콘크리트를 위한 기존의 미소면 모델은 2차원 부재에 대한 해석에서도 3차원의 구형 미소면을 사용하고 있으며, 또한 인장-압축 상태의 철근콘크리트의 인장균열 후 거동을 정확히 나타낼 수 없다. 본 연구에서는 이러한 기존 모델의 미비점을 보완하기 위하여 철근콘크리트 면 부재의 해석에 적합한 새로운 미소면 모델을 개발하였다. 이 미소면 모델은 기존의 구형 미소면 대신에 원판형 미소면을 사용한다. 따라서 이 모델은 보다 적은 수의 미소면과 2차원의 응력을 사용하므로 수치계산에서 효과적이다. 또한, 이 모델에서는 인장-압축상태의 철근콘크리트의 압축거동을 나타낼 수 있도록 변형률한계의 개념이 도입되었다. 이 미소면 모델은 유한요소해석에 적용되었으며, 기존의 실험과의 비교를 통하여 이 모델의 유효성이 검증되었다.
이 연구의 목적은 다양한 혼화재의 치환과 양생온도를 고려한 콘크리트의 압축강도 발현을 평가할 수 있는 단순모델의 제시이다. 이를 위해 ACI 209의 포물선 식을 성숙도 함수를 기반으로 하여 수정하였으며, 압축강도 발현 상수 A, B 그리고 재령 28일 압축강도는 264개의 기존 실험결과들의 회귀분석으로부터 결정하였다. 제시된 모델의 검증을 위하여 혼화재 치환과 양생온도를 변수로 3그룹의 실험을 수행하였다. 콘크리트의 28일 압축강도는 양생온도가 표준양생온도(20도시)보다 높을수록 또는 낮을수록 감소하였다. 초기 재령3일동안 표준온도에서 양생을 한 콘크리트의 압축강도 발현은 그 이후 양생온도 변화에 영향을 거의 받지 않았다. 제안된 모델의 예측값과 실험값의 비의 평균과 표준편차는 각각 1.00와 0.08로서 실험결과와 잘 일치하였다.
이전 연구에서 제안된 변형률 기반 전단강도모델을 휨-압축 부재에 적용하여, 프리스트레스트 콘크리트 보의 전단강도를 예측하기 위한 해석모델을 제안하였다. 전단보강 되지 않은 콘크리트 휨-압축 부재에서는 균열발생 이후, 일반적으로 인장대보다 콘크리트 압축대가 주로 전단력에 저항한다. 압축대 콘크리트의 전단성능은 콘크리트의 재료 파괴기준을 통해 정의된다. 그리고 압축대의 전단성능은 단면에 작용하는 수직응력과의 상관관계를 고려하여, 주응력방향에 의해 결정되는 파괴면을 따라서 산정된다. 압축대의 수직응력 분포는 부재의 휨변형에 따라 변화하므로, 압축대 단면의 전단성능은 휨변형에 대한 함수이다. 부재의 전단강도는 전단 성능 곡선과 수요 곡선의 교점에서 결정된다. 제안된 해석모델을 기존 연구자들의 실험 연구 결과와 비교한 결과, 실험체의 전단강도를 정확하게 예측하였다.
본 논문에서는 알루미늄 분말의 치밀화 거동을 분석하기 위하여 다입자유한요소모델을 이용한 분말압축 해석방법을 제시하였다. 다입자유한요소모델을 이용하여 압축공정 동안 압축속도와 입자크기가 입자의 변형거동과 분말의 치밀화에 미치는 영향을 조사하였다. 유한요소해석결과는 평균입도 20, $3{\mu}m$의 알루미늄 분말에 대한 일축압축시험을 통해 검증되었다. 압축시험은 만능재료시험기(MTS)를 이용하였으며 해석과 동일하게 5와 15, 30, 60mm/min 압축속도에 대해 수행되었다. 입자직경이 감소할수록 입자간 마찰이 증가하기 때문에 압출하중은 증가하였다. 압축속도가 감소할수록 증가된 입자의 회전모멘트는 입자간의 이동과 분말의 치밀화에 기여하여 최종 분말의 상대밀도를 증가시킨다.
사용후핵연료 심층처분장 처분공에 설치된 압축 벤토나이트 완충재가 처분공 내벽에 형성된 굴착손상영역 불연속면 내로 침투하는 현상을 보다 더 현실적으로 모사할 수 있는 수학적 모델이 개발되었다. 이 모델에서는 압축 벤토나이트의 침투를 평행 평판 암반 절리을 통한 Bingham 유체의 이동으로 가정한다. 개발된 모델에 의해 벤토나이트의 침투현상을 분석한 결과, 암반 절리를 통해 압축 벤토나이트가 침투하는 최대 깊이는 포화 압축 벤토나이트의 팽윤압과 암반 절리의 폭에 비례하며, 압축 벤토나이트의 항복강도에 반비례하였다. 압축 벤토나이트의 점도는 압축 벤토나이트의 침투 속도를 좌우하나, 최대 침투깊이에는 영향을 미치지 않는다.
게데형 분자드래그펌프의 배기특성을 강구(hard sphere)분자모델과 NTC(No Time Counter)충돌 scheme을 이용한 직접모사 법의 하나인 DSMC(direct simulation Monte Carlo)방법을 이용하여 해석하였다. 해석에 사용된 모델은 높이가 일정하고, 길이가 높이의 1~3000배 사이인 이차원 채널이다. 자유분자영역으로부터 연속체 영역까지의 영역에서 최대압축비와 배기속도를 계산하였다. 계산결과 기존의 최대압축비 이론 결과는 채널내의 압력변화가 클 때는 큰 오차를 유발하는 것을 알 수 있었고, 유동방향의 기체분자의 통과확률은 채널 길이와 출구압력에 관계없이 거의 일정한 값을 갖는다는 것을 발견하였다.
