• 국제초고층학회논문집
• /
• 제12권3호
• /
• pp.225-234
• /
• 2023

Even at this point in the era of digital transformation, we are still facing many problems in the safety sector that cannot prevent the occurrence or spread of human casualties. When you are in an unexpected emergency, it is often difficult to respond only with human physical ability. Human casualties continue to occur at construction sites, manufacturing plants, and multi-use facilities used by many people in everyday life. If you encounter a situation where normal judgment is impossible in the event of an emergency at a life site where there are still many safety blind spots, it is difficult to cope with the existing manual guidance method. New variable guidance technology, which combines artificial intelligence and digital twin, can make it possible to prevent casualties by processing large amounts of data needed to derive appropriate countermeasures in real time beyond identifying what safety accidents occurred in unexpected crisis situations. When a simple control method that divides and monitors several CCTVs is digitally converted and combined with artificial intelligence and 3D digital twin control technology, intelligence augmentation (IA) effect can be achieved that strengthens the safety decision-making ability required in real time. With the enforcement of the Serious Disaster Enterprise Punishment Act, the importance of distributing a smart location guidance system that urgently solves the decision-making delay that occurs in safety accidents at various industrial sites and strengthens the real-time decision-making ability of field workers and managers is highlighted. The smart location guidance system that combines artificial intelligence and digital twin consists of AIoT HW equipment, wireless communication NW equipment, and intelligent SW platform. The intelligent SW platform consists of Builder that supports digital twin modeling, Watch that meets real-time control based on synchronization between real objects and digital twin models, and Simulator that supports the development and verification of various safety management scenarios using intelligent agents. The smart location guidance system provides on-site monitoring using IoT equipment, CCTV-linked intelligent image analysis, intelligent operating procedures that support workflow modeling to immediately reflect the needs of the site, situational location guidance, and digital twin virtual fencing access control technology. This paper examines the limitations of traditional fixed passive guidance methods, analyzes global technology development trends to overcome them, identifies the digital transformation properties required to switch to intelligent variable smart location guidance methods, explains the characteristics and components of AI-based public facility smart fire safety integrated system (ISFS).

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제17권7호
• /
• pp.1189-1195
• /
• 2023

원자력 시설 사찰, 검증 등의 상황을 가정하였을 때, 현장 내 안전조치 장비의 정상 작동 담보는 필수적 요소이다. 카자흐스탄의 핵실험금지조약 현장 사찰 대비 훈련에서 극저온으로 인해 장비가 정상 운영되지 못한 선례가 있으며 북한 풍계리 핵실험장의 연중 최저 기온은 영하 30도 내외이다. 한반도 원자력 활동 현장 검증을 위해서는 극한 환경 내 장비의 정상 작동 담보를 위한 관련 연구가 필요하며, 여기에는 사찰 및 검증에 활용되는 장비 확인, 정상 작동을 방해하는 위험요인 분석 등이 포함된다. 본 연구는 극한 환경 내 장비의 정상 운영을 위한 위험성 분석, 환경 기반 성능 시험 기준 및 절차 개발을 목적으로 한다. 이를 위해 IAEA 안전조치 방법, 활용 장비 분석, 한반도 환경 특성과 현장 검증을 위한 운반에 따른 위험성 분석을 수행하고 성능 시험 기준 및 절차를 제시하였다. 연구 결과는 핵활동 검증 및 감시 과정에서 참고 자료로 활용될 수 있으며, 한반도 비핵화 참여에 대비한 정책 및 전략 수립에 기여할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제56권spc1호
• /
• pp.1059-1069
• /
• 2023

댐붕괴흐름은 댐이 갑자기 붕괴하여 제어가 어려운 상태의 고속흐름이 방출되는 현상이다. 이 연구에서는 3차원의 댐붕괴흐름을 모의하기 위해 OpenFOAM을 사용하여 층류 및 난류 모델을 적용하고 그 결과를 비교하였다. 난류 모의를 위해 레이놀즈 평균 나비에-스토크스 (Reynolds-Averaged Navier-Stokes) 모델, 구체적으로 k-ε 모델을 사용하였다. 수리모형실험과 함께 수정된 다층 블록 장애물 시나리오를 대상으로 두 가지 모델을 평가하였다. 두 모델 모두 댐붕괴흐름을 효과적으로 재현하였으며, 난류 모델은 흐름의 변동성을 감소시키는 역할을 보여줬다. 그러나 난류 모델에서의 과도한 에너지소산은 수위를 과소 평가하게 하는 것으로 나타났다. 수치기법 및 격자 해상도를 개선하여 적용한 결과 흐름재현성이 향상되었는데 이는 특히 구조물 근처의 난류흐름에서 두드러졌다. 모델 안정성의 경우 난류모델의 사용여부보다는 수치기법 및 격자 해상도의 개선에 더 크게 영향을 받았다. k-ε 모델에 내재된 시간평균처리의 특성은 불연속성과 불안정성이 두드러진 댐붕괴흐름을 재현하는 데 한계가 있음을 나타냈다. RANS 모델을 포함한 난류모의는 방대한 계산자원이 필요하지만, 층류 모델과 비교하여 성능 향상이 제한적이었다. 댐붕괴흐름을 정확히 재현하기 위해 LES (Large Eddy Simulation) 및 DNS (Direct Numerical Simulation)과 같은 고급 난류 모델의 사용이 권장되며, 이를 위해서는 미세한 공간 및 시간 스케일의 구성이 필수적이다. 이 연구를 통해 댐붕괴흐름을 모의할 때 기본적으로 사용할 수 있는 주요 접근법과 적용가능성을 측정하였으며, 구조물 근처에서 난류흐름에 대한 정확한 표현의 중요성을 강조할 수 있었다.

