• 제목/요약/키워드: 가격위험

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가스 AMI 보급 확대에 따른 계량기 구조 및 성능 안전성 향상 방안 연구 (A Study on the Improvement of Safety of Measuring Instrument Structure and Performance by Expansion of Gas AMI)

  • 이형민;김민기;최은일
    • 한국가스학회지
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    • 제26권5호
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    • pp.10-15
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    • 2022
  • 현재 정부 주관으로 가스 AMI(Advanced Metering Infrastructure) 계량기의 실증작업과 더불어 일부 도시가스사에서는 자체적으로 가스 AMI 계량기 실증사업을 한창 진행하고 있다. AMI 계량기 설치를 통해 원격검침, 사용자의 가스 안전 확보 등 여러 긍정적인 요소가 있지만 이에 반해 배터리 방전, 비싼 가격, 원격 검침 데이터의 신뢰성 저하 등 여러 문제점들 또한 내포하고 있다. 여러 문제점 중 본 연구에서는 가스 AMI 계량기의 보급 확대에 따른 구조적 안전성 문제와 가스 누설로 인한 잠재적 위험성을 선제적으로 제거함으로써 중대 시민재해 예방과 함께 가스 AMI 계량기의 개선사항을 다각적으로 모색하였고, 본 연구가 향후 정부의 가스 AMI 선진화 정책의 지속적 추진하는데 있어 기여할 것을 기대해 본다.

통합적인 인공 신경망 모델을 이용한 발틱운임지수 예측 (Predicting the Baltic Dry Bulk Freight Index Using an Ensemble Neural Network Model)

  • 소막
    • 무역학회지
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    • 제48권2호
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    • pp.27-43
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    • 2023
  • 해양 산업은 글로벌 경제 성장에 매우 중요한 역할을 하고 있다. 특히 벌크운임지수인 BDI는 글로벌 상품 가격과 매우 밀접한 상관 관계를 지니고 있기 때문에 BDI 예측 연구의 중요성이 증가하고 있다. 본연구에서는 글로벌 시장 상황 불안정성으로 인한 정확한 BDI 예측 어려움을 해결하고자 머신러닝 전략을 도입하였다. CNN과 LSTM의 이점을 결합한 예측 모델을 설정하였고, 모델 적합도를 위해 27년간의 일일 BDI 데이터를 수집하였다. 연구 결과, CNN을 통해 추출된 BDI 특징을 기반으로 LSTM이 BDI를 R2 값 94.7%로 정확하게 예측할 수 있었다. 본 연구는 해운 경제지표 연구 분야에서 새로운 머신 러닝 통합 접근법을 적용했을 뿐만 아니라 해운 관련기관과 금융 투자 분야의 위험 관리 의사결정에 대한 시사점을 제공한다는 점에서 그 의의가 있다.

개인CB 자료를 이용한 우리나라 가계의 부채상환위험 분석 (Risk Analysis of Household Debt in Korea: Using Micro CB Data)

  • 함준호;김정인;이영숙
    • KDI Journal of Economic Policy
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    • 제32권4호
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    • pp.1-34
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    • 2010
  • 본 연구에서는 국내 최초로 총 2,210만명의 개인신용 전수미시자료에 기초하여 차주별 특성 및 금융업권별로 부채상환능력을 비교 분석하고, 거시경제 충격에 따른 금융권역별 총부채상환비율(DTI)과 불량률의 변화, 차환위험 분석 등을 통해 가계부채의 건전성을 평가하였다. 실증분석 결과, 차주별로는 저소득 근로자와 고소득 자영업자의 부채상환부담이 상대적으로 높고, 금융업권별로는 캐피탈 및 카드사의 저소득 차주군, 상호저축은행의 고소득 차주군, 은행과 제2금융권 금융회사로부터 복수의 부채를 보유한 차주군의 부채상환능력이 특히 취약한 것으로 분석되었다. 시나리오 분석 결과, 향후 연간 금리 상승폭이 3%p, 소득감소율이 5% 수준 이내인 경우 가계의 부채상환부담 및 불량률 상승효과는 금융권이 현재의 자기자본으로 충분히 흡수할 수 있는 것으로 나타났다. 그러나 세부 권역별로는 캐피탈, 카드사, 상호저축은행 등 이미 차주의 DTI가 높은 제2금융권을 중심으로 가계부채의 부실화 가능성이 있는 것으로 분석되었다. 최근 가계부채 증가가 고소득층의 주택담보대출을 중심으로 이루어져서 상대적으로 안전하다는 견해가 있으나 고소득 차주군, 특히 자영업 고소득 차주군의 DTI 및 고위험군 비중이 높게 나타나, 향후 DTI 규제, 금리 상승 등으로 만기도래하는 일시상환형 주택담보대출의 차환이 어려울 경우 주택가격 하락과 함께 가계부실이 증가할 수 있음에 유의할 필요가 있다. 본 분석 결과는 기존의 거시총량지표를 이용한 가계부실위험 모니터링과 더불어 CB 등 미시자료를 이용한 차주 단위 분석을 결합하여 거시건전성 감독 차원에서 보다 심층적인 가계부채의 위험관리가 필요함을 시사한다.

