• 지질공학
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• 제32권4호
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• pp.547-558
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• 2022

2020년 8월 집중호우로 인하여 전라남도 곡성지역에 토석류가 발생하여 5명이 사망하는 재난이 발생하였다. 이 지역을 대상으로 하여 사진 측량을 통해 0.03 m의 고해상도 지형정보를 구축하고 토사의 붕괴량을 측정하였다. 또한 Flo-2D를 이용하여 토석류의 유량과 지형정보의 차이에 따라 유동심, 유속, 확산면적에 대하여 민감도 분석을 수행하였다. 유량이 높아질수록 토석류의 유동심, 유속, 확산면적이 높아지며 고해상도 지형정보와 저해상도 지형정보와의 결과 차이도 높아지는 것으로 나타났다. 그리고, 고해상도의 지형정보를 적용하였을 때 실제의 토석류 흐름방향과 유사하게 계산되어 고해상도 지형정보의 적용이 토석류 해석 결과의 정확성을 높이는 결과를 정량적으로 분석하였다. 추가로 항복응력과 점성과 같은 지질정보에 대해 고려하면 전반적으로 실제 토석류의 확산 정보보다 작게 계산된 결과를 보완할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국환경과학회지
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• 제31권8호
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• pp.691-706
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• 2022

Magnetic activated carbon was prepared by adding a magnetic material to activated carbon that had been prepared from waste citrus peel in Jeju. The adsorption characteristics of an aqueous solution of the antibiotic trimethoprim (TMP) were investigated using the magnetic activated carbon, as an adsorbent, and response surface methodology (RSM). Batch experiments were carried out according to a four-factor Box-Behnken experimental design affecting TMP adsorption with their input parameters (TMP concentration: 50~150 mg/L; pH: 4~10; temperature: 293~323 K; adsorbent dose: 0.05~0.15 g). The significance of the independent variables and their interaction was assessed by ANOVA and t-test statistical techniques. Statistical results showed that TMP concentration was the most effective parameter, compared with others. The adsorption process can be well described by the pseudo-second-order kinetic model. The experimental isotherm data followed the Langmuir isotherm model. The maximum adsorption capacities of TMP, estimated with the Langmuir isotherm model were 115.9-130.5 mg/g at 293-323 K. Also, both the thermodynamic parameters, ΔH and ΔG, have both positive values, indicating that the adsorption of TMP by the magnetic activated carbon is an endothermic reaction and proceeds via an involuntary process.

• Design & Manufacturing
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• 제16권4호
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• pp.52-59
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• 2022

Currently, Korea is an aging society and is expected to become a super-aged society in about four years. X-ray devices are widely used for early diagnosis in hospitals, and many X-ray technologies are being developed. The development of X-ray device technology is important, but it is also important to increase the reliability of the device through accurate data management. Sensor nodes such as temperature, voltage, and current of the diagnosis device may malfunction or transmit inaccurate data due to various causes such as failure or power outage. Therefore, in this study, the temperature, tube voltage, and tube current data related to each sensor and detection circuit of the diagnostic X-ray imaging device were measured and analyzed. Based on QC data, device failure prediction and diagnosis algorithms were designed and performed. The fault diagnosis algorithm can configure a simulator capable of setting user parameter values, displaying sensor output graphs, and displaying signs of sensor abnormalities, and can check the detection results when each sensor is operating normally and when the sensor is abnormal. It is judged that efficient device management and diagnosis is possible because it monitors abnormal data values (temperature, voltage, current) in real time and automatically diagnoses failures by feeding back the abnormal values detected at each stage. Although this algorithm cannot predict all failures related to temperature, voltage, and current of diagnostic X-ray imaging devices, it can detect temperature rise, bouncing values, device physical limits, input/output values, and radiation-related anomalies. exposure. If a value exceeding the maximum variation value of each data occurs, it is judged that it will be possible to check and respond in preparation for device failure. If a device's sensor fails, unexpected accidents may occur, increasing costs and risks, and regular maintenance cannot cope with all errors or failures. Therefore, since real-time maintenance through continuous data monitoring is possible, reliability improvement, maintenance cost reduction, and efficient management of equipment are expected to be possible.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권6호
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• pp.251-258
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• 2023

