• 대한토목학회논문집
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• 제14권3호
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• pp.391-402
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• 1994

철근 콘크리트구조는 극한하중에서 연성파괴가 일어나도록 하는 것이 가장 중요한 설계개념의 하나이며 단면이 충분한 소성변형능력을 가지고 있을 때에는 한계상태설계법 개념을 도입하여 소성구조해석이나 모멘트 재분배를 수행하여 경제적인 단면을 설계할 수 있다. 따라서 휨연성지수는 설계된 철근 콘크리트 구조물의 휨거동을 예측하는데 뿐만 아니라 모멘트 재분배의 가능성을 판단하는데에도 이용된다. 그러나 휨연성지수 공식은 인장철근이 항복하는 순간의 곡률에 대하여 선형의 콘크리트 압축응력으로 가정하기 때문에 근사값의 휨연성지수를 계산하게 된다. 본 연구에서는 콘크리트와 철근의 응력-변형도 곡선을 이용한 수치해석으로 이론적 정해에 가까운 휨연성지수를 구하고 각 변수에 따른 휨연성지수의 변화와 공식의 오차, 복철근보의 최대철근량은 고찰함으로써 철근콘크리트 구조설계의 참고자료를 제공하고자 하며 모멘트 재분배에 관한 연구에 이용될 수 있는 철근 콘크리트 휨부재의 모멘트-곡률 곡선 모델을 제시하고자 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.113-118
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• 2015

이동 무선망은 통신기반 설치가 필요 없는 빠르고 쉬운 망 구성 등의 장점으로 미래의 통신망으로 많은 주목을 받고 있다. 이동 무선망에서 임의의 두 노드간의 통신 경로는 노드의 이동성으로 인해 어떤 링크에서는 전송 범위($r_0$)를 벗어나 경로 붕괴가 일어나고 통신이 불가능하게 된다. 모든 노드 쌍의 경로 붕괴 시간의 모음인 총 경로붕괴 시간 집합(${\bigcup}T_i$)은 이동 무선망의 동적인 연결 상태를 측정하는 좋은 척도가 될 수 있다. 본 논문에서는 총 경로붕괴 시간의 확률 밀도함수는 지수함수로 근사화 될 수 있음을 보이고 실험 데이터를 통해서 확인하였다. 경로붕괴 시간에 대한 통계적 특성을 알면 이동 무선망에서의 노드 간 지연, 패킷 손실률 등에 대한 정량적 예측을 할 수 있고 시뮬레이션 결과에 대한 확신을 더해 주게 된다.

• Corrosion Science and Technology
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• 제15권5호
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• pp.217-225
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• 2016

Linear polarization resistance (LPR) testing of soils has been used extensively by a number of water utilities across Australia for many years now to determine the condition of buried ferrous water mains. The LPR test itself is a relatively simple, inexpensive test that serves as a substitute for actual exhumation and physical inspection of buried water mains to determine corrosion losses. LPR testing results (and the corresponding pit depth estimates) in combination with proprietary pipe failure algorithms can provideauseful predictive tool in determiningthe current and future conditions of an asset. Anumber of LPR tests have been developed on soil by various researchers over the years1), but few have gained widespread commercial use, partly due to the difficulty in replicating the results. This author developed an electrochemical cell that was suitable for LPR soil testing and utilized this cell to test a series of soil samples obtained through an extensive program of field exhumations. The objective of this testing was to examine the relationship between short-term electrochemical testing and long-term in-situ corrosion of buried water mains, utilizing an LPR test that could be robustly replicated. Forty-one soil samples and related corrosion data were obtained from ad hoc condition assessments of buried water mains located throughout the Hunter region of New South Wales, Australia. Each sample was subjected to the electrochemical test developed by the author, and the resulting polarization data were compared with long-term pitting data obtained from each water main. The results of this testing program enabled the author to undertake a comprehensive review of the LPR technique as it is applied to soils and to examine whether correlations can be made between LPR testing results and long-term field corrosion.

• 대기
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• 제33권4호
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• pp.331-341
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• 2023

A numerical forecasting models usually predict future states by performing time integration considering fixed static time-steps. A time-step that is too long can cause model instability and failure of forecast simulation, and a time-step that is too short can cause unnecessary time integration calculations. Thus, in numerical models, the time-step size can be determined by the CFL (Courant-Friedrichs-Lewy)-condition, and this condition acts as a necessary condition for finding a numerical solution. A static time-step is defined as using the same fixed time-step for time integration. On the other hand, applying a different time-step for each integration while guaranteeing the stability of the solution in time advancement is called an adaptive time-step. The adaptive time-step algorithm is a method of presenting the maximum usable time-step suitable for each integration based on the CFL-condition for the adaptive time-step. In this paper, the adaptive time-step algorithm is applied for the Korean Integrated Model (KIM) to determine suitable parameters used for the adaptive time-step algorithm through the monthly verifications of 10-day simulations (during January and July 2017) at about 12 km resolution. By comparing the numerical results obtained by applying the 25 second static time-step to KIM in Supercomputer 5 (Nurion), it shows similar results in terms of forecast quality, presents the maximum available time-step for each integration, and improves the calculation efficiency by reducing the number of total time integrations by 19%.

