본 연구에서는 소프트웨어 신뢰성 분야에서 많이 사용하는 Weibull 수명 분포((Goel-Okumoto, Rayleigh, Type-2 Gumbe)에 근거하여 유한 고장 NHPP 소프트웨어 신뢰성 모형을 소프트웨어 개발 모형에 적용한 후, 비용의 속성을 비교하여, 분석하였다. 본 연구를 위하여 소프트웨어 시스템의 정상 운용 중 검출된 고장시간 데이터를 수집하여 사용하였고, 제안된 모형의 모수 추정은 최우추정법을 적용하였으며, 비선형 방정식의 계산은 이분법을 사용하여 해결하였다. 그 결과, 첫째, 소프트웨어 개발 모형의 단위 시간당 테스팅 비용과 단일 고장을 제거하는 비용이 증가하면 비용은 증가하였지만 방출시간은 변하지 않았고, 정상적인 시스템 운용 중에 검출된 고장 수리 비용이 증가하면 비용 증가와 함께 방출 시간도 지연됨을 알 수 있었다. 둘째, 제안된 모형들을 종합적으로 비교 분석한 결과, Type-2 Gumble 모형이 Rayleigh 모형과 Goel-Okumoto 기본 모형 보다 개발비용이 적고, 방출 시간 포인트도 상대적으로 빨라서 가장 효율적인 모형임을 알 수 있었다. 셋째, 본 연구를 통하여 Weibull 분포 모형의 개발비용 속성을 새롭게 분석하였으며, 분석된 데이터는 소프트웨어 개발자들이 개발 비용과 방출 시간에 대한 속성을 탐색하는 데 필요한 설계 데이터로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
1979년에 생산된 보리, 부농, 강보리 및 수원 18002를 공시품종으로 하고, 실험실용 소형정맥기(Testing Mill : TM05 A)를 사용하여 정맥기로-라의 회전수별, 도정시간별, 겉보리의 품종별 도정특성 시험을 실시하여 얻어진 몇가지 결과는 아래와 같다. 1. 정맥기의 로-러 회전수가 높으면 단위시간당 도정량이 많아지며 입두께나 입폭에서 보다는 입장에 영향을 더 많이 주므로 회전수가 높을수록 보리쌀의 형태는 원형으로 변한다. 2. 정맥기의 회전수가 낮을 경우 곡립의 양쪽 끝부분 종구가 제거되지 않으며 본 시험에 사용한 정맥기의 적정회전수는 1,300 rpm이었다. 3. 맥강층의 제거율로 본 겉보리의 부위별 경도는 영부위가 가장 낮고 호분층, 종피, 과피, 배유순이다. 종피에 가까운 호분층은 배유나 배유부위에 인접한 호분층보다 높으며 배유층은 중심부로 갈수로 낮았다. 4. 품종에 따라 강층의 두께, 천립중, 보리쌀의 경도에 차가 있으며, 보리쌀의 크기 즉, 입장, 입후 및 입폭의 크기에도 차가 있어 입장과 입폭의 비가 수원 18002는 1.59, 부농 1.53, 강보리 1.51인데 비하여 동보리 001는 1.26으로 가장 낮아 4품종중 원형에 가장 가까웠다.
