• Tunnel and Underground Space
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• v.34 no.2
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• pp.154-168
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• 2024

The Tunnel Boring Machine (TBM) disc cutter is subjected to wear and damage during the rock excavation process, and the worn disc cutter should be replaced on time. The manual inspection by workers is generally required to determine the disc cutter replacement. In this case, the workers are exposed to dangerous environments, and the measurements are sometimes inaccurate. In this study, we developed a technology that measures the disc cutter wear in real time. From a series of laboratory tests, a magnetic sensor was selected as the wear sensor, and the real-time disc cutter measurement system was developed integrating wireless communication modules, power supply and data processing board. In addition, the measurement system was verified in actual TBM excavation circumstances. As a result, it was confirmed that the accuracy and stability of the system.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.17 no.3
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• pp.43-61
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• 2011

In this research, we propose a dynamic decision making using social context based on ontology. Dynamic adaptation is adopted for the high qualified decision making, which is defined as creation of proper information using contexts depending on decision maker's state of affairs in ubiquitous computing environment. Thereby, the context for the dynamic adaptation is classified as a static, dynamic and social context. Static context contains personal explicit information like demographic data. Dynamic context like weather or traffic information is provided by external information service provider. Finally, social context implies much more implicit knowledge such as social relationship than the other two-type context, but it is not easy to extract any implied tacit knowledge as well as generalized rules from the information. So, it was not easy for the social context to apply into dynamic adaptation. In this light, we tried the social context into the dynamic adaptation to generate context-appropriate personalized information. It is necessary to build modeling methodology to adopt dynamic adaptation using the context. The proposed context modeling used ontology and cases which are best to represent tacit and unstructured knowledge such as social context. Case-based reasoning and constraint satisfaction problem is applied into the dynamic decision making system for the dynamic adaption. Case-based reasoning is used case to represent the context including social, dynamic and static and to extract personalized knowledge from the personalized case-base. Constraint satisfaction problem is used when the selected case through the case-based reasoning needs dynamic adaptation, since it is usual to adapt the selected case because context can be changed timely according to environment status. The case-base reasoning adopts problem context for effective representation of static, dynamic and social context, which use a case structure with index and solution and problem ontology of decision maker. The case is stored in case-base as a repository of a decision maker's personal experience and knowledge. The constraint satisfaction problem use solution ontology which is extracted from collective intelligence which is generalized from solutions of decision makers. The solution ontology is retrieved to find proper solution depending on the decision maker's context when it is necessary. At the same time, dynamic adaptation is applied to adapt the selected case using solution ontology. The decision making process is comprised of following steps. First, whenever the system aware new context, the system converses the context into problem context ontology with case structure. Any context is defined by a case with a formal knowledge representation structure. Thereby, social context as implicit knowledge is also represented a formal form like a case. In addition, for the context modeling, ontology is also adopted. Second, we select a proper case as a decision making solution from decision maker's personal case-base. We convince that the selected case should be the best case depending on context related to decision maker's current status as well as decision maker's requirements. However, it is possible to change the environment and context around the decision maker and it is necessary to adapt the selected case. Third, if the selected case is not available or the decision maker doesn't satisfy according to the newly arrived context, then constraint satisfaction problem and solution ontology is applied to derive new solution for the decision maker. The constraint satisfaction problem uses to the previously selected case to adopt and solution ontology. The verification of the proposed methodology is processed by searching a meeting place according to the decision maker's requirements and context, the extracted solution shows the satisfaction depending on meeting purpose.

• Journal of Food Hygiene and Safety
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• v.18 no.4
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• pp.202-210
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• 2003

This study aims at making a HACCP(Hazard Analysis Critical Control Point)plan to be applied to soybean curd and verifing its effectiveness. First, we develped a general model of HACCP according to the guidelines of Codex (FAO/WHO). And we applied the model to 4 soybean curd workshops for 3 months. The HACCP model is composed of these procedures; HACCP team organization, production description, work flow chart, hazatd analysis, CCP (critical control point) decision, CL (critical limit) establishment, monitoring method decision, correction, verification and documentation. CCP were selection procedure and refrigeration procedure in non-wrapped soybean curd. CCP were selection procedure, heat-sterilizing and refrigeration in wrapped soybean curd. The result of bacterial experiment after apling the model for 3 months, the bacterial numbers of soybean curd box, wrapper, and soybean curd production were lower after appling than before appling, the model. We could verify that the appications of the HACCP model were effective to the soybean curd workshops.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.23 no.12
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• pp.191-200
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• 2009

