• 한국공간구조학회논문집
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• 제23권4호
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• pp.81-88
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• 2023

Numerous factors contribute to the deterioration of reinforced concrete structures. Elevated temperatures significantly alter the composition of the concrete ingredients, consequently diminishing the concrete's strength properties. With the escalation of global CO2 levels, the carbonation of concrete structures has emerged as a critical challenge, substantially affecting concrete durability research. Assessing and predicting concrete degradation due to thermal effects and carbonation are crucial yet intricate tasks. To address this, multiple prediction models for concrete carbonation and compressive strength under thermal impact have been developed. This study employs seven machine learning algorithms-specifically, multiple linear regression, decision trees, random forest, support vector machines, k-nearest neighbors, artificial neural networks, and extreme gradient boosting algorithms-to formulate predictive models for concrete carbonation and thermal impact. Two distinct datasets, derived from reported experimental studies, were utilized for training these predictive models. Performance evaluation relied on metrics like root mean square error, mean square error, mean absolute error, and coefficient of determination. The optimization of hyperparameters was achieved through k-fold cross-validation and grid search techniques. The analytical outcomes demonstrate that neural networks and extreme gradient boosting algorithms outshine the remaining five machine learning approaches, showcasing outstanding predictive performance for concrete carbonation and thermal effect modeling.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제24권2호
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• pp.83-90
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• 2024

Machine learning is widely applied to various engineering fields. In structural engineering area, machine learning is generally used to predict structural responses of building structures. The aging deterioration of reinforced concrete structure affects its structural behavior. Therefore, the aging deterioration of R.C. structure should be consider to exactly predict seismic responses of the structure. In this study, the machine learning based seismic response prediction model was developed. To this end, four machine learning algorithms were employed and prediction performance of each algorithm was compared. A 3-story coupled shear wall structure was selected as an example structure for numerical simulation. Artificial ground motions were generated based on domestic site characteristics. Elastic modulus, damping ratio and density were changed to considering concrete degradation due to chloride penetration and carbonation, etc. Various intensity measures were used input parameters of the training database. Performance evaluation was performed using metrics like root mean square error, mean square error, mean absolute error, and coefficient of determination. The optimization of hyperparameters was achieved through k-fold cross-validation and grid search techniques. The analysis results show that neural networks and extreme gradient boosting algorithms present good prediction performance.

• 한국광학회지
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• 제12권3호
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• pp.158-164
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• 2001

세슘 $D_1$전이선에 해당하는 파장 894 nm의 레이저시스템을 제작하여 포화흡수광 실험을 하였다. 포화흡수증기셀 내에서 조사광을 펌프광에 대해 일정한 각도로 교차시켜서 속도선택적인 포화흡수분광신호를 관찰하였다. 이신호는 펌프광과 조사광의 교차하는 각도와 위치에 따라 변했다. 이때 두 개의 조사광에 의해 만들어진 속도선택 포화흡수분광신호들의 차이를 측정함으로써 분산모양의 주파수 분별신호를 만들 수 있었다. 이를 이용하여 주파수 변조없이 반도체 레이저의 주파수를 안정화할수 있었다. 그 결과 주파수 안정도$\sigma_y(\tau=1s)=7$\times10^{-12}$, $\sigma_f(\tau=1s)=2.4kHz$ 이었다.

• 한국진공학회지
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• 제21권4호
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• pp.193-198
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• 2012

플라즈마화학기상증착 장치를 이용하여 플라즈마 폴리머와 다이아몬드상 탄소(diamond-like carbon, DLC) 박막을 합성하였다. 플라즈마 폴리머 박막 위에 패시베이션 층으로 DLC 박막을 두께에 따라 합성하였고, DLC/플라즈마 폴리머 박막의 구조적, 물리적, 전기적 특성들을 고찰하였다. 기존 플라즈마 폴리머는 누설 전류 특성이 좋고 낮은 유전상수 값을 가지고 있다. 그러나 실제 반도체 공정에 적용되기 위해서는 물리적 특성도 만족되어야 하기 때문에 플라즈마 폴리머 박막 위에 DLC 패시베이션을 적용하여 플라즈마 폴리머의 물리적, 전기적 특성들을 향상시키고자 하였다. DLC 박막의 두께가 증가함에 따라 플라즈마 폴리머의 경도와 탄성계수 값은 증가하였고, root-mean-square 표면거칠기 값은 감소하고 접촉각은 증가하였다. DLC 패시베이션 되어진 플라즈마 폴리머의 경우 패시베이션이 없는 폴리머보다 유전상수 값이 증가하였지만 전기적 누설전류 특성은 향상되었다.

