• Steel and Composite Structures
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• 제34권5호
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• pp.743-767
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• 2020

Due to the impressive flexural performance, enhanced compressive strength and more constrained crack propagation, Fibre-reinforced concrete (FRC) have been widely employed in the construction application. Majority of experimental studies have focused on the seismic behavior of FRC columns. Based on the valid experimental data obtained from the previous studies, the current study has evaluated the seismic response and compressive strength of FRC rectangular columns while following hybrid metaheuristic techniques. Due to the non-linearity of seismic data, Adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) has been incorporated with metaheuristic algorithms. 317 different datasets from FRC column tests has been applied as one database in order to determine the most influential factor on the ultimate strengths of FRC rectangular columns subjected to the simulated seismic loading. ANFIS has been used with the incorporation of Particle Swarm Optimization (PSO) and Genetic algorithm (GA). For the analysis of the attained results, Extreme learning machine (ELM) as an authentic prediction method has been concurrently used. The variable selection procedure is to choose the most dominant parameters affecting the ultimate strengths of FRC rectangular columns subjected to simulated seismic loading. Accordingly, the results have shown that ANFIS-PSO has successfully predicted the seismic lateral load with R² = 0.857 and 0.902 for the test and train phase, respectively, nominated as the lateral load prediction estimator. On the other hand, in case of compressive strength prediction, ELM is to predict the compressive strength with R² = 0.657 and 0.862 for test and train phase, respectively. The results have shown that the seismic lateral force trend is more predictable than the compressive strength of FRC rectangular columns, in which the best results belong to the lateral force prediction. Compressive strength prediction has illustrated a significant deviation above 40 Mpa which could be related to the considerable non-linearity and possible empirical shortcomings. Finally, employing ANFIS-GA and ANFIS-PSO techniques to evaluate the seismic response of FRC are a promising reliable approach to be replaced for high cost and time-consuming experimental tests.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제36권5호
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• pp.339-346
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• 2023

미세구조 특성의 불확실성은 재료 특성에 많은 영향을 준다. 시멘트 기반 재료의 공극 분포 특성은 재료의 역학적 특성에 큰 영향을 미치며, 재료에 랜덤하게 분포되어 있는 많은 공극은 재료의 물성 예측을 어렵게 한다. 공극의 특성 분석과 재료 응답 간의 상관관계 규명에 대한 기존 연구는 통계적 관계 분석에 국한되어 있으며, 그 상관관계가 아직 명확히 규명되어 있지 않다. 본 연구에서는 합성곱 신경망(CNN, convolutional neural network)을 활용한 이미지 기반 데이터 접근법을 통해 시멘트 기반 재료의 역학적 응답을 예측하고, 공극분포와 재료 응답의 상관관계를 분석하였다. 머신러닝을 위한 데이터는 고해상도 마이크로-CT 이미지와 시멘트 기반 재료의 물성(인장강도)로 구성하였다. 재료의 메시 구조 특성을 분석하였으며, 재료의 응답은 상장균열모델(phase-field fracture model)에 기반을 둔 2D 직접 인장(direct tension) 유한요소해석 시뮬레이션을 활용하여 평가하였다. 입력 이미지 영역의 기여도를 분석하여 시편에서 재료 응답 예측에 가장 큰 영향을 미치는 영역을 CNN을 통하여 식별하였다. CNN 과정 중 활성 영역과 공극분포를 비교 분석하여 공극분포특성과 재료 응답의 상관관계를 분석하여 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.1-19
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• 2019

