방사성폐기물 심지층 처분시스템의 안전성평가에서는 일반적으로 정상 시나리오 이외에 심지층 처분시스템이 외부 요인에 의해서 영향을 받는 비정상 시나리오를 추가적으로 고려하게 된다. 본 연구에서는 방사성폐기물 심지층 처분시스템의 비정상 시나리오를 포함하는 복합피폭 시나리오에 대한 안전성평가를 위하여 비정상 시나리오를 구성하는 비정상 사건으로 지진의 국내 발생 특성을 조사하였다. 이를 위하여, 국내(한반도)의 지진 자료에 대한 통계·확률적인 접근법으로 발생 특성을 조사하고, 이를 통해 미래의 지진 발생 특성을 예측하는 방법론과 함께 계산 예를 소개하였다. 그 결과, 국내 연간 지진 발생빈도는 자료의 종류에 따라 그리고 최소 유효 지진규모에 따라 0.4 /yr에서 36.2 /yr까지 넓게 분포되었다. 최종적으로, 처분시스템 안전성평가의 보수성 측면에서 위의 범위 내 최대값인 36.2 /yr가 국내 연간 지진 발생 빈도로써 제안되었고, 처분시스템의 면적비를 고려하여 처분시스템 영향 반경 내 연간 지진 발생 빈도는 5.4×10-4 /yr로 계산되었다. 그리고, 이때의 최소 유효 지진 규모는 2.3이었다. 본 연구는 앞으로 비정상 사건들이 처분시스템에 미치는 영향에 대한 추가 연구와 함께 향후 복합피폭 시나리오를 고려한 심지층 처분시스템의 안전성평가 신뢰도 향상에 크게 기여할 것으로 판단된다.
RSSI 방법에 의한 모바일 사용자의 위치확인은 최근에 매우 주목을 받는 연구영역이지만, 모바일사용자에 의해 쉽게 변화하는 RSSI의 신호전파특성의 복잡성 때문에 여전히 문제가 많은 부분으로 남아있다. 따라서 본 연구에서는 분할기반의 선형 보간법이 이러한 복잡한 환경에서의 무선신호의 활발한 변화패턴을 안정시키기 위해 제안되었다. 제안된 최적화 알고리즘은 IEEE802.15.4 표준에서 운영되는 현재의 무선 위치인식(CC2431, 칩콘사, 노르웨이) 알고리즘에 추가의 형태로 제안되었다. 첫단계는 다른 정적 위치에서의 RSSI값이 모아지고 정해진 거리에 대한 평균값과 표준편차를 얻기 위한 단계를 거치는 캘리브레이션 모델로 구성된다. RSSI 평탄화알고리즘은 사용자가 움직일 때 각 레퍼런스노드에서 받는 무선신호의 동적변동을 최소화하기 위해 제안되었다. 거리는 첫 번째 단계에서 얻어지는 분할공식을 사용하여 계산되어진다. RSSI값이 하나의 분할보다 크게 떨어지는 경우에는, 확률적 접근방법에 의해서 그 거리가 결정된다. 각 거리에 대한 거리확률분포함수가 계산되고 특별한 RSSI에서 가장 높은 함수값이 거리로 결정되게 된다. 마지막으로 각 레퍼런스 노드로부터 얻어진 거리를 사용하여 삼각측량 알고리즘이 사용되어서 위치 가 결정되게 된다. 실험 결과 제안된 알고리즘에 의해 계산된 위치는 위치추적을 위한 알고리즘으로 매우 가능성있는 결과를 제시하였다.
확정론적 최적설계에서는 설계변수의 변동이나 불확실성 등을 최적화 과정에서 고려하지 않는다. 신뢰성 최적설계는 설계변수의 임의성을 체계적인 확률 및 통계이론을 적용하여 생산품의 안정성을 보다 정밀하고 합리적으로 다룬다. 본 논문에서 설계변수를 확률변수로 취급하여 실제 제작시의 제작오차를 고려한 표준편차를 주었으며, 설계변수의 평균에 대한 표준편차를 기존의 고정된 값을 사용하지 앉고 평균과 표준편차의 관계가 오목함수로 나타나도록 하였다 즉, 설계변수의 평균이 달라짐에 따라 표준편차도 변동계수만큼 변하도록 하였다. 신뢰성해석은 불변 2차 모멘트 방법을 이용하고 신뢰성을 구하는 방법은 신뢰도 지수 접근방법의 개선된 일계 2차 모멘트 방법을 이용하여 신뢰성을 구하였다. 두 가지 예제를 통해 확정론적 최적설계, 신뢰성 최적설계와 표준편차의 변동을 고려한 신뢰성 최적설계의 값을 비교하였다.
