• 제목/요약/키워드: life prediction method

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철근콘크리트 구조물 내 부착된 수계 관망시스템의 내진거동 및 손상예측 (Seismic Performance and Damage Prediction of Existing Fire-protection Pipe Systems Installed in RC Frame Structures)

  • 정우영;주부석
    • 한국지진공학회논문집
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    • 제15권3호
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    • pp.37-43
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    • 2011
  • 구조물 내 설치된 파이프시스템은 주로 내부구성원들의 인간생활에 근간이 되는 기반시설로서 현대 도시생활의 생명선과 같은 역할을 한다. 이들 구조물 내 파이프시스템이 만약 지진발생에 의하여 손상될 경우 1차적으로 구조물 내 기능성이 저하되고 구조물 내 많은 정신적, 물질적 피해가 발생할 수 있다. 실제 내진공학에서 지진발생에 따른 비구조재요소의 거동은 크게 중요하게 고려되지 않으나 인적 및 물적 피해와 매우 밀접하게 연관되는 가스 혹은 수계파이프시스템에 대한 비구조적 요소의 거동예측 및 성능평가 연구는 보다 효과적인 구조물 유지관리를 위하여 그 필요성이 크다고 판단된다. 본 연구는 현재 일반적으로 널리 시공되어져 있는 노후 철근콘크리트 빌딩구조물 내 설치된 가스 혹은 수계파이프시스템에 대하여 실제 지진발생이 예측되는 거동을 살펴보고 이들 거동에 따른 성능평가 및 현 설계기준에 대한 검토도 병행하여 수행하고자 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 해석적으로 발생 가능한 총 10회의 지진파에 대하여 현재 실제 건물 내 기설치된 수계파이프시스템 모델링 및 해석을 통하여 그 결과를 검증, 평가하였으며 부가적으로 실제 발생 가능한 파괴유형 분석을 통하여 현 설치된 수계파이프시스템의 설계에 대한 적절한 내진보강방법에 대하여도 제안하고자 한다.

몬테카를로 시뮬레이션을 활용한 건축물 수선교체주기 신뢰성 분석 모델에 관한 연구 (A study on reliability analysis model of the repair and replacement cycle of a building which utilizes Monte Carlo Simulation)

  • 김종록;정영한;손재호
    • 한국건축시공학회지
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    • 제10권2호
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    • pp.41-50
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    • 2010
  • 본 연구에서는 수선교체이력 자료 및 전문가 의견을 기초데이터로 하고 몬테카를로 시뮬레이션을 활용하여 건축물 수선교체주기에 대한 신뢰성 분석을 가능하게 할 수 있는 모델을 제시하였다. 제시된 모델은 건축물의 경년별 수선교체 시기를 확률적으로 제시하고 건물의 유지관리 계획시 신뢰성분석에 근거한 수선교체시기와 비용수요를 사전에 예측하도록 지원한다. 또한 건물의 소유주체나 유지관리 의사결정권자에게 공통적으로 발생하는 계획상의 많은 리스크를 감소시켜주는 역할을 할 것이다. 더불어 기존건물의 수선교체 이력데이터의 부재로 인해 의사결정에 많은 어려움 겪고 있는 대규모 건물자산의 유지관리책임자가 수선교체소요에 대한 중장기정책 수립시 이에 대한 타당성을 확보할 수 있는 공학적 해법이 제시되었다. 정리하면 크게 다음과 같이 3가지의 연구성과로 나눌 수 있다 첫째, 건축시스템의 발달에 대응할 수 있는 수선교체주기 산정법이 개발되었다. 둘째, 수선교체주기의 리스크를 정량화 시킬 수 있는 확률론적 방법론이 제안되었다. 셋째, 제안된 모델은 건축프로젝트에서 설계자와 시공자가 건물의 생애주기설계에 관한 의사결정을 지원할 수 있는 도구로 활용 가능할 것이다.

기상인자를 고려한 도로 위험지도 개발 (Development of a Road Hazard Map Considering Meteorological Factors)

