• Computers and Concrete
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• 제32권5호
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• pp.465-474
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• 2023

The point load test (PLT) is a widely-used alternative method in the field to determine the uniaxial compressive strength due to its simple testing machine and procedure. The point load test index can estimate the uniaxial compressive strength through conversion factors based on the rock types. However, the mechanism correlating these two parameters and the influence of the mechanical properties on PLT results are still not well understood. This study proposed a theoretical model to understand the mechanism of PLT serving as an alternative to the UCS test based on laboratory observation and literature survey. This model found that the point load test is a self-confined compression test. There is a compressive ellipsoid near the loading axis, whose dilation forms a tensile ring that provides confinement on this ellipsoid. The peak load of a point load test is linearly positive correlated to the tensile strength and negatively correlated to the Poisson ratio. The model was then verified using numerical and experimental approaches. In numerical verification, the PLT discs were simulated using flat-joint BPM of PFC3D to model the force distribution, crack propagation and BPM properties' effect with calibrated micro-parameters from laboratory UCS test and point load test of Berea sandstones. It further verified the mechanism experimentally by conducting a uniaxial compressive test, Brazilian test, and point load test on four different rocks. The findings from this study can explain the mechanism and improve the understanding of point load in determining uniaxial compressive strength.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제20권2호
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• pp.51-58
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• 2020

Recently, deep learning that is the most popular and effective class of machine learning algorithms is widely applied to various industrial areas. A number of research on various topics about structural engineering was performed by using artificial neural networks, such as structural design optimization, vibration control and system identification etc. When nonlinear semi-active structural control devices are applied to building structure, a lot of computational effort is required to predict dynamic structural responses of finite element method (FEM) model for development of control algorithm. To solve this problem, an artificial neural network model was developed in this study. Among various deep learning algorithms, a recurrent neural network (RNN) was used to make the time history response prediction model. An RNN can retain state from one iteration to the next by using its own output as input for the next step. An eleven-story building structure with semi-active tuned mass damper (TMD) was used as an example structure. The semi-active TMD was composed of magnetorheological damper. Five historical earthquakes and five artificial ground motions were used as ground excitations for training of an RNN model. Another artificial ground motion that was not used for training was used for verification of the developed RNN model. Parametric studies on various hyper-parameters including number of hidden layers, sequence length, number of LSTM cells, etc. After appropriate training iteration of the RNN model with proper hyper-parameters, the RNN model for prediction of seismic responses of the building structure with semi-active TMD was developed. The developed RNN model can effectively provide very accurate seismic responses compared to the FEM model.

• 대한토목학회논문집
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• 제35권6호
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• pp.1413-1420
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• 2015

중 소규모의 교량 설계단계에서는 교량 상부형식을 결정할 수 있는 관련 기준이 미흡한 관계로 설계자들은 일부 전문 기술자의 경험과 지식에 의존하여 교량상부형식을 선정하는 경향이 많다. 또한, 최근에는 교량상부형식이 매우 다양해지고 있으며, 고려해야할 조건들이 많아짐에 따라 의사결정과정도 더욱 복잡화되고 있다. 본 연구에서는 국도공사 등에 빈번히 시공되는 경간장 50m 내외의 중 소교량의 상부형식 선정을 위해 기존의 통상적인 현장에 적용가능한 공법의 비교방식 및 경험과 직관에 의존한 방법이 아닌 보다 체계적인 방법으로 교량상부형식을 선정하고자 한다. 이에 인공지능 기법중 하나인 SVM기법을 이용한 교량상부형식 선정 모형을 구축하여 제안하고, 실제사례의 검증을 통해 모형의 적용가능성을 검토하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.12-17
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• 2005

