Many industrial accidents have occurred continuously in the manufacturing industries, construction industries, and service industries of Korea. Fatal accidents have occurred most frequently in the construction industries of Korea. Especially, the trend analysis of the accident rate and fatal accident rate is very important in order to prevent industrial accidents in the construction industries systematically. This paper considers forecasting of the accident rate and fatal accident rate with static and dynamic time series analysis methods in the construction industries. Therefore, this paper describes the optimal accident rate and fatal accident rate by minimization of the sum of square errors (SSE) among regression analysis method (RAM), exponential smoothing method (ESM), double exponential smoothing method (DESM), auto-regressive integrated moving average (ARIMA) model, proposed analytic function model (PAFM), and kalman filtering model (KFM) with existing accident data in construction industries. In this paper, microsoft foundation class (MFC) soft of Visual Studio 2008 was used to predict the accident rate and fatal accident rate. Zero Accident Program developed in this paper is defined as the predicted accident rate and fatal accident rate, the zero accident target time, and the zero accident time based on the achievement probability calculated rationally and practically. The minimum value for minimizing SSE in the construction industries was found in 0.1666 and 1.4579 in the accident rate and fatal accident rate, respectively. Accordingly, RAM and ARIMA model are ideally applied in the accident rate and fatal accident rate, respectively. Finally, the trend analysis of this paper provides decisive information in order to prevent industrial accidents in construction industries very systematically.
기후변화협약은 전세계적으로 환경-경제-에너지가 연계된 가장 중요한 이슈로 부상하였으며, 우리나라는 에너지 이용합리화를 통한 온실가스 감축을 위해 각종 정책들을 수립하여 추진하고 있으며, 이중 자발적 협약(Voluntary Agreement)을 1999년부터 실시하고 있다. 우리나라에서 시행되고 있는 자발적 협약의 온실가스 감축효과 및 국민경제와 타 산업에 미치는 영향을 분석한다. 협약에 참가하는 산업들의 연료대체 및 에너지 효율향상 노력여하에 따라 동 정책이 no-regret 정책이 될 수 있을 것으로 분석되었다. 협약 상의 에너지 절감목표를 달성함에 있어 연료대체와 에너지 효율향상 등을 통하여 협약에 참여하는 산업들의 생산량을 줄이지 않아도 될 경우, 국가 전체적으로 온실가스 감축효과와 경제적 이득을 동시에 도출할 수 있을 것으로 분석되었다. 따라서 향후 자발적 협약을 확대 실시함에 있어 협약에 참가하는 산업들의 청정연료로의 연료대체 및 에너지효율 향상을 위한 정부의 적극적 지원책의 중요성이 부각되었다.
본 연구에서는 횡가속도 센서 계측 신호 기반의 기준 차량 요레이트 모델을 활용하여 횡경사 유무에 관계 없이 견실한 성능을 보장하는 제동기반 요 모멘트 제어시스템을 개발하였다. 2자유도 single track 모델과 횡가속도 센서 계측 신호를 융합하여 새로운 기준 요레이트 모델을 설계하였고 이를 기반으로 요 모멘트 제어기를 설계하였다. 또한 외란 관측기를 적용하여 요레이트 동역학에 존재하는 차량 파라미터 오차를 보상하고 제어기의 성능을 개선하였다. 다자유도 차량동역학 해석 SW인 CARSIM을 이용하여 평지 및 횡경사 노면을 반영한 다양한 검증 시나리오 조건에서 제안된 제어기를 검증하였다. 그 결과 기준 차량모델에 횡가속도 계측 신호를 반영하고 외란 관측기를 통해 모델 파라미터 오차를 보상하는 것을 특징으로 하는 새롭게 제안된 횡안정성 제어기가 도로 횡경사에 관계없이 다양한 주행상황에서 차량의 횡안정성을 견실하게 유지할 수 있음을 확인하였다.
