한국해양연구소(KORDI)는 후구로(Fugro Int.)사의 도움으로 마라도에서 약 152km 떨어진 지점에 건설 예정인 이어도 해양관측기지 건설을 위해서 해저지반의 특성조사를 수행하였다. 지반조사의 근본 목적은 해양과학기지가 설치될 이어도의 해저지반의 공학적 특성을 파악하고 조사자료를 이용하여 고정식 해양구조물의 기초설계를 하기 위한 것이었다. 본 논문에서는 해저지반조사의 상세한 설명과 고정식 해양구조물의 기초설계에 필요한 설계상수를 산정하는 방법에 대해서 토론하고자 한다. 연구결과로는 해저 현장토질의 특성을 고려한 해양말뚝의 기초설계에 필요한 지반설계 상수를 제안하였다.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제11권4호
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pp.40-50
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2023
Research in interdisciplinary fields like biomechanics is published in a variety of journals whose visibility depends on bibliometric indexing that is often driven by citation analysis of bibliometric databases. This study documented variation in publication metrics and research subject categories assigned to 14 biomechanics journals. Authors, citation, and citation rate (CR) were collected for the top 15 cited articles in the journals retrieved from the Google Scholar service. Research subject categories were also extracted for journals from three databases (Dimensions, Journal Citation Reports, and Scopus). Despite the focus on biomechanics for the journals studied, these biomechanics journals have widely varying CR and subject categories assigned to them. There were significant (p=0.001) and meaningful (77-108%) differences in median CR between average, low, and high CR groups of these biomechanics journals. Since CR are primary data used to calculate most journal metrics and there is no one biomechanics subject category, field normalization for journal citation metrics in biomechanics is difficult. Care must be taken to accurately interpret most citation metrics of biomechanics journals as biased proxies of general usage of research, given a specific database, time frame, and area of biomechanics research.
해수유동모델 결과를 3차원적으로 가시화하기 위한 그래픽 유저 인터페이스를 구축하는 과정에서 지리정보시스템(GIS) 기술을 활용하였다. 연안역 관리에서 GIS 기법은 산재되어 있는 방대한 자료들을 저장하고 이를 3차원으로 가시화하는 기능을 제공하며 해석적, 통계적, 모델링 도구로써 주어진 상황에 적합한 데이터 변환이 가능하도록 해준다. 해수유동모델은 개방경계에서 조석, 바람, 수온, 염분, 강물 유입 및 태양복사 등과 같은 모델입력값을 부여함으로써 구동되며 대상해역은 진해만으로 하였다. 본 연구에서는 국산 GIS 소프트웨어인 GeoMania (v2.5)를 사용하여 진해만을 대상으로 시뮬레이션된 해수유동모델 결과의 3차원 가시화 모듈을 구축하였다.
Water utilities are making various efforts to reduce water losses from water networks, and an essential part of them is to recognize the moment when a pipe burst occurs during operation quickly. Several physics-based methods and data-driven analysis are applied using real-time flow and pressure data measured through a SCADA system or smart meters, and methodologies based on machining learning are currently widely studied. Water utilities should apply various approaches together to increase pipe burst detection. The most intuitive and explainable water balance method and its procedure were presented in this study, and the applicability and detection performance were evaluated by applying this approach to water supply pipelines. Based on these results, water utilities can establish a mass balance-based pipe burst detection system, give a guideline for installing new flow meters, and set the detection parameters with expected performance. The performance of the water balance analysis method is affected by the water network operation conditions, the characteristics of the installed flow meter, and event data, so there is a limit to the general use of the results in all sites. Therefore, water utilities should accumulate experience by applying the water balance method in more fields.
Cloud amount calculation algorithm was developed using MTSAT-1R satellite data. The cloud amount is retrieved at 5 km ${\times}$ 5 km over the Korean Peninsula and adjacent sea area. The algorithm consists of three steps that are cloud detection, cloud type classification, and cloud amount calculation. At the first step, dynamic thresholds method was applied for detecting cloud pixels. For using objective thresholds in the algorithm, sensitivity test was performed for TBB and Albedo variation with temporal and spatial change. Detected cloud cover was classified into 3 cloud types (low-level cloud, cirrus or uncertain cloud, and cumulonimbus type high-level cloud) in second step. Finally, cloud amount was calculated by the integration method of the steradian angle of each cloud pixel over $3^{\circ}$ elevation. Calculated cloud amount was compared with measured cloud amount with eye at surface observatory for the validation. Bias, RMSE, and correlation coefficient were 0.4, 1.8, and 0.8, respectively. Validation results indicated that calculated cloud amount was a little higher than measured cloud amount but correlation was considerably high. Since calculated cloud amount has 5km ${\times}$ 5km resolution over Korean Peninsula and adjacent sea area, the satellite-driven cloud amount could show the possibility which overcomes the temporal and spatial limitation of measured cloud amount with eye at surface observatory.
