보행자 교통사고의 경우 사고 발생 시 사망사고로 연결되는 위험성이 있다. 국내 지능형 교통시스템(ITS)은 질 좋은 교통 인프라를 구축하고 있음에도 불구하고, 거의 교통정보 수집에만 이용되고 있어, 위험상황 발생 시 지능적인 위험 요소 분류가 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서 제안하는 시스템의 주요 구성 요소인 CNN 기반의 보행자 탐지 분류 모델의 경우 제한적인 환경에서 설치 운영되는 것을 가정하여 임베디드 시스템 기반으로 구현되었다. 기존 YOLO의 인공신경망 모델을 개선하여 My-Tiny-Model3라는 새로운 모델을 생성하였고, 20,000번의 반복 학습 기준으로 평균 정확도 86.29%와 21.1 fps의 실시간 탐지 속도 결과를 보였다. 그리고, 이러한 탐지 시스템을 기반으로 하여 ITS 체계와 연계 가능한 시스템 구현 및 프로토콜 연동 시나리오를 구성하였다. 본 연구를 통해 기존 ITS 체계와 연동하는 보행자 사고 방지 시스템을 구현한다면, 새로운 인프라 구축비용을 절감하고 보행자 교통사고 발생률을 줄이는 데 도움이 될 것이다. 또한, 기존의 시스템 감시인력 소요에 따른 비용 또한 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
항공유는 문제가 발생 시 대형사고로 이어질 수 있기 때문에 다른 수송용 연료보다 더 엄격히 관리되고 있다. 항공유의 품질기준은 국내의 한국산업표준(KS), 미국재료협회(ASTM)와 국제운송협회(IATA)에서 각각 규정하고 있다. 2016년부터 2017년까지 국내 정유사의 5개 공장에서 생산되는 항공유에 대하여 방향족 함량, 황 함량 및 증류성상 등 6개 항목에 대하여 품질분석을 실시하였다. 국내에서 생산된 항공유는 품질기준에 적합한 것으로 나타났으며, 연간 일정하게 유지되고 있었다. 국제기준인 ASTM과 IATA의 품질기준과 비교했을 때, 방향족 함량은 국내 KS 기준이 ASTM 및 IATA 설정기준보다 1.5 wt% 엄격하게 설정되어 있으나 이 기준을 충분히 만족시키는 것으로 나타났다. 또한, 황 함량, 증류성상 및 인화점 등 나머지 항목들도 국내와 국제기준을 모두 충족하는 것으로 나타났다.
우리나라의 어린이보호구역 개선사업은 어린이가 주로 활동하는 유치원, 초등학교 주변에서 많이 발생하고 있어 어린이 교통사고 예방책의 일환으로 추진하고 있다. 하지만 어린이보호구역내 안전시설물에 대한 필수 설치 시설물과 적정 설치 수준에 대한 연구가 부족한 바, 본 연구에서는 자료포락분석을 활용한 안전시설물 설치의 효율성을 상대적으로 평가하여 개선방안을 제시하였다. 화성시 관내 초등학교중 총 28개 어린이보호구역에 대한 시설물 현황과 사고현황 자료를 구축하였다. 기존 연구상에 효과가 입증된 주요 시설물 6개(고원식 교차로, 고원식 횡단보도, 방호울타리, 미끄럼방지시설, 과속방지턱, 단속카메라)만 투입요소로 하여 분석하였다. 분석결과 28개소 중 12개소만 효율성이 있는 것으로 나타났으며, 16개소는 효율성이 떨어지는 것으로 나타났다. 효율집단으로 구분된 어린이보호구역은 방호울타리, 미끄럼방지시설, 단속카메라 설치가 비효율집단으로 구분된 어린이보호구역보다 적게 설치한 것으로 나타났다. 방호울타리는 어린이보호구역 전체연장 중 47% 정도만 설치하여도 충분히 효율성이 있는 것으로 나타났으며, 미끄럼방지시설의 개소 수는 $km^2$당 8.7개 정도면 효율성이 있는 것으로 나타났다. 비교대상의 수가 28개소로 상대적 효율성 평가지표로 활용하는 데는 본 연구가 한계가 있으며, 향후 전국단위로 그룹화 하여 각 그룹별로 효율성 평가할 수 있을 것으로 판단된다.
