• 대한기계학회논문집B
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• 제38권3호
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• pp.235-242
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• 2014

공기 베어링의 성능개선을 위하여, 일반적인 급기공 형상(drill shape), 곡면 급기공 형상(matched cube shape) 및 $45^{\circ}C$ 모따기 노즐 출구부(trimmed shape)를 가지는 3가지 형태의 노즐형상에서 급기압을 변화 시켰을 때, 샤프트면 출구압력 특성을 전산유체역학 상용코드를 이용하여 분석하였다. 샤프트면 에서 압력 분포는 노즐 중심부에서 정체점 유동의 영향으로 최대압이 발생하며, 노즐 출구부와 샤프트면 사이의 압력분포는 미세 간극의 영향으로 와류가 형성되어 반경방향으로 국부적인 압력상승 현상이 발생한 후 음압영역이 발생하는 것이 관찰되었다. 또한 이러한 현상은 일반적인 형태의 노즐에서 급기압력비 6.92이상인 경우는 나타나지 않는 것으로 관찰되었다. 급기공 노즐 형상을 matched cubic 곡면으로 변화시켜 샤프트면에서 얻어진 압력 분포는 기존의 노즐과 비교한 결과 순간적인 상승압 구간이 모든 경우에 대하여 존재하였으며 급기압력비 10근처까지 음압구간이 나타나는 것으로 관찰되었다. 또한, 노즐 출구부를 모따기로 변형시켰을 때, 샤프트면에서 최대압력의 영향권이 반경방향으로 확대되었고 음압영역은 나타나지 않는 것으로 관찰되었다. 결과적으로, 급기공 내부의 형상변화보다는 노즐 출구면 외부의 변형이 성능개선에 유리한 것으로 관찰된다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.1-12
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• 2006

경사계단통로의 천장 아래로 확산되는 연기의 냉각 및 일시 차단을 위해 설치된 2개의 스프링클러헤드와 깊이가 0.54m인 제연커텐의 통합작동시 그 제연성능을 조사하기 위해 제연구역의 크기가 $17.92m{\times}4.00m{\times}6.12m$인 단일계단통로의 화재모형에 대해 FDS로 화재모의실험을 수행하였다. 스프링클러헤드 반응시간은 화재크기가 증가할수록 감소하며, 제연커텐이 있는 경우가 없는 경우보다 1.1초 증가하고, 화원에서 경사통로출구까지 연기전파시간은 화재크기가 증가할수록 상당히 감소하며, 연기전파지연효과는 스프링클러의 작동여부와는 관계가 없음을 확인할 수 있었다. 스프링클러와 제연커텐의 통합작동은 연기냉각측면에서는 효과가 큰 반면 연기전파지연측면에서는 작지만 효과가 있는 것을 확인할 수 있었다. 살수냉각효과에 의해 경사통로에는 고온연기층의 복사열유속의 화상위험은 감소되나, 헤드살수의 하향끌림과 연기와 공기의 혼합 난류 현상에 의해 경사통로 입구부 주변에는 짙은 연기층이 형성되어 시계약화 및 연기질식 위험은 증가하여 피난에 어려움이 가중될 것으로 사료된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권4호
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• pp.179-188
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• 2023

최근 가짜뉴스는 뉴스 콘텐츠 형식을 가장하고 중요한 사건이 발생할 때마다 등장하여 사회적 혼란을 초래한다. 이에 가짜뉴스를 탐지하기 위한 연구로 인공지능 기술이 사용된다. 자연어 처리를 통해 가짜뉴스를 자동으로 인지 및 차단하거나, 네트워크 인과 추론과 결합함으로써 허위 정보를 확산시키는 소셜미디어 인플루언스 계정을 감지하는 등의 가짜뉴스 탐지 접근법이 딥러닝을 통해 구현될 수 있었다. 그러나 가짜뉴스 탐지는 여러 자연어 처리 분야 중에서도 해결이 어려운 문제로 분류된다. 가짜뉴스가 가지는 형식 및 표현의 다양성으로 특성 추출의 난도가 높고, 뉴스가 속한 범주에 따라 하나의 특성이 서로 다른 의미를 가질 수도 있는 등 다양한 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 가짜뉴스를 탐지하기 위한 추가적인 식별 기준으로 감성 변화 패턴을 제시한다. 합성곱 신경망을 가짜뉴스 데이터 세트에 적용하여 콘텐츠 특성에 기반한 분석을 수행하고, 감성 변화 패턴을 추가로 분석함으로써 성능이 개선된 모델을 제안한다. 뉴스를 구성하는 문장에 대하여 감성 극성을 산출하고 장단기 메모리를 적용함으로써 문장 순서에 의존적인 결괏값을 얻을 수 있다. 이를 감성 변화의 패턴으로 정의하고 뉴스의 콘텐츠 특성과 결합하여 가짜뉴스 탐지를 위한 제안 모델의 독립변수로 활용한다. 제안 모델과 비교 모델을 딥러닝으로 학습시키고 가짜뉴스 데이터 세트를 이용한 실험을 진행하여 감성 변화 패턴이 가짜뉴스 탐지 성능을 개선할 수 있음을 확인한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제27권2호
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• pp.65-77
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• 2022

