Numerous deaths and substantial property damage have occurred recently due to frequent disasters of the highest intensity according to the abnormal climate, which is caused by various problems, such as global warming, all over the world. Such large-scale disasters have become an international issue and have made people aware of the disasters so they can implement disaster-prevention measures. Extensive information on disaster prevention actively has been announced publicly to support the natural disaster reduction measures throughout the world. In Japan, diverse developmental studies on disaster prevention systems, which support hazard map development and flood control activity, have been conducted vigorously to estimate external forces according to design frequencies as well as expected maximum frequencies from a variety of areas, such as rivers, coasts, and ports based on broad disaster prevention data obtained from several huge disasters. However, the current reduction measures alone are not sufficiently effective due to the change of the paradigms of the current disasters. Therefore, in order to obtain the synergy effect of reduction measures, a study of the establishment of an integrated system is required to improve the various disaster prevention technologies and the current disaster prevention system. In order to develop a similar typhoon search system and establish a disaster prevention infrastructure, in this study, techniques will be developed that can be used to forecast typhoons before they strike by using artificial intelligence (AI) technology and offer primary disaster prevention information according to the direction of the typhoon. The main function of this model is to predict the most similar typhoon among the existing typhoons by utilizing the major typhoon information, such as course, central pressure, and speed, before the typhoon directly impacts South Korea. This model is equipped with a combination of AI and DNN forecasts of typhoons that change from moment to moment in order to efficiently forecast a current typhoon based on similar typhoons in the past. Thus, the result of a similar typhoon search showed that the quality of prediction was higher with the grid size of one degree rather than two degrees in latitude and longitude.
지난 20년간 건설산업의 재해는 절대적인 수치에서는 감소했다. 그러나 중·소규모 건설현장에서의 발생한 재해는 건설산업 전체의 약 80% 이상을 차지하고 있으며 지속적인 증가세를 나타내고 있다. 건설산업에서의 재해 저감을 위해 고용노동부는 건설업에서 상대적으로 막강한 권한을 보유한 발주자에게 안전에 대한 책임을 의무화하여 선제적으로 재해 예방을 하도록 단계별 안전보건대장 작성 제도를 법제화하였다. 제도의 활성화를 위해서는 많은 연구들이 필요하지만, 지금까지 안전관리계획, 유해·위험방지계획 등과 관련한 연구는 많았지만 안전보건대장과 관련한 연구는 없었다. 따라서 본 연구에서는 중·소규모 건설현장의 재해 저감을 위한 방안으로 발주자의 안전보건관리 절차와 연계한 개선된 안전관리 절차를 제시하였다. 공사단계의 안전관리는 공종별 교육, 안점점검을 하도록 하여 현장상황과 일치하는 관리가 되도록 하였으며, 모든 정보는 전통적인 방식의 서류형태의 문서를 대체하여 데이터 기반의 절차가 되도록 하여 관리자의 업무부담을 낮추었다. 개념적인 절차의 제시로 향후 추가 연구가 필요하지만, 중·소규모 건설현장의 안전관리 지원 정보시스템 개발을 위한 기초자료로 활용될 것으로 기대한다.
최근 전 세계적으로 지구온난화, 기후변화 등으로 태풍, 지진해일, 폭염 및 폭설 등과 같은 수재해의 피해가 대규모로 확대되었다. 특히 태풍으로 인한 경제적 손실은 1960년대 이후 경제개발 및 도시화로 인한 인구과밀지역에서 크게 나타나고 있다. 본 연구에서는 2016년 한반도를 강타한 태풍 차바를 비롯하여 태풍 루사('02), 태풍 매미('03) 및 태풍 볼라벤('12)에 대하여 한반도 내습 전 후 촬영된 위성 현황에 대하여 조사 및 분석을 실시한 결과, 기존 위성을 활용함에 있어 한계를 느끼게 되었다. 국내 위성은 주로 기상, 해양, 지형 및 통신 등의 목적으로 개발 운영됨으로 물 관리 및 수재해 대응에 필요한 시 공간적 데이터 관측 정보가 많이 부족하였다. 때문에 국외 위성으로 범위를 넓혀 조사를 실시하였으며, 이에 GMS, TRMM, COMS 및 GPM 등의 위성 자료를 수집하였다. 향후 한반도에 빠르고 정확한 수재해 정보를 얻기 위하여 시 공간적 데이터 분석단위를 만족시키는 수자원 위성의 개발 및 적용이 필요하다.
