• International Journal of Concrete Structures and Materials
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• 제11권1호
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• pp.135-149
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• 2017

The prediction of the actual ultimate capacity of confined concrete columns requires partial confinement utilization under eccentric loading. This is attributed to the reduction in compression zone compared to columns under pure axial compression. Modern codes and standards are introducing the need to perform extreme event analysis under static loads. There has been a number of studies that focused on the analysis and testing of concentric columns. On the other hand, the augmentation of compressive strength due to partial confinement has not been treated before. The higher eccentricity causes smaller confined concrete region in compression yielding smaller increase in strength of concrete. Accordingly, the ultimate eccentric confined strength is gradually reduced from the fully confined value $f_{cc}$ (at zero eccentricity) to the unconfined value $f^{\prime}_c$ (at infinite eccentricity) as a function of the ratio of compression area to total area of each eccentricity. This approach is used to implement an adaptive Mander model for analyzing eccentrically loaded columns. Generalization of the 3D moment of area approach is implemented based on proportional loading, fiber model and the secant stiffness approach, in an incremental-iterative numerical procedure to achieve the equilibrium path of $P-{\varepsilon}$ and $M-{\varphi}$ response up to failure. This numerical analysis is adapted to assess the confining effect in rectangular columns confined with conventional lateral steel. This analysis is validated against experimental data found in the literature showing good correlation to the partial confinement model while rendering the full confinement treatment unsafe.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권8호
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• pp.1055-1060
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• 2018

4차 산업혁명을 맞이하여 학교 교육에 있어서 진로교육의 문제가 크게 대두되고 있다. 일선 현장에서도 인공지능 및 빅 데이터들을 효과적으로 처리하기 위한 서비스 또는 기술에 대하여 다양한 연구가 진행되고 있으나, 교육분야에 있어서는 학생들에 대한 데이터들을 단순처리과정을 거칠 뿐이다. 이에 본 논문에서는 인공지능 및 빅데이터를 활용한 학생들의 진로교육을 위한 진로 예측 프로그램을 설계 제시하고자 한다. 영재교육원 학생들의 관찰데이터를 이용하여 의사결정 트리중 가장 인공지능에 가깝고 효과적이라고 알려진 C4.5알고리즘으로 의사결정 트리를 구성하고 학생들의 희망 진로를 예측하는 것이다. 판별결과 카파계수는 0.7을 넘어 상당한 일치도를 보였고 평균절대오차도 0.1정도로 상당히 낮은 수치를 보였다. 이에 따라서 본 연구에서 보이듯이 많은 연구 및 데이터를 구축하여 학생들의 상담에 활용 진로를 제시하고 수업태도 및 방향을 제시하는데 도움이 될 것으로 사료된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.993-1000
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• 1992

음성신호의 분석으로부터 유도되는 직교인자는 화자의 개인성을 많이 포함하고 있으므로, 최근 많은 연구자들이 이것을 이용한 통계적 처리방법으로 화자인식을 수행하여 좋은 화자인식율을 얻고 있다. 그러나 이러한 방법들은 아직 음성의 발성속도나 시간적 동특성으로 인해서 발생하는 문제점을 갖고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 음성분석의 한 방법인 Karhunen-Loeve 직교 변환에 의해서 추출한 직교인자를 화자인식에 이용하는 방법에 DTW법을 결합하는 두가지 기법을 제안하였다. 첫째는 직교인자를 특징벡터로 하여 DTW법을 적용하고, 둘째는 직교인자를 최적경로에 이용하는 기법이다. 이들 두 기법에 의한 화자인식 결과와 직교인자의 통계적 처리에 의한 종래의 화자인식방법의 결과를 비교하였다. 사용된 직교인자는 음성신호에서 선형예측계수와 부분자기상관계수를 각각 추출하여 위의 화자인식방법에 각각 적용하였다. 이를 실험한 결과, 선형예측계수로 부터 얻은 직교인자를 최적경로를 이용한 기법에 적용하는 경우 88.6%의 가장 높은 인식율을 얻었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.343-348
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• 2011