기존의 참조서명과 입력서명을 비교하는 방법 쿵 분절 단위 비교 방법은 전역적 방법과 점 단위 방법에 비하여 우수한 장점을 가지고 있다. 그러나 분절 단위 비교 방법은 인식률과 직접적인 관계가 있는 분절의 불안정 문제점이 있다. 본 연구에서는 분절 단위 비교 방법을 이용한 서명검증의 신뢰도를 향상시키기 위해 두 가지 형태의 모델을 구축하였다. 우선 기존에 사용된 구간 분할 매칭 방법을 사용하여 서명의 동적정보에 대한 매칭도를 산출하였다. 다음으로 서명의 정적정보를 균일하게 분할한 후 분할된 영역을 주성분 분석 기법에 의해 특징 벡터를 산출하고 HMM에 의해 서명간의 매칭도를 산출하였다. 최종 융합단계에서는 SVM 분류기에 의해 서명의 진위여부를 결정하도록 구축하였다. 실험 결과 제안된 기법은 분절단위 기반의 구간 분할 매칭 기법에 비해 우수한 성능을 나타냈다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권10호
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• pp.4903-4929
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• 2018

In this study, a fully automatic pose and expression invariant 3D face alignment algorithm is proposed to handle frontal and profile face images which is based on a two pass course to fine alignment strategy. The first pass of the algorithm coarsely aligns the face images to an intrinsic coordinate system (ICS) through a single 3D rotation and the second pass aligns them at fine level using a minimum nose tip-scanner distance (MNSD) approach. For facial recognition, multi-view faces are synthesized to exploit real 3D information and test the efficacy of the proposed system. Due to optimal separating hyper plane (OSH), Support Vector Machine (SVM) is employed in multi-view face verification (FV) task. In addition, a multi stage unified classifier based face identification (FI) algorithm is employed which combines results from seven base classifiers, two parallel face recognition algorithms and an exponential rank combiner, all in a hierarchical manner. The performance figures of the proposed methodology are corroborated by extensive experiments performed on four benchmark datasets: GavabDB, Bosphorus, UMB-DB and FRGC v2.0. Results show mark improvement in alignment accuracy and recognition rates. Moreover, a computational complexity analysis has been carried out for the proposed algorithm which reveals its superiority in terms of computational efficiency as well.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제29권2호
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• pp.66-72
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• 2018

The proper position of a multi-leaf collimator (MLC) is essential for the quality of intensity-modulated radiation therapy (IMRT) and volumetric modulated arc radiotherapy (VMAT) dose delivery. Task Group (TG) 142 provides a quality assurance (QA) procedure for MLC position. Our study investigated the QA validation of the mechanical leaf gap measurement and the maintenance procedure. Two $VitalBeam^{TM}$ systems were evaluated to validate the acceptance of an MLC position. The dosimetric leaf gaps (DLGs) were measured for 6 MV, 6 MVFFF, 10 MV, and 15 MV photon beams. A solid water phantom was irradiated using $10{\times}10cm^2$ field size at source-to-surface distance (SSD) of 90 cm and depth of 10 cm. The portal dose image prediction (PDIP) calculation was implemented on a treatment planning system (TPS) called $Eclipse^{TM}$. A total of 20 VMAT plans were used to confirm the accuracy of dose distribution measured by an electronic portal imaging device (EPID) and those predicted by VMAT plans. The measured leaf gaps were 0.30 mm and 0.35 mm for VitalBeam 1 and 2, respectively. The DLG values decreased by an average of 6.9% and 5.9% after mechanical MLC adjustment. Although the passing rates increased slightly, by 1.5% (relative) and 1.2% (absolute) in arc 1, the average passing rates were still within the good dose delivery level (>95%). Our study shows the existence of a mechanical leaf gap error caused by a degenerated MLC motor. This can be recovered by reinitialization of MLC position on the machine control panel. Consequently, the QA procedure should be performed regularly to protect the MLC system.

• 에너지공학
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• 제28권1호
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• pp.49-56
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• 2019

본 연구에서는 발전소에서 사용되는 부품의 넓은 표면을 세정하기 위한 브라스팅 노즐을 비압축성 유동해석에 기초하여 설계하였다. 설계된 노즐의 출구측 단면은 광폭의 직선 모양이다. 설계 후 3차원 프린팅으로 노즐 시제품을 제작하였고 이를 브라스팅 머신에 장착 후 세정 성능실험을 수행하였다. 해석 후 얻은 광폭 크기와 실험 후 시편 표면에서 얻은 세정된 광폭 크기가 거의 같았다. 이로부터 대면적 표면처리를 위한 브라스팅 노즐의 설계가 유효함을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.545-557
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• 2022