• 한국가스학회지
• /
• 제27권4호
• /
• pp.12-18
• /
• 2023

독성 가스 누출 사고 발생 시 인명 피해를 최소화하기 위해서는 사고 시나리오에 따른 적절한 대피 방법이 사전에 수립되어야 한다. 본 연구에서는 동일 누출 조건에서 건축물의 방향과 산업단지 위치가 실내 농도 증가와 실외 확산에 미치는 영향을 살펴보고 효과적인 대피 기준을 마련하였다. 또한 이러한 기준을 바탕으로 화학사고 인명 피해 최소화라는 관점에서 건물을 건설할 때 건물 방향에 대한 기준도 마련하였다. 건물의 방향이 누출 방향에 대해 정면, 측면, 후면인 경우에 대해 전산 수치 해석을 수행하였으며, 그 결과 건물 창문이 누출되어 오는 방향과 마주보고 있을 때의 실내 오염농도가 반대편에 창문이 있을 때의 실내 오염농도와 비교하여 120배 정도 높게 나왔다. 또한, 급격한 실내 농도 증가율로 동일 시간에 실내 공간이 2배 이상 독성 가스 물질로 가득하게 되었다. 이러한 현상은 건물 창문이 정면에 위치한 경우 창문 주위의 압력 차와 속도 저하로 건물 주위에 독성 가스가 정체하게 되는 것으로 나타났다. 본 연구 결과를 바탕으로 최적 대피를 위한 건축물 방향 기준을 설정한다면 화학사고 발생 시 주민들의 피해를 최소화하는 데 도움이 될 것으로 판단된다.

• Advances in nano research
• /
• 제16권4호
• /
• pp.325-340
• /
• 2024

There are several novel uses for dispersing many nanoparticles into a conventional fluid, including dynamic sealing, damping, heat dissipation, microfluidics, and more. Therefore, melting heat and mass transfer characteristics of a 3-D MHD Hybrid Nanofluid flow over a rotating disc with presenting dufour and soret effects are assessed numerically in this study. In this instance, we investigated both ferric sulfate and molybdenum disulfide as nanoparticles suspended within base fluid water. The governing partial differential equations are transformed into linked higher-order non-linear ordinary differential equations by the local similarity transformation. The collection of these deduced equations is then resolved using a Chebyshev spectral collocation-based algorithm built into the Mathematica software. To demonstrate how different instances of hybrid/ nanofluid are impacted by changes in temperature, velocity, and the distribution of nanoparticle concentration, examples of graphical and numerical data are given. For many values of the material parameters, the computational findings are shown. Simulations conducted for different physical parameters in the model show that adding hybrid nanoparticle to the fluid mixture increases heat transfer in comparison to simple nanofluids. It has been identified that hybrid nanoparticles, as opposed to single-type nanoparticles, need to be taken into consideration to create an effective thermal system. Furthermore, porosity lowers the velocities of simple and hybrid nanofluids in both cases. Additionally, results show that the drag force from skin friction causes the nanoparticle fluid to travel more slowly than the hybrid nanoparticle fluid. The findings also demonstrate that suction factors like magnetic and porosity parameters, as well as nanoparticles, raise the skin friction coefficient. Furthermore, It indicates that the outcomes from different flow scenarios correlate and are in strong agreement with the findings from the published literature. Bar chart depictions are altered by changes in flow rates. Moreover, the results confirm doctors' views to prescribe hybrid nanoparticle and particle nanoparticle contents for achalasia patients and also those who suffer from esophageal stricture and tumors. The results of this study can also be applied to the energy generated by the melting disc surface, which has a variety of industrial uses. These include, but are not limited to, the preparation of semiconductor materials, the solidification of magma, the melting of permafrost, and the refreezing of frozen land.

