• 제목/요약/키워드: Configurations

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Hysteretic characteristics of steel plate shear walls: Effects of openings

  • Ali, Mustafa M.;Osman, S.A.;Yatim, M.Y.M.;A.W., Al Zand
    • Structural Engineering and Mechanics
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    • 제76권6호
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    • pp.687-708
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    • 2020
  • Openings in steel plate shear walls (SPSWs) are usually used for decorative designs, crossing locations of multiple utilities and/or structural objectives. However, earlier studies showed that generating an opening in an SPSW has a negative effect on the cyclic performance of the SPSW. Therefore, this study proposes tripling or doubling the steel-sheet-plate (SSP) layer and stiffening the opening of the SPSW to provide a solution to undesirable opening effects, improve the SPSW performance and provide the infill option of potential strengthening measures after the construction stage. The study aims to investigate the impact of SSP doubling with a stiffened opening on the cyclic behaviour, expand the essential data required by structural designers and quantify the SPSW performance factors. Validated numerical models were adopted to identify the influence of the chosen parameters on the cyclic capacity, energy dissipation, ductility, seismic performance factors (SPF) and stiffness of the suggested method. A finite Element (FE) analysis was performed via Abaqus/CAE software on half-scale single-story models of SPSWs exposed to cyclic loading. The key parameters included the number of SSP layers, the opening size ratios corresponding to the net width of the SSP, and the opening shape. The findings showed that the proposed assembly method found a negligible influence in the shear capacity with opening sizes of 10, 15, 20%. However, a deterioration in the wall strength was observed for openings with sizes of 25% and 30%. The circular opening is preferable compared with the square opening. Moreover, for all the models, the average value of the obtained ductility did not show substantial changes and the ultimate shear resistance was achieved after reaching a drift ratio of 4.36%. Additionally, the equivalent sectional area of the SSP in the twin and triple configuration of the SPSWs demonstrated approximately similar results. Compared with the single SSP layer, the proposed configuration of the twin SSP layer with a stiffened opening suggest to more sufficiency create SSP openings in the SPSW compared to that of other configurations. Finally, a tabular SPF quantification is exhibited for SPSWs with openings.

머신 러닝을 사용한 열전도 문제에 대한 기능적 등급구조 설계 (Functionally Graded Structure Design for Heat Conduction Problems using Machine Learning)

  • 문윤호;김철웅;박순옥;유정훈
    • 한국전산구조공학회논문집
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    • 제34권3호
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    • pp.159-165
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    • 2021
  • 본 연구는 효과적인 열전도를위한 거시적 구조 구성과 단위 구조 변화의 동시 설계를 위한 위상 최적화 방법을 제시한다. 거시적 규모의 구조 내에서 위치에 따른 단위 구조의 형태 변화는 거시적 규모뿐만 아니라 미시적 단위의 설계도 가능하며 등방성 단위 구조를 사용하는 것보다 더 나은 성능을 제공할 수 있다. 이 결과로 두 구성을 결합한 기능적으로 등급의 복합 구조가 생성된다. 대표 체적 요소 (RVE) 방법은 형태 변화에 따른 다중 재료 기반 단위 구조의 다양한 열전도 특성을 얻기 위해 적용된다. RVE 분석 결과를 바탕으로 머신 러닝 기법을 이용하여 특정 형태의 단위 구조물의 물성치를 도출할 수 있다. 거시적 위상 최적화는 기존의 SIMP 방법을 사용하여 수행되며, 거시 구조를 구성하는 단위 구조는 동시 최적화 과정에 따라 열전도 성능을 향상시키기 위한 다양한 형태를 가질 수 있다. 제안된 방법의 효과를 확인하기 위해 열 컴플라이언스 최소화 문제의 수치예가 제공된다.