• 한국의류산업학회지
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• 제7권2호
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• pp.135-142
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• 2005

Through the formative analysis of the traditional jokakbo, we have composed surface composition that was made by a perfect square, triangle, a weather vane type, vertical type, cint$\tilde{a}$mani type, and a mixed rectangular. And we have composed that was made by vivid tone, pale tone, and so on, and finally analyzed image, preference rate of them. First, the cause of composition for the image of stimulant was composed by the cause of simplicity characteristics, interesting characteristics, rigid-flexibility characteristics, and modern characteristics. Secondly, the image of clothes was revealed as a simple image of perfect square, a feminine image of cint$\tilde{a}$mani type, a modern image of mixed rectangular in the case of large pattern. And in the case of small pattern, perfect square was revealed as a simple image, cint$\tilde{a}$mani type was revealed as a feminine image, triangle with achromatic colored weather vane type and pale tone was revealed as an interesting image, achromatic colored and pale toned a weather vane type, vivid toned vertical type was revealed as a modern image. Lastly, it revealed that the preference rate against clothes is related with the cause of simplicity characteristics, interesting characteristics, and rigid-flexibility characteristics in the case of large patterns, and especially in the case of large patterns and small patterns, the clothes of pale tone are more preferred. And achromatic colored mixed rectangular and chromatic colored cint$\tilde{a}$mani type are more preferred by the large patterns, and chromatic colored and pale toned weather vane type is more preferred by the small patterns.

• 디지털융복합연구
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• 제13권12호
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• pp.117-124
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• 2015

빅데이터로 인해 통계분석에 대한 수용이 증대되면서 구조방정식모형과 같은 진보된 2세대 분석방법의 필요성이 증가하고 있다. 본 연구는 다양한 연구 분야에서 이용되는 구조방정식모형 중 부분최소제곱모형(PLS-SEM)을 적용하는데 있어 오픈 소프트웨어인 R의 활용방법에 대해서 제안하고자 한다. R은 GNU 프로젝트의 일부로서 무료이고, 빅데이터를 포함한 통계분석에 강력하면서도 유용한 도구이다. 이에 부분최소제곱모형의 대표적인 통계패키지인 SmartPLS와 본 연구가 제안하는 R을 활용하여 측정모형의 집중타당성, 판별타당성, 내적일관성을 분석하고, 구조 모형의 경로계수 및 조절효과를 분석하여 결과를 각각 비교 분석하였다. 분석결과 R은 측정모형과 구조모형에서 모두 SmartPLS와 동일한 결과를 나타내었고, 향후 상용 통계패키지를 대체할 수 있는 강력한 도구임을 확인하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권5호
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• pp.921-929
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• 2011

정보화시대에 대학에서의 교양 컴퓨터교육과정은 컴퓨터에 대한 소양을 쌓고 정보화 사회에 능동적으로 대처할 수 있는 능력을 배양하여 생산성 향상은 물론 국가 간의 경쟁력에서 뒤지지 않게 하는데 목표를 두고 있다. 본 논문에서는 대학생을 대상으로 컴퓨터교육 만족도에 영향을 미치는 결정적인 변인의 발견 및 만족도를 분석한다. 전처리과정으로 자바 기반의 학습 도구인 속성 부분집합의 선택기반을 사용하여 최적의 변인을 선택한 후 통계적 학습이론에 기반을 둔 다중 최소제곱 서포트벡터 기계를 사용하고자 한다. 대학의 교양 컴퓨터교육 만족도 분석을 위하여 새로운 알고리즘을 제시하기 보다는 기존의 다중 서포트벡터기계와 다중 최소제곱 서포트벡터기계를 비교 분석한다. 본 논문의 연구결과는 컴퓨터교육 만족도 자료의 분석에서 다중 최소제곱 서포트벡터기계가 다중 서포트벡터기계와 같이 우수한 성과를 나타내는 것을 확인하였다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제13권4호
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• pp.1093-1096
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• 2012

