Bui Manh Cuong;Abdelouahed Tounsi;Do Van Thom;Nguyen Thi Hai Van;Phung Van Minh
Computers and Concrete
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제33권1호
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pp.91-102
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2024
Beam-shaped components commonly rotate along a fixed axis when massive mechanical structures like rotors, jet engine blades, motor turbines, and rotating railway crossings perform their functions. For these structures to be useful in real life, their mechanical behavior is essential. Therefore, this is the first article to use the modified shear deformation theory type hyperbolic sine functions theory and the FEM to study the static bending response of rotating functionally graded GPL-reinforced composite (FG-GPLRC) beams with initial geometrical deficiencies in thermal media. Graphene platelets (GPLs) in three different configurations are woven into the beam's composition to increase its strength. By comparing the numerical results with those of previously published studies, we can assess the robustness of the theory and mechanical model employed in this study. Parameter studies are performed to determine the effect of various geometric and physical variables, such as rotation speed and temperature, on the bending reactions of structures.
본 연구는 최근 시판되고 있는 4종의 복합레진 Palfique Estelite $sigma^{{R}}$ (Tokuyama Dental Corp., Tokyo, Japan), $Z-350^{{R}}$ (3M ESPE, USA), Ceram X duo $E3^{{R}}$, Ceram X duo $D3^{{R}}$ (Dentsply, Konstanz, Germany)이 3가지 액체 환경에 노출될 때 시간에 따라 필러의 용출 양상이 변하는지 알아보고 이를 비교 분석하였다. 필러의 용출량을 평가하기 위해 내경 10mm, 두께 3mm인 테프론 몰드를 이용하여 시편을 제작하였다. 각각의 시편을 5ml의 0.1N NaOH 용액, 증류수, 인공타액이 담긴 폴리에틸렌 용기에 담구고 $37{\circ}C$ 오븐에서 보관하였다. Si, Ba의 용출량을 알아보기 위해 ICP-AE 기기를 이용하여 0.1N NaOH 용액에 담군 시편은 2주 후에, 증류수와 인공타액에 담군 시편은 1개월 간격으로 5회에 걸쳐 정량 분석하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 0.1N NaOH에서 필러의 용출량은 모든 시편에 대해서 유의하게 높았다 (p<.0.001). 2. 증류수에 저장하였을 때, Si 용출량은 Z-350가 가장 적고, 인공 타액에 저장하였을 때, Si 용출량은 Estelite에서 가장적었다. 3. 저장용액에 따른 원소의 용출량에서 모두 유의한 평균차이를 보였다(p<.0.001) 4. 인공타액에 저장된 시편이 증류수에 저장된 시편보다 시간이 증가할수록 Ba와 Si의 용출량이 더 많았다. 5. 저장기간에 따른 필러의 용출량은 저장 용액 간, 재료 간에 유의한 상관관계를 보였다(p<.0001). 이상을 통해 나노필러를 함유한 복합레진이 수분환경에 노출되었을 때 필러 입자들의 지속적인 용출이 일어남을 확인할 수 있었다.
본 논문은 씬클라이언트 환경에서 클라우드 컴퓨팅을 이용하여 N-Screen-as-a-Service(NaaS) 기반하여 통합 된 어플리케이션을 스트리밍하기 위한 Virtual Aggregation Gateway(VAG)를 제안한다. 또한, 본 논문에서는 인터넷을 통하여 대용량 멀티 클라이언트에서의 융합된 어플리케이션 스트림의 화면 공유 시 서버 측 문제에 대해 기술한다. 특히, 콘텐츠를 전달하기 위해 가능한 모든 미디어 시그널링을 효율적으로 관리를 하는 N-Screen 세션 관리자 프레임워크를 제안한다. 더 나아가, 사용자들에게 재생 멀티미디어 콘텐츠 (TV 드라마, 광고, 대본 등)를 제공한다. 제안한 N-Screen 세션 관리자의 목표는 다음과 같다. (1) 모든 통신 세션의 세션 상태를 관리 (2) 수신된 요구사항이나 답변들의 제어를 관리 (3) 사용자들에게 언제 어디서든 이기종 단말에 화면을 공유하면서 멀티미디어 콘텐츠를 재생 그리고 (4) 사용자들이 진행 중인 통신 세션을 이기종 단말로 전환을 가능하게 해준다. 마지막으로, Session Initiation Protocol (SIP)에서의 보안 문제점 및 재생 혹은 전송 세션에서의 지연을 최소화 하는 것에 대해 기술한다.
