2019년 하노이에서 열린 체 2차 북미회담은 공동 합의를 도출하지 못한 채 결렬되었다. 본 논문은 마틴과 화이트(2005)의 평가어 체계를 근간으로 총 8개의 사설들, 구체적으로는 4개의 주요 미국 언론들의 사설들과 4개의 한국 언론들의 사설들을 평가어들을 포함한 언어적 표현들을 중심으로 분석하였다. 분석 결과 뉴욕타임즈, USA투데이, 워싱턴 포스트, 월스트리트 저널의 사설들 중 월스트리트 저널을 제외한 3개의 언론들은 모두 회담 결렬의 원인을 트럼프 대통령 개인으로 귀속시키며 부정적 평가어로 입장을 전달함을 알 수 있었다. 그러나 4개의 신문 사설에서는 한반도의 비핵화나 평화에 대한 우려에 대한 내용을 담고 있지 않았다. 반면 한국의 언론들은 모두 회담 결렬의 원인보다는 향후 방향에 대해 중점을 두고 있었는데, 두 언론은 부정적 행위평가어를 이용하여 문제점과 우려를 제기했지만, 다른 두 언론은 한겨레신문과 경향신문은 향후 대응과 입장에 중심을 두었고 부정적 평가어보다는 당부와 조언의 언어적 자원을 활용하고 있음이 밝혀졌다. 이를 통해, 담론 소비에 있어 양국의 언론들은 각자의 입장을 전달하는 데 있어 부정적인 평가어를 선호한다는 점, 그리고 기대와 당부를 전달할 때는 평가어보다는 보조 용언과 같은 언어적 표현을 사용한다는 것을 알 수 있었다.
재생 에너지 생성에서 중요한 역할을 하는 풍력 터빈은 작동 상태를 정확하게 평가하는 것이 에너지 생산을 극대화하고 가동 중지 시간을 최소화하는 데 매우 중요하다. 이 연구는 풍력 터빈 상태 진단을 위한 다양한 신경망 모델의 비교 분석을 수행하고 센서 측정 및 과거 터빈 데이터가 포함된 데이터 세트를 사용하여 효율성을 평가하였다. 분석을 위해 2MW 이중 여자 유도 발전기 기반 풍력 터빈 시스템(모델 HQ2000)에서 수집된 감시 제어 및 데이터 수집 데이터를 활용했다. 활성화함수, 은닉층 등을 고려하여 인공신경망, 장단기기억, 순환신경망 등 다양한 신경망 모델을 구축하였다. 대칭 평균 절대 백분율 오류는 모델의 성능을 평가하는 데 사용되었다. 평가를 바탕으로 풍력 터빈 상태 진단을 위한 신경망 모델의 상대적 효율성에 관한 결론이 도출되었다. 본 연구결과는 풍력발전기의 상태진단을 위한 모델선정의 길잡이가 되며, 고도의 신경망 기반 기법을 통한 신뢰성 및 효율성 향상에 기여하고, 향후 관련연구의 방향을 제시하는데 기여한다.
동적 위치제어 시스템(Dynamic Positioning System)의 위험성과 신뢰성 평가에 FMEA(Failure Mode and Effect Analysis)를 적용하고 있으나, 해양 프로젝트가 가진 특징으로 인해 다음과 같은 한계를 가진다. 1) SCADA(Supervisory Control and Data Acquisition) 시스템을 통해 수집되는 고장 데이터의 일부는 환경의 영향으로 인한 오작동이나 단순한 센서고장으로 인해 생성되는 데이터를 포함하고 있으므로 불완전하고 신뢰할 수 없다. 따라서, FMEA의 세 가지 변수인 심각도(Severity), 발생빈도(Occurrence), 검출빈도(Detection)의 평가는 전문가 지식에 근거한다. 2) 전문가들의 주관적인 판단에 전적으로 의존할 경우 위험 요소들을 정밀하게 평가하기 어렵다. 3) 위험 요소들 사이의 상대적인 중요도는 고려되지 않아 위험우선순위가 명료하게 표현되지 않는다. 4) 서로 다른 고장모드에 대해 동일한 위험 우선순위 값을 가질 경우 상대적인 중요도를 판단하기 어렵다. 이러한 문제점을 극복하고 기존의 FMEA의 효과를 높이기 위해, Fuzzy-FMEA를 제안하고, 선박/해양 프로젝트의 동적 위치제어 시스템의 FMEA 문서에 적용하였다. 본 논문은 DP FMEA, DP FMEA 입증 시험서(DP FMEA Proving Trials)에 나타낸 전문가 지식을 퍼지 모델로 구현하여 FMEA 위험우선순위(RPN; Risk Priority Number)에 위험요소들의 상대적인 중요성을 포함시켰다. 제안한 방법은 해양 프로젝트의 동적 위치제어 시스템의 기계 및 전장 장비에 적용하여 기존의 FMEA와 비교하였다.
