건축구조물의 초고층화, 대형화 및 특수화 되어가는 현재의 실정에 고강도콘크리트의 사용은 필수적은 부분으로 대두되기 시작하였다. 그러나 이러한 필수적인 필요성에도 불구하고 ACI Building Code에서는 콘크리트의 강도가 420kg/$cm^2$이하에 관한 구조설계기준만을 제안하고 있는 설정이므로 420kg/$cm^2$을 넘는 고강도 콘크리트 사용시이에 따른 정확한 규준식이 정립되어 있지 못한 설정이다. 따라서 본 연구는 고강도 콘크리트 보-기둥접합부 설계에 기본적인 자료를 제공하고자 하였으며, 시험체는 총 5개로서 선정된 주요변수는 콘크리트 압축강도(f'c=300kg/$cm^2$과 800kg/$cm^2$), 하중재하방법(일방향 단조하중과 반복하중) 그리고 접합부내의 구부림철근 사용 유.무등으로 하였다. 이상과 같은 변수에 따른 실험결과로서, 반복하중을 수행한 시험체가 일방향단조하중에 수행한 시험체의 최대하중수행능력에 비해서 73%정도밖에 미치지 못하였으며 접합부내에 기준배근을 한 시험체에 비해서 접합부내의 사인장 대각균열 발생억제 및 접합면의 균열들이 접합부내 기둥으로 진전하는 것을 막을 수는 있었으나 접합부내를 과도하게(횡보강근+구부림철근)보호함으로써 균열들이 분담되지 않고 보-기둥접합면에 집중되어 피해가 가중되는 현상을 보이게 되므로 고강도 콘크리트 보-기둥접합부 설계시 접합부내에 구부림철근의 사용은 적절하지 않은 것으로 보인다. 최대하중수행능력에 비해서 73%정도밖에 미치지 못하였으며 접합부내에 기준배근을 한 시험체에 비해서 접합부내의 사인장 대각균열 발생억제 및 접합면의 균열들이 접합부내 기둥으로 진전하는 것을 막을 수는 있었으나 접합부내를 과도하게(횡보강근+구부림철근)보호함으로써 균열들이 분담되지 않고 보-기둥접합면에 집중되어 피해가 가중되는 현상을 보이게 되므로 고강도 콘크리트 보-기둥접합부 설계시 접합부내에 구부림철근의 사용은 적절하지 않은 것으로 보인다.
신천습지는 하중도, 분류하도, 망류하도, 사력퇴적지 등 하천지형 다양성이 크며, 초본과 목본의 다양한 식생이 생육하여 습지 경관도 우수하다. 2008년과 2020년 사이 습지 내 토지 피복에 큰 변화가 있었으며, 두 시기 농경지의 면적은 18%에서 0.04%로 현저히 감소하고 식생의 면적은 45%에서 54%로 증가했다. 수역 면적 또한 34%에서 41%로 비교적 큰 증가량을 보인다. 표층 퇴적물은 전반적으로 사질양토의 입경 특성을 보이며, 산성토의 성질을 띤다. 퇴적물의 산성도는 습지하류 및 하도 중앙부로 갈수록 높게 나타나며, 인접한 지점에서도 지류의 유입 여부와 하천 유속에 따라 산성도의 차이가 나타난다. 하중도와 사력퇴적지를 중심으로 식생이 밀생하는 곳은 퇴적물의 토양화가 상당히 진행되었으며, 보(weir)와 인접한 하류에서 그러한 경향이 더 뚜렷하다. 신천습지에 조성된 보는 상·하류 간 유속 변화와 침식 및 퇴적양상에 큰 영향을 주는 것으로 판단된다. 다만, 현재의 습지 지형은 이미 조성된 보와 상당 시간 조응하여 발달한 것이므로 보의 해체나 하도 정비와 같이 급격한 환경 변화를 유발할 수 있는 요인을 억제하는 행정과 관리가 필요하다.
나노케냐프 섬유가 포함된 셀룰로스 섬유를 알카리(NaOH)로 처리 후 PP 수지에 첨가하여 물성에 미치는 영향에 대하여 조사하였다. 알카리를 섬유에 처리한 효과로는 M.I., 신장율, 충격강도가 증가하는 반면 인장강도, 휨모듈러스, 열변형온도가 처리하지 않은 섬유에 비해 감소하였다. 알카리를 나노섬유에 처리하였을 때 섬유표면의 불순물과 화학물질을 제거하여 섬유표면의 특성을 변화시켜서 나노섬유와 PP 수지간의 계면간 접착력을 감소시키고 PP의 특성을 변화시키는 것으로 보인다.
본 논문은 분산원장기술을 기반으로 하여 암호화폐시장 잠재력지수를 개발하였다. 이 지수의 최대장점은 암호화폐의 개발과 실행 그리고 확산에 이르기까지 암호화폐시장의 전반적인 잠재력을 측정, 비교할 수 있다는 것이다. 본 논문은 암호화폐시장 잠재력지수의 개발과 측정을 위하여 요인분석기법을 이용한 213개 국가의 30개 변수를 분석 비교하였다. 그 결과 암호화폐의 분권화에도 불구하고 그 잠재력은 유럽, 북미, 아시아에 속한 일부 선진국, 그리고 일부 중동국가와 구 소련의 독립국가연합에 집중되어 있음을 밝혀내었다. 이는 암호화폐시장의 발전을 위해서 암호화폐의 확산 이전에 개발과 실행과정이 선행되어야 함을 보여준다.
