This paper proposes an Fuzzy-based Risk Reasoning Driving Strategy on VANET. Its first reasoning phase consists of a WC_risk reasoning that reasons the risk by using limited road factors such as current weather, density, accident, and construction, a DR_risk reasoning that reasons the risk by combining the driving resistance with the weight value suitable for the environment of highways and national roads, a DS_risk reasoning that judges the collision risk by using the travel direction, speed. and distance of vehicles and pedestrians, and a Total_risk reasoning that computes a final risk by using the three above-mentioned reasoning. Its second speed reduction proposal phase decides the reduction ratio according to the result of Total_risk and the reduction ratio by comparing the regulation speed of road to current vehicle's speed. Its third risk notification phase works in case current driving speed exceeds regulation speed or in case the Total_risk is higher than AV(Average Value). The Risk Notification Phase informs rear vehicles or pedestrians around of a risk according to drivers's response. If drivers use a brake according to the proposed speed reduction, the precedent vehicles transfers Risk Notification Messages to rear vehicles. If they don't use a brake, a current driving vehicle transfers a Risk Message to pedestrians. Therefore, this paper not only prevents collision accident beforehand by reasoning the risk happening to pedestrians and vehicles but also decreases the loss of various resources by reducing traffic jam.
종합 안전관리체계인 e-navigation을 준비하기 위해 선박의 의도된 경로를 선박 대 선박, 그리고 선박 대 육상 간에 공유하는 경로교환에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 하지만 경로교환을 위한 기술적인 측면에서의 연구 개발은 진행되고 있으나, 그 효과나 문제점 등 도입 필요성에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 선박조종 시뮬레이션을 통해 경로교환이 항해 안전에 미치는 영향을 정량적으로 분석하고, 시뮬레이션 수행자들의 주관적인 평가를 종합하여 경로교환의 효과를 검증하였다. 선박 간 경로교환을 할 경우 최초 충돌회피 시점은 평균 3.43분 더 빨라졌으며, 충돌회피 방향은 60 %가 변경되었다. 또한 타선 A와의 최근접점은 31 % 더 가까워지고, 평균 타 사용지수는 57 % 줄어들었다. 그리고 설문 응답자의 95 %는 경로교환이 충돌회피 의사결정에 영향, 85 %는 안전운항에 긍정적인 영향, 90 %는 사고예방 효과, 70 %는 항해사의 심리적 부담 경감, 70 %는 경로교환을 실무에 도입해야한다고 답하였다.
보행자-차량 충돌사고 재구성을 위하여 본 논문에서는 사고 현장에서 수집이 용이한 정보들을 활용하여 차량의 충돌 속도를 정확하게 추정할 수 있는 퍼지 도구를 제시한다. 200건이 넘는 국내외 사고 및 실험 자료와 700건의 다중물체 시뮬레이션 결과에 근거하여 퍼지규칙과 소속함수들을 설정하였다. 개발한 퍼지도구는 4개의 소속함수와 2개의 논리적 규칙을 사용하여 보행자 선회 궤도 유형과 차량의 충돌 속도를 추론한다. 보행자 전도거리의 소속함수는 이와 같이 추론된 궤도 유형에 따라 달리 구성하였다. 작성된 퍼지 프로그램은 국내외 실제 사고 및 실험 데이터를 활용하여 그 결과를 검증하였으며 차량의 충돌속도에서 좋은 일치를 보여주었다. 이는 본 연구를 통하여 개발한 퍼지도구의 정확성과 유용성을 입증하는 것이다.
최근 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷 기술이 안전사고 예방을 위한 화재 감지, 가스나 유해 물질 감지 등 다양한 솔루션에서 활용되고 있다. 2021년 고용노동부에서 발간한 산업 재해 발생 현황에 따르면, 2020년과 비교해 재해율, 재해자 수, 사망자 수가 증가하였으며 최근에는 중대재해 처벌 등에 관한 법률과 같은 안전조치를 강화하는 등 제도적, 사회적 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 한국지능정보사회진흥원(NIA)에서 제공한 데이터셋 구축 가이드라인을 참고하여 현장에서 직접 수집해 데이터셋을 직접 구축하고 YOLOv4로 학습하여 객체 탐지를 통해 충돌위험 객체 탐지 시스템을 제안하고자 한다. 위험 상황 규칙 위반에 대한 정확도는 실내 88%, 실외 92%의 탐지 성능을 보였다. 이러한 시스템을 통해 산업 현장에서 발생하는 안전사고를 사전에 분석해 지능형 플랫폼 연구에 활용이 가능할 것으로 사료된다.
