Recently, the trend toward larger architectural structures continues and accelerates demand for Ultra High Strength Concrete (UHSC) which satisfies structural performance. However, UHSC has weakness in fire and the performance tests are required. In this paper, the change of mechanical properties of 100 MPa grade UHSC exposed to high temperatures ($20^{\circ}C{\sim}800^{\circ}C$) was observed to develop high temperature material model of UHSC: residual compressive strength, modulus of elasticity, property of stress-strain on monotonous loading and property of stress-strain on cyclic loading. In addition, TG/DTA and SEM Images analyses were performed to investigate chemical and physical characteristics of UHSC, and the results of this research were compared with those of previous studies. As a result, UHSC at the heating temperature of $300^{\circ}C$ showed a sharp decrease of residual compressive strength and modulus of elasticity. And It was shown that UHSC had a plastic behavior at more than $400^{\circ}C$ on the cyclic loading and revealed a same tendency in both monotonous and cyclic loading of all heating temperatures. In addition, through TG/DTA and SEM images analyses compared with those from previous studies, it was shown that the deterioration of concrete inner tissue, water evaporation and chemical reaction caused the decrease of residual compressive strength and modulus of elasticity.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2008.11a
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pp.721-724
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2008
The present study was to develop a dry PFB method similar to the existing gypsum board construction method in order to apply the existing wet PFB method that uses fire.resistant adhesive. It was found that the existing wet method can produce concrete compressive strength of 80MPa and fire resistance of 3 hours with 30mm PF boards. The goal of development in this study was fire resistance of 3 hours through dry construction of 15mm fire resistant boards. The results of fire resistance test showed an increase in thermal durability and thermal strain. It is believed that inorganic fiber reduces thermal strain, and lowers heat insulation performance by 15% or less. This suggests that heat insulation performance was improved by the change in the inner composition of PF board resulting from the adjustment of Al:Si mol ratio, high temperature molding, and dry curing. According to the results of fire resistance test, when the dry PF method was applied, the temperature of the main reinforcing bar was 116$^\circ$C in 15mm, 103.8$^\circ$C in 20mm, and 94$^\circ$C in 25mm, and these results satisfied the current standards for fire resistance control presented by the Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs. When a 3 hour fire resistance test was performed and the external properties of the specimen were examined, the outermost gypsum board hardly remained and internal PF board maintained its form without thermal strain.
There are many kinds of polycarboxylate superplasticizer as a functional classification which are introduced to domestic; Water Reducer, Retention, Ultra High Strength Superplasicizer. These are showed different physical behaviors because of the difference in the chemical system and the manners after cement mixing. In the case of water reducer, when $1.2\% of cement weight used, water reducing which is over $30\% is observed, but it take with segregation and the reduction of slump flow shows over 30 cm after 45 min of concrete produce. In the case of retention, when the same quantity used, water reducing which is about $25\% is observed and slump flow which is up to 45 min shows under 15 cm. And in the case of ultra high strength, when $1.2\% of cement weight used, water reducing which is over $30\% is observed, and slump flow which is up to 45 min recorded fewer than 15 cm. Compressive strength of ultra high strength superplasticizer has take effect of early age strength, and in the condition of specific mixing, 18 h-compressive strength is insured for more than $60\;Kgf/cm^2$ and 24 h-compressive strength is insured for more than $80\;Kgf/cm^2$.
Kim, Hong-Seop;Nam, Jeong-Soo;Hwang, Heon-Kyu;Jeon, Joong-Kyu;Kim, Gyu-Yong
Journal of the Korea Concrete Institute
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v.25
no.1
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pp.99-106
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2013
Concrete materials subjected to impact by high velocity projectiles exhibit responses that differ from those when they are under static loading. Projectiles generate localized effects characterized by penetration of front, spalling of rear and perforation as well as more widespread crack propagation. The magnitude of damage depends on a variety of factors such as material properties of the projectile, impact velocity, the mass and geometry as well as the material properties of concrete specimen size and thickness, reinforcement materials type and method of the concrete target. In this study, penetration depth of front, spalling thickness of rear and effect of spalling suppression of concrete by fiber reinforcement was evaluated according to compressive strength of concrete. As a result, it was similar to results of the modified NDRC formula and US ACE formula that the more compressive strength is increased, the penetration depth of front is suppressed. On the other hand, the increase in compressive strength of concrete does not affect spalling of rear suppression. Spalling of rear is controlled by the increase of flexural, tensile strength and deformation capacity.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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v.35C
no.12
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pp.1-12
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1998
In this paper, a design and implementation of VHDL-to-C mapping in the VHDL compiler back-end is described. The analyzed data in an intermediate format(IF), produced by the compiler front-end, is transformed into a C-code model of VHDL semantics by the VHDL-to-C mapper. The C-code model for VHDL semantics is based on a functional template, including declaration, elaboration, initialization and execution parts. The mapping is carried out by utilizing C mapping templates of 129 types classified by mapping units and functional semantics, and iterative algorithms, which are combined with terminal information, to produce C codes. In order to generate the C program, the C codes are output to the functional template either directly or by combining the higher mapping result with intermediate mapping codes in the data queue. In experiments, it is shown that the VHDL-to-C mapper could completely deal with the VHDL analyzed programs from the compiler front-end, which deal with about 96% of major VHDL syntactic programs in the Validation Suite. As for the performance, it is found that the code size of VHDL-to-C is less than that of interpreter and worse than direct code compiler of which generated code is increased more rapidly with the size of VHDL design, and that the VHDL-to-C timing overhead is needed to be improved by the optimized implementation of mapping mechanism.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.52
no.7
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pp.135-142
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2015
Human-powered self-generating devices have been attractive with its operation characteristic independent from outer environment such as weather condition and wind speed. However, conventional self-generators have low electric power output due to their weakly-coupled electromagnetic structure. More importantly, rotary crank motion which is usually adopted by conventional self-generator to generate electricity requires specific skeletal muscles to maintain large torque circular motion and consequently, causes fatigue on those muscles before it can generate enough amount of electricity for any practical application. Without improvement in electric power output and usability, the human-powered self-generator could not be used in everyday life. This study aims to develop a human-powered self-generator which realized a strong electromagnetic coupling in a closed-loop tubular structure (hula-hoop shape) for easy and steady long-term driving as well as larger electric output. The performance and usability of the developed human-powered generator is verified through experimental comparison with a commercial one. Additionally, human workload which is a key element of a human-powered generator but not often considered elsewhere, is estimated based on metabolic energy expenditure measured respiratory gas analyzer. Further study will focus on output and portability enhancement, which can contribute to the continuous power supply of mobile equipments.
