A through-railway bridge with an inclined girder has recently been applied to optimize the cross-section of a slender bridge structure in railway bridges. To achieve the additional cross-section optimization effect by the bolted end-plate connection, it is necessary to investigate the application of the bolted end-plate tension connection between the inclined girder and the crossbeam. This basic study was conducted on the application of the bolted end-plate moment connection of crossbeams to half-through girders with inclined webs. The combined behavior of vertical deflection and rotational behavior was observed due to the effect of the web inclination in the inclined girder where the steel crossbeam was connected to the girder by the bolted end-plate moment connection. Therefore, in the experiment, the deflection of the inclined girder was 1.77-2.93 times greater than that of the vertical girder but the lateral deflection of the inclined girder was 0.4 times less than that of the vertical girder. Moreover, the tensile stress of the upper bolts in the inclined girder with low crossbeams was clearly 0.81 times lower than that of the vertical girder. According to the results, the design formula for vertical girders does not reflect the influence of the web inclination. Therefore, this study proposed the design procedures for the inclined girder to apply the bolted end-plate moment connection of the crossbeam to the inclined girder by reflecting the design change factors according to the effect of the web inclination.
웹 사용 마이닝은 웹 사용자의 로그 정보를 기반으로 의미 있는 패턴을 추출하는 방법이다. 하지만 기존의 웹 사용 마이닝을 이용한 패턴 추출에는 사용자들의 다양한 성향을 고려하지 않은 개별적인 모델을 생성하는데 주를 이루고 있다. 웹에서 사용된 사용자들의 검색 키워드는 그들의 검색 의도나 배경지식에 따라 다양한 의미를 가질 수 있고, 그런 개개인의 검색의도에 맞는 검색 서비스가 제공할 수 있는 기술이 요구된다. 본 논문은 사용자 검색 키워드에 대한 웹 페이지 사용 행위 정보 및 방문한 웹 페이지 리스트를 수집하고 분석하여 웹 사용자의 패턴을 추출한다. 웹 사용자 패턴은 사용자들의 검색 키워드에 대해 가질 수 있는 다양한 검색 의도에 따른 방문 웹 페이지 연결망을 생성한다. 또한, 웹 사용자 패턴은 웹 페이지 추천을 위하여 유용하게 사용할 수 있으며, 실험을 통하여 제안하는 방법의 유효함을 확인하였다.
웹의 방대한 데이터에서 사용자에게 유용한 정보를 제공하기 위하여 다양한 연구가 시도되고 있다. 그 중에서 웹 사용 마이닝은 웹 사용자의 로그 정보를 기반으로 의미 있는 패턴을 추출하는 방법이다. 하지만 기존의 웹 사용 마이닝을 이용한 패턴 추출에는 사용자들의 다양한 성향을 고려하지 않은 개별적인 모델을 생성하는데 주를 이루고 있다. 웹에서 사용된 사용자들의 검색 키워드는 그들의 검색 의도나 배경지식에 따라 다양한 의미를 가질 수 있고, 그런 개개인의 검색의도에 맞는 검색 서비스가 제공할 수 있는 기술이 요구된다. 본 논문은 사용자 검색 키워드에 대한 웹 페이지 사용 행위 정보 및 방문한 웹 페이지 리스트를 수집하고 분석하여 다중 성향 키워드 모델(Multi Concept Keyword Model : MCK-Model)을 생성한다. MCK-Model은 사용자들이 특정 키워드를 이용하여 검색 후 방문한 웹 페이지 리스트를 통합하여 생성한 것으로, 사용자들이 검색 키워드에 대해 가지고 있는 다양한 검색 의도에 따라 방문하는 웹 페이지의 정보를 포함하고 있다. 생성된 MCK-Model은 웹 페이지 추천을 위하여 유용하게 사용할 수 있으며, 실험을 통하여 제안하는 방법의 유효함을 확인하였다.