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국고채, 금리 스왑 그리고 통화 스왑 가격에 기반한 외환시장 환율예측 연구: 인공지능 활용의 실증적 증거 (A Study on Foreign Exchange Rate Prediction Based on KTB, IRS and CCS Rates: Empirical Evidence from the Use of Artificial Intelligence)

  • 임현욱;정승환;이희수;오경주
    • 지식경영연구
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    • 제22권4호
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    • pp.71-85
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    • 2021
  • 본 연구는 채권시장과 금리시장의 지표를 이용한 외환시장 환율예측 모델을 만드는데 있어 어떤 인공지능 방법론이 가장 적합한지 밝혀내는데 그 목적이 있다. 채권시장의 대표 상품인 국고채와 통안채는 위험회피 상황이 올 때 대규모로 매도되어지고 그런 경우 환율이 상승하는 모습을 자주 보여주었고, 금리시장에서 통화 스왑 (Cross Currency Swap) 가격은 달러 유동성 문제가 생길 때 주로 하락하였으며, 그 움직임은 환율의 상승에 직간접적인 영향을 미쳐온 점 등을 고려하면, 채권시장과 금리시장에서 거래되는 상품의 가격과 움직임은 외환시장에도 직간접적인 영향을 주고 있으며, 세 시장 사이엔 상호 유기적이고 보완적인 관계가 있다고 볼 수 있다. 지금까지 채권시장, 금리시장, 그리고 외환시장 사이의 관계와 연관성을 밝히는 연구는 있어왔으나, 과거 많은 환율예측 연구들이 주로 GDP, 경상수지 흑자/적자, 인플레이션 등 거시적인 지표를 기반으로 한 연구에 집중되어 왔으며, 채권시장과 금리시장 지표를 기반으로 인공지능을 활용하여 외환시장의 환율을 예측하는 적극적인 연구는 아직 진행되지 않았다. 본 연구는 채권시장 지표와 금리시장 지표를 기반으로, 비선형데이터 분석에 적합한 인공신경망(Artificial Neural Network) 모델과, 선형데이터 분석에 적합한 로지스틱 회귀분석 (Logistic regression), 그리고 비선형/선형데이터 분석에 활용 가능한 의사결정나무 (Decision Tree)를 각각 사용하여 환율예측 모델을 만들고 그 수익률을 비교하여 어떤 모델이 가장 외환시장 환율 예측을 하는데 적합한지 알려준다. 또한, 본 연구는 주식시장, 금리시장, 오일시장, 그리고 외환시장 환율 등 비선형적 시계열 데이터 분석에 많이 사용되어진 인공신경망 모델이 채권시장과 금리시장 지표를 기반으로 한 외환시장 환율예측 모델에 가장 적합한 방법론을 제공하고 있다는 것을 증명한다. 채권시장, 금리시장, 그리고 외환시장 간의 단순한 연관성을 밝히는 것을 넘어, 세 시장 간의 거래 신호를 포착하여 적극적인 상관관계를 밝히고 상호 유기적인 움직임을 증명하는 것은 단순히 외환시장 트레이더 들에게 새로운 트레이딩 모델을 제시하는 것뿐만 아니라 금융시장 전체의 효율성을 증가시키는데 기여할 것이라 기대한다.