• 정보처리학회 논문지
• /
• 제13권6호
• /
• pp.284-290
• /
• 2024

음성감정인식(Speech Emotion Recognition, SER)은 사용자의 목소리에서 나타나는 떨림, 어조, 크기 등의 음성 패턴 분석을 통하여 감정 상태를 판단하는 기술이다. 하지만, 기존의 음성 감정인식 연구는 구현된 시나리오를 이용하여 제한된 환경 내에서 숙련된 연기자를 대상으로 기록된 음성인 구현발화를 중심의 연구로 그 결과 또한 높은 성능을 얻을 수 있지만, 이에 반해 자유발화 감정인식은 일상생활에서 통제되지 않는 환경에서 이루어지기 때문에 기존 구현발화보다 현저히 낮은 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 일상적 자유발화 음성을 활용하여 감정인식을 진행하고, 그 성능을 향상하고자 한다. 성능평가를 위하여 AI Hub에서 제공되는 한국인 자유발화 대화 음성데이터를 사용하였으며, 딥러닝 학습을 위하여 1차원의 음성신호를 시간-주파수가 포함된 2차원의 스펙트로그램(Spectrogram)로 이미지 변환을 진행하였다. 생성된 이미지는 CNN기반 전이학습 신경망 모델인 VGG (Visual Geometry Group) 로 학습하였고, 그 결과 7개 감정(기쁨, 사랑스러움, 화남, 두려움, 슬픔, 중립, 놀람)에 대해서 성인 83.5%, 청소년 73.0%의 감정인식 성능을 확인하였다. 본 연구를 통하여, 기존의 구현발화기반 감정인식 성능과 비교하면, 낮은 성능이지만, 자유발화 감정표현에 대한 정량화할 수 있는 음성적 특징을 규정하기 어려움에도 불구하고, 일상생활에서 이루어진 대화를 기반으로 감정인식을 진행한 점에서 의의를 두고자 한다.

• 정보처리학회 논문지
• /
• 제13권6호
• /
• pp.243-250
• /
• 2024

생체모방로봇은 조류나 곤충과 같은 생체의 특성을 모방하여 미래 전장에서 은밀한 감시와 정찰 작업에 큰 역할을 할 것으로 기대된다. 이 로봇들의 효과적인 활용을 위해서는 새의 날갯짓이나 바퀴벌레의 움직임 등을 모방하는 기술이 중요하지만, 이를 지원하는 하드웨어 확보와 소프트웨어 개발 및 검증 과정의 복잡성으로 인해 어려움이 따른다. 본 논문에서는 모델링 및 시뮬레이션(M&S) 기술을 적용한 다중 HILS 기반 생체모방로봇 소프트웨어 검증 테스트베드를 설계하고 구현한 결과를 소개한다. 테스트베드를 사용함으로써 개발자들은 하드웨어 부재 문제를 극복하고, 미래 전장 시나리오를 시뮬레이션하며 소프트웨어 개발과 테스트를 수행할 수 있다. 그러나, 다중 HILS 기반 테스트베드는 테스트 대상 로봇 수의 증가에 따른 장치 간 연동 지연 문제를 경험할 수 있으며, 이는 시뮬레이션 결과의 신뢰도에 크게 영향을 미칠 수 있다. 이를 해결하기 위해, 우리는 우선순위 기반 미들웨어인 data distribution service prority (DDSP)를 추가로 제안한다. DDSP는 기존 DDS 대비 1.95 ms의 평균 지연 감소 효과를 보이며, 테스트베드에서 요구되는 데이터 전송 품질을 보장할 수 있음을 입증하였다.

