• 대한인간공학회지
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• 제35권4호
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• pp.263-275
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• 2016

Objective: This paper introduces the regulatory oversight approaches and issues to consider in the course of safety culture oversight model development in the nuclear field. Common understanding on regulatory oversight and present practices of international communities are briefly reviewed. The nuclear safety culture oversight model of Korea is explained focusing on the development of safety culture definition and components, and their basic meanings. Oversight components are identified to represent the multiple human and organizational elements which can affect and reinforce elements of defense in depth system for nuclear safety. Result of validation study on safety culture components is briefly introduced too. Finally, the results of the application of the model are presented to show its effectiveness and feasibility. Background: The oversight of nuclear licensee's safety culture has been an important regulatory issue in the international community of nuclear safety regulation. Concurrent with the significant events that started to occur in the early 2000s and that had implications about safety culture of the operating organizations, it has been natural for regulators to pay attention to appropriate methods and even philosophy for intervening the licensee's safety culture. Although safety culture has been emphasized for last 30 years as a prerequisite to ensure high level of nuclear safety, it has not been of regulatory scope and has a unique dilemma between external oversight and the voluntary nature of culture. Safety culture oversight is a new regulatory challenge that needs to be approached taking into consideration of the uncontrollable aspects of cultural changes and the impacts on licensee's safety culture. Although researchers and industrial practitioners still struggle with measuring, evaluating, managing and changing safety culture, it was recognized that efforts to observe and influence licensees' safety culture should not be delayed. Method: Safety culture components which regulatory oversight will have to focus on are developed by benchmarking the concept of physical barriers and introducing the defense in depth philosophy into organizational system. Therefore, this paper begins with review of international regulatory oversight approaches and issues associated with the regulatory oversight of safety culture, followed by the development of oversight model. The validity of the model was verified by statistical analysis with the survey result obtained from survey administration to NPP employees in Korea. The developed safety culture oversight model and components were used in the "safety culture inspection" activities of the Korean regulatory body. Results: The developed safety culture model was confirmed to be valid in terms of content, construct and criterion validity. And the actual applicability in the nuclear operating organization was verified after series of pilot "safety culture inspection" activities. Conclusion: The application of the nuclear safety culture oversight model to operating organization of NPPs showed promising results for regulatory tools required for the organizations to improve their safety culture. Application: The developed oversight model and components might be used in the inspection activities and regulatory oversight of NPP operating organization's safety culture.

• 한국수자원학회논문집
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• 제33권5호
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• pp.537-550
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• 2000

본 연구에서는 낙동강 진동지점에서 일유출량을 예측하기 위하여 신경망모형이 제시되었다. 신경망모형의 구조는 CASE 1(5-5-1)과 CASE 2(5-5-5-1)로 구성하였으며, 은닉층의 수에 따라 두 가지의 모형으로 분류하였다. 각 신경망모형은 광역최소점과 훈련임계치에 수렴하는데 기존의 역전파훈련 알고리즘(BP) 보다 뛰어난 Fletcher-Reeves 공액구배 역전파훈련 알고리즘(FR-CGBP)과 축적된 공액구배 역전파훈련 알고리즘(SCGBP)을 이용하였다. 그리고 모형의 훈련과 검증을 위하여 이용된 자료는 풍수년, 평수년, 갈수년 풍수년+평수년, 풍수년+갈수년, 평수년+갈수년 및 풍수년+평수년+갈수년으로 구분하여 구성하였다. 모형의 훈련과정에서 각 자료를 이용하여 최적 연결강도와 편차가 결정되어 졌으며, 동시에 일유출량이 계산되어졌다. 예측오차의 통계분석을 통하여 풍수년+갈수년의 자료를 제외하고는 훈련결과가 양호한 것으로 나타났다. 모형의 검증에는 모형의 훈련을 통해 산정된 CASE 1 의 SCGBP 알고리즘의 연결강도와 편차를 이용하였으며, 검증의 결과는 훈련결과처럼 만족스러운 것으로 분석되었다. 또한 본 연구에서 선정한 신경망모형과 비교검토하기 위하여 다중회귀분석모형을 적용하여 일유출량을 예측하였으며, 그 결과 신경망모형이 다소 우수한 결과를 나타내는 것으로 분석되었다. 이와 같이 신경망모형은 조직적인 접근법, 매개변수의 감소 및 모델을 개발하는데 소모되는 시간을 줄일수 있는 장점이 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권10호
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• pp.867-880
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• 2006