증권신고서의 TF-IDF 텍스트 분석과 기계학습을 이용한 공모주의 상장 이후 주가 등락 예측 (The prediction of the stock price movement after IPO using machine learning and text analysis based on TF-IDF)

  • 양수연;이채록;원종관;홍태호
    • 지능정보연구
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    • 제28권2호
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    • pp.237-262
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    • 2022
  • 본 연구는 개인투자자들의 투자의사결정에 도움을 주고자, 증권신고서의 TF-IDF 텍스트 분석과 기계학습을 이용해 공모주의 상장 5거래일 이후 주식 가격 등락을 예측하는 모델을 제시한다. 연구 표본은 2009년 6월부터 2020년 12월 사이에 신규 상장된 691개의 국내 IPO 종목이다. 기업, 공모, 시장과 관련된 다양한 재무적 및 비재무적 IPO 관련 변수와 증권신고서의 어조를 분석하여 예측했고, 증권신고서의 어조 분석을 위해서 TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency)에 기반한 텍스트 분석을 이용해 신고서의 투자위험요소란의 텍스트를 긍정적 어조, 중립적 어조, 부정적 어조로 분류하였다. 가격 등락 예측에는 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression), 랜덤 포레스트(Random Forest), 서포트벡터머신(Support Vector Machine), 인공신경망(Artificial Neural Network) 기법을 사용하였고, 예측 결과 IPO 관련 변수와 증권신고서 어조 변수를 함께 사용한 모델이 IPO 관련 변수만을 사용한 모델보다 높은 예측 정확도를 보였다. 랜덤 포레스트 모형은 1.45%p 높아진 예측 정확도를 보였으며, 인공신공망 모형과 서포트벡터머신 모형은 각각 4.34%p, 5.07%p 향상을 보였다. 추가적으로 모형간 차이를 맥니마 검정을 통해 통계적으로 검증한 결과, 어조 변수의 유무에 따른 예측 모형의 성과 차이가 유의확률 1% 수준에서 유의했다. 이를 통해, 증권신고서에 표현된 어조가 공모주의 가격 등락 예측에 영향을 미치는 요인이라는 것을 확인할 수 있었다.

백두산 화산재 피해 시나리오에 따른 강원도 지역 농작물의 경제적 피해 추정 (Estimation of Economic Losses on the Agricultural Sector in Gangwon Province, Korea, Based on the Baekdusan Volcanic Ash Damage Scenario)

  • 이윤정;김수도;천준석;우균
    • 한국지구과학회지
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    • 제34권6호
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    • pp.515-523
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    • 2013
  • 백두산 화산 폭발 시 남한 지역은 동해안을 중심으로 화산재에 의한 피해가 예상된다. 적은 양의 화산재라고 할지라도 농작물의 피해나 토양의 산성화를 유발하는 등 농업 분야에 심각한 영향을 줄 수 있다. 이에 이 논문에서는 화산재에 의한 농작물의 피해를 추정하고 구글 지도를 통해 시각화하고자 한다. 이를 위해서 화산재에 대한 피해 예측모델이 필요하다. 화산재 위험은 농작물의 종류와 화산재 두께에 따라 다르므로 피해 예측 모델의 취약도 함수는 화산재 두께와 농작물의 손상률 간의 관계를 나타내어야 한다. 이 논문에서는 RiskScape에서 정의한 화산재 두께에 따른 농작물별 손상률을 이용하여 취약도 함수를 정의하였다. 이 취약도 함수를 농작물 생산량과 가격 정보에 적용하여 화산재 두께에 따른 농작물 피해액을 추정할 수 있다. 또한, 이 논문에서는 화산재의 피해가 예측되는 강원도 지역을 대상으로 화산재에 의한 농작물 피해를 추정하였다. 연구 결과 2010년 강원도 농업 총 생산량을 기준으로 했을 때 화산재가 약 4 mm 정도 쌓이게 되면 농작물 피해액은 약 6,351억 원에 달하는 것으로 나타났다. 이는 강원도 총 농업생산액의 약 50%에 해당한다. 이 논문에서는 화산재에 의한 농작물의 1차적인 피해만을 고려하고 있다. 하지만 화산재는 토양 오염이나 시설물과 같은 농가의 자산에 잠재적인 위험을 줄 수 있다. 따라서 농업 분야 전체에 대한 총 피해 규모를 추정하기 위해서는 이와 같은 2차적인 피해도 함께 고려해야 할 것이다.