• Korean Journal of Radiology
• /
• 제22권11호
• /
• pp.1764-1776
• /
• 2021

Objective: This study aimed to validate a deep learning-based fully automatic calcium scoring (coronary artery calcium [CAC]_auto) system using previously published cardiac computed tomography (CT) cohort data with the manually segmented coronary calcium scoring (CAC_hand) system as the reference standard. Materials and Methods: We developed the CAC_auto system using 100 co-registered, non-enhanced and contrast-enhanced CT scans. For the validation of the CAC_auto system, three previously published CT cohorts (n = 2985) were chosen to represent different clinical scenarios (i.e., 2647 asymptomatic, 220 symptomatic, 118 valve disease) and four CT models. The performance of the CAC_auto system in detecting coronary calcium was determined. The reliability of the system in measuring the Agatston score as compared with CAC_hand was also evaluated per vessel and per patient using intraclass correlation coefficients (ICCs) and Bland-Altman analysis. The agreement between CAC_auto and CAC_hand based on the cardiovascular risk stratification categories (Agatston score: 0, 1-10, 11-100, 101-400, > 400) was evaluated. Results: In 2985 patients, 6218 coronary calcium lesions were identified using CAC_hand. The per-lesion sensitivity and false-positive rate of the CAC_auto system in detecting coronary calcium were 93.3% (5800 of 6218) and 0.11 false-positive lesions per patient, respectively. The CAC_auto system, in measuring the Agatston score, yielded ICCs of 0.99 for all the vessels (left main 0.91, left anterior descending 0.99, left circumflex 0.96, right coronary 0.99). The limits of agreement between CAC_auto and CAC_hand were 1.6 ± 52.2. The linearly weighted kappa value for the Agatston score categorization was 0.94. The main causes of false-positive results were image noise (29.1%, 97/333 lesions), aortic wall calcification (25.5%, 85/333 lesions), and pericardial calcification (24.3%, 81/333 lesions). Conclusion: The atlas-based CAC_auto empowered by deep learning provided accurate calcium score measurement as compared with manual method and risk category classification, which could potentially streamline CAC imaging workflows.

• 한국과학교육학회지
• /
• 제26권3호
• /
• pp.356-366
• /
• 2006

이 연구는 유사 경험의 제공이 귀추에 의한 가설 설정에 미치는 영향을 알아보기 위하여 실시되었다. 서울 시내 중 고등학생 278명을 대상으로, 학생들에게 미지의 현상을 관찰하게 한 후 인과적 의문점을 제시하도록 하였다. 미지의 현상을 관찰하였을 때, 전체 학생의 79.9%에 해당하는 많은 학생들이 인과적 의문점을 제기하였다. 인과적 질문을 제기하는 빈도는 인지 수준에 따라 유의미한 차이가 나타났다(p<.05). 이어서 새로운 현상에 대하여 예측 가설을 설정하도록 한 후, 새로운 상황과 유사한 다양한 실험 상황을 제공한 후에 다시 가설을 설정해 보도록 하였다. 처음에는 대부분의 학생들이 실험 상황을 단순히 기술한 것을 가설로 제안하였으나, 학생들에게 다양한 유사경험을 제공한 후에 실험 상황에 대하여 다시 가설을 설정해 보도록 하였을 때는 변인을 찾고, 변인간의 관계를 과학적으로 설명한 학생들이 늘어났다. 다양한 유사 경험이 제공되기 전후에 학생들의 가설 설정에 차이가 있는지 알아보기 위하여 빈도 분석을 실시하였을 때, 유의미한 차이가 나타났다(p<.001). 이러한 결과는 유사 경험의 제공이 귀추에 의한 가설 설정에 도움을 준다는 사실을 알려준다. 또한 인지 수준에 따라 가설 설정에 차이가 있는지 알아보기 위하여 빈도 분석을 실시하였으며, 그 차이는 유의미하였다(p<.05).연구 결과로 보아 중 고등학교 현장에서 가설 설정과 관련된 수업을 실시하고자 할 때는 학생들의 귀추적 사고에 도움을 줄 수 있는 유사 경험의 제기 단계가 필요할 것으로 판단된다.

• 멤브레인
• /
• 제34권2호
• /
• pp.87-95
• /
• 2024

최근 연구는 역삼투압(RO), 나노여과(NF) 및 전기투석(ED)과 같은 막 공정에서 고급 용량성 탈이온화(CDI) 및 막 변형(MCDI)을 포함하는 광범위한 담수화 및 수처리 방법을 탐구합니다. 비교 분석은 저염도 시나리오에서 ED의 비용 효율성을 보여주는 반면 하이브리드 시스템(NF-MCDI, RO-NF-MCDI)은 향상된 염 제거 및 에너지 효율성을 보여줍니다. 새로운 이온 분리 방법(NF-CDI, NF-FCDI)은 향상된 효율성과 에너지 절감을 제공합니다. 이러한 연구는 또한 다양한 산업에 특정한 복잡한 폐수를 처리하는 데 있어 이러한 방법의 효율성을 강조합니다. 환경 영향 평가는 시스템 선택의 지속 가능성의 필요성을 강조합니다. 또한 마이크로 제작된 센서를 멤브레인에 통합하면 실시간 모니터링이 가능하여 기술 개발이 진전됩니다. 이러한 연구는 새로운 담수화 및 수처리 기술의 다양성과 가능성을 강조합니다. 이는 효율성 향상, 에너지 사용 최소화, 산업별 문제 해결 및 기존 방법 한계를 능가하는 혁신을 위한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 다양한 응용 분야에서 효율성 향상, 환경 영향 최소화 및 적응성 보장에 초점을 맞춘 지속적인 발전으로 지속 가능한 수처리의 미래는 밝습니다.