무량판 구조의 슬래브-기둥 접합부는 뚫림전단파괴에 취약하여 구조 성능을 향상시킬 필요가 있다. 본 연구에서는 새로운 슬래브-기둥 접합부 전단 보강 방법인 래티스 보강의 강도와 변형 능력을 평가하기 위한 실험 연구를 실시하였다. 주기 횡 하중을 받는 4개의 래티스 보강 접합부에 대한 실험을 실시하였으며, 비교를 위하여 전단 무보강 시험체, 스터드 레일, 전단 밴드, 스터럽 등 다양한 기존의 전단 보강 방법으로 보강된 실험체에 대하여 실험을 실시하였다. 실험 결과, 래티스 보강은 강도와 변형 능력면에서 모두 우수한 성능을 나타내었으며, 현행 기준의 예측 강도를 현저히 상회하는 강도를 나타내어 전단 보강에 매우 효율적인 보강 방법으로 평가되었다. 반면에 스터럽, 스터드 레일과 전단 밴드 실험체는 전단 무보강 실험체에 비하여 강도 증진 효과가 크지 않거나, 그 강도에 미치지 못하는 강도를 나타냈다.
터널 시공시 지반상황이 불량하거나 불확실한 지질정보로 인한 붕락사고를 방지하기 위하여 지보재와 병용하여 터널보조공법을 사용한다. 현재 보조공법에 관련된 전문가 시스템은 인공신경망, 퍼지추론 등의 연구가 진행되었고 터널 기술자에게 보조공법을 결정하는데 많은 도움을 주고 있는 상황이나 보조공법을 결정하는데 있어 정량적인 평가항목을 정하는데 어려움이 많은 것으로 파악되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 사회과학, 의료, 금융, 농업 등 다양한 분야에 걸쳐 데이터분석에 이용되는 데이터마이닝 기법을 공학분야에 적용시켜 보조공법 설계자료를 바탕으로 보조공법의 의사결정 규칙을 추론하고 PDA를 적용한 전문가 시스템을 구축하였다.
This paper provides a study of distributional perspective on reinforcement learning for application in mobile robot navigation. Mapless navigation algorithms based on deep reinforcement learning are proven to promising performance and high applicability. The trial-and-error simulations in virtual environments are encouraged to implement autonomous navigation due to expensive real-life interactions. Nevertheless, applying the deep reinforcement learning model in real tasks is challenging due to dissimilar data collection between virtual simulation and the physical world, leading to high-risk manners and high collision rate. In this paper, we present distributional reinforcement learning architecture for mapless navigation of mobile robot that adapt the uncertainty of environmental change. The experimental results indicate the superior performance of distributional soft actor critic compared to conventional methods.
In this study, the whole deformation conditions of domestic old tunnels and reinforcement methods for deformation tunnels were investigated and analysed, and the present conditions, occurrence cause and reinforcement methods of cavity behind the tunnel lining were investigated and analysed comprehensively. The deformation causes of domestic old tunnels could be classified in three kinds : change of earth pressure operating tunnel ground, material problem of concrete lining, mistake of design and construction. As a result of analysis, the tunnel deformation was occurred by not specific cause but various cause As a result of investigation for 455 domestic tunnel data, more than 70% of the tunnel deformation was related to leakage and the other deformation cause also accompanied leakage mostly. An applied reinforcement method was related to leakage and flood prevention measures, but application of reinforcement method for boundary area between tunnel and ground and tunnel periphery which influence on the tunnel stability was still defective. The cavity of domestic old tunnel occupied about 16% of the total tunnel length and about 68% of cavity was located in the crown of tunnel, and besides, the occurrence cause of cavity was analysed to design, construction and management cause. The filling method for cavity using filling material was comprehensively appling to cavity behind tunnel lining.
The aim of this study is to investigate the pH threshold value for the corrosion of steel reinforcement in concrete. A method was designed to attain the pH value of the pore solution on the location of the steel in concrete. Then the pH values of the pore solution on the location of steel in concrete were changed by exposing the samples to the environment (CO25%, RH 40%) to accelerate carbonation with different periods. Based on this, the pH threshold value for the corrosion of steel reinforcement had been examined by the methods of half-cell potential and electrochemical impedance spectra (EIS). The results have indicated that the pH threshold value for the initial corrosion of steel reinforcement in concrete was 11.21. However, in the carbonated concrete, agreement among whether steel corrosion was initiatory determined by the detection methods mentioned above could be found.
