• Steel and Composite Structures
• /
• 제50권4호
• /
• pp.443-458
• /
• 2024

The construction industry, one of the biggest producers of greenhouse emissions, is under a lot of pressure as a result of growing worries about how climate change may affect local communities. Geopolymer concrete (GPC) has emerged as a feasible choice for construction materials as a result of the environmental issues connected to the manufacture of cement. The findings of this study contribute to the development of machine learning methods for estimating the properties of eco-friendly concrete, which might be used in lieu of traditional concrete to reduce CO₂ emissions in the building industry. In the present work, the compressive strength (f_c) of GPC is calculated using random forests regression (RFR) methodology where natural zeolite (NZ) and silica fume (SF) replace ground granulated blast-furnace slag (GGBFS). From the literature, a thorough set of experimental experiments on GPC samples were compiled, totaling 254 data rows. The considered RFR integrated with artificial hummingbird optimization (AHA), black widow optimization algorithm (BWOA), and chimp optimization algorithm (ChOA), abbreviated as ARFR, BRFR, and CRFR. The outcomes obtained for RFR models demonstrated satisfactory performance across all evaluation metrics in the prediction procedure. For R² metric, the CRFR model gained 0.9988 and 0.9981 in the train and test data set higher than those for BRFR (0.9982 and 0.9969), followed by ARFR (0.9971 and 0.9956). Some other error and distribution metrics depicted a roughly 50% improvement for CRFR respect to ARFR.

• Geomechanics and Engineering
• /
• 제37권4호
• /
• pp.395-418
• /
• 2024

The epicentral region of earthquakes is typically where liquefaction-related damage takes place. To determine the maximum distance, such as maximum epicentral distance (R_e), maximum fault distance (R_f), or maximum hypocentral distance (R_h), at which an earthquake can inflict damage, given its magnitude, this study, using a recently updated global liquefaction database, multiple ML models are built to predict the limiting distances (R_e, R_f, or R_h) required for an earthquake of a given magnitude to cause damage. Four machine learning models LSTM (Long Short-Term Memory), BiLSTM (Bidirectional Long Short-Term Memory), CNN (Convolutional Neural Network), and XGB (Extreme Gradient Boosting) are developed using the Python programming language. All four proposed ML models performed better than empirical models for limiting distance assessment. Among these models, the XGB model outperformed all the models. In order to determine how well the suggested models can predict limiting distances, a number of statistical parameters have been studied. To compare the accuracy of the proposed models, rank analysis, error matrix, and Taylor diagram have been developed. The ML models proposed in this paper are more robust than other current models and may be used to assess the minimal energy of a liquefaction disaster caused by an earthquake or to estimate the maximum distance of a liquefied site provided an earthquake in rapid disaster mapping.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제18권11호
• /
• pp.115-124
• /
• 2013

본 논문에서는 무선 센서네트워크상에서 Lightweight Individual Encryption Multicast 방식으로 그룹키의 사용대신에 Forward Error Correction을 이용한 개인별 인크립션을 사용하여 안전한 데이터 전송을 제안한다. 무선 센서네트워크에서 센서노드 프로그램을 위한 업데이트 방법으로 싱크 노드는 데이터를 다수의 센서노드에게 멀티캐스트 방식으로 전송이 가능하며, 그룹키 인크립션 방식이 가장 보편적인 안전한 데이터 전송을 위한 방식이라 할 수 있다. 이러한 그룹키 방식은 더 강력하고 안전한 데이터 전송을 위하여 멤버의 가입 및 탈퇴시 키를 재 생성하는 re-key 방식이 필요하다. 그러나 이러한 그룹키 방식을 센서네트워크에서 구현하기에는 제한된 컴퓨팅 자원, 저장 공간, 통신 등으로 인한 많은 제약이 존재한다. 또한 개인별 인크립션을 사용하면 각 노드에 대한 개별적 컨트롤은 가능하지만, 데이터 전송을 위한 개인별 인크립션 비용이 많이 발생하는 문제점이 있다. 멀티캐스트 전송시 개인별 인크립션 방식이 많이 고려되지 않았지만, 보내고자 하는 전체 데이터의 0.16 %만 개인키를 사용하여 각 노드에게 유니캐스트로 안전하게 전송하고, 나머지 99.84%의 데이터는 멀티캐스트를 이용하여 전송함으로써 무선 센서네트워크 성능을 향상시킨다.

