This study was conducted to develop a dummy in an environment similar to the human body, to prepare a standard for evaluation and to present the process of the production in order to evaluate the performance of the robot that can detect the persons needing rescue in a confined space, who are difficult for fire-fighting officials to rescue in case of fire and disaster. As a result, a standard for evaluation was developed and standardized into four parts 'Normal,' 'Risk Stage 1,' 'Risk Stage 2' and 'Risk Stage 3'based on the number of breath cycles, carbon dioxide concentration, core temperature and criteria for hearing to recognize the voice. In addition, in order to produce a dummy, fever, breathing capacity and voice output function were compared and analyzed. This study has significance that it built up basic data of the method of producing the actual dummy, by presenting characteristics and controlling methods using the waterproof insulation heating coil for the function, solenoid valve for the consecutive output of breathing capacity and USB program sound board for voice output.
국내 PBD에서 화재시뮬레이션을 이용한 안전성 평가의 신뢰성을 개선시키기 위하여, 화재시뮬레이션의 입력변수 및 수치모델의 불확실도가 고려된 ASET의 평가방법에 대한 검토가 수행되었다. 이를 위해 영화관 및 오피스텔이 검토 대상으로 선정되었다. 주요 결과는 다음과 같다. 인명안전기준에 제시된 주요 물리량에 가장 큰 영향을 미치는 열발생률의 불확실도를 고려할 때, 온도, CO 및 가시도의 상당한 변화가 발생됨을 확인하였다. 또한 수치모델의 불확실도를 반영한 편향인자를 고려할 때, 온도 및 CO는 큰 변화가 없으나 FDS의 낮은 연기농도 예측성능으로 인하여 가시도는 크게 증가됨을 알 수 있었다. 마지막으로 국내 PBD에서 ASET이 대부분 가시도에 의해 결정되는 원인이 논의되었으며, 정확한 ASET 평가를 위해 화재시뮬레이션의 입력변수 및 수치모델의 불확실도 적용 방안이 제안되었다.
This study developed a scenario to understand the reaction rate and operational time according to RTI value of rate of rise detector in each type in case of fire mattress. In the results of analyzing the reaction rate and operational time of detector in each scenario, in case when installing a single detector, the elevated temperature per minute was raised to 8℃/min ~ 9℃/min. In case when installing two detectors, it was raised to 9℃/min ~ 10℃/min. In case when installing three detectors, it was raised to 10℃/min. The horizontal distance between detector and mattress was 1.8m~2.5m. Whenever the number of detectors was increased, the horizontal distance was decreased. The operational time of detector was within maximum 540 seconds and minimum 420 seconds. As the research tasks in the future, there should be the researches on the effects of reaction rate of detector on the evacuation in case of fire through the result value of RSET by setting up the latency until the detector operates, and the researches on the safety by understanding if the operational time of detector is suitable for the evaluation standard of performance-centered design.
Precipitation plays an essential role in water resources management and disaster prevention. Therefore, the understanding related to spatiotemporal characteristics of rainfall is necessary. Nowadays, highly accurate precipitation is mainly obtained from gauge observation systems. However, the density of gauge stations is a sparse and uneven distribution in mountainous areas. With the proliferation of technology, satellite-based precipitation sources are becoming increasingly common and can provide rainfall information in regions with complex topography. Nevertheless, satellite-based data is that it still remains uncertain. To overcome the above limitation, this study aims to take the strengthens of machine learning to generate a new reanalysis of precipitation data by fusion of multiple satellite precipitation products (SPPs) with gauge observation data. Several machine learning algorithms (i.e., Random Forest, Support Vector Regression, and Artificial Neural Network) have been adopted. To investigate the robustness of the new reanalysis product, observed data were collected to evaluate the accuracy of the products through Kling-Gupta efficiency (KGE), probability of detection (POD), false alarm rate (FAR), and critical success index (CSI). As a result, the new precipitation generated through the machine learning model showed higher accuracy than original satellite rainfall products, and its spatiotemporal variability was better reflected than others. Thus, reanalysis of satellite precipitation product based on machine learning can be useful source input data for hydrological simulations in ungauged river basins.
Spatial precipitation data is one of the essential components in modeling hydrological problems. The estimation of these data has achieved significant achievements own to the recent advances in remote sensing technology. However, there are still gaps between the satellite-derived rainfall data and observed data due to the significant dependence of rainfall on spatial and temporal characteristics. An effective approach based on the Convolutional Neural Network (CNN) model to correct the satellite-derived rainfall data is proposed in this study. The Mekong River basin, one of the largest river system in the world, was selected as a case study. The two gridded precipitation data sets with a spatial resolution of 0.25 degrees used in the CNN model are APHRODITE (Asian Precipitation - Highly-Resolved Observational Data Integration Towards Evaluation) and PERSIANN-CDR (Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks). In particular, PERSIANN-CDR data is exploited as satellite-based precipitation data and APHRODITE data is considered as observed rainfall data. In addition to developing a CNN model to correct the satellite-based rain data, another statistical method based on standard deviations for precipitation bias correction was also mentioned in this study. Estimated results indicate that the CNN model illustrates better performance both in spatial and temporal correlation when compared to the standard deviation method. The finding of this study indicated that the CNN model could produce reliable estimates for the gridded precipitation bias correction problem.
