본 연구에서는 모래다짐말뚝(sand compaction pile, SCP)과 자갈다짐말뚝(gravel compaction pile, GCP)으로 보강된 지반의 극한지지력을 예측할 수 있는 식을 제안하고자 34개의 국내외 실내재하시험 데이터를 수집하고 이를 분석하였다. 수집된 자료를 기존의 이론식에 의한 극한지지력 산정 값과 비교하여 기존 이론식의 예측 정도를 파악하였다. 또한 극한 지지력 예측식을 제안하고자 다중회귀분석을 수행하였으며, 단일잔류 교차검증에 따른 예측오차평가를 통하여 가장 효율적인 입력변수의 수 및 조합을 선정하였다. 최종적으로 SCP와 GCP의 실내재하시험에 대한 극한 지지력을 예측하기 위한 다중회귀식을 제안하였으며 그 성능을 평가하였다.
다양한 저장 장치의 발달과 네트워크의 발전은 대용량의 데이터를 연속적으로 빠르게 생성한다. 데이터 스트림에서의 데이터 마이닝은 처리 시간 및 메모리 사용에 제한적이다. 또한 생성된 데이터를 한 번의 스캔으로 유용한 패턴을 발견할 수 있어야 하고 정보 변화 가능성이 큰 데이터 속성을 갖는 경우 최근의 정보를 반영한 빠른 분석이 가능해야 한다. 기존의 지지도 기반 마이닝 방법들은 일정 기간 동안 미리 정의된 지지도 이상의 빈발 항목에 대하여만 고려하므로 중요도가 높은 항목들을 간과하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 시간의 변화에 따른 가변성을 고려하여 가중치 지지도를 갖는 데이터 항목들에 대하여 보다 의미 있는 정보를 제공하기 위한 효율적인 빈발패턴 추출 방법을 제안하고자 한다. 제안된 WSFI-Mine(Weighted Support Frequent Itemsets Mine) 방법은 DCT(Data Stream Closed Pattern Tree) 데이터 구조를 이용하여 패쇄 빈발 항목을 탐사한다. 제안된 알고리즘은 DSM-FI와 THUI-Mine 알고리즘과 지지도 변화에 따른 성능을 비교하였고 그 결과 비교 알고리즘 보다 수행 시간이 우수함을 보였고, 빈발 항목을 생성하는 후보 항목의 수를 줄이므로 메모리 사용량을 효율적으로 사용할 수 있음을 보였다.
차량용 LNG 연료 용기의 내진동 단열 지지구조 최적화 설계 개발을 위하여 종래의 해외특허구조 설계를 기본으로 한 특성요인도 분석으로 용기의 내조 및 외조 지지부 구조설계의 주요 설계 인자를 도출하였다. 도출된 설계인자 중에서 우선적으로 지지 봉재의 직경과 단열 격판 연결부 곡률을 대상으로 하여 최적화를 수행하였다. 차량용 LNG 연료 용기 설계안에 대한 평가를 위해 설계안을 MSC/MARC 상용유한 요소해석 패키지를 활용하여 유한요소 모델링하여 진동모드해석과 열전달 및 열응력해석을 수행하였다. 최적화 설계 결과를 통하여 도출된 설계안은 고유진동해석을 통한 1차 모드 고유진동수(1st Mode Natural Frequency), 열전달해석을 통한 초저온 용기 내조 외조간 지지부를 통한 총전열량 및 열응력해석을 통한 최대 Von-Mises 응력이 모두 설계 목표치를 만족하였으며, 개발된 설계안에 따라 차량용 LNG 연료 용기의 제작하여 3차원 진동 시험과 단열성능 시험을 통해 설계를 검증하였다.
