최근 증가하고 있는 선박의 충돌 사고 예방을 위하여 인공지능 기반의 자율운항선박(Maritime Autonomous Surface Ship, MASS)에 관한 연구가 진행되고 있다. 하지만 대부분의 자율운항선박 관련 연구들은 자율운항시스템의 크기와 비용으로 인해 주로 중대형 선박을 그 대상으로 하고 있으며, 여기에 사용되는 센서들은 소형선박에 탑재하기 어렵다는 문제를 지닌다. 따라서 이 논문은 소형선박의 자율운항을 위하여 GPS와 IMU 센서를 탑재한 경로 추적 시스템을 제안한다. GPS와 IMU 센서는 선박의 정확한 위치 파악을 위하여 활용되며, 이를 통하여 제안 시스템은 소형선박 모형을 수동으로 제어하여 경로를 생성하고, 이후 소형선박이 동일한 경로를 이동할 시 Pure Pursuit 알고리즘을 이용하여 경로를 추적하도록 한다. 그 결과, 이 연구는 경량화된 저가의 센서들을 이용하여 소형 선박의 자율운항 시스템을 저비용으로 개발할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구 목표는 조류 둥지에 의한 전신주 내의 사고를 사전에 방지하기 위해 전신주 중 둥지 설치가 가능한 공간 내에 센싱을 통해 조류가 둥지를 짓어 알을 낳기 전에 제거하기 위한 센서 노드 개발에 있다. 조류 둥지를 인식하기 위해서는 최초 설치하였을 때의 거리 측정 값과 이 후 측정되는 거리 값의 변화에 따라 예측 가능한 솔루션에 있다. 본 논문에서는 콘크리트, 철판, 나무, 비닐봉지를 대상으로 적외선을 설계하고 시험하였다. 전신주 내에 놓일 수 있는 물체를 대상으로 실험하여, 각 각의 분광 반사율에 의해 감지되는 분광을 포토다이오드를 통한 값의 표준 편차 그래프를 통해 물체의 대상을 예측하며, 거리 측정이 가능하게 되었다. 본 실험 결과로서 적외선 센서를 통해 전신주 내의 위험물에 대한 대상 정보(콘크리트, 철판, 나무, 비닐봉지)를 습득하게 되고 전력망 모니터링을 통해 안전한 전력망 구축과 자연과 상생 가능한 환경에 이바지 할 것으로 예측된다.
This study aims to identify the types of safety accidents that occur during maintenance and repair operations and analyze the root causes. We used the logic tree diagramming to extract the root causes of 65 safety incidents specifically related to maintenance and repair work out of a total of 1,024 agricultural safety incidents that occurred between 2007 and 2020 collected by investigation with interviews. The extracted root causes were analyzed by categorizing them into six different safety system classifications. The results of the analysis and suggestions are as follows. Incidents related to maintenance and repair work, which can lead to irreversible safety hazards, have occurred frequently. These incidents were found to be occurring due to the overlapping of various safety system errors such as personal protective system and safety operation procedure. In the short term, it is necessary to emphasize compliance with the use of personal protective equipment, and enhancement of maintenance training. In the long term, it is necessary to establish a legal distinction for maintenance and repair work and clarify the responsible parties. Introducing a maintenance system is also crucial to prevent occupational injuries during maintenance and repair in agriculture.
현재 사업용 차량의 교통사고 감소 및 안전운전에 대한 사회적 요구에 부흥하기 위하여 디지털 주행기록계, 차량용 블랙박스 등 다양한 형태의 시스템이 사용되고 있으나, 이러한 시스템은 주행 후 저장된 차량데이터를 기반으로 위험 운전 여부를 분석하기 때문에 위험운전을 실시간으로 예방하기에는 큰 한계성을 있는 것이 사실이다. 이에 본 연구의 선행연구에서는 차량 운전자의 운전행태에 따른 차량동역학 데이터를 저장 판단하여 운전자에게 실시간으로 경고정보를 제공하여 운전자의 안전운전을 향상 시킬 수 있는 위험운전 판단장치를 개발하였으나, 이에 대한 성능평가가 이루어 지지 않고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 기 개발된 위험운전 판단장치의 성능평가를 위하여 DGPS를 이용한 정밀위치 인식시스템을 구축하였다. 실험 결과 위험운전 판단장치에서 취득되는 차량 동역학 데이터와 DGPS를 통하여 취득되는 데이터가 거의 일치하는 것으로 분석되었다. 따라서 구축된 정밀위치 인식시스템을 통하여 위험운전 판단장치의 성능이 검증되면 차량의 위험운전 관리에 매우 효과가 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 원격 모니터링이나 시뮬레이션 시스템에서 충격 효과를 그래픽으로 표시하는 기술을 개발하였다. 산업 현장의 장비나 시설을 실시간으로 점검하며 보수의 시기를 찾아내거나 사고의 예방을 위해 원격 모니터링이나 시뮬레이션 시스템이 활용되고 있다. 이러한 시스템들은 사용자들에게 시각정보를 제공하여 상황을 보다 이해하기 쉽도록 도움을 준다. 논문에서 제안하는 내부 충격의 그래픽 표시 기법은 3차원 그래픽을 활용하여 장비나 시설을 모델링하고, 장비에서 발생하는 충격과 손상의 위치를 볼륨 렌더링을 이용하여 내부에 표시하는 방법이다. 이는 장비 내부의 충격과 손상 위치에 볼륨 렌더링으로 충격파를 표시하여 보다 정확하게 문제점을 파악할 수 있다는 장점이 있다. 그리고 보다 강렬한 시각 효과를 통해 문제 상황을 보다 빨리 확인할 수 있을 것으로 기대한다.
