Slope stability analysis and prediction are of critical importance to geotechnical engineers, given the severe consequences associated with slope failure. This research endeavors to forecast the factor of safety (FOS) for slopes through the implementation of six distinct ML techniques, including back propagation neural networks (BPNN), feed-forward neural networks (FFNN), Takagi-Sugeno fuzzy system (TSF), gene expression programming (GEP), and least-square support vector machine (Ls-SVM). 344 slope cases were analyzed, incorporating a variety of geometric and shear strength parameters measured through the PLAXIS software alongside several loss functions to assess the models' performance. The findings demonstrated that all models produced satisfactory results, with BPNN and GEP models proving to be the most precise, achieving an R2 of 0.86 each and MAE and MAPE rates of 0.00012 and 0.00002 and 0.005 and 0.004, respectively. A Pearson correlation and residuals statistical analysis were carried out to examine the importance of each factor in the prediction, revealing that all considered geomechanical features are significantly relevant to slope stability. However, the parameters of friction angle and slope height were found to be the most and least significant, respectively. In addition, to aid in the FOS computation for engineering challenges, a graphical user interface (GUI) for the ML-based techniques was created.
드론이 촬영한 고해상도 영상은 모니터링 등 여러 정보로 활용되고 있다. 농업용 시설물 관리는 아직까지도 대부분 사람에 의한 조사방식을 사용하고 있다. 농업시설 측량, 농업시설 외관조사, 수면환경 등은 사람이 접근하기 힘든 법적·환경적 제약이 있다. 또한, 3D 지도나 위성 지도 등 정보가 오래 되거나 제공하지 않는 지역에서는 사람에 의한 조사가 불가피하여 많은 시간과 비용이 투자되고 있다. 본 논문에서는 농업시설물 유지·관리를 위한 AR스마트안경 기술을 접목한 현장 지원용 드론시스템을 설계하여 기존 드론 활용 시 애로사항을 개선하는데 목적이 있다. 아울러 영상촬영으로 발생할 수 있는 개인정보 노출로 인한 피해를 해소하기 위한 개인정보보호에 대한 안전성 확보 방안도 제시하고자 한다.
국내 방사능재난대응체계는 일본 후쿠시마 원전 사고와 최근의 국내 대형 재난 교훈 등을 바탕으로 개선돼 오고 있지만, 아직 방사능재난 특성과 후쿠시마 원전 사고 교훈을 완전히 반영하고 있지 못하다. 하나의 방사능재난대응체계에 복수의 국내법이 적용되면서, 실제 상황 시, 대응체계의 실효성을 훼손할 가능성이 있는 법 조항 간 불일치 사항이 존재하기도 한다. 이에 본 논문에서는 방사능재난대응 속성을 분석하고, 방사능재난대응체계 적절성 측면에서 「재난 및 안전관리 기본법」과 「원자력시설 등의 방호 및 방사능 방재 대책법」에서 규정한 방사능재난대응체계, 후쿠시마 원전 사고 시 일본측의 방사능 재난 대응 활동을 분석하고, 이 분석결과를 토대로, 대응체계와 조직 측면에서 국내 방사능재난대응체계 실효성을 제고하기 위해 필요한 개선사항을 도출하여 제시하였다.
대중교통시설 및 수단간의 비효율적 교통연계에 따른 환승불편으로 인한 대중교통 이용률 저하와 국가 교통시설의 운영효율성 개선을 위하여 IT와 정보통신 등 첨단기술을 활용하여 대중교통 서비스 고급화 방안에 대한 검토가 필요하다. 본 연구에서는 사용자 위치기반 환승정보서비스를 제안하며 국가 ITS 아키텍쳐 개발방법론을 준용하여 사용자 위치기반 환승정보서비스를 위한 개념 및 요구사항 도출, 세부 사용자 서비스 정의, 서브시스템 도출, 논리아키텍척를 제시하였다. 환승교통센터와 주차유도 및 보행자경로안내서비스 서브시스템 논리아키텍쳐는 모바일 매체를 활용한 다양한 서비스 컨텐츠 개발과 ISP, TSP 등 Contents Provider의 비즈니스 모델 창출에 기여할 것으로 판단된다. 아울러, 대중교통의 연계 환승은 도시규모나 대중교통 수단유형에 따라 각각의 특성이 차별화 되므로 본 연구에서 제시한 기본 개념을 바탕으로 대중교통 및 환승정보 서비스를 위한 다양한 유형의 서비스 모델 제시가 가능할 것으로 기대된다.
