• Title/Summary/Keyword: 위험성예측모델

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Urban Gutter Reservoir Operating System Model Using Sensors (센서를 활용한 도심지 측구 저류조 운영 시스템 모델)

  • Lee, Woon Sung;Yuk, Youn Soo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.399-399
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    • 2022
  • 최근 국지성 호우 등 홍수방어 시설의 설계빈도를 초과하는 강우 발생으로 홍수피해가 증가하고 있다. 그 중 도시지역의 내수침수 피해는 전체 피해액의 50%를 넘는다. 그러나 우수관거의 노후화 및 통수능 부족으로 우수의 즉각적인 배출이 이루어지지 않아 침수피해가 증가하고 있다. 침수피해의 주요 원인 중 저지대 지역 및 우수관거의 통수능력 부족이 침수피해의 가장 큰 원인을 차지한다. 따라서 도심지의 경우 내수침수로 인한 피해가 증가하고 있는 점을 감안하면 배수관거와 연계한 저류시스템 구축으로 침수 빈발 지역의 치수 능력 향상을 통하여 경제적 피해를 저감시킬 수 있다. 저류시스템은 현장 노면수 저류를 위한 측구 저류조와 저류조 운영 시스템을 의미하며, 저류조 운영 시스템 모델에 대한 연구를 수행하였다. 측구 저류조 운영 시스템 구축을 위해서 현장 센싱(Sensing)데이터와 연계할 수 있는 정보체계 및 운영 시스템 모델이 필요하다. 이에 센서를 활용한 도심지 측구 저류조 운영 시스템 모델을 제시한다. 먼저 센서의 구성은 측구 저류조 내의 협소한 공간과 전원공급, 방진·방수 문제를 해결할 수 있도록 구성되어야 하며, 무전원 근거리 이동통신기술(RFID)을 적용하여 측구 저류조 운영 시스템 수집서버와 통신하여 센싱 데이터를 저장한다. 데이터는 근거리 RFID 리더기가 측구 저류조로부터 센싱 정보를 수신하여 통신모듈에 수신한 저류조 개폐도어 열림과 닫힘 시그널(signal), RFID의 고유 ID 등을 전달 받아 운영 시스템 내의 RFID 이력 DB(Database)에 기록한다. 기록된 정보는 각각 RFID 일련번호, 기록 시간, 동적센서 시그널 값 등이 저장되어 각각의 측구 저류조의 상태를 확인할 수 있어야 한다. 저류량 산정을 위해서 GIS기반의 하수도 시설물 속성 데이터를 포함하는 운영 시스템을 구성해야 한다. 운영 시스템은 수집된 센서정보를 시계열 단위로 분석하고 위치정보 기준으로 측구 저류조 내의 총 저류량 산출에 필요한 기초정보를 제공하며 결과를 표출한다. 따라서 하수도 시설물의 속성정보를 포함하여 측구 저류조 및 센서의 속성정보 정의가 필요하며, 공간정보 파일(Shape File)을 적용하여 GIS 운영 시스템을 구축하여야 한다. 운영 시스템은 저류조 만관상태와 총 저류량을 산출하여 침수위험 알림을 제공할 수 있으며, 예상 강우에 따른 도심지 피해를 역으로 예측하여 강우사상 빈도에 따른 측구 저류조 체적을 결정할 수 있다.

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Missing Value Imputation Technique for Water Quality Dataset

  • Jin-Young Jun;Youn-A Min
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.29 no.4
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    • pp.39-46
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    • 2024
  • Many researchers make efforts to evaluate water quality using various models. Such models require a dataset without missing values, but in real world, most datasets include missing values for various reasons. Simple deletion of samples having missing value(s) could distort distribution of the underlying data and pose a significant risk of biasing the model's inference when the missing mechanism is not MCAR. In this study, to explore the most appropriate technique for handing missing values in water quality data, several imputation techniques were experimented based on existing KNN and MICE imputation with/without the generative neural network model, Autoencoder(AE) and Denoising Autoencoder(DAE). The results shows that KNN and MICE combined imputation without generative networks provides the closest estimated values to the true values. When evaluating binary classification models based on support vector machine and ensemble algorithms after applying the combined imputation technique to the observed water quality dataset with missing values, it shows better performance in terms of Accuracy, F1 score, RoC-AuC score and MCC compared to those evaluated after deleting samples having missing values.

