도심지내에 위치한 부천 LPG충전소 사고 조사를 통하여 가장 피해효과가 큰 탱크로리 폭발에 따른 결과를 분석하였다. 분석범위는 BLEVE 현상에 의한 방출열과 과압이 충전소주변에 위치한 구조물이나 인체에 미치는 영향을 대상으로, 실제 현장조사를 통하여 수집된 피해결과와 이론적인 모델(PHAST-Process Hazad Analysis Sortware Tools) 분석 결과를 비교하였다. 부천 LPG 충전소 폭발 사고의 피해효과는 방출열의 경우 두 가지 모두 큰 차이를 보이지 않았으나, 과압의 경우, 실제 피해는 이론적 모델분석결과의 약 $15\%$정도에 해당하는 축소된 거리에서 나타났다. 또한, 충전소 인근에 위치한 구조물에 대한 피해효과는 부분적으로 과압에 의한 균열 및 붕괴 현상보다는 열 효과에 의한 콘크리트 강도 저하와 성상변화가 크게 나타났다.
수소나 탄화수소 계열 연료의 비정상 연소에 의해 발생된 데토네이션 파와 같은 이동 하중이 특정한 속도로 파이프 내부에서 전파하는 경우를 고려한다. 파이프 내부를 통과하는 데토네이션 파의 속도는 굽힘파의 활성화 정도와 큰 변형을 일으키는 공진이 발생할 가능성을 결정한다. 본 연구에서는 데토네이션 파가 파이프 내부를 통과할 때의 변위의 이론적해와 공진현상이 일어날 조건을 설명하였다. 또한 이론적 결과를 다중물질간의 간섭을 고려한 DNS를 통하여 이론의 정당성을 증명하였다. 이 정당성을 기반으로 하여 보다 더 실제적인 상황에서 일어날 수 있는 경우에 대하여 고려하였다. 본 연구의 결과를 바탕으로 일반적인 원자력, 화학, 설비 산업에서 발생할 수 있는 수소나 탄화수소 관련 폭발에 의한 사고들을 예방할 수 있을 것으로 기대된다.
월드 와이드 웹에는 거대한 양의 하이퍼링크들과 웹 사용 정보들을 포함하고 있는 동적인 페이지들이 모여 있다. 이러한 구조화되어 있지 않은 웹 데이터들과 온라인 정보들의 폭발적인 증가로 인해 효율적인 웹 데이터 마이닝 툴이 필요로 하게 되었다. 최근에는 웹 사용자들의 특성을 자동적으로 발견하기 위한 Web usage mining 분야에서 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 웹 사용자들의 방문 기록, 단백질 시퀀스, 소매점 거래 데이터 등과 같은 시퀀스 데이터를 분석하는 방법에 대하여 연구한다. 러프 셋 이론을 이용하여 시퀀스 데이터들을 클러스터링 하는 방법을 제안하고, 간단한 예제를 통하여 제안하는 절차를 소개하고 splice 데이터셋과 합성 데이터셋을 통한 실험 결과를 제시한다.
정지궤도위성인 통신해양기상위성은 2010년 발사 예정인데, 관련된 일련의 성능 시험중에는 수백 기압의 헬륨 가스로 채워진 추진계 탱크의 고압 내구 시험도 포함되어 있다. 이 논문에서는 시험 시스템에 최악의 사고가 일어날 경우를 대비하여 그 위험도를 계산하여 보았다. 두 가지 시나리오가 있는데, 첫째는 310 기압의 헬륨 탱크가 현재의 시험챔버에서 일시에 파열하는 경우, 둘째는 116 기압의 감압된 헬륨 탱크가 방탄유리로 보호되고 있는 방에서 파열하는 경우를 가정해 보았다. 폭발파 전파 이론과 전산 수치 모사를 통하여, 제한된 공간에서 반사되는 파동의 역학을 매우 복잡한 비정상 유동 물리에 대하여 분석하였다.
