• 한국습지학회지
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• 제25권4호
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• pp.345-352
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• 2023

최근 전 세계적으로 겨울철 자연재해인 대설 재해 위험이 커지고 있다. 대한민국 강설의 특징은 지역별 차이가 있는 것이 특징으로, 대설 피해를 줄이기 위한 연구가 많이 진행되고 있으나, 지역별 특성을 반영하지 못한 연구 결과가 제시되고 있다. 본 연구에서는 대한민국의 대설 취약성 평가를 실시하기 위해 PSR 방법과 DPSIR 방법을 사용하였고, 평가 결과 두 가지 평가 방법을 비교하여 신뢰할 수 있는 대설 위험지역을 제시하고자 하였다. PSR 방법은 압력지수, 상태지수, 반응지수로 구분되며, DPSIR 방법은 추진력, 압력, 상태, 영향, 대책 지수로 구분된다. 각 지표에 해당하는 데이터를 수집하고, 엔트로피 가중치 산정방법을 이용하여 가중치를 계산하여 우리나라 전 지역의 대설 취약성 지수를 산출하였다. 최근 2018년부터 2022년까지 대한민국의 대설 피해를 기준으로 PSR과 DPSIR 방법을 이용하여 산출한 지수를 비교한 결과 DPSIR 방법을 이용하여 산출된 취약성 지수가 더 신뢰할 수 있는 결과를 보였다. 본 연구의 결과 대설 피해 발생 시 대설 취약성 지수가 높은 지역을 선제적으로 대비할 수 있고, 효율적인 제설대응체계를 구축할 수 있을 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.171-180
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• 2023

수소에너지 기술은 4차 산업 시대에서 주목받는 중요한 분야로 수소와 산소를 활용하여 전기 에너지를 생성하는 기술이다. 이 기술을 군사 차량에 적용할 경우, 온실가스 감소, 무소음, 저 진동 및 낮은 발열량의 효과로서 군사적으로 전략적 이점을 얻을 수 있어 다국에서 수소 군사 차량을 위한 연구 중이다. 우리나라 또한 미래 군사 차량에 수소를 적용하고 소형화 및 AI를 통한 스마트화 시키는 미래전을 대비한 전략인 Army Tiger4.0 계획을 수립하였다. 또한 국방부는 군용 수소충전소 설치에 따라 군 내 수소차 보급에도 탄력이 붙을 것으로 예상하여 환경부와의 협력으로 군용 수소충전소를 전국적으로 확충하기 위한 계획을 수립하였다. 하지만 수소는 화재와 폭발 위험물질로 안전한 충전소 구축과 효과적인 관리를 위한 체계적인 제도가 필요하다. 현재 군에서는 지정한 수소충전소 시설의 분류와 설치 조건을 군 시설 설계지침서를 통해 확인하였다. 그 결과, 충전소는 주유 시설로 분류되며 인접 건물과의 최소 안전거리를 2m 이상으로 이격시키는 것만 명시되어 있을 뿐 안전거리에 대한 그 외의 내용은 명시되지 않았다. 폭발의 규모가 큰 수소의 특성을 고려하여 과학적 기법을 통해 사고 피해 범위를 정량적으로 파악하고 피해 거리 밖으로 최소 안전거리를 제시하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권10호
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• pp.3874-3897
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• 2023

A high-fidelity computational fluid dynamics (CFD) analysis was performed using the Large Eddy Simulation (LES) model for the lower plenum of the High-Temperature Test Facility (HTTF), a ¼ scale test facility of the modular high temperature gas-cooled reactor (MHTGR) managed by Oregon State University. In most next-generation nuclear reactors, thermal stress due to thermal striping is one of the risks to be curiously considered. This is also true for HTGRs, especially since the exhaust helium gas temperature is high. In order to evaluate these risks and performance, organizations in the United States led by the OECD NEA are conducting a thermal hydraulic code benchmark for HTGR, and the test facility used for this benchmark is HTTF. HTTF can perform experiments in both normal and accident situations and provide high-quality experimental data. However, it is difficult to provide sufficient data for benchmarking through experiments, and there is a problem with the reliability of CFD analysis results based on Reynolds-averaged Navier-Stokes to analyze thermal hydraulic behavior without verification. To solve this problem, high-fidelity 3-D CFD analysis was performed using the LES model for HTTF. It was also verified that the LES model can properly simulate this jet mixing phenomenon via a unit cell test that provides experimental information. As a result of CFD analysis, the lower the dependency of the sub-grid scale model, the closer to the actual analysis result. In the case of unit cell test CFD analysis and HTTF CFD analysis, the volume-averaged sub-grid scale model dependency was calculated to be 13.0% and 9.16%, respectively. As a result of HTTF analysis, quantitative data of the fluid inside the HTTF lower plenum was provided in this paper. As a result of qualitative analysis, the temperature was highest at the center of the lower plenum, while the temperature fluctuation was highest near the edge of the lower plenum wall. The power spectral density of temperature was analyzed via fast Fourier transform (FFT) for specific points on the center and side of the lower plenum. FFT results did not reveal specific frequency-dominant temperature fluctuations in the center part. It was confirmed that the temperature power spectral density (PSD) at the top increased from the center to the wake. The vortex was visualized using the well-known scalar Q-criterion, and as a result, the closer to the outlet duct, the greater the influence of the mainstream, so that the inflow jet vortex was dissipated and mixed at the top of the lower plenum. Additionally, FFT analysis was performed on the support structure near the corner of the lower plenum with large temperature fluctuations, and as a result, it was confirmed that the temperature fluctuation of the flow did not have a significant effect near the corner wall. In addition, the vortices generated from the lower plenum to the outlet duct were identified in this paper. It is considered that the quantitative and qualitative results presented in this paper will serve as reference data for the benchmark.

