Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2005.05a
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pp.143-146
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2005
최근 들어 90도 표준갈고리의 대안으로 정착판을 지니는 헤드 철근(headed bar)에 대한 관심이 높아지고 있다. 헤드 철근의 정착내력은, 정착판의 지압력과 위험단면에서 헤드까지 정착길이의 부착력으로 발현된다. 실제 구조물에서는 정착되는 부재의 재료 및 기하학적 물성에 의해 다양한 파괴가 발생된다. 따라서 헤드 철근의 정착내력은 단순히 지압력과 부착력의 합으로 산정될 수 없으며, 발생 가능한 모든 파괴양상을 고려한 최소 내력으로 결정되어야 한다. 헤드 철근의 정착내력을 산정하기 위한 기본적인 해석모델로, CCT 절점에 정착된 헤드 철근의 트러스 모델을 제안하였다. 제안된 트러스 모델의 파괴는 부착파괴와 콘크리트의 압축파괴로 구분되며, 재료 및 기하학적 물성에 의해 파괴 양상이 결정된다. 이러한 트러스 모델은 외부 보-기둥 접합부와 같이 보다 복잡한 부위에 정착된 헤드철근의 정착 기구를 설명하는데 활용될 수 있다.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.12
no.1
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pp.83-94
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1999
본 연구에서는 시스템의 해석적 모델과 측정된 응답을 이용하여 입력하중을 추정하는 역해석 기법을 유한요소모델과 같은 해석적 모델을 알고 있는 경우와 주파수응답함수와 같은 실험적 모델을 알고 있는 경우에 대하여 제시하였으며 이때 발생되는 수학적 악조건의 특성을 규명하였다. 역해석시 발생되는 수학적 악조건은 시스템의 동강성행렬과 측정위치에 의해 결정되는 특성행렬의 조건수에 따라 결정되며 역해석기법을 공학문제에 적용하기 위하여는 특성행렬의 조건수가 낮아지도록 주자유도 및 측정점을 선택하여야 하고 특히 공진영역 및 반공진영역에서는 필연적으로 악조건이 발생됨을 알 수 있었다. 수학적 악조건의 특성을 명확히 규명하기 위하여 간단한 수치해석을 통하여 그 결과를 제시하였다.
GPS 위성 중 세슘시계를 보유한 Block IIA 위성은 시계 성능의 저하로 시계 예측 모델의 정확도가 떨어지고 있다. 이 연구에서는 세슘원자 위성시계의 성능을 살펴보고 예측 정확도를 높일 수 있는 모델을 제시하고자 한다. IGS Final 위성시계자료를 수집하여 Allan variance를 통해 각 위성별 안정도를 확인하고, Fourier 변환을 통해 각 위성별 주기성을 살펴본다. 예측 모델의 계수를 결정하기 위해 예측 하루 전의 IGS Rapid 자료를 이용하고, 3시간, 6시간, 12시간, 24시간 간격의 예측 결과들을 IGS Final 결과와 비교하여 예측 모델의 정확도를 확인한다. 또한 IGS에서 제공하고 있는 Ultra-Rapid 예측자료와 비교하여 실시간 정밀 위치 결정 분야에 활용 가능성을 확인한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10a
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pp.532-534
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2004
단일서버 시스템에서 응용간 자원의 공정한 분배는 GPS(Generalized Processor Sharing)을 통친 실현될 수 있다. 그러나 다중서버시스템에서 GPS를 적용한다면, 각 서버 내에서의 공정성은 보장해 주지만, 시스템 관점에서의 공정성은 더 이상 보장되지 않는다. 본 논문에서는 멀티서버 시스템에서 시스템 관점에서의 공정성 보장을 위한 기법을 제시한다. 이 기법은 시스템에서 발생하는 각 서버의 잔여용량을 응용간 공정하게 분배하는 모델과 모델을 참조하여 실행하는 실제 스케줄링 알고리즘으로 구성된다 모델에서는 긴 시간동안 각 서버에서 발생하는 잔여용량의 사용을 관측하여, 향후 각 응용의 요청들에게 제공할 잔여용량 분배를 결정한다. 스케줄링 알고리즘은 모델에 의해 결정된 잔털용량 분배를 실제 각 응용들이 제대로 가져갈 수 있도록 제어한다. 실제 모델을 참조하여 공정 잔여용량 분배를 수행하는 스케줄링 알고리즘의 동작은 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2018.10a
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pp.856-859
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2018
사용자 위치 기반 방문지 장소 추천에 대한 연구가 활발히 진행되었다. 기존 장소 추천 모델은 모든 사용자가 방문지 선택을 결정하는 항목에 동일한 가중치를 부여한다고 가정하여 주어진 정보안에서 정확도를 최대화 시키는데 초점이 맞춰져 있다. 이러한 모델은 사용자의 항목별 선호도가 모델의 가정과 일치하지 않을 때 추천 정확도가 급감한다는 문제점을 가진다. 본 연구에서는 방문지 선택을 결정하는 항목에 가중치를 사용자가 직접 설정하고, 이를 토대로 장소를 추천하는 모델 및 알고리즘을 제안 및 구현한다. 제안하는 기법을 통해, 상이한 요구사항을 지닌 방문 후보자가 자신의 경향성을 반영한 장소를 추천 받는 서비스를 제공할 수 있다.
