• Geomechanics and Engineering
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• 제30권4호
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• pp.393-399
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• 2022

The Segregation Potential (SP) is one of the most widely used predictors of frost heave in cold regions. Laboratory step-freezing tests determining a representative SP at the onset of the formation of the last ice lens (near the thermal steady state condition) can predict susceptibility to frost heave. Previous work has proposed empirical semi-log fitting for determination of the representative SP and applied it to several fine-grained soils, but considering only frost-susceptible soils. The presence of fines in coarse-grained soil affects frost susceptibility. Therefore, it is required to evaluate the applicability of the empirical semi-log fitting for both frost-susceptible and non-frost-susceptible soils with fines content. This paper reports laboratory frost heave tests for fines contents of 5%-70%. The frost susceptibility of soil mixtures composed of sand and silt was classified by the representative SP, and the suitability of the empirical semi-log fitting method was assessed. Combining semi-log fitting with simple laboratory frost heave testing using a temperature-controllable cell is shown to be suitable for both frost-susceptible and non-frost-susceptible soils. In addition, initially non-frost-susceptible soil became frost susceptible at a 10%-20% weight fraction of fines. This threshold fines content matched well with transitions in the engineering characteristics of both the unfrozen and frozen soil mixtures.

• Tribology and Lubricants
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• 제38권3호
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• pp.84-92
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• 2022

In Part I, developed was a method to obtain the stress field due to an edge dislocation that locates in an elastic half plane beneath the contact edge of an elastically similar square wedge. Essential result was the corrective functions which incorporate a traction free condition of the free surfaces. In the sequel to Part I, features of the corrective functions, F_kij,(k = x, y;i,j = x,y) are investigated in this Part II at first. It is found that F_xxx(ŷ) = F_xyx(ŷ) where ŷ = y/η and η being the location of an edge dislocation on the y axis. When compared with the corrective functions derived for the case of an edge dislocation at x = ξ, analogy is found when the indices of y and x are exchanged with each other as can be readily expected. The corrective functions are curve fitted by using the scatter data generated using a numerical technique. The algebraic form for the curve fitting is designed as F_kij(ŷ) = $\frac{1}{\hat{y}^{1-{\lambda}}I+yp}$$\sum_{q=0}^{m}{\left}$$\left[A_q\left(\frac{\hat{y}}{1+\hat{y}} \right)^q \right]$ where λ_I=0.5445, the eigenvalue of the adhesive complete contact problem introduced in Part I. To investigate the exponent of F_kij, i.e.(1 - λ_I) and p, Log|F_kij|(ŷ)-Log|(ŷ)| is plotted and investigated. All the coefficients and powers in the algebraic form of the corrective functions are obtained using Mathematica. Method of analyzing a surface perpendicular crack emanated from the complete contact edge is explained as an application of the curve-fitted corrective functions.

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.143-163
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• 2016

인구통계학적 정보는 디지털 마케팅의 핵심이라 할 수 있는 인터넷 사용자에 대한 타겟 마케팅 및 개인화된 광고를 위해 고려되는 가장 기초적이고 중요한 정보이다. 하지만 인터넷 사용자의 온라인 활동은 익명으로 행해지는 경우가 많기 때문에 인구통계특성 정보를 수집하는 것은 쉬운 일이 아니다. 정기적인 설문 조사를 통해 사용자들의 인구통계특성 정보를 수집할 수도 있지만 많은 비용이 들며 허위 기재 등과 같은 위험성이 존재한다. 특히, 모바일 환경에서는 대부분의 사용자들이 익명으로 활동하기 때문에 인구통계특성 정보를 수집하는 것은 더욱 더 어려워지고 있다. 반면, 인터넷 사용자의 온라인 활동을 기록한 클릭스트림 데이터는 해당 사용자의 인구통계학적 정보에 활용될 수 있다. 특히, 인터넷 사용자의 온라인 행위 특성 중 하나인 페이지뷰는 인구통계학적 정보 예측에 있어서 중요한 요인이 된다. 본 연구에서는 기존 선행 연구를 토대로 클릭스트림 데이터 분석을 통해 인터넷 사용자의 온라인 행위 특성을 추출하고 이를 해당 사용자의 인구통계학적 정보 예측에 사용한다. 또한, 1)의사결정나무를 이용한 변수 축소, 2)주성분분석을 활용한 차원축소, 3)군집분석을 활용한 변수축소의 방법을 제안하고 실험에 적용함으로써 많은 설명변수를 이용하여 예측 모델 생성 시 발생하는 차원의 저주와 과적합 문제를 해결하고 예측 모델의 정확도를 높이고자 하였다. 실험 결과, 범주의 수가 많은 다분형 종속변수에 대한 예측 모델은 모든 설명변수를 사용하여 예측 모델을 생성했을 때보다 본 연구에서 제안한 방법론들을 적용했을 때 예측 모델에 대한 정확도가 향상됨을 알 수 있었다. 본 연구는 클릭스트림 분석을 통해 추출된 인터넷 사용자의 온라인 행위는 해당 사용자의 인구통계학적 정보 예측에 활용 가능하며, 예측된 익명의 인터넷 사용자들에 대한 인구통계학적 정보를 디지털 마케팅에 활용 할 수 있다는데 의의가 있다. 또한, 제안 방법론들을 통해 어느 종속변수에 대해 어떤 방법론들이 예측 모델의 정확도를 개선하는지 확인하였다. 이는 추후 클릭스트림 분석을 활용하여 인구통계학적 정보를 예측할 때, 본 연구에서 제안한 방법론을 사용하여 보다 높은 정확도를 가지는 예측 모델을 생성 할 수 있다는데 의의가 있다.