최근 건설 산업은 BIM 도입을 의무화 하는 정책과 클라우딩 시스템, 각종 센서기술, 3D 스캐닝 및 프린팅 기술 등의 ICT기술들과 융합으로 BIM이 더욱 활성화 되고 있다. 하지만 그에 따른 표현 수준이 다양해지면서 하나의 BIM 프로젝트 내에서 계획, 설계, 엔지니어링, 시공 등 각 분야마다 서로 다르게 적용되어 일관성을 갖기 어렵다. 따라서 BIM 적용에 대한 효율성이 떨어지고 발주처의 입장에서 사업초기 단계에 적절한 BIM의 수준을 결정하기 힘들다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 IT 분야에서 사용하는 SLA을 활용하여 발주단계에서 사업에 적합한 BIM의 목표수준을 정하고 평가할 수 있는 방안을 모색하고자 한다.
언어와 감정 사이의 복잡한 관계의 특징을 보이며, 우리의 말을 통해 감정을 식별하는 것은 중요한 과제로 인식된다. 이 연구는 음성 및 텍스트 데이터를 모두 포함하는 다중 모드 분류 작업을 통해 음성 언어의 감정을 식별하기 위해 속성 엔지니어링을 사용하여 이러한 과제를 해결하는 것을 목표로 한다. CNN(Convolutional Neural Networks)과 LSTM(Long Short-Term Memory)이라는 두 가지 분류기를 BERT 기반 사전 훈련된 모델과 통합하여 평가하였다. 논문에서 평가는 다양한 실험 설정 전반에 걸쳐 다양한 성능 지표(정확도, F-점수, 정밀도 및 재현율)를 다룬다. 이번 연구 결과는 텍스트와 음성 데이터 모두에서 감정을 정확하게 식별하는 두 모델의 뛰어난 능력을 보인다.
비지니스 프로세스를 근본적으로 개선하는 접근방법으로 BPR이 주목받고 있으며 최근에는 비지니스 프로세스의 속도향상과 기술자의 생산성 향상을 목적으로 작업흐름 관리와 자동화에 특히 관심이 집중되고 있다. 소프트웨어공학 분야에서도 프로세스에 초점을 맞춘 접근방법으로 소프트웨어 프로세스 공학이 주목받기 시작하고 있으며 소프트웨어의 생산성 및 품질 향상과 개발기간의 단축을 위해 소프트웨어 프로세스를 근본적으로 개혁하기 위한 방안으로 SPR에 대한 연구가 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 소프트웨어 프로세스 리엔지니어링 방법론 확립의 일환으로서 소프트웨어 프로세스의 작업흐름 관리 시스템 구축을 위한 작업흐름 분석과 설계방안을 구축하였다. 즉, SPR 프로세스와 소프트웨어 프로세스의 구조를 모델화하는 과정과 소프트웨어 프로세스의 구조를 분석하여 소프트웨어 프로세스의 작업흐름 모델을 구축하는 작업흐름 분석 기법과 작업흐름 소프트웨어의 명세정의 기법에 대한 방안을 강구하였다.
Accurately predicting wartime resources requirements and preparing war supplies in peacetime is an important task that can determine the outcome of the war by guaranteeing the duration of the operation. The wartime warship damage rate is a measure of estimating the battle damage of our warships in the process of performing battles to achieve the war goal. In the previously studied wartime warship damage rate estimation method, when damage occurs, long-term repair is required due to the complexity and specificity of the ship structure. Only the case of a complete defeat at the level of sinking was defined as a damage, and even if it was impossible to perform a maritime operation mission, it was not estimated as a damage if the level of sinking was not reached. Therefore, in order to improve the reliability of the wartime warship damage rate, the equipment damage assessment level can be estimated based on the warhead weight of the threat weapon system, the vulnerability rate of the warship's equipment, and the warship's hull. In the future, it is expected that the estimation methodology proposed in this study will be used as a simulation logic when developing a model for analyzing the wartime resources requirements for the warship's equipment and hull.
스트럿-타이 모델 방법은 응력교란영역을 포함하는 콘크리트 구조부재의 극한강도 해석 및 설계에 효과적인 방법으로 알려져 있다. 그러나 콘크리트 구조부재의 정확한 극한강도 해석 및 설계를 위해서는 콘크리트 스트럿의 유효강도를 정확하게 결정하여야 한다. 이를 위해 여러 콘크리트 스트럿의 유효강도 값, 식, 그리고 결정방법이 제안되었다. 이 연구에서는 연구문헌, 설계기준서, 그리고 본 연구자의 방법 등에 의해 결정한 콘크리트 스트럿의 유효강도를 여러 스트럿-타이 모델 설계예제집의 전통적인 선형 스트럿-타이 모델 방법에 적용하여 파괴실험이 수행된 24개 철근콘크리트 패널, 275개 철근콘크리트 깊은 보, 그리고 218개 철근콘크리트 코벨 등의 파괴강도를 평가하였으며, 그 결과의 비교분석을 통해 제안된 콘크리트 스트럿의 유효강도 값, 식, 방법 등의 적합성을 평가하였다. 이 연구를 통하여 콘크리트 구조부재의 파괴강도를 비교적 정확하고 일관적으로 평가한 본 연구자의 유효강도 결정방법은 콘크리트 구조부재의 종류, 스트럿-타이 모델의 구조형식, 전단경간대 유효깊이의 비, 그리고 콘크리트 압축강도 등의 주요 변수의 영향을 콘크리트 구조부재의 스트럿-타이 모델 해석 및 설계 시 합리적으로 반영할 수 있음을 알았다.