본 연구는 대공위협에 대한 생존성 향상을 위한 다층 대공방어 체계의 최적 투자 계획 모델을 고려한다. 최적화 모델 수립을 위해 다층 대공방어 체계를 네트워크 모델로 표현하고, 가용 예산이 제한되어 있는 상황 하에서 대응실패 확률을 최소화하기 위해 각 방어무기에 대하여 투자여부를 결정하는 모델과 연속적인 투자가 가능한 모델을 각각 제시한다. 비선형 형태의 목적함수를 로그함수를 통해 선형화하였으며, 제시된 최종 모델의 해법으로서 동적계획법 알고리즘과 선형계획법을 제안한다. 가상의 다층 대공 방어 상황을 설정한 후, 두 가지의 최적화 모델에 대한 최적해를 도출하고 그 결과를 분석하였다. 이는 다층 대공방어 체계의 신뢰도 향상을 위한 효과적인 투자 계획 수립의 필요성 및 접근방법을 제시한다.
본 논문에서는 중성화에 노출된 콘크리트 구조불의 내구성을 예측하기 위한 새로운 접근 방법을 제시한다. 이 예측 방법은, 새로운 계측 데이터 있을 때 베이스 이론에 근거하여 지속적으로 업데이팅 을 할 수 있다. 모델 매개변수의 확률론적인 특성이 고려된다. 염해 해석 모델의 절차는 라틴 하이퍼 큐브 샘플 추출법으로 간단하게 정리되고 이를 통해 얻는 표본으로 결정된다. 이러한 새로운 방법은 중요한 콘크리트 구조물을 설계하기에 아주 유용하고 모니터링을 통한 실 콘크리트 구조물의 잔존수명을 예측 할 수 있다.
복합화력발전 플랜트는 천연가스와 같은 연료로 가스 터빈을 작동시킨 후 잔류 열로 증기를 생산하는 사이클을 가지고 있다. 연료가스는 압축기 및 열교환기를 통해 4~5 MPa, $200^{\circ}C$ 수준의 상태로 가스터빈에 공급된다. 본 연구에서는 가스 연료공급 배관계통의 안전 운영 및 건전성 확보를 위해 배관 시스템 응력을 고려한 위험도 평가 기법 연구를 수행하였다. 위험도 평가 기법으로 잘 알려진 API 580/581 RBI 코드에서는 위험도에 배관 응력의 영향을 반영이 제한적이다. 따라서 배관 해석을 이용하여 배관의 시스템적 응력을 위험도의 파손확률로써 인자화하는 접근법을 제시하였다. 해석은 가상 발전 플랜트의 가스연료 공급 배관의 설계 데이터에 근거하여 배관 시스템 응력 해석을 수행하였다. API 코드에 의해서 평가된 파손확률 등급과 배관해석을 이용한 응력비 평가 결과를 비교하였다.
본 연구는 노인이 거주하는 지역의 주거환경만족도가 노년기 우울 증상에 미치는 영향을 신체활동을 중심으로 분석하고, 노인을 둘러싼 환경이 우울에 영향을 미치는 메커니즘을 고찰하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 2017년 노인실태조사 자료를 활용하여 본인이 직접 설문에 응답하고, 주요 변수에 결측치가 없는 10,059명을 대상으로 주거환경만족도와 우울의 관련성에 대한 신체활동의 매개효과를 분석하였다. 연구방법은 Baron & Kenny 접근법을 적용하여, 세 단계의 로지스틱 회귀분석과 Sobel test를 실시하였다. 연구결과, 첫째, 주거환경만족도가 높아질수록 우울 증상을 경험할 확률이 감소하였다. 둘째, 주거환경만족도가 높아질수록 노인들이 집 밖에서 신체활동에 참여할 확률이 증가하였다. 셋째, 주거환경만족도와 우울 간의 관계를 신체활동이 매개하는 것으로 나타났다. 즉, 주거환경에 대한 만족도가 증가할수록 노인들의 신체활동 참여가 증가하고, 이에 따라 노인의 우울 수준이 감소하는 것을 알 수 있다. 이러한 연구결과를 바탕으로 본 연구는 주거환경에 대한 주관적 만족도와 신체활동이 노년기 정신건강에 중요한 영향요인임을 설명하고, 정신건강증진을 위한 개입 전략과 Aging In Place를 실행하기 위한 실천적 관점을 제시하였다.
