• 콘크리트학회논문집
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• 제14권6호
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• pp.934-941
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• 2002

철근콘크리트 보 단면의 극한강도를 예측할 때에는 부재의 크기를 고려하지 않는 것이 일반적이다. 그러나 부재 단면의 휨압 축강도는 부재의 크기가 증가함에 따라 항상 감소하게 된다. 본 연구에서는 철근콘크리트 보에 대한 실험적 고찰을 통해 휨압축강도의 크기효과를 살펴보고 이에 대한 적절한 모델식을 제시하고자 한다. 보의 유효깊이(d$\approx$15, 30, 60cm)를 주요 매개변수로 하였으며 전단스팬/유효깊이(a/d)는 3.0으로 하였고 시편의 폭은 20 cm로 일정하게 하여 휨하중을 가하며 실험을 수행하였다. 실험에서 구한 하중, 변형률, 및 보의 처짐 등을 이용하여 휨압축응력-변형률 관계를 3차의 비선형 다항식을 이용한 회귀분석을 수행하여 구하였다. 분석 결과 보의 유효깊이가 증가함에 따라 휨압축강도, 최대 휨압축응력에서의 변형률, 그리고 극한변형률이 감소하며 취성적인 파괴거동을 나타내었다. 그리고 설계기준에서 제시하고 있는 $\beta$l값과 보의 극한 변형률 값에 대해서도 크기효과가 있으므로 이에 대한 검토가 필요하다고 판단된다. 마지막으로 수정된 크기효과법칙을 사용하여 철근콘크리트 보의 휨압축강도에 대한 크기 효과모델식을 제시하였다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제26권3호
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• pp.315-321
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• 2014

콘크리트는 경제적이면서 내구적인 건설재료로서 고단열성능을 가지고 있으므로 RC 구조물 뿐 아니라 내외장재에 많이 사용되고 있다. 또한 우수한 방사선 차폐 성능을 가지고 있으므로 원전구조물 및 플랜트 구조에 사용되고 있다. 그러나 이러한 고단열 성능으로 인해 내부에 원전구조물 내부에 화재나 멜트다운(melt-down)과 같은 문제가 발생하면 외부에서 인공적으로 온도를 낮출 방법이 매우 제한적이다. 이 연구는 자철광 골재와 철분말을 이용하여 고열전도 콘크리트를 제조하고 이에 대한 역학적 성능과 열전도 특성을 평가하였다. 자철광 골재를 체적비 최대 42.9%, 철분말을 1.5% 혼입하여 열전도 특성을 분석하였다. 자철광골재의 체적비가 30% 수준까지는 큰 열전도가 평가되지 않았으나, 이후 선형적으로 증가하여 체적비 42%가 되었을 때, 열전도는 2.5배 수준으로 증가하였다. 또한 철분말을 포함한 경우는 포함하지 않은 경우에 비해 열전도가 106~113% 증가하였다. 기존의 열전도 모델(ACI, DEMM, MEM)의 결과들이 실험 결과와 비교되었으며, 이러한 모델들은 자철광 및 철분말이 함유된 고열전도 콘크리트에 대해서도 합리적으로 적용될 수 있음을 검증하였다.

• Spatial Information Research
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• 제15권2호
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• pp.111-121
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• 2007

