To determine tornadic wind loads, the wind pressure, forces and moments induced by tornadoes on civil structures have been studied. However, in most previous studies, only the individual building of interest was included in the wind field, which may be suitable to simulate the case where a tornado strikes rural areas. The statistical data has indicated that tornadoes induce more significant fatalities and property loss when they attack densely populated areas. To simulate this case, all buildings in the community of interest should be included in the wind field. However, this has been rarely studied. To bridge this research gap, this study will systematically investigate the influence of a community of buildings on tornadic wind fields by modeling all buildings in the community into the wind field (designated as "the Community case under tornadic winds"). For comparison, the case in which only a single building is included in the tornadic wind field (designated as "the Single-building case under tornadic winds") and the case where a community of buildings are included in the equivalent straight-line wind field (designated as "the Community case under straight-line winds") are also simulated. The results demonstrate that the presence of a number of buildings completely destroys the pattern of regular circular strips in the distribution of tangential velocity and pressure on horizontal planes. Above the roof height, the maximum tangential velocity is lower in the Community case under tornadic winds than that in the Single-building case under tornadic winds because of the higher surface friction in the Community case; below the roof height, greater tangential velocity and pressure are observed in the Community case under tornadic wind fields, and more unfavorable conditions are observed in the Community case under tornadic winds than under the equivalent straight-line winds.
강교량과 같은 구조물에 일반적으로 사용되는 강재는 부식에 약하며, 박판상 구조를 이룰 수 있다는 특징을 갖고 있다. 따라서, 이와 같은 강교량은 차량하중의 증가, 부식 등과 같은 외적요인에 의해 손상되어지기 쉬우며 그에 따른 보수 보강이 요구된다. 그리고, 강교량과 같은 강재 구조물의 보수 보강 방법들은 일반적으로 절단, 볼팅, 및 용접과정을 수반하게 된다. 그러나, 보수 보강 작업을 위해 행해지는 절단 및 용접에 의해 발생되는 응력 및 변형의 특징에 대해 아직 명확히 밝혀지고 있지 않다. 또한, 기존의 안전진단 방법으로는 용접에 의한 보수 보강 작업중 구조물의 안전을 평가하는 것은 문제가 있다. 따라서, 용접에 의한 보수 보강 작업에 따른 구조물의 안전에 대한 신뢰 및 기본적 자료를 확보하기 위해 절단 및 용접과 같은 입열에 의해 발생하는 응력을 일반화 하였다. 또한, 이와 같은 입열에 의해 발생하는 응력에 미치는 작용하중의 영향을 조사하였다.
In situ on-axis rf magnetron sputtering 방법으로 $Y_1$B$a_2$C${u_4}\;{_2O_x}$의 비화학 양론적인 타게트를 사용하여 $T_c$, $_{zero}$/-88.2K, ${\Delta}{T_c}$, <1.5K의 고온초전도 박막을 제조하고, 활성이온식각법으로 이 박막을 patterning하여 그 특성을 조사하였다. 제조된 패턴은 깨끗한 경계면을 가지고 있음이 관찰되었으며, 패턴 폭이 5${\mu}$m에서 2${\mu}$m로 좁아짐에 따라 임계온도와 임계전류밀도의 특성저하가 나타났으나, 그 저하폭이 크지 않아 소자로서 응용하기에 충분한 특성을 가지고 있음을 확인하였다. 한편 RIE방법에 의하여 미크론 이하의 선폭 제조가능성을 확인하였다.
