소프트웨어 효율성은 운용 환경에서 사용시간에 따라 고장없이 사용할 수 있는 확률이며, 소프트웨어 시스템 안정성에 영향을 미치는 가장 근본적인 요인이다. 정보기술 분야에서 활용되고 있는 컴퓨터 시스템의 오작동은 관련 산업분야에 중요한 손실을 야기할 수도 있다. 따라서, 본 연구에서는 소프트웨어 고장시간 자료를 가지고 유한고장 NHPP 모형에 기반하여 다양한 위험함수에 의존한 소프트웨어 신뢰성 모형의 속성을 분석 하였다. 제안한 모형의 위험함수 패턴은 Goel-Okumoto모형은 상수가 되고, Minimax 모형과 Rayleigh모형은 증가패턴을 따르지만, 위험함수의 증가폭은 Minimax 모형이 Rayleigh모형과 Goel-Okumoto모형 보다 작은 것으로 나타났다. 또한, 평균값 함수m(t)의 참값 오차와 평균제곱오차(MSE)는 Minimax 모형이 모두 Rayleigh 모형과 Goel-Okumoto모형 보다 작아서 상대적으로 효율적이였다. 본 연구의 결과는 소프트웨어 개발자에게 위험함수에 관한 기본정보로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
소프트웨어 안정성은 운영 환경에서 시간의 흐름에 따른 오작동이 없이 운영 될 수있는 가능성이라고 할 수 있다. 소프트웨어의 고장 분석을 위한 유한 고장 NHPP에서, 고장 발생률은 일정하거나 단조롭게 증가하거나 단조 감소하는 추이를 나타낼 수 있다. 본 연구에서는 NHPP 모형에 근거하고 소프트웨어 고장시간 자료를 바탕으로 와이블 분포의 형상모수를 고려한 지수분포 Rayleigh 분포, 역-지수 분포를 수명분포로 하여 소프트웨어 개발 비용모형에 관한 속성을 비교 평가분석을 하였다. 또한 모수 추정은 최우 추정방법을 적용하고 데이터 추세검정은 박스-플롯방법을 이용하였다. 본 연구의 결과는 Rayleigh 모형이 역-지수 모형이나 Goel-Okumoto 모형에 비교해서 방출 시기는 Rayleigh 모형이 가장 빠르고 방출시점의 비용도 가장 경제적임을 알 수 있다. 이 연구의 결과를 이용하면 소프트웨어 개발자 및 운용자들은 최적방출시간과 경제적인 개발비용을 예측 하는데 활용 할 수 있으리라 판단된다.
강우 시 우수관로 내부의 수리 거동(유속, 수위)에 영향을 미치는 대표적인 매개변수는 관로의 조도계수와 손실계수 등이 있다. 이 중 조도계수는 관로 내부의 퇴적 및 협잡물로 인한 조도높이 변화에 따른 관로 내의 수리학적 거동을 평가할 수 있는 매개변수이며 손실계수는 관로의 확대, 축소, 만곡 등에 의한 에너지 감쇄 효과에 따른 관로 내 수리학적 변화를 평가할 수 있는 매개변수이다. 본 연구에서는 서울시 주요 배수구역에 대해 관로 조도계수 및 손실계수 변화에 따른 수위, 유속 변동성을 SWMM으로 분석하였다. 연구에 적용한 대상 배수구역은 반포 02 (방배1), 안양천 13 (봉천1), 성내 05 (길동), 안양천 11(신림4), 반포 03 (방배2), 안양천 01 (오류1), 성내 03 (천호)로 총 7개 배수구역이다. 모형수행을 위한 조건으로 조도계수는 0.015 ~ 0.120 구간에 대해 0.003 단위로 증가시키며 총 12개 CASE를 적용하였으며 손실계수는 0.0 ~ 0.5 구간에 대해 0.1 단위로 총 6개 CASE를 적용하였다. 관로 수리특성에 따른 수심, 유속의 변화량 분석 결과는 관로 및 유역의 크기별로 변화의 폭이 매우 크므로 상자-수염그림(Box-whisker plot) 이용하여 중간값의 변화 정도를 검토하였다. 조도계수 증가에 따른 수심증가, 유속 감소치의 중간값을 분석한 결과 조도계수가 0.013에서 0.034로 증가 시 수심은 40.6% 증가하고 유속은 47.4% 감소하는 것으로 검토되었다(그림 1, 2). 한편, 손실계수 증가에 따른 수심증가, 유속 감소치의 중간값을 분석한 결과 조도계수가 0.0에서 1.6으로 증가시 수심은 15.7% 증가하고 유속은 15.0% 감소하는 것으로 검토되었다. 이상과 같은 연구의 성과는 우수관로 내부의 다양한 여건 변화가 강우 시 관로 내 수리특성에 미치는 영향을 판단하기 위한 기초 자료로 활용할 수 있으며 향후, 우수관로 모니터링 결과와 연계하여 유지관리 방안 수립에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
A deep recursive bidirectional Cuda Deep Neural Network Long Short Term Memory (Bi-CuDNNLSTM) layer is recruited in this paper to predict the entire force time histories, and the corresponding hysteresis and backbone curves of reinforced concrete (RC) bridge piers using experimental fast and slow cyclic tests. The proposed stacked Bi-CuDNNLSTM layers involve multiple uncertain input variables, including horizontal actuator displacements, vertical actuators axial loads, the effective height of the bridge pier, the moment of inertia, and mass. The functional application programming interface in the Keras Python library is utilized to develop a deep learning model considering all the above various input attributes. To have a robust and reliable prediction, the dataset for both the fast and slow cyclic tests is split into three mutually exclusive subsets of training, validation, and testing (unseen). The whole datasets include 17 RC bridge piers tested experimentally ten for fast and seven for slow cyclic tests. The results bring to light that the mean absolute error, as a loss function, is monotonically decreased to zero for both the training and validation datasets after 5000 epochs, and a