데이터 증강기법을 이용한 음성 위조 공격 탐지모형의 성능 향상에 대한 연구 (Data augmentation in voice spoofing problem)

  • 최효정;곽일엽
    • 응용통계연구
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    • 제34권3호
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    • pp.449-460
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    • 2021
  • 본 논문에서는 음성위조공격탐지(Voice spoofing detection) 문제에 데이터 증강을 적용한다. ASVspoof 2017은 리플레이 공격 탐지에 대해 다루며 진짜 사람의 음성과 환경이나 녹음·재생 장치의 조건들을 다르게 하여 위조한 가짜 음성을 분류하는 것을 목적으로 한다. 지금까지 이미지 데이터에 대한 데이터 증강 연구가 활발히 이루어졌으며 음성에도 데이터 증강을 시도하는 여러 연구가 진행되어왔다. 하지만 음성 리플레이 공격에 대한 데이터 증강시도는 이루어지지 않아 본 논문에서는 데이터 증강기법을 통한 오디오 변형이 리플레이 공격 탐지에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 탐구해본다. 총 7가지의 데이터 증강기법을 적용해보았으며 그 중 DVC, Pitch 음성 증강기법이 성능향상에 도움되었다. DVC와 Pitch는 기본 모델 EER의 약 8% 개선을 보여주었으며, 특히 DVC는 57개의 환경변수 중 일부 환경에서 눈에 띄는 정확도 향상이 있었다. 가장 큰 폭으로 증가한 RC53의 경우 DVC가 기본 모델 정확도의 약 45% 향상을 이끌어내며 기존에 탐지하기 어려웠던 고사양의 녹음·재생 장치를 잘 구분해냈다. 본 연구를 토대로 기존에 증강기법의 효과에 대한 연구가 이루어지지 않았던 음성 위조 탐지 문제에서 DVC, Pitch 데이터 증강기법이 성능 향상에 도움이 된다는 것을 알아내었다.

인도-태평양 전략 vs. 일대일로 이니셔티브: 아시아 헤게모니에 대한 시사점 (INDO-PACIFIC STRATEGY versus BELT AND ROAD INITIATIVE: Implications for hegemony in Asia)

  • 류하연
    • 해양안보
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    • 제2권1호
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    • pp.71-123
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    • 2021
  • 한국 정부는 미국 주도의 인도-태평양 전략 (Indo-Pacific Strategy, IPS)과 중국의 일대일로 계획 (Belt and Road Initiative, BRI) 간 양자택일이라는 점차 커져가는 압박을 마주하고 있다. 이에 따라, 이 연구는 한국 국가 정책 과제의 맥락에서 IPS와 BRI를 상세히 분석해 본다. Daniel Nexon and Thomas Wright (2007)의 네트워크 구조 연구를 기반으로, 이 연구는 IPS와 BRI에 각각 특정한 네트워크 구조를 규정하고자 한다. 이 분석을 통해 핵심국과 참가국 간의 관계를 설명할 수 있다. IPS 와 BRI의 특정 구성에 대한 이해는 참가국이 각 네트워크에서 기대할 수 있는 바를 나타내므로 중요하다. Nexon and Wright에 따르면, 네트워크 구조에는 단극성 무정부 상태, 헤게모니적 질서, 헌법적 질서, 제국적 질서의 네 가지 유형이 있다. 이를 바탕으로 IPS는 헌법적 질서를, BRI는 제국적 질서를 가지고 있는 것으로 분석된다. 따라서, 이 연구는 IPS 참여가 중국과의 BRI 파트너십보다 독립적인 외교 정책을 가능케 할 여지가 크다는 점을 한국 정부에 제안한다. IPS 참여를 통해 한국은 국가 안보 측면에서 이익을 누릴 수 있고, 보다 유리한 지역 권력 균형을 달성할 수 있을 것이다.

