• 한국가스학회지
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• 제25권3호
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• pp.9-15
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• 2021

본 논문에서는 산업현장 화학물질 인체 접촉 증상 기반 지식베이스 구축 및 화학물질 추정 시스템 설계에 대한 연구이다. 미국NIH에서 제공하는 WISER 프로그램의 499개의 화학물질 접촉 증상 정보로 활용하였다. 지식베이스 구축을 위해 AllegroGraph 7.0.1 프로그램을 이용하였으며 입력된 Chemical structure로 Triple 값인 Cas No., Synonyms, Symptom, SMILES, InChl, Formula를 사용 하였다. 또한 작업자의 증상을 안내하는 방법은 AI 스피커를 활용한 방식이 가능하며 지식베이스 구축 결과 암모니아(CAS No: 7664-41-7)를 기준으로 39개의 증상이 WISER 프로그램과 동일함을 확인 하였다. 이를 통해 화학물질 추정 시스템의 증상 추출 과정에 지식베이스 구축이 가능하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈B:순수및응용수학
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• 제26권3호
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• pp.177-188
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• 2019

Suppose G is a molecular graph with edge set E(G). The hyper-Zagreb index of G is defined as $HM(G)={\sum}_{uv{\in}E(G)}[deg_G(u)+deg_G(v)]^2$, where $deg_G(u)$ is the degree of a vertex u in G. In this paper, all chemical trees of order $n{\geq}12$ with the first twenty smallest hyper-Zagreb index are characterized.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.450-457
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• 2004

In this research, the automatic synthesis of knowledge models is proposed. which are the basis of the methods using qualitative models adapted widely in fault diagnosis and hazard evaluation of chemical processes. To provide an easy and fast way to construct accurate causal model of the target process, the Role-Behavior modeling method is developed to represent the knowledge of modularized process units. In this modeling method, Fault-Behavior model and Structure-Role model present the relationship of the internal behaviors and faults in the process units and the relationship between process units respectively. Through the multiple modeling techniques, the knowledge is separated into what is independent of process and dependent on process to provide the extensibility and portability in model building, and possibility in the automatic synthesis. By taking advantage of the Role-Behavior Model, an algorithm is proposed to synthesize the plant-wide causal model, Fault-Causality Graph (FCG) from specific Fault-Behavior models of the each unit process, which are derived from generic Fault-Behavior models and Structure-Role model. To validate the proposed modeling method and algorithm, a system for building FCG model is developed on G2, an expert system development tool. Case study such as CSTR with recycle using the developed system showed that the proposed method and algorithm were remarkably effective in synthesizing the causal knowledge models for diagnosis of chemical processes.

• 응용통계연구
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• 제37권3호
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• pp.355-380
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• 2024

본 연구에서는 OECD test guideline 데이터를 이용하여 graph기반 딥러닝 모델들의 성능을 비교하고자 한다. OECD TG는 화학물질들이 인체와 환경에 미칠 잠재적 영향에 대해 시험하는 방법이며, 많은 실험이 동물실험을 통해 독성을 확인한다. 동물실험은 많은 시간과 비용이 들며, 윤리적 이슈가 있어 대안을 찾거나 최소화하는 방법들이 연구되고 있다. 딥러닝은 화학물질을 활용하는 다양한 분야에서 사용되고 있으며, 독성예측 분야에도 사용되고 있으며, 특히 graph 기반 모델에 대한 연구가 활발하다. 우리의 목표는 OECD TG 데이터에 대한 graph기반 딥러닝 모델들의 성능을 비교하여 가장 성능이 좋은 모델을 찾는 것이다. 우리는 OECD에서 운영하는 웹사이트 eChemportal.org에서 OECD TG를 따른 결과를 수집하였으며, 전처리 과정을 통해 학습이 불가능하거나 부적절한 화학물질은 제거하였다. 수집된 OECD TG데이터와 화학물질 특성 예측 성능의 벤치마크 데이터셋인 MoleculeNet 데이터를 활용하여 5개의 graph기반 모델들의 독성 예측 성능을 비교하였다.

• 한국가스학회지
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• 제2권3호
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• pp.12-17
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• 1998

공정의 위험성 평가를 위한 이상트리 작성은 많은 시간과 인력을 요하는 작업으로 대규모 화학공장에 적용하기가 매우 힘들다. 본 연구에서는 화학공정의 이상트리 합성을 위해서, 공정변수간의 인과관계를 나타내는 부호 유향그래프로 발생 가능한 모든 공정이상과 원인들을 표현하고, 부호 유향그래프상에 존재하는 경로특성에 따라 일반 조작자와 루프 조작자를 정의하여 이상사건의 원인을 탐색할 때 해당하는 경로의 특성에 맞는 조작자로 대치함으로써 이상트리를 자동합성하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈B:순수및응용수학
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• 제27권4호
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• pp.171-186
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• 2020