최근 심층 합성 곱 신경망 학습의 발전에 따라 단일 영상 초해상도에 적용되는 심층 학습 기법들을 좋은 성과를 보여주고 있으며 깊은 네트워크의 강한 표현 능력으로 저해상도 영상과 고해상도 영상 사이의 복잡한 비선형 매핑이 가능해졌다. 하지만 과도한 합성곱 신경망의 사용으로 인해 증가하는 파라미터와 연산량으로 실시간 또는 저전력 장치에 적용하는데 제한이 있다. 본 논문은 정보 증류 방식을 이용하여 계층적인 특징을 조금씩 추출해내는 블록을 재귀적인 방식으로 사용하며 고주파수 잔여 정제 블록을 통해 더 정확한 고주파수 성분을 만들어 성능을 향상시키는 경량화된 네트워크인 Recursive Distillation Super Resolution Network (RDSRN) 를 제안한다. 제안하는 네트워크는 RDN과 비교했을 때 비슷한 화질의 영상을 복원하며 약 32배 적은 파라미터와 약 10배 적은 연산량을 가지고 약 3.5배 더 빠르게 영상을 복원하며 기존 경량화 네트워크 CARN과 비교했을 때 약 2.2배 적은 파라미터와 약 1.8배 빠른 처리시간으로 평균 0.16dB 더 좋은 성능을 만들어 냄을 확인 하였다.
본 논문은 국내 아이돌 그룹 중 3세대 걸 그룹을 중심으로 하여 리듬의 분석과 분포 양상에 초점을 맞추고 있다. 장르의 발전과 리듬의 융, 복합은 계속되어지고 있으며 세계적으로도 라틴음악의 리듬이 강세를 보이고 있다. 이러한 현상은 세계의 음악시장뿐 아니라 국내 대중가요의 장르 중 아이돌 댄스 음악에서도 동일하게 나타고 있음을 알 수 있다. 본 논문은 라틴 음악의 리듬중 하나인 뎀보우 리듬과 트레실로 리듬이 3세대 아이돌 음악에 중점적으로 나타나고 있는 현상에 주목하여 특정한 수의 조합이 리듬과 멜로디에 나타나는 현상을 연구하였다. 3세대 걸 그룹의 곡들 중 연구의 대상에 해당하는 12곡의 분석을 통하여 사용 되어진 리듬의 기원과 구조, 사용 사례를 확인하여 비교 분석하였다. 3세대 걸 그룹의 12곡을 분석한 결과 뎀보우 리듬이 사용된 곡은 5곡 트레실로 리듬이 사용된 곡은 8곡으로 확인되었으며 뎀보우 리듬은 16비트에서만 사용 가능하지만 트레실로 리듬은 8분음표와 16분음표 모두 사용 가능하다는 것을 알 수 있었다.
본 연구는 중국 고대예술의 이미지 서사와 시각문화에 관한 연구로, 문학과 회화형식이 결합된 복합적인 텍스트와 시각성을 연구대상으로 하였다. 특히 고대예술의 시각적 사유방식과 이시동도(異時同圖)적 표현, 고대의 도상 서사방식과 만화예술의 칸의 상호 해석을 통한 매체적 합일성 그리고 도상서사의 만화적 연원과 현대적 수용방식이다. 중국 고대의 시각에 대한 인식은 전통적인 양식적 형상과 의미적 상징을 포괄한다. 예술의 서사적 이미지로서 도상의 형상적 사유와 시각적 표상은 예술 창작활동 가운데 중요한 의의를 가지며, 예술적 사유 또한 시각적 표상과 분리되어 질 수 없다. 시각적 이미지를 매개로 하는 도상적 서사방식은 일종의 이성적 사고를 지닌 창의적 언어표현이다. 고대예술의 이미지 사유방식과 이시동도적 시공간표현 특징은 일종의 예술적 공간의 시간화로 현대 만화예술의 사유공간으로서 또 다른 조형적 수용방식이다. 이러한 이미지의 서사방식은 새로운 조형미와 매체형식 그리고 문화가치가 결합된 현대인의 대중적 미적욕구와 소통을 필요로 한다.
