• 한국물환경학회지
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• 제24권1호
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• pp.91-98
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• 2008

This work was performed to develop a model possible to predict the influent flow and influent components, which are one of main disturbances causing process problems at the operation of municipal wastewater treatment plant. In this study, artificial neural network (ANN) was used in order to develop a model that was able to predict the influent flow, $COD_{Mn}$, SS, TN 1 day-ahead, 2day-ahead and 3 day ahead. Multi-layer feed-forward back-propagation network was chosen as neural network type, and tanh-sigmoid function was used as activation function to transport signal at the neural network. And Levenberg-Marquart (LM) algorithm was used as learning algorithm to train neural network. Among 420 data sets except missing data, which were collected between 2005 and 2006 at field plant, 210 data sets were used for training, and other 210 data sets were used for validation. As result of it, ANN model for predicting the influent flow and components 1-3day ahead could be developed successfully. It is expected that this developed model can be practically used as follows: Detecting the fault related to effluent concentration that can be happened in the future by combining with other models to predict process performance in advance, and minimization of the process fault through the establishment of various control strategies based on the detection result.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권2호
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• pp.137-146
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• 2008

결함 지역화는 관찰된 결함의 근본 원인을 자동 인식 하는 것이 가능하기 때문에 규모가 큰 분산시스템에서 중요 역할 수행하며 시스템의 신뢰성 개선을 위해 시스템의 관리와 제어가 가능한 자가 관리를 지원한다. 결함 지역화를 지원하는 기존 연구들은 유비쿼터스 환경에서 베이지안 네트워크와 같은 인공지능 기술들을 주로 사용하여 진단과 예측 기능 중 하나만을 고려하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 시스템의 신뢰성 개선을 위해 실시간 시스템 성능 스트림에 대한 학습을 통해 자가관리를 위한 확률적 의존 분석을 기반으로 하는 결함 지역화 방법을 제안하여 진단과 예측기능을 동시 제공한다. 학습 방법으로 베이지안 네트워크 알고리즘을 사용하여 각종 관련된 요소들을 연결함으로써 네트워크를 생성하고 확률적 의존 관계를 통해 귀납적과 연역적 추론기능을 제공한다. 베이지안 네트워크의 구성은 노드들간의 연관성을 찾아내는 것이 중요하기 때문에 그것을 구성하는 인자의 개수가 많은 경우 노드 순서 리스트를 추출하는 사전처리 과정이 필요하다. 따라서 전체 모델링 프로세스에 대한 개선이 요구된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 발생한 문제와 관련성이 높은 노드 순서 리스트를 추출하는 방법을 제공한다. 구조 학습을 지원 하는 사전처리 방법을 통해 다양한 문제 영역에서의 학습 효율성을 높이며 학습에 필요로 되는 시간을 줄인다. 제안 방법론을 통해서 시스템의 자원 문제를 신속하고 정확하게 진단하는 것이 가능하며, 관찰된 정보를 기반으로 실행 중에 발생되는 잠재적인 문제를 예측하는 것이 가능하다. 시스템 성능 평가 영역에서 제안 방법론을 적용한 시스템 성능 분석을 기반으로 진단, 예측의 효율성과 정확성을 평가하여 제안 방법론의 유효성을 입증하였다.

• 지질공학
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• 제26권3호
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• pp.403-411
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• 2016