이동통신의 급속한 보급과 발전에 의하여, 시가지에서의 전자파전파의 특성을 해명해야할 뿐만 아니라, 산림, 계곡 등의 외부 공간과 실내 공간 등의 전파난청 지역으로 불려오던 공간에 있어서도 안정적으로 통신을 이용할 수 있는 무선통신환경 개선의 중요성이 높게 요구 되고 있다. 더욱이, 이동통신의 디지털화와 더불어 건물 등에 의한 반사에 의해서 생기는 멀티패스에 기인하는 수신펄스의 시간지연이 고속디지털통신의 장해가 되고 있다. 이러한 도심 시가지에대한 전자파전파의 특성을 보다 정밀하게 추정하기 위해서는 건물 벽면의 구조 등의 영향도 고려 대상으로 포함 시킬 필요성이 있다. 따라서 본 논문에서는 FVTD(finite volume time domain)법을 적용하여, 기초적인 자료 보완을 위하여, 즉 주기적 구조에 의한 산란 특성과 불규칙적 표면을 포함하는 복합형 구조에 의한 2차원 전파환경 모델들에 대한 산란 특성을 조사 하였다.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제18권12호
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• pp.1274-1280
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• 1997

The photodissociation dynamics of CH2I2 has been studied at 304 nm by state-selective photofragment translational spectroscopy. Velocity distributions, anisotropy parameters, and relative quantum yields are obtained for the ground I(2P3/2) and spin-orbit excited state I*(2P1/2) iodine atoms, which are produced from photodissociation of CH2I2 at this wavelength. These processes are found to occur via B1 ← A1 type electronic transitions. The quantum yield of I*(2P1/2) is determined to be 0.25, indicating that the formation of ground state iodine is clearly the favored dissociation channel in the 304 nm wavelength region. From the angular distribution of dissociation products, the anisotropy parameters are determined to be β(I)=0.4 for the I(2P3/2) and β(I*)=0.55 for the I*(2P1/2) which substantially differ from the limiting value of 1.13. The positive values of anisotropy parameter, however, show that the primary processes for I and I* formation channels proceed dominantly via a transition which is parallel to I-I axis. The above results are interpreted in terms of dual path formation of iodine atoms from two different excited states, i.e., a direct and an indirect dissociation via curve crossing between these states. The translational energy distributions of recoil fragments reveal that a large fraction of the available energy goes into the internal excitation of the CH2I photofragment; < Eint > /Eavl=0.80 and 0.82 for the I and I* formation channels, respectively. The quantitative analysis for the energy partitioning of available energy into the photofragments is used to compare the experimental results with the prediction of direct impulsive model for photodissociation dynamics.

• Biomedical Engineering Letters
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• 제8권4호
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• pp.383-392
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• 2018

For prompt gamma ray imaging for biomedical applications and environmental radiation monitoring, we propose herein a multiple-scattering Compton camera (MSCC). MSCC consists of three or more semiconductor layers with good energy resolution, and has potential for simultaneous detection and differentiation of multiple radio-isotopes based on the measured energies, as well as three-dimensional (3D) imaging of the radio-isotope distribution. In this study, we developed an analytic simulator and a 3D image generator for a MSCC, including the physical models of the radiation source emission and detection processes that can be utilized for geometry and performance prediction prior to the construction of a real system. The analytic simulator for a MSCC records coincidence detections of successive interactions in multiple detector layers. In the successive interaction processes, the emission direction of the incident gamma ray, the scattering angle, and the changed traveling path after the Compton scattering interaction in each detector, were determined by a conical surface uniform random number generator (RNG), and by a Klein-Nishina RNG. The 3D image generator has two functions: the recovery of the initial source energy spectrum and the 3D spatial distribution of the source. We evaluated the analytic simulator and image generator with two different energetic point radiation sources (Cs-137 and Co-60) and with an MSCC comprising three detector layers. The recovered initial energies of the incident radiations were well differentiated from the generated MSCC events. Correspondingly, we could obtain a multi-tracer image that combined the two differentiated images. The developed analytic simulator in this study emulated the randomness of the detection process of a multiple-scattering Compton camera, including the inherent degradation factors of the detectors, such as the limited spatial and energy resolutions. The Doppler-broadening effect owing to the momentum distribution of electrons in Compton scattering was not considered in the detection process because most interested isotopes for biomedical and environmental applications have high energies that are less sensitive to Doppler broadening. The analytic simulator and image generator for MSCC can be utilized to determine the optimal geometrical parameters, such as the distances between detectors and detector size, thus affecting the imaging performance of the Compton camera prior to the development of a real system.