Long back in 1972, it was shown that the sum of the squares of vertex degrees and the sum of cubes of vertex degrees of a molecular graph both have large correlations with total 𝜋-electron energy of the molecule. Later on, the sum of squares of vertex degrees was named as first Zagreb index and became one of the most studied molecular graph parameter in the field of chemical graph theory. Whereas, the other sum remained almost unnoticed until recently except for a few occasions. Thus it got the name "forgotten" index or F-index. This paper investigates extremal graphs with respect to F-index among the class of bicyclic graphs with n vertices and k pendant vertices, 0 ≤ k ≤ n - 4. As consequences, we obtain the bicyclic graphs with largest and smallest F-indices.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제30권5_6호
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• pp.793-807
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• 2012

If G is any connected graph of order p; then the thorn graph $G_p^*$ with code ($n_1$, $n_2$, ${\cdots}$, $n_p$) is obtained by adding $n_i$ pendent vertices to each $i^{th}$ vertex of G. By treating the pendent edge of a thorn graph as $P_2$, $K_2$, $K_{1,1}$, $K_1{\circ}K_1$ or $P_1{\circ}K_1$, we generalize a thorn graph by replacing $P_2$ by $P_m$, $K_2$ by $K_m$, $K_{1,1}$ by $K_{m,n}$, $K_1{\circ}K_1$ by $K_m{\circ}K_1$ and $P_1{\circ}K_1$ by $P_m{\circ}K_1$ and their respective generalized thorn graphs are denoted by $G_P$, $G_K$, $G_B$, $G_{KK}$ and $G_{PK}$ respectively. Many chemical compounds can be treated as $G_P$, $G_K$, $G_B$, $G_{KK}$ and $G_{PK}$ of some graphs in graph theory. In this paper, we obtain the bounds of the wiener index for these generalization of thorn graphs.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제40권5_6호
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• pp.959-977
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• 2022

The topological indices are numerical parameters which determined the biological, physical and chemical properties based on the structure of the chemical compounds. One of the recently topological indices is the uphill Zagreb indices. In this paper, the formulae of some uphill Zagreb indices for a few graph operations of some graphs have been derived. Furthermore, the precise formulae of those indices for the honeycomb network have been found along with their graphical profiles.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제35권2호
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• pp.134-142
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• 2022

기존의 시행착오를 거쳐 소재를 개발하는 방법은 조금씩 한계를 보이고 있는데, 왜냐하면 산업과 기술이 고도화되고 기능성 소재가 가져야 하는 특성은 복잡해지면서 그 요구치가 높아지고 있기 때문이다. 이를 극복하기 위해 데이터 기반의 인공신경망으로 복잡한 소재 공간을 빠르게 탐색하여 소재 개발을 가속화하고자 하는 연구들이 진행되고 있다. 특히 결정그래프 합성곱 인공신경망은 결정 소재의 구조에 따른 특성을 학습하는 인공신경망으로 소재의 특성(생성 에너지, 밴드갭, 부피 탄성 계수 등)을 양자역학 기반의 제일원리 계산보다 빠르게 예측한다. 본 논문에서는 46,629개의 결정구조 데이터와 그 생성 에너지를 공공데이터베이스에서 불러와 결정그래프 합성곱 인공신경망 모델을 학습시키고 이를 특성 예측에 적용해 보는 예제를 설명한다. 이를 통해 간단한 프로그래밍 지식으로 소재 특성 예측 모델을 재현해 보고 원하는 데이터 셋과 연구 분야에 적용할 수 있을 것으로 기대된다. 인공지능 모델의 개발은 앞으로 더 복잡한 특성을 가져야만 하는 소재의 개발을 위해 넓은 범위의 소재를 탐색해야만 하는 과정을 획기적으로 단축시켜 소재 개발의 가속화를 촉진시킬 것으로 생각된다.

• 한국가스학회지
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• 제18권6호
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• pp.32-39
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• 2014

화학공장은 위험물질을 다량으로 취급하고 있어 안전시스템의 신뢰성을 확보할 수 있도록 시스템을 구축하는 것은 화학공정 설계 시 고려할 기본적 사항이다. 그러나 화학공정의 안전성을 확보하기 위해 안전시스템의 신뢰성을 지나치게 강조할 경우 상대적으로 생산시스템의 신뢰성은 떨어질 수 있다. 화학공정은 일정한 수준 이상의 안전성을 확보한 상태에서 안전시스템의 신뢰성과 생산시스템의 신뢰성을 균형 있게 유지하는 필요하다. 따라서 본 연구에서는 정량적 데이터를 근거로 화학공정의 안전성과 생산성을 동시에 확보할 수 있는 방안을 제시하고자 화학공장에 널리 사용되고 있는 가열로공정을 선정하여 정량적 위험성평가를 실시하였다. 정량적 위험성평가기법으로는 안전시스템과 생산시스템을 구분하여 각각의 시스템에 대해 신뢰도평가가 가능한 유향그래프 분석기법을 사용하였다. 정량적 위험성평가 결과 가열로공정은 온도감지기(TT)와 압력감지기(PT)를 각각 3개 설치하여 2개가 일정한 값 이상을 나타낼 때 안전시스템이 작동하도록 가열로공정을 구축하는 것이 안전성과 생산성을 동시에 확보할 수 있는 최적의 화학공정 시스템 설계 조건임을 확인하였다.