지구 환경문제가 국제적인 문제로 부상하면서 국제사회는 글로벌 이슈(기후 변화, 빈곤퇴치, 인권 등)를 해결하기 위해 지속가능발전이라는 새로운 패러다임을 제시하며, 17개의 지속가능발전목표(SDGs)를 실행하고자 다양한 조직적 노력을 시도하며 통합해오고 있다. 최근 파리기후협정과 SDGs 달성에 필요한 재원을 마련하고자 지속가능한 금융의 투자가 확대되며 비재무적 요소인 환경·사회·지배구조가 기업의 미래 경쟁우위와 수익성을 결정하는 중요한 무형자산이 되어, 국내외 기관 투자자와 자산운용사들은 ESG 성과를 기반으로 투자를 확대하고 있다. 본 연구의 목적은 기업의 사회적 책임활동과 ESG 성과 정보 공개를 요구하는 국제적 기준과 이니셔티브를 도출하고, 건설기업의 ESG 활동 및 성과 수준을 분석하고자 한다. 본 연구의 결과는 향후 건설산업이 코로사19 사태, 탄소 중립, 중대 재해 발생 등으로 당면한 위기를 극복할 수 있도록 ESG 생태계를 구축하고, 무형자산 측정 및 관리를 위한 플랫폼 개발의 기본 자료로 활용되어 녹색 금융이 주는 비지니스 기회와 일자리 창출 등 사회적 가치 실현에 기여할 수 있을 것이다.
각종 해양사고로 인해 유조선, 대형 여객선 및 화물선 등이 해저에 침몰하는 경우 선적된 화물유 또는 연료유는 해양환경에 대한 직접적 위험요소로서 안전하고 신속한 제거가 요구된다. 침몰선 잔존유 회수작업에서는 국내외 구난업체가 현장여건을 반영하여 다양한 방법 및 기술을 활용하고 있으나 작업과정 전반에 대한 합리적인 평가모듈에 대한 연구는 현재까지 비교적 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 잔존유 회수작업 평가모듈 설계를 목적으로 상이한 작업환경에서 수행된 작업사례들의 자료를 조사하여 작업과정 단계를 사전준비, 작업실행, 작업완료 단계로 구분한 후 세부공정별 핵심요인을 도출하였다. 이후 이 핵심요인들을 평가할 수 있는 평가지표들을 구성하는 방식으로 평가모듈을 설계하였다. 평가에서 특정인의 주관적 의견을 최대한 배제하기 위해 최대한 계량적으로 평가할 수 있는 데이터 지표들로 평가항목을 구성하였으며, 잔존유 회수작업 사례에 적용하여 결과를 분석하고 그 유용성을 일부 검증하였다. 본 연구를 통해 도출된 침몰선 잔존유 회수작업 방법 및 기술 평가모듈을 각 회수작업의 사전 또는 사후 적정성을 검증하는데 도움이 될 수 있을 것으로 사료된다. 또한, 과거 또는 미래의 여러 작업사례 평가데이터 축척 및 피드백이 지속적으로 이루어진다면 잔존유 회수작업 전반에 대한 안전성, 효율성, 현장적용성 제고에 기여할 수 있을 것이라 기대한다.
건설산업의 중대재해 발생률 및 사망률이 가장 높아짐에 따라 이를 감축하기 위해 국내에서도 다양한 노력을 기울이고 있다. 그 중 위험성 평가는 시공단계 위험요소를 평가하고 재해 감소대책을 위한 자료로 활용되고 있다. 그러나 기존의 위험성 평가는 수행자의 주관이 개입되며 국내 건설현장에 취약한 측면이 있다. 본 연구는 위험성 평가 분야에 BIM을 활용하여 정량적으로 위험요소를 도출함으로써 리스크를 조기 식별하고 사전제거하는 것을 목표로 위험성 평가를 위한 DB 분류체계를 구축하였으며 BIM을 활용한 위험성 평가의 방법론을 제시한다. 이를 통해 리스크의 사전 제거로 시공 작업자의 안전성을 증대시키고 안전관리 분야의 추가비용을 절감한다. 또한, 신규 공법에도 적용 가능하므로 프로젝트 참여자들의 이해도를 높이며 의사소통의 도구가 된다. 본 연구는 BIM을 기반으로 정량적인 위험도를 도출하는 프레임워크를 제안하는 연구로써, 향후 BIM을 활용한 위험성 평가 분야에 기반 기술로 활용될 것이다.
