• Advances in concrete construction
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• 제10권1호
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• pp.81-92
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• 2020

Flexural and splitting strength behavior of conventional concrete can significantly be improved by incorporating the fibers in it. A significant number of research studies have been conducted on various types of fibers and their influence on the tensile capacity of concrete. However, as an important property, tensile capacity of fiber reinforced concrete (FRC) is not modelled properly. Therefore, this paper intends to formulate a model based on experiments that show the relationship between the fiber properties such as the aspect ratio (length/diameter), fiber content, compressive strength, flexural strength and splitting strength of FRC. For the purpose of modeling, various FRC mixes only with steel fiber are adopted from the existing research papers. Automated neural network search (ANS) is then developed and used to investigate the effect of input parameters such as fiber content, aspect ratio and compressive strength to the output parameters of flexural and splitting strength of FRC. It is found that the ANS model can be used to predict the flexural and splitting strength of FRC in a sensible precision.

• 한국음향학회지
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• 제16권5호
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• pp.43-49
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• 1997

TV 회의 시스템 또는 확성회의 시스템에 응용되는 반향제거기에 있어서, 긴 잔향시간을 갖는 실내 공간에서는 환경변화에 따른 필터계수의 갱신에 많은 시간이 필요하며 실시간 처리에 장애요인이 되고 있다. 따라서 본 논문에서는 MPEG 오디오 시스템에서 이용하고 있는 폴리페이즈 필터 뱅크를 사용한 서브밴드 적응 신호처리법을 제안한다. 이 방법은 입력과 출력의 스펙트럼을 몇 개의 주파수 밴드로 분할하여, 각 밴드를 ES-NLMS 알고리즘을 이용하여 적응처리하는 것이다. 계산기상의 시뮬레이션을 통하여 최적의 서브밴드 수를 구하였으며, 기존의 풀밴드 방식에 대하여 수렴속도 및 제특성이 약 2dB 정도 작을때 서브밴드로 분할하는 방법이 연산량에 있어서 약 88% 정도 감소하여 풀밴드보다 우수한 것으로 나타났다.

• Smart Structures and Systems
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• 제4권6호
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• pp.727-740
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• 2008

A down hole vertical seismic array is a sequence of instruments installed at various depths in the earth to record the ground motion at multiple points during an earthquake. Numerous studies demonstrate the unique utility of vertical seismic arrays for studying in situ site response and soil behavior. Examples are given of analyses made at two sites to show the value of data from vertical seismic arrays. The sites examined are the Lotung, Taiwan SMART1 array and a new site installed at Jingliao, Taiwan. Details of the installation of the Jingliao array are given. ARX models are theoretically the correct process models for vertical wave propagation in the layered earth, and are used to linearly map deeper sensor input signals to shallower sensor output signals. An example of Event 16 at the Lotung array is given. This same data, when examined in detail with a Bayesian inference model, can also be explained by nonlinear filters yielding commonly accepted soil degradation curves. Results from applying an ARMAX model to data from the Jingliao vertical seismic array are presented. Estimates of inter-transducer soil increment resonant frequency, shear modulus, and damping ratio are presented. The shear modulus varied from 50 to 150 MPa, and damping ratio between 8% and 15%. A new hardware monitoring system - TerraScope - is an affordable 4-D down-hole seismic monitoring system based on independent, microprocessor-controlled sensor Pods. The Pods are nominally 50 mm in diameter, and about 120 mm long. An internal 16-bit micro-controller oversees all aspects of instrumentation, eight programmable gain amplifiers, and local signal storage.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권4A호
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• pp.605-609
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• 2006

