본 논문에서는 온라인 학습을 이용한 한국어 의존구문분석 방법을 제안한다. CoNLL-X에서 1위를 차지한 그래프 기반 의존구문분석 방법을 한국어에 맞게 변형하고, 한국어의 교착어적 특성을 고려해 한국어에 적합한 자질 집합을 제시하였다. 특히 의존트리의 에지(edge)를 단어와 단어간의 의존관계가 아닌 부분트리(partial tree)와 부분트리의 의존관계로 바라보기 위해 부분트리가 공유하고 있는 기능어 정보를 추가 자질로 사용하였다. 또한 한국어의 지배소 후위(head-final) 언어 특성과 투사성(projectivity)을 이용하여 Eisner(1996) 알고리즘을 사용하지 않고도 O($n^3$)의 CYK알고리즘을 사용할 수 있었고, 이를 이용해 최적의 전역해(global optimum)를 찾을 수 있었다. 각 자질을 위한 최적의 가중치 벡터는 온라인 학습방법 중 하나인 Collins(2002)의 averaged perceptron 알고리즘을 사용함으로써 빠르게 모델을 학습할 수 있었다. 제안 모델을 국어정보베이스(KIBS) 말뭉치에 적용한 결과 어절 단위 정확률 88.42%의 높은 성능을 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 섬유보강콘크리트(SFRC) 구조물의 수치해석을 위한 K&C모델의 보정기법을 소개하였다. SFRC 1축 및 3축 압축강도 실험결과를 기반으로 보정을 수행하였으며, 단일요소 해석결과를 실험결과와 비교함으로써 보정 기법의 검증을 수행하였다. 또한, 변형률 속도의 영향을 반형하기 위해 동적증가계수(DIF)를 고려하여 SFRC 구조물의 발사체 관통해석을 수행함으로써 보정기법의 적용 가능성을 확인하였다.
본 논문에서는 기존 스마트주차관제 시스템의 한계로 인해 주차 관제의 사각지대에 있는 다세대 주택 주차 문제를 해결하는 솔루션을 제안한다. 기존 스마트 주차관제는 센서 기반의 고비용의 장비 및 시공비가 소요되며, 이러한 특성으로 인해 다세대 주택에 적용이 어렵다. 해당 문제를 해결하기 위해 본 논문은 기존 설비인 CCTV를 활용한 스마트 주차 관제 시스템을 제안하며, 해당 솔루션은 텐서플로 cnn중 알씨엔엔 RPN을 적용하여 차량 객체 인식 및 주차 공간 객체 인식을 구현하였으며, 다세대 주택 주변 CCTV 영상을 OpenCV를 활용하여 능동적이며 저비용의 스마트 주차 관제 방식을 구현하였으며 CCTV의 특성상 외곡되는 이미지를 OpenCV 이미지 변형을 통해 외곡 이미지를 복원하여 인식률을 높였다.
Stiffness-engineered stretchable substrate technology has been widely used to produce stretchable displays, transistors, and integrated circuits because it is compatible with various flexible electronics technologies. However, the stiffness-engineering technology has never been applied to transistor-based stretchable strain sensors. In this study, we developed thin-film transistor-based strain sensors on stiffness-engineered stretchable substrates. We designed and fabricated strain-sensitive stretchable resistors capable of inducing changes in drain currents of transistors when subjected to stretching forces. The resistors and source electrodes of the transistors were connected in series to integrate the developed stretchable resistors with thin-film transistors on stretchable substrates by printing the resistors after fabricating transistors. The thin-film transistor-based stretchable strain sensors demonstrate feasibility as strain sensors operating under strains of 0%-5%. This strain range can be extended with further investigations. The proposed stiffness-engineering approach will expand the potential for the advancement and manufacturing of innovative stretchable strain sensors.
This study addresses evaluation of performance of hardening model for a titanium alloy (Ti6Al4V) based on the artificial neural network (ANN) regarding the strain rate and the temperature. Uniaxial compression tests were carried out at different strain rates from 0.001 /s to 10 /s and temperatures from 575 ℃ To 975 ℃. Using the experimental data, ANN models were trained and tested with different hyperparameters, such as size of hidden layer and optimizer. The input features were determined with the equivalent plastic strain, strain rate, and temperature while the output value was set to the equivalent stress. When the number of data is sufficient with a smooth tendency, both the Bayesian regulation (BR) and the Levenberg-Marquardt (LM) show good performance to predict the flow behavior. However, only BR algorithm shows a predictability when the number of data is insufficient. Furthermore, a proper size of the hidden layer must be confirmed to describe the behavior with the limited number of the data.