3차원 수치해석을 통해 획득한 터널 굴진면에서의 수평변위와 천단부에서의 변위 특성을 이용하여 굴진면 전방의 단층대 예측 가능 거리를 비교·분석하였다. 굴진면의 수평변위는 천단부에서 가장 근접한 지점의 변위를 이용하였으며, 천단부의 변위 특성을 이용한 단층대 예측방법은 천단침하의 경향선과, L/C (천단부의 축방향 변위/천단침하) 비, C/C₀ (천단침하/평균 천단침하) 비를 이용하였다. 단층이 터널의 굴진방향과 이루는 각도와 경사가 서로 다른 총 28개의 단층 모델을 분석한 결과, 순방향의 경사를 가지는 터널은 L/C 비와 C/C₀ 비를 이용한 방법에서 가장 빨리 단층을 예측할 수 있는 것으로 나타났다. 또한 역방향 경사를 가지는 터널은 L/C 비와 수평변위를 이용한 방법이 굴진면 전방의 단층을 빨리 예측할 수 있는 것으로 나타났다. 결과적으로 굴진면 전방의 단층대를 예측하기 위해 이용된 수평변위와 천단침하의 경향선, L/C 비, C/C₀ 비는 대부분의 단층 모델에서 예측이 가능하였고, 굴진면으로부터 일정한 거리와 시간이 경과된 후에 변위 측정이 가능한 일상계측의 단점을 고려할 때 굴착과 동시에 계측을 수행할 수 있는 수평변위를 이용하는 방법이 대안이 될 것으로 판단된다.

• 터널과지하공간
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• 제23권1호
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• pp.13-30
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• 2013

$CO_2$를 지중저장하는 과정에서 유체압력의 증가로 인한 단층 활성화는 저장영역의 기밀성 유지에 중대한 영향을 미치며, 상황에 따라 저장기능의 회복 또는 저장중인 $CO_2$의 처리 문제 등으로 확대될 수 있다. 따라서 현지조사 결과의 불확실성을 최소화하고 이를 토대로 부지 선정과 주입압력 결정 단계에서 실제 조건에 가까운 모델링을 수행하여 저장영역 내 단층의 안정성과 $CO_2$ 누출 가능성을 평가하여야 한다. 본 연구에서는 이와 관련된 기존 연구 결과들을 살펴봄으로써 연구 동향 및 연구 방법에 대한 정보를 제공하고자 하였다. 먼저 인위적으로 지반에 주입된 유체 또는 자연 생성되어 응집되어 있던 $CO_2$에 의해 지진활동이 일어났던 사례들을 조사하였으며, 현지응력의 크기 및 방향, 단층 및 유체압력 분포 자료를 획득하는 방법에 대해 살펴보았다. 그리고 단층 활성화 가능성 평가 및 지진활동 시 진동 크기 추정, 활성화에 따른 $CO_2$ 누출 모델링 관련 연구 사례를 정리하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.41-50
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• 2014

본 논문에서는 가우시안 정규기저를 갖는 유한체 $GF(2^n)$의 곱셈기 오류 탐지 방법을 제시한다. 제안하는 오류 탐지 방법은 하드웨어로 단순하게 구성된다. 즉 n-bit 출력 직렬 곱셈기에서는 1 개의 AND gate, n+1 개의 XOR gate, 그리고 1 개의 1-bit register로 구성되며, 병렬 곱셈기의 경우 n 개의 AND gate와 2n-1 개의 XOR gate로 구성된다. 제안하는 방법은 C=AB 연산에 홀수개의 오류가 발생하는 경우 탐지가 된다.

• 한국항해항만학회지
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• 제35권9호
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• pp.755-763
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• 2011

Recently, extreme tsunami waves generated by submarine earthquake have caused tremendous damages to the coastal cities and ports. Strong seiche oscillations and runups are observed in specific sea areas around the world. Although no frequent impacts to the coast of Korean peninsula, there exist some important events in the east of Korea in the past. This study focuses on two historical events and recalculate with different fault and rupture mechanism for prediction considering the recent trend of submarine earthquake. The present study of the 1983 Akita tsunamis demonstrates the multi-scale resonance along continental coasts. Together with the Nankai tsunami for inland sea, we have confirmed the inland sea resonance surrounded by islands in defining the impact along the coast. Coherence and wavelet analyses for deducing a predominant period and time frequency are useful in reasoning the inundation. The resonance modes, which are largely independent of the tsunami source, allow identification of at-risk communities and infrastructure for mitigation of tsunami hazards. Furthermore, understanding of the resonance and the predicted runups for the site of power plant and industrial complex in the east coast of Korea would allow better preparation for the future disasters.