이 연구에서는 최근 사회기반시설물의 스마트 모니터링을 위하여 많은 관심을 받고 있는 광섬유 FBG형 가속도계와 MEMS형 가속도계의 적용성을 평가하고자 하였다. 이들의 성능을 비교하기 위하여 저주파수 영역에서 높은 민감도와 신뢰성을 가지고 있는 ICP형 가속도계를 스마트 센서와 동시에 모형구조물에 부착하여 소규모 진동대 실험을 수행하였으며, 계측된 응답을 이용하여 모드해석을 수행함으로써 간접적으로 계측자료의 신뢰성을 비교하였다. 계측자료로부터 구한 모드자료를 이용하여 진단빌딩의 층간 강성을 추정하였다. 추정된 강성의 신뢰성을 검증하기 위하여 기지의 질량을 추가하여 구조물의 특성을 변경시킨 후, 다시 진동대 실험을 수행하여 구한 실험모드해석 결과를 수치해석결과와 비교하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권6B호
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• pp.579-587
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• 2010

기상청에서 제공하는 강우수치예보정보를 활용하여 10일이내의 중기유량예측을 수행하였다. 기상청의 원시예보자료로는 2일예보를 위한 RDAPS와 10일예측을 위한 GDAPS예측자료를 활용하였다. 수치예보의 정확도를 제고하기 위하여 강우상세 정보를 생산할 수 있는 강수진단모형(QPM)과 QPM모의결과에 내재된 계통적 편이를 제거하기 위하여 분위사상과정 (Quantile Mapping)을 적용하였다. QPM모의결과를 유출모형의 입력정보로 활용하기 위하여 일관적인 체계를 갖춘 유역강수 정보로 변환하여, 장기연속유출모형인 SSARR모형을 이용하여 금강유역내 주요지점에서의 유량예측을 수행하여 유량예측에 대한 검증을 수행하였다. 2006년 1월 1일부터 6월 20일까지 강수예측을 수행한 결과 2일예측인 RQPM의 경우 기간 총강수량을 기준으로 실적강우대비 89.7%의 강수모의값을 보임으로서 양호한 예측성능을 확인할 수 있었다. 유량예측모의에 있어서는 2일예측의 경우 일부 강우사상에서 예측누락과 예측오류가 발생하였지만 전반적으로 유량예측이 양호한 수준이었다. 다만, 하류지점의 경우 조절유량에 의한 유출모형보정의 어려움과 수위-유량관계곡선의 신뢰도저하등의 이유로 예측성능이 떨어지는 경우도 있었다. GQPM에 대한 10일강우예측은 첨두강수와 강수총량에 있어서 다소 과소한 모의값을 보이고 있으며, 강수보정효과도 RDAPS에 비하여 저조한 수준이었다. 이 부분은 강수예측의 사후보정으로는 한계가 있는 것으로 보여지며 원시예측모형의 안정화를 통하여 개선할 수 있는 부분으로 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권6B호
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• pp.597-603
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• 2006

본 연구의 목적은 인공위성 자료와 지상의 관측자료간의 비선형 특성을 가장 잘 반영할 수 있는 신경망 모형을 이용하여 단시간 강우량 정보를 사전에 예측하여, 하천제방의 붕괴로 인한 상습 침수지역에서의 홍수범람 양상을 실시간으로 예측함으로써 홍수재해로부터의 피해를 최소화시키는데 있다. 강우예측 신경망 모형은 현재의 대기상태를 나타내는 인공위성 자료와 실시간으로 전송되는 자동기상관측소 자료를 입력자료로 하여 현재부터 3시간 및 6시간 선행시간까지의 면적평균강우량을 예측할 수 있도록 구성하였다. 신경망 모형의 구조는 입력층과 출력층 사이에 하나의 은닉층이 존재하는 다층 신경망으로 구성하였으며, 학습단계에서는 오류 역전파 알고리듬 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였다. 예측된 면적평균강우량으로부터 홍수량을 산정하고, 이를 이용하여 하천의 제방붕괴로 인한 제내지에서의 범람양상을 예측할 수 있도록 1차원 흐름모형과 연계한 동역학적 홍수범람 모형을 개발하였다. 개발된 홍수범람 모형은 본류와 지류의 여러 지점에서 제방이 붕괴될 경우, 하도의 홍수위 및 제내지에서의 침수위와 침수면적이 일괄적으로 모의될 수 있도록 구성하였다.

