• 한국화재소방학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.21-25
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• 2015

공정의 안전을 위해서 취급물질의 정확한 연소특성치의 사용은 매우 중요하다. 화학산업에서 다양하게 사용되고 있는 브로모벤젠의 안전한 취급을 위해서 인화점과 최소자연발화온도를 측정하였다. 폭발하한계는 실험에서 얻어진 하부인화점을 이용하여 계산하였다. Setaflash 밀폐식은 $44^{\circ}C$, Pensky-Martens 밀폐식에서는 $50^{\circ}C$ 그리고 Tag 개방식에서는 $56^{\circ}C$, Cleveland 개방식에서는 $64^{\circ}C$로 측정되었다. ASTM E659 장치에 의한 최소자연발화온도는 $573^{\circ}C$로 측정되었다. 측정된 하부인화점 $44^{\circ}C$에 의한 폭발하한계는 1.63 Vol%로 계산되었다. 폭발한계는 측정된 인화점이나 문헌에 제시된 인화점을 이용하여 예측 가능함을 알 수 있었다.

• 한국가스학회지
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• 제10권2호
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• pp.7-13
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• 2006

화학공정에서 안전하고 최적화된 조작과 내재되어 있는 화재 및 폭발 위험성 평가를 위해서는 연소특성치를 알아야 한다 폭발한계, 연소열, 화염온도, 폭발한계의 온도의존성은 가연성물질의 화재 및 폭발위험성을 결정하는데 중요한 연소특성치이다. 본 연구의 목적은 알킬케톤에 대한 연소특성치들의 상관관계와 폭발하한계의 온도의존성 고찰에 있다. 문헌자료를 이용하여 알킬케톤의 폭발특성치간의 상관관계를 묘사하는 경험식을 제시하였다. 또한 폭발하한계의 온도의존성을 예측위해 통계적 및 수학적 방법을 사용하여 새로운 식을 제시하였다. 제시된 예측식에 의한 예측값은 문헌값과 적은 오차범위에서 일치하였다. 제시된 방법론을 사용하여 다른 가연성 물질의 폭발한계 예측이 가능해졌다.

• 에너지공학
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• 제25권3호
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• pp.34-40
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• 2016

화학산업에서 다양하게 사용되고 있는 이소아밀알코올의 안전한 취급을 위해서 인화점과 최소자연발화온도를 측정하였다. 폭발하한계는 실험에서 얻어진 하부인화점을 이용하여 계산하였다, 이소아밀알코올의 Setaflash 밀폐식은 $42^{\circ}C$, Pensky-Martens 밀폐식에서는 $43^{\circ}C$ 그리고 Tag 개방식에서는 $46^{\circ}C$, Cleveland 개방식에서는 $54^{\circ}C$로 측정되었다. ASTM E659 장치에 의한 이소아밀알코올의 최소자연발화온도는 $327^{\circ}C$로 측정되었다. 측정된 하부인화점 $42^{\circ}C$에 의한 폭발하한계는 1.41 vol%로 계산되었다. 폭발한계는 측정된 인화점이나 문헌에 제시된 인화점을 이용하여 예측 가능함을 알 수 있었다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.14-20
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• 2006

본 연구의 목적은 건축내장재의 발화시간과 열방출율을 예측하고자 한다. 반응표면방법론(RSM)과 문헌자료를 사용하여 건축내장제의 새로운 발화시간과 열방출율의 예측식을 제시하였다. 재료의 두께와 밀도에 의한 발화시간의 예측값과 문헌값의 A.A.P.E.는 4.35초, A.A.D.는 1.57초 그리고 상관계수는 0.987이였다. 버너의 폭과 열량에 의한 순열방출율의 예측값과 문헌값의 상관계수는 0.983이였으며, 버너의 폭과 열량에 의한 총열방출율의 예측값과 문헌값의 상관계수는 0.999였다. 또한 버너의 폭과 열량에 의한 최대 화염높이의 상관계수는 0.999로서, 제시한 예측식들에 의한 예측값은 문헌값과 일치하였다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제33권4호
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• pp.9-15
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• 2019