인터넷은 이제 일상생활에서 떼어놓을 수 없는 생활의 일부가 되었다. 그러나 인터넷은 애초에 보안의 개념 없이 만들어졌기 때문에 악의적인 사용자가 네트워크를 통해 시스템에 침투하여 시스템을 마비시키거나 개인정보를 탈취하는 문제들이 커다란 사회적 이슈가 되고 있다. 또한 최근 평범한 일반 사람들도 네트워크 공격 툴 사용으로 인한 DoS 공격이 가능해짐에 따라 인터넷 환경에서 큰 위협을 주고 있다. 그러므로 효율적이고 강력한 공격 탐지 시스템이 인터넷 환경에서 매우 중요하게 되었다. 그러나 이러한 공격을 완벽하게 막아내는 것은 매우 어려운 일이다. 본 논문에서는 DoS 공격의 탐지를 위한 알고리즘을 제안하고, 이를 이용한 공격탐지도구를 제시한다. 먼저 정상상태에서의 학습단계를 거쳐서, 학습된 임계치 허용량, 각 포트로 유입되는 패킷의 개수, 중간값 그리고 각 포트별 평균사용률을 계산하고, 이 값을 바탕으로 공격탐지가 이루어지는 3단계 판별 방법을 제안하였다. 제안한 방법에 맞는 공격 탐지 도구를 제작하여 실험을 하였으며, 그 결과 각 포트별 평균사용률과 단위 시간당 패킷량 중간값의 차이와 학습된 임계치 허용량의 비교는 공격 탐지에 효율적임을 알 수 있다. 또한 네트워크 데이터를 들여다 볼 필요 없이, 패킷의 개수만을 이용하여 공격을 탐지함으로써 간단히 구현할 수 있음을 알 수 있다.
Salman Ihsan;Shahab Saqib;Hafiz Muhammad Awais Rashid;Fawad S. Niazi;Mohsin Usman Qureshi
Geomechanics and Engineering
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제35권2호
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pp.121-133
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2023
The demand for cement and limestone crushed materials has increased many folds due to the tremendous increase in construction activities in Pakistan during the past few decades. The number of cement production industries has increased correspondingly, and so the rock-blasting operations at the limestone quarry sites. However, the safety procedures warranted at these sites for the blast-induced ground vibrations (BIGV) have not been adequately developed and/or implemented. Proper prediction and monitoring of BIGV are necessary to ensure the safety of structures in the vicinity of these quarry sites. In this paper, an attempt has been made to predict BIGV using artificial neural network (ANN) at three selected limestone quarries of Pakistan. The ANN has been developed in Python using Keras with sequential model and dense layers. The hyper parameters and neurons in each of the activation layers has been optimized using randomized and grid search method. The input parameters for the model include distance, a maximum charge per delay (MCPD), depth of hole, burden, spacing, and number of blast holes, whereas, peak particle velocity (PPV) is taken as the only output parameter. A total of 110 blast vibrations datasets were recorded from three different limestone quarries. The dataset has been divided into 85% for neural network training, and 15% for testing of the network. A five-layer ANN is trained with Rectified Linear Unit (ReLU) activation function, Adam optimization algorithm with a learning rate of 0.001, and batch size of 32 with the topology of 6-32-32-256-1. The blast datasets were utilized to compare the performance of ANN, multivariate regression analysis (MVRA), and empirical predictors. The performance was evaluated using the coefficient of determination (R2), mean absolute error (MAE), mean squared error (MSE), mean absolute percentage error (MAPE), and root mean squared error (RMSE)for predicted and measured PPV. To determine the relative influence of each parameter on the PPV, sensitivity analyses were performed for all input parameters. The analyses reveal that ANN performs superior than MVRA and other empirical predictors, andthat83% PPV is affected by distance and MCPD while hole depth, number of blast holes, burden and spacing contribute for the remaining 17%. This research provides valuable insights into improving safety measures and ensuring the structural integrity of buildings near limestone quarry sites.
