• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권4호
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• pp.789-799
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• 2018

이 논문에서는 이러한 산업 단지 시스템에서의 비정상적인 동작이 일어날 때, 시간 계열의 데이터를 분석하기 위하여 Big 데이터를 이용한 접근을 기반으로 하는 머신 러닝을 보여줍니다. Long Short-Term Memory (LSTM) 네트워크는 향상된 RNN버전으로서 입증되었으며 많은 작업에 유용한 도움이 되었습니다. 이 LSTM 기반 모델은 시간적 패턴뿐만 아니라 더 높은 레벨의 시간적 특징을 학습 한 다음, 미래의 데이터를 예측하기 위해 예측 단계에 사용됩니다. 예측 오차는 예측 인자에 의해 예측 된 결과와 실제 예상되는 값의 차이입니다. 오차 분포 추정 모델은 가우스 분포를 사용하여 관찰 스코어의 이상을 계산합니다. 이러한 방식으로, 우리는 하나의 비정상적 데이터의 개념에서 집단적인 비정상적 데이터 개념으로 바뀌어 갑니다. 이 작업은 실패를 최소화하고 제조품질을 향상시키는 Smart Factory의 모니터링 및 관리를 지원할 수 있습니다.

• 물과 미래
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• 제27권3호
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• pp.35-43
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• 1994

여수로 하류부의 감세지내 세굴이 설계 기준치 이상으로 진전될 경우 여수로나 댐의 구조적 안정성을 위협하게 되는 심각한 상황이 야기되므로 감세지내의 극한 세굴깊이 예측에 대한 많은 연구들이 이루어져왔으나 감세지의 설계에 필수적인 세굴능의 분포특성에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 따라서 본 연구에서는 여수로나 관거로부터 방류되는 이 비점착성 하상에 도달되는 원형의 이상적인 모델을 개발하여 감세지 하상에서의 세굴능 분포를 측정하였다. 실험 연구결과 동일한 입사각의 경우 세굴분포는 의 수리학적 특성이나 감세지 깊이에 관계없이 실험 범위내에서는 기하학적으로 유사하다는 사실과 감세지의 설계목적만을 위한 세굴능의 분포형태는 의 입사각에 관계없이 실험 범위내에서는 하나의 식으로 표현될 수 있다는 사실을 통계학적 분석을 통하여 알아내었다. 또한 유도된 세굴분포식을 이용한 결과 실측치와 잘 일치됨을 확인하였다. 잘 일치됨을 확인하였다.

• 한국물환경학회지
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• 제23권3호
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• pp.356-366
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• 2007

In this paper a methodology is developed to prioritize replacement of water distribution pipes according to the economical efficiency of replacement and assess the long-term effects of water main replacement policies on water distribution systems. The methodology is implemented with MATLAB to develop a computer algorithm which is used to apply the methodology to a case study water distribution system. A pipe break prediction model is used to estimate future costs of pipe repair and replacement, and the economically optimal replacement time of a pipe is estimated by obtaining the time at which the present worth of the total costs of repair and replacement is minimum. The equation for estimating the present worth of the total cost is modified to reflect the fact that a pipe can be replaced in between of failure events. The results of the analyses show that about 9.5% of the pipes in the case study system is required to be replaced within the planning horizon. Analyses of the yearly pipe replacement requirements for the case study system are provided along with the compositions of the replacement. The effects of water main replacement policies, for which yearly replacement length scenario and yearly replacement budget scenario are used, during a planning horizon are simulated in terms of the predicted number of pipe failures and the saved repair costs.

• Smart Structures and Systems
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• 제25권6호
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• pp.733-749
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• 2020

This study presents a computer vision-based approach for representing time evolution of structural damages leveraging a database of inspection images. Spatially incoherent but temporally sorted archival images captured by robotic cameras are exploited to represent the damage evolution over a long period of time. An access to a sequence of time-stamped inspection data recording the damage growth dynamics is premised to this end. Identification of a structural defect in the most recent inspection data set triggers an exhaustive search into the images collected during the previous inspections looking for correspondences based on spatial proximity. This is followed by a view synthesis from multiple candidate images resulting in a single reconstruction for each inspection round. Cracks on concrete surface are used as a case study to demonstrate the feasibility of this approach. Once the chronology is established, the damage severity is quantified at various levels of time scale documenting its progression through time. The proposed scheme enables the prediction of damage severity at a future point in time providing a scope for preemptive measures against imminent structural failure. On the whole, it is believed that the present study will immensely benefit the structural inspectors by introducing the time dimension into the autonomous condition assessment pipeline.