GPS의 3차원 위치결정은 코드파와 반송파를 이용한다. 하지만 이동체에 대한 cm 수준의 정확도를 획득하기 위해서는 정확한 기지점의 성과를 이용한 GPS 반송파 상대측위, 즉 RTK-GPS 기법을 수행하여야 한다. 이 때 두 대의 수신기 사이의 거리가 증가할수록 기선장에 따른 오차가 증가하여 기준국과 사용자 수신기의 거리를 $10{\sim}20km$ 정도로 제한하고 있다. 따라서 사용자는 깊은 내륙, 연안 해역 등과 같은 기준국과 이동체의 이격이 수십 km로 증대되는 지역에서는 기준국 설치의 문제를 포함하고 있으며 독자적인 기준국을 설치하여야 하는 인력 및 장비의 부담을 가지게 된다. 이를 극복하기 위해 본 연구에서는 네트워크 기반의 GPS 반송파 상대측위 방식을 제안하였으며 GPS 네트워크 처리 프로그램인 DAUNet을 개발하였다. 기선장에 따른 오차보정량 산출을 위해 선형보간알고리즘 방식에 기반한 함수모델과 통계모델을 제시하였으며, 오차보정량의 보간은 면보정매개변수 방식을 제안하였다. 기존 단일기준국 방식은 기선장에 따른 오차를 소거하지 못하였지만 본 연구에서는 사용자 수신기와 평균 30km 떨어진 3대의 기준국을 이용하여 기선장에 따른 오차보정량을 소거 혹은 감소시킬 수 있었다. 따라서 사용자는 네트워크 기반의 GPS 반송파 상대측위 방식을 이용하여 이동체에 대한 10cm 이하 수준의 정확도를 획득할 수 있었다.

• 한국추진공학회지
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• 제15권4호
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• pp.85-93
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• 2011

아크 채널 모델을 이용하여 플라즈마 온도를 매개로 플라즈마 입력전력과 전류 조건에 따른 간극 반지름(R) 및 간극팩 묶음 길이(L) 변수 계산이 가능한 해석해를 유도하고 이를 이용하여 300 A 전류조건에서 0.4 MW 급 분절형 아크 플라즈마 토치에 대한 해석적 설계 변수 해석을 수행하였다. 해석 결과, R��${\leq}$ 7.5 mm, L ${\leq}$ 1.25 m 인 범위에 대해, L이 길어지거나 R이 작아질 때, 플라즈마 온도는 비례하여 증가하는 경향을 가지고 있음을 알 수 있었으며, 그 이상의 범위에서는 증가하다 감소하는 비선형 현상이 존재하여 주어진 전류 및 전력조건에서 아크 플라즈마의 형성이 불가능하거나 불안정할 것으로 예측되었다. 이와 같은 결과를 바탕으로 입력전류가 300 A 일 때, 아크 플라즈마 온도를 안정적으로 구현할 수 있을 것이라 여겨지는 0.4 MW 급 분절형 아크 플라즈마 토치의 간극 반지름 R 및 간극팩 묶음 길이 L의 설계범위를 각각 5.5 mm ${\leq}$ R ${\leq}$ 7.5 mm, 0.25 m ${\leq}$ L ${\leq}$ 0.5 m 범위로 제안하였다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제24권2호
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• pp.157-164
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• 2012

이 연구에서는 순환 굵은골재를 사용한 철근콘크리트 보의 전단성능을 평가하였다. 순환 굵은골재의 치환율(0%, 50%, 100%)과 전단보강근의 유 무를 변수로 하여 총 6체의 실험체를 제작하였다. 실험체는 단순지지 형태로 4점 가력을 받도록 계획하였다. 천연 및 순환 굵은골재를 사용한 실험체의 거동을 예측하기 위하여 유한요소해석을 수행하였다. 유한요소해석은 수정 압축장 이론(MCFT)을 확장한 응력교란구역 모델(DSFM)에 바탕을 둔 2차원 비선형 유한요소해석 프로그램을 이용하여 수행하였다. 실험 결과, 순환 굵은골재 50%와 100%를 사용한 실험체와 천연골재를 사용한 실험체의 전단거동이 치환율과 전단보강근의 유무에 관계없이 서로 유사함을 알 수 있었다. 또한, 실험 결과와 해석 결과의 비교로부터 이 연구에서 제안된 수치해석 기법과 해석모델 DSFM이 순환 굵은골재를 사용한 철근콘크리트 보의 거동을 잘 예측할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2005년도 춘계학술발표회
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• pp.141-146
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• 2005

