• 제목/요약/키워드: Prevent accidents

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계층적 학습 기반 다중 콘크리트 손상에 대한 의미론적 분할 (Semantic Segmentation for Multiple Concrete Damage Based on Hierarchical Learning)

  • 심승보;민지영
    • 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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    • 제26권6호
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    • pp.175-181
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    • 2022
  • 구조물의 공용연수가 증가함에 따라 각종 성능 저하가 발생한다. 특히 국내 인프라 구조물은 대부분 경제가 성장하는 시기에 집중적으로 건설되었기 때문에 노후 인프라 비율 급증이 최근 주요 이슈가 되고 있다. 인프라의 노후화는 자칫 안전사고로 이어질 수 있으며 인명 피해까지 유발할 수 있다. 이러한 문제를 사전에 예방하기 위하여 주기적이고 정확한 점검 및 유지관리가 필수적이다. 이 같은 이유로 최근 컴퓨터 비전과 딥러닝을 활용하여 다양한 손상을 탐지하는 연구에 대한 수요가 원격점검 혹은 점검자동화 분야에서 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 콘크리트 손상의 종류를 세 가지로 구분하여 이를 탐지할 수 있는 신경망 구조를 제안했다. 특히 계층적 학습 기법을 통해 보다 정확하게 다양한 손상을 탐지할 수 있는 신경망을 개발하였다. 이 신경망은 2,026장의 손상 영상으로 학습되었고, 508장의 손상 영상으로 실험하였다. 그 결과 67.04%의 평균 중첩 정확도와 52.65%의 F1 점수를 갖는 알고리즘을 완성하였다. 이 같은 손상 탐지 알고리즘은 향후 구조물의 정확한 상태 진단에 활용될 수 있으리라 기대한다.

쌍대비교행렬 분석 기법을 적용한 스마트 자동 인상 시스템의 성능 분석 (Performance Analysis of Smart Automatic Jack-Up System Using the Pairwise Comparison Matrix Analysis Method)

  • 김성조;지용수;김봉식;한동석
    • 한국전산구조공학회논문집
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    • 제35권1호
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    • pp.9-14
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    • 2022
  • 본 논문에서는 유지보수를 위한 구조물 인상 시 위험도 분석을 수행하여 안전사고를 방지할 수 있는 스마트 자동 인상 시스템을 개발하였다. 쌍대비교행렬 분석 기법을 활용하여 위험도를 분석할 수 있는 정량적 위험도 분석 프로그램을 개발하였고, 이를 자동 인상시스템과 연계하여 구조물 인상과 동시에 실시간으로 위험도 분석을 하였다. 자동 인상 시스템의 구성요소 중 거리측정센서로 구조물 인상 시의 변위를 측정하고, 측정된 변위는 정량적 위험도 분석 프로그램에 입력되어 위험도를 분석한다. 개발한 스마트 자동 인상 시스템의 성능을 확인하기 위해 실제 교량을 대상으로 실험을 수행하였으며, 구조물 인상과 동시에 위험도 분석이 가능한지를 확인하였다. 스마트 자동 인상 시스템의 성능을 평가하기 위해 인상실험 시 검증된 LVDT(linear variable differential transformer)를 함께 설치하였으며 거리측정센서와 LVDT로 측정되는 변위로 최대 인상량과 구역별 단차를 분석하였다. 인상장치의 동시 작동에 대한 성능을 통계적 분석방법인 분산분석(analysis of variance) 방법을 이용하여 성능을 검증하였다.

효율적인 균열 데이터 수집을 위한 벡터 기반 데이터 증강과 네트워크 학습 (Vector-Based Data Augmentation and Network Learning for Efficient Crack Data Collection)

