• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제12권2호
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• pp.129-144
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• 2010

원형수직터널에 작용하는 토압은 아칭효과로 인해 2차원 일반 흙막이벽에 작용하는 토압보다 작으므로 원형수직터널 설계 시 벽체에 작용하는 실질적인 토압의 예측이 필요하다. 본 논문은 두 개의 연속된 논문(Companion papers)의 두번째로서 원형수직터널 설계 시 건조한 사질토뿐만 아니라 c-$\phi$ 지반과 다층지반에서 적용 가능하도록 새롭게 제안된 토압식(김도훈 등, 2009)을 증명하기 위해 대형 모형실험을 수행하였다. 고안된 모형실험 장비는 단계별 굴착이 가능하도록 제작 벽체의 반경을 변화시켜가며 실험을 수행하였다. 또한 강사 방법으로 지반을 조성하기 전 건조한 시료에 물을 첨가하고 불포화사질토를 형성시켜 겉보기 점착력을 발현시킴으로써 c-$\phi$ 지반과 다층지반에서 실험을 진행하였다. 실험 결과로서, 단계별 굴착을 모사하였을 때, 아칭효과에 의해 굴착된 지반에서 굴착되지 않은 지반으로 하중이 전이가 일어나는 확인할 수 있었다. 또한, 동시에 굴착했을 때의 토압은 예측한 값에 비해 상당히 작게 나타났지만, 단계별로 굴착했을 때의 최종 토압은 동시 굴착 시의 토압에 비해 크게 나타나며 새롭게 제안된 토압식과 잘 일치하였고 c-$\phi$ 지반과 다층지반에서 수행한 실험의 결과도 겉보기 점착력의 효과로 인해 토압의 감소를 보이며 이론적인 값과 잘 일치하는 것으로 나타났다.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제8권3호
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• pp.148-154
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• 2009

In recent days, large-sized flat-panel display (FPD) has been increasingly applied to computer monitors and TVs. Mura defects, appearing as low contrast or non-uniform brightness region, sometimes occur in manufacturing of the Thin-Film Transistor Liquid-Crystal Displays (TFT-LCD). Implementation of automatic Mura inspection methods is necessary for TFT-LCD production. Various existing Mura detection methods based on regression diagnostics, surface fitting and data transformation have been presented with good performance. This paper proposes an efficient Mura detection method that is based on a regression diagnostics using studentized residuals for automatic Mura inspection of FPD. The input image is estimated by a linear model and then the studentized residuals are calculated for filtering Mura regions. After image dilation, the proposed threshold is determined for detecting the non-uniform brightness region in TFT-LCD by means of monitoring the every pixel in the image. The experimental results obtained from several test images are used to illustrate the effectiveness and efficiency of the proposed method for Mura detection.

• 한국지반공학회논문집
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• 제21권2호
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• pp.57-65
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• 2005

지오텍스타일은 지난 30여년 동안 모래주머니, 훼브릭 폼, 게비언 등 다양한 형태의 컨데이너(구속체)로 활용되어져 왔다. 다양한 크기의 지오텍스타일 컨데이너(구속체)는 주로 수러학적 제어구조물로 홍수재해 방지 및 복구 구조물로 적용되었으며, 최근 지오텍스타일의 직조기술, 채움기술 등의 발달과 함께 해안침식방지구조물, 방파제, 제방 등 친환경적이며 신개념의 해안구조물로 적용이 확대되고 있다 본 연구에서는 지오텍스타일 튜브 구조물이 해안구조물로 설치될 경우에 대한 수리모형시험을 통하여 튜브구조물의 수리동역학적 특성(안정성, 파랑제어 및 전달특성)에 대하여 실험적 연구를 수행하였으며, 특히 구조물 단면의 확대와 심해에 설치될 경우를 고려한 다단식 튜브구조물에 대하여 수리모형시험을 실시하였다. 수리모형시험 조건은 해안설치 조건를 고려하여 설치조건과 파랑조건을 요소화하였다. 설치조건은 파랑에 대하여 직각방향과 경사방향으로 설치될 경우를 고려하였으며, 파랑조건은 유의파고 변화를 3.0m~6.0m까지 실험을 실시하였다. 본 연구진의 선행연구결과와 비교할 떼, 다단식 튜브구조물이 단일튜브보다 더 안정적이며, 천단고가 없는 경우가 천단고가 0.5H인 경우에 비하여 더 안정적인 것으로 도출되었다. 또한, 파랑 전행에 대하여 경사로 설치된 경우가 천단고 유무에 관계없이 파랑감쇄능력이 우수한 것으로 나타났다.

