• 한국산업융합학회 논문집
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• 제26권2_2호
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• pp.315-325
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• 2023

Recently, various dynamic risk analysis methods have been suggested for estimating the risk index by predicting the possibility of accidents and damage. It is necessary to maintain and support the safety system for responding to accidents by continuously updating the probability of accidents and the results of accidents, which are quantitative standards of ship risk. In this study, when a LNG leakage that may occur in the LN G Fuel Gas Supply System (FGSS) room during LN G bunkering operation, a reliability physical model was prepared by the change in monitoring data as physical parameters to estimate the accident probability. The scenario in which LNG leakage occur were configured with FT (Fault Tree), and the coefficient of the covariate model and Weibull distribution was estimated based on the monitoring data. The possibility of an LNG leakage, which is the top event of FT, was confirmed by changes in time and monitoring data. A method for estimating the LNG leakage based on the reliability physical analysis is proposed, which supports fast decision-making by identifying the potential LNG leakage at the accident.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권12호
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• pp.4560-4570
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• 2022

Dynamic fault tree (DFT) and its related research methods have received extensive attention in safety analysis and reliability engineering. DFT can perform reliability modelling for systems with sequential correlation, resource sharing, and cold and hot spare parts. A technical modelling method of DFT is proposed for modelling ship collision accidents and loss-of-coolant accidents (LOCAs). Qualitative and quantitative analyses of DFT were carried out using the cutting sequence (CS)/extended cutting sequence (ECS) method. The results show nine types of dynamic fault failure modes in ship collision accidents, describing the fault propagation process of a dynamic system and reflect the dynamic changes of the entire accident system. The probability of a ship collision accident is 2.378 × 10^-9 by using CS. This failure mode cannot be expressed by a combination of basic events within the same event frame after an LOCA occurs in a marine nuclear reactor because the system contains warm spare parts. Therefore, the probability of losing reactor control was calculated as 8.125 × 10^-6 using the ECS. Compared with CS, ECS is more efficient considering expression and processing capabilities, and has a significant advantage considering cost.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.69-77
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• 2009

스트림 서비스 환경에서는 지속적으로 입력되는 막대한 양의 데이터에 대해 원하는 조건을 탐색하는 실시간 질의처리가 요구된다. 기존의 R-tee기반 질의처리 기술은 각 이벤트에 대해 트리 전체에 대해 동일한 탐색과정을 반복해야 하므로 이를 효율적으로 감당할 수 없었다. 한편 센서 측정값을 비롯한 대부분의 스트림 데이터는 매우 높은 지역성을 가지며 이를 활용하여 탐색 공간을 크게 줄일 수 있다. 따라서 본 연구에서는 스트림 데이터의 지역성을 활용하여 스트림 환경에 적합한 질의처리 기법을 제안하였다. 또한 이 프레임웍을 활용하여 스트림 환경에서 어플리케이션이 요구하는 다양한 질의처리 서비스를 개발할 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구에서 구현한 프로토타입 시스템을 스트림 환경에 적용해 얻은 실험 결과를 통해, 스트림 환경에서 기존질의처리 기법보다 더 적합하고 효율이 크게 개선됨을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.134-134
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• 2022

Streamflow forecasting plays a crucial role in water resource control, especially in highly urbanized areas that are very vulnerable to flooding during heavy rainfall event. In addition to providing the accurate prediction, the evaluation of effects and importance of the input predictors can contribute to water manager. Recently, machine learning techniques have applied their advantages for modeling complex and nonlinear hydrological processes. However, the techniques have not considered properly the importance and uncertainty of the predictor variables. To address these concerns, we applied the GA-BART, that integrates a genetic algorithm (GA) with the Bayesian additive regression tree (BART) model for hourly streamflow forecasting and analyzing input predictors. The Jungrang urban basin was selected as a case study and a database was established based on 39 heavy rainfall events during 2003 and 2020 from the rain gauges and monitoring stations. For the goal of this study, we used a combination of inputs that included the areal rainfall of the subbasins at current time step and previous time steps and water level and streamflow of the stations at time step for multistep-ahead streamflow predictions. An analysis of multiple datasets including different input predictors was performed to define the optimal set for streamflow forecasting. In addition, the GA-BART model could reasonably determine the relative importance of the input variables. The assessment might help water resource managers improve the accuracy of forecasts and early flood warnings in the basin.

