• Smart Structures and Systems
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• 제14권1호
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• pp.39-54
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• 2014

Node layout optimization of structural wireless systems is investigated as a means to prolong the network lifetime without, if possible, compromising information quality of the measurement data. The trade-off between these antagonistic objectives is studied within a multi-objective layout optimization framework. A Genetic Algorithm is adopted to obtain a set of Pareto-optimal solutions from which the end user can select the final layout. The information quality of the measurement data collected from a heterogeneous WSN is quantified from the placement quality indicators of strain and acceleration sensors. The network lifetime or equivalently the network energy consumption is estimated through WSN simulation that provides realistic results by capturing the dynamics of the wireless communication protocols. A layout optimization study of a monitoring system on the Great Belt Bridge is conducted to evaluate the proposed approach. The placement quality of strain gauges and accelerometers is obtained as a ratio of the Modal Clarity Index and Mode Shape Expansion values that are computed from a Finite Element model of the monitored bridge. To estimate the energy consumption of the WSN platform in a realistic scenario, we use a discrete-event simulator with stochastic communication models. Finally, we compare the optimization results with those obtained in a previous work where the network energy consumption is obtained via deterministic communication models.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.84-93
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• 2016

본 연구의 목적은 고등학생의 비만에 영향하는 가족특성을 규명하기 위함이며 I광역시 소재 고등학교에 재학 중인 384명의 고등학생을 대상으로 서술적 조사연구가 수행되었다. 자료 수집은 2015년 2월부터 4월까지 설문조사에 의해 이루어졌다. 설문지는 체중, 키, 개인특성과 가족특성에 대한 내용을 포함하였으며 수집된 자료는 다중 로지스틱 회귀분석에 의해 분석되었다. 다중 로지스틱 회귀분석 결과, 남학생인 경우(aOR = 4.37; 95% CI [1.26, 15.16]), 아버지의 직업이 비정규직인 경우(aOR = 3.10; 95% CI [1.15, 8.40])와 양부모 가정이 아닌 경우(aOR = 3.52; 95% CI [1.29, 9.61])가 비만의 영향요인으로 나타났다. 본 연구 결과는 여학생에 비해 상대적으로 덜 주목을 받아왔던 남학생의 비만의 위험성과 건강한 체형관리의 중요성에 대한 인식의 향상이 필요함을 제시하였다. 또한 청소년의 비만 예방과 관리를 위해 낮은 사회경제적 수준과 불완전한 가족구조의 고위험 가족특성을 가진 청소년에 대한 중재프로그램을 적용할 필요가 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권6호
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• pp.707-711
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• 2010

대부분의 관계형 데이터베이스 시스템은 대량의 키 값을 효율적으로 검색하고 관리하기 위하여 $B^+$-트리 기반의 인덱스 구조를 사용하며, $B^+$-트리를 효율적으로 생성하기 위해 일반적으로 상향식 벌크로드 기법을 사용한다. 비록 벌크로드 기법이 키를 하나씩 삽입하여 인덱스를 생성하는 방식보다 효율적이긴 하지만, 데이터가 클 경우 전체 데이터를 정렬해야하기 때문에 많은 시간을 필요로 한다. 벌크로드 기법의 성능을 개선하기 위하여, 본 논문에서는 NDIVIA에서 제공하는 병렬 컴퓨팅 아키텍쳐인 CUDA를 활용한 GPU 기반의 효율적인 $B^+$-트리 병렬 벌크로드 기법을 제안한다. 제안하는 병렬 벌크로드 기법의 성능을 증명하기 위하여 실험을 수행한 결과, 기존 CPU 벌크로드 방법보다 약 70% 이상 성능이 향상됨을 확인하였다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제33권1호
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• pp.1-9
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• 2023

