• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.539-550
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• 2017

본 연구는 대학생 자녀와 그들 부모 간에 가족결속력 및 가족적응력에 차이가 있는지를 알아보고, 어떤 요인들이 가족결속력과 가족적응력에 영향을 미치는 지 파악하기 위해 시도된 서술적 조사연구이다. 연구대상은 일 대학의 대학생 자녀 197명과 그들의 부모 197명을 대상으로 하였다. 자료는 기술통계와 t-검정, ANOVA를 이용한 차이검증, 요인분석, 상관관계 및 다중회귀분석 등으로 분석하였다. 대상자의 가족기능지수는 10점 만점에 평균 $7.42{\pm}2.28$이었으며, 정상 가족기능군은 65.48%였다. 대학생 자녀와 부모의 가족결속력은 유의한 차이가 없었으며, 가족적응력은 훈육(t=-3.100, p<.01)과 역할(t=.212, p<.05)에서 유의한 차이가 있었다. 대학생 자녀의 가족적응력에 영향을 미치는 요인은 가족 간의 가족활동의 공유, 정서적 친밀감 및 가정행사 모임이었으며, 45.9%의 설명력을 보였다. 부모의 가족결속력에 영향을 미치는 요인은 가사분담, 가족 간의 정서적 친밀감 및 가정행사 모임이었으며 이들은 51.4%의 설명력을 보였다. 따라서 대학생의 가족적응력은 가족간 정서적 친밀감 및 가정행사 모임과 더불어 가족활동의 공유가 중요하고, 부모의 가족결속력은 가족 간 정서적 친밀감 및 가정행사 모임과 더불어 가사분담이 중요함을 알 수 있었다.

• 사회복지연구
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• 제42권2호
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• pp.205-233
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• 2011

이 연구는 복지국가의 제도적 맥락에 기초하여 '사회의 질(social quality)' 하위영역 중 사회경제적 안전성의 영역과 사회적 응집성의 영역의 관계를 파악하고자 하는 목적에서 출발한다. 복지국가의 제도적 맥락을 포착하기 위한 틀로 복지지위론을 채택하여 각 개인이 가지는 사회경제적 자원을 복지수급자의 지위와 복지납세자의 지위로 측정하였으며, 사회경제적 안전성의 영역이 사회적 응집성의 영역에 영향을 미친다는 이론적 가설을 설정하였다. 가설 검증을 위해 사회적 응집성의 핵심지표로 사회신뢰 인식을 투입하여, 2008년에 실시된 사회조사자료를 대상으로 복지지위, 사회경제적 안전성 인식, 사회신뢰 인식에 이르는 구조방정식모형(SEM) 분석을 실시하였다. 분석 결과, 복지수급의 권리 차원에서의 자원의 양은 사회경제적 안전성에 유의미한 영향을 미쳤으나, 복지공급의 의무 차원에서의 자원의 양은 유의한 영향을 미치지 못하였다. 복지수급의 권리 차원과 의무 차원 모두 사회신뢰 인식에는 유의한 영향을 미쳤으며, 사회경제적 안전성에 대한 인식은 사회신뢰에 대한 인식에 유의한 영향을 미쳤다. 결론적으로, 사회의 질 하위영역 들 중에서 사회경제적 안전성 분면이 사회적 응집성 분면에 영향을 미치는 것을 확인하였다. 이런 결과들은 향후 한국사회의 사회적 응집 수준을 높이기 위해서는 보다 정교한 수준의 복지제도 배치가 필요함을 암시한다.

• 터널과지하공간
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• 제25권3호
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• pp.284-292
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• 2015

일반화된 Hoek-Brown 파괴함수는 GSI 지수를 이용하여 현장 암반의 강도정수를 결정하는 경험적 비선형 파괴조건식으로서 오늘날 다양한 암반공학적 설계에 널리 활용되고 있다. 그러나 여전히 많은 암반공학 전문가들이 암반의 강도를 마찰각과 점착력으로 표현하는 것에 익숙하다. 또한 거의 대부분의 암반안정성해석 수치해석 프로그램이 간편한 선형 Mohr-Coulomb 파괴조건식을 채택하고 있다. 이에 따라 Hoek-Brown 파괴함수를 Mohr-Coulomb 파괴함수 틀에서 이해하는 방법의 제시가 필요하다. 이 연구에서는 한계해석 상계정리를 적용하여 유도된 줄기초의 지지력 공식을 활용하여 Hoek-Brown 파괴조건을 따르는 천부 암반의 등가마찰각과 등가점착력을 계산하는 방법을 제안하였다. 일반화된 Hoek-Brown 파괴함수가 내포하는 접선점착력-접선마찰각 관계식을 이용하여 지지력 상계해를 마찰각의 함수로 표현한 후 최소 지지력 조건의 마찰각을 탐색하여 이를 등가마찰각으로 간주하였다. 제안된 방법을 활용하여 GSI, $m_i$, 교란계수 D가 등가마찰각과 등가점착력에 미치는 영향을 분석하였다.