본 연구에서는 단조하중, 반복하중, 비례하중, 비례하지 않는 하중을 받는 콘크리트 구조물의 3차원 유한요소해석을 위한 비선형 아소성 콘크리트 모델을 개발하였다. 이 구성모델은 등가일축변형률 개념을 기초로 하여 3차원 구성관계를 세 개의 서로 독립된 등가일축 구성관계로 바꾸고 이들 통하여 콘크리트의 거동을 예측하도록 모델되었다. 일축 구성관계는 Willam-Warnke의 파괴면을 이용하여 주응력공간에서 구해진 최대 압축응력으로부터 결정되었다. 특히 중수압축을 따라 재하되는 하중에 대한 콘크리트의 비선형 특성을 예측하기 위하여 파괴면에 캡면을 도입하였다. 일축 구성관계는 Popovis와 Saenz의 모델을 근거로 하여 구속응력이 증가함에 따라 취성에서 연성으로 변화하는 현상을 묘사할 수 있도록 새롭게 유도하였다. 개발된 모델을 모델의 성능을 평가하기 위하여 여러 실험결과와의 비교를 시도하였다. 먼저 일정한 구속응력과 단조하중을 받는 실험결과와 비교하였고, 이축압축실험과 비례하지 않는 하중과 반복하중을 받는 삼축압축 실험결과와 비교하였다.
무손실 이미지 압축은 (Lossless Image Compression)은 손실이미지 압축(Lossy Image Compression)에 비해, 압축률(compression ratio)은 떨어지지만, 반면 원이미지와 복원이미지가 완전히 일치하므로, 원인이미지의 품질을 그대로 유지학 수 있다. 따라서, 이미지의 품질(Quality)과 압축효율(compression ratio)은 서로 상반된 관계에 있으며, 지금도 좀 더 놀은 압축효과를 얻으려는 여러 무손실 압축 방법이 발표되고 있다. 무손실 이미지 압축은 이미지의 정확성과 정밀성이 요구되는, 의료영양분야에서 가장 널리 쓰이고 있으며, 그밖에, 원본이미지를 기본으로 다른 이미지프로세싱이 필요한 경우, 압축 복원을 반복적으로 수행할 필요가 있을 때, 기타 사진 예술분야, 원격 영상 등 정밀성이 요구되는 분양에서 쓰이고 있다. [7]. 무손실 이미지 압축의 가장 대표적인 CALIC[3]과 JPEG_LS[2]를 들 수 있다. CALIC은 비교적 높은 압축률을 나타내지만, 3-PASS의 과정을 거치는 복잡도가 지적되고 있다. 반면 JPEG-LS는 압축률은 CALIC에 미치지 못하지만 빠른 코딩/디코딩 속도를 보인다. 본 논문에서는 여거 가지의 예측 모드를 두어, 블록단위별로 주변 CONTEXT에 따라, 최상의 예측 모드를 판단하여, 이를 적용, 픽셀의 여러 값을 최소화하였다. 그 후 적응산술 부호기(Adaptive arithmetc coder)를 이용하여, 인코딩을 하였다. 이때 최대 에러값은 64를 넘지 않게 했으며, 또한 8*8블록별로 에러의 최대값을 측정하여 그 값을 $0\~7$까지의 8개의 대표값으로 양자화하는 방법을 통하여 그에 따라 8개의 보호화 심볼 모델중 알맞은 모델에 적용하였다. 이를 통해, 그 소화값의 확률 구간을 대폭 넓힘으로써, 에러 이미지가 가지고 있는 엔트로피에 좀 근접하게 코딩을 할 수 있게 되었다. 이 방법은 실제로 Arithmetic Coder를 이용하는 다른 압축 방법에 그리고 적용할 수 있다. 실험 결과 압축효율은 JPEG-LS보다 약 $5\%$의 압축 성능 개선이 있었으며, CALIC과는 대등한 압축률을 보이며, 부호화/복호화 속도는 CALIC보다 우수한 것으로 나타났다.
한국어 문장 분류는 주어진 문장의 내용에 따라 사전에 정의된 유한한 범주로 할당하는 과업이다. 그런데 분류 대상 문장이 띄어쓰기 오류를 포함하고 있을 경우 이는 분류 모델의 성능을 악화시킬 수 있다. 이에 한국어 텍스트 혹은 음성 발화 기반의 문장을 대상으로 분류 작업을 수행할 경우 띄어쓰기 오류로 인해 발생할 수 있는 분류 모델의 성능 저하 문제를 해결해 보고자 문장 압축 기반 학습 방식을 사용하였다. 학습된 모델의 성능을 한국어 영화 리뷰 데이터셋을 대상으로 실험한 결과 본 논문이 제안하는 문장 압축 기반 학습 방식이 baseline 모델에 비해 띄어쓰기 오류에 강건한 분류 성능을 보이는 것을 확인하였다.
최근 이미지 인식을 위한 Convolutional Neural Network(CNN) 모델의 경량화에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그중 양자화는 모델을 구성하는 가중치의 크기를 낮추는 방법이다. 기존의 CNN 모델에서 가장 큰 비중을 하는 Fully Connected Layer(FCL)는 내부적으로 32 Bit의 실수 행렬로 표현된다. 본 논문에서는 미리 학습된 실수 가중치를 더 작은 비트의 정수 행렬로 양자화한다. 양자화된 행렬에 대해서 영상 압축 등에서 사용하는 Discrete Cosine Transform(DCT)을 통해 주파수 영역으로 변환한 후 고주파 영역을 생략하는 손실압축 방법을 제안한다. 실험을 통해 그 과정에서 손실에 따른 정확도의 변화를 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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