• 한국분말재료학회지
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• 제30권3호
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• pp.210-216
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• 2023

In this study, machine learning models are proposed to predict the Vickers hardness of AlSi10Mg alloys fabricated by laser powder bed fusion (LPBF). A total of 113 utilizable datasets were collected from the literature. The hyperparameters of the machine-learning models were adjusted to select an accurate predictive model. The random forest regression (RFR) model showed the best performance compared to support vector regression, artificial neural networks, and k-nearest neighbors. The variable importance and prediction mechanisms of the RFR were discussed by Shapley additive explanation (SHAP). Aging time had the greatest influence on the Vickers hardness, followed by solution time, solution temperature, layer thickness, scan speed, power, aging temperature, average particle size, and hatching distance. Detailed prediction mechanisms for RFR are analyzed using SHAP dependence plots.

• Steel and Composite Structures
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• 제44권6호
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• pp.769-788
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• 2022

In this paper a mathematical model for the prediction of the fire resistance of slim-floor steel beams based on an Artificial Neural Network modeling procedure is presented. The artificial neural network models are trained and tested using an analytical database compiled for this purpose from analytical results based on FEM. The proposed model was selected as the optimum from a plethora of alternatives, employing different activation functions in the context of Artificial Neural Network technique. The performance of the developed model was compared against analytical results, employing several performance indices. It was found that the proposed model achieves remarkably improved predictions of the fire resistance of slim-floor steel beams. Moreover, based on the optimum developed AN model a closed-form equation for the estimation of fire resistance is derived, which can prove a useful tool for researchers and engineers, while at the same time can effectively support the teaching of this subject at an academic level.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제89권3호
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• pp.265-281
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• 2024

The sound radiation responses of multi-layer composite plates subjected to harmonic mechanical excitation in hygrothermal environment is numerically investigated. A homogenized micromechanical finite element (FE) based on the higher-order mid-plane kinematics replicating quadratic function as well as the through the thickness stretching effect together with the indirect boundary element (IBE) scheme has been first time employed. The isoparametric Lagrangian element (ten degrees of freedom per node) is used for discretization to attain the hygro-thermo-elastic natural frequencies and the modes of the plate via Hamilton's principle. The effective material properties under combined hygrothermal loading are considered via a micromechanical model. An IBE method is then implemented to attain structure-surrounding coupling and the Helmholtz wave equation is solved to compute the sound radiation responses. The effectiveness of the model is tested by converging it with the similar analytical/numerical results as well as the experimentally acquired data. The present scheme is further hold out for solving diverse numerical illustrations. The results revealed the relevance of the current higher-order FE-IBE micromechanical model in realistic estimation of hygro-thermo-acoustic responses. The geometrical parameters, volume fraction of fiber, layup, and support conditions alongside the hygrothermal load is found to have significant influence on the vibroacoustic characteristics.

• 전기화학회지
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• 제6권1호
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• pp.41-47
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• 2003

본 연구에서는 중저온에서 작동되는 연료극 지지체식 평판형 연료전지를 연구하였으며, 저가의 공정인 테입케스팅법을 이용하여 $0.8\~1mn$의 두께와 $25,\; 100,\;150cm^2$크기의 평판형 연료극 지지체를 제작하였고, 연료극 지지체의 특성을 확인하기 위해서 기공률, 가스 투과율 그리고 전기전도도 등을 측정하였다. $12wt.\%$의 결합제를 사용하여 제작된 지지체의 기공률은 $45.8\%$이고 환원 시 $53.9\%$로 증가함을 보였다. 연료극 지지체는 $850^{\circ}C$에서 900S/cm의 높은 전기전도도를 나타내었으며, 1기압 하에서 공기로 측정하였을 때 6l/min의 기체투과량을 보였다. 단전지의 제조는 테잎케스팅 법으로 제조된 연료극 지지체위에 슬러리 디핑 코팅법을 이용하여 전해질과 공기극을 순차적으로 제조하였다. YSZ의 농도를 $10wt.\%\;와\;20wt.\%$로 하여 제조된 전해질의 두께는 각각 form와 300m이었고, 공기극은 LSM-YSZ/LSM/LSCF의 다층 구조로 구성되었다. $10{\mu}m$두께의 전해질은 매우 치밀하였고 3기압 하에서 가스 투과도는 2.5ml/min을 나타내었다. 단전지의 성능 시험에서 $20\~30{\mu}m$두께의 전해질을 갖는 연료극 지지체식 평판형 연료전지는 $750^{\circ}C$에서 0.6V, $300 mA/cm^2$성능을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.167-181
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• 2018

지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.

