격납건물은 원자력 발전소의 중대 사고 발생시 방사성 물질의 외부 방출을 막는 심층 방어 체계 중 마지막 방벽이다. 중대사고 발생시 격납건물 내부에선 노심 융해와 수소 발생으로 인한 내압 상승과 증기 폭발로 인한 구조적 손상이 일어나며, 이에 대한 구조적 건전성을 평가하기 위해 격납건물에 대 한 극한 내압 성능 평가를 실시한다. 극한 내압 성능 평가 방법 중 확률론적 평가시 현실적인 제약으 로 인해 고신뢰도 유한요소해석 모델을 이용하며 이때에 불확실성 인자들의 확률 분포 특성을 고려한 데이터 셋을 샘플링 기법을 이용하여 구성한 후 비선형 해석을 실시한다. 도출된 비선형 해석 결과는 취약도 곡선을 도출에 사용되며, 취약도 곡선을 이용하여 확률론적인 평가가 실시된다. 샘플링 기법에 따라 적절한 표본 크기가 아닌 데이터셋을 구성하게 되면 통계적 불확실성으로 인한 취약성 분석의 오차가 증대된다. 하지만 유한요소해석시 발생하는 막대한 계산 비용으로 인하여 기존의 방식은 적절 한 샘플링 크기 선정 및 부적절한 샘플링 크기 선정으로 인한 확률론적인 성능평가에 대한 영향에 대 한 정량화 및 평가를 제한적으로 수행하였다. 따라서 본 연구에서는 격납건물의 재료적 특성 및 내압 으로 인한 변위 데이터를 기반으로 생성한 인공신경망 모델을 통해 유한요소 해석에 대한 대리모델을 생성한다. 이후 생성한 대리모델을 기반으로 일반적인 불확실성 분포 샘플링에 사용되는 Monte Carlo method, latin hypercube sampling, Sobol sequence을 이용하여 표본 크기에 따른 격납건물 확률론적 인 극한내압성능 평가에 대한 영향을 정량화 및 평가를 실시하겠다. 이를 통해 제한적으로 탐색되었던 불확실성 공간에 대하여, 그 통계적 불확실성 및 전방위적인 탐색이 가능해 질것으로 기대한다.

노면 마찰력은 포장 표면과 타이어의 마찰력으로 인해 발생하는 현상으로 높은 노면의 마찰력은 제동 중 차량의 안정성과 조종성을 향상시킨다. 노면 마찰력이 증가함에 따라 교통사고 횟수가 감소하는 것으로 알려져 있으며 습윤 상태의 노면에서 교통사고가 증가하 는 것으로 알려져있다. 따라서 교통사고 발생 억제와 도로 안전의 확보를 위해서는 적정 수준의 노면 마찰력, 특히 습윤 상태의 노면 마찰력을 확보하는 것이 중요하다. 노면 마찰력은 adhesion과 hysteresis로 분류되며 특히 습윤상태 도로에서 hysteresis가 중요한 역 할을 한다. hysteresis는 고무의 변형에 의해 발생하기 때문에 고무 변형에 영향을 미치는 노면 조직 변수를 선정하여 노면 마찰력을 예측하고자 한다. 노면 마찰력은 노면 조직 특성과 밀접한 관련이 있으며, 이에 따라 노면 조직 특성을 나타내는 지수 중 하나인 MTD(Mean Texture Depth)가 노면 마찰력 예측을 위한 인자로 사용되고 있는 실정이다. 하지만 MTD는 노면 조직 깊이만을 평가하 는 인자로 다양한 요소가 결합되어 있는 노면 조직 특성을 모두 설명할 수 없으며, 노면 마찰력 예측을 위해서는 복잡한 노면 조직을 설명할 수 있는 추가 변수의 선정이 요구된다. 본 연구에서는 노면 마찰력의 메커니즘 분석을 토대로 노면 마찰력에 영향을 미치는 노면 조직 특성을 분석하였고, wave-length와 노면 조직의 형태, 노면 조직 깊이가 노면 마찰력에 미치는 영향이 클 것으로 예상하였 다. 이를 검증하기 위해서는 3가지 노면 조직 특성이 노면 마찰력에 미치는 영향에 대한 검토가 요구되나 실제 도로의 노면은 노면 조직이 불규칙하게 형성되어 있어 노면 조직 특성의 개별적 영향을 검토하기 어렵다. 이를 위해서는 선정한 노면 조직 특성의 정량적 형성이 요구되며 3D 프린팅 시편을 제작해 노면 조직을 인위적으로 형성함으로써 실제 도로 노면 조직의 불규칙성을 개선하였다. 노 면 조직 특성을 시편에 반영하기 위해 노면 조직 깊이는 MTD, wave-length는 노출 골재의 개수를 뜻하는 EAN을 변수로 설정하였 다. 또한 EAN(Exposed Aggregate Number)은 노출 골재의 형성이 필수적이므로 골재의 형상을 제어하여 노면 조직의 형태를 시편에 반영하였으며 골재 형상과 노면 마찰력의 통계학적 분석을 위해 형상 지수를 산출하여 분석하였다. 3D 프린팅 시편은 크기에 제한이 있어 좁은 영역에서 측정이 용이한 BPT(British Pendulum Test)를 사용해 노면 마찰력을 측정하였고, 습윤한 노면에서는 수막으로 인해 노면 마찰력이 크게 감소하여 노면 조직의 영향이 커지므로 습윤 상태에서 노면 마찰력을 측정하였다. 측정 데이터를 통한 분석 결과 노면 조직 변수인 MTD가 증가할수록 BPN(wet)이 선형적으로 증가하는 것이 확인되었으며, EAN에 따라서 BPN이 증가했다가 감소하는 경향이 나타났다. 이는 EAN이 과도하게 많아지면 고무가 침투할 공간이 줄어들어 hysteresis가 감소하기 때문으로 사료된 다. 또한 골재 형상에 따라 노면 마찰력의 최댓값과 optuimum EAN의 변화가 있었다. 이는 골재 형상에 따른 고무 침투 부피의 변화 에 의한 것으로 사료된다. 위의 결과를 통해 MTD, EAN, 골재 형상과 BPN(wet)의 관계를 통계학적으로 분석하여 BPN(wet) 예측 모 델을 제안하였다.

