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.
지난 20년 동안 전 세계적으로 지하철 역사와 지하 구조물의 수와 규모가 급증하면서 지하철 이용자의 안전에 대한 중요성도 지속적으로 증가하였다. 지하철 역사는 구조적 특성으로 인해 재난 상황에서 시야 확보와 탈출 경로가 제한되어 인명 피해와 경제적 손실의 위험이 높다. 이에 따라 기존 지하철 시스템뿐만 아니라 GTX와 같은 대심도 지하 시설에 대한 재난 대피 취약성 분석이 필수적이다. 본 논문은 광교중앙역 사례를 중심으로 매개 중심성 기반의 대피 취약성 분석 프레임워크를 적용한 사례 연구를 제시한다. 구체적으로, 역사의 공간 구문론에 기반한 네트워크 모델을 구축하고 매개 중심성 분석을 통해 병목 지점을 평가하며, 이를 통해 재난 대피 취약성을 평가하였다. 이는 공간 네트워크에서 높은 매개 중심성을 가진 지점은 전체 공간 간 연결구조를 중개함을 시사하며, 재난 대피 상황에 있어서는 대피 인원이 집중되고 전체 대피 흐름을 통제하는 공간으로 해석될 수 있기 때문이다. 광교중앙역 기본 모델 및 재난 발생 시나리오 별 분석결과, 대칭적인 광교중앙역 공간 구조에 따라 매개 중심성 분포는 대칭성을 띄며, 지하 1층 및 지하 2층의 중앙구역에 매개 중심성이 집중되어 있음이 발견되었다. 이들 구역은 평균값에 비해 약 220 % 이상 높은 값을 보이며, 이는 재난 상황 시 대피 흐름이 교차되며 병목 현상의 발생 가능성이 높음을 시사한다. 이러한 광교중앙역의 재난 대피 취약성을 개선하기 위해서 중앙구역에 집중되는 재난 대피 흐름을 분산시키기 위해 가장자리 구역의 재난 대피로로써의 활용성을 증대시키도록 계단실을 연속적으로 연결하는 구조변경을 시나리오로 제시하였다. 이러한 이동통로 변경이 고려될 경우, 매개 중심성의 분산이 감소하며 제안된 대피통로 추가가 광교중앙역의 대피 흐름 분산에 효과적으로 기여할 수 있음을 확인하였다. 이 사례 연구는 지하철 역사 사용자 안전성 향상에 있어 제안된 대피 취약성 평가 프레임워크의 효과성을 입증하며, 주요 지하 시설물의 재난 대응 및 관리 계획에도 효과적으로 활용될 수 있음을 보인다.
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.
Lee, Ka Jeong;Ha, Kwang Soo;Jung, Yeoun Joong;Mok, Jong Soo;Son, Kwang Tae;Lee, Hee Chung;Kim, Ji Hoe
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.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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