연구목적: 지하차도의 설치 규모, 개수의 증가로 지하차도 내 화재, 침수 등의 재해가 증가하는 추세이다. 지하차도는 지하에 건설되어 재해 발생 시 일반도로 대비 피해가 크고 공용 중 재해 노출 가능성이 크다. 따라서 지하차도 내 재해를 예방·제어하기 위한 시스템 개선사항을 도출하는 데 목적이 있다. 연구방법:본 연구에서는 지하차도 내 재해 분석 및 영향요소에 관한 선행연구와 전문가 자문을 토대로 재해 영향요소 및 대안을 계층 구조화한 모형을 개발하였다. 개발된 모형은 전문가를 상대로 쌍대비교 형태의 설문에 활용하고, 개선순위 결정 등을 위해 AHP분석 기법을 사용 하였다. 연구결과: 설문조사는 일관성을 확보하였고, 재해(교통사고, 화재, 침수)와 대안(법, 제도/계획, 설계, 유지관리/인적/환경)을 상대로 가중치 등을 분석한 결과, 지하차도 재해 예방·제어를 위해 화재에 관한 법, 제도 분야 시스템개선이 최우선으로 필요한 것으로 확인되었다. 결론: 전문가 견지에서 볼 때 지하차도 내 화재 관련하여 물분무시설, 외부(지상)대피통로와 같은 방재시설과 관계된 법, 제도를 강화하는 것이 지하차도 재해예방 및 피해 최소화의 대안임을 보여 주었다.
가치사슬은 경쟁우위 강화를 위한 전략적 도구로써 주로 기업수준, 산업수준에서 분석되어 왔다. 그런데 기업수준에서 가치사슬 분석을 수행하기 위해서는 분석 기업의 거래처 기업들이 그 기업의 가치 사슬에 속하는지의 여부에 따라 분류되어야 한다. 단일 기업에 대한 가치사슬 분류는 전문가들에 의해 원활히 수행될 수 있지만 다수의 기업을 대상으로 분류할 때는 많은 비용과 시간이 소요되는 등의 한계점이 따른다. 따라서 본 연구에서는 실거래 데이터를 기반으로 특정 기업의 거래처 기업들을 분류해서 가치사슬 기업을 자동적으로 도출해주는 모형을 제안하고자 한다. 총 19개의 거래 속성 변수를 실거래 데이터로부터 도출하여 기계학습의 입력 데이터의 형태로 가공하였고, 랜덤포레스트 알고리즘을 이용하여 가치사슬 분류 모형을 구축하였다. 자동차 부품 기업 사례에 본 연구 모형을 적용한 결과, 정확도 92%, F1-척도 76% 그리고 AUC 94%로 자동적 가치사슬 분류의 가능성을 확인하였다. 또한 거래집중도, 거래금액 그리고 거래처별 총 매출액 등과 같은 거래 속성들이 가치사슬에 속하는 기업들을 대표하는 주요 특성임을 확인하였다.
급격한 도시화로 인한 사회, 경제 그리고 환경적 문제들이 최근 다양한 시민 참여형사업으로 극복되고 있다. 이는 도시재생에서 마을 사업에 이르기까지 현장중심의 협력적 운영체계를 통한 지역 거버넌스와 주민주도의 파트너십이 성공 요소로 여겨지고 있다. 이 중 거주민에게 직접적으로 영향을 주고 자발성이 필요한 마을녹화사업은 공적 공간과 사적 공간의 공유로 인해 다양한 참여주체들의 역할과 협력이 요구된다. 사회적 자본은 신뢰와 참여, 네트워크와 규범 등을 중심으로 한 관계자본으로 위 사업의 지속가능성과 참여의 활성화에 핵심역할을 담당함에 따라 이에 대한 실증적 연구가 요구되는 실정이다. 본 연구에서는 도시의 녹지 체계를 생활권까지 확대하는 참여형 녹화사업에 있어 사회적 자본의 형성 모형을 구축하기 위한 기초연구를 수행하였다. 참여의 주체 유형과 사업 진행의 구성요소, 사회자본 형성의 분석 요소를 문헌조사와 참여 전문가 심층인터뷰를 통해 추출하고 검증하였다. 이는 추후 도시의 참여형 생활권녹화확산에 지속가능성과 활성화전략을 실증적으로 분석하기 위한 사회적 자본 형성 모형의 기초자료를 마련하기 위함이다.
