 시험설비에서 화재 또는 폭발 발생 시 그 피해가 어떻게 전파되는지 모델 해석을 통해 알아보았다. 논문에 포함되어진 안전성 평가, 피해정도, 피해범위를 바탕으로 기 수행된 설계 결과를 보완함으로써 좀 더 안전한 시험설비를 구축할 수 있도록 하는 것이 목적이다.

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POSCA: A computer code for fission product plateout and circulating coolant activities within the primary circuit of a high temperature gas-cooled reactor

  • Tak, Nam-il;Lee, Jeong-Hun;Lee, Sung Nam;Jo, Chang Keun
    • Nuclear Engineering and Technology
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    • 제52권9호
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    • pp.1974-1982
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    • 2020
  • Numerical prediction of fission product plateout and circulating coolant activities under normal operating conditions is crucial in the design of a high temperature gas-cooled reactor (HTGR). The results are used for the maintenance and repair of the components as well as the safety analysis regarding early source terms under loss of coolant accident scenarios. In this work, a new computer code named POSCA (Plate-Out Surface and Circulating Activities) was developed based on a one-dimensional model to evaluate fission product plateout and circulating coolant activities within the primary circuit of a HTGR. The verification and validation of study for the POSCA code was done using available analytical results and two in-pile experiments (i.e., OGL-1 and VAMPYR-1). The results of the POSCA calculations show that POSCA is able to simulate plateout and circulating coolant activities in a HTGR with fast computation and reasonable accuracy.

SHS에 의한 인지상황 초기대응 사례별 선박 궤적 변화 고찰 (The consideration on changes of ship's trajectory in case-by-case initial response to cognitive situation by SHS)

  • 윤청금;김득봉
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2016년도 춘계학술대회
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    • pp.199-201
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    • 2016
  • 항해장비의 성능이 고도화되고 있으나 해기사의 항해기기 운용능력, 즉 해양사고 저감을 위한 항해사의 위험 예견 능력과 회피의무의 중요성은 지속적으로 증대되고 있다. 이 능력과 의무는 항해사의 인지능력으로도 표현할 수 있다. 해기능력이 상이한 각 선교팀이 선박 조종시뮬레이터로 인명구조조선을 실시하여 나타난 선박의 항적을 기반으로 인지상황 발생 초기대응별 사례를 분석하고, 단계별 항적, ROT 값 등 분석 자료를 인지교육모델, 해기사의 상황인식평가 기초자료로 활용하고자 한다.

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운항 중 실구조물(항공기 축소모델)에서의 탄소섬유강화플라스틱(CFRP)의 음향방출신호 특성에 관한 연구 (A Study on Acoustic Emission Characteristics of CFRP in aircraft operations)

  • 이경원;안주선;황웅기;이종오;이상율;이보영
    • 한국항공운항학회지
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    • 제18권4호
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    • pp.59-66
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    • 2010
  • Aerospace structures need high stability and long life because many personal injuries can result from an accident and securing structural integrity for various external environments is more important than any other thing. So first of all we must prove the destruction properties for operating environment, have prediction technology about damage evolution and life, and develop an economical non-destructive technology capable of detecting structure damage. Acoustic emission (AE) have no need of artificial environment like ultrasonic inspection or radio fluoroscopy to emit a certain energy, is a testing technique using seismic signal resulting from interior changes of solids, and enables to observe if any fault is appeared and it grows seriously or not while running. In this study we suggest the method of structural integrity evaluation for aerospace structures through the acoustic emission technique, for which a model plane was manufactured and an actual operation test was conducted.