• Journal of the Korea Concrete Institute
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• v.14 no.2
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• pp.137-147
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• 2002

Maturity models involving curing temperature and curing ages have been widely used to predict concrete strength, which can accurately estimate concrete strength. However, they may not consider physical quantities such as the characteristics of hydrates and the capillary porosity of microstructures associated with strength development. In order to find out the effects of both factors on a strength increment, the hydration model and the estimation method of the amount of capillary porosity were established, and the compressive strength test of concrete nth various water/cement ratios was carried out considering two test parameters, curing temperature and curing age. In this study, by analyzing the experimental results, a strength estimation model for early-age concrete that can consider the microstructural characteristics such as hydrates and capillary porosity was proposed. Measured compressive strengths were compared with estimated strengths and good agreements were obtained. Consequently, the proposed strength model can estimate compressive strength of concrete with curing age and curing temperature within an acceptable error.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.394-394
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• 2020

최근 빈번히 발생하고 있는 슈퍼 태풍과 집중호우로 인해 크고 작은 침수피해가 발생하고 있다. 우리나라는 4대강 사업을 통해 주요 국가하천에 대한 정비를 마친 바 있으나 이후 지속적으로 변화하는 하천 환경에 대한 홍수예측 모형의 반영은 미비한 실정이었다. 따라서 본 연구에서는 낙동강 본류 및 지류의 최신 단면자료를 수집하여 수리학적 홍수예측모형에 반영하고자 하였다. 또한, 기존의 모형에 비해 정확도를 개선할 수 있는 방안을 모색하여 적용성을 검증하고 이를 반영한 수리학적 홍수예측 모형을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 낙동강 본류 및 주요 지류에 대한 최신 횡단면 측량자료를 활용하여 1차원 수리학적 홍수예측 모형을 구축하고 2012년 태풍 산바 사상에 대한 검보정을 실시하였다. 대상구간은 안동조정지댐으로부터 낙동강 하구둑 하류 8km지점이며, 상류단 경계조건은 안동조정지댐 방류량을 입력하고 하류단 경계조건은 가덕도 조위관측소의 조위를 활용하였다. 또한, 반변천, 내성천, 위천, 감천, 금호강, 황강, 남강 등 7개 지류에 대한 하도를 하도추적이 가능한 네트워크 모형으로 구축함으로써 지류에 대한 홍수예보에 활용할 수 있도록 하였다. 낙동강 본류의 하도 길이는 340km, 824개의 단면으로 구성하였으며, 지류를 포함한 전체 하도 길이는 572km, 1,570개의 단면으로 구성하였다. 또한, 낙동강 본류에 위치한 8개의 다기능보와 지류에 위치한 횡단구조물의 반영을 위해 다기능보의 제원 및 하천기본계획을 참고하여 내부경계조건으로 활용하였다. 본 연구에서 구축된 낙동강 본류 및 지류의 수리학적 홍수예측 모형을 낙동강 유역에 대한 홍수주의보 및 홍수경보 등 홍수특보 발령 업무에 활용함으로써 정확한 홍수예보가 가능하도록 하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.75-78
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• 2000

본 논문은 자연스러운 합성음 생성을 위한 끊어 읽기 강도 예측에 관한 것으로, 문장에 대한 품사열이 주어졌을 때 Posteriori 확률을 최대화하는 끊어 읽기 강도를 비터비 디코딩으로 예측한다. 훈련용 데이터는 여성화자 1인이 발성한 2,100 문장이며, 음성 데이터로부터 휴지길이(pause)에 따라 끊어 읽기 강도를 2단계로 할당하고, 텍스트에서는 30개의 품사 태그 심볼을 이용하여 형태소분석 및 태깅을 수행하였다. 관측확률은 3개 연속하는 품사열이 발생할 확률로 하고 끊어 읽기 강도 천이확률은 bigram으로 했을 때, cross validation 방법으로 성능 평가를 수행하였다 평가결과, 훈련데이타에 대해서는 $89.7\%$, 테스트 데이터에 대해서는 $84.9\%$의 예측정확률을 보였다.

• 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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.31-31
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• 2017

북한강은 한강의 제 1 지류로 지리적 이점과 풍부한 유량으로 많은 댐들이 건설 되었다. 북한강 본류에는 6개의 크고 작은 댐이 있는데 이들 중 4개가 홍수조절 능력이 없는 발전용댐이다. 이 댐들은 발전효율 향상과 범람으로 인한 저수지 붕괴에 대비하기 위하여 수위를 일정하게 유지하는 방식으로 운영되고 있다. 그러나 최근에 발생하는 집중호우와 게릴라성 폭우는 이러한 목표를 달성하기 힘들게 하고 있다. 지금까지 댐 운영을 위한 유입량 예측에 관련된 연구는 많이 있었지만 대부분 예측 단위가 1시간 이상이었다. 본 연구의 대상이 된 북한강 발전용댐은 저수용량이 작아 적은 양의 유입에도 수위가 급변하는 특징이 있기 때문에 1시간 단위로 유입량을 예측하는 모형은 실제 운영에 적용하기 어렵다. 본 연구에서는 댐의 운영자가 수문 개도 의사결정에 참고할 수 있는 유입량 자료를 생성하기 위하여 10분 단위 유입량을 예측하였다. 또한 댐들이 직렬로 배치된 유역의 특징을 고려하여 상류에 댐이 있는 경우에는 상류 댐의 방류량을 고려하였다. 본 연구는 뉴로 퍼지 기법을 사용하였으며 2004~2016년까지 발생한 호우 사상을 이용하여 모형을 구성하고 검증하였다.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.25 no.5
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• pp.135-140
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• 2021

