• Proceedings of the International Union of Geodesy And Geophysics Korea Journal of Geophysical Research Conference
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• 2003.05a
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• pp.17-17
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• 2003

한반도에 있어서의 지진의 영향을 분석하기 위해서는 강지진동 연구가 필수적이다. 강지진동 자료가 부족한 한반도의 특성상 모사를 통해 연구하고 있다. 강지진동 분석을 하기 위해서는 되도록 노이즈가 포함되어 있지 않은 지진파자료를 선택하여 그 지진자료의 스펙트럼 분석을 통해 감쇠상수 k, Q 등을 구한다. 이러한 감쇠상수 값을 통해 한반도의 진동 특성을 이해할 수 있다. 그러나 감쇠상수를 구하는 과정에서 감쇠상수 분석에 사용된 지진자료에 노이즈가 더해졌을 경우, 어떤 형태로 스펙트럼 영역에 영향을 미치고, 감쇠상수에는 어떤 영향을 미치는 지를 연구하여 노이즈효과를 제거할 수 있는 최적화된 분석에 관한 연구가 선행되어야 한다고 본다. 따라서 이번 연구에서는 강지진동 모사프로그램을 가지고 노이즈효과를 적용하면서 감쇠상수에 노이즈가 어떤 영향을 미치는 지에 대한 수치 해석적 연구를 실시하였다. 합성지진파에 이 합성지진파와 전혀 다른 주파수 형태를 보이는 노이즈를 강도를 달리하면서 합성해 본 결과, 노이즈효과를 고려할 수 있는 몇 가지 요소가 있음을 알 수 있었다. 감쇠상수 k값을 강지진동 모사프로그램으로부터 값을 달리하며 합성해 본 결과 노이즈효과를 보이는 것을 알 수 있었으며, 감쇠상수 k를 선형회귀를 통해 $k_{s}$ 와 $k_{q}$를 구할 때의 적용 주파수 범위를 변화시켰을 때도 일정한 양상의 노이즈 효과를 보였다. 또 지진자료와 노이즈를 중첩시킨 지진파 시계열 자료의 정부분만을 감쇠상수 k를 구하는 선형회귀에 이용했을 경우에도 노이즈 효과를 보였다. 또한 계산되어 나온 감쇠상수 값으로부터 특정지역의 지반운동의 특성을 이해할 수 있는 스펙트럼 가속도, 최대 가속도, 및 최대속도 값에 따른 감쇠식을 구하였다. 이것을 한반도와 같은 판 내부 환경인 ENA 값과 비교하였으며 기존의 연구와도 비교하였다.심으로부터 지오이드까지의 거리, 지오이드로부터 지표까지의 거리를 정의해주었으며, 각 격자점의 수직구조를 정의하기 위해 깊이에 따른 각 매질의 밀도, P파의 속도, S파의 속도, P파에 대한 Q값, S파에 대한 Q값을 정의 해주었다. S파의 속도를 구하기 위해서 지구 내부 물질을 포아송 매질이라는 가정 하에, 관계식을 $Vp{\;}={\;}SQRT(3){\;}{\times}{\;}Vs$ 이용하였다. 획득한 모델치들을 이용해 동해와 동해 인근 지역에 대한 초기모델을 구축하였다. 약 1 × 10/sup 6/ e/sup -//sec·n㎡ 의 전자선량에 해당되며 이를 기준으로 각각의 illumination angle에 대한 임계전자선량을 평가할 수 있었다. 실질적으로 Cibbsite와 같은 무기수화물의 직접가열실험 시 전자빔 조사에 의해 야기되는 상전이 영향을 배제하고 실험을 수행하려면 illumination angle 0.2mrad (Dose rate : 8000 e/sup -//sec·n㎡)이하로 관찰하고 기록되어야 함을 본 자료로부터 알 수 있었다.운동횟수에 의한 영향으로써 운동시간을 1일 6시간으로 설정하여, 운동횟수를 결정하기 위하여 오전, 오후에 각 3시간씩 운동시키는 방법과 오전부터 6시간동안 운동시키는 두 방법을 이용하여 품질을 비교하였다. 각 조건에 따라 운동시킨 참돔의 수분함량을 나타낸 것으로, 2회(오전 3시간, 오후 3시간)에 나누어서 운동시키기 위한 육의 수분함량은 73.37±2.02%를 나타냈으며, 1회(6시간 운동)운동시키기 위한 육은 71.74±1.66%을 나타내었다. 각각의 운동조건에서 양식된 참돔은 사육초기에는 큰 변화가 없었으나, 사육 5일 이후에는 수분함량이 증가하여 15일에는 76.40±0.14, 75.62±0.98%의 수분함량을 2회와 1회 운동시킨 참돔의 육에서 각각 나타났다. 운동횟수에 따른 지