많은 수의 매개변수와 복잡한 구조를 가진 수문모형의 적용 시 세밀하고 강력한 모델 검 보정이 요구된다. 본 연구에서 금강유역에 위치한 갑천 소유역에 준 분포형 모형인 SWAT모형을 이용하여 다 목적 지점 검 보정 방법을 제시하였다. 모형의 보정 전 민감도 분석을 통한 각 소유역별로 특성 분석이 이루어 졌고, 유출에 민감한 매개변수들을 추정하였다. 그리고 최소한의 보정을 통한 모형의 유효성을 높이기 위해, 관측된 데이터로부터 매개변수 값을 선보정하는 과정을 거쳤다. 그 결과 각 소유역 별로 다른 매개변수들의 민감도가 나타났다. 관측유량에 대한 보정 단계에서 $R_{eff}$는 0.41-0.84, $R^2$은 0.5-0.86 값으로 신뢰성 있는 결과를 얻었다. Recursive digital filter로 추정된 기저 유출량을 약 2% 범위에서 산정하였다. 관측 지하수 수위와의 비교에서도 전체적으로 관측된 지하수 수위의 시간적 변동추이와 변동 폭을 잘 나타내었으며, $R^2$는 0.69로 만족스러운 결과를 보였다. 결론적으로, 다 목적 지점 방법의 사용은 모형기 구조와 추정된 매개변수들에 높은 신뢰도를 제공하였다.

• 항공우주기술
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• 제7권1호
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• pp.1-7
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• 2008

국토해양부 지원을 통해 수행되는 KA-32 훈련용 헬기시뮬레이터 개발 프로그램의 목적은, FAA AC 120-63의 레벨 C 요구규격을 충족하는 헬기 시뮬레이터를 개발하는 것이다. 한국항공우주연구원(KARI)은 개발 총괄 프로그램을 주관하고 있으며, 또한 비행 역학 모델을 개발하고 시뮬레이터 설계 데이터와 비행 시험 데이터에 기초를 충실도를 검증하는 업무를 담당하고 있다. 대상 헬기는 산림항공관리소에서 운용되고 있는 Kamov KA32T이다. 비행시험은 7월 30일에서 8월 31일까지 익산 산림항공관리소에서 수행되었다. 본 논문은 시뮬레이터 검증을 위한 비행시험데이터 획득에 필요한 장비장착 및 비행시험에 대한 내용을 기술하고 있다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권10호
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• pp.3620-3630
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• 2022

The diagnosis of abnormalities in a nuclear power plant is essential to maintain power plant safety. When an abnormal event occurs, the operator diagnoses the event and selects the appropriate abnormal operating procedures and sub-procedures to implement the necessary measures. To support this, abnormality diagnosis systems using data-driven methods such as artificial neural networks and convolutional neural networks have been developed. However, data-driven models cannot always guarantee an accurate diagnosis because they cannot simulate all possible abnormal events. Therefore, abnormality diagnosis systems should be able to detect their own potential misdiagnosis. This paper proposes a rulebased diagnostic validation algorithm using a previously developed two-stage diagnosis model in abnormal situations. We analyzed the diagnostic results of the sub-procedure stage when the first diagnostic results were inaccurate and derived a rule to filter the inconsistent sub-procedure diagnostic results, which may be inaccurate diagnoses. In a case study, two abnormality diagnosis models were built using gated recurrent units and long short-term memory cells, and consistency checks on the diagnostic results from both models were performed to detect any inconsistencies. Based on this, a re-diagnosis was performed to select the label of the second-best value in the first diagnosis, after which the diagnosis accuracy increased. That is, the model proposed in this study made it possible to detect diagnostic failures by the developed consistency check of the sub-procedure diagnostic results. The consistency check process has the advantage that the operator can review the results and increase the diagnosis success rate by performing additional re-diagnoses. The developed model is expected to have increased applicability as an operator support system in terms of selecting the appropriate AOPs and sub-procedures with re-diagnosis, thereby further increasing abnormal event diagnostic accuracy.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.23-29
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• 2014

다중구획공간내의 분무화재에 대하여 화재해석모델의 타당성을 파악하기 위해 BRANZFIRE 존 모델과 FDS 필드모델의 해석결과를 실화재 실험결과와 비교하였다. 분무화재 형성에 사용된 연료는 톨루엔과 메탄올이며 개방된 ISO-9705 공간에서 화재실험을 수행하여 발열량을 측정하였다. 화재발생공간과 복도공간에서 FDS 모델의 예측온도는 실험결과와 잘 일치하였으며 존 모델의 경우도 해석모델의 단순함에도 불구하고 만족할 만한 결과를 제공했다. FDS 모델의 타당성을 평가한 결과, 화재해석의 평균온도는 최대 오차 25% 범위에서 실험결과와 일치하고 있으며 전체 위치에 대한 평균값은 ${\pm}10%$ 이내로 신뢰할 만한 결과를 제공했다. 본 연구는 타당성 평가를 바탕으로 화재해석모델의 적용범위를 확대하고 모델한계를 설정함과 동시에 신뢰성 높은 화재안전성 평가에 활용하기 위한 근거자료를 제공하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.21-28
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• 2021

