• Journal of Service Research and Studies
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• v.10 no.1
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• pp.55-67
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• 2020

Fine dust has recently become one of the greatest concerns of Korean people and has been a target of considerable efforts by governments and local governments. In the academic world, many researches have been carried out in relation to fine dust, but the research on the economic field has been relatively few. So we wanted to know how fine dust affects the economy. Big data of PM10 concentration for fine dust and fine dust theme stock price were collected for five years from 2013 to 2017. Regression analysis was performed using the linear regression model, the generalized least squares method. As a result, the change in the fine dust concentration was found to have a effect on the related theme stocks' price. When the fine dust concentration increased compared to the previous day, the fine dust theme stocks' price also showed a tendency to increase. Also, according to the analysis of stock price change from 2013 to 2017 based on fine dust theme stocks, companies with large regression coefficients were changed every year. Among them, the regression coefficients of Monalisa were repeatedly high in 2014, 2015, 2017, Samil Pharmaceutical in 2015, 2016 and 2017, and Welcron in 2016 and 2017, and the companies were judged to be sensitive to the concentration of fine dust. The companies that responded the most in the past 5 years were Wokong, Welcron, Dongsung Pharmaceutical, Samil Pharmaceutical, and Monalisa. If PM2.5 measurement data are accumulated enough, it would be meaningful to compare and analyze PM2.5 concentration with independent variables. In this study, only the fine dust concentration is used as an independent variable. However, it is expected that a more clear and well-explained result can be found by adding appropriate additional variables to increase the explanatory power.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.19 no.4 s.74
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• pp.389-398
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• 2006

Structural optimization design has been developed with finite element analysis using effective and fast computational technology. Especially topology optimization design has been recently often used since it yields an optimal topology as well as an optimal shape under satisfied constraints. In general in finite element analysis, it is assumed that the structural material properties such as Young's modulus and Poisson's ratio and the variable of applied loading are fixed with obvious values in structure. However practically these values may take uncertainties because of environmental effect or manufactural error of structures. Therefore static or dynamic analysis of the structures may make an error, then finally it may have an influence on qualify of optimal design. In this study, the topology optimization design of structure is carried out using so called the interval finite element method, and the analysis method Is proposed. The results are also validated by comparing with conventional topology optimization results of density distribution method and finite element analysis results. The present method can be used to predict the optimal topology of linear elastostatic structures with respect to structural uncertainty of behavior.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.29 no.2
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• pp.105-117
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• 2020

Analysis of combat effectiveness is required to consider the concept of tactical cooperative engagement between manned-unmanned weapon systems, in order to predict the required operational capabilities of future weapon systems that meets the concept of 'effect-based synchronized operations.' However, analytical methods such as mathematical and statistical models make it difficult to analyze the effects of complex systems under nonlinear warfare. In this paper, we propose a combat simulation model that can simulate the concept of cooperative engagement between manned-unmanned combat entities based on wireless communications. First, we model unmanned combat entities, e.g., unmanned ground vehicles and drones, and manned combat entities, e.g., combatants and artillery, considering the capabilities required by the future ground system. We also simulate tactical behavior in which all entities perform their mission while sharing battlefield situation information through wireless communications. Finally we explore the feasibility of the proposed model by analyzing combat effectiveness such as target acquisition rate, remote control success rate, reconnaissance lead time, survival rate, and enemy's loss rate under a small-unit armor reconnaissance scenario. The proposed model is expected to be used in war-game combat experiments as well as analysis of the effects of manned-unmanned ground weapons.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1999.10a
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• pp.169-169
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• 1999

