• 한국전산유체공학회지
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• 제17권1호
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• pp.36-43
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• 2012

When a high-speed train passes an underground station, large pressure waves are generated due to the piston effect. These pressure waves can cause the problems of vibration and noise as well as the ear discomfort of passengers at the underground station. This work numerically analyzed the pressure wave generation and propagation in an high-speed railway underground station, and the optimal location for vent shafts was studied to improve the passenger comfort by reducing the magnitude of the pressure wave and its rate of change. The evolution of pressure field in the underground station was calculated using a CFD(Computational Fluid Dynamics) software(Fluent), where the axis-symmetric two-dimensional model verified by Wu was used. And this study is applied to modelling of the underground station and the tunnel from Daegok station A-line of GTX(Great Train Express). From the result, we can have a conclusion that the role of vent shafts respectively were different according to the position in and out the underground station. Also Vent shaft in the underground station widely reduced pressure magnitude. And vent shaft out underground station reduced initial pressure peak value. Double vent shafts installed at tunnel toward station entrance and inside of the tunnel are the most efficient to reduce pressure. and pressure reduction increases according to the number of vent shaft.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권6호
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• pp.725-744
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• 2022

도심지에서의 교통인프라 개발이 활발해 지고, 대심도 지하터널을 이용한 도시의 기반시설 확충으로 인하여 도심지 구간에서 대심도 터널시공이 많이 이루어지고 있다. 이에 따라 대심도 터널시공으로 인한 터널안전 문제와 주변 지반 및 구조물의 안전 확보여부는 중요한 이슈가 되고 있으며, 터널시공에 앞서 대심도 터널공사에 따른 리스크를 분석하고 평가하여 리스크 관리를 반드시 수행하여야 한다. 본 연구에서는 대심도 터널과 도심지 터널이라는 특성을 반영하여 터널구간에 대하여 지반조사 자료, 설계 도서, 각종 사전 검토자료 및 시공계획 등을 바탕으로 수직구, 본선터널 및 대단면 터널 정거장 구간의 지하 안전성에 대한 주요 리스크를 분석하고 평가함으로서 수직구, 본선터널과 대단면 터널정거장 구간에 대한 안전리스크를 정량적으로 관리하고자 하였다. 본 연구는 도심지 대심도 터널공사에서 시공시 리스크와 안전 문제를 사전에 검토하는 경우 기본적인 기초 참고 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제23권4호
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• pp.29-39
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• 2022

도심지의 심각한 교통체증을 해결하기 위해 지하차도, 대심도 지하도로, 광역급행철도 등 대규모 지하공간 개발이 이루어지고 있다. 도심지 지하차도로 건설로 인해 인접한 도시철도 A호선 교각기초 영향 최소화 및 안정성 확보를 위해 흙막이 가시설 보강, 기초 보강 등을 실시하였다. 본 연구에서는 근접도 평가와 함께 지하차도 굴착공사로 인한 안정성을 검토하기 위해 3차원 유한요소해석을 수행하고 수치해석 결과를 통해 보강효과를 정량적으로 분석하였다. 분석결과 기존 보강을 수행한 결과에 비해 겹침 CIP와 지반보강 그라우팅을 실시할 경우 흙막이 가시설 벽체 변위는 50% 이상 저감되었고 기초말뚝의 응력에서도 45% 이상 감소 효과가 있었다. 수치해석결과 분석을 토대로 근접시공 시 보강그라우팅, 가시설 벽체의 강성 증대 등을 통해 가시설 벽체의 변위 발생을 적극적으로 억제해야 함을 확인할 수 있었다.

• Nuclear Medicine and Molecular Imaging
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• 제43권5호
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• pp.459-467
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• 2009

목적: ML-EM (The maximum likelihood-expectation maximization) 기법은 방출과 검출 과정에 대한 통계학적 모델에 기반한 재구성 알고리즘이다. ML-EM은 결과 영상의 정확성과 유용성에 있어 많은 이점이 있는 반면 반복적인 계산과 방대한 작업량 때문에 CPU(central processing unit)로 처리할 때 상당한 연산시간이 소요되었다. 본 연구에서는 GPU(graphic processing unit)의 병렬 처리 기술을 ML-EM 알고리즘에 적용하여 영상을 재구성하였다. 대상 및 방법: 엔비디아사(社)의 CUDA 기술을 이용하여 ML-EM 알고리즘의 투사 및 역투사 과정을 병렬화 전략을 구상하였으며 Geforce 9800 GTX+ 그래픽 카드를 이용하여 병렬화 연산을 수행하여 기존의 단일 CPU기반 연산법과 비교하였다. 각 반복횟수마다 투사 및 역투사 과정에 걸리는 총 지연 시간과 퍼센트 오차(percent error)를 측정하였다. 총 지연 시간에는 RAM과 GPU 메모리 간의 데이터 전송 지연 시간도 포함하였다. 결과: 모든 반복횟수에 대해 CPU 기반 ML-EM 알고리즘보다 GPU 기반 알고리즘이 더 빠른 성능을 나타내는 것을 확인하였다. 단일 CPU 및 GPU 기반 ML-EM의 32번 반복연산에 있어 각각 3.83초와 0.26초가 걸렸으며 GPU의 병렬연산의 경우 15배 정도의 개선된 성능을 보였다. 반복횟수가 1024까지 증가하였을 경우, CPU와 GPU 기반 알고리즘은 각각 18분과 8초의 연산시간이 걸렸다. GPU 기반 알고리즘이 약 135배 빠른 처리속도를 보였는데 이는 단일 CPU 계산이 특정 반복횟수 이후 나타나는 시간 지연에 따른 것이다. 결과적으로, GPU 기반 계산이 더 작은 편차와 빠른 속도를 보였다. 결론: ML-EM 알고리즘에 기초한 GPU기반 병렬 계산이 처리 속도와 안정성을 더 증진시킴을 확인하였으며 이를 활용해 다른 영상 재구성 알고리즘에도 적용시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제17권8호
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• pp.17-27
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• 2016

