• 대한교통학회지
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• 제34권4호
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• pp.318-329
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• 2016

아이슬란드 화산폭발에 따른 항공대란 이후, 화산 폭발에 따른 항공 안전, 여행 및 경제 등의 관심이 증가되고 있다. 화산폭발의 경우, 화산재 화산에 따라 폭발 지역 뿐 아니라 인근 국가의 항공교통과 산업까지도 영향을 끼친다. 국내 주변에는 활화산인 백두산이 있으며, 백두산이 폭발 했을 경우의 국내 항공교통에 미치는 피해량을 예측하여 사전에 대응할 필요가 있다. 국내에는 화산재에 대한 항공교통의 피해량을 실제로 정량화하여 피해를 예측한 연구로는 공항의 폐쇄일수, 결항된 운항편수 및 무역 적자 등의 경제적 손실로만 분석하고 있다. 본 연구는 백두산폭발에 따른 확산모형과 항공로를 결합한 정량적 피해 산출 알고리즘 도출과 가상의 시나리오를 통하여 피해량을 예측함에 그 이의가 있다. 관련 알고리즘은 시스템 개발을 통하여 항공교통피해 예측을 보다 정확하고 신속하게 도출할 수 있을 것이다. 또한, 예측된 항공교통 피해량은 향후 항공교통 대응체계 수립을 위한 기초자료로서 활용이 가능할 것이며, 항공 산업의 선제적 예측적 대응방안에 기여할 수 있을 것이다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제59권2호
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• pp.209-218
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• 2021

ORV의 열교환 효율 향상 및 운전 최적화를 위한, first principle 기반 모델링 연구들이 수행되어왔지만, ORV의 열 전달 계수는 시간, 위치에 따라 불규칙한 시스템으로, 복잡한 모델링 과정을 거친다. 본 연구는 복잡한 시스템에 대한 데이터 기반 모델링의 실효성을 확인하고자, LNG 재기화 공정의 실제 운전데이터를 이용해, ORV의 해수 유량, 해수온도, LNG 유량 변화에 따른 토출 NG 온도 및 토출 해수 온도의 동적 변화 예측이 가능한, FNN, LSTM 및 AutoML 기반 모델링을 진행하였다. 예측 정확도는 MSE 기준 LSTM > AutoML > FNN 순으로 좋은 성능을 보였다. 기계학습 모델의 자동설계 방법인 AutoML의 성능은 개발된 FNN보다 뛰어났으며, 모델 개발 전체소요시간은 복잡한 모델인 LSTM 대비 1/15로 크게 차이를 보여 AutoML의 활용 가능성을 보였다. LSTM과 AutoML을 이용한 토출 NG 및 토출 해수 온도의 예측은 0.5 K 미만의 오차를 보였다. 예측모델을 활용해, 겨울철 ORV를 이용해 처리 가능한 LNG 기화량의 실시간 최적화를 수행하여, 기존 대비 최대 23.5%의 LNG를 추가 처리 가능함을 확인하였고, 개발된 동적 예측모델 기반의 ORV 최적 운전 가이드라인을 제시하였다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제13권1호
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• pp.18-29
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• 2010

기후온난화에 대처하기 위한 방안 중, $CO_2$ 해양지중저장은 성공가능성이 높은 수단중의 하나로써 각광받고 있다. $CO_2$ 해양지중저장은 대량 발생원으로부터 $CO_2$를 포집하여 저장지로 수송한 후, 가스 저장층 이나 염대수층 등과 같은 해저 지질구조 내에 $CO_2$를 저장하는 공정 전체를 아울러 지칭한다. 우리는 2005년부터 $CO_2$ 해양지중저장 관련 기술들을 개발해왔으며, 주요 기술 개발 분야에는 $CO_2$ 저장후보지 탐색과 $CO_2$ 수송 및 저장 공정을 위한 기본 설계가 포함된다. 신뢰성 있는 $CO_2$ 해양지중저장 시스템설계를 위해, 가상시나리오를 개발하였으며 수치해석 프로그램을 이용하여 전체공정을 분석하였다. $CO_2$ 포집원으로 부터 주입저장지로 $CO_2$를 수송하는 공정은 열역학 상태방정식으로 모사 가능하다. 본격적인 설계공정에 대한 수치해석을 수행하기에 앞서 관련 열역학 상태방정식들을 비교 및 분석하였다. 분석된 상태방정식들의 정확도를 평가하기 위해 참조문헌의 실험데이터와 수치계산결과를 비교하였다. 현재까지 진행된 $CO_2$ 해양지중저장 공정설계는 주로 순수한 $CO_2$를 대상으로 하였다. 하지만 포집된 $CO_2$ 혼합물은 질소, 산소, 아르곤, 물, 황화수소 등의 불순물을 포함하고 있다. 작은 양의 불순물이 포함될 시에도 열역학적 물성치가 바뀔 뿐 만 아니라, 압축, 정제, 수송 공정 전체에 막대한 영향을 미치게 되므로 간과되어서는 안 된다. 본 논문에서는 해상 및 육상 $CO_2$ 수송에 영향을 미치는 주요 설계 인자들을 분석하였으며, 가상 시나리오의 매개변수에 관한 연구를 수행한 다음, 유량, 직경, 온도, 압력 등의 설계 인자들의 변화 범위를 제시하고자 하였다.