본 연구의 목적은 인제읍을 대상으로 빈도비와 로지스틱 회귀분석 모델을 통합한 앙상블 모델을 이용하여 산사태 취약성을 분석하고, 예측 정확도를 비교하는 것이다. 산사태 위치는 산사태 발생 전 후에 촬영된 항공사진을 이용하여 추출되었다. 추출된 총 422개의 산사태는 산사태 취약성 분석을 위해 훈련용 (70%)과 검증용 (30%) 자료로 랜덤하게 분류되었다. 산사태 관련인자는 고도, 경사도, 경사향, 배수로부터의 거리, 토양수분지수, 하천강도지수, 토질, 유효토심, 영급, 경급, 밀도, 임상 등 총 12개의 인자를 이용하였다. 산사태 및 산사태 관련인자는 공간데이터베이스로 구축된 뒤 빈도비와 앙상블 모델을 이용하여 산사태와 산사태 관련 인자 간 상관관계를 분석하였다. 그 결과를 바탕으로 각 모델별 산사태 취약성 지도를 작성하였고, relative operating characteristics(ROC) 곡선을 이용하여 예측 정확도를 검증 및 비교하였다. 분석 결과, 앙상블 모델에 의해 작성된 산사태 취약성 지도는 75.2%의 예측 정확도를 보였고, 이 결과는 빈도비 모델에 의해 작성된 산사태 취약성 지도와 비교하여 예측 정확도가 약 2% 향상된 것으로 나타났다. 본 연구에서 작성된 산사태 취약성 지도는 향후 효과적인 토지이용 계획을 수립하고, 재난재해로 인한 피해를 경감시키는데 활용 가능할 것으로 판단된다.
유비쿼터스 기술의 발전과 더불어 다양한 응용 분야가 대두되고 있으며 특히 건설 현장 분야는 유비쿼터스 기술 및 시스템을 도입 하였을 때 많은 기대효과를 얻을 수 있는 분야이다. 건설 현장에는 항상 많은 위험요소가 존재 하며 특히 추락 사고가 높은 발생 비율을 차지하고 있다. 이러한 사고를 방지하기 위해서 안전교육 및 안전장비 착용 등 다양한 노력을 기울이고 있다. 본 연구에서는 무선 회로 (TOA, RSSI)를 구성하여 작업자의 안전정보 및 위치정보를 실시간으로 모니터링 할 수 있는 시스템을 설계하고 제작하여 측정하였다. 산업용 장비에서 많이 사용되는 ATmega128 MCU를 사용하였으며, 무선 회로를 위해서는 나노트론사의 NanoPan 5357 모듈과 TI사의 CC2500 칩셋을 사용하였다. 또한, 주변환경 정보를 취득하기 위해서 3축가속도 및 압력 MEMS센서를 적용하였다. 이를 통해 작업자의 이동여부 및 고도정보를 판단할 수 있도록 시스템을 개발하였다. 응용소프트웨어는 NI사의 Labview 소프트웨어를 이용하여 개발을 진행하였다. 작업자가 위험지역에서 안전장비(안전고리)를 착용하지 않을 경우 서버 관리자와 작업자에게 경고 알람을 울리도록 시스템을 개발하였다.
최근 실내 공간에서의 재난, 화재와 테러 등 대피상황을 재현하여 이를 가시화하기 위한 연구가 주목 받고 있으며, 실내 공간에 대한 모델을 설계하고 인명 안전 평가를 통한 신뢰성 있는 분석이 요구되고 있다. 이에 본 연구에서는 실제적인 건물 화재 위험 요인을 고려하여 피난 안전성 분석과 피난 경로 안내가 가능한 시뮬레이션 모델을 개발하고자 하였다. 이를 위해 인천터미널역 역사를 대상으로 3차원 화재 및 피난 모델을 설계하고, 실내 내장재의 재질을 바탕으로 열 매개변수와 화재 인지 장치를 이용하여 화재 위험 분석을 수행하였다. 둘째, 인명안전을 위한 평가에 있어 화재 시뮬레이션인 FDS(Fire Dynamics Simulator)와 피난 시뮬레이션을 통해 재실자가 인체에 손상 없이 견딜 수 있는 피난허용시간(ASET: Available Safe Egress Time)을 산출하였다. 또한 화재를 감지하고 안전한 장소까지 완전하게 피난하는데 소요되는 피난요구시간(RSET: Required Safe Egress Time)을 계산하고 이를 비교 분석하였다. 결과적으로 연구대상의 3차원 공간적인 정보를 기반으로 한 실내 공간 모델과, 고시된 안전기준을 반영한 열차 내 화재 및 피난 위험도 측정 시뮬레이션 분석을 통해 보다 실제적인 안전성 평가를 수행 할 수 있었다.
