An, Yonghui;Wang, Chaoqun;Li, Shengli;Wang, Dongwei
Wind and Structures
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제23권6호
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pp.595-613
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2016
Large amplitude oscillation of steepled main cables usually presents during construction of a long-span bridge. To study this phenomenon, six typical main cables with different cross sections during construction are investigated. Two main foci have been conducted. Firstly, aerodynamic coefficients of a main cable are obtained and compared through simulation and wind tunnel test: (1) to ensure the simulation accuracy, influences of the numerical model's grid size, and the jaggy edges of main cable's cross section on main cable's aerodynamic coefficients are investigated; (2) aerodynamic coefficients of main cables at different wind attack angles are obtained based on the wind tunnel test in which the experimental model is made by rigid plastic using the 3D Printing Technology; (3) then numerical results are compared with wind tunnel test results, and they are in good agreement. Secondly, aerodynamic coefficients of the six main cables at different wind attack angles are obtained through numerical simulation. Then Den Hartog criterion is used to analyze the transverse galloping of main cables during construction. Results show all the six main cables may undergo galloping, which may be an important reason for the large amplitude oscillation of steepled main cables during construction. The flow structures around the main cables indicate that the characteristic of the airflow trajectory over a steepled main cable may play an important role in the galloping generation. Engineers should take some effective measures to control this harmful phenomenon due to the big possibility of the onset of galloping during the construction period.
전세계적으로 저출산과 고령화 문제가 중요한 이슈로 등장하고 있다. 최근 우리나라의 경우에도 핵가족화와 맞벌이 가구가 증가하고 있어 유아와 치매노인들의 양육과 보호에 어려움을 가지고 있는 것이 사실이다. 사이코패스와 같은 정신 질환자들의 유아 납치 및 살인사건과 같은 중대범죄가 빈번하게 발생되고 있다. 고령화 사회로 진입한 우리나라의 경우에도 치매 환자와 인지능력이 저하된 노인 들의 실종사고 발생 사례와 독거노인들의 고독사가 증가하고 있는 관계로 유아위치 추적기와 노인 위치 추적기의 필요성이 대두되고 있는 것이 사실이다. 본 연구에서는 GPS와 Zigbee/wifi무선 기술을 이용하는 위치 추적기의 프로토타입 모델을 제작하였다. 다양한 형태의 악세사리를 제작하면 저렴한 비용으로 고령화 사회의 노인문제와 저출산 가정의 유아 보호에 효과적으로 이용될 것으로 기대 된다.
본 연구는 소셜네트워크서비스(SNS)상의 빅데이터를 이용한 텍스트 분석기법의 응용으로서 설문 조사 기반의 여론 조사 방법론과 달리 비정형적 언어 기반의 감성 여론 조사 방법론을 제안한다. 기존의 설문 기반 여론 분석모형에 대한 대안적 방법으로 주관성에 기초한 감성 분류 모형을 이용하였다. 이를 위하여, 제20대 국회의원 선거운동 기간 중 선거 관련 실시간 트위터 자료를 수집하여 속성 기반 감성 분석을 이용한 여론의 극성과 강도에 대한 실증 분석을 수행하였다. 개별 SNS에서 사용된 단어의 극성을 분류하기 위해 Lasso 및 Ridge 회귀 모형을 이용하여 극성에 영향력이 큰 변수를 추출하였다. 추출된 변수가 극성에 미치는 긍정 및 부정에 대한 영향을 구분하고, 영향력의 강도를 분석하였다. 대중들이 소셜네트워크상에서 표현한 내용을 바탕으로 한 여론에 대한 긍정 및 부정의 감성 분석을 통해 여론의 향방을 예측하고 극성분석 모형의 정확도를 측정하여, 여론 조사 분야에서 감성 분석 방법론의 적용가능성을 확인하였다.
빅데이터 시대를 맞이하여 텍스트마이닝과 오피니언마이닝의 활용도가 커지고 있는 시점에서 소셜 네트워크 서비스로부터 유용한 정보를 추출하는 작업은 매우 중요한 연구 주제 중 하나이다. 이에 본 논문은 블로그 HTML 문서에서 주요 본문을 찾는 로지스틱 회귀 앙상블 기법을 제안한다. 먼저, 블로그 HTML 태그에서 구조적 특징, 텍스트 특징을 추출한다. 그 다음, 블로그 HTML 문서에서 추출한 태그 특징에 로지스틱 회귀 및 앙상블 기법을 적용하여 본문을 포함하는 태그를 분류하는 모델을 구성한다. 본 연구의 중요한 발견 중 하나는 태그의 깊이 특징을 이용하여 주요 본문을 찾을 수 있다는 점이다. 다양한 주제의 국내 블로그 데이터를 이용한 실험에서 태그 분류 정확도가 99%, 본문을 찾아낸 문서의 비율이 80.5%로 평가되었다.
