• Computers and Concrete
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• 제27권1호
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• pp.21-28
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• 2021

The Artificial Neural Network (ANN) is a system, which is utilized for solving complicated problems by using nonlinear equations. This study aims to investigate compressive strength, rebound hammer number (RN), and ultrasonic pulse velocity (UPV) of sustainable concrete containing various amounts of fly ash, silica fume, and blast furnace slag (BFS). In this study, the artificial neural network technique connects a nonlinear phenomenon and the intrinsic properties of sustainable concrete, which establishes relationships between them in a model. To this end, a total of 645 data sets were collected for the concrete mixtures from previously published papers at different curing times and test ages at 3, 7, 28, 90, 180 days to propose a model of nine inputs and three outputs. The ANN model's statistical parameter R2 is 0.99 of the training, validation, and test steps, which showed that the proposed model provided good prediction of compressive strength, RN, and UPV of sustainable concrete with the addition of cement.

• Advances in concrete construction
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• 제11권3호
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• pp.231-238
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• 2021

The present work aims at investigating the effects of using various fine mineral additions as partial replacement to Portland cement on the tribological properties of concrete. To achieve this goal, concrete mixtures were prepared with different percentages (10, 20 and 30%) of limestone fillers (LF) and natural pozzolana (NP), and (20, 40 and 60%) of blast furnace slag (BFS). The interface yield stress (τ0) and viscous constants (η) that allow characterizing friction at the concrete-pipe wall interface were determined using a rotational tribometer. In addition, the compositions of the boundary layers that formed in the pumping pipes of the different concretes under study were also identified and analyzed. The experimental results obtained showed that the concretes studied have a linear tribological behavior that can be described by the Bingham model. Furthermore, the use of different mineral additions, especially limestone fillers and blast furnace slags, even at high rates, had a beneficial effect on the optimization of the volume of paste present in the boundary layer, which made it possible to significantly reduce the viscous constant of concrete. However, a maximum rate of 10% of natural pozzolana was recommended to achieve tribological properties that are favorable to the pumpability of concrete.

• Smart Structures and Systems
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• 제30권2호
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• pp.195-207
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• 2022

Computational drawbacks associated with regular predictive models have motivated engineers to use hybrid techniques in dealing with complex engineering tasks like simulating the compressive strength of concrete (CSC). This study evaluates the efficiency of tree potential metaheuristic schemes, namely shuffled complex evolution (SCE), multi-verse optimizer (MVO), and beetle antennae search (BAS) for optimizing the performance of a multi-layer perceptron (MLP) system. The models are fed by the information of 1030 concrete specimens (where the amount of cement, blast furnace slag (BFS), fly ash (FA1), water, superplasticizer (SP), coarse aggregate (CA), and fine aggregate (FA2) are taken as independent factors). The results of the ensembles are compared to unreinforced MLP to examine improvements resulted from the incorporation of the SCE, MVO, and BAS. It was shown that these algorithms can considerably enhance the training and prediction accuracy of the MLP. Overall, the proposed models are capable of presenting an early, inexpensive, and reliable prediction of the CSC. Due to the higher accuracy of the BAS-based model, a predictive formula is extracted from this algorithm.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권9A호
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• pp.814-821
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• 2005

RFID 시스템에서 같은 주파수를 이용하는 태그가 있을 때 태그의 데이터 전송은 서로 간섭을 일으키게 되어 데이터를 잃게 된다. 태그를 고속으로 인식하기 위하여 이러한 간섭을 해결하는 것이 RFID 시스템에서 가장 핵심이 되는 기술인 Anti-collision 알고리즘이다. 본 논문에서는 태그의 수를 추정하는 Tag Estimation Method(TEM)와 추정된 태그의 수에 맞는 최적의 프레임 크기를 할당하는 Dynamic Slot Allocation(DSA) 방식을 사용하는 Dynamic Framed Slotted ALOHA(DFS-ALOHA) 알고리즘을 제안한다. 또한 제안한 DFS-ALOHA 알고리즘의 성능을 OPNET 시뮬레이션을 이용하여 기존의 Framed Slotted ALOHA(FS-ALOHA) 알고리즘 및 Vogt 에 의해 제안된 두 가지 태그 수 추정 방식과 비교한다. 시뮬레이션 결과 제안한 DFS-ALOHA 알고리즘은 태그의 수와 상관없이 기존의 알고리즘보다 항상 좋은 성능을 보임을 알 수 있었다. 또한 제안한 알고리즘인 DFS-ALOHA I과 DFS-ALOHA II는 거의 동일한 성능을 보이지만 DFS-ALOHA II가 DFS-ALOHA I 에 비하여 complexity 가 낮아 실제 시스템에 구현하기에 보다 쉬울 것으로 예상된다.

• 정보교육학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.255-263
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• 2012

정보화 사회에서 우수한 S/ W 인력을 양성하기 위해 알고리즘의 조기 교육은 매우 중요하다. 그러나 초등학생에게 알고리즘을 교육하는 것은 큰 도전인데 왜냐하면 텍스트형태의 컴퓨터 알고리즘이 어떻게 동작하는 지를 어린 학생들이 이해하기가 매우 어렵기 때문이다. 애니메이션을 활용한 수업 통해 알고리즘 수업을 실시한다면 학생들이 좀 더 쉽게 알고리즘을 시각화 할 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구에서는 초등학교에서 기초적인 자료구조와 알고리즘을 교육하는데 있어서 알고리즘 시각화의 교육적 효과를 평가하고자 한다. 이를 위해 '알고리즘 시각화 팩터'라는 새로운 측정도구를 정의하고 알고리즘 교육요소 즉, 스택, 큐, 버블정렬, 힙정렬, BFS, 및 DFS에 대해 텍스트 기반과 애니메니션 기반의 강의 자료를 각각 개발하였다. 다양한 학생 그룹에 대해 실험을 하고 평가를 하였다. 폭넓은 실험을 통해 애니메이션 기반의 강의 자료를 사용한 그룹의 평균 점수가 텍스트기반의 강의 자료를 사용한 그룹에 대해 22.2% 이상 더 높은 점수 결과를 보였다.

