• 대한토목학회논문집
• /
• 제34권2호
• /
• pp.367-375
• /
• 2014

최근 콘크리트 구조물의 보수 보강 및 리모델링 시 구조부재를 부착시키거나 고정하는데 있어서 시공의 유연성 및 용이성으로 후설치 앵커의 사용량이 증가하고 있는 실정이다. 전단하중을 받는 앵커는 강재와 콘크리트의 강도, 연단거리, 앵커간격 등에 따라 다양한 파괴모드를 보이며 대표적인 파괴모드는 강재 파괴, 콘크리트 파열 파괴, 콘크리트 프라이 아웃 파괴 등으로 나타난다. 본 연구에서는 매입깊이, 앵커간격, 연단거리 및 콘크리트 강도를 변수로 한 세트앵커의 전단 실험을 통하여 콘크리트에 매입된 후설치 앵커의 전단 파괴거동에 미치는 영향을 규명하는 것을 그 목적으로 한다. 매입깊이 변수의 실험 결과 매입깊이가 얕을수록 콘크리트 강도의 영향이 큰 것으로 나타났다. 앵커간격 변수의 실험 결과 모두 강재 파괴가 발생하였으며, 연단거리 변수의 실험 결과 매입깊이 이하인 경우 모두 콘크리트 파괴가 발생하였다. 동일한 변수의 실험 결과를 비교해 보았을 때 콘크리트 강도가 클수록 변위가 상대적으로 더 작게 나타났다.

• 수산해양기술연구
• /
• 제53권2호
• /
• pp.169-176
• /
• 2017

Tuna purse seine fishery in the western and central Pacific Ocean (WCPO) has been rapidly developed since early 1980s due to massive investment of major distant water fishing nations, and catch by purse seine fishery operating in the WCPO accounts for nearly half of the world's tuna total catch. As fishing efficiency is reflected by not only improving of individual vessel's capacity but also increasing number of active vessel, it is essential to understand vessel capacity for reliable assessment result on how fishery affects stock status of target species. In this study, fishing efficiency was analyzed by main factors which are representative of vessel capacity using fishing data and vessel information related to Korean tuna purse seine fishery operating in the western and central Pacific Ocean from 1992 to 2014. It showed that fishing efficiency of vessel tends to be higher when having larger vessel tonnage, higher engine power, lower vessel age and larger length of vessel. As for fishing efficiency by set type, CPUE of associated set with floating objects was generally higher than that of free school set, and CPUE of free school set seemed to have a greater effect on engine power and vessel age compared to other factors.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
• /
• 제35권6호
• /
• pp.482-496
• /
• 2008

인터넷 라우터에서의 패킷 분류는 들어오는 모든 패킷에 대하여 패킷이 입력되는 속도와 같은 속도로 수행되어야 하는데, 여러 헤더 필드에 대해 다차원 검색을 수행하여야 하므로, 라우터 설계에 있어 가장 어려운 문제중의 하나이다. 계층적 패킷 분류 구조는 하나의 필드 검색이 끝날 때마다 검색 영역이 현저하게 줄어듦으로 매우 효율적이다. 그러나 계층적 구조들은 빈 노드와 역추적이라는 두가지 문제를 내재하고 있다. 본 논문에서는 두가지 문제를 동시에 해결하는 새로운 계층적 패킷분류 구조를 제안한다. 역추적 문제는 셋-프루닝 기법을 이용하여 해결하였으며, 이진 검색트리를 적용하여 빈노드를 제거하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 알고리즘은 메모리 요구량의 증가 없이 검색 성능을 현저히 향상시킴을 확인하였다. 또한 셋-프루닝에 있어 제한된 룰의 복사를 적용하는 최적화 기법을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제31권8호
• /
• pp.1054-1061
• /
• 2004

최근 인터넷의 발전으로 정보의 접근이 용이할 뿐 아니라 그 양 또한 기하급수적으로 증가하고 있다. 정보의 홍수 속에서 원하는 정보만을 자동으로 추출할 수 있는 기술은 정보검색에 소요되는 시간과 노력을 절약할 수 있는 매우 중요한 연구이다. 본 논문에서는 관심 범위가 유사한 사용자에게 양질의 정보를 자동으로 추천하기 위하여 협력적 여과방법에 관하여 제안한다. 제안하는 방법의 기본적인 배경은 사용자는 선택항목의 선호도를 입력하고, 여과 장치는 이 선호도에 근거하여 추천집합을 자동으로 생성하는 것이다. 선호도로부터 추천집합을 추론하기 위하여 본 논문에서 퍼지 연상기억장치에 기반한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 웹 서버상에서 기술문서 특히, 정보기술문서를 검색하는 분야에 대하여 구현하였으며 그 결과를 보인다.

