• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제39권9호
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• pp.953-958
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• 2015

라즈베리파이는 복수개의 입출력 주변 장치를 지원할 수 있는 신용카드 크기 정도의 단일보드 컴퓨터로 이기종간 상호연동을 위한 완전한 플랫폼으로 사용할 수 있으므로 다양한 응용에 적용될 수 있다. 라즈베리파이에 와이파이 기능을 결합하면 원격통신이 가능하여 무선센서 노드를 구성하는데도 매우 적합하다. 또한 데이터처리와 의사결정을 인공지능에 기반을 둘 수 있으므로 화재 감시나 화재발생 신뢰도 판단 등과 같은 예제를 이미 개발된 테스트베드에서 수행해 볼 수 있다. 본 논문은 건물 내의 능동적 화재안전감시를 위한 센서 웹노드로서 라즈베리파이 이용에 대한 연구 결과이다. UV 불꽃감지센서가 촛불 크기 정도의 불꽃을 감지하면 라즈베리파이는 GCM 서버를 통해 지정된 스마트폰으로 현장상황을 알리는 푸쉬 메시지를 보낸다. 모바일 앱은 오작동 알람 여부를 판별하기 위한 실시간 비디오 영상을 제공할 수 있도록 개발되었다. 만약 긴급 상황이라면 긴급통화로 즉시 도움을 요청할 수 있도록 구현하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.345-348
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• 2022

본 논문에서는 유체 시뮬레이션(Fluid simulation)중 화염에서 표현되는 불똥 입자(Fire-flake particle)의 생성, 움직임과 삭제를 효율적으로 학습하고 표현할 수 있는 인공지능 기법에 대해 소개한다. 유체 시뮬레이션을 계산하기 위해서는 일반적으로 수치해석학과 같은 학문의 이해가 필요하며 불똥이나 거품과 같은 유체의 2차 효과(Secondary effect)는 기반유체(Underlying fluids)를 통해 추출되기 때문에 복잡하고 계산양이 많아진다. 이러한 문제를 완화하고자 본 논문에서는 인공신경망을 이용한 분류 모델 학습을 통해 격자 내에서 표현되어야 하는 불똥 입자의 생성을 학습하고, 다항 회귀 모델 학습을 통해 불똥 입자의 움직임을 예측한다. 또한, 불똥 입자가 삭제되어야하는 상태를 네트워크 학습을 통해 얻어내며, 수명(Lifespan) 임계값 조절하여 다양한 장면에서 불똥을 제어할 수 있다. 결과적으로 화염의 움직임을 기반으로 불똥의 움직임을 복잡한 수학식이나 디자이너에게 의존하지 않고 인공지능 학습을 통해 쉽게 제어하고 예측하는 결과를 보여준다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.80-88
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• 2013

원자력발전소의 밀폐된 다중 구획에서 환기부족화재에 대한 FDS 검증이 수행되었다. 수치결과는 OECD/NEA PRISME 프로젝트를 통해 얻어진 실험결과와 비교되었다. 환기시스템의 수치 경계조건 및 FDS에 적용된 소화모델이 구획 내부의 열적 및 화학적특성에 미치는 영향이 상세히 논의되었다. 점화 및 소화 단계에서 구획 내부의 급격한 압력변동에 의해 변화될 수 있는 환기 유량의 수치 경계조건은 다중 구획 내부의 온도, 열유속에는 큰 영향을 주지 않지만, 농도의 정확한 예측을 위하여 주위 깊게 고려되어야 한다. FDS에 적용된 소화모델의 기본값은 인위적인 소화 및 재점화 현상을 동반하며, 해당 연료에 대한 수정된 소화모델의 정보가 적용되었을 때 환기부족화재에 대한 FDS의 결과는 실험결과를 매우 잘 예측하고 있음을 확인하였다.