Self-reported difficulties in speech-in-noise (SiN) recognition are common among tinnitus patients. Whereas hearing impairment that usually co-occurs with tinnitus can explain such difficulties, recent studies suggest that tinnitus patients with normal hearing sensitivity still show decreased SiN understanding, indicating that SiN difficulties cannot be solely attributed to changes in hearing sensitivity. In fact, cognitive control, which refers to a variety of top-down processes that human beings use to complete their daily tasks, has been shown to be critical for SiN recognition, as well as the key to understand cognitive inefficiencies caused by tinnitus. In this article, we review studies investigating the association between tinnitus and cognitive control using behavioral and brain imaging assessments, as well as those examining the effect of tinnitus on SiN recognition. In addition, three factors that can affect cognitive control in tinnitus patients, including hearing sensitivity, age, and severity of tinnitus, are discussed to elucidate the association among tinnitus, cognitive control, and SiN recognition. Although a possible central or cognitive involvement has always been postulated in the observed SiN impairments in tinnitus patients, there is as yet no direct evidence to underpin this assumption, as few studies have addressed both SiN performance and cognitive control in one tinnitus cohort. Future studies should aim at incorporating SiN tests with various subjective and objective methods that evaluate cognitive performance to better understand the relationship between SiN difficulties and cognitive control in tinnitus patients.
Recently hexagonal boron nitride (h-BN), III-V compound of boron and nitrogen with strong covalent $sp^2$ bond, is a 2 dimensional insulating material with a large direct band gap up to 6 eV. Its outstanding properties such as strong mechanical strength, high thermal conductivity, and chemical stability have been reported to be similar or superior to graphene. Because of these excellent properties, h-BN can potentially be used for variety of applications such as dielectric layer, deep UV optoelectronic device, and protective transparent substrate. Ultra flat and charge impurity-free surface of h-BN is also an ideal substrate to maintain electrical properties of 2 dimensional materials such as graphene. To synthesize a single or a few layered h-BN, chemical vapor deposition method (CVD) has been widely used by using an ammonia borane as a precursor. Ammonia borane decomposes into hydrogen (gas), monomeric aminoborane (solid), and borazine (gas) that is used for growing h-BN layer. However, very active monomeric aminoborane forms polymeric aminoborane nanoparticles that are white non-crystalline BN nanoparticles of 50~100 nm in diameter. The presence of these BN nanoparticles following the synthesis has been hampering the implementation of h-BN to various applications. Therefore, it is quite important to grow a clean and high quality h-BN layer free of BN particles without having to introduce complicated process steps. We have demonstrated a synthesis of a high quality h-BN monolayer free of BN nanoparticles in wafer-scale size of $7{\times}7cm^2$ by using CVD method incorporating a simple filter system. The measured results have shown that the filter can effectively remove BN nanoparticles by restricting them from reaching to Cu substrate. Layer thickness of about 0.48 nm measured by AFM, a Raman shift of $1,371{\sim}1,372cm^{-1}$ measured by micro Raman spectroscopy along with optical band gap of 6.06 eV estimated from UV-Vis Spectrophotometer confirm the formation of monolayer h-BN. Quantitative XPS analysis for the ratio of boron and nitrogen and CS-corrected HRTEM image of atomic resolution hexagonal lattices indicate a high quality stoichiometric h-BN. The method presented here provides a promising technique for the synthesis of high quality monolayer h-BN free of BN nanoparticles.
The Taiwanese liquid crystal display (LCD) industry has traditionally produced a huge amount of waste glass that is placed in landfills. Waste glass recycling can reduce the material costs of concrete and promote sustainable environmental protection activities. Concrete is always utilized as structural material; thus, the concrete compressive strength with a variety of mixtures must be studied using predictive models to achieve more precise results. To create an efficient waste LCD glass concrete (WLGC) design proportion, the related studies utilized a multivariable regression analysis to develop a compressive strength waste LCD glass concrete equation. The mix design proportion for waste LCD glass and the compressive strength relationship is complex and nonlinear. This results in a prediction weakness for the multivariable regression model during the initial growing phase of the compressive strength of waste LCD glass concrete. Thus, the R ratio for the predictive multivariable regression model is 0.96. Neural networks (NN) have a superior ability to handle nonlinear relationships between multiple variables by incorporating supervised learning. This study developed a multivariable prediction model for the determination of waste LCD glass concrete compressive strength by analyzing a series of laboratory test results and utilizing a neural network algorithm that was obtained in a related prior study. The current study also trained the prediction model for the compressive strength of waste LCD glass by calculating the effects of several types of factor combinations, such as the different number of input variables and the relevant filter for input variables. These types of factor combinations have been adjusted to enhance the predictive ability based on the training mechanism of the NN and the characteristics of waste LCD glass concrete. The selection priority of the input variable strategy is that evaluating relevance is better than adding dimensions for the NN prediction of the compressive strength of WLGC. The prediction ability of the model is examined using test results from the same data pool. The R ratio was determined to be approximately 0.996. Using the appropriate input variables from neural networks, the model validation results indicated that the model prediction attains greater accuracy than the multivariable regression model during the initial growing phase of compressive strength. Therefore, the neural-based predictive model for compressive strength promotes the application of waste LCD glass concrete.