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딥러닝을 활용한 철도 터널 객체 분할에 학습 데이터가 미치는 영향 (Effect of Learning Data on the Semantic Segmentation of Railroad Tunnel Using Deep Learning)

  • 유영무;김병규;박정준
    • 한국지반공학회논문집
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    • 제37권11호
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    • pp.107-118
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    • 2021
  • Scan-to-BIM은 라이다(Light Detection And Ranging, LiDAR)로 구조물을 계측하고 이를 바탕으로 3D BIM(Building Information Modeling) 모델을 구축하는 방법으로 정밀한 모델링이 가능하지만 많은 인력과 시간, 비용이 소모된다는 한계를 가진다. 이러한 한계를 극복하기 위해 포인트 클라우드 데이터를 대상으로 딥러닝(Deep learning) 알고리즘을 적용하여 구조물의 객체 분할(Semantic segmentation)을 수행하는 연구들이 진행되고 있으나 학습 데이터에 따라 객체 분할 정확도가 어떻게 변화하는지에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 딥러닝을 통한 철도 터널의 객체 분할에 학습 데이터를 구성하는 철도 터널의 크기, 선로 유형 등이 어떤 영향을 미치는지 확인하기 위해 매개변수 연구를 수행하였다. 매개변수 연구 결과, 학습과 테스트에 사용한 터널의 크기가 비슷할수록, 단선 터널보다는 복선 터널로 학습하는 경우에 더 높은 객체 분할 성능을 보였다. 또한, 학습 데이터를 두 가지 이상의 터널로 구성하면 전체 정확도(Overall Accuracy, OA)와 MIoU(Mean Intersection over Union)가 적게는 10%에서 많게는 50%가량 증가하였는데 이로부터 학습 데이터를 다양하게 구성하는 것이 효율적인 학습에 기여할 수 있음을 확인하였다.

심혈관계 시뮬레이터 개발 동향 분석을 통한 맥파검사용기기 성능평가 시뮬레이터 연구개발 방향 모색 (A Study on the Direction of Developing a Simulator for Performance Evaluation of Pulse Wave Detectors Through a Review of the Development Status of Cardiovascular Simulators)

  • 이주연;김재영;고동현;이지원;이태희;박창원;이수경
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제43권3호
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    • pp.136-146
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    • 2022
  • In this study, it is intended to provide basic data that can help develop a cardiovascular simulator for performance evaluation of pulse wave detectors by identifying the development status of domestic and overseas cardiovascular simulators. A total of 119 papers were selected by excluding duplicate literature, gray literature, and literature not related to a cardiovascular simulator. Based on the selected literature, the research trend of cardiovascular simulators was analyzed. As a result of analyzing the purpose of the study, most of the simulators were developed to evaluate the hemodynamic properties of artificial hearts and valves. In addition, it was used for simulation evaluation or hemodynamic studies such as pulse wave studies. As a result of analyzing configurations of the simulators, a heart most often consisted of only one left ventricle. For blood vessels, the Windkessel model was most often constructed using chambers and valves. In most studies, blood was reproduced by mixing glycerin and water to reproduce both density and viscosity. In addition, as a result of analysis from the perspective of medical device performance evaluation, simulators for evaluating artificial heart and artificial valves have been studied a lot, whereas simulators for blood pressure, pulse wave, and blood flow devices have been relatively insignificant. Based on the review results, we suggested considerations when developing a simulator for performance evaluations of a pulse wave detector.

Extra Tree와 ANN을 활용한 이상 탐지 및 공격 유형 분류 메커니즘 (Anomaly detection and attack type classification mechanism using Extra Tree and ANN)