  • 김종현
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제28권2호
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    • pp.1-9
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    • 2022
  • 본 논문에서는 균열을 감지 할 때 필요한 데이터를 생성할 수 있는 벡터 기반 증강 기법과 이를 학습할 수 있는 합성곱 인공신경망(Convolution Neural Networks, ConvNet) 기법을 제안한다. 균열을 빠르고 정확하게 감지하는 것은 건물 붕괴와 낙하 사고를 사전에 방지할 수 있는 중요한 기술이다. 이 문제를 인공지능으로 해결하기 위해서는 대량의 데이터 확보가 필수적이지만, 실제 균열 이미지를 얻기 위한 상황은 대부분 위험하기 때문에 대량의 균열 데이터를 확보하기는 어렵다. 이런 데이터베이스 구축의 문제점은 인위적인 특정 부분에 변형을 주어 데이터의 양을 늘리는 탄성왜곡(Elastic distortion)으로 완화시킬 수 있지만, 본 논문에서는 이보다 향상된 균열 패턴 결과를 ConvNet을 활용하여 모델링한다. 탄성왜곡보다 우리의 방법이 실제 균열 패턴과 유사하게 추출된 결과를 얻을 수 있었고, 일반적인 데이터 증강에서 사용되는 픽셀 단위가 아닌, 벡터 기반으로 균열 데이터 증강을 설계함으로써 균열의 변화량 측면에서 우수한 결과를 얻을 수 있다. 결과적으로 본 논문에서는 적은 개수의 균열 데이터를 입력으로 사용했음에도 불구하고 균열의 방향 및 패턴을 다양하게 생성하여 효율적으로 균열 데이터베이스를 구축할 수 있다.

FLUKA 전산 모사를 통한 감마선원 조건에서의 요오드화납(II)과 Gd2O2S:Tb가 결합된 센서의 적용가능성 연구 (A Study on the Feasibility of Lead(II) Iodide and Gd2O2S:Tb Overlapping Sensors in Gamma Source Conditions using FLUKA Simulation)

  • 양승우;박윤희;박지군;허예지
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제16권4호
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    • pp.381-386
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    • 2022
  • 비파괴검사(NDT; Non-Destruction Test)는 제품의 기능을 손상시키거나 물리적으로 파괴시키지 않고 내부의 결함을 검사하는 방법이다. 이러한 방사선투과검사는 고에너지의 방사선을 사용하기 때문에 방사선작업종사자들의 방사선피폭을 방지하는 것은 매우 중요하다. 이에 본 연구는 PbI2에 Gd2O2S:Tb를 결합하여 기존 PbI2보다 방사선 검출성능을 더욱 향상시켜 방사선투과검사에서 선원누출 등의 사고를 즉각적으로 감지할 수 있는 새로운 구조의 방사선 센서를 제시하였다. 평가는 FLUKA 전산 모사를 통하여 감마선원에서 Gd2O2S:Tb 결합 전후의 변환 효율을 분석하였다. Gd2O2S:Tb가 결합된 PbI2는 방사선 검출성능이 1.22배에서 3.22배까지 더 높은 것으로 나타났다. 이러한 결과로부터 본 연구에서 제시된 센서는 방사선투과검사 선원 감지용 방사선 센서로 적용 가능할 것으로 분석되었다.

합성곱 신경망(CNN)을 활용한 항공 시스템의 이상 탐지 모델 연구 (Anomaly Detections Model of Aviation System by CNN)

  • 임현재;김태림;송종규;김범수
    • 항공우주시스템공학회지
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    • 제17권4호
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    • pp.67-74
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    • 2023
  • 최근 미래의 운송시스템으로 도심교통항공(Urban Aircraft Mobility)이 주목받고 있으며 소형 드론도 다양한 산업에서 역할을 하고 있다. 다양한 종류의 항공 시스템 고장은 추락으로 막대한 재산 및 인명 피해로 이어질 수 있다. 항공 시스템이 많이 활용되는 무기체계에서도 고장은 임무 실패의 결과를 유발한다. 본 논문에서는 항공 시스템의 이상(Anomaly)을 탐지하여 개발 및 생산 간 시스템의 신뢰도를 높이고 운용 중 사고를 예방할 수 있도록 딥러닝 기술을 활용한 이상 탐지 모델을 연구했다. 모델 훈련 및 평가 데이터로 극저온 환경에서 시스템의 전류 데이터를 활용하였으며 이미지 인식에 많이 활용되는 딥러닝 기법 합성곱 신경망(CNN; Convolutional Neural Network)을 활용하여 딥러닝 네트워크를 구현했다. 시험 대상 시스템은 극저온 환경에서 다양한 형태의 고장이 유발되었고 전륫값의 특이점이 나타났다. 시스템 정상 및 고장 데이터를 활용하여 모델을 훈련 시키고 평가한 결과 98% 이상의 재현율(Recall)로 이상 탐지하는 것을 확인했다.