• 대한조선학회논문집
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• 제39권3호
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• pp.75-80
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• 2002

오늘날 세계는 글로벌, 디지털 시대를 향해 눈부신 변화를 거듭하고 있으며 제조업 기반의 기업은 이러한 변화에 대응하기 위하여 새로운 경영기법과 생산시스템을 도입하고자 노력하고 있다. 그러나 기업이 빠른 변화에 대응하기 위해 제조시스템에 대한 명확한 분석도 없이 새로운 기술만 적용한다면 실패는 필연적으로 존재하게 된다. 그러므로 기업은 제조 시스템에 대한 명확한 분석이 필요하고, 공정개선에 대한 위험성을 줄이는 새로운 방법이 필요하게 된다. 따라서 본 논문은 공장 시스템의 공정개선에 대한 새로운 접근 방법인 시스템 접근 방법을 시스템 분석, 시스템 진단, 시스템 검증으로 체계화하여 제시하고자 한다. 시스템 분석은 객체지향 분석법인 UML로 시스템의 제품(Product), 자원(Resource)과, 공정(Process)관점에서 시스템을 분석한다. 시스템 진단은 제약이론(Theory of constraints)으로 시스템 향상을 위한 핵심요인을 확인한다. 시스템 검증은 가상 생산 기술(Virtual Manufacturing Technique)을 적용하여 핵심 제약요인에 대한 해결 방안을 제시한다. 위와 같은 방법론을 조선소 가공공장에 적용하여 생산성 향상을 위한 새로운 대안들을 제공한다. 가공공장에서 UML 모델은 가공공장에 대한 명확한 분석방법과 외부환경에 쉽게 적응하기 위한 재사용성을 나타내고, 제약이론의 논리나무(logical tree)는 가공공장을 최적하기위한 논리적 도구를 제공하며. 이산 사건 시뮬레이터-QUEST는 최적화된 가공공장을 검증하는 의사결정 도구를 제공한다.

• 생태와환경
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• 제35권1호통권97호
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• pp.52-61
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• 2002

이 연구는 전나무림과 잣나무림에서 산림시업에 따른 산림의 수질정화기능을 평가하기 위한 기초자료를 제공하기 위하여 광릉시험림 31, 33임반내 산림시업지 전나무림, 잣나무림 유역에서 1999년 5월부터 1999년 11월까지 7개의 단위강우를 대상으로 강우, 임내우를 강우직 후 초기와 그 이후 총량의 pH및 전기전도도 등을 분석한 결과는 다음과 같다. 1)초기수관통과우의 평균 pH는 전나무림 시업구>잣나무림 시업구>잣나무림 비시업구>전나무림 비시업구의 순이었으며, 총수관통과우의 평균 pH는 전나무림 시업구>잣나무림 시업구>전나무림 비시업구>잣나무림비시업구의 순으로 전나무림, 잣나무림 모두 시업구가 비시업구보다 수목의 pH완충효과가 더 발휘되는 것으로 분석되었다. 2)비시업구에서 총수관통과우의 pH=0.735${\times}$초기수관통과우의 pH+1.849($R^2\;=\;0.82$)이었고,　시업구에서 총수관통과우의 pH = 0.863${\times}$초기수관통과우의 PH+1.0242 ($R^2\;=\;0.87$)이었다. 또한, 비시 업구에서 총수간유하수의 pH=0.58${\times}$초기수간유하수의 pH+2.7709 ($R^2\;=\;0.64$)이었고, 시업구에서 총수간유하수의 pH=0.5854${\times}$초기수간유하수의 pH+2.7046 ($R^2\;=\;0.65$)이었다. 3) 초기수관통과우, 총수관통과우에서 평균전기전도도는 전나무림 비시업구>전나무림 시업구>잣나무림 비시업구>잣나무림 시업구의 순이었다. 4)비시업구에서 총수관통과우의 전기전도도=0.4046${\times}$초기수관통과우의 전기전도도+26.766 ($R^2\;=\;0.69$)이었고, 시업구에서 총수관통과우의 전기전도도=0.6002${\times}$초기수관통과우의 전기전도도+8.0184 ($R^2\;=\;0.54$)이었다. 또한, 비시업구에서 총수간유하수의 전기전도도=0.6298${\times}$초기수간유하수의 전기전도도+11.582 ($R^2\;=\;0.72$)이었고, 시업구에서 총수간유하수의 전기전도도=0.602${\times}$초기수간유하수의 전기전도도+20.783 ($R^2\;=\;0.49$)이었다.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제53권12호
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• pp.637-644
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• 2004

