• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.57-64
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• 2022

화재, 붕괴, 자연재해 등의 재난 발생으로 건물 내부가 붕괴하는 경우, 기존의 건물 내부의 물리적 보안이 무력해질 확률이 높다. 이때, 붕괴 건물 내의 인명피해와 물적 피해를 최소화하기 위한 물리적 보안이 필요하다. 따라서 본 논문은 기존 연구되었던 장애물을 탐지하고 건물 내 붕괴된 지역을 탐지하는 연구와 인명피해를 최소화하기 위한 딥러닝 기반 객체 탐지 알고리즘을 융합하여 재난 상황의 피해를 최소화하기 위한 알고리즘을 제안한다. 기존 연구에서 단일 카메라만을 활용하여 현재 로봇이 있는 복도 환경의 붕괴 여부를 판단하고 구조 및 수색 작업에 방해가 되는 장애물을 탐지했다. 이때, 붕괴 건물 내 물체는 건물의 잔해나 붕괴로 인해 비정형의 형태를 가지며 이를 장애물로 분류하여 탐지하였다. 또한, 재난 상황에서 자원 중 가장 중요한 요구조자를 탐지하고 인적 피해를 최소화하기 위한 방법을 제안하고 있다. 이를 위해, 본 연구는 공개된 재난 영상과 재난 상황의 이미지 데이터를 수집하여 다양한 딥러닝 기반 객체 탐지 알고리즘을 통해 재난 상황에서 요구조자를 탐지하는 정확도를 구했다. 본 연구에서 재난 상황에 요구조자를 탐지하는 알고리즘을 분석한 결과 YOLOv4 알고리즘의 정확도가 0.94로 실제 재난 상황에서 활용하기 가장 적합하다는 것을 증명하였다. 본 논문을 통해 재난 상황의 효율적인 수색과 구조에 도움을 주며 붕괴된 건물 내에서도 높은 수준의 물리적 보안을 이룰 수 있을 것이다.

• 융합정보논문지
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• 제11권8호
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• pp.84-91
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• 2021

21세기에 들어 급변하는 기후변화로 인한 풍수해 재해가 증가하여 건설현장에서의 침수사고가 증가하고 있다. 하지만 침수사고에 안전관리가 제대로 작동하지 않아 구체적인 저감 대책은 제시되고 있지 않다. 따라서, 본 연구에서는 굴착공사현장에서의 침수사고에 대한 침수양상을 해석하고 침수위험도 정량화 기법을 활용하여 위험등급을 구분하였다. 마지막으로 어골도를 활용하여 복합적인 침수원인을 도출하였다. 소규모 굴착공사 현장과 터파기 현장의 침수양상을 모의한 결과 굴착면을 타고 흘러 들어오는 유체에 의해 굴착면 내 침수심이 3 m를 초과하였다. 또한 굴착지점에 따라서 일시적으로 고유속이 발생하다 저류효과에 의해 감소하거나 10 m/s 이상의 고유속이 지속되기도 하였다. 이와 같은 침수 양상은 대부분의 작업자 혹은 모든 작업자에게 위험을 초래할 수 있는 수치이기 때문에 관리대책 미흡과 동시에 곱의 사상으로 발생한다면 치명적인 인명·재산 피해를 초래할 수 있었다. 이러한 재해 원인 고찰은 인명피해를 유발하는 침수사고에 대한 원인을 파악하여 사고 저감 대책을 제시할 때 도움을 줄 것으로 판단된다.

• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제9권4호
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• pp.506-513
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• 2021