• 응용통계연구
• /
• 제32권2호
• /
• pp.213-227
• /
• 2019

본 논문에서는 베이즈 신경망을 결합한 종단 간 딥러닝 모형을 한국어 음성인식에 적용하였다. 논문에서는 종단 간 학습 모형으로 연결성 시계열 분류기(connectionist temporal classification), 주의 기제, 그리고 주의 기제에 연결성 시계열 분류기를 결합한 모형을 사용하였으며. 각 모형은 순환신경망(recurrent neural network) 혹은 합성곱신경망(convolutional neural network)을 기반으로 하였다. 추가적으로 디코딩 과정에서 빔 탐색과 유한 상태 오토마타를 활용하여 자모음 순서를 조정한 최적의 문자열을 도출하였다. 또한 베이즈 신경망을 각 종단 간 모형에 적용하여 일반적인 점 추정치와 몬테카를로 추정치를 구하였으며 이를 기존 종단 간 모형의 결괏값과 비교하였다. 최종적으로 본 논문에 제안된 모형 중에 가장 성능이 우수한 모형을 선택하여 현재 상용되고 있는 Application Programming Interface (API)들과 성능을 비교하였다. 우리말샘 온라인 사전 훈련 데이터에 한하여 비교한 결과, 제안된 모형의 word error rate (WER)와 label error rate (LER)는 각각 26.4%와 4.58%로서 76%의 WER와 29.88%의 LER 값을 보인 Google API보다 월등히 개선된 성능을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제19권8호
• /
• pp.312-321
• /
• 2018

한국의 수요자원(Demand Response, DR) 거래시장은 자연재해 또는 예기치 않은 발전소 사고로 인한 전력수급 위기 시 최대수요를 억제하며, 발전소 건설비용 절감 및 운영예비력 확보를 위한 목적으로 운영되고 있다. 수요자원 거래시장에 참여한 수용가는 전력거래소로부터 수요 감축 1시간 전 급전지시를 통보 받으며, 요청된 수요자원 감축을 통하여 기본급과 실적금을 정산 받는다. 본 논문에서는 냉각 시스템과 ESS을 갖춘 수용가가 계시별요금제와 수요자원 거래시장에 동시 참여 시, 최적 운영계획 수립을 위한 DR 에너지관리 알고리즘을 제안 하였다. 제안된 알고리즘은 주위온도 예측오차가 있는 전일 운영 스케줄링과 DR 운영일 리스케줄링의 두 가지 운영 스케줄링으로 구성된다. 전일 운영 스케줄링의 경우, 냉각 시스템, ESS의 운영스케줄링은 과거 주위온도 데이터를 기반으로 생성된 주위온도 시나리오와 불확실한 DR감축 시나리오에 의해 결정된다. 또한 DR 운영일에 대한 리스케줄링은 수용가의 DR 수익과 건물내부 열괘적성이 보장되며 제안된 방법은 혼합정수 선형 프로그래밍(Mixed Integer Linear Programming, MILP)에 의해 기대 에너지 비용을 최소화한다.