우리나라의 한국산업표준(KS F)에는 105 ± 5℃로 노건조된 암석을 대기중에 꺼내어 저울에 무게를 측정하도록 하고 있다. 그러나 건조로 외부의 대기에 노출된 암석에서는 대기중의 수분을 흡수하여 무게가 증가하는 문제가 발생된다. 본 연구에서는 정육면체 모양으로 가공된 크기가 다른 8개의 황등화강암 시편을 사용하여 측정 방법에 따른 건조무게를 측정하고 비교 분석하였다. 대기중에서 측정된 특이점의 건조무게는 건조로 속에서 측정된 건조무게에 비하여 더 작게 나타났다. 건조 방법에 따른 건조무게의 차이는 암석의 크기와 양(+)의 상관관계를 나타내었고, 암석의 단위무게당 건조무게 차이는 암석의 크기가 클수록 오히려 작아지는 음(-)의 상관관계를 나타내었다. 대기중 노출된 암석의 무게는 가열된 암석 주위에서 발생되는 대류의 영향과 대기중 수분 흡수로 인한 영향의 크기에 따라 결정되며, 특이점은 두가지 영향의 크기가 같을 때 발생된다. 암석의 크기가 클수록 특이점 발생까지의 시간이 더 오래 걸리고 무게의 감소량도 증가되었다. 또한, 수분 흡수에 의한 초기 측정 무게까지 회복되는 시간도 더 오래 걸렸다. 향후, 특이점의 무게와 건조로 내부에서 측정된 건조 무게에 관한 연구를 통하여 현재 한국산업표준(KS F) 시험규정의 한계점을 보완할 수 있을 것이다.
이 연구는 '지구의 운동과 태양계' 학습 발달과정의 타당성을 2가지 측면에서 검증하고자 하였다: 첫 번째는 구인 타당도로서 학생들이 학습하는 동안에 본 연구의 학습 발달과정에서 설정한 가설적인 발달 경로에 따라 실제로 학생들의 발달이 나타나는가를 조사하였다. 두 번째는 결과 타당도로서 학습 발달과정에 기반한 적응적 교수활동이 대부분의 학생들에게 향상된 학습효과를 산출하는가를 조사하였다. 이를 위해 서울, 강원, 광주 지역 소재 6개 초등학교에서 5학년 학생 373명과 교사 17명이 연구에 참여하였다. 초등학교 5학년의 태양계와 별 단원에서 지구의 운동과 태양계 관련 내용을 포함하는 적응적 교수활동을 개발하고, 교수활동 사전과 사후에 순위 선다형 문항(13개)으로 구성된 검사지를 투입하여 그 결과를 비교 분석하였다. 구인 타당도를 알아보기 위해 실험군 학생들을 대상으로 사전과 사후의 수준 변화를 분석한 결과, 약 64%에 해당하는 학생들이 적응적 교수활동에 의해 가설적으로 설정한 경로를 따라 발달하는 것으로 나타났으며, 사전/사후 검사 결과를 Rasch 모델로 적용한 분석 결과도 이를 뒷받침하였다. 결과 타당도를 알아보기 위해 실험군과 대조군의 사전검사를 공변량으로 한 공변량분석(ANCOVA)을 실시한 결과, 실험군 학생들의 수준 향상이 대조군 학생들의 경우에 비해 비해 통계적으로 유의미하게 높은 것으로 나타났으며(F=30.819, p=0.000), 실험군이 대조군보다 정적(+) 수준 변화 경향이 더 뚜렷하게 나타났다. 또한, Rasch 모델을 적용하여 결과 타당도를 검증한 결과, 실험군이 대조군보다 학생 능력치 상승이 더 높게 나타났으며, 이러한 차이는 통계적으로 유의미한 것으로 분석되었다(F=11.632, p=0.001).
