[논문]실시간 데이터를 이용한 지역기반 위험분석 시스템에 관한 연구

오정석; 방효중

doi:10.7842/kigas.2013.17.6.83

실시간 데이터를 이용한 지역기반 위험분석 시스템에 관한 연구
A Study on Zone-based Risk Analysis System using Real-time Data 원문보기

한국가스학회지 = Journal of the Korean institute of gas, v.17 no.6, 2013년, pp.83 - 89

오정석 (한국가스안전공사 가스안전연구원) , 방효중 (한국가스안전공사 가스안전연구원)

초록
AI-Helper

에너지 산업시설물은 다양한 종류의 가스나 유해물질을 다루고 있어 화재, 폭발, 독성물질 노출로 인한 대규모 중대사고로 전이되어 산업시설 종사자뿐만 아니라 외부 민간인에게도 치명적인 피해를 입힐 수 있다. 이러한 사고를 방지하기 위해 정량적 위험성평가를 활용하여 인체나 건물에 미칠 수 있는 영향에 대한 정량화를 시도하고 있지만 예외적인 상황에 즉각적인 처리가 어렵고 시나리오를 위한 전문가적 지식이 많이 필요하였다. 본 논문은 에너지 대규모 산업시설에서 실제 환경의 데이터를 실시간으로 이용함으로써 동적인 시나리오를 생성하여 예외적인 상황과 전문가적 지식을 최소화하고 개인 인지적 환경에 적합하게 위험을 표현하는 것이 목적이다. 이를 위해 본 연구는 실시간 정보를 기반으로 현 시점의 지역 내 위험도를 실시간으로 연산할 수 있는 데이터베이스와 증분적 모델을 적용한 지역기반 위험 분석 시스템을 설계하고 구현하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Energy industry facilities can cause fatal damage for internal industry employee as well as external general people because handling various kinds of gas and harmful substance might be spread to large scale severe accident by fire, explosion, and toxic gas leakage. In order to prevent these accidents, quantification by damage effect on structure and human is tried by using quantitative risk assessment, but it is difficult to process instantly exceptional cases and requires knowledge of expert. This paper aims to minimize exceptional cases and knowledge of expert, and present risk with human perceptible. So, we designed and developed zone-base risk analysis system that can compute risk of zone in real time at that point using database and incremental model.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 논문은 에너지 대규모 산업시설에서 실제시설 환경의 데이터를 실시간 이용함으로써 동적인 시나리오를 생성하여 예외적 상황과 전문가적 지식을 최소화하고 개인 인지적 환경에 적합한 지역(zone)기반으로 위험을 표현하는 것이 목적이다. 이를 위하여 본 연구는 실시간 정보를 기반으로 현 시점의 지역 내 위험도를 실시간으로 연산할 수 있는 모델 및 데이터베이스를 구축과 증분적(incremental) 기법을 이용한 시스템을 상세 클래스 다이어그램까지 설계하며, 설계된 클래스 다이어그램을 기반으로 실시간 상황에 부합되는 동적 시나리오에 의거한 지역기반 위험 분석 시스템을 제시한다.
본 연구에서는 에너지 대규모 산업시설 실제 환경에서 데이터를 실시간으로 수집하여 동적인 시나리오를 생성하여 예외적 상황과 전문가적 지식을 최소화하고 사용자 인지적 환경에 적합하도로 위험을 표현하는 지역기반 위험분석 시스템을 설계하고 구현하였다.
본 연구에서는 위험시설이 존재하는 지역(zone)에 대한 정량적 위험성 평가를 위해 논리적 지역계산과 개인적 위험도 계산을 분할하였다.

