This paper is about design concept and simplified analysis method against dropped object events. The ships and offshore structures are exposed to various types of dropped object accidents such as laydown area struck by drill collar and topside deck hit by food container during their lifetime. Mitigation can be accomplished by proper facility layout and designing structures to safely absorb energy from accidental loads. It shall be designed to avoid loss of life, environmental pollution and loss of assets. Impact loads can lead to structural global collapse of the main structure or punching of a local barrier type structure with potential to escalate directly or indirectly to a global collapse of the structure. This study provides the background information on the issue of dropped object of the shipyard and also focuses on structural assessment of the local individual component such as deck plate, stiffener and web/girder by using simplified analysis method. The results of the simplified analysis method were compared with numerical results using non-linear finite element simulation.
본 논문의 주된 연구 목적은 중학교의 특목고 진학률과 인근 초등학교의 순전입률 간의 상관관계 분석을 통해, 거주지 이동 혹은 전학이라는 기제를 통해 이루어지는 학교 선택 양상의 공간적 특성을 실증적으로 분석하는 것이다. 이를 위해 분석 수준을 개별 중학교 수준과 중학구 수준으로 구분하였으며, 새로운 표준화 기법을 적용해 두 변수를 표준화하였다. 표준화된 두 변수를 지도화하여 공간적 패턴을 살펴보았으며, 최종적으로 두 변수에 대한 상관관계 분석을 전역적 수준과 국지적 수준에서 실시하였다. 주요 분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 전역적 상관관계 분석의 결과, 중학교 수준과 중학구 수준 모두에서, 특목고 진학률과 순전입률 사이에는 통계적으로 유의한 정적인 상관관계가 있는 것으로 확인되었다. 둘째, 국지적 상관관계 분석의 결과, 이변량 연관에서 상당히 높은 수준의 공간적 이질성이 존재하는 것으로 드러났다. 두 변수 모두에서 높은 값을 가지면서 정적인 상관관계를 보이는 중학구가 확인됨과 동시에, 전역적 경향성과는 다른 다양한 이변량 연관의 양상을 보여주는 중학구 역시 존재함이 확인되었다.
We characterize bicomplex holomorphic functions from several estimates. Originally, Riley [5] studied such problems in local case. In our study, we treat global estimates on various unbounded domains. In many cases, we can determine the explicit form of a function.
범죄, 화재, 교통사고 등 국민의 안전을 위협하는 위험인자들은 지역적 맥락과 공간적 특성을 가지고 있다. 지역마다 서로 다른 위험환경을 가지고 있으므로 교통사고, 화재, 범죄, 생활안전 분야별로 위험요소의 공간적 패턴을 분석할 필요가 있다. 본 연구는 전국 기초자치단체를 대상으로 분야(교통사고, 화재, 범죄, 생활안전, 자살, 감염병)별 안전등급을 측정한 지표인 지역안전지수의 공간적 분포 패턴을 분석하는데 연구의 목적이 있다. 지역안전지수의 공간적 자기상관성 분석을 위해 전역적 공간자기상관분석(Global Moran's I)과 Local Moran's I를 활용한 LISA(Local Indicators of Spatial Association) 분석, Getis-Ord's G⁎i 분석을 실시하였다. 분석결과 교통사고, 화재, 자살의 안전지수 분포는 범죄, 생활안전, 감염병의 안전지수보다 공간적으로 집중(clustered) 경향을 보였다. 지역간 유의미한 공간적 연관성을 분석한 LISA 분석결과에 따르면, 수도권 지역이 다른 도시에 비하여 지역안전통합지수를 기준으로 비교적 안전한 지역인 것으로 나타났다. 또한 Getis-Ord's G⁎i 통계값을 활용한 핫스팟분석 결과 안전 취약지역의 군집인 3개의 핫스팟(강원도 삼척시, 경상북도 청송군, 전라북도 김제시)과 전반적인 안전 수준이 높은 군집인 15개의 콜드스팟이 도출되었다. 이러한 연구 결과는 안전 수준 취약지역의 공간적 분포와 패턴을 파악하여 안전 지수 개선을 위한 정책 수립시 기초자료로 활용될 수 있다.
A single-layerd steel lattice roof, which has 50m span, was constructed. In order to figure out the realistic buckling load level, the structural analysis of this roof structure was performed especially by local snow load. Due to the characteristics of application of snow load, the load combinations of snow should be considered not only global area but also local part so that the critical buckling load could be observed as easy as possible. Geometrical imperfection was simulated to consider inaccurate shape of structure. And then nonlinear analysis were performed. Finally, this paper could investigate that the local snow load with geometrical imperfection decreased the level of buckling load significantly.
The present work complies the elastic stress concentration factor for a pipe with local wall thinning, based on detailed three-dimensional elastic FE analysis. To cover practically interesting cases, a wide range of pipe and defect geometries are considered, and both internal pressure and global bending are considered. Resulting values of stress concentration factors are tabulated for practical use, and the effect of relevant parameters such as pipe and defect geometries on stress concentration factors are discussed. The present results would provide valuable information to estimate fatigue damage of the pipe with local wall thinning under high cycle fatigue.
The present study aims at suggesting the systematic approach to analyze the local drag components as the resistance performance characterized by the flow of the ship. In order to identify the local areas, the hull surface is decomposed into SVM (Station-Vertical Section Map) which consists of 20 stations along the longitudinal direction and 20 sections along the vertical direction (from the bottom to the waterline). Successively, on the SVM, the friction and pressure drag coefficients as the components of total drag coefficient have been analyzed for two different hull forms of Wigley and KVLCC by using CFD.
다층신경회로망 구조의 재구성은 회로망의 일반화 능력이나 효율성의 관점에서 중요한 문제로 연구되어왔다. 본 논문에서는 신경회로망에 학습된 은닉 지식들을 추출하여 조합함으로써 신경회로망의 구조를 재구성하는 새로운 방법을 제안한다. 먼저, 각 노드별로 학습된 대표적인 지역 규칙을 추출하여 각 노드의 불필요한 연결구조들을 제거한 후, 이들의 논리적인 조합을 통하여 중복 또는 상충되는 노드와 연결구조를 제거한다. 이렇게 학습된 지식을 분석하여 노드와 연결구조를 재구성한 신경회로망은 처음의 신경회로망에 비하여 월등히 감소된 구조 복잡도를 가지며 일반적으로 더 우수한 일반화 능력을 가지게 됨을 실험결과로서 제시하였다.
Due to vast points and irregular structure, labeling full points in large-scale point clouds is highly tedious and time-consuming. To resolve this issue, we propose a novel point-based transformer network in weakly-supervised semantic segmentation, which only needs 0.1% point annotations. Our network introduces general local features, representing global factors from different neighborhoods based on their order positions. Then, we share query point weights to local features through point attention to reinforce impacts, which are essential in determining sparse point labels. Geometric encoding is introduced to balance query point impact and remind point position during training. As a result, one point in specific local areas can obtain global features from corresponding ones in other neighborhoods and reinforce from its query points. Experimental results on benchmark large-scale point clouds demonstrate our proposed network's state-of-the-art performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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