  • 김형준
    • 한국측량학회지
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    • 제35권3호
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    • pp.133-144
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    • 2017
  • 최근 기상정보는 우리 실생활에 더욱 밀접해지고 있으며, 특히 교통분야에는 매우 중요한 요소로 작용하고 있다. 전 세계적으로 기상이변에 따른 교통분야의 피해는 점차 증가하고 있지만, 기상상태에 따른 도로 위험정도, 교통사고 발생가능성 등 상관관계가 매우 높을 것으로 추정됨에도 불구하고 교통예보서비스, 교통안전정보 제공 등 국내 연구는 기초연구 수준에 진행되고 있다. 본 연구는 기상인자별 사고분석 자료를 기반으로 실시간 기상정보와 교통정보를 연계하여 기상상황별 도로위험 예보서비스를 위한 위험지도 개발을 연구목적으로 하고 있다. 이를 위해 관련자료 수집 및 분석, 자료가공, 기상상태별 예측모형을 적용, 웹 지도상에서 전국고속도로를 대상으로 기상상태별도로 위험지도를 제공하는 방안을 개발하였다. 그 결과 본 연구에서 개발한 도로 위험지도는 향후 온라인, 모바일 서비스 등 도로 관리자, 사용자에게 유용하게 활용할 수 있을 것으로 기대할 수 있다. 또한, 제4차 산업혁명의 핵심 키워드인 자율주행자동차 운행에 있어 기상요소에 따른 위험도를 예측하고 선제적으로 대비할 수 있도록 위험지도 DB를 지속적으로 아카이빙하고 제공하여 보다 안전한 자율주행을 지원할 수 있는 정보로써 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

Evidential Belief Function, Weight of Evidence 및 Artificial Neural Network 모델을 이용한 산사태 공간 취약성 예측 연구 (Landslide Susceptibility Prediction using Evidential Belief Function, Weight of Evidence and Artificial Neural Network Models)

  • 이사로;오현주
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제35권2호
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    • pp.299-316
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    • 2019
  • 본 연구는 지리정보시스템(GIS) 환경에서 확률 모델인 Weight Of Evidence (WOE)와 Evidential Belief Function (EBF), 기계학습 모델인 Artificial Neural Networks (ANN) 모델을 이용하여 평창지역의 산사태 취약성도를 공간적으로 분석하고 예측하였다. 본 연구지역은 2006년 태풍 에위니아에 의한 집중호우로 산사태가 많이 발생하여 많은 재산 및 인명피해가 발생하였다. 산사태 취약성도를 작성하기 위해 항공사진을 이용하여 3,955개의 방대한 산사태 발생 위치를 탐지하였고, 환경공간정보인 지형, 지질, 토양, 산림 및 토지이용 등의 공간 데이터를 수집하여 공간데이터베이스에 구축하였다. 이러한 공간데이터베이스를 이용하여 산사태에 영향을 줄 수 있는 인자 17개를 추출하여 입력 인자와 EBF, WOE, ANN 모델을 이용하여 산사태 취약성도를 작성하고 검증하였다. 작성 및 검증을 위해 산사태 자료는 각각 50%씩 나누어서 훈련 및 검증을 실시하였고, 검증결과 WOE 모델의 경우는 74.73%, EBF 모델의 경우는 75.03%, ANN 모델의 경우는 70.87%의 예측 정확도를 나타내었다. 본 연구에 사용된 모델 중 EBF 모델이 가장 높은 정확도를 나타냈으며, 모든 모델에서 70% 이상의 예측 정확도를 보여 본 연구에서 사용된 기법이 산사태 취약성도 작성에 유효함을 나타내었다. 본 연구에서 제안된 WOE, EBF, ANN 모델과 산사태 취약성도는 이전에 산사태가 발생하지 않은 지역의 산사태를 예측하는 데 사용될 수 있다. 이러한 취약성도는 산사태 위험 감소를 촉진하고, 토지 이용 정책 및 개발을 위한 기초자료 역할을 할 수 있으며, 궁극적으로 산사태 재해 예방을 위한 시간과 비용을 절약할 수 있다. 향후 보다 많은 지역에서 산사태 취약성도 작성 방법을 적용하여 산사태 위험 예측을 위한 일반화된 모델을 이끌어 내야 한다.

내수위 조건에 따른 도시내수침수 예보에 관한 연구 (A Study on the Urban Inundation Flooding Forecasting According to the Water Level Conditions)

  • 추태호;추연문;전해성;권창헌;이재균
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제20권4호
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    • pp.545-550
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    • 2019
  • 전 세계적으로 발생하고 있는 이상기후현상으로 자연재해의 발생빈도와 피해규모가 증가하고 있는 추세이다. 이로 인하여 도시유역의 수문학적 양상이 변화함에 따라 불투수 면적 증가와 함께 증가된 호우로 심각한 내수침수 피해를 가져온다. 이에 인명 및 재산피해를 최소화하기 위하여 내수침수 예측체계가 필요하다. 본 연구에서는 강우강도와 지속시간만으로 침수예측이 가능한 Flood Nomogram을 개발하였다. 내수침수 발생가능이 매우 높고 침수 위험도가 높은 대도시내 침수예상 지역의 내수침수피해 특성을 분석하여 내수침수 예보 기준을 설정하는 방법을 제시하였다. 또한 우수맨홀과 우수관경을 기준으로 내수위를 4가지 조건하에 도시내수침수 예보 기준을 다음과 같이 설정하였다. 1) 우수맨홀이 넘칠 때, 2) 우수관경이 가득 찼을 때, 3) 우수관경의 70%에 도달했을 때, 그리고 4) 우수관경의 60%에 도달했을 경우이다. 따라서, 침수가 발생하기 시작하는 강우와 침수피해를 유발하는 강우사상을 통하여, 내수침수가 시작되기 전에 사전대비, 대응할 수 있는 기준과 예측하는 수단으로 활용할 수 있을 것으로 나타났다.

