• 한국정밀공학회지
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• 제17권1호
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• pp.120-128
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• 2000

One of the major limitations of productivity and quality in metal cutting is the machining accuracy of machine tools. The machining accuracy is affected by geometric errors, thermally-induced errors, and the deterioration of the machine tools. Geometric and thermal errors of machine tools should be measured and compensated to manufacture high quality products. In metal cutting, the machining accuracy is more affected by thermal errors than by geometric errors. This paper models of the thermal errors for error analysis and develops on-the-machine measurement system by which the volumetric error are measured and compensated. The thermal error is modeled by means of angularity errors of a column and thermal drift error of the spindle unit which are measured by the touch probe unit with a star type styluses and a designed spherical ball artifact (SBA). Experiments, performed with the developed measurement system, show that the system provides a high measuring accuracy, with repeatability of $\pm$2${\mu}{\textrm}{m}$ in X, Y and Z directions. It is believed that the developed measurement system can be also applied to the machine tools with CNC controller. In addition, machining accuracy and product quality can be improved by using the developed measurement system when the spherical ball artifact is mounted on the modular fixture.

• 대한영양사협회학술지
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• 제25권1호
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• pp.44-58
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• 2019

Predicting the number of meals in a foodservice organization is an important decision-making process that is essential for successful food production, such as reducing the amount of residue, preventing menu quality deterioration, and preventing rising costs. Compared to other demand forecasts, the menu of dietary personnel includes diverse menus, and various dietary supplements include a range of side dishes. In addition to the menus, diverse subjects for prediction are very difficult problems. Therefore, the purpose of this study was to establish a method for predicting the number of meals including predictive modeling and considering various factors in addition to menus which are actually used in the field. For this purpose, 63 variables in eight categories such as the daily available number of people for the meals, the number of people in the time series, daily menu details, weekdays or seasons, days before or after holidays, weather and temperature, holidays or year-end, and events were identified as decision variables. An ensemble model using six prediction models was then constructed to predict the number of meals. As a result, the prediction error rate was reduced from 10%~11% to approximately 6~7%, which was expected to reduce the residual amount by approximately 40%.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.139-139
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• 2023

산사태는 사면에서 발생하는 대표적인 토사재해이다. 그리고 산사태가 발생하여 사면이 붕괴하였을 때 동반되어 나타나는 토석류는 지형 변화의 중요한 원인으로 간주한다. 산사태와 토석류가 도시나 농촌 등 인구가 밀집된 지역에서 발생할 경우 직접적인 인명 피해와 재산 피해를 발생시키며, 댐이나 저수지가 위치한 유역에서 발생할 경우 댐/저수지에 토사가 유입되어 유효저수량을 감소시킴으로써 시설물의 기능을 저하할 수 있다. 댐/저수지의 지속적인 운영과 관리하고 이러한 피해를 최소화하기 위해서는 수치 모형을 활용하여 현상을 이해하고, 분석하는 것이 필수적이다. 하지만 한국은 국토 70%의 산지에 약 18,000개의 댐과 저수지가 설치되어 있으나, 댐과 저수지 유역에서 발생하는 산사태와 토석류에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 이에 본 연구는 댐이나 저수지 유역에서 발생하는 산사태-토석류로 인해 해당 시설물에 발생하는 피해를 집중적으로 분석하고자 수치모형을 활용하였다. 또한 산지에서 발생하는 토사재해의 특성을 반영하고자 식생을 고려하기 위한 분포 시나리오를 구축하여 사면 안정성 및 토석류 유동에 있어서 식생의 영향을 파악하였습니다.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제28권3호
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• pp.1-11
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• 2023

Permeable reactive barrier (PRB) is a prominent in-situ remedial option for cleanup of contaminated groundwater and has been gaining increasing popularity in recent years. Funnel-and-gate systems, comprised of two side wings of impermeable walls and a central gate wall, are frequently implemented in many sites, but often suffers from bypassing of groundwater due to the progressive clogging of the gate wall over extended period of time. This study investigated technical feasibility of a hybrid funnel-and-gate system designed to address the flow deterioration in the gate wall. The key attribute of the proposed hybrid system is the operation of drainage units at the barrier walls and rear end of the gate wall. A conceptual modeling with MODFLOW indicated the groundwater inside the barrier was maintained at appropriate level to be guided toward the gate wall, yielding constant discharging of groundwater from the gate.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제23권4호
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• pp.81-88
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• 2023

