• 디지털산업정보학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.45-52
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• 2023

With the advent of deep learning, Artificial Intelligence (AI) technology has experienced rapid advancements, extending its application across various industrial sectors. However, the focus has shifted from the independent use of AI technology to its dispersion and proliferation through the open AI ecosystem. This shift signifies the transition from a phase of research and development to an era where AI technology is becoming widely accessible to the general public. However, as this dispersion continues, there is an increasing demand for the verification of outcomes derived from AI technologies. Causal AI applies the traditional concept of causal inference to AI, allowing not only the analysis of data correlations but also the derivation of the causes of the results, thereby obtaining the optimal output values. Causal AI technology addresses these limitations by applying the theory of causal inference to machine learning and deep learning to derive the basis of the analysis results. This paper analyzes recent cases of causal AI technology and presents the major tasks and directions of causal AI, extracting patterns between data using the correlation between them and presenting the results of the analysis.

• 천문학회보
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• 제31권1호
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• pp.32.1-32.1
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• 2006

• 한국해안해양공학회:학술대회논문집
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• 한국해안해양공학회 2008년도 발표논문집
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• pp.60-63
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• 2008

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2004년도 추계학술대회 논문집
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• pp.189-190
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• 2004

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회(2)
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• pp.1184-1184
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• 2005

• 한국해안해양공학회:학술대회논문집
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• 한국해안해양공학회 2008년도 발표 논문집 제17권
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• pp.60-63
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• 2008

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2002년도 학술발표회 논문집(I)
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• pp.389-393
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• 2002

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 2006년도 하계학술발표회 논문집
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• pp.205-206
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• 2006

• 한국가스학회지
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• 제16권5호
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• pp.58-65
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• 2012

현재 가연성 가스의 누출시 누출된 가스의 확산과 VCE에 의한 과압을 예측하기 위해 여러 모델들이 이용되고 있다. 그러나 이 모델들은 누출설비의 지형과 장애물 그리고 건물들의 영향에 대해서는 충분히 고려하지 않은 단순한 접근방법을 이용하고 있다. 이에 본 연구는 누출된 물질의 연소형태, 설비의 Geometry, 난류, 장애물, 바람의 영향 등 여러 변수를 고려하여 보다 정확하게 분석할 수 있는 CFD(Computational Fluid Dynamics) Model을 검토함으로서 누출된 가스의 확산과정과 분포형태 그리고 폭발시 화염과 과압의 결과를 2D와 3D의 가상공간에서 제시하였다. 이러한 CFD 분석결과는 폭발에 대한 리스크 분석과 리스크 기반의 설계에 있어 유용하게 활용될 것으로 판단된다.

• 비파괴검사학회지
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• 제24권4호
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• pp.307-314
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• 2004

배관의 축방향 균열 검사를 위하여 원주 방향으로 진행하는 유도초음파 모드를 적용하였다. 배관의 곡률을 변수로 원주 유도초음파의 분산선도를 계산하였으며 이를 배관 검사에 적용하기 위하여 중수로 피더관의 곡관부 축방향 균열을 탐지에 적용하였다. 상대적으로 낮은 주파수에서는 Lamb 파 특성을 따르나 주파수가 증가함에 따라 평판의 경우, 즉 곡률이 무한대인 경우 첫 번째 $A_0$ 모드와 두 번째 $S_0$ 모드가 합쳐져서 Rayleigh 모드 형태로 변화한다. 한편 곡률을 가진 배관의 경우는 주파수가 증가하더라도 첫 번째 모드와 두 번째 모드가 합쳐지지 않았다. 이러한 해석을 기초로 하여 배관의 일종인 중수로 피더관 곡관부 축방향 결함을 탐지하기 위하여 사각 탐촉자를 사용하여 Rocking 원주 유도초음파 기법을 적용하였다. 원주 방향으로 유도파를 진행시키면서 인공 결함으로부터의 수집된 신호를 분석하여 진동 모드를 확인하였으며 두께 대비 10% 깊이의 notch도 검출할 수 있음을 확인할 수 있었다.