제4차 산업혁명을 이끄는 주요 원동력 중 하나인 인공지능 기술은 이미지와 음성 인식 등 여러 분야에서 사람과 유사하거나 더 뛰어난 능력을 보이며, 사회 전반에 미치게 될 다양한 영향력으로 인하여 높은 주목을 받고 있다. 특히, 인공지능 기술은 의료, 금융, 제조, 서비스, 교육 등 광범위한 분야에서 활용이 가능하기 때문에, 현재의 기술 동향을 파악하고 발전 방향을 분석하기 위한 노력들 또한 활발히 이루어지고 있다. 한편, 이러한 인공지능 기술의 급속한 발전 배경에는 학습, 추론, 인식 등의 복잡한 인공지능 알고리즘을 개발할 수 있는 주요 플랫폼들이 오픈 소스로 공개되면서, 이를 활용한 기술과 서비스들의 개발이 비약적으로 증가하고 있는 것이 주요 요인 중 하나로 확인된다. 또한, 주요 글로벌 기업들이 개발한 자연어 인식, 음성 인식, 이미지 인식 기능 등의 인공지능 소프트웨어들이 오픈 소스 소프트웨어(OSS: Open Sources Software)로 무료로 공개되면서 기술확산에 크게 기여하고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 온라인상에서 다수의 협업을 통하여 개발이 이루어지고 있는 인공지능과 관련된 주요 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트들을 분석하여, 인공지능 기술 개발 현황에 대한 보다 실질적인 동향을 파악하고자 한다. 이를 위하여 깃허브(Github) 상에서 2000년부터 2018년 7월까지 생성된 인공지능과 관련된 주요 프로젝트들의 목록을 검색 및 수집하였으며, 수집 된 프로젝트들의 특징과 기술 분야를 의미하는 토픽 정보들을 대상으로 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 주요 기술들의 개발 동향을 연도별로 상세하게 확인하였다. 분석 결과, 인공지능과 관련된 오픈 소스 소프트웨어들은 2016년을 기준으로 급격하게 증가하는 추세이며, 토픽들의 관계 분석을 통하여 주요 기술 동향이 '알고리즘', '프로그래밍 언어', '응용분야', '개발 도구'의 범주로 구분하는 것이 가능함을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로, 향후 다양한 분야에서의 활용을 위해 개발되고 있는 인공지능 관련 기술들을 보다 상세하게 구분하여 확인하는 것이 가능할 것이며, 효과적인 발전 방향 모색과 변화 추이 분석에 활용이 가능할 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권10호
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• pp.41-50
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• 2020

베이비부머들의 대량 은퇴를 맞이하여 이들의 진로 전환이나 창업이 새로운 연구 과제로 부각되고 있다. 본 연구는 은퇴를 시작한 베이비부머들이 인생 2막으로 시작하는 창업에 대해 연구를 한 것이다. 베이비부머들의 창업의도에 영향을 미칠 요인들을 중심으로 연구 모형을 구성하였다. 연구 모형을 검정하기 위해 베이비부머를 대상으로 설문조사를 하였으며, 그중 유효한 204명을 분석의 대상으로 삼았다. 가설 검정은 AMOS 23 통계 패키지를 활용하여 구조방정식으로 하였다. 가설 검정 결과 베이비부머의 창업과 관련한 자기효능감, 사회적 자본은 창업의도에 정(+)의 유의한 영향 관계가 있었다. 경제적 준비도는 창업의도에 유의한 부(-)의 영향 관계가 있는 것으로 나타났다. 사회적 자본이 베이비부머의 창업의도에 가장 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한편, 성취 경험이나 롤 모델 학습 경험 등이 자기효능감에 영향을 미치는 선행 변수였다. 이들의 관계를 검정한 결과 성취 경험, 롤 모델 학습 경험은 자기효능감에 정(+)의 유의한 영향 관계가 있는 것으로 나타났다. 연구 결과를 바탕으로 학술적 시사점과 실무적 시사점을 제시하였다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제8권1호
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• pp.59-71
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• 1998