• Steel and Composite Structures
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• 제51권6호
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• pp.679-695
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• 2024

This paper presents a novel technique that combines machine learning (ML) with moth-flame optimization (MFO) methods to predict the axial compressive strength (ACS) of concrete filled double skin steel tubes (CFDST) columns. The proposed model is trained and tested with a dataset containing 125 tests of the CFDST column subjected to compressive loading. Five ML models, including extreme gradient boosting (XGBoost), gradient tree boosting (GBT), categorical gradient boosting (CAT), support vector machines (SVM), and decision tree (DT) algorithms, are utilized in this work. The MFO algorithm is applied to find optimal hyperparameters of these ML models and to determine the most effective model in predicting the ACS of CFDST columns. Predictive results given by some performance metrics reveal that the MFO-CAT model provides superior accuracy compared to other considered models. The accuracy of the MFO-CAT model is validated by comparing its predictive results with existing design codes and formulae. Moreover, the significance and contribution of each feature in the dataset are examined by employing the SHapley Additive exPlanations (SHAP) method. A comprehensive uncertainty quantification on probabilistic characteristics of the ACS of CFDST columns is conducted for the first time to examine the models' responses to variations of input variables in the stochastic environments. Finally, a web-based application is developed to predict ACS of the CFDST column, enabling rapid practical utilization without requesting any programing or machine learning expertise.

• 한국주조공학회지
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• 제43권3호
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• pp.107-136
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• 2023

주강품 사형주조에는 천연규사가 보편적으로 사용되었고, 규사의 열적특성 부족에 의한 소착결함 억제를 위해, 크로마이트사가 사용되기도 하였으나, 반복 사용에 의한 골재 열화, 시스템샌드 혼입 문제, 분리 제거의 어려움, 높은 밀도에 따른 조형 시 하중증가, 크롬 함유 폐기물이 되는 단점이 있다. 최근에는 주조업계의 중요한 과제로써 산업폐기물 저감 및 대기환경 개선이 부각되고 있다. 종래의 주물사 사용 시 발생되는 문제점 해결과 주조공장의 환경개선을 위해서, 천연사를 대체 적용할 수 있는 다양한 인공사가 개발되어 소개되고 있다. 인공사는 용융분사법으로 제조된 인공사와 조립소결법으로 제조된 인공사 및 분쇄법으로 제조된 인공사로 분류할 수 있으며, 원료광물의 종류, 제조공법에 따라 상이한 물리적 특성을 나타낸다. 본 연구에서는 각종 주물사의 물성, 주형강도, 물리적 내구성, 열적 내구성, 소착시험편 주조 등의 비교 평가시험을 하였다. 밀도에 따른 주물사 실사용량, 주물사 형상에 따른 주형강도, 주물사의 물리적 및 열적 내구성, 주물사의 내열특성을 종합적으로 고려하였을 때, 아크용사법으로 제조된 용융인공사 A1 또는 분말식화염용사법으로 제조된 용융인공사 B가 대형주강품 주조에 가장 적합한 구형의 인공사로 판단된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.506-508
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• 2003

In the case of a fire in the mountains, steel wires coated with zinc and aluminum wires of those power cables exposed to the fire or near around will be deteriorated by the blaze and the high temperature. This paper shows the experimental results that apply to a new wire by an artificial flame-maker and results including the intensity of extension and wrench for a conductor. In addition, there's been an experiment and analysis about the mechanical characteristics of the wire of ACSR $480mm^2$ which was removed from A T/L by a forest fire. Then, the database will be made to predict the state of deteriorated wires by a forest fire using those two data, and data necessary to diagnose the life state of an ACSR wire affected by a forest fire will be given.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2006년도 하계학술대회 논문집 Vol.7
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• pp.517-518
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• 2006

In this paper, to understand the effect of forest fires on polymer insulators for transmission lines, it was observed the aging of the housing surface of the polymer insulators. And, this paper shows the way how to create the artificial field testing in order to simulate forest fire. As the results of, maximum leakage current peaks by influence of flame increased from 1[mA] to 1.4[mA], and SEM results show the inorganic component on the housing surface because the organic component matters disappeared. Therefore, the case of exposed by forest fire, polymer insulator can be used in the early stage, but an exchange needs active countermeasure to be stabilize power delivery.