This paper, which consists of two parts, dealt with the parameter tuning of the power system stabilizer for a 612[MVA] thermal power plant in KEPCO system and its validation in field test. In Part 1 of the paper, the selection of parameters such as lead-lag time constants for phase compensation, system gain was optimized by using linear & eigenvalue analyses and they were verified through the time-domain transient stability analysis. In part 2, the performance of PSS was finally verified by the generator's on-line field test. Through the comparisons of simulation results and measured data before and after tuning of the PSS, the models of generator and its controllers including AVR, Governor and PSS used in the simulation are validated and confirmed.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.8 no.5
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• pp.1243-1250
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• 2007

Hotel Information Systems(HIS) has been used widely nowadays. Also, there is a requirement to connect Customer Relation Management(CRM) with the HIS. However, Hotel managers simply regard CRM as a part of HIS but, CRM is a crucial information system like MRP in factory. Therefore, It is important to set up a long term strategy for CRM in Hotel business. This study tested five hypotheses how requirement of CRM changes along increasing usage level of HIS in Hotels. Statistical test and structured test by AMOS were used to verify the five hypotheses so that I could extract HIS' characteristics. This study's results can be referred when Hotel managers make a decision how and when for CRM.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.112-112
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• 2020

하천에서 유해화학물질 유입 사고 발생 시 수환경 피해를 최소화하기 위해 신속한 초기 대응이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 수환경 화학사고 대응 시스템 구축을 위해 하천 실시간 모니터링 지점에서 관측된 유해화학물질의 농도 자료를 이용하여 발생원의 유입 지점과 유입량을 역추적하는 프레임워크를 개발하였다. 본 연구에서 제시하는 프레임워크는 첫 번째로 하천 저장대 모형(Transient Storage Zone Model; TSM)과 HEC-RAS 모형을 이용하여 다양한 유량의 수리 조건에서 화학사고 시나리오를 생성하는 단계, 두번째로 생성된 시나리오의 유입 지점과 유입량에 대한 시간-농도 곡선 (BreakThrough Curve; BTC)을 21개의 곡선특징 (BTC feature)으로 추출하는 단계, 최종적으로 재귀적 특징 선택법(Recursive Feature Elimination; RFE)을 이용하여 의사결정나무 모형, 랜덤포레스트 모형, Xgboost 모형, 선형 서포트 벡터 머신, 커널 서포트 벡터 머신 그리고 Ridge 모형에 대한 모형별 주요 특징을 학습하고 성능을 비교하여 각각 유입 위치와 유입 질량 예측에 대한 최적 모형 및 특징 조합을 제시하는 단계로 구축하였다. 또한, 현장 적용성 제고를 위해 시간-농도 곡선을 2가지 경우 (Whole BTC와 Fractured BTC)로 가정하여 기계학습 모형을 학습시켜 모의결과를 비교하였다. 제시된 프레임워크의 검증을 위해서 낙동강 지류인 감천에 적용하여 모형을 구축하고 시나리오 자료 기반 검증과 Rhodamine WT를 이용한 추적자 실험자료를 이용한 검증을 수행하였다. 기계학습 모형들의 비교 검증 결과, 각 모형은 가중항 기반과 불순도 감소량 기반 특징 중요도 산출 방식에 따라 주요 특징이 상이하게 산출되었으며, 전체 시간-농도 곡선 (WBTC)과 부분 시간-농도 곡선 (FBTC)별 최적 모형도 다르게 산출되었다. 유입 위치 정확도 및 유입 질량 예측에 대한 R²는 대부분의 모형이 90% 이상의 우수한 결과를 나타냈다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.8 no.1
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• pp.199-212
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• 1991

주식옵션(stock options)에 대한 연구에 비교하여 상품 및 퓨처 옵션(commodity & futures options)에 대한 연구는 선진국에서도 지금 한참 연구를 하고 있는 단계에 있다. 우리나라에서도 이 분야에 대한 이론을 바탕으로 하는 제도를 곧 도입하려는 준비를 하고 있다. 본 연구는 블랙의 '블랙의 컴모디티 옵션의 가격모형(Black commodity option pricing model)'을 이용하여 재무성 장기채권의 퓨처의 균형가격을 예측하는데 있다. 이 블랙모형의 적용가능성을 검증해 본 것이다. 실제퓨처가격(observed futures prices)과는 달리 재무성 장기채권 퓨처 옵션에서의 묵시적 퓨처가격(futures prices implicit)은 시장효율성(market efficiencies)의 전제하에 성립되거나, 아니면 옵션가격모형을 사용하여서는 아니되거나 둘 중의 하나이거나 둘 다 섞이거나 일 것이다. 본 실증적인 연구, 즉 묵시적인 표준편차(implied standard deviations)를 사이멀테니어스(simultaneously)하게 계산한 묵시적인 퓨처가격(implied futures prices)을 사용한 실증적인 연구는 옵션모델에 의하여 퓨처가격을 계산하는 데에 문제가 있음을 발견하였다. 그 이유는 옵션가격결정모형을 이용하여 계산한 재무성 장기채권의 퓨쳐가격은 재무성 장기채권의 미래가격변동의 방향을 제시하는 지표로써 사용할 수 없기 때문일 것이다. 우리나라에서도 이 분야에 대한 이론과 제도를 곧 도입하는 입장에서 선행되는 문헌이 될 것이다.

• Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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• v.17 no.1
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• pp.103-115
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• 2013

Durability testing method trends of the thermal barrier coating(TBC) for the combustion chamber of the liquid-propellant rocket engine have been investigated. Many types of the durability testing method such as the mechanical tests to measure surface cohesion force, the thermal fatigue tests with laser, furnace, burner or plasma, the small scale combustion tests using injectors, and the thermo-mechanical fatigue tests were observed. The TBC with sufficient durability can be selected for the use of combustion chamber through such specimen-level tests and the durability can be verified by the tests using the real scale combustion chambers.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.289-289
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• 2018

하천의 유사는 이동 형태에 따라 소류사와 부유사로 분류되는데, 대부분의 자연하천에서 유사는 난류로 인해 부유사의 형태로 이송된다. 하천 흐름 내 부유사는 크기와 모양이 서로 다른 입자들로 구성되어 있으며, 부유사의 입도 분포는 유사의 특성 뿐 아니라 흐름의 유사 이동 능력과 같은 유수동역학적 특성 또한 함께 고려되어야 한다. 유사의 입도 분포는 통계적인 방법을 통해 결정되며, 일반적으로 모래 하천의 입도 분포는 로그 정규 분포를 따르는 것으로 알려져 있다. 이에 본 연구에서는 부유사의 입도 분포 모형을 이용하여 다양한 흐름 조건 하에서의 입도분포를 살펴본다. 비점착성 유사의 입도 분포 모형은 점착성 유사의 입도 분포 모형으로부터 얻어지며, 1차원 유사 이동 모형과의 결합을 통해 다양한 흐름 조건에서 부유된 유사의 입도 분포를 모의할 수 있다. 여러 연구결과를 분석한 결과, 부유사의 입도 분포는 최빈치가 하나인 단최빈 분포(Unimodal Distribution)가 대다수를 차지하였으나, 최대 빈도가 두 개 이상 나타나는 쌍최빈 분포(Bimodal Distribution) 또한 흔히 나타나는 것이 확인된다. 본 연구에서 개발된 비점착성 유사의 입도 분포모형은 단최빈 및 쌍최빈이 나타난 실험실 실험 자료를 이용하여 검증된다. 단최빈의 입도 분포를 나타내는 실험 결과 2가지와 쌍최빈의 입도 분포를 나타내는 실험 결과 2가지를 이용하였을 때, 총 4가지의 다양한 유수동역학적 조건 하에서 비점착성 유사의 입도 분포가 합리적으로 모의되는 것이 확인된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.3-3
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• 2019

최근 기후변화로 인한 집중호우, 가뭄 등 예측하기 어려운 사태가 발생하면서 깨끗하고 안정적인 용수공급 기술의 필요성이 대두되고 있다. 이에 IoT와 기존 물관리시스템을 결합한 스마트워터그리드 출범은 실시간으로 수요와 공급량의 정보를 취득하여 물 관리 효율성을 제고 할 수 있게 되었다. 실시간 수요량 자료를 이용하여 물 수요량 예측을 통한 최적의 물 공급량을 결정할 수 있다. 이 때 스마트워터그리드의 핵심 기술은 실시간으로 취득한 자료의 품질관리라 할 수 있다. 본 연구 대상지역인 영종도 112 블록에는 528개 AMI 스마트 미터를 이용하여 1시간 단위의 물 수요량 자료를 원격 검침하고 있다. 각 수용가에 설치된 AMI 센서를 통해 수집된 자료에는 오류를 포함할 수 있는데 통신 장애, 미터기 고장 및 교체 등으로 발생된다. 결측된 수요량 자료는 상수관망 수리해석에 사용되는 기본자료로서 비표본오차를 증가시켜 검정력과 정확성을 결여시키는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 수집된 자료를 가용할 수 있는 자료로 정제하고 대체하기 위해 완전히 관찰된 자료(complete data)만을 이용하여 각 시간에 따른 관경별, 용도별 그리고 요일별 수요패턴을 추정한다. 결측된 자료는 기존에 사용되는 평균대체법과 핫덱 대체(hot deck imputation) 등과 비교 검증한다.