• 터널과지하공간
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• 제29권3호
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• pp.172-183
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• 2019

Hoek et al.(2002)이 개발한 일반화된 Hoek-Brown(GHB) 파괴기준식은 암반의 파괴응력 조건을 정의하는 비선형 함수이다. 관련 강도정수들은 GSI 지수값을 이용하여 체계적으로 결정된다. GSI 지수는 현장 암반의 상태를 정량화한 수치이므로 GHB 파괴기준식은 현장의 암반조건을 파괴기준식에 반영할 수 있는 실용적인 암반파괴함수이다. 대부분의 암반공학 기술자들이 선형 Mohr-Coulomb 파괴기준식에 익숙하며, 다수의 암반공학 소프트웨어들이 Mohr-Coulomb 식을 채택하고 있음을 고려하여 등가마찰각과 등가점착력 계산식이 GHB 파괴기준식 발표와 함께 제시되었다. 그러나 이 목적으로 제시된 등 가마찰각 및 등가점착력 계산식은 선형 최적화가 수행되는 최소주응력 범위의 하한 값을 암반의 인장강도로 고정시키고 있다. 따라서 해석영역에 인장응력이 분포하지 않은 경우 Hoek et al.(2002)의 제안식을 이용한 등가마찰각 및 등가점착력 산정결과는 정확성이 떨어질 수 있다. 이러한 기존 등가마찰각 및 등가점착력 산정수식의 단점을 극복하기 위하여 이 연구에서는 임의의 최소주응력 구간에 대해서도 최적 등가마찰각과 등가점착력을 계산할 수 있는 해석적 수식을 유도하고 결과식의 정확성을 검증하였다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제39권3호
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• pp.241-256
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• 2024

The shear strength (SS) of soil is a critical parameter utilized in the design of civil engineering projects. The SS parameters, including cohesion (c) and friction angle (𝜑), can be determined through methods conducted either in the field or within a laboratory environment. However, the traditional method for determining SS parameters are not only costly but also time-consuming. Recently, the application of machine learning (ML) in geotechnical problems has received increasing attention. In order to select an appropriate ML model and assess the effect of physical properties on the SS of soil. This research endeavors to predict critical SS parameters of soil through the application of five machine learning (ML) models, integrating easily-available physical soil index, including specific gravity (G), saturation degree (Sr), liquid limit (LL), silt content (SC), and clay content (CC). The used ML techniques include Extreme Gradient Boosting (XGBoost), Random Forest (RF), Multilayer Perceptron (MLP), Support Vector Machine (SVM), and Convolutional Neural Network (CNN). A range of metrics, encompassing the root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), and determination coefficient (R²) were used to measure the predictive efficacy of the employed models as well as compare the performance of the used ML models. The values of R² range from 0.769 to 0.987 indicate that all ML models exhibit excellent predictive capabilities for estimating SS parameters, in which the XGBoost, and CNN techniques show outperforming results compared to the other models. The study uses decision tree feature importance (DTFI) and coefficient feature importance (CFI) techniques to investigate how various physical properties impact the predictive capabilities of the model and indicates that both G and LL have a substantial impact on the predictive accuracy of cohesion and friction angle.

• Geomechanics and Engineering
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• 제10권2호
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• pp.125-135
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• 2016

Adhesion in geotechnical engineering is the interaction between cohesive soil and a solid surface which can cause clogging in mechanized tunnelling through clayey formations. Normal piston pull out and modified direct shear tests were performed on clayey soil samples to determine which type of adhesion stress, normal or tangential, could be most effectively measured. Measured values for normal adhesion ranged from 0.9 to 18 kPa. The range of tangential adhesion was 2.4 to 10 kPa. The results indicate normal adhesion results were more accurate than those for the modified direct shear test that measure tangential adhesion. Direct shear test on identical samples did not show any correlation between measured cohesion and normal adhesion values. Normal adhesion values have shown significantly meaningful variation with consistency index and so are compatible with the base of field clogging assessment criteria. But tangential adhesion and cohesion were not compatible with these assessment criteria.

