• 동아시아경상학회지
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• 제11권4호
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• pp.19-28
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• 2023

Purpose - research the main methods of financial analysis of corporation in the condition of inflationary processes: the analysis of financial sustainability, liquidity, profitability and etc. Research design, Data, and methodology - the main methodical aspects of financial analysis of operations in the conditions of inflation, their efficiency are presented in the theses. Also the main financial indicators are generalized and systematized with the factor of inflation. The general scheme of adjusting the analysis of financial stability for the factor of inflation is presented. Result - The specifics of adjusting the company's assets and liabilities for the factor of inflation during the analysis of prospective financial stability are details revealed in the article. The features of a comprehensive prospective assessment of liquidity and the financial stability are determined. Conclusion - The account of factor of inflations in the financial operations enable reduce the losses, to identify the price of price strategy on the market, to analyze the problematic situations and develop scenarios for the development of the organization's activities in these conditions. The article the limitations and recommendations for adjusting for the factor of inflation are presented, including the necessary to clearly define the levels of their detail, since the study may be overloaded with calculations.

• 환경영향평가
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• 제10권2호
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• pp.123-133
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• 2001

Gaussian dispersion model is the most widely used tool for the ground level air pollution simulation. Though in spite of the convenience there are important problems on the Pasquill- Gifford' stability classification scheme which was used to define the turbulent state of the atmosphere or to describe the dispersion capabilities of the atmosphere which was each covers a broad range of stability conditions, and that they were very site specific, and the vertical dispersion calculation formula on the case of the unstable atmospheric condition. This paper was carried out to revise the Gaussian dispension model for the purposed of increase the modeling performance and propose the revised model, which was composed of the turbulent characteristics in the unstable atmospheric conditions. The proposed models in this study were composed of the profile method, Monin-Obukhove length, the probability density function model and the lateral dispersion function which was composed of the turbulent parameters, $u_*$(friction velocity), $w_*$(convective velocity scale), $T_L$(lagrangian time scale) for the model specific. There were very good performance results compare with the tracer experiment result on the case of the short distance (<1415m) from the source, but increase the simulation error(%) to stand off the source in the all models. In conclusion, the revised Gaussian dispersion model using the turbulent characteristics may be a good contribution for the development of the air pollution simulation model.

• 지질공학
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• 제17권3호
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• pp.393-404
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• 2007

본 연구는 절리암반사면의 현장상태 및 위험도에 대한 현장조사를 기초로 사면의 상대적 위험도를 판단 할 수 있는 토대를 마련하기 위하여 개별요인이 사면안정성에 미치는 영향을 고찰하였으며 사면붕괴에 영향을 미치는 요인들에 대한 통계적 분석을 수행하였다. 사면의 붕괴요인으로는 기존에 제시된 인장균열, 지반변형, 구조물 변형, 붕괴발생규모, 절리주향, 절리경사, 절리상태, 사면경사, 강우 및 지하수위, 절취상태, 배수조건, 보호보강상태 등 12가지 항목을 고려하였다. 본 연구를 위한 조사지역은 경상남도 지방도로에 위치한 절취사면 중 붕괴 이력이 있거나 다소 불안감을 보이는 위험 절개지 233개소이다. 조사지역의 사면안정성평가는 각각의 평가요인(붕괴요인)에 따른 사면의 결함지수와 사면위험등급에 의해 수행되었다. 조사된 총 233개소의 사면 중 토사사면을 제외한 암반사면 126개소를 선별하여, 각각의 붕괴요인들과 사면위험등급과의 통계적 연관성분석을 실시하였다. 또한, 다중회귀분석을 수행하고 적용성을 고찰하여 사면결함지수와 위험등급을 예측할 수 있는 통계모형을 제시하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제34권1호
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• pp.145-153
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• 2014

현재 국내외적으로 다양한 가뭄지수들이 개발과 더불어 가뭄평가를 위한 다양한 기준이 개발되고 있다. 가뭄지수를 이용하여 가뭄의 시작, 강도 및 종료 시점을 정의할 경우, 일반적으로 특정 기준값(threshold)에 근거한 해석이 이루어지고 있으나, 이는 실제 가뭄을 평가하는데 불확실성을 가중시키는 원인으로 작용하고 있다. 따라서 본 연구에서는 기존의 가뭄지수 기반의 가뭄판단 시 적용되어져 왔던 특정한 기준값에 근거한 해석이 아닌, 기상학적 가뭄발생의 주된 원인 중 하나인 월강수량 자료에 내재되어 있는 특징을 최대한 활용하고자 은닉 마코프 모형(Hidden Markov Model, HMM) 기반의 확률론적 가뭄해석기법을 제안하였다. 그 결과, 본 연구에서 제시한 HMM 기반의 확률론적 가뭄해석기법은 기존의 다양한 가뭄지수를 적용한 가뭄해석과 비교하여 기상학적 측면에서의 가뭄판단의 명확한 기준 제시 및 가뭄발생의 원인을 규명하는 데 있어 체계적으로 불확실성을 감안한 해석이 가능하였다.