머신러닝을 이용한 경기도 화재위험요인 예측분석 (Predictive Analysis of Fire Risk Factors in Gyeonggi-do Using Machine Learning)

  • 서민송;에베르 엔리케 카스티요 오소리오;유환희
    • 한국측량학회지
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    • 제39권6호
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    • pp.351-361
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    • 2021
  • 화재는 막대한 재산과 인명피해를 초래하고 있으며 크고 작은 화재가 지속해서 발생하고 있다. 따라서 본 연구는 화재 유형별로 화재에 영향을 미치는 각종 위험요인을 예측하고자 한다. 전국에서 화재 발생 건수가 가장 많은 경기도를 대상으로 화재발생위험요인 예측분석을 실시하였다. 또한, 머신러닝 방법인 SVM, RF, GBRT를 활용하여 각 모형의 정확성을 MAE,RMSE를 통해 적합도가 높은 모형을 제시하였으며 이를 토대로 경기도 화재발생요인 예측분석을 실시하였다. 머신러닝 방법 3가지를 비교분석한 결과 RF가 MAE 1.517, RMSE 1.820으로 나타났으며 MAE, RMSE 검증데이터 및 시험데이터의 경우 MAE값 0.024, RMSE값 0.12의 차이로 매우 유사하게 나타나 가장 우수한 예측력으로 나타났다. RF기법을 적용하여 분석한 결과 공통적으로 발화장소가 화재발생에 가장 큰 영향을 주는 위험요인으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 화재발생에 영향을 주는 요인들의 위험순서를 파악하여 화재안전관리의 유용한 자료로 활용될 것으로 예상된다.

ANN을 활용한 유역유출 변화에 따른 합천댐 저수지 수질영향 분석 (Analysis of Water Quality Impact of Hapcheon Dam Reservoir According to Changes in Watershed Runoff Using ANN)

  • 조부건;정우석;이종문;김영도
    • 한국습지학회지
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    • 제24권1호
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    • pp.25-37
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    • 2022
  • 기후변화는 예측할 수 없는 변동성이 매우 커지고 있다. 이로인해 생태계, 인류의 생활, 수문학적 순환 등 다양한 시스템에 변화를 가져오고 있다. 특히 최근 예측할 수 없는 기후변화로 인해 극한가뭄 및 집중호우가 자주 발생하며 그로 인해 1차적 재해가 아닌 침수, 퇴사로 인한 수질오염을 유발하는 복합적인 수자원재해가 발생하고 있다. 유역모델로 SWAT를 이용하여 장래 유출량 및 오염부하량을 분석하고 기후시나리오는 기상청 표준 시나리오(HadGEM3-RA)의 RCP4.5 기후시나리오를 정상성 분위사상법을 적용하여 분석하였다. 기후시나리오와 유역모델의 연계모의로 유출량 및 오염부하량 분석을 수행하였고 연계모형의 적용 및 검증과 기후변화에 따른 미래 수질 변화 분석 결과를 최종적으로 제시하였다. 본 연구에서는 인공신경망을 이용하여 기후변화 시나리오를 모의하여 저수지 수질모형인 W2모델을 통한 댐 저수지의 변화와 인공신경망에서의 수온과 탁도의 결과를 비교하였다. 본 연구의 결과로 신경망모형의 장점인 비선형성 및 간편성을 기후변화를 적용한 합천댐 저수지에서의 수온과 탁도 예측에 적용 가능성을 제시하고자 한다.

4차산업혁명기술 기반 스마트 탄약물류체계 구축 방안 연구 (Building plan research of Smart Ammunition Logistics System based on the 4th industrial technology)