철근콘크리트 구조물의 내구성 및 안전성은 콘크리트의 균열 및 강도와 더불어 철근의 배근상태나 콘크리트 피복 두께에 크게 의존한다. 콘크리트 내에 매립되어 있는 철근 정보를 정확히 파악하는 방법엔 국부 파괴법과 비파괴 철근 탐사 시험이 있다. 일반적으로 부재 손상을 최소화하기 위해 비파괴 철근 탐사 시험을 통해 파악하며, 비파괴 철근 탐사 시험에는 전자파레이더법, 전자기유도법, 방사선법 등이 있다. 콘크리트의 함수율과 온도는 콘크리트의 전기적 특성인 유전율에 영향을 미쳐 비파괴 철근 탐사 시험 결과에 간섭을 방생시킨다. 따라서 본연구에서는 콘크리트의 표면수율과 온도에 따라 전자파레이더법과 전자기유도법이 받는 영향을 분석하였다. 장비와 기술의 발달로 원리와 상관없이 24℃ 시험체에서는 평균 오차율이 5% 이하로 나타났으며 특히 전자기유도법의 경우 매우 높은 정확성을 갖는 것을 확인하였다. 전자파레이더법은 습윤상태보다 건조상태에서 상대적으로 오차율이 작은 특성을 나타내었으며, 고온에서는 다소 높은 오차율이 나타났다. 탐사 대상의 온도가 낮고 건조한 경우 전자파레이더법을 적용하고, 탐사 대상이 습윤상태이거나 고온에서는 전자기유도법을 사용하여 오차를 감소시킬 수 있음이 확인되었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.39-48
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• 2022

전 세계적으로 사이버 공격은 계속 증가해 왔으며 그 피해는 정부 시설을 넘어 민간인들에게 영향을 미치고 있다. 이러한 문제로 사이버 이상징후를 조기에 식별하여 탐지할 수 있는 시스템 개발의 중요성이 강조되었다. 위와 같이, 사이버 이상징후를 효과적으로 식별하기 위해 BGP(Border Gateway Protocol) 데이터를 머신러닝 모델을 통해 학습하고, 이를 이상징후로 식별하는 여러 연구가 진행되었다. 그러나 BGP 데이터는 이상 데이터가 정상 데이터보다 적은 불균형 데이터(Imbalanced data)이다. 이는, 모델에 학습이 편향된 결과를 가지게 되어 결과에 대한 신뢰성을 감소시킨다. 또한, 실제 사이버 상황에서 보안 담당자들이 머신러닝의 정형적인 결과로 사이버 상황을 인식시킬 수 없는 한계도 존재한다. 따라서 본 논문에서는 전 세계 네트워크 기록을 보관하는 BGP(Border Gateway Protocol)를 조사하고, SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique) 활용해 불균형 데이터 문제를 해결한다. 그 후, 사이버 공방(Cyber Range) 상황을 가정하여, 오토인코더를 통해 사이버 이상징후 분류하고 분류된 데이터를 가시화한다. 머신러닝 모델인 오토인코더는 정상 데이터의 패턴을 학습시켜 이상 데이터를 분류하는 성능을 92.4%의 정확도를 도출했고 보조 지표도 90%의 성능을 보여 결과에 대한 신뢰성을 확보한다. 또한, 혼잡한 사이버 공간을 가시화하여 효율적으로 상황을 인식할 수 있기에 사이버 공격에 효과적으로 방어할 수 있다고 전망된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.51-57
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• 2021

기업의 세금을 절약 혹은 회피하는 행동은 과세관청에 의해 합법적 절세가 아닌 탈세로 판단될 경우 기업은 조세적 비용뿐 아니라 일련의 탈세관련 보도 기사로 인해 기업이미지 손상 및 주가하락과 같은 비조세적 비용까지 부담하게 된다. 이에 본 연구는 인터넷 뉴스 포털에 나타난 탈세 논란 키워드들의 출현빈도를 해당 사건의 심각성을 측정하는 요인으로 정하고 이러한 출현빈도가 기업가치에 미치는 영향을 분석한다. 우리나라 유가증권시장에서 시가총액기준 상위 업체들을 대상으로 탈세 논란 키워드들을 활용하여 인터넷 뉴스 포털로부터 관련 기사를 크롤링하고, 기업별로 탈세 논란 키워드들의 출현빈도에 대한 시계열을 생성하여 출현빈도가 장부가 대비 시가총액에 미치는 영향을 분석한다. 패널회귀분석과 충격반응분석을 통해 분석한 결과 출현빈도는 기업가치에 부정적인 영향을 미치며 12개월까지 점진적으로 효과가 감소되는 것으로 분석된다. 이 연구는 한국기업들을 대상으로 탈세 논란 사안이 기업가치에 영향을 미치는지를 실증적으로 분석한 연구로서, 경영자는 절세전략을 수립 시 이러한 영향력을 고려하는 것이 필요하다는 것을 시사한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권3호
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• pp.439-448
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• 2022