• 한국빅데이터학회지
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• 제4권1호
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• pp.63-72
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• 2019

전력 에너지의 경우 발전 및 송전 과정을 거쳐 사용자에게 제공된 이후에는 회수가 불가능하기 때문에 정확한 수요 예측에 기반한 최적 발전 및 송배전 계획이 필요하다. 전력 수요 예측의 실패는 2011년 9월에 발생한 대규모 정전사태와 같이 다양한 사회적·경제적 문제를 야기할 수 있다. 전력 수요 예측 관련 기존 연구에서는 ARIMA, 신경망모형 등 다양한 방법으로 개발이 되었다. 하지만 전국 단위의 평균 외기온도를 사용한다는 점과, 계절성을 구분하기 위한 획일적 기준을 적용하는 한계점으로 인해 데이터의 왜곡이나 예측모형의 성능 저하를 초래하고 있다. 이에 본 연구에서는 전력 수요 예측 모형의 성능을 향상하기 위해 전국을 5대 권역으로 구분하여 지역적 특성과 이동 기간 학습 기법을 통해 계절적 특성을 반영한 선형회귀모형과 신경망 모형의 장기적 전력 수요 예측 모형을 개발하였다. 이를 통해 중장기부터 단기에 이르기까지 다양한 범위의 수요 예측에 해당 모델을 활용할 수 있을 뿐만 아니라 특정 기간 중에 발생하는 다양한 이벤트와 예외 상황을 고려할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.99-112
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• 2010

앙상블 학습은 분류 및 예측 알고리즘의 성과개선을 위하여 제안된 기계학습 기법이다. 그러나 앙상블 학습은 기저 분류자의 다양성이 부족한 경우 다중공선성 문제로 인하여 성과개선 효과가 미약하고 심지어는 성과가 악화될 수 있다는 문제점이 제기되었다. 본 연구에서는 기저 분류자의 다양성을 확보하고 앙상블 학습의 성과개선 효과를 제고하기 위하여 유전자 알고리즘 기반의 범위 최적화 기법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안된 최적화 기법을 기업 부실예측 인공신경망 앙상블에 적용한 결과 기저 분류자의 다양성이 확보되고 인공신경망 앙상블의 성과가 유의적으로 개선되었음을 보여주었다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제31권3호
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• pp.158-169
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• 2019

추계학적 확률과정의 하나인 감마 확률과정을 이용하여 구조물의 잔류유효수명을 확률론적으로 예측할 수 있는 수학적 모형을 수립하였다. 수립된 모형은 과거부터 현재 시점까지 관측된 피해자료와 관련된 표본의 불확실성과 장래 시간 진행에 따른 누적피해의 불확실성을 올바로 고려할 수 있다. 또한 최소자승법과 모멘트법을 함께 사용하여 경사제의 재령, 운용환경 그리고 피해이력을 고려할 수 있는 모수 추정법을 제시하였다. 먼저 현재 재령의 단일 피해 자료를 갖는 임의의 조건에서 모수에 대한 민감도 분석을 수행하여, 잔류유효수명과 관련된 여러가지 거동 특성들을 분석하였다. 또한 잔류유효수명 예측모형을 경사제에 적용하였다. 경사제 피복재의 피해 이력에 대한 실험자료를 이용하여 감마 확률과정의 모수를 추정하였는데 실험자료와 매우 잘 일치하였다. 해석 결과에 의하면 현재 시점으로부터 상당히 오랜 시간이 경과하면 파괴한계를 초과할 확률이 일정한 값으로 수렴해야 하는 제약 조건을 잘 만족하였다. 한편 기대 잔류유효수명은 피해 이력의 거동 특성에 따라 각기 다르게 산정되었다. 특히 피해의 변동계수가 크면 추계학적으로 산정된 기대 잔류유효수명은 결정론적 회기모형의 해석 결과와 큰 차이를 보인다. 이는 해석과정에 포함된 불확실성의 영향으로 판단된다. 변동계수가 크면 파괴한계에 도달하는 시간의 분포가 넓게 퍼지기 때문이다. 따라서 본 연구에서 수립된 추계학적 잔류유효수명 예측모형은 현재 재령에서 경사제의 피해에 대한 확률적 평가를 수행할 수 있을 뿐만 아니라 장래 시간의 진행에 따른 누적피해의 불확실성을 올바로 고려할 수 있다.