Presentation on Health Impact Assessment of Transportation Noise (교통소음 건강영향평가 소개)

  • Sun, Hyo Sung;Park, Young Min
    • Journal of Environmental Policy
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    • v.8 no.2
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    • pp.63-82
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    • 2009
  • Because many people suffer from physical and mental damage caused by the noise created by transportation infrastructure, including road traffic, rail, and aircraft, developed countries have conducted research on predicting and solving the impact to human health from being exposed to transportation noise. Therefore, this study suggests a fundamental plan to assess the health impact of transportation noise on the basis of domestic and foreign prediction results regarding the health impact of transportation noise. The domestic and foreign exposure-response expressions, including the noise index and the health impact indicator of annoyance and sleep disturbance, are compared, and it is found that domestic individuals show a more sensitive response to transportation noise. Based on domestic and foreign research, and a case study regarding the health impact of transportation noise, a fundamental plan to assess the health impact of transportation noise comprises the preparation of objective assessment standards through the improvement of exposure-response models, and the establishment of reduction measures which can improve the quality of the transportation noise environment.

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Mathematical Modeling of Degree of Hydration and Adiabatic Temperature Rise (콘크리트의 수화도 및 단열온도상승량 예측모델 개발)

  • 차수원
    • Journal of the Korea Concrete Institute
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    • v.14 no.1
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    • pp.118-125
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    • 2002
  • Hydration is the main reason for the growth of the material properties. An exact parameter to control the chemical and physical process is not the time, but the degree of hydration. Therefore, it is reasonable that development of all material properties and the formation of microstructure should be formulated in terms of degree of hydration. Mathematical formulation of degree of hydration is based on combination of reaction rate functions. The effect of moisture conditions as well as temperature on the rate of reaction is considered in the degree of hydration model. This effect is subdivided into two contributions: water shortage and water distribution. The former is associated with the effect of W/C ratio on the progress of hydration. The water needed for progress of hydration do not exist and there is not enough space for the reaction products to form. The tatter is associated with the effect of free capillary water distribution in the pore system. Physically absorption layer does not contribute to progress of hydration and only free water is available for further hydration. In this study, the effects of chemical composition of cement, W/C ratio, temperature, and moisture conditions on the degree of hydration are considered. Parameters that can be used to indicate or approximate the real degree of hydration are liberated heat of hydration, amount of chemically bound water, and chemical shrinkage, etc. Thus, the degree of heat liberation and adiabatic temperature rise could be determined by prediction of degree of hydration.

A Study on Asthmatic Occurrence Using Deep Learning Algorithm (딥러닝 알고리즘을 활용한 천식 환자 발생 예측에 대한 연구)

  • Sung, Tae-Eung
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.20 no.7
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    • pp.674-682
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    • 2020
  • Recently, the problem of air pollution has become a global concern due to industrialization and overcrowding. Air pollution can cause various adverse effects on human health, among which respiratory diseases such as asthma, which have been of interest in this study, can be directly affected. Previous studies have used clinical data to identify how air pollutant affect diseases such as asthma based on relatively small samples. This is high likely to result in inconsistent results for each collection samples, and has significant limitations in that research is difficult for anyone other than the medical profession. In this study, the main focus was on predicting the actual asthmatic occurrence, based on data on the atmospheric environment data released by the government and the frequency of asthma outbreaks. First of all, this study verified the significant effects of each air pollutant with a time lag on the outbreak of asthma through the time-lag Pearson Correlation Coefficient. Second, train data built on the basis of verification results are utilized in Deep Learning algorithms, and models optimized for predicting the asthmatic occurrence are designed. The average error rate of the model was about 11.86%, indicating superior performance compared to other machine learning-based algorithms. The proposed model can be used for efficiency in the national insurance system and health budget management, and can also provide efficiency in the deployment and supply of medical personnel in hospitals. And it can also contribute to the promotion of national health through early warning of the risk of outbreak by atmospheric environment for chronic asthma patients.

Developments in Radiation Health Science and Their Impact on Radiation Protection (방사선 보건과학의 발전과 방사선방호에 미치는 영향)

