기존의 고정모수를 이용한 가산모형은 관측되지 않은 이질성을 고려할 수 없으며, 계수값의 표준오차가 과소추정됨에 따라 과도한 t-값이 도출되어 모형의 신뢰성이 감소하게 된다. 또한 무신호교차로의 경우 자료 수집의 어려움과 정확한 분석과정의 통계적 한계로 신호교차로에 비해 연구가 미비한 실정이다. 본 연구에서는 Random Parameter를 이용한 가산모형을 구축하여 교통사고에 영향을 미치는 요인들을 분석하고자 하였으며, 지방부 무신호교차로를 대상으로 하여 기존 연구들과의 차별성을 두고자 하였다. 분석 결과, 총 7개의 변수가 유의한 변수로 나타났고, 이 중 2개의 변수(횡단보도 유무, 제한 속도)가 확률적 변수로 나타났다.
교통사고는 인적요인, 차량요인, 환경요인이 복합적으로 작용하여 발생한다. 이 중 렌터카 교통사고는 운전자의 평소 익숙하지 않은 환경 등으로 인해 교통사고 발생 가능성과 심각도가 다른 교통사고와는 다를 것으로 예상된다. 이에 본 연구에서는 국내 대표 관광도시인 부산광역시, 강릉시, 제주시를 대상으로 최근 빅데이터 분석에 사용되는 기계학습 기법중 하나인 나이브 베이즈 분류기를 이용하여 렌터카 교통사고의 심각도를 예측하는 모형을 개발하였다. 또한, 기존 연구에 유의성이 검증된 변수와 수집 가능한 모든 변수를 이용하는 두 가지 모형에 대하여 모형의 예측 정확도를 비교하였다. 비교 결과 통계적 기법을 통해 유의성이 검증된 변수를 사용할 경우 모형이 더 높은 예측 정확도를 보이는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 경수로 노심 용융사고시 1차계통의 압력이 높은 경우에 발생하는 격납용기 직접가열 현상에 대한 실험연구를 하였다. 실험은 고리 1,2호기와 영광 3,4호기의 1/30 축소규모와 고리 1,2호기의 1/20 축소규모를 실험모형으로 하여 수행되었으며, 고리 1,2호기의 경우 축소 규모에 따른 검증도 시도하였다. 실험의 주요 변수는 초기 압력 용기의 압력, 파열면적 및 캐비티의 구조 등이다. 실험결과로부터 캐비티 외부로의 용융노심 분사비율은 높은 초기압력과 큰 파열면적을 가진 경우가 더 높으며 캐 비티의 구조가 분사비율에 큰 영향을 미침을 알 수 있었다. 본 연구의 실험결과를 이용하여 분사비율에 대한 실험관계식을 무차원 유효시간의 함수로 도출하여 제시하였으며, 이 실험관계식은 본 실험결과 뿐만 아니라 한국 과학기술원의 실험자료 및 미국 BNL 실험결과와도 잘 일치하였다.
본 논문에서는 기름이 유출된 바다 표면의 레이더 산란에 대한 수치해석적 연구를 보여준다. 우선, 풍속에 따라서 불규칙적인 거칠기를 갖는 바다 표면을 생성한 다음에, 유전율이 높은 거친 바닷물 표면 위에 유전율이 낮은 기름층을 두어 기름이 유출된 바다 표면을 생성한다. 서로 다른 표면 거칠기, 기름층의 두께와 유전율, 주파수, 편파, 입사각의 조합으로 이루어진 다양한 형태의 기름 유출 바다에 대한 레이더 후방산란계수를 모멘트 법(Method of Moments)/ 몬테카를로(Monte-Carlo) 방법을 이용하여 계산한다. 이 수치해석적 방법은 이론적인 산란 모델로 계산 가능한 간단한 구조에 대해서 이론 모델 결과와 비교함으로써 그 정확성을 검증한다. 이 수치해석적 방법으로 기름이 유출된 바다 표면에서의 후방산란계수의 감소를 분석하며, 이 분석 결과는 결과적으로 SAR 영상에서의 기름층의 발견 및 식별에 도움을 줄 것이다.
격납구조는 사고시 방사능 유출을 막기 위해 내압성능을 확보해야 하므로 소형 원자로용 격납구조에 모듈 방식을 적용하기 위해서는 내압성능의 분석이 필요하다. 따라서 소형 원자로용 모듈화 격납구조의 내압성능 분석을 위해 프리캐스트 콘크리트 모듈과 모듈 사이의 연결부 접촉면과 긴장재 배치를 고려한 FEM모델을 작성하고 정적해석을 수행한다. 이를 통해 모듈화 격납구조의 하중단계별 변위 및 응력의 변화특성을 분석한다. 그리고 변수 분석을 위해 선정된 각 변수가 모듈화 격납구조의 내압성능에 미치는 영향을 분석한다. 비교를 위해 일체화 격납구조의 내압성능도 함께 분석한다. FEM해석을 통한 변수 분석을 통해 긴장력 크기, 긴장재 배치 간격, 콘크리트 두께방향 긴장재 위치, 연결부 접촉면 마찰 계수 크기, 콘크리트 두께 등과 같은 변수 값의 범위가 제시되었다. 모듈화 격납구조의 모듈 간 접촉면에서 합성효과를 발생시켜주는 주요인자는 긴장재에 의한 긴장력과 연결부 접촉면의 마찰력이다. 일체화 격납구조 대비 추가적인 긴장재배치를 통해 긴장력을 증가시키면 모듈화 격납구조에서도 일체화 격납구조와 동등 수준의 내압성능을 확보할 수 있다.
