• 제목/요약/키워드: 강도예측

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적산온도 방법에 의한 강도예측모델 개발 및 건설생산현장에서의 강도관리에 관한 연구 (A Study on the Development of Strength Prediction Model and Strength Control for Construction Field by Maturity Method)

  • 김무한;장종호;남재현;길배수;강석표
    • 콘크리트학회논문집
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    • 제15권1호
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    • pp.87-94
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    • 2003
  • 현재 건설생산현장에서 이루어지고 있는 거푸집 제거 시기 결정, 설계기준강도 확보 등의 강도관리는 그 시점을 예측할 수 없다는 단점이 있기 때문에 건설생산현장에서의 공정계획 및 강도관리에서 한계가 있을 수밖에 없다. 이에 따라 콘크리트의 강도를 예측할 수 있으면 보다 합리적인 강도관리 및 공정계획이 가능하게 된다. 본 연구는 적산온도 방법에 의해 새로 제안된 강도예측모델의 적용가능성을 검증하기 위해 기존 강도예측모델 중 Logistic 모델과 비교 평가하였으며, 모의부재에서 채취한 코어공시체와 현장양생공시체의 압축강도를 비교 평가한 후 새로운 강도예측모델에 의해 강도를 예측하여 거푸집 제거시기를 결정하는 것에 대한 합리성을 검증하고자 하였다. 실험결과 Freiesleben의 활성화에너지를 이용한 등가재령함수에 있어서 콘크리트의 강도는 양생온도에 관계없이 유사한 강도수준을 나타내고 있으나 강도-적산온도의 상관성을 높이기 위해서는 등가재령 계산시 이용되는 활성화에너지에 대한 검토가 필요할 것으로 사료된다. 새로 제안된 모델의 경우 Logistic 모델에 비해 초기재령에 있어서 강도예측이 보다 정확한 것으로 나타났으며, SSE는 작고 결정계수는 높게 나타나고 있어 이를 이용한 강도예측이 보다 합리적일 것으로 판단된다. 본 연구의 범위 내에서 양생온도 10~15$^{\circ}C$의 경우 강도관리 측면에서 새로운 강도예측모델 사용시 압축강도 50kgf/${cm}^2$ 발현시점이 기존에 제안된 기간과 비교하여 빠르게 나타나고 있어 이를 건설생산현장에서 적용할 경우 거푸집제거시기의 단축에 의한 공기단축이 가능할 것으로 사료된다.

외부영향요인을 고려한 콘크리트 강도예측 뉴럴 네트워크 모델 (Concrete Strength Prediction Neural Network Model Considering External Factors)

  • 최현욱;이성행;문성우
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제19권12호
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    • pp.7-13
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    • 2018
  • 콘크리트 강도는 시멘트, 물, 자갈, 모래 그리고 혼화재 등 내부영향요인뿐만 아니라 실제 현장에서 발생하는 현장기온과 타설지연시간 등 외부영향요인의 영향을 받게 된다. 본 연구의 목적은 콘크리트 배합설계 시 내부영향요인과 외부영향요인을 고려하여 현장 콘크리트 타설시 최적의 콘크리트 강도를 확보하는 것이다. 본 연구에서는 내부영향요인과 외부영향요인에 대한 수준을 정의하고, 모두 24개의 조합에 대한 콘크리트 강도 테스트를 한 후 콘크리트 강도예측 뉴럴 네트워크 모델을 개발했다. 본 콘크리트 강도예측 뉴럴 네트워크 모델은 현장 콘크리트 타설 시 현장기온과 타설지연시간을 고려하여 콘크리트 강도를 예측하는 기능을 제공한다. 본 콘크리트 강도예측 뉴럴 네트워크 모델은 내부영향요인과 외부영향요인을 분석하고 실제 현장에서 콘크리트를 타설할 때 양생온도와 타설지연시간을 뉴럴 네트워크 입력변수로 처리하여 콘크리트 강도를 예측하는 기능을 제공한다. 시공사는 콘크리트 강도예측 결과를 활용하여 콘크리트 배합을 조정함으로써 현장타설 콘크리트 강도를 관리할 수 있을 것이다.