Recently, most classrooms in Korea are fully equipped with multimedia environments such as a powerful pentium pc, a 43″large sized TV, and so on through the third renovation of classroom environments. However, there is not much software teachers can use directly in their teaching. Even with existing software such as GSP, and Mathematica, it turns out that it doesn####t fit well in a large number of students in classrooms and with all written in English. The study is to analyze the characteristics of problem-solving process and to develop a computer program which integrates the instruction of problem solving into a regular math program in areas of quadratic functions and ellipses. Problem Solving in this study included two sessions: 1) Learning of basic facts, concepts, and principles; 2) problem solving with problem contexts. In the former, the program was constructed based on the definitions of concepts so that students can explore, conjecture, and discover such mathematical ideas as basic facts, concepts, and principles. In the latter, the Polya#s 4 phases of problem-solving process contributed to designing of the program. In understanding of a problem, the program enhanced students#### understanding with multiple, dynamic representations of the problem using visualization. The strategies used in making a plan were collecting data, using pictures, inductive, and deductive reasoning, and creative reasoning to develop abstract thinking. In carrying out the plan, students can solve the problem according to their strategies they planned in the previous phase. In looking back, the program is very useful to provide students an opportunity to reflect problem-solving process, generalize their solution and create a new in-depth problem. This program was well matched with the dynamic and oscillation Polya#s problem-solving process. Moreover, students can facilitate their motivation to solve a problem with dynamic, multiple representations of the problem and become a powerful problem solve with confidence within an interactive computer environment. As a follow-up study, it is recommended to research the effect of the program in classrooms.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.895-901
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• 2004

본 논문은 텍스트 정보와 하이퍼링크에 기반한 2단계 지능형 스팸 메일 필터링에 관한 방법을 제시한다. 일반적으로 스팸 메일의 본문에는 텍스트 문장보다는 그림이 더 많이 포함되어 있기 때문에 단어의 블랙리스트와 같은 전형적인 방법으로 스팸 메일을 구분하기에는 많은 어려움이 따른다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 스팸 메일에 포함되어 있는 하이퍼링크를 추출하여 해당 웹페이지를 가져온 후, 이를 확장된 형태의 메일 본문이라 간주하여 텍스트 정보를 추출하였다. 또한 스팸 메일을 구분하기 위한 정보를 두 가지로 구분하여 사용하였는데, 메일 송신자의 정보와 확실한 스팸 키워드 리스트를 확실한 정보군으로 구분하여 먼저 적용하고, 이보다 덜 명확한 정보들은 따로 구분하여 속성벡터를 만들어 SVM 알고리즘을 적용하였다. 실험결과 하이퍼링크를 통하여 웹페이지를 가져온 방법이 그냥 원본 메밀만 사용한 방법보다 F-measure 값이 평균 9.4% 의 성능향상을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권8호
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• pp.3168-3186
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• 2020

Automatic topic essay generation (TEG) is a controllable text generation task that aims to generate informative, diverse, and topic-consistent essays based on multiple topics. To make the generated essays of high quality, a reasonable method should consider both diversity and topic-consistency. Another essential issue is the intrinsic link of the topics, which contributes to making the essays closely surround the semantics of provided topics. However, it remains challenging for TEG to fill the semantic gap between source topic words and target output, and a more powerful model is needed to capture the semantics of given topics. To this end, we propose a pretraining-based contextual self-attention (PC-SAN) model that is built upon the seq2seq framework. For the encoder of our model, we employ a dynamic weight sum of layers from BERT to fully utilize the semantics of topics, which is of great help to fill the gap and improve the quality of the generated essays. In the decoding phase, we also transform the target-side contextual history information into the query layers to alleviate the lack of context in typical self-attention networks (SANs). Experimental results on large-scale paragraph-level Chinese corpora verify that our model is capable of generating diverse, topic-consistent text and essentially makes improvements as compare to strong baselines. Furthermore, extensive analysis validates the effectiveness of contextual embeddings from BERT and contextual history information in SANs.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권2호
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• pp.520-541
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• 2023

In CRNs, SS is of utmost significance. Every CR user generates a sensing report during the training phase beneath various circumstances, and depending on a collective process, either communicates or remains silent. In the training stage, the fusion centre combines the local judgments made by CR users by a majority vote, and then returns a final conclusion to every CR user. Enough data regarding the environment, including the activity of PU and every CR's response to that activity, is acquired and sensing classes are created during the training stage. Every CR user compares their most recent sensing report to the previous sensing classes during the classification stage, and distance vectors are generated. The posterior probability of every sensing class is derived on the basis of quantitative data, and the sensing report is then classified as either signifying the presence or absence of PU. The ISVM technique is utilized to compute the quantitative variables necessary to compute the posterior probability. Here, the iterations of SVM are tuned by novel GO-PSA by combining GOA and PSO. Novel GO-PSA is developed since it overcomes the problem of computational complexity, returns minimum error, and also saves time when compared with various state-of-the-art algorithms. The dependability of every CR user is taken into consideration as these local choices are then integrated at the fusion centre utilizing an innovative decision combination technique. Depending on the collective choice, the CR users will then communicate or remain silent.