제안 방법

시스템은 실시간 데이터베이스 질의를 통해 원하는 설비의 온도, 압력을 주기적으로 획득하도록 설계되었다. 또한 본 시스템의 장점은 가상환경을 구성하여 가상의 데이터를 생성하여 시뮬레이션을 수행할 수 있도록 하였다. Fig.
또한 위험도는 실시간으로 계속 갱신되면서 이력을 관리하도록 되어 사용자는 시간의 흐름에 따라 변화하는 위험도를 비교 분석할 수 있도록 설계 되었다. Fig.
각각의 설비에는 온도와 압력을 측정하는 센서가 부착되어 있으며 센서에서 측정된 값은 실시간으로 데이터베이스에 저장된다. 시스템은 실시간 데이터베이스 질의를 통해 원하는 설비의 온도, 압력을 주기적으로 획득하도록 설계되었다. 또한 본 시스템의 장점은 가상환경을 구성하여 가상의 데이터를 생성하여 시뮬레이션을 수행할 수 있도록 하였다.
사고발생확률분석(Frequency Analysis)은 사고가 발생할 확률을 계산하는 방법으로 사고/사건을 유발하는 결함과 고장의 종합을 도식화하는 FTA와 전이율을 표현할 수 있는 ETA를 채택/설계하였다. 위험표현(Risk Presentation)은 개인적 위험과 지역기반 위험을 표현하도록 설계되었다.
본 논문은 에너지 대규모 산업시설에서 실제시설 환경의 데이터를 실시간 이용함으로써 동적인 시나리오를 생성하여 예외적 상황과 전문가적 지식을 최소화하고 개인 인지적 환경에 적합한 지역(zone)기반으로 위험을 표현하는 것이 목적이다. 이를 위하여 본 연구는 실시간 정보를 기반으로 현 시점의 지역 내 위험도를 실시간으로 연산할 수 있는 모델 및 데이터베이스를 구축과 증분적(incremental) 기법을 이용한 시스템을 상세 클래스 다이어그램까지 설계하며, 설계된 클래스 다이어그램을 기반으로 실시간 상황에 부합되는 동적 시나리오에 의거한 지역기반 위험 분석 시스템을 제시한다.
지역기반 위험분석 시스템의 구현은 실시간 데이터 수집 컴포넌트, 시나리오 설정 및 빈도 분석 컴포넌트, 물질 데이터베이스, 결과분석 컴포넌트, GIS 컴포넌트, 사용자 인터페이스로 구성되며 온도, 압력 등을 주기적으로 수집하여 GIS 맵에 위험을 표현하도록 하였다. 특히, 실시간으로 위험도가 갱신되고 이력을 관리하기 때문에 시간의 흐름과 환경에 따라 위험도를 비교 분석할 수 있다.
지역기반위험 분석 시스템에서 본 연구는 필요 정보를 저장하는 데이터베이스와 프로그램을 수행하기 위한 구성요소의 도식화된 버전인 클래스를 독립적으로 설계하였다. 이러한 방식은 다양한 환경에 시스템이 쉽게 적용될 수 있도록 이식성을 향상시키며 시스템의 지원사항에 적합하도록 재사용성을 증대시킨다.

대상 데이터

이러한 방식은 다양한 환경에 시스템이 쉽게 적용될 수 있도록 이식성을 향상시키며 시스템의 지원사항에 적합하도록 재사용성을 증대시킨다. 데이터베이스는 14개의 테이블로 구성되며 상호 1:1, 1:N. M:N 관계를 가지며 특히 주요하게 Plants 테이블은 가장 상위 개체에 대한 정보로서 다양한 테이블과 상호 관계를 가지며, FTAs 테이블은 다른 테이블과 달리 데이터를 저장하는 것이 아니라 시나리오 자체를 저장한다.