최근 해외건설시장에 참여하고 있는 국내 중소하도급업체들은 하도급계약조건 중 리스크 세부조항의 중요성을 인식하지 못하여 지속적인 손해와 피해를 받고 있다. 따라서 하도급계약조건의 리스크 세부조항 도출의 필요성이 제기되었지만, 지금까지 선행연구는 발주자와 시공자간 표준건설계약조건의 리스크 세부조항 도출 위주의 연구만 수행하였다. 본 연구에서는 국제컨설팅엔지니어연맹(FIDIC)에서 발행한 2011년 표준하도급 계약조건 94개 세부조항을 대상으로 델파이기법을 통해서 세부조항의 영향력 크기를 기준으로 52개의 리스크 세부조항을 도출하였다. 또한, 최종적으로 발생도 및 영향도의 PI Risk Matrix를 통해서 33개의 핵심 리스크 세부조항을 도출하였다. 이러한 본 연구결과는 해외 하도급 건설공사 입찰 및 계약 체결 단계에서 계약적 리스크 최소화를 위해서 선행 검토가 필요한 핵심 리스크 세부조항에 대한 유용한 정보를 제공 할 것이다.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제21권2호
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• pp.31-38
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• 2022

최근 기상이변으로 불규칙성의 집중호우가 자주 발생하여 산사태 피해가 늘어나고 있다. 우리나라의 경우 전체 토지의 70% 이상이 산지로 이루어져 있는 만큼, 집중강우 시 산사태를 예방할 수 있는 적절한 방안이 필요한 실정이다. 사면 표층부에 개량토를 적용할 경우 강우 침투로 인한 지하수위 상승을 억제하고 사면의 안정성을 확보할 수 있다. 본 연구에서는 풍화토사면에 개량토를 적용하여 지하수위 상승량을 확인하고 안정성을 확보할 수 있는 개량토 적절한 심도를 연구하였다. 해석단면의 경사는 풍화토지반에 대한 표준경사 대하여 총 3가지의 경우를 확인하였다(1:1.5, 1:1.8, 1:2.0). 강우 조건은 국가 수자원 관리 종합정보시스템에서 제공한 지역 빈도 확률강우량을 참고하여 500년 빈도 강수량 최대지속시간 48시간으로 가정하여 단계별 지하수위 상승량을 확인하였다. 연구결과, 자연사면의 경우 강우지속시간 48시간 이전에는 비탈면이 완전 포화되어 붕괴의 가능성이 있었다. 반면, 1:1.5 경사의 사면에서는 강우지속시간과 무관하게 지표면으로부터 1m 이상의 심도가 적절하며, 1:1.8 사면에서는 36시간 이상 지속 시에 1m의 심도가 적절한 것으로 평가되었다. 또한, 1:2.0 사면의 경우 48시간 이상 지속시에 0.5m 이상의 개량토를 적용하여야 안전성이 확보되는 것으로 나타났다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권2호
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• pp.105-116
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• 2023

2차 사고의 치사율은 일반 교통사고의 7배이며 고속도로에 한정하면, 사망자 4명 중 1명은 2차 사고로 인한 사망이라고 할 수 있다. 돌발상황은 2차 사고를 유발할 수 있으며 운전자에게 대비할 시간을 주지 않아 주행속도가 높은 고속도로에서의 사고 위험은 더욱 치명적이다. 그러나 기존 연구에서는 이미 교통사고에 관한 연구를 수행하거나 교통사고 후 발생하는 2차 사고에 관한 연구를 수행하고 있어서 그 외 도로에서 발생할 수 있는 다른 돌발상황에 대해 고려하지 못하고 있다. 따라서 2차 사고로 인한 피해와 사상자 감소를 위해서는 교통사고 외에도 사고 유발 가능성을 제거하여 안전한 도로환경을 만들 필요성이 존재한다. 본 연구에서는 돌발상황과 발생요일, 발생시간, 곡선반경이 돌발상황 발생과 연관성이 있는지에 대하여 분석하였다. 돌발상황은 천안논산고속도로와 서울양양고속도로에서 2022년 발생한 자료를 사용하였으며 고속도로의 구간을 분할하여 곡선반경을 계산하고 이를 군집분석을 통해 직선부, 완화곡선부, 곡선부로 구분하여 분석하였다. 분석결과 발생요일, 발생시간, 곡선반경이 돌발상황과 연관성이 있는 것으로 분석되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권spc1호
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• pp.1235-1249
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• 2022