지하공간의 개발이 활발해짐에 따라 최근에는 지하와 관련된 안전사고가 자주발생하고 있다. 이와 관련하여 국토교통부에서는 『지하안전관리에 관한 특별법』(2018.01.01. 시행, 이하 지하안전법)을 시행하고 있다. 지하안전법의 핵심이 되는 내용 중에는 현재 우리나라에서 지하공간에 존재하는 지하시설물, 지하구조물, 지반의 지하정보를 3차원으로 가시화 할 수 있도록 지하공간통합지도를 구축하고 이를 활용하는 것을 포함하고 있다. 본 연구는 지하공간통합지도 중 3차원의 지하구조물 데이터를 대상으로 3차원 모델 생성 후 이를 빠르게 검수할 수 있는 프로그램을 개발하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 우선 3차원 지하구조물 데이터를 생성하고 자동 검수하는 기술에 대하여 국내·외 현황을 조사하였다. 핵심이 되는 연구내용으로는 지하공간통합지도를 구축할 때 3차원 지하구조물의 검수기준에 따라 자동으로 3차원 모델 품질을 검수하는 프로그램을 개발하였다. 본 연구를 통하여 현재 수작업 방식으로 진행하고 있는 3차원 모델 검수과정을 98% 이상 자동화함으로써 지하공간통합지도 지하구조물의 3차원 모델의 품질향상을 도모할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 국내외 건설 현장에서 불법 가수 및 품질관리 미흡으로 인한 건설재해가 발생되고 있다. 본 연구에서는 현장타설 구조체 콘크리트의 품질관리 상태 및 시공단계에서의 임의가수량 판정을 위한 기준점으로 활용하기 위해, ASTM C 642에서 제안한 공극률 시험방법을 도입하고자 하였다. 이를 위해 코어링 대상의 모사 구조체 콘크리트를 타설하고, 같은 배합을 가지는 콘크리트 원주형 공시체를 함께 제작하여, 코어링 도중 발생한 공극률의 증가 수준에 대한 기초자료를 확보하고자 하였다. 압축강도 및 탄성계수는 코어링을 진행한 시편에서 낮게 나타났는데, 이는 코어링 도중 발생한 미세균열의 영향으로 판단된다. 공극률 측정 결과 각 시편간의 데이터 편차는 1% 미만으로 매우 정확한 값을 도출하였으며, 원주형 공시체와 코어링된 공시체 사이의 공극률 차이는 최대 1.69%로 확인되었다. 이 값을 보정치로 활용하면, 현장 콘크리트와 원주형 콘크리트 사이의 실공극률 추산이 가능하며, 이의 상호 비교를 통해 현장 구조체 콘크리트의 품질관리 상태 및 임의가수량의 판단이 가능할 것으로 확인되었다.
본 논문은 국방군수분야에서 가장 중요한 기능을 수행하는 핵심체계인 탄약물류를 4차산업혁명 기술을 활용하여 예측이 가능한 스마트탄약물류시스템을 구축하는 방안을 제시하였다. 국내외 물류정책 및 기술동향, 탄약물류 특성과 국토교통부의 스마트물류센터 인증기준을 고려해 분석한 결과, 군의 탄약물류수준은 매우 낮은 수준으로 시급한 개선이 필요하였다. 이를 개선하기 위해 탄약물류분야에 적용할 수 있는 유무선 기반 현장 자동화, 스마트 탄약고 구축, 육해공군 물류 혁신 등 각종 구축 사례를 분석한 후 도출된 시사점을 기반으로 탄약물류의 발전방향을 제시하였다. 구체적인 발전내용으로 전장 환경 변화에 부합하면서 총수명주기관점의 혁신과 효율성 달성이 가능한 데이터 기반 스마트 탄약물류관리체계를 구현하기 위해 현장업무 자동화 및 첨단화, 3D 기반 저장공간 관리 및 전시 불출 개선, 예측 중심의 탄약물류를 위한 Data 관리체계 등 4가지 목표를 제시했다. 제시된 내용을 기반으로 기대효과로는 작전지속능력 향상, 탄약신뢰성 보장, 많은 예산 절감, 지체와 대기, 이중 작업 등 비효율 대폭 개선, 안전사고 감소 등이 있을 것으로 판단된다.
