• Geomechanics and Engineering
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• 제3권4호
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• pp.291-321
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• 2011

The paper describes a simple numerical FLAC model that was developed to simulate the dynamic response of two instrumented reduced-scale model reinforced soil walls constructed on a 1-g shaking table. The models were 1 m high by 1.4 m wide by 2.4 m long and were constructed with a uniform size sand backfill, a polymeric geogrid reinforcement material with appropriately scaled stiffness, and a structural full-height rigid panel facing. The wall toe was constructed to simulate a perfectly hinged toe (i.e. toe allowed to rotate only) in one model and an idealized sliding toe (i.e. toe allowed to rotate and slide horizontally) in the other. Physical and numerical models were subjected to the same stepped amplitude sinusoidal base acceleration record. The material properties of the component materials (e.g. backfill and reinforcement) were determined from independent laboratory testing (reinforcement) and by back-fitting results of a numerical FLAC model for direct shear box testing to the corresponding physical test results. A simple elastic-plastic model with Mohr-Coulomb failure criterion for the sand was judged to give satisfactory agreement with measured wall results. The numerical results are also compared to closed-form solutions for reinforcement loads. In most cases predicted and closed-form solutions fall within the accuracy of measured loads based on ${\pm}1$ standard deviation applied to physical measurements. The paper summarizes important lessons learned and implications to the seismic design and performance of geosynthetic reinforced soil walls.

• 한국지반공학회논문집
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• 제16권1호
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• pp.75-81
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• 2000

일반적으로 자연상태의 흙은 이방성을 나타내며, 이러한 흙의 이방성이 응력-변형률 거동에 미치는 영향은 매우 크다. 따라서 본 연구에서는 인공신경회로망 모델을 이용하여 압밀응력비 변화에 따른 정규압밀점토의 응력-변형률 거동을 모델링하고 비배수전단강도를 예측하여 보았다. 이때 사용된 신경회로망은 일반화된 델타규칙으로도 불리우는 오차역전파 학습 알고리즘을 이용한 다층신경회로망이다. 신경회로망의 학습은 인공퇴적 점토시료를 이용, 연직압밀응력과 압밀응력비를 다르게 정규압밀시킨후 비배수전단시험을 실시하여 얻어진 시험 결과를 이용하였고, 학습된 신경회로망을 이용하여 학습시 제외되었던 압밀응력비 상태에서의 비배수전단강도를 추론하여 본 결과 예측치와 실측치가 잘 일치하였다. 검토결과 실측치와 추론치 사이에는 결정계수($r^2$) 0.973 이상의 높은 상관관계가 있음을 확인하였다. 따라서, 본 연구결과는 점토의 비배수전단강도를 예측함에 있어서 인공신경회로망모델의 적용 가능성을 보여주었다.

• 한국환경농학회:학술대회논문집
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• 한국환경농학회 2009년도 정기총회 및 국제심포지엄
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• pp.220-227
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• 2009

For last about 10 years, the Republic of Korea experienced 3 times of outbreaks of highly pathogenic avian influenza (HPAI) from 10 December 2003 to 30 April 2004 (a total number of 19 outbreaks), 22 November 2006 to 6 March 2007 (a total number of 7 outbreaks), and 1 April 2008 to 12 May 2008 (a total number of 33 outbreaks). Among the totally 59 outbreaks, the infected premises included 35 chicken farms, 17 duck farms, 1 quail farm, and 6 farms rearing mixed species. Control measures were applied according to the HPAI standard operation procedure including depopulation of all infected and suspected flocks, movement restrictions, and disinfection of the infected farms within a 500-meter radius. Including movement restrictions, stringent control measures were additionally applied to two designated zones: the protection zone was an area within a 3-kilometer radius of the outbreak farm, and the surveillance zone was an area between a 3- to 10-kilometer radius of the outbreak farm. Farms with dangerous contacts and/or all of poultry within the protection zone was subjected to preemptive culling. Epidemiological investigations were also carried out including trace-back and trace-forward investigations to identify possible sources of spread and dangerous contact farms. Investigation teams conducted on-site examination of farm premises and facilities, interview with farm owner and staff, and review of records. Genetic and pathogenic characteristics of the virus isolates, and the results of the various surveillance activities were also analyzed. HPAI surveillance conducted in Korea includes passive surveillance of investigating notified cases, and active surveillance of testing high risk groups and areas. HPAI is a notifiable disease in Korea and all suspect cases must be reported to the veterinary authorities. Cases reported for other poultry diseases that require differential diagnosis are also tested for HPAI. Active surveillance includes annual testing of breeder duck farms, broiler duck farms and wild bird surveillance, which is concentrated during the autumn and winter. Surveillance activities conducted prior to the outbreaks have shown no evidence of HPAI infection in Korea.