• Restorative Dentistry and Endodontics
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• 제19권1호
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• pp.1-26
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• 1994

The purpose of this study was to investigate the dissolution components during corrosion of amalgams and to identify surface corrosion products in the modified Fusayama artificial saliva. Four type of amalgam alloys were used: low copper lathe cut amalgam alloy (Cavex 68), low copper spherical amalgam alloy (Caulk Spherical Alloy), high copper admixed amalgam alloy (Dispersalloy) and high copper single composition amalgam alloy (Tytin). Each amalgam alloy and Hg were triturated according to the manufacturer's direction by means of mechanical amalgamator (Capmaster, S.S.White), and then the triturated mass was inserted into the cylindrical metal mold which was 10mm in diameter and 2.0mm in height and condensed with compression of 150kg/$cm^2$ using oil pressor. The specimens were removed from the mold and stored at room temperature for 7 days and cleansed with distiled water for 30 minutes in an ultrasonic cleaner. The specimens were immersed in the modified Fusayama artificial saliva for the periods of 1 month, 3 months and 6 months. The amounts of Hg, Cu, Sn and Zn dissolved from each amalgam specimen immersed in the artificial saliva for the periods of 1 month, 3 months and 6 months were measured using Inductivity Coupled Plasma Atomic Emission Spectrometry (ICPQ-1000, Shimadzu, Japan) and amount of Ag dissolved from amalgam specimen was measured using Atomic Absorption Spectrophotometry (Atomic Absorption/Flame emission spectrophotometer M-670, Shimadzu, Japan). A surface corrosion products of specimens were analysed using Electron Spectroscopy Chemical Analyser (ESCA PHI-558, PERKIN ELMER, U.S.A.). The secondary image and back scattered image of corroded surface of specimens was observed under the SEM, and the corroded surface of specimens was analysed with the EDX. The following results were obtained. 1. The dissolution amount of Cu was the most in high copper admixed amalgam(Dispersalloy) and the least in high copper single composition amalgam(Tytin). 2. Sn and Zn were dissolved during all the experiment periods, and dissolution amounts were decreased as the time elapsed. 3. Initial surface corrosion products were ZnO and SnO. 4. Corrosion of ${\gamma}$ and ${\gamma}_2$ phase in low copper amalgams was observed and Ag-Cu eutectic alloy phase was corroded in low copper spherical amalgam(Caulk Sperical Alloy). 5. Corrosion of ${\gamma}$ and $\eta$' phase in high copper amalgams was observed and Ag-Cu eutectic alloy phase was corroded in high copper admixed amalgam(Dispersalloy). 6. Sn-Cl was produced in the subsurface of low copper amalgams and high copper admixed amalgam.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.1079-1087
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• 2018

최근 딥러닝(deep learning) 인공지능 기반의 컴퓨터 비전 분야는 각종 영상분석 분야에서 화제로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 딥러닝 기반의 여러 이미지 인식 알고리즘 중 이미지 내에서 객체를 검출하는 데 사용되는 Faster R-CNN 알고리즘을 이용하여 화재 이미지에서 불꽃을 검출하고자 한다. 학습 과정에서 소량의 데이터셋을 통한 화재검출 정확도 향상을 위해 이미지 오그멘테이션(image augmentation) 기법을 이용하고, 이미지 오그멘테이션을 6가지 유형별로 나누어 학습하여 정확도, 정밀도, 검출률을 비교하였다. 그 결과, 이미지 오그멘테이션의 종류가 늘어날수록 검출률이 상승하지만, 다른 객체 검출 모델들의 일반적인 정확도와 검출률의 관계와 마찬가지로 오검출율 또한 10%에서 최대 30%까지 증가하게 됨을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.841-852
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• 2023

국내 전력계통의 주파수 조정용 발전기로 사용되고 있는 가스터빈은 탄소중립 정책과 더불어 신속한 기동·정지 및 높은 열효율 등으로 인해 이용률이 증가하고 있다. 가스터빈은 고온의 화염을 이용하여 터빈을 회전시키기 때문에 터빈 입구온도가 기기의 성능과 수명을 좌우하는 핵심요소로 작용하고 있다. 하지만 입구온도는 직접적인 측정이 불가능함에 따라 제작사가 산출한 온도를 이용하거나, 현장 경험을 토대로 하여 예측된 온도를 적용하고 있어서 가스터빈의 안정적인 운전 및 유지관리에 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 본 연구에서는 인공신경망에서 많이 사용되고 있는 DNN(: Deep Neural Network) 기반으로 하는 재열 가스터빈의 입구온도를 예측할 수 있는 모델을 제시하고 실측 데이터를 기반으로 제안된 DNN의 성능을 검증하고자 한다.