• 한국지진공학회논문집
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• 제24권2호
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• pp.59-65
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• 2020

The empirical Green's function method is applied to the foreshock and the mainshock of the 2016 Gyeongju earthquake to simulate strong ground motions of the mainshock and scenario earthquake at seismic stations of seven metropolises in South Korea, respectively. To identify the applicability of the method in advance, the mainshock is simulated, assuming the foreshock as the empirical Green's function. As a result of the simulation, the overall shape, the amplitude of PGA, and the duration and response spectra of the simulated seismic waveforms are similar with those of the observed seismic waveforms. Based on this result, a scenario earthquake on the causative fault of Gyeongju earthquake with a moment magnitude 6.5 is simulated, assuming that the mainshock serves as the empirical Green's function. As a result, the amplitude of PGA and the duration of simulated seismic waveforms are significantly increased and extended, and the spectral amplitude of the low frequency band is relatively increased compared with that of the high frequency band. If the empirical Green's function method is applied to several recent well-recorded moderate earthquakes, the simulated seismic waveforms can be used as not only input data for developing ground motion prediction equations, but also input data for creating the design response spectra of major facilities in South Korea.

• 한국수소및신에너지학회논문집
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• 제31권1호
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• pp.73-81
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• 2020

For the fault tree analysis (FTA) analysis of the packaged hydrogen filling station, the composition of the charging station was analyzed and the fault tree (FT) diagram was prepared. FT diagrams were created by dividing the causes of events into external factors and internal factors with the hydrogen event as the top event. The external factors include the effects of major disasters caused by natural disasters and external factors as OR gates. Internal factors are divided into tube tailer, compressor & storage tank, and dispenser, which are composed of mistakes in operation process and causes of accidents caused by parts leakage. In this study, the purpose was to improve the hydrogen station. The subjects of this study were domestic packaged hydrogen stations and FTA study was conducted based on the previous studies, failure mode & effect analysis (FMEA) and hazard & operability study (HAZOP). Top event as a hydrogen leaking event and constructed the flow of events based on the previous study. Refer to "Off shore and onshore reliability data 6th edition", "European Industry Reliability Data Bank", technique for human error rate prediction (THERP) for reliability data. We hope that this study will help to improve the safety and activation of the hydrogen station.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2007년도 추계학술대회논문집
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• pp.886-890
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• 2007

Machine fault prognosis techniques have been considered profoundly in the recent time due to their profit for reducing unexpected faults or unscheduled maintenance. With those techniques, the working conditions of components, the trending of fault propagation, and the time-to-failure are forecasted precisely before they reach the failure thresholds. In this work, we propose an approach of Least Square Regression Tree (LSRT), which is an extension of the Classification and Regression Tree (CART), in association with one-step-ahead prediction of time-series forecasting technique to predict the future conditions of machines. In this technique, the number of available observations is firstly determined by using Cao's method and LSRT is employed as prognosis system in the next step. The proposed approach is evaluated by real data of low methane compressor. Furthermore, the comparison between the predicted results of CART and LSRT are carried out to prove the accuracy. The predicted results show that LSRT offers a potential for machine condition prognosis.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.92-100
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• 2009

본 논문은 순간전압강하 추계적 평가를 위한 윈도우즈 프로그램을 소개한다. 개발된 프로그램을 통해 발전기 운전 스케줄링, 시변 사고율 및 부하 전압 민감도 특성을 고려한 순간전압강하 평가가 가능하다. 고장 계산, 취약지역계산, 순간전압강하 발생 횟수 추산 등 다양한 분석 기능들을 가지고 있으며 컴퓨터 그래픽과 애니메이션을 이용한 효과적인 데이터 시각화 기능도 제공하고 있다. 본 논문에서는 순간전압강하 평가의 개념과 발전기 스케줄링 및 시변 사고율을 고려한 순간전압강하 평가 방법에 대한 내용도 기술한다. 또한 개발된 프로그램을 이용한 사례 연구를 통해 순간전압강하 평가에 있어서의 발전기 운전 스케줄링 및 시변 사고율의 영향을 파악한다.