• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2000년도 춘계학술대회논문집
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• pp.961-965
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• 2000

This study aims to predict the particle size of blasted rock. For this purpose, Predicted particle sizes were compared with the measured particle sizes at the rock blasting sites, where various blasting patterns which controls the bench height, depth of blasted hole, burden, spacing etc were tested. the difference of mean fragment size between measured and predicted values was 0.11m.

• 대한기계학회논문집B
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• 제29권11호
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• pp.1199-1208
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• 2005

The flow fields including velocities, turbulence intensities, Reynolds shear stress and turbulent kinetic energy were investigated using particle image velocimetry(PIV) to study the flow characteristics around two square cylinders in a tandem arrangement. The experiments were carried out in the range of the spacing from 1.0 to 4.0 widths of cylinder, Reynolds number of 5.3$\times$10$^{3}$ and 1.6$\times$10$^{4}$ respectively. Discontinuous jumping at the drag coefficient variation was found for two cylinders simultaneously when the spacing between two cylinders is varied. This phenomenon is attributed to a sudden change of the flow pattern which depends on the reattachment of the shear layer separated from the upstream cylinder. Near such a critical spacing, the changes of the flow fields as well as the effect of Reynolds number were studied in detail.

• 터널과지하공간
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• 제31권6호
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• pp.508-519
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• 2021

본 연구에서는 발파 시 사람과 주변 환경에 영향을 끼치는 발파진동(peak particle velocity, PPV)을 예측하는 모델을 개발하였다. PPV를 예측하기 위해 kNN(k-nearest neighbors), CART(classification and regression tree), SVR(support vector regression), PSO(particle swarm optimization)-SVR 알고리즘을 이용한 4가지 머신러닝 모델을 개발하고 상호 비교하였다. 머신러닝 모델을 훈련하기 위해 경상남도 창원시에 있는 욕망산을 연구지역으로 선정하고 1048개의 발파 데이터를 획득하였다. 발파 데이터는 천공장, 저항선, 공간격, 최대지발장약량, 비장약량, 총공수, 에멀전비율, 이격거리, PPV로 구성되었다. 훈련된 모델들의 성능을 평가하기 위한 지표 값으로 MAE(mean absolute error), MSE(mean squared error), RMSE(root mean squared error)를 사용하였다. 평가결과 PSO-SVR 모델이 MAE, MSE, RMSE가 각각 0.0348, 0.0021, 0.0458으로 가장 우수한 예측 성능을 나타냈다. 마지막으로 개발된 머신러닝 모델을 이용하여 주변 환경에 영향을 끼치는 정도를 예측하는 방법을 제시하였다.

• 터널과지하공간
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• 제28권6호
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• pp.651-669
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• 2018

본 연구에서는 유전자 프로그래밍과 개체군집최적화기법을 이용하여 픽 커터의 비에너지를 예측하기 위한 모델을 제안하였다. 기계굴착장비의 굴진성능을 평가하는 것은 터널의 설계 초기 단계에서 매우 중요하며, 비에너지를 이용한 기계 굴착장비의 굴진성능평가방법은 모든 기계굴착공법에 적용될 수 있는 표준화된 방법이다. 본 연구에서는 코니컬형상의 픽 커터가 암석을 절삭할 때 요구되는 비에너지와 암석의 강도특성, 절삭조건 간의 상관관계를 분석하고자 하였으며, 선행연구를 통해 총46개의 선형절삭시험 결과를 수집하여 분석에 활용하였다. 본 연구에서 제안한 예측모델을 이용하여 산정된 픽 커터의 비에너지는 다중선형회귀분석에 비해 작은 평균제곱오차를 나타내었으며, 결정계수 또한 본 연구에서 제안한 모델이 다중선형회귀분석에 비해 우수한 예측결과를 나타내는 것을 확인할 수 있었다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제35권2호
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• pp.121-133
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• 2023

The demand for cement and limestone crushed materials has increased many folds due to the tremendous increase in construction activities in Pakistan during the past few decades. The number of cement production industries has increased correspondingly, and so the rock-blasting operations at the limestone quarry sites. However, the safety procedures warranted at these sites for the blast-induced ground vibrations (BIGV) have not been adequately developed and/or implemented. Proper prediction and monitoring of BIGV are necessary to ensure the safety of structures in the vicinity of these quarry sites. In this paper, an attempt has been made to predict BIGV using artificial neural network (ANN) at three selected limestone quarries of Pakistan. The ANN has been developed in Python using Keras with sequential model and dense layers. The hyper parameters and neurons in each of the activation layers has been optimized using randomized and grid search method. The input parameters for the model include distance, a maximum charge per delay (MCPD), depth of hole, burden, spacing, and number of blast holes, whereas, peak particle velocity (PPV) is taken as the only output parameter. A total of 110 blast vibrations datasets were recorded from three different limestone quarries. The dataset has been divided into 85% for neural network training, and 15% for testing of the network. A five-layer ANN is trained with Rectified Linear Unit (ReLU) activation function, Adam optimization algorithm with a learning rate of 0.001, and batch size of 32 with the topology of 6-32-32-256-1. The blast datasets were utilized to compare the performance of ANN, multivariate regression analysis (MVRA), and empirical predictors. The performance was evaluated using the coefficient of determination (R²), mean absolute error (MAE), mean squared error (MSE), mean absolute percentage error (MAPE), and root mean squared error (RMSE)for predicted and measured PPV. To determine the relative influence of each parameter on the PPV, sensitivity analyses were performed for all input parameters. The analyses reveal that ANN performs superior than MVRA and other empirical predictors, andthat83% PPV is affected by distance and MCPD while hole depth, number of blast holes, burden and spacing contribute for the remaining 17%. This research provides valuable insights into improving safety measures and ensuring the structural integrity of buildings near limestone quarry sites.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제34권2호
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• pp.235-242
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• 2010

