• 해양환경안전학회지
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• 제20권6호
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• pp.746-751
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• 2014

본 논문에서는 소스 코드가 공개된 라이브러리를 이용하여 선박의 성능을 예측할 수 있는 해석 코드를 개발하였다. 질량보존 방정식, 모멘튼 보존방정식, 난류를 고려하기 위해 난류모델과 벽함수를 고려하였다. 자유수면 계산을 위해 볼륨비 수송방정식을 고려하였고, 자유수면의 정확도 높은 계산을 위해 고차 도식을 포함하는 라이브러리를 개발하였다. 개발한 프로그램을 컨테이너선인 KCS에 적용한 결과 실험에서 포착된 자유수면 분포를 잘 예측하였다. 자항성능 평가 시 추진기 회전을 위해 GGI 라이브러리를 사용하였다. 계산결과 실험과 비교해 약 7 % 정도의 정확도로 자항성능을 예측하였다. 캐비테이션 예측을 위해 이상 균질 모델을 포함하는 새로운 라이브러리를 개발하였다. 이상 균질 모델을 추진기에 적용한 결과 일반적으로 발생하는 얇은 층 캐비테이션을 잘 예측하는 것을 확인하였다. 오픈 소스 라이브러리를 이용하여 개발한 수치수조를 KCS에 적용한 결과 오픈 소스 라이브러리에 대한 가능성을 확인하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제18권2호
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• pp.78-84
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• 1986

일차섭동이론을 이용하여 물질밀도 감도 계수의 표현식을 유도하였다. Super-Phenix I 평형노심의 초기상태를 기준계로 택했으며 유효중배계수를 계의 응답함수로 정의했다. 볼츠만 연산자의 구성요 소인 물질밀도로 표현되는 핵연료의 농축도와 실효밀도를 입력변화로 선정했다. 위 계산을 수행하는데 전산코드시스템 (KAERI-26군 단면적 library/1DX/2DB/PERT-V)가 사용되었다. 핵연료 농축도의 유효증배계수에 대한 감도계수는 4.576로 계산되었으며, 핵연료 실효밀도의 감도 계수는 0.0756으로 계산되었다. 본 연구는 감도해석법이 대형전산코드를 이용한 직접반복계산법에 비해 계산시간의 단축과 아울러 많은 정보를 준다는 것을 보여준다.

• 한국잠사곤충학회지
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• 제50권2호
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• pp.122-125
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• 2012

본 연구는 누에 배자 발생 초기 특이 발현 유전자 프로모터를 개발하기 위한 연구의 일환으로 추진하였다. 누에 초기 및 후기 배자로 부터 분리한 mRNA를 사용하여 subtractive hybridization 분석법으로 누에 배자 발생 초기 특이 발현 유전자 4종을 선발할 수 있었다. 선발된 4종 유전자는 각각 BmNanos protein mRNA, BmNanos-P protein mRNA, BmNanos-O protein mRNA 및 BmVasa protein mRNA 유전자와 매우 높은 상동성을 보였다. 또한, 본 연구에서는 Northern hybridization 분석 및 real time PCR 분석을 통하여 배자 초기에 특이적으로 고발현하는 BmNanos-like 등 4개 선발 유전자의 발현 특성을 확인하였다. 이러한 결과는 추후 추진 할 누에 형질전환용 전이벡터의 효율성 제고를 위한 연구에 활용될 것으로 기대된다.

• 정보관리학회지
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• 제38권2호
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• pp.87-112
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• 2021

최근 들어 다양한 분야에서 VR 기술을 활용한 콘텐츠가 점차 증가하고 있으며 기술 또한 급속도로 보급되는 추세이다. 이러한 배경에서 공공도서관 또한 시대의 흐름에 따라 VR 기술을 활용한 서비스를 제공할 필요가 있다. 이에 본 연구는 공공도서관의 교육적, 문화적 기능을 고려한 VR 기반 교육문화프로그램을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 VR 프로그램이 진행되고 있는 국내·외 공공도서관 및 산업군 사례 조사 그리고 선행연구, 이론분석을 통해 적용점 및 시사점을 도출하였으며 이를 종합, 검토하여 공공도서관에서의 VR 기반 교육문화프로그램을 제안하였다. 본 연구에서 제시한 VR 기반 교육문화프로그램은 향후 공공도서관에서 VR 기반 교육문화프로그램 기획을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국추진공학회지
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• 제25권6호
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• pp.1-11
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• 2021

층류화염편 라이브러리에 대한 효율적인 계산과정을 개발하기 위하여 초임계 압력조건의 기체수소/액체산소 연소기에 대해 인공신경망을 이용한 기계학습과정이 적용되었다. 학습성능과 계산효율성에 근거한 최적의 계산과정을 찾기 위하여 은닉층에 대한 ReLU와 쌍곡탄젠트 함수의 25가지 조합이 선택되었다. 정확성이 우수한 높은 학습성능을 얻는데 쌍곡탄젠트 활성화함수가 적절하였다. 인공신경망의 학습성능을 개선하기 위해서 학습데이터 변환이 제안되었다. 4개의 은닉층에 최적의 노드를 배치할 때 학습성능 및 계산비용 관점에서 모두 효율적인 것으로 나타났다. 층류화염편 라이브러리의 보간법보다 인공신경망을 사용하는 경우 전체 계산시간은 37%, 시스템 메모리는 99.98% 감소되었다.