• 대한환경공학회지
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• 제36권9호
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• pp.614-623
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• 2014

지방상수도에서 이물질에 의한 수질민원은 수돗물에 대한 불신을 초래하고 음용률을 저해하는 가장 큰 요인이라 할 수 있다. 본 연구에서는 수질민원 대상지역의 이물질 수집 및 시료의 정성 및 정량분석을 실시하여 이물질에 함유되어 있는 화합물과 원소성분을 검출함으로서 이물질 발생의 원인을 밝히고 해결방안을 모색하고자 하였다. 또한 상수관로 내부의 이물질로 인해 지속적으로 발생하는 수질민원을 해소하고 수돗물에 대한 신뢰성 향상 및 양질의 수돗물 공급을 위한 방안을 마련하고자 하였다. 민원지역에서 포집된 이물질은 관로의 내부부식 및 노후화로 인한 부식생성물의 무기화합물뿐만 아니라 탄소(C) 및 산소(O)성분을 다량 함유한 유기화합물도 포함하고 있었다. 이물질에 대한 정확한 판단과 저감을 위해 객관적인 대상지역의 관상태평가가 필요한 것으로 조사되었다.

• 대기
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• 제32권4호
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• pp.277-295
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• 2022

The global weather prediction model, Korean Integrated Model (KIM), has been in operation since April 2020 by the Korea Meteorological Administration. This study assessed the performance of heat waves (HWs) in Korea in 2020. Case experiments during 2018-2020 were conducted to support the reliability of assessment, and the factors which affect predictability of the HWs were analyzed. Simulated expansion and retreat of the Tibetan High and North Pacific High during the 2020 HW had a good agreement with the analysis. However, the model showed significant cold biases in the maximum surface temperature. It was found that the temperature bias was highly related to underestimation of downward shortwave radiation at surface, which was linked to cloudiness. KIM tended to overestimate nighttime clouds that delayed the dissipation of cloud in the morning, which affected the shortage of downward solar radiation. The vertical profiles of temperature and moisture showed that cold bias and trapped moisture in the lower atmosphere produce favorable conditions for cloud formation over the Yellow Sea, which affected overestimation of cloud in downwind land. Sensitivity test was performed to reduce model bias, which was done by modulating moisture mixing parameter in the boundary layer scheme. Results indicated that the daytime temperature errors were reduced by increase in surface solar irradiance with enhanced cloud dissipation. This study suggested that not only the synoptic features but also the accuracy of low-level temperature and moisture condition played an important role in predicting the maximum temperature during the HWs in medium-range forecasts.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권1호
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• pp.251-266
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• 2022

Structural Health Monitoring (SHM) of critical infrastructure comprises a major pillar of maintenance management, shielding public safety and economic sustainability. Although SHM is usually associated with data-driven metrics and thresholds, expert judgement is essential, especially in cases where erroneous predictions can bear casualties or substantial economic loss. Considering that visual inspections are time consuming and potentially subjective, artificial-intelligence tools may be leveraged in order to minimize the inspection effort and provide objective outcomes. In this context, timely detection of sensor malfunctioning is crucial in preventing inaccurate assessment and false alarms. The present work introduces a sensor-fault detection and interpretation framework, based on the well-established support-vector machine scheme for anomaly detection, combined with a coalitional game-theory approach. The proposed framework is implemented in two datasets, provided along the 1st International Project Competition for Structural Health Monitoring (IPC-SHM 2020), comprising acceleration and cable-load measurements from two real cable-stayed bridges. The results demonstrate good predictive performance and highlight the potential for seamless adaption of the algorithm to intrinsically different data domains. For the first time, the term "decision trajectories", originating from the field of cognitive sciences, is introduced and applied in the context of SHM. This provides an intuitive and comprehensive illustration of the impact of individual features, along with an elaboration on feature dependencies that drive individual model predictions. Overall, the proposed framework provides an easy-to-train, application-agnostic and interpretable anomaly detector, which can be integrated into the preprocessing part of various SHM and condition-monitoring applications, offering a first screening of the sensor health prior to further analysis.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제13권11호
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• pp.81-91
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• 2012

이 논문은 폐기물 매립지에 사용되는 차수시설로서 토목섬유-흙 시스템의 접촉면에 대한 동적거동을 예측하기 위하여 제안된 교란도함수의 확률적 특성 분석에 대한 내용을 다루고 있다. 우선 다기능 접촉면 전단시험기(M-PIA)에 의한 다수의 시험자료를 활용하여 토목섬유-흙의 접촉면에 대한 교란도함수 모델의 매개변수를 보정하고 그 통계특성을 산정하였다. 다음으로 화학적인자와 상재하중의 영향을 고려한 교란도함수의 확률적 특성분석을 위하여, 산정된 A와 Z의 통계특성과 매우 효율적인 샘플링기법인 LHS기법을 적용함으로써 교란도함수 모델의 확률적 특성인 평균, 변동계수 및 분포형태를 분석하였다. 그 결과로서 ${\xi}_D$의 수준에 따라 교란도함수의 변동성은 약 최소 10%에서 최대 28% 정도로 나타났으며, 분포형태는 대부분의 ${\xi}_D$수준에서 Weibull 분포가 가장 적합한 것으로 나타났다. 이 연구를 통하여 획득한 교란도함수의 확률특성을 활용하면 향후 접촉면 전단강도의 불확실성과 변동성을 정량적으로 명확하게 고려할 수 있는 토목섬유-흙 접촉면의 확률론적 안전성 평가기법의 개발이 가능할 것으로 판단된다.