선체는 기본적으로 판부재들의 조합으로 구성되어 있으며 이들중 상당수는 유공판(Perforated plate)이다. 선체에 설치된 유공판으로서는 선체 상갑판 해치(하역시설로 사용), 선저부의 거더와 플로어(중량경감과 선박 건조 및 검사시 통로확보용), 다이어프램(중량경감 및 파이프 관통의 목적)둥이 있다. 이들 유공판에 하중이 작용하면 좌굴과 최종강도 특성이 크게 변화할 뿐만 아니라 수반되는 면내응력도 재 분포하게 되어 심각한 강도문제를 야기 시킬 수 있다. 실적선에서는 유공주위에 스티프너 보강을 통하여 취약한 좌굴강도 보완하고 있으며, 유공을 고려한 최적의 유공보강판 모델을 적용한 좌굴강도 및 최종강도를 파악할 필요성이 대두시 되고 있다. 이와 같은 측면에서 각 조선소에서는 각국 선급들이 제시하는 유공판의 좌굴설계식을 사용하여 강도계산을 하고 있으나 임의의 유공크기에 대찬 좌굴강도 및 최종강도 평가법을 찾기란 매우 어려운 일이다. 본 연구에서는 실선에서 사용중인 유공보강판의 모델을 조사하여 비선형유한요소법을 적용하여 면내 압축하중이 작용하는 경우에 대해서 유공의 크기와 웹 치수를 변화시켜가며, 최종강도 시리즈 해석을 수행하고 압축최종강도에 미치는 영향을 검토하였다.

• 자원리싸이클링
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• 제29권3호
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• pp.11-23
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• 2020

본 연구에서는 정선 신예미 광산 철광석을 대상으로 볼밀에 의한 분쇄 및 단체분리 특성을 파악하고자 하였다. 자력 선별을 통해 얻은 세 가지 품위의 시료에 대해, 볼밀 단일 입도 분쇄실험 및 비선형 계획법을 이용한 역산법으로 물질수지방정식을 구성하는 분쇄 함수 인자를 도출하였다. 그 결과 철광석 품위의 증가에 따라 분쇄율은 감소하였으며, 입도 민감도는 감소하였다. 이는 철광석 내의 자철석 입자가 미소 균열의 전파를 지연하는 효과에 기인하는 것으로 판단된다. 분쇄 분포 관찰 결과, 품위가 증가할수록 압축 및 충격 파괴가 주된 파분쇄 메커니즘으로 나타났으며, 이는 입자 내부 자철석 입자의 응력 분산 효과에 기인하는 것으로 판단된다. 분석 결과 단체분리도는 품위 증가 및 입도 감소에 따라 증가하였다. 분쇄함수와 입도-단체분리도 관계를 이용, 분쇄진행에 따른 단체분리도 변화를 예측할 수 있는 모델을 수립하였으며, 본 연구를 통해 도출한 분쇄함수들에 실제 운전 조건에 따른 스케일업 인자 적용 시, 실제 광산 공정에서의 분쇄시간에 따른 입도 및 단체분리도를 예측할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제24권1호
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• pp.35-41
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• 2016

GNSS/Geoid 측위 기술은 GNSS측량으로 결정한 타원체고와 지오이드모델에서 계산된 지오이드고를 이용하여 측정위치의 정표고 결정을 가능하게 한다. 본 연구에서는 Network-RTK 방식에 의한 표고결정 적용성을 분석하기 위하여 연구대상지역의 수준점에 대한 Network-RTK 측량을 실시하였다. 그리고 우리나라의 KNGeoid13 지오이드모델을 적용하여 Network-RTK에 의한 표고를 산출하고 현장최적화를 적용한 계산결과와 적용하지 않은 계산결과를 비교하였다. 현장최적화 여부에 상관없이 모든 관측결과를 가지고 심플렉스법을 이용하여 최적표고값을 결정하였으며 이 결과를 국토지리정보원의 수준점 성과와 비교하였다. 연구결과 현장최적화를 적용하지 않은 Network-RTK 관측의 표고 정확도의 평가결과 평균오차값은 0.060m, 표준편차는 0.072m 이었으며, 현장최적화를 적용한 Network-RTK 관측 표고정확도의 평균오차값은 0.040m, 표준편차는 0.047m 이었다. 모든 관측값을 선형화에 사용하여 최적표고를 구한 경우 Network-RTK 측량은 0.033m의 정확도로 표고산출이 가능하다는 것을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.119-133
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• 2022