• 산경연구논집
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• 제11권7호
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• pp.29-40
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• 2020

Purpose: In modern society, many urban problems are occurring, such as aging, hollowing out old city centers and polarization within cities. In this study, we intend to apply big data and machine learning methodologies to predict depression symptoms in the elderly population early on, thus contributing to solving the problem of elderly depression. Research design, data and methodology: Machine learning techniques used random forest and analyzed the correlation between CES-D10 and other variables, which are widely used worldwide, to estimate important variables. Dependent variables were set up as two variables that distinguish normal/depression from moderate/severe depression, and a total of 106 independent variables were included, including subjective health conditions, cognitive abilities, and daily life quality surveys, as well as the objective characteristics of the elderly as well as the subjective health, health, employment, household background, income, consumption, assets, subjective expectations, and quality of life surveys. Results: Studies have shown that satisfaction with residential areas and quality of life and cognitive ability scores have important effects in classifying elderly depression, satisfaction with living quality and economic conditions, and number of outpatient care in living areas and clinics have been important variables. In addition, the results of a random forest performance evaluation, the accuracy of classification model that classify whether elderly depression or not was 86.3%, the sensitivity 79.5%, and the specificity 93.3%. And the accuracy of classification model the degree of elderly depression was 86.1%, sensitivity 93.9% and specificity 74.7%. Conclusions: In this study, the important variables of the estimated predictive model were identified using the random forest technique and the study was conducted with a focus on the predictive performance itself. Although there are limitations in research, such as the lack of clear criteria for the classification of depression levels and the failure to reflect variables other than KLoSA data, it is expected that if additional variables are secured in the future and high-performance predictive models are estimated and utilized through various machine learning techniques, it will be able to consider ways to improve the quality of life of senior citizens through early detection of depression and thus help them make public policy decisions.

• Composites Research
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• 제32권6호
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• pp.327-334
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• 2019

층간분리는 복합재 적층판에서 발생하는 특수한 파손 모드이다. 유한요소해석기법을 활용하여 균열 성장방향이 확실히 예측되는 일방향 복합재 적층판의 층간분리 거동과 관련된 많은 수치적 연구가 수행되었다. 반면에 여러 방향으로 적층된 복합재 적층판의 층간분리는 층간 균열 뿐 만 아니라 기지재료 파손 및 섬유 브릿징을 수반하는 층내 균열이 발생한다. 또한 층간 균열과 층내 균열이 불규칙적인 비율로 나타나고 층내 균열도 임의의 각도로 성장한다. 이러한 직교적층 복합재 적층판의 균열 성장 방향에 대한 예측은 확정론적 해석 방법 보다는 확률론적 해석 방법이 유리하다. 본 논문에서는 직교적층 탄소섬유/에폭시 복합재 적층판에 모드 I 하중이 가해질 때 균열 경로를 분석하여 향후 확률론적 해석의 기반 자료로 사용할 수 있는 확률 데이터를 수집하고 분석하였다. 직교이방성 재료의 균열선단에서의 응력장 해석결과를 활용하여 균열 성장 방향을 분석할 수 있는 두 가지 기준을 제안하였다. 제안한 방법을 이용하여 직교적층 탄소섬유/에폭시 복합재 적층판의 균열 성장 방향을 정성적, 정량적으로 분석하고 실험값과 비교분석하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권4호
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• pp.421-431
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• 2023

하수관로 열화모델은 하수관망을 관리하는 의사결정자에게 자산의 미래 상태 예측에 대한 중요한 정보를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 CCTV 조사를 통해서 확보한 구조적 상태평가 이력자료를 기반으로 마르코프 연쇄 모델을 이용하여 하수관로의 노후도를 추정하였다. A시의 3개 배수분구에서 1998-1999년과 2010-2011년에 CCTV 조사에 의해 수집된 관경 450 mm와 600 mm의 흄관 자료를 이용하여 분석하였다. EM 배수분구의 450 mm 관로와 600 mm 관로에서 주요 결함 발생이 다른 두 배수분구보다 빠르게 발생하는 것으로 나타났다. 관로 설치 이후 35년이 지난 시점에는 450 mm 관로의 약 29%, 600 mm 관로의 약 38%가 주요 결함이 발생했으며, 100년 후에는 각각 62%와 74%의 관로가 주요 결함으로 관로 기능을 상실하는 수준으로 나타났다. 관로설치 35년 후, SN 배수분구는 450 mm 관로의 약 26%, 600 mm 관로에서 약 35%, HK 배수분구에서는 450 mm 관로의 약 27%, 600 mm 관로에서 약 37%의 주요 결함이 발생한 것으로 예측되었다. 또한 600 mm 관로가 450 mm 관로보다 평균 12년 정도 빨리 기능 저하가 일어나는 것으로 나타났다. 한편, 관로의 주요 결함등급 비율을 40%로 설정하여 관로의 유효사용수명으로 적용할 경우, 450 mm 관로는 SN배수분구에서 60년, EM배수분구에서 42년, HK배수분구 59년이며, 600 mm 관로에서는 각각 43년, 34년 39년으로 나타났다.