• 한국항해항만학회지
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• 제47권6호
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• pp.358-366
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• 2023

본 연구는 해양수산부의 '지능형 해상교통정보시스템' 서비스 중 '사고취약선박 모니터링 서비스'의 선박 충돌 경보를 개선하기 위한 것으로, 현재의 선박 충돌 경보는 대형 선박 위주의 데이터와 그 운항자에 기반한 설문조사 레이블을 가지고 지도 학습(SL)한 모델을 사용하고 있다. 이로 인해, 소형선박 데이터 및 운항자의 의견이 현재 충돌 지도학습 모델에 반영되지 않아, 소형선박 운항자가 느끼는 체감보다 먼 거리에서 경보가 제공되기 때문에 그 효과가 미비하다. 또한, 지도학습(SL) 방법은 레이블링 된 다수의 데이터가 필요하지만, 레이블링 과정에서 많은 자원과 시간이 필요하다. 본 논문은 이러한 한계를 극복하기 위해 준지도학습(SSL)의 알고리즘인 Label Propagation과 TabNet을 사용하여 레이블이 결정되지 않은 데이터를 활용하여 소형선박을 위한 충돌 경보의 분류 모델을 연구하였다. 충돌 경보의 분류 모델을 활용하여 소형선박 운항자를 대상으로 실해역 시험을 수행한 결과 운항자의 만족도가 증가하는 결과를 확인하였다.

• 한국건설안전학회 논문집
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• 제6권1호
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• pp.19-26
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• 2024

본 연구에서는 산업현장의 안전관리에 대한 현황 및 사망재해 통계를 분석하여 문제점을 도출하고 융복합공학의 활용도를 높이는 방향을 제시하였다. 현재의 산업현장 안전관리는 소극적, 형식적, 비체계적임과 동시에 현장의 안전관리에 대한 정보 전달이 매우 미흡하였다. 이와 더불어 국내 산업안전 보건교육은 체계적이지 못하였으며 과거의 교육 형태를 반복하고 있어 실효성이 있다고 볼 수 없었다. 최근 ICT 기술이 산업 전반에 걸쳐 도입되고 있으며 이에 본 연구에서는 융복합 안전공학의 도입을 위한 몇 가지 방향을 제시하였다. 크케는 학교 교과 편성을 융·봉합적으로 편성 및 운영하는 것이다. 또한, 안전관리 교육이 실질적이고 현실감 있는 형태로 진행될 수 있게 VR 콘텐츠 및 체험교육을 적용하는 방안을 제안하였다. 마지막으로는 다양한 산업현장 특성을 고려한 산업별, 공종별로 차별화된 교육을 진행하는 것을 제안하였다. 본 연구의 결과는 국내 산업현장 안전관리 및 교육 분야의 관련자들에게 융·복합 안전교육에 대한 필요성을 강조할 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한임상독성학회지
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• 제21권2호
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• pp.92-107
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• 2023

Purpose: This study investigated the characteristics and treatment outcomes of patients who visited the emergency department due to intoxication and analyzed the impact of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic on their visits. Methods: A retrospective study was conducted using data from the National Emergency Department Information System (NEDIS) on patients who visited the emergency department due to intoxication between January 2014 and December 2020. In total, 277,791 patients were included in the study, and their demographic and clinical data were analyzed. A model was created from 2014 to 2019 and applied to 2020 (i.e., during the COVID-19 pandemic) to conduct a time series analysis distinguishing between unexpected accidents and suicide/self-harm among patients who visited the emergency department. Results: The most common reason for visiting the emergency department was unintentional accidents (48.5%), followed by self-harm/suicide attempts (43.8%). Unexpected accident patients and self-harm/suicide patients showed statistically significant differences in terms of sex, age group, hospitalization rate, and mortality rate. The time series analysis showed a decrease in patients with unexpected accidents during the COVID-19 pandemic, but no change in patients with suicide/self-harm. Conclusion: Depending on the intentionality of the intoxication, significant differences were found in the age group, the substance of intoxication, and the mortality rate. Therefore, future analyses of patients with intoxication should be stratified according to intentionality. In addition, the time series analysis of intentional self-harm/suicide did not show a decrease in 2010 in the number of patients, whereas a decrease was found for unintentional accidents.