• Smart Structures and Systems
• /
• 제3권3호
• /
• pp.341-356
• /
• 2007

A good understanding of normal modal variability of civil structures due to varying environmental conditions such as temperature and wind is important for reliable performance of vibration-based damage detection methods. This paper addresses the quantification of wind-induced modal variability of a cable-stayed bridge making use of one-year monitoring data. In order to discriminate the wind-induced modal variability from the temperature-induced modal variability, the one-year monitoring data are divided into two sets: the first set includes the data obtained under weak wind conditions (hourly-average wind speed less than 2 m/s) during all four seasons, and the second set includes the data obtained under both weak and strong (typhoon) wind conditions during the summer only. The measured modal frequencies and temperatures of the bridge obtained from the first set of data are used to formulate temperature-frequency correlation models by means of artificial neural network technique. Before the second set of data is utilized to quantify the wind-induced modal variability, the effect of temperature on the measured modal frequencies is first eliminated by normalizing these modal frequencies to a reference temperature with the use of the temperature-frequency correlation models. Then the wind-induced modal variability is quantitatively evaluated by correlating the normalized modal frequencies for each mode with the wind speed measurement data. It is revealed that in contrast to the dependence of modal frequencies on temperature, there is no explicit correlation between the modal frequencies and wind intensity. For most of the measured modes, the modal frequencies exhibit a slightly increasing trend with the increase of wind speed in statistical sense. The relative variation of the modal frequencies arising from wind effect (with the maximum hourly-average wind speed up to 17.6 m/s) is estimated to range from 1.61% to 7.87% for the measured 8 modes of the bridge, being notably less than the modal variability caused by temperature effect.

• Toxicological Research
• /
• 제32권4호
• /
• pp.289-300
• /
• 2016

Non-genotoxic carcinogens are substances that induce tumorigenesis by non-mutagenic mechanisms and long term rodent bioassays are required to identify them. Recent studies have shown that transcription profiling can be applied to develop early identifiers for long term phenotypes. In this study, we used rat liver expression profiles from the NTP (National Toxicology Program, Research Triangle Park, USA) DrugMatrix Database to construct a gene classifier that can distinguish between non-genotoxic carcinogens and other chemicals. The model was based on short term exposure assays (3 days) and the training was limited to oxidative stressors, peroxisome proliferators and hormone modulators. Validation of the predictor was performed on independent toxicogenomic data (TG-GATEs, Toxicogenomics Project-Genomics Assisted Toxicity Evaluation System, Osaka, Japan). To build our model we performed Random Forests together with a recursive elimination algorithm (VarSelRF). Gene set enrichment analysis was employed for functional interpretation. A total of 770 microarrays comprising 96 different compounds were analyzed and a predictor of 54 genes was built. Prediction accuracy was 0.85 in the training set, 0.87 in the test set and increased with increasing concentration in the validation set: 0.6 at low dose, 0.7 at medium doses and 0.81 at high doses. Pathway analysis revealed gene prominence of cellular respiration, energy production and lipoprotein metabolism. The biggest target of toxicogenomics is accurately predict the toxicity of unknown drugs. In this analysis, we presented a classifier that can predict non-genotoxic carcinogenicity by using short term exposure assays. In this approach, dose level is critical when evaluating chemicals at early time points.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
• /
• 제19권3호
• /
• pp.55-63
• /
• 2015