전자금융서비스가 활성화됨에 따라 전자금융 거래 건수와 거래액은 매년 증가하고 있으며, 선불전자지급 과정에서의 사이버 금융범죄도 증가하고 있다. 본 논문에서는 머신러닝 알고리즘을 이용한 선불전자지급수단의 이상금융거래 탐지모델을 제시한다. 이를 위하여 실제 선불전자거래 데이터를 익명화하여 수집하였으며, 데이터의 효과적인 특성을 추출하기 위한 전처리 작업을 수행하였다. 제안된 모델은 거래내역 기반과 이용자 ID 기반 접근법을 이용하였다. 거래내역 기반 모델 분석에서는 원데이터 기반 거래내역 분석과 특성 항목을 추가한 2차 분석을 수행하였으며, 이용자 ID 기반 모델에서도 도메인 특성에 맞는 특성 항목을 추출하여 분석에 활용하였다. 이상치 탐지를 위해 의사결정나무, 인공신경망 및 서포트 벡터 머신 알고리즘을 활용하여 비교 분석하였다. 분석결과 거래내역 기반의 탐지모델보다 이용자 ID 기반의 탐지모델이 선불거래지급수단 이상탐지에 더 효과적임을 확인할 수 있었으며, 이용자 ID 기반 모델에서는 신경망 알고리즘이 가장 좋은 성능을 나타내었다. 제안된 방법론은 향후 이상금융거래 탐지시스템 분석에 활용함으로써 전자금융사고 피해를 줄이는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 분석과학
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• 제22권5호
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• pp.386-394
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• 2009

폼알데히드는 피혁 제조나 사진 건판, 폭약 등을 만들 때 이용되며, 정수장에서 오존 처리시 생성되는 소독 부산물이기도 하다. 노출시 안구 가려움증, 간지러움, 콧물, 코막힘, 두통 등의 증상이 나타나며 목이 건조해지거나 염증이 유발된다. 폼알데히드는 US. EPA에서 호흡으로 흡입할 경우 발암등급 B1으로 분류하는 발암성 물질이다. 본 연구에서는 폼알데히드의 분석을 위해 2,4-dinitrophenylhydrazine (DNPH) 유도체를 만든 후, 고체상 카트리지를 사용하여 추출하였고 High Performance Liquid Chromatography/Diode Array Detector (HPLC/DAD) 로 분석하였다. 검출 한계는 $3{\mu}g/L$이고, 72.3~109.1% (상대표준편차 2.9~11.5%)의 회수율을 보였다. 1998년도부터 2007년도까지 4대강 수계를 중심으로 채수하여 분석한 결과, 정수에서 검출 빈도 48.8% (630/1291), $5.15{\sim}101.9{\mu}g/L$의 농도로 검출되었다. 먹는물 음용시 비발암성을 고려한 95 percentile 전국 평균 위험지수는 $4.37{\times}10^{-3}$로, 이는 1 이하였으므로 안전한 수준으로 판단하였다.

• 응용통계연구
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• 제37권3호
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• pp.323-338
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• 2024