Background: Cervical cancer is common among women worldwide. A multitude of risk factors aggravate the disease. This study was conducted to: (1) determine the prevalence and (2) make a comparative analysis of the socio-demographic and behavioural risk factors of cervical cancer and knowledge, attitude and practice between rural and urban women of North Bengal, India. Study Design: Community-based cross-sectional study. Methods: A survey (first in North Bengal) was conducted among 133 women in a rural area (Kawakhali) and 88 women in an urban slum (Shaktigarh) using predesigned semi-structured questionnaires. The respondents were informed of the causes (including HPV), signs and symptoms, prevention of cervical cancer and treatment, and the procedure of the PAP test and HPV vaccination. Results: The prevalence of risk factors like multiparity, early age of marriage, use of cloth during menstruation, use of condom and OCP, early age of first intercourse was 37.2%, 82%, 83.3%, 5.4%, 15.8% and 65.6% respectively. Awareness about the cause, signs and symptoms, prevention of cervical cancer, PAP test and HPV vaccination was 3.6%, 6.3%, 3.6%, 9.5% and 14.5% respectively. Chi-square testing revealed that in the study population, significant differential at 5% exists between rural and urban residents with respect to number of children, use of cloth/sanitary napkins, family history of cancer and awareness regarding causes of cervical cancer. Regarding KAP, again using chi-square tests, surprisingly, level of education is found to be significant for each element of KAP in urban areas in contrast to complete absence of association between education and elements of KAP in rural areas. Conclusions: A large number of risk factors were present in both areas, the prevalence being higher in the rural areas. The level of awareness and role of education appears to be insignificant determinants in rural compared to urban areas. This pilot study needs to be followed up by large scale programmes to re-orient awareness campaigns, especially in rural areas.

• Journal of Acupuncture Research
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• 제22권3호
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• pp.1-12
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• 2005

유근피의 ethanol 추출 약침액 (EE-UD)과 수욕 약침액 (WE-UD)은 cathepsin K 와 L의 우수한 억제물로 밝혀졌다. WE-UD는 IC50 수치가 5.32 ${\square}g$/ml일때 cathepsin K를 억제하였고 6.34 ${\square}g$/ml일때 cathepsin L을 억제하였다. 그러나 EE-UD는 cathepsin K와 L을 1.45 ${\square}g$/ml와 2.43 ${\square}g$/ml 수준에서 억제 활동을 보여 WE-UD보다 많은 유의성을 보였다. EE-VD는 0.8 ${\square}g$/ml의 Ki 수치로 cathepsin K에 대하여 우수한 억제물임을 관찰할 수 있었다. 이러한 활동은 분석실험에서도 pH 7.0의 glutathione와 같이 작용하였을때 10배로 늘어났다. 또한 이는 GSH thiolate 음이온의 조합을 지원하므로서 이러한 유효성의 증가는 아마도 효소의 활동 장소로 향한 약침액 배합들의 향상된 화학 작용으로 인한 것으로 사료되었다. WE-UD는 시간 의존적 억제 성을 보임으로서 실험과정 중에 불변의 cathepsin K의 분열과 합성 속도를 알 수 있게 해주었다. 마지막으로 EE-UD는 실험용 쥐의 파골세포와 설치류의 골이 관련된 실험에서 골 재흡수성을 억제함이 입증되었다. WE-UD는 cathepsin K 와 L, 그리고 골의 collagen에서의 단백질 분해를 억제하는 작용이 있음을 증명하였다. 이와 같은 결과들은 cathepsin K로 인하여 유발된 골 손상의 진행을 예방해주는데 효과적인 것임을 강력히 시사하였으며 또한 골수세포들의 골 재흡수 활동에 효과적인 것이라는 결론을 얻었다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제43권1호
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• pp.128-134
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• 2014

천연 게향을 제조하기 위하여 홍게 농축가공 자숙액($20^{\circ}Brix$)을 원료로 여기에 4종류의 아미노산(proline, glycine, arginine, methionine)과 단당류(fructose)를 선정하여 반응향을 유도하고자 하였다. 4종류의 아미노산과 fructose를 각각 독립변수로 두고 종속변수로는 odor, taste 및 overall acceptance를 두고 중심합성계획법에 따라 반응표면분석법으로 최적 가공조건을 선정하였다. 모델식의 결정계수(R-square)는 odor가 0.88, taste는 0.90, overall acceptance는 0.95였고, 적합결여검증(lack of fit)(P<0.05)에서는 odor(0.01)를 제외하고는 2차식으로의 설계가 유의함을 알 수 있었다(P<0.05). 그러나 odor에서도 결정계수 값이 0.88로서 전체적인 식은 만족할 만하였다. Odor score는 $7.17-0.24[Pro]^2-0.21[Gly]^2-0.21[Arg]^2-0.23[Met]^2-0.27[Fru]^2$의 식으로 나타났으며, 각각 독립변수의 2차항 만이 모두가 유의성(P<0.05)을 나타내었다. 정상점에서의 odor 값은 7.21로 정상점이 최고점이었다. 얻어진 모델식에서의 최적농도는 홍게 농축자숙액($20^{\circ}Brix$)에 proline 0.29 g/100 mL(w/v), glycine 0.63 g/100 mL(w/v), arginine 0.61 g/100 mL(w/v), methionine 0.02 g/100 mL(w/v) 및 fructose 1.07 g/100 mL(w/v)이었으며, 이 조건에서의 실제 관능검사(odor) 값은 7.56이었다.