불확실한 저수지 유입량과 수요량 때문에 최적의 저수지 조작기준은 정량화하기 쉽지 않다. 그렇지만 저수지 조작에 일정 수요를 충족시키면서 모의 발생시킨 유입량 시계열을 반영함으로써 음해 추계적 최적화 접근법을 이용하면 조작기준은 작성 가능하다. 이에 본 연구에서는 한강수계 7개 저수지 계통에 적절하도록 수력발전 최대화를 선형추적으로 모형화하고 최적제어를 이용하여 최적조작을 수행하였다. 이 때 2001년 수도권 용수수요를 만족시키도록 한 최적 조작 모형에는 다지점 마코브 모형에 의해 모의 발생된 유입량 자료가 입력된다. 그리고 최적 결과에 대하여 회구 분석과 통계 분석을 수행하여 월별 조작기준을 작성하고 계절별 저수위별 확률을 제시하였다. 이때 상대적으로 저수용량이 커서 조절능력이 좋은 화천댐, 소양강댐, 충주댐은 저류와 방류의 회귀 관계가 잘 형성되었다. 작성된 조작기준으로 실제 운영 기간동안에 대하여 모의조작을 수행하여 그 효율성을 검증하였다.
본 논문은 최근 물체탐지 분야에서 실시간 물체 탐지 알고리즘으로 주목을 받고 있는 YOLOv2(You Only Look Once) 알고리즘을 이용하여 밀집 영역에 주차되어 있는 자동차 탐지 방법을 제안한다. YOLO의 컨볼루션 네트워크는 전체 이미지에서 한 번의 평가를 통해서 직접적으로 경계박스들을 예측하고 각 클래스의 확률을 계산하고 물체 탐지 과정이 단일 네트워크이기 때문에 탐지 성능이 최적화 되며 빠르다는 장점을 가지고 있다. 기존의 슬라이딩 윈도우 접근법과 R-CNN 계열의 탐지 방법은 region proposal 방법을 사용하여 이미지 안에 가능성이 많은 경계박스를 생성하고 각 요소들을 따로 학습하기 때문에 최적화 및 실시간 적용에 어려움을 가지고 있다. 제안하는 연구는 YOLOv2 알고리즘을 적용하여 기존의 알고리즘이 가지고 있는 물체 탐지의 실시간 처리 문제점을 해결하여 실시간으로 지상에 있는 자동차를 탐지하는 방법을 제안한다. 제안하는 연구 방법의 실험을 위하여 오픈소스로 제공되는 Darknet을 사용하였으며 GTX-1080ti 4개를 탑재한 Deep learning 서버를 이용하여 실험하였다. 실험결과 YOLO를 활용한 자동차 탐지 방법은 기존의 알고리즘 보다 물체탐지에 대한 오버헤드를 감소 할 수 있었으며 실시간으로 지상에 존재하는 자동차를 탐지할 수 있었다.
본 연구예서는 일반적인 사회조사에서 사용될 수 있는 효과적인 결측값 대체방법을 검토하기 위해 인구주택총조사 조사항목 중 혼인상태의 결측값을 대체할 수 있는 두 가지 방법을 제안하고 있다. 첫 번째 방법은 CART(Classification and Regression Tree)모형에서 얻어진 최대 예측확률을 기준으로 결측값을 대체하는 일종의 모형기반 접근법이고, 두 번째 방법은 CART 모형에서 얻어진 결과를 근거로 대체층을 구성하여 핫덱(hot-deck) 방법을 적용하는 대체방법이다. 효율성 비교를 위해 2000년 인구주택총조사를 위한 시험조사에서 얻어진 제조사 결과를 이용하여 오분류율을 검토해 본 결과 두 방법 중 CART 모형을 기반으로 핫덱 방법을 적용하는 것이 효율적이라는 결론을 얻을 수 있었다. 아울러 전국에 대해 동일한 모형을 설정한 경우와 거주지 특성에 따라 광역시$.$도의 동지역, 도의 읍$.$면지역으로 구분하여 대체방법을 적용하는 경우를 비교해 본 결과 지역 구분을 통한 효율성 향상 효과는 미흡한 것으로 파악되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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