운율경계강도 예측을 위한 품사셋 비교 연구 (Comparison of Three POS Sets in Prosody Break Index Estimation)

  • 엄기완
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
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    • pp.81-84
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    • 1998
  • 본 논문에서는 문장의 문법 구조로부터 운율 경계 강도를 효율적으로 예측하기 위해서, 문법 정보의 세밀함에 따라 품사셋을 3단계로 설정하였다. 그리고 운율 경계 강도를 예측하는데 있어서 어떠한 품사셋이 최적인가를 알아보기 위해 150문장의 코퍼스를 구축하였으며, 세 종류의 품사셋에 대해 코퍼스를 수작업으로 품사분석을 하였다. 청취실험으로 결정한 운율 경계 강도를 바탕으로 확률론적인 모델링 방법을 사용하여 예측하는 실험을 하였다. 이러한 예측결과를 평가 비교하여 최적의 품사셋을 정하였다.

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부도예측용 인공신경망모형의 최적 입력노드 설계: 연결강도판별분석 접근 (Design of Optimal Input Nodes in Artificial Neural Network Models for Bankruptcy prediction: Link Weight Discrimination Analysis Approach)

  • 이웅규;손동우
    • 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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    • pp.251-258
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    • 2000
  • 인공신경망에 의해 부도예측을 하기 위해서는 여러 개의 재무비율을 입력변수 즉, 입력노드로 이용하는데, 이 가운데 적절한 입력노드를 선정하는 일은 예측력을 결정하는데 있어서 매우 중요하다. 본 연구에서는 새로운 입력노드 선정 휴리스틱을 제안하기 위하여 적절한 훈련이 끝난 인공신경망 모델에서 각 입력노드와 연결되는 가중치들의 합에 대한 절대값인 연결강도가 작은 경우 해당 노드는 출력값에 대한 설명력이 약할 것이다라는 연결강도판별 명제를 제시한다. 즉, 연결강도가 연결강도임계치보다 작은 입력노드는 제거 대상으로 분류할 수 있을 것이고, 이들 노드를 제외한 입력노드는 그렇지 않은 경우보다 더 나은 예측력을 보여 줄 수 있을 것이다. 연결강도판별 명제를 실증적으로 입증하기 위해 본 연구에서는 연결강도판별 선처리 과정에 대한 방법론을 제안하고 제안된 방법론에 의해 부도예측을 실시하여 아무런 선처리를 거치지 않은 모형과 비교하였고, 또 기존의 입력변수 선정방식 중에 하나인 의사결정트리 방식에 의한 입력변수 선정 모형과도 비교하여 더 나은 결과를 얻었다.

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교통개방을 위한 에폭시 아스팔트 콘크리트의 강도 예측모델 개발 (A Development of Strength Prediction Model of Epoxy Asphalt Concrete for Traffic Opening)

  • 백유진;조신행;박창우;김낙석
    • 대한토목학회논문집
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    • 제32권6D호
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    • pp.599-605
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    • 2012
  • 교통개방시점의 예측은 공사 계획을 위해 중요하며 이를 위해 에폭시 아스팔트 혼합물의 양생에 따른 강도를 예측하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 에폭시 아스팔트 혼합물의 양생온도와 시간에 따른 마샬안정도를 측정하고 이를 이용해 강도 발현식을 구하였으며, 변화하는 온도와 강도에 따른 반응속도를 반영할 수 있도록 화학적 반응속도론을 이용하여 에폭시 아스팔트 강도 예측모델을 개발하였다. 예측모델을 사용하여 에폭시 아스팔트 포장이 적용된 국내 교량에 대해 교통개방시기를 예측하였다. 2009년~2011년의 기상조건에 따라 가정된 포장체 온도를 사용한 예측결과는 실제 교통개방일과 17일의 차이가 발생했으나 이는 2012년의 실제 기상상태와의 차이 때문이다. 실제 측정된 포장 온도를 예측모델에 대입할 경우 2일의 교통개방가능일 차이가 있었으며, 상관관계 분석 결과 R2가 0.95로 실제 강도값과 매우 유사한 결과를 얻을 수 있었다. 기상상태와 포장체의 온도에 대한 충분한 데이터를 확보한다면 에폭시 아스팔트 강도 예측모델을 사용하여 상당히 신뢰도 있는 교통개방 가능 시기의 예측이 가능한 것으로 나타났다.

