• Steel and Composite Structures
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• 제47권1호
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• pp.91-102
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• 2023

To study the evaluation standard and control limit of mortar filling layer void length, in this paper, the train sub-model was developed by MATLAB and the track-bridge sub-model considering the mortar filling layer void was established by ANSYS. The two sub-models were assembled into a train-track-bridge coupling dynamic model through the wheel-rail contact relationship, and the validity was corroborated by the coupling dynamic model with the literature model. Considering the randomness of fastening stiffness, mortar elastic modulus, length of mortar filling layer void, and pier settlement, the test points were designed by the Box-Behnken method based on Design-Expert software. The coupled dynamic model was calculated, and the support vector regression (SVR) nonlinear mapping model of the wheel-rail system was established. The learning, prediction, and verification were carried out. Finally, the reliable probability of the amplification coefficient distribution of the response index of the train and structure in different ranges was obtained based on the SVR nonlinear mapping model and Latin hypercube sampling method. The limit of the length of the mortar filling layer void was, thus, obtained. The results show that the SVR nonlinear mapping model developed in this paper has a high fitting accuracy of 0.993, and the computational efficiency is significantly improved by 99.86%. It can be used to calculate the dynamic response of the wheel-rail system. The length of the mortar filling layer void significantly affects the wheel-rail vertical force, wheel weight load reduction ratio, rail vertical displacement, and track plate vertical displacement. The dynamic response of the track structure has a more significant effect on the limit value of the length of the mortar filling layer void than the dynamic response of the vehicle, and the rail vertical displacement is the most obvious. At 250 km/h - 350 km/h train running speed, the limit values of grade I, II, and III of the lengths of the mortar filling layer void are 3.932 m, 4.337 m, and 4.766 m, respectively. The results can provide some reference for the long-term service performance reliability of the ballastless track-bridge system of HRS.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제23권4호
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• pp.5-10
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• 2022

최근 도심지에서는 지반침하가 지속적으로 발생하여 시민의 안전을 위협하고 있다. 상하수도관, 통신관 등 각종 지하시설물이 도로 밑에 매설되어 있다. 지반침하의 원인으로는 도심지에 매설되어 있는 각종 시설물의 노후화와 급격한 도시화로 인한 지하 난개발로 인한 것으로 보고되고 있다. 특히 지반침하의 가장 큰 원인은 하수관로의 노후화로 알려져 있다. 이와 관련된 기존 연구로는 하수관로의 대표적인 몇 가지 요인을 선정하여 통계분석을 통해 지반침하 위험을 예측하는 연구가 진행되었다. 본 연구에서는 OO시의 하수관 특성과 지반침하 데이터를 이용하여 데이터셋을 구축하고, OO시의 하수관 특성과 지반함몰 발생 위치 데이터로 구축된 데이터셋으로 기계학습을 통한 하수관 특성에 따른 지반함몰 발생 분류 모델들을 비교하여 적절한 모델을 선정하고자 하였으며, 선정된 모델에서 도출된 지반함몰에 영향을 미치는 하수관 특성별 중요도를 산정하고자 하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.31-43
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• 2022

전통적인 비디오 압축은 움직임 예측, 잔차 신호 변환 및 양자화를 통한 하이브리드 압축 방식을 기반으로 지금까지 발전해왔다. 최근 인공 신경망을 통한 기술이 빠르게 발전함에 따라, 인공 신경망 기반의 이미지 압축, 비디오 압축 연구 또한 빠르게 진행되고 있으며, 전통적인 비디오 압축 코덱의 성능과 비교해 높은 경쟁력을 보여주고 있다. 본 논문에서는 이러한 인공 신경망 기반 비디오 압축 모델의 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 기본적으로는 기존 인공 신경망 기반 비디오 압축 모델들이 채택하고 있는 변환 및 복원 신경망과 엔트로피 모델(Entropy model)을 이용한 율-왜곡 최적화(Rate-distortion optimization) 방법을 사용하며, 인코더 측에서 디코더 측으로 압축된 레이턴트 정보(Latent information)를 전송할 때 엔트로피 모델이 추정하기 어려운 정보의 값을 이동시켜 전송할 비트량을 감소시키고, 손실된 정보를 추가로 전송함으로써 손실된 정보에 대한 왜곡을 보정한다. 이러한 방법을 통해 기존의 인공 신경망 기반 비디오 압축 기술인 MFVC(Motion Free Video Compression) 방법을 개선하였으며, 실험 결과를 통해 H.264를 기준으로 계산한 BDBR (Bjøntegaard Delta-Bitrate) 수치(%)로 MFVC(-14%) 보다 두 배 가까운 비트량 감축(-27%)이 가능함을 입증하였다. 제안된 방법은 MFVC 뿐 아니라, 레이턴트 정보와 엔트로피 모델을 사용하는 신경망 기반 이미지 또는 비디오 압축 기술에 광범위하게 적용할 수 있다는 장점이 있다.