The unconfined compression strength (UCS) of soils is commonly used either before or during the construction of geo-structures. In the pre-design stage, UCS as a mechanical property is obtained through a laboratory test that requires cumbersome procedures and high costs from in-situ sampling and sample preparation. As an alternative way, the empirical model established from limited testing cases is used to economically estimate the UCS. However, many parameters affecting the 1D soil compression response hinder employing the traditional statistical analysis. In this study, gene expression programming (GEP) is adopted to develop a prediction model of UCS with common affecting soil properties. A total of 79 undisturbed soil samples are collected, of which 54 samples are utilized for the generation of a predictive model and 25 samples are used to validate the proposed model. Experimental studies are conducted to measure the unconfined compression strength and basic soil index properties. A performance assessment of the prediction model is carried out using statistical checks including the correlation coefficient (R), the root mean square error (RMSE), the mean absolute error (MAE), the relatively squared error (RSE), and external criteria checks. The prediction model has achieved excellent accuracy with values of R, RMSE, MAE, and RSE of 0.98, 10.01, 7.94, and 0.03, respectively for the training data and 0.92, 19.82, 14.56, and 0.15, respectively for the testing data. From the sensitivity analysis and parametric study, the liquid limit and fine content are found to be the most sensitive parameters whereas the sand content is the least critical parameter.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권5C호
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• pp.343-350
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• 2006

국내 기초구조물에 대한 저항계수 산정 및 하중저항계수설계법(LRFD) 개발의 일환으로 항타강관말뚝에 대한 저항편향계수를 산정하였다. 정재하시험 및 지반조사 자료를 수집하여 국내외의 기준에 따른 극한지지력을 산정한 후 말뚝의 대표 극한지지력을 결정하였다. 자료의 통계분석 결과에 기초하면, Davisson 기준이 말뚝의 극한지지력을 가장 합리적으로 평가하는 것으로 나타났다. 정역학적 지지력 공식과 N치를 이용한 Meyerhof 경험식을 이용하여 설계 극한지지력을 산정하였다. 이들 자료의 비교 분석을 통해 항타강관말뚝의 저항편향계수는 정역학적 지지력공식과 Meyerhof 경험식에 대해 각각 0.98, 1.46으로 산정되었다. 또한 두 가지 지지력 산정방법 중 정역학적 지지력공식의 불확실성이 상대적으로 낮은 것으로 나타났다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제65권5호
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• pp.912-921
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• 2023

Genetic diversity analysis is crucial for maintaining and managing genetic resources. Several studies have examined the genetic diversity of Korean domestic chicken (KDC) populations using microsatellite markers, but it is difficult to capture the characteristics of the whole genome in this manner. Hence, this study analyzed the genetic diversity of several KDC populations using high-density single nucleotide polymorphism (SNP) genotype data. We examined 935 birds from 21 KDC populations, including indigenous and adapted Korean native chicken (KNC), Hyunin and Jeju KDC, and Hanhyup commercial KDC populations. A total of 212,420 SNPs of 21 KDC populations were used for calculating genetic distances and fixation index, and for ADMIXTURE analysis. As a result of the analysis, the indigenous KNC groups were genetically closer and more fixed than the other groups. Furthermore, Hyunin and Jeju KDC were similar to the indigenous KNC. In comparison, adapted KNC and Hanhyup KDC populations derived from the same original species were genetically close to each other, but had different genetic structures from the others. In conclusion, this study suggests that continuous evaluation and management are required to prevent a loss of genetic diversity in each group. Basic genetic information is provided that can be used to improve breeds quickly by utilizing the various characteristics of native chickens.

• Steel and Composite Structures
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• 제52권2호
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• pp.145-163
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• 2024

This paper presents six novel hybrid machine learning (ML) models that combine support vector machines (SVM), Decision Tree (DT), Random Forest (RF), Gradient Boosting (GB), extreme gradient boosting (XGB), and categorical gradient boosting (CGB) with the Harris Hawks Optimization (HHO) algorithm. These models, namely HHO-SVM, HHO-DT, HHO-RF, HHO-GB, HHO-XGB, and HHO-CGB, are designed to predict the ultimate strength of both rectangular and circular reinforced concrete (RC) columns. The prediction models are established using a comprehensive database consisting of 325 experimental data for rectangular columns and 172 experimental data for circular columns. The ML model hyperparameters are optimized through a combination of cross-validation technique and the HHO. The performance of the hybrid ML models is evaluated and compared using various metrics, ultimately identifying the HHO-CGB model as the top-performing model for predicting the ultimate shear strength of both rectangular and circular RC columns. The mean R-value and mean a20-index are relatively high, reaching 0.991 and 0.959, respectively, while the mean absolute error and root mean square error are low (10.302 kN and 27.954 kN, respectively). Another comparison is conducted with four existing formulas to further validate the efficiency of the proposed HHO-CGB model. The Shapely Additive Explanations method is applied to analyze the contribution of each variable to the output within the HHO-CGB model, providing insights into the local and global influence of variables. The analysis reveals that the depth of the column, length of the column, and axial loading exert the most significant influence on the ultimate shear strength of RC columns. A user-friendly graphical interface tool is then developed based on the HHO-CGB to facilitate practical and cost-effective usage.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제22권1호
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• pp.107-120
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• 2020

