본 연구에서는 기존 멤브레인식 LNG 저장탱크의 측정장치와 안전장치에 대한 고찰과 분석을 통해 초대형 멤브레인 식 LNG 저장탱크에 적합한 새로운 통합제어안전관리시스템 연구를 수행하고자 한다. 통합제어안전관리시스템은 기존에 단수로 설치한 압력계를 추가하고, 기존의 LNG 저장탱크에는 없는 변위센서와 하중센서를 내부탱크와 예응력 콘크리트 구조물 사이를 관통하는 강재앵커에 새로이 설치함으로써 초대형 LNG 저장탱크의 안전성과 효율성을 향상시키는 역할을 담당할 것으로 예상된다. 변위센서와 하중센서는 멤브레인 패널의 파손여부, 내부탱크로부터 발생된 LNG 누설의 단서를 제공하게 될 것이다. 기존의 누설센서는 내부탱크 뒤편의 보냉재 공간에 설치한 온도센서에 의해 LNG 누설이라는 신호를 보낼 때까지도 멤브레인 패널의 손상에 관련된 적절한 정보를 제공하지 못할 수 있다. 결국 새로운 통합제어안전관리시스템은 온도, 압력, 변위량, 하중, LNG의 밀도 데이터를 수집하고 분석하기 위한 것으로, 탱크시스템의 안전성과 내부탱크의 누설을 제어하기 위한 시스템이다. 또한, 디지털 데이터는 멤브레인 패널의 안전성에 관련된 변위량과 하중, LNG의 액위와 밀도, 쿨다운 공정, 누설, 압력 등을 제어하기 위해 측정된다.
This study presents an automatic system to predict parturition time in the crated sows. The system relies on ultrasonic transducers mounted from above along the length of the crate. Using a 40 kHz time of flight (TOF) single envelope wave, the momentary distances between the sensors are measured. Therefore, the local momentary height of the sow and the momentary posture, i.e. standing posture (SDP), kneeling posture (KP), sitting posture (STP) and lateral lying posture (LLP) are determined. Crated sows change their postures from standing to lying and vice versa which follows a characteristic pattern. As parturition approaches, sows exhibit uneasiness, restlessness and the stand up sequence (SUS, the posture transition from LLP to SDP) rate increases because of labor pains. In time series, the SUS rate demonstrates a peak and it happens approximately 0-12 h before parturition. In this paper, the basic parturition threshold value method (BPTVM) and the same hour method (SHM) are proposed for predicting parturition, both of which are based on the SUS rate. The BPTVM mainly detects the peak of the SUS rate. As the SUS rate exceeds the threshold value, the parturition becomes predictable. Moreover, the SHM calculates the difference in the SUS rates between a particular time of day and the corresponding time of the preceding day. Compared to the BPTVM, the SHM can eliminate the circadian rhythm of the SUS rate influenced by feeding behavior. Using the SHM the parturition can be approximately predicted within hours. In an attempt to define the threshold parameters of predicting parturition, a data set with 32 sows of the SUS rate are used to estimate assumable predicting probability. The results show the assumable probability of the parturition prediction within 9 h is 96.9% for the SHM and 84.4% for the BPTVM. Moreover, the SHM can even reach a 75% probability of prediction within three hours of parturition. We conclude that the SHM is more accurate and is more useful for parturition time prediction. When parturition is detected, the proposed algorithm generates a warning signal which can inform human personnel to protect the mother and newborn piglets.
본 연구는 고밀도 지진 관측망 구축 시 지표 가속도 측정 및 조기경보 활용을 위한 효율적 관측소 설치 방법을 수립하기 위하여 테스트베드에 지표, 1m, 2m, 9m 깊이의 임시관측소를 설치하여 상시 잡음, 인공 가진 신호 및 지진 계측 자료의 깊이별 변화를 분석하였다. 연구대상지의 상시 잡음 분석 결과 1s 이하의 단주기 영역은 주변의 인위적 잡음이 우세하였으며, 1s 이상 장주기 영역은 풍속의 변동과 큰 상관성을 보였다. 2차원 지진계 배열을 통한 상시 잡음 진동수-파수(FK) 분석 결과 단주기 상시 잡음은 표면파 보다는 주로 체적파의 형태로 유입되는 것으로 추정된다. 잡음 수준 분석 결과 9m 이하에서는 낮은 수준의 상시 잡음이 관측되었으나, 지표, 1m, 2m 지진계에서는 토사층의 동적 거동에 의해 T < 0.1s에서 잡음의 증폭이 발생하는 것을 확인하였다. 인공 가진실험 및 괴산지진 계측 자료 분석 결과 전반적으로 깊이가 깊어질수록 신호의 크기가 감소함을 확인하였으며, 스펙트럼비 및 응답스펙트럼 분석 결과 지표와 1m에서 3m 깊이 토사층의 고유진동수에 해당하는 20Hz(T=0.05s) 대역의 지반운동이 크게 증폭되는 것으로 나타났다. 본 연구 결과 상시미동과 가진실험을 통해 대상구간의 관측환경을 조사하여 지진계 설치 방법 및 깊이 선정시 활용할 수 있는 것으로 나타났으며, 향후 다수의 지역에서 다양한 환경을 고려한 연구가 진행된다면 관측소 설치 깊이, 설치방법, 환경 조사방법에 대한 가이드라인을 제시하는데 큰 도움이 될 것으로 기대된다.
