• 제목/요약/키워드: 단일모델

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기둥-말뚝의 상호작용을 고려한 단일 현장타설말뚝의 철근비 분석 (Analysis of Steel Reinforcement Ratio for Bent Pile Structures Considering Column-Pile Interaction)

  • 김재영;정상섬;김장호
    • 콘크리트학회논문집
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    • 제26권2호
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    • pp.181-188
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    • 2014
  • 이 연구에서는 기존의 가상고정점 모델을 통한 단일 현장타설말뚝 설계를 보완하고자, 등가 지반면 스프링 모델을 바탕으로 한 기둥과 말뚝의 상호작용을 고려한 해석법을 제시하였으며, 이를 토대로 주요 영향인자에 따라 말뚝의 최소철근비 적용성을 분석하였다. 나아가, 기둥과 말뚝 조건을 고려하여 말뚝에 철근비별 적용 가능한 한계깊이를 제안하였다. 이 연구 결과, 기둥-말뚝의 상호작용을 고려한 해석은 가상고정점 모델 해석에서 전체 모델링 해석으로 넘어가는 중간단계의 비교적 정확하고 경제적인 설계법임을 알 수 있었으며, 이 해석법을 통해 최소철근비 적용성을 평가한 결과, 말뚝의 최대 휨모멘트는 말뚝재료의 균열모멘트 이내에서 모두 발생하는 것으로 나타나 말뚝에는 최소철근비(0.4%)를 적용하여도 만족하는 것을 알 수 있었다. 이를 토대로, 현장사례를 통해 철근비별 적용 가능한 한계깊이($L_{As=x%}$)를 제안하였으며, 정규화된 철근비별 적용 가능한 한계깊이 ($L_{As=x%}/L_P$)는 정규화된 말뚝길이($L_P/D_P$)에 따라 선형적으로 감소하여 일정한 값에서 수렴함을 알 수 있었다.

선박용 디젤엔진의 NOx배출량 예측방법에 관한 연구 (Prediction of NOx emission for marine diesel engines of existing ship)

  • 김성운;정균식;김형수;최재성
    • Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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    • 제38권6호
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    • pp.674-680
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    • 2014
  • 선박의 운항관리를 효율적으로 하기위한 관점에서 운항중인 선박의 운항관련 정보들의 모니터링에 관한 요구가 증가하고 있다. 주기관의 배기가스 배출물의 배출상태에 관한 모니터링도 그 중 하나이다. 그러나 실제 선박에서 배기 배출물의 배출량을 정확히 그리고 항시 측정한다는 것은 여러 가지 경제적, 기술적으로 어려운 문제가 적지 않기 때문에 운전 상태에 따른 적합한 예측 수단을 이용하는 것이 유용한 방법이 될 수 있다고 판단된다. 본 논문에서는 운항중인 디젤주기관의 실린더 내 압력을 측정하여 열발생율을 구하고, 정확한 연소온도를 구하기 위하여 단일영역모델(one-zone model)을 수정하여 NO 등 연소반응물의 생성량을 예측하기 위한 수정모델(modified one-zone model)에 관하여 언급한다. 이 방법은 단일영역모델의 계산결과를 이용하여 연소영역에서의 연소온도를 파악할 수 있는 방법이다. 또한, 이 방법을 이용하여 연소영역에 있어서의 공기과잉률 변화패턴이 연소영역 온도 및 NOx 생성량에 미치는 영향을 조사하고 실측 결과와의 비교를 통하여 연소과정의 공기과잉률의 실제 변화패턴을 추정하였다.

기상 데이터와 기상 위성 영상을 이용한 다중 딥러닝 모델 기반 일사량 예측 (Radiation Prediction Based on Multi Deep Learning Model Using Weather Data and Weather Satellites Image)

  • 김재정;유용훈;김창복
    • 한국항행학회논문지
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    • 제25권6호
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    • pp.569-575
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    • 2021
  • 딥러닝은 데이터의 품질과 모델에 따라 예측 성능에 차이를 보인다. 본 연구는 발전량 예측에 가장 영향을 주는 일사량 예측을 위한 최적의 딥러닝 모델을 구축하기 위해 다양한 입력 데이터와 다중 딥러닝 모델을 사용하였다. 입력 데이터는 기상청의 기상 데이터와 천리안 기상영상을 기상청 지역의 영상을 분할하여 사용하였다, 본 연구는 기본적인 딥러닝 모델인 DNN, LSTM, CNN 모델에 대해 중간층의 깊이와 노드를 변경하여 일사량을 예측하여, 비교 평가하였다, 또한, 각 모델에서 가장 좋은 오차율을 가진 모델을 연결한 다증 딥러닝 모델을 구축하여 일사량을 예측하였다. 실험 결과로서 다중 딥러닝 모델인 모델 A의 RMSE는 0.0637이며, 모델 B의 RMSE는 0.07062이며, 모델 C의 RMSE는 0.06052로서 단일 모델보다 모델 A 그리고 모델 C의 오차율이 좋았다. 본 연구는 실험을 통해 두 개 이상의 모델을 연결한 모델이 향상된 예측률과 안정된 학습 결과를 보였다.

