Objective: This study was conducted to investigate the intensity of the extremely low frequency magnetic fields(ELF-MF) generated inside of the cabins during subway operation. Methods: The ELF-MF intensity were investigated on 30 subway lines in Korea, including in the Greater Seoul Metropolitan Area(Seoul and Gyeonggi-do Province), Incheon, Busan, Daegu, Daejeon, and Gwangju. ELF-MF intensity was measured at 0.9 m from the floor using EMDEX II meters with a resolution of $0.01{\mu}T$. All data were collected every three seconds and analyzed with EMCALC 2013 version 3.0B software. Basic characteristics of subway operation, including alternative current(AC) or direct current(DC), voltage level, and opening year of the line were investigated. Real-time information during measurement, such as the time of departure, moving and arrival of trains, were also recorded. Results: The arithmetic mean(AM) and maximum(Max) intensity of ELF-MF were $0.62{\mu}T$ and $11.51{\mu}T$, respectively. Compared by region, the ELF-MF intensity measured inside cabin were the highest in the Seoul Metropolitan Area($AM=0.80{\mu}T$), followed by Busan($AM=0.30{\mu}T$), Daegu($AM=0.29{\mu}T$), Incheon($AM=0.14{\mu}T$), Gwangju($AM=0.04{\mu}T$) and Daejeon($AM=0.03{\mu}T$). The average ELF-MF level measured in AC trains($AM=1.36{\mu}T$) was also significantly higher than in DC trains($AM=0.28{\mu}T$). In terms of the opening year of the subway, trains opened before 1990($AM=0.85{\mu}T$) was the highest and the lowest was 2000-2009($AM=0.24{\mu}T$). Conclusions: The AC supply has the greatest influence on the generation of the ELF-MF intensity in subway cabins.
최근 정부는 건설 산업의 재해율과 사고 사망률이 전체 산업 중 높은 비율을 차지한다는 점을 개선하기 위하여 새로운 대책을 강구하고 있다. 특히 4차 산업혁명의 시대적 흐름에 맞춰 ICT 기술과 융합된 건설 기술 개발에 집중적으로 투자하고 있다. 이런 상황에 대응하고자 본 논문에서는 건설 기계를 사용하는 작업에서 작업자의 안전성 향상을 위한 방법으로, 건설 기계 운전자와 주변 작업자 간의 작업 상황 정보를 공유하고 인지할 수 있는 개념을 제시하였다. 그리고 해당 개념의 일부를 실현하고자 카메라를 이용한 인공 지능 기반 영상처리 기술을 활용하여 토공 작업에 접목시켰다. 그 중에서도 다짐 장비를 이용한 실험을 통해 YOLO-v3 기반의 영상 처리 알고리즘으로 토공 작업 중에 주변 작업자 상황을 인지하고 위험 상황 여부를 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하였다. 그 결과 본 알고리즘은 동영상에서 초당 15.06프레임을 처리하며 90.48%의 정확도로 건설 기계 주변 위험 상황을 인지할 수 있다. 향후 이 같은 기술을 활용하여 건설 현장의 안전사고 예방에 기여하고자 한다.
Purpose: The main purpose of this study is to develop an evaluation system using the weighted-values of various users and experts for the public space to apply Universal Design, and additionally to find out the commonalities and differences by comparing the importance of evaluation indicators between users and expert groups. Method: A one-sample t-test was conducted to verify that the components of the public space to universal design application are suitable as evaluation indicators, and AHP(analytic hierarchy process) was performed to derive weight-values for the evaluation system. Results: The importance-values for the total 23 facilities to be used as evaluation indicators were derived by multiplying the weighted-values of each sector, domain, and facility by the disabled, non-disabled, and experts. To summarize the results of overall importance-values derived from the AHP, The disabled showed high-rank weighted-values in facilities of building sector > park & recreation sector > cross domain and low-rank weighted-values for sidewalk and roadway domain. The non-disabled showed high-rank weighted-values in facilities of park & recreation sector > roadway domain > building sector > cross domain and low-rank weighted-values for sidewalk domain. Experts mainly showed high-rank weighted-values in the cross domain and in facilities related to entry and movement to the target space in all sectors and domains. However, it showed moderate importance-values in the sanitary space. The disabled who are restricted to movement have a high demand for universal design in buildings consisting of vertical moving line, and non-disabled people who are not limited to physical movement have a high demand for universal design in parks and recreation sector for increased leisure time. It means that experts are important to recognize the principles of making space because they value cross domain and the key spaces and facilities for suitable the purpose of use. In addition, it can be inferred that non-disabled people have a higher demand for safety than disabled people due to their high importance in roadway domain and facilities of safety and disaster prevention. Implications: The significance of this study is the establishment of a quantitative universal design evaluation system for public spaces considering the different perspectives of the disabled and the non-disabled.