• 대한치과교정학회지
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• 제52권2호
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• pp.150-160
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• 2022

Objective: To provide reliable prediction models based on dentoskeletal and soft tissue variables for customizing maxillary incisor positions and to optimize digitalized orthodontic treatment planning. Methods: This study included 244 Chinese women (age, 18-40 years old) with esthetic profiles after orthodontic treatment with fixed appliances (133 in group I: 1° ≤ The angle between the nasion [N]-A point [A] plane and the N-B point [B] plane [ANB] ≤ 4°; 111 in group II: 4° < ANB ≤ 7°). Dental, skeletal, and soft tissue measurements were performed on lateral cephalograms of the participants. Correlation and multiple linear regression analyses were used to determine the influence of dentoskeletal and soft tissue variables on maxillary incisor position. Results: The ideal anteroposterior position of the maxillary incisor varied between sagittal skeletal patterns. The position of the maxillary incisor correlated with the sagittal discrepancy between the maxilla and the mandible (ANB), protrusion of the midface, nasal tip projection, development of the chin, and inclination of both the maxillary and mandibular incisors. Distance from the maxillary central incisor to nasion-pogonion plane predicted using multiple linear regression analysis was accurate and could be a practical measurement in orthodontic treatment planning. Conclusions: Instead of using an average value or norm, orthodontists should customize a patient's ideal maxillary incisor position using dentoskeletal and soft tissue evaluations.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.197-216
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• 2022

인터넷 및 모바일 기술의 발달과 소셜미디어의 확산으로 인해 다량의 정보들이 온라인 상에서 생성, 유통되고 있다. 이중에는 대중에게 도움이 되는 유익한 정보들도 있지만, 역기능을 하는 이른바 가짜뉴스들도 함께 유통되고 있다. 지난 2020년 코로나19의 전세계적인 확산 이후, 온라인 상에는 이와 관련한 수많은 가짜뉴스들이 유통되었다. 다른 가짜뉴스들과 달리 코로나19와 관련된 가짜뉴스는 사람들의 건강, 나아가 생명까지 위협할 수 있다는 점에서 그 심각성이 매우 크다고 할 수 있다. 때문에 코로나19와 관련한 가짜뉴스를 자동으로 탐지하고, 이를 예방하는 지능형 기술은 사회적 건강도를 제고하는데 매우 의미 있는 연구주제라 할 수 있다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 코로나19 관련 가짜뉴스 탐지를 효과적으로 수행하기 위해 그래프 임베딩 방법 중 하나인 Graph2vec을 활용한 방법을 제안한다. 가짜뉴스 탐지에 대한 주류 방법은 뉴스 콘텐츠 기반 즉, 텍스트에 대한 특징 분석으로 진행되었으나 본 연구에서는 사회적 참여 네트워크 내에서의 정보 전달 관계를 추가로 활용함으로써 보다 효과적으로 코로나19와 관련된 가짜뉴스를 탐지할 수 있었으며 성능 측면에서 정확도 향상을 확인할 수 있었다.