Empirical erosion models like Universal Soil Loss Equation (USLE) models have been widely used to make spatially distributed soil erosion vulnerability maps. Even if the models detect vulnerable sites relatively well utilizing big data related to climate, geography, geology, land use, etc within study domains, they do not adequately describe the physical process of soil erosion on the ground surface caused by rainfall or overland flow. In other words, such models are still powerful tools to distinguish the erosion-prone areas at large scale, but physics-based models are necessary to better analyze soil erosion and deposition as well as the eroded particle transport. In this study a physics-based soil erosion modeling system was developed to produce both runoff and sediment yield time series at watershed scale and reflect them in the erosion and deposition maps. The developed modeling system consists of 3 sub-systems: rainfall pre-processor, geography pre-processor, and main modeling processor. For modeling system validation, we applied the system for various erosion cases, in particular, rainfall-runoff-sediment yield simulation and estimation of probable maximum sediment (PMS) correlated with probable maximum rainfall (PMP). The system provided acceptable performances of both applications.
Recently, 80% of big data consists of unstructured text data. In particular, various types of documents are stored in the form of large-scale unstructured documents through social network services (SNS), blogs, news, etc., and the importance of unstructured data is highlighted. As the possibility of using unstructured data increases, various analysis techniques such as text mining have recently appeared. Therefore, in this study, topic modeling technique was applied to the Korea Highway Corporation's voice of customer (VOC) data that includes customer opinions and complaints. Currently, VOC data is divided into the business areas of Korea Expressway Corporation. However, the classified categories are often not accurate, and the ambiguous ones are classified as "other". Therefore, in order to use VOC data for efficient service improvement and the like, a more systematic and efficient classification method of VOC data is required. To this end, this study proposed two approaches, including method using only the latent dirichlet allocation (LDA), the most representative topic modeling technique, and a new method combining the LDA and the word embedding technique, Word2vec. As a result, it was confirmed that the categories of VOC data are relatively well classified when using the new method. Through these results, it is judged that it will be possible to derive the implications of the Korea Expressway Corporation and utilize it for service improvement.
버스정보시스템은 버스도착시간 예측과 같은 버스와 관련한 여러 정보를 제공한다. BIS는 우리나라 거의 모든 도시에 구축되어 있고 대중교통의 편의성 개선에 능동적인 역할을 하고 있다. 현재 BIS 시스템에서 버스 도착 예정시간을 예측하기 위하여 사용되는 대표적인 방법으로는 이동평균필터, Kalman Filter, 회귀 모형 등이 있다. 버스 도착 시간 예측의 정확성은 BIS 시스템에서 고려하고 있는 교통 상황이나 예측 알고리즘에 따라 차이가 크다. 현재 BIS에서 사용하는 예측 기법은 구간 통과 시간과 거리만을 이용한다. 그러나 도착시간 예측은 교통흐름, 신호주기, 이상 상황, 데이터 결측 등에 큰 영향을 받는다. 버스 도착 시간 예측의 정확도를 높이기 위해서는 위의 문제를 고려하여 모델링해야 하는 어려움이 있다. 은닉 마르코프 모델은 이와 같은 다양한 상황을 효과적으로 모델링 할 수 있다. 따라서 버스 도착 시간 예측의 정확도를 높이기 위해 도착시간에 대한 HMM 예측 모델을 구축했다. 이 모델에서는 순천시의 2015년 한 해 동안 수집한 데이터가 이용되었으며, 순천시에는 2298개의 정류장과 217개의 노선이 있다. 모델은 주중과 주말의 패턴을 다르게 적용하며, 다른 구간과 시간에 대해 모델이 적용된다. 본 논문에서는 버스정보시스템에 은닉 마르코프 모델 적용방법과 검증을 통해 버스정보시스템에서 사용 중인 이동평균필터, Kalman Filter, 회귀 모형을 사용한 예측 방법 보다 정밀한 정확도를 얻는 방법을 제안한다.