  • Chang, Si-Young;Kim, In-Gyoo
    • Journal of Radiation Protection and Research
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    • v.23 no.3
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    • pp.185-196
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    • 1998
  • 현재의 방사선방호 원칙과 체계는 국제방사선방호위원회 (ICRP)의 권고에 기반을 두고 있 다. ICRP 의 권고는 대부분 히로시마/나카사키 원폭피해 생존자들에 대한 역학조사 및 수명 연구결과 그리고 관련 방사선생물학 연구결과를 바탕으로 전세계 5개 인구집단(일본, 미국, 푸에리토리코, 영국과 중국)에 대한 방사선위험계수의 예측 및 평가결과에 근거를 두고 있다. 이 저선량 방사선의 (확률적 영향) 위험계수는 인체피폭 방사선량과 그 영향간에는 선형 비례관계가 있으며 영향유발의 문턱값이 존재하지 않는다는 가정인 '선형 무문턱값 선량-영향 모델 (Linear No-Threshold Dose-Effect Model, 이른바 LNT 모텔)' 을 도입하여 유도된 것이다(譯者 밑줄). 그러나 이 LNT 가정의 과학적 근거와 정당성에 대한 비난이 원자력산업계나 일부 과학자들에 의해 제기된 이래, 최근에는 미국 보건물리학회 (HPS)에서 'LNT 가정이 선량과 영향의 관계를 단순화하며 낮은 선량의 위험음 과대평가한다'는 성명서를 발표하기도 했다. 이후 이에 대한 논쟁이 다시 시작되어, 1997 년에 스페인의 Sevill에서는 IAEA와 WHO의 공동주최와 UNSCEAR의 협조로 '저준위 방사선 영향에 대한 국제회의'가 개최되기도 하였으나 아직 어느 쪽에도 유리한 결론이 단정적으로 나지 않았으며, 실질적인 대안이 없는 현실에서 이 LNT 가정은 여전히 방사선방호의 철학적 기초로 남아 있다(譯者 밑줄). 한편, 저선량 방사선의 영향에 대해서는 우리나라에서도 '방사선방어학회, ‘98 년 춘계 심포지움' 및 '원자력학회, '98 년 춘계 학술발표회 워크??????'에서 한양대학교의 이재기 교수에 의하여 소개, 논의된 바 있다.이 논문은 이러한 논의의 후속으로 역자중 일인이 위원으로 있는 OECD/NEA 방사선방호위원회 (CRPPH)가 최근에 ('98.7.) 발간한 보고서를 번역, 주해한 것으로, 과학지식의 진보에 따라 방사선방호분야에서 관심이 되는 주제들에 대한 위원회의 검토의견을 소개하고 있다. 따라서 이 논문이 국내의 방사선방호분야 관계자들에게 최신정보 습득과 지식함양에 좋은 도움이 되기를 기대한다.

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Convergence Technique Study through Simulation Thermal Analysis due to the Shape of Electric Heater (전기 히터의 형상에 따른 시뮬레이션 열 해석 연구를 통한 융합 기술 연구)

  • Lee, Jung-Ho;Cho, Jae-Ung
    • Journal of the Korea Convergence Society
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    • v.6 no.6
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    • pp.241-246
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    • 2015
  • In cold winter season, the apparatuses of heating and heater which warm up the interior of a room are necessary element and the used amount of these apparatuses from the year 2000 has been increased abruptly. But, the fire accident and the danger of fire are also increased. Therefore, 3D modelling is done by referring three kinds of the electric heaters as the heaters of ceramic, carbon and near infrared ray sold in the city for the design of more safe heating apparatuses in this study. The thermal analyses with these models are carried out and the durabilities due to the thermal deformation and stress are studied. By the background of the study results derived in this study ultimately, the durabilities of electric heater models due to each shape can be anticipated and contributed to the development of new heating apparatus with more safe resistance to fire. And it is possible to be grafted onto the convergence technique at design and show the esthetic sense.

Improvement of CSVR used for Flood Damage Estimation based on Insurance Claim DB (침수피해액 추정을 위한 CSVR의 보험 Claim DB 기반 개선)