• Advances in concrete construction
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• 제9권6호
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• pp.537-545
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• 2020

In order to reduce the usage of cement slurry in grouting engineering and consume the tunnel excavation waste soil, a new geopolymeric grouting material (GGM) was prepared by combine completely weathered granite (CWG) and blast-furnace slag (BFS), which can be applied to in-situ grouting treatment of completely weathered granite strata. The results showed CWG could participate in the geopolymerization process, and GGM slurry has the characteristics of short setting time, high flowability, low viscosity, high stone rate and high mechanical strength, and a design method of grouting pressure based on viscosity evolution was proposed. By adjusted the content of completely weathered granite and alkali activator concentration, the setting time of GGM were ranged from 5 to 30 minutes, the flowability was more than 23.5 cm, the stone rate was higher than 90%, the compressive strength of 28 days were 7.8-16.9 MPa, the porosity were below 30%. This provides a novel grouting treatment and utilizing excavated soil of tunnels in the similar strata.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제24권2호
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• pp.68-77
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• 2020

본 논문은 전기로 산화 슬래그를 굵은 골재로 적용하여 제작된 콘크리트에 대하여 초기 재령 시기에 동결 피해를 받았을 때 발생하는 성능 저하에 대한 콘크리트의 역학적 특성과 공극 구조를 평가하고자 하였다. 본 연구에 따르면, 전기로 산화 슬래그 골재를 혼입한 콘크리트의 초기동결 피해가 발생할 경우, 100~150 ㎛ 영역에 존재하던 공극의 피크점이 큰 영역으로 이동하며, 24시간을 초과하지 않도록 해야 200 ㎛ 미만의 공극이 유지되고 500 ㎛ 이상의 공극이 증가하지 않으므로 동결 저항성 개선이 가능한 것으로 판단된다. 또한, 전기로 산화 슬래그와 BFS를 함께 사용하면, 천연골재를 사용한 경우에 비해 상대 압축강도가 증가하였다. 한편, 탄성계수 및 공명진동수의 경우, 압축강도와 비교하여 초기동결로 인해 크게 변화하지 않으므로, 초기동결 피해에 관한 성능 저하를 평가하기 위해서는 각 실험 요소간의 상호관계를 분석해야 할 필요가 있다.

• 응용통계연구
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• 제30권5호
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• pp.633-645
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• 2017

본 연구는 컨테이너선의 연료 소비 패턴의 발견을 위해 운항데이터 분석의 통계적 절차를 제안한다. 우리는 현 시점의 연료 소비를 발견하기 위해 연료 소비에 영향을 미치는 변수들을 파악하는 동시에 예측 모델을 개발 및 적용하는 것을 목적으로 한다. 선박의 데이터는 크게 운항데이터와 기기데이터로 분류할 수 있으며, 운항데이터는 항로, 항해 정보, 대수속도, 대지속도, 바람과 같은 외력에 대한 정보 등이 있고, 기기데이터는 엔진출력, RPM, 연료 소모량, 기기들의 온도 및 압력 등이 있다. 본 연구에서, 우리는 선박에 미치는 외력의 영향을 Beaufort Scale (BFS)을 기준으로 구분한 후에 PLS 회귀분석을 통한 예측 모델을 개발하였다.

• 한국해안해양공학회지
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• 제19권4호
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• pp.320-328
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• 2007

해양콘크리트구조물의 내구성은 일반적으로 해수의 침식 작용과 콘크리트 내부로 침투하는 염분의 확산에 따른 부식에 의해 크게 피해를 입으며, 이러한 내구성 저하는 해양콘크리트구조물의 과다한 유지 관리비를 초래하게 된다. 따라서 해양구조물의 내구성 증진을 위하여 고내구성 재료의 사용이 검토되고 있다. 본 연구에서는, 광물질 혼화재(실리카흄, 플라이애쉬, 고로슬래그미분말)와 표면처리 철근(스테인리스 봉강, 에폭시 코팅) 그리고 부식억제제를 사용한 해양콘크리트의 부식저항 특성을 전기화학적기법을 이용하여 비교 검토하였다. 또한 고내구성 재료사용에 따른 내구성 증진효과를 정량적으로 제안하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제12권6호
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• pp.249-256
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• 2008

해양콘크리트 구조물의 내구성은 염분의 침투와 확산에 의해 심하게 저하한다. 이로 인해 많은 연구자들이 해양구조물에 대한 내구성을 향상시키기 위한 연구를 수행하여 왔다. 이 연구에서는 광물질 혼화재, 코팅철근, 부식억제제를 사용한 휨 부재에 대하여 4점 휨 시험을 수행함으로써 휨 거동을 비교 평가하고 해양구조물로의 적용성을 검토하였다. 결과에 따르면, 광물질 혼화재와 부식억제제는 초기균열 안전성과 휨 저항에 효율적인 것으로 나타났다. 내구성 재료를 사용하여도 동일 휨 모멘트 구간에서의 인장철근 응력 변화는 적고 부재도 안정된 거동을 보인다. 또한, 내구성 재료를 사용한 부재의 균열간격도 크지 않게 나타났다.