표면 손상을 입은 적층판의 강도 예측 및 분석 (Prediction and Analysis of Fracture Strength for Surface Flawed Laminates)

  • 최덕현;황운봉
    • Composites Research
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    • 제16권5호
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    • pp.15-20
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    • 2003
  • 본 논문에서는 표면 손상을 입은 적층판의 파괴 강도를 결함이 없는 적층판의 파괴 강도와 결함이 있는 적층판의 파괴 강도를 이용하여 예측하였다. 이를 위해 고전 적층판 이론을 적용하여 적층판의 파괴 강도식을 단순화했으며 이를 표면 손상을 입은 적층판에 적용하였다. 단순화한 적층판의 파괴 강도 이론식의 검증을 위해 Lagace와 Tsai의 논문에서 측정한 데이터를 이용하였다. 또한, 표면 손상을 입은 적층판의 파괴 강도 예측식의 검증을 위해 실험을 수행하였다. 실험을 위해 표면 결함이 없는 적층판과 표면 결함이 있는 적층판을 제작하여 실험하였으며 이 결과를 예측식과 비교하였다. 시편의 섬유 방향은 인장 방향과 같은 방향으로 제작되었으며, 예측식과 실험 결과는 잘 일치하였다. 따라서 본 논문에서 예측만 표면 결함이 있는 적층판의 파괴 강도 예측식을 이용하여 복합재료가 사용되는 구조물이 표면 손상이 되었을 때 이 구조물의 파괴 강도를 예측할 수 있을 것이다.

연속음성 인식 및 합성을 위한 운율 경계강도 예측 모델 (Prosody Boundary Index Prediction Model for Continuous Speech Recognition and Speech Synthesis)

  • 강평수
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 1호
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    • pp.99-102
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    • 1998
  • 본 연구에서는 연속음 인식과 합성을 위한 경계강도 예측 모델을 제안한다. 운율 경계 강도는 음성 합성에서는 운율구 사이의 휴지기의 길이 조절로 합성음의 자연도에 기여를 하고 연속음 인식에서는 인식과정에서 나타나는 후보문장의 선별 과정에 특징변수가 되어 인식률 향상에 큰 역할을 한다. 음성학적으로 발화된 문장은 큰 경계 단위로 볼 때 운율구 형태로 이루어졌다고 볼 수 있으며 구의 경계는 문장의 문법적인 특징과 관련을 지을 수 있게 된다. 본 논문에서는 운율 경계 강도 수준을 4로 하고 문법적인 특징으로는 트리구조 방법으로 결정된 오른쪽 가지의 수식의 깊이(rd)와 link grammar방법으로 결정된 음절수(syl), 연결거리(torig)를 bigram 모형과 결합하여 운율적 경계 강도를 예측한다. 예측 모형으로는 다중 회귀 모형과 Marcov 모형을 제안한다. 이들 모형으로 낭독체 200 문장에 대해 실험한 결과 76%로 경계 강도를 예측할 수 있었다.