안정적으로 전력을 공급하고 전력계통을 운영하기 위해서는 최대전력을 정확히 예측해야 한다. 특히, 최대전력이 높게 발생하는 겨울과 여름에는 그 중요성이 매우 커진다. 최대전력을 실제 수요보다 높게 예측하면 발전소 기동 비용이 증가하여 경제적 손실이 발생하고, 최대전력을 실제 수요보다 낮게 예측하면 기동이 가능한 발전소가 부족하여 정전이 발생할 수 있다. 최대전력의 예측 오차를 최소화함으로써 경제적 손실과 정전을 예방할 수 있다. 본 논문에서는 최대전력 예측의 오차를 최소화하기 위하여 최신 딥러닝 모델인 TCN을 이용한다. 딥러닝 모델은 하이퍼 파라미터를 어떻게 설정하느냐에 따라 성능 차이가 발생하므로, TCN의 하이퍼 파라미터를 최적화하는 방법을 제안한다. 2006년부터 2021년까지의 데이터를 입력하여 모델을 훈련하고, 2022년의 데이터를 이용하여 예측 오차를 실험하였다. 실험을 수행한 결과 본 논문에서 제안한 최적화 방법을 이용한 TCN 모델의 성능이 다른 딥러닝 모델보다 성능이 우수한 것을 확인하였다.

• 한국물환경학회지
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• 제39권1호
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• pp.46-60
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• 2023

Climate change causes fluctuations in water quality in the aquatic environment, which can cause changes in water circulation patterns and severe adverse effects on aquatic ecosystems in the future. Therefore, research is needed to predict and respond to water quality changes caused by climate change in advance. In this study, we tried to predict the dissolved oxygen (DO), chlorophyll-a, and turbidity of the Paldang reservoir for about two weeks using long short-term memory (LSTM) and gated recurrent units (GRU), which are deep learning algorithms based on recurrent neural networks. The model was built based on real-time water quality data and meteorological data. The observation period was set from July to September in the summer of 2021 (Period 1) and from March to May in the spring of 2022 (Period 2). We tried to select an algorithm with optimal predictive power for each water quality parameter. In addition, to improve the predictive power of the model, an important variable extraction technique using random forest was used to select only the important variables as input variables. In both Periods 1 and 2, the predictive power after extracting important variables was further improved. Except for DO in Period 2, GRU was selected as the best model in all water quality parameters. This methodology can be useful for preventive water quality management by identifying the variability of water quality in advance and predicting water quality in a short period.

• 농업과학연구
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• 제48권4호
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• pp.1027-1037
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• 2021

This study aims to evaluate the performance of an electric multi-purpose cultivator through a simulation analysis. The simulation model was developed using commercial software, Simulation X, by applying the specifications of certain parts, such as an electric motor, a battery, and so on. The input parameter of the simulation was the engine load data according to the rotary tillage level using a conventional multi-purpose cultivator. The data were collected by configuring a load measurement system, and the load cycle was developed by repeating the data collection process under the most severe conditions. The average output engine torque values of conventional multi-purpose cultivator were 10.7, 13.0, 9.4, and 11.2 Nm in the D1P1, D1P2, D2P1, and D2P2 conditions, respectively. As a result of the simulation, the maximum values of the motor torque, rotational speed, and power of the electric multi-purpose cultivator were 16.8 Nm, 2,033.3 rpm, and 3.3 kW, respectively, and the motor was driven in sections within 70, 68, and 45% of the maximum output range. The rate of decrease of the battery state of charge (SOC) level per minute was approximately 0.6%, and it was possible to supply electric power to the motor for 9,550 sec. In the future study, research to verify and improve simulation models of electric multi-purpose cultivators should be conducted.

• Advances in concrete construction
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• 제13권 2호
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• pp.123-132
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• 2022

