• 지질공학
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• 제16권2호
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• pp.171-178
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• 2006

현재 한국의 지진 관측은 1905년도에 시작된 이후로 계속적인 지진 관측망 확충과 새로운 장비의 도입으로 선진국 못지않은 장비를 보유하고 있지만, 지진의 관측과 분석에 있어서는 그 수준이 미흡한 것이 실이다. 특히, 동해안 지진원인자 분석에 있어서 시간이 많이 소요되기 때문에 지진 정보나 지진 해일 경보를 발령하는데 어려움이 있다. 이번 연구에서는 일본에서 사용하는 지진 관측망(JMA), 한국 지진 관측망(KMA), 그리고 국제 관측망(IRIS) 지진 관측소의 파형 포맷을 하나의 공통 파형 포맷으로 변환 합성하고 공유 분석 프로그램인 FESNET(극동 지진 관측망 분석 체계)를 구축하여 2004년 5월 29일과 6월 1일에 발생한 울진 지진과, 2005년 3월 20일에 발생한 일본 후쿠오카 지진의 분석에 응용하였다. 분석결과 어느 한쪽 관측망(KMA, JMA)을 사용하는 것보다 이들 모든 관측망을 활용하는 FESNET을 이용할 때 더 좋은 결과를 얻을 수 있다는 것을 말 수 있다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제48권2호
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• pp.482-494
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• 2016

The Feshbache-Kermane-Koonin (FKK) multi-step direct (MSD) theory of pre-equilibrium reactions has been used to compute the single-step cross-sections for some (p,${\alpha}$) reactions using the knock-on and pick-up reaction mechanisms at two incident proton energies. For the knock-on mechanism, the reaction was assumed to have taken place by the direct ejection of a preformed alpha cluster in a shell-model state of the target. But the reaction was assumed to have taken place by the pick-up of a preformed triton cluster (also bound in a shell-model state of the target core) by the incident proton for the pick-up mechanism. The Yukawa forms of potential were used for the proton-alpha (for the knock-on process) and proton-triton (for the pick-up process) interaction and several parameter sets for the proton and alpha-particle optical potentials. The calculated cross-sections for both mechanisms gave satisfactory fits to the experimental data. Furthermore, it has been shown that some combinations of the calculated distorted wave Born approximation cross-sections for the two reaction mechanisms in the FKK MSD theory are able to give better fits to the experimental data, especially in terms of range of agreement. In addition, the theory has been observed to be valid over a wider range of energy.

• 천문학회지
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• 제52권4호
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• pp.133-144
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• 2019

We develop forecast models of daily probabilities of major flares (M- and X-class) based on empirical relationships between photospheric magnetic parameters and daily flaring rates from May 2010 to April 2018. In this study, we consider ten magnetic parameters characterizing size, distribution, and non-potentiality of vector magnetic fields from Solar Dynamics Observatory (SDO)/Helioseismic and Magnetic Imager (HMI) and Geostationary Operational Environmental Satellites (GOES) X-ray flare data. The magnetic parameters are classified into three types: the total unsigned parameters, the total signed parameters, and the mean parameters. We divide the data into two sets chronologically: 70% for training and 30% for testing. The empirical relationships between the parameters and flaring rates are used to predict flare occurrence probabilities for a given magnetic parameter value. Major results of this study are as follows. First, major flare occurrence rates are well correlated with ten parameters having correlation coefficients above 0.85. Second, logarithmic values of flaring rates are well approximated by linear equations. Third, using total unsigned and signed parameters achieved better performance for predicting flares than the mean parameters in terms of verification measures of probabilistic and converted binary forecasts. We conclude that the total quantity of non-potentiality of magnetic fields is crucial for flare forecasting among the magnetic parameters considered in this study. When this model is applied for operational use, it can be used using the data of 21:00 TAI with a slight underestimation of 2-6.3%.

• Mass Spectrometry Letters
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• 제13권3호
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• pp.49-57
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• 2022

During electrospray ionization mass spectrometry (ESI-MS) analysis of proteins, the addition of supercharging agents allows for adjusting the maximal charge state, affecting the charge state distribution, and increases the number of ions reaching the detector thus, improving signal detection. We postulate that in di-substituted arene isomers, molecules with higher polarizability values should generate greater interactions and hence elicit higher signal intensities. Polarizability is an electronic parameter which has been demonstrated to predict many chemical interactions. Many properties can be predicted based on charge polarization. Molecular polarizability is a vital descriptor for explaining intermolecular interactions. We employed DFT (density functional/Hartree-Fock hybrid model, B3LYP)-derived descriptors and computed molecular polarizability for ten disubstituted arene reagents, each set made up of three (ortho, meta, para) isomers, with reported use as supercharging reagents during ESI experiments. The atomic electronic inputs were ionization potential (IP), electron affinity (EA), electronegativity (𝛘), hardness (η), chemical potential (µ), and dipole moment (D). We determined that the para isomers showed the highest polarizability values in nine of the ten sets. There was no difference between the ortho and meta isomers. Polarizability also increased with increasing complexity of the substituents on the benzene ring. Polarizability correlated positively with IP, EA, 𝛘, η, and D but correlated negatively with chemical potential. This DFT study predicts that the para isomers of di-substituted arene isomers should elicit the strongest ESI responses. An experimental comparison of the three isomers, especially of larger supercharging molecules, could be carried out to establish this premise.