In this study, the concrete aggregate shape features were extracted from the cross-section of a normal concrete strength cylinder, and the compressive strength of the cylinder was predicted using artificial neural networks and image processing technology. The distance-angle features of aggregates, along with general aggregate shape features such as area, perimeter, major/minor axis lengths, etc., were numerically expressed and utilized for the compressive strength prediction. The results showed that compressive strength can be predicted using only the aggregate shape features of the cross-section without using major variables. The artificial neural network algorithm was able to predict concrete compressive strength within a range of 4.43% relative error between the predicted strength and test results. This experimental study indicates that various material properties such as rheology, and tensile strength of concrete can be predicted by utilizing aggregate shape features.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.32 no.1A
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• pp.55-64
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• 2012

Experimental investigation on the structural behavior of steel fiber-reinforced ultra high performance concrete (UHPC) beams subjected to shear are presented. Six tests carried out on simply supported I-beams under concentrated loads are presented. The parameters varied were the volume fraction of the fibers (1.0, 1.5 and 2.0%) and shear span-effective depth ratio (2.5, 3.4). The test results indicated that ultimate shear strength increased with increasing fiber volume, and that ultimate shear strength decreased with increasing shear span-effective depth ratio. In addition, applicability of predictive equations for evaluating the ultimate shear strength of steel fiber-reinforced UHPC beams are estimated based on the test results. The comparison between computed values and the experimentally observed values are shown to validate the proposed theoretical equations. It is found that predictions by using AFGC and JSCE recommendations provide the most accurate estimates of shear strength of steel fiber-reinforced UHPC beams.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1679-1683
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• 2008

낙동강 하류지점인 물금은 2003년${\sim}$2005년의 대부분이 부영양화의 기준을 넘고 있다. 하구둑 건설이후, 담수화 된 하구둑 상부에서는 부영양화가 가속화되었다. 수질의 악화는 물론 강 생태계의 구조와 기능의 변화까지 초래되었다. 지난 $7{\sim}8$년 간 낙동강 하류 지역은 갈수기 식물성 플랑크톤 군집의 대거 번성으로 인한 부영양화로 연중 심각한 수질 오염문제를 야기하고 있다. 본 연구는 WASP 7.2 모형과 예측된 동물성플랑크톤을 이용하여 낙동강 유역의 하류 지역인 물금의 부영양화를 예측하는 것이다. 2005년의 관측값을 초기조건으로 고정하고 DO, $NO_3$-N, $PO_4$-P, 기상청에서 예보되는 기온을 사용하여 동물성 플랑크톤을 신경망 모형으로 예측한 뒤, 수온 대신 기상청의 기온을 입력하여 $1{\sim}3$일 후의 단기 수질을 예측하였다. 부영양화 예측결과와 2005년의 월별 수질 관측값을 통계량을 이용하여 분석하였다. $1{\sim}3$일 후의 예측결과 수질항목 중 부영양화의 기준이 되는 클로로필-a, 총 질소, 총 인의 경우는 예측기간 모두 관측값에 적합하게 모의되었다. WASP 7.2 모형의 수질항목 관측자료를 초기값으로 입력하고, 예측된 동물성 플랑크톤의 개체수와 기상청에서 예보되는 기온을 사용한 수질모의는 낙동강의 단기 수질예측에 유의한 의미가 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.656-659
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• 2023

정서적 지원 대화를 위한 챗봇 개발 시, 사용자의 챗봇에 대한 사용성 및 대화 적절성을 높이기 위해서는 사용자 감정에 적합한 지원 콘텐츠를 제공하는 것이 중요하다. 이를 위해, 본 논문은 사용자 입력 텍스트의 감정 강도 예측 모델을 제안하고, 사용자 발화 맞춤형 정서적 지원 대화에 적용하고자 한다. 먼저 입력된 한국어 문장에서 키워드를 추출한 뒤, 이를 각성도 (arousal)과 긍정부 정도(valence) 공간에 투영하여 키워드가 내포하는 각성도-긍정부정도에 가장 근접한 감정을 예측하였다. 뿐만 아니라, 입력된 전체 문장에 대한 감정 강도를 추가로 예측하여, 핵심 감정 강도 - 문맥상 감정강도를 모두 추출하였다. 이러한 통섭적 감정 강도 지수들은 사용자 감정에 따른 최적 지원 전략 선택 및 최적 대화 콘텐츠 생성에 공헌할 것으로 기대한다.

• Journal of the Korea Concrete Institute
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• v.29 no.4
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• pp.335-343
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• 2017

This paper aims at investigating the bending strength of high-strength concrete beams with compressive strength of 80 MPa. The experimental parameters included nominal yielding strength of rebar with 400 and 600 MPa, rebar ratio ranging from 0.98 to 1.97%, and shear span-effective depth ratios (a/d) of 6.0 and 4.8. Experimental results were discussed regarding load-deflection relationship, ductility, bending strength, and prediction of bending strength of beams. Test results indicate that the use of high-strength rebar increased bending strength but decreased ductility. As span-effective depth ratio increased, the ductility of test beams decreased. In addition, test results of bending strength were compared with predictions from the current KCI code, Eurocode 2 and Korean Highway Design Specification (KHDC). The design code predictions for bending strength underestimated the experimental results. Therefore, the current design code predictions for bending strength of high-strength concrete beams would provide conservative design. Predictions of bending strength from KCI code using strength reduction factors and those from Eurocode 2 as well as KHDC using material factors were similar each other.