One of the methods of stabilizing retaining walls, embankments, and deep excavations is the implementation of plate anchors (like the Geolock wall anchor systems). Back-to-back Mechanically Stabilized Earth (BBMSE) walls are common stabilized earth structures that can be used for bridge ramps. But so far, the analysis of the interactive behavior of two back-to-back anchored walls (BBAW) by double-plates anchors (constructed closely from each other and subjected to the limited-breadth vertical loading) including interference of their failure and sliding surfaces has not been the subject of comprehensive studies. Indeed, in this compound system, the interaction of sliding wedges of these two back-to-back walls considering the shear failure wedge of the foundation, significantly impresses on the foundation bearing capacity, adjacent walls displacements and deformations, and their stability. In this study, the effect of horizontal distance between two walls (W), breadth of loading plate (B), and position of vertical loading was investigated experimentally. In addition, the comparison of using single and equivalent double-plate anchors was evaluated. The loading plate bearing capacity and displacements, and deformations of BBAW were measured and the results are presented. To evaluate the shape, form, and how the critical failure surfaces of the soil behind the walls and beneath the foundation intersect with one another, the Particle Image Velocimetry (PIV) technique was applied. The experimental tests results showed that in this composite system (two adjacent-loaded BBAW) the effective distance of walls is about W = 2.5*H (H: height of walls) and the foundation effective breadth is about B = H, concerning foundation bearing capacity, walls horizontal displacements and their deformations. For more amounts of W and B, the foundation and walls can be designed and analyzed individually. Besides, in this compound system, the foundation bearing capacity is an exponential function of the System Geometry Variable (SGV) whereas walls displacements are a quadratic function of it. Finally, as an important achievement, doubling the plates of anchors can facilitate using concrete walls, which have limitations in tolerating curvature.
최근 컴퓨터 하드웨어 및 3D 그래픽의 기술 발전으로 많은 사용자들이 실제와 유사한 3D 그래픽으로 표현되는 것에 관심을 가지고 있다. 이러한 사용자들의 요구가 증대됨에 따라 많은 분야에서 3D 시뮬레이션이 개발 보급되고 있다. 본 논문에서는 3D 그래픽 기술을 활용하여 화재시의 건물 내에서 사람들이 대피하는 시뮬레이션 시스템을 설계하고 구현한다. 본 논문에서는 사람이 화재 시 건물을 탈출할 때 인공지능을 갖기 위해 A* 알고리즘을 사용하였으며, 화재 시에 사람의 탈출에 영향을 미치는 열과 연기를 고려하여 각 사람의 탈출 속도를 계산한다. 본 논문에서 제안하는 대피 시뮬레이션의 효과를 입증하기 위해 실제 건물환경을 모델링하여 적용하였다. 실험결과들을 통해서 본 논문에서 제안한 방법을 통하여 연기의 농도가 짙어질수록 사람의 탈출속도가 감소하는 것과 온도와 연기 농도에 의해 사람이 피해를 입고 사망하는 것을 확인할 수 있다.
본 연구에서는 체내심부 광테라피를 위한 맞춤형 반수동 RFID 수신 모듈 시스템을 구현한다. 생체 내부는 피부, 지방, 근육, 골격 및 수분으로 구성되어 체내 심부까지 RF신호 전송에는 한계가 있기 때문에 새로운 전송 방법 연구가 필요하다. 최근 소개된 RFID기반 CIB 빔포밍 기술은 체내와 같이 채널추정이 힘든 환경에서 높은 신뢰도로 무선전송이 가능한 기술이다. 제안하는 RFID기반 미니어처 광캡슐은 소형컨트롤러, 초소형 LED Array, 무선통신용 RFID 칩으로 구성된다. 표준 RFID 프로토콜(ISO-16000-8c)을 기반으로 UHF대역 RFID 안테나를 통해 외부리더기와 무선접속이 가능하며, 사용자 USER BANK 접근을 통해 제어신호 전송이 가능하다. 입력된 제어신호에 따라 캡슐의 테라피용 LED를 멀티레벨 디밍제어, 시간제어 가능하다. 제작된 RFID 광테라피 캡슐의 통신 접속 과정을 분석하고 신뢰도를 평가하였다.