「장애인복지법」에 따라 국가 자격시험은 장애인과 비장애인이 동일한 시험에 응시할 수 있도록 하고 있으며, 청각장애는 동력수상레저기구 면허취득 결격사유에 해당하지 않아 청각장애인도 면허취득을 할 수 있다. 선박이나 동력수상레저기구에서는 해상에서 충돌위험이 있을 때 조종신호, 경고신호 등의 위험신호를 음향신호를 통해 상대에게 알려 주위의 위험 상황을 발견하지 못하여 발생할 수 있는 사고를 예방하도록 하고 있다. 하지만, 청각장애인의 레저활동 중 주위 선박이나 동력수상레저기구의 소리를 통한 위험신호를 청각장애로 인해 위험신호를 확인하지 못해 발생할 수 있는 해양사고를 방지할 수 있는 방안이 필요하다. 음향수신장치(Sound Reception System)는 선교가 완전히 폐위된 선박에 설치하여 외부 소리의 증폭과 소리의 수신 방향을 화면상에 표시하는 장치로서, 청각장애인의 동력수상레저기구에 선박 음향수신장치를 활용하여 청각장애로 인해 청취할 수 없는 위험신호와 같은 음향신호의 유무 및 방향을 동력수상레저기구의 화면상에 시각적 표시를 통해, 청각장애인의 레저활동 중 음향신호를 확인하지 못하여 발생할 수 있는 해양사고를 예방하기 위한 개선방안을 제시하였다.
본 연구에서는 데이터마이닝 기법의 일종인 자기조직화지도(Self-Organizing Map, SOM)를 이용하여 비외감기업의 부실화 유형을 구분하고자 한다. 자기조직화지도는 인공 신경망을 기초로 자율학습을 통해 입력된 값을 유사한 군집끼리 묶어내는 방법으로, 기존의 통계적 군집 분류 방법보다 성능이 뛰어나고, 고차원의 입력데이터를 저차원으로 시각화할 수 있다는 장점 때문에 다양한 분야에서 각광받고 있다. 본 연구에서는 기존 연구의 주요 분석대상이었던 외감기업에 비해 부실화 빈도는 높지만 데이터 수집의 어려움으로 인해 분석대상에서 다소 제외되었던 비외감기업의 부실화 유형에 대해 알아보고, 유형별 구체적인 사례도 소개하고자 한다. 재무자료수집이 가능한 100개의 비외감 부실기업에 대해 분석한 결과, 비외감기업의 부실화 유형은 다섯 가지로 구분되었다. 유형 1은 전체 집단의 약 12%를 차지하며, 수익성, 성장성 등 재무지표가 다른 유형에 비해 열등하였다. 유형 2는 전체 집단의 약 14%로, 유형 1보다는 덜 심각하지만 재무지표가 대체로 열등하였다. 유형 3은 성장성 지표가 열등한 그룹으로 기업간 경쟁이 극심한 가운데 지속적으로 성장하지 못하고 부실화된 경우로 약 30%의 기업이 포함되었다. 유형 4는 성장성은 탁월하나 부채경영 등 과감한 경영으로 인해 유동성 부족이나 현금부족 등의 이유로 부실화된 그룹으로 약 25%의 기업이 포함되었다. 유형 5는 거의 모든 재무지표가 우수한 건전기업으로, 단기적인 경영전략의 실수 또는 중소기업의 특성상 경영자의 개인적 사정으로 부실화 되었을 가능성이 큰 그룹으로 약 18%의 기업이 포함되었다. 본 연구 결과는 부실화 유형을 구분하는데 기존의 통계적 방법이 아닌 자기조직화지도를 이용하였다는 점에서 학문적 의의가 있고, 비외감기업의 재무지표만으로도 1차적인 부실화 징후를 발견할 수 있다는 점에서 실무적 의의가 있다고 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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