• 한국통신학회논문지
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• 제33권10C호
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• pp.844-850
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• 2008

본 논문에서는 지하 암반을 타고 전달된 인공발파음 특성을 규명하기 위해 제안한 알고리즘에 대해 기술한다. 지하 암반 매질을 통과한 인공발파음은 다중전달경로 현상과 지질의 불균일 등으로 인해서 거리증가에 따라 고주파 대역에서 감쇠가 발생한다. 본 논문에서는 제안한 알고리즘 성능검증을 위해 지하터널에서 발파 실험을 하였고 수집한 데이터를 가지고 지하암반을 통과한 채널에서 특징 파라미터를 추출하여 수치적으로 정량화함으로써 인공발파음 특성을 규명하였다.

• Biotechnology and Bioprocess Engineering:BBE
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• 제8권3호
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• pp.205-209
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• 2003

Solubilization of domestic household waste through Steam explosion with Subsequent ethanol production by the microbial saccharifitation and fermentation of the exploded product was studied. The effects of steam explosion on the changes of the density, viscosity, pH, and amounts of extractive components in artificial household waste were determined. The composition of artificial waste used was similar to leftover waste discharged from a typical home in Japan. Consecutive microbial saccharification and fermentation, and simultaneous microbial saccharification and fermentation of the Steam-exploded product were attempted using Aspergillus awamori, Trichoderma viride, and Saccharomyces cerevisiae; the ethanol yields of each process were compared. The highest ethanol yield was obtained with simultaneous microbial saccharification and fermentation of exploded product at a steam pressure of 2 MPa and a steaming time of 3 min.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.41-44
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• 2021

In this paper, we propose a monitoring system that can monitor gas leakage concentrations in real time and forecast the amount of gas leaked after one minute. When gas leaks happen, they typically lead to accidents such as poisoning, explosion, and fire, so a monitoring system is needed to reduce such occurrences. Previous research has mainly been focused on analyzing explosion characteristics based on gas types, or on warning systems that sound an alarm when a gas leak occurs in industrial areas. However, there are no studies on creating systems that utilize specific gas explosion characteristic analysis or empirical urban gas data. This research establishes a deep learning model that predicts the gas explosion risk level over time, based on the gas data collected in real time. In order to determine the relative risk level of a gas leak, the gas risk level was divided into five levels based on the lower explosion limit. The monitoring platform displays the current risk level, the predicted risk level, and the amount of gas leaked. It is expected that the development of this system will become a starting point for a monitoring system that can be deployed in urban areas.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제15권2호
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• pp.81-95
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• 2013

터널 인근에서 폭발이 일어나 붕괴가 발생될 경우 터널의 기능을 회복시키기 위해서는 파쇄영역에 대하여 빠르게 파악하여야 한다. 본 연구에서는 폭발에 따른 거동을 파악하고 파쇄영역을 빠르게 예측할 수 있는 방법을 서술하였다. 이를 위해 SolidWorks를 이용하여 다양한 3차원 요소망을 작성하고, AUTODYN을 이용하여 폭발해석을 수행하였다. 민감도 분석을 실시하여 해석결과를 이용해 폭발위치 등과 같은 폭발변수가 파쇄부피에 미치는 영향을 살펴보았다. 또한 인공신경망 학습자료로 구축하고, 최적의 학습모델을 선정하고, 파쇄부피와 반지름의 예측결과를 검증하였다. 연구결과, 본 연구에서 서술된 방법이 파쇄영역을 빠르고 효과적으로 예측할 수 있음을 확인하였다.

• International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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• 제13권1호
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• pp.321-339
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• 2021

Response Surface Method (RSM) has been widely used for flammable cloud size prediction as it can reduce computational intensity for further Explosion Risk Analysis (ERA) especially during the early design phase of offshore platforms. However, RSM encounters the overfitting problem under very limited simulations. In order to overcome the disadvantage of RSM, Bayesian Regularization Artificial Neural (BRANN)-based model has been recently developed and its robustness and efficiency have been widely verified. However, for ERA during the early design phase, there seems to be room to further reduce the computational intensity while ensuring the model's acceptable accuracy. This study aims to develop an integrated method, namely the combination of Center Composite Design (CCD) method with Bayesian Regularization Artificial Neural Network (BRANN), for flammable cloud size prediction. A case study with constant and transient leakages is conducted to illustrate the feasibility and advantage of this hybrid method. Additionally, the performance of CCD-BRANN is compared with that of RSM. It is concluded that the newly developed hybrid method is more robust and computational efficient for ERAs during early design phase.

