The construction industry, one of the biggest producers of greenhouse emissions, is under a lot of pressure as a result of growing worries about how climate change may affect local communities. Geopolymer concrete (GPC) has emerged as a feasible choice for construction materials as a result of the environmental issues connected to the manufacture of cement. The findings of this study contribute to the development of machine learning methods for estimating the properties of eco-friendly concrete, which might be used in lieu of traditional concrete to reduce CO2 emissions in the building industry. In the present work, the compressive strength (fc) of GPC is calculated using random forests regression (RFR) methodology where natural zeolite (NZ) and silica fume (SF) replace ground granulated blast-furnace slag (GGBFS). From the literature, a thorough set of experimental experiments on GPC samples were compiled, totaling 254 data rows. The considered RFR integrated with artificial hummingbird optimization (AHA), black widow optimization algorithm (BWOA), and chimp optimization algorithm (ChOA), abbreviated as ARFR, BRFR, and CRFR. The outcomes obtained for RFR models demonstrated satisfactory performance across all evaluation metrics in the prediction procedure. For R2 metric, the CRFR model gained 0.9988 and 0.9981 in the train and test data set higher than those for BRFR (0.9982 and 0.9969), followed by ARFR (0.9971 and 0.9956). Some other error and distribution metrics depicted a roughly 50% improvement for CRFR respect to ARFR.
정보 시스템 개발에 있어 객체지향 프로그래밍 언어가 널리 사용된다. 이와 함께 객체지향 설계를 뒷받침하는 개념적 모델링 언어에 관한 관심도 높다. 이를 배경으로 통합 모델링 언어 혹은 UML로 알려진 개념적 모델링 언어는 여러 객체 지향 프로그래밍 언어와 함께 사용되면서 사후적 표준으로 자리 잡았다. UML은 클래스를 설계의 중심에 둔다. 또한 클래스들 간의 관계를 통해 체계적인 이해를 가능하게 한다. 특히 부분에 해당하는 클래스들과 전체에 해당하는 클래스의 관계인 부분-전체 관계를 설계할 수 있는 문법 또한 UML에 포함된다. 현실 세계에 부분-전체 관계로 파악될 수 있는 여러대상들이 존재하고 비즈니스 활동에 존재하는 각종 역할들의 구조에서도 부분-전체 관계로 표현될 수 있는 대상들이 보편적으로 보인다. 따라서 UML로 클래스들 간의 부분-전체 관계를 드러내는 일은 자연스럽다. 문제는 부분-전체 관계를 파악하는 활동은 UML 2.0의 표준에 포함되었으나 실제 설계 과정에서 적극 활용하기 위한 실천적 이론화가 부족하다는 점이다. 부분-전체 관계를 집합연관과 복합연관으로 세분화한 UML 문법은 표현 양식에서 부족함은 없을지라도 어떤 대상을 부분-전체로 파악하고, 이를 어떻게 집합연관이나 복합연관으로 분류해야 할 것인지에 대한 판단이 쉽게 결여된다. 지금까지 UML의 부분-전체 관계 규명은 언어적 표현법을 활용하는 것에 치우쳤다. 이와 같은 문제에 대한 대안을 제시하기 위해 본 연구는 메타모델 형식화 이론을 기반으로 UML 사용자가 부분-전체 관계를 판단하고 이를 집합연관과 복합연관으로 분류할 수 있는 실천적 대안을 제시한다. 이를 활용한 실험의 결과 메타모델 형식화가 UML 사용자들에게 통용되어 온 언어적 구분법보다 더 나은 결과를 낳는다는 점이 밝혀졌다. 본 연구는 부분-전체의 판별과 구분에 도움을 주는 실용적인 방법을 제안하고 검증하였다는 점에서 의의가 있다.
In this study, the response surface method and experimental design were applied as an alternative to conventional methods for the optimization of coagulation tests. A central composite design, with 4 axial points, 4 factorial points and 5 replicates at the center point were used to build a model for predicting and optimizing the coagulation process. Mathematical model equations were derived by computer simulation programming with a least squares method using the Minitab 15 software. In these equations, the removal efficiencies of turbidity and total organic carbon (TOC) were expressed as second-order functions of two factors, such as alum dose and coagulation pH. Statistical checks (ANOVA table, $R^2$ and $R^2_{adj}$ value, model lack of fit test, and p value) indicated that the model was adequate for representing the experimental data. The p values showed that the quadratic effects of alum dose and coagulation pH were highly significant. In other words, these two factors had an important impact on the turbidity and TOC of treated water. To gain a better understanding of the two variables for optimal coagulation performance, the model was presented as both 3-D response surface and 2-D contour graphs. As a compromise for the simultaneously removal of maximum amounts of 92.5% turbidity and 39.5% TOC, the optimum conditions were found with 44 mg/L alum at pH 7.6. The predicted response from the model showed close agreement with the experimental data ($R^2$ values of 90.63% and 91.43% for turbidity removal and TOC removal, respectively), which demonstrates the effectiveness of this approach in achieving good predictions, while minimizing the number of experiments required.