본 연구에서는 웹 크롤링 방법을 이용한 자료수집, 텍스트 마이닝을 활용한 데이터 분석과 같은 빅데이터 분석기법을 이용하여 국내 상수도 수질사고에 대한 전개양상 분석을 수행하였다. 상수도 시스템의 수질사고 빅데이터 뉴스의 추출을 위한 웹크롤링 기법을 적용하고 정확한 수질사고 뉴스를 획득하고자 알고리즘을 절차화하여 제시하였다. 또한 대규모 수질사고의 경우 사고발생에 따른 사고인지, 사고확산, 사고대응, 사고해결 등과 같은 전개양상이 나타나므로, 각 단계에 따른 적절한 뉴스기사를 추출하고, 이에 따른 정보분석을 실시하였다. 즉, 각 단계 별 주요 키워드, 감성분석을 통한 수질사고 전개양상분석을 사례기반으로 상세히 실시하고 그 의미를 분석, 도출하였다. 제안된 방법론을 2020년 발생한 인천광역시 유충사고기간에 적용하여 분석하였다. 그 결과, 수질사고와 같은 소비자에게 직접적인 영향을 미치는 정보의 공개가 제한된 상황에서 사고발생시 장기간의 피해 지속성이 있는 수질사고에 대한 뉴스 기사 언론보도의 논조 및 소비자의 긍부정도가 시간에 따라 명확히 변화됨을 확인할 수 있었다. 이것은 공급자 입장에서의 수질사고의 전개양상은 시설물의 빠른 복구도 매우 중요하지만 소비자의 긍정도를 높이기 위한 소비자 중심의 정책마련의 필요성을 제시하고 있다.

• 한국항해항만학회지
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• 제47권1호
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• pp.1-9
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• 2023

해양사고 분석에 관한 많은 연구가 진행되고 있으며, 해양사고는 매년 업데이트되고 있어 주기적으로 원인을 분석하고 규명하는 것이 필요하다. 이 연구에서는 이전의 데이터와 새로운 데이터를 활용하여 해양사고를 파악·분석을 통해 어선 해양사고 원인을 규명하여 사고를 예방하는 것이다. 해양사고 데이터는 어선의 특수성을 고려하여 해양안전심판원의 어선에 대한 해양사고재결서 16년간의 1,921건을 수집하였으며, 해양수산부 종합상황실 사고알림문자 이력 3년간의 1,917건을 수집하였다. 재결서 데이터와 문자 데이터는 변수에 따라 분류하였으며, 수량화 작업을 수행하였다. 수량화 작업을 통한 데이터를 사용하여 베이지안 네트워크를 이용해 사전확률을 계산하였고, 후방 추론을 이용하여 어선 해양사고를 예측하였다. 두 가지 수집한 데이터 중 해양사고재결서는 모든 어선의 사고가 재결서에 포함되지 않았기 때문에 해양수산부 사고알림문자를 선택하였다. 분류한 데이터를 베이지안 네트워크를 사용하여 어선 해양사고의 사전 확률을 계산하였다. 후방 추론으로 계산한 기관손상이 서해 연안에서 발생할 어선 해양사고의 확률은 0.0000031%였다. 이 연구의 기대효과는 어선 해양사고를 분석하기 위하여 새로운 사고알림문자 데이터를 활용하여 실제 어선 특성에 맞는 해양사고를 분석할 수 있다는 것이다. 추후에는 어선 해양사고에 영향을 미치는 변수들 간의 인과관계에 관한 연구를 수행할 예정이다.