양성자 가속기를 이용한 지상 실험에 기초하여 인공위성에서 사용할 마이크로프로세서의 SEE 발생률을 예측하였다. 우주 공간의 하전 입자 분포를 AP8, JPL91 그리고 CREME 모델을 사용하여 추정하고, 양성자 가속기를 통한 실험에서 얻어진 단면적 곡선들을 SEE 발생률 예측에 사용하였다. 약 685 km의 저궤도에 대해 고 경사각과 저 경사각이 고려되었다. 계산 결과는 후보 소자에 대한 SEE 발생률이 저 경사각에서는 수용할만한 것이었지만 고 경사각의 경우에는 최악의 조건에서 문제될 수 있음을 보여준다.
주식 시장, 인구 동향, 전염병 확산 예측, 도로교통체계 개발과 같이 다양한 분야에서 활용되고 있는 에이전트 기반 시뮬레이션 분야의 에이전트는 응용분야에 따라 각기 다른 형태로 발전되어왔다. 하지만 다학제 융합적 협력 요구되는 문제의 해결에 있어서 확장 가능한 형태의 에이전트 구조가 필요하며 이를 지원할 에이전트 모델링 및 시뮬레이션 환경이 필요하다. 본 연구는 다양한 분야의 에이전트를 수용하기 위하여 공통구조를 체계요소구조와 이산사건시스템형식론을 활용하여 명세할 수 있는 방법을 제시하고, 제시된 명세방법을 지원할 수 있는 개발 환경인 SESManager를 제안한다. 제안된 환경은 계층적으로 에이전트 구조를 정의하고 에이전트를 합성할 수 있도록 함으로써 사용자의 시뮬레이션 목적에 맞게 에이전트 시뮬레이션을 수행할 수 있도록 돕는다.
Objectives: An adverse outcome pathway is a biological pathway that disturbs homeostasis and causes toxicity. It is a conceptual framework for organizing existing biological knowledge and consists of the molecular initiating event, key event, and adverse output. The AOP concept provides intuitive risk identification that can be helpful in evaluating the carcinogenicity of chemicals and in the prevention of cancer through the assessment of chemical carcinogenicity predictions. Methods: We reviewed various papers and books related to the application of AOPs for the prevention of occupational cancer. We mainly used the internet to search for the necessary research data and information, such as via Google scholar(http://scholar.google.com), ScienceDirect(www.sciencedirect.com), Scopus(www.scopus. com), NDSL(http: //www.ndsl.kr/index.do) and PubMed(http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed). The key terms searched were "adverse outcome pathway," "toxicology," "risk assessment," "human exposure," "worker," "nanoparticle," "applications," and "occupational safety and health," among others. Results: Since it focused on the current state of AOP for the prediction of toxicity from chemical exposure at work and prospects for industrial health in the context of the AOP concept, respiratory and nanomaterial hazard assessments. AOP provides an intuitive understanding of the toxicity of chemicals as a conceptual means, and it works toward accurately predicting chemical toxicity. The AOP technique has emerged as a future-oriented alternative to the existing paradigm of chemical hazard and risk assessment. AOP can be applied to the assessment of chemical carcinogenicity along with efforts to understand the effects of chronic toxic chemicals in workplaces. Based on these predictive tools, it could be possible to bring about a breakthrough in the prevention of occupational and environmental cancer. Conclusions: The AOP tool has emerged as a future-oriented alternative to the existing paradigm of chemical hazard and risk assessment and has been widely used in the field of chemical risk assessment and the evaluation of carcinogenicity at work. It will be a useful tool for prediction, and it is possible that it can help bring about a breakthrough in the prevention of occupational and environmental cancer.