• 대한공간정보학회지
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• 제17권3호
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• pp.97-107
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• 2009

레이저레이더 탐색기를 장착한 유도무기를 개발하고 실험하기 위하여 실제로 레이저레이더 탐색기가 장착된 유도무기를 사용하기는 현실적으로 어렵다. 따라서 레이저레이더 탐색기를 사용하여 표적을 촬영한 것처럼 시뮬레이션 할 수 있는 컴퓨팅 환경을 구축해야 하며, 이를 위해서는 지표의 지형, 지물에 대한 3차원 모델이 필요하다. 또한 레이저레이더 시뮬레이션은 대용량 데이터를 다뤄야 하고 벽면의 재질이나 반사도와 같은 속성을 저장, 검색, 분석하여야 한다. 그러나 현재 사용되고 있는 대부분의 3차원 모델은 파일 기반의 데이터 구조를 가지고 있으며 토폴로지 구조를 가지고 있지 않고, 가시화에 중점을 두고 있다. 따라서 본 연구에서 테스트하고자 하는 레이저레이더 시뮬레이션에는 연산 속도나 가시화 성능 문제로 인하여 기존의 3차원 모델을 적용하기에는 한계가 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 공간 데이터베이스의 사용과 이를 위한 3차원 데이터 모델링 기법을 제시하였으며 이를 레이저레이더 시뮬레이션에 적용하였다. 기존에 연구되었던 3차원 모델은 서로 다른 목적에 맞도록 모델링 되었기 때문에 어떠한 모델이 레이저레이더 시뮬레이션에 가장 적합한 모델인지 알 수 없다. 따라서 본 연구에서는 레이저레이더 시뮬레이션을 위한 네 가지 종류의 3차원 데이터 모델을 정의하고 각각의 모델들에 대하여 성능 테스트를 수행하여 테스트 결과를 획득하였다. 네 가지 모델 중 레이저레이더 시뮬레이션에 가장 적합하다고 판단되는 Body-Face 모델을 선정하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권4호
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• pp.625-640
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• 2022

Maglev rail joints are vital components serving as connections between the adjacent F-type rail sections in maglev guideway. Damage to maglev rail joints such as bolt looseness may result in rough suspension gap fluctuation, failure of suspension control, and even sudden clash between the electromagnets and F-type rail. The condition monitoring of maglev rail joints is therefore highly desirable to maintain safe operation of maglev. In this connection, an online damage detection approach based on three-dimensional (3D) convolutional neural network (CNN) and time-frequency characterization is developed for simultaneous detection of multiple damage of maglev rail joints in this paper. The training and testing data used for condition evaluation of maglev rail joints consist of two months of acceleration recordings, which were acquired in-situ from different rail joints by an integrated online monitoring system during a maglev train running on a test line. Short-time Fourier transform (STFT) method is applied to transform the raw monitoring data into time-frequency spectrograms (TFS). Three CNN architectures, i.e., small-sized CNN (S-CNN), middle-sized CNN (M-CNN), and large-sized CNN (L-CNN), are configured for trial calculation and the M-CNN model with excellent prediction accuracy and high computational efficiency is finally optioned for multiple damage detection of maglev rail joints. Results show that the rail joints in three different conditions (bolt-looseness-caused rail step, misalignment-caused lateral dislocation, and normal condition) are successfully identified by the proposed approach, even when using data collected from rail joints from which no data were used in the CNN training. The capability of the proposed method is further examined by using the data collected after the loosed bolts have been replaced. In addition, by comparison with the results of CNN using frequency spectrum and traditional neural network using TFS, the proposed TFS-CNN framework is proven more accurate and robust for multiple damage detection of maglev rail joints.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제19권2호
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• pp.74-83
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• 2004

