• 한국도로학회논문집
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• 제13권1호
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• pp.41-48
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• 2011

환경보호에 부응하고 고에너지효율성을 갖춘 중온아스팔트혼합물이 가열아스팔트혼합물의 대안으로 부각되고 있다. 본 연구의 목적은 아스파민을 혼합하여 제조한 중온아스팔트혼합물을 실험적으로 평가하고, 역학적-경험적 포장설계법인 MEPDG를 이용하여 설계한 결과를 일반아스팔트혼합물 설계와 비교하는 것이다. 실험재료는 최대공칭치수 12.5mm인 골재와 PG64-28바인더가 사용되었으며, 기존 혼합물, 0.3%와 0.5%의 아스파민을 혼합한 중온아스팔트혼합물에 대한 회복탄성계수실험이 실시되었다. 실험결과를 MEPDG 설계의 입력변수로 하여 분석한 결과, 아스파민을 사용한 중온아스팔트혼합물의 소성변형량이 일반혼합물에 비해 훨씬 적어 소성변형에 대한 저항성이 향상됨을 알 수 있었다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제19권5호
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• pp.189-197
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• 2003

건설공사에서 발생되는 건설잔토는 처리 및 운반에 소요되는 비용이 고가이기 때문에 현장에서 재활용하기 위한 공법의 개발이 오래 전부터 요구되어 왔다. 본 연구는 현장에서 발생하는 토사를 아스팔트에 혼합하여 제조된 아스팔트 안정처리토의 역학적 특성을 평가하기 위한 실내시험 연구이다. 아스팔트와 토사의 혼합은 폼드(foamed)장치라고 불리는 장치를 사용하여 아스팔트에 거품을 발생시켜 토사와 혼합하는 방법을 사용하였다. 아스팔트가 토사와 혼합되었을 때 성능 향상을 조사하기 위해서 마샬안정도, 간접인장강도, 회복탄성계수, 크리프 시험 및 비압밀 비배수 삼축압축시험을 실시하였으며 조건을 달리하여 제작한 시료(일반토사, 시멘트 2% 보강 토사)와 결과를 비교 분석하였다. 시험 결과 아스팔트의 혼입은 안정도, 회복탄성계수, 수분저항성이 향상되는 것으로 나타났으며 시멘트의 첨가는 이러한 역학적 성능을 더욱 크게 향상시키는 것으로 나타났다. 아스팔트 안정토는 토사의 혼합 함수비, 습윤상태는 시험 결과에 영향을 미치는 것이 확인되었는데 배합 설계시 혼합함수비, 세립분의 량을 조절함으로써 아스팔트 안정토의 역학적 특성을 향상시킬 수 있는 것으로 발견되었다.

• 한국철도학회논문집
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• 제18권3호
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• pp.212-222
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• 2015

도심 내의 트램 노선 설계 및 건설에서 환경 소음 문제를 해결하기 위해서는 트램 시스템의 소음 방사특성을 파악하여야 한다. 본 논문에서는 트램 시험 차량에 대한 전동 소음 특성을 연구하였으며, 전동 소음 관점에서의 레일 지지 구조의 적절한 강성을 검토하였다. 매립형 궤도와 탄성차륜의 모빌리티를 Timoshenko 보 모델과 유한 요소 모델을 각각 이용하여 구하였고, 측정값과 비교하였다. 선로변 방출 소음도에 대한 계산값을 측정값과 비교한 결과 300Hz 이상의 주파수 대역에서 작은 오차를 내었다. 레일 및 슬라브 지지 강성을 변화시켜가면서 레일 및 차륜의 소음원 강도를 분석하였으며, 지반 진동을 과다하게 유발하지 않으면서 레일 및 차륜으로부터 방사되는 소음이 감소될 수 있는 적정 지지 강성을 검토하였다.

• 한국철도학회논문집
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• 제17권4호
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• pp.281-288
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• 2014

본 연구는 고가정거장 구간에 부설된 고무방진매트 플로팅궤도시스템의 방진성능 및 적용효과를 실험적으로 입증하고자 고무방진매트가 적용되지 않은 개소와 비교 측정을 수행하였다. 또한 고무방진매트 플로팅 궤도시스템의 측정 궤도지지강성 및 궤도충격계수를 산출하고 이론 및 설계치와 비교하여 현재 시공된 고무방진매트 플로팅궤도시스템에 대한 궤도상태의 건전성 및 궤도 충격의 수준을 평가하였다.

• 한국도로학회논문집
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• 제2권2호
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• pp.149-161
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• 2000

회복탄성계수$(M_R)$로 표현되는 보조기층 재료의 탄성계수는 연성 포장체의 역학적 설계에 대단히 중요한 물성치이다. 그러나 반복재하식 $M_R$ 시험을 일상적 시험으로 적용하기에는 너무 시험과정이 복잡하고, 고가이며, 많은 시험시간을 필요로 한다. 본 연구에서는 보조기층 재료의 변형특성을 고려하여 현장공진주시험(EF-RC)을 이용한 대체 $M_R$ 시험법을 개발하였다. 보조기층 재료의 변형특성 평가를 위하여 변형률 크기 및 평균주응력의 탄성계수에 대한 영향을 조사하였다. 제안한 대체 $M_R$ 시험법으로 결정된 탄성계수와 반복재하식 $M_R$ 시험에서 결정된 회복탄성계수는 서로 잘 일치하여 제안된 기법의 효용성을 확인하였다.

