• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제20권1호
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• pp.19-25
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• 2019

본 연구에서는 무선 센서 네트워크 시스템을 이용한 저수지 댐 시설물 전체의 모니터링 시스템의 적용성을 평가하고자 국내의 저수지 댐을 대표할 수 있는 구간을 시범구축 현장으로 선정해, 계측과 동시에 시설물의 상태를 평가할 수 있는 시스템을 구축, 운영하였다. 무선 센서 네트워크 구축을 위해 시설물의 현재 상태를 평가하여 위험인자를 도출함과 동시에 극한상태에서의 위험인자의 한계값을 도출하였다. 위험구역, 위험인자에 적합한 측정항목을 설정하여 현장에서 측정할 센서의 종류 그리고 위치를 결정하였다. 국내의 저수지 댐을 대표할 수 있는 필댐을 대상으로 현장에서 무선 센서 네트워크 시스템을 구축하여 모니터링 함으로써 시스템의 적용성을 평가하였으며, 현재 댐의 계측관리 기술인 부분 집중방식의 계측과 직접 비교함으로써 시스템의 적용성을 검증하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제26권5호
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• pp.506-513
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• 2020

기후변화로 인해 해수면상승, 태풍, 집중강우 등 두 가지 이상의 복합적인 원인으로 발생하는 복합재난 위험이 증가하고 있는 실정이다. 본 연구의 대상지역인 부산 마린시티는 과거 수영만 매립지에 조성된 주거지 중심의 신도시로서, 최근 태풍과 해일 및 월파의 복합 원인으로 대규모 침수피해가 발생한 바 있다. 이와 같은 복합재난에 대비하기 위해서는 위험성 평가를 통해 재난 대비에 대한 우선 순위를 정하고 이에 따른 대비책을 세울 필요가 있다. 본 연구에서는 위험성 평가를 위해 평가프레임을 수립하고, 침수예측 자료와 국가공인 사회경제적 위험요소 자료를 수집하였다. 사회경제적 위험요소는 인구, 지하시설, 건물, 인도, 도로의 5가지로서, 최대 침수심에 대한 각 요소의 절대기준을 마련하여 평가하였다. 그리고 요소별 가중치 설정을 위하여 전문가 설문을 적용하였다. 평가결과는 관심, 주의, 경계, 위험 4단계로써, 2100년의 해수면상승과 재현주기 100년 빈도의 폭풍해일 및 확률강우를 가지는 시나리오에서 관심등급 43 %, 주의등급 24 %, 경계등급 21 %, 위험등급 11 %로 각각 나타났다. 각 등급은 색상별로 구분하여 복합재난 위험지도를 작성하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제16권5호
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• pp.873-889
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• 2015

In civil engineering, probabilistic seismic risk assessment is used to predict the economic damage to a lifeline system of possible future earthquakes. The results are used to plan mitigation measures and to strengthen the structures where necessary. Instead, after an earthquake public authorities need mathematical models that compute: the damage caused by the earthquake to the individual vulnerable components and links, and the global behavior of the lifeline system. In this study, a framework that was developed and used for prediction purpose is modified to assess the consequences of an earthquake in quasi real-time after such earthquake happened. This is possible because nowadays entire seismic regions are instrumented with tight networks of strong motion stations, which provide and broadcast accurate intensity measure maps of the event to the public within minutes. The framework uses the broadcasted map and calculates the damage to the lifeline system and its component in quasi real-time. The results give the authorities the most likely status of the system. This helps emergency personnel to deal with the damage and to prioritize visual inspections and repairs. A highway transportation network is used as a test bed but any lifeline system can be analyzed.

• 대기
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• 제34권1호
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• pp.1-21
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• 2024

Private companies are increasingly required to take more substantial actions on climate change. This study introduces the principle and cases of climate (physical) risk estimation for 11 private companies in Korea. Climate risk is defined as the product of three major determinants: hazard, exposure, and vulnerability. Hazard is the intensity or frequency of weather phenomena that can cause disasters. Vulnerability can be reflected in the function that explains the relationship between past weather records and loss records. The final climate risk is calculated by multiplying the function by the exposure, which is defined as the area or value of the target area exposed to the climate. Future climate risk is estimated by applying future exposure to estimated future hazard using climate model scenarios or statistical trends based on weather data. The estimated climate risks are developed into three types according to the demand of private companies: i) climate risk for financial portfolio management, ii) climate risk for port logistics management, iii) climate risk for supply chain management. We hope that this study will contribute to the establishment of the climate risk management system in the Korean industrial sector as a whole.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2003년도 춘계공동학술대회논문집
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• pp.51-59
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• 2003