최근 산업 플랜트의 공정제어 시스템은 복잡하고 대규모화되어 고장 발생시 경제적 손실과 위험성이 증폭되어 규정된 안정서와 신뢰성 확보가 필수적이라 할 수 있다. 고장검출 및 진단기법은 시스템의 신뢰성을 높이기 위한 효과적인 방안을 연구하는 것으로 현대에 들어서 많은 학자들의 관심을 끌고 있으며 실제 계통에 점차적으로 응용되고 있다. 현재까지 개발된 고장검출 및 진단기법은 사용된 프로세스 모델의 형태, 고장검출 진단 알고리즘에 따라 다양하게 분류 될 수 있으며 일반적으로 사용된 모델에 따라 크게 1) 정량적 모델에 근거한 해석적 기법, 2) 정성적 모델에 근거한 기법, 3) 지식기반 진단 기법으로 구분 할 수 있다. 이중 정량적 모델 기법은 대상계통의 수학적 모델에 근거하여 운전 데이터를 분석함으로서 고장검출 진단을 수행하는 해석적 기법으로서 근본적으로 계통의 정확한 수학적 모델을 요구하므로 불확실성을 포함한 계통 및 비선형성이 강한 계통등에는 적용이 곤란하다. 정성적 모델 및 지식기반 기법은 정량적 진단 기법과는 달리 대상 프로세스에 대한 수학적 모델 대신에 운전자의 경험과 프로세스 변수간의 상호 작용 및 고장의 전파과정, 고장원인과 증상과의 직접적인 관계에 대한 구조적 지식에 근거한 것으로 고장원인에 대한 계통의 동작을 추론 할 수 있으며, 상황 변화에 따른 영향을 예측할 수 있다. 본 논문에서는 정성적 모델 및 지식기반 기법에 근거한 고장검출 및 진단 기술을 화력 발전소 보일로 프로세스에 적용하여 정성적 시뮬레이션에 의한 설비의 고장을 조기에 발견하여 고장 파급으로 인한 발전 정지 및 설비의 손상 확대를 방지하고 고장 발생시 신속한 원인 규명 및 후속 조치관련 정보들을 운전원에게 제공할 목적으로 현재 전력원에서 개발중인 지능형 경보시스템에 대하여 기술하고자 한다.음과 같이 설명하였다. 서로 상반되는 것들이 다음과 같이 설명하였다. 서로 상반되는 것들이 부딛힘이 없이 공존하고 일상의 논리가 무시된다. 부정, 의심이 없고 확실한 것이 없다. 한 대상에 가졌던 생각이 다른 대상에 옮겨간다(displacement). 한 대상이 여러 대상이 갖고 있는 의미를 함축하고 있다(condensation). 시각적인 순서가 무시된다. 마음속의 생각과 외부의 실제적인 일을 구분하지 못한다. 시간 상의 순서가 있다가 없다가 한다. 차례로 일어나야 할 일이 동시에 한꺼번에 일어난다. 대상들이 서로 비슷해지고 동시에 있을 수 없는 대상들이 함께 나타난다. 사고의 정상적인 구조가 와해된다. Matte-Blance는 무의식에서는 여러 독립된 대상들간의 구분을 없애며, 주체와 객체를 하나로 보려는 대칭화(symmetrization)의 경향이 있기 때문에 이런 변화가 생긴다고 하였다. 또 대칭화가 진행되면 무한대의 느낌을 갖게 되어, 전지(moniscience), 전능(omnipotence), 무력감(impotence), 이상화(idealization)가 나타난다. 그러나 무의식에 대칭화만 있는 것은 아니며, 의식의 사고양식인 비대칭도 어느 정도 나타나며, 대칭화의 정도에 따라, 대상들이 잘 구분되어 있는 단계, 의식수준의 감정단계, 집단 내에서의 대칭화 단계, 집단간에서의 대칭화 단계, 구분이 없어지는 단계로 구분하였다.systems. We believe that this taxonomy is a significant contribution because it adds clarity, completeness, and "global perspective" to workflow architectural discussions. The vocabulary suggested here

• Journal of The Korean Society of Grassland and Forage Science
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• v.12 no.3
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• pp.64-129
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• 1992