건설공사 발주처(공공기관) 안전보건활동 수준향상에 관한 연구 (A Study on the Improvement of Safety and Health Activities in the Construction Contractor (Public Institutions))

  • 문지환
    • 한국재난정보학회 논문집
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    • 제19권3호
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    • pp.624-633
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    • 2023
  • 연구목적: 건설공사 발주처 중 공공기관의 안전관리 현황을 파악하여 문제점을 발굴하고 개선안을 도출하고자 하였다. 연구방법:전체 건설공사 대비 공공기관의 재해 현황을 비교하여 재해 발생률이 높은 공공기관의 안전 활동 수준 평가 결과와 실제 컨설팅했던 결과를 바탕으로 분석해보았다. 연구결과: 공공기관의 안전관리 현황을 비교분석을 해본 결과 재해율이 높은 공공기관의 안전관리 현황 및 문제점은 유사하게 발굴되었다. 안전관리 조직, 안전관리 체계, 위험성평가 활동에 대해 조직의 규모 및 특성을 반영하지 않은 채 운영하고 있으므로 해당 분야에 대한 개선이 필요하다. 결론: 건설공사 발주 규모를 고려한 안전 관련 전문인력 및 조직을 구성하고 책임과 권한을 명확히 부여해야 한다. 위험성평가는 안전보건대장을 작성하기 위해 형식적으로 실시하고 있으므로 실제 해당 공사에 대한 안전사고를 예방하기 위해 실효성 있는 위험요인 도출이 필요하다.

항만 도선사 상해사고와 준사고의 관계 (Relationship between Maritime Pilot Injury and Nearmiss)

  • 박상원;윤병재;김소라;박영수
    • 한국항해항만학회지
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    • 제47권3호
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    • pp.120-127
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    • 2023
  • 도선사는 해상에서 도선사용 사다리나 승하선사다리를 통해 선박에 승선하고 있어 예측할 수 없는 해상환경의 위험에 늘 노출되어있다. 도선사는 항만으로 입항하거나 출항하는 선박의 안전을 확보하는 중요한 역할을 수행하고 있으므로 도선사 부상은 선박 전체 안전에 큰 영향을 미친다. 본 연구의 목적은 도선사 관련 준사고를 분석하고 사고를 예측하는 것이다. 이를 위해 도선사 상해사고 사례를 분석하고 설문조사를 통해 잠재상황을 식별하고자 했다. 그리고 도선사 상해사고 경향을 예측하였다. 설문조사의 분석은 IPA 분석법을 활용했으며, 상해사고 경향 예측을 하기 위해 이항분포 및 푸아송분포를 활용하였다. 연구결과 도선사 상해사고 1건당 316.8건의 준사고가 발생했으며, 사고관리 시스템의 현행 유지 시 3개월 내 도선사 상해사고가 발생할 확률은 64.4%로 나타났다. 연구결과를 바탕으로 도선사 상해사고 예방을 위한 관리 시스템의 필요성과 도선사 승선용 사다리에 대한 유지보수 및 설치 강화를 제언했다.

불화수소에 대한 사고대응 정보시트 개발 (Development of Accident Response Information Sheets for Hydrogen Fluoride)

  • 윤영삼;박연신;김기준;조문식;황동건;윤준헌;최경희
    • 한국위험물학회지
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    • 제2권1호
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    • pp.18-26
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    • 2014
  • We analyzed the demand of competent authorities requiring adequate technical information for initial investigation of chemical accidents. Reflecting technical reports on chemical accident response by environmental agencies in the U.S. and Canada, we presented information on environmental diffusion and toxic effects available for the first chemical accident response. Hydrogen fluoride may have the risk potential to corrode metals and cause serious burns and eye damages. In case of inhalation or intake, it could have severe health effects. The substance itself is inflammable, but once heated, it decomposes producing corrosive and toxic fume. In case of contact with water, it can produce toxic, corrosive, flammable or explosive gases and its solution, a strong acid, may react fiercely with a base. In case of hydrogen fluoride leak, the preventive measures are to decrease steam generation in exposed sites, prevent the transfer of vapor cloud and promptly respond using inflammable substances including calcium carbonate, sodium bicarbonate, ground limestone, dried soil, dry sand, vermiculite, fly ash and powder cement. The method for fire fighting is to suppress fire with manless hose stanchions or monitor nozzles by wearing the whole body protective clothing equipped with over-pressure self-contained breathing apparatus from distance. In case of transport accident accompanied with fire, evacuation distance is 1,600m radius. In cae of fire, fire suppression needs to be performed using dry chemicals, CO2, water spray, water fog, and alcohol-resistance foam, etc. The major symptoms by exposure route are dyspnoea, bronchitis, chemical pneumonia and pulmonary edema for respiration, skin laceration, dermatitis, burn, frostbite and erythema for eyes, and nausea, diarrhea, stomachache, and tissue destruction for digestive organs. In atmosphere, its persistency is low, and its bioaccumulation in aquatic organism is also low.

