This study deals with underwater explosion (UNDEX) characteristics of various non-explosive underwater shock sources for the development of non-explosive underwater shock testing devices. UNDEX can neutralize ships' structure and the equipment onboard causing serious damage to combat and survivability. The shock proof performance of naval ships has been for a long time studied through simulations, but full-scale Live Fire Test and Evaluation (LFT&E) using real explosives have been limited due to the high risk and cost. For this reason, many researches have been tried to develop full scale ship shock tests without using actual explosives. In this study, experiments were conducted to find the characteristics of the underwater shock waves from actual explosive and non-explosive shock sources such as the airbag inflators and Vaporizing Foil Actuator (VFA). In order to derive the empirical equation for the maximum pressure value of the underwater shock wave generated by the non-explosive impact source, repeated experiments were conducted according to the number and distance. In addition, a Shock Response Spectrum (SRS) technique, which is a frequency-based function, was used to compare the response of floating bodies generated by underwater shock waves from each explosion source. In order to compare the magnitude of the underwater shock waves generated by each explosion source, Keel Shock Factor (KSF), which is a measure for estimating the amount of shock experienced by a naval ship from an underwater explosionan, was used.
본 연구에서는 비닐스트립-시멘트로 보강된 느슨한 중간 모래의 정규화 전단탄성계수 및 감쇠비 산정식을 제안하였다. 상대밀도 40%의 모래시편을 다양한 비닐스트립 혼합비(0.0, 0.1, 0.3, 0.4%)와 시멘트 혼합비(0, 1, 2%)로 보강한 후 15, 30, 60kPa의 구속압조건에서 수행한 공진주시험 자료(Yu, et al., 2018)를 분석하여 정규화 전단탄성계수와 감쇠비 산정식을 보강조건과 구속압조건의 함수로 제안하였다. 제안된 산정식을 적용한 결과와 시험결과를 비교한 결과 결정계수 0.9 이상의 높은 신뢰도를 보여주었다. 본 연구에서 제안된 산정식을 이용하면 비닐스트립-시멘트로 보강된 느슨한 중간모래의 전단탄성계수와 감쇠비를 공진주시험 수행없이 간단히 산정할 수 있어 시간과 비용이 절감될 것으로 기대한다.
철도역을 건설할 때 출입구는 많은 사람이 편리하게 이용할 수 있도록 적절한 위치에 배치되어야 한다. 그러나 건설비용 절감을 위해 출입구 설치 개수가 최소화되고 설치 위치도 이용자가 많은 곳에 배치되지 못하였다. 본 연구는 출입구 추가설치 시 경제적 효과로 보행교통류율, 점유공간, 이동(대기)시간 개선 정도를 이용하여 편익으로 산정하는 방법을 제시하였다. 특히, 개통되지 않은 철도역사의 외부에서 사람들이 특정 출입구를 이용하는 비율과 역사 내부에서 이동 경로별 이용자 수를 추정하는 방법을 제시하였다. 이 방법을 적용하여 실제 2025년 개통 예정인 신안 산선 광명역에 출입구를 추가로 설치할 때 효과를 분석하였다. 효과는 이동성만 개선되었다. 개통 첫해 이동성 개선 약 5.91억 원, 설치비용 75.8억 원이 산정되었고, 경제적 효과는 개통 후 30년 동안 B/C 1.21로 나타났다. 향후 기존 건설된 철도역뿐만 아니라 미개통된 철도역에서도 출입구를 추가로 설치할 때 이 방법을 적용하여 체계적인 효과분석이 가능할 것으로 기대된다.
