기계학습 분야에서 분류 문제를 해결하기 위해 다양한 알고리즘들이 연구되고 있다. 하지만 기존에 연구된 분류 알고리즘 대부분은 각 클래스에 속한 데이터 수가 거의 같다는 가정하에 학습을 진행하기 때문에 각 클래스의 데이터 수가 불균형한 경우 분류 정확도가 다소 떨어지는 현상을 보인다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 Conditional Generative Adversarial Networks(CGAN)을 활용하여 데이터 수의 균형을 맞추는 오버샘플링 기법을 제안한다. CGAN은 데이터 수가 적은 클래스에 속한 데이터 특징을 학습하고 실제 데이터와 유사한 데이터를 생성한다. 이를 통해 클래스별 데이터의 수를 맞춰 분류 알고리즘의 분류 정확도를 높인다. 실제 수집된 데이터를 이용하여 CGAN을 활용한 오버샘플링 기법이 효과가 있음을 보이고 기존 오버샘플링 기법들과 비교하여 기존 기법들보다 우수함을 입증하였다.
본 논문에서는 중요 프로세스(privileged process)의 시스템 호출 순서(system call sequence)를 이용한 침입탐지 시스템을 제안한다. 기존 연구의 정상행위 기반 침입탐지 시스템은 정상행위를 모델링하여 시스템을 구성하고, 이와 비교를 통해 프로세스의 이상(anomaly) 여부를 결정한다. 이러한 방법은 모델링되지 않은 미지의 행위에 대한 적절한 판단을 행할 수 없으므로, 높은 오류율(false-positive/negative)을 보인다. 본 논문에서는 현재까지 알려진 공격에서 공통적으로 나타나는 윈도우들을 수집하여 침입예상윈도우를 구축하고, 이를 기존의 침입탐지 시스템에 부가적으로 사용하여 효과적으로 오류율(false-positive/negative)을 낮출 수 있음을 보인다. 실험 결과 제안된 방법을 통한 침입탐지는 기존의 방법에 비해 공격 탐지율은 증가하고 정상행위에 대한 오류율은 감소하였다.
얼굴 영상으로부터 사람의 감정을 예측하는 연구는 최근 딥러닝의 발전과 함께 주목받고 있다. 본 연구에서 우리는 연속적인 변수를 사용하여 감정을 표현하는 dimensional model에 기반하여 얼굴 영상으로부터 감정 상태를 나타내는 지표인 valance/arousal(V/A)을 예측하는 딥러닝 네트워크를 제안한다. 그러나 V/A 예측 모델의 학습에 사용되는 기존의 데이터셋들은 데이터 불균형(data imbalance) 문제를 가진다. 이를 해소하기 위해, 우리는 오토인코더 구조를 가지는 얼굴 영상 생성 네트워크를 학습하고, 이로부터 얻어지는 균일한 분포의 데이터로부터 V/A 예측 네트워크를 학습한다. 실험을 통해 우리는 제안하는 얼굴 생성 오토인코더가 in-the-wild 환경의 데이터셋으로부터 임의의 valence, arousal에 대응하는 얼굴 영상을 성공적으로 생생함을 보인다. 그리고, 이를 통해 학습된 V/A 예측 네트워크가 기존의 under-sampling, over-sampling 방영들과 비교하여 더 높은 인식 성능을 달성함을 보인다. 마지막으로 기존의 방법들과 제안하는 V/A 예측 네트워크의 성능을 정량적으로 비교한다.
합성보는 철골보와 콘크리트슬래브를 스터드볼트로 일체화한 구조이며, 일반적으로 용접을 이용한 스터드볼트(Stud Bolts)가 연결재로 많이 사용된다. 그러나, 스터드볼트는 감전사고와 같은 전기재해나 용접불량 등 문제점을 가지고 있다. 따라서, 드라이빙핀을 이용한 기계적 접합이 대안으로 대두되고 있다. 본 연구는 드라이빙핀 전용 제안형 전단연결재를 이용한 합성보의 횡하중(지진하중이나 풍하중)시 구조적 성능을 평가하고자 한다. 기존형 합성보과 제안형 합성보는 안정된 탄소성 거동을 나타내었으며 기둥주변에서 콘크리트 압괴로 내력이 저하되었다. 따라서, 제안형 합성보는 기존형 합성보를 대체할 수 있을 것으로 판단된다.
기존의 더블 티 슬래브 시스템은 단위 부재의 접합에 있어서 T형보 단면의 플랜지 부분이 접합되므로, 이 부분은 휨 및 전단에 취약하였다. 따라서 이러한 점을 보완하기 위하여, MTS(Multi-tee slab) 시스템을 개발하게 되었다. 여러 개의 T형 보를 합성한 MTS(Multi-tee slab) 시스템은, 단위 부재에 대하여 테두리 보를 적용하였다. 이러한 테두리 보의 적용은 단위 부재 접합 시, 기존의 더블 티 슬래브 시스템에서 발생할 수 있는 문제를 해결할 수 있다. 부재 단부에 테두리 보는 횡방향으로 T형보 단면의 리브를 지지하고, 이것은 부재에 대하여 전단강도 및 하중 분포에 영향을 미친다. 이것은 하중이 작용할 때 테두리 보가 있는 MTS 시스템이, 테두리 보가 없는 부재에 비하여 더 높은 전단 강도를 나타낸다는 사실로부터 알 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이론식과 프로그램을 통하여 MTS시스템의 전단강도에 대하여 해석 하였다. 또한 이것을 통하여 테두리보가 전단 강도의 증가에 미치는 영향에 대하여 연구하였다.