• 한국분말재료학회지
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• 제29권6호
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• pp.459-467
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• 2022

Soft magnetic powder materials are used throughout industries such as motors and power converters. When manufacturing Fe-based soft magnetic composites, the size and shape of the soft magnetic powder and the microstructure in the powder are closely related to the magnetic properties. In this study, Fe-Si-Al-P alloy powders were manufactured using various manufacturing process parameter sets, and the process parameters of the vacuum induction melt gas atomization process were set as melt temperature, atomization gas pressure, and gas flow rate. Process variable data that records are converted into 6 types of data for each powder recovery section. Process variable data that recorded minute changes were converted into 6 types of data and used as input variables. As output variables, a total of 6 types were designated by measuring the particle size, flowability, apparent density, and sphericity of the manufactured powders according to the process variable conditions. The sensitivity of the input and output variables was analyzed through the Pearson correlation coefficient, and a total of 6 powder characteristics were analyzed by artificial neural network model. The prediction results were compared with the results through linear regression analysis and response surface methodology, respectively.

• Smart Structures and Systems
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• 제32권5호
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• pp.319-338
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• 2023

The study presents a new hybrid data-driven method by combining radial basis functions neural networks (RBF-NN) with the Jaya algorithm (JA) to provide effective structural health monitoring of arch dams. The novelty of this approach lies in that only one user-defined parameter is required and thus can increase its effectiveness and efficiency, as compared to other machine learning techniques that often require processing a large amount of training and testing model parameters and hyper-parameters, with high time-consuming. This approach seeks rapid damage detection in arch dams under dynamic conditions, to prevent potential disasters, by utilizing the RBF-NNN to seamlessly integrate the dynamic elastic modulus (DEM) and modal parameters (such as natural frequency and mode shape) as damage indicators. To determine the dynamic characteristics of the arch dam, the JA sequentially optimizes an objective function rooted in vibration-based data sets. Two case studies of hyperbolic concrete arch dams were carefully designed using finite element simulation to demonstrate the effectiveness of the RBF-NN model, in conjunction with the Jaya algorithm. The testing results demonstrated that the proposed methods could exhibit significant computational time-savings, while effectively detecting damage in arch dam structures with complex nonlinearities. Furthermore, despite training data contaminated with a high level of noise, the RBF-NN and JA fusion remained the robustness, with high accuracy.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제15권1호
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• pp.25-47
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• 2010

고객만족제고에 관심을 기울이고 노력을 경주하는 기업이 늘어나면서, 유통업자들에게 고객만족제고 인센티브를 제공함으로써 그들의 고객만족노력을 불러일으키고자 하는 노력 역시 활발해 지고 있다. 이러한 노력은 상호 경쟁하는 멀티채널을 운용하는 기업들 역시 마찬가지이다. 그러나 지금까지의 고객만족제고방안에 관한 연구는 종업원이나 단일유통업자 등단일주체에 초점을 두고 진행되어 왔을 뿐 경쟁이 발생하는 멀티채널 상황에서의 고객만족제고 인센티브에 대해서는 별다른 연구가 이루어지지 않고 있다. 이러한 문제의식에서 출발하여, 본 연구에서는 게임이론에 기반한 수리경제학적 분석을 통해 멀티채널을 운용하는 기업의 고객만족제고방안에 주안점을 두어 제조업자가 두 유통업자를 운용하는 멀티채널 모형을 상정하여 고객만족제고 인센티브를 어떻게 제시하는 것이 바람직한지 규명하였다. 본 연구의 주요결과는 다음과 같다: (1)명성수준이 높을수록 고객만족제고 인센티브 수준을 높이는 것이 바람직하다. (2)멀티채널 사이의 보완적 외부효과가 클수록 고객만족제고 인센티브 수준을 높이는 것이 바람직하다. (3)유통비용이 클수록 멀티채널에서의 고객만족제고 인센티브의 수준은 낮게 제시하는 것이 바람직하다. (4)채널간 경쟁강도가 높을수록 고객만족제고 인센티브 수준을 높이는 것이 바람직하다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제26권5호
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• pp.278-284
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• 2014