• 기독교교육논총
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• 제65권
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• pp.133-161
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• 2021

이 연구는 코로나-19 펜데믹의 상황 속에서 우리 사회의 취약성에 주목한다. 중증호흡기증후군 코로나바이러스 2019는 사스-코비드-2 바이러스의 심각성을 파생하고 그것의 의학적 치료 속에서 새로운 회복 탄력성의 희망을 제공한다. 이에 더하여, 기독교 여성실천신학의 생태적 관계 속에서 사회와 환경의 지속가능한 회복 가능성을 제공한다. 연구자는 코로나-19 시대의 침체와 우울감을 절망과 통합의 기독교교육적 내러티브 속에서 해석학적 대안으로 제안한다. 특히 의학과 신학의 융합교육 과정 개발은 노인세대를 위한 의료선교와 코로나-19 시대의 새로운 교육적 모형으로 제네바대학교가 제공하는 역사적 사례로서 칼빈의 MOOC 강좌를 사례를 통해 제공된다. 이와 같은 의학과 신학의 융합 교육과 연구의 개발 성과는 코로나-19의 심각성을 극복하며 신앙공동체의 새로운 회복과 복지를 위한 기독교교육의 도덕적 함의를 제공함으로 의미 있는 공헌을 하게 된다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제32권6호
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• pp.583-600
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• 2023

The resilient modulus (M_R) of various pavement materials plays a significant role in the pavement design by a mechanistic-empirical method. The M_R determination is done by experimental tests that need time and money, along with special experimental tools. The present paper suggested a novel hybridized extreme gradient boosting (XGB) structure for forecasting the M_R of modified base materials subject to wet-dry cycles. The models were created by various combinations of input variables called deep learning. Input variables consist of the number of W-D cycles (WDC), the ratio of free lime to SAF (CSAFR), the ratio of maximum dry density to the optimum moisture content (DMR), confining pressure (σ₃), and deviatoric stress (σ_d). Two XGB structures were produced for the estimation aims, where determinative variables were optimized by particle swarm optimization (PSO) and black widow optimization algorithm (BWOA). According to the results' description and outputs of Taylor diagram, M1 model with the combination of WDC, CSAFR, DMR, σ₃, and σ_d is recognized as the most suitable model, with R² and RMSE values of BWOA-XGB for model M1 equal to 0.9991 and 55.19 MPa, respectively. Interestingly, the lowest value of RMSE for literature was at 116.94 MPa, while this study could gain the extremely lower RMSE owned by BWOA-XGB model at 55.198 MPa. At last, the explanations indicate the BWO algorithm's capability in determining the optimal value of XGB determinative parameters in M_R prediction procedure.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1747-1755
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• 2008

Design of the reinforced roadbed thickness is concerned with safe operation of trains at specified levels of speed, axle load and tonnage. There are two methods for evaluating it. One is using an experimental equation and the other is using elastic theory with considering axle load, material properties of subsoils and allowable elastic settlement. Multi-layered theory is used to determine reinforced roadbed thickness by RTRI. Although their reinforced roadbed thickness is designed with an objective of achieving a minimum standard 2.5mm of settlement on the subgrade surface, it is hardly applied to real design. Li(1994) has suggested the experimental model which design approach is to limit plastic strain and deformations for the design period. It is worth due to adopting soil equivalent number of repeated load application. Moreover, it has been a more advanced method than existing design methods because including resilient modulus of subsoil beneath track, soil deviator stress caused by train axle loads and MGT. In this paper, it is analyzed under domestic track conditions to estimate the reinforced roadbed thickness with different soil types.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제10권2호
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• pp.113-120
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• 2021

The Distance Measuring Equipment (DME) is a ground-based aircraft navigation system and is considered as an infrastructure that ensures resilient aircraft navigation capability during the event of a Global Navigation Satellite System (GNSS) outage. The main problem of DME as a GNSS back up is a poor positioning accuracy that often reaches over 100 m. In this paper, a novel approach of applying deep reinforcement learning to a DME pulse design is introduced to improve the DME distance measuring accuracy. This method is designed to develop multipath-resistant DME pulses that comply with current DME specifications. In the research, a Markov Decision Process (MDP) for DME pulse design is set using pulse shape requirements and a timing error. Based on the designed MDP, we created an Environment called PulseEnv, which allows the agent representing a DME pulse shape to explore continuous space using the Soft Actor Critical (SAC) reinforcement learning algorithm.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제6권3호
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• pp.255-260
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• 2008

In the recently years, there has been a big interest in ad hoc wireless network as they have tremendous military and commercial potential. An Ad hoc wireless network is composed of mobile computing devices that use having no fixed infrastructure of a multi-hop wireless network formed. So, the fact that limited resource could support the network of robust, simple framework and energy conserving etc. In this paper, we propose a new ad hoc multicast routing protocol for based on the ontology scheme called inference network. Ontology knowledge-based is one of the structure of context-aware. And the ontology clustering adopts a tree structure to enhance resilient against mobility and routing complexity. This proposed multicast routing protocol utilizes node locality to be improve the flexible connectivity and stable mobility on local discovery routing and flooding discovery routing. Also attempts to improve route recovery efficiency and reduce data transmissions of context-awareness. We also provide simulation results to validate the model complexity. We have developed that proposed an algorithm have design multi-hierarchy layered networks to simulate a desired system.