In this study, type analysis was conducted along with the advancement of basic data to calculate the maximum damage caused by strong winds during the typhoon period. The result of the damage by region showed that in 2012, the difference in damage was clearly distinguished as the region was classified in detail. In addition, the result of the annual damage in 2011 was strong on the west coast, and in 2016, the damage to the southeast coast was significant. In 2012, the 3-second gust was relatively stronger on the west and southeast coasts than in 2011, and the winds blew stronger along the southeast coast in 2016. Monthly damage data showed that the damage to the west coast was high in August, and the damage to the southeast coast was high in October from 2002 to 2019. The 3-second gust showed the result of wide expansion throughout the southern coast of the Korean Peninsula in October. As a result, the damage differs for type bacause the intensities and paths of typhoons vary depending on their characteristics, the 3-second gust blows differently by region based on regional characteristics, and the sale price is considered in metropolitan cities.
가축의 행동 분석은 가축 건강관리와 농업 생산성 증대에 큰 영향을 미치는 요소이다. 그러나 가축의 행동 분석을 위해 도입되는 대부분의 디지털 기기들은 원시 데이터를 제공하지 않으며 분석 결과 또한 제한적으로 제공한다. 이러한 폐쇄적인 시스템은 첨단 IT 기술의 도입에 필수불가결한 데이터 통합과 빅데이터 구축을 더욱 어렵게 한다. 이에 저비용으로 손쉽게 사용할 수 있는 농장 규모의 데이터 수집 장치 보급이 필요하다. 본 연구는 가축의 행동 분석을 위한 데이터 수집 시스템을 제시한다. 이 시스템은 무선으로 동작하는 다수의 초소형 컴퓨팅 유닛으로 구성되어 있으며 이를 통해 가축의 체온과 가속도 데이터, 위치 정보, 축사 환경 데이터를 수집한다. 또한 본 연구에서는 수집된 가속도 데이터를 바탕으로 가축의 행동을 추정하는 알고리즘을 제시한다. 실험을 위해 경기도 이천의 한우 농가에 시스템을 구축하고 20두의 한우에 대해 데이터를 수집하였으며 이를 토대로 실증 및 분석 결과를 제시하였다.
다항 프로빗 모형은 다중 분류와 선택 모형에서 흔히 사용하는 모형이다. 다항 프로빗 모형을 추정하기 위해 일반적으로 널리 사용하는 베이지안 접근법인 마르코프 연쇄 몬테카를로(MCMC) 방법은 계산 복잡도가 매우 높다는 문제점을 가지고 있다. 반면, 변분 베이즈 방법은 MCMC 방법보다 계산 복잡도는 낮으면서도 분류 성능적인 면에서 큰 차이가 나지 않아 더 효율적인 방법으로 알려져 있다. 본 연구에서는 가우시안 과정에 기반한 다항 프로빗 모형을 설명하고 해당 모형에 적용할 수 있는 변분 베이지안 근사법을 알아보고자 한다. 그리고 UCI에서 제공되는 쥐 단백질 발현 데이터에 가우시안 과정 분류에 대한 변분 베이지안 다항 프로빗 모형을 적용하여 그 성능을 확인하고 나이브 베이즈, K-최근접 이웃법, 서포트 벡터 머신 분류기의 성능과 비교한다.
도심지역의 교통 상태는 효과적인 교통 운영과 교통 제어를 수행하는 데 필수 요소이다. 하지만 교통 상태를 얻기 위해서 수많은 도로 구간에 교통 센서를 설치하는 것은 막대한 비용이 든다. 이를 해결하기 위해서 시장침투율이 높은 센서인 차량 블랙박스 카메라를 이용하여 교통 상태를 추정하는 것이 효과적이다. 하지만 기존의 방법론은 객체 추적 알고리즘이나 광학 흐름과 같이 계산 복잡도가 높고, 연속된 프레임이 있어야 연산을 수행할 수 있다는 단점이 존재한다. 이에 본 연구에서는 심층학습 모델로 차량과 차선을 탐지하고, 차선 사이의 공간을 관심 영역으로 설정하여 해당 영역의 교통밀도를 추정하는 방법을 제안하였다. 이 방법론은 객체 탐지 모델만을 이용해서 연산량이 적고, 연속된 프레임이 아닌 샘플링된 프레임에 대해 교통 상태를 추정할 수 있다는 장점이 있기에, 보유하고 있는 컴퓨팅 자원에 맞는 교통 상태 추정이 가능하다. 또, 도심지역에서 운행하는 서로 다른 특성의 2개의 버스 노선에서 수집한 블랙박스 영상을 검증한 결과, 교통밀도 추정 정확도가 90% 이상인 것을 확인하였다.