본 연구는 열교환기의 가열된 표면위에 부착된 지열수 스케일의 조도 영향을 검증하기 위한 강제 대류 열전달에 관한 실험적 연구이다. 실험은 원형 원관 위에 5종류의 실리카 스케일 입자를 균일하게 부착하여 행하였다. Reynolds수는 13,000에서 50,000의 범위에서 행하였다. 국소와 평균 열전달 특성은 스케일 입자 크기와 레이놀즈수의 함수로서 측정하였으며 평균오염저항을 이들의 결과로부터 평가하고 그들의 특성들을 분석 하였다. 원관의 열전달 특성은 지열수 스케일의 오염에 의해, 특히 입자 크기에 의해 크게 변화하였다. 또한 국소와 평균 Nusselt수는 원관 간격과 Reynolds 수에 의해 크게 의존 되었다.

• 한국세라믹학회지
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• 제38권9호
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• pp.799-805
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• 2001

상용 알루미나 분말(0.5${\mu}$m, 3${\mu}$m)을 die-press법을 이용하여 1120$^{\circ}$C에서 2시간 1차 소결하여 다공성 전성형체를 제조하고 1100$^{\circ}$C에서 4시간 $La_2O_3-Al_2O_3-SiO_2$계 유리를 용융 침투시켜 치밀한 유리-알루미나 복합체를 제조하였다. 알루미나 입도가 유리-알루미나 복합체의 충진율, 미세조직, 젖음성, 기공률 및 크기, 기계적 특성에 미치는 영향을 조사하였다. 입도 범위가 0.1∼48${\mu}$m로 넓고 bimodal size 입도 분포를 가지면서 random orientation을 가진 3${\mu}$m 알루미나가 분산된 복합체가 최적의 기계적 특성 및 충진률이 관찰되었으며 강도와 인성값은 각각 519MPa, $4.5MPa{\cdot}m^{1/2}$이었다.

• 한국토양비료학회지
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• 제17권3호
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• pp.212-217
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• 1984

지질순계학적(地質純計學的) 개념(槪念)인 지역변수(地域變數) 이론(理論)을 적용(適用)하여 $2{\times}3$ Grid형태(形態)로 표본추출(標本抽出)된 중동사양토(中東砂壤土)와 화동미사질식양토(華東微砂質埴壤土)의 입경분포(粒徑分布)에 대한 공간(空間) 종속성(從屬性)의 구조분석(構造分析) 및 그 해석(解析)과 이것에 의하여 설정(設定)된 Variogram에 기본(基本)을 둔 최량(最良)의 선형불편추정치(線型不編推定置)(BLUE)인 Kriging을 위한 최적(最適)의 표본추출수(標本抽出數)와 그 거리(距離)를 결정(決定)하였으며, 아울러 순수(純粹) Nugget 효과(效果)를 나타내는 특성(特性)의 표본(標本)크기를 결정(決定)하고자 수행(遂行)하였다. (1) 화동토양(華東土壤)은 선형(線型) 그리고 중동토양(中東土壤)은 곡면형(曲面型)의 Variogram을 설정(設定)하였다. (2) 화동토양(華東土壤)은 Nugget 효과(效果)를 나타냈으며, 중동토양(中東土壤)의 경우 점토함량(含量)만 Nugget효과(效果)를 나타내었고 미사와 모래함량(含量)은 순수(純粹) Nugget 효과(效果)를 나타내었다. (3) 표본수(標本數) 96과 근사(近似)한 결과(結果)를 가져올 최적표본수(最適標本數)는 화동토양(華東土壤)의 미사, 점토, 그리고 모래 함량(含量)에서 각각 27, 13, 그리고 6개였으며, 중동토양(中東土壤)의 점토함량(含量)은 17개로 추정(推定)되었다. (4) 순수(純粹) Nugget 효과(效果)를 보인 중동토양(中東土壤)의 미사와 모래함량(含量)에 대하여 유의수준(有意水準) 0.05 에서 모평균(母平均)의 5% 정도(精度)에 필요(必要)한 표본(標本)크기는 각각 14 및 26개 이었다.

• 천문학논총
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• 제21권2호
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• pp.87-94
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• 2006

The COREA (COsmic ray Research and Education Array in Korea) project aims to build a ground array of particle detectors distributed over Korean Peninsular, through collaborations of high school students, educators, and university researchers, in order to study the origin of ultra high energy cosmic rays. COREA array will consist of about 2000 detector stations covering several hundreds of $km^2$ area at its final configuration and detect electrons and muons in extensive air-showers triggered by high energy particles. During the intial phase COREA array will start with a small number of detector stations in Seoul area schools. In this paper, we have studied by Monte Carlo simulations how to select detector sites for optimal detection efficiency for proton triggered air-showers. We considered several model clusters with up to 30 detector stations and calculated the effective number of air-shower events that can be detected per year for each cluster. The greatest detection efficiency is achieved when the mean distance between detector stations of a cluster is comparable to the effective radius of the air-shower of a given proton energy. We find the detection efficiency of a cluster with randomly selected detector sites is comparable to that of clusters with uniform detector spacing. We also considered a hybrid cluster with 60 detector stations that combines a small cluster with ${\Delta}{\iota}{\approx}100m$ and a large cluster with ${Delta}{\iota}{\approx}1km$. We suggest that it can be an ideal configuration for the initial phase study of the COREA project, since it can measure the cosmic rays with a wide range energy, i.e., $10^{16}eV{\leq}E{\leq}10^{19}eV$, with a reasonable detection rate.