본 연구에서는 합성피혁 제조 공정에서 주로 사용되는 혼합 유기용제 중에서 디메틸포름아마이드(Dimethylformamide, DMF)를 기준물질로 톨루엔과 메틸에틸케톤 등이 혼합된 2성분 및 3성분 혼합물질 7종류에 대하여 국제적으로 표준화된 시험방법을 이용하여 인화점을 측정하였다. 그리고 몇 가지 예측모델을 이용하여 인화점을 예측하고 실험결과와 비교하였다. 그 결과, 2성분 혼합물에서 DMF 몰분율이 약 0.7 이하인 경우는 혼합물의 인화점이 25 ℃이하로 관측되어, 고인화점 물질의 혼합에 의한 인화점상승에 대한 효과가 작은 것으로 나타났다. 그리고 평균온도차이를 이용하여 각 모델별 예측값을 평가한 결과, 르샤틀리에 모델의 경우가 1.95 ℃로 측정값에 가장 근사한 것으로 나타났다.

• 한국안전학회지
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• 제33권4호
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• pp.8-14
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• 2018

In the industrial chemical process involving combustible materials, reliable safety data are required for design prevention, protection and mitigation measures. The accurate combustion properties are necessary to safely treatment, transportation and handling of flammable substances. The combustion parameters necessary for process safety are lower flash point, upper flash point, fire point, lower explosion limit(LEL), upper explosion limit(UEL)and autoignition temperature(AIT) etc.. However, the combustion properties suggested in the Material Safety Data Sheet (MSDS) are presented differently according to the literatures. In the chemical industries, tetralin which is widely used as a raw material of intermediate products, coating substances and rubber chemicals was selected. For safe handling of tetralin, the lower and flash point, the fire point, and the AIT were measured. The LEL and UEL of tetralin were calculated using the lower and upper flash point obtained in the experiment. The flash points of tetralin by using the Setaflash and Pensky-Martens closed-cup testers measured $70^{\circ}C$ and $76^{\circ}C$, respectively. The flash points of tetralin using the Tag and Cleveland open cup testers are measured $78^{\circ}C$ and $81^{\circ}C$, respectively. The AIT of the measured tetralin by the ASTM E659 apparatus was measured at $380^{\circ}C$. The LEL and UEL of tetralin measured by Setaflash closed-cup tester at $70^{\circ}C$ and $109^{\circ}C$ were calculated to be 1.02 vol% and 5.03 vol%, respectively. In this study, it was possible to predict the LEL and the UEL by using the lower and upper flash point of tetralin measured by Setasflash closed-cup tester. A new prediction method for the ignition delay time by the ignition temperature has been developed. It is possible to predict the ignition delay time at different ignition temperatures by the proposed model.

• 대한한의학원전학회지
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• 제32권2호
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• pp.17-31
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• 2019

Objectives : Understanding the Ten Stems and Twelve Branches is necessary to grasp the laws of change in Heaven and Earth. Methods : Based on relevant contents in East Asian classics, the Yin Yang, Sibling Wuxing, Husband-Wife Wuxing combinations as well as Mutual Collision and Zangfu combination were examined. Results & Conclusion : Yin Yang combination of the Ten Stems are divided according to odd/evenness. The Sibling Wuxing combination is categorized according to one life cycle of vegetation, resulting in Jia Yi Wood, Bing Ding Fire, Wu Ji Earth, Geng Xin Metal, Ren Gui Water. The Husband-Wife Wuxing combination of the Ten Stems are Jia Ji Earth, Yi Geng Metal, Bing Xin Water, Ding Ren Wood, Wu Gui Fire, which corresponds to the principles of the Duihuazuoyong Theory. Within the Husband-Wife Wuxing combination lies three principles which are Yin Yang combination, Mutual Restraining combination, and the Yang Stem restraining the Yin Stem. The Mutual Collision of the Ten Stems are Jia and Geng, Yi and Xin, Ren and Bing, Gui and Ding against each other. In matching Zangfu to the Ten Stems, Jia matches with Gallbladder, Yi matches with Liver; Bing matches with Small Intestine, Ding matches with Heart; Wu matches with Stomach, Ji matches with Spleen; Geng matches with Large Intestine, Xin matches with Lung; Ren matches with Bladder, Gui matches with Kidney. : When the adjacent vectors are extracted, the count-based word embedding method derives the main herbs that are frequently used in conjunction with each other. On the other hand, in the prediction-based word embedding method, the synonyms of the herbs were derived.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권2호
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• pp.364-373
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• 2022

