• Magazine of the Korea Concrete Institute
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• v.1 no.2
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• pp.93-100
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• 1989

철근콘크리트부재의 강도는 여러 가지 요인으로 인하여 변이를 보이고 있다. 주요 요인들은 콘크리트나 철근의 강도 및 역학적 특성의 변이, 시공오차등이다. 이들중 콘크리트의 강도는 상대적으로 높은 불확실성을 가지며, 다양한 요인(배합, 운반, 타설, 양생등)에 의해 변화정도가 영향을 받는다. 본 연구에서는 국내 철근콘크리트 구조물이 가지는 신뢰도의 수준을 분석하기 위한 기초자료 조사로서, 현장에서 타설되는 콘크리트를 설계강도별로 직접채취하여 습윤양생과 현장조건양생을 통하여 콘크리트의 28일 압축강도의 확률적 특성을 분석하였다. 분석된 결과를 이용하여 현장타설 부재내에서의 콘크리트의 압축강도를 추정하였다.

• Computational Structural Engineering
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• v.10 no.2
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• pp.13-26
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• 1997

본 고에서는 선체구조의 좌굴 및 최종강도에 관한 연구현황을 조사 분석하고자 한다. 먼저 대표적인 구성부재인 판 및 보강판의 좌굴 최종강도에 관한 연구현황을 분석하고, 다음으로 선각거더의 최종붕괴강도에 관한 연구동향을 분석하고자 한다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2007.03a
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• pp.224-227
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• 2007

마이크로파 센서 자료를 이용하여 태풍 강도를 산출하고자 TRMM TMI로부터 관측된 자료와 태풍 강도의 최대 상관성을 나타내는 지역올 찾고 최적의 상관 변수를 선정하였다. 분석기간은 2004년 6월부터 9월까지 발생된 태풍으로써 18개의 사례이다. TMI로부터 관측된 85 GHz 채널의 밝기온도，구름내 총 수증기량，얼음양，강우 강도，잠열방출양이 태풍 강도와의 상관성 분석을 위한 변수로 분석되었다. 태풍의 강도는 RSMC-Tokyo에서 발표된 Best track의 최대 풍속 자료를 이용하였다. 위성 관측 변수를 태풍 중심으로부터 공간 평균하였을 때 반경 2.0-2.5도 정도의 평균거리에서 최대의 상관성을 보였다. 위성 자료로부터 태풍 중심 풍속을 추정하기 위하여 회귀분석을 하였다. Best track과의 오차는 85 GHz 밝기온도와 수증기량을 이용한 다중 회귀 분석에서 오차가 최소를 보였다. 한편， 태풍강도 예측을 위한 통계모델에 마이크로파 위성 자료를 예측인자로 입력하여 태풍강도의 정확도가 3-6%정도 향상됨을 보였다.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.22 no.2
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• pp.98-104
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• 2018

Nondestructive strength Equations are commonly used to determine the strength of concrete. However, the application of the existing equations may include many errors because this method is proposed on the basis of limited experimental parameters while actual bridges have various parameters such as conditions of concrete mixtures, properties of concrete strength, etc. Also, the error among the existing equations causes the confusion when engineers select the proper estimation equation for the concerned bridge. In this study, a series of the field inspection and the test have been performed on 297 existing bridges, in order to evaluate the bridges, based on the test results of the in-depth inspection, and the estimated strengths by means of the nondestructive strength equations are analyzed and compared with results of the core specimen strengths. According to results of analyses, the nondestructive strength equation proposed by CNDT Committee of Architectural Institute of Japan had high relationship with core strength. However, the strengths predicted by this equation, are underestimated when concrete's strengths are over 30 MPa, otherwise, they are overestimated. Also in this paper, based on the relationship between the estimated nondestructive concrete strengths and the core specimen strengths the modified strength equation through simple correlation analysis is proposed.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.55-55
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• 2022

수공구조물을 설계하고 수자원 관리 정책을 수립하기 위해 일반적으로 IDF (Intensity-Duration-Frequency) 곡선을 활용한다. 통상 IDF 곡선은 연최대치계열을 통계적으로 분석하여 재현빈도 마다의 적절한 강우강도를 추정하여 결정한다. 신뢰할 수 있는 결과를 산출하기 위해 최소 30년 이상의 정상 강우자료의 통계분석이 권장되나, 긴 재현기간의 최대강우강도는 본질적으로 확률분포 함수로부터 추정한 값이라는 한계가 있다. 한편, 우리나라에서 종관기상관측을 통해 고해상도의 지상관측 강수자료가 장기간 누적되어 관측자료로부터 직접 최대강우강도-지속시간 사이의 관계식을 도출할 수 있게 되었다. 따라서, 실무에서 널리 사용되고 있는 '홍수량 산정 표준 지침'의 확률강우 분석 결과를 오랫동안 관측된 강우자료에서 찾은 최대강우강도와의 비교가 가능해졌다. 본 연구에서는 우리나라에서 50년 이상 강우가 관측된 24개의 지점에 대해 최대강우강도-지속기간 관계식을 분석하였다. 이 결과를 바탕으로 통계적으로 추정한 IDF 곡선이 실제 관측자료에서 나타난 최대강우강도를 얼마나 정확하게 추정하는지 검증해 보았다.