본 연구는 속빈 PC 슬래브와 채널을 사용한 매입형 합성보의 휨거동에 관한 것이다. 철골보와 PC슬래브의 경계면에 발생하는 전단력은 채널에 의해서 전달된다. 철골보의 춤에 따라서 총 3개의 실대형 실험체를 제작하여 실험을 수행하였으며 기존에 수행된 전단접합 방식과 비교검토를 수행하였다. 채널 용접형 매입형 합성보의 실험결과, 별도의 전단연결재를 설치하지 않아도 자체가 가지고 있는 기계적․화학적 부착응력으로 인해 완전합성보에 가까운 거동을 나타내었다. 또한, 기존의 합성보의 거동과 같이 탄성구간, 항복구간, 매우 큰 연성, 휨파괴모드(소성힌지), 경계면에서의 매우 낮은 상대슬립 및 연성적인 파괴거동을 나타내었다. 따라서 제안된 전단연결 방식의 경우, 실제 건물에 적용시 규준에서 요구하는 구조적 성능을 만족할 수 있는 것으로 나타났다.
일반적인 합성보는 콘크리트 슬래브와 H형강 철골보 사이에 작용하는 수평전단력을 쉬어코넥터로 긴결하여 휨내력 및 강성을 증가시킨 구조다. H형강대신 U형 철골을 사용하고 그 속에 콘크리트를 채운 새로운 형태의 합성보 시스템이라 할 수 있는 T형 합성보의 구조 특성을 실험에 의해 분석하고, 기존의 합성보 설계이론을 토대로 내력평가를 하는 데 그 목적이 있다. 또한 T형 합성보의 구조설계 및 시공에 필요한 기초자료를 제시하고자 한다.
본 연구의 목적은 CFT각형기둥과의 접합에 성능이 개선된 합성 반강접 접합디테일을 제안하고 기둥-보 접합부의 단조가력시 역학적 거동을 보기 위함이다. 극한 거동에 결정적 영향을 끼치는 하부 접합부의 전단내력을 보강하고 시공성을 고려하여 합성 반강접 접합을 CFT구조 형식에 시도하여 CFT기둥-보 접합부의 접합디테일을 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 하부 보 플랜지 용접접합(M-2)을 기존 합성 반강접 접합상세인 시트앵글접합(M-1)과 비교/검토하였다. 두 개의 실대형 CFT기둥-보 합성 반강접 접합부 실험체에 대한 단조가력실험을 수행하였다. 실험 결과, 제안형인 하부 보플랜지 용접접합된 실험체는 강접합된 철골보의 약 85%의 강성을 확보하였다. 이는 기존형 실험체와 거의 동일하였으며, 반강접으로 분류됨을 확인할 수 있었다. 제안형 실험체가 웨브 접합부에서 볼트지압에 의한 전단파괴가 발생하였으나 파단 직전까지는 슬래브 연성파괴가 일어난 기존형 실험체와 유사한 거동을 보였다. 슬래브 보강근에 의해 충분한 강성 및 내력이 확보되며, 웨브부분의 강관내의 앵커보강에 의해 전소성모멘트에 상응하는 내력 및 변형성능이 확보되어 충분한 연성거동을 보이는 것으로 판단된다.
새 정부의 부동산 정책 기조는 공급 확대를 통한 시장 안정이다. 하지만 정권 초기에는 일단 '주거 복지'에 초점이 맞춰질 것으로 보인다. 새 정부는 기존에 참여정부가 진행해왔던 서민을 위한 주택 공급 확대를 통해 집값을 안정시키고, 점차적으로 시장 원리에 따른 부동산 정책을 시행할 것으로 보인다. 발표된 새 정부의 부동산 정책을 짚어보자.
보의 주요한 기능은 수위 및 유량을 조절이며, 수심을 확보하거나 하상 경사를 조절하기 위하여 설치된다. 보의 설치는 평균 흐름뿐만 아니라 강한 난류 흐름을 생성한다. 보의 실용적인 측면에도 불구하고, 이러한 흐름의 교란은 보의 상류뿐만 아니라 하류에 하상 변화를 초래한다. 이는 종종 하천의 안정뿐만 아니라 보 자체의 안전에도 영향을 미친다. 보 하류의 국부 세굴은 보를 지나는 3차원 흐름 특성을 가지는 복잡한 조직구조에서 기인한다. 특히, 이러한 흐름은 보에서 발생하는 큰 박리 흐름과 이어서 나타나는 재순환 영역 및 강한 하강류로 특징지을 수 있다. 보 하류 흐름에 관한 많은 실험 및 수치모의 연구가 수행되어왔다. 그러나 실험은 보 또는 하상과 같은 벽 경계면과 수면 근처의 세밀한 흐름 특성을 파악하기 어렵다. 또한, 기존의 RANS (Reynolds averaged navier-stokes) 모형은 조직구조와 같은 3차원 흐름 특성을 파악하기에 적합하지 않다. 본 연구에서는 큰 와 수치모의 (large eddy simulation)을 이용하여 세굴공이 발달한 경우와 그렇지 않은 경우의 보 하류의 흐름 특성을 분석하였다. 보에 의해 발생한 재순환 흐름은 세굴공이 발달하면서 그 영역이 확장되며, 재순환 흐름의 하강류의 세기는 약해지는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 세굴공이 발달하면서 최대 세굴심의 위치는 재순환 흐름의 하단 끝 부분과 일치하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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