• 서비스연구
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• 제14권1호
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• pp.27-43
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• 2024

중고차 시장에서 온라인 플랫폼 서비스의 시장 점유율은 지속적으로 증가하고 있다. 또한 중고차 온라인 플랫폼 서비스는 서비스 이용자에게 차량의 제원, 사고 이력, 점검 내역, 세부 옵션, 그리고 중고차의 가격 등을 공개하고 있다. 2023년 현재 국내 자동차 시장에서 SUV 차종의 신차 점유율은 50% 이상으로 확대되었으며, 하이브리드 차종은 신차 판매량이 지난해에 비해 두 배 이상 증가하였다. 이에 따라 이들 차종은 국내 중고차 시장에서도 인기를 끌고 있다. 기존 연구는 전체 차량 또는 브랜드별 차량을 대상으로 머신러닝 모델을 실행하여 중고차 가격 예측 모델을 제안하였다. 반면 국내 자동차 시장에서 SUV와 하이브리드 차종의 인기는 매년 상승하고 있으나, 이들 차종을 대상으로 중고차 가격 예측 모델을 제안한 연구는 찾기 어려웠다. 본 연구는 국내 시장에서 자국 브랜드가 생산한 세단, SUV, 그리고 하이브리드 차종을 대상으로 차량 제원과 옵션, 총 72개의 특성을 활용하여 이들 차종별 가장 우수한 중고차 가격 예측 모델을 선정하였다. 이를 위해 특성 선택으로 Lasso 회귀 모델을 활용하여 특성을 선별한 후 동일 샘플링으로 앙상블 모델을 실행하였다. 그 결과 모든 차종에서 최우수 모델은 CBR 모델로 선정되었으며, 차종별 최우수 모델을 대상으로 Tree SHAP Value의 시각화를 실행하여 특성의 기여도 및 방향성을 확인하였다. 본 연구의 시사점으로 온라인 플랫폼 서비스를 이용하는 매매관계자에게 차종별 중고차 가격 예측 모델을 제안하고 특성의 기여 수준과 방향성을 확인함으로써 이들 간 정보의 비대칭으로 야기된 문제 해결에 지원이 될 것으로 기대한다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제26권2호
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• pp.91-111
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• 2024

전력구 터널은 송전선로 지중화 사업의 일환으로 대부분의 경우 쉴드 TBM을 활용하여 건설된다. TBM 챔버는 터널 내부 중 유일하게 암반과 흙을 마주하는 공간이며, 붕락과 부딪힘 사고 등 사고노출 빈도가 가장 높은 곳이다. 현재 챔버 외부에서 디스크커터 마모정도를 측정할 수 있는 방법이 부재하기 때문에 근로자의 수시점검이 필수적이다. 이에 본 연구에서는 TBM 챔버 내부 안전사고를 예방하고, 챔버 오픈회수 절감을 통해 공사기간 단축의 효과를 기대하기 위하여 디스크커터 마모측정 기술 개념을 정립하고, 시작품을 제작하였다. 선행기술을 고찰하여 자기센서가 굴착환경에서 가장 적합하다고 판단하여, 자기센서, 무선통신 모듈, 전원공급, 외부 케이싱, 그리고 모니터링 시스템을 종합한 마모측정 센서 패키지를 개발하였다. 실제 굴착환경에서 시작품 성능검증을 수행하기 위해 3.6 m 토압식 쉴드 TBM을 활용한 실대형 굴진시험을 수행하였다. 실대형 굴진시험 결과 8개의 시작품 중 5개가 정상적으로 작동하였다. 최대 3,000 kN의 추력과 1.5 RPM의 회전속도 안에서 센서측정값이 무선통신을 통해 시스템에 원활하게 표출되는지 확인하였고, 센서 케이싱이 파손되지 않아 내구성을 확보하는 것으로 분석되었다.