high level of correlation is observed between the predicted and the experimentally measured values of the force time histories for all the datasets, more than 90%. It can be concluded that the maximum mean of the normalized error, obtained through Box-Whisker plot and Gaussian distribution of normalized error, associated with unseen data is about 10% and 3% for the fast and slow cyclic tests, respectively. In recapitulation, it brings to an end that the stacked Bi-CuDNNLSTM layer implemented in this study has a myriad of benefits in reducing the time and experimental costs for conducting new fast and slow cyclic tests in the future and results in a fast and accurate insight into hysteretic behavior of bridge piers.
S. Sivakumar;R. Prakash;S. Srividhya;A.S. Vijay Vikram
Structural Engineering and Mechanics
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제87권3호
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pp.221-229
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2023
Urbanization and industrialization have significantly increased the amount of solid waste produced in recent decades, posing considerable disposal problems and environmental burdens. The practice of waste utilization in concrete has gained popularity among construction practitioners and researchers for the efficient use of resources and the transition to the circular economy in construction. This study employed Lytag aggregate, an environmentally friendly pulverized fuel ash-based lightweight aggregate, as a substitute for natural coarse aggregate. At the same time, fly ash, an industrial by-product, was used as a partial substitute for cement. Concrete mix M20 was experimented with using fly ash and Lytag lightweight aggregate. The percentages of fly ash that make up the replacements were 5%, 10%, 15%, 20%, and 25%. The Compressive Strength (CS), Split Tensile Strength (STS), and deflection were discovered at these percentages after 56 days of testing. The concrete cube, cylinder, and beam specimens were examined in the explorations, as mentioned earlier. The results indicate that a 10% substitution of cement with fly ash and a replacement of coarse aggregate with Lytag lightweight aggregate produced concrete that performed well in terms of mechanical properties and deflection. The cementitious composites have varying characteristics as the environment changes. Therefore, understanding their mechanical properties are crucial for safety reasons. CS, STS, and deflection are the essential property of concrete. Machine learning (ML) approaches have been necessary to predict the CS of concrete. The Artificial Fish Swarm Optimization (AFSO), Particle Swarm Optimization (PSO), and Harmony Search (HS) algorithms were investigated for the prediction of outcomes. This work deftly explains the tremendous AFSO technique, which achieves the precise ideal values of the weights in the model to crown the mathematical modeling technique. This has been proved by the minimum, maximum, and sample median, and the first and third quartiles were used as the basis for a boxplot through the standardized method of showing the dataset. It graphically displays the quantitative value distribution of a field. The correlation matrix and confidence interval were represented graphically using the corrupt method.