• 터널과지하공간
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• 제33권3호
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• pp.169-188
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• 2023

터널에서의 화재는 지상 화재에 비해 온도상승과 최대온도가 더 높게 나타난다. 이러한 이유로 네덜란드, 독일 등 여러 나라에서는 터널에서 사용하는 별도의 화재 시간이력곡선을 제시하였다. 터널 내 화재는 단면손실과 그 배면의 역학적 특성저하와 같은 터널 라이닝의 손상을 발생시킨다. 본 연구에서는 구조물의 화재안정성 설계 개념과 스폴링에 의한 단면손실, 터널 라이닝 재료의 물리화학적 및 역학적 특성 변화, 구조물 안전을 위한 내화재, 그리고 화재손상 예측모델에 대해 살펴보았다. 화재에 대한 구조물의 안정성을 확보하기 위해서는 설계 단계에서 구조물의 종류와 화재원인을 파악하고 예상되는 단면손실과 손상범위를 확인하여 내화재를 통해 이러한 손상에 대비하는 작업이 요구된다. 본 연구에서는 이러한 일련의 작업을 수행하는데 참고할 수 있는 사항들을 정리하고 이에 대한 의견을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.267-283
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• 2023

2019년 12월부터 현재까지 지속되고 있는 코로나19 팬데믹으로 인해 대중들은 감염병 대응을 위한 정보를 필요로 하게 되었다. 하지만 소셜미디어에서 유포되는 코로나19 관련 가짜뉴스로 인해 대중들의 건강이 심각하게 위협받고 있다. 특히 코로나19와 관련된 가짜뉴스가 유사한 내용으로 대량 유포될 경우 사실인지 거짓인지 진위를 가리기 위한 검증에 소요되는 시간이 길어지게 되어 우리 사회의 전반에 심각한 위협이 될 수 있다. 이에 학계에서는 신속하게 코로나19 관련 가짜뉴스를 탐지할 수 있는 지능형 모델에 대한 연구를 활발하게 수행해 오고 있으나, 대부분의 기존 연구에 사용된 데이터는 영문으로 구성되어 있어 한국어 가짜뉴스 탐지에 대한 연구는 매우 드문 실정이다. 이에 본 연구에서는 소셜 미디어 상에서 유포되는 한국어로 작성된 코로나19 관련 가짜뉴스 데이터를 직접 수집하고, 이를 기반으로 한 지능형 가짜뉴스 탐지 모델을 제안한다. 본 연구의 제안모델은 언어학적 특성 중 하나인 품사별 빈도 정보를 추가적으로 활용하여, 기존 연구에서 주로 사용되어 온 문서 임베딩 기법인 Doc2Vec 기반 가짜뉴스 탐지 모델의 예측 성능을 제고하고자 하였다. 실증분석 결과, 제안 모델이 비교 모델에 비해 Recall 및 F1 점수가 높아져 코로나19 관련 한국어 가짜뉴스를 보다 정확하게 판별함을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권7호
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• pp.439-449
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• 2023

최근 계측 기술의 발전으로 압력계와 유량계 등 다양한 센서를 설치하여 상수도관망의 상태를 효과적으로 파악할 수 있게 되었으나, 도시가 광범위하게 개발됨에 따라 계측 신뢰도에 영향을 미치는 변수는 다양해지고 있다. 특히 상수도관망 분석에 중요한 영향력을 가지는 수요 데이터의 경우 직접 계측의 난이도가 높고 결측이 발생하기 쉬운 것으로 알려져 데이터 생성의 중요도가 증가하고 있다. 본 논문에서는 상수도관망에서 누락된 데이터를 정확하게 생성하기 위해 생성적 딥러닝 모델에 기반한 적대적 학습 기반 오토인코더(ATAE) 모델을 제안한다. 제안된 모델은 판별 신경망과 생성 신경망의 두 가지 신경망의 적대적 학습을 사용하여 압력 데이터로부터 수요 데이터를 생성한다. 학습이 완료된 ATAE 모델의 생성 신경망은 관망의 계측되는 압력 데이터가 존재하는 경우, 그로부터 추정된 관망 수요 데이터를 제공할 수 있다. ATAE 모델은 미국 텍사스주 오스틴의 실제 상수도망에 적용되어 성능이 검증되었다. 수요 및 압력 시계열 데이터의 불확실성 정도에 따른 ATAE 예측 결과의 정확도를 비교하여 데이터 불확실성의 영향을 분석하였으며, 또한 수요 수준에 따른 데이터 수집 기간별 생성 결과를 비교하여 이에 따른 데이터 생성 성능을 검토하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권5A호
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• pp.841-848
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• 2006