마찰력은 치아이동시 활주이동부에 유해한 인자로 인식되어져 왔으나 치아이동에 저항하는 고정원에 있어서는 유리한 인자로 받아들여질 수 있다. 즉 마찰력이 작은 결찰법들을 이용하여 효과적인 치아이동을 도모하는 반면 마찰력이 큰 결찰법들을 이용하여 브라켓의 걸림에 의해 치아이동이 거의 일어나지 않게 하면 고정원을 강화할 수 있다. 인공타액하에서 시간경과에 따른 교정선과 브라켓 사이의 마찰력 변화, 탄성 모듈과 스테인레스 강 결찰선을 이용하여 각각 결찰양식을 달리 하였을 때의 마찰력 변화 그리고 결찰재의 재료를 달리 하였을 때의 마찰력 변화를 알아보기 위하여 .018"x.025" 슬롯의 상악 중절치용 standard edgewise twin 브라켓과 .017"x.022" 스테인레스 강 교정선을 탄성 모듈, .009" 스테인레스 강 결찰선 그리고 .012" 스테인레스 강 결찰선을 이용하여 다양하게 결찰하였다. 또한 통상적인 방법으로 결찰한 탄성 모듈 결찰군을 결찰 직후와 1주 간격으로 4주간 마찰력을 측정하여 다음과 같은 결과를 얻었다. ${\cdot}$탄성 모듈 whole tie시 시간경과에 따른 마찰력은 4주 경과시 가장 높았으나 3주, 2주, 1주, 결찰 직후간에는 통계학적으로 유의한 차이가 없었다 (p>0.n). ${\cdot}$탄성 모듈로 결찰시 마찰력은 twisting tie가 가장 높았고 double overlay tie, whole tie, half tie 순으로 나타났으나 twisting tie와 double overlay tie 간에는 통계학적으로 유의한 차이가 없었다 (p>0.05). ${\cdot}$스테인레스 강 결찰선으로 결찰시 half tie 군이 whole tie 군보다 낮은 마찰력을 보였으며 ligature tying plier로 결찰한 경우가 needle holder로 결찰한 경우보다 더 높았고 .012" 결찰선을 이용한 경우가 .009" 결찰선을 이용한 경우보다 더 높았다 (p<0.05). ${\cdot}$통상적인 방법으로 탄성 모듈과 스테인레스 강 결찰선을 이용하여 결찰한 경우 두 군간에 유의한 차이가 없었다(p>0.05).
최근 디지털 영상장비 개발 기술의 발전으로 인하여 중재 시술이 일반화되고 있다. 중재 영상시술은 미세한 카테터와 가이드와이어를 체내에 삽입하고 시술하는 기술적 특성으로 인하여, 시술의 효과와 안전성을 높이기위해서는 엑스선영상의 고화질이어야 한다. 이로인하여 방사선 피폭량이 증가하는 문제점을 갖고 있다. 따라서 엑스선 디텍터의 성능을 개선하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 또한, 혈관 조영술을 기반으로 한 중재시술은 참조 영상 처리와 3D 의료 영상처리 기술이 요구된다. 본 논문에서는 중재시술을 지원하기 위한 가이드 시스템을 제안하고자 한다. 뇌혈관질환의 중재시술에 기존 혈관조형검사기반의 2D 의료영상이 갖고 있는 문제점을 해결하고, 중재시술 도구인 카테터와 가이드와이어의 목표 병변까지 실시간 위치 추적과 최적의 경로를 안내 해주고자 한다. 이를 위한 전체 시스템은 의료영상 획득부와 영상처리부 그리고 디스플레이 디바이스부로 구성하였다. 그리고 제안한 시스템에서 제공하는 가이드서비스의 실험환경은 브레인 팬텀(Complete intracranial model with aneurysms, ref H+N-S-A-010)을 엑스선으로 촬영하면서 실험하였다. 그리고 참조 영상을 생성하기 위해서 라프라시안 알고리즘 기반의 뇌혈관 모델링과 DICOM에서 추출한 이미지 처리를 위해 Volume ray casting 기법을 적용하였다. 그리고 카테터와 가이드와이어의 위치추적과 경로 제공을 위해 $A^*$ 알고리즘을 적용하였다. 끝으로 제안한 시스템에서 제공하는 카테터와 가이드와이어의 위치추적 수행결과를 보인다. 제안한 시스템은 향후 중재시술에 유용한 안내 서비스를 제공할 것으로 기대하고 있다.