본 연구는 한국 프로배구 리그를 체계적으로 분석하고 대표적인 머신러닝 분류 방법을 활용하여 경기 결과를 예측하고자 한다. 이를 위해 2012/2013 시즌부터 2022/2023 시즌까지의 남자 프로배구와 여자 프로배구 리그 경기 데이터를 수집하였으며, 이 데이터는 경기 세부 내용을 상세하게 포함하고 있다. 데이터는 각 경기를 두 팀으로 분리한 경우와 홈팀을 기준으로 상대팀과의 성과 차이로 데이터를 가공한 경우로 두 가지 다른 데이터 구조를 모델에 적용했다. 이를 통해 남자 프로배구와 여자 프로배구 각각에 대해 총 4개의 예측 모형을 구축했다. 경기 종료 전에는 모형에서 사용하는 세부 변수 값들을 알 수 없기 때문에, 오늘 경기 직전까지의 3~4 경기의 결과를 전처리하여 이를 변수로 사용했다. 본 연구에서는 Decision Tree, Logistic Regression, Bagging, Random Forest, Xgboost, Adaboost, Light GBM 같은 다양한 머신러닝 기법을 분류에 활용하여, Random Forest를 사용한 모델이 가장 우수한 예측 성능을 보였다. 최종 선택한 모형에 대해 변수 중요도 그림과 부분 의존도 그림을 확인한 결과 성별과 데이터 구조에 따라 중요한 변수들이 다른 것으로 나타났지만, 공통적으로 세트 성공 수, 블로킹 득점, 범실 개수가 가장 중요한 변수임을 알 수 있었다. 본 승패 예측 모델은 사후적 예측이 아닌 경기 종료 전 사전 예측이 가능한 모형이라는 점에서 차별성을 가지며, 우리의 분석이 한국 프로배구 팀들에게 전략적 추론이 될 수 있을 것이라 기대한다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제34권2호
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• pp.156-165
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• 2020

본 논문은 주거형태를 가지는 건축물의 성능위주설계 시 수행되는 피난 지연시간(인지 시간 + 개시 시간)의 적용과 세대 내 방화문의 개방 정도가 피난 안전성 평가에 어떠한 영향을 미치는지 파악하고 현실적 대안을 제시하기 위한 논문이다. 본 연구를 수행하기 위해 먼저 2018년 6월까지 시행되었던 광주광역시의 성능위주설계 대상 건축물 중 주거형태를 가지는 건축물(공동주택, 도시형생활주택 등)의 피난 안전성 평가에 대해 선행 조사를 하였다. 그런 다음 선행 조사된 건축물 중 일반적으로 많이 사용되고 있는 2가지 대표적인 Type에 대해 피난 지연시간은 W1, W2를 적용하고 방화문의 개방 정도는 전체개방, 1/4 개방, 누설 틈새를 각각 적용하여 시뮬레이션한 다음 피난 안전성 평가를 수행하였다. 피난 안전성 평가의 수행결과 방화문 개방 정도가 전체개방 및 1/4 개방 상태에서 사생활 침해 등을 고려하여 피난 지연시간 W2를 적용한 경우에는 피난 안전성을 모두 확보하기 어려운 것으로 나타났으며, 누설 틈새를 적용한 경우에만 피난 지연시간 W2를 적용해도 피난 안전성이 확보되는 것으로 나타났다. 따라서, 주거형태를 가지는 건축물이 성능위주설계 대상이 될 때 피난 안전성 평가 수행 시 CCTV 설치 등으로 사생활 침해 등의 우려가 있는 국내 현실을 반영하여 피난 지연시간은 W1보다는 W2의 적용을 검토하고 방화문의 차연성능 확보 및 성능위주 설계의 고도화를 위해 방화문의 개방 정도에 누설 틈새를 적용하는 방안도 함께 검토해 줄 것을 제안하고자 한다. 이를 통해 성능위주 설계 시 좀 더 현실화된 자료로 피난 안전성 평가를 수행함으로써 한 단계 더 발전된 성능위주설계가 될 것으로 기대된다.

• 한국건축시공학회지
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• 제18권2호
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• pp.141-149
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• 2018