순간적으로 승모판에서 혈류가 역류하는 영역을 측정하기 위해서, PISA 방법이 자주 이용되고 있다. 이 방법은 물질보존법칙에 근거하여, 구멍을 통과하는 유체량을 isotach 표면적과 이에 대응하는 속도의 곱으로 구하는 것이다. 이러한 PISA 방법에서 사용되는 유동모델은 반구모델과 비반구모델의 형태인데, 이는 isotach 표면적이 반구이거나 비반구임을 가정하여 계산된 것이다. 이러한 isotach 모델링에서는 isotach의 높이와 폭의 결정이 유체량을 추정하는데 아주 중요한 변수가 된다. 본 연구에서는 in-vitro 칼라 도플러 영상으로부터 PISA 영역을 추정을 위하여 영역기반을 근간으로 하는 비반구모델에 대한 표면적 추정방법을 제안하였다. 이 방법의 타당성을 알아보기 위해 180개의 칼라 도플러 영상에 대해 isotach의 높이와 폭을 추정한 결과, 기존의 에지기반방법이 19개 영상에서 에러를 가지는 반면, 제안한 방법에서는 에러영상이 없음을 알 수 있었다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2019.10a
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pp.1166-1168
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2019
본 논문은 엣지컴퓨팅 환경에서 딥러닝기반 추천모델을 이용한 지능형 디지털 사이니지 플랫폼을 제안한다. 제안하는 플랫폼은 서버와 엣지로 구성되어 있다. 서버는 데이터를 관리하고, 광고추천 모델을 학습시키며, 엣지는 학습된 광고추천 모델을 이용하여 실시간으로 광고될 상품을 결정한다. 광고추천 모델은 상품을 선별하는 단계와 구매확률을 예측하는 단계로 구성되어 있다. 선별단계에서는 DNN에 벡터화된 사용자 기본정보와 상품 메타데이터를 입력하여 구매할 만한 상품을 도출한다. 최종적으로 군집의 예측된 구매확률을 이용하여 가장 적합한 광고를 선정한다. 제안하는 시스템은 서버와 통신하지 않고 엣지에서 학습된 모델로 광고를 결정한다. 이를 다수의 사용자에게 즉각적인 반응을 필요로 하는 디지털 사이니지에 적용했다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.11a
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pp.273-276
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2011
스마트 폰을 비롯한 다양한 모바일 기기는 사용자 중심의 정보 수집과 상황 인지 및 서비스 제공에 적합한 환경이다. 하지만 사용자에게 의미 있는 서비스를 제공하기 위해서는 단순한 환경 상태 또는 행동에 대한 추론보다는 사용자의 행동에 대한 목적과 의도를 파악할 수 있어야 한다. 즉, 주변 환경 상태와 사용자의 행동 이력, 현재의 행동 등을 종합하여 사용자가 필요로 하는 서비스를 예측하고 결정할 수 있는 상황 모델이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 일상 생활 상에서의 중요한 일정을 추적하여 적합한 모바일 서비스를 제공하기 위한 기반 지식 모델로서 계층적인 모바일 컨텍스트 모델을 제안하고자 한다. 기존의 상-하위 컨텍스트 모델을 세분화하고 의미 있는 컨텍스트를 추가하여 서비스를 결정하는데 중요한 기반 정보로 활용될 수 있도록 한다.
Kim In Kee;Jang Sung Ho;Ma Yong Beom;Park Da Hye;Cho Kyu Cheol;Lee Jong Sik
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11a
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pp.988-990
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2005
본 논문에서는 그리드 컴퓨팅 환경에서 사용자와 자원 제공자간의 자원거래 시 사용자의 자원 요구량을 예측하고, 합리적인 가격 결정 알고리즘을 이용하여 기존의 자원 거래 모델에 비해 빠른 응답 속도를 갖는 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 모델은 사용자의 자원 요구량를 예측을 위해 통계학의 예측 모델을 적용하였고, 그리드 자원의 거래 가격 결정을 위한 경제학의 이론을 도입하였다. 우리는 실험을 통해 기존의 모델들과 비교하여 그리드 자원 거래를 위한 응답시간을 비교 하였다. 우리는 실험을 통해 기존의 모델들과 비교하여 응답시간이 최소 $72.39\%$ 향상된 결과를 얻었고 우리가 제안한 모델이 기존 모델에 비해 우수하다는 것을 입증하였다.
The crystal growth rate of benzene from benzene-cyclohexane mixtures at a cylindrical layer crystallizer was determined from the slope of the line of correlation between operating time and layer thickness. The thickness of crystal layer was obtained from the amount of crystal deposited on the cooled wall surface of the crystallizer. The crystal growth rate was related with the degree of subcooling, which was defined as the difference between temperature of melt and that of growing crystal surface. The linear crystal growth rate for binary mixtures was proportional to the second power of the degree of subcooling. Equation model which was obtained from data through the rate of heat and mass transfer in the crystallizer and thus can tell crystal thickness and surface temperature of crystal layer according to the elapsed time was presented and successfully correlated to the experimental data. For the benzene-cyclohexane mixtures contains 5wt% and 10wt% of cyclohexane, the comparison of experimental data with calculation using model equation was done for crystal thickness corresponding to the various cooling temperatures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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