화물차량의 과적은 도로 포장의 파손 및 교량 등 도로구조물의 파괴, 대형 교통사고 발생 등의 주요한 원인 중 하나로서 오랜 시간동안 도로 교통 분야에서 중요한 연구분야였다. 본 연구에서는 과적 문제 해결을 위해 급속도로 발전하는 IT 및 빅데이터 활용기술을 접목하여 화물차량의 과적운행패턴 분석 및 차체부착중량계중시스템를 활용한 과적예방 효과를 분석하였다. 이를 위해 기존 화물차량과적 관련 문헌 조사와 상용 차체부착중량계중시스템 기술 조사를 진행하였으며, 과적적발 정보 분석을 통해서 대표적인 과적차량의 유형을 선정하였다. 과적유형에 맞는 차량을 10대 선정, 차체부착중량계중시스템을 설치함으로써 화물차량의 정보를 실시간으로 모니터링하여 연구 데이터를 수집하였다. 화물차량의 축중량과 총중량 데이터는 상하차 작업횟수 대비 과적비율 등으로 분석하였으며, 차체부착중량계중시스템 유무에 따른 그 변화추이를 확인하여 차체부착중량계중시스템 적용의 과적예방효과를 확인할 수 있었다. 다만, 시험차량 표본수가 전체를 대표할 수 있을 정도로 충분하지 못하기 때문에 향후 확대 시험을 통해서 추가적인 연구가 가능할 것으로 판단된다.
To study the working mechanism and size effect of an innovative dovetail UHPC joint originated from the 5th Nanjing Yangtze River Bridge, a large-scale testing subject to negative bending moment was conducted and compared with the previous scaled specimens. The static responses, i.e., the crack pattern, failure mode, ductility and stiffness degradation were analyzed. It was found that the scaled specimens presented similar working stages and working mechanism with the large-scale ones. However, the post-cracking ductility and relative stiffness degradation all decrease with the enlarged length/scale, apart from the relative stiffness after flexural cracking. The slab stiffness at the flexural cracking stage is 90% of the initial stiffness while only 24% of the initial stiffness reserved in the ultimate stage. Finite element model (FEM) was established and compared with the experiments to verify its effectiveness in exploring the working mechanism of the innovative joint. Based on this effective method, a series of FEMs were established to further study the influence of material strength, pre-stressing level and ratio of reinforcement on its deflection-load relationship. It is found that the ratio of reinforcement can significantly improve its load-carrying capacity among the three major-influenced factors.
PURPOSE. The purpose of this study is to present a methodology to evaluate the accuracy of intraoral scanners (IOS) used in vivo. MATERIALS AND METHODS. A specific feature-based gauge was designed, manufactured, and measured in a coordinate measuring machine (CMM), obtaining reference distances and angles. Then, 10 scans were taken by an IOS with the gauge in the patient's mouth and from the obtained stereolithography (STL) files, a total of 40 distances and 150 angles were measured and compared with the gauge's reference values. In order to provide a comparison, there were defined distance and angle groups in accordance with the increasing scanning area: from a short span area to a complete-arch scanning extension. Data was analyzed using software for statistical analysis. RESULTS. Deviations in measured distances showed that accuracy worsened as the scanning area increased: trueness varied from 0.018 ± 0.021 mm in a distance equivalent to the space spanning a four-unit bridge to 0.106 ± 0.08 mm in a space equivalent to a complete arch. Precision ranged from 0.015 ± 0.03 mm to 0.077 ± 0.073 mm in the same two areas. When analyzing angles, deviations did not show such a worsening pattern. In addition, deviations in angle measurement values were low and there were no calculated significant differences among angle groups. CONCLUSION. Currently, there is no standardized procedure to assess the accuracy of IOS in vivo, and the results show that the proposed methodology can contribute to this purpose. The deviations measured in the study show a worsening accuracy when increasing the length of the scanning area.