• 환경생물
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• 제22권1호
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• pp.93-100
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• 2004

속리산 국립공원 내 용바위골 지역(a.s.1. 560∼640 m)의 신갈나무림에서 토양에 축적된 유기탄소, 질소, 인 및 칼륨의 함량을 측정하고 또 O1son(1963)의 부지수곡선 모델을 적용하여 낙엽의 분해상수(k)와 분해시간(t)를 측정하였다. 유기탄소량은 L층 231.25 g $m^{-2}$, F층 291.50 g $m^{-2}$, H층 166.91 g $m^{-2}$, 그리고 $A_1$층 174.51 g $m^{-2}$, 로 L층과 F층에서 높은 함량을 보였고, 질소함량 역시 L층과 F층에서 각각 17.47 mg $g^{-1}$, 17.00 mg $g^{-1}$으로 많았으며, 인과 칼륨함량은 H층과 $A_1$층에서 433.34 mg $g^{-1}$ 392.74 mg $g^{-1}$ 및 2,323.31 mg $g^{-1}$, 2,155.57 mg $g^{-1}$으로 다른 토양층에 비하여 많았다. 토양 속 유기물의 분해상수는 유기탄소 k = 0.3657, 질소 k = 0.3319, 인 k = 0.2050, 칼륨 k = 0.0934이였고, 99%가 분해되는데 소요되는 시간은 유기탄소 13.94년, 질소 15.18년, 인 24.79년 그리고 칼륨 55.11년으로 순환 cycle이 없는 칼륨이 분해되는데 가장 오랜 시간이 소요되는 것으로 측정되었다. 신갈나무림에서 매년 유입되는 영양염류량과 집적층에 축적되는 영양염류량을 Turbo Pascal로 Programming한 후 신갈나무 군락의 상태를 진단해 본 결과, 임상에 유입된 유기탄소 중 87.67%인 714.84 mg $g^{-1}$, 축적된 유기탄소 중 81.62%인 1,594.62 g mg $g^{-1}$이 분해되어 유입되는 양과 분해되는 양이 거의 비슷하였다. 질소, 인 그리고 칼륨도 유입되는 영양염류량과 분해되는 영양염류량이 비슷하여 안정상태(steady state)를 유지하고 있는 군락으로 판단되었다.

• 유통과학연구
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• 제11권8호
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• pp.5-14
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• 2013

Purpose - We live in a world of constant change and competition. Many airports have specific competitiveness goals and strategies for achieving and maintaining them. The global economic recession, financial crises, and rising oil prices have resulted in an increasingly important role for facility investment and renewal and the implementation of appropriate policies in ensuring the competitive advantage for airports. It is thus important to analyze the factors that enhance efficiency and productivity for an airport. This study aims to determine the efficiency levels of 20 major airports in East Asia, Europe, and North America. Further, this study also suggests suitable policies and strategies for their development. Research design, data, and methodology - This paper employs the DEA-CCR, DEA-BCC, and DEA-Malmquist production index analysis models to determine airport efficiency. The study uses data on the efficiency and productivity of the world's leading airports between 2006 and 2010. The input variables include the airport size, the number of runways, the size of passenger terminals, and the size of cargo terminals. The output variables include the annual number of passengers and the annual cargo volume. The study uses basic data from the 2010 World Airport Traffic Report (ACI). The world's top 20 airports (as rated by the ACI report) are investigated. The study uses the expanded DEA Model and the Super Efficiency Model to identify the most effective airports among the top 20. The Malmquist productivity index analysis is used to measure airport effectiveness. Results - This study analyzes longitudinal and cross-sectional data on the world's top 20 airports covering 2006 to 2010. A CCR analysis shows that the most efficient airports in 2010 were Gatwick Airport (LGW), Zurich Airport (ZRH), Vienna Airport (VIE), Leonardo da Vinci Fiumicino Airport (FCO), Los Angeles International Airport (LAX), Seattle-Tacoma Airport (SEA), San Francisco Airport (SFO), HongKong Airport (HKG), Beijing Capital International Airport (PEK), and Shanghai Pudong Airport (PVG). We find that changes in airport productivity are affected more by technical factors than by airport efficiency. Conclusions - Based on the study results, we offer four airport development proposals. First, a benchmark airport needs to be identified. Second, inefficiency must be reduced and high-cost factors need to be managed. Third, airport operations should be enhanced through technical innovation. Finally, scientific demand forecasting and facility preparation must become the focus of attention. This paper has some limitations. Because the Malmquist productivity index is based on the hypothesis of the, the identified production change could be over- or under-estimated. Further, as DEA estimates the relative efficiency. It also cannot generalize to include all airport conditions because the variables are limited. To measure airport productivity more accurately, other input variables and environmental variables such as financial and policy factors should be included.