DWI 검사 시 인체 조직 및 병변에 근접한 공기는 영상왜곡을 가중해 병변 감별에 어려움을 준다. 이에 본 연구는 팬텀을 제작하 여 기하학적 왜곡을 줄여주는 SMS RESOLVE DWI를 통해 공기 자화율에 의한 왜곡 변화를 정량화하였다. 팬텀은 원통형으로 내부에 공기가 존재하도록 설계하였다. 제한된 환경 속에서 다양한 자화율에 의해 왜곡이 영상에 구현되도록 팬텀 내부에는 증류수, 젤라틴 외 혼합 물질과 공기를 구분되게 채웠다. 팬텀의 정렬을 다르게 하여 공기 있는 상태 실험을 진행 후, 공기 대신 혼합액 넣은 상태 실험을 같은 방식으로 진행하였고 혼합액 대신 증류수 넣은 상태 실험을 진행하였다. 3T MRI 장비로 T2WI, C DWI, SMS-RESOLVE DWI를 촬영하였고 파이썬 OpenCV로 이미지 유사도를 측정 후 비교 분석하였다. 실험 결과 공기 있는 상태 SMS-RESOLVE DWI b0에서 SSIM 평균 0.898, MSE 평균 0.068로 영상왜곡이 가장 적었다. SMS-RESOLVE DWI의 공기 자화율 왜곡 변화는 b0 기준 SSIM, MSE 모두 –0.033~0.003 이미지 유사도 차이를 보였다. SMS-RESOLVE DWI b1000은 수치상 이미지 유사도 차이가 크지 않거나 감쇄되는 때도 있어서 향후 SNR 보완에 초점을 둔다면 보다 개선된 영상진단 성능을 제공할 것으로 기대되고 오픈 소스 라이브러리를 통해 오차를 최소화한 이미지 처리와 유사도를 분석하는 새로운 시도는 앞으로의 연구 방향에 새 모델을 제시한다.

The quantified analysis of damages to wastewater treatment plants by natural disasters is essential to maintain the stability of wastewater treatment systems. However, studies on the quantified analysis of natural disaster effects on wastewater treatment systems are very rare. In this study, a total disaster index (DI) was developed to quantify the various damages to wastewater treatment systems from natural disasters using two statistical methods (i.e., AHP: analytic hierarchy process and PCA: principal component analysis). Typhoons, heavy rain, and earthquakes are considered as three major natural disasters for the development of the DI. A total of 15 input variables from public open-source data (e.g., statistical yearbook of wastewater treatment system, meteorological data and financial status in local governments) were used for the development of a DI for 199 wastewater treatment plants in Korea. The total DI was calculated from the weighted sum of the disaster indices of the three natural disasters (i.e., TI for typhoon, RI for heavy rain, and EI for earthquake). The three disaster indices of each natural disaster were determined from four components, such as possibility of occurrence and expected damages. The relative weights of the four components to calculate the disaster indices (TI, RI and EI) for each of the three natural disasters were also determined from AHP. PCA was used to determine the relative weights of the input variables to calculate the four components. The relative weights of TI, RI and EI to calculate total DI were determined as 0.547, 0.306, and 0.147 respectively.