도로의 곡선부는 기하구조상 운전자의 시각변화가 현저하게 발생하고, 속도편차가 크게 나타나며, 다양한 원인에 의해 직선부보다 큰 위험을 내포하고 있다. 1999년도 교통문화운동본부의 설문조사에 따르면, 약 78%의 운전자가 안전표지판에 대한 불만을 느끼는 것으로 나타났으며, 불만 요인으로는 시인성 부족이 27.9%로 가장 높게 나타났다. 특히, 야간 또는 기상 악화로 인해 시선유도시설의 시인성 마비는 도로선형에 관한 정보를 부적절하게 전달하여 운전자의 안전을 위협할 뿐만 아니라, 도로의 서비스수준에도 영향을 미치므로 운전자의 시인성을 향상시키는 새로운 시선유도시설물의 설치와 관리가 필요한 실정이다. 본 연구에서는 현재 기 설치 운영 중인 재귀반사식 시선유도시설과 도로안전을 향상시키기 위해 새로 개발된 내부조명식 시선유도시설에 대해 운전자가 곡선부를 주행할 때 도로선형에 대한 정보를 효과적으로 얻고, 시인성이 향상된 시선유도시설물에 대해 1차, 2차 설문조사를 통해 통계적으로 비교 분석한 후, 교통안전을 향상시키는 최적의 시선유도시설물을 제시하였다. 설문조사 결과, 재귀반사식 보다 내부조명식 시선유도시설에서 시인성, 속도감속 필요성, 안전성에 대하여 더 효과적인 것으로 분석되었다. 향후 본 연구를 통해 교통안전이 향상된 시선유도시설물을 설치할 경우, 운전자에게 도로선형에 대한 정보를 보다 효과적으로 제공함은 물론 곡선부 교통사고 위험도를 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 나사 가공을 위한 원재료 공급부터 시작해서 선반 머신으로 가공되어 제품의 불량 여부에 대한 검수를 스마트팩토리 기술이 도입된 로봇이 자동으로 조립 및 분해 작업을 통해 검수를 해주는 모니터링 시스템에 대해 제안하였다. 생산 지시 수량과 생산 지시에 따른 완료 체크는 변위센서로 원재료 입고 여부에 따른 생산 현황을 체크하였고 가공된 Female, male 의 피치, 외형 검사를 진행하여 OK, NG 판별을 한다. 로봇시스템에서는 원자재 적재, 반출, 파레트 이송 및 전반적인 공정에 개입하며, 유기적으로 구동될 수 있도록 중계역할을 하였고 나사 가공품에 대한 위치 정보는 비접촉 무선 태그를 활용하여 위치 정보를 수집하였고 Energy Saving System으로 장비 생산 효율성 및 가동율에 대해 체크하였다. 환경센서는 공조환경 데이터(온도, 습도)를 수집하여 정확한 온도 및 습도 측정 하여, 제품 가공 품질 영향 체크 제품의 구동 위험 수준 환경(과열, 다습)에 대해 관리 감시하였고 CNC 및 로봇모듈에 대한 제어는 PLC로 하여 이기종 시스템 통합 운영하였다.
우리사회는 고도화, 첨단화, 정보화 산업들이 지속적으로 성장을 거듭하여 현재는 4차 산업 혁명의 시대에 살고 있다. 산업이 발달함에 따라 사용자의 부하도 다양하게 급증하였고 이는 에너지 부족 현상으로 심화되어 추가적인 에너지 시설의 건설이 요구되고 있는 실정이다. 이에 해안 지역을 중심으로 에너지 플랜트 건설공사가 활발히 진행되고 있다. 특히, 발전소 가스 석유화학 플랜트 등의 건설 시 국토가 부족한 우리나라의 실정을 고려하여 타 지역의 토양으로 해안을 매립하고 그 지반에 플랜트 시설을 건축하는 방식으로 시행되고 있다. 현재의 국내 접지 설계는 전기설비설계기술기준에 근거한 접지저항만을 용도에 맞게 결정하는 설계와 시공이 이루어지고 있다. 하지만 이렇게 검증되지 않은 매립된 토양에 건립한 플랜트 시설에 뇌격전류 및 이상전류 유입 시 대지 전위상승으로 인한 설비 운용자나 사용자가 감전재해 위험에 심각하게 노출 되게 된다. 따라서 플랜트 시설의 부하 특성에 최적화된 접지시스템이 요구되고 있어, 본 논문에서는 매립된 토양의 대지고유저항을 분석하고 KS C IEC 61936-1 규격을 적용한 컴퓨터 프로그램(CDEGS)을 활용하여 감전재해를 일으키는 접촉전압과 보폭전압을 해석하여 플랜트 설비에 최적화된 접지설계를 제안하고자 한다.
지진 관련 정책 입안과 수행에 우선적으로 고려되어야 할 정보가 지진 발생현황이지만, 대도시와 인구밀집 지역의 경우 높은 생활잡음으로 인해 작은 규모의 지진 발생을 정확히 인지하지 못하는 경우가 많다. 본 연구에서는 2010년부터 2017년까지 부산지역에서 발생했지만, 규모가 작아 기상청 지진목록에 수록되지 않은 미소 지진 10회를 파형의 유사성을 이용하여 검출하였고, 기존에 발생사실을 알고 있던 지진을 포함하여 총 12회의 지진을 분석에 사용하였다. 새로이 보고되는 지진은 선형을 보이면서 발생하고 있지만, 주변의 단층과 직접적으로 연관하여 해석하기에는 자료가 충분치 않다. 규모가 작은 미소 지진이 꾸준히 발생한다는 것은 지하에 지진을 일으키는 단층이 존재함을 시사하고, 부산과 같은 인구밀집 지역에서 과거 피해를 유발한 역사지진과 비슷한 규모의 지진이 발생한다면 대형 피해로 발전될 가능성이 매우 크다. 최근 우리나라에서 발생한 피해 유발 지진이 지표파열을 동반하지 않고 발생하고 있음을 고려할 때 현재 발생하고 있는 미소 지진 현황을 파악하여 지표 단층조사와 함께 지하단층을 규명하는데 활용하여야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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