Ham, Tae-Yuun;Kwon, Gi-Min;Song, Moon-Soo;Yun, Hong-Sik
Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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2022.10a
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pp.99-100
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2022
화학산업이 발전함에 따라 잠재적인 화학물질 폭발사고 위험 또한 증가하고 있다. 순식간에 치명적인 인명, 재산피해를 남기는 폭발에 대한 영향을 예측, 분석하기 위해 다양한 해석모델이 활용되고 있지만, 폭발의 물리적 특성상 다양한 형태의 건물이 밀집된 지역에 대해서는 해석모델 사용만으로 높은 정확도의 분석을 진행하기에는 어려움이 있다. 따라서 본 연구는 GIS 공간정보와 3D 폭발 시뮬레이션의 약결합 방식을 적용하였다. 실제 연구지역과 동일한 환경을 구현하여 시뮬레이션을 구동하였고 이에 따른 폭발 규모와 폭발에 노출된 대상별 가해지는 압력 값을 도출하였다. TNT를 기준으로 위험물 저장 및 취급시설에 대한 최저 기준인 지정수량 200kg을 적용하였음에도 최대 2,960kPa의 압력이 발생하는 것으로 확인되었다. 본 연구로 도출된 결과에 건축물의 용도와 중요도를 적용한다면 토지이용계획 및 공간활용에 반영할 수 있으며, 안전관리자로 하여금 리스크 평가, BC분석, 안전관리계획 수립 등에 활용 가능하다고 사료된다.
Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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2010.04a
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pp.460-465
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2010
최근 우리나라는 고밀화, 대형화, (초)고층 도시공간에 살고 있으며, 방재도시가 확보되지 않은 곳에서 위험을 느끼며 살고 있다. 이에 따라 대규모 도시공간에서 화재리스크는 점차 높아지고 있으며, 화재 발생시 도시공간내 사람은 생명의 위협감과 더불어 치명적 피해를 입게 된다. 또한 화재발생시 도시화재의 매커니즘으로 인한 대형화재가 발생할 수 있다. 하지만 우리나라는 방재도시 구축에 대한 연구와 도시화재 매커니즘을 고려한 평가시스템이 미흡한 실정이다. 반면 가까운 나라 일본의 경우 이미 대규모 도시화재를 겪어본 바, 이에 대한 실험 및 연구를 토대로 이미 시뮬레이션과 방재도시 구축에 진행중이다. 이에 대해 본 연구는 일본의 대규모 도시화재에 대한 사례 분석을 하고, 우리나라 방재도시 구축을 위한 기초자료를 제시하고자 한다.
We examine how to model mortality risk using the adaptation of the mean-reverting processes for the two factor model proposed by Cairns et al. (2006b). Mortality improvements have been recently observed in some countries such as United Kingdom; therefore, we assume long-run mortality converges towards a trend at some unknown time and the mean-reverting processes could therefore be an appropriate stochastic model. We estimate the parameters of the two-factor model incorporated with mean-reverting processes by a Metropolis-Hastings algorithm to fit United Kingdom mortality data from 1991 to 2015. We forecast the evolution of the mortality from 2014 to 2040 based on the estimation results in order to evaluate the issue price of a longevity bond of 25 years maturity. As an application, we propose a method to quantify the speed of mortality improvement by the average mean reverting times of the processes.
With high interest in the patient satisfaction of emergency medical services, there is a lot of effort into improving the process of Emergency Department(ED) utilizing the technology of Internet of Things(IoT). In this study, the core technologies of smart ED are examined and a decision support algorithm for medicine tasks is proposed. The proposed algorithm minimizes the decision risks such as task selection accountability, patient complaints, care delays and longer stay time. It can reduce the nurses burnout and improve the patient care with kindness and consideration. Ultimately, patient satisfaction, job satisfaction and professional identity of nurses can be increased. The comparative study was carried out by simulation in terms of the average length of patient stay in a simplified hypothetical ED system. In all the cases, the proposed algorithm was shown to perform substantially better than the other rule.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.12
no.6
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pp.120-129
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2011
An installation of the construction lift has a few limitations by many constrains and these have influences on labor productivity, that can be changed by vertical-transportation management. In the super-tall building construction, a management of construction lift operation is one of the most important factor, but existing methodologies depend on skilled practitioners' experiences. And it is true that the expertise resulted by the experiences does not transfer to the next generation. This study is a part of lifting-management simulation development which aims at the optimal construction lift management. A proposed algorithm is focus on lifting time calculation considering an acceleration capability. This research evaluates the result accuracy using comparative analysis on simulation result and field measuring time.
The e-government project management consignment system to allow the public PMO has been introduced to resolve the quality management issue and the business risk, pointed out by the reorganized Software Industry Promotion Act. The additional regulation improvements are demanded because the public PMO system cannot settle down due to the different opinions among related parties: owner, operator and PMO. Therefore, to make balanced regulation improvements, the in-depth studies are necessary to analyze the fundamental causes of the disagreement between the related parties. This study analyses the each related party's cognitive structure to perform public PMO successfully and the fundamental reasons that cause the different opinions by applying the cognitive psychological Means-end chain theory, the laddering technique and the HVM, Hierarchical Value Map. In addition, this study analyses the regulations required for the related parties to obtain the expected benefits.