유전자재조합 식품의 안전성에 대한 기본인식 조사 - 식품관련 전문가 그룹을 중심으로 - (Attitudes of Safety for the Food Developed by Gene-Recombination in Korea -Focus on the Specialist Group Related to Food-)

  • 김영찬;박경진;이홍석;김동연
    • 한국식품위생안전성학회지
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    • 제14권4호
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    • pp.397-407
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    • 1999
  • 유전자재조합 식품에 대한 기본인식을 조사하기 위하여 일반 소비자에 대한 설문조사에 선행하여, 1999년 1월 식품 관련 전문가 1,400명에게 우편설문을 발송하여, 이중 회수된 464명(33.1%)을 대상으로 인식정도, 수용도, 구매의사, 표시의향 등을 분석하였다. 유전자재조합식품에 대해 알고 있다고 응답한 사람이 응답자의 98.7%로 거의 대부분의 식품관련 전문가들은 알고 있는 것으로 조사되었으며, 학계에 종사하는 40대 이상 남성의 인식정도가 가장 높게 나타났다. 유전자재조합 기술의 필요성에 대해서는 91.3%가 필요하다고 응답해 유전자재조합 기술이 식품의 생산에 있어 매우 필요함을 지적하였다. 안전성과 관련하여 유전자재조합 식품의 잠재적 위험성의 존재에 대하여는 80.9%가 지적하였으나, 인식정도에 따라 상당히 다른 경향을 나타냈다. 즉, 인식정도가 낮을수록 잠재적 위험성에 대한 우려는 높게 나타났고, 반면 인식정도가 높을수록 잠재적 위험성에 대한 우려를 낮게 나타나는(p<0.01) 경향을 보여, 안전성과 관련해서는 인식정도가 상당히 중요한 요인으로 작용하고 있는 것으로 조사됐다. 유전자재조합 식품의 구매의사에 있어서는 68.4%가 구입의사를 나타내었으나, 이중“구입하되 자녀에게는 먹이지 않거나(17.9%)”,“가격이 저렴하면 구입(27.0%)”등 조건이 있는 경우가 44.9%였다. 유전자재조합 식품에 대한 구매의사도 잠재적위험성에 대한 결과와 유사한 경향을 나타냈는데, 즉 유전자재조합 식품에 대해 잘 알고 있을수록 구매하겠다는 비율이 더 높았고, 인식이 낮을수록 구매의사는 낮게 나타나(p<0.01) 유전자재조합 식품에 대한 인식정도가 구매의사에 있어서도 상당히 중요한 요인으로 작용하고 있는 것으로 조사됐다. 그밖에 표시에 대하여는 85.3%가 표시하여야 한다고 하였으며, 남성 보다 여성의 경우가 더 높게 나타났다(p<0.01). 유전자재조합식품과 관련하여 가장 보완되어야 할 분야로는‘식품안전관리’를 지적하였으며,“관련 제도 및 법규를 통한 정부의 규제”가 유전자재조합식품의 안전성과 관련하여 가장 시급한 부분이라고 지적하였다. 결론적으로 식품관련 전문가들은 유전자재조합 식품에 대한 안전성 등 잠재적위험성에 대해서 인식을 하고 있지만, 우려정도나 유전자재조합 식품에 대한 구매의사는 인식정도에 따라 크게 달라지는 것으로 나타났다.