• Environmental Engineering Research
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• 제18권1호
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• pp.37-43
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• 2013

Water distribution pipes installed underground have potential risks of pipe failure and burst. After years of use, pipe walls tend to be corroded due to aggressive soil environments where they are located. The present study aims to assess the degree of external corrosion of a distribution pipe network. In situ data obtained through test pit excavation and direct sampling are carefully collated and assessed. A statistical approach is useful to predict severity of pipe corrosion at present and in future. First, criteria functions defined by discriminant function analysis are formulated to judge whether the pipes are seriously corroded. Data utilized in the analyses are those related to soil property, i.e., soil resistivity, pH, water content, and chloride ion. Secondly, corrosion factors that significantly affect pipe wall pitting (vertical) and spread (horizontal) on the pipe surface are identified with a view to quantifying a degree of the pipe corrosion. Finally, a most reliable model represented in the form of a multiple regression equation is developed for this purpose. From these analyses, it can be concluded that our proposed model is effective to predict the severity and rate of pipe corrosion utilizing selected factors that reflect the fuzzy soil environment.

• 한국안전학회지
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• 제38권1호
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• pp.87-92
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• 2023

The number of unmanned light rail train operators is continuously increasing in Korea. In a failure event during an operation due to the nature of the unmanned operation, recovery is performed based on the remote control. However, if remote recovery is not feasible, safety personnel arrive at the train to resume the train operation. There are regulations on safety personnel and the suspension time of the train operation. However, there is currently no rule for safety personnel deployment. Currently, railway operating organizations operate in three scenarios: safety personnel on board trains, stationed at stations, and deployed at major stations. Four major factors influence the downtime for each emergency response scenario. However, these four influencing factors vary too much to predict results with simple calculations. In this study, four influencing factors were considered as random variables with high uncertainty. In addition, the Monte Carlo method was applied to each scenario for the safety personnel deployment to predict train service downtime. This study found a 17% difference in train service suspension by safety personnel deployment scenario. The results of this study can be used in setting service goals, such as standards for future safety personnel placement and frequency of service interruptions.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.230-231
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• 2019

본 연구에서는 미래의 자율운항선박의 핵심기술인 상태기반 예지보전(Condition Based Maintenance, CBM) 기술에 관한 연구로써 고장진단을 위한 실 운항선박을 대상으로 상태 모니터링 시스템의 설계/탑재 및 데이터 취득/처리/분석 기술 개발을 수행하고 있다. 본 연구의 목적은 데이터 확보, 유효데이터 식별/검증을 통해 최종적인 고장진단 알고리즘 개발을 위함이며 이를 위해서는 대상 기기의 고장 메커니즘에 관한 이해가 필요하다. 따라서 선박 엔진의 FEMA 분석과 Fault Tree Analysis 과정이 수반되어야 하며 엔진의 주요 계통분류, 대상기기 식별, 고장유형, 고장원인과 현상에 대한 분석을 포함하여야 한다. 최종적으로 도출되는 CBM 시스템의 솔루션 S/W는 엔지니어링 지식기반의 실선 운항데이터에 대한 통합적인 데이터 분석을 통해 선박 엔진의 고장예측 및 진단이 가능하다. 본 연구를 통해 운항중인 실선의주 기관을 대상으로 기존 모니터링 항목 이외의 핵심 영향인자를 측정하고, 취득된 데이터에 대한 빅 데이터 분석기법을 통해 적절한 유지보수 방법과 해당 시점을 예측함으로써 향후 선박 엔진의 이상 징후에 대한 사전적 대처와 효율적인 관리가 가능하며 결과적으로 항해 중 해양사고 및 선박운항 손실을 미연에 방지할 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.1-32
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• 2018

본 연구는 경제적으로 국내에 큰 영향을 주었던 글로벌 금융위기를 기반으로 총 10년의 연간 기업데이터를 이용한다. 먼저 시대 변화 흐름에 일관성있는 부도 모형을 구축하는 것을 목표로 금융위기 이전(2000~2006년)의 데이터를 학습한다. 이후 매개 변수 튜닝을 통해 금융위기 기간이 포함(2007~2008년)된 유효성 검증 데이터가 학습데이터의 결과와 비슷한 양상을 보이고, 우수한 예측력을 가지도록 조정한다. 이후 학습 및 유효성 검증 데이터를 통합(2000~2008년)하여 유효성 검증 때와 같은 매개변수를 적용하여 모형을 재구축하고, 결과적으로 최종 학습된 모형을 기반으로 시험 데이터(2009년) 결과를 바탕으로 딥러닝 시계열 알고리즘 기반의 기업부도예측 모형이 유용함을 검증한다. 부도에 대한 정의는 Lee(2015) 연구와 동일하게 기업의 상장폐지 사유들 중 실적이 부진했던 경우를 부도로 선정한다. 독립변수의 경우, 기존 선행연구에서 이용되었던 재무비율 변수를 비롯한 기타 재무정보를 포함한다. 이후 최적의 변수군을 선별하는 방식으로 다변량 판별분석, 로짓 모형, 그리고 Lasso 회귀분석 모형을 이용한다. 기업부도예측 모형 방법론으로는 Altman(1968)이 제시했던 다중판별분석 모형, Ohlson(1980)이 제시한 로짓모형, 그리고 비시계열 기계학습 기반 부도예측모형과 딥러닝 시계열 알고리즘을 이용한다. 기업 데이터의 경우, '비선형적인 변수들', 변수들의 '다중 공선성 문제', 그리고 '데이터 수 부족'이란 한계점이 존재한다. 이에 로짓 모형은 '비선형성'을, Lasso 회귀분석 모형은 '다중 공선성 문제'를 해결하고, 가변적인 데이터 생성 방식을 이용하는 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목함으로서 데이터 수가 부족한 점을 보완하여 연구를 진행한다. 현 정부를 비롯한 해외 정부에서는 4차 산업혁명을 통해 국가 및 사회의 시스템, 일상생활 전반을 아우르기 위해 힘쓰고 있다. 즉, 현재는 다양한 산업에 이르러 빅데이터를 이용한 딥러닝 연구가 활발히 진행되고 있지만, 금융 산업을 위한 연구분야는 아직도 미비하다. 따라서 이 연구는 기업 부도에 관하여 딥러닝 시계열 알고리즘 분석을 진행한 초기 논문으로서, 금융 데이터와 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목한 연구를 시작하는 비 전공자에게 비교분석 자료로 쓰이기를 바란다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제22권6호
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• pp.777-786
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• 2010