본 연구는 전라북도 전주시 건지산 이용객의 일반적 특성과 건지산 산림치유의 인식, 구간별 선호프로그램 등을 조사하여 양질의 산림치유 프로그램을 개발에 기초출처로 제공할 목적으로 수행되었다. 설문 분석결과, 건지산은 도시숲으로 전주 도시민의 여가와 휴식의 자연공간으로 많이 이용되고 있다. 이용객의 산림치유 프로그램 선택 시 가장 중요한 요인은 프로그램의 활동 내용, 구성, 시간순이었으며, 주요 목적은 건강증진이 가장 많았다. 산림치유 프로그램의 운영관리로는 주말을 활용한 주별 프로그램이 선호하였다. 운동프로그램은 자연경관 감상, 체험프로그램은 숲 체험, 치유프로그램은 숲속음악치유, 명상프로그램은 삼림욕, 교육프로그램은 숲속음악 듣기를 가장 선호하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과가 건지산 이용객의 육체적, 정신적, 심리적 건강의 회복을 도모하는 양질의 건지산 일대 산림치유 프로그램 개발 및 연구를 위한 기초출처로 활용될 것으로 판단된다. 한편 구간별 선호프로그램 대상지로 특정 지역이 중복되어 선호도에 따른 적합한 산림치유 프로그램 구성의 한계점은 향후 건지산에 대한 산림치유프로그램의 지속적, 연속적 통합적인 연구가 요구된다.
본 논문에서는 사람의 손동작에 의해 모바일장치상의 전기장센서를 통해 감지되는 동작신호의 실시간 검출 및 프레임 추출 알고리즘을 제안한다. 동작인식에 사용되는 전기장센서는 주변 환경 및 시점에 따라 랜덤잡음 및 센서 표면의 초기 대전상태의 가변적인 특성으로 인해 안정적으로 동작신호를 검출하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 환경에서도 안정적이고 강건하게 동작신호를 감지하여 검출할 수 있는 동적문턱치 방법(dynamic thresholding method)을 제안한다. 동작발생감지여부는 10Hz low-pass 필터와 MA(Motion Average) 필터를 통한 입력신호가 특정 문턱 전압값을 넘을 경우 감지되는데 감지 시점 센서상의 정전하상태가 가변적이므로 주기적으로 offset 값을 계산하여 새로운 문턱치를 동적으로 적용하는 방법이다. 이러한 방법으로 동작신호 감지율을 98% 이상으로 향상 시킬 수 있었다. 또한 일단 동작이 감지되면 정문턱치(positive thresold)와 부문턱치(negative threshold)의 통과시점, 횟수와 평균 동작주기를 고려한 동작신호프레임 알고리즘을 제안하였으며 이의 프레임추출 성공률도 98% 이상의 성능을 보였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘으로 추출된 동작신호는 이후 신호정규화를 거쳐 LSTN 심층신경망 인식부를 거쳐 높은 손동작 인식률을 보임으로서 제안된 알고리즘의 우수함을 입증하였다.