현재, 자동화 시스템을 위한 통신분야는 TCP/IP를 기반으로 하는 네트워크 기반 원격제어 부분과 시스템의 각 내부 장치들간의 통신을 위한 간단한 직렬통신으로 나뉠 수 있다. 네트워크의 비약적인 발전에도 불구하고 내부 제어를 위한 통신부분은 현재까지 간단한 RS232기반을 사용하고 있다. 또한, 시스템의 개발기법은 각 기능단위의 모듈러 프로그래밍 기법에서 객체지향 프로그램으로 발전하였으며, 현재는 소프트웨어의 부품단위인 컴포넌트 기반 개발기법으로 발전하였다. 이는, 비즈니스 로직을 포함하는 독립적인 운영단위를 조립하며 새로운 시스템의 개발로 이어지는 기법으로서 소프트웨어 개발기법의 새로운 대안으로 제시되고 있다. 따라서, 본 연구는 컴포넌트 기반의 개발 기법을 적용한 GUI기반의 RS232C에서의 내부통신 Emulate를 구현하였다. 이는, 수신부와 송신부로 나뉘어지는 통신 제어부분을 컴포넌트화 하였으며, 이를 합성함으로서 제어부에서는 송,수신 데이터의 핸들링을 담당하도록 하였다.
In recent years, due to the many advantages cable-stayed bridges have often constructed in medium and long span. These advantages can be listed as an aesthetically pleasing appearance, economic and easy construction, etc. The main structural elements of cable-stayed bridges are listed as deck, pylon, cables and foundation. Perhaps one of the most vital and expensive of these structural elements is stay-cables. Stay-cables ensure the allowable displacement and distribution of bending moments along the bridge deck with prestressing force. Therefore the optimum design of the stay-cables and prestressing force are very important in achieving the performance expected from the cable-stayed bridges. This paper aims to obtain the stay-cables size and prestressing force optimization of the cable-stayed bridge. For this purpose, single pylon and fan type cable configuration Manavgat Cable-Stayed Bridge was selected as an example. The three dimensional (3D) finite element model (FEM) of the bridge was created with SAP2000. Analysis of the 3D FEM of the bridge was conducted under the different combined effects of the self-weight of the structural element, prestressing force of stay-cable and live load. Stay-cable stress and deck displacement were taken into account as constraints for the optimization problem. To optimize this existing bridge a metaheuristic algorithm named Jaya was used in the optimization process. 3D FEM of the selected bridge was repeatedly analyzed by using Open Applicable Programming Interface (OAPI) properties of SAP2000. To carry out the optimization process the developed program which integrates the Jaya algorithm and the required codes for calling SAP2000 is coded in MATLAB. At the end of the study, the total weight of the stay-cables was reduced more than 40% according to existing stay cables under loads taken into account.
Localizing damages is an essential task to monitor the health of the structures since they may not be able to operate anymore. Among the damage detection techniques, non-destructive methods are considerably more preferred than destructive methods since damage can be located without affecting the structural integrity. However, these methods have several drawbacks in terms of detecting abilities, time consumption, cost, and hardware or software requirements. Employing artificial intelligence techniques could overcome such issues and could provide a powerful damage detection model if the technique is utilized correctly. In this study, the crack localization in flat and folded plate structures has been conducted by employing a Backpropagated Artificial Neural Network (BPANN). For this purpose, cracks with 18 different dimensions in thin, flat, and folded structures having 150, 300, 450, and 600 folding angle have been modeled and subjected to free vibration analysis by employing the Classical Plate Theory with Finite Element Method. A Four-nodded quadrilateral element having six degrees of freedom has been considered to represent those structures mathematically. The first ten natural frequencies have been obtained regarding healthy and cracked structures. To localize the crack, the ratios of the frequencies of the cracked flat and folded structures to those of healthy ones have been taken into account. Those ratios have been given to BPANN as the input variables, while the crack locations have been considered as the output variables. A total of 500 crack locations have been regarded within the dataset obtained from the results of the free vibration analysis. To build the best intelligent model, a feature search has been conducted for BAPNN regarding activation function, the number of hidden layers, and the number of hidden neurons. Regarding the analysis results, it is concluded that the BPANN is able to localize the cracks with an average accuracy of 95.12%.