태양의 활동영역에서 관측할 수 있는 흑점은 주로 흑점군으로 관측되며, 태양폭발현상의 발생을 예보하기 위한 중요한 관측 대상 중 하나이다. 현재 태양 폭발을 예보하는 모델들은 McIntosh 흑점군 분류법을 사용하며 통계적 모델과 기계학습 모델로 나누어진다. 컴퓨터는 흑점군의 형태학적 특성을 연속적인 값으로 계산하지만 흑점군의 형태적 다양성으로 인해 McIntosh 분류법과 일치하지 않는 경우가 있다. 이러한 이유로 컴퓨터가 계산한 흑점군의 형태학적인 특성을 예보에 직접 적용하는 것이 필요하다. 우리는 흑점군을 검출하기 위해 최소신장트리(Minimum spanning tree : MST)를 이용한 계층적 군집화 기법을 수행하였다. 그래프(Graph)이론에서 최소신장트리는 정점(Vertex)과 간선(Edge)으로 구성된 간선의 가중치의 합이 최소인 트리이다. 우리는 모든 흑점을 정점, 그들의 연결을 간선으로 적용하여 최소신장트리를 작성하였다. 또한 최소신장트리를 활용한 계층적 군집화기법은 초기값에 따른 군집화 결과의 차이가 없기 때문에 흑점군 검출에 있어서 가장 적합한 알고리즘이다. 이를 통해 흑점군의 기본적인 형태학적인 특성(개수, 면적, 면적비 등)을 계산하고 최소신장트리를 통해 가장 면적이 큰 흑점을 중심으로 트리의 깊이(Depth)와 차수(Degree)를 계산하였다. 이 방법을 2003년 SOHO/MDI의 태양 가시광 영상에 적용하여 구한 흑점군의 내부 흑점수와 면적은 NOAA에서 산출한 값들과 각각 90%, 99%의 좋은 상관관계를 가졌다. 우리는 이 연구를 통해 흑점군의 형태학적인 특성과 더불어 예보에 직접적으로 활용할 수 있는 방법을 논의하고자 한다.
본 연구에서는 인공지능 기술을 이용하는 사용자를 이해하는 계획된 행동이론에 집중하여 다양한 방면에 적용되고 있는 가상개인비서 이용을 살펴보았다. 먼저, 사용자의 신념과 태도, 지각된 가치 및 위험성이 가상개인비서 지속사용의도에 미치는 영향을 알아본 결과, (1) 가상개인비서 이용에 대한 태도와 주관적 규범, 지각된 행동 통제, 그리고 지각된 가치는 지속사용의도에 정적으로 유의미한 영향을 미쳤다. 다음으로 (2) 사용자의 신념 및 태도와 지각된 가치 및 위험성이 가상개인비서에 대한 구전의도에 미치는 영향에 대하여 알아본 결과, 지각된 위험성을 제외한 모든 변수들(사용자 태도와 주관적 규범, 지각된 행동 통제, 그리고 지각된 가치)이 구전의도에 정적으로 유의미한 영향을 미쳤다. 본 연구의 결과는 사용자의 신념 및 태도에서 나아가 사용자가 지각하는 가치와 위험성이 가상개인비서 이용에 미치는 영향을 분석하여, 폭발적으로 성장하고 있는 인공지능 시장에 다양한 실무적 및 이론적 함의를 제공할 것이라 기대한다.