본 논문은 도심환경에서 차량과 보행자가 위치하고 있는 도로 정보에 따라 위험도를 추론하고, 이 정보를 이용하여 차량 간의 충돌사고와 차량과 보행자간의 충돌사고를 예방하는 퍼지 기반 차량 충돌 예방 시스템을 제안한다. 제안하는 퍼지기반 차량 충돌 예방 시스템은 첫째, 보행자의 스마트 기기로 보행자의 위치를 파악하고, 차량은 차량에 장착된 GPS로 차량 위치를 파악하여, 보행자와 차량의 자신의 정보를 이웃들에게 전달한다. 둘째, 보행자와 차량은 이동방향과 속도, 도로 정보를 고려하여 위험도를 추론한다. 셋째, 추론한 정보를 보행자와 차량에게 전달하여 경로 우회 또는 속도 감속과 같은 정보를 보행자와 차량에게 제공한다. 그 결과, 퍼지기반 차량 충돌예방 시스템은 보행자와 차량에게 발생할 수 있는 위험성을 미리 추론하고 예방함으로 인해 충돌사고를 미연에 방지할 수 있을 뿐만 아니라 사고와 교통체증을 방지함으로써 다양한 자원 손실을 줄일 수 있다.
고용노동부의 2020년 산업재해 사고 사망 통계 발표에 따르면 최근 5년간 발생한 업무상 사고 사망 재해의 절반 이상이 건설업에서 발생하고 있다. 그중 건설기계와 관련된 충돌 및 협착 사고가 사망 재해의 큰 부분을 차지하고 있다는 것을 알 수 있다. 정부는 건설 현장에서 발생하는 사고를 예방하기 위해 "건설안전특별법" 발의, 사고 예방을 위한 새로운 기술의 도입 장려 등 큰 노력을 기울이고 있지만, 여전히 건설 현장에서 수많은 안전사고가 발생하고 있다. 이에 본 연구는 초음파 스캐닝 기술을 통해 반경 내 대상의 종류와 위치를 인식하여 건설기계와 작업자 간의 충돌사고를 예방할 수 있는 기술을 개발했다. 본 연구는 파일럿 실험을 수행하였으며, 결과 분석을 통해 대상 인식과 위치 추정 모두에서 높은 정확도로 기술의 실현 가능성을 증명하였다. 개발한 기술은 건설 현장에서 발생하는 충돌사고를 예방하고, 자동화된 건설기계 충돌사고 예방 기술 개발에 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 선박이 조우하는 상황에서 충돌의 위험에 대한 판단을 지원하여 충돌사고를 예방하기 위하여 선박충돌위험성을 평가하는 방법을 제안하고자 한다. 선박의 항해는 불확실성이 다수 내포되어 있기 때문에 충돌의 위험을 평가할 때 선박충돌위험성이 가진 불확실성을 고려할 필요가 있다. 본 논문은 불확실성을 처리하고 각 상대 선박의 충돌의 위험을 실시간으로 평가하기 위하여 Dempster-Shafer 이론을 적용한다. 선박충돌위험의 평가 요인으로 DCPA(distance at closest point approach), TCPA(time to closest point approach), 상대 선박과의 거리, 상대방위, 속도비율 등이 사용되며, 각 평가 요인별 멤버쉽 함수로 계산된 기본확률배정함수(basic probability assignment)는 Dempster-Shafer 이론의 융합 규칙을 통하여 융합된다. 선박들이 실제로 조우하는 상황에서 수집된 선박자동식별장치 데이터를 사용하여 제안된 방법을 실험한 결과 평가의 적합성이 검증되었다. 선박간 조우 상황에서의 실시간으로 충돌위험성을 평가함으로써 인적오류로 인한 충돌사고를 예방할 수 있으며, 해상교통관제시스템과 자율운항선박의 충돌회피시스템에도 활용될 것으로 기대된다.