빅데이터의 분산 처리를 수행하기 위한 대표적인 프레임워크인 하둡은 클러스터 규모를 수천 개 이상의 노드까지 증가시켜서 병렬분산 처리 성능을 높일 수 있는 장점이 있다. 하지만 클러스터의 규모를 줄이는 것은 결함이 있거나 성능이 저하된 노드들을 영구적으로 퇴역시키는 수준에서 제한되어 있음에 따라 소규모 클러스터에서 여러 노드들을 유연하게 운용하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 하둡 클러스터에서 노드를 제거할 때 발생하는 문제점을 논의하고 분산 클러스터의 규모를 탄력적으로 관리하기 위한 동적 다운 스케일링 기법을 제안한다. 일시적 다운스케일을 목적으로 노드를 제거할 때 완전히 퇴역시키는 것이 아니라 일시적으로 해제하고 필요시 다시 연결할 수 있도록 함으로써 동적 다운 스케일링을 지원할 수 있도록 시스템과 인터페이스를 설계하고 구현하였다. 실험 결과 성능저하 없이 효과적으로 다운 스케일링을 수행하는 것을 검증하였다.
사면안정해석은 지반물성의 불확실성을 포함한 많은 불확실한 요인을 내포하는 지반공학적 문제이다. 본 연구에서는 상업용 유한차분해석 프로그램을 이용하여 확률론적 사면안정해석을 수행할 수 있는 절차를 제시하였다. 이 경우 한계상태함수가 명시적인 형태로 표현되지 않기 때문에 한계상태함수를 근사화하기 위하여 인공신경망기법을 활용한 응답면기법을 이용하였으며 파괴확률을 구하기 위해 일차 및 이차신뢰도법과 Monte Carlo simulation을 이용하였다. 제안된 절차의 적용성을 검토하기 위하여 2층 지반의 사면과 Sugar Creek제방사면에 대한 확률론적 사면안정해석을 수행하였다. 해석결과는 제안된 절차의 적정성과 다른 다양한 지반공학 문제로의 확장 적용의 가능성을 보여준다.
근래 정보의 다양성과 활용에 따라 많은 데이터가 생성되었고, 데이터를 수집, 저장, 가공 및 예측 하는 빅데이터 분석의 중요성이 확대되었으며, 필요한 정보만을 수집할 수 있는 능력이 요구되고 있다. 웹 공간은 절반 이상이 텍스트로 이루어져 있고, 유저들의 유기적인 상호작용을 통해 수많은 데이터가 발생한다. 대표적인 텍스트 데이터 수집 방법으로 크롤링 기법이 있으나 데이터를 가져올 수 있는 방법에 치중되어 웹 서버나 관리자를 배려하지 못하는 크롤러가 많이 개발되고 있다. 본 논문에서는 크롤링 과정에서 발생할 수 있는 문제점 및 고려해야 할 주의사항에 대해 살펴보고 효율적으로 데이터를 가져올 수 있는 개선된 동적 웹 크롤러를 설계 및 구현한다. 기존 크롤러의 문제점들을 개선한 크롤러는 멀티프로세스로 설계되어 작업소요 시간이 평균적으로 4배정도 감소하였다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제10권1호
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pp.274-283
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2022
Korea is facing a number difficulties arising from rising housing prices. As 'housing' takes the lion's share in personal assets, many difficulties are expected to arise from fluctuating housing prices. The purpose of this study is creating housing price prediction model to prevent such risks and induce reasonable real estate purchases. This study made many attempts for understanding real estate instability and creating appropriate housing price prediction model. This study predicted and validated housing prices by using the LSTM technique - a type of Artificial Intelligence deep learning technology. LSTM is a network in which cell state and hidden state are recursively calculated in a structure which added cell state, which is conveyor belt role, to the existing RNN's hidden state. The real sale prices of apartments in autonomous districts ranging from January 2006 to December 2019 were collected through the Ministry of Land, Infrastructure, and Transport's real sale price open system and basic apartment and commercial district information were collected through the Public Data Portal and the Seoul Metropolitan City Data. The collected real sale price data were scaled based on monthly average sale price and a total of 168 data were organized by preprocessing respective data based on address. In order to predict prices, the LSTM implementation process was conducted by setting training period as 29 months (April 2015 to August 2017), validation period as 13 months (September 2017 to September 2018), and test period as 13 months (December 2018 to December 2019) according to time series data set. As a result of this study for predicting 'prices', there have been the following results. Firstly, this study obtained 76 percent of prediction similarity. We tried to design a prediction model of real estate transaction price with the LSTM Model based on AI and Bigdata. The final prediction model was created by collecting time series data, which identified the fact that 76 percent model can be made. This validated that predicting rate of return through the LSTM method can gain reliability.