연구목적: 본 논문은 지하공동구의 초기 화재 감지를 위해 CCTV를 활용한 AI 연기 객체 감지 모델을 개발하는데 목적이 있다. 연구방법:비정형성이 높은 연기 객체의 감지 성능을 제고하기 위해 화재 감지에 특화된 딥러닝 객체 감지 모델을 지하공동구 연기 감지에 특화되도록 학습시켰고, 학습데이터셋의 정제 및 학습 중 Gradient explosion 완화 등 감지 성능 개선을 위한 방법들을 적용해 모델 결과를 비교하였다. 연구결과: 결과는 제안된 방법을 통해 모델 성능을 향상시켰고 mAP 등의 지표를 평가를 통해 개발 모델이 우수한 성능을 보유하고 있음을 보여준다. 최종 모델은 지하공동구 환경의 연기에 대해 미탐이 낮은 반면 오탐이 다수 발견되는 성능을 보였다. 결론: 본 논문의 모델은 지하공동구 관리시스템과 연계를 통해 보완함으로써 지하공동구의 연기 객체 감지에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국가스학회지
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• 제26권4호
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• pp.36-40
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• 2022

최근 산업계에서 가장 큰 화두는 산업안전보건관리에 대한 영역이다. 도시가스는 인화성 가스로 화재 및 폭발의 위험이 크기 때문에 중대 산업 및 시민 재해를 예방하기 위해 많은 노력이 요구된다. 본 연구에서는 도시가스 안전관리의 일환으로 Consequence Analysis를 통해 도시가스 누출에 의한 폭발사고 발생 시 피해 범위 및 정도를 정량적으로 예측하고자 하였다. 그 결과 압력, 기상상황 등 다양한 누출조건에 따라 분석결과 값에 차이를 보였다. 본 연구를 통해 도시가스 안전관리업무 수행 시 도시가스 누출에 의한 사고의 시나리오를 마련하여 보다 효과적인 사고예방과 비상조치계획을 마련하는데 활용할 예정이다.

• Design & Manufacturing
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• 제16권4호
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• pp.52-59
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• 2022

Currently, Korea is an aging society and is expected to become a super-aged society in about four years. X-ray devices are widely used for early diagnosis in hospitals, and many X-ray technologies are being developed. The development of X-ray device technology is important, but it is also important to increase the reliability of the device through accurate data management. Sensor nodes such as temperature, voltage, and current of the diagnosis device may malfunction or transmit inaccurate data due to various causes such as failure or power outage. Therefore, in this study, the temperature, tube voltage, and tube current data related to each sensor and detection circuit of the diagnostic X-ray imaging device were measured and analyzed. Based on QC data, device failure prediction and diagnosis algorithms were designed and performed. The fault diagnosis algorithm can configure a simulator capable of setting user parameter values, displaying sensor output graphs, and displaying signs of sensor abnormalities, and can check the detection results when each sensor is operating normally and when the sensor is abnormal. It is judged that efficient device management and diagnosis is possible because it monitors abnormal data values (temperature, voltage, current) in real time and automatically diagnoses failures by feeding back the abnormal values detected at each stage. Although this algorithm cannot predict all failures related to temperature, voltage, and current of diagnostic X-ray imaging devices, it can detect temperature rise, bouncing values, device physical limits, input/output values, and radiation-related anomalies. exposure. If a value exceeding the maximum variation value of each data occurs, it is judged that it will be possible to check and respond in preparation for device failure. If a device's sensor fails, unexpected accidents may occur, increasing costs and risks, and regular maintenance cannot cope with all errors or failures. Therefore, since real-time maintenance through continuous data monitoring is possible, reliability improvement, maintenance cost reduction, and efficient management of equipment are expected to be possible.