시계열인 네트워크 트래픽 데이터로부터 미래를 예측할 수 있다면 효율적인 자원 배분, 악성 공격에 대한 예방, 에너지 절감 등의 효과를 거둘 수 있다. 통계 기법과 딥러닝 기법에 기반한 많은 모델이 제안되었는데, 이들 연구 대부분은 모델 구조와 학습 알고리즘을 개선하는 일에 치중하였다. 모델의 예측 성능을 높이는 또 다른 접근방법은 우수한 데이터를 확보하는 것이다. 이 논문은 우수한 데이터를 확보할 목적으로, 시계열 데이터를 증강하는 밀집 샘플링 기법을 네트워크 트래픽 예측 응용에 적용하고 성능 향상을 분석한다. 데이터셋으로는 네트워크 트래픽 분석에 널리 사용되는 UNSW-NB15를 사용한다. RMSE와 MAE, MAPE를 사용하여 성능을 분석한다. 성능 측정의 객관성을 높이기 위해 10번 실험을 수행하고 기존 희소 샘플링과 밀집 샘플링의 성능을 박스플롯으로 비교한다. 윈도우 크기와 수평선 계수를 변화시키며 성능을 비교한 결과 밀집 샘플링이 일관적으로 우수한 성능을 보였다.
본 연구는 울산광역시의 오염총량관리계획을 수립하기 위한 기초자료를 제시하고자 소하천을 중심으로 이화학적 수질조사와 더불어 어류조사를 병행하여 각 수질항목별 대표어종의 수질 내성범위를 확인하여 어류를 이용한 하천의 건강성 평가 기초자료로 활용하고자 하였다. 현장조사는 태화강, 회야강, 동천 및 청량천에서 총 44개 지점을 선정하여 수질조사는 계절별로, 어류는 8월에 실시하였으며 수질항목 중 생물의 호흡과 관련된 BOD와 DO, 영양염 및 부영양화와 관련된 T-N, T-P, 기타 TSS와 $NH_4$-N 등을 출현율이 높은 8개 대표어종별로 vertical box plot을 활용하여 비교하였다. 어류조사 결과, 태화강은 9과 24종, 회야강은 5과 14종, 동천은 4과 12종, 청량천은 6과 12종으로서 전체적으로 멸종위기종인 잔가시고기와 외래도입종인 블루길, 배스를 포함한 총 13과 33종이 확인되었으며 태화강이 가장 높은 한국고유종 출현율(29.2%)을 보였다. 출현율이 높은 8개 어종별 서식이 확인된 지점의 수질을 기본으로 내성범위를 살펴본 결과, 참갈겨니, 버들치, 왕종개, 긴몰개는 각 항목별로 제한적인 내성범위를 보이며 양호한 수환경을 선호하는 것으로 나타난 반면 참붕어와 붕어는 오염물질 유입이 빈번한 하류지역 및 도심형하천에도 서식이 가능한 것으로 확인되었다. 이를 통해 어류를 이용한 생물학적 평가 시 사용되는 항목 중 하나인 내성도를 살펴볼 때 좀 더 객관적인 자료를 토대로 민감종과 중간종, 내성종으로 구별하여 하천의 건강성 평가 및 수생태계 보전 및 복원을 위한 기초자료로 활용되리라 사료된다.
