• 한국해안·해양공학회논문집
• /
• 제32권4호
• /
• pp.223-229
• /
• 2020

시간차를 지닌 단층파괴 활동은 지진해일의 초기파형 생성에 영향을 끼치며, 이로 인해 해안에서의 처오름 높이에도 변화를 준다. 이러한 단층파괴 활동이 처오름 높이에 미치는 영향을 검토하기 위하여 일본 서해역에 다수의 가상 단층파괴를 가정하여 수치모의를 수행하였다. 소단층들이 해안선에 평행하게 위치한 경우에는 시간차를 지닌 단층파괴가 처오름 높이에 미치는 영향은 미미했으나, 해안선에 수직으로 위치해 있는 경우에는 초기파형의 중첩효과가 두드러지게 발생하여 해안선에서 처오름 높이가 증가하였다.

• 조명전기설비학회논문지
• /
• 제29권11호
• /
• pp.89-95
• /
• 2015

As a solution of improving the energy efficiency in power system, Low Voltage DC (LVDC) distribution systems different from conventional ones have been constantly researched. As in conventional AC distribution system, LVDC distribution system can suffer from High Impedance Fault (HIF) which may cause a failure of protective relay due to relatively low change in magnitude of fault current. In order to solve the problem, a scheme for detecting HIFs is presented in this paper. Closing Opening Difference Operation (CODO) based on Mathematical Morphology (MM), one of the MM-based filters, is utilized to make fault signals discriminable. To verify performance of the scheme, a simple LVDC distribution system is modeled by using ElectroMagnetic Transient Program (EMTP) software. Computer simulations according to various conditions are performed and comparison studies with a scheme using Wavelet Transform (WT) in an aspect of simulation time are also conducted.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제10권1호
• /
• pp.77-84
• /
• 2017

회전하는 기계시스템에서는 일반적으로 시변 진동신호가 발생되며, 회전기에 고장이 있는 경우 이 신호에 잡음이 포함된다. 본 논문에서는 잡음이 포함된 시변 진동신호를 분해하기 위한 적응예측기와 이진트리구조 필터뱅크로 구성되는 시스템을 제안한다. 그리고 이 시스템에서 분석된 진동신호 결과를 회전기 고장진단에 활용할 수 있음을 보인다. 제안 시스템 적응 예측기는 주기신호성분을 예측하며, 필터뱅크 시스템에서는 입력신호와 예측된 주기신호와의 차 신호를 부밴드 대역으로 분해한다. 각 부밴드 신호에는 고장에 따른 잡음 신호성분이 포함되므로, 이를 이용 회전기의 고장진단이 가능하다. 제안한 신동신호분석 방법의 타당성을 시뮬레이션에서 보이며, 시뮬레이션에서는 주기신호 성분이 제거된 진동신호를 32 부밴드로 분해하여 고장관련 신호 특성을 분석한다.

• 한국해안·해양공학회논문집
• /
• 제33권4호
• /
• pp.160-167
• /
• 2021

단층파괴에 의한 해저지형변화는 공간적으로 시간차를 가진다. 특정 지점에서 파괴가 발생하면 이웃지점으로 단층파괴가 전파하면서 시간차에 따른 단층파괴가 발생하며, 단층파괴시 연직방향으로 상승하면서 지진해일을 야기한다. 해저 지형의 상승속도는 지진해일 초기파형에 영향을 주며 결과적으로 지진해일의 도달시간 및 크기에 영향을 준다. 본 연구에서는 단층파괴에 의한 해저 지형의 수평적 및 수직적 변화를 능동적 및 동적으로 고려하여 지진해일의 생성 및 전파를 모의할 수 있는 수치모형을 개발하였다. 모델의 검증을 위하여 2011년 동일본대지진에 대해 적용하였으며 기존의 수동적 및 정적 모형에 비해 정확성이 개선되는 것을 확인하였다.