• 대한인간공학회지
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• 제36권3호
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• pp.183-196
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• 2017

Objective: The purpose of this research was to assess the agreement between job physical risk factor analysis by ergonomists using ergonomic methods and physical examinations made by occupational physicians on the presence of musculoskeletal disorders of the upper extremities. Background: Ergonomics is the systematic application of principles concerned with the design of devices and working conditions for enhancing human capabilities and optimizing working and living conditions. Proper ergonomic design is necessary to prevent injuries and physical and emotional stress. The major types of ergonomic injuries and incidents are cumulative trauma disorders (CTDs), acute strains, sprains, and system failures. Minimization of use of excessive force and awkward postures can help to prevent such injuries Method: Initial data were collected as part of a larger study by the University of Utah Ergonomics and Safety program field data collection teams and medical data collection teams from the Rocky Mountain Center for Occupational and Environmental Health (RMCOEH). Subjects included 173 male and female workers, 83 at Beehive Clothing (a clothing plant), 74 at Autoliv (a plant making air bags for vehicles), and 16 at Deseret Meat (a meat-processing plant). Posture and effort levels were analyzed using a software program developed at the University of Utah (Utah Ergonomic Analysis Tool). The Ergonomic Epicondylitis Model (EEM) was developed to assess the risk of epicondylitis from observable job physical factors. The model considers five job risk factors: (1) intensity of exertion, (2) forearm rotation, (3) wrist posture, (4) elbow compression, and (5) speed of work. Qualitative ratings of these physical factors were determined during video analysis. Personal variables were also investigated to study their relationship with epicondylitis. Logistic regression models were used to determine the association between risk factors and symptoms of epicondyle pain. Results: Results of this study indicate that gender, smoking status, and BMI do have an effect on the risk of epicondylitis but there is not a statistically significant relationship between EEM and epicondylitis. Conclusion: This research studied the relationship between an Ergonomic Epicondylitis Model (EEM) and the occurrence of epicondylitis. The model was not predictive for epicondylitis. However, it is clear that epicondylitis was associated with some individual risk factors such as smoking status, gender, and BMI. Based on the results, future research may discover risk factors that seem to increase the risk of epicondylitis. Application: Although this research used a combination of questionnaire, ergonomic job analysis, and medical job analysis to specifically verify risk factors related to epicondylitis, there are limitations. This research did not have a very large sample size because only 173 subjects were available for this study. Also, it was conducted in only 3 facilities, a plant making air bags for vehicles, a meat-processing plant, and a clothing plant in Utah. If working conditions in other kinds of facilities are considered, results may improve. Therefore, future research should perform analysis with additional subjects in different kinds of facilities. Repetition and duration of a task were not considered as risk factors in this research. These two factors could be associated with epicondylitis so it could be important to include these factors in future research. Psychosocial data and workplace conditions (e.g., low temperature) were also noted during data collection, and could be used to further study the prevalence of epicondylitis. Univariate analysis methods could be used for each variable of EEM. This research was performed using multivariate analysis. Therefore, it was difficult to recognize the different effect of each variable. Basically, the difference between univariate and multivariate analysis is that univariate analysis deals with one predictor variable at a time, whereas multivariate analysis deals with multiple predictor variables combined in a predetermined manner. The univariate analysis could show how each variable is associated with epicondyle pain. This may allow more appropriate weighting factors to be determined and therefore improve the performance of the EEM.

• Radiation Oncology Journal
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• 제15권1호
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• pp.57-64
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• 1997

목적 : 자궁경부암환자의 근치목적의 방사선치료 성적을 보고하기에 앞서 본원에서 사용하고 있는 자궁강내치료기기의 선량투여 방법의 정확성을 평가해보고 각 장기의 흡수선량을 대변할수 있는 예측력이 어느정도인지 알아보고자 연구를 시행하였다. 대상 및 방법 : 조준필름의 측면사진에서는 본원에서 현재 사용중인 방광(SBD)과 직장(SRD)의 기준흡수점의 흡수선량을 확인 하였다. 골반강 자기공명상의 측면사진에서 종양의 두 횡축과 종축의 직경을 곱하여 종양부피(TV)를 측정하였고, 기본으로 사음되고 있는 등선량곡선을 그린후 선량기준점 A 의 등선량 곡선내에 자궁경부 종양이 포함되는지 대상 환자별로 확인하였으며, 방광(MBD)과 직장(MRD)에서 보여주는 최대흡수선량점의 값을 측정하였고, 또한 선량기준점 A의 등선량 곡선내에 포함되는 방광(HBV)과 직장(HRV)의 면적을 계산해 보았다. 결 과 : 45례를 대상으로 분석하였다. 이중 53%(24/45) 에서만이 선량기준점 A의 등선량곡선내에 종양이 잘 포함되었다. 적절한 포함정도는 병기보다는 원발종양의 크기와 통계학적으로 유의한 관련성을 보여주었으며 종양의 측면지름의 크기가 3cm 이상인 종양은 불충분한 포함을 보여 주었다. 조준필름의 측면상의 방광과 직장의 기준흡수선량값은 자기공명사진상의 방광과 직장의 최대흡수값과 각각 유의한 관계를 보여주지 못했으나, 조준필름의 직장의 흡수선량값(SRD)은 HRV 와 유의한 관련성을 보여주었다. HBV 이나 HRV 은 오히려 자기공명사진상에서 측정한 종양의 크기(TV) 와 유의한 연관성을 보여 주었다. 결론 : 본원에서 사용하고 있는 선량계산 방법은 개별적인 종양의 크기를 고려해주지 못하였으며, 특히 방광의 흡수선량계산에 있어서 실제 흡수선량을 대변할수 있는 예측도가 낮아서 이에 대한 환자 개개인의 종양의 특성을 고려한 선량계산이 필요하리라 사료되는 바이다.