최근 이상기후로 인한 집중호우에 따른 하천변 사회기반시설의 침수피해가 증가하고 있으며, 침수 가능성 여부에 대한 신속한 예 경보가 필요한 실정이다. 일반적인 홍수 예 경보는 하천수위를 이용하고 있으며, 수치모형을 이용하여 하천수위를 예측하는 연구가 대부분이었다. 그러나 수치모형을 이용한 하천수위 예측은 결과가 정확한 반면 수치모의 시간이 오래 소요된다는 한계점이 있어 최근에는 인공신경망 등을 적용한 자료기반의 수위예측 모형이 많이 이용되고 있다. 하지만 기존의 인공신경망을 활용한 수위예측 연구는 시간적 매개변수를 고려하지 못하였다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 시간적 매개변수(Time delay= 2시간)를 고려한 NARX 신경망 모형을 사용하여 한강대교의 수위를 예측하였다. 또한 NARX 모형의 적합성을 판단하기 위하여 인공신경망(ANN) 모형과, 순환신경망(RNN)모형의 결과와 비교하였다. 2009년에서 2018년까지 10년간의 수문자료를 이용하여 70%를 학습시키고 검정과 평가에 15%를 사용하여 2018년의 한강대교 3시간 후 수위를 예측한 결과 평균제곱근오차(RMSE)의 경우 ANN, RNN, NARX model이 각각 0.20 m, 0.11 m, 0.09 m, 평균절대오차(MAE)의 경우, 각각 0.12 m, 0.06 m, 0.05 m, 첨두수위 오차(Peak Error)는 각각 1.56 m, 0.55 m, 0.10 m로 나타났다. 연구 대상지역에 대한 시간적 매개변수를 고려한 예측 결과의 오차분석을 통하여 NARX 신경망 모형을 사용하는 것이 수위예측 모형 구축이 가장 적합한 것으로 나타났다. 이는 NARX 신경망 모형이 과거의 입력자료를 고려함으로써 시계열 자료의 변동 추세도 학습 할 수 있으며, 또한 모형 내 활성함수를 쌍곡선탄젠트(Hyperbolic tangent) 및 Rectified Linear Unit(ReLU) 함수를 사용하여 고수위 예측 시에도 정확한 예측 값을 도출할 수 있기 때문이다. 그러나 NARX 신경망 모형은 시퀀스 길이가 길어짐에 따라 기울기 소실문제(Vanishing gradient)가 발생하는 한계점이 있어 향후에는 이를 보완한 LSTM(Long Short Term Model)모형을 이용하여 수위예측의 정확도를 검토하고자 한다.
해양사고 예방 지원을 목표로 해양수산부 주도의 지능형 해상교통정보서비스가 지난 21년 1월부터 시작되었고 그동안 이용이 제한되었던 3톤 미만 선박까지 확대하기 위해 개발·추진되는 소형 초고속해상무선통신망(이하 LTE-M) 송수신기의 성능 검증 방안에 대해 연구하였다. 국내 해양 사고의 약 30%가 3톤 미만의 선박에서 발생되고 있기 때문에 소형 선박 전용의 송수신기 개발을 통한 해양안전 사각지대 보완이 필요하다. 소형 LTE-M 송수신기는 연안에서 조업 활동이 활발한 어선과 육지 인근의 수상레저기구 등을 대상으로 적용될 수 있다. 따라서 실제 송수신기가 설치·이용되는 환경을 고려하여 충분한 성능 및 안정적인 통신 품질 제공 여부를 검증하는 방안이 필요하다. 본 연구에서는 LTE-M 망의 통신품질 요구 기준과 해양수산부의 소형 송수신기 성능 요구 기준을 검토해보고, 소형 송수신기의 성능을 적합하게 평가할 수 있는 시험 방안을 제안하였다. 제안한 시험 방안은 해양 사고 빈도가 높은 6개 실해역 노선을 대상으로 타당성을 검증하였으며, 소형 송수신기 다운링크 및 업링크 전송속도가 각각 9Mbps 이상 및 3Mbps 이상의 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한 커버리지 분석시스템을 활용하여 집중관리구역(0~30km) 및 관심구역(30~50km)에서 각 95% 이상 및 100%의 커버리지를 확인하였다. 본 논문에서 제안한 성능 평가 방안 및 시험 결과는 송수신기의 성능 검증을 위한 참고 자료로 활용되어 정부가 추진하는 바다 내비게이션 서비스 및 소형 송수신기의 보급 및 확산에 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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