본 연구는 직접적인 접근이 어려운 demilitarized zone (DMZ)의 산불 피해 지역을 파악하기 위하여, 고해상도 위성영상 및 머신러닝 기반의 감독 분류 기법을 이용하였다. 고해상도 위성 영상은 Sentinel-2 A/B를 이용하였으며, SVM 감독분류 기법을 기반으로 토지피복도를 산출하였다. DMZ 산불 피해 지역을 분류하기 위한 최적의 조합을 찾기 위하여 SVM 내에 다양한 커널과 밴드 조합에 따른 감독 분류를 진행하고 오차 행렬을 통해 정확도를 평가하였다. 또한, 2020년, 2021년은 위성영상 자료 기반의 산불 탐지 결과와 산불 연보의 피해 지역 면적 간의 비교를 통한 검증을 수행하였다. 이후, 현재 피해 면적 자료가 없는 2022년의 산불 피해 지역을 탐지함으로써 신뢰할 만한 수준의 결과를 신속적으로 파악하고자 하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.10-21
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• 2022

학생들의 취업을 위한 면접 발표와 회사에서의 프로젝트 결과 발표 등과 같은 형식적인 발표 태도가 개선되려면 동료나 교수자의 관찰에 의한 방법 이외에 자동화된 방법은 드물다. 기존 연구에 따르면, 발표자의 안정적인 발화와 시선 처리가 발표에서의 전달력에 영향을 미친다고 한다. 또한, 본인 발표에 대한 적절한 피드백이 발표자의 발표 역량을 늘이는 효과가 있다는 연구도 있다. 본 연구에서는 이와 같은 교정의 긍정적 측면을 고려하여 대학생들의 잘못된 발표 습관과 태도를 동영상의 안면 분석을 통해 지능적으로 교정해 주는 프로그램을 개발하고 성능을 분석하였다. 개발하는 프로그램은 웹 기반으로 군말 사용 여부를 확인하고 안면 인식과 발표 내용 텍스트화를 통해 개발되었다. 이를 위해 군말 분류 인공지능 모델을 개발하였고, 동영상 객체 추출 후, 좌표에 기반으로 얼굴 특징점을 인식하였다. 이후 4,000개 안면 데이터를 이용해 Teachable Machine에서 안면 인식한 경우와 본 연구의 알고리즘 성능을 비교·분석하였다. 프로그램을 이용해 발표 태도를 자기스스로 교정하여 발표자들에게 도움을 준다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제15권4호
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• pp.87-98
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• 2022

최근 짧은 시간 동안 많은 강우가 내리는 국지성 집중호우가 빈번히 발생하고 이로 인한 침수피해가 증가하고 있다. 국지성 집중호우로 인한 피해를 예방하기 위하여 기상청이 제공하는 지역 앙상블 예측시스템(Local ENsemble prediction System, LENS)과 관측자료와 동네예보 자료를 활용한 기계학습과 확률 매칭(Probability Matching, PM) 기법을 이용하여 수문학적 정량강우예측정보(Hydrological Quantative Precipitation Forecast, HQPF)을 개발하였다. 국지성 집중호우로 인한 침수피해 대비를 위한 호우 영향정보로 HQPF를 생산하고 있지만, 낮은 강우강도에 대하여 과대예측하는 경향이 나타났다. 본 연구에서는 HQPF의 예측정확도 향상과 과대예측 성향을 개선하기 위하여 머신러닝 학습자료 기간확대, 앙상블 기법 분석 및 확률매칭(PM) 기법 프로세스 변경을 통하여 HQPF 개선하였다. 개선된 HQPF의 예측성능을 평가하기 위해 2021년 8월 27일 ~ 2021년 9월 3일 장마전선으로 인한 호우 사례를 대상으로 예측성능 검증을 수행하였다. 10 mm 이하의 강우에 대하여 예측정확도가 크게 향상되었고, 관측과 유사한 발생가능성 및 강우영역을 예측하는 등 과대예측 성향이 개선되었음을 확인하였다.