전단벽은 현대식 경골목조건축에서 바람이나 지진 등에 의한 측방하중에 대한 저항력을 제공하는 가장 중요한 요소 중의 하나이다. 전단벽에서 건물에 전달된 측방하중은 벽의 스터드와 덮개재료 사이의 못접합부를 통하여 덮개재료로 전달되고 덮개재료에 전달된 하중은 판재의 면전단력에 의하여 지지된다. 따라서 실제 전단벽에서 측방하중에 대한 저항력을 결정하는 가장 중요한 요소는 못접합부라고 할 수 있을 것이다. 이 연구에서는 스터드와 판재 사이의 못접합부에 대한 강성 및 강도를 측정하였으며 이 값들은 전단벽의 찌그러짐 저항력을 예측하는 이론모형의 입력자료로 사용되었다. 이론모형의 예측치의 정확성을 검증하기 위하여 판재 한 장으로 구성된 전단벽의 전단시험을 수행하였다. 못접합부의 강성은 스터드 부재의 섬유방향에 의하여 영향을 받았으나 판재의 방향은 거의 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 전단하중 하에서 못접합부나 전단벽의 거동은 3개의 직선구간으로 나나낼 수 있었으며 이론모형 I보다 이론모형 II의 예측치가 더 정확하였다.
지반의 열-수리 현상에 대한 수치해석에서 경계조건은 해석결과의 정확도에 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 지반과 대기의 상호작용을 고려한 열-수리 경계조건을 제시하였다. 지면의 에너지 평형은 태양복사, 지구복사, 바람에 의한 대류, 수분 증발에 대한 잠열 그리고 지중으로의 열전도로 구성된다. 각각의 열흐름에 대한 방정식을 제시하고, 불포화 지반의 열-수리 현상에 대한 해석프로그램과 연계하여 수치해석을 수행하였다. 울산기상대에서 관측된 기상데이터를 이용한 수리-열적 해석에서 실측된 지표면 온도와 수치해석 결과가 매우 유사하였다. 낮시간의 수분 증발에 의한 잠재열은 비포장 지면의 온도를 낮추며, 야간시간에는 지면조건의 영향이 감소한 열적평형 상태에 도달하였다. 지면의 온도변화는 지중으로 깊어질수록 열확산으로 감소하였다. 지표면의 온도가 주요 관심사인 수치해석에서는 지반과 대기의 열-수리적 상호작용을 고려한 수치해석을 수행해야 한다.
This study investigated the architectural expression of Taekpungdang(澤風堂, The Pond and Wind House) built by the Neo-Confucianist Taekdang Lee Sik(澤堂 李植, 1584~1647) from the perspective of the symbolic system of the Zhōuyì(『周易』, Classic of Changes). This study examined the historical context, personal history, and construction process of Taekpungdang at the time of its creation through his collection of writings, the Taekdanggip(澤堂集). The study also estimated the original form of Taekpungdang through field surveys and historical evidence. In addition, the architectural principles and architectural expressions inherent in the Taekpungdang were derived based on the symbolic system of "taekpungdaegwa"(澤風大過) which is Lee Sik's divination and one of the 64 trigrams in the Zhōuyì. Lee Sik, who was knowledgeable in the Zhōuyì, used divination to cope with the chaotic political situation and his own misfortunes. Accordingly, He determined the direction of his life and planned the surrounding environment, architectural structure, and form of Taekpungdang based on the rules and meanings of his divination system. He embodied the architectural space of Taekpungdang with the concept of time and space inherent in the divination of "daegwa",(大過, great exceeding). In addition, he expressed the principle of the generation of palgue,(八卦, the eight trigrams for divination) and the principle of the co-prosperity of ohaeng(五行, the five elements) through the composition of walls and windows of the house. The images of Taekpungdaegwae, which are dongyo(棟撓 wood submerged in the pond) and taekmyeolmok(澤滅木, shaking pillars), were manifested in the form of buildings. Therefore, Taekpungdang can be considered a remarkable example of a building designed through the thorough utilization of the Zhōuyì divination system.