진해만은 태풍 내습 시 피항 선박이 폭주하고 강한 바람 등의 영향으로 주묘가 자주 발생하며 이에 따른 선박 간 충돌 및 좌초 등 해양사고 발생 개연성이 매우 높다. 본 연구에서는 우리나라 해역 특성에 맞는 진해만 정박지의 선박 간 안전이격거리 설정을 위한 연구를 수행하였다. 진해만 태풍 피항지에는 태풍 내습 시 평균 100 ~ 200여척의 선박이 정박을 하고 있으며 풍속이 25m/s 이상되는 강한 외력에서 전체 선박의 약 70%에 주묘가 발생하는 상황인 것으로 분석되었다. 본 연구에서는 국내외 설계기준 상 제시된 황천 시 정박 선박간 이격거리, 실제 피항지로서 사용된 진해만 피항선박 간 이격거리, 강한 외력에 따른 선박 표류 시 적정 안전거리 등을 분석하여 제시하였다. 그 결과 설계기준 상의 최소 기준과 비상조치 시간을 고려하여 약 400 ~ 900m의 안전이격거리가 필요하며, 공간상의 여유가 있는 경우에는 700 ~ 900m 이격거리 설정이 필요한 것으로 도출하였다. 본 연구의 결과는 향후 진해만 피항지를 이용하는 선박에 대해 선박간 안전 이격거리를 위한 지침 수립 시 활용이 가능할 것으로 기대된다.
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.
마시는 물은 인간의 기본적인 생활권 보장을 위한 필수적 요소로 깨끗한 물에 대한 품질은 항상 확보되어야 한다. 하지만 국내 수도시설을 집중 설치하였던 2000년 초반을 기점으로 현재 노후 상수도 시설이 증가하고 있으며, 색도 및 탁도와 같은 물의 변색, 이물질 누출 등의 사고가 빈번히 발생하고 있다. 실제로 모든 관의 교체는 불가능하기 때문에 2021년 제정된 상수관망시설 유지관리업무 세부기준에서는 상수관 세척을 의무화 하였으며, 다양한 세척 공법들을 통해 유지관리가 이루어지고 있는 실정이다. 상수관 세척 공법 중 스왑피그 공법은 관 내 이물질을 물리적으로 제거하는 방법으로 세척 효율이 가장 높은 것으로 평가 받고 있다. 하지만, 세척과정에서 스왑피그의 파손 및 변형에 따라 세척 효율은 변화하며, 분실의 가능성이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 피그 자체의 재료를 변경하여, 압축력 및 관 내벽과의 밀착력을 향상시키고자 하며, 세척 효율 극대화를 위해 회전 블레이드를 삽입된 회전식 스왑피그를 개발하였다. 또한, 분실 가능성을 제거하고, 피그의 위치 파악을 위해 고강도 와이어 및 권취 장치를 추가적으로 개발하여, 투입구부터 토출구까지를 연결하였다. 각 세부 기술의 성능 검증 이후에는 30m 구간의 테스트베드에서 본 기술을 적용하였으며, 현장 적용성 평가와 더불어 공정 시간을 측정하여 기술의 성능을 검증하였다.
메탄, 프로판 등을 주성분으로 하는 연료가스는 폭발위험장소에서 사용될 수 있으며, 누출로 인한 공정조건의 영향으로 불균일한 혼합기를 형성할 수 있다. 균일한 혼합기를 대상으로 측정된 문헌 데이터를 이용한 화재 폭발 위험성 평가, 손상 예측은 가스 누출에 의한 실제 폭발 사고와 다른 결과를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 가스 누출시 나타날 수 있는 농도 변화에 있어서 불균일성 혼합기의 폭발압력, 화염속도 등의 폭발특성을 조사하였다. 길이 0.82 m의 스테인리스 재질의 밀폐 배관에서 수행하였으며 컬러 초고속 카메라 및 압력 센서를 사용하여 관찰하였다. 또한 배관 내의 시간에 따른 농도차이 변화에 대해 회귀분석 모델을 사용하여 불균일 혼합물의 정량화 방법을 제안하였다. 본 연구의 농도 불균일성 조건에 있어서 메탄 폭발 시 전파화염은 불균일성 농도가 높아짐에 따라 화염 면적의 증가가 관찰되었고 이는 난류 화염의 주름진 화염 구조와 유사하였다. 메탄의 최대압력까지 걸리는 소요시간은 불균일성이 클수록 감소하였고, 폭발압력은 불균일성이 클수록 증가하였다. 농도가 불균일한 메탄의 KG(폭연지수)의 범위는 1.30~1.58 [MPa·m/s]으로서 메탄의 농도가 균일성에서 불균일성로 변화하면서 17.7% 증가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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