4대강 사업의 일환으로 추진된 보 건설이 영산강의 조류발생 형태와 제반 환경조건에 미치는 영향을 조사하기 위해 장기 (2001~2014년) 자료 (환경부 물환경정보시스템)를 분석하였다. 분석 항목으로 조류 발생의 형태를 파악할 수 있는 엽록소 ${\alpha}$와 환경인자인 부유물질, 암모늄, 질산염, 인산염, 총 질소, 총 인, N : P ratio 등이다. 조사 정점은 최상류에 위치한 담양 (DY)에서 하류의 무안1 (MA1)까지 포함 (총 12개)한다. 분석 항목별로 시간적 분포를 시계열로 분석하였고, 건설 전과 후의 직접적인 비교를 위해 전과 후 3년간 자료 (2006~2008년, 2012~2013년)를 Box-Whisker Plot으로 도시하여 분석하였다. 또한 항목들 간의 상관성 분석 (Pearson's correlation analysis)도 실시하였다. 분석 결과, 수층의 탁도를 결정하는 부유물질은 보 건설 기간 중에 부유물질 농도가 보 건설 전에 비해 거의 모든 정점에서 상당 폭 증가한 반면 건설 이후에는 상류 및 중류에 위치한 정점들을 중심으로 확연하게 감소하였다. 암모늄은 건설 이전에 비해 건설 이후 증가하는 경향을 보인 반면, 나머지 영양염은 감소하였고 이로 인해 N : P ratio가 증가하는 경향을 보였다. 엽록소 ${\alpha}$는 건설 중에는 모든 정점에서 감소하였으나, 건설 후에 부유물질 (탁도)이 감소하였던 정점에서 건설 전에 비해 확연히 증가하는 형태를 보여 주었다. 이는 영산강에서 보 건설 이후 인산염과 같은 영양염이 감소했지만, 동시에 탁도가 감소하면서 조류가 대발생 할 수 있는 환경이 조성되었음을 제시하는 결과라 할 수 있다
본 연구는 폐면 상자재배에서 NaCl 농도가 느타리 버섯 균사생장 및 자실체 발생과 생육에 미치는 영향에 관한 것으로 폐면 상자재배에서 NaCl 농도별로 조절된 물로 배지 수분을 조절하는 경우에는 농도가 높아짐에 따라 버섯생육에 장해를 일으키는 경향을 보였으며, 품종에 따라 약간의 차이는 있으나 시험한 느타리버섯의 전체를 백분율로 계산할 때 자실체 수확은 무처리구에 비하여 1.0% 처리구의 수확량은 72% 정도로 급격히 감소하였고, 3.0% 처리에서는 2%로 거의 수확할 수 없었다. NaCl 농도별 자실체의 형태적 특징은 갓크기, 갓두께는 처리농도에 따른 차이는 업었으며, 대길이와 개체중에서는 농도에 따른 확실한 차이를 보였다. NaCl 농도별 관수처리의 수량성에서는 1.0% 처리까지는 품종 간에 약간의 차이는 있으나 전체적으로 농도에 따른 차이를 볼 수 없었으며, 2.0% 처리에서 다소 수량이 감소되는 경향을 보이고 3.0% 처리에서는 전체적으로 수량과 버섯품질이 떨어지는 현상이 있었다. 버섯 초발이소요일수는 2주기에서는 NaCl 농도가 높아짐에 따라 발이 기간도 길어지는 경향을 보이나 버섯품종에 따라 다소 차이는 있으며, NaCl의 배지중 처리와 같이 확실한 차이는 나타내지는 않았다. NaCl 농도별 관수처리에 의한 자실체의 형태적 특징은 배지 중 처리와 유사한 경향이나 명확한 차이를 보이지 않았다.
본 연구에서는 진동-음향계에서 방사되어 생성된 일반 근접장에서 음향 인텐시티 기법을 이용해 소음원을 파악하는 방법의 문제점에 관하여 논한다. 이를 위해 자동차나중장비의 엔진실을 모사하는 3차원 구조물 모델을 고려한다. 실제 상황과 유사하도록 모델에는 음원들이 복잡한 형상의 표면에 상호 연관성이 있는 또는 없는 형태로 분포한다. 즉, 음원들은 음향학적으로 단단한 상자들에 의해 형성된 좁은 공간으로 연결되어 있다. 따라서 반사가 심한 음장에 면한 표면에 배치되어 있으며, 전체 구조의 바닥 부분은 하부의 바닥과 작은 틈새만큼 떨어져 있다. 음향 경계요소법을 이용하여 근접 음장과 내부 음장의 인텐시티를 계산한다. 주어진 음원들간의 상대적 위상, 주파수, 위치에 따른 효과를 조사하였고, 그 결과를 등인텐시티선도, 벡터도 및 에너지 유선으로 표현하였다. 현장에서 종종 행해지는 바와 같이, 예를들어 엔진룸 상부에서 인텐시티를 측정하여 음원을 조사하는 것과 같은, 반사장이 강한 음장에서 음향 인텐시티 기법을 적용하여 음원탐색을 시도할 경우 가짜 음원이 검색될 수 있음을 보였다. 이와 같은 음장에서 정확한 결과를 얻기 위해서는, 음원탐색 수행 전에 음장의 리액티비티에 대한 조사가 먼저 필요하며, 측정을 시행하기 전에 음장의 리액티비티를 없애거나 대폭적으로 줄이는 작업이 선행되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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