음식 문화 및 산업과 관련한 대표적 특징들 중에는 음식 배달 주문 산업이 성장하고 있다는 것과 유튜브와 같은 1인 미디어에서의 소위 '먹는 방송' (먹방)이 최고의 인기 콘텐츠로 자리 잡았다는 사실 등을 거론할 수 있다. 본 연구는 이러한 배경에 근거하여 두가지 초점을 두어 연구하고자 하였다. 먼저, 유튜브 먹방과 먹방 댓글에서 확인되는 대중들의 감성이 관련 음식의 배달 이용 건수에 영향을 미치는지를 회귀분석 모형을 통하여 확인하고자 하였다. 다음으로, 대한민국에서 대표적인 주문 음식인 치킨의 배달 이용 건수 데이터와 유튜브 먹방 댓글 데이터와 날씨 데이터를 활용하여, 머신 러닝을 통한 치킨 배달 주문 예측 모형을 구현하였다. 2015년 6월 3일부터 2019년 9월 30일까지 총 1,580개의 데이터를 활용하였고, 날씨 변수로서의 온도, 습도, 강수량과 유튜브 먹방 변수로의 영상에 달린 댓글 수, 댓글의 긍정어 수, 중립어 수, 부정어 수 등을 수집하였다. 본 연구에 활용된 데이터의 유튜브 먹방과 먹방 댓글의 감성이 배달 이용 건수에 영향 미침을 확인하기위해 선형 회귀 방법론을 사용하였으며, 예측모델을 위해 사용된 머신 러닝은 Linear Regression, Ridge, Lasso, Random Forest, Gradient Boost이다. 본 연구를 통해 유튜브 먹방과 댓글의 감성이 배달 이용 건수에 영향 미침을 확인하였고 예측 모형 또한 기존 모델보다 성능이 좋아짐을 Root Mean Square Error 값을 통하여 확인하였다. 본 연구는 먹방의 광고 효과를 확인하였으며, 배달 업종에서의 경영에 활용할 수 있는 함의를 제공하고자 하였다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.419-437
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• 2023

국내 씬파일러(Thin Filer)의 수가 1200만명을 넘어서며, 금융 업계에서 씬파일러의 신용을 정확히 평가하여 우량고객을 선별해 대출을 공급하는 시도가 많아지고 있다. 특히, 차주의 신용정보에 존재하는 비선형성을 반영하여 채무불이행을 예측하기 위해서 다양한 머신러닝 알고리즘을 활용한 연구가 진행되고 있다. 그 중 그래프 신경망 구조(Graph Neural Network)는 일반적인 신용정보 외에 대출자 간의 네트워크 정보를 반영할 수 있다는 점에서 데이터가 부족한 씬파일러의 채무 불이행 예측에서 주목할 만하다. 그러나, 그래프 신경망을 활용한 기존의 연구들은 신용정보에 존재하는 다양한 범주형 변수를 적절히 처리하지 못했다는 한계가 있었다. 이에 본 연구는 범주형 변수의 맥락적 정보를 추출할 수 있는 트랜스포머 메커니즘(Transformer mechanism)과 대출자 간 네트워크 정보를 반영할 수 있는 그래프 합성곱 신경망(Graph Convolutional Network)를 결합하여 효과적으로 씬파일러의 채무 불이행 예측이 가능한 TeGCN (Transformer embedded Graph Convolutional Network)를 제안한다. TeGCN는 일반 대출자 데이터셋과 씬파일러 데이터셋에 대하여 모두 베이스 라인 모델 대비 높은 성능을 보였으며, 특히 씬파일러 채무 불이행 예측에 우수한 성능을 달성했다. 본 연구는 범주형 변수가 많은 신용정보와 데이터가 부족한 씬파일러의 특성에 적합한 모델 구조를 결합하여 높은 채무 불이행 예측 성능을 달성했다는 시사점이 있다. 이는 씬파일러의 금융소외문제를 해결하고 금융업계에서 씬파일러를 대상으로 추가적인 수익을 창출하는데 기여할 수 있을 것이다.