본 연구에서는 정선 신예미 광산 철광석을 대상으로 볼밀에 의한 분쇄 및 단체분리 특성을 파악하고자 하였다. 자력 선별을 통해 얻은 세 가지 품위의 시료에 대해, 볼밀 단일 입도 분쇄실험 및 비선형 계획법을 이용한 역산법으로 물질수지방정식을 구성하는 분쇄 함수 인자를 도출하였다. 그 결과 철광석 품위의 증가에 따라 분쇄율은 감소하였으며, 입도 민감도는 감소하였다. 이는 철광석 내의 자철석 입자가 미소 균열의 전파를 지연하는 효과에 기인하는 것으로 판단된다. 분쇄 분포 관찰 결과, 품위가 증가할수록 압축 및 충격 파괴가 주된 파분쇄 메커니즘으로 나타났으며, 이는 입자 내부 자철석 입자의 응력 분산 효과에 기인하는 것으로 판단된다. 분석 결과 단체분리도는 품위 증가 및 입도 감소에 따라 증가하였다. 분쇄함수와 입도-단체분리도 관계를 이용, 분쇄진행에 따른 단체분리도 변화를 예측할 수 있는 모델을 수립하였으며, 본 연구를 통해 도출한 분쇄함수들에 실제 운전 조건에 따른 스케일업 인자 적용 시, 실제 광산 공정에서의 분쇄시간에 따른 입도 및 단체분리도를 예측할 수 있을 것으로 판단된다.
조류인플루엔자와 구제역 같은 동물감염병은 거의 매년 발생하며 국가에 막대한 경제적 사회적 손실을 일으키고 있다. 이를 예방하기 위해서 그간 방역당국은 다양한 인적, 물적 노력을 기울였지만 감염병은 지속적으로 발생해 왔다. 최근 빅데이터와 딥러닝 기술을 활용하여 감염병의 예측모델을 개발하고자 하는 시도가 시작되고 있지만, 실제로 활용가능한 모델구축 연구와 사례보고는 활발히 진행되고 있지 않은 실정이다. KT와 과학기술정보통신부는 2014년부터 국가 R&D사업의 일환으로 축산관련 차량의 이동경로를 분석하여 예측하는 빅데이터 사업을 수행하고 있다. 동물감염병 예방을 위하여 연구진은 최초에는 차량이동 데이터를 활용한 회귀분석모델을 기반으로 한 예측모델을 개발하였다. 이후에는 기계학습을 활용하여 좀 더 정확한 예측 모델을 구성하였다. 특히, 2017년 예측모델에서는 시설물에 대한 확산 위험도를 추가하였고 모델링의 하이퍼 파라미터를 다양하게 고려하여 모델의 성능을 높였다. 정오분류표와 ROC 커브를 확인한 결과, 기계 학습 모델보다 2017년 구성된 모형이 우수함을 확인 할 수 있었다. 또한 2017에는 결과에 대한 설명을 추가하여 방역당국의 의사결정을 돕고 이해관계자를 설득할 수 있는 근거를 확보하였다. 본 연구는 빅데이터를 활용하여 동물감염병예방시스템을 구축한 사례연구로 모델주요변수값, 이에따른 실제예측성능결과, 그리고 상세하게 기술된 시스템구축 프로세스는 향후 감염병예방 영역의 지속적인 빅데이터활용 및 분석 모델 개발에 기여할 수 있을 것이다. 또한 본 연구에서 구축한 시스템을 통해 보다 사전적이고 효과적인 방역을 할 수 있을 것으로 기대한다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제39권6호
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pp.662-669
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2015
해저 석유생산시스템에서 빈번히 발생하는 왁스집적 문제는 안정적인 석유 생산을 방해하고 높은 비용을 발생시키므로 왁스집적 제어에 대한 관심이 증가하고 있다. 왁스집적 제어를 통한 석유의 유동안정성 확보를 위해서는 왁스집적거동을 신뢰성 있게 예측해야 한다. 이 연구에서는 왁스집적 거동에 큰 영향을 미치는 분자확산, 전단응력효과, 왁스경화 메커니즘을 시뮬레이션 기술에 적용하여 불확실도가 높은 변수인 전단응력계수, 왁스고형물의 공극률, 왁스 열전도도, 분자확산계수와 물과 가스 양이 왁스집적 거동에 미치는 영향에 대한 분석을 단상과 다상 유동 시 층류 유동 조건에서 수행하였다. 