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강원지역 사면재해 위험성 분석을 위한 강우기준 설정 연구
오정림,박혁진,Oh. Jeongrim,Park. Hyuck Jin 한국방재학회 2013 한국방재학회논문집 Vol.13 No.3
우리나라 대부분의 산사태와 토석류 등은 여름철 장미기간과 태풍이 내습할 때 발생한다. 강우는 이와 같은 사면재해를 유발하는 가장 큰 인자 중 하나이다. 본 연구에서는 사면재해에 대한 사전 대응을 유도하기 위해 강우데이터를 활용하여 위험성을 평가하고자 한다. 이를 위해 강원지역에 대한 과거 산사태 이력자료와 강우데이터를 축적하였다. 과거 산사태가 발생했을 때의 강우자료를 분석하여 경험적인 방법에 의해 강원지역의 사면재해 발생 강우기준을 설정한다. 경험적 방법에 의해 설정된 강우기준은 우기철 강우발생 시 위험성을 판단할 수 있는 기준으로 활용되며, 본 연구에서는 강우강도-강우지속시간을 활용하여 강우 기준을 설정하였다. 본 연구를 위해서 강원 지역의 약 50여개의 사면재해 이력자료를 활용하였다. 검증데이터를 활용하여 검증을 실시한 결과 실제 산사태가 발생하기 전 사면재해에 대한 위험성을 인지하였으며, 과거 이력자료를 활용한 강우기준의 경우 사면재해 발생 시간을 예측하는데 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 판단되었다. Most of the slope failures and debris flows occur due to seasonal rain and typhoon in Korea. Rainfall is very important factors induced by the landslides. To study the establishment of landslide rainfall thresholds, the data of rainfall and landslides are investigated and analyzed. Landslide rainfall thresholds on landslide assessment are based on an empirical approach. It assumes that an area which experienced landslides with specific rainfall characteristics will experience similar landslides when similar rainfalls occur. If rainfall characteristics in a specific area can be observed in real time, it is possible to occur the landslide. The analyses focused on 50 historical landslide events and rainfall data. These data are analyzed to know the relationship the rainfall intensityduration and landslides. The landslide rainfall thresholds using historical data are very effective method to predict the burst time of landslides.
차량 DTC 데이터 기반 고장 상태 예지 방안에 대한 사례 연구
장명훈(Myounghoon Jang),박한설(Hanseol Park),김지인(Jiin Kim),오정림(Jeongrim Oh),전홍배(Hongbae Jun) (사)한국CDE학회 2020 한국CDE학회 논문집 Vol.25 No.4
Sudden vehicle problems while driving cause great damage to the driver. In this context, it is necessary to monitor important vehicle parts’ condition and take appropriate actions in advance based on condition analysis. This paper implements a model for predicting the occurrence of a certain failure code before 24 hours based on gathered DTC (Diagnostic Trouble Code) data with LSTM (Long Short-Term Memory)-Autoencoder. LSTM is a type of RNN (Recurrent Neural Network) that can solve data long-term dependency problems and is suitable for learning many time-series data to create classification and regression models. In particular, the model is a stacked autoencoder structure consisting of several LSTMs, showing higher accuracy than normal LSTM. The case study shows that the proposed method gives a reasonable performance on predicting the failure code.
DTW 기반 추진 전동기 잔여수명 예측 알고리즘 개발 사례연구
김준석(Junseok Kim),이강복(Gangbok Lee),황회선(Hoesun Hwang),안지수(Jisoo Ahn),오정림(Jeongrim Oh),장명훈(Myounghoon Jang),전홍배(Hongbae Jun) (사)한국CDE학회 2021 한국CDE학회 논문집 Vol.26 No.4
Recently, more detailed fault diagnosis is being performed by analyzing the current status and changes of equipment through condition monitoring data obtained through various sensor data. In addition to fault diagnosis, attempts to predict the remaining useful life (RUL) in the event of a fault are being studied in various ways. RUL prediction is very important as a key indicator that can be used as a reference for equipment replacement time, cost reduction, and accident prevention. In this study, we propose a method for predicting the remaining life of equipment by extracting an abnormal pattern based on data collected from a ship"s propulsion motor. To this end, the dynamic time warping (DTW) algorithm, which is a nonlinear pattern matching technique, and a method applying KNN were presented, and their effectiveness was examined through a simple case study.