This paper presents a stress field approach for the shear capacity of stirrup-reinforced concrete beams that explicitly incorporates the contribution of principal tensile stresses in concrete. This formulation represents an extension of the variable strut inclination method adopted in the Eurocode 2. In this model, the stress fields in web concrete consist of principal compressive stresses inclined at an angle θ combined with principal tensile stresses oriented along a direction orthogonal to the former (the latter being typically neglected in other formulations). Three different failure mechanisms are identified, from which the strut inclination angle and the corresponding shear strength are determined through equilibrium principles and the static theorem of limit analysis, similar to the EC-2 approach. It is demonstrated that incorporating the contribution of principal tensile stresses of concrete slightly increases the ultimate inclination angle of the compression struts as well as the shear capacity of reinforced concrete beams. The proposed stress field approach improves the prediction of the shear strength in comparison with the Eurocode 2 model, in terms of both accuracy (mean) and precision (CoV), as demonstrated by a broad comparison with more than 200 published experimental results from the literature.
최근 전자상거래의 발전과 인터넷 사용자의 급증으로 온라인 상에서 수많은 광고들이 서비스되고 있다. 하지만 이러한 광고서비스는 사용자들의 성향 분석을 기초로 하기보다는 해당 광고의 일방적 서비스에 그치고 있다. 따라서 많은 웹사이트들이 해당 광고의 효율적 서비스를 위해 개인화된 광고서비스를 원하고 있고 해당 서버의 로그 분석을 통한 서비스를 연구 및 시행하고 있다. 본 논문에서는 서버측 로그데이터의 분석이 아닌 로컬 시스템의 로그데이터를 이용하여 사용자의 선호도와 성향을 분석한다. 또한 해당 사이트 별 분류 카테고리를 만들어 해당 분류의 가중치를 부여함으로써 개인화된 광고 시스템을 제안하려고 한다. 사용자의 선호도 분석은 웹 개인화 기법 중 협업 필터링의 대상이 되는 사용자 선호도 정보를 방문 사이트 분류에 사용하고 학습에이전트의 대상이 되는 인터넷 사용자의 행동을 해당 사이트의 방문횟수로 가정하여 사용자의 성향분석을 시도하였다. 사용자의 선호도를 벡터로 표현하고, 성향분석 결과를 단순 적용형태가 아닌 연속적 데이터로 간주하였으며 이전 데이터와 이후 데이터의 성향분석 변화를 제안하는 기법을 이용하여 새롭게 분석하고 피드백 시킴으로써 지속적인 갱신과 적용을 할 수 있도록 제안하였다. 이러한 결과를 통해 해당 분류의 광고들을 선정하고 선정된 광고에 사용자 성향분석과 동일한 과정을 적용시킴으로써 차별화된 광고 서비스를 제공할 수 있는 방법을 제시하였다.
