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ADCP bottom tracking에 의한 금오열도 주변의 해수유동 (Acoustic Doppler Current Profiler Bottom Tracking Survey of Flow Structures around Geumo Archipelago in the Southern Waters of Korea)

  • 추효상
    • 해양환경안전학회지
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    • 제25권5호
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    • pp.589-600
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    • 2019
  • 한국 남해안 금호열도 주변 다도해역의 조류특성과 해수순환 구조를 파악하기 위해 대조와 소조시 ADCP bottom tracking을 이용한 25시간 선박 항주관측을 실시하였다. 대조시 낙조와 창조 방향은 남동-북서이며, 최강유속은 표층 약 40 cm/s이다. 개도주변은 지형적 특성으로 주변해역의 탁월유향과 다르고, 유향 유속의 분산이 크다. 전 구간 표~저층 흐름에 두드러진 경압모드 성분은 없었다. 이는 좁은 수로와 얕은 수심, 빠른 유속으로 지형성와류나 eddy로 인한 연직혼합이 활발했음을 나타낸다. 소조시 조류는 남남동-북북서, 평균유속은 대조의 85 %이다. 탁월유향은 대조보다 우세하지 못하고 지속시간도 짧다. 흐름은 연직방향 유속시어, 수평와류, 비대칭 조류혼합으로 물질의 수평 연직이동이 왕성할 것으로 추정된다. 일평균조류는 개도 서~북서 수로해역이 북서~북동, 금오도 서쪽은 서남서~남남서 방향 최대 21 cm/s의 흐름이 존재한다. 소리도 서쪽에는 좌선환류나 와류가 형성되었다.

IMM 필터를 이용한 장사정포의 탄종 분리 및 탄착점 예측 통합 알고리즘 (Integrated Algorithm for Identification of Long Range Artillery Type and Impact Point Prediction With IMM Filter)

  • 정철구;이창훈;탁민제;유동길;손성환
    • 한국항공우주학회지
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    • 제50권8호
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    • pp.531-540
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    • 2022
  • 본 논문에서는 IMM 필터 기반으로 장사정포의 탄종을 식별하고 탄착점을 신속하게 예측하는 알고리즘을 제시한다. 탄도궤적 방정식을 시스템 모델로 사용하고, 각각 다른 탄도계수 값을 갖는 3가지 모델을 IMM 필터에 적용한다. 가속도를 중력, 공기저항, 양력에 의한 3가지 성분으로 나누고 양력가속도를 새로운 상태변수로 추가하여 추정한다. 속도벡터와 양력가속도가 수직이라는 운동학 조건을 유사 측정값으로 추가한 측정방정식을 다룬다. IMM 필터를 통해 추정된 상태변수와 모드 확률이 가장 높은 모델의 탄도계수를 기반으로 탄착점을 예측한다. 탄착점 예측을 위해 일반적으로 사용되는 룽게-쿠타 수치적분 대신, 준해석적인 방법을 사용하여 적은 계산량으로 탄착점을 예측할 수 있음을 설명한다. 마지막으로 최소제곱법을 이용한 상태변수 초기화 방법에 대해 제안하고 성능을 확인하였다. 탄종식별, 탄착점 예측 및 초기화를 포함한 통합 알고리즘을 제시하고 시뮬레이션을 통해 제안한 방법의 타당성을 검증하였다.

QFD-FMEA를 이용한 해체공사의 위험평가와 근본원인의 분류 방법 (Assessing Risks and Categorizing Root Causes of Demolition Construction using the QFD-FMEA Approach)

  • 유동욱;임남기;전재열;조재호
    • 한국건축시공학회지
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    • 제23권4호
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    • pp.417-428
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    • 2023
  • 사고 원인에 대한 철저한 분석은 사고 재발 방지를 위한 필수적인 과정이다. 해체공사 사고의 원인을 살펴보면 작업자의 불안전한 행동, 불안전한 상태, 심리적·신체적 상태, 현장관리 원인 등 매우 다양하다. 현재 해체공사 사고통계는 지속적으로 조사·보고되고 있으나 사고 유형에 따른 보다 근본적인 원인 분류 정보가 필요하다. 본 연구에서는 하인리히의 도미노 이론을 바탕으로 해체공사 사고의 유형에 따라 사고원인(불안전한 행동, 불안전한 조건)과 휴먼에러(인적요인)를 분류하였다. 본 연구에서는 해체공사시 사고유형에 따라 사고원인을 체계적으로 분류하기 위해 QFD-FMEA(Quality Function Deployment - Failure Mode Effect Analysis) 3단계 모델을 사용하였다. 사고원인 분류 결과는 사고예방을 위한 안전지식 및 체크리스트로 활용할 수 있다.