본 연구에서는 무료 딥러닝 도구인 R과 텐서플로우에 대한 성능 비교를 수행하였다. 실험에서는 각 도구를 사용하여 6종류의 심층 신경망을 구축하고 10년간의 한국 온도 데이터셋을 사용하여 신경망을 학습시켰다. 구축된 신경망의 입력층 노드 갯수는 10개, 출력층은 5개로 설정 하였으며, 은닉층은 5, 10, 20개로 설정하여 실험을 진행 하였다. 학습 데이터는 2013년 3월 1일부터 2023년 3월 29일까지 서울시 강남구에서 수집된 온도 데이터 3681건을 사용하였다. 성능 비교를 위해, 학습된 신경망을 사용하여, 5일간의 온도를 예측하고 예측된 값과 실제값을 사용하여 평균 제곱근 오차(root mean square error, RMSE)값을 측정하였다. 실험결과, 은닉층이 1개인 경우, R의 학습 오차는 0.04731176이었으며, 텐서플로우는 0.06677193으로 측정되었으며, 은닉층이 2개인 경우에는 R이 0.04782134, 텐서플로 우는 0.05799060로 측정되었다. 전체적으로 R이 더 우수한 성능을 보였다. 우리는 기계학습을 처음 접하는 사용자들에게 두 도구에 대한 정량적 성능 정보를 제공함으로써, 도구 선택에서 발생하는 어려움을 해소하고자 하였다.
온천천은 부산광역시 금정구, 동래구, 연제구를 흐르는 도심 하천으로 부산 시민들의 도심 속 산책길, 자전거 길 등으로 활용되는 도시하천이다. 그러나 온천천 양안의 동래 곡저 평야가 시가지화 되고 온천천 발원지인 금정산 주변에서 무허가 상수도를 사용하고 각종 쓰레기와 하수의 유입으로 인해 하천 전체가 하수관으로 변해왔다. 이에 따라 부산광역시는 온천천 정비 계획을 시행하여 하천 정비와 함께 자동측정망을 설치하여 하천의 DO (dissolved oxygen), 탁도, TDS농도 등 자료를 수집하고 있다. 그러나 자동측정망으로 쌓여가는 데이터를 활용하여 DO농도 예측은 거의 이뤄지지 않고 있다. DO는 하천의 수질 오염 정도를 판단하는 수질인자로 역사적으로 하천 연구의 주요 연구 대상이 되어 왔다. 본 연구에서는 일 자료 뿐만 아니라 시 자료를 기반으로 RNN-LSTM 알고리즘을 활용한 DO예측을 시도하였다. RNN-LSTM은 시계열 학습에 뛰어난 알고리즘으로 인공신경망의 발전된 형태인 순환신경망이다. 연구에 앞서 부산광역시 보건환경정보 공개시스템으로부터 받은 자료 중에서 교정, 보수 중, 비사용, 장비전원단절 등으로 인해 누락데이터를 2014년 1월 1일부터 2018년 12월 31일의 데이터 전수조사 후 이상데이터를 확인하여 선형 보간하여 데이터를 사용하였다. 연구에서는 Google에서 개발한 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하여 부산광역시 금정구 부곡동에 위치한 부곡교 관측소의 DO농도를 시간 또는 일 예측을 하였다. 일 예측 학습에는 2014년~ 2018년의 기상자료(기온, 상대습도, 풍속, 강수량), DO농도 자료를 사용하였고, 시 예측 학습에는 연속된 자료가 가장 많은 2015년 3월 ~ 12월까지의 데이터를 활용하여 연구를 진행하였다. 모형의 검증을 위해 결정계수(R square)를 이용하여 통계분석을 실시하였다.