최근 데이터 서비스에 대한 수요가 폭발적으로 증가하는데 반해, 사용가능한 자원은 한정되어 있기 때문에 효율적인 자원 관리가 네트워크 성능을 증가시키기 위한 중요한 요소가 되고 있다. 특히 무선 네트워크에 있어서 제한된 자원의 효율적 활용을 통해 더 많은 수요를 수용함으로써 소비자의 만족도를 증대시킬 수 있다. 본 논문에서는 진화게임을 이용한 적응적 전력제어를 통한 효율적인 자원 할당 기법을 제안한다. 제안된 기법은 네트워크의 채널 상황에 따라 적응적 분산방식으로 전송전력 수준을 조정하여 현재 네트워크 상황에 유연하게 대응함으로서 효율적인 네트워크 관리를 수행한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 기존에 제안된 전력제어 기법에 비해 본 논문에서 제안한 방법이 다양한 네트워크 환경 하에서 우수한 성능을 가지는 것을 확인하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권6호
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pp.1217-1227
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2017
딥러닝은 영상 인식, 음성 인식 등 기존의 머신 러닝 기법들로 해결이 어려웠던 분야에서 매우 우수한 성능을 보였고, 그로 인해 딥러닝의 폭발적인 연구의 증가가 있었다. 좋은 성능을 보이는 모형 및 모수 추정 방법에 대한 연구들이 주를 이루고 있는 현 흐름 속에서 딥러닝의 이론적인 연구 또한 조심스럽게 진행되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝의 성공을 딥러닝 함수가 복잡한 함수를 효율적으로 잘 표현할 수 있음에 해답을 찾고, 이에 관련된 이론적인 연구들을 조사하여 분석하고자 한다.
발파를 통한 지반굴착 시 화약의 폭발로 인해 발생되는 지반의 진동은 인근 지상구조물과 지하매설물에 영향을 미치게 된다. 이러한 영향은 구조물에 피해를 발생시킬 뿐만 아니라 도심지 공사의 경우 민원에 의한 문제로 많은 경제적, 시간적 피해를 야기하므로 이에 대한 사전 영향성 평가가 필요하다. 본 연구에서는 터 널상부에 재개발을 통한 주거시설 건립을 위해 부지조성을 목적으로 한 발파작업 시 터널의 안정성을 이론식과 유한차분해석 프로그램인 $FLAC^{2D}$를 이용하여 검토하였다.
1990년대 이후 산업 집적 혹은 지역혁신 관련 연구들은 폭발적으로 증가해 왔고, 그와 관련된 다양한 이론적 논의들이 활발하게 전개되고 있다. 그럼에도 불구하고, 경제지리학의 가장 핵심적인 연구 분야의 하나인 산업 집적과 관련된 용어와 개념들의 구체성은 오히려 결여되고 있어, 새로운 학문적 조류와 환경 변화에 대응한 이론 체계의 발전에 걸림돌이 되고 있다. 이에 본 논문에서는 지식기반경제 혹은 학습경제로의 전환을 상징적으로 나타내는 경제활동의 공간적 실체인 집적 및 클러스터와 관련된 용어와 개념 그리고 이론들을 주요 연구 문헌들의 고갈을 토대로 검토하였는바, 그 핵심적 주장은 다음과 같다. 첫째, 집적과 클러스터의 용어 및 개념적 구분이 명확히 이루어질 필요가 있다. 클러스터는 집적의 다양한 존재 형태 가운데 일부를 나타내는 개념임에도 불구하고 포괄적인 의미로 사용됨으로써 개념적 불명료성과 혼동을 가중시키고 있다. 둘째, 집적지, 혹은 클러스터에 대한 개념적 정의를 명확하게 하지 앓은 결과, 다양한 형태로 존재하는 집적지의 유형을 구분하는데 있어서도 혼란이 초래되고 있다. 다수의 연구에서 그들이 사용한 집적지 관련 용어에 대한 개념정의를 명확하게 하지 않고 유형 구분을 함으로써 집적지 유형 구분에 대한 의의를 반감시키거나 해석상의 오류를 유발하는 문제점을 노출하고 있다. 셋째, 산업 집적지 혹은 클러스터 관련 이론들 간의 수렴 현상이 나타나면서 이론들 간의 차별성과 정체성이 상실되는 문제점이 나타나고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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