The purpose of this study was to systemize the 'Eagi(理氣)' theory in Feng Shui which has been neglected in Korea because of its difficulties in the current Feng Shui theory and to make it easier to apply in the art of placement. The study also analysed the characteristics of the location of a sample village in terms of Feng Shui. Besides the placement analysis, the interpretation of the Yangtaek(陽宅) theory was analysed on the layout of the outdoor space of the building. As the initial step, various theories about Feng Shui were investigated. Based on those, the framework of the Feng Shui theory was summarized for application to the case study. Yangtaeksamyo(陽宅三要) was referred to for consideration of Feng Shui theory outside the residential buildings. At the same time, configurational analysis of the ground was carried out with the naked eye and actual measurements were taken using a specific compass(佩鐵). The results were summarized as follows : First, the 'Eagi' theory in Feng Shui, which finds a 'lucky site(穴)' selects the 'geomagnetic aspect(坐向)' by analyzing the natural forces of wind and water. In this theory, the aspect was regarded of most importance. 'Yangtaek Feng Shui (陽宅風水)' was the theory that people's ups and downs depends on the direction of the place where they live on, and was developed on the basis of 'I ching(周易)'. Second, the village and the house in the case study have been considered as lucky places from old times and this was equally verified by the 'Eagi (理氣)' theory and the "Yangtaek (陽宅)' theory.
Kang Cai;Mingfeng Huang;Xiao Li;Haiwei Xu;Binbin Li;Chen Yang
Wind and Structures
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제37권6호
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pp.445-460
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2023
Accurate estimation of modal parameters (i.e., natural frequency, damping ratio) of tall buildings is of great importance to their structural design, structural health monitoring, vibration control, and state assessment. Based on the combination of variational mode decomposition, smoothed discrete energy separation algorithm-1, and Half-cycle energy operator (VMD-SH), this paper presents a method for structural modal parameter estimation. The variational mode decomposition is proved to be effective and reliable for decomposing the mixed-signal with low frequencies and damping ratios, and the validity of both smoothed discrete energy separation algorithm-1 and Half-cycle energy operator in the modal identification of a single modal system is verified. By incorporating these techniques, the VMD-SH method is able to accurately identify and extract the various modes present in a signal, providing improved insights into its underlying structure and behavior. Subsequently, a numerical study of a four-story frame structure is conducted using the Newmark-β method, and it is found that the relative errors of natural frequency and damping ratio estimated by the presented method are much smaller than those by traditional methods, validating the effectiveness and accuracy of the combined method for the modal identification of the multi-modal system. Furthermore, the presented method is employed to estimate modal parameters of a full-scale tall building utilizing acceleration responses. The identified results verify the applicability and accuracy of the presented VMD-SH method in field measurements. The study demonstrates the effectiveness and robustness of the proposed VMD-SH method in accurately estimating modal parameters of tall buildings from acceleration response data.
As the Fourth Industrial Revolution accelerating, countries worldwide are developing technologies to digitize and automate various industrial sectors. Building smart factories not only reduces costs through improved process productivity but also allows for preemptive identification and removal of risk factors through the practice of Health, Safety, and Environment (HSE) management, thereby reducing industrial accident risks. In this study, we visualized pressure, temperature, power, and wind speed data measured in real-time via a monitoring GUI, enabling field managers and workers to easily access related information. Through the work environment monitoring system developed in this study, it is possible to conduct economic analysis on per-unit basis, based on the digitization of production management elements and the tracking of required resources. By implementing HSE in shipyards, potential risk factors can be improved, and gas and electrical leaks can be identified, which are expected to reduce production costs.