  • 김민규;한명묵
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제23권5호
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    • pp.79-85
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    • 2022
  • 이상 탐지는 일반적인 사용자들의 데이터 집합 속에서 비정상적인 데이터 흐름을 파악하여 미리 차단하는 방법이다. 기존에 알려진 방식은 이미 알려진 공격의 시그니처를 활용하여 시그니처 기반으로 공격을 탐지 및 방어하는 방식인데, 이는 오탐율이 낮다는 장점이 있지만 제로 데이 취약점 공격이나 변형된 공격에 대해서는 매우 취약하다는 점이 문제점이다. 하지만 이상 탐지의 경우엔 오탐율이 높다는 단점이 존재하지만 제로 데이 취약점 공격이나 변형된 공격에 대해서도 식별하여 탐지 및 차단할 수 있다는 장점이 있어 관련 연구들이 활발해지고 있는 중이다. 본 연구에서는 이 중 이상 탐지 메커니즘에 대해 다뤘다. 앞서 말한 단점인 높은 오탐율을 보완하며 그와 더불어 이상 탐지와 분류를 동시에 수행하는 새로운 메커니즘을 제안한다. 본 연구에서는 여러 알고리즘의 특성을 고려하여 5가지의 구성으로 실험을 진행하였다. 그 결과로 가장 우수한 정확도를 보이는 모델을 본 연구의 결과로 제안하였다. Extra Tree와 Three layer ANN을 동시에 적용하여 공격 여부를 탐지한 후 공격을 분류된 데이터에 대해서는 Extra Tree를 활용하여 공격 유형을 분류하게 된다. 본 연구에서는 NSL-KDD 데이터 세트에 대해서 검증을 진행하였으며, Accuracy는 Normal, Dos, Probe, U2R, R2L에 대하여 각각 99.8%, 99.1%, 98.9%, 98.7%, 97.9%의 결과를 보였다. 본 구성은 다른 모델에 비해 우수한 성능을 보였다.

학술논문 내에서 참고문헌 정보가 포함된 서지 메타데이터 자동 생성 연구 (Automatic Generation of Bibliographic Metadata with Reference Information for Academic Journals)

  • 정선기;신현호;지선영;최성필
    • 한국문헌정보학회지
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    • 제56권3호
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    • pp.241-264
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    • 2022
  • 서지정보는 연구 주제의 최신 동향의 인지와 유용성을 검증하는 데에 참고할 수 있다. 즉, 각자 연구자들이 필요로 하는 문헌에 신속하게 접근하기 위해서는 학술논문에서 저자 정보, 요약, 초록, 참고문헌 등을 쉬운 방법으로 파악해야 한다. 그러나, 현재 출판되는 PDF 형식의 전자 학술논문은 출판 주체별로 고유한 양식을 띄고 있어서, 몇몇 특징에 의한 규칙 기반 추출법으로는 수많은 문헌에서 목표 정보를 추출하여 요약된 서지사항으로 자동 생성하기 어렵다. 이에 본 연구는 학술논문 서지사항 자동 생성에 있어서 양식의 다양성으로 인한 메타데이터 자동 추출의 난점을 극복할 방법을 제안한다. 제안하는 모델은 서지사항이 주로 기술되는 학술논문의 첫 페이지에서 목표 영역과 본문의 시작점을 구분할 수 있는 심층신경망 기반 모델과 앞의 모델로 추출된 서지사항을 상세한 메타데이터로 분류하고 재생성하는 규칙 기반 모델로 구성된다. 제안하는 모델은 참고문헌 요약정보를 생성하는 모델도 포함하는데, 본문의 말미와 참고문헌 시작점의 분리, 그리고 개별 참고문헌 추출을 규칙 기반 방법으로 진행하고, 추출한 각개 참고문헌의 서지정보를 분류하는 데에 심층신경망을 이용하도록 구성하였다. 추가로, 논문 자체의 서지정보를 전후처리 없이 추출/생성하는 모델의 가능성을 확인하기 위하여 참고문헌 영역까지 아우르는 모델을 구축하여 비교 실험을 진행하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 방식이 서지정보를 전후처리 하지 않고 진행한 비교 실험에 비하여 더 높은 성능을 보였다.