차내 혼잡은 대중교통 이용자들의 통행의 질과 관련된 주제라고 할 수 있다. 차량의 제한된 용량과 배차간격 등의 이유로 주로 이용수요가 많은 교통수단 및 운영노선에서 차내 혼잡이 발생되며 이는 실제로 이용자들이 경험하는 통행시간의 가치에 차이를 유발시킨다. 본 연구에서는 오후 첨두시 분석노선 광역버스를 이용하는 개별 통행자의 스마트카드 자료 정보를 기반으로 차내 혼잡에 따른 개별 통행자의 시간가치를 추정하였다. 특히, 차내 혼잡이 개별 통행자가 느끼는 시간가치에 미치는 영향의 크기와 그 형태에 대해서 정교하게 분석하기 위해 Box-Cox transformation로 변환한 변수를 포함하여 모형을 구축하였다. 추정 결과에서 도출된 혼잡승수를 이용하여 2층 버스 도입 시 차내 혼잡 감소에 따른 편익을 산정하였으며 이를 통해 본 연구에서 제시하고 있는 추정 결과의 유의미성과 적용방안에 대해 논의하였다.
본 연구에서는 정규압밀된 점토지반에서 피에조콘관입시험 (PCPT) 결과를 이용하여 원위치 응력상태를 평가할 수 있는 방법을 제안하였다. 이를 위해 다양한 현장시험과 실내시험 결과를 분석하였으며, 현장시험에서 구해진 PCPT 결과값과 실내시험에서 얻어진 결과를 토대로 이론식을 산정하였다. 제안된 방법에서는 기존 방법에 포함되어 있던 불교란 시료 채취과정과 단위중량 결정을 위한 별도의 실험과정이 요구되지 않으며, PCPT 시험결과를 통해 유효응력의 추정이 가능하기 때문에, 조사과정에서의 비용이나 소요시간을 최소화 할 수 있다. 제안된 방법의 적용성 평가를 위하여 국내의 다양한 점성토 지반에서 수행된 피에조콘관입시험 결과를 수집하였으며, 이를 토대로 제안된 방법에 의한 결과와 기존방법의 결과와의 비교분석을 실시하였다. 분석결과, 예측된 결과는 측정된 결과와 유사함을 확인할 수 있었다.
Bulk trailers, used for the transportation of powdered materials, such as cement and fly ash, are crucial in the construction industry. The speedy exhaustion of powdered materials stored in the tank of bulk trailers is relevant to improving transportation efficiency and reducing transportation costs. The exhaust time can be reduced by developing an automatic control system to replace the manual exhaust operation. The instantaneous or accumulated exhausts of powdered materials must be measured for automatic control of the bulk trailer exhaust system. Accordingly, we previously proposed a recurrent neural network (RNN) model that estimated the instantaneous exhaust based on low-cost pressure sensor signals without an expensive flowmeter for powders. Although our previous study utilized only an RNN model, models such as multilayer perceptron (MLP) and convolutional neural network (CNN) are also widely utilized for time-series estimation. This study compares the performance of three neural network models (MLP, CNN, and RNN) in estimating instantaneous and accumulated exhausts. In terms of the instantaneous exhaust estimation, the difference in the performance of neural network models was insignificant (that is, 8.64, 8.62, and 8.56% for the MLP, CNN, and RNN, respectively, in terms of the normalized root mean squared error). However, in the case of the accumulated exhaust, the performance was excellent in the order of CNN (1.67%), MLP (2.03%), and RNN (2.20%).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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