그 결과 왁스고형물의 공극률과 분자확산계수가 높아질수록, 전단응력계수가 낮아질수록 왁스집적 두께가 두꺼워지는 것을 확인할 수 있었고 석유의 온도가 왁스집적 위치에 주요하게 영향을 미치는 것으로 판단된다. 물의 양에 따른 왁스집적 시뮬레이션 결과 기존 연구에서 다소 다른 결과들이 존재하나 이 연구 조건에서는 물의 양 40%까지 왁스집적량이 증가하다 감소하는 것을 확인하였고 가스 양이 많아질수록 유체의 액상 내 가벼운 탄화수소 농도 감소로 인해 왁스집적량이 증가하는 것을 파악하였다. 이 연구결과는 향후 현장 또는 현장을 모사한 실험시스템에서의 결과와 시뮬레이션 결과를 매칭하여 해저 유동관에서 왁스집적 거동을 예측하는데 효과적으로 적용될 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 아이소-지오메트릭 형상 최적설계 기법에서 얻은 CAD 정보를 직접 활용하여, 3D 프린터를 활용한 실험적 검증을 위한 시편을 제작하였다. 유한요소법에서는 요소망에 내재하는 기하학적인 근사가 응답과 설계민감도 해석에서 정밀도 문제를 발생시킨다. 더욱이 유한요소 기반 형상 최적화 과정에서는 CAD와의 정보교환이 필수적이나 그 과정에서 최적설계 정보의 손실이 발생할 수 있다. 아이소-지오메트릭 기법은 CAD에서 사용된 동일한 NURBS 기저함수와 조정점을 사용하므로 법선벡터와 곡률과 같은 엄밀한 기하학적 정보를 응답해석과 설계민감도 해석에 사용할 수 있다. 또한 최적설계 과정에서 CAD와 정보교환 없이 복잡한 형상을 손쉽게 변경할 수 있다. 그러므로 최적의 설계의 재료량을 실험적 검증을 위한 시편제작에 엄밀하게 반영할 수 있다. 굽힘 하중을 받는 단순지지 구조물에 대한 최적설계 및 실험적 검증을 통해 최적형상이 초기 형상에 비해 더 큰 강성을 가지며 실험결과와 수치 해석결과가 매우 잘 일치함을 보였다. 또한 인장력을 받는 유공판에 대한 형상 최적설계를 수행하였으며, 비접촉식 3차원 변형 측정 장치를 이용하여 초기설계에 비해 최적설계에서 구멍주변에서의 응력집중 현상이 완화됨을 확인하였다. 따라서 수치적인 방법을 활용한 최적설계가 실제 구조물에 대한 실험에서도 유효함을 입증하였다고 할 수 있다. 또한, 아이소-지오메트릭 최적설계 방법론이 기존의 유한요소법에 비해서 최적설계 결과를 제작하여 활용하는데 있어서도 훨씬 효율적이고 엄밀한 방법임을 보였다.
본 논문에서는 4세대 이동 통신 시스템에서 요구되는 사양을 위해, 해상도, 동작속도, 칩 면적 및 소모 전력을 최적화한 14b 100MS/s 0.18um CMOS ADC를 제안한다. 제안하는 ADC는 동작 모델 시뮬레이션을 통해 최적화된 구조를 분석 및 검증하여 3단 파이프라인 구조로 설계하였으며, Nyquist 입력에서도 14 비트 수준의 유효비트 수를 가지는 광대역 저잡음 SHA 회로를 기반으로 하고, MDAC에 사용되는 커패시터의 소자 부정합에 의한 영향을 최소화하기 위하여 3차원 완전 대칭 구조를 갖는 레이아웃 기법을 적용하였다. 또한, 100MS/s의 동작 속도에서 6 비트의 해상도와 소면적을 필요로 하는 최종단의 flash ADC는 오픈 루프 오프셋 샘플링 및 인터폴레이션 기법을 사용하였다. 제안하는 시제품 ADC는 SMIC 0.18um CMOS 공정으로 제작되었으며, 측정된 DNL과 INL은 14비트 해상도에서 각각 1.03LSB, 5.47LSB 수준을 보이며, 100MS/s의 샘플링 속도에서 SNDR 및 SFDR이 각각 59dB, 72dB의 동적 성능을 보여준다. 시제품 ADC의 칩 면적은 $3.4mm^2$이며 소모 전력은 1.8V 전원전압에서 145mW이다.