뉴질랜드 군 여성인력의 활용과 우리 군에 주는 시사점 (A Study on the case of Application of Women's Personnel in the New Zealand Defence Force)

  • 김인찬;김종훈;심준학;이강희;조상근;박상혁;홍명숙
    • 문화기술의 융합
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    • 제9권5호
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    • pp.415-419
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    • 2023
  • 뉴질랜드군은 제2차 세계대전을 기점으로 여성인력을 활용하기 시작했다. 우수한 인력 확보를 위해 다양한 노력을 기울인 끝에 여성인력의 비율이 24%까지 올라왔다. 이 수치는 군 여성인력의 역사가 뉴질랜드보다 오래된 영국, 미국, 캐나다, 호주보다 높은 수치이다. 이는 전투 직위를 여성에게 개방하고 장성급, 영관급 장교 등 군 고위직에 여성인력이진출할 수 있도록 한 뉴질랜드군 노력의 결과이다. 또한 여성의 현실적인 고민인 임신과 출산, 육아 및 수직적인 조직 문화 등에 대한 정책적 대안을 제시하였으며 특히, 부적절한 성적 행동, 괴롭힘 등으로 우수한 인재가 이탈하거나 입대하지 않는 문제를 극복하기 위해 "존중"작전을 시행했다. 존중 작전은 리더의 역할을 확립하고 피해자의 지원을 강조하였으며 사고의 데이터를 축적하여 유사 사고를 예방했다. 그리고 "Wāhine Toa(여성 전사)"프로그램을 통해 여성인력의 군 생활주기(지원-채용-근속-발전)를 고려한 맞춤형 지원으로 우수한 여성인력이 군에 유입될 수 있도록 하였다. 우리 군도 병력 부족 현상을 극복하고 선진 과학기술 군으로 도약하기 위한 방법 중 하나로 여성인력의 비율과 역할 확대를 고려하고 있다. 뉴질랜드군의 여성인력 활용 사례를 통해 시사점을 도출하여 우리 군이 나아가야 할 방향을 고찰하였다.

준지도 학습과 전이 학습을 이용한 선로 체결 장치 결함 검출 (Detection Fastener Defect using Semi Supervised Learning and Transfer Learning)

  • 이상민;한석민
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제24권6호
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    • pp.91-98
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    • 2023
  • 오늘날 인공지능 산업이 발전함에 따라 여러 분야에 걸쳐 인공지능을 통한 자동화 및 최적화가 이루어지고 있다. 국내의 철도 분야 또한 지도 학습을 이용한 레일의 결함을 검출하는 연구들을 확인할 수 있다. 그러나 철도에는 레일만이 아닌 다른 구조물들이 존재하며 그중 선로 체결 장치는 레일을 다른 구조물에 결합시켜주는 역할을 하는 장치로 안전사고의 예방을 위해서 주기적인 점검이 필요하다. 본 논문에는 선로 체결 장치의 데이터를 이용하여 준지도 학습(semi-supervised learning)과 전이 학습(transfer learning)을 이용한 분류기를 학습시켜 선로 안전 점검에 사용되는 비용을 줄이는 방안을 제안한다. 사용된 네트워크는 Resnet50이며 imagenet으로 선행 학습된 모델이다. 레이블이 없는 데이터에서 무작위로 데이터를 선정 후 레이블을 부여한 뒤 이를 통해 모델을 학습한다. 학습된 모델의 이용하여 남은 데이터를 예측 후 예측한 데이터 중 클래스 별 확률이 가장 높은 데이터를 정해진 크기만큼 훈련용 데이터에 추가하는 방식을 채택하였다. 추가적으로 초기의 레이블된 데이터의 크기가 끼치는 영향력을 확인해보기 위한 실험을 진행하였다. 실험 결과 최대 92%의 정확도를 얻을 수 있었으며 이는 지도 학습 대비 5% 내외의 성능 차이를 가진다. 이는 제안한 방안을 통해 추가적인 레이블링 과정 없이 비교적 적은 레이블을 이용하여 분류기의 성능을 기존보다 향상시킬 수 있을 것으로 예상된다.