정전용량 수분측정 센서는 수경용 배지 양쪽에 구리 및 테플론으로 절연된 전극판(30cm×10cm)을 부착하 여 배지의 넓은 부분에 걸쳐 측정하도록 개발되었다. 본 연구는 콘덴서형 정전용량 센서로부터 출력되는 정전용량 값을 배지 함수량으로 변환하는 것이다. 정량화 실험은 양액을 공급하면서 배지 물무게와 정전용량 변화를 측정하고 그 값을 비교하는 방식으로 수행되었다. 배지 함수량과 정전용량은 본 연구를 위해 특별히 개발된 소프트웨어와 함께 센서와 로드셀을 사용하여 20~30초마다 측정되었다. 상용 curve-fitting 프로그램을 이용하여 배지 함수량과 정전용량을 변수로 정전용량 값으로 배지 함수량을 추정하였다. 공급하는 물의 양이 증가하면 정전용량도 증가하는 경향을 보였다. 배지 내 물무게에 따른 정전용량에 대한 변동계수(coefficient of variation, cv)는 배지 내 물무게가 1.0kg 수준에서 다른 무게에 비해 높아 함수량 보정은 물무게를 1.7~6.0kg 수준에서 수행하였다. 정전용량과 물무게 사이의 상관 계수는 0.996이었고 보정식에 의해 정전용량으로 추정된 함수량은 로드셀로 측정한 배지 함수량과 비교하였다.

People write reviews of numerous products or services on the Internet, in their blogs or community bulletin boards. These unstructured data contain important emotions and opinions about the author's product or service, which can provide important information for future product design or marketing. However, this text-based information cannot be evaluated quantitatively, and thus they are difficult to apply to mathematical models or optimization problems for product design and improvement. Therefore, this study proposes a method to quantitatively extract user’s opinion or preference about a specific product or service by utilizing a lot of text-based information existing on the Internet or online. The extracted unstructured text information is decomposed into basic unit words, and positive rate is evaluated by using existing emotional dictionaries and additional lists proposed in this study. This can be a way to effectively utilize unstructured text data, which is being generated and stored in vast quantities, in product or service design. Finally, to verify the effectiveness of the proposed method, a case study was conducted using movie review data retrieved from a portal website. By comparing the positive rates calculated by the proposed framework with user ratings for movies, a guideline on text mining based evaluation of unstructured data is provided.

Defects of zeolite membranes often lower their separation performance. Thus, the investigation of the defects is highly critical in achieving high separation performance. While general characterization methods (e.g. scanning electron microscopy; SEM) that examine the membrane surface cannot detect defects, the FCOM measurement is able to identify the defective structure inside the zeolite membrane using dye molecules of appropriate size [1]. In this work, various dyeing conditions (times and concentrations) were applied to a MFI zeolite membrane in an attempt to investigate the defective structure. Furthermore, the quantitative analysis is practiced to measure the defects in numerical form.

목적: 우위안의 강도를 정량적으로 평가하는 방법을 제안하고자 하였다. 방법: 우위안의 강도를 측정하기 위해 Hole in the card법을 활용하여 카드는 15×15 cm 크기로 중앙에 지름 3 cm의 구멍을 뚫고, 시표는 1 △ 간격이 되도록 제작하였다. 피검사자가 양안 중앙 정면에 위치한 카드를 움직여 시표의 중앙에 위치한 “0”을 양안으로 주시 하도록 하고, 단안이 주시하는 시표와 이때의 카드 이동량을 기준으로 다음의 수식을 이용 하여 우위안의 강도를 정량적으로 산출하였다. 결과: 자각적 우위안 강도(%)=(Pou-PRorPL/Pou)×100  ⦁PRorPL : 강도를 측정하고자 하는 눈의 시선과 주시시표 “0”이 이루는 사이각(△) ⦁Pou : 양안시선이 주시하는 시표의 사이각(폭주각, △);    타각적 우위안 강도(%)= 50±(PDou/C)×100   ⦁±(수식의 부호) : 우위안의 경우 (+), 비우위안의 경우 (-) ⦁C : 기준점(center)으로부터 카드 이동량(mm) ⦁PDou : 양안 PD, 양안 동공중심간 거리(mm) 결론: 우위안 강도를 양안시선과 기준점으로부터 카드 이동량을 기준으로 산출할 수 있으며, 이 값은 우위안의 시기능 특성을 이해하는데 활용할 수 있을 것으로 생각된다.