• 한국군사과학기술학회지
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• 제27권2호
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• pp.189-196
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• 2024

Classification of drones and birds is challenging due to diverse flight patterns and limited data availability. Previous research has focused on identifying the flight patterns of unmanned aerial vehicles by emphasizing dynamic features such as speed and heading. However, this approach tends to neglect crucial spatial information, making accurate discrimination of unmanned aerial vehicle characteristics challenging. Furthermore, training methods for situations with imbalanced data among classes have not been proposed by traditional machine learning techniques. In this paper, we propose a data processing method that preserves angle information while maintaining positional details, enabling the deep learning model to better comprehend positional information of drones. Additionally, we introduce a training technique to address the issue of data imbalance.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제9권1호
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• pp.69-78
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• 2009

최근의 근단층지반운동인 Northridge 지진(1994, 미국), Kobe 지진(1995, 일본), Izmit 지진(1990, 터키)은 큰 수직성분의 영향으로 건축물 및 교량에 심각한 손상을 주었다. 일반적인 건축구조물의 내진설계에서 지진하중의 수직성분을 고려하여 설계하는 경우는 드물다. 본 연구에서는 지진하중의 수직성분 영향의 고려 유무에 따른 예제구조물의 기둥부재의 축력의 변화와 부재 단부의 소성힌지회전각을 산정하여 시스템의 손상상태를 평가하여 보았다. 해석결과 축력의 증가는 기둥부재의 손상에 의한 전체 구조시스템의 story collapse mechanism의 가능성을 주게 되므로 근단층지반운동이 예상되는 부분에서는 지진하중의 수직성분에 대한 영향을 고려하여야할 것으로 판단된다.