해양에서는 횡방향 하중에 의해 구조물 기초의 설계가 좌우되기 때문에 이 연구에서는 기존의 말뚝 기초 공법보다 횡방향 지지력이 크고 시공성능이 우수한 새로운 형식의 말뚝 기초 공법을 제안하였다. 제안한 기초에 대한 성능을 평가하기 위하여 수치해석을 수행하였으며, 기존 항만 현장 조건에 대입하여 설계를 수행하여 시공 특성과 재료비 감소 효과를 통한 경제성 평가를 수행하였다. 연구에서 강관말뚝에 비해 횡방향 지지력의 증가를 확인하였으며, 기존 공법과 비교하여 공사비용은 62~80%정도로 평가되었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권4호
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pp.689-697
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2010
본 연구에서는 비디오이미지로부터 추출된 텍스트영역으로부터 문자인식을 수행하였다. 비디오영상으로부터 추출된 문자열은 한글, 영어, 숫자, 특수문자 등으로 혼합되어 있거나, 또는 다양한 폰트와 크기, 그래픽 형태의 글자 존재, 영상의 기울어짐, 끊김, 잡영, 접촉, 저해상도의 글자 등으로 인하여 일반적인 문자인식에 비해 많은 어려움이 존재한다. 이와 같은 어려움을 극복하기위해 본 연구에서는 모든 글자에 대해서 인식하지 않고 가장 빈번하게 등장하는 글자만을 인식하고 나머지는 버리는 방법을 사용하였으며 지지도벡터기계와 정칙화판별분석의 2단계 문자인식 방법을 이용하여 인식률을 개선하였다. 또한 인식률이 좋지 못한 4형식과 5형식 글자에 대해 모음별로 중분류를 실시하였다. 실험결과 지지도벡터기계와 정칙화판별분석을 동시에 사용하는 방법이 다른 문자인식의 방법들보다 인식률이 우수하였으며, 부분적인 중분류의 방법을 이용한 경우 향상된 인식 성능을 나타냈다.
파형 마이크로파일은 제트 그라우팅 공법을 활용하여 마이크로파일의 그라우트체를 단일 또는 복수개의 전단키를 갖는 파형의 형상으로 시공하는 기초 형식으로, 전단키와 지반 접촉면에서의 주면마찰력을 증가시켜 기존 마이크로파일의 지지성능을 개선하고자 개발되었다. 본 논문에서는 파형 마이크로파일의 전단키의 위치에 따른 형상별 거동 특성을 검토하기 위하여 전단키가 말뚝의 상부, 중앙, 하부 및 다층에 적용된 파형 마이크로파일과 일반 마이크로파일, 제트 그라우팅 마이크로파일에 대한 원심모형실험을 수행하였다. 실험결과, 각 말뚝의 하중-침하 관계로부터 전단키가 없는 마이크로파일에 비해 파형 마이크로파일의 뚜렷한 지지력 증대 효과를 확인하였으며, 또한 전단키가 큰 구속압을 갖는 지반의 하부 및 단단한 지층에 시공될 경우 지지력 증대에 유리한 것으로 나타났다.
본 연구는 붕소이온 분리를 위하여 4-Vinylpyridine-divinylbenzene(이하 4-VP-DVB라 칭함) 음이온 교환수지를 합성하고, polyethylene(이하 PE라 칭함)을 지지체로 사용하여 불균질계 음이온교환막을 제조하였다. 또한 그들의 구조와 기계적 성질 및 전기화학적 특성ㅇ르 FT-IR, conductometer와 pH meter 등의 기기로 측정하였으며, 유속과 전압의 변화에 따른 막의 성능을 평가하였다. 막의 분리성능은 PE 지지체 내에 4VP-DVB 이온교환 수지의 함량이 50wt%인 불균질막이 가장 우수하였으며, 산처리한 막이 수처리한 막의 그것보다 우수하였다. 막을 이용한 전기투석 실험에서 붕소이온 분리시 최적유속, 전압 및 시간은 각각 10mol/min, 18volt, 4시간이었다.