Raw-fish food contains a lot of moisture and is a high-protein food. It is a first-stage processed food taking a lot of manual work. Therefore, it is classified as a PHF food, very liable to cause a bacterial food-poisoning. But its manufacturers are usually small-sized and a systematic sanitation management is difficult to expect. But the manufacturer participating in this study produces chilled fresh raw-fish food. Fish are sliced into two fillets, which are packaged under vacuum, kept and distributed in refrigerators, and sold within a day. It is a newly-developed kind of raw-fish food, and a more improved kind of raw-fish food making possible a systematic sanitation management. The HACCP (Hazard Analysis and Critical Control Point) is a systematic and continuous process-control method which is very efficient for controling food sanitation and reducing the expenses. A new HACCP model has been developed to be applied to a large-sized chilled fresh raw-fish food manufacturer. To ascertain its efficiency, the baterial examination was done to its workplace and products. The significance test was done on its data by "SPSS 12.0 for Window" and "Mann-Whitney U Test". The numbers of bacteria on its final products were significantly different in flatfish and porgy. The number of bacteria tended to decrease in each time-differential sampling (P＜.00l). The final food products showed no food-poisoning bacteria in all the time-differential tests and in all the samplings, which proves that the CCP of the HACCP system is under control. After the SSOP program was applied, no pathogenic bacteria were found in the work-place, and the kinds and numbers of bacteria decreased. The numbers of general bacteria and colon bacilli also showed a significant difference from those before the SSOP program in the filleting board (P＜.05), in the skinning board (P＜.0l), in the neck-removing knife (P＜.05), and in the filleting knife (P＜.01). The working equipments, periodically disinfected, also showed a significant difference in sanitary conditions (in the dehydrator, P＜.05). The number of bacteria found on the food-touching surface was within the standard (below 500/l00 cm$^2$) After the SSOP program was applied, the general bacteria and colon bacilli were not found. The quality of water used in the food processing was also within the standard. The numbers of bacteria falling from the air in the work-place were negligible in all the samplings (＜30CFU/l000ι). The staphylococci and fungi were not found.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.389-399
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• 2016

본 연구는 대기업과 중소기업 사무직을 대상으로 직무스트레스 하부 요인과 조직효과성의 관계와 이를 통해 사무직 근로자의 직무스트레스 개선을 위한 관리 전략 수립에 필요한 근거자료를 제공하고자 한다. 조사내용은 개인의 일반적인 특성, 업무관련사항, 직무스트레스와 사회심리적 건강수준 및 조직효과성 평가를 위해 직무만족도, 직무몰입, 이직의도, 프리젠티즘을 포함하였다. 모든 평가 도구의 Cronbach's ${\alpha}$값은 0.640~0.924로 만족할 만한 수준이였다. 자료 수집은 2014년 6월 26일~8월 1일까지 설문지 154부를 배포하였고, 150부를 최종 분석대상으로 하였다. 자료는 SPSS 23.0을 이용하여 카이제곱 검정, t-test, ANOVA, 다중회귀분석을 실시하였다. 대기업 모델에서는 직무스트레스 하부 요인 중 보상부적절이 직무만족도, 직무몰입, 이직의도에 통계적으로 유의한 관련성을 보였다(p<0.05). 중소기업 모델에서는 조직체계 요인이 직무만족도, 직무몰입에 유의한 관련성을 보였으며, 특히 이직의도는 직무스트레스 하부 요인 중 조직체계, 보상부적절, 조직문화와 밀접한 관련성을 보였다(p<0.05). 사회심리적 스트레스는 대기업 모델에서는 조직효과성과 유의한 관련성을 보이지 않았으나, 중소기업 모델에서는 프리젠티즘과 유의한 관련성을 보였다. 직무스트레스와 조직효과성의 관계는 조직특성에 따라 달라지므로, 직무스트레스 관리 계획 수립 시 해당 조직에 필요한 스트레스 관리 영역을 확인할 필요성을 제시했다는 측면에서 본 연구의 의의가 있다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제11권3호
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• pp.265-275
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• 2009

프리캐스트 세그먼트를 이용한 개착식 터널구조물의 설계 및 시공은 고성토 또는 광폭터널 조건에서는 시공성 및 구조적 안정성 등과 같은 단점 때문에 그 활용이 제한적이다. 따라서 시공성 및 품질관리 등 측면에서 유리한 프리캐스트 세그먼트를 이용한 개착식 터널구조물의 시공이 가장 효과적인 대안이라 할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 수치해석기법을 이용하여 기존 3분절 리브 보강형 프리캐스트 세그먼트를 이용한 터널구조물 시공기술의 문제점 분석하였으며, 대형 정적하 중재하 실험을 통하여 개선된 리브 보강형 프리캐스트 세그먼트 구조물의 역학적 거동 특성을 분석하였다. 개선된 러브 보강형 프리캐스트 세그먼트 구조물의 극한하중은 기존 리브 보강 프리캐스트 세그먼트 구조물 대비 리브 보강단면은 55% 감소하였으나, 구조적 성능은 약 3% 감소하는 것으로 나타났다. 따라서 리브 보강에 의한 터널구조물 내공단면 축소를 최소화 및 구조물의 하중지지 효과를 크게 향상된 것으로 나타났다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제24권2호
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• pp.233-253
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• 2014

