그림3.1.1. Sample Tree=18,49,1

그림3.1.2. NFPA hazard identification system=21,52,1

그림3.1.3. Hazard Index in Material Knowledge Base=21,52,1

그림3.1.4. Hazard Development Sequence=24,55,1

그림3.1.5. Unit Behavior Model of a pipe=26,57,1

그림3.1.6. Unit Function Model of a pipe=27,59,1

그림3.1.7. Deviation analysis algorithm=31,62,1

그림3.1.8. Accident analysis algorithm=33,64,1

그림3.1.9. Malfunction analysis algorithm=35,66,1

그림3.1.10. Feed section of olefin dimerization plant=38,69,1

그림3.1.11. Conventional HAZOP result=41,72,1

그림3.1.12. HAZOPExpert's result=42,73,1

그림3.1.13. AHA's result=43,74,1

그림3.1.14. 가상 사고 시나리오 추론 구조=48,79,1

그림3.1.15. Equipment knowledge base의 구조=50,81,1

그림3.1.16. Material knowledge base의 구조=54,85,1

그림3.1.17. Unit knowledge base의 구조=56,87,1

그림3.1.18. Elements of the expert system construction=59,90,1

그림3.1.19. General structure of expert system=62,93,1

그림3.1.20. Examples of rule based methods=65,96,1

그림3.1.21. Example of inference chain=66,97,1

그림3.1.22. 사고 시나리오 합성 단계=68,99,1

그림3.1.23. Macro decomposition을 통한 분석 대상 공정의 결정=72,103,1

그림3.1.24. 주요시스템 분할을 통한 대상공정 선정=73,104,1

그림3.1.25. ESA(Equipment Screening Algorithm) 추론 과정=75,106,1

그림3.1.26. ESA(Equipment Screening Algorithm)의 guideword=77,108,1

그림3.1.27. 반응성과 가연성에 대한 등급 매트릭스=79,110,1

그림3.1.28. Equipment failure and cause reasoning algorithm=85,116,1

그림3.1.29. 밸브의 기능 이상에 대한 equipment failure and cause reasoning 과정=86,117,1

그림3.1.30. Accident scenario reasoning algorithm=88,119,1

그림3.1.31(a). C3/C4 저장 및 이송공정 에 대한 PFD=91,122,1

그림3.1.31(b). 대상시설에 대한 plot plan=92,123,1

그림3.1.32. C3 이송 시설에 대한 ESA(Equipment Screening Algorithm)의 적용결과=95,126,1

그림3.1.33. 화재발생의 요소=106,137,1

그림3.1.34. 증기압, 발화하한, 발화상한, 플래쉬 온도 및 자동발화 온도와의 관계=108,139,1

그림3.1.35. 액면화재에 대한 영향평가계산 프로그램의 입출력창 (갇혀있는 경우)=114,145,1

그림3.1.36. 액면화재에 대한 영향평가계산 프로그램의 입출력창 (갇혀있지 않은 경우)=115,146,1

그림3.1.37. 3종류의 액면의 기하학적 형태=120,151,1

그림3.1.38. 수중기에 대한 흡수인자=123,154,1

그림3.1.39. 이산화탄소에 대한 흡수인자=123,154,1

그림3.1.40. 액면화재의 방사방향으로의 성장=126,157,1

그림3.1.41. 제트화재에 대한 영향평가계산 프로그램의입 출력창=134,165,1

그림3.1.42. 원뿔대의 파라미터를 보여주는 다이어그램=139,170,1

그림3.1.43. 상승된 화염의 계산을 위해 필요한 거리, 길이 및 각도=143,174,1

그림3.1.44. 화구에 대한 영향평가계산 프로그램의 입출력창=145,176,1

그림3.1.45. 화구 모델링=147,178,1

그림3.1.46. 투과도 그래프=148,179,1

그림3.1.47. 화구의 열플럭스를 계산하는 순서도=150,181,1

그림3.1.48. BLEVE 대한 영향평가계산 프로그램의입출력창=152,183,1

그림3.1.49. BLEVE에서 과압을 계산하는 순서도=155,186,1

그림3.1.50. 증기운폭발에 대한 영향평가계산 프로그램의 입출력창=158,189,1

그림3.1.51. (a)TNT 표면 폭발에 의한 과압 (b)TNT 의 자유 공기 폭발(free-air burst of TNT)에 의한 과압=160,191,1