Ibrahim Albaijan;Hanan Samadi;Arsalan Mahmoodzadeh;Danial Fakhri;Mehdi Hosseinzadeh;Nejib Ghazouani;Khaled Mohamed Elhadi
Steel and Composite Structures
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제52권3호
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pp.293-312
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2024
Researchers are actively investigating the potential for utilizing alternative materials in construction to tackle the environmental and economic challenges linked to traditional concrete-based materials. Nevertheless, conventional laboratory methods for testing the mechanical properties of concrete are both costly and time-consuming. The limitations of traditional models in predicting the tensile strength of concrete composited with geopolymer have created a demand for more advanced models. Fortunately, the increasing availability of data has facilitated the use of machine learning methods, which offer powerful and cost-effective models. This paper aims to explore the potential of several machine learning methods in predicting the tensile strength of geopolymer concrete under different curing conditions. The study utilizes a dataset of 221 tensile strength test results for geopolymer concrete with varying mix ratios and curing conditions. The effectiveness of the machine learning models is evaluated using additional unseen datasets. Based on the values of loss functions and evaluation metrics, the results indicate that most models have the potential to estimate the tensile strength of geopolymer concrete satisfactorily. However, the Takagi Sugeno fuzzy model (TSF) and gene expression programming (GEP) models demonstrate the highest robustness. Both the laboratory tests and machine learning outcomes indicate that geopolymer concrete composed of 50% fly ash and 40% ground granulated blast slag, mixed with 10 mol of NaOH, and cured in an oven at 190°F for 28 days has superior tensile strength.
유역통합관리의 이론을 적용한 의사결정지원 시스템을 구축하기 위해서는 Heathcote (1998)가 제안한 다음과 같은 7단계를 수행하는 것이 바람직하다. 단계별 절차는 (1) 대상유역에 대한 정보수집, (2) 문제점 도출 및 우선 순위의 결정, (3) 분명하고 구체적인 목표의 설정, (4) 모든 대안의 제시, (5) 가능한 대안의 선별, (6) 선별된 대안의 효과분석, (7) 최종대안의 수립으로 이루어져 있으며 본 연구는 $1\~5$단계의 과정에 해당된다. 1단계에서는 유역의 물순환에 대해 현장답사 및 문헌조사 등을 통하여 구체적이고 정량적인 정보를 수집하였으며 2단계에서는 중 유역 별로 다양한 지수(홍수피해 잠재능, 건천화 잠재능, 수질오염 잠재능) 및 유역평가 지수를 이용하여 치수, 이수, 수질 측면에서 각각 또는 종합지역으로 문제가 되는 중 유역을 도출하였다. 3단계에서는 유역통합관리 측면에서 우선적으로 고려되어 할 중 유역을 제시하였으며 이를 해결하기 위한 핵심목표를 건천화 방지로 선정하였고 수질개선, 홍수피해 저감의 효과도 고려하는 것으로 하였다. 4단계에서는 이를 위한 구조적, 비구조적 방아을 포함하는 제안들을 제시하였으며 5단계에서는 남아있는 대안에 대해 기술적, 경제적, 환경적 가능성 등을 정성적으로 파악하여 실현 가능한 대안들을 선별하였다. 이렇게 선별된 대아들을 중 유역 별로 필요성 및 가능성을 검토하여 구체적인 예비타당성 계획을 수립하였다.