해저 석유와 가스 탐사가 점점 더 깊은 수심으로 진행되고 있으며, 해저 파이프라인은 고압 및 고온 조건에서 작동하는 것이 일반적이다. 온도 및 압력 차이로 인하여 파이프 축 방향 힘이 축적되는 현상이 있다. 이러한 현상은 파이프라인을 구속하는 해저면 효과 때문에 파이프라인은 횡 좌굴이 발생하게 된다. 온도가 증가하는 경우 축 방향의 압축 하중이 가해지며 이 하중이 임계 수준에 도달하면 파이프가 수직방향으로 움직이게 된다. 또는 파이프라인의 구조적 완전성을 위태롭게 할 수 있는 횡 방향 좌굴이 발생하는 상황에서, 작동 중 파이프라인의 구조적 안전함을 보장하기 위해 파이프라인의 상세 구조 강도평가가 수행되어야 한다. 본 연구에서는 해저면의 마찰 효과 및 재료의 열 수축/팽창을 고려한 비선형 구조해석을 상용 유한요소해석 프로그램인 ANSYS를 활용하여 검토하였으며, 외부충격에 의한 횡 방향 좌굴 안전성을 분석하였다. 본 연구의 결과를 통하여 수치 해석적 단순화된 분석 모델을 통하여 해저면의 효과를 고려한 조건에서의 실제 파이프라인의 붕괴 조건을 예측할 수 있다.
점차 많은 기업들이 국내 시장에서의 포화상태로 인해 글로벌 시장 진출을 시도하고 있다. 홈쇼핑 역시 성숙기에 들어섰기 때문에 국내에서의 성장이 어려워지고 있다. 국내 홈쇼핑 1위 업체인 CJ오쇼핑은 국내에서의 한계를 벗어나 철저한 준비 끝에 세계시장으로 진출해서 괄목할만한 성과를 보여주고 있다. 중국, 인도, 베트남, 일본 등 아시아를 중심으로 펼치고 있는 CJ오쇼핑의 글로벌 마케팅 전략은 현재까지 성공적으로 진행되고 있으며, 국내뿐만 아니라 아시아에서 1위 온라인 유통회사로 발돋움하고 있다. CJ오쇼핑은 한국형 홈쇼핑 모델을 핵심역량으로 진출 지역에 대한 철저한 사전 준비와 함께 효과적으로 해외 시장을 공략했다. 글로벌 경쟁력을 갖춘 한국형 홈쇼핑의 특징인 쇼퍼테인먼트를 현지 고객들에게 어필한 것이 큰 차별점이었다. 또한 현지에서 영향력 있고, 안정적인 파트너사를 선택하여 사업목표를 공유하고 합작사업을 체결함으로써 안정적인 운영이 가능하였다. 이를 바탕으로 현지 고객들에게 손쉽게 인지도를 확보할 수 있었다. 경쟁사 대비 공격적인 선진입도 CJ오쇼핑의 글로벌 마케팅 성공요인 중 하나이다. 마지막으로 CJ오쇼핑이 갖추고 있는 역량을 철저히 현지화시켜 성공적으로 안착되도록 유도하였다. 위와 같은 성공요인이 CJ오쇼핑 글로벌 마케팅 사례 분석의 시사점으로 도출될 수 있으며, 이러한 성공요인들이 여러 기업들에게 전파되어 향후 한국기업의 글로벌 마케팅 성공전략으로 활용될 수 있기를 기대해본다.