해양사고 예보 시스템(MCFS)은 해양사고의 예측건수와 위험수준을 일기예보와 같이 방송하기 위한 것이다. MCFS는 해양사고 수량화 D/B, 예측 모델, 3차원 통계 가시화 시스템 등으로 구성되어 있다. 이 논문에서는 수량화 D/B의 구현 절차를 기술했다. 해양사고 데이터는 1990년부터 2000년까지 11년간 위도 33$^{\circ}$N~35$^{\circ}$N와 경도124$^{\circ}$E~127$^{\circ}$E의 대한민국 서남해안 일대에서 발생한 총 724건을 수집하였다. 수량화 D/B의 분석방법을 제안하고 그 유효성을 검토하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제20권3호
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• pp.273-279
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• 2007

복잡한 구조물의 유한요소해석 응답값으로부터 계산된 요소신뢰성 지수와 파괴확률은 음함수의 미분 및 극히 작은 파괴확률의 계산상 1계2차 모멘트법 (FOSM)과 몬테카를로 시뮬레이션(Monte-Carlo Simulation)의 적용이 어려우므로, 선택된 확률변수만의 함수인 한계상태방정식을 음함수로 구성하는 응답면기법을 적용하여, 기본설계단계의 아치교량의 설계값으로 구성된 확률변수를 고려하여 교량시스템의 완성단계에 대한 위험성을 해석하였다. 체계신뢰성 해석에서는 모든 붕괴모드의 발생경로와 단면에 대한 해석에 많은 시간이 소요되어 유한요소 구조해석 결과와 기존의 아치교 사고사례 등을 통해서 밝혀진 중요한 위험경로 및 위험단면의 파괴를 일으키는 사건에 대하여만 고려하였다. 교량시스템의 체계신뢰성을 평가하여 상관관계의 변동에 따른 시스템붕괴에 대한 발생확률의 상하한계를 결정하였다. 시스템의 요소간 저항연결구조는 요소파괴의 순서와 전체강성의 감소정도에 따라서 결정하였다. 체계신뢰성에서 검토되지 않는 다른 요소간의 상관관계를 검토하기 위해서 가정된 붕괴순서와 다른 거동을 보일 경우에 대해서는 통계적으로 독립된 요소들의 파괴와 그 모든 붕괴모드 조합경우에 대해서 검토하였다. 붕괴모드조합의 검토 결과 거더와의 파괴조합과 아치리브와의 파괴조합에서 체계신뢰성보다 위험한 상한계 시스템 파괴확률과 안전한 하한계 파괴확률이 발견되었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.199-209
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• 2015

This paper presents a model predictive control (MPC) approach to control the steering angle in an autonomous vehicle. In designing a highly automated driving control algorithm, one of the research issues is to cope with probable risky situations for enhancement of safety. While human drivers maneuver the vehicle, they determine the appropriate steering angle and acceleration based on the predictable trajectories of surrounding vehicles. Likewise, it is required that the automated driving control algorithm should determine the desired steering angle and acceleration with the consideration of not only the current states of surrounding vehicles but also their predictable behaviors. Then, in order to guarantee safety to the possible change of traffic situation surrounding the subject vehicle during a finite time-horizon, we define a safe driving envelope with the consideration of probable risky behaviors among the predicted probable behaviors of surrounding vehicles over a finite prediction horizon. For the control of the vehicle while satisfying the safe driving envelope and system constraints over a finite prediction horizon, a MPC approach is used in this research. At each time step, MPC based controller computes the desired steering angle to keep the subject vehicle in the safe driving envelope over a finite prediction horizon. Simulation and experimental tests show the effectiveness of the proposed algorithm.