컨테이너를 이용한 위험물의 해상운송이 증가함에 따라 적재불량으로 인한 위험물의 누설 등으로 선박에서 화재사고가 발생하고 있다. 한편, IMO(MSC.93)에서는 2016년 1월 1일 이후 건조되는 개방갑판상에 컨테이너를 5단 이상 적재하도록 된 모든 선박은 물분무창(Water Mist Lance, WML)이라는 소화장치를 선박에 의무적으로 비치하도록 규정하였다. 본 연구에서는 LS-DYNA를 이용하여 최적의 첨단곡률반경을 가지는 WML을 설계하기 위한 수치해석을 수행하였다. 첨단부분의 길이가 10 mm, 15 mm, 20 mm인 3가지 모델에 대한 해석결과 길이가 15 mm인 경우만 컨테이너 벽면을 관통하고, WML의 첨단부분에 손상을 일으키지 않는 결과를 나타내었다. 향후, 본 연구결과를 바탕으로 테스트용 WML를 제작하여 성능실험을 할 계획이며, 문제점은 지속적으로 개선해 나갈 것이다.
Hydrogen-steam gas mixture may be injected into containment with flow regime varying both spatially and transiently due to wall effect and pressure difference between primary loop and containment in severe accidents induced by loss of coolant accident. Preliminary CFD analysis is conducted to gain information about the helium flow regime transition process from jet to buoyancy plume for forthcoming experimental study. Physical models of impinging jet and wall condensation are validated using separated effect experimental data, firstly. Then helium transportation is analyzed with the effect of jet momentum, buoyancy and wall cooling discussed. Result shows that helium distribution is totally dominated by impinging jet in the beginning, high concentration appears near gas source and wall where jet momentum is strong. With the jet weakening, stable light gas layer without recirculating eddy is established by buoyancy. Transient reversed helium distribution appears due to natural convection resulted from wall cooling, which delays the stratification. It is necessary to concern about hydrogen accumulation in lower space under the containment external cooling strategy. From the perspective of experiment design, measurement point should be set at the height of connecting pipe and near the wall for stratification stability criterion and impinging jet modelling validation.
The water pollution Accident in the South Han River is increasing due to increase of pollutants inflow from small streams from rural areas and reduced flow rate. This study predicted the change of water quality in the main stream of the South Han River due to climate change through the linkage of watershed and water quality models. Also, This study analyzed the effect of water quality improvement on Seomgang and the South Han River by securing the flow during the dry season. According to the scenarios for securing the river flow during drought season, the river flow in the Seomgang is increased up to 2.19 times, and the water quality during the drought season was improved up to $BOD_5$ 20.5%, T-N 40.8%, T-P 53.4%. Also, the water quality of the main stream of the South Han River improved to 5.22% of $BOD_5$, 5.42% of T-N and 7.69% of T-P as the river flow was secured from the Seomgang. The result of this study confirms that securing the baseflow in the Seomgang according to the scenarios for securing the river flow during the dry season has a positive effect on the improvement of the water quality of the rivers in the main river of the Seomgang and South Han River. The results of this study will contribute to the establishment of reasonable management to improve the water quality of the main stream of the Seomgang and South Han River.
고령화 시대에 따라 고령운전자 역시 증가하고 있으며, 이들에 의한 교통사고 심각성에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 고령운전자에 의한 사고심각도 예측 모형의 필요성이 점차 요구됨에 따라, 본 연구에서는 기계학습 기법을 활용하여 고령운전자에 의한 차대사람 사고심각도 예측을 위한 모형 정립 및 분석을 수행하고자 한다. 이를 위해 4개의 기계학습 알고리즘 (Logistic Model, KNN, RF, SVM)을 활용, 예측 모형을 개발하고 각 결과를 비교하였다. 연구 결과에 따르면 Logistic과 SVM 모형이 상대적으로 높은 예측력을 보였으며, 정확도 측면에서는 RF가 높은 것으로 나타났다. 추가적으로 각 중요 변수들을 이용하여 교차분석을 수행한 후 그 결과를 제시하였다. 본 연구의 결과들은 고령화시대에 고령운전자에 의한 사고심각성을 예방하기 위한 안전정책 및 인프라 개발에 활용될 것으로 판단된다.
최근 자율주행 자동차가 일으킨 사고 때문에 인공지능의 윤리적 측면에 대한 논의가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 인공지능이 윤리적 요소와 필연적으로 결부되어 있음을 로봇-인공지능 윤리 관련 개념과 공학기술로부터 확인하고 윤리적 측면이 사후적으로 발생하는 것이 아니라 내장되어 있음을 논한다. 또한, 자율주행 자동차와 관련된 윤리적 문제의 실마리가 될 수 있는 트롤리 딜레마에 대한 해결방법을 고안한다. 우선적으로 베이지안 네트워크를 작성하고 전처리 과정을 거쳐 중요하고 영향력 있는 데이터만 남도록 하며, 네트워크의 정확한 수치를 계산하기 위해 크라우드 소싱과 외삽법을 이용한다. 이러한 과정을 통해 알고리즘 및 모델을 구현할 때에 인간의 주관이 필연적으로 포함될 수밖에 없음을 주장하고 인공지능 시스템에 관한 왜곡과 편향을 방지하기 위해 전공 교육과 구분되는 공학 교양 교육, 특히 윤리 교육의 필요성과 방향에 대해 논한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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