인터넷, 소셜미디어, 모바일 등의 등장이후 소비자들은 개인의 의견을 온라인을 통해 적극적으로 표명하기 시작했고 이의 확산 또한 실시간으로 이루어지고 있다. 인터넷 기반의 다양한 커뮤니케이션 활동들을 통해 생산되는 텍스트는 인터넷을 사용하는 사용자들이 공유하고 공감하는 자원으로서 단순한 소통의 도구를 넘어 분석의 가치가 있는 새로운 정보의 창고가 되고 있다. 세계 각국의 정부와 기업은 인터넷과 소셜미디어를 통해 생산되는 소셜 빅데이터를 활용하여 사회/경제적 문제의 해결과 정부의 정책을 효과적으로 추진하는데 적극 활용하고 있다. 특히 경제와 관련해서는 경기현황에 대한 경제주체들의 움직임을 보다 빠르고 정확하게 분석하고 예측하여 이에 알맞은 정책을 적기에 실시할 수 있도록 다각적인 활동을 펼치고 있다. 본 연구에서는 소셜 미디어에 내재된 소비자의 직적접이고 즉시성 있는 의견을 경제적 측면에서 활용할 수 있는 온라인 소비자감성지수 모형을 제시하고 구현하였다. 이를 위해 한국은행의 소비자동향조사(CSI)와 소비자심리지수(CCSI)를 온라인으로 수행할 수 있는 어휘분류체계(온톨로지)와 감성사전을 구축하고 감성분석을 실시하여 생활형편, 경제상황, 소비와 수입 4가지 영역의 소셜감성지수를 도출하였다. 또한 이들을 결합한 온라인 소비자감성지수(e-CCSI)를 개발하고 소비자심리지수와 비교를 통해 유용성을 확인하였다.
본 연구는 선형, 비선형 hygrothermal 응력 문제를 위한 explicit-Implicit 유한요소 해석 모델 개발에 관한 것이다. 부가적으로 moilsture 확산 방정식, J-적분 평가를 위한 균열 요소 및 가상 균열 진전법이 도입된다. 시간 변화에 따른 균열 추진력을 계산하기 위하여 선형 탄성 파괴 역학(LEFM)이론이 고려되며 재료의 기공은 실온에서 액체 상태의 습기로 포화되어 있으며 온도가 상승함에 따라 증기화된다는 가정하에서 균열 추진력과 증기 효과의 관계가 연구된다. 이상 기체방정식은 각 시간 단계에서 증기에 의한 열역학적 압력을 계산하기 위하여 이용된다. 다공질 재료의 시간 종속 응답을 지배하는 방정식들은 혼합이론에 기초하며 다공질 재료의 유체 흐름을 위한 Darcy의 법칙과 Von-Mises 항복 기준을 포함하고 있는 Perzyna의 점소성 모델이 첨가된다. 또한 Green-Naghdi 응력률이 중첩된 강체 운동하에서 응력 텐서 invariant로 사용되며, 모델링을 위하여 사각요소가 이용되고 비선형 지배 방정식을 풀기 위하여 full Newton-Raphson법에 의한 반복법이 사용된다. 본 연구를 통하여 얻은 결과는 다음과 같다. 1) 본 유한요소 프로그램은 복합재의 hygrothermal 파괴 해석에 매우 유용하게 적용될 수 있다. 2) 습기의 온도에 의한 영향을 가지는 재료의 J-적분을 정확히 예측하기 위하여는 증기 효과를 고려하여야 한다. 왜냐하면 초기단계에 균열 전파력이 가속되기 때문이다. 3) 본 해석을 위해 Uncoupled scheme에 의한 결과도 Coupled scheme에 결과에 비해 아주 타당하므로 CPU 측면에서 매우 경제적인 Uncoupled scheme이 추천된다.