연관성 규칙 기반 영양소를 이용한 골다공증 예측 모델 (Prediction model of osteoporosis using nutritional components based on association)

  • 유정훈;이범주
    • 문화기술의 융합
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    • 제6권3호
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    • pp.457-462
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    • 2020
  • 골다공증은 주로 노인에서 나타나는 질병으로써 뼈 질량 및 조직의 구조적 악화에 따라 골절의 위험을 증가시킨다. 본 연구의 목적은 영양소 성분과 골다공증과의 연관성을 파악하고, 영양소 성분을 기반으로 골다공증을 예측하는 모델을 생성 및 평가하는 것이다. 실험방법으로 binary logistic regression을 이용하여 연관성분석을 수행하였고, naive Bayes 알고리즘과 variable subset selection 메소드를 이용하여 예측 모델을 생성하였다. 단일 변수들에 대한 분석결과는 남성에서 식품섭취량과 비타민 B2가 골다공증을 예측하는데 가장 높은 the area under the receiver operating characteristic curve (AUC)값을 나타내었다. 여성에서는 단일불포화지방산이 가장 높은 AUC값을 나타내었다. 여성 골다공증 예측모델에서는 Correlation based feature subset 및 wrapper 기반 feature subset 메소드를 이용하여 생성된 모델이 0.662의 AUC 값을 얻었다. 남성에서 전체변수를 이용한 모델은 0.626의 AUC를 얻었고, 그외 남성 모델들에서는 민감도와 1-특이도에서 예측 성능이 매우 낮았다. 이러한 연구결과는 향후 골다공증 치료 및 예방을 위한 기반정보로 활용할수 있을 것으로 기대된다.

BcN 환경에서 효과적인 멀티캐스트 서비스를 위한 연결 수락 제어 방안 (Admission Control Method for Efficient Multicast Service in BcN Environment)

  • 조성균;최성곤;최준균
    • 정보처리학회논문지C
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    • 제12C권6호
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    • pp.793-798
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    • 2005
  • 본 논문에서는 방송, 통신, 인터넷이 통합되는 BcN 환경에서 멀티캐스트(Multicast) 서비스를 지원하기 위한 네트워크의 분기점(Rendezvous Point)에서 시스템 모델을 살펴본다 서비스에 따른 다중의 큐와 단일 서버로 이루어진 버퍼를 기하 분포의 배치 확률을 가지는 입력이 들어올 때, 단일 큐와 단일 서버로 모델링하여 입력률 $\lambda$에 따른 버퍼의 크기를 보이고, 서비스 제공자와 네트워크 운영자 사이의 관계를 알아본다. 이때 두 관점의 이익이 같아지는 최적의 입력률 ${\lambda}_{opt}$를 기준으로 새로운 서비스 요청에 대하여 이익을 기반으로 하는 호 수락 제어를 할 수 있는 범위를 제시한다.

수압파쇄균열의 분할생성 시 주요 설계변수에 대한 영향 (Effect of Formation of Segmented Fractures Induced by Fluid Injection on Major Design Parameters)

  • 심영종
    • 한국지반환경공학회 논문집
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    • 제10권6호
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    • pp.125-133
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    • 2009
  • 유체를 주입하여 암반을 파쇄하는 기술은 지열이나 석유 및 가스 등을 추출하는데 널리 사용되고 있는 방법이다. 본 기술을 적용 시 단일균열이 형성되면 이러한 에너지를 추출하는데 가장 이상적이다. 그러나 이러한 단일균열의 형성은 매우 드문 현상이며 분할된 형태의 균열생성이 흔한 현상이다. 이에 균열간 기계적 상호작용의 영향으로 설계변수에서도 단일균열을 가정하고 적용되었던 값과 차이를 보일 것으로 예상된다. 본 연구에서는 균열이 분할 생성되었을 경우 기계적인 상호작용을 고려할 수 있는 수치해석기법을 기존의 개발된 모델과 연계하여 설계변수인 길이, 균열폭, 그리고 압력을 계산하였다. 그 결과 균열의 형성은 이렇게 유체를 주입하여 암반을 파쇄 시 사용되는 설계변수에 상당한 영향을 끼치는 것으로 나타났다.

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단일액체추진제 소형 추력기의 진공환경 연소시험 및 성능특성 평가 (Hot-Fire Test and Performance Evaluation of Small Liquid-Monopropellant Thrusters under a Vacuum Environment)

  • 김정수
    • 한국추진공학회지
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    • 제8권4호
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    • pp.84-90
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    • 2004
  • 추진제 주입압력 350 psia 에서 0.95 lbf 의 정상상태 공칭추력을 내는 단일액체추진제 하이드라진 추력기의 성능평가 결과를 추력, 임펄스 비트, 비추력 등을 통하여 제시한다. 연소시험 형상과 절차에 대한 간략한 묘사와 더불어 정상상태 연소모드로부터 얻어지는 추진제 공급압력. 질량유량, 추력기 작동환경 진공도, 그리고 추력 등의 변이거동에 대한 전형적인 결과를 검토한다. 제시된 추력기 성능은 1-lbf급 표준형 단일추진제 로켓엔진의 기준성능에 성공적으로 비교된다. 선별된 추력기군을 위성체 추진시스템의 비행모델로 채택하기 위한 추력기간 성능편차에 대해 부연한다.