최근 Covid-19 및 불안한 국제정세로 인한 경기 침체로 많은 투자자들이 투자의 한 수단으로써 파생상품시장을 선택하고 있다. 하지만 파생상품시장은 주식시장에 비해 큰 위험성을 가지고 있으며, 시장 참여자들의 시장에 대한 연구 역시 부족한 실정이다. 최근 인공지능 분야의 발달로 파생상품시장에서도 기계학습이 많이 활용되고 있다. 본 논문은 해외선물에 분 단위로 거래하는 스캘핑 거래의 분석을 위해 기계학습 기법 중 하나인 강화학습을 적용하였다. 데이터 세트는 증권사에서 거래되는 해외선물 상품들 중 4개 상품을 선정해, 6개월간 1분봉 및 3분봉 데이터의 종가, 이동평균선 및 볼린저 밴드 지표들을 이용한 21개의 속성으로 구성하였다. 실험에는 DNN 인공신경망 모델과 강화학습 알고리즘인 DQN(Deep Q-Network), A2C(Advantage Actor Critic), A3C(Asynchronous A2C)를 사용하고, 학습 데이터 세트와 테스트 데이터 세트를 통해 학습 및 검증 하였다. 에이전트는 스캘핑을 위해 매수, 매도 중 하나의 행동을 선택하며, 행동 결과에 따른 포트폴리오 가치의 비율을 보상으로 한다. 실험 결과 에너지 섹터 상품(Heating Oil 및 Crude Oil)이 지수 섹터 상품(Mini Russell 2000 및 Hang Seng Index)에 비해 상대적으로 높은 누적 수익을 보여 주었다.
최근 정부에서는 수도권 주요거점을 30분대에 연결하기 위해 광역급행철도 건설을 추진하고 있으며, 광역급행철도의 정거장은 대부분 기존 노선과 환승역으로 연결되어 환승에 대한 중요성이 증가하고 있다. 환승저항이 경로선택에 미치는 영향에 관한 많은 연구가 이루어져 왔으나, 대부분 일반 지하철을 대상으로 하여 광역급행철도의 환승행태에 관한 연구는 전무한 실정이다. 이에 본 연구에서는 수도권의 대표적 급행노선인 신분당선을 대상으로 환승행태 분석을 수행하였다. 통행량 집중정도와 요금지불 유무에 따른 환승행태 분석을 위해 요일, 시간대, 이용자 특성에 따라 데이터를 구분하여 경로선택모형을 구축하였다. 분석 결과, 광역급행철도 이용자는 환승이동시간에 비해 환승대기시간에 큰 저항을 가지며, 특히 첨두시간대에는 환승대기시간의 차내시간 한계대체율(EIVM)은 3.51배로 나타났다. 본 연구에서 광역급행철도 환승 1회당 EIVM은 2.6분으로 분석되었으며, 일반 지하철을 대상으로 한 선행연구의 결과에 비해 현저히 낮은 값이다. 이는 일반지하철과 광역급행철도의 환승저항에 차이가 존재하며, 지하철 교통수요 예측 시 일반지하철과 광역급행철도 환승페널티를 차등 적용할 필요성이 있음을 시사한다.
원자력발전소에서 센서의 주기적 교정은 안전운전을 위해 꼭 필요하다. 그러나 실제 드리프트가 발생하여 교정을 요하는 센서는 약 2% 미만이다. 또한, 센서의 작동 상태를 매 핵연료 주기마다 수행하는 것은 고장 혹은 드리프트가 발생한 센서를 최대 18개월까지 감지하지 못한 채 운전할 위험이 있다. 원전의 안전운전 및 불필요한 교정을 줄이기 위해 센서의 상시 교정 감시가 필요하다. 이를 위해 주성분 분석과 Support Vector Regression(SVR)을 이용한 PCSVR 알고리즘을 개발하였고, 고리원전 3호기의 출력증발 데이터를 이용하여 검증하였다. 주성분분석은 선형변환을 통한 입력공간의 축소 및 노이즈 제거 효과를 나타내며, AASVR은 해석학적 및 기계학적 모델로 모델링하기 힘든 복잡계를 쉽게 나타낼 수 있는 장점이 있다. SVR의 세가지 파라미터는 반응표면분석법에 의해 최적화하였다. 센서의 고장탐지를 위해 모델 출력의 잔차를 슈하르트 관리도, EWMA, CUSUM 및 일반화우도비검정(GLRT)을 통해 그 결과를 비교하였다. 미세한 드리프트에 대해 CUSUM과 GLRT가 우수한 결과를 보였다. 개발된 알고리즘은 수출형 원전 APR1000 설계시 적용가능 할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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