쉴드 TBM(Tunnel Boring Machine) 터널 굴착 시 암반의 상태는 굴진 성능을 결정하는 중요한 요소 중 하나이다. 암석 강도는 지반조사 시 실내시험을 통해 얻을 수 있으나, 전체 TBM 굴진 구간에 대해 모두 알 수 없다. TBM 굴진 시 최적 Operation Parameter를 적용하기 위해서는 굴진 속도에 영향을 미치는 암석 강도를 파악하는 것이 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 TBM 굴착 중 생성되는 기계 데이터와 머신러닝(Machine Learning) 기법을 활용하여 암석 강도를 예측하고자 한다. 암석 강도를 예측하기 위해 여러 머신러닝 기법을 사용하여 비교하였고, 가장 예측 성능이 좋은 스태킹 모델을 최종 모델로 선택하였다. 암반 구간 Slurry 쉴드 TBM 굴진 사례에서 지반조사 및 시공 중 조사한 암석 강도와 강도를 획득한 위치에서의 TBM 굴착 데이터를 사용하였다. TBM 굴착 데이터는 Training과 Test용으로 8:2로 분할하였으며, 변수 선택(feature selection), 표준화(scaling), 이상치(outlier) 제거 등 전처리 과정을 수행하였다. 하이퍼파라미터 튜닝까지 마친 후, 스태킹 모델에 대해 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)와 결정 계수(R2)로 모델을 평가한 결과 각각 5.556과 0.943로 나타났으며, TBM 굴착 데이터로 암석 강도를 예측하는 모델로 유용할 것으로 판단된다.
이 연구(硏究)에서는 경험적인 사용강도(便用强度) 방법(方法)과 파생수요(派生需要)의 경제적이론을 초월대수(超越代數) 수요(需要) 모델을 사용(使用)하여 결합하였다. 첫번째 단계로서 한 인구당 GDP와 사용강도(使用强度)의 실험적인 패턴인 비대칭(非對稱) 생명곡선(生命曲線)을 고려하였으며, 두번째 단계로서는 이러한 비대칭(非對稱) 생명곡선(生命曲線)이 수학적으로 단순한 초월대수(超越代數) 사용강도(使用强度) 모델로 바꿀수 있다는 것을 보여 주었으며, 마지막 단계로서 전통적인 수요이론(需要理論)이 가격(價格), 대체효과(代替效果), 기술(技術)의 변화(變化)를 포함한다는 것에 근거하여 초월(超越) 대수(代數) 수요(需要) 모델을 연장한 결과 전통적인 수요(需要)모델이나 사용강도(使用强度) 모델보다 더 정확하게 광물자원(鑛物資源) 수요(需要)를 예측(豫測)하였으며 사용강도(使用强度) 방법(方法)으로서도 자원(資源)의 수요(需要)를 예측(豫測)할 수 있음을 보여주었다.
복합재료가 항공기 구조물 및 기계부품 등에 폭 넓게 적용됨에 따라, 복합재료 구조물에서 가장 취약한 복합재료 체결부의 설계는 매우 중요한 연구분야로 대두되고 있다. 본 논문에서는 복합재료의 기계적 체결부를 마찰이 없는 강체 핀으로 단순화한 선형 유한요소해석을 수행하여 파괴면적지수법으로 복합재료 체결부의 강도를 예측하였다. 파괴면적 지수법을 이용하여 형상, 원공의 크기 및 적층순서가 다른 기계적 체결구조를 갖는 복합 재료의 체결부의 강도를 예측한 결과, 12.2% 내에서 체결부의 강도를 예측할 수 있었다.
초음파를 사과의 비파괴 품질판정에 이용하기 위한 기초연구로서 계측된 저장기간에 따른 사과의 초음파 특성과 본 연구에서 계측된 사과의 기계적 특성을 이용하여 초음파에 의한 사과의 탄성계수 및 생물체항복강도 예측모델을 개발하고자 하였으며, 결론은 다음과 같다. 1. UTM을 이용하여 사과의 기계적 특성치를 분석하여 생물체항복점, 생물체항복변형량, 생물체항복강도, 파괴점, 극한변형량, 극한강도 및 탄성계수 등을 구하였다. 2. 사과의 기본 물성, 초음파 특성과 기계적 특성값 들을 분석한 결과 사과의 질량, 체적, 시간영역의 진폭(PTP), 제3영역 에너지 스펙트럼 밀도함수가 기계적 특성 중 생물체항복강도, 탄성계수와 높은 상관성이 있는 것으로 나타났다. 3. 사과의 저장 기간, 질량, 체적, Peak-to-peak, 제3영역의 에너지값 등 5개의 독립변수를 가지는 다중선형회귀모형으로 사과의 탄성계수 및 생물체 항복강도 예측모형을 개발하였다.
현재 홍수통제소에서 하천의 홍수를 예측하기 위한 시스템은 저류함수법 등에 의한 강우-유출모형과 FLDWAV 모형에 의한 수리학적 모형으로 이루어져 있다. 이 시스템은 주로 홍수특보지점의 기준수위 초과여부를 예측하기 위해 운영되고 있다. 한편 공원 캠핑장 자전거 도로 등 친수공간으로 활용하고 있는 하천변의 관리와 운영을 위한 정보의 수요가 급증함에 따라, 특정지점의 주의보, 경보 등의 고수위 예측 뿐만 아니라, 하천내에서 친수공간으로 활용되는 저지대 침수예측정보의 생산이 요구되고 있다. 본 연구에서는 친수공간으로 활용되는 하천내 저지대의 홍수예측정보를 생산할 수 있는 기술을 개발하였다. 1차원 수리해석 결과를 기반으로 하도버퍼링 기법을 통해 고해상도 격자 기반의 공간연산을 수행하는 모형을 구축하였으며, 해석결과로 격자기반의 침수심 및 침수구역이 표출되도록 모형을 구성하였다. 안동지구를 대상으로 지형정보 및 시설물 정보를 반영하여 모형을 구축하였으며, 안동댐 및 임하댐의 가상 방류 시나리오를 통해 친수공간의 방류량 규모별 침수여부 및 침수정도를 분석하였다. 개발된 모형을 통해 친수지구의 침수예측정보를 관계기관에 사전 제공할 수 있는 체계를 구축하여 지자체의 수방활동 및 재해예방 활동에 지원하고자 한다.