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코스피 200 주가지수선물을 이용한 교차헤지 (cross-hedge) (A Study on the Cross Hedge Performance of KOSPI 200 Stock Index Futures)

  • 홍정효;문규현
    • 재무관리연구
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    • 제23권1호
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    • pp.243-266
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    • 2006
  • 본 연구는 한국종합주가지수, 코스피200 주가지수, 코스닥종합주가지수 및 코스닥50 주가지수의 현물포지션(spot position) 보유에 따른 자산가격변동 위험을 헤지하기 위하여 코스피200 주가지수선물을 이용한 최적헤지비율(optimal hedge ratio) 및 헤지성과(hedge performance)를 추정하는데 있다. 연구모형으로는 이변량 GARCH 및 EGARCH모형을 사용하였으며 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 국내 주식시장의 경우 모형에 상관없이 직접헤지(교스피200 현/선물)의 성과가 교차헤지(종합주가지수, 코스닥종합주가지수, 코스닥50 주가지수/코스피200 지수선물)의 성과보다 뛰어난 결과를 보였다. 둘째, 교차헤지의 성과에서는 현/선물의 기초자산이 비슷한 종합주가지수와 코스피200 지수선물과의 결과가 다른 결과들에 비해 월등히 우수한 것으로 나타났다. 셋째 모형별 헤지성과에서는 외표본기간(out-of-sample period)동안 헤지비율이 일정한 것으로 가정하는 최소분산헤지모형의 헤지성과가 헤지비율이 시간이 경과함에 따라 변화하는 GARCH모형과 EGARCH모형의 성과보다 뛰어난 결과를 보였다. 이러한 분석결과는 우리나라 주식시장의 위험을 감소시키기 위한 헤지전략으로는 직접헤지가 교차헤지에 비해 유리하지만 교차헤지의 성과도 미국 주식시장의 성과보다 월등히 나은 결과를 보여 교차헤지의 유용성을 보여주었다. 또한 헤지모델은 시계열 특성이나 헤지비율의 시간가변성 등을 고려하지 않은 단순한 최소분산모형을 헤지전략에 사용하여도 큰 무리가 없는 것으로 나타났다. 특히 본 분석은 동일한 현물포트폴리오에 대한 동일한 선물포트폴리오를 가지지 못하는 지수현물에 대한 위험축소 방안으로 교차헤지가 도움이 될 수 있다는 점에서 그 의미를 제공해 줄 수 있다.부터, 외국인지분율과 기업가치 간에 통계적으로 유의한 선형적인(+) 관계가 관찰되었다. 이는 기존의 외국인투자자의 적극적 감시가설을 지지하는 결과와 부합하는 것이다.af) 그리고 flower) 추출물의 $SC_{50}$ 값 측정 결과 각각 $53.21{\pm}1.83ppm,\;50.12{\pm}2.12ppm,\;5.59{\pm}0.84ppm,\;41.60{\pm}8.93ppm,\;20.19{\pm}0.97ppm,\;15.19{\pm}1.66ppm,\;21.20{\pm}1.88ppm,\;15.71{\pm}0.91ppm,\;55.48{\pm}2.42ppm,\;52.12{\pm}2.44ppm,\;23.80{\pm}1.98ppm$ 그리고 $11.14{\pm}0.51ppm$인 것으로 나타났다(비타민 C의 $SC_{50}$ 값:$9.61{\pm}0.93ppm$). 특히 마테 추출물과 솔잎 추출물은 총 페놀 함량이 높으면서 DPPH 라디칼과 superoxide anion 라디칼을 동시에 효율적으로 포착하는 효능을 지니고 있는 것으로 나타났다. 결론적으로 마테와 솔잎의 상업적인 추출물은 기능성 항산화제로서 유용한 소재로 사용 가능 할 것으로 사료된다.트폴리오보다 약 5배정도의 높은 1개월 평균초과수익률을 실현하였고, 반전거래전략의 유용성을 충분히 발휘하기 위하여 장단기의 투자기간을 설정할 경우에 6개월에서 36개월로 이동함에 따라 6개월부터 24개월까지는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수