This article aims to develop an algorithm that detects fire pump defects by analyzing the current signals of an induction motor, which are triggered by changes in the flow rate and pressure of multistage volute pumps that are used for fire services. The operational status of the pumps was categorized into three: first, normal operation; second, a defect that is caused by a change in the current value; and third, a defect occasioned by a change in current, pressure, and flow rate. When a fire pump was in normal operation, the motor's operating current was measured between 5.06 A and 6.9 A, the flow rate was estimated at 0-0.27 m3/min, and the pressure ranged from 0 to 0.47 MPa. In the event that a defect was caused by an abnormal current value in the motor, it was attributed to the pump's adherence. Furthermore, if there was no source of water, the defect was considered to have been induced by phase-loss operation, no-load operation, or run-stop operation, with the current value of each scenario being measured at > 52.8 A, < 4.13 A, > 45.15 A, and < 3.8 A, respectively, placing its overall range between 0 and 50 A. The sources of defects were detected based on an analysis of the flow rate, pressure, and current, which represent the following causes: air inflow into the casing, inadequate suction of water, and reverse-phase operation, respectively. Each cause entailed the following values: when air seeped into the casing, the pressure was measured at 0.24 MPa irrespective of changes in the flow rate; when there was inadequate suction of water, the pressure was recorded between 0 and 0.05 MPa despite changes in the flow rate; and when the power line's reverse-phase loss was the cause of the defect, the pressure was measured at 0.33 MPa for a flow rate of 0 L/min, and a higher flow rate decreased the pressure to nearly 0 MPa. The results of this study will enable engineers to develop a pump defect detection algorithm that is based on an analysis of current, and this algorithm will facilitate the execution of a program that will control a fire pump defect detection system.
최근 무인기는 정찰, 수송, 통신, 항공촬영 등 다양한 분야로 급속히 확대되고 있다. 또한 무인기 자동화 기술의 발전으로 한 명의 운용자가 복수의 무인기를 동시에 감독제어할 수 있게 되었다. 하지만 운용자에게 할당된 무인기의 대수가 많아지면 처리가 필요한 정보의 양이 많아져 운용자가 감당할 수 있는 부하보다 커질 수가 있다. 이에 따라 복수무인기를 제어하는 운용자의 과부하를 효율적으로 측정할 수 있는 지표 개발의 필요한 실정이나, 이와 관련된 연구가 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 복수무인기 운용자 임무과부하 연구의 국내외 동향을 파악하고, 복수무인기 운용 시나리오와 지상체를 설계하여, 임무과부하 지표의 효용성을 검증하는 실험환경을 구축하여 향후 임무과부하 지표 연구를 위한 기반을 마련하였다.
본 연구는 계획된 행동이론을 바탕으로 증권형 크라우드펀딩 투자자의 참여의도에 영향을 미치는 주요 변인들의 영향력을 확인하고, 참여 의도와 지각된 행동통제가 투자자의 무리행동에 미치는 영향을 간접효과 분석을 포함하여 살펴보고자 하였다. 본 연구의 궁극적인 목적은 연구 결과를 통해 증권형 크라우드펀딩 투자자들의 투자 행태를 이해하고 관계 당사자들에게 동 제도 활성화 및 투자자 보호를 위한 각종 정책 및 사업계획 수립에 도움을 주기 위함이다. 본 연구 수행을 위해 증권형 크라우드펀딩에 투자한 경험이 있거나 관심이 있는 잠재 투자자들을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하여 총 276부의 응답지를 받았다. 이 중 부적합 응답을 제외한 총 261명의 설문이 최종 분석에 사용되었다. 자료 분석은 SPSS 22.0 및 Amos 22.0 통계 패키지를 통한 구조방정식 모형 분석을 실시하였다. 연구 결과 계획된 행동이론의 주요변인 중 태도와 주관적 규범은 증권형 크라우드펀딩 투자자의 참여의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 그리고 간접효과 분석 결과 참여의도는 태도, 주관적 규범과 무리행동 사이에서 매개적 역할을 하는 것으로 확인되었다. 그러나 계획된 행동이론에서 행동의도의 주요 변인으로 제시된 지각된 행동통제는 참여의도에 미치는 영향이 통계적으로 비유의적인 것으로 나타났다. 대신 무리행동에는 직접적으로 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 이는 투자자들이 증권형 크라우드펀딩에 쉽게 참여할 수 있다고 지각하고 있더라도 증권형 크라우드펀딩은 손실위험이 큰 초기창업기업에 대한 투자행위이기 때문에 참여의도에는 유의적인 영향을 미치지 않는 것으로 보인다. 한편 국내 증권형 크라우드펀딩 투자자는 실제 투자행동을 할 때 플랫폼에서 제공되는 펀딩 진행정보를 일종의 신호로 보고 다수의 다른 투자자를 모방하여 무리행동을 한다는 것을 실증적으로 확인하였다는 점에서 그 의미가 크다고 본다. 본 연구를 통해 국내 증권형 크라우드펀딩 투자자의 참여의도와 무리행동에 영향을 미치는 주요 변인들을 실증적으로 확인함으로써 향후 크라우드펀딩 감독기관의 정책 수립이나 크라우드펀딩 플랫폼 사업자의 사업계획 및 활성화 방안 수립 등에 유의미한 연구 결과로 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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