In this study, dual drainage system based runoff model was established for W-drainage area in G-si, and considering the various rainfall characteristics determined using Huff and Mononobe methods, the degree of flooding in the target area was analyzed and the risk was compared and analyzed through the risk matrix method. As a result, the Monobe method compared to the Huff method was analyzed to be suitable analysis for flooding of recent heavy rain, and the validity of the dynamic risk assessment considering the weight of the occurrence probability as the return period was verified through the risk matrix-based analysis. However, since the definition and estimating criteria of the flood risk matrix proposed in this study are based on the return period for extreme rainfall and the depth of flooding according to the results of applying the dual drainage model, there is a limitation in that it is difficult to consider the main factors which are direct impact on inland flooding such as city maintenance and life protection functions. In the future, if various factors affecting inland flood damage are reflected in addition to the amount of flood damage, the flood risk matrix concept proposed in this study can be used as basic information for preparation and prevention of inland flooding, as well as it is judged that it can be considered as a major evaluation item in the selection of the priority management area for sewage maintenance for countermeasures against inland flooding.
This paper aims to evaluate the structural dynamic responses and damage/failure of the nuclear fuel reprocessing plant under the free drop impact of spent fuel cask (SFC) and fuel assembly (FA) during the on-site transportation. At the present Part I of this paper, the large-scale SFC model free drop test and the corresponding numerical simulations are performed. Firstly, a composite target which is composed of the protective structure, i.e., a thin RC plate (representing the inverted U-shaped slab in the loading shaft) and/or an autoclaved aerated concrete (AAC) blocks sacrificial layer, as well as a thick RC plate (representing the bottom slab in the loading shaft) is designed and fabricated. Then, based on the large dropping tower, the free drop test of large-scale SFC model with the mass of 3 t is carried out from the height of 7 m-11 m. It indicates that the bottom slab in the loading shaft could not resist the free drop impact of SFC. The composite protective structure can effectively reduce the damage and vibrations of the bottom slab, and the inverted U-shaped slab could relieve the damage of the AAC blocks layer dramatically. Furthermore, based on the finite element (FE) program LS-DYNA, the corresponding refined numerical simulations are performed. By comparing the experimental and numerical damage and vibration accelerations of the composite structures, the present adopted numerical algorithms, constitutive models and parameters are validated, which will be applied in the further assessment of drop impact effects of full-scale SFC and FA on prototype nuclear fuel reprocessing plant in the next Part II of this paper.
본 논문에서는 MPEG-2를 이용한 압축에서 이미 압축되어 있는 영상 시퀀스내의 하나 또는 여러개의 GOP (Group of Picture)를 새로운 GOP로 교체하는 편집응용에 필수적인 사용비트량의 정합을 위한 새로운 비트율 제어방법을 제안하였다. 이전영상의 양자화값을 영상전체에 동일하게 적용하여 목표비트에 근접할때까지 반복적으로 영상을 부호화하고 각 슬라이스의 사용비트량을 기록한다. 영상단위의 양자화값 변화로는 목표 비트를 더이상 맞추지 못하므로 기록된 비트량을 이용하여 목표비트에 가장 근접하도록 슬라이스별 양자화값을 조절한 후 최종적으로 각 매크로블럭의 활동도를 참고하여 매크로블럭의 양자화값을 결정하였다. 실제영상에 적용하였을 경우 MPEG-2 Test Model 5에 비해 유사한 PSNR을 보였고 목표비트에 대한 비트에러량은 각 영상당 대략 수 내지 수십비트 이내로 줄임으로써 제안알고리듬의 유효성을 보였다.
최근 실내 환경에서 로봇의 서비스를륵 위해 영상 정보를 사용하기 인한 인구가 활발하다. 과거의 영상 처리 전근 방법은 미리 정의된 기하학적 모델에 기반 하기에, 이를 실내 환경과 같은 가변적인 환경에 적용할 시 성능이 저하된다. 이에 지식을 기반으로 불확실성을 해결하여 영상 인식 성능을 높이기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 실내에서 활동하는 서비스 로봇의 물체 인식 성능을 향상시키기 위해, 대상 물체가 다른 물체에 의서 가려져 있는 경우 대상물체의 존재 여부를 추론하기 위한 베이지안 네트워크 모델링 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 물체간이 관계를 모델링하여 발견된 물체를 통해 대상 물체를 추론할 수 있게 하였다. 이를 위해 작은 규모의 베이지안 네트워크(프리미티브 베이지안 네트워크)를 위한 설계 방법을 정의하고 이를을 다시 상황에 맞게 결합하였다. 실험은 설계된 모델의 성능을 검증하기 위해 수행되었는데, 5가지 장소에서 $82.8\%$의 정확도를 보여주었다.