기후변화 대응을 위해 세계적으로 신 재생에너지의 분담율(penetration rate)은 갈수록 증가하고 있고, 정부에서는 2015년까지 신 재생에너지의 개발에 총 40조원을 투자한다는 적극적인 계획을 세우고 있다. 하지만 신 재생에너지 중 전력 생산에 가장 큰 비중을 차지하는 풍력발전은 비급전성과 간헐성 등의 제약으로 인해 안정적인 전력을 공급하기 힘들뿐만 아니라 전력계통의 신뢰성을 악화시킬 수도 있는 리스크를 잠재하고 있는 에너지원이다. 이에 풍력발전 등 신 재생에너지원의 출력을 안정화시키기 위한 Smart Renewable 프로젝트가 현재 제주도에서 실증 단계에 있다. 이 논문에서는 한국전력 컨소시엄의 Smart Renewable 프로젝트 대상인 660kW급 풍력터빈과 200kWh급 리튬-이온 배터리 에너지저장장치를 이용하여, 풍력터빈의 출력을 평활화시키는 평활화 제어(Smoothing Control)와 일정시간동안 균일한 출력을 낼 수 있게 하는 정출력 제어(Constant Power Control)의 두 가지 기법을 시뮬레이션 하였다. t 시점의 에너지저장장치 잔존용량을 피드백 받아 t+1 시점의 풍력터빈과 에너지저장장치 합성출력의 목표치를 설정하는 잔존용량 피드백 방법을 이용하여 에너지저장장치의 운전모드, 초기 용량, 평활화 시정수(time constant) 등의 조건 변화가 평활화 제어와 정출력 제어에 미치는 영향을 각각 확인하고, 주어진 기기 조건 하에서 최적의 시정수 값과 운전모드를 도출하였다.
This paper proposes a framework of Operational Risk-based Business Continuity System(ORBCS), and develops protection system for operational risk through operational risk assessment and loss distribution approach based on risk management guideline announced in the basel II. In order to find out financial operational risk, business processes of domestic bank are assorted by seven event factors and eight business activities so that we can construct the system. After we find out KRI(Key Risk Indicator) index, tasks and risks, we calculated risk possibility and expected cost by analyzing quantitative data, questionnaire and qualitative approach for AHP model from the past events. Furthermore, we can assume unexpected cost loss by using loss distribution approach presented in the basel II. Each bank can also assume expected loss distributions of operational risk by seven event factors and eight business activities. In this research, we choose loss distribution approach so that we can calculate operational risk. In order to explain number of case happened, we choose poisson distribution, log-normal distribution for loss cost, and estimate model for Monte-Carlo simulation. Through this process which is measured by operational risk. of ABC bank, we find out that loss distribution approach explains closer unexpected cost directly compared than internal measurement approach, and makes less unexpected cost loss.
In this paper, to systematically assess the abandonment risk of main control room (MCR) fire, fire simulations with Fire Dynamics Simulator were performed and abandonment probabilities were estimated for the MCR bench-board fire of domestic reference nuclear power plant. The fire simulation scenarios performed in this study included propagating and non-propagating fires of the MCR bench-board, and the availability and unavailability of heating, ventilation, and air conditioning system (HVACS). The following results were obtained. First, temperature was the major abandonment impact factor for the MCR bench-board fire if the HVACS was available and optical density was that if the HVACS was unavailable. Second, the fire scenario contributing the MCR bench-board fire abandonment risk was identified to be only the propagating fire. Third, it was confirmed that the abandonment probability of the MCR bench-board fire for domestic reference nuclear power plant could be reduced by using the fire modeling.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2019.05a
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pp.552-555
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2019
디지털 트윈이란 현실 세계의 물리적인 사물을 컴퓨터 상에 동일하게 가상화 시키는 기술을 의미하는 것으로, 물리적 사물이나 시스템을 모델링하거나 IoT 기술에 접목되어 활용되고 있는 기술이다. 디지털 트윈 기술은 가상의 모델을 무한정 시뮬레이션을 통해 동작을 튜닝하고 환경변화에 대한 대응을 미리 실험하여 리스크를 최소화할 수 있는 장점을 지닌다. 최근 인공지능이나 기계학습에 관련된 기술들이 주목받기 시작하면서, 이와 같은 물리적인 사물의 모델링 작업을 데이터 기반으로 수행하려는 시도가 증가하고 있다. 특히, 산업현장에서 많이 활용되는 인더스트리 4.0 공장 자동화의 핵심인 협력 로봇의 디지털 트윈을 구축하기 위해서는 로봇의 동작을 인지하는 과정이 필수적으로 요구된다. 그러나 현재 협력 로봇의 동작을 인지하기 위한 시도는 미비하며, 센서 데이터를 기반으로 동작을 역으로 예측하는 기술은 더욱 그렇다. 따라서 본 논문에서는 로봇의 동작을 인지하기 위해 가정용 협력 로봇에서 전류 및 관성 데이터를 수집하기 위한 실험 환경을 구축하고, 수집한 센서 데이터를 기반으로 한 동작 예측 모델을 제안하고자 한다. 제안하는 방식은 로봇의 동작 명령어를 조인트 위치 기반으로 분류하고 전류와 위치 센서 값을 사용하여 학습을 통해 예측하는 방식이다. SVM 을 이용하여 학습한 결과, 모델의 성능은 평균적으로 정확도, 정밀도, 및 재현율이 모두 96%로 평가되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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