해상교통관제사는 항로폭이 협소한 항만에서 선박 충돌사고 예방을 위해 one-way로 항해하도록 선박의 입·출항 대기 지시를 한다. 현재 해상교통관제사의 입·출항대기 지시는 과학적이고 통계적인 데이터를 기반으로 하지 않고 해상교통관제사의 개인 역량에 따라 편차가 크다. 이에 따라 본 연구에서는 항만에서의 선박 입·출항 대기 지시를 위한 정확한 이동 시간을 예측하기 위해 선박 및 기상 데이터를 수집하여 1d-합성곱신경망 모델을 구축하였다. 제안한 모델이 다른 앙상블 기계학습 모델보다 4.5% 이상 개선된 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 다양한 상황에서도 선박 입·출항 소요시간 예측이 가능하여 해상교통관제사는 선박에게 정확한 정보 제공 및 대기지시 판단에 도움이 될 것으로 기대된다.
Existing child car seats do not have a monitoring means for the driver or guardian to effectively recognize the status of whether the seat belt of car seat is fastened and whether the ISOFIX of the car seat is fastened to the inside device of the vehicle. In this paper, we propose a smart car seat system which can monitor in real time, whether the seat belt of a child seated in the car seat is fastened and whether the ISOFIX of the car seat is fastened. The proposed system has been developed with a prototype, in which a Hall sensor, magnet, Bluetooth, and display device are used to detect whether these are fastened and to display the detection results. The prototype system provides the detection results as texts and alarm signal to the display for driver or guardian' smartphone in the car in motion. With functional tests of the prototype system, it was confirmed that the detection functions are properly operated, and the detection results were transmitted to the display device and smartphone via Bluetooth within 0.5 seconds. It is expected that the development system can effectively prevent safety accidents of child car seats.
본 논문은 현대 기술이 발전함에 따라 다양한 화학 제품 및 인화성 물질이 광범위하게 사용되면서 각종 산업재해 및 농지와 대형 산불로 이어질 수 있는 화재 예방을 위해 효율적인 화재 식별을 탐지하는 모델을 제시한다. 본 논문에서는 영상을 활용하여 효율이 높고 빠른 시간안에 화재 연기를 검출할 수 있는 알고리즘을 제시하며, SVM(Support Vector Machine)과 K 접힘 교차 검증 기술을 기반으로 한 알고리즘을 제시한다. 영상을 분석하여 화재 및 연기 검출 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비해 상대적으로 검출 성능이 우수하며, 본 논문에서 검출하는 화재 및 연기의 특징 분석이 안정적이고 효율적으로 분석되어 향후 화재 위험에 노출될 수 있는 다양한 분야에서 활용될 것으로 판단된다.
선박 시스템은 복잡하고 고도화되어 있으며, 각 요소 간 업무연관성이 굉장히 높다 보니 관련된 사고를 예방하기 위해서는 사고를 분석할 때 사고의 직접적 원인을 찾아 제거하는 전통적인 순차적 접근방법에 더하여 전반적이고 통합적인 시스템의 측면에서 접근할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 전통적인 사고분석 기법과는 다른 STAMP 방법론을 사용하여 선박에서 발생한 화재사고를 분석한다. 이 분석을 통해 선박 내 화재를 예방하기 위한 안전 요구 사항, 부적절한 결정과 조치, 상황, 장비 결함 및 사고분석 결과에서 도출된 권고 사항을 포함한 다양한 요소를 검토한다. STAMP를 이용한 사고 예방에 대한 종합적인 접근을 통해 선박이라는 전체 시스템 내에서 구성 요소 수준에서 대안 평가를 제시하고, 단순한 사고분석 뿐만 아니라 사고 예방 및 위험 평가에도 체계적으로 활용하고자 한다.
교통안전정책은 교통안전법을 기반으로 5년마다 수립되어 진행되고 있다. 장기적으로 계획이 수립되어 진행되는 정책 외에도 사회적으로 이슈가 되는 각종 사건, 사고의 재발을 방지하기 위해 수립되는 정책들도 있다. 시민의 행정참여는 최근 들어 관심이 매우 집중되고 있으며, 행정의 민주성을 실현할 수 있는 효율적인 수단이 되고 있다. 본 연구에서는 최근 어린이보호구역에 대한 법령강화라는 사회적 이슈를 몰고 온 '김민식 사건'이 '국민청원'이라는 '온라인 플랫폼'의 등장으로 인해 어떻게 행정의 민주성이 구현되고 있으며, 법제정에 기여하게 되었는지 빅데이터 분석을 기반으로 제시하고자 한다. 이슈의 주기에 따른 정책변동을 시계열적인 구분에 따라 나누고 각 구간에 어떠한 내용으로 구성되고 있는지 텍스트마이닝 분석을 통해 살펴보고자 한다. 본 연구의 결과는 정책문제 해결에 있어 실질적이고 현실적인 대안의 마련이 중요하다는 정책적 함의를 제시함으로써 연구자 및 정책입안자에게 유용한 이론적, 실무적 시사점을 제공할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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