부산, 목포 지점의 평균해수면(MSL)과 고극조위, 저극조위 자료의 이상자료 시계열 모델링을 수행하였다. 시계열 모델은 계절성분을 포함하는 SARIMA 모형이며, 일시적인 변화에 해당하는 이상자료(Additive Outlier, AO)와 영구적인 변화를 의미하는 기준고도 변화(Level Shift, LS)를 모델에 포함하였으며, AIC 기준에 의거하여 최적 모델을 선정하였다. 이상자료 모형의 매개변수 추정은 R 프로그램 'tsoutliers' 패키지('tso' 함수)를 이용하였다. 선정 모형을 이용하여 이상자료와 기준고도 변화 진단에 적용한 결과, 부산의 월 단위 고극조위 자료에서 2003, 2012년 발생한 태풍 매미(MAEMI), 산바(SANBA)에 의한 일시적인 수위상승을 65.5, 29.5 cm 정도로 추정하였으며, 목포의 월 단위 평균해수면 자료에서는 1983년의 영산강 하굿둑 건설 사업에 의한 기준고도 변화를 21.2 cm 정도로 추정하였다. 한편 본 연구에서 구성한 모형은 모형의 편향을 유발하는 이상자료의 영향을 포함하며, 모형에 의한 RMS 오차는 연간 자료를 사용한 경우, 부산은 MSL 1.95 cm, 고극조위, 저극조위 각각 5.11 cm, 6.50 cm이며, 목포의 경우에는 큰 조차의 영향으로 MSL 2.01 cm, 고극조위, 저극조위 각각 11.80 cm, 9.14 cm로 부산보다 다소 높게 나타났다.
본 연구에서는 저유속 조건에서도 발전이 가능한 수평 2열 쉬라우드 조류에너지 변환장치를 개발하였다. 쉬라우드 시스템의 형상을 결정하기 위해 3차원 수치모의 실험을 수행하였으며, 1/6 축소모형을 제작하여 수리모형 실험을 수행하였다. 수리모형 실험은 4가지 유속 조건하에서 수행하였으며, 각각의 실험 케이스별로 유속, 토크 및 RPM을 계측하였다. 수치모의 실험 결과, 노즐을 통과한 유속은 실린더에서 약 2~3배 유속이 증폭되는 것을 확인하였으며, 연장비가 2:1일 때, 가장 높은 유속 증폭율을 보였다. 또한 노즐과 실린더의 직경비는 1.5:1일 때 유속이 2.8배 증가하는 것으로 나타났다. 한편 수리모형 실험 결과, TSR이 1.75~2 일 때, 0.32~0.34의 출력 성능을 보이는 것으로 나타났다.
Purpose: The AEO (Authorized Economic Operator) program, created in 2001 in the United States due to 9.11 terrorist's attack, fundamentally changed the trade environment. Korea, which introduced AEO program in 2009, has become one of the world's top countries in the program by ranking 6th in the number of AEO certified companies and the world's No. 1 in MRA (Mutual Recognition Agreement) conclusions. In this paper, we examined what trade-economic and non-economic effects the AEO program and its MRA have in Korea. Research design, data and methodology: In this study we developed a model to verify the impact between utilization of AEO and trade-economic effects of the AEO and its MRA. After analyzing the validity and reliability of the model through Structural Equation Model we conducted a survey to request AEO companies to respond their experience on the effects of AEO program and MRA. As a result, 196 responses were received from 176 AEO companies and utilized in the analysis. Results: With regard to economic effects, the AEO program and the MRA have not been directly linked to financial performance, such as increased sales, increased export and import volumes, reduced management costs, and increased operating profit margins. However, it was analyzed that the positive effects of supply chain management were evident, such as strengthening self-security, monitoring and evaluating risks regularly, strengthening cooperation with trading companies, enhancing cargo tracking capabilities, and reducing the time required for export and import. Conclusions: When it comes to the trade-economic effects of AEO program and its MRA, AEO companies did not satisfy with direct effects, such as increased sales and volume of imports and exports, reduced logistics costs. However, non-economic effects, such as reduced time in customs clearance, freight tracking capability, enhanced security in supply chain are still appears to be big for them. In a rapidly changing trade environment the AEO and MRA are still useful. Therefore the government needs to encourage non-AEO companies to join the AEO program, expand MRA conclusion with AEO adopted countries especially developing ones and help AEO companies make good use of AEO and MRA.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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