• 한국지구과학회지
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• 제31권3호
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• pp.288-299
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• 2010

본 연구는 과학적 소양은 과학적 지식의 획득과 과학적 담화에 참여할 수 있는 언어적 능력을 통하여 길러진다는 전제하에 대기 중의 물의 상태변화에 관한 학생 글에서 나타나는 의미관계와 과학 언어적 특징을 알아보았다. 중학교 3학년 학생 67명이 참여하여 일상생활에서 흔히 경험할 수 있는 현상과 학교과학교육에서 체계적으로 배우는 현상 에 관한 두 개의 서술형 문항에 대한 글을 작성하였다. 연구의 결과 학생들은 '이슬점' 같은 생소한 용어뿐만 아니라 '수증기', '김' 등과 같은 친숙한 용어에 대해서도 잘못된 의미관계를 형성하고 있었고, 학교과학 교육보다 일상의 경험에서 형성된 지식에서 옳은 의미관계와 잘못된 의미관계 모두 더 많이 나타났다. 일상의 과학적 현상에 대해서는 행위와 절차를 중심으로 한 서술 양상이, 학교 교육에 의해 접하게 된 현상에 대해서는 전문용어와 명사구의 사용 양상이 보였다. 본 연구를 통하여 경험에 기초한 자발적 과정은 풍부한 의미관계 형성에, 형식적이고 이론적인 과정은 명사화를 중심으로 한 전문적이고 추상적인 서술의 측면에서 과학적 언어 능력 발달에 기여함을 알 수 있었다.

• 기술혁신연구
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• 제20권2호
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• pp.161-187
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• 2012

상대적으로 비싼 에너지비용이 소요되는 신재생에너지를 사업화하기 위해서는 혁신적인 기술진보가 필수적이다. 신재생에너지 기술은 타 기술에 비해 충분한 실증-보급의 검증과정을 거치는 Long term High Risk의 특성이 있다. 본 연구는 전략적 니치 관리(SNM, Strategic Niche Management) 개념을 적용하여 정부의 신재생에너지 R&D를 단기 성과지향에서 중장기적 성장으로, 에너지시스템의 효율화 중심에서 사회시스템과의 상호교류 중심으로 전환하는 정책실행적 모델을 제안하고자 한다. 이를 위해 다층적 관점(MLP, Multi-Level Perspective)을 분석틀로 하여 태양광 기술개발과제가 니치단계에서 사업화 단계로 성장하는 과정을 고찰하였다. 분석결과 박막실리콘과 CIGS의 급속한 발전의 배경에는 개발주체가 과거 메모리 반도체의 NAND와 NOR 간 경쟁에서 사전적 학습효과가 있었다. 이를 통해 니치기술 중 경쟁기술이 존재할수록 학습효과는 더욱 배가됨을 확인할 수 있었다. 또한 산업계를 중심으로 학계와 출연연구소가 공동연구를 추진할 때 사업화로 진행되는 가능성이 높았다. 따라서 정부 연구개발의 사업화를 촉진하기 위해서는 과제기획 단계에서 지원대상 발굴시 기존 시장을 확보하고 있는 산업군에서 얻을 수 있는 경험(실패 또는 성공), Network 형성 단계 등의 지식흐름을 검토할 필요가 있음을 제안한다. 본 연구가 구성한 전략적 니치 관리(Strategic Niche Management)의 개념틀은 메타적 차원이며 향후, 실증을 위한 검증과 추가적 정합성 분석으로 구체화 할 것이다.