본 연구는 기후변화에 따른 전남 영암지역의 기상변화와 태양광 에너지 생산량의 빅데이터 분석을 통해 상관관계를 도출하여 태양광 에너지 생산 예측 모델을 제시하였다. 사용된 데이터는 공공데이터에서 제공하는 2016년 1월부터 2019년 12월까지의 영암지역의 날씨와 태양에너지 생산량 데이터를 사용하였다. 머신러닝 기법을 활용하여 기상변화와 태양광 에너지 생산량의 회귀분석을 통하여 지역의 날씨와 태양광 에너지 생산량과의 상관 관계식을 도출 하였다. 도출된 예측식을 적용하여 지역의 태양에너지 생산을 계산하였으며, 이를 생산지수로 표현하여 3단계로 구분하였다. 이 같이 구분된 3단계의 생산지수를 통해 향후 기후변화에 따른 태양에너지 생산량을 예측하고, 농업 활동에 있어 중요한 바로미터로 활용될 것이라 판단된다.
본 논문은 작업자와 객체들이 서로 혼재되어 있는 제조 현장에서 Mask R-CNN을 이용해 객체들을 탐지한 후 이를 Dense-Net을 통해 객체 형상을 자동으로 추출하는 기술을 담고 있다. 이는 맞춤형 공장 데이터 세트를 기반으로 하며, 대상이 되는 객체는 작업자, 기계, 도구, 컨트롤 박스 및 제품들이다. Mask R-CNN은 이미 잘 알려진 객체 인식 방식으로서 다중 객체 인식을 지원하며, Dense-Net은 중첩된 객체들로 부터 개별 객체를 추출하는 데 탁월한 효과를 보여준다. 이러한 두 가지 기술을 이용한 기초구현 결과 제조 현장 모습에서 객체들을 정상적으로 추출해 이미지를 설명할 수 있으며, 향후 객체에 대한 레이블링과 객체 간의 상호 관계를 추가해 작업자의 이상 행동을 감지하는 용도로 활용할 계획이다.
The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.252-259
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2013
Building Information Modeling (BIM) is utilizing CAD technology in a way that ultimately ties all the components of a building together as objects imbedded with information, and has been changing the way we design and build over the last 20-30 years. In Polytechnic Institute of NYU, there are four BIM courses offered which provide students with different levels of knowledge regarding BIM Technique, BIM Standards, BIM Guideline and Roadmap for Private and Public Implementation, BIM Application in Real Projects, the Cooperation of BIM and IPD for Public Works in New York City. With advanced BIM technology, BIM's integration into the construction process and its incorporation into project delivery systems, especially Integrated Project Delivery (IPD) are the bridges between technology, industry and research. This paper presents an integrated BIM curriculum with three modules: 1) BIM functions and Bid Preparation; 2) Time-Cost Trade-off Analysis; and 3) Problems Solving in BIM/IPD Environment. In this project-based curriculum developed by the common efforts of academia, public agency and industry, the objectives are: (1) to provide the information and skills needed to successfully implement BIM into the construction phase; (2) to identify BIM's role in construction and the project delivery system; (3) to develop a module in conjunction with leading BIM into project delivery system, particularly coordination between BIM and IPD; (4) to connect technology and research into industry. The course assessment was conducted and the results indicate that it is a successful reform in construction management education.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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