단일 전단 동축 분사기를 가지는 GH2/GO2 로켓 연소기의 고해상도 수치해석 (Numerical Study of High Resolution Schemes for GH2/GO2 Rocket Combustor using Single Shear Coaxial Injector)

  • 정승민;엄재령;최정열
    • 한국추진공학회지
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    • 제22권6호
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    • pp.72-83
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    • 2018
  • 본 연구에서는 단일 전단 동축 분사기를 이용한 수소 로켓 연소기의 전산유체 해석을 수행하였다. 2차원 축대칭 형상에서 난류연소 해석을 위해 hybrid RANS/LES 난류모델을 적용하였다. 적합한 해석기법을 찾기 위해 3가지 화학 반응기구, 3가지 고해상도 기법 및 3단계 격자해상도 조합을 비교하였다. 벽면 열유속을 실험결과와 비교하여 해석 성능을 살펴보았으며, 유동장 결과 분석으로 동축 분사기를 가지는 로켓 연소기의 난류연소특성을 살펴볼 수 있었다.

CMT를 활용한 프라이빗 블록체인 고속화로 인한 단일 장애 지점 문제 해결에 관한 연구 (A Study on Solving Single Point of Failure Problem about Private Blockchain with high TPS using CMT)

  • 조욱;김금보;김호원
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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    • pp.252-255
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    • 2022
  • 기존 블록체인 기술을 활용해 새로운 비즈니스 모델을 개발 및 투자하려는 기업들의 관심이 높아지고 있으나, 낮은 확장성으로 인해 기존 블록체인 기술만으로는 시장에서 활용되기 어렵다. 블록체인의 낮은 확장성을 해결하기 위해 검증된 참여자만 참여하는 프라이빗 블록체인과 프라이빗 블록체인 고속화를 위한 관련 연구가 같이 진행되고 있다. 삼성의 넥스레저는 하이퍼레저 패브릭의 다중 버전 동시성 제어(MVCC) 충돌로 인한 낮은 TPS 문제를 해결하기 위해 Accelerator를 추가하여 고속화를 진행하였다. 하지만 모든 트랜잭션을 수집하여 처리하는 방식인 Accelerator는 중앙화로 인해 악의적인 공격 타깃이 되어 단일 장애 지점 문제가 발생할 수 있으며, 공격으로 인해 위조되거나 분실된 데이터는 검증 없이 블록체인 블록에 반영되고, 한번 반영된 데이터는 수정이 어렵다. 본 논문에서는 이와 같이 프라이빗 블록체인 고속화 상황에서 발생할 수 있는 단일 장애 지점 문제를 해결하기 위해 CMT와 사기증명 기반의 고속화 하이퍼레저 패브릭 시스템을 제안했으며, 제안한 시스템을 구축하고 성능 테스트를 통해 CMT 하이퍼레저 패브릭 시스템 성능이 99.58% 유지됨과 사기증명이 가능함을 확인하였다.

단일 단계 검출 방법을 위한 이미지 합성기반 학습 데이터 증강에 관한 연구 (A Study on Synthesizing Training Data for One-stage Object Detector)

  • 이선경;정치윤;문경덕;김채규
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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    • pp.446-450
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    • 2020
  • 딥러닝 기반의 영상 분석 방법들은 많은 양의 학습 데이터가 필요하며, 학습 데이터 구축에는 많은 시간과 노력이 소요된다. 특히 객체 검출 분야의 경우 영상 내 객체의 위치, 크기, 범주 등의 정보가 모두 필요하여 학습 데이터 구축에 더 많은 어려움이 있으며, 이를 해결하기 위해 최근 이미지 합성기반 데이터 증강에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이미지 합성기반 데이터 증강 방법은 배경 영상에 객체를 합성할 때 객체와 배경 영상이 접한 영역에서 아티팩트(Artifact)가 발생하며, 이는 객체 검출 모델이 아티팩트를 객체의 특징으로 모델링하여 검출 성능이 저하되는 원인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 양방향 필터 기반의 이미지 합성 방법을 제안하고, 단일 단계 검출의 대표적인 방법인 RetinaNet을 이용하여 이미지 합성기반 데이터 증강 방법의 성능을 분석하였다. 공개 데이터셋에 대한 실험 결과 본 논문에서 사용한 단일 검출 방법 및 데이터 증강 기법을 사용하면 더 적은 양의 증강 데이터로 기존 방법과 동일한 성능을 보여주는 것을 확인하였다.