그림3.2.1. Outline of Process monitoring=165,196,1

그림3.2.2. 스케일 스페이스의 3차원적 표현=168,199,1

그림3.2.3. 다양한 스케일에서의 가우시안 커널의 변화=168,199,1

그림3.2.4. 이산 신호에 대한 컨벌루션의 예제=171,202,1

그림3.2.5. 이산화된 가우시안 커널 (t＝1)=172,203,1

그림3.2.6. 연속된 가우시안 커널에서의 이산화된 값 추출=172,203,1

그림3.2.7. 인위적인 데이터=174,205,1

그림3.2.8. 스케일 스페이스 필더링의 결과=175,206,1

그림3.2.9. 개선된 가우시안 커널=177,208,1

그림3.2.10. 기존 방법들과의 계산량 비교=177,208,1

그림3.2.11. 외삽과 미러 이미지 방법의 비교=179,210,1

그림3.2.12. 개선된 스케일 스페이스 필터링의 알고리즘=179,210,1

그림3.2.13. Filtered data=181,212,1

그림3.2.14. Extracted Oscillation=181,212,1

그림3.2.15. Extracted Noise=182,213,1

그림3.2.16. 함수연결상 신경망=185,216,1

그림3.2.17. 개별확장 함수연결상 신경망=187,218,1

그림3.2.18. Boiler water supply unit=189,220,1

그림3.2.19. 적용된 신경망의 구조=191,222,1

그림3.2.20. 수렴속도의 비교=193,224,1

그림3.2.21. Interface of off-line scale space filtering=195,226,1

그림3.2.22. Off-line NLPCA module=196,227,1

그림3.2.23. Graph of prediction and input data=198,229,1

그림3.2.24. Monitoring Chart=200,231,1

그림3.2.25. Tennessee Eastman Challenge Process=203,234,1

그림3.2.26. Real and Predicted data of TE process=204,235,1

그림3.2.27. Real and Predicted data on kinetic drift=205,236,1

그림3.2.28. Monitoring chart of kinetic drift=206,237,1

그림3.3.1. 지하비축기지의 수장막 시스템=209,240,1

그림3.3.2. 자유유분의 축적=212,243,1

그림3.3.3. 친수성 암석의 상대유체투과율 곡선=214,245,1

그림3.3.4. 용해유분 실험장치=217,248,1

그림3.3.5. 자유유분 실험장치=218,249,1

그림3.3.6. 시료 성형 과정=221,252,1

그림3.3.7. 선정된 탄화수소의 용해도 곡선=225,256,1

그림3.3.8. 가스 크로마토그래프를 이용한 농도분석=228,259,1

그림3.3.9. 압력 변화 양상 (benzene)=232,263,1

그림3.3.10. 배출농도곡선(benzene)=233,264,1

그림3.3.11. 압력 변화 양상 (pure water)=234,265,1

그림3.3.12. 압력 변화 양상 (with various HCs)=236,267,1

그림3.3.13. 배출농도곡선(toluene)=237,268,1

그림3.3.14. 배출농도곡선(O-xylene)=238,269,1

그림3.3.15. 배출농도곡선(cyclohexane)=239,270,1

그림3.3.16. 평형압력과 용해도 차이의 관계=242,273,1

그림3.3.17. 평형시간과 용해도 차이의 관계=243,274,1

그림3.3.18. 유분함량에 따른 균열양단 압력차의 변화=245,276,1

그림3.3.19. 유분함량에 따른 유체투과율 변화=246,277,1

그림3.3.20. 주입수의 유량에 따른 균열양단 압력차의 변화=248,279,1

그림3.3.21. 주입수의 유량에 따른 유체투과율의 변화=249,280,1

그림3.3.22. 단일 균열의 기하학적 형태=255,286,1

그림3.3.23. 1차원 유동시 균열과 다공성 매질의 형태=257,288,1

그림3.3.24. Poiseuille 흐름의 속도분포 및 형태=258,289,1

그림3.3.25. 가변 간극 모델의 격자성형화 기법=265,296,1

그림3.3.26. 기하학적 연결성을 고려한 연결투과율 기법=266,297,1

그림3.3.27. 전산유동모형의 기본 알고리즘=270,301,1