최근 초지중심 사양형태의 증가와 초지면적의 확대에 따라 단순한 사료로서가 아니라 영양가치가 높고 기호성이 높은 목초생산이 요구되고 있다. 그러나, 고위생산을 위해 다량으로 사용된 질소질비료에 의하여 질산태 중독 등의 문제가 야기되고 있어 목초의 생리 및 영양에 관한 연구가 필요하게 되었다. 사료성분 혹은 영양가치에 대한 연구는 이미 일찍부터 다루어져 왔으나, 주로 야초류, 청예작물 및 농가부산물 등의 일반성분 특히, 조단백질과 조섬유함량의 연구가 주가 되었고 다년생 목초류에 대한 연구는 1975년경부터 본격화 되기 시작하였다. 그동안 한국초지학회지와 축산학회지($1972\sim1991$)에 게재된 총 151편의 생리 및 영양에 관한 연구 중에서 다년생 목초류를 취급한 것은 불과 63편에 머물고 있다. 이 분야의 연구는 각종 목초 사료작물에 대한 재배조건과 생육단계에 따른 생리생태학적 연구와 사료성분, 소화율 및 가소화양분 함량의 일반적인 변화, 경향을 검토하여 사료 가치 평가를 위한 기준으로 삼았다. 그러나 다년생 목초류는 물론 사료 작물에 있어서 육종 생리분야의 연구는 매우 미흡한 상태로써 단지 발아, 생육, 저장탄수화물 및 유독성분 등 단편적인 연구만이 행해지고 있을 뿐이다. 또한 사료 성분이 가축의 기호성에 미치는 영향을 구명하기 위한 연구는 거의 이루어지고 있지 않으므로 금후 탄수화물과 미량 요소에 대한 자세한 연구 검토가 필요하다고 생각된다. 특히 목초와 사료작물의 화학적인 조성과 가축의 생리에 관련한 여러가지 문제들도 앞으로 보다 깊이 연구되어야 할 과제라고 생각된다.권을 잡기 위해 10년지기였던 IBM과 MS사는 각각 OS/2와 윈도즈를 내세우고 양보할 수 없는 힘겨루기에 들어갔다. 또 이들 양사는 펜컴퓨터,멀티미디어등 차세대제품의 운영체제 시장을 둘러싸고 일찍부터 격전에 들어갔으며 IBM과 MS사의 혼전을 틈타 썬마이크로시스템을 필두로한 워크스테이션 업체 및 유닉스진영까지 고성능 PC시장을 겨냥한 OS를 속속 개발, 90년대의 OS 전쟁은 한치 앞을 내다볼 수 없는 안개국면으로 접어들고 있다. DOS에서 32비트시대,펜컴퓨터, 멀티미디어에 이르는 차세대제품을 둘러싼 업계의 OS 쟁탈전을 통해 OS의 발전동향과 미래를 전망해 본다. results in the large change of the objective function, the sum of squares of deviations of the observed and computed groundwater levels. 본 논문에서는 가파른 산사면에서 산사태의 발생을 예측하기 위한 수문학적 인 지하수 흐름 모델을 개발하였다. 이 모델은 물리적인 개념에 기본하였으며, Lumped-parameter를 이용하였다. 개발된 지하수 흐름 모델은 두 모델을 조합하여 구성되어 있으며, 비포화대 흐름을 위해서는 수정된 abcd 모델을, 포화대 흐름에 대해서는 시간 지체 효과를 고려할 수 있는 선형 저수지 모델을 이용하였다. 지하수 흐름 모델은 토층의 두께, 산사면의 경사각, 포화투수계수, 잠재 증발산 량과 같은 불확실한 상수들과 a, b, c, 그리고 K와 같은 자유모델변수들을 가진다. 자유모델변수들은 유입-유출 자료들로부터 평가할 수

• The Journal of Engineering Geology
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• v.18 no.4
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• pp.381-391
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• 2008

The eigenvalue technique is introduced to overcome the problem of truncation errors caused by temporal discretization of numerical analysis. The eigenvalue technique is different from simulation in that only the space is discretized. The spatially discretized equation is diagonized and the linear dynamic system is then decoupled. The time integration can be done independently and continuously for any nodal point at any time. The results of eigenvalue technique are compared with the exact solution and FEM numerical solution. The eigenvalue technique is more efficient than the FEM to the computation time and the computer storage in the same conditions. This technique is applied to the solute transport analysis in nonuniform flow fields around underground storage caverns. This method can be very useful for time consuming simulations. So, a sensitivity analysis is carried out by using this method to analyze the safety of caverns from nearly located contaminant sources. According to the simulations, the reaching time from source to the nearest cavern may takes 50 years with longitudinal dispersivity of 50 m and transversal dispersivity of 5 m, respectively.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.41 no.10
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• pp.995-1007
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• 2008

Studies on modeling the rainfall-runoff relationship which shows nonlinear trend strongly use artificial neural networks theory not only for the prediction but also for the characteristics analysis of the data used by pattern classification. For the pattern classification, the results from Self-Organizing Map (SOM) mention that the map size and array for the SOM training have significantly influenced on the SOM performance. Since there is no deterministic method or theoretical equation to determine the number of rows and columns for the map size, hexagonal array is generally used for the map array. Therefore, this study present a determination of the optimized map structure for the rainfall-runoff analysis in Naju station considering the map size and array simultaneously which can represent the classified characterization of rainfall-runoff relationship. The result showed that the map size of 20$\times$16 hexagonal array with 8-clustered patterns was selected as an appropriate map structure for rainfall-runoff analysis in Naju station.

• Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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• v.22 no.3
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• pp.277-291
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• 2020

Shield TBM is a tunnelling method that has a wider range of applications in the poor ground condition compared to conventional tunnels (Drill and Blast). Currently, a 13.3 m large-diameter slurry shield TBM is preparing for construction to pass under the Han River. Shield TBM is divided into slurry and EPB shield TBM, and management items during construction are different depending on each characteristic. In this paper, the equipment type, origin, application case and trouble case were analyzed for slurry shield TBM, which is mainly constructed in soft ground. In addition, 2D and 3D model tests were conducted on the condition of soil depth for the possibility of slurry leakage into front of the equipment, with appropriate chamber pressure. Based on this paper, it proposed to provide basic and reference data for proper excavation surface pressure and chamber pressure during construction of slurry shield TBM under soft ground conditions, and proposed measures to minimize stability and environmental decline due to slurry ejection.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.73-73
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• 2019

지구 표면의 약 2%에 해당하는 담수에서 육상계 전체가 흡수하는 탄소의 50%가 배출되며, 이는 토양표면에서 배출되는 탄소량에 비해 더 큰 수치로 전 지구적 탄소순환 해석에 중요한 역할을 한다. 특히, 내륙수역과 대기의 경계면에서 $CO_2$ 이동은 전 지구적 탄소순환의 중요한 구성요소로 평가되고 있다. 호수와 저수지 같은 담수 저류시설은 육상에서 기인한 탄소의 운송 및 처리 역할을 한다. 하지만, 저수지에서 온실가스배출량을 평가할 수 있는 명확한 방법론이 부족하며, 전지구 규모 GHGs배출량에 대한 추정에 대한 불확실성이 상당히 큰 상황이다. 본 연구에서는 몬순기후대에 위치한 인공저수지를 대상으로 보다 신뢰도있는 온실가스 배출량 추정을 위해 $CO_2$ NAF 산정하고, 산정에 영향을 미치는 인자들을 분석 하였다. 분석을 위해 $CO_2$ NAF 산정에 필요한 수리 및 수질 인자들을 2017년부터 2018년까지 수집하고, 기초통계량 및 상관분석을 실시하였다. 또한, 주성분분석(PCA) 및 다중선형회귀모델(MLR)과 랜덤포레스트(RF) 기법을 사용해 변수 중요도를 평가하였으며, $CO_2$ NAF 산정 주요인자인 기체교환 계수를 경험적 모델 3종(Cole and Caraco, Crusius, Vachon), 표면갱신형 모델 4종(Heiskanen, Maclntyre, Read, Soloviev)을 비교, 검토하였다. 조사기간 동안 기체교환계수 산정 결과 Crusius 모델 예측값이 평균 $0.342(0.047{\sim}4.323)cm\;hr^{-1}$으로 검토한 모델중 가장 낮은 평균값을 보였으며, Heiskane 모델이 $2.135(0.337{\sim}5.152)cm\;hr^{-1}$으로 가장 큰 평균값을 보였다. 대상 수체는 연주기로 완전혼합되며 수온성층이 약화되는 시기에 저수지 표층 아래에 축적된 탄소가 표층으로 전달되어 높은 수준의 p$CO_2$를 보이며, 수표면에 큰 난류 강도가 작용하는 기간에 대기중으로 배출(pulse emission) 기작이 나타난다. NAF 산정결과 경험적 모델의 NAF값($-1246.0{\sim}6510.3mg-CO_2m^{-2}day^{-1}$)은 표면갱신형 모델 NAF값($-1436.1{\sim}8485.7mg-CO_2m^{-2}day^{-1}$)보다 낮은 수준을 보였으며, 풍속의 함수만을 이용하는 경험적 모델보다 부력 플럭스와 난류 혼합의 영향을 고려하는 Macintyre, Heiskanen모델이 성층 저수지의 $CO_2$ NAF 산정에 적합한 것으로 나타났다. $CO_2$ NAF 산정의 주요인자로 MLR모델은 Tw, EC, pH, Chla, TOC, Alk, RF모델은 EC, DO, TOC가 중요 변수로 평가되었다. PCA 분석결과, 수온이 낮고 성층이 약화되며 pH가 낮은 상태에서 NAF가 큰 것으로 나타났다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.22 no.2
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• pp.29-39
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• 2021

As damages to individuals, private sectors, and businesses increase due to newly occurring cyber attacks, the underlying network security problem has emerged as a major problem in computer systems. Therefore, NIDS using machine learning and deep learning is being studied to improve the limitations that occur in the existing Network Intrusion Detection System. In this study, a deep learning-based NIDS model study is conducted using the Convolution Neural Network (CNN) algorithm. For the image classification-based CNN algorithm learning, a discrete algorithm for continuity variables was added in the preprocessing stage used previously, and the predicted variables were expressed in a linear relationship and converted into easy-to-interpret data. Finally, the network packet processed through the above process is mapped to a square matrix structure and converted into a pixel image. For the performance evaluation of the proposed model, NSL-KDD, a representative network packet data, was used, and accuracy, precision, recall, and f1-score were used as performance indicators. As a result of the experiment, the proposed model showed the highest performance with an accuracy of 85%, and the harmonic mean (F1-Score) of the R2L class with a small number of training samples was 71%, showing very good performance compared to other models.