본 연구에서는 고로슬래그미분말과 플라이애쉬의 치환율 변화에 따른 굳지 않은 수중불분리성 콘크리트와 경화한 수중불분리성 콘크리트의 특성에 관하여 연구하고자 하였다. 실험변수는 W/C비는 50%로, S/a는 40%로 고정하고, 고로슬래그는 0, 10, n, 30, 40, 50, 60%로 치환하였으며, 플라이애쉬는 0, 10, 15, 20, 25, 30, 35%로 치환하여 고로슬래그미분말과 플라이애쉬의 치환율 변화에 따른 수중불분리성 콘크리트의 특성에 관하여 연구하였다. 굳지 않은 수중불분리성 콘크리트의 pH 현탁물질량 그리고 슬럼프플로우를 측정하였으며, 경화한 수중불분리성 콘크리트의 재령 7일, 28일, 56일의 압축강도를 측정하였다. 굳지 않은 수중불분리성 콘크리트의 pH 현탁물질량, 그리고 슬럼프플로우를 측정한 결과, 모두 대한토목학회에서 제시한 기준값과 배합설계기준값을 모두 만족하는 것으로 나타났다. 재령에 따른 경화한 수중불분리성 콘크리트의 압축강도는 전체적으로 해수에서 제작?양생한 것이 해수에 포함된 염류 중에 황산마그네슘($MgSO_4$)이 콘크리트의 수화시 발생되는 수산화칼슘($Ca(OH)_2$)과 반응하여 생성된 에트링자이트(ettringite)로 인하여 콘크리트의 부피를 팽창시켜 열화를 일으켜 담수에서 제작 양생한 콘크리트의 압축강도보다 낮게 발현되는 것으로 나타났다. 종합적으로 검토해 본 결과, 수중공사의 특성상 수질오염, 다짐의 어려움이 큰 시공상의 특성 및 압축강도특성 등을 고려할때 고로슬래그미분말 및 플라이애쉬의 최적 치환율은 30%인 것으로 판단된다.
본 연구에서는 준설토 투기장의 갯벌을 골재의 대체 재료로 사용하여 갯벌의 혼입율, 물-시멘트비의 증가에 따른 모르타르의 특성 및 친환경 건축자재로서의 적용 가능성을 분석하였다. 플로우 실험결과 갯벌 혼입량이 증가할수록 플로우 값이 감소하는 것으로 나타났으며, 염화물함유량시험은 갯벌의 혼입량이 증가함에 따라 염화물함유량이 증가하는 것으로 나타났다. 갯벌을 혼입한 시험체의 압축 및 인장강도시험에서는 갯벌의 혼입율이 증가할수록 강도는 저하되었지만 재령 14일강도 기준으로 대부분의 시험체가 Plain보다 높은 강도를 나타냈으나, 재령 14일의 강도가 재령 28일의 강도보다 높은 값을 발현하였다. 이는 갯벌의 점성과 응집력으로 인한 혼합과정의 실험오차로 판단되며, 추후 갯벌의 혼합방법에 대한 연구가 필요할 것으로 사료된다. 본 실험의 압축강도에서는 물-시멘트비 70%가 가장 우수하였고, 인장강도에서는 물-시멘트비 80%가 가장 우수하였다. 표면분석평가에서는 강도와 배합, 다짐에서 가장 양호한 물-시멘트비 70%를 선정하여 표면의 거칠기를 분석하였는데, 분석결과에서 갯벌의 혼입율이 증가할수록 매끄러운 표면을 나타냈다. 결론적으로 물-시멘트비 70%가 갯벌모르타르의 최적의 혼합비이며 갯벌 혼입율 10~30%가 가장 최적의 비율로 판단된다. 또한 갯벌을 이용한 벽돌, 타일 등의 내부 마감재와 내부 미장바름재 등의 적용이 가능할 것으로 판단된다.
PSC 구조에서 덕트 내부의 그라우트는 텐던 부식에 효과적인 부식방어 기재이다. 본 연구에서는 일반적으로 사용되고 있는 그라우트와 낮은 물-시멘트비와 실리카 퓸을 혼입한 그라우트를 대상으로 역학적, 내구적 시험을 수행하였다. 높이 1000mm의 덕트를 이용하여 텐던 시스템을 제작하였으며, 두 가지 그라우트에 대하여 강도, 흡수율, 플로우, 블리딩, 팽창률 등을 평가하였다. 또한 내부 12.7mm 텐던에 대하여 ICM(Impressed Current Method)를 이용하여 2일 및 4일 동안 부식을 촉진시켰으며 부식량을 조사하였다. 개선된 그라우트에서는 10MPa 이상의 높은 강도와 50% 이하의 낮은 흡수율을 나타내었다. 또한 2일~4일 동안의 부식촉진실험에서 39.8%~48.2%의 뛰어난 부식감소율 나타내었다.