• Child Health Nursing Research
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• 제27권3호
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• pp.201-210
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• 2021

Purpose: This study analyzed research trends related to childhood and adolescent cancer survivors (CACS) using word co-occurrence network analysis on studies registered in the Korean Citation Index (KCI). Methods: This word co-occurrence network analysis study explored major research trends by constructing a network based on relationships between keywords (semantic morphemes) in the abstracts of published articles. Research articles published in the KCI over the past 10 years were collected using the Biblio Data Collector tool included in the NetMiner Program (version 4), using "cancer survivors", "adolescent", and "child" as the main search terms. After pre-processing, analyses were conducted on centrality (degree and eigenvector), cohesion (community), and topic modeling. Results: For centrality, the top 10 keywords included "treatment", "factor", "intervention", "group", "radiotherapy", "health", "risk", "measurement", "outcome", and "quality of life". In terms of cohesion and topic analysis, three categories were identified as the major research trends: "treatment and complications", "adaptation and support needs", and "management and quality of life". Conclusion: The keywords from the three main categories reflected interdisciplinary identification. Many studies on adaptation and support needs were identified in our analysis of nursing literature. Further research on managing and evaluating the quality of life among CACS must also be conducted.

• Geomechanics and Engineering
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• 제39권2호
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• pp.129-142
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• 2024

The most significant soil parameters that are utilized in geotechnical engineering projects' design and implementations are soil strength parameters including friction (ϕ), cohesion (c), and uniaxial compressive strength (UCS). Understanding soil shear strength parameters can be guaranteed the design success and stability of structures. In this regard, professionals always looking for ways to get more accurate estimations. The presented study attempted to investigate soil shear strength parameters by using multivariate regression and multilayer perceptron predictive models which were implemented on 100 specimens' data collected from the Tabriz region (NW of Iran). The uniaxial (UCS), liquid limit (LL), plasticity index (PI), density (γ), percentage of fine-grains (pass #200), and sand (pass #4) which are used as input parameters of analysis and shear strength parameters predictions. A confusion matrix was used to validate the testing and training data which is controlled by the coefficient of determination (R²), mean absolute (MAE), mean squared (MSE), and root mean square (RMSE) errors. The results of this study indicated that MLP is able to predict the soil shear strength parameters with an accuracy of about 93.00% and precision of about 93.5%. In the meantime, the estimated error rate is MAE = 2.0231, MSE = 2.0131, and RMSE = 2.2030. Additionally, R² is evaluated for predicted and measured values correlation for friction angle, cohesion, and UCS are 0.914, 0.975, and 0.964 in the training dataset which is considerable.

• 터널과지하공간
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• 제25권1호
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• pp.24-36
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• 2015

거창화강암은 국내 주요 석재자원의 하나로서 토목 및 건축사업에 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 거창화강암을 대상으로 수많은 실내시험을 실시하여 암석의 단위중량, 흡수율, P파 속도, S파 속도, 일축압축강도, 인장강도, 영률, 포아송비, 점착력, 내부마찰각, 점하중강도지수 등의 물리적 성질을 조사하였다. 일축압축강도는 인장강도의 19.5배, 점착력의 8.6배이고, P파 속도는 S파 속도의 1.5배 수준이었다. 실험결과로 얻어진 각종 물성간의 상호관계를 분석하였으며, 일축압축강도는 포아송비, 점하중강도지수, 영률과 0.8 이상의 피어슨 상관계수를 보였다. 또한, 단순회귀분석과 다중회귀분석을 통해 물성간의 각종 회귀식을 구하였으며, 특히 결정계수 0.7이상의 회귀식을 정리하여 나타내었다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제14권4호
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• pp.29-37
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• 2013

본 논문에서는 정수슬러지와 폐어망을 재활용하기 위하여 정수슬러지의 다양한 혼합비율(0%, 10%, 30%, 50%)과 폐어망 보강형식(무보강, 무처리된 폐어망, 본딩처리된 폐어망)에 따른 혼합토의 공학적 특성을 조사하였다. 무처리된 폐어망과 본딩처리된 폐어망을 혼합토에 보강하여 흙 입자와 폐어망 표면 사이의 억물림을 증가시키고자 하였다. 다짐시험, 삼축압축시험, 압밀시험, 투수시험과 용출시험과 같은 다양한 실내시험이 수행되었다. 시험 결과 정수슬러지의 혼합비율이 증가할수록 최대건조단위중량, 점착력, 내부마찰각 및 투수계수가 감소하였으나 최적함수비, 압축지수, 팽창지수 및 압축비는 증가하였다. 또한 폐어망 및 본딩처리된 폐어망이 보강됨에 따라 점착력 및 내부마찰각이 증진되었다. 용출시험 결과 환경부가 고시한 기준을 모두 만족하는 것으로 나타났다.