SOLAS에서는 국제 항해에 종사하는 총톤수 500톤 이상의 선박에 대하여 2018년 7월 1일 이후 도래하는 최초 검사까지 ECDIS를 설치해야 한다고 규정하고 있다. 새로운 주요 항해 장비로 ECDIS가 탑재되면서 ECDIS 사용에 관련한 다양한 사고가 발생하고 있다. MAIB, BSU, BEAmer, DMAIB, DSB에서 발행한 12가지의 사고보고서에는 항해사의 운용 미숙과 ECDS 시스템의 사고 원인으로 분석하였고, 사고 원인과 관련된 단어들을 정량적으로 분석하기 위해 R-프로그램을 사용하여 텍스트를 분석하였다. 도출 빈도에 따른 단어의 중요도를 나타내기 위해 텍스트 마이닝 기법인 단어 구름, 단어 연관성, 단어 가중치의 방법을 사용하였다. 단어 구름은 사용된 단어들의 빈도수를 구름 형태로 나타내는 방법으로써 N-gram 모델을 적용하였다. N-gram 모델 중 Uni-gram 분석 결과 ECDIS 단어, Bi-gram 분석 결과는 Safety Contour 단어의 사용 빈도가 가장 많았다. Bi-gram 분석을 기반으로 사고 원인 단어를 항해사와 ECDIS 시스템으로 구분하고, 연관된 단어들을 단어 연관성으로 나타내었다. 마지막으로 항해사와 ECDIS 시스템에 연관된 단어들을 단어 말뭉치로 구성한 후 단어 가중치를 적용하여 연도별 말뭉치 빈도 변화를 분석하였다. 추세선 그래프로 말뭉치 변화 경향을 분석한 결과, 항해사 말뭉치는 최근으로 올수록 감소하였으며 반대로 ECDIS 시스템 말뭉치는 점점 증가함을 나타내었다.
본 연구의 목적은 실제 선박 충돌사고 사례를 조사하여 선박 충돌상황에서 충돌 원인별 선장 및 당직 해기사의 인적과실 유발요인을 통계적으로 분석하여 규명함으로써 해기사의 선박 충돌예방에 기여하고자 하는 것이다. 연구대상은 2010년부터 2016년까지 7년 동안의 상선과 상선, 상선과 어선 간의 선박 충돌사고 중 분석기준에 적합한 총 109건 218척(피항선109척, 유지선 109척)을 대상으로 하였으며 선종, 피항선과 유지선, 인적과실 측면의 충돌원인 등의 항목으로 구분하여 데이터를 수집하였고 상선에서 해기사의 충돌사고 유발 요인 규명에 중점을 두고 통계분석 도구인 SPSS를 이용하여 빈도분석과 교차분석을 실시하여 해기사의 인적과실 유발요인을 도출하였다. 분석결과 피항선에서는 레이다 감시를 포함한 경계소홀(74.3 %) 및 상대선 지속관찰 소홀(17.4 %) 순 이었으며, 유지선에서는 적절한 피항 협력동작 미 이행(63.3 %)이 주요 요인이었다. 특히 상선의 경계소홀 유형 대부분이 상대선 초인 후 지속관찰을 소홀히 한 점이며 미 경계 원인과 당직근무 태만의 공통요인은 항해당직 시간에 다른 업무에 치중하였기 때문인 것으로 나타났다.
Objectives: The purpose of this study was to review the clinical research trends in the treatment of post traumatic stress disorder (PTSD) in Korean medicine (KM). Methods: We searched MEDLINE, CENTRAL, EMBASE, Google Scholar and five Korean databases through May 2019, for studies on KM to treat PTSD. Clinical research that conducted KM treatment of PTSD patients were included. Two researchers independently conducted study selection and data extraction process. Results: Totally, eight studies were included in this review. Types of traumatic events that patients experienced included physical violence/threatening, traffic accidents, sexual violence and personal tragic events. KM interventions performed included acupuncture, moxibustion, herbal medicine, physical therapy, and KM-based psychotherapy. Treatment duration varied from two days to more than five months. Follow-up began at least one week to three months after the end of treatments. It was reported that the major psychological and/or somatic symptoms of PTSD, such as anxiety, depression, insomnia, and musculoskeletal pain, subjectively improved, as well as other objective outcomes: Impact Event Scale-Revised Korean version (IES-R-K), Beck's Depression Inventory (BDI), State-Trait Anxiety Inventory, Hwabyung Symptoms/characters, Electroencephalography (EEG) change, etc. Statistical studies were conducted in three studies only. Outcomes such as Visual Analogue Scale (VAS), BDI, and IES-R-K showed statistically significant improvement after KM treatments. There was no study reporting adverse events during or after the interventions. Conclusions: According to this review, diverse types of KM treatments have been used among PTSD patients in eight studies. The KM treatments effectively improved psychological and somatic symptoms of PTSD patients. However, the lack of high quality research as well as the lack of standardization of KM treatments for PTSD are limitations. Further methodologically robust clinical trials should be performed, and the standardization of KM treatments for PTSD should be sought.
우리나라 전자정부는 UN 전자정부 참여지수 2위, 미국 브루킹스연구소(전 브라운대학) 평가에서 3년 연속 1위를 차지할 정도로 잘 구축되어 있으나, 반면에 세계경제포럼(WEF)에서 2007년 조사한 정보보호 순위는 51위로서 인터넷 이용자수와 서비스 환경에 비해서 상대적으로 열악한 수준이다. 2008년 한 해 동안에만 옥션 정보유출, GS 칼텍스 정보 유출 등 크고 작은 보안 사고들이 끊임없이 발생하여 국민들이 사이버위협에 노출되고 주요 정보들이 유출되자 점차 정보보안, 개인정보보호의 필요성과 중요성에 눈을 뜨게 되어 정보보호에 대한 요구가 점차 늘어나고 있는 추세이다. 본고에서는 주요 국가들의 전자정부 서비스 수준과 정보보호를 위한 투자 제도 정책 등을 벤치마킹하여, 우리나라에서 이를 효율적으로 활용할 수 있는 방안을 찾아보고, 중앙행정기관 및 지방자치단체에서 제공하고 있는 전자정부 서비스의 안전성과 보안성을 향상시킬 수 있도록 국제적으로 표준화된 정보보호 관리체계인 ISO 27001 ISMS를 적용할 수 있는 정책을 발굴하여 국가 정보보호 수준을 더욱 높이고자 한다.