• 비파괴검사학회지
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• 제33권2호
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• pp.160-164
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• 2013

레이저 초음파검사 장치는 레이저 빔을 이용하여 초음파 신호를 발생시키고 측정하는 비접촉식 결함 검사 장치이다. 이 장치는 펄스 레이저 빔을 이용하여 광대역 주파수 범위를 갖는 초음파 신호를 발생시키고 작은 점으로 집속된 레이저 빔을 이용하여 초음파 신호를 측정하므로 우수한 측정 분해능을 제공한다. 본 연구에서는 이종금속 접촉부식(갈바닉 부식) 현상을 레이저를 이용한 비파괴, 비접촉 방법으로 측정하였다. 부식된 부분에 이물질이 혼합되는 경우를 가정하고, 레이저 초음파 실험을 진행하였다. 시편의 뒷면에서 펄스 레이저로 초음파를 발생시키고, 같은 위치의 앞면에서 CW 레이저와 CFPI를 이용하여 초음파 신호를 획득하였다. 이물질이 존재하는 부분의 초음파 신호 특성을 분석하여 이물질의 위치 및 크기를 측정하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제16A권4호
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• pp.245-254
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• 2009

임베디드 프로세서 사용이 증가함에 따라 임베디드 프로세서를 위한 컴파일러를 시기 적절히 개발해야 할 필요성이 증가하고 있다. 컴파일러 후단부를 수정하여 새로운 컴파일러를 구성하는 재겨냥 기법이 이에 적합한 기법으로 채택되고 있다. 이 논문에서는 재겨냥성 C 컴파일러를 테스트하기 위한 테스트 집합 생성 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 문법 커버리지 개념을 이용하여 테스트 집합을 생성한다. 일반적으로 원시 프로그래밍 언어의 문법을 이용하여 테스트 집합을 생성하면 방대한 크기의 테스트 집합이 얻어진다. 그러나 신속히 컴파일러를 출시해야하는 상황에서는 방대한 테스트 집합 크기가 문제가 될 수 있다. 이에 이 논문에서 제안한 시스템은 중간 코드를 고려하여 테스트 집합을 축약하는 기능을 탑재하고 있다. 실험 결과에 따르면, 비록 축약된 테스트 집합 크기는 원본 테스트 집합 크기의 평균 10%에 불과하지만 원본 테스트 집합이 검출할 수 있는 컴파일러 오류의 75% 정도를 검출할 수 있음을 알 수 있었다. 이는 본 논문에서 제시한 축약 기법이 임베디드 컴파일러 개발 초기 단계에서 효과적으로 사용될 수 있음을 의미한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권6호
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• pp.407-412
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• 2007

초음파 의료 영상기기나 산업용 초음파 검사 시스템의 성능은 초음파 탐촉자의 성능에 의해 크게 좌우된다. 탐촉자의 성능 특성 정보는 보통 제작자가 제공하는 반사원의 초음파 R/F 신호와 주파수 특성에 의해 기술된다. 그러나 집속형 초음파 탐촉자의 경우, 두 자료로는 선명한 C-Scan 이미지를 얻을 수 있다는 것을 보증할 수는 없다. 그래서 집속형 초음파 탐촉자의 성능 평가를 위한 새로운 척도로 상대 초점크기 및 상대 유효초점영역의 모양을 제안한다. 상대 초점의 크기와 상대 유효초점영역의 모양은 쇠구슬로부터 획득된 초음파 R/F 신호를 가상 3차원 영상 복원 프로그램으로 처리하여 얻는다. 제시된 방법은 기존 자료로는 알 수 없었던 탐촉자 성능을 정확히 평가할 수 있었으며, 방법도 간단하여 실제 탐촉자 제작시 불/양품을 쉽게 가려 낼 수 있으며, 탐촉자 경년열화에 따른 성능 저하도 검출할 수 있는 장점을 갖는다. 결과적으로 초음파 영상기기나 산업용 초음파 검사 시스템의 성능을 담보할 수 있다.

• 비파괴검사학회지
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• 제21권1호
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• pp.46-53
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• 2001

음향방출 신호를 이용하여 분류기를 설계하는 과정에서의 특징값 선택법에 관해 연구하였다. 분류기는 역전파법을 이용한 신경망 분류기를 사용하였다. Fisher's criterion, class mean scatter criterion, eigenvector analysis와 함께 본 논문에서 새로 제안하는 특징값 공간에서의 특징값 좌표사이의 차이를 이용하는 2-D criterion, 3-D criterion을 이용해서 특징값을 선택하고 각각에 대해 분류기를 설계하여, 인식률과 수렴속도를 비교하였다. 분류를 위한 자료를 얻기 위하여 용접부 결함시편과 로터리 압축기 금속 접촉부 결함시편을 사용하였다. 인식률 면에서 2-D criterion과 3-D criterion이 우수한 결과를 나타내었다.

