• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제25권3호
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• pp.31-39
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• 2021

본 연구에서는 후크형 강섬유(HSF)와 스무스형 섬유(SSF)의 혼합 비율과 변형속도가 하이브리드 섬유보강 시멘트복합체의 인장 특성 시너지 효과에 미치는 영향을 평가하기 위하여, HSF와 SSF를 각각 1.5+0.5, 1.0+1.0, 0.5+1.0vol.%의 혼합 비율로 혼입한 하이브리드 섬유보강 시멘트복합체를 제작하였다. 실험 결과, HSF를 보강한 시멘트복합체(HSF2.0)은 변형속도가 증가함에 따라 섬유 주변 매트릭스에 발생하는 마이크로 균열의 증가에 의해 직선형으로 인발되는 섬유의 수가 감소하고, 인장강도 점 이후 응력 저하가 급격하게 발생하였다. SSF가 0.5vol.% 혼입되는 경우, 준정적에서 마이크로 균열을 효과적으로 제어하지만, 고속에서는 마이크로 균열 제어 및 후크형 강섬유의 인발저항성능 향상에 효과적이지 않은 것으로 확인되었다. 반면, HSF 1.0vol.%와 SSF 1.0vol.%를 혼입한 시험체(HSF1.0SSF1.0)은 마이크로 및 매크로 균열에 대해 각각의 섬유가 효과적으로 제어하고, SSF가 HSF의 인발저항성능을 향상시킴으로써 고속에서 변형능력 및 에너지 흡수 능력에 대한 섬유 혼합 효과가 크게 증가하였으며, 인장강도, 변형능력 및 피크인성의 변형속도 민감도가 가장 높은 것으로 나타났다. 반면, SSF 1.5vol.%의 혼입은 매트릭스 내의 섬유 혼입 개체 수를 증가시키고, HSF의 인발저항성능을 향상시켜 가장 높은 인장강도 및 연화인성 시너지 효과를 나타내었지만, 매크로 균열을 제어하는 HSF의 혼입률이 0.5vol.%로 낮아 변형능력 및 피크인성 시너지에는 효과적이지 않은 것으로 확인되었다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.57-71
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• 2013

세계에는 수많은 사람들이 살아가고 있고, 사람들의 일상으로부터 매일, 매 시간 단위로 새로운 뉴스가 발생한다. 발생되는 뉴스는 예정된 일과 예상하지 못한 일들을 포함하고 있다. 발생하는 뉴스의 거대한 양과 이를 전달하는 수많은 미디어들로 인해 사람들은 뉴스 콘텐츠를 이용하는데 많은 시간을 소비하게 된다. 하지만 미디어에 시시각각 나타나는 속보와 실시간 이슈의 대부분이 가십 기사로 이루어져 있어 사용자들이 자신의 성향에 맞는 뉴스를 선별하고, 뉴스로부터 정보를 획득하는 것은 쉽지 않은 일이다. 또한 사용자의 관심사가 시간에 따라 변하기 때문에 뉴스 제공에 있어 사용자의 변하는 관심사를 반영하는 것이 요구된다. 본 논문에서는 사용자의 최근 관심사를 기반으로 사용자 선호도에 맞는 뉴스를 제공하기 위한 콘텐츠 기반의 추천 기법 및 시스템을 제안한다. 사용자의 최근 선호도를 파악하기 위하여 소셜 네트워크 서비스인 Facebook 사용자의 정보와 최근 게시글을 이용하여 동적으로 사용자 프로파일을 생성하여 이를 뉴스 서비스에 활용하고, 사용자 선호도에 적합한 뉴스를 추출하기 위해서 뉴스 콘텐츠의 분석을 요구한다. 뉴스 콘텐츠 분석을 위해 미디어에서 제공되는 뉴스의 카테고리를 사용하고, 뉴스 방송원고의 분석 및 주요 키워드 추출을 통해 뉴스 프로파일을 생성한다. 사용자 프로파일과 뉴스 프로파일 간의 유사도 측정을 위해서는 두 프로파일 간 형식의 일치화가 요구되므로 사용자 프로파일을 뉴스 프로파일과 동일한 형태로 생성한다. 사용자가 시스템에 접속하면 시스템은 사용자 프로파일에 명시된 선호도를 기반으로 뉴스 프로파일과의 유사도를 측정하고, 사용자 선호도에 가장 적합한 뉴스들을 제공하게 된다. 또한 사용자에게 제공된 뉴스 프로파일과 다른 뉴스 프로파일들 간에 유사도를 측정하여 유사도가 높은 관련된 뉴스들을 제공하게 된다. 제안한 개인화된 뉴스 서비스의 성능을 평가하기 위해 사용자에게 추천된 뉴스에 대한 사용자 평가와 시스템 예측값의 오차를 기반으로 6Sub-Vectors 벤치마크 알고리즘과 성능 평가를 수행하였고, 실험 결과를 통해 제안한 시스템의 우수성을 입증하였다.