그림3.3.28. 로그-정규 분포로 구성한 (a) 간극 필드 및 (b)히스토그램=273,304,1

그림3.3.29. 음지수 분포로 구성한 (a) 간극 필드 및 (b)히스토그램=275,306,1

그림3.3.30. 구형 베리오그램 모델의 range와 sill 값=278,309,1

그림3.3.31. SGS법을 통한 격자의 간극값 추정=279,310,1

그림3.3.32. 추계론적 변수 추정법=280,311,1

그림3.3.33. SGS를 이용한 등확률 로그정규분포 (a) 간극필드, (b) 히스트그램=283,314,1

그림3.3.34. 상관거리 4를 가지는 SGS 간극필드=284,315,1

그림3.3.35. 상관거리(4)를 가지는 SGS 간극필드의 베리오그램=285,316,1

그림3.3.36. 이방성을 가지는 필드의 베리오그램=287,318,1

그림3.3.37. 각 방향에 대한 이방성 다이어그램=288,319,1

그림3.3.38. 격자간 입자 이동의 초기조건과 유동조건 다이어그램=290,321,1

그림3.3.39. 유분 이동 메카니즘=291,322,1

그림3.3.40. 압력계산 알고리즘의 검증, 클로깅이 발생하지 않은 경우의 (a) 압력변화, (b) 유속=293,324,1

그림3.3.41. ClogSim의 메인과 AboutBoX=295,326,1

그림3.3.42. ClogSim 결과 클로깅된 입자=296,327,1

그림3.3.43. 간극값 구성 윈도=298,329,1

그림3.3.44. 필드구성시 입출력 옵션 (a) copy 명령수행결과, (b) 인쇄옵션=299,330,1

그림3.3.45. 결과 그래프 모듈 윈도=301,332,1

그림3.3.46. 균열간극 분포의 히스토그램=303,334,1

그림3.3.47. 균열간극 분포=304,335,1

그림3.3.48. 균열간극의 분산에 따른 클로깅 반응- 분산에 따른 주입압력변화=306,337,1

그림3.3.49. 균열간극의 분산에 따른 클로깅 반응- 분산에 따른 유체투과율의 변화=307,338,1

그림3.3.50. 균열간극 분포 (a) 상관 거리:0 (b) 상관거리:3=309,340,1

그림3.3.51. 유분의 클로깅 양상=310,341,1

그림3.3.52. 상관거리에 따른 주입압력의 변화=311,342,1

그림3.3.53. 상관거리에 따른 유체투과율의 변화=312,343,1

그림3.3.54. 접촉각에 따른 주입압력 변화=314,345,1

그림3.3.55. 접촉각에 따른 유체투과율 변화=315,346,1

그림3.3.56. 유분함량에 따른 주입압력 변화=317,348,1

그림3.3.57. 유분함량에 따른 유체투과율 변화=318,349,1

그림3.3.58. 클로깅 포화도에 따른 유체투과율의 감소현상=321,352,1

그림3.3.59. 평균간극값에 따른 클로깅 포화도와 주입압력의 관계=322,353,1

그림3.3.60. 평균간극값에 따른 클로깅 포화도와 유체투과율의 관계=323,354,1

그림3.3.61. 클로깅 포화도와 주입압력의 데이터베이스 구축을 위한 반복수행의 일례(평균 0.1mm)=326,357,1

그림3.3.62. 클로깅 포화도와 유체투과율의 데이터베이스 구축을 위한 반복수행의 일례(평균 0.1mm)=327,358,1

그림3.3.63. 클로깅 포화도와 주입압력과의 오차(평균 0.05 mm)=329,360,1

그림3.3.64. 클로깅 포화도와 유체투과율과의 오차(평균 0.05 mm)=330,361,1

그림3.3.65. 클로깅 포화도와 주입압력과의 오차(평균 0.1 mm)=331,362,1

그림3.3.66. 클로깅 포화도와 유체투과율과의 오차(평균 0.1 mm)=332,363,1

그림3.3.67. 클로깅 포화도와 주입압력과의 오차(평균 0.2 mm)=333,364,1

그림3.3.68. 클로깅 포화도와 유체투과율과의 오차(평균 0.2 mm)=334,365,1

그림3.3.69. 균열 내 가스의 이동=339,370,1

그림3.3.70. 균열 내 가스에 가해지는 압력분포=340,371,1

그림3.3.71. 지하 저장공동의 모식도=352,383,1

그림3.3.72. 통계적 분포의 이산화=354,385,1

그림3.3.73. 균열중심점 결정=355,386,1

그림3.3.74. 균열시스템 생성의 예=356,387,1

그림3.3.75. 균열시스템(그림3.3.74)의 백본=359,390,1

그림3.3.76. 균열간의 노드 정보=362,393,1

그림3.3.77. 균열시스템의 구성변화 알고리즘=366,397,1