지구 온난화와 무분별한 도시 개발은 농촌 및 자연 지역에 비해 도시에서의 수문 피해를 야기하고 있는 현실이다. 특히 우리나라의 6~8월에는 태풍과 강우가 집중적으로 발생하여 도시 지역에서의 위험성이 증가하고 있다. 1990년대 이전과 달리, 2000년대 이후에는 태풍과 강우로 인한 집중적인 호우가 도시 지역의 잠재적 내수침수 위험을 높이고 있는 실정이며 이에 대한 대책이 중요하다는 것은 현실로 다가왔다. 국지적인 호우는 최근 우리나라에 자주 발생하고 있어, 도시지역의 홍수 피해가 증가하고 있으며, 특히, 서울은 급속히 발전한 도시 중 하나로 2010년, 2011년, 2012년, 2022년에 홍수로 인한 도시 침수로 인명과 재산 피해가 크게 발생했다. 현재 우리나라는 도시 지역을 대상으로 개별 시설물에 대한 방재성능평가를 수행하고 있으나, 방재성능평가 기법 미흡에 따른 평가 결과의 신뢰성 부족으로 방재성능평가 수행에 어려움이 있다. 시설물뿐만 아니라 유역에 대한 방재성능평가 및 도시 통합적인 면적 개념의 방재성능평가 기법 개발이 필요하다. 도시 지역은 인구와 재산이 밀집되어 있어, 집중적인 호우에 의한 피해 노출 및 홍수에 대한 취약성이 증가하고 있어 지자체별 방재성능목표 강우량 설정에 대한 문제점을 검토하고, 지역 특성을 반영한 방재성능목표 설정 및 활용 개선을 위한 방안이 필요하다. 따라서, 각 시·군에 적용되고 있는 도시 방재 시설물의 평가에 대한 현재의 운영 상황과 문제점을 검토하고 이를 바탕으로 방재성능평가를 향상시키기 위한 개선 방안을 제시하였다.
Magneto-Rheological Fluid (MRF) is a functional fluid in which flow characteristics change into magnetic force due to its magnetic particles. When the semi-active control device does not use MRF for a long time, precipitation of magnetic particles and abnormal control force occur. Thus, Electro Magneto-Rheological Fluid (EMRF), which improves the precipitation of magnetic particles for MRF and exhibits existing control performance, was developed in this study. First, the optimal mix proportion ratio was selected by conducting a precipitation experiment and a controlled force test by varying the content of grease based on the existing MRF components. Also, EMRF was applied to the shear-type damper to evaluate the control performance when applied to the control device. The cylinder-type damper was developed to apply to the structure, and control performance evaluation was conducted. The result confirmed that the precipitation of the magnetic particles was improved, while the damper using EMRF exhibited excellent control performance.
건축물의 밀집화로 인해 화재 확산으로 인한 피해를 막기 위한 연구는 꾸준히 진행되었다. 이에 방화구획이 도입 되었으며 이 중 방화문은 화염과 연기 전파를 차단하는 문의 역할을 한다. 본 연구에서는 목재 방화문에 사용되는 목재의 난연제 처리에 따른 난연 성능을 평가하였다. 실험 결과, $0.7kgf/cm^2$ 진공압력 내에서 30분간의 함침 처리를 통해 난연성능을 확보할 수 있는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 연약지반이나 부분침하의 복원에 사용되는 팽창약액의 강도특성을 정량적으로 평가하기 위하여 팽창성능을 구분한 팽창약액을 제작하여 강도특성을 조건에 따라 분석하였다. 상대적 고팽창군과 저팽창군으로 구분하여 실험을 실시하였으며, 각각 최대 팽창부피에 대해 10~30%의 부피를 제어한 공시체를 제작하여 강도 평가를 수행한 결과 시간에 따라 강도가 증진되는 것을 확인하였고, 고팽창군과 저팽창군의 압축강도는 약 2.1배의 차이를 보였다.
본 연구는 부상식 기초가 사용되는 오일샌드 플랜트의 하부기초에 소형강관 말뚝이나 마이크로 파일 등을 마찰말뚝개념으로 사용할 경우 발생할 수 있는 말뚝의 개별 침하나 부상을 1개의 군으로 연결하여 복합거동이 가능하도록 하는 복합거동 연결체에 관한 것이다. 이에 기존의 무리말뚝과 파일드 래프트(piled raft) 기초의 장점을 오일샌드 플랜트에 적용하기 위한 복합거동 연결체의 형상을 검증하기 위하여 축소모형을 제작, 하중에 대한 거동을 계측하고 이를 통해 장치의 안정성 및 취약 부위를 선정하여 연결체의 형태를 결정하였다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.