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오정석(Jeong Seok Oh),손충연(Choong yeon Soh),성종규(Jong Kyu Sung) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.2A
대규모 산업시설에서 사용하는 유해물질의 사고는 누출 화재 및 폭발 등으로 직·간접적으로 막대한 피해를 발생시킬 수 있다. 특히 최초사고 가능성이 높은 유해물질 누출사고는 물질 대상시설 대기 상태에 따라 누출 확산 속도 및 범위가 틀리기 때문에 이를 예측할 수 있는 대기확산 시스템이 사용되어왔다. 대기확산 시스템은 사용목적에 따라 시뮬레이션 기반 대기확산 시스템 및 사고대응형 대기확산 시스템으로 개발되어 왔다. 시뮬레이션 기반 대기확산 시스템은 대상시설 설계 시에 안전성을 위하여 가상의 데이터를 위해 사용되며 사고대응형 대기확산 시스템은 대기정보만을 실시간으로 입력받아 대상시설 운전 중에 사고대응을 위하여 이용되었으나 가상의 데이터 생성을 위한 전문적 지식수준의 사용자 입력과 시스템의 성능저하로 즉각적인 사고대응 및 사고피해 최소화에 한계가 존재하였다. 이를 위하여 다양한 센서를 통해 직접 입력을 받는 실시간 대기확산 시스템이 연구되어 전문적 지식에 의한 가상화 시나리오 생성은 해소되었으나 대상시설의 누출시점 및 지점 선정 등 전문가 의존문제가 여전히 잔존하였다. 본 논문은 실시간 대기확산 시스템에서 전문가에 의존하는 문제를 최소화하기 위하여 신경망 모델과 베이지안 추론을 이용하여 대상시설의 누출시점과 지점 결정을 지능화하며 더 나아가 대상 시설의 누출 위험성을 미리 예측함로써 실시간 사고예방형 대기확산 시스템에 대한 방법론 제시를 목적으로 한다. 본 연구는 지능형 산업시설 안전관리에 기여하며 토대를 제공할 수 있다.
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