모래지반의 지표면에 위치한 거친 바닥면을 가진 강체 연속기초와 원형기초에 대하여 수치해석을 이용하여 팽창각 변화에 따른 지지력계수 $N_{\gamma}$와 형상계수를 구하였다. 양해법(explicit method)에 기반한 유한차분해석을 이용하여 지지력계수를 산정하기 위한 수치모델과 해석절차를 개발하고, Mohr-Coulomb 소성모델을 이용하여 다양한 내부마찰각(${\phi}$)과 팽창각(${\psi}$) 범위에 대하여 지지력계수를 도출하였다. 팽창각이 감소됨에 따라 지지력도 감소하는 것으로 나타났으며, 보편적인 지지력계수 제안식들이 가정하고 있는 관련흐름법칙(associated flow-rule)이 적용된 경우(${\psi}={\phi}$)를 기준으로 비관련흐름법칙(nonassociated flow-rule)이 적용된 경우(${\psi}$ < ${\phi}$)의 상대적인 지지력 비율을 산출하였고, 일반적인 모래에 대한 관계식을 제안하였다. 원형기초의 형상계수는 연속기초의 평면변형률 조건의 고려 여부에 따라 크게 변하였으며, 평면변형률 조건을 고려하여 내부마찰각을 증가시킨 경우가 기존의 실험 결과와 유사한 경향을 나타내었다. 형상계수 제안식들의 경향이 차이를 나타내는 원인에 대하여 고찰하고 설계시 적용 방안을 제시하였다.
본 논문에서는 얕은 기반암 심도 및 지진 위험도가 상대적으로 낮은 지역에서 부지의 고유주기와 입력지진파의 평균주기의 영향에 따른 전단강도 보정의 필요성을 평가하였다. 이를 위해 일반적으로 널리 사용되는 Modified Kondner-Zelasko(MKZ) 모델과 함께 미소변형률뿐만 아니라 대변형률 영역에서의 응력-변형률 거동을 모사할 수 있는 General Quadratic/Hyperbolic(GQ/H) 모델을 사용하였다. 6개 부지의 다운홀 시험 자료와 평균주기가 다른 3개의 입력지진파를 사용하여 1차원 부지응답해석을 수행하였다. 그 결과, 입력지진파의 평균주기뿐만 아니라 부지의 고유주기에 따라 전단강도 보정 적용 유무에 따른 해석 결과의 차이가 발생했다. 부지의 고유주기의 영향을 파악하기 위해 유효최대지반가속도, 최대전단변형률 및 증폭계수와의 상관관계를 분석하였다. 분석 결과, 부지의 고유주기가 길고 연약한 지반일수록 그 차이가 더욱 커지는 것을 확인하였다.
최근, 철도차량 분야에서는 경량화 및 운송 효율화를 위해 복합재 활용에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 따라 다양한 차량 부품에 복합재를 적용하고자 하는 연구 및 상용화 개발이 활발히 이루어지고 있으며, 복합재 적용에 대한 품질 검증을 위해 완성품의 기계적 성능 평가와 같은 사후 측정을 중심으로 평가가 이루어지고 있다. 하지만, 제작 품질에 큰 영향을 미치는 요소인 복합재 성형 과정에서 발생하는 열과 응력에 대한 분석은 미비한 상황이다. 따라서, 본 연구에서는 철도차량용 복합재 부품의 성형 품질을 검증하기 위하여 가장 활발히 사용되는 복합재 내장재 패널 2종(라미네이트 패널, 샌드위치 패널)에 대한 성형 품질 분석을 진행하였다. 이를 위해 복합재 내부 적용에 용이한 FBG 광섬유 센서를 이용하여 성형 과정 동안 온도 및 변형률 변화를 모니터링 하고, 성형 완료 후 발생하는 잔류 변형률 값을 측정하였다. 결과적으로, 과열 현상과 과도 잔류응력이 발생하지 않은 것을 확인함으로써 철도차량용 복합재 내장재 패널의 우수한 성형 품질을 검증하였다.
전자 산업의 발달과 더불어 더욱 더 작은 구조물의 제작을 위한 새로운 물질공정 기술에 대한 수요가 증가하고 있다. 물질 고유의 물리적인 성질을 유지하면서 초미세 공정이 필용한 시점에서 기존의 전통적으로 사용하여 왔던 기계적인 방법과 레이저 공정은 공정 분해능의 한계와 물리화학적인 변형 때문에 최종 부품의 성능저하와 불량률을 증가시켜 많은 문제점을 내포하고 있다. 반면에 고출력 펨토초 레이저 기반물질 공정 기술은 기존 레이저 공정에 비해 열적 손상이 매우 작기 때문에 최근 많은 분야에서 큰 관심을 불러일으키고 있다. 본 해설 논문에서는 박형 실리콘 기판의 마이크로 패키징 및 게르마늄 표면 공정을 통한 나노구조체 형성에 대해 본 연구진에서 발표한 최근의 개발 내용을 중심으로 관련 연구 분야를 소개하고자 한다.
본 논문은 유한요소 기반 다중스케일 연성파손모사 기법을 이용하여 결함이 존재하는 실배관의 파괴거동을 예측한다. 수정응력 파괴변형률 모델을 손상기준으로 선정하고 유한요소 손상해석을 통해 균열진전을 모사한다. 기준식의 결정에는 인장시험과 파괴인성시험 결과만이 요구되며 온도 $288^{\circ}C$ SA333 Gr. 6 탄소강에 적용하여 결과를 제시하였다. 요소크기-의존성 임계손상모델을 도입하여 손상해석의 수치해석적인 불안정성을 개선하였다. 본 연구에서 제안하는 가상시험법의 검증을 위해 미국 바텔 연구소에서 수행한 실배관 실험결과와 예측결과를 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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