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통합 연결강도모형에 의한 부도예측용 인공신경망 모형 입력노드 선정에 관한 연구 (Selection of Input Nodes in Artificial Neural Network for Bankruptcy Prediction by Integrated Link Weight Analysis)

  • 이웅규
    • 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능정보시스템학회 2001년도 춘계정기학술대회
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    • pp.359-368
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    • 2001
  • 본 연구에서는 부도예측용 인공신경망의 입력노드 선정을 위한 휴리스틱으로 연결강도분석 접근법을 제안한다. 연결강도분석은 학습이 끝난 인공신경망에서 입력노드와 은닉노드와 연결된 가중치의 절대값 즉, 연결강도를 분석하여 입력변수를 선정하는 접근법으로, 본 연구에서는 약체연결뉴론제거법, 강체연결뉴론선택법 그리고 이 두 기법을 통합한 통합 연결강도 모형을 제안하여 각각 의사결정 트리 및 다변량판별분석에 의해 선정된 입력변수를 이용한 인공신경망 모형과 예측율을 비교한다. 실험 결과 본 연구에서 제안하고 있는 방법론이 의사결정트리나 다다변량판별분석 기법 보다 높은 예측율을 보여 주었다. 특히 두 기법의 통합연결강도 모형의 경우에는 다른 단일 기법보다 높은 예측율을 보이고 있다.

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골재의 형상 특성과 인공신경망에 기반한 콘크리트 압축강도 예측 연구 (Study on Prediction of Compressive Strength of Concrete based on Aggregate Shape Features and Artificial Neural Network)

  • 전준서;김홍섭;김창혁
    • 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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    • 제25권5호
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    • pp.135-140
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    • 2021
  • 본 연구에서는 일반강도 범위 콘크리트의 단면에서 골재 형상의 특성을 추출하고 이를 인공신경망과 이미지 프로세싱 기술에 적용하여 콘크리트의 압축강도를 예측하였다. 이를 위하여 면적, 둘레, 길이 등과 같은 일반적인 골재 형상 특성과 함께 골재의 거리-각도 특징을 수치적으로 표현하고 물성치 예측에 활용하였다. 그 결과, 콘크리트 압축강도에 영향을 미치는 주요변수를 사용하지 않고 단면의 골재 형상 특성만을 사용하여 압축강도 예측이 가능하였으며, 인공신경망 알고리즘 구축을 통해 예측 강도와 실제 강도의 상대오차 4.43% 이내의 범위에서 콘크리트 압축강도를 예측할 수 있었다. 본 연구에서 도출된 결과를 기반으로 골재의 거리-각도 특징을 활용하여 콘크리트의 유동성, 휨·인장강도 등 다양한 특성을 예측도 가능할 것으로 판단된다.

수화도와 공극률을 고려한 초기재령 콘크리트의 강도 예측 모델 (Strength Estimation Model of Early-Age Concrete Considering Degree of Hydration and Porosity)

  • 황수덕;이광명;김진근
    • 콘크리트학회논문집
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    • 제14권2호
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    • pp.137-147
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    • 2002
  • 콘크리트의 강도를 예측하기 위하여 널리 사용되어 온 성숙도 모델은 양생온도와 재령을 이용하여 콘크리트 강도를 비교적 정확하게 평가할 수 있다. 그러나 수화생성물의 특성과 미세구조의 공극 분포와 같이 강도 발현과 관련이 있는 물리량을 고려하지는 못한다. 따라서, 본 연구에서는 강도에 대한 이러한 인자들의 영향정도를 규명하기 위해서 수화모델 및 모세관 공극률 계산방법을 정립하였고, 실험 변수로 재령과 양생 온도를 고려하여 다양한 물/시멘트비를 갖는 콘크리트의 압축강도실험을 수행하였다. 실험결과를 분석하여 수화도와 모세관 공극률과 같은 미세구조특성을 고려한 강도예측모델을 제안하였다. 실제 실험값과 모델식에 의한 강도 예측값을 비교하여 잘 일치하는 결과를 얻었다. 결론적으로, 본 연구에서 제안한 강도예측모델은 양생온도와 재령에 따른 초기재령 콘크리트의 압축강도를 일정오차 내에서 예측할 수 있다고 판단된다.