최근 IT 기술과 데이터의 범람으로 생활 전반적인 부분의 패러다임이 전환되고 있다. 이러한 기술의 발전과 변화는 학술영역에도 영향을 미치고 있다. 학문적 교류와 연계를 통해 연구주제나 연구 방법의 개선이 이루어지고 있다. 특히, 데이터 기반의 연구 방법이 다양한 학문분야에서 진행되고 있으며 조경학에서도 지속적인 연구가 필요한 시점이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 시대적 상황을 반영하여 인공지능의 한 분야인 머신러닝을 활용한 경관 선호 평가 및 예측모델의 개발 가능성을 알아보는 것을 목표로 한다. 본 연구의 목표를 달성하기 위하여 경관 분야에 머신러닝 기법을 적용하여 경관 선호 평가 및 예측 모델을 구축하고, 구축된 모형의 모의정도를 검증하였다. 이를 위해 본 연구에서는 최근 신재생에너지 사업으로 주목받는 풍력발전시설 경관 이미지를 연구대상으로 선정하였다. 분석을 위하여 풍력발전시설 경관 이미지를 웹크롤링 기법을 활용하여 수집하고 분석 테이터셋을 구축하였다. 우수한 성능의 예측모델 도출을 위하여 머신러닝 분석에 활용되는 University of Ljubljana의 프로그램인 오렌지 버전 3.33을 활용하였다. 또, 머신러닝 학습데이터의 평가기준을 통합한 모델과 평가기준 별도 모델 구조를 활용하였으며, 머신러닝 분류모델에 적합한 kNN. SVM, Random Forest, Logistic Regression, Neural Network 알고리즘을 사용해 모델을 생성하였다. 생성된 모델을 성능 평가를 실시하여 본 연구에 가장 적합한 예측모델을 도출하였다. 본 연구에서 도출된 예측모델은 경관의 유형에 따른 분류, 경관과 대상의 시거리에 따른 분류, 선호에 따른 분류 등 3가지 평가기준을 별도로 평가 후 종합해 예측하여 결과를 도출하였다. 연구 결과 경관 유형에 따른 평가 기준 정확도 0.986, 시거리에 따른 평가 기준 정확도 0.973, 선호에 따른 평가 기준 정확도 0.952에 달하는 높은 정확도를 가진 예측모델을 개발하였으며, 평가데이터 예측 결과를 통한 검증과정을 보아도 모델의 성능 치를 상회하는 성과를 도출했음을 알 수 있다. 경관 관련 연구에서 머신러닝을 활용한 예측모델 개발 가능성을 알아본 실험적 시도로 이미지 데이터의 수집 및 정제를 통해 데이터 세트를 구축하여 높은 성능의 예측모델이 생성 가능하며, 이후 경관 관련 연구 분야에 활용될 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과와 시사점, 한계점을 반영한다면 풍력발전시설의 경관뿐만 아니라 자연경관이나 문화경관 등 다양한 형태의 경관 예측모델 개발이 가능할 것으로 생각되며, 경관 유형에 따라 이미지를 분류하는 모델의 연구를 통해 데이터 분류의 시간을 단축하거나 머신러닝을 활용한 경관예측 인자분석을 통해 경관계획 요소의 중요도 분석 등의 주제에 맞는 연구 방법을 탐색하고 적용하여 후속 연구를 진행한다면 조경학 분야에서도 머신러닝 기법을 보다 유용하고 가치 있게 활용할 수 있을 것으로 생각된다.
우리나라의 시민들은 범죄에 대한 일반적인 사항만을 알 수 있을 뿐, 자신이 범죄위험에 얼마나 노출되어 있는지를 파악하기 어렵다. 경찰의 입장에서도 범죄발생 지역을 예측할 수 있다면 경찰력이 부족한 상황에서 효율성 있게 범죄에 대처 가능할 것이지만 아직 우리나라에서는 예측시스템이 없고, 관련 연구도 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 범죄발생 위험지역 예측 자동화 시스템 개발의 첫 번째 단계로 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보와 도시지역 자료를 바탕으로 머신러닝 방식을 통해 한국형 범죄발생 위험지역 예측 모형을 개발하고자 한다. 또한 시나리오를 가정하여 범죄발생 확률을 지도로 시각화함으로써 사용자의 이해도를 높이도록 하였다. 선행 연구 및 사례에서 범죄발생에 영향을 미치는 요인 중 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보, 날씨정보(기온, 강수량, 풍속, 습도, 일조, 일사, 적설, 전운량), 지역정보(평균 건폐율, 평균 용적율, 평균 높이, 총 건축물수, 평균 공시지가, 평균 주거용도면적, 평균 지상층수)를 머신러닝에 활용할 수 있도록 데이터를 사전 처리하였다. 머신러닝 알고리즘으로서 지도학습 모형 중 다양한 분야에서 활용되며 정확도가 높다고 알려진 의사결정나무모형, 랜덤포레스트모형, Support Vector Machine(SVM)모형을 활용하여 범죄 예측 모형을 구축하고 비교 분석하였다. 그 결과 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 낮아 예측력이 높은 의사결정나무모형을 최적모형으로 선정하였다. 이를 바탕으로 가장 빈번하게 발생하는 절도와 폭력범죄를 대상으로 시나리오를 작성하여 범죄 발생 위험지역을 예측한 결과, 사례도시 J시는 위험지역이 3가지 패턴으로 발생하는 것으로 나타났으며, 각각 발생확률을 3 등급으로 구분하여 $250{\times}250m$ 단위의 지도형태로 시각화할 수 있었다. 본 연구는 향후 자동화 시스템으로 개발하여 시시각각으로 변하는 도시 상황에 따라 실시간으로 예측 결과를 시각화하여 제공함으로써 보다 범죄로부터 안전한 도시환경 조성에 기여하고자 한다.