거미의 건축행동은 유전적 요인의 제한을 받지만 서식지의 다양한 환경 요인을 반영하는 먹이 사냥을 위한 투자 행동이며, 능동적인 의사결정의 반영이다. 본 연구는 긴호랑거미(Argiope bruennichi)를 대상으로 나대지 ('dry field')와 논습지('wet field')에 서식하는 개체가 건축한 웹의 물리적 구조를 정량적으로 측정 비교하였다. 습도 46.4%인 나대지(인천시 천마산)에서 35개체, 습도 73.9%의 논습지(충남 태안군)에서 13개체의 웹 구조가 분석되었다. 상대적으로 습도가 낮고 초본이 우거진 나대지 환경에 건축하는 개체의 경우 논습지 환경과 비교해 더 많은 거미실을 투자해($32.5{\pm}12.8$ vs. $16.9{\pm}5.4$ 개의 나선실 사용), 더 넓은 웹을 건축하였다($976{\pm}643cm^2$ vs. $532{\pm}254cm^2$). 또한 나대지에 서식하는 개체가 논습지 개체에 비해 더 높은 웹을 건축하는 것으로 나타났다($71.4{\pm}39.6cm$ vs. $49.6{\pm}31.2cm$). 흰띠줄 건축행동을 측정한 결과 나대지의 개체가 상대적으로 큰 흰띠줄을 건축하는 것으로 나타났다($18.8{\pm}3.4cm$ vs. $3.9{\pm}3.2cm$). 웹의 기울기를 측정한 수직경사와 동서경사의 경우 나대지와 논습지에서 유의미한 차이를 보이지 않았다. 본 연구 결과는 성체 암컷 긴호랑거미가 환경 요인에 따라 건축행동을 변화시킬 수 있다는 것을 시사한다
최근 전자상거래의 발전과 인터넷 사용자의 급증으로 온라인 상에서 수많은 광고들이 서비스되고 있다. 하지만 이러한 광고서비스는 사용자들의 성향 분석을 기초로 하기보다는 해당 광고의 일방적 서비스에 그치고 있다. 따라서 많은 웹사이트들이 해당 광고의 효율적 서비스를 위해 개인화된 광고서비스를 원하고 있고 해당 서버의 로그 분석을 통한 서비스를 연구 및 시행하고 있다. 본 논문에서는 개인화된 광고 서비스를 가능하게 하는 비교적 간단한 적응형 시스템을 설계하고, 그 성능을 실험하였다. 개인의 성향을 시스템에 가장 효율적으로 반영하기 위하여 개인 컴퓨터의 히스토리 파일을 원시 데이터로 하여 정제후 사용하여 이 파일을 이용하므로 해당 서버를 방문한 자에 한해서만 성향을 파악할수 있는 단점을 극복하여 고객이 다른 서버의 방문 기록도 활용하므로 좀더 현실성 있는 성향 파악이 가능하게 하였다.
본 논문은 음성 웹의 지능화 및 개인화를 위한 방안을 제시한다. 제안하는 시스템은 한 번의 연결에서 요청된 정보들을 하나의 트랜잭션으로 기록하고, 기록된 트랜잭션들로부터 요청된 정보들 간의 연관 규칙을 탐사하여 빈발하게 요청된 정보들의 집합을 발견하며, 시스템은 이에 기반하여 과거의 사용자들과 유사한 입력 성향을 보이는 사용자에게 발견된 빈발집합에 근거하여 관련 정보를 추천한다. 유효성 검증을 위해서 제안하는 시스템을 구축하고 실험한 결과, 제안하는 시스템이 사용자가 요청한 정보와 빈번하게 요청되었던 정보를 관련 정보로 추천함으로써 사용자의 정보 획득을 도울 수 있음을 확인하였다.
이 논문에서는 멀티에이전트 기반 지능형 웹기반 이러닝 시스템을 구현하였다. 이 시스템 구현을 위해 사용자들의 취향검사를 수행하였고, 결과 사용자 그룹에 맞는 적절한 이러닝 커뮤니티를 형성하였다. 제안하는 시스템인 IMAS는 신경회로망에 의해 이러닝 커뮤니티를 학습하였고, 새로운 분산기반 멀티에이전트 프레임워크를 이용하여 에이전트를 생성한다.
종방향 텐던이 경사진 복부에 배치되는 박스 거더의 경우 프리스트레스 힘은 종방향 뿐만 아니라 횡방향 거동에도 영향을 미친다. 본 논문에서는 종방향 프리스트레싱에 의해 유발되는 횡방향 효과를 산정하는 기법을 제안하였다. 박스 거더의 유한요소 정식화 및 종방향 프리스트레싱 해석에 의해 프리스트레스 분포를 산정한 후, 이를 이용하여 횡방향 등가하중을 산정한다. 제안기법에 의한 수치해석결과와 기존의 접판법에 의한 수치해석결과는 유사하며, 이는 본 기법이 합리적임을 나타낸다. 제안기법을 이용하여 박스 거더 슬래브의 횡방향 거동을 분석하였다. 수치분석은 복부경사각, 텐던 편심에 대한 경간 길이비 등과 같은 주요 변수를 통해 수행되었다. 전형적인 단면 조건에서 종방향 프리스트레싱 효과만을 고려할 때, 박스 거더 슬래브의 횡방향 응력은 크지 않은 것으로 나타난다. 그러나, 복부 경사각이 50도 이하로 과도하게 작아지거나 텐던 편심에 대한 경간 길이비가 28이하로 작아지는 경우에는 교량 설계시 횡방향 응력의 크기를 고려할 필요가 있다고 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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