제4차 산업혁명을 이끄는 주요 원동력 중 하나인 인공지능 기술은 이미지와 음성 인식 등 여러 분야에서 사람과 유사하거나 더 뛰어난 능력을 보이며, 사회 전반에 미치게 될 다양한 영향력으로 인하여 높은 주목을 받고 있다. 특히, 인공지능 기술은 의료, 금융, 제조, 서비스, 교육 등 광범위한 분야에서 활용이 가능하기 때문에, 현재의 기술 동향을 파악하고 발전 방향을 분석하기 위한 노력들 또한 활발히 이루어지고 있다. 한편, 이러한 인공지능 기술의 급속한 발전 배경에는 학습, 추론, 인식 등의 복잡한 인공지능 알고리즘을 개발할 수 있는 주요 플랫폼들이 오픈 소스로 공개되면서, 이를 활용한 기술과 서비스들의 개발이 비약적으로 증가하고 있는 것이 주요 요인 중 하나로 확인된다. 또한, 주요 글로벌 기업들이 개발한 자연어 인식, 음성 인식, 이미지 인식 기능 등의 인공지능 소프트웨어들이 오픈 소스 소프트웨어(OSS: Open Sources Software)로 무료로 공개되면서 기술확산에 크게 기여하고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 온라인상에서 다수의 협업을 통하여 개발이 이루어지고 있는 인공지능과 관련된 주요 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트들을 분석하여, 인공지능 기술 개발 현황에 대한 보다 실질적인 동향을 파악하고자 한다. 이를 위하여 깃허브(Github) 상에서 2000년부터 2018년 7월까지 생성된 인공지능과 관련된 주요 프로젝트들의 목록을 검색 및 수집하였으며, 수집 된 프로젝트들의 특징과 기술 분야를 의미하는 토픽 정보들을 대상으로 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 주요 기술들의 개발 동향을 연도별로 상세하게 확인하였다. 분석 결과, 인공지능과 관련된 오픈 소스 소프트웨어들은 2016년을 기준으로 급격하게 증가하는 추세이며, 토픽들의 관계 분석을 통하여 주요 기술 동향이 '알고리즘', '프로그래밍 언어', '응용분야', '개발 도구'의 범주로 구분하는 것이 가능함을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로, 향후 다양한 분야에서의 활용을 위해 개발되고 있는 인공지능 관련 기술들을 보다 상세하게 구분하여 확인하는 것이 가능할 것이며, 효과적인 발전 방향 모색과 변화 추이 분석에 활용이 가능할 것이다.
암석의 미세구조에 대한 많은 연구는 실제 암석 관찰 뿐만 아니라 다양한 실험 장비를 이용하여 미구조의 발달 과정과 그 메커니즘을 이해하기 위해 수행되어 왔다. 변성이나 변형 작용 중에 입자 성장이나 입도의 변화를 일으킬 수 있는 광물 군집 내 입자 경계 이동 작용은 주요한 재결정작용 메커니즘 중 하나이다. 특히, 변형 과정 중 나타날 수 있는 입자 경계 이동의 연속적 관찰은 암석 유사 실험을 이용하여 수행될 수 있었다. 이번 연구에서는 다양한 실험 방법 중 유사 물질을 이용한 입자 성장 및 변형 실험 방법에 대해 기존 방법을 개량할 수 있는 실험 장비의 개발과 이를 통한 효과적인 미구조 분석 방법을 제시하였다. 개발된 실험 장비는 유사 물질 실험이 가능한 변형 장치와 실체 현미경에 회전 조작이 가능한 편광판들을 장착하여 광학적 조작이 가능하도록 구성되었다. 이들 장치들은 마이크로 컨트롤러를 통해 온도 및 변형 속도 제어 및 실험 동안 관찰되는 미구조 변화를 연속적으로 촬영할 수 있도록 자동화하여 구성되었다. 또한 편광판 회전 조작을 통해 취득되고 합성된 디지털 이미지들은 보다 정확한 입자 경계를 구분하고 분석할 수 있게 해주었다. 실험 결과의 입도 및 형태와 같은 미구조 분석을 위해 선분 교점 측정 방법과 입자 경계 트레이싱 방식을 비교하여 적용하였다. 유사물질로써는 석영과 유사한 광학적 성질을 가지는 노캠퍼(Norcamphor, C7H10O)라는 물질을 사용하였다. 개발된 장비의 실효성을 검증하고자 노캠퍼를 이용한 정적 입자 성장 실험과 단순 전단 변형 실험 및 이에 대한 미구조 분석을 수행하였다. 정적 입자 성장 실험은 시간이 지남에 따라 입자 수의 감소와 입도가 증가하는 전형적인 입자 성장 작용의 특징과 온도에 따른 성장 곡선들의 명확한 차이를 보여주었다. 중온-저변형율 조건의 단순 전단 변형 실험 결과는 평균 입도의 큰 변화는 없었으나, 입자 형태에 대해 전단 변형이 증가함에 따라 전단력 방향에 수직한 방향에 대해 약 53°의 방향으로 신장률이 증가하는 변화를 보여주었다. 이러한 미구조의 발달과정은 주어진 실험 조건에서 변형에 의해 입자 내부의 소성 변형과 내부 회복 작용이 균형을 이루면서 진행된 것으로 해석된다. 개량화 및 자동화된 실험장치를 이용한 이들 입자 성장 작용 실험 및 변형 실험의 예는 유사물질 실험에서 목적하는 바와 같이 실험 과정 동안의 입자의 미구조 변화과정을 순차적으로 관찰할 수 있고, 전체 수행 과정동안 수동적 조작없이 효율적으로 실험을 진행할 수 있다는 장점을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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