• Genomics & Informatics
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• 제16권4호
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• pp.31.1-31.7
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• 2018

The prevalence of metabolic syndrome (MS) in the nonobese population is not low. However, the identification and risk mitigation of MS are not easy in this population. We aimed to develop an MS prediction model using genetic and clinical factors of nonobese Koreans through machine learning methods. A prediction model for MS was designed for a nonobese population using clinical and genetic polymorphism information with five machine learning algorithms, including naïve Bayes classification (NB). The analysis was performed in two stages (training and test sets). Model A was designed with only clinical information (age, sex, body mass index, smoking status, alcohol consumption status, and exercise status), and for model B, genetic information (for 10 polymorphisms) was added to model A. Of the 7,502 nonobese participants, 647 (8.6%) had MS. In the test set analysis, for the maximum sensitivity criterion, NB showed the highest sensitivity: 0.38 for model A and 0.42 for model B. The specificity of NB was 0.79 for model A and 0.80 for model B. In a comparison of the performances of models A and B by NB, model B (area under the receiver operating characteristic curve [AUC] = 0.69, clinical and genetic information input) showed better performance than model A (AUC = 0.65, clinical information only input). We designed a prediction model for MS in a nonobese population using clinical and genetic information. With this model, we might convince nonobese MS individuals to undergo health checks and adopt behaviors associated with a preventive lifestyle.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.491-493
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• 2022

세계 각지에서 집중호우, 태풍 등으로 인한 홍수 피해가 많이 발생하고 있으며, 이러한 피해를 줄이기 위해 홍수를 미리 예측하는 것은 수해 피해 관리 차원에서 필수적인 요소이다. 본 논문에서는 홍수예측을 위한 핵심 파라미터인 수위, 강수량, 그리고 습도 데이터를 입력 데이터로 활용한 수위 예측 모델을 제안한다. 많은 연구 분야에서 이미 시계열 데이터 예측 성능이 검증된 LSTM 및 GRU 모델을 기반으로 기상청에서 제공하는 종관기상관측 자료와, 방재기상관측 자료를 활용하여 입력 데이터셋을 다르게 구축하고, 성능 비교 실험을 진행하였다. 결과적으로 종관기상관측 자료를 사용했을 때 가장 좋은 결과를 얻었다. 본 논문을 통해 입력 데이터에 따른 성능 비교 실험을 진행하였고, 향후 연구로 홍수 위험도 판별 모델과 연계하여 사전에 대피 결정이 가능한 시스템 개발의 초기 연구로서 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제24권3호
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• pp.190-203
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• 2023

Objective: We aimed to assess and validate the radiologic and clinical factors that were associated with recurrence and survival after curative surgery for heterogeneous targetoid primary liver malignancies in patients with chronic liver disease and to develop scoring systems for risk stratification. Materials and Methods: This multicenter retrospective study included 197 consecutive patients with chronic liver disease who had a single targetoid primary liver malignancy (142 hepatocellular carcinomas, 37 cholangiocarcinomas, 17 combined hepatocellular carcinoma-cholangiocarcinomas, and one neuroendocrine carcinoma) identified on preoperative gadoxetic acid-enhanced MRI and subsequently surgically removed between 2010 and 2017. Of these, 120 patients constituted the development cohort, and 77 patients from separate institution served as an external validation cohort. Factors associated with recurrence-free survival (RFS) and overall survival (OS) were identified using a Cox proportional hazards analysis, and risk scores were developed. The discriminatory power of the risk scores in the external validation cohort was evaluated using the Harrell C-index. The Kaplan-Meier curves were used to estimate RFS and OS for the different risk-score groups. Results: In RFS model 1, which eliminated features exclusively accessible on the hepatobiliary phase (HBP), tumor size of 2-5 cm or > 5 cm, and thin-rim arterial phase hyperenhancement (APHE) were included. In RFS model 2, tumors with a size of > 5 cm, tumor in vein (TIV), and HBP hypointense nodules without APHE were included. The OS model included a tumor size of > 5 cm, thin-rim APHE, TIV, and tumor vascular involvement other than TIV. The risk scores of the models showed good discriminatory performance in the external validation set (C-index, 0.62-0.76). The scoring system categorized the patients into three risk groups: favorable, intermediate, and poor, each with a distinct survival outcome (all log-rank p < 0.05). Conclusion: Risk scores based on rim arterial enhancement pattern, tumor size, HBP findings, and radiologic vascular invasion status may help predict postoperative RFS and OS in patients with targetoid primary liver malignancies.