최근에는 고속 열차와 관련된 인프라가 발전한 유럽, 일본 같은 고속철도 선진국뿐만 아니라 미국과 중국에서도 고속철도 건설에 대한 구체적인 계획이 증가하고 있으며, 국내의 경우 수도권 광역급행철도(GTX)와 같은 대심도 지하 교통망의 건설이 추진되고 있다. 열차가 고속으로 주행할 경우 발생하는 공기저항을 최대한 감소시키기 위하여 열차의 선두부는 유선형으로 설계된다. 열차가 터널 내로 진입할 때, 터널 내에서 발생한 공기저항으로 인하여 열차가 터널을 주행할 때 개활지에서 주행하는 경우보다 훨씬 큰 동력이 요구된다. 따라서 일반적으로 열차가 터널로 진입할 때 공기저항 저감을 위하여 열차의 주행속도를 감소시킨다. 이렇게 열차의 속도를 감소시킬 경우 고속 열차의 운송 능력 및 장점이 감소되기 때문에 터널 내에서 열차의 주행 시에 발생하는 공기저항을 감소시키는 설비가 필수적이다. 이 연구에서는 터널 내에서 열차의 고속 주행을 위해 필요한 공기압력 제어 시스템의 효과를 분석하기 위하여 터널의 단면적 및 공기압력 제어 덕트의 단면적과 덕트의 간격이 열차 주행으로 인한 공기저항에 미치는 영향을 1차원 네트워크 수치해석 프로그램을 이용하여 분석하였다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제21권1호
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• pp.163-171
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• 1988

1986년 3월 29일부터 동년 4월 2일까지의 5일간에 걸쳐 부산의 모 폐선 해체 작업장에서 집단적으로 발생하였던 마비성 패류 중독(Paralytic shellfish poisoning)에 대하여 그 독소(Paralytic shelfish poison; PSP) 함유량 및 성상을 보다 정확히 규명하기 위하여 사고 당시 중독의 원인으로 인정되었던 홍합(일명 진주담치, Blue mussel)에서 추출한 PSP에 대하여 동물학적 실험(mouse bioassay, A.O.A.C. method)에 의한 PSP 함유량 산정과 화학적 실험(TLC, IR 및 $^{1}H-NMR$)에 의한 독소성상 분석을 병행하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 마비성 패류 중독의 PSP함유량은 패육 100gm당 평균 $1,207.8{\mu}g$이었고, mouse의 평균 치사시간은 5분 16초(4분 51초$\sim$5분 53초)이었다. 2. TLC, IR 및 $^{1}H-NMR$ 등의 화학적 분석 결과 PSP의 주성분은 Gonyautoxin(GTX)류 이었다.

• 환경생물
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• 제26권2호
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• pp.94-101
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• 2008

공장 폐수로 인한 오염이 심한 경기 시화호에서 오염정도가 다른 두 지역으로부터 풀망둑을 채집하여 이들의 해독효소계 또는 항산화효소계의 반응을 비교하였다. 해독효소계에서 I상효소로는 CYP, P450R, b5R, EROD를, II상효소로는 GST를 조사하였다. 그리고 항산화효소계로는 CAT, GR, CPx의 활성 그리고 GSH및 CSSG농도를 조사하였다. 그 결과, 오염정도가 심한 지역에서 잡은 어류가 간장 중 P450R, b5R, GST의 활성이 높았으나 EROD활성은 오히려 낮았고 CYP농도는 차이가 없었다. 그리고 이지역에서 잡은 어류는 CAT와 GR의 활성, 비효소적인 항산화계인 CSH와 GSSC농도도 더 높았으나 GTx활성은 오히려 낮았다. 이들 결과는 시화호의 오염된 곳에서 서식하는 풀망둑 Acanthogobius hasta은 상당히 해독효소계가 항진되어 있으며 산화 스트레스도 크게 받고 있음을 보여준다.