• International Journal of Oral Biology
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• 제43권4호
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• pp.223-230
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• 2018

Exosomes are Nano-sized lipid vesicles secreted from mammalian cells containing diverse cellular materials such as proteins, lipids, and nucleotides. Multiple lines of evidence indicate that in saliva, exosomes and their contents such as microRNAs (miRNAs) mediate numerous cellular responses upon delivery to recipient cells. The objective of this study was to characterize the different expression profile of exosomal miRNAs in saliva samples, periodically isolated from a single periodontitis patient. Unstimulated saliva was collected from a single patient over time periods for managing periodontitis. MicroRNAs extracted from each phase were investigated for the expression of exosomal miRNAs. Salivary exosomal miRNAs were analyzed using Affymetrix miRNA arrays and prediction of target genes and pathways for its different expression performed using DIANA-mirPath, a web-based, computational tool. Following the delivery of miRNA mimics (hsa-miR-4487, -4532, and -7108-5p) into human gingival fibroblasts, the expression of pro-inflammatory cytokines and activation of the MAPK pathway were evaluated through RT-PCR and western blotting. In each phase, 13 and 43 miRNAs were found to be differently expressed $({\mid}FC{\mid}{\geq}2)$. Among these, hsa-miR-4487 $({\mid}FC{\mid}=9.292005)$ and has-miR-4532 $({\mid}FC{\mid}=18.322697)$ were highly up-regulated in the clinically severe phase, whereas hsa-miR-7108-5p $({\mid}FC{\mid}=12.20601)$ was strongly up-regulated in the clinically mild phase. In addition, the overexpression of miRNA mimics in human gingival fibroblasts resulted in a significant induction of IL-6 mRNA expression and p38 phosphorylation. The findings of this study established alterations in salivary exosomal miRNAs which are dependent on the severity of periodontitis and may act as potential candidates for the treatment of oral inflammatory diseases.

• 융합정보논문지
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• 제9권8호
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• pp.35-44
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• 2019

본 연구는 즉시 패치가 어려운 상용 운영체제 기반의 계측제어시스템의 취약점 평가 방안 및 시간의 경과에 따른 위험의 크기를 정량적으로 파악하는 것이다. 연구 대상은 상용 OS가 탑재된 계측제어시스템의 취약점 발견과 영향의 크기이다. 연구에서는 즉각 취약점 조치가 힘든 디지털 계측제어시스템의 취약점 분석 및 조치방법을 연구함으로써, 계측제어시스템이 존재하는 핵심기반시설의 전체적인 사이버보안 위험과 취약점을 정량적으로 파악하는 것이다. 본 연구에서 제안한 확률론적 취약점 평가 방안은 즉각적인 취약점 패치가 어려운 상용 운영체제 기반의 계측제어시스템에서 취약점 패치 우선 순위 및 패치가 불 가능시 수용 가능한 취약점의 임계값 설정, 공격 경로에 대한 파악을 가능하게 하는 모델링 방안을 제시한다.

• 한국해양공학회지
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• 제33권5호
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• pp.427-434
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• 2019

Artificial intelligence (AI)-aided research currently enjoys active use in a wide array of fields thanks to the rapid development of computing capability and the use of Big Data. Until now, forecasting methods were primarily based on physics models and statistical studies. Today, AI is utilized in disaster prevention forecasts by studying the relationships between physical factors and their characteristics. Current studies also involve combining AI and physics models to supplement the strengths and weaknesses of each aspect. However, prior to these studies, an optimization algorithm for the AI model should be developed and its applicability should be studied. This study aimed to improve the forecast performance by constructing a model for neural network optimization. An artificial neural network (ANN) followed the ever-changing path of a typhoon to produce similar typhoon predictions, while the optimization achieved by the neural network algorithm was examined by evaluating the activation function, hidden layer composition, and dropouts. A learning and test dataset was constructed from the available digital data of one typhoon that affected Korea throughout the record period (1951-2018). As a result of neural network optimization, assessments showed a higher degree of forecast accuracy.

• 한국추진공학회지
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• 제25권5호
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• pp.18-26
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• 2021

본 연구에서는 실험실 규모의 산업용 가스터빈 싱글노즐 연소기에서의 공진주파수 해석을 위한 고유값 도출을 목적으로 하는 1D 네트워크 모델을 개발하였다. 현대의 산업용 가스터빈은 다양한 요구 조건을 동시에 만족시키기 위하여 일반적으로 매우 복잡한 구조와 유동의 형태를 가지고 있다. 이러한 복잡한 연소기 특징 중 하나인 동일한 축 방향 위치에서 서로 반대 방향의 유동 흐름을 갖는 시스템에서의 네트워크 모델 구현을 목적으로 하였다. 네트워크 모델을 통해 음향장을 해석한 결과를 실제 형상을 그대로 해석한 헬름홀츠 기반의 모델링 결과와 비교하였을 때, 공진주파수와 모드 분포로부터 해석의 타당성을 검증하였다.