Can the stock market really be predicted? Stock market prediction has attracted much attention from many fields including business, economics, statistics, and mathematics. Early research on stock market prediction was based on random walk theory (RWT) and the efficient market hypothesis (EMH). According to the EMH, stock market are largely driven by new information rather than present and past prices. Since it is unpredictable, stock market will follow a random walk. Even though these theories, Schumaker [2010] asserted that people keep trying to predict the stock market by using artificial intelligence, statistical estimates, and mathematical models. Mathematical approaches include Percolation Methods, Log-Periodic Oscillations and Wavelet Transforms to model future prices. Examples of artificial intelligence approaches that deals with optimization and machine learning are Genetic Algorithms, Support Vector Machines (SVM) and Neural Networks. Statistical approaches typically predicts the future by using past stock market data. Recently, financial engineers have started to predict the stock prices movement pattern by using the SNS data. SNS is the place where peoples opinions and ideas are freely flow and affect others' beliefs on certain things. Through word-of-mouth in SNS, people share product usage experiences, subjective feelings, and commonly accompanying sentiment or mood with others. An increasing number of empirical analyses of sentiment and mood are based on textual collections of public user generated data on the web. The Opinion mining is one domain of the data mining fields extracting public opinions exposed in SNS by utilizing data mining. There have been many studies on the issues of opinion mining from Web sources such as product reviews, forum posts and blogs. In relation to this literatures, we are trying to understand the effects of SNS exposures of firms on stock prices in Korea. Similarly to Bollen et al. [2011], we empirically analyze the impact of SNS exposures on stock return rates. We use Social Metrics by Daum Soft, an SNS big data analysis company in Korea. Social Metrics provides trends and public opinions in Twitter and blogs by using natural language process and analysis tools. It collects the sentences circulated in the Twitter in real time, and breaks down these sentences into the word units and then extracts keywords. In this study, we classify firms' exposures in SNS into two groups: positive and negative. To test the correlation and causation relationship between SNS exposures and stock price returns, we first collect 252 firms' stock prices and KRX100 index in the Korea Stock Exchange (KRX) from May 25, 2012 to September 1, 2012. We also gather the public attitudes (positive, negative) about these firms from Social Metrics over the same period of time. We conduct regression analysis between stock prices and the number of SNS exposures. Having checked the correlation between the two variables, we perform Granger causality test to see the causation direction between the two variables. The research result is that the number of total SNS exposures is positively related with stock market returns. The number of positive mentions of has also positive relationship with stock market returns. Contrarily, the number of negative mentions has negative relationship with stock market returns, but this relationship is statistically not significant. This means that the impact of positive mentions is statistically bigger than the impact of negative mentions. We also investigate whether the impacts are moderated by industry type and firm's size. We find that the SNS exposures impacts are bigger for IT firms than for non-IT firms, and bigger for small sized firms than for large sized firms. The results of Granger causality test shows change of stock price return is caused by SNS exposures, while the causation of the other way round is not significant. Therefore the correlation relationship between SNS exposures and stock prices has uni-direction causality. The more a firm is exposed in SNS, the more is the stock price likely to increase, while stock price changes may not cause more SNS mentions.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.705-713
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• 2018

자동차용 볼 조인트는 현가계와 조향계를 연결하는 부품으로 두 요소 사이에서 조향을 위해 회전 운동 및 직선운동이 가능하도록 돕는 기계 부품이다. 본 연구의 대상은 중대형 픽업 트럭에 사용되는 볼 조인트이다. 각 단품으로는 스터드(Stud), 소켓(Socekt), 시트(Bearing), 플러그(Plug)로 구성되어 있다. 볼 조인트의 주요 구조적 성능으로는 풀-아웃 강도 및 푸시-아웃 강도를 고려해야 한다. 이 구조적 성능들은 정해진 기준을 만족해야 하며 이를 만족시키지 못하면 보다 큰 사고를 유발할 수 있다. 볼 조인트의 설계 요구조건 만족 여부를 확인하기 위한 방법으로는 실험과 시뮬레이션 방법이 있으나 실험은 많은 시간과 비용이 소요된다. 본 연구에서는 볼조인트의 구조적 성능 예측을 위하여 모델링 소프트웨어로서 솔리드웍스(Solid Works)를, 유한요소해석 소프트웨어로서 아바쿠스(Abaqus)를 사용하였다. 유한요소해석은 2D 축대칭 모델의 정적 해석을 이용하여 요구되는 구조적 성능을 구하였다. 볼 조인트의 제작 시 발생되는 불확실한 요소를 제작 공차로 가정하였으며, 이에 따라 구조적 성능에 영향을 미치는 치수 설계 변수를 사례 연구를 수행해 파악하였다. 그리고 제작 공차를 수준 별로 정의 한 후, 사례연구를 이용해 구한 유한요소해석 결과값과 실험값을 비교하였다.