• Spatial Information Research
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• 제22권4호
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• pp.39-47
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• 2014

영산강 하구역은 하구둑에 의해 하천의 수체가 정체되어 수질문제가 심각한 지역이다. 이를 관리하기 위해 수질변화의 예측은 필수적이며, 주로 EFDC(Environmental Fluid Dynamics Code) 모델이 활용된다. EFDC 모델의 모의 결과로는 Binary 형식의 대용량 결과파일이 생성되며, 모의 결과의 공간적인 분포를 확인하기 위해서는 이미지 형태로 변환하는 후처리과정이 필요하다. 이를 위한 대표적인 후처리기로는 EFDC_Explorer가 있다. 그러나 EFDC_Explorer에서 제공되는 이미지 파일은 단순한 캡처 형식의 자료로 다른 주제도와의 중첩 기능이 지원되지 않는다. 이는 다양한 GIS자료와의 연계 분석이나 고차원적인 분석에서 제약이 될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 GIS에서 활용을 고려한 EFDC 모델 모의결과 후처리 시스템을 개발하고자 하였다. 이를 위하여 주요 입력파일 수정 모듈과 Binary 형식의 결과 자료를 ASCII 형식으로 변환하는 모듈, GIS기반의 환경에서 활용이 가능한 레이어 형식으로 재구성하는 모듈을 개발하였으며, 재구성된 모델결과를 효율적으로 가시화할 수 있는 모듈을 개발하였다. 개발된 시스템을 통해 생성되는 결과 레이어는 다양한 주제도간의 중첩 분석이나 다양한 GIS기반의 환경에서 연계분석이 가능하여, 최종적으로 수질관리를 지원하는 자료로 활용될 수 있다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제43권11호
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• pp.118-127
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• 2006

무선 네트워크의 물리계층에서 이용하는 무선 전송매체는 전송 범위내의 모든 이웃 노드들이 동시에 전송 신호를 수신할 수 있는 브로드캐스트 전파 특성을 갖는다. 기존의 비동기 무선 MAC 프로토콜들은 신뢰성 있는 브로드캐스트에 대한 구제적인 해결 방안을 고려하지 않고 있다. 무지향성 브로드캐스트가 과다한 채널 경쟁과 충돌을 발생시켜 네트워크의 성능 저하를 야기하기 때문이다. 본 논문에서는 링크계층에서 지향성 안테나와 이웃노드 정보를 이용하여 지향성 브로드캐스트를 지원하는 MNDB(MAC protocol with Neighborhood for reliable Directional Broadcast) 프로토콜을 제안한다. MNDB 프로토콜은 이웃노드 정보와 RTDB, CTDB, DDATA, DACK의 4-way 핸드셰이크에 의한 DMACA(Directional Multiple Access Collision Avoidance) 구조를 기반으로 신뢰성 있는 지향성 브로드캐스트를 지원한다. 성능 평가를 위해 MNDB 프로토콜과 기존의 $RMDB^{[2]}$ 참고문헌 [3]의 프로토콜 2, IEEE 802.11 프로토콜$^{[9]}$를 비교대상으로 브로드캐스트로 인한 충돌과 패킷 분실, 패킷 중복수신, 브로드캐스트 전송지연 관점에서 성능을 분석하였다.

• Journal of Welding and Joining
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• 제33권5호
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• pp.53-60
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• 2015

Laser surface Melting Process is getting hardening layer that has enough depth of hardening layer as well as no defects by melting surface of substrate. This study used CW(Continuous Wave) Yb:YAG and STD11. Laser beam speed, power and beam interval are fixed at 70mm/sec, 2.8kW and 800um respectively. Hardness in the weld zone are equal to 400Hv regardless of melting zone, remelting zone overlapped by next beam and HAZ. Similarly, microstructures in all weld zone consist of dendrite structure that arm spacing is $3{\sim}4{\mu}m$, matrix is ${\gamma}$(Austenite) and dendrite boundary consists of ${\gamma}$ and $M_7C_3$ of eutectic phase. This microstructure crystallizes from liquid to ${\gamma}$ of primary crystal and residual liquid forms ${\gamma}$ and $M_7C_3$ of eutectic phase by eutectic reaction at $1266^{\circ}C$. After solidification is complete, primary crystal and eutectic phase remain at room temperature without phase transformation by quenching. On the other hand, microstructures of substrate consist of ferrite, fine $M_{23}C_6$ and coarse $M_7C_3$ that have 210Hv. Microstructures in the HAZ consist of fine $M_{23}C_6$ and coarse $M_7C_3$ like substrate. But, $M_{23}C_6$ increases and matrix was changed from ferrite to bainite that has hardness above 400Hv. Partial Melted Zone is formed between melting zone and HAZ. Partial Melted Zone near the melting zone consists of ${\gamma}$, $M_7C_3$ and martensite and Partial Melted Zone near the HAZ consists of eutectic phase around ${\gamma}$ and $M_7C_3$. Hardness is maximum 557Hv in the partial melted zone.