화행이란 발화 속에 포함되어 있는 화자에 의해 의도된 언어적 행위이다. 대화 시스템에서 입력된 발화에 적합한 화행을 분류하는 것은 중요하다. 기존의 화행분류에 관한 연구는 규칙기반과 기계학습 기반의 방법을 많이 사용한다. 본 논문에서는 대표적인 기계학습 방법인 지지벡터기계(SVM)와 변환기반 학습(TBL)을 조합한 화행 분류 방법을 제안한다. 이를 위해, 화행별 학습 발화의 수에 기반하여 분류 우선순위를 조정함으로써 지지벡터기계의 분류 편향 문제를 해결하였고, 오답일 확률이 높은 분류 결과에 대해서 변환 기반 학습을 통해 생성된 보정 규칙을 적용함으로써 화행분류 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 화행별 학습 발화 수의 차이를 고려한 분류 우선순위 변화와 후보정 규칙을 이용한 화행분류 방법을 실험을 통해 평가하였으며, 이는 학습 발화 수가 낮은 화행의 우선순위를 고려하지 않은 기존의 화행 분류보다 성능이 향상되었다.
단어의 연관성을 이용하여 문서의 특징을 추출하는 기존의 방법은 주기적으로 프로파일을 갱신해야하는 문제점, 명사구를 처리해야 하는 문제점, 명사구를 처리해야 하는 문제점, 색인어에 대한 화률을 계산해야 하는 문제점 등을 포함한다. 본 논문에서는 연관 단어 마이닝을 사용하여 문서의 특징을 효율적으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 Apriori 알고리즘을 사용하여 문서의 특징을 단일 단어가 아닌 연관 단어 백터로 표현한다. Apriori 알고리즘을 사용하여 문서의 특징을 단일 단어가 아닌 연관 단어 벡터로 표현한다. Apriori 알고리즘을 사용하여 문서로부터 추출된 연관 단어는 이를 구성하는 수와 신뢰도와 지지도에 따라 차이를 보인다. 따라서 본 논문에서는 문서 분류의 성능을 향상 시키기 위허ㅐ 연관 단어를 구성하는 단어의 수와 지지도를 결정하는 효율적인 방법을 제안한다. 연관 단어 마이닝을 이용한 특징 추출 방법은 프로파일을 사용하지 않으므로 프로파일 갱신의 필요성이 없으며, 색인어에 대한 확률을 계산하지 않고도, Apriori 알고리즘의 신뢰도와 지지도에 따라 자동으로 명사구를 생성하므로 단어의 연관성을 이용하여 문서의 특징을 추출하는 기존 방법에 대한 문제점을 해결한다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 Naive Bayes 분류자를 이용한 문서 분류에 적용하여 정보이득, 역문헌빈도의 방법과 비교하며, 또한 색인어의 연관성과 확률 모델을 기반으로 단어의 연관성을 이용하여 문서 분류를 하는 기존의 방법과 각각 비교한다.
주거지에서의 정숙함에 대한 관심이 높아짐에 따라 구조물에서 발생하는 소음을 최소화할 필요가 있다. 중요한 소음원 중 하나는 엘리베이터 작동 소음이다. 엘리베이터는 층 사이에서 작동하며 인근 생활 공간에 상당히 성가신 소리를 생성한다. 입주민들에게 성가심을 유발하는 주요 소음원으로 인식되고 있다. 엘리베이터는 층간 이동을 위해 여러 위치에서 건물 구조에 지지되어 있다. 본 연구에서는 지지 위치에 폴리머 콘크리트를 사용하여 진동을 감소시키는 것을 실증하였다. 시멘트 콘크리트와 폴리머 콘크리트에 지지했을 때의 진동 발생량을 측정 및 비교하여 소음 저감 성능을 평가하였다. 폴리머 콘크리트는 승강로를 모방한 벽에 삽입되는 형태로 제작되었다. 브라켓에 충격진동을 인가하고 진동전달크기를 측정하였다. 감쇠비는 과도응답의 정규화 및 곡선맞춤을 통해 평가하였고, 각 레진 혼합 질량비에 대하여 비교하였다. 폴리머 콘크리트를 사용하여 구조적 강성에 대한 손실 없이 효과적인 방식으로 진동 발생을 감소시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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