VaRI(Vacuum assisted Resin Infusion) 공정은 공정비용이 저렴하며, 크기가 큰 복합재 제작에 적합한 OoA(Out of Autoclave) 공정이다. VaRI 공정에서는 원할한 수지 주입을 위해 섬유 상단에 유로망을 적층한다. 수지는 이 유로망을 따라 섬유의 면 방향으로 빠르게 공급되고, 공급된 수지는 다시 섬유의 두께방향으로 함침된다. 면방향의 유동과 두께방향의 유동이 동시에 일어나기 때문에 수지의 유동을 예측하기 힘들며, 수지 주입과정을 예측하기 위해 3D 수치해석 프로그램이 사용되고 있다. 하지만, 3D로 해석하기 위해서 섬유와 유로망의 두께방향에 많은 Element가 필요하고, 이로 인해 제품의 크기가 클수록 해석시간이 오래 걸린다. 따라서 본 연구에서는 3D 유동해석을 2D 해석으로 간소화하여 유동해석에 소요되는 시간을 줄이는 방법을 제시하였다. 3D 유동해석과 간소화된 2D 유동해석을 동일조건에서 비교하여 효용성을 검증하였고, 충진시간 오차율은 약 7%, 유동해석시간 감소율은 약 95%로 나타났다. 또한 3D 해석에서 섬유 상, 중, 하단 간의 유동 전진 거리의 차이가 일정하다는 것을 활용하여 간소화된 2D 유동해석에서도 상, 중, 하단의 유동 전진 거리를 예측할 수 있었다.
스마트 기기의 보급률 증가와 더불어 코로나의 영향으로 스마트 기기를 통한 미디어 콘텐츠의 소비가 크게 늘어나고 있다. 이러한 추세와 더불어 OTT 플랫폼을 통한 미디어 콘텐츠의 시청과 콘텐츠의 양이 늘어나고 있어서 해당 플랫폼에서의 콘텐츠 추천이 중요해지고 있다. 콘텐츠 기반 추천 관련 기존 연구들은 콘텐츠의 특징을 가리키는 메타 데이터를 활용하는 경우가 대부분이었고 콘텐츠 자체의 내용적인 메타 데이터를 활용하는 경우는 부족한 상황이다. 이에 따라 본 논문은 콘텐츠의 내용적인 부분을 설명하는 제목과 시놉시스를 포함한 다양한 텍스트 데이터를 바탕으로 유사한 콘텐츠를 추천하고자 하였다. 텍스트 데이터를 학습하기 위한 모델은 한국어 언어모델 중에 성능이 우수한 KLUE-RoBERTa-large를 활용하였다. 학습 데이터는 콘텐츠 제목, 시놉시스, 복합 장르, 감독, 배우, 해시 태그 정보를 포함하는 2만여건의 콘텐츠 메타 데이터를 사용하였으며 정형 데이터로 구분되어 있는 여러 텍스트 피처를 입력하기 위해 해당 피처를 가리키는 스페셜 토큰으로 텍스트 피처들을 이어붙여서 언어모델에 입력하였다. 콘텐츠들 간에 3자 비교를 하는 방식과 테스트셋 레이블링에 다중 검수를 적용하여 모델의 유사도 분류 능력을 점검하는 테스트셋의 상대성과 객관성을 도모하였다. 콘텐츠 메타 텍스트 데이터에 대한 임베딩을 파인튜닝 학습하기 위해 장르 분류와 해시태그 분류 예측 태스크로 실험하였다. 결과적으로 해시태그 분류 모델이 유사도 테스트셋 기준으로 90%이상의 정확도를 보였고 기본 언어모델 대비 9% 이상 향상되었다. 해시태그 분류 학습을 통해 언어모델의 유사 콘텐츠 분류 능력이 향상됨을 알 수 있었고 콘텐츠 기반 필터링을 위한 언어모델의 활용 가치를 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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