Recently, many researchers have been involved in finding deterministic equations which can accurately predict future event, based on chaotic theory, or fractal theory. The theory says that some events which seem very random but internally deterministic can be accurately predicted by fractal equations. In contrast to the conventional methods, such as AR model, MA, model, or ARIMA model, the fractal equation attempts to discover a deterministic order inherent in time series data set. In discovering deterministic order, researchers have found that neural networks are much more effective than the conventional statistical models. Even though prediction accuracy of the network can be different depending on the topological structure and modification of the algorithms, many researchers asserted that the neural network systems outperforms other systems, because of non-linear behaviour of the network models, mechanisms of massive parallel processing, generalization capability based on adaptive learning. However, recent survey shows that prediction accuracy of the forecasting models can be determined by the model structure and data structures. In the experiments based on actual economic data sets, it was found that the prediction accuracy of the neural network model is similar to the performance level of the conventional forecasting model. Especially, for the data set which is deterministically chaotic, the AR model, a conventional statistical model, was not significantly different from the MLP model, a neural network model. This result shows that the forecasting model. This result shows that the forecasting model a, pp.opriate to a prediction task should be selected based on characteristics of the time series data set. Analysis of the characteristics of the data set was performed by fractal analysis, measurement of Hurst index, and measurement of Lyapunov exponents. As a conclusion, a significant difference was not found in forecasting future events for the time series data which is deterministically chaotic, between a conventional forecasting model and a typical neural network model.
This paper presents an human reliability assessment(HRA) for a installation task of the temporary power cable in construction fields. HRA is evolved to ensure that the workers could reliably perform critical tasks such as a process of the temporary power cable. Human errors are extremely commonplace, with almost everyone committing at least some errors every day. The considerable parts of electric shock accidents in the construction field are caused by a series of human errors. Therefore it is required to analyze the human errors contained in the task causing electric shock event, the event tree analysis(ETA) is adopted in this paper, and particularly human reliability was estimated for a installation task of the temporary power cables. It was assumed that the error probabilities of the human actions may be obtained using the technique for human error rate prediction(THERP). The results show that the predominant task on reliability in the cable installation tasks is check-out tasks and the probability causing electric shock by human errors was calculated as $1.0\times10^{-9}$.
This study is to investigate a damage estimation of single edge notched tensile specimens as a function of acoustic emission(AE) according to the uni-directionally oriented carbon fiber/epoxy composites, CFRP In fiber reinforced composite materials, AE signals due to several types of failure mechanisms are typically observed. These are due to fiber breakage, fiber pull-out matrix cracking, delamination, and splitting or fiber bundle breaking. And these are usually discriminated on the basis of amplitude distribution, event counts, and energy related parameters. In this case, AE signals were analyzed and classified 3 regions by AE event counts, energy and amplitude for corresponding applied load. Bath-tub curve shows 3 distinct periods during the lifetime of a single-edge-notch(SEN) specimen. The characterization of AE generated from CFRP during SEN tensile test is becoming an useful tool f3r the prediction of damage failure or/and failure mode analysis.
As the indication of percutaneous coronary intervention (PCI) has expanded to the more difficult and complicated cases, frequent restenosis is still expected after PCI. According to AHA/ACC guideline of the present time, routine use of myocardial perfusion single photon emission tomography (SPECT) is not recommended after coronary intervention, but symptom itself or exercise EKG is not enough for the detection of restensis or for the prediction of event-free survival. In high risk and/or symptomatic subjects, direct coronary angiography is required myocardial perfusion SPECT could detect restenosis in 79% of the patients if performed 2 to 9 months after PCI. Reversible perfusion decrease in the myocardial perfusion SPECT is known to be the major prognostic indicator of major adrerse cardiac event in PCI patients and also the prognosis is benign in the patients without reversible perfusion decrease. Though the cumulated specificity is 79% in the literature and optimal timing of myocardial perfusion SPECT is in controversy, SPECT is recommended even in asymptomatic patients at 3 to 9 months after PCI. Considering the evidences recently reported in the literature, myocardial perfusion SPECT is useful for risk stratification and detection of coronary artery restenosis requiring re-intervention in the asymptomatic patients after PCI.