이 연구에서는 강섬유로 보강된 초고성능 콘크리트(UHPC)를 적용한 대형 크기의 프리스트레스트 콘크리트 거더의 정적하중재하실험을 통하여 휨거동 특성을 파악하고자 하였다. 이 연구결과는 추후 UHPC를 적용한 프리스트레스트 콘크리트 거더의 처짐산정 및 휨강도 산정 모델링에 주요한 기초적인 실험결과를 제공한다. 휨 하중하에서의 프리스트레스트 콘크리트 T-거더의 거동을 파악하기 위하여 강섬유를 혼입하였다. 강섬유는 원형단면의 직선형상이며, 콘크리트에서 2%의 부피비를 나타낸다. 거더는 압축강도 150~190 MPa의 UHPC를 이용하여 제작하였으며, 프리스트레스트 거더의 휨내력을 파악하고자 하였다. 실험결과는 강섬유 보강 UHPC가 거더의 균열제어 및 연성거동에 효과적임을 나타낸다. 강섬유 보강 UHPC를 적용한 프리스트레스트 거더의 파괴는 인장균열에서의 가교 역할(bridging effect)을 하는 강섬유의 뽐힘(pullout)과 더불어 발생한다. 강섬유의 뽑힘과 더불어 단면의 인장강도 손실이 발생하며, 이는 거더의 휨파괴를 유발한다. 또한, 도입 프리스트레스량이 거더의 휨강도에 영향을 미치는 것으로 나타난다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권9호
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• pp.661-670
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• 2020

최근 지진재해의 규모가 점차 증대됨에 따라 세계적으로 개별 시설물에 대한 내진성능평가와 관련한 연구가 다수 진행되고 있다. 상수도 시스템은 타 기반 시설에 비해 설치범위가 광범위하고 그 구성요소가 다양해 고려할 것이 많아 지진에 대한 안정성을 정확하고 효과적으로 확보하기 힘든 실정이다. 따라서 지진을 대비한 상수도 시스템의 내진성능 평가 방안을 연구하고 개발할 필요가 있다. 지진에 의한 상수도 시스템의 내진성능을 평가하기 위해 지반운동예측식(Ground Motion Prediction Equation, GMPE)이 활용된다. GMPE는 지진 규모 등과 같은 독립변수 와 PGV (Peak Ground Velocity), PGA (Peak Ground Acceleration)와 같은 지반운동 등을 고려하여 산정하게 된다. 우리나라에서 발생된 높은 강도의 지진 데이터는 현재까지 많이 축적되지 않아 특정 지진에 국한된 데이터를 활용하여 GMPE를 결정하는 등의 연구가 진행되었다. 본 연구에서는 우리나라에서 계측된 지진 데이터를 활용하여 국내 지진 모의에 적합한 GMPE를 선정하고자 하였으며, 이를 위해 기존 국내 지진을 기반으로 산정된 GMPE식을 분석하고 그 결과를 제시하였다. 본 연구를 통해 결정된 적정 GMPE는 상수도관망의 수리학적 내진성능 평가에 직접적으로 활용 가능하다. 즉, 파손확률 모형과의 연계를 통한 지진시 관로 파손률의 정량화가 가능하며, 파손 및 누수에 의한 단수지역 파악 등과 같은 피해범위 산정시 보다 객관적이며 합리적인 결과 도출이 가능하다. 최종적으로 이와 같은 내진 성능 정량화 결과는 지진재해가 발생하였을 경우 그 피해를 최소화할 수 있는 최적 복구방안 마련과 선제적 관망 내진설계의 기준 자료로 활용될 수 있다.