• 한국도로학회논문집
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• 제7권4호
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• pp.151-162
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• 2005

도로전광표지(VMS, Variable Message Sign)는 $\lceil$도로의 구조 시설에 관한 규칙$\rfloor$제 38조에 의하여 설치하는 교통관리 시설로서 도로교통의 원활한 소통과 안전을 도모하고 교통사고를 방지하기 위한 사전정보 제공을 위한 부속시설이다. 현재 ITS 산업이 활성화 되여 VMS의 기술적 요소가 발달을 거듭하면서, 보다 질적인 정보제공을 위하여 표출방식을 달리 하여 제공하고자 하는 노력이 여기저기서 시도되고는 있다. 그러나 표출방식별 효과에 대한 검증없이 사용되고 있거나 아직까지는 고정식(Stationary)위주의 표출방식만이 제한적으로 사용되고 있어 그 효과를 백분 활용하지 못하고 있는 것이 사실이다. 이에 본 연구에서는 정보를 인지하고 판단하는 운전자 관점에서 보다 실용적이고 효과적인 정보 전달을 위한 방안의 기초연구로서 인지반응 특성요소를 효과척도로 활용하여 표출방식간 유의성 검증을 실시하였다. 이를 위하여 3D-시뮬레이션을 개발하여 보다 객관적인 비교실험을 수행하였다. 표출방식 간 비교변수로는 VMS의 요구조건이자 운전자 인지특성을 대변할 수 있는 현저성, 판독성, 이해성으로 선정하여, 한 표출방식에 대한 각각에 특성실험을 동시에 수행하였다. 뿐만 아니라 기존의 인지 특성변수로 채택된 판독시간의 실험에 대한 피실험자의 측정오차를 줄이기 위하여 초점기록계(Eye Marker Recorder)를 이용하여 실험함으로서 보다 정량적이면서도 객관적인 판독시간을 측정할 수 있었다. 각각의 측정 변수들에 대한 표출방식간 유의성을 검증하기 위하여 각 변수의 데이터 범주에 맞도록 현저성은 교차분석으로, 판독성과 이해성은 분산분석으로 검토하였다. 그 결과 현저성은 플래쉬>고정식${\neq}>$스크롤 방식 순으로 유의미한 차이를 나타냈으며, 판독성은 고정식과 플래쉬 방식의 차이는 없었고 스크롤 방식의 경우만이 유의미한 차이로 판독시간이 증가함을 알 수 있었다. 또 이해성에 있어서 플래쉬>고정식>스크롤 방식 순으로 나타나 전체의 결과를 종합하여 볼 때 플래쉬 방식의 성능이 우수함을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.99-120
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• 2010

최근 고객들의 비대면 접점 서비스 이용도가 높아짐에 따라, 비대면 채널은 다양한 데이터의 분석을 통해 고객 만족도를 향상시킬 수 있는 유용한 창구로 인식되고 있다. 이러한 비대면 채널의 대표적 영역으로 콜센터를 들 수 있으며, 콜센터 운영에서 고객 만족도에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 상담 인력의 규모인 것으로 알려져 있다. 즉, 일정수준 이상의 고객 만족도를 유지하기 위해서는 충분한 상담 인력을 확보하는 것이 관건이지만, 불필요하게 많은 인력을 확보하는 것은 인건비 측면에서 비용의 낭비를 초래할 수 있다. 따라서 부족하지도 않고 넘치지도 않을 정도의 적정 인력을 산출하는 능력은 콜센터 운영의 핵심 경쟁력으로 인식되고 있으며, 최근 콜센터에서는 적정 인력의 규모를 예측하기 위해 WFM(Work Force Management) 업무 전담 부서를 설치하고 콜량을 정확하게 예측하기 위한 노력을 기울이고 있다. 콜량 예측을 위해 현업에서 주로 사용되는 방법은 담당자의 직관에 의존하는 방법으로, 일정기간의 콜량 평균을 담당자가 주관적 판단에 의해 보정함으로써 이루어진다. 하지만 이러한 방식은 담당자의 주관적 성향에 크게 좌우된다는 한계를 갖고 있어서, 최근에는 다양한 예측 모형을 시스템화한 WFMS(Workforce Management System) 패키지가 널리 활용되고 있다. 하지만 이 시스템은 초기 도입 시 매우 고가의 구축비용이 발생하며, 신규 요인 발굴 시 이를 즉각적으로 시스템에 반영하기 어렵다는 한계점을 갖고 있다. 이를 극복하기 위해 본 연구에서는 데이터 마이닝의 대화식 의사결정나무 기법을 이용함으로써, 객관적이면서도 업무 배경 지식을 충분히 활용할 수 있는 예측 모형을 수립하고자 한다. 또한, 본 연구에서 수립한 모형의 정확성 평가를 위해, 국내 최대 규모의 한 자동차 보험사 콜센터의 4년 8개월 간의 실 데이터를 사용한 실험을 수행하고 그 결과를 제시하였다. 실험에서는 기존의 WFMS와 본 연구에서 제안하는 두 가지 모형인 대화식 의사결정나무 기반의 예측 모형, 일반 의사결정나무 기반의 예측 모형의 세 가지 모형에 대해, 다양한 오차 허용범위 하에서의 사고콜 및 고장콜에 대한 예측 적중률을 평가하였다.