This paper proposes an expert system with the knowledge learning capability which can enhance the safety and effectiveness of substation operation in the automated substation as well as existing substation by inferring multiple events such as main transformer fault, busbar fault and main transformer work schedule under multiple inference mode and multiple objective mode and by considering totally the switch status and the main transformer operating constraints. Especially inference mode includes the local minimum tree search method and pattern recognition method to enhance the performance of real-time bus reconfiguration strategy. The inference engine of the expert system consists of intuitive inferencing part and logical inferencing part. The intuitive inferencing part offers the control strategy corresponding to the event which is most similar to the real event by searching based on a minimum distance classification method of pattern recognition methods. On the other hand, logical inferencing part makes real-time control strategy using real-time mode(best-first search method) when the intuitive inferencing is failed. Also, it builds up a knowledge base or appends a new knowledge to the knowledge base using pattern learning function. The expert system has main transformer fault, main transformer maintenance work and bus fault processing function. It is implemented as computer language, Visual C++ which has a dynamic programming function for implementing of inference engine and a MFC function for implementing of MMI. Finally, it's accuracy and effectiveness is proved by several event simulation works for a typical substation.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권9B호
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• pp.1295-1304
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• 2010

본 논문에서는 에너지 효율적이고 신뢰성있는 데이터수집을 제공하는 고장감내형 데이터병합을 제안한다. 기존 데이터병합 기법은 패킷 손실에 대응하지 못하거나 대응 하더라도 에너지 소모가 매우 크다. 고장감내형 데이터병합은 적응적 타임아웃 데이터병합 기법에 트랙 토폴로지를 이용한 캐싱 및 재전송 기법을 적용하여 중요 이벤트에 대해 신뢰성있는 데이터수집을 제공한다. 고장감내형 데이터병합은 이벤트 가능성이 없는 평상시에는 기존의 트리 기반의 단일경로 데이터수집을 함으로써 에너지 소모를 줄인다. 하지만 이벤트 가능성이 감지되면 트랙 토폴로지를 이용한 패킷 손실 감지 및 재전송을 통해 데이터병합 결과의 정확도를 높인다. 실험 결과에서 고장감내형 데이터병합은 평균 소모 에너지 측면에서 TAG에 비해 약 8% 에너지 소모가 감소하였고, 이벤트 발생 가능성이 있을 경우 데이터 정확도 측면에서 TAG에 비해 41%정도 우수한 성능을 보였다. 그리고 평균 소모 에너지 측면에서 PERLA에 비해 약 53% 정도 에너지 소모가 감소하였으며, 이벤트 발생 가능성이 있을 경우 데이터 정확도 측면에서는 성능 저하가 거의 없었다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제21권1호
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• pp.1-11
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• 1989

원자로 정지동안에도, 잔열제거계통은 그 기능이 계속 유지되어야 하나, 실제로 가압 경수로에서 냉각상실고가 많이 발생되어 있다. 본 논문은 원자로 정지중의 냉각기능상실을 예방하고, 또한 냉각기능상실로 인한 노심손상의 중대성을 완화시키기 위한 대책을 강구하기 위한 시도로서, 전형적인 가압경수로에 대한 사고/고장 수목과 운전원실수 확률을 위한 HCR 모델, 초기 사상의 빈도를 위한 2단계 bayesian 방법 및 고장난 계통의 회복 활률을 위한 계단함수 모델 등을 이용한 원자로 정지 위해도 모델을 개발하여, 잔열제거계통의 신뢰도를 분석하였다. 그 결과는 원자로가 정지 중일 때의 위해도가 운전중일 때 이것에 비해 별로 낮지 않은 것으로 나타났으며, 몇 가지의 설계개선을 통하여 냉각기능상실로 인한 노심 손상확률을 상당히 낮출 수 있는 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.11-22
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• 2009

동적이고 자원 제한적인 무선 애드혹 네트워크 환경에서, 발행/구독을 위한 이벤트 라우팅 알고리즘은 네트워크의 성능을 결정하는 중요한 역할을 한다. 지금까지는 노드간의 거리 정보를 이용하여 네트워크 오버헤드를 최소화하려는 이벤트 라우팅 알고리즘이 대표적으로 사용되어 왔다. 본 논문에서는 네트워크 오버헤드 중심의 이벤트 라우팅 알고리즘을 기반으로, 구독되는 주제의 유사도를 추가적으로 고려하여 발행/구독 트리에서의 노드 부모를 결정하는 새로운 알고리즘, TopSim을 제안한다. 본 제안 알고리즘은 기반이 되는 ShopParent 알고리즘을 이용하여 네트워크 오버헤드를 계산하고, 이를 기반으로 부모 후보 집합을 만든 후 새로 가입하는 노드와 부모 후보 노드들의 구독주제의 유사도를 계산하여 이를 기반으로 부모를 결정한다. 그럼으로써 노드들이 다수의 구독 주제를 가지는 경우에 보다 효과적으로 네트워크 오버헤드를 줄이도록 하였다. 성능평가를 통해 기존의 네트워크 오버헤드기반의 알고리즘에 비해 제안 알고리즘이 네트워크 성능을 향상시키는 것을 확인하였다.