• 한국습지학회지
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• 제13권3호
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• pp.707-720
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• 2011

호소의 경우, 장기간 수류의 체류현상이 발생하는데, 특히, 수심방향의 수층에 따른 호소 내 수류와 수질 문제는 하천에서의 수질 문제와 다르다고 할 수 있다. 따라서 호소 수체 내의 수류와 수질을 시간에 따라 모의할 수 있는 3차원 비정상 상태의 수질모형을 적용하는 것이 유리하다고 할 수 있다. 3차원 모형은 댐이나 호소에서 수심방향으로 수층을 구분하여 수질모의가 가능하고 보다 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있다. 이에 본 연구에서는 3차원 모형인 EFDC를 이용하여 섬진강 댐의 운암호에 대한 수질 모의를 실시하였다. GIS기반의 강우-유출 모형인 HEC-GeoHMS와 HEC-HMS를 이용하여 장기유출량을 산정하고, 관측된 수위, 기상, 수온, 총 질소, 총 인에 대하여 입력 자료를 구축하였으며, EFDC 모형 적용을 위해 수심을 3개의 층으로 구분하고 5,634개의 격자를 추출하여 격자망을 구성한 후 운암호 내의 수질 변화를 시공간적으로 모의하였다. 장기유출 모의 결과 전체적으로 실제 유출량을 잘 반영한 것으로 나타났으며, 수질 모의를 통해 오염원 인자들에 따른 거동특성을 확인할 수 있었고 모의 수질은 관측 수질을 적절히 반영하는 것으로 판단된다. EFDC는 적절한 수질모의가 가능할 것으로 판단되며 향후 상수원의 취수 및 관리 대책 수립 등을 위한 지원을 기초도구로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국조경학회지
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• 제36권3호
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• pp.39-51
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• 2008

본 연구는 1980년대 도심 도로변 환경 영향 저감 기능 목적으로 조성된 완충녹지를 대상으로 다양한 도시녹지 기능 보완을 위한 완충녹지 재정비 방안 연구이다. 사례 대상지는 서울시 송파구내 송파대로와 남부순환로 도로변에 조성된 완충녹지이다. 완충녹지 주변 토지이용을 고려하여 완충녹지 기능을 재설정한 후 완충, 경관개선, 녹음기회 제공, 생태적 기능성 등을 강화할 수 있는 식재방안을 제안하였다. 송파구 녹지체계의 근간을 이루고 있는 송파대로, 남부순환로 주변 완충녹지 주변에는 고층아파트지역, 연립빌라지역, 근린상업지역, 상업업무지역, 교통시설지역, 도시부양시설지역, 학교 등 다양한 토지이용이 분포하였다. 그러나 완충녹지의 식재기능은 대부분 교목층에 양버즘나무, 은행나무, 느티나무 등이 교호식재되었고, 관목층에 개나리, 쥐똥나무 등을 열식하여 완충기능 일변도의 획일화된 패턴이었다. 현재 녹지의 다양한 기능을 발휘하지 못한 채 대부분 차량 영향 저감 기능 일변도의 획일적인 식재기능 및 식재양식으로 조성되어 있었다. 이에 보도를 중심으로 보행자의 보행환경과 경관개선 요구가 증대되고 완충녹지를 이용하고자 하는 요구를 고려하여 차량 영향 저감 기능뿐만 아니라 주변 토지이용에 따라 다양한 도시녹지로서의 기능을 충족할 수 있도록 완충녹지의 재정비 방안이 필요하였다. 송파구 도심 내 완충녹지 주변 토지이용과의 관계성과 완충녹지의 물리적 . 생태적 구조를 고려하여 완충기능뿐만 아니라 도시녹지로서 다양한 역할을 수행할 수 있도록 완충+경관기능, 경관+완충기능, 완충+녹음 기능 완충+생태기능으로 설정하였다. 그리고 다각적인 완충녹지 기능에 부합하는 식재기능, 식재종류, 식재양식, 시설물 등의 식재개선 방안을 제안하였다.