• Journal of Radiation Protection and Research
• /
• 제33권2호
• /
• pp.47-51
• /
• 2008

목 적: 방사선수술에 사용되는 치료계획을 위한 정위 영상 획득 때 사용되는 표시기(indicator)의 회전에 의한 오차를 분석하고 이를 교정하는 소프트웨어의 기능을 점검하는 방법을 제시한다. 이 방법을 이용하여 상용 프로그램인 렉셀감마플랜의 회전 오차 기능을 점검한다. 대상 및 방법: 상용 프로그래밍 언어인 Interactive Data Language (version 5.5)를 이용하여 소프트웨어적으로 만든 정위 영상으로 가상 팬텀을 만들었다. 영상의 두께는 0.5 mm, 픽셀 크기 0.5 mm, 필드 크기 256 mm, 그리고 분해능은 $512{\times}512$이었다. 영상은 DICOM 3.0 표준을 따라서 렉셀감마플랜이 인식할 수 있도록 하였다. 회전 교정 기능 점검을 위하여 가상 팬텀의 중심에서 상하로 50 mm와 30 mm 떨어진 곳과 중앙에 위치한 횡단면 영상에 각각 50 mm 간격으로 측정점 9개를 만들어 총 45개의 측정점을 만들었다. 기준 가상 팬텀을 x, y, z축을 중심으로 각각 $3^{\circ}$ 회전한 영상, xy, yz, zx 축을 중심으로 각각 $3^{\circ}$씩 회전한 영상, xyz세 방향으로 모두 $3^{\circ}$씩 회전한 영상을 만들어서 회전에 의한 오차를 계산하고, 렉셀감마플랜의 교정 기능을 점검하였다. 결과: 가상 영상을 렉셀감마플랜에 입력하고 정위좌표를 정의할 때 영상에 의한 등록 오차는 $0.1{\pm}0.1mm$로써 방사선수술에서 요구하는 오차 내에 있었다. x, y, z축 중 1개 축을 중심으로 $3^{\circ}$ 회전할 때 가능한 최대 오차는 2.6mm, 2개 축을 중심으로 $3^{\circ}$씩 회전할 때는 3.7mm, 3개축 모두에 대해 $3^{\circ}$씩 회전할 때는 4.5 mm이다. 이에 대해 영상의 회전을 교정하여 렉셀감마플랜에서 측정한 측정점들의 변위는 1 개축을 중심으로 회전하였을 때 $0.1{\pm}0.1mm$, 2 개 축의 경우 $0.2{\pm}0.2mm$, 3개축의 경우 $0.2{\pm}0.2mm$로서 회전의 영향을 보정하는 기능이 정확하게 작동하고 있음을 확인할 수 있었다. 결론: 방사선수술 치료계획 프로그램의 여러 소프트웨어적 기능을 점검하기 위한 가상 팬텀을 만들고 상용프로그램의 회전 오차 교정 기능을 점검한 결과 정확하게 작동하고 있음을 확인하였다. 본 연구에서 작성한 가상 팬텀은 치료계획 프로그램의 다른 여러 기능들을 점검하는 데도 사용될 수 있을 것이다.

• 한국농공학회지
• /
• 제18권1호
• /
• pp.4079-4086
• /
• 1976

In many reservoir projects, economic considerations will necessitate a design utilizing surcharge. Determination of the most economical combination of surcharge and spillway capacity for a given spillway crest level will require flood routing studies and economic studies of the dam-reservoir-spillway combinations. Many methods of actual flood routing have been devised, each of them with its advantages and disadvantages. Some of these methods are listed below: (1) Arithmetical trial-and-error method. (2) Modified Puls' method (3) Cheng's graphical method (4) Horton's arithmetical method (5) Ekadahl's arithmetical method (6) Digital computer programming. For the purpose of preliminary design and cost estimating of dams and spillways, it is often required to estimate, for a given design flood and spillway crest level. the approximate values of two among the three characteristics of the spillway spillway length, maximum discharge and surcharge depth at maximum discharge, when one of these quantities is given. As is well known, the outflow hydrograph for an ungated overflow spillway assumes the form of a wave-shaped curve with a minimum point for Q=o At zero time and a maximum point for Q=Qmax at its intersection with the falling leg of the inflow hydrograph (see Fig. 4) The shaded area between the inflow and outflow hydrographs represents at the approximate scale the temporary retention Vt. In line with the remarks, draw by free hand the assumed outflow hydrograph with its maximum point for the given Qmax (see Fig. 4) and by planimetration find Vt. From the reservoir capacity curve (Fig. 3) find Vs for the given spillway crest level and make V=Vs+Vt. From the above curve find surcharge water elevation for V and surcharge depth Hmax over spillway crest. From the discharge formula compute {{{{L= { Q} over { { CH}^{3/2 } } }}}} The methed provides a means for a quick and fairly accurate estimation of spillway capacity.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제12권11호
• /
• pp.1581-1592
• /
• 2009