  • 최종근;김병규;장윤석
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제23권1호
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    • pp.135-145
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    • 2022
  • 본 논문은 국방군수분야에서 가장 중요한 기능을 수행하는 핵심체계인 탄약물류를 4차산업혁명 기술을 활용하여 예측이 가능한 스마트탄약물류시스템을 구축하는 방안을 제시하였다. 국내외 물류정책 및 기술동향, 탄약물류 특성과 국토교통부의 스마트물류센터 인증기준을 고려해 분석한 결과, 군의 탄약물류수준은 매우 낮은 수준으로 시급한 개선이 필요하였다. 이를 개선하기 위해 탄약물류분야에 적용할 수 있는 유무선 기반 현장 자동화, 스마트 탄약고 구축, 육해공군 물류 혁신 등 각종 구축 사례를 분석한 후 도출된 시사점을 기반으로 탄약물류의 발전방향을 제시하였다. 구체적인 발전내용으로 전장 환경 변화에 부합하면서 총수명주기관점의 혁신과 효율성 달성이 가능한 데이터 기반 스마트 탄약물류관리체계를 구현하기 위해 현장업무 자동화 및 첨단화, 3D 기반 저장공간 관리 및 전시 불출 개선, 예측 중심의 탄약물류를 위한 Data 관리체계 등 4가지 목표를 제시했다. 제시된 내용을 기반으로 기대효과로는 작전지속능력 향상, 탄약신뢰성 보장, 많은 예산 절감, 지체와 대기, 이중 작업 등 비효율 대폭 개선, 안전사고 감소 등이 있을 것으로 판단된다.

신종 바이러스에 대응하는 스마트 고령자지원 시스템의 연구 (A Study on the Smart Elderly Support System in response to the New Virus Disease)

  • 조면균
    • 산업융합연구
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    • 제21권1호
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    • pp.175-185
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    • 2023
  • 최근 COVID-19와 같은 신종 바이러스 감염증이 확산하여 심각한 공중 보건 문제를 제기하고 있다. 특히 이러한 질병은 고령자에게 치명적으로 작용하여, 생명을 위협하고 심각한 사회적, 경제적 손실을 초래하였다. 이에 많은 산업분야에서 사물 인터넷(IoT) 및 인공 지능(AI)을 응용한 원격진료, 헬스케어, 질병예방 등의 애플리케이션이 소개되어 질병 감지, 모니터링 및 검역 성능을 향상하고 있다. 하지만 기존기술은 갑작스러운 전염병의 출현에 신속하고 통합적으로 적용되지 않기 때문에, 사회 속에 감염병이 대규모 감염 및 전국적 확산되는 것을 차단하지 못하였다. 따라서 본 논문에서는 바이러스 질병 정보 수집기를 통해 지역적 한계가 있는 다양한 감염 정보를 수집하고, AI 브로커를 통해 AI 분석 및 심각도 매칭을 수행하여 감염의 확산을 예측하고자 한다. 최종에는 질병관리본부를 통해 고령자에게 위험경보 발령, 확산 차단 문자 발송 및 감염지역 대피정보를 신속하게 제공한다. 현실적인 고령자 지원시스템은 감염자 발생지역 정보와 고령자의 위치정보를 비교하여 증강현실 기반의 스마트폰 애플리케이션으로 직관적인 위험지역(감염지역) 회피기능을 제공하고 감염지역 방문이 확인되면 자동으로 방역관리 서비스를 제공한다. 향후 제안시스템은 위치기반의 사용자 밀집도를 파악함으로써 갑작스런 인파 집중으로 인한 압사 사고를 사전에 예방하는 방법으로도 활용 가능할 것이다.

아쿠아포닉스 환경에서의 작물 면적 데이터 AI 분석 연구 (A Study on the AI Analysis of Crop Area Data in Aquaponics)

  • 최은영;이현섭;차주형;이임건
    • 문화기술의 융합
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    • 제9권3호
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    • pp.861-866
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    • 2023
  • 화학비료와 넓은 공간이 있어야 하는 기존의 스마트팜과 달리, 수생생물과 작물간의 공생 관계를 활용하여 환경오염 및 기후 변화 등의 비정상적인 환경에서도 작물 재배가 가능한 아쿠아포닉스 농법이 활발하게 연구되고 있다. 해당 농법은 작물마다 생장에 필요한 환경과 영양분이 다르므로, 생장에 최적화된 수생생물 비율을 구성이 필요하다. 본 연구는 아쿠아포닉스 환경에 영상처리 기법을 활용하여 면적과 부피를 기준으로 생육 정도를 측정하는 방법을 제안한다. 배설물을 통해 유기물 생성하는 여러 종류의 민물고기와 상추 작물을 아쿠아포닉스 환경에 생육을 통해 검증하였다. 상추의 2D와 3D 영상 분석과 실시간 데이터 분석을 통해 상추의 면적 및 부피 정보를 활용하여 생장 정도를 평가하였다. 실험 결과, 상추의 면적과 부피 정보를 활용하여 재배관리가 가능하다는 것을 입증하였다. 수생생물과 생육 정보를 활용하여 농업인에게 생산 예측 서비스 제공과,변화하는 농업 환경에서의 문제점을 해결하는 시작점이 되어줄 것으로 보인다.