Numerous factors contribute to the deterioration of reinforced concrete structures. Elevated temperatures significantly alter the composition of the concrete ingredients, consequently diminishing the concrete's strength properties. With the escalation of global CO2 levels, the carbonation of concrete structures has emerged as a critical challenge, substantially affecting concrete durability research. Assessing and predicting concrete degradation due to thermal effects and carbonation are crucial yet intricate tasks. To address this, multiple prediction models for concrete carbonation and compressive strength under thermal impact have been developed. This study employs seven machine learning algorithms-specifically, multiple linear regression, decision trees, random forest, support vector machines, k-nearest neighbors, artificial neural networks, and extreme gradient boosting algorithms-to formulate predictive models for concrete carbonation and thermal impact. Two distinct datasets, derived from reported experimental studies, were utilized for training these predictive models. Performance evaluation relied on metrics like root mean square error, mean square error, mean absolute error, and coefficient of determination. The optimization of hyperparameters was achieved through k-fold cross-validation and grid search techniques. The analytical outcomes demonstrate that neural networks and extreme gradient boosting algorithms outshine the remaining five machine learning approaches, showcasing outstanding predictive performance for concrete carbonation and thermal effect modeling.

• 대한안전경영과학회지
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• 제26권3호
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• pp.101-106
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• 2024

The health and working conditions of employees have become increasingly important issues in modern society. In recent years, there has been a continuous rise in problems related to the deterioration of workers' alth, which seriously affects their safety and overall quality of life. Although existing research has investigated various factors affecting workers' health and working conditions, there is still a lack of studies that scientifically analyze and identify key variables from the vast number of factors. This study employs the Lasso (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) technique to mathematically analyze the key variables influencing workers' health status and satisfaction with their working environment. Lasso is a technique used in machine learning to identify a small number of variables that impact the dependent variable among a large set of variables, thereby reducing model complexity and improving predictive accuracy. The results of the study can be utilized in efficiently improving workers' health and working environments by focusing on a smaller set of impactful variables.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.99-118
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• 2015

정보 시스템 개발에 있어 객체지향 프로그래밍 언어가 널리 사용된다. 이와 함께 객체지향 설계를 뒷받침하는 개념적 모델링 언어에 관한 관심도 높다. 이를 배경으로 통합 모델링 언어 혹은 UML로 알려진 개념적 모델링 언어는 여러 객체 지향 프로그래밍 언어와 함께 사용되면서 사후적 표준으로 자리 잡았다. UML은 클래스를 설계의 중심에 둔다. 또한 클래스들 간의 관계를 통해 체계적인 이해를 가능하게 한다. 특히 부분에 해당하는 클래스들과 전체에 해당하는 클래스의 관계인 부분-전체 관계를 설계할 수 있는 문법 또한 UML에 포함된다. 현실 세계에 부분-전체 관계로 파악될 수 있는 여러대상들이 존재하고 비즈니스 활동에 존재하는 각종 역할들의 구조에서도 부분-전체 관계로 표현될 수 있는 대상들이 보편적으로 보인다. 따라서 UML로 클래스들 간의 부분-전체 관계를 드러내는 일은 자연스럽다. 문제는 부분-전체 관계를 파악하는 활동은 UML 2.0의 표준에 포함되었으나 실제 설계 과정에서 적극 활용하기 위한 실천적 이론화가 부족하다는 점이다. 부분-전체 관계를 집합연관과 복합연관으로 세분화한 UML 문법은 표현 양식에서 부족함은 없을지라도 어떤 대상을 부분-전체로 파악하고, 이를 어떻게 집합연관이나 복합연관으로 분류해야 할 것인지에 대한 판단이 쉽게 결여된다. 지금까지 UML의 부분-전체 관계 규명은 언어적 표현법을 활용하는 것에 치우쳤다. 이와 같은 문제에 대한 대안을 제시하기 위해 본 연구는 메타모델 형식화 이론을 기반으로 UML 사용자가 부분-전체 관계를 판단하고 이를 집합연관과 복합연관으로 분류할 수 있는 실천적 대안을 제시한다. 이를 활용한 실험의 결과 메타모델 형식화가 UML 사용자들에게 통용되어 온 언어적 구분법보다 더 나은 결과를 낳는다는 점이 밝혀졌다. 본 연구는 부분-전체의 판별과 구분에 도움을 주는 실용적인 방법을 제안하고 검증하였다는 점에서 의의가 있다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.71-79
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• 2020