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.27 no.3
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• pp.431-444
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• 2014

We introduce the empirical model decomposition (EMD) to decompose a time series into a set of components in the time-frequency domain. By using EMD, we also extract cycle and trend components from major Korean macroeconomic indices and forecast the indices with the components combined. In order to evaluate their efficiencies, we investigate volatility, autocorrelation, persistence, Granger causality, nonstationarity, and forecasting performance. They are then compared with those by Hodrick-Prescott filter which is the most commonly used method.

• Journal of Korean Clinical Nursing Research
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• v.23 no.1
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• pp.91-99
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• 2017

Purpose: The purpose of this study was to determine the time and content of dietary education by analyzing the physiological indicators of hemodialysis patients during their first year and to present baseline data related to dietary education for patients on hemodialysis. Methods: For this retrospective study physiological indicators for 73 patients on hemodialysis were analyzed. Data included levels of potassium, phosphorus, albumin and the IDWG rate, and Kt/V during the first year after starting hemodialysis. Repeated-measure ANOVA was used for statistical analysis. Results: Serum levels of phosphorus (p<.006), albumin (p<.001) and the IDWG rate (p<.001) increased significantly in the 7 months from the start of hemodialysis. Conclusion: The results indicate that the period in which diet related educational intervention is necessary is before physiological changes, that is, after 6 months of dialysis. The contents for effective education should include phosphorus-limited and weight control dietary restrictions at 6 months.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.17 no.3
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• pp.127-137
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• 2003

Contingency analysis is one of the most important tasks encountered by planning and operation of lafe scale power systems. This paper describes a new contingency analysis methods for small signal security assessment based on the eigen-sensitivity/perturbation of the electromechanical oscillation modes. The eigen-sensitivity/perturbation with respect to line suceptances and controller parameters can he used to find possible sources of the system instability, and to select contingency for small signal stability. Also, the contingency selection to identify critical generators for MW changes can be obtained by computing the relative movement of the system oscillation modes. The proposed algorithm has been successfully tested on the KEPCO systems which is comprised of 791-bus, 1575-branch and program PSS/E

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1991.04a
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• pp.53-56
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• 1991

산업구조의 급속한 발전과 공업화는 사회구조의 변화 및 대도시로의 인구집 중, 고밀도화, 교통량의 증가를 초래하여 이로부터 기인한 도시지역의 환경 오염 문제는 쾌적한 인간생활을 위협하는 단계에까지 이르렀다. 그중에서 소 음에 관한 문제도 대기 및 수질의 오염과 동시에 도시생활 환경에 많은 영 향을 미치게 되었다. 도시 소음의 주 원인은 주로 도로교통소음이며 이는 기 하급수적으로 늘어가는 자동차의 양에 의해 더욱 심해지고 있다. 따라서 현 재 우리나라에서도 주거지역 및 준주거지역 등의 지역별 소음도 규제 및 신 설되는 공동주택 단지에서의 소음레벨규제등이 있긴 하나 이들은 상당히 소 극적이며 미온적일 뿐 아니라 실제 거주하는 주민들의 반응과는 상당한 차 이를 보이고 있으며 더욱이 주민의 소음에 대한 주관적 반응을 적절히 표현 할 수 있는 지표마저 명확하지 않은 실정이다. 이러한 관점에서 본 고찰에서 는 피험자들의 주관적 반응을 실험할 때 발생하는 변수요인들을 통제 할 수 있는 실험 실시행 청감실험을 실시하기에 앞서 대상지역의 도로교통소음을 여러가지 평가척도에 의해 평가한 후 그 현장에서 이 소음에 노출된 피험자 들의 반응을 파악하여 청취자들이 인지하는 소음레벨을 적절히 평가하는 지 표를 찾고자 한다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.10 no.6
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• pp.40-52
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• 2011

This paper develops a traffic condition decision algorithm to improve the reliability of traffic information on urban streets. This research is reestablished the criteria of qualitative traffic condition categorization and proposed a new qualitative traffic condition decision types and decision measures. The developed algorithm can be classified into 9 types for qualitative traffic condition in consideration of historical time series of speed changes and traffic patterns. The performance of the algorithm is verified through individual matching analysis using the radar detector data in Ansan city. The results of this paper is expected to help promotion of the traffic information processing system, real-time traffic flow monitoring and management, use of historical traffic information, etc.

• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.19 no.1
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• pp.37-44
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• 2016

$CO_2$-EOR (Carbon Dioxide-Enhanced Oil Recovery), one of the enhanced oil recovery methods, helps to not only enhance the production of oil, but also store carbon dioxide in underground. However, if micro fractures occur when during the injection of $CO_2$, it is difficult to make permanent storage of $CO_2$ in reservoir and can cause contamination of groundwater and soil. Therefore, in this study, we performed microseismic monitoring to investigate the occurrence of fractures during the $CO_2$ injection at the Meruap oil reservoir, Indonesia. To pick the first arrivals of microseismic events, Improved MER (Modified Energy Ratio) method was used. After picking the first arrivals, hodogram analysis was carried out by using the data recorded at three component geophones to calculate the back azimuth of events. Finally, locations of microseismic events were decided by using the results of first arrival picking and hodogram analysis. Estimated locations showed that all microseismic events were occurred at surface and any fracture did not occur around the reservoir. Moreover, by analyzing noise characteristic, we confirmed that almost of picked first arrivals were due to the repetitive mechanical noise.

• Journal of the Korean Institute of Gas
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• v.2 no.3
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• pp.88-95
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• 1998

Vibration analysis of rotating machinery can give an indication of possible faults thus allowing maintenance before further damage occurs. Current predictive maintenance system installed in Pyung-tak has the ability to diagnose the mechanical problems within the LNG Pump when the vibration exceeds preset overall alarm levels. In this study, LNG pump auto-diagnosis system based upon Windows NT and DSP Board is developed. This system analysis velocity signal acquired from dual accelerometer input monitor system to diagnose pump condition. Many plots which display machine condition are shown and features of vibration are stored in every time. If the fault is found, the system diagnoses automatically using expert system and trend monitoring. Operator checks pump condition intuitively using personal computer monitor.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.29 no.6
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• pp.561-568
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• 2011

The purpose of this study is to measure displacements that occurs on a surface and interior of slope model and the shape when the slope is destroyed at vibration experiment of the slope model using close range photogrammetry. The circle targets and sphere targets are installed on a chamber and a slope model, while the earthquake wave are applied in regular time interval. The close range photogrammetric images are acquired in each displacements step until the slope model is destroyed. Those photos are processed by image processing method and the center points of targets are automatically extracted. Furthermore, the three-dimensional coordinates of targets are calculated by image orientation and bundle adjustment processing. As a result, amount of displacement at each level is precisely measured and provided the basic information for assessing the slope stability using three-dimensional measurement of the target movement and slope destruction.

• Tunnel and Underground Space
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• v.31 no.6
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• pp.508-519
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• 2021

In this study, a model was developed to predict the peak particle velocity (PPV) that affects people and the surrounding environment during blasting. Four machine learning models using the k-nearest neighbors (kNN), classification and regression tree (CART), support vector regression (SVR), and particle swarm optimization (PSO)-SVR algorithms were developed and compared with each other to predict the PPV. Mt. Yogmang located in Changwon-si, Gyeongsangnam-do was selected as a study area, and 1048 blasting data were acquired to train the machine learning models. The blasting data consisted of hole length, burden, spacing, maximum charge per delay, powder factor, number of holes, ratio of emulsion, monitoring distance and PPV. To evaluate the performance of the trained models, the mean absolute error (MAE), mean square error (MSE), and root mean square error (RMSE) were used. The PSO-SVR model showed superior performance with MAE, MSE and RMSE of 0.0348, 0.0021 and 0.0458, respectively. Finally, a method was proposed to predict the degree of influence on the surrounding environment using the developed machine learning models.