• 마케팅과학연구
• /
• 제18권1호
• /
• pp.33-58
• /
• 2008

본 연구는 서비스실패가 아니라 제품실패 이후, 회복노력의 효과를 실패심각성에 따라 확인하는 것이다. 회복노력은 보상노력, 장점노력 및 단점노력으로 구분되었다. 보상노력은 실패상황을 직접적으로 되돌리려는 의도로 구체적인 보상을 제공하는 방안으로, 장점노력은 제품실패를 초래하는 이유가 특정한 장점을 추구하는 과정에서 불가피하게 발생할 수 있는 문제임을 언급하는 것과 같이 추가적인 상대적 장점을 설명하는 방식으로, 그리고 단점노력은 자사제품이 서비스실패를 초래할 수 있는 문제점을 지니고 있는 반면에 경쟁제품은 또 다른 측면의 단점을 지니고 있다는 점을 부각시켜 소비자의 자사제품에 대한 부정적 태도를 회복시키려고 방안이라고 개념화되었다. 그러한 회복노력들이 실질적으로 효과가 있다고 결론을 내리기 위해서, 회복노력이 제공되지 않는 상황과 비교하여 소비자의 태도나 의향이 우호적인지 검토된다. 가설검증을 위해 화장품산업에서 소비자들을 대상으로 가상적인 시나리오를 이용한 실험을 실시하였다. 연구 결과, 전반적으로 회복노력들은 효과적인 전략임이 확인되었고, 보상노력은 장점노력이나 단점 노력보다 효과적이었다. 특히 심각성이 높은 실패조건에서 단점노력은 장점노력보다 긍정적인 제품태도를 유도하였다. 심각성이 낮은 실패조건에서 장점노력과 장점노력의 효과는 기대할 수 없었다.

• 지능정보연구
• /
• 제26권1호
• /
• pp.47-73
• /
• 2020

KTX 차량은 수많은 기계, 전기 장치 및 부품들로 구성되어 있는 하나의 시스템으로 차량의 유지보수에는 상당히 많은 전문성과 유지보수 작업자들의 경험을 필요로 한다. 차량 고장발생 시 유지보수자의 지식과 경험에 따라 문제 해결의 시간과 작업의 질적 차이가 발생하며 그에 따른 차량의 가용율이 달라진다. 일반적으로 문제해결은 고장 매뉴얼을 기반으로 하지만 경험이 많고 능숙한 전문가의 경우는 이와 더불어 개인의 노하우를 접목하여 신속하게 진단하고 조치를 취한다. 이러한 지식은 암묵지 형태로 존재하기 때문에 후임자에게 완전히 전수되기 어려우며, 이를 위해 사례기반의 철도차량 전문가시스템을 개발하여 데이터화된 지식으로 바꾸려고 하는 연구들이 있어왔다. 하지만, 간선에 가장 많이 투입되고 있는 KTX 차량에 대한 연구나 텍스트의 특징을 추출하여 유사사례를 검색하는 시스템 개발은 아직 미비하다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 차량 유지보수 전문가들의 노하우를 통해 수행된 고장들에 대한 진단과 조치 이력을 문제 해결의 사례로 활용하여 새롭게 발생하는 고장에 대한 조치가이드를 제공하는 지능형 조치지원시스템을 제안하고자 한다. 이를 위하여, 2015년부터 2017년동안 생성된 차량고장 데이터를 수집하여 사례베이스를 구축하였고, 차원축소 기법인 비음수 행렬 인수분해(NMF), 잠재의미분석(LSA), Doc2Vec을 통해 고장의 특징을 추출하여 벡터 간의 코사인 거리를 측정하는 방식으로 유사 사례를 검색하였으며, 위의 알고리즘에 의해 제안된 조치내역들 간 성능을 비교하였다. 분석결과, 고장 내역의 키워드가 적은 경우의 유사 사례 검색과 조치 제안은 코사인 유사도를 직접 적용하는 경우에도 좋은 성능을 낸다는 것을 알 수 있었고 차원 축소 기법들의 성능 비교를 통해 문맥적 의미를 보존하는 차원 축소 방식 중 Doc2Vec을 적용하는 것이 가장 좋은 성능을 나타낸다는 것을 알 수 있었다. 텍스트 마이닝 기술은 여러 분야에서 활용을 위한 연구들이 이루어지고 있는 추세이나, 본 연구에서 활용하고자 하는 분야처럼 전문적인 용어들이 다수이고 데이터에 대한 접근이 제한적인 환경에서 이러한 텍스트 데이터를 활용한 연구는 아직 부족한 실정이다. 본 연구는 이러한 관점에서 키워드 기반의 사례 검색을 보완하고자 텍스트 마이닝 기법을 접목하여 고장의 특징을 추출하는 방식으로 사례를 검색해 조치를 제안하는 지능형 진단시스템을 제시하였다는 데에 의의가 있다. 이를 통해 현장에서 바로 사용 가능한 진단시스템을 단계적으로 개발하는데 기초자료로써 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.