본 연구는 기존 편평발 측정을 위해 사용되던 다양한 방법의 한계를 보완할 수 있는 새로운 측정 방법으로 전이학습을 적용한 딥러닝 기반 편평발 분류 방법론을 제안한다. 편평발 88장, 정상발 88장으로 이루어진 총 176장의 이미지 데이터를 활용하여, 적은 데이터로도 우수한 예측 모델을 생성할 수 있는 데이터 증폭 기술과 사전학습 모델인 VGG16 구조를 활용하는 전이학습 기술을 적용하여 제안 모델의 학습을 진행하였다. 제안 모델의 우수성을 확인하기 위하여 기본 CNN 기반 모델과 제안 방법론의 예측 정확도를 비교하는 실험을 수행하였다. 기본 CNN 모델의 경우 훈련 정확도는 77.27%, 검증 정확도는 61.36%, 그리고 시험 정확도는 59.09%로 나타났으며, 제안 모델의 경우 훈련 정확도는 94.32%, 검증 정확도는 86.36%, 그리고 시험 정확도는 84.09%로 나타나 기본 CNN 모델에 비해 제안 모델의 정확도가 큰 폭으로 향상된 것을 확인하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제37권5호
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• pp.601-607
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• 2013

본 논문은 Matlab/simulink 기반 휠로더 시뮬레이션 모델의 개발과 검증에 대한 논문이다. 휠로더 시뮬레이션 모델의 개발 및 검증은 실제 휠로더의 생산단계에 앞서 휠로더의 성능을 평가하고 개선하기 위한 목적을 두고 있다. 휠로더 시뮬레이션 모델은 전체적으로 주행부/유압부 동력전달계 모델, 주행부/작업장부 동역학 모델을 포함한 4 가지 모델로 나뉘어져 있다. 휠로더의 주행 및 작업성능을 평가하고 개선하기 위해서는 언급된 4 가지 모델의 통합 시뮬레이션이 필요하며 통합된 시뮬레이션 모델은 성능평가 외의 연료효율의 최적화, 하이브리드 시스템 및 지능형 휠로더 모델의 개발로써 작업효율 향상에 기여할 수 있을 것이다. 본 논문에 제안된 시뮬레이션 모델은 주행부와 작업부 실험 데이터와의 비교를 통해 검증 되었다.

• 한국정밀공학회지
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• 제34권1호
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• pp.41-46
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• 2017

Magnetically levitated (Maglev) vehicles maintain a constant air gap between guideway and car bogie, and thereby achieves non-contact riding. Since the straightness and the flatness of the guideway directly affect the stability of levitation as well as the ride comfort, it is necessary to monitor the status of the guideway and to alert the train operators to any abnormal conditions. In order to develop a signal processing algorithm that extracts guideway irregularities from sensor data, virtual testing using a simulation model would be convenient for analyzing the exact effects of any input as long as the model describes the actual system accurately. Simulation model can also be used as an estimation model. In this paper, we develop a state-space dynamic model of a maglev vehicle system, running on the guideway that contains jumps. This model contains not only the dynamics of the vehicle, but also the descriptions of the power amplifier, the anti-aliasing filter and the sampling delay. A test rig is built for the validation of the model. The test rig consists of a small-scale maglev vehicle, tracks with artificial jumps, and various sensors measuring displacements, accelerations, and coil currents. The experimental data matches well with those from the simulation model, indicating the validity of the model.

• 한국항공우주학회지
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• 제31권5호
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• pp.100-109
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• 2003

$SIMULINK^R$를 이용하여 Pt6A-62 터보프롭엔진의 성능모사모델이 정상상태 및 천이성능 예측을 위해 제안되었다. $SIMULINK^R$모델은 GUI 방식으로 사용자 편의와 컴퓨터프로그램의 수정이 용이하다는 장점을 가지고 있다. $SIMULINK^R$모델은 유동경로에 따른 구성품들 즉, 대기조건, 압축기, 연소기, 압축기 터빈, 동력터빈, 배기노즐, 적분기 서브시스템들로 구성하였다. 이러한 서브시스템외에 보다 정확한 기체상수값을 계산하기위한 Gasprop 서브시스템블록, 2-D look-up 테이블로부터 스케일링에 의해 적합한 작동 점을 탐색하기 위한 탐색 서브시스템블록이 있다. 정상상태 해석 타당성 확인 경우, 제안된 $SIMULINK^R$에 의한 해석결과는 사용프로그램인 GASTURB와 해석결과에 잘 일치하였다. 또한 천이모델의 타당성 확인 경우에 있어서는, 제안된모델에의한 동적성능모사 결과가 기 성능이 입증된 FORTRAN프로그램을 이용한 해석결과와 합리적으로 일치함이 확인되었다.