그림3.3.78. Metropolis 알고리=367,398,1

그림3.3.79. SA 알고리즘=369,400,1

그림3.3.80. 균열시스템=371,402,1

그림3.3.81. base case의 균열시스템 생성=373,404,1

그림3.3.82. base case의 백본=374,405,1

그림3.3.83. 개별 목적함수=377,408,1

그림3.3.84. SA 과정에 따른 목적함수의 변화=378,409,1

그림3.3.85. 역산에 의한 균열 시스템 결정=379,410,1

그림3.3.86. 역산에 의한 균열시스템의 백본=380,411,1

그림3.3.87. 노드 시스템=385,416,1

그림3.3.88. 계산수행 알고리즘=389,420,1

그림3.3.89. 희소행렬의 한 형태=390,421,1

그림3.3.90. 모델 Description=392,423,1

그림3.3.91. 상대유체투과율 곡선=393,424,1

그림3.3.92. 모세관압 곡선=394,425,1

그림3.3.93. Water front profile=395,426,1

그림3.3.94. Water front profile=396,427,1

그림3.3.95. 사용자 중심의 방재 시스템=398,429,1

그림3.3.96. 비축기지 정보 입력=399,430,1

그림3.3.97. 균열 생성을 위한 기초정보 입력=400,431,1

그림3.3.98. 비축기지 운영자료 입력=401,432,1

그림3.3.99. 암석 및 지하유체의 물성 입력=402,433,1

그림3.3.100. Simulated annealing parameter=404,435,1

그림3.3.101. Simulated annealing 과정=405,436,1

그림3.3.102. 1차적으로 생성된 균열망 형태=406,437,1

그림3.3.103. 유체유동과 관련된 Backbone 균열의 형태=407,438,1

그림3.3.104. 기밀성유지를 위한 수력학적 동수구배 계산 과정=409,440,1

그림3.3.105. 공동이 안정적으로 운영되는 경우의 시뮬레이션 결과=410,441,1

그림3.3.106. 누출이 발생한 경우의 시뮬레이션 결과=411,442,1

그림3.3.107. 수장막 시스템이 존재하지 않는 경우 누출양상=413,444,1

그림3.3.108. 수장막 시스템 존재시 수직동수구배 계산=414,445,1

그림3.3.109. 클로깅 발생 전 시뮬레이션 결과=416,447,1

그림3.3.110. 클로깅 발생 후 가스의 누출양상=417,448,1

그림3.4.1. MSDS 데이터 베이스 시스템의 초기화면=427,458,1

그림3.4.2. 고장률/신뢰율 데이터 베이스 시스템의 자료 입력 화면=430,461,1

그림3.4.3. 고장률/신뢰율 데이터 베이스 시스템의 간단한 보고서 형태=431,462,1

그림3.4.4. 고장률/신뢰율 데이터 베이스 시스템의 자료검색 화면=432,463,1

그림3.4.5. 고장률/신뢰율 데이터 베이스 시스템의 자료출처=433,464,1

그림3.4.6. 사고사례 데이터 베이스 시스템의 초기 화면=435,466,1

그림3.4.7. 사고사례 데이터 베이스 프로그램의 사고사례 화면=436,467,1

그림3.4.8. 사고사례 데이터 베이스 시스템의 개별 일람표=437,468,1

그림3.4.9. 사고사례 데이터 베이스 시스템의 Crystal report 기능=438,469,1

그림3.4.10. PSM/SMS 자체 감사 프로그램 개발절차=440,471,1

그림3.4.11. 감사 프로그램 일반정보 입력 화면=450,481,1

그림3.4.12. 각 항목 질문에 대한 평가 선택 화면=451,482,1

그림3.4.13. 감사 프로그램 보고서 출력 화면=452,483,1

그림3.4.14. 각 항목별 확인 평가 결과 그래프 화면=453,484,1

그림3.4.15. 위험 물질 누출의 피해 결과모델에 대한 logic=456,487,1

그림3.4.16. 프로그램 초기 화면=465,496,1

그림3.4.17. 공정 정보 입력 화면=466,497,1

그림3.4.18. 사고 영향 범위 Contour 표현 화면=467,498,1

그림3.4.19. 대기확산 결과 화면=468,499,1

그림3.4.20. 물질 DB 프로그램 화면(모델상수[1])=470,501,1

그림3.4.21. 물질 DB 프로그램 화면(모델상수[2])=471,502,1

그림3.4.22. 물질 DB 프로그램 화면(모델상수[3])=472,503,1

그림3.4.23. 조업자 교육ㆍ훈련 내용 프로그램=475,506,1