Rock classification is fundamental discipline of exploring geological and geotechnical features in a site, which, however, may not be easy works because of high diversity of rock shape and color according to its origin, geological history and so on. With the great success of convolutional neural networks (CNN) in many different image-based classification tasks, there has been increasing interest in taking advantage of CNN to classify geological material. In this study, a feasibility of the deep CNN is investigated for automatically and accurately identifying rock types, focusing on the condition of various shapes and colors even in the same rock type. It can be further developed to a mobile application for assisting geologist in classifying rocks in fieldwork. The structure of CNN model used in this study is based on a deep residual neural network (ResNet), which is an ultra-deep CNN using in object detection and classification. The proposed CNN was trained on 10 typical rock types with an overall accuracy of 84% on the test set. The result demonstrates that the proposed approach is not only able to classify rock type using images, but also represents an improvement as taking highly diverse rock image dataset as input.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.36
no.6
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pp.1117-1123
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2016
Roller-Compacted Concrete Pavement (RCCP) is a type of pavement that shares conventional concrete pavement material characteristics and asphalt pavement construction characteristics. Even though RCCP is compacted in the same way and have similar aggregate gradation to asphalt pavements, its materials and structural performance properties are similar to those of conventional concrete pavement. With cement hydration and aggregate interlock, Roller-Compacted Concrete or RCC can provide strength properties equal to those of conventional concrete with low cement content. Therefore, compaction ratio of RCC can highly influence on its strength. In general, 95% of compaction ratio is required for proper strength development. RCC strength can be highly influenced by compaction energy which depends on compaction equipment and compaction method. Therefore, it is necessary to analyze the relationship between compressive strength and compaction ratio of RCC. RCCP specimens were produced at different compaction ratio by using different compaction methods and energies. The compaction ratio was defined by the ratio of the specimen's dry density and its maximum dry density. The maximum dry density was obtained from Modified Proctor test. 28 days compressive strength corresponding to each compaction ratio case was tested. Finally, the relationship between compressive strength and compaction ratio can be analyzed. For application of roller-compacted concrete in domestic construction site, the relationship is important for field compaction management.
In this paper. we describe a novel method for transforming audio contents according to user's preference on sound field. Sound field effect technologies. which transform or simulate acoustic environments as user's preference, are very important for enlarging the reality of acoustic scene. However huge amount of computational power is required to process sound field effect in real time. so it is hard to implement this functionality at the portable audio devices such as MP3 player. In this paper, we propose an efficient method for providing sound field effect to audio contents independent of terminal's computational power through processing this functionality at the server using user's sound field preference, which is transfered from terminal side. To describe sound field preference, user can use perceptual acoustic parameters as well as the URI address of room impulse response signal. In addition, a novel fast convolution method is presented to implement a sound field effect engine as a result of convoluting with a room impulse response signal at the realtime application. and verified to be applicable to real-time applications through experiments. To verify the evidence of benefit of proposed method we performed two subjective listening tests about sound field descrimitive ability and preference on sound field processed sounds. The results showed that the proposed sound field preference can be applicable to the public.
Prediction problems are widely used in medical domains. For example, computer aided diagnosis or prognosis is a key component in a CDSS (Clinical Decision Support System). SVMs with nonlinear kernels like RBF kernels, have shown superior accuracy in prediction problems. However, they are not preferred by physicians for medical prediction problems because nonlinear SVMs are difficult to visualize, thus it is hard to provide intuitive interpretation of prediction results to physicians. Nomogram was proposed to visualize SVM classification models. However, it cannot visualize nonlinear SVM models. Localized Radial Basis Function (LRBF) was proposed which shows comparable accuracy as the RBF kernel while the LRBF kernel is easier to interpret since it can be linearly decomposed. This paper presents a new tool named VRIFA, which integrates the nomogram and LRBF kernel to provide users with an interactive visualization of nonlinear SVM models, VRIFA visualizes the internal structure of nonlinear SVM models showing the effect of each feature, the magnitude of the effect, and the change at the prediction output. VRIFA also performs nomogram-based feature selection while training a model in order to remove noise or redundant features and improve the prediction accuracy. The area under the ROC curve (AUC) can be used to evaluate the prediction result when the data set is highly imbalanced. The tool can be used by biomedical researchers for computer-aided diagnosis and risk factor analysis for diseases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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