Various monitoring systems have been implemented in civil infrastructure to ensure structural safety and integrity. In long-term monitoring, these systems generate a large amount of data, where anomalies are not unusual and can pose unique challenges for structural health monitoring applications, such as system identification and damage detection. Therefore, developing efficient techniques is quite essential to recognize the anomalies in monitoring data. In this study, several machine learning techniques are explored and implemented to detect and classify various types of data anomalies. A field dataset, which consists of one month long acceleration data obtained from a long-span cable-stayed bridge in China, is employed to examine the machine learning techniques for automated data anomaly detection. These techniques include the statistic-based pattern recognition network, spectrogram-based convolutional neural network, image-based time history convolutional neural network, image-based time-frequency hybrid convolution neural network (GoogLeNet), and proposed ensemble neural network model. The ensemble model deliberately combines different machine learning models to enhance anomaly classification performance. The results show that all these techniques can successfully detect and classify six types of data anomalies (i.e., missing, minor, outlier, square, trend, drift). Moreover, both image-based time history convolutional neural network and GoogLeNet are further investigated for the capability of autonomous online anomaly classification and found to effectively classify anomalies with decent performance. As seen in comparison with accuracy, the proposed ensemble neural network model outperforms the other three machine learning techniques. This study also evaluates the proposed ensemble neural network model to a blind test dataset. As found in the results, this ensemble model is effective for data anomaly detection and applicable for the signal characteristics changing over time.
본 연구는 기존 이러닝 컨텐츠 및 비대면 수업방식에 대한 문제점을 파악하고 학생들의 집중도 향상 및 수업 성취도 및 교육 효과를 높이고 웹 서버를 활용해 인공지능 수업 시스템을 설계를 제안 하고자 한다. OpenCV를 이용한 얼굴과 눈동자 추적의 기능을 사용하여 출석 및 집중도 파악하고 수업 중간에 교수자가 질문하는 문제에 음성 또는 메시지로 피드백을 유도함으로써 학습자가 온라인 수업으로 인한 지루함을 해소하고 주자별 테스트를 통해 기준 점수에 도달하지 못했을 경우 틀린 문제에 대한 교육자료 및 영상을 제공하여 학업 격차를 해소하고 학업에 대한 성취도를 향상을 높일 수 있는 인공지능 교육 프로그램 시스템 설계를 제안한다.
본 연구는 기존 이러닝 컨텐츠 및 비대면 수업방식에 대한 문제점을 파악하고 학생들의 집중도 향상 및 수업 성취도 및 교육 효과를 높이고 웹 서버를 활용해 인공지능 수업 시스템을 설계를 제안 하고자 한다. OpenCV를 이용한 얼굴과 눈동자 추적의 기능을 사용하여 출석 및 집중도 파악하고 수업 중간에 교수자가 질문하는 문제에 음성 또는 메시지로 피드백을 유도함으로써 학습자가 온라인 수업으로 인한 지루함을 해소하고 주자별 테스트를 통해 기준 점수에 도달하지 못했을 경우 틀린 문제에 대한 교육 자료 및 영상을 제공하여 학업 격차를 해소하고 학업에 대한 성취도를 향상을 높일 수 있는 인공지능 교육 프로그램 시스템 설계를 구축하였다.
In this study, the effect on the spatial distribution and diffusion of Arishigona, Sanaji and Bang-gae appearing in Jeolla-do was analyzed using geomorphic elements. Based on result, the AriShigona is distributed in the western plains of the Yeongsan River basin and around from the Noryeong mountain range to Mudeung mountain range, the Sanaji is mainly diffused in the middle and upper parts of the Seomjin River and the lower parts of the Mangyeong River, Dongjin River and the Boseong River basin, and the Bang-gae is found to be distributed in the Seomjin River and the upper part of the Yeongsan River basin. Although the cultural centers of these Rice-paddy Weeding Songs are different but they appear to have a similar distribution pattern in Jeolla-do. This is used as a diffusion path of cultural elements by crossing lineaments in various directions and serving bridge role at the same time. However, in the region where the lineaments do not intersect, the continuity of Rice-paddy Weeding Songs are relatively low, which are considered to be reflected in the spatial distribution and propagation of the sound due to the influence of the drain network rather than the lineament. The results of this study can provide basic data for spatial distribution of Rice-paddy Weeding Songs, and regionality and cultural division by diffusion characteristics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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