In Everland Zoological Gardens, the mortality by extrinsic cause in non-human primates during 1976∼1999 were retrospectively analyzed based on the clinical charts and/or autopsy reports. The number of deaths from extrinsic factor was 61 among a total of 161 monkeys which were died during that period. Among 61 monkeys of death from extrinsic factor, the number at a detailed cause were as follows: strangulation, 17(27.87%); accident fall, 15(24.59%); suffocation, 13(21.31%); drowning, 7(11.48%); death from pressure, 2(3.28%); collision, 2(3.28%); sunstroke, 1(64%); starvation, 1(1.64%); freezing to death, 1(1.64%); contusion, 1(1.64%). The number of deaths from extrinsic factor was 39 among a total of 81 squirrel monkeys which were died during that period. Among 39 squirrel monkeys of death from extrinsic factor, the number at a detailed cause were as follows; suffocation, 11(28.21%); accident fall, 8(20.51%); strangulation, 7(17.95%); drowning, 7(17.95%); death from pressure, 2(5.13%); starvation, 1(2.56%); collision, 1(2.56%). The number of deaths from extrinsic factor was 14 among a total of 50 Japanese macaque died during that period. Among 14 Japanese macaque from extrinsic factor, the number at a detailed cause were as follows; strangulation, 7(50.55%); accident fall, 6(42.85%); suffocation, 1(7.14%). It was considered that far facilities, adequate space and suitable indoor temperature are needed for the prevention of deaths of extrinsic cause at the monkey raising in zoological gardens or research center.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권5호
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pp.797-807
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2009
후미추돌사고가 발생하면 사고의 규모인 차량손상정도와 승차자 상해는 속도변화에 영향을 받는다. 본 연구는 서울, 인천 지역에서 발생한 실제 사고사례자료로부터 사진판독에 의해 손상깊이를 측정하고 사고개황 및 속도에 관한 진술 자료로부터 속도변화를 산출하였으며, 진단기간, 입원일 등 상해발생관련 자료를 수집하였다. 손상깊이와 승차자의 상해.무상해의 유무 및 증상기간의 예측평가를 위한 손상깊이와 입원치료기간에 대한 관계영역도표를 구하여 실증적인 자료와 비교하였다. 또한, 수집한 실제 사고자료의 진단기간 및 입원일 등 상해정도는 통계분석결과 객관적 충격정도인 피추돌차의 손상깊이 및 속도변화와 전혀 상관관계가 없는 것으로 나타났는데, 이는 선행연구와 본 연구의 통계분석결과를 종합하여 설정한 상해역치에 미달하는 대인사고 사례가 약 78.1%로 거짓 또는 과장된 상해주장이 많은 것으로 나타났다. 향후 상해주장에 대한 인정은 사고 규모에 대한 객관적 정보의 제공 및 본 연구에서 제시한 상해역치 수준의 적용은 유용할 것으로 사료된다.
In the shipping industry, it is well known that around 80 % or more of all marine accidents are caused fully or at least in part by human error. In this regard, the International Maritime Organization (IMO) stated that the study of human factors would be important for improving maritime safety. Consequently, the IMO adopted the Casualty Investigation Code, including guidelines to assist investigators in the implementation of the Code, to prevent similar accidents occurring again in the future. In this paper, a process of the human factors investigation is proposed to provide investigators with a guide for determining the occurrence sequence of marine accidents, to identify and classify human error-inducing underlying factors, and to develop safety actions that can manage the risk of marine accidents. Also, an application of these investigation procedures to a collision accident is provided as a case study This is done to verify the applicability of the proposed human factors investigation procedures. The proposed human factors investigation process provides a systematic approach and consists of 3 steps: 'Step 1: collect data & determine occurrence sequence' using the SHEL model and the cognitive process model; 'Step 2: identify and classify underlying human factors' using the Maritime-Human Factor Analysis and Classification System (M-HFACS) model; and 'Step 3: develop safety actions,' using the causal chains. The case study shows that the proposed human factors investigation process is capable of identifying the underlying factors and indeveloping safety actions to prevent similar accidents from occurring.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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