• 콘크리트학회지
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• 제10권6호
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• pp.149-159
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• 1998

프리스트레스트 콘크리트 박스 거더 교량의 장기거동의 정확한 예측은 시공중 및 완공후의 사용성 확보를 위해서 매우 중요하다. 이러한 장기거동은 콘크리트의 크리프와 건조수축등의 확률특성에 따라 크게 영향을 받는다. 따라서, 본 논문에서는 프리스트레스트 콘크리트 박스거더 교량에서의 크리프와 건조수축효과의 불확실성 및 민감도 해석에 관한 연구를 수행하였다. 콘크리트의 크리프와 건조수축효과의 불확실성은 입력이자의 변동성을 고려하여 산출한다. 불확실성 및 민감도 해석은 Latin Hypercube 샘플링 기법에 의해 수행하며, 각 샘플에 대하여 시간 의존적 구조해석을 하여 그 결과를 통계학적으로 분석한다. 본 연구에서는 각 입력인자의 구조해석 결과에 대한 민감도를 정량화 하기 위하여 3가지 즉, RCC, PRCC 와 SRCC 상관계수를 사용하여 민감도 해석을 수행하였다. 현재, 주로 교량설계시 사용되는 ACI모델, CEB-FIP모델과 도로교 표준시방서 모델의 민감도 분석을 수행한결과 크리프 모델 자체의 불확실성과 상대습도가 시간에 따른 변형에 가장 중요한 영향인자인 것으로 나타났다. 본 연구에서는 장기거동에 영향을 미치는 주요인자를 도출하는 합리적인 해석기법을 정립하였으며, 이로부터 좀 더 합리적인 모델정립에 유용한 토대가 될 것으로 사료된다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2001년도 The Seoul International Simulation Conference
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• pp.321-324
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• 2001

The robot soccer simulation game is a dynamic multi-agent environment. In this paper we suggest a new reinforcement learning approach to each agent's dynamic positioning in such dynamic environment. Reinforcement Beaming is the machine learning in which an agent learns from indirect, delayed reward an optimal policy to choose sequences of actions that produce the greatest cumulative reward. Therefore the reinforcement loaming is different from supervised teaming in the sense that there is no presentation of input-output pairs as training examples. Furthermore, model-free reinforcement loaming algorithms like Q-learning do not require defining or loaming any models of the surrounding environment. Nevertheless it can learn the optimal policy if the agent can visit every state-action pair infinitely. However, the biggest problem of monolithic reinforcement learning is that its straightforward applications do not successfully scale up to more complex environments due to the intractable large space of states. In order to address this problem, we suggest Adaptive Mediation-based Modular Q-Learning(AMMQL) as an improvement of the existing Modular Q-Learning(MQL). While simple modular Q-learning combines the results from each learning module in a fixed way, AMMQL combines them in a more flexible way by assigning different weight to each module according to its contribution to rewards. Therefore in addition to resolving the problem of large state space effectively, AMMQL can show higher adaptability to environmental changes than pure MQL. This paper introduces the concept of AMMQL and presents details of its application into dynamic positioning of robot soccer agents.