공개된 데이터인 온라인 뉴스 기사 중 상당수는 도시와 같은 특정 장소에서 발생하는 이벤트에 관련된 사실과 의견을 담고 있어 독자의 의사 결정에 영향을 끼친다. 따라서 대량의 인터넷 뉴스 기사를 분석하면 향후 사람들이 특정 이벤트에 대하여 어떠한 선택을 할지 예상할 수 있을 것이다. 이에 본 연구는 온라인 뉴스 기사 제목을 형태소 분석하여 특정 장소에서 이루어질 이벤트의 성과를 사전에 예측하는 방법을 제안하고자 한다. 기사 제목은 기사의 가장 핵심적인 내용을 담고 있어 본문보다 사실과 의견이 더 정확하게 발현될 뿐 아니라, 모바일 환경에서는 기사 본문보다 더 큰 영향력을 가지기 때문에 이벤트의 성과 예측에 효과적인 자료이다. 이에 인터넷 뉴스 기사의 제목을 수집하여 학습 데이터와 평가 데이터로 구분하고, 학습 데이터에서 유의한 극성을 보이는 형태소를 추출하여 전체 기사의 제목을 감성 분석하였다. 여기에 뉴스 기사가 갖는 특성이 반영될 수 있도록 기사 검색량과 기사 산출량 정보를 변인에 추가하여 이벤트 성과를 예측하는 알고리즘을 수립하였다. 그 결과 70.6%의 성공률로 성과를 예측하여 다른 비교 대상 분석 방법과 분명한 차이를 보였다. 도출된 이벤트 성과 예측 정보는 이벤트를 준비하는 기관 및 업체에서 예상 수요량을 결정할 때 도움을 줄 수 있을 것이다.
본 연구에서는 국내 산사태 발생을 예측하기 위하여 선행강우의 영향을 고려한 산사태 유발 강우기준(Intensity-Duration, ID curve)을 제안하였다. 1999년부터 2013년까지 국내에서 유발된 202개의 산사태에 대하여, 기상청 강우자료를 바탕으로 산사태 발생 시점 이전의 시강우량 데이터를 수집하고 분석하였다. 선행강우의 영향을 고려하기 위해 강우사상간 시간(Inter event time definition, IETD)을 6, 12, 24, 48, 72, 96시간으로 구분하고, 회귀분석을 통해 강우기준을 제안하였다. 국외의 산사태 유발강우기준과 제안된 유발강우기준을 비교하였으며, 선행강우에 대한 산사태 유발 강우기준의 변화를 분석하였다. 그 결과, 국내의 경우 비교적 낮은 강우강도에서 산사태가 유발되는 것으로 나타났으며, IETD가 증가할수록 산사태 유발강우기준의 기울기가 증가하는 경향이 나타났다. 따라서 단기간의 강우에 대해서는 산사태 유발강우기준(강우강도)이 높아지고, 장기간의 강우에 대해서는 낮아지는 것을 알 수 있었다. 2014년도에 국내에서 발생한 산사태 재해이력을 이용하여 검토한 결과, 본 연구에서 제안된 ID curve가 산사태 유발을 비교적 잘 예측할 수 있는 것으로 나타났다.
In this paper, oil spreading simulation model is proposed for analyzing the oil spreading phenomenon rapidly when the ocean is polluted by the oil from a stranded ship. The space occupied by the ocean is converted into the latticed cell, and the each cell contains the information, such as the quantity of the oil, the temperature of the ocean, and the direction of current and wind. Two states, such as "clean" and "polluted" are defined in the each cell, and the oil in the cell spreads to the neighbor cells by the spreading rules. There are three spreading rules. First, the oil in the certain cell only spreads to the neighbor cells that contain larger oil than the certain cell. Second, the oil evaporates in proportion to the temperature of the ocean at the every time step. Third, the oil spreading property is affected by the direction and the speed of the current and the wind. The oil spreading simulation model of the each cell is defined by using the combined discrete event and discrete time simulation model architecture with the information and the spreading rules in the cell. The oil spreading simulation is performed when the oil of 10,000 kL is polluted in the ocean environment of 300 m by 300 m with various current and wind.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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