지능형 자동차는 주변 환경에 대한 인식을 바탕으로 동작을 계획하고 움직인다. 따라서 정확한 환경 인식은 자율 주행 자동차의 필수 요소로 여겨진다. 차량의 주행 환경은 차량이나 보행자 같은 동적인 장애물이 다수 존재하여, 안전한 동작을 위해 이런 동적 장애물에 대한 인식이 정확하게 이루어져야 한다. 이를 위해 센서의 불확실성을 극복하는 일이 필수적이다. 본 논문에서는 레이더 센서를 이용하여 다수의 차량을 인식하고 추적하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 추적 시스템은 몇 가지 특징을 갖는다. 레이더 센서가 차량을 계측할 때, 그 데이터가 양 모서리에서 주로 나타나는 특징을 혼합 밀도 네트워크로 표현하고, 이렇게 표현된 레이더 데이터의 확률적인 분포를 파티클 필터의 가중치 계산에 적용하여 추적 알고리즘을 수행하였다. 또한, 파티클 필터가 갖는 차원의 저주를 극복하고 시간의 흐름에 따라 그 숫자가 변화하는 다수 대상체의 상태를 예측하기 위해 가역 점프 마르코프 체인 몬테 카를로 (RJMCMC)를 통한 샘플링을 적용하였다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션을 통해 검증되었다.
The purpose of this study is to verify the long - range measurement performance for practical field application of VDMS. The reliability of the VDMS was verified by comparison with the existing monitoring sensor, GPS, Accelerometer and LDS. It showed the ability to accurately measure the dynamic displacement by tracking a motion of free vibration of target. And using the PSD function of measured data, the results in the frequency domain were also analyzed. We judged that VDMS is able to identify the higher system mode and has sufficient reliability. Based on the reliability verification, we conducted tests for long-distance applicability for actual application of VDMS. The distance from the stationary target model structure was increased by 50m interval, and the maximum distance was set to 400m. From the distance of 150m, the image obtained by the commercial camcorder has an error in the analysis, so the measured displacement comparison was performed between the LDS and the refractor telescope measurement results. In the measurement results of the displacement area of VDMS, the data validity was deteriorated due to the data shift by the external force and the quality degradation of the enlarged image. However, even under the condition that the effectiveness of the displacement measurement data of VDMS is low, the first mode characteristic included in the free vibration of the object is clearly measured. If the influence from the external environment is controlled and stable data is collected, It is judged that reliability of long-distance VDMS can be secured.
FCM 기반하이브리드 RBF 네트워크는 서로 다른 학습 구조가 결합된 혼합형 모델로서, 입력층과 중간층의 학습 구조는 FCM 알고리즘을 적용하고, 중간층과 출력층 사이의 학습 구조는 Max_Min 알고리즘을 적용한다. 입력층과 중간층의 학습시 입력 벡터와 중간층의 노드 중에서 중심과 입력 벡터간의 가장 가까운 노드를 승자 노드로 선택하여 출력층으로 전달한다. 그리고 중간층과 출력층 사이의 학습구조인 Max_Min 신경망은 중간층의 승자 뉴런이 입력벡터로 적용된다. 그러나 많은 패턴이 입력벡터로 제시될 경우에는 학습성능이 저하되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 중간층과 출력층의 학습 구조인 Max_Min 알고리즘의 학습 성능을 향상시키기 위해 퍼지 논리 시스템을 이용한 학습률 자동 조정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 목표값과 출력값의 차이에 대한 절대값이 0.1보다 적거나 같으면 정확성으로 분류하고 크면 부정확성으로 분류한다. 정확성의 총 개수를 퍼지 제어 시스템에 적용하여 학습률을 동적으로 조정한다. 제안된 방법의 학습 및 인식 성능을 평가하기 위해 컨테이너에서 추출한 숫자, 영문 식별자를 인식 및 성능평가 실험에 적용한 결과, 제안된 방법이 문자 패턴 인식에 효과적임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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