현재 우리는 언제 어디에서나 다양한 음악을 들을 수 있다. 길거리나 카페 등에서 음악을 듣고 그 노래를 다시 듣고 싶어 찾으려 할 때 해당 음악의 가수나 노래 제목을 모른다면 그 음악을 찾을 수 없는 것이 현재 음악 검색 방식의 단점이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 음원의 음 정보를 추출하여 데이터베이스를 구축하고 찾고자 하는 음악의 허밍을 녹음하거나 듣고 있는 음악을 직접 녹음하여 검색하는 방법 및 전자 악기를 연주하여 검색하는 내용 기반의 검색 방법을 연구하였다. 본 연구에서는 기존의 많은 내용 기반 음원 검색 논문, 특허 및 시스템을 분석하였으며, 이를 기반으로 내용 기반 검색 방법을 연구하였다. 즉, 허밍과 음악을 직접 녹음하여 검색하는 경우 음과 음원을 고속 푸리에 변환하여 주파수 정보를 추출하였으며, 악기를 연주하여 검색하는 경우 미디 파일을 사용하였다. 그리고 동적 정합 매칭방식을 사용하여, 매칭 시 음원과 입력 음간의 길이차를 극복하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제8권7호
• /
• pp.9-16
• /
• 2008

실감형 사용자 인터페이스를 사용하는 상호작용을 디자인하고 구현하기 위해서는 장치의 제어, 입력 데이터의 센싱과 보정, 상호작용 디자인, 로우레벨 프로그래밍, 성능 최적화 등과 같은 다양한 분야의 지식이 필요하다. 게다가, 주어진 상호작용 장치와 콘텐츠의 특성에 따라 사용할 수 있는 상호작용 기법을 적절하게 선택 및 조합하기 위해서는 많은 시행착오를 겪어야 하기 때문에, 최상의 사용성을 달성하기 위해서는 많은 노력과 시간이 필요하다. 본 논문은 다양한 장치를 조합하여 제작된 실감형 상호작용 플랫폼을 소개하고 있으며, 위에서 언급한 어려움을 해결하고 실감형 상호작용을 쉽게 구현할 수 있도록 개발된 XML 기반의 저작도구를 설명하고 있다. 더불어, 몇 개의 예시 콘텐츠를 통하여 연구결과의 효용성을 검증하고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
• /
• 제29권5호
• /
• pp.562-572
• /
• 2002

분산 시스템을 지원하기 위한 패러다임으로서 분산객체 기술이 각광받고 있다. DSOM, DCOM, CORBA, Java RMI 등으로 대표되는 분산 미들웨어 플렛폼들은 분산 어플리케이션의 개발을 용이하게 하지만, 어플리케이션들의 신뢰성 및 가용성을 증진시키기 위한 직접적인 지원은 미흡한 상태이다. 분산 객체 패러다임을 지원하기 위한 결함 허용 기술의 개발 작업은 상당히 복잡하며, 오류가 발생할 소지가 높기 때문에, 분산 객체의 신뢰성과 가용성을 지원하는 개발툴에 대한 요구가 급증하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 RMI에 기반한 결함허용 분산 미들웨어 시스템인 IMMORTAL을 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 신뢰성 있는 분산 컴퓨팅을 지원하기 위해 로그 기반 롤백 복구 메커니즘을 채택하였다. 일련의 실험을 통해 IMMORTAL 하에서 동작중인 실험용 어플리케이션들이 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 결함에도 불구하고 지속적으로 동작함을 확인하였고, 제안된 시스템의 성능 및 비례확장성을 평가하였다.