본 연구에서는 GPT-4 기반의 ChatGPT를 활용한 서술형 평가 문항의 자동 채점 가능성을 탐색하기 위해 교사와 GPT-4 기반의 ChatGPT의 채점 결과를 비교, 분석하였다. 이를 위해 학생평가지원포털에 있는 고등학교 1학년 순열과 조합 단원에서 3개의 서술형 문항을 선정하였다. 문항 1, 2는 문제 해결 전략이 1가지인 문항이고, 문항 3은 문제 해결 전략이 2가지 이상인 문항이었다. 8년 이상의 교육 경력이 있는 교사 2명이 학생 204명의 답안을 채점하고, GPT-4 기반의 ChatGPT의 채점 결과와 비교하였다. 문항별로 Few-Shot-CoT, SC, 구조화, 반복 프롬프트 기법 등을 활용하여 채점을 위한 프롬프트를 구성하였고, 이를 GPT-4 기반의 ChatGPT에 입력하여 채점하였다. 채점 결과, 문항 1, 2는 교사의 채점 결과와 GPT-4의 채점 결과 사이에 강한 상관관계를 충족하였다. 문제 해결 전략이 2가지인 문항 3은 먼저 채점 전 학생 답안을 문제 해결전략별로 분류하는 프롬프트를 GPT-4 기반의 ChatGPT에 입력하여 답안을 분류하였다. 이후 유형별로 채점 프롬프트를 적용하여 GPT-4 기반의 ChatGPT에 입력하여 채점하였고, 채점 결과 역시 교사의 채점 결과와 강한 상관관계가 나타났다. 이를 통해 프롬프트 엔지니어링을 활용한 GPT-4 모델이 교사의 채점을 보조할 수 있는 가능성을 확인하였으며 본 연구의 한계점 및 향후 연구 방향을 제시하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제34권5호
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pp.645-652
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2010
본 연구의 목적은 다양한 분위기 압력 하에서 커먼레일 디젤인젝터를 통해 분사되는 비증발 디젤 분무특성에 관한 연구이다. 디젤분무의 거시적 특성으로 분무관통거리와 분무각을 음영사진과 이미지프로세싱으로 연구하였다. 수치해석은 상용 CFD프로그램인 AVL-FIRE를 사용하였다. 분열모델은 WAVE모델을 사용하였으며 표준 $k-{\varepsilon}$난류모델을 적용하였다. 분무각과 Zeuch법을 적용한 연료 분사율을 수치해석의 입력값으로 사용하였다. 분무관통거리를 실험값과 비교하여 좋은 결과를 얻었고 수치해석을 통하여 노즐팁 하류방향으로 분무의 각 구간별 액적입경분포를 알아보았다.
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.
본 연구에서는 토목 설계 엔지니어링에서 공사비 산출에 50%이상을 차지하는 토공 공종 분류 및 수량산출을 위한 스케치 도면 요소의 위상 자동 추출 및 토공 형태 패턴 자동인식 모델을 제시하였다. 이를 위해 횡단면도에서 자동으로 폐영역을 인식해 vertex(정점), edge(모서리), face(면)로 위상요소를 추출하고, 각 위상요소간의 관계를 자동 설정할 수 있도록 알고리즘을 연구하였다. 이 위상구조를 이용해 형태 패턴을 수학적으로 정의하고 형태를 자동 인식할 수 있는 모델을 제안하였다. 연구 결과로 기존 토공엔진에서 처리하기 어려웠던 토공 형태도 토공 형태 패턴 모델을 확장함으로써 쉽게 처리할 수 있었으며, 횡단면도에서 수량을 산출할 수 있는 일반적인 형태 패턴 인식 모형을 얻을 수 있었다. 개발된 모형을 이용한다면, 토목에서 다양한 분야의 토공 분류 및 수량 산출 업무를 자동화해 비용을 줄이고 수량 산출의 정확도는 높일 수 있다고 판단된다.
이 연구에서는 강재 영구거푸집 와이드 보를 대상으로 시공하중에 대한 실험적‧해석적 연구를 수행하였다. 측면강판의 리브 간격과 고정철물의 깊이를 변수 총 4개의 실험체를 제작하여 실험을 수행하였으며, 변수별 실험체의 구조거동 차이를 상세히 분석하였다. 또한, 실험결과를 기반으로 강재 영구거푸집 와이드 보의 유한요소해석 모델을 제안하였다. 검증된 해석모델을 활용하여 하부 및 측면강판의 리브 간격, 고정철물 간격, 고정철물 깊이 및 두께를 변수로 해석적 연구를 수행하였으며, 이를 통해 최적화된 상세를 도출하였다. 더 나아가 다양한 상세를 가지는 강재 영구거푸집 와이드 보의 변형량을 간단하게 예측할 수 있는 인공신경망 예측모델을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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