본 연구는 자기충전 콘크리트의 생산 및 시공 시 굳지 않은 상태의 안정성을 향상시킬 목적으로 유공 유리분말(GB)를 혼입한 자기충전 콘크리트에 대하여 충전성, 통과성, 재료분리 저항성 및 레올로지 특성을 평가하였다. 실험결과, GB 혼입량에 따른 충전성은 GB의 볼베어링 효과로 인해 GB $2.0kg/m^3$까지 $T_{50}$ 도달시간이 Plain에 비하여 단축되어 충전성이 개선되는 것으로 나타났다. 단, GB $4.0kg/m^3$에서는 오히려 약간 증가되었다. 통과성의 경우에는 Plain 1등급, GB $0.5{\sim}2.0kg/m^3$ 0등급, GB $4.0kg/m^3$ 1등급으로 GB 혼입량 $2.0kg/m^3$까지 '보이는 차단 없음'으로 통과성이 개선되었다. J-ring에 의한 통과성 Block step($P_J$) 값도 GB $1.0kg/m^3$에서 가장 우수한 통과성을 나타내었다. GB 혼입에 따른 재료분리 저항성은 동적 재료분리 저항성은 Plain 보다 GB을 사용하게 되면 그 혼입량에 상관없이 동적 재료분리 저항성이 증가하였다. 정적 재료분리 저항성은 GB $1.0kg/m^3$에서 재료분리도 2.5%를 나타내어 Plain(12.5%) 대비 크게 개선되었다. GB 혼입에 따른 레올로지 특성은 GB 혼입량 증가에 따른 소성 점도는 큰 차이가 발생하지 않았으나 항복응력은 $1.0kg/m^3$까지 낮아졌다. 이상을 종합하면, GB를 $1.0kg/m^3$ 사용하게 되면 자기충전 콘크리트의 충전성, 통과성, 항복응력 개선에 효과적인 것으로 나타났다. 또한 재료분리 저항성을 증가시켜 자기충전 콘크리트의 안정성에 도움이 될 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제47권7호
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• pp.599-614
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• 2014

본 연구에서는 삼각형 및 사각형 혼합격자의 적용이 가능하도록 기 개발된 2차원 유한체적모형의 계산속도를 개선하기 위해 모형의 병렬화를 수행하였다. 모형의 병렬화를 위해 코어 수의 제약에 자유로운 MPI 기법을 이용하였고, 프로그램 내의 흐름률 및 계산시간간격의 계산영역에 대해 논블록킹 점대점통신을 이용하였다. 병렬화 된 개발모형의 기존모형에 대한 계산결과의 일치성을 검증하고, 계산시간에 대한 성능향상도와 효율성을 검토하기 위해, $90^{\circ}$의 만곡이 존재하는 L자형 실험하도에 대한 댐 붕괴해석과 자연하천인 Malpasset 댐의 붕괴사상에 대해 모형을 적용하였다. 또한 격자수에 따라 4개의 Case로 구분하여 각각 모의함으로써, 입력규모의 크기에 따른 계산시간의 성능향상도를 함께 검토하였다. 분석결과 병렬화 모형에 의한 모의 결과는 기존모형 및 실측치와 비교하여 만족할 만한 정확도를 확보하였고, 기존모형에 대비해 약 3배 정도의 계산시간에 대한 성능이득을 얻을 수 있었다. 또한 입력자료 규모에 대한 Case별 모의 결과를 통해 적절한 입력자료의 규모와 프로세스 개수를 사용하는 것이 통신부하를 최소화할 수 있는 방안임을 확인할 수 있었다.

• 한국환경보건학회지
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• 제41권5호
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• pp.289-298
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• 2015

Objectives: The method of analyzing urinary arsenic by flow injection hydride generation atomic absorption spectrometry (FI-HG-AAS) is generally used because it shows relatively greater sensitivity, low detection limits, low blocking action, and is simple to operate. In this study, the results of analysis according to three pre-reductants commonly used in the FI-HG-AAS method were compared with each other. Methods: To analyze urinary arsenic, nineteen urine samples were collected from adults aged 43-79 years old without occupational arsenic exposure. Analysis equipment was FI-HG-AAS (AAnalyst 800/FIAS 400, Perkin- Elmer Inc., USA). The three pre-reductants were potassium iodide (KI/AA), C3H7NO2S (L-cysteine), and a mixture of KI/AA and L-cysteine (KI/AA&L-cysteine). Results: In the results of the analysis, the recovery rate of the method using KI/AA was 82.3%, 95.7% for Lcysteine, and 123.5% for KI/AA and L-cysteine combined. When compared with the results by use of high performance liquid chromatography inductively-coupled plasma mass spectrometry (HPLC-ICP-MS), the method using L-cysteine was the closest to those using HPLC-ICP-MS ($98.57{\mu}g/L$ for HPLC-ICP-MS; $74.96{\mu}g/L$ for L-cysteine; $69.23{\mu}g/L$ for KI/AA and L-cysteine; $13.06{\mu}g/L$ for KI/AA) and were significantly correlated (R2=0.882). In addition, they showed the lowest coefficient of variation in the results between two laboratories that applied the same method. Conclusion: The efficiency of hydride generation is considered highly important to the analysis of urinary arsenic via FI-HG-AAS. This study suggests that using L-cysteine as a pre-reductant may be suitable and the most rational among the FI-Hg-AAS methods using pre-reductants.