As passive safety features for nuclear power plants receive increasing attention, various studies have been conducted to develop safety systems for 3rd-generation (GEN-III) nuclear power plants that are driven by passive systems. The Passive Auxiliary Feedwater System (PAFS) is one of several passive safety systems being designed for the Advanced Power Reactor Plus (APR+), and extensive studies are being conducted to complete its design and to verify its feasibility. Because the PAFS removes decay heat from the reactor core under transient and accident conditions, it is necessary to evaluate the heat removal capability of the PAFS under hypothetical accident conditions. The heat removal capability of the PAFS is strongly dependent on the heat transfer at the condensate tube in Passive Condensation Heat Exchanger (PCHX). To evaluate the model of heat transfer coefficient for condensation, the Multi-dimensional Analysis of Reactor Safety (MARS) code is used to simulate the experimental results from PAFS Condensing Heat Removal Assessment Loop (PASCAL). The Shah model, a default model for condensation heat transfer coefficient in the MARS code, under-predicts the experimental data from the PASCAL. To improve the calculation result, The Thome model and the new version of the Shah model are implemented and compared with the experimental data.
최근들어, 확률론적 최적제어(stochastic optimal control) 및 강화학습(reinforcement learning) 분야에서는 데이터를 활용하여 준최적 제어 전략을 찾는 문제를 위한 많은 연구 노력이 있어 왔다. 가치함수(value function) 기반 동적 계획법(dynamic programming)으로 최적제어기를 구하는 고전적인 이론은 확률론적 최적 제어 문제를 풀기위해 확고한 이론적 근거 아래 확립된바 있다. 하지만, 이러한 고전적 이론은 매우 간단한 경우에만 성공적으로 적용될 수 있다. 그러므로, 엄밀한 수학적 분석 대신에 상태 전이 및 보상 신호 값 등의 관련 데이터를 활용하여 준최적해를 구하고자 하는 데이터 기반 현대적 접근 방법들은 실용적인 응용분야에서 특히 매력적이다. 본 논문에서는 확률론적 최적제어 전략과 근사적 추론 및 기계학습 기반 데이터 처리 방법을 접목하는 방법론들을 고려한다. 그리고 이러한 고려를 통하여 얻어진 방법론들을 금융공학을 포함한 다양한 응용 분야에 적용하고 그들의 성능을 관찰해보도록 한다.
In this paper we have provided an extensive survey of the databases and other resources related to the current research in bioinformatics and the issues that confront the database researcher in helping the biologists. Initially we give an overview of the concepts and principles that are fundamental in understanding the basis of the data that has been captured in these databases. We briefly trace the evolution of biological advances and point out the importance of capturing data about genes, the fundamental building blocks that encode the characteristics of life and proteins that are the essential ingredients for sustaining life. The study of genes and proteins is becoming extremely important and is being known as genomics and proteomics, respectively. Whereas there are numerous databases related to various subfields of biology, we have maintained a focus on genomic and proteomic databases which are the crucial stepping stones for other fields and are expected to play an important role in the future applications of biology and medicine. A detailed listing of these databases with information about their sizes, formats and current status is presented. Related databases like molecular pathways and interconnection network databases are mentioned, but their full coverage would be beyond the scope of a single paper. We comment on the peculiar nature of the data in biology that presents special problems in organizing and accessing these databases. We also discuss the capabilities needed for database development and information management in the bioinformatics arena with particular attention to ontology development. Two research case studies based on our own research are summarized dealing with the development of a new genome database called Mitomap and the creation of a framework for discovery of relationships among genes from the biomedical literature. The paper concludes with an overview of the applications that will be driven from these databases in medicine and healthcare. A glossary of important terms is provided at the end of the paper.
최근 스마트폰의 급격한 보급으로 개인정보 침해사고 및 프라이버시 침해를 통한 여러 가지 사회문제가 급속도로 증가하고 있으며, 이에 따라 개인 정보보호를 위한 다양한 연구 및 기술 개발이 이루어지고 있다. 개인의 모든 정보가 거의 들어 있다고 해도 과언이 아닌 스마트폰의 정보유출은 우리의 일상에서 쉽고 빈번하게 발생할 수 있는데, 포렌식 분석 툴을 이용하여 증거를 수집하거나 분석하기란 쉽지 않은 일이다. 현재 안드로이드 포렌식 연구는 비휘발성 메모리로부터 데이터를 수집하여 분석하는 기법에 집중되어 왔으며, 휘발성 데이터에 대한 연구는 미미한 실정이다. 안드로이드 로그는 휘발성 저장매체로부터 수집될 수 있는 휘발성 데이터이다. 안드로이드 로그는 안드로이드 시스템에서부터 애플리케이션에 이르기까지 최근의 모든 구동내역과 관련한 기록이 로그로 저장되기 때문에 안드로이드폰 사용을 추적할 수 있는 자료로 활용이 충분하다. 본 논문에서는 포렌식 분석 툴을 이용하지 않고 로그를 필터링하여 개인의 정보 유출 유무를 판단하여 대응할 수 있는 방법을 제시한다.
The Fishtail Chimney system mounted on 1 channel smoking machine is not appropriate for the routine analysis of sidestream smoke, because of its low repeatability and very long time required for smoke collection. To overcome this inconvenience, we developed a new sidestream smoke collecting apparatus compatible for 8 channel linear smoking machine. An electric motor driven stroke and automatic control system were adopted in this device to maximize convenience and efficiency of its operation. Also, we carried out the international collaborative study on monitoring sidestream smoke analysis to test the performance of this system. From the statistical analysis of the data obtained in our laboratory and other participating labs, it has been indicated that the newly developed sidestream smoke collection apparatus could be applicable to the routine analysis of sidestream smoke.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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