In Peru, construction of dwellings using confined masonry walls (CM) has a high percentage of acceptance within many sectors of the population. It is estimated that only in Lima, 80% of the constructions use CM and at least 70% of these are informal constructions. This mean that they are built without proper technical advice and generally have a high seismic vulnerability. One way to reduce this vulnerability is by reinforcing the walls. However, despite the existence of some reinforcement methods in the market, not all of them can be applied massively because there are other parameters to take into account, as economical, criteria for seismic improvement, reinforcement ratio, etc. Therefore, in this paper the feasibility of using five reinforcement techniques has been studied and compared. These reinforcements are: welded mesh (WM), glass fiber reinforced polymer (GFRP), carbon fiber reinforced polymer (CFRP), steel bar wire mesh (CSM), steel reinforced grout (SRG). The Multi-Criteria Decision Making (MCDM) method can be useful to evaluate the most optimal strengthening technique for a fast, effective and massive use plan in Peru. The results of using MCDM with 10 criteria indicate that the Carbon Fiber Reinforced Polymer (CFRP) and Steel Reinforced Grout (SRG) methods are the most suitable for a massive reinforcement application in Lima.
As technology advances, the need for enhanced preparedness against cyber-attacks becomes an increasingly critical problem. Therefore, it is imperative to consider various circumstances and to prepare for cyber-attack strategic technology. This paper proposes a method to solve network security problems by applying reinforcement learning to cyber-security. In general, traditional static cyber-security methods have difficulty effectively responding to modern dynamic attack patterns. To address this, we implement cyber-attack scenarios such as 'Tiny Alpha' and 'Small Alpha' and evaluate the performance of various reinforcement learning methods using Network Attack Simulator, which is a cyber-attack simulation environment based on the gymnasium (formerly Open AI gym) interface. In addition, we experimented with different RL algorithms such as value-based methods (Q-Learning, Deep-Q-Network, and Double Deep-Q-Network) and policy-based methods (Actor-Critic). As a result, we observed that value-based methods with discrete action spaces consistently outperformed policy-based methods with continuous action spaces, demonstrating a performance difference ranging from a minimum of 20.9% to a maximum of 53.2%. This result shows that the scheme not only suggests opportunities for enhancing cybersecurity strategies, but also indicates potential applications in cyber-security education and system validation across a large number of domains such as military, government, and corporate sectors.
본 연구의 목적은 상이한 피드백 제공방식과 피드백 제공자와 수용자 간의 강화경험이 품질관리 수행에 미치는 영향을 검증하는 것이었다. C 대학 및 대학원의 재학생 100명을 대상으로 실험을 수행하였다. 본 연구에서는 컴퓨터를 사용하여 상품을 생산하는 가상의 휴대폰 조립과제를 사용하였다. 본 연구의 독립변인은 두 가지의 피드백 제공방식(면대면과 이메일)과 강화경험의 유무였으며, 종속변인으로는 참가자들의 수행 정확도를 측정하였다. $2{\times}2$ 집단 간 설계가 적용되었으며 실험은 총 4회기로써 사전회기 1회기와 실험회기 3회기로 각 회기는 30분으로 구성되었다. 연구 결과 강화경험을 가지고 있는 경우 두 가지 피드백의 품질관리 정확도 향상 효과가 유사하게 나타났으나 강화경험이 없는 경우에는 면대면 피드백이 품질관리 정확도 향상에 더 효과적인 것으로 나타났다. 이러한 결과를 통해 두 가지 피드백 제공방식과 피드백 제공자와 수용자 간의 강화경험에 따라 수행에 미치는 피드백의 효과가 달라질 수 있음을 알 수 있다.
본 연구는 항만 중력식 구조물에 대한 내진보강을 분석하여, 그라우팅공법 적용의 적정성을 평가하고자 한다. 평가항목은 액상화, 활동, 전도 및 원호활동 등으로 공법의 적정성을 비교하기 위하여 그라우팅공법인 저유동성 모르타르 주입공법과 말뚝벽체식 보강공법인 SPC 파일 및 GRB 공법을 각각 평가하여 비교하였으며, 평가대상은 포항 구항 중력식 구조물로 선정하였다. 평가결과, 그라우팅공법과 말뚝벽체식 보강공법 모두 평가항목에 대하여 안정성을 충분히 확보하는 것으로 검토되었다. 따라서 중력식 항만 구조물의 경우 시공성, 경제성 및 유지관리 부분과 유사 시공사례 등을 고려 시 내진보강 공법으로 그라우팅공법이 보다 효율적임을 알 수 있었다.
본 연구에서는 국내외에서 널리 사용되고 있는 액상화 보강 및 지반 보강 공법들에 대해 공법 특성별로 검토하고, 각 보강방안의 경제성 및 보강효과를 분석하였다. 또한 분석 결과를 바탕으로 신설구조물 및 기존구조물의 액상화 보강시 적절한 보강 방안 적용성 평가를 수행하였다. 보강방안 별 경제성, 보강효과를 바탕으로 보강 방안의 적용성을 평가한 결과, 신설 구조물의 보강시에는 대형장비를 적용하여 시공성이 확보되는 다짐계열 공법이 유리하며, 기존 구조물에서는 저유동성 몰탈 주입공법(C.G.S공법) 및 고압분사공법(J.S.P공법)의 적용이 적절할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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