• 지질공학
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• 제10권2호
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• pp.98-112
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• 2000

지진자료를 분석해 지진기록으로부터 산업현장에서 발생하는 인공지진을 식별하여 정확한 지진 카타로그를 제공하는 것은 지진연구에서 가장 기초적인 과정이지만 또한 매우 중요한 과제이다. 특히 지진계에 기록된 지진자료 만으로 이를 식별하는 것은 매우 어려운 관계로 선진국에서는 수십 년 전부터 많은 연구가 수행되어 오고 있다. 현재 국제사회에서 발효를 앞두고 있는 CTBT 체제에서 인공발파와 자연 지진의 식별은 외교 정책적인 면에서 매우 심각한 국제문제를 야기 시킬수 있다. 본 연구에서는 지진파 - 공중음파 관축소의 자료를 종합 분석하여 지진과 인공발파를 식별하는 방법을 추천코자 한다. 최극 한반도 및 주변해역에서 발생한 지진들의 분포는 남쪽에서는 서산-포항을 잇는 N60-70$^{\circ}$W 방향으로 진앙이 집중되며, 북쪽에서는 주로 평안도와 황해도에 집중된다. 1936년 이후 한반도 및 인근해역에서 발생한 비교적 큰 지진들(규모 4.5 이상) 14개의 메카니즘(mechanism)은 주로 수평이동단층(strike-slip faulting) 형태로 이는 이 지역에 작용하는 주 응력은 압축력임을 나타낸다. 이는 한반도 및 인근해역에 작용하는 응력장이 동쪽에서 유라시아판(Eurasian Plate) 밑으로 침강하는 태평양판(Pacific Plate)의 영향뿐만 아니라 남서쪽에서 충돌하는 인도판(Indian Plate)의 영향도 작용하는 것으로 판단된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권1호
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• pp.79-86
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• 2009

본 논문에서는 자연지진음과 인공지진음 특성 분석을 위해 스펙트럼 기울기 파라미터 추출을 위한 알고리즘을 제안하였다. 신뢰성을 높이기 위해 다양한 지역에서 실험을 실시하였고 제안한 알고리즘을 이용하여 실험 데이터로부터 자연지진음과 인공지진음의 기울기 지수를 추출함으로써 특성을 분석하였다. 실험 및 분석결과 자연지진음이 인공지진음보다 스펙트럼에서 고주파 감쇠가 크고 저주파대역에 집중되어 있어 자연지진음의 기울기 지수가 인공지진음의 기울기 지수보다 높은 것으로 나타났다.

• 한국지진공학회:학술대회논문집
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• 한국지진공학회 1999년도 추계 학술발표회 논문집 Proceedings of EESK Conference-Fall
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• pp.72-82
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• 1999

The microearthquake and explosion events recorded in the seismic KNUE(Korea National University of Education) network were analyzed. The seismic data were recorded from Dec. 1997 to Dec. 1998. Total of 118 records consisted of 24 earthquake and 4 explosion events were instrumented at 6 stations. Spectral values increases as magnitude increases and the predominant frequency band expands to low frequency. zone as magnitude increases. Three-dimensional spectrograms(time frequency. amplitude) were also synthesized in order to discriminate microearthquakes and artificial underground explosions. The waves from microearthquakes show that frequency content of dominant amplitude appeared above 10 Hz and the discrimination can be performed in almost all the frequency domain of 3-d spectrogram.

• 환경생물
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• 제20권4호
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• pp.312-315
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• 2002

Impact of artificial illumination on zooplankton dynamics has been studied in Tongyong marine ranch during the period from August 1998 to August 1999. Monthly sampling has been carried out to collect zooplankters from both natural waters and artificially illuminated waters at night. A total of 48 taxa of zooplankton occurred during the study. Copepods showed the prosperity in species number with 21 species. Every sample from illuminated waters consisted of move than 15 species except February while less than 15 species in samples from natural waters during the winter. Benthic amphipods occurred abundantly in illuminated waters. Zooplankton abundance was revealed to be increased in illuminated waters mainly due to the gathering of amphipods (4,500 indiv. $m^{-3})$ in September and October. Twenty times of zooplankton abundance was recorded in illuminated waters when compared with that in natural ones in September due to the gathering: of amphipods and ten times by the explosion of N. scintillans in August 1999. However, no distinct difference in the abundance was observed between two waters in the winter. Zooplankton gathering with artificial illumination seemed to be effective in amphipods, while copepods were hardly affected by the artificial illumination at night.

• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.795-799
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• 2022

근래 인공지능 기술이 비약적으로 발전하고 이에 대한 관심이 폭증하는 가운데 인공지능에 대한 교육이 다양한 분야로 확산되고 있다. 이에 따라 많은 대학에서 인공지능 관련 학과를 신설하거나 정원을 확대하는 실정이다. 이러한 추세에 맞춰 C 대학에서는 지역 내 산업기반에 맞추어 AI운영학과를 신설하였다. 본 논문에서는 신설된 AI운영학과를 위한 교육과정을 개발하였고, 이 교육과정은 AIOps(Artificial intelligence for IT Operations)에 기초하여 산업체의 수요를 반영한 교과목을 중심으로 설계되고 개발되었다. 이를 위해 산업체 전문가와의 협의체를 구성하여 자문을 구하고 설문 조사를 통해 의견을 수렴하였다.