건설현장의 밀착형 안전관리를 위해 중대재해처벌법이 시행됨에 따라서 종합적 안전관리체계가 요구되고 있다. 안전관리수준평가관리는 건설기술진흥법에 따른 안전관리와 산업안전보건법에 따르는 보건위생 관리 체계와 안전경영시스템 등의 종합적 관계분석이 필요하다. 연구목적: 중대재해처벌법에 따른 안전. 보건관리의 종합적 분석 및 관계를 연구하여 보건위생관리의 안전평가수준향상에 궁극적 목적이 있다. 연구방법: 건설현장 전문가와 안전 관리자 대상으로 2차 델파이분석을 통해 설문항목의 타당성을 확인 후 구조방정식 예비모형을 통해 안전경영, 안전관리, 보건관리, 안전점검실행에 대한 잠재변인이 존재하는 회귀계수확인과 경로분석을 통해 총 효과(직접효과, 간접효과)로 매개효과를 확인하였다. 결과 및 결론: 구조모형에서는 안전관리, 보건체계, 안전경영에서 안전점검실행으로 가는 회귀계수(89%) 와 적정한 관찰변수의 람다 값이 확인되었다. 경로분석에서 보건계획수립적절성과 사후점검관리의 관계에서 보건위생을 매개하여 총 효과(.809)를 확인하였으며, 가설구조물안전성의 경로계수(.82)가 확인되었다.
진해만 해역은 태풍 내습 시에 우리나라 남동권 해역의 주요 태풍 피항지로 이용되고 있다. 하지만 태풍 내습 시 진해만 내 선박이 폭주하고 주묘가 다수 발생하는 등 해양사고 발생 가능성이 존재한다. 본 논문은 태풍 내습 시 진해만 피항지에 대해 안전 확보 및 효율적으로 관리할 수 있는 방안을 해당 해역의 VTS 관제사로부터 도출하고, 이를 선박 운항자에게 AHP 기법을 통하여 상대적 중요도를 도출하여 관리자와 이용자 의견이 반영된 안전대책을 제시하였다. AHP 설문조사를 위한 안전 대책 요소를 선정하기 위하여 진해만 내 태풍 내습 시 VTS 관제사의 대응 조치 평가 내용에 대해 분석하였다. 선정된 안전대책 요소를 기반으로 설문조사를 실시한 결과, 선정된 요소에 대해 선박 운항자는 선박의 안전을 효율적 관리보다 약 2배 이상 중요하게 생각하며, 종합적으로 피항선 관리, 정박구역 관리, 피항정보 관리, 규정 및 지침 마련, 시스템 장비 개선, 교육 및 홍보·알림 활동 순으로 중요하게 고려함을 파악하였다. 본 논문에서 식별된 방안 및 상대적 중요도를 통해서 진해만 태풍 피항지를 안전하고 효율적으로 관리하는 기반이 될 수 있을 것으로 사료된다.
해양환경 및 해양생태계를 파괴하고 해양사고의 원인이 되는 해양쓰레기는 매년 늘어나고 있으나 그 중 해양침적쓰레기는 해저에 위치해 있어 파악과 수거에 어려움이 있다. 이에 효율적인 수거와 분포량 파악을 위해 수중촬영 이미지를 이용하여 폐그물과 폐밧줄을 대상으로 딥러닝 기반의 의미론적 분할을 실험하였다. 분할에는 최신 딥러닝 기법인 high-resolution network (HRNet)을 사용하고 최적화 알고리즘(optimizer) 별 성능 비교를 하였다. 분할 결과 그물에서는 adaptive moment estimation (Adam), Momentum, stochastic gradient descent(SGD) 순으로 F1 score=(86.46%, 86.20%, 85.29%), IoU=(76.15%, 75.74%, 74.36%) 이며, 밧줄은 F1 score=(80.49%, 80.48%, 77.86%), IoU=(67.35%, 67.33%, 63.75%)로 그물과 밧줄에서 모두 Adam의 결과가 가장 높게 나타났다. 연구 결과를 통해 optimizer 별 분할 성능 평가와 최신 딥러닝 기법의 해양침적쓰레기 분할에 대한 가능성을 확인하였다. 이에 따라 수중촬영 이미지를 통한 해양침적쓰레기 식별에 최신 딥러닝 기법을 적용시킴으로써 육안을 통한 식별보다 정확하고 효율적인 식별을 통해 해양침적쓰레기의 분포량 산정에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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