후속연구

향후계획으로는 대규모 복합 산업시설에 지역(zone) 별로 위험을 분석한 결과와 지능형 분석 결과를 병합하여 상호 보정할 수 있는 방법을 제시할 예정이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	정량적 위험성 평가의 일반적 절차는 어떻게 정리되는가?	정량적 위험성 평가의 일반적 절차는 위험요소 확인과 사고 시나리오 수립, 설정된 사고 시나리오에 대한 빈도 분석과 결과분석, 위험도 분석, 위험감소 방안 수립으로 정리된다[2]. 다시 말해, 기존의 정량적 위험성 평가는 기설정된 시나리오를 기반으로 규정된 범위 안에서 위험도를 확인하는 시뮬레이션 방법으로 다양한 경우(case)를 생성하여 미연에 대응책을 마련하기 위해서는 적절하나 시나리오 생성을 위한 전문가적 기술적 지식이 필요하며 예상치 못한 경우일 때는 대응 및 처리가 미흡할 수 있다.
	정량적 위험성평가란?	정량적 위험성평가는 위험시설이 주변에 영향을 미치는 위험도를 수치적으로 표현하여 위험도를 객관적으로 판단할 수 있는 평가 방법이며 지역기반 위험성 분석의 근간을 제공한다. 정량적 위험성평가는 개인적 위험도를 계산하여 같은 위험도를 가진 지점을 연결한 컨투어로 표현하는 것이 일반적인 방식이다 [6,7].
	설계된 데이터베이스를 구성하고 있는 테이블을 설명하면?	·Plants: 시스템 내에 가장 상위 개체인 플랜트에 관련된 고유정보를 관리한다. 지도이미지, 이미지 영역(좌표), 인구영역정보를 다루고 있다. ·Nodes : 공통요소가 존재하지 않고 상속의 개념이 없는 데이터베이스에서 공통요소를 관리하기 위한 기법으로 계층의 관계와 명칭, 그리고 요소 타입을 구분하는 필드로 생성하며 실제 개체인 장치, 설비는 모두 노드의 아이디를 1:1 관계로 참조한다. ·Equipments : 운영되는 설비를 표현하는 테이블로 Plants와 1:N관계에 있다. 본 시스템은 실시간 정보를 반영하므로 센서, 물질 등 상태파악 및 결과에 대응되는 정보와 관련되어 있어야 한다. ·FTAs : 각 설비에는 다양한 사고 시나리오가 존재 가능하며 이를 관리하기 위해 Equipments 테이블과 1: N 관계로 존재한다. 때에 따라서 사용자가 직접 정의 및 계산할 수도 있기 때문에 선택적 정보를 제공하는 필드이다.

참고문헌 (7)

Hern-Chang Lee, Sung-Kyu Choi, Ji-Hoon Jo, Byeong-Ho Ham, Tae-Ok Kim, "Quantitative Risk Assesment of the Chemical Facilities by KS-RBI Program", KIGAS, 11(4), 23-28, (2007)
Ik-Keun Yoon, Shin-Kyu Oh, Jae-Min Seo, Dong- Yeon Lim, En-Sup Yoon "A Development of System for Efficient Quantitative Risk Assesment on Natural Gas Supply Facilities", KIGAS, 16(1), 39-45, (2012)

원문보기 상세보기
Heon Seok Lee, Seung Gyun Kang, In Hee Jung, Bum Su Kim, Jin Hwan Yoo, Chulhwan Park, Daeheum Kim, Jae Wook Ko, "Development of Emergency Response System by Risk Assesment Methodology in Energy Facility", KIGAS, 12(2), 118-123, (2008)
Jeong Seok Oh, Ji I Hyun, Hyo Jung Bang, "A Study on Smart Real-time Atmospheric Dispersion System", KIGAS, 16(4), 44-51, 2012

원문보기 상세보기
Papadakis, G. A., "Major Hazard Pipelines:A comparative Study of Onshore Transmission Accidents", Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 20,91-107, (1999)
Crowl, D. A. and Louvar, J. F., "Chemical Process Safety Fundamentals with Applications", Prentice Hall, New York(1990)
Perry, R. H. and Green, D., "Perry's Chemical Engineering Hadnbook, 7th ed.", McGraw-Hill, New York(1997)

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증