• The Journal of Engineering Geology
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• v.21 no.4
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• pp.361-367
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• 2011

The uniaxial compressive strength (UCS) is an important factor in the design and construction of surface and underground structures. However, the method employed to measure UCS is time consuming and expensive to apply in the field. Therefore, we developed a model to estimate UCS based on a few properties using linear regression analysis, which is a statistical method. To develop the model, valid factors from the test results were selected from a correlation analysis using a statistical program, and the model was formulated by linear regression based on the relationships among factors. UCS estimates derived from the model were compared with the results of UCS tests, to assess the reliability of the model. The relationship between rock properties and UCS indicates that the factors with the greatest influence on UCS are point load strength and shape facto r. The UCS values obtained using the model are in good agreement with the results of the UCS test. Therefore, the developed model may be used to estimate the UCS of rocks in regions with similar conditions to those of the present study area.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.469-477
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• 2000

본 연구에서는 부도예측용 인공신경망 모형의 입력노드를 선정하기 위한 방법론으로 연결강도판별분석(Link Weight Discrimination Analysis)에 의한 약체뉴론제거법(Weak-Linked Neuron Elimination)과 강체뉴론선택법 (Strong-Linked Neurons Selection)을 제안한다. 연결강도판별분석이란 적절한 학습이 끝난 인공신경망 모형에서 입력노드와 연결되는 가중치의 합에 대한 절대값인 연결강도 판별식(Link Weight Discrimination)에 의해 해당 입력노 드가 출력노드에 미치는 영향정도를 분석하는 것이다. 한편 강체연결뉴론선택법은 선처리를 통해 얻어진 학습된 인공신경망의 입력노드 가운데서 연결강도판별식이 큰 뉴론만을 본처리의 입력노드로 선정하는 것인데 비해 약체연결뉴론제거법은 연결강도판별식이 일정 값 즉, 연결강도 판별임계치(Link Weight Discrimination Cut off Value) 보다 낮은 입력노드를 제외하고 나머지 입력노드만을 본처리의 입력노드로 선정하는 것이다. 본 연구에서는 강체연결뉴론선택법과 약체연결뉴론제거법을 각각 정형적인 방법론으로 정립하고 이 방법론에 의해 부도예측용 인공신경망을 구축하여 각각의 모형을 의사결정트리에 의해 선정된 인공신경망 모형 및 선처리 과정을 거치지 않은 인공신경망 모형과 성능을 비교, 분석하여 본 연구에서 제안한 방법론의 타당성을 제시하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.17 no.12
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• pp.670-677
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• 2016

Laboratory and meta-analyses were done for 9% NI Steel for use in a liquefied natural gas carrier. The meta-analysis is based on a previous study. The laboratory analysis examines the effects of a single pass and multiple passes on the tensile strength through an impulse-response test. The tensile strength increased from pass one to pass three and decreased from pass four to pass ten. The pass and multi-pass welding had a positive effect on the tensile strength. Lastly, the welding and tensile time had a positive effect on the tensile strength.

• The Journal of Engineering Geology
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• v.19 no.2
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• pp.177-189
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• 2009

The shear strength has been managed as an important factor in soil mechanics. The shear strength estimation model was developed to evaluate the shear strength using only a few soil properties by the linear regression analysis model which is one of the statistical methods. The shear strength is divided into two part; one is the internal friction angle (${\phi}$) and the other is the cohesion (c). Therefore, some valid soil factors among the results of soil tests are selected through the correlation analysis using SPSS and then the model are formulated by the linear regression analysis based on the relationship between factors. Also, the developed model is compared with the result of direct shear test to prove the rationality of model. As the results of analysis about relationship between soil properties and shear strength, the internal friction angle is highly influenced by the void ratio and the dry unit weight and the cohesion is mainly influenced by the void ratio, the dry unit weight and the plastic index. Meanwhile, the shear strength estimated by the developed model is similar with that of the direct shear test. Therefore, the developed model may be used to estimate the shear strength of soils in the same condition of study area.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.359-368
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• 2001

본 연구에서는 부도예측용 인공신경망의 입력노드 선정을 위한 휴리스틱으로 연결강도분석 접근법을 제안한다. 연결강도분석은 학습이 끝난 인공신경망에서 입력노드와 은닉노드와 연결된 가중치의 절대값 즉, 연결강도를 분석하여 입력변수를 선정하는 접근법으로, 본 연구에서는 약체연결뉴론제거법, 강체연결뉴론선택법 그리고 이 두 기법을 통합한 통합 연결강도 모형을 제안하여 각각 의사결정 트리 및 다변량판별분석에 의해 선정된 입력변수를 이용한 인공신경망 모형과 예측율을 비교한다. 실험 결과 본 연구에서 제안하고 있는 방법론이 의사결정트리나 다다변량판별분석 기법 보다 높은 예측율을 보여 주었다. 특히 두 기법의 통합연결강도 모형의 경우에는 다른 단일 기법보다 높은 예측율을 보이고 있다.