콘크리트용 후설치 세트앵커는 콘크리트가 경화된 후에 설치되는 앵커이며 시공 장비의 발달과 시공의 유연성 및 용이성으로 사용량이 증가하고 있는 실정이다. 전단하중을 받는 앵커는 강재 파괴, 콘크리트 파열파괴, 콘크리트 프라이아웃 파괴 등의 대표적인 파괴모드를 보인다. 본 연구에서는 매입깊이, 연단거리 및 콘크리트 강도를 변수로 한 세트앵커의 실험 및 유한요소 해석 결과를 통하여 콘크리트에 매입된 저하중용 후설치 세트앵커의 전단 파괴거동에 미치는 영향을 규명하는 것을 그 목적으로 한다. 매입깊이 변수의 실험 결과 매입깊이가 얕을수록 콘크리트 강도의 영향이 큰 것으로 나타났다. 연단거리 변수의 실험 결과 동일한 파괴모드를 보이면서 콘크리트 강도의 영향이 크지 않은 것으로 나타났다. 강재 파괴가 발생한 실험 결과를 비교해 보았을 때 콘크리트 강도가 클수록 변위가 상대적으로 더 작게 나타났다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
• /
• 제18권1호
• /
• pp.40-47
• /
• 2014

최근 토목구조물의 보수 보강 및 리모델링시 구조부재를 부착시키거나 고정하는데 있어서 시공의 유연성 및 용이성으로 후설치 앵커의 사용량이 증가하고 있는 실정이지만 현재 우리나라에서는 설계자와 시공자가 신뢰할 수 있는 명확한 설계기준이 없는 상태로서 외국의 설계기준에 의존하고 있는 실정이다. 무근콘크리트에 매입된 앵커에 인발하중이 작용할 때 앵커의 다양한 파괴모드는 콘크리트 파괴, 쪼갬파괴, 강재파괴, 뽑힘파괴 및 측면파괴가 발생한다. 이것은 강재의 인장 강도, 콘크리트 강도, 매입 깊이, 앵커 간격, 연단거리와 인접 앵커의 존재에 따라 달라진다. 본 연구에서는 매입깊이, 앵커간격 및 연단거리를 변수로 한 후설치 콘크리트 세트앵커의 인발파괴실험을 통하여 무근콘크리트에 매입된 후설치 세트앵커의 인발거동에 미치는 영향을 규명하는 것을 그 목적으로 한다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제42권4호
• /
• pp.758-767
• /
• 2017

인터넷에 연결된 사물이 인간의 명시적 개입 없이 정보를 생성하고, 다른 사물, 사람, 시스템과 연동하여 동작하는 사물인터넷(Internet of Things) 기술이 주목받고 있다. 2020년에는 각종 센서와 네트워크 기능이 탑재된 스마트 디바이스가 260억대에 이를 것으로 전망되고, 급증하는 스마트 디바이스로부터 생성되는 센싱 데이터는 기하급수적으로 증가하여 인터넷 연결 트래픽 증가와 무선 채널 혼잡을 야기할 수 있다. 이에 본 논문에서는 사물인터넷에서 주기적인 센싱 데이터를 수집 전달하기 위해 스마트 디바이스를 싱크노드로 활용하는 방안을 제안하고, 스마트 디바이스가 실행 중인 응용의 요구사항을 만족시키는 최적의 싱크노드 집합을 구하는 것은 NP-hard문제[1]이므로 휴리스틱 방법을 이용하여 싱크노드 집합을 구성하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 휴리스틱 알고리즘의 시간복잡도는 $O(m^3)$으로 최적의 싱크노드를 구하는 알고리즘보다 빠른 시간에 싱크노드 집합을 구할 수 있다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제20권3호
• /
• pp.132-137
• /
• 2019

의료영상으로 생성된 데이터의 양은 전문적인 시각적 분석 한계를 점점 초과하여, 자동화된 의료영상 분석의 필요성이 증가되고 있는 실정이다. 이러한 이유 등으로 인하여 본 논문에서는 정상소견과 종양소견을 보이는 각각의 뇌 실질 MRI 의료영상을 이용하여 Inception V3 딥러닝 모델을 이용한 종양 유무에 따른 분류 및 정확도를 평가하였다. 연구 결과, 딥러닝 모델의 정확도 평가는 학습 데이터 세트의 경우 90%, 검증 데이터 세트의 경우 86%의 정확도를 나타내었다. 손실률 평가에서는 학습 데이터 세트의 경우 0.56, 검증 데이터 세트의 경우 1.28의 손실률을 나타내었다. 향 후 연구에서는 딥러닝 모델의 성능 향상 및 평가의 신뢰성 확보를 위하여 공개된 의료영상의 데이터를 충분히 확보하고, 라벨링 분류 작업을 통한 라벨링의 정확도를 개선하여 모델링을 구현해 볼 필요가 있다고 사료된다.