수목의 초미세먼지(PM2.5) 저감 효과에 대한 CFD 수치 모의: 부산 감만동 지역을 대상으로 (CFD Simulations of the Trees' Effects on the Reduction of Fine Particles (PM2.5): Targeted at the Gammandong Area in Busan)

  • 한상철;박수진;최원식;김재진
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권5_3호
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    • pp.851-861
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    • 2022
  • 본 연구는 전산유체역학(computational fluid dynamics, CFD) 모델을 이용하여 도시 지역에서 수목이 PM2.5 저감에 미치는 영향을 조사하였다. 현실적인 수치 모의를 위해, 기상청에서 현업으로 운영 중인 국지예보시스템(LDAPS)이 예측한 기상 자료를 CFD 모델의 초기·경계 자료로 사용하였다. CFD 모델 성능 검증은 연구 대상지 내에 구축된 6개의 센서에서 측정한 PM2.5 농도를 이용하였다. 본 연구에서는 수목이 PM2.5 농도 분포에 미치는 영향을 분석하기 위하여, 수목이 식재 되지 않았다고 가정한 경우, 수목이 식재되어 있지만 바람에 대한 항력 효과만 존재한다고 가정한 경우, 수목의 항력 효과와 침적 효과가 모두 존재한다고 가정한 경우에 대한 수치 실험을 수행하였다. 분석대상 기간 동안 PM2.5 저감 효과가 뚜렷하게 나타난 세 가지 영역 중 군부대 내의 PM2.5 평균 농도를 비교한 결과, 수목이 식재되지 않은 경우는 12.8 ㎍ m-3, 수목의 항력 효과만 고려한 경우는 12.5 ㎍ m-3이 나타났고, 수목의 항력 효과와 침적 효과가 모두 고려한 경우는 6.8 ㎍ m-3가 나타났다. 수목에 의한 건성 침적이 PM2.5 농도를 감소시키는 효과가 있는 것으로 확인되었다.

우주과학임무를 위한 큐브위성 자기장 청결도 분석 (Analysis of a CubeSat Magnetic Cleanliness for the Space Science Mission)

  • 조혜정;진호;박현후;김관혁;장윤호;조우현
    • 우주기술과 응용
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    • 제2권1호
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    • pp.41-51
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    • 2022
  • 큐브위성은 기존의 인공위성과 마찬가지로 지구 관측뿐만 아니라, 우주탐사 분야에도 폭넓게 활용되는 인공위성 플랫폼이다. 또한 우주 공간물리현상을 관측하기 위한 자기장관측 임무에서도 다양한 형태로 제작되어 활용되고 있다. 자기장 측정의 경우, 일반적으로 위성의 자기 교란을 최소화하기 위해 자기장측정기가 위성 몸체로부터 멀리 떨어져 있다. 그러나 큐브위성과 같은 작은 위성의 경우 공간적인 제약으로 인해 자기장 센서의 위치 설정이 제한적이다. 이에 이 논문에서는 큐브위성에서 생성된 자기장 간섭을 추정하여 자기장 측정의 신뢰성에 얼마나 영향을 줄 수 있는지 분석하였다. 주요 잡음원으로는 상대적으로 높은 소비전력을 가진 반작용 휠과 자기 토크로드를 대상으로 조사하였다. 이러한 부품의 자기 쌍극자 모멘트는 제조업체의 데이터 시트에 제공된 정보를 사용하였다. 외부 자기장이 없는 공간에서 3 U 큐브위성 중간에 위치한 자기 토크로드의 잔류 모멘트의 영향은 위성의 몸체 최 외곽 끝에서 약 36,000 nT까지 나타날 수 있음을 확인했다. 또한, 1 nT 미만의 정확한 자기장 측정의 임무라면, 자력계는 위성 본체에서 약 0.6 m 반경 거리 외곽에 있어야 함을 알 수 있었다. 이러한 분석 방법은 자기장 측정을 수행하기 위해 CubeSat을 설계할 때 자기 청결도 분석의 중요한 역할이 될 것으로 기대한다.