This paper aims to adapt Multilinear regression (MLR) to predict the strength and toughness of SIFCON containing various pozzolanic materials. Slurry Infiltrated Fibrous Concrete (SIFCON) is one of the most common terms used in concrete manufacturing, known for its benefits such as high ductility, toughness and high ultimate strength. Assessment of compressive strength (CS.), flexural strength (F.S.), splitting tensile strength (STS), dynamic elasticity modulus (DME) and impact energy (I.E.) using the experimental approach is too costly. It is time-consuming, and a slight error can lead to a repeat of the test and, to solve this, alternative methods are used to predict the strength and toughness properties of SIFCON. In the present study, the experimentally investigated SIFCON data about various mix proportions are used to predict the strength and toughness properties using regression analysis-multilinear regression (MLR) models. The input parameters used in regression models are cement, fibre, fly ash, Metakaolin, fine aggregate, blast furnace slag, bottom ash, water-cement ratio, and the strength and toughness properties of SIFCON at 28 days is the output parameter. The models are developed and validated using data obtained from the experimental investigation. The investigations were done on 36 SIFCON mixes, and specimens were cast and tested after 28 days of curing. The MLR model yields correlation between predicted and actual values of the compressive strength (C.S.), flexural strength, splitting tensile strength, dynamic modulus of elasticity and impact energy. R-squared values for the relationship between observed and predicted compressive strength are 0.9548, flexural strength 0.9058, split tensile strength 0.9047, dynamic modulus of elasticity 0.8611 for impact energy 0.8366. This examination shows that the MLR model can predict the strength and toughness properties of SIFCON.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.149-154
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• 2022

GaN 소자는 고출력 및 고선형성 특성을 가지므로 레이더 수신기에서 저잡음 증폭기로 활용되어 리미터 없이 구현될 수 있으며, 이로 인해 잡음지수를 개선하고 면적을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 Ka-대역 레이더용 수신기에 적용하기 위한 GaN 저잡음 증폭기를 기술하였다. 설계된 저잡음 증폭기는 150-nm GaN HEMT 공정으로 제작되었으며, 목표주파수 내에서 패키징 손실을 포함하여 >23 dB 이득, <6.5 dB의 잡음지수 특성을 보였다. 고입력 부하시험시 이득 및 잡음 저하가 있었으나, 반복시험시 추가적인 성능저하는 나타나지 않았다. 부하시험 후 잡음지수 및 S-파라미터 측정을 통해 GaN 저잡음 증폭기에서 ~40 dBm 펄스 입력 전력을 견딜 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.1926-1933
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• 2022

변수내장형 다채널 위너 필터는 내장된 변수를 이용하여 잔여잡음과 신호왜곡 간의 트레이드오프를 조절할 수 있는 선형 필터이다. 이러한 변수내장형 다채널 위너필터를 적용하기 위해서는 정확한 잡음추정이 중요한데 널리 쓰이는 다채널 최소 제어 재귀 평균 기법이 있다. 하지만 다채널 최소 제어 재귀 평균 기법은 방향성 간섭 신호가 존재할 경우 잡음추정의 정확도가 하락하여 변수내장형 다채널 위너필터의 성능이 저하되는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 변수내장형 다채널 위너필터를 위한 새로운 잡음 추정 기법을 제안한다. 제안한 방법은 주로 잡음 섞인 마이크로폰 입력 신호의 전력 스펙트럼 밀도에 대해 고유값 분해, 방향성 정보를 이용한 목적신호의 기여도 추정, 목적신호의 기여도를 보다 합리적으로 추정하기 위한 지수 가중치 부가의 일련의 과정을 수행한다. 제안한 방법을 평가하기 위해 신호대잡음비, 음성왜곡도 등의 총 4가지 객관적 성능 평가 방법을 이용하여 기존의 방법과 비교하였다. 실험을 통해 방향성 간섭신호가 존재하는 환경에서 제안한 잡음 추정기법을 적용한 다채널 위너필터의 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권1B호
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• pp.137-147
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• 2008

SVE 공법은 휘발성 유기물로 오염된 불포화대의 정화 공법으로 널리 적용되어 왔다. 본 연구에서는 SVE 적용시 오염물 제거 기작을 관찰하기 위해 모형조 시험을 수행하였으며, 이로부터 SVE의 주요 특징인 tailing 현상, 즉 후반부로 갈수록 제거 속도가 급격히 느려지는 꼬리 효과를 확인하였다. 본 연구에서는 액상 막에서의 확산 제약 현상을 고려할 수 있는 수치 모델을 적용하였으며, 모형조 시험 결과와 구축된 수치 모델링을 통해 SVE의 전형적인 특징이 꼬리 현상을 적절하게 모사할 수 있었다. 또한 4가지 변수에 대한 민감도 분석을 수행하여, 총토양농도의 백분율은 액상확산계수가 클수록, 가스상 확산계수가 클수록, 실제확산경로가 짧을수록, 물포화도가 작을수록 빠르게 감소함을 확인하였다.