연안 생태환경변화의 주요 지표로 이용되는 수온은 기온과 밀접한 상관관계가 있기 때문에 기온자료를 이용하여 기후변화에 따른 수온변화와 연안 생태환경변화를 추정할 수 있다. 기후변화는 기온 및 수온의 발생빈도 변화와 연안의 생태환경변화를 유발하기 때문에 기온과 수온의 발생 빈도분포 함수를 추정하는 연구가 필요하다. 본 연구에서는 우리나라 연안의 장기 기온자료를 이용하여 빈도분포함수를 추정하였다. 빈도분포 함수는 조위 분포함수 추정(Cho et al., 2003), 수온 분포함수 추정(Jeong et al., 2013) 등에 사용된 Bi-modal 형태의 분포함수를 이용 하였으며, 분포함수의 매개변수는 최소자승법으로 최적 추정하였다. 최적 추정된 매개변수는 기온자료의 기본적인 통계정보에 해당하는 평균, 표준편차, 왜도계수와 강한 상관관계를 보이고 있는 것으로 파악되었으며, 통계정보를 이용한 매개변수 추정공식의 RMS 오차는 5% 정도로 파악되었다. 한편 본 연구에서 제시하는 Bi-modal 분포함수는 전체적인 기온 분포양상을 적절하게 표현하고 있으나, 고온 영역의 급격한 빈도감소 양상 및 관측 자료의 분포에서 보이는 작은 첨두 재현에는 한계가 있는 것으로 파악되었다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제21권5호
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• pp.163-169
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• 2017

비닐용기 등에 주로 사용되는 PET 섬유는 강도는 아주 작은 반면, 변형성능에는 아주 우수하기 때문에 지진 발생시 구조물의 대변형에 효과적으로 저항할 수 있는 보강재료로 사용가능하며, 일본에서는 이미 PET 섬유를 이용한 연구를 진행하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 PET(polyethylene terephthalate) 섬유의 횡구속 효과를 파악하고, PET 섬유의 보강효과와 기존에 사용해왔던 탄소섬유시트 및 유리섬유시트의 보강효과를 비교함으로써 PET 섬유의 현장적용성 여부를 파악하기 위한 것이다. 이를 위해 무근 콘크리트 공시체에 탄소섬유시트와 유리섬유시트 및 PET 섬유 등으로 구분하고 각각에 대해 콘크리트 강도와 보강겹수를 달리하여 실험체 별로 각각 2개씩 동일하게 제작하여 실험을 실시하였다. 실험결과, 탄소섬유시트 및 유리섬유시트로 보강된 실험체는 기존연구결과들과 마찬가지로 시트가 파단된 후 급격한 내력저하로 최종파괴 되었다. 그러나 PET로 보강한 실험체들은 PET 섬유가 파단되지 않고 최대 강도 이후 급격한 내력저하 없이 서서히 감소되면서 최종파괴 되었다. 또한, 탄소섬유시트 및 유리섬유시트로 보강한 실험체에 비해 강도증진 효과는 크지 않았으나, 연성측면에서는 매우 우수하게 나타나 향후 보강재료로 사용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제26권1호
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• pp.71-82
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• 2003

T1강조 자기공명영상과 계층적 신경회로망을 이용하여 간경변증을 단계별로 분류하고자 제안한다. 데이터는 2001년 6월부터 12월까지 부산대학교병원에서 얻었으며, 각 단계별 분류는 정상, 1, 2, 3단계별로 분류하였다. 그리고 46명의 데이터를 분석하였다. T1강조 자기공명 간영상으로부터 정상간 실질과 간경변 결절을 추출하였다. 그 다음에 T1강조 자기공명 간 영상에서 간 경화증의 단계를 객관적으로 해석 분류하였다. 간경변 분류기 구현은 계층적 신경회로망을 이용하였고, 명암도 분석과 간 결절 특성을 통하여 정상간과 3단계의 간경변으로 구분하였다. 제안한 신경회로망 분류기는 오류 역전과 알고리즘을 이용하였다. 분류결과 인식율이 정상군은 100%, 1 단계는 82.3%, 2 단계는 86.7%, 3 단계는 83.7%의 분류율을 나타내었다. 신경회로망 분류 결과와 전문의 판독 결과를 서로 비교한 결과 인식률은 매우 높게 나타났다. 만일 더욱더 충분한 데이터나 파라미터를 가지고 지속적으로 수행한다면 간경변 환자들에게 임상적으로 지원하는 도구뿐만 아니라 의료전문 신경회로망으로도 기대된다.