• 비파괴검사학회지
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• 제21권1호
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• pp.54-61
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• 2001

웨이블릿 변환과 인공신경망을 이용하여 AE 신호를 분류하는 소프트웨어 패키지를 개발하였다. 웨이블릿 변환으로는 연속 웨이블릿 변환과 이산 웨이블릿 변환을 모두 고려하였으며, 인공신경망의 모델로는 오류 역전파 인공신경망을 사용하였다. 분류에 사용된 AE 신호는 용접부에 인공결함을 가진 시편의 3점 굽힘시험에서 발생한 신호이다. 개발된 소프트웨어 패키지를 이용하여 이 신호를 웨이블릿 변환시켜 생성된 시간-주파수 평면상에서 특징값을 추출하고 이를 인공신경망에 학습하여 인공신경망 분류기를 설계하고 검증하였다. 본 연구에서 개발된 소프트웨어 패키지를 이용한 AE 신호 분류법이 유용함을 보이고, 또한 연속 웨이블릿 변환과 이산 웨이블릿 변환에 의한 분류 결과를 비교하였다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제48권1호
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• pp.32-40
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• 2020

While the utilization of wood as a raw material in related industries has been increasing with the population increasing, the availability of wood from natural forests has continued to decline. An alternative to this situation is the manufacture of particleboard from non-wood lignocellulose materials through the modification of sandwich particleboard (SPb) using bamboo strands as reinforcement. In this study, strandsof belangke bamboo (Gigantochloa pruriens W) and tali bamboo (Gigantochloa apus) were utilized. The non-wood particles included sugar palm fibers, cornstalk, and sugarcane bagasse. The board was made in a three-layer composition of the face, back, and core in a ratio of 1: 2: 1. The binder used was 8% isocyanate resin. The sheet was pressed at a temperature of 160℃ for 5 min under a pressure of 3.0 N/㎟. Testing included physical and mechanical properties based on the JIS A 5908 (2003) standard, while acoustic testing was based on ISO 11654 (1997) standards. The results showed that using bamboo strands as reinforcement has an effect on the mechanical and physical properties of SPb. Almost all the types of boards met the JIS A 5908 (2003) standards, with the exception of thickness swelling (TS) and internal bond (IB) parameters. Based on the thickness swelling parameter, the C-type board exhibited the best properties. Overall, the B-type board thatused a belangke bamboo strand for the surface and sugarcane bagasse as the core underwent the best treatment. Based on the acoustical parameter, boards using a tali bamboo strand for the surface and sugar palm fiber as the core (E-type board) exhibited good sound absorption properties.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.424-424
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• 2018

인공신경망(Artificial Neural Network; ANN)은 뇌에 존재하는 생물학적 신경세포와 이들의 신호처리 과정을 수학적으로 묘사하여 뇌가 나타내는 지능적 형태의 반응을 구현한 것이다. 인공신경망은 학습(training)을 통해 입력과 출력으로 구성되는 하나의 시스템을 병렬적이고 비선형적으로 구축할 수 있으며, 유연한 모델링 특성으로 인하여 시스템 예측, 패턴인식, 분류 및 공정제어 등의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 인공신경망에 대한 최초의 이론은 Muculloch and Pitts(1943)가 제안한 Perceptron에서 시작 되었으며, 기본적인 학습기법인 오차역전파 기법(back-propagation Algorithm) 이 1980년대에 들어 수학적으로 정립된 이후 여러 분야에서 활용되기 시작하였다). 본 연구에서는 하도추적, 구체적으로는 상류단의 복수의 수위관측을 이용하여 하류단의 수위를 예측하기 위하여 인공신경망 모델을 구성하였다. 대상하도는 금강유역의 용담댐과 대청댐 사이의 본류이며, 상류단 입력자료로써 본류에 있는 수통, 호탄 관측소 관측수위와 지류인 송천 관측소 관측수위를 고려하였다. 출력 값으로는 하류단의 옥천 관측소 수위를 3시간 및 6시간의 선행시간으로 예측하도록 인공신경망 모형을 구성하였다. 인공신경망의 학습(testing), 시험(testing), 검증(validation)을 위해 2000년부터 2012년까지 13년간의 시수위자료를 이용하여 학습을 진행하였으며, 2013년부터 2014년의 2년간의 수위자료를 이용한 시험을 통해 최적의 모형을 선정하였다. 또한 선정된 최적의 모형을 이용하여 2015년부터 2016년까지의 수위예측을 수행하였다.