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ISM Code 개정이 해운산업에 미치는 영향에 관한 연구 - 선가 및 선박보험에 대한 영향을 중심으로 - (The effect of the ISM Code revision in the shipping industry - Focusing on ship price and hull insurance -)

  • 임성용;우수한
    • 한국항해항만학회지
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    • 제37권1호
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    • pp.113-121
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    • 2013
  • 국제해사기구(IMO)에서는 선박매매 시 정비이력 및 고장정보를 신규 선주에게 이관하도록 ISM Code를 개정하기 위한 움직임이 있다. 이에 대비하여 해운산업에 미치는 영향을 관련 분야 종사자들에 대한 인터뷰와 설문지 조사를 통해 실증분석을 하였다. 그 결과 부정적인 영향보다는 ISM Code의 고유목적인 선박안전의 측면에 긍정적인 영향이 더 많은 것으로 나타났다. 선박매매가격, 선박보험에 전반적인 영향은 크지 않지만 선박관리가 잘 된 선박에 대해서는 긍정적인 영향을 줄 것이라고 예측되었다. 응답자 그룹별 인식차이분석에서는 실제 선박을 운영하고 매매하는 해운회사와 물류회사가 포워더나 화주사에 비해 개정의 영향을 더욱 의미 있게 받아들이고 있는 것으로 나타났다. 또한 정비기록 및 고장이력 열람이 매수자 및 매도자에게 동일하게 적용됨으로써, 선박매매 시 정보 편향성이 해소되어 공정한 시장(Clean Market)을 형성할 수 있고, 해운기업들은 정비기록정보를 통해 미래에 발생할 수 있는 문제점을 예방하고 해결점을 찾는데 소요되는 시간과 비용 손실을 줄일 수 있다. 이러한 정보를 활용하여 선박의 리스크 분석 및 위험예방관리가 가능함으로 선박의 유지 보수 능력이 증대되어 선박안전 역량제고 및 환경오염 예방에 기여할 것이라고 판단된다.

폭발하중 이력 특성에 따른 판 구조물의 동적응답 평가 - Part B: 고유주기에 따른 폭발하중 지속시간의 영향 분석 - (Dynamic Response of Plate Structure Subject to the Characteristics of Explosion Load Profiles - Part B: Analysis for the Effect of Explosion Loading Time According to the Natural Period for Target Structures -)

  • 강기엽;최광호;류용희;최재웅;이제명
    • 한국전산구조공학회논문집
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    • 제28권2호
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    • pp.197-205
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    • 2015
  • 가스 생산용 해양플랜트 설비의 경우 폭발의 위험에 노출되어 있으며, 폭발사고는 구조물의 안전성에 치명적인 영향을 미칠 수 있다. 따라서, 이러한 폭발사고에 의한 피해를 최소화하기 위해서는, 폭발하중에 의한 구조부재의 동적응답 특성을 명확히 파악할 필요가 있다. 폭발하중의 경우 매우 짧은 시간 동안에 구조물에 가격되었다가 소멸되기 때문에 구조부재의 고유주기 및 폭발하중의 지속시간을 고려한 동적응답 평가가 필수적으로 요구된다. 일반적으로 가스 폭발하중의 경우, 부 압력단계가 전체 하중 이력에서 상당 부분 존재하며, 본 연구에서는 이러한 부 압력단계의 형상에 따라 총 하중 지속시간을 결정하는 하중 모델을 제안하였다. 방화벽은 폭발사고 시 장비 및 인명 피해를 방지하고자 FPSO 탑사이드 모듈 사이에 배치되는 구조부재이므로 폭발하중에 의한 응답이력 특성 분석이 반드시 필요하다. 때문에 무 감쇠 단 자유도 모델에 가스 폭발하중을 적용하여 변위응답 특성을 분석하였으며, 평판으로 구성된 방화벽의 FE 모델을 이용한 하중 지속시간과 구조부재들의 고유주기를 고려한 응답 특성을 분석하였다. LS-DYNA를 이용한 선형/비선형 구조해석 분석결과, 부 압력단계의 지속시간이 구조물의 동적응답에 큰 영향을 주는 것을 보였다.