본 연구는 소양강댐 유역을 대상으로 LSTM 기반의 일유출량 추정 딥러닝 모형을 개발한 후, 모형구조 및 입력자료의 다양한 조합에 대한 모형의 정확도를 살폈다. 첫 12년(1997.1.1-2008.12.31) 동안의 유역평균 일강수량, 일기온, 일풍속 (이상 입력), 일평균 유량 (출력)으로 이루어진 데이터베이스를 기반으로 모형을 구축하였으며, 이후 12년(2009.1.1-2020.12.31) 동안의 자료를 사용하여 Nash-Sutcliffe Model Efficiency Coefficient (NSE)와 RMSE를 살폈다. 가장 높은 정확도를 보인 조합은 64개의 은닉유닛을 가진 LSTM 모형 구조에 가능한 모든 입력자료(12년치의 일강수량, 일기온, 일풍속)를 활용한 경우로서 검증기간의 NSE와 RMSE는 각각 0.862와 76.8 m3/s를 기록하였다. LSTM의 은닉유닛이500개를 초과하는 경우 과적합으로 인한 모형의 성능 저하가 나타나기 시작했으며, 1000개를 초과하는 경우 과적합 문제가 두드러졌다. 12년치의 일강수만 입력자료로 활용한 경우에도 매우 높은 성능(NSE=0.8~0.84)의 모형이 구축되었으며, 한 해의 자료만을 활용하여 학습한 경우에도 충분히 활용 가능한 정확도(NSE=0.63~0.85)를 가진 모형을 구축할 수 있었다. 특히 유량의 변동성이 큰 한 해의 자료만을 활용하여 모형을 학습한 경우 매우 높은 정확도(NSE=0.85)의 모형이 구축되었다. 학습자료가 중유량과 양극한의 유량을 모두 포함한 경우라면 5년 이상의 입력자료는 모형의 성능을 크게 개선시키지 못했다.
서울 지하철 지하역사의 평상시 및 비상시(화재시)의 급배기 효율을 조사하기 위하여 대표적인 대심도역사인 신금호 역사를 선정하여 설계 용량 대비 실제 용량을 계측하여 비교분석 하였다. 신금호 역사는 심도가 43.6m(서울에서 3번째 깊이) 이며, 지하8층의 섬식 승강장과 지하 1,2층의 대합실로 이루어져 있다. 승강장과 대합실을 연결하는 통로는 1개의 비상계단을 사용하도록 되어있다. 실험을 위하여 열선유속계, capture hood, 풍향풍속계 및 데이터 수집장치 등을 이용하여 자동 계측하였다. 실험 결과 평상시 대합실에서는 급기량 및 배기량이 설계치에 비하여 실측치가 각각 34% 및 46% 감소된 환기량을 보였으며, 승강장에서는 급기량 및 배기량이 각각 66% 및 38% 감소된 환기량을 보였다. 비상시에서는 대합실에서 급기량이 42% 감소, 승강장에서는 배기량이 28% 감소된 것으로 조사되었다. 따라서 평상시에는 역사에서의 공기질 악화 및 비상시에는 제연능력 약화가 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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