정합 블록의 모든 화소가 블록 정합에 동등하게 기여하지 않고, 정합 오차는 영상 복잡도의 영향을 크게 받는다. 이런 사실을 근거로 본 논문에서 영상의 복잡도에 의해 선택되는 일부 서브블록만을 이용한 고속 움직임 추정 알고리즘을 제한한다. 제안된 알고리즘은 정합 블록을 16개의 서브블록으로 나누고, 각 서브블록의 영상 복잡도를 계산하고, 일부 복잡한 서브블록만을 사용하여 부분 블록 정합을 수행하여 움직임 벡터를 검출한다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 기존 탐색 알고리즘과 비교하여 무시할 수 있을 정도의 화질 저하를 야기하지만 상당한 계산량을 줄여주는 것을 보여준다.
본 논문에서는 사용자 인증시스템에서 인식결과에 대한 예측이 가능한 품질평가모델을 설계하고 분석한다. 제안하는 품질평가기법은 다중고유얼굴 정보에 T-검정과 같은 소표본 분석법을 적용하여 CIMR(Confidence Interval Matching Ratio)이라는 품질 값이 결과로 나타나도록 설계하였으며, 이 CIMR 기반의 품질평가기법을 이용하여 서로 다른 바이오정보간의 차별성이 잘 나타나는지 향후 보편화될 멀티바이오정보 환경을 고려하여 실험하였다. 또한 획득한 바이오정보의 인증결과에 대한 예측가능성 실험은 T-검정기반의 CIMR에 내포되어있는 평균 $\bar{X}$ 와 분산 $s^2$을 이용하였으며, 사용자인증 결과에 대한 예측은 최대 88%정도의 정확도를 보인다.
본 연구에서는 STEAM 교육의 이론적 배경과 국내 외 연구 사례를 살펴보고 스크래치를 활용한 STEAM 교육 프로그램을 개발하였다. 그리고 이 프로그램을 초등학교 6학년 과학 3단원 [에너지와 도구]와 4단원 [연소와 소화]를 중심으로 적용해 보았다. 그 결과 이 프로그램에 따라 활동한 학생들의 창의성 지수와 과학에 대한 긍정적 태도가 비교집단과 비교하여 유의미한 차이를 보이며 증가하였다. 연구결과 스크래치를 활용한 STEAM 교육 프로그램이 창의성을 증진시키며 과학에 관련된 정의적 영역인 과학 교육에 대한 인식, 흥미, 과학적 태도에 긍정적인 변화를 가져온다는 것을 확인하였다.
본 논문은 고속 PDE 알고리즘을 제안한다. 기존 PDE 알고리즘이 부분 정합오차를 이용해 후보블록의 나머지 정합 과정을 생략할 수 없을 때 제안된 알고리즘은 계산된 부분 정합오차로부터 예측된 블록 정합오차를 이용해 다시 한번 나머지 정합 과정을 생략하는 것을 평가한다. 예측된 블록 정합오차는 부분 정합오차보다 항상 크므로 제안된 알고리즘은 기존 PDE보다 일찍 불가능한 후보 블록을 제거할 수 있다. 모의 실험의 결과들은 제안된 알고리즘이 기존 PDE 정도의 화질을 유지하면서 계산량을 크게 줄여주는 것을 보여준다.
기술이 발전함에 따라 군사 및 보안 분야에서 무인 감시 시스템에 대한 폭넓은 관심이 요구되고 있다. 이러한 감시 시스템은 원격 서버와 연동할 수 있는 소프트웨어를 통해 다양한 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 멀티로터의 원격 제어 및 자동 비행을 위하여 오픈 소스 소프트웨어를 기반으로 제어시스템 및 감시 시스템 소프트웨어를 개발하였다. 또한, 리눅스 기반의 서버를 지원하는 Mjpg-streamer, 제어를 위한 Arduino 기반의 Multiwii 그리고 영상처리를 위한 OpenNI와 OpenCV 라이브러리 3종류의 오픈 소프트웨어를 탑재하여 구현된 결과를 보여준다.
데이터베이스 응용분야에 따라 데이터베이스 워크로드는 서로 다른 자원 사용 형태를 보인다. 데이터베이스 관리자는 워크로드 특성을 반영하는 자원 관리를 통하여 시스템 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문은 성능지표와 자원간의 관계를 분석하여 데이터베이스 시스템 성능에 영향을 주는 자원을 선별하는 방법을 제시한다. 첫째, 본 방법은 피어슨 상관계수와 유의도 검정을 적용하여 데이터베이스 시스템 자원 확장에 대해 감소되거나 증가되는 성능지표를 선별한다. 둘째, 감소/증가 관계를 갖는 성능지표를 이용하여 데이터베이스 시스템에 성능에 영향을 주는 자원을 선별한다. 실험은 TPC-C 및 TPC-W 환경에서 본 방법을 수행하였으며, 제안된 자원 선별 방법에 대한 검증 시험을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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