PSC 박스거더 교량의 격벽(diaphragm)은 프리스트레스에 의해 큰 집중하중이 가해지기 때문에 응력의 분포가 매우 교란되며 격벽에 발생하는 과도한 균열은 격벽의 거동을 매우 복잡하게 만든다. AASHTO 설계기준에 따르면 집중 긴장하중에 의한 3차원 효과는 3차원 모델을 이용하거나, 둘 혹은 그 이상의 평면으로 분리된 하위모델(submodel)을 사용하여 근사적으로 계산하는 방법을 허용하고 있다. 이때 하위모델은 각 방향에 대하여 독립적으로 결정할 수 있으나 모델 간의 상호작용이 고려되어야 하며 일관성이 있어야 한다. 그러나 외부 긴장재의 정착을 위한 격벽은 2차원 문제로 간주하기 어려운 3차원 응력교란영역(disturbed region) 구조물이며, 2차원 모델을 이용하여 격벽에 작용하는 힘의 흐름을 표현하는 것은 만족한 결과를 주지 못한다. 본 연구에서는 3차원 응력교란영역 구조부재의 해석/설계를 위해 제안된 컴퓨터에 기반한 3차원 격자 스트럿-타이 모델 방법을 이용하여 Texas대학교에서 실험, 파괴된 PSC 박스거더 격벽의 1/2 축소 모형을 해석하였다. 그리고 그 결과를 기존의 연구결과 및 실험결과와 비교하여 제안된 방법의 타당성과 정확성을 평가함으로서, 포스트텐션 정착부 및 격벽부 설계를 위한 합리적인 컴퓨터 기반의 설계방법을 제시하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권3B호
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• pp.221-230
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• 2009

국내 주요 상수 취수원은 동일한 하천 및 호수에 하수 처리장이 위치해 있어 처리 방출수로 인한 악영향을 받게 된다. 또한 하천을 따라 건설된 도로나 교량에서 발생하는 교통사고나 수질 오염사고로 인한 하천 내의 오염물 유입은 취수장 운영에 큰 어려움을 주게 된다. 특히 우리나라 주요 상수원에 해당하는 팔당호의 경우 호수면적에 비해 유역면적이 상당히 크기 때문에 다양한 수질 오염사고에 노출되어 있다. 따라서 사전에 발생 가능한 수질사고를 모의하고 이에 대한 대책을 모색하는 일이 매우 중요하다. 본 연구에서는 팔당호 주변에서 발생할 수 있는 수질 오염사고에 대한 수질모의를 수행하였다. 2차원 수치모형을 이용하여 사고로 유입된 오염물질의 혼합거동을 모의하였고, 팔당호에 위치한 주요 취수장에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해서 2차원 흐름모형인 RMA-2를 이용하여 유속장을 모의하고, 이 결과를 2차원 하천수질 해석모형인 RAM4에 입력하여 오염물질의 시간에 따른 거동을 분석하였다. 갈수기 수질사고 발생시 저감방안으로써 남한강과 북한강의 유량증대에 따른 오염물질의 희석 및 수세 효과에 대해 분석하였다. 분석결과 유량증대에 따라 오염물질의 최대 농도는 더 높아지면서 더 빠르게 이동하는 현상을 관찰할 수 있었다. 따라서 오염물질이 주입된 지점에서의 초기 희석 효과보다는 빨라진 흐름에 의한 수세 효과가 훨씬 더 크게 나타난 것으로 판단된다. 이를 통해 독성 오염물질로 인한 수질사고 발생시 유량증대에 의한 수세 효과가 취수장 운영에 있어 유리한 대책이 될 수 있음을 확인할 수 있다.