  • Baek, Chun Woo;Roh, Jin Yong;Lee, You Me;Park, Hong Gyu;Bae, Young Soo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2019.05a
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    • pp.193-193
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    • 2019
  • 기후변화로 인한 거대 자연재해 발생의 위험이 지속적으로 증가하고 있으며, 국외의 경우 주요정부기관, 보험사 및 연구기관 중심으로 자연재해 피해예측 모델을 개발하여 사용하고 있다. 침수사고 인한 피해는 건물은 물론이고 가재도구, 재고자산, 기계시설 등의 내용물에서도 발생하며, 건축물 신축단가 등을 이용해 비교적 쉽게 자산가치를 산정할 수 있는 건물구조물과 다르게, 건물내용물의 자산가치는 시설물의 업종, 용도, 사용자 특성 등에 따라 변동성이 큰 특징이 있다. 내용물의 피해액 추정을 위해 자연재해 피해예측 모델은 건물 구조물과 내용물 가치의 비율인 CSVR(Contents to Structure Value Ratio)을 사용하며, CSVR은 시설물 용도에 따른 자산가치평가 통계를 이용해 산정할 수 있다. 충분한 자산가치평가 DB를 확보할 경우 CSVR의 정확도 확보가 가능할 것이며, 이를 위해 국내에서는 민간보험사의 재물보험 계약 4만여건의 건물, 내용물 보험가입금액을 행정안전부 도로명전자지도에서 분류하는 건물 용도에 따라 분석한 연구결과가 있다. 하지만, 일반적으로 보험가입단계에서 대략적으로 추정하는 보험가입금액과 실제 자산의 가치는 차이가 있을 수 있지만, 보험가입물건의 실제 자산가치는 일부만 DB화 되어 있는 단점이 있다. 본 연구에서는 사고 발생 후 작성되는 손해사정보고서에서 평가한 정확한 자산가치 DB를 수집하여, 보험가입금액을 기준으로 산정한 CSVR의 결과와 비교하였다. 손해사정보고서에서 평가한 실제 자산가치를 기준으로 분석한 CSVR과 보험가입금액을 기준으로 산정한 CSVR은, 업종에 따라 유사하거나 큰 차이를 보이는 경우도 있었으며, 침수로 인한 정확한 피해액 추정을 위해서는 보다 양질의 DB확보를 통한 CSVR의 정확도 확보가 필요한 것으로 분석되었다.

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Trajectories of Drinking problems of the elderly: A Longitudinal Multi-level Growth Curve Model for Change (노인의 음주문제 발달궤적의 예측요인 : 다수준 성장곡선 모형의 적용)

  • Ahn, Jun Hee;Jang, Soo Mi
    • Korean Journal of Social Welfare Studies
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    • v.43 no.1
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    • pp.389-411
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    • 2012
  • A new era of research has focused on examining the growth of change in drinking problems among the elderly. Thus, the purpose of the present study was two fold: (1) to investigate trajectories of drinking problems(CAGE) among the Korean elderly(age$${\geq_-}65$$); and (2) to identify the predicting factors for the intercept and the slope of alcohol problems using multi-level growth curve model. Data come from three waves(1st wave(2006)~3rd wave(2008) of the Korea Welfare Panel(KWP) study. The results indicated that the levels of drinking problems decreased over time and that age, gender, marital status, religion, poverty, self-rated health, and social relationship satisfaction were associated with the baseline CAGE. Further analysis showed that social relationship satisfaction affected the declining slope of drinking problems over time. Specifically, among those who satisfied social relationship, there was a sharp decline of CAGE over time. Overall findings highlight the importance of developing and implementing effective alcohol prevention programs for the elderly in the community settings to mitigate the harmful effects of various psycho-social stressors. Especially, programs to maintain and form healthy social support network are suggested as critical interventions for prevention as well as recovery of alcohol problems in late life.

Application of Predictive Food Microbiology Model in HACCP System of Milk (우유의 HACCP 시스템에서 Predictive Food Microbiology Model 이용)

  • 박경진;김창남;노우섭;홍종해;천석조
    • Journal of Food Hygiene and Safety
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    • v.16 no.2
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    • pp.103-110
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    • 2001
  • Predictive food microbiology(PFM) is an emerging area of food microbiology since the later 1980’s. It does apply mathematical models to predict the responses of microorganism to specified environmental variables. Although, at present, PFM models do not completely developed, models can provide very useful information for microbiological responses in HACCP(Hazard Analysis Critical Control Point) system and Risk Assessment. This study illustrates the possible use of PFM models(PMP: Pathogen Modeling Program win5.1) with milk in several elements in the HACCP system, such as conduction of hazard analysis and determination of CCP(Critical Control Points) and CL(Critical Limits). The factors likely to affect the growth of the pathogens in milk involved storage fixed factors were pH 6.7, Aw 0.993 and NaCl 1.3%. PMPwin5.1 calculated generation time, lag phase duration, time to level of infective dose for pathogens across a range of storage (Critical Control Points) and CL(Critical Limits). The factors likely to affect the growth of the pathogens in milk involved storage temperature, pH, Aw and NaCl content. The factors likely to affect the growth of the pathogens in milk involved storage temperature, pH, Aw and NaCl content. The variable factor was storage temperature at the range of 4~15$^{\circ}C$ and the fixed factors were pH 6.7, Aw 0.993 and NaC 1.3%. PMPwin5.1 calculated generation time, lag phase duration, time to level of infective dose for pathogens across a range of storage temperature.

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