본 연구에서는 강섬유 혹은 폴리프로필렌 섬유로 하이브리드 보강되고, 수직하중과 수평하중을 받는 고강도 콘크리트 내민받침을 제작하고 실험하였다. 실험 결과, 강섬유, 폴리프로필렌 섬유를 혼입함에 따라 내하력, 강성, 연성, 균열폭, 균열 수 측면에서 고강도콘크리트 내민받침의 성능은 향상되었다. 폴리프로필렌 섬유로 보강된 고강도콘크리트 내민받침은 강섬유로 보강된 내민받침보다 다소 낮은 내하력을 보였지만, 수평하중 하에서 더 큰 연성을 보였다. 또한, 주인장 타이 철근으로 사용된 헤디드 바의 헤드는 뛰어난 정착을 보여주었다. 실험 결과를 설계기준의 규준식 및 여러 연구자들이 제안한 예측모델과 비교한 결과, 정밀 스트럿-타이 모델이 수평하중 하에서 가장 정확하고 보수적인 예측 결과를 보여주었고, Fattuhi가 제안한 트러스 모델은 섬유 보강 고강도콘크리트 내민받침의 강도를 잘 예측하는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 경량 콘크리트에 대한 361개, 보통중량 콘크리트에 대한 1,335개 및 고중량 콘크리트에 대한 221개의 데이터를 이용하여 콘크리트의 인장강도 (직접인장강도, 쪼갬인장강도 및 파괴계수)에 대한 설계기준과 기존 연구자들의 제안모델의 안정성을 평가하였다. 콘크리트 인장강도 예측을 위한 대부분의 제안 식들은 보통중량 콘크리트의 실험결과를 이용하여 압축강도의 함수로서 제시되었다. 하지만 데이터베이스의 분석은 콘크리트 인장강도는 기건 단위질량에 의해서도 중요한 영향을 받음을 보여준다. 이에 따라, 콘크리트 인장강도에 대한 기준 및 제안모델들은 기건 단위질량 2,100 $kg/m^3$ 이하, 압축강도 50 MPa 이상에서는 실험결과와의 불일치가 증가하였다. 한편, 본 연구에서 콘크리트 기건 단위질량을 고려하여 제시된 콘크리트 인장강도 예측 모델들은 실험결과와 비교적 잘 일치하였다.
본 연구에서는 이들보다 매우 간단한 IS법, 즉 초기 변형률법(ISM: initial strain method)에 의한 크리프 수명예측식을 고안하여, 현재 화력발전용 고압 로터강 에 사용되고 있는 1%Cr-Mo-V강과 발전소 효율향상을 위해 최근 국내최초로 개발된 12% Cr강에 대하여 도출하였고, 이 도출식이 앞에서 언급한 여러 파라메트에 의한 결과와 비교 평가하여 장시간 강도 및 수명예측식으로 사용될 수 있음을 입증하였다.
콘크리트의 품질관리는 주로 압축강도의 예측과 제어를 뜻한다. 이를 위해 관련 업계에서는 콘크리트 배합설계 및 재령별 강도에 관한 상당수의 데이터베이스를 구축하고 있으나, 기술유출 등의 이유로 공유되지 못해 결과적으로 품질관리를 위한 비용과 노력은 과도하게 낭비되고 있다. 본 연구에서는 웹 기반 전산모델 프로그램을 개발하여 사용자에게 콘크리트의 강도 예측 결과를 비롯한 다양한 최적 값을 제시하고, 사용자가 입력한 배합특성과 결과는 다시 DB로 수집될 수 있도록 유도하는 지속가능한 DB 수집 시스템을 구축한다. 해당 프로그램은 콘크리트 관련 전반적 기술을 다루고 있으며, 특히 압축강도의 예측은 다수의 DB를 기반으로 모델링된 인공신경망 기법을 적용하여 평균 89.2% 수준의 정확도에서 예측 값을 제공한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권6호
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pp.1137-1146
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2010
승부를 예측하는 많은 연구방법들이 있고, 지금도 많은 연구가 진행되고 있다. 이러한 많은 예측 방법들 중에서, 경기력에 영향을 미치는 현실적인 변수를 고려한 통계적인 모형을 사용하여 예측한다면 다른 예측방법들 보다 정교한 예측을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 2010년 남아공 월드컵 축구 결과 예측을 위하여 Bradley-Terry 모형을 고려한다. 이 예측모형은 경기력에 영향을 미치는 확률변수들을 포함하고, 쌍별 비교 방법을 사용하였다. 모형에 포함된 각 국가의 가치모수는 Newton-Raphson 알고리즘을 이용하여 얻은 수렴한 값이다. 이 모형을 사용하여 32개국 중 16강 진출하는 국가를 예측하였고, 8강, 4강, 결승진출, 우승팀까지 예측하였다. 2010년 남아공 월드컵 축구의 최종 결과와 이 예측자료를 비교하고 향후 연구에 대해 토론한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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