• Fisheries and Aquatic Sciences
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• 제24권11호
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• pp.360-369
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• 2021

Paralytic shellfish toxins (PSTs) and tetrodotoxin (TTX) are neurotoxins that display pharmacological activity that is similar to that of specific sodium channel blockers; they are the principle toxins involved in shellfish and puffer fish poisoning. In Korea, puffer fish is a very popular seafood, and several cases of accidental poisoning by TTX have been reported. Therefore, it is necessary to determine whether puffer fish poisoning incidents are caused by PSTs or by TTX. In this study, we used mouse bioassay (MBA) and liquid chromatograph-tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) to determine the presence of PSTs and TTX in puffer fish from an area near Mireuk-do, Tong-Yeong on the southern coast of Korea from January through March, 2014. The toxicity of PSTs and TTX extracts prepared from three organs of each specimen was analyzed by MBA. Most of the extracts killed mice with typical signs of TTX and PSTs. The LC-MS/MS analysis of seven specimens of Takifugu pardalis and Takifugu niphobles, each divided into muscles, intestines, and liver, were examined for TTX. In T. pardalis, the TTX levels were within the range of 1.3-1.6 ㎍/g in the muscles, 18.8-49.8 ㎍/g in the intestines, and 23.3-96.8 ㎍/g in the liver. In T. niphobles, the TTX levels were within the range of 2.0-4.5 ㎍/g in the muscles, 23.9-71.5 ㎍/g in the intestines, and 28.1-114.8 ㎍/g in the liver. Additionally, the toxicity profile of the detected PSTs revealed that dcGTX3 was the major component in T. pardalis and T. niphobles. When PSTs were calculated as saxitoxin equivalents the levels were all less than 0.5 ㎍/g, which is below the permitted maximum standard of 0.8 ㎍/g. These findings indicate that the toxicity of T. pardalis and T. niphobles from the southern coast of Korea is due mainly to TTX and that PSTs do not exert an effect.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.71-88
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• 2017

언어모델은 순차적으로 입력된 자료를 바탕으로 다음에 나올 단어나 문자를 예측하는 모델로 언어처리나 음성인식 분야에 활용된다. 최근 딥러닝 알고리즘이 발전되면서 입력 개체 간의 의존성을 효과적으로 반영할 수 있는 순환신경망 모델과 이를 발전시킨 Long short-term memory(LSTM) 모델이 언어모델에 사용되고 있다. 이러한 모형에 자료를 입력하기 위해서는 문장을 단어 혹은 형태소로 분해하는 과정을 거친 후 단어 레벨 혹은 형태소 레벨의 모형을 사용하는 것이 일반적이다. 하지만 이러한 모형은 텍스트가 포함하는 단어나 형태소의 수가 일반적으로 매우 많기 때문에 사전 크기가 커지게 되고 이에 따라 모형의 복잡도가 증가하는 문제가 있고 사전에 포함된 어휘 외에는 생성이 불가능하다는 등의 단점이 있다. 특히 한국어와 같이 형태소 활용이 다양한 언어의 경우 형태소 분석기를 통한 분해과정에서 오류가 더해질 수 있다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 문장을 자음과 모음으로 이루어진 음소 단위로 분해한 뒤 입력 데이터로 사용하는 음소 레벨의 LSTM 언어모델을 제안한다. 본 논문에서는 LSTM layer를 3개 또는 4개 포함하는 모형을 사용한다. 모형의 최적화를 위해 Stochastic Gradient 알고리즘과 이를 개선시킨 다양한 알고리즘을 사용하고 그 성능을 비교한다. 구약성경 텍스트를 사용하여 실험을 진행하였고 모든 실험은 Theano를 기반으로 하는 Keras 패키지를 사용하여 수행되었다. 모형의 정량적 비교를 위해 validation loss와 test set에 대한 perplexity를 계산하였다. 그 결과 Stochastic Gradient 알고리즘이 상대적으로 큰 validation loss와 perplexity를 나타냈고 나머지 최적화 알고리즘들은 유사한 값들을 보이며 비슷한 수준의 모형 복잡도를 나타냈다. Layer 4개인 모형이 3개인 모형에 비해 학습시간이 평균적으로 69% 정도 길게 소요되었으나 정량지표는 크게 개선되지 않거나 특정 조건에서는 오히려 악화되는 것으로 나타났다. 하지만 layer 4개를 사용한 모형이 3개를 사용한 모형에 비해 완성도가 높은 문장을 생성했다. 본 논문에서 고려한 어떤 시뮬레이션 조건에서도 한글에서 사용되지 않는 문자조합이 생성되지 않았고 명사와 조사의 조합이나 동사의 활용, 주어 동사의 결합 면에서 상당히 완성도 높은 문장이 발생되었다. 본 연구결과는 현재 대두되고 있는 인공지능 시스템의 기초가 되는 언어처리나 음성인식 분야에서 한국어 처리를 위해 다양하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.