공용중인 시설물의 성능기반 평가에서 보유 성능은 성능별 평가지표를 유목화 한 후 각 성능에 대한 평가지표의 중요도를 고려하여 가중평균하여 평가한다. 본 연구에서는 NATM 터널의 성능기반 평가기법을 제시하기 위해 이전 연구에서 도출된 평가지표의 지표별 특성과 유사성 등을 분석하여 최종 평가지표를 도출하였다. 평가지표별로 상대적 중요도를 산출하여 평가지표의 가중치를 도출하였다. 정량적인 평가모형을 개발하기 위하여 지표별 성능등급 평가기준을 관련 문헌 및 선행연구 분석을 통해 도출하고, 도로 및 철도 터널의 유지관리 시 적용할 수 있는 성능평가표를 제시하였다. 제시된 성능평가 모형의 유의미함을 제시된 평가표를 실제 공용중인 터널에서 정밀안전진단을 통하여 측정된 조사자료에 적용하여 각 평가지표와 최종 평가결과와의 상관분석을 실시함으로써 검증하였다. 본 연구에서 제시된 공용중인 터널의 성능평가를 위한 평가지표, 가중치, 그리고 용도별 평가모형은 추후 터널의 성능중심 유지관리 체계에 적용되어 유지관리 전략 수립 시 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제34권2호
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• pp.109-118
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• 2007

최근 PDA, 스마트카드, 휴대폰, MP3 플레이어와 같은 이동 컴퓨팅 장치의 데이타 저장소로 플래시 메모리를 많이 사용하고 있다. 이런 장치는 데이타를 효율적으로 삽입, 삭제, 검색하기 위해 B-트리와 같은 색인기법을 필요로 한다. 플래시 메모리 상에서의 B-트리 구현에 관한 기존 연구로서는 BFTL(B-Tree Flash Translation Layer) 기법이 최초로 제안 되었다. 플래시 메모리는 읽기연산보다 쓰기연산 비용이 훨씬 크며, 덮어쓰기(overwrite)가 불가능하다는 특정을 갖고 있다. 따라서 BFTL 기법에서는 B-트리 구축 시 발생되는 다량의 쓰기연산을 최소화하는데 초점을 맞추고 있다. 하지만 BFTL 기법에 성능 개선의 여지가 많이 남아 있으며, BFTL 기법이 SRAM 메모리 공간을 증가시킨다는 단점 때문에 비현실적이다. 본 논문에서는 플래시 메모리 상에서 효율적으로 B-트리를 구축하기 위한 BOF(B-Tree On Flash Memory)기법을 제안한다. BOF 기법의 핵심은, B-트리 구축 시 사용하는 임시 버퍼의 인덱스 유닛(index unit)들을 플래시 메모리에 저장할 때 같은 노드에 속하는 인텍스 유닛들을 같은 섹터에 저장하는 것이다. 본 논문에서는 성능평가 실험을 통해 BOF 기법의 우수성을 보인다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제21권5호
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• pp.148-155
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• 2017

본 연구에서는 지하 콘크리트 구조물의 누수 균열에 사용되는 주입형 누수보수재료의 품질관리 방안으로 규격화된 국제표준 ISO TS 16774, Part 2 Test method for chemical resistance를 이용하여 현재 우리나라 누수보수현장에서 사용하고 있는 주입형 누수보수재료 2계열(합성고무계, 시멘트계), 3종류 씩, 총 9 종류의 보수재료에 대한 지하 콘크리트 구조물이 처한 화학적 환경의 저항 안정성을 연구 검토하였다. 그 결과, 합성고무계는 RG-3를 제외하고, 산에 대한 저항력을 높일 수 있는 재료적 검토가 필요하고, 시멘트계는 수산화나트륨, 염화나트륨에 대한 저항을 높일 수 있는 재료적 검토의 필요성이 확인되었다. 이러한 결과는 콘크리트 구조물의 화학적 환경에서의 보수재료 선정 시 기본 지표로 사용가능 할 것으로 판단된다. 또한, 추후에 연구 개발 되는 보수재료의 품질 향상에 반영할 수 있는 기준 자료의 활용을 기대할 수 있다.