현대사회의 도시화 추세가 지속됨에 따라 인구의 집중으로 주거환경에 대한 도시문제의 중요성이 대두되고 있다. 다양한 도시문제 중에서 대표적인 문제 중 하나는 쓰레기 문제로 시민들의 주거환경 악화의 원인이 되며 시정 만족도에 대해 직접적으로 영향을 미치는 요인이다. 이와 같은 쓰레기 문제는 단순히 주거지역의 쓰레기 배출량에 대한 분석으로는 정확히 예측할 수 없으며 쓰레기의 주거지역에 분포하고 있는 거주민의 생활양식과 특징에 대한 분석이 필요하다. 본 연구에서는 주거지역 내의 거주민의 분포에 따라 발생할 수 있는 쓰레기 문제와 이에 대한 만족도 분석을 수행하기 위하여 이산사건 시스템 형식론을 활용한 에이전트 기반 거주민 모델링과 시뮬레이션 환경을 제안한다. 제안하는 연구는 주거민의 시계열적인 특성을 표현하기 위하여 원자모델을 사용하였으며 시뮬레이션 모델의 재사용성을 증대시키기 위한 결합모델을 사용하여 다가구와 다가구 주택을 모의하였다. 또한, 본 연구는 다가구 주택지역에 대한 시뮬레이션 모델링을 진행하고, 시뮬레이션을 수행하였다. 연구결과로 다가구 주택지역의 시뮬레이션에서는 거주민의 특성을 고려한 결과와 그렇지 않은 결과 사이에 뚜렷한 차이점을 발견할 수 있었으며 지역 문화적 특성과 시간적 특성을 고려한 시뮬레이션이 필요함을 확인할 수 있었다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제22권12호
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• pp.33-40
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• 2021

도심지에서 빈번하게 발생하는 지반함몰 사고는 지하시설물의 노후화, 지하개발 활동에 따른 지반의 교란과 지하수 변화 등 다양한 원인에 의해 발생하고 있다. 지반함몰 위험을 사전 예측하기 위해서는 지반함몰 사고에 영향을 미치는 인자들에 대한 지반 공학적 및 수리학적 검토가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 현재 운영되고 있는 지반조사 데이터 및 지하수위 변동 정보를 이용하여 지반함몰이 발생한 연구대상 지역의 3차원 지반모델링 및 월별 지하수위에 대한 자료 분석을 수행하였으며, 이를 활용해 실제 지반함몰 발생 이력과 지반조건 및 지하수위 변화와의 관계성을 확인하였다. 또한, 기존 시추정보에서 통일 분류 체계(USCS)에 따라 제시된 흙의 공학적 특성을 지반함몰과 연관된 공학적 지표인 흙의 내부 침식 민감도로 재구성하여 지반함몰 위험도를 가시화하는데 활용하는 방법론을 제시하였다. 연구결과, 지반함몰 발생 지역의 지반은 내부 침식이 취약한 모래(SM, SC, SP, SW)가 40% 이상 구성되어 있음을 확인했으며, 지하수위 변화에 따른 지반함몰 발생빈도와의 관계성도 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제42권7호
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• pp.525-535
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• 2009

본 연구에서는 상수관망에서 개별적으로 노후도가 심하여 개량이 필요한 구간을 보다 정확하게 구분하기 위해 새로운 개별관로 정의 방법이 개발되었다. 적절한 관로 최소구성성분 길이를 결정하기 위하여 여러 가지 관로 최소구성성분 길이에 대한 평균 누적파손횟수경사선의 분산값을 비교하여 가장 큰 분산값을 나타내는 관로 최소구성성분 길이인 4 m 를 연구대상 지역의 상수관망에 적용하였으며 관로 ID는 39개로 구분되어졌다. 관로의 경제적 최적교체 시기는 한계파손율과 관로의 파손경향모형을 이용하여 결정되었는데, 각 관로 ID에 대하여 관로의 선형적 파손경향, 지수적 파손경향 또는 선형과 지수형 사이에 있는 파손경향 모두에 적용될 수 있는 General Pipe Break Prediction Model(Park and Loganathan, 2002)과 수정된 시간척도를 이용한 ROCOF(Park et al., 2007)를 적용하여 연구대상 상수관망의 최적교체시기를 산정 및 분석하였다. ROCOF 모형화 과정에서 대수-선형과 와이블 ROCOF를 적용 후 최대로그우도 추정값을 비교하여 최대로그우도가 큰 값을 가지는 ROCOF를 각 관로 ID의 ROCOF로 사용하였다. 관로파손으로 인한 사회적 비용이 관로의 최적교체시기에 미치는 영향도 분석되었다.