실내에서 보내는 시간이 증가함에 따라, 쾌적한 실내환경에 대한 요구가 증가되고 있다. 또한, 새집증후군과 같은 문제들에 관심이 집중되면서 실내공기질에 관한 요구 역시 증가되고 있다. 정부에서는 이러한 요구에 따라 실내환경을 관리하기 위하여 다양한 정책 및 제도를 제정하였으며, 공공건물에서의 친환경제도 인증을 필수화하였다. 실내공기질과 관련된 인증제도는 크게 3가지로 도면기반으로 인증을 평가하는 건강친화형 주택건설기준과 녹색건축인증 그리고 측정정보 기반으로 인증을 평가하는 실내공기질 인증이 있다. 이중 도면기반으로 인증을 평가는 제도들을 업무의 비중 대비 과도한 업무량이 요구된다. 친환경인증업무를 수행하는 한 회사의 인터뷰 결과 평균 업무비중보다 2배 이상의 소요시간이 필요한 것으로 조사되었다. 이는 2D기반의 작업환경에서 면적에 관한 정보들을 일일이 수작업으로 측정하여 필요이상의 업무를 수행하고 있기 때문으로 분석된다. 따라서 본 연구에서는 3D기반의 BIM모델을 이용한 실내공기질 평가 자동화 프로세스를 제시한다. 국제표준 포맷인 IFC 파일을 이용하여 필요한 면적정보 및 자재정보를 자동으로 추출하고 이를 모델에 적용하여 자동화하는 과정을 제시한다. 본 연구는 인증을 위해 필요한 업무시간을 단축하고 업무효율성을 높이는 것에 기여할 것으로 기대된다.
감성사전은 감성 어휘에 대한 사전으로 감성 분석(Sentiment Analysis)을 위한 기초 자료로 활용된다. 이와 같은 감성사전을 구성하는 감성 어휘는 특정 도메인에 따라 감성의 종류나 정도가 달라질 수 있다. 예를 들면, '슬프다'라는 감성 어휘는 일반적으로 부정의 의미를 나타내지만 영화 도메인에 적용되었을 경우 부정의 의미를 나타내지 않는다. 그렇기 때문에 정확한 감성 분석을 수행하기 위해서는 특정 도메인에 알맞은 감성사전을 구축하는 것이 중요하다. 최근 특정 도메인에 알맞은 감성사전을 구축하기 위해 범용 감성 사전인 오픈한글, SentiWordNet 등을 활용한 연구가 진행되어 왔으나 오픈한글은 현재 서비스가 종료되어 활용이 불가능하며, SentiWordNet은 번역 간에 한국 감성 어휘들의 특징이 잘 반영되지 않는다는 문제점으로 인해 특정 도메인의 감성사전 구축을 위한 기초 자료로써 제약이 존재한다. 이 논문에서는 기존의 범용 감성사전의 문제점을 해결하기 위해 한국어 기반의 새로운 범용 감성사전을 구축하고 이를 KNU 한국어 감성사전이라 명명한다. KNU 한국어 감성사전은 표준국어대사전의 뜻풀이의 감성을 Bi-LSTM을 활용하여 89.45%의 정확도로 분류하였으며 긍정으로 분류된 뜻풀이에서는 긍정에 대한 감성 어휘를, 부정으로 분류된 뜻풀이에서는 부정에 대한 감성 어휘를 1-gram, 2-gram, 어구 그리고 문형 등 다양한 형태로 추출한다. 또한 다양한 외부 소스(SentiWordNet, SenticNet, 감정동사, 감성사전0603)를 활용하여 감성 어휘를 확장하였으며 온라인 텍스트 데이터에서 사용되는 신조어, 이모티콘에 대한 감성 어휘도 포함하고 있다. 이 논문에서 구축한 KNU 한국어 감성사전은 특정 도메인에 영향을 받지 않는 14,843개의 감성 어휘로 구성되어 있으며 특정 도메인에 대한 감성사전을 효율적이고 빠르게 구축하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있다. 또한 딥러닝의 성능을 높이기 위한 입력 자질로써 활용될 수 있으며, 기본적인 감성 분석의 수행이나 기계 학습을 위한 대량의 학습 데이터 세트를 빠르게 구축에 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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