150MPa 수준의 초고강도 콘크리트를 제조하기 위하여 프리믹스형태의 시멘트를 제조하였고, 각 시멘트의 특성별로 초고강도 콘크리트 배합특성과 재령별 강도발현 특성을 비교하였다. 실험결과 콘크리트의 배합에 소요되는 시간은 콘크리트 각 재료가 충분히 활성화되기까지 대략 5분에서 6분 사이에 콘크리트 믹싱이 완료되는 것으로 나타났다. 콘크리트의 압축강도는 재령 28일을 기준으로 7일에서는 77%, 14일에서는 87%정, 56일에서는 약 102%정도로 나타났으며, 150MPa 정도의 초고강도 콘크리트 제조를 위하여 OPC는 54%내외, 슬래그미분말은 25${\sim}$30%, 실리카흄은 10${\sim}$15% 정도의 범위에서 프리믹스시멘트를 제조하여 콘크리트 배합에 적용할 수 있을 것으로 판단된다. 그리고 초고강도 콘크리트는 매우 큰 점성을 가질 수 있어 이러한 점성과 콘크리트 타설 및 작업과의 상관성을 고려하여 플로우치는 700${\sim}$750mm정도를 확보하여야 할 것으로 판단된다.
화학조성이 다른 스티렌-무수말레인산 공중합체(1:1SMA, 5:1SMA)를 합성하고 이들을 황산화하여 수용성의 공중합체(1:1SSMA, 5:1SSMA)를 제조하였다. 이들 공중합체를 첨가한 시멘트 모르타르의 유동특성을 조사한 결과, 5:1SSMA는 1:1SSMA보다 우수한 플로우를 나타내었다. 또한 5:1SSMA를 1%첨가한 시멘트 모르타르는 60분 후에도 95% 이상의 플로우를 유지하였다. 한편 합성고분자를 0.5% 첨가한 경화시멘트 모르타르의 압축강도도 조사하였다. 그 결과 5:1SSMA를 첨가한 시험체의 28일 압축강도는 첨가하지 않은 시험체보다 41%증가한 반면 1:1SSMA는 29%의 증가를 나타내었다. 본 연구에서 제조한 5:1SSMA는 새로운 카르본산계 고성능감수제로서 그 활용이 크게 기대되어 진다.
본 논문에서는 고령자의 낙상상황을 감지할 수 있는 텐서플로우 장단기 메모리 기반 낙상감지 시스템의 정규화에 대하여 소개한다. 낙상감지는 고령자의 몸에 부착한 3축 가속도 센서 데이터를 사용하며, 총 7가지의 행동 패턴들에 대하여 학습하며, 각각 4가지는 일상생활에서 일어나는 패턴이고, 나머지 3가지는 낙상에 대한 패턴이다. 학습시에는 손실함수(loss function)를 효과적으로 줄이기 위하여 정규화 과정을 진행하며, 정규화 과정은 데이터에 대하여 최대최소 정규화, 손실함수에 대하여 L2 정규화 과정을 진행한다. 3축 가속도 센서를 이용하여 구한 다양한 파라미터에 대하여 정규화 과정의 최적의 조건을 제시한다. 낙상 검출율면에서 SVM을 이용하고 정규화 127과 정규화율 λ 0.00015일 때 Sensitivity 98.4%, Specificity 94.8%, Accuracy 96.9%로 가장 좋은 모습을 보였다.
마그네슘계열 활성화제의 중요성과 한계를 평가하기 위해 $MgNO_3$이 첨가된 알칼리활성 모르터의 유동성과 압축강도가 평가되었다. 주요변수는 $MgNO_3$ 첨가율과 양생조건이다. 실험결과 알칼리활성 모르터의 초기 플로우는 $MgNO_3$ 첨가량에 큰 영향을 받지 않았다. 알칼리활성 모르터의 28일 압축강도는 수중양생이 대기양생보다 30~60% 높았다.
정보시스템은 변화한다. 업무 담당자도 변경된다. 변화하는 환경 속에서 데이터 품질을 유지한다는 것이 쉬운 일은 아니다. 신뢰성 있는 데이터를 얻기 위해서 공공 혹은 민간, 국내 혹은 국외에서 데이터 품질 관리에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 데이터 품질 관리 항목 중 하나인 업무규칙 관리시스템을 구현하여 신뢰성 있는 정보를 얻을 수 있도록 해보고자 한다. 도출 및 분류, 진단 수행 이력 관리가 가능하도록 시스템 분석, 설계, 구현하였다. 업무규칙 관리를 위해서 선결사항인 표준단어관리, 표준도메인 관리, 워크플로우 관리 기능을 구현하였다. 이로 인해 데이터품질관리 체계 수립을 중심으로 믿을 수 있는 데이터를 도출하여 국민 건강을 위하여 의미 있는 정책 수립에 도움이 되기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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