• 국제학술발표논문집
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• The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.400-408
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• 2009

Simulation applications for analyzing the productivity of construction operations at operation level and project schedules at project level are crucial methods in project management. The application at two different levels should be very tightly linked to each other in practice. However, appropriate integration at the levels is not achieved in that existing systems do not support to integrate operation models into a schedule model. This paper presents a new approach named to Discrete Event Simulation-Nesting modeling approach, which supports not only productivity analysis at operation level but also schedule management at a project level. The system developed by the authors allows creating operation models at the operation level, maintaining them in operation model library, executing sensitivity analysis to find the behaviors of the operation models when different combination of resources are used as existing DES systems do. On top of the conventional functions, the new system facilitates to find the optimum solution of resource combinations which satisfy the user's interest by computing the hourly productivity and the hourly cost of the operation. By drag-and-dropping an operation model kept in the operation model library, the operation models are integrated into an activity of the schedule model. When a complete schedule model is established by nesting operation models into the schedule model, stochastic simulation based scheduling is executed. A case study is presented to demonstrate the new simulation system and verify the validity of the system.

• 한국수소및신에너지학회논문집
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• 제34권4호
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• pp.381-387
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• 2023

The risk assessment (safety assessment) must be performed to verify the risks during operation and installation of the hydrogen system and to ensure safe design and operation. Among them, hazard and operability study (HAZOP), a qualitative risk assessment, is most often used to discover risk factors and secure safety. However, in HAZOP performance, there is a difference in the level of evaluation results depending on the level and experience of the evaluator, and there is a high possibility that subjective results will be derived. This study aims to develop a risk factor library that can list and provide information on potential risk factors in order to solve these problems when performing HAZOP, reduce risk factors that are omitted or overlooked.

• 토지주택연구
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• 제14권3호
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• pp.107-123
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• 2023

안전하고 쾌적한 교육환경 조성 및 교육 질 향상을 위하여, 2021년 「교육시설 등의 안전 및 유지관리 등에 관한 법률」이 제정되었다. 이에 따라 「교육시설 안전 인증 운영 규정」이 수립되었으며, 유치원, 초·중·고등학교 및 특수학교, 대학 및 기타 교육시설의 특성에 따라 3가지 유형으로 분류되어 평가되어진다. 기타 교육시설에는 도서관, 학생수련원이 포함된다. 하지만, 학생수련원, 도서관은 수련, 독서 등의 특수 활동이 발생하는 시설로 학교와 차이점을 두고 있다. 때문에 학생수련원 도서관 시설만의 특수성이 「교육시설 안전 인증 운영 규정」에 반영될 필요가 있다. 이 연구는 기타시설에 해당되는 학생수련원과 도서관의 특수성을 「교육시설 안전 인증 운영 규정」이 어떻게 반영하고 있는지에 대한 분석이 수행되었다. 선행 인증제도 및 가이드라인과 비교 분석되었으며, 현장 조사방법이 이용되었다. 최종적으로 도서관과 학생수련원에 대하여 각각 9가지의 세부 기준 검토가 필요한 것으로 확인되었다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제33권4호
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• pp.172-179
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• 2022

Recently, tetrahedral phantoms have been newly adopted as international standard mesh-type reference computational phantoms (MRCPs) by the International Commission on Radiological Protection, and a program has been developed to convert them to computational tomography images and DICOM-RT structure files for application of radiotherapy. Through this program, the use of the tetrahedral standard phantom has become available in clinical practice, but utilization has been difficult due to various library dependencies requiring a lot of time and effort for installation. To overcome this limitation, in this study a newly developed TET2DICOM-GUI, a TET2DICOM program based on a graphical user interface (GUI), was programmed using only the MATLAB language so that it can be used without additional library installation and configuration. The program runs in the same order as TET2DICOM and has been optimized to run on a personal computer in a GUI environment. A tetrahedron-based male international standard human phantom, MRCP-AM, was used to evaluate TET2DICOM-GUI. Conversion into a DICOM-RT dataset applicable in clinical practice in about one hour with a personal computer as a basis was confirmed. Also, the generated DICOM-RT dataset was confirmed to be effectively implemented in the radiotherapy planning system. The program developed in this study is expected to replace actual patient data in future studies.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제85권4호
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• pp.469-484
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• 2023

A deep recursive bidirectional Cuda Deep Neural Network Long Short Term Memory (Bi-CuDNNLSTM) layer is recruited in this paper to predict the entire force time histories, and the corresponding hysteresis and backbone curves of reinforced concrete (RC) bridge piers using experimental fast and slow cyclic tests. The proposed stacked Bi-CuDNNLSTM layers involve multiple uncertain input variables, including horizontal actuator displacements, vertical actuators axial loads, the effective height of the bridge pier, the moment of inertia, and mass. The functional application programming interface in the Keras Python library is utilized to develop a deep learning model considering all the above various input attributes. To have a robust and reliable prediction, the dataset for both the fast and slow cyclic tests is split into three mutually exclusive subsets of training, validation, and testing (unseen). The whole datasets include 17 RC bridge piers tested experimentally ten for fast and seven for slow cyclic tests. The results bring to light that the mean absolute error, as a loss function, is monotonically decreased to zero for both the training and validation datasets after 5000 epochs, and a high level of correlation is observed between the predicted and the experimentally measured values of the force time histories for all the datasets, more than 90%. It can be concluded that the maximum mean of the normalized error, obtained through Box-Whisker plot and Gaussian distribution of normalized error, associated with unseen data is about 10% and 3% for the fast and slow cyclic tests, respectively. In recapitulation, it brings to an end that the stacked Bi-CuDNNLSTM layer implemented in this study has a myriad of benefits in reducing the time and experimental costs for conducting new fast and slow cyclic tests in the future and results in a fast and accurate insight into hysteretic behavior of bridge piers.