건설 산업의 속성상 프로젝트의 성과를 정량적으로 분석하기 위해서는 다양한 영향인자에 대한 고려가 필수적이다. 프로젝트의 특성과 성과와의 관계를 파악하고, 프로젝트에 가장 적합한 관리기법을 적용시켜서 프로젝트의 성과를 향상시키기 위해서는 성과관련 정보를 축적시켜 관리하기 위한 시스템적인 접근이 요구되고 있다. 그럼에도 불구하고 많은 성과관련 시스템들은 성과결과의 분석에만 치중하여 프로젝트의 특성이나 관리기법 등 성과에 영향을 미치는 인자에 대한 심도 있는 분석방법과 접근방식에 대한 고려 부족으로 인해 성과시스템의 활발한 적용을 기대할수 없었다. 이에 본 연구는 건설 프로젝트의 특성을 고려하여 성과를 사전에 예측하고 성과체계를 정량적으로 모델링할수 있는 성과정보시스템을 개발하는 데 목적을 두었다. 이를 위해 실제 사례프로젝트의 성과관련 정보를 바탕으로 성과결과와 프로젝트 특성, 관리기법 간의 상관관계를 분석함으로써 해당 프로젝트에 가장 적합한 관리기법을 도출할수 있는 방안을 수립하였다. 그 결과, 성과영역별로 다양한 관점에서 프로젝트의 성과비교가 가능할 수 있는 정량화 방안을 정립하였고, 상관관계 분석을 통해 성과예측이 가능한 모델을 제안하였으며, 기존 데이터 분석을 통해 최적 관리기법을 선정할수 있는 시스템을 개발하였다. 웹기반 프로그램으로 구축된 시스템은 향후 데이터베이스의 지속한 관리와 보완을 통해서 성과정보의 양을 확대시킨다면 통계적으로 유의미한 결과를 바탕으로 신뢰성 있는 프로젝트 성과 관리를 도모할수 있을 것으로 사료된다.
A.M. Abd-Alla;Esraa N. Thabet;S.M.M.El-Kabeir;H. A. Hosham;Shimaa E. Waheed
Advances in nano research
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제16권4호
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pp.325-340
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2024
There are several novel uses for dispersing many nanoparticles into a conventional fluid, including dynamic sealing, damping, heat dissipation, microfluidics, and more. Therefore, melting heat and mass transfer characteristics of a 3-D MHD Hybrid Nanofluid flow over a rotating disc with presenting dufour and soret effects are assessed numerically in this study. In this instance, we investigated both ferric sulfate and molybdenum disulfide as nanoparticles suspended within base fluid water. The governing partial differential equations are transformed into linked higher-order non-linear ordinary differential equations by the local similarity transformation. The collection of these deduced equations is then resolved using a Chebyshev spectral collocation-based algorithm built into the Mathematica software. To demonstrate how different instances of hybrid/ nanofluid are impacted by changes in temperature, velocity, and the distribution of nanoparticle concentration, examples of graphical and numerical data are given. For many values of the material parameters, the computational findings are shown. Simulations conducted for different physical parameters in the model show that adding hybrid nanoparticle to the fluid mixture increases heat transfer in comparison to simple nanofluids. It has been identified that hybrid nanoparticles, as opposed to single-type nanoparticles, need to be taken into consideration to create an effective thermal system. Furthermore, porosity lowers the velocities of simple and hybrid nanofluids in both cases. Additionally, results show that the drag force from skin friction causes the nanoparticle fluid to travel more slowly than the hybrid nanoparticle fluid. The findings also demonstrate that suction factors like magnetic and porosity parameters, as well as nanoparticles, raise the skin friction coefficient. Furthermore, It indicates that the outcomes from different flow scenarios correlate and are in strong agreement with the findings from the published literature. Bar chart depictions are altered by changes in flow rates. Moreover, the results confirm doctors' views to prescribe hybrid nanoparticle and particle nanoparticle contents for achalasia patients and also those who suffer from esophageal stricture and tumors. The results of this study can also be applied to the energy generated by the melting disc surface, which has a variety of industrial uses. These include, but are not limited to, the preparation of semiconductor materials, the solidification of magma, the melting of permafrost, and the refreezing of frozen land.
본 연구는 인지자극 활동프로그램을 적용하여 일상생활 및 지역사회 활동은 가능하지만, 지속적인 인지기능의 저하를 겪고 있는 노인의 인지기능, 자기효능감, 우울에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 본 연구는 일상생활 및 지역사회 활동은 가능하지만, 지속적인 인지기능의 저하를 겪고 있는 노인의 특성 및 인지수준에 따른 하위영역별, 난이도별의 다양한 활동을 통해 활동과제에 대한 수행력과 적응력을 증진시킴으로써 인지기능의 하위영역을 체계적으로 향상시키어 치매로의 전환을 예방하고자 하였다. 뿐만 아니라 감각자극을 촉진하는 활동과 상황적·관계적으로 의미가 있는 사건 또는 추억에 대해 자신의 경험이나 생각을 성공적으로 표현함으로써 스스로의 능력에 대한 긍정적인 인식 및 태도를 갖게 하여 자기효능감을 높였다. 그룹활동을 통해서는 자신의 생각과 감정을 표현함은 물론 타인에 대한 공감, 이해, 배려 등을 나눔으로써 우울을 감소시켰다. 따라서 본 연구의 인지자극 활동프로그램은 인지 기능의 저하를 겪고 있는 노인의 임상적 중재로서의 가능성을 확인하였기에, 조기치매의 예방적 차원에서 활용 가능한 프로그램으로 제안하는 바이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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