• Earthquakes and Structures
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• 제21권5호
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• pp.531-549
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• 2021

Analytical models were developed and seismic behaviors were analyzed for a three-story stone pagoda at the Cheollyongsa temple site, which was damaged by the Gyeongju earthquake of 2016. Both finite and discrete element modeling were used and the analysis results were compared to the actual earthquake damage. Vulnerable parts of stone pagoda structure were identified and their seismic behaviors via sliding, rocking, and risk analyses were verified. In finite and discrete element analyses, the 3F main body stone was displaced uniaxially by 60 and 80 mm, respectively, similar to the actual displacement of 90 mm resulting from the earthquake. Considering various input conditions such as uniaxial excitation and soil-structure interaction, as well as seismic components and the distance from the epicenter, both models yielded reasonable and applicable results. The Gyeongju earthquake exhibited extreme short-period characteristics; thus, short-period structures such as stone pagodas were seriously damaged. In addition, we found that sliding occurred in the upper parts because the vertical load was low, but rocking predominated in the lower parts because most structural members were slender. The third-floor main body and roof stones were particularly vulnerable because some damage occurred when the sliding and rocking limits were exceeded. Risk analysis revealed that the probability of collapse was minimal at 0.1 g, but exceeded 80% at above 0.3 g. The collapse risks at an earthquake peak ground acceleration of 0.154 g at the immediate occupancy, life safety, and collapse prevention levels were 90%, 52%, and 6% respectively. When the actual damage was compared with the risk analysis, the stone pagoda retained earthquake-resistant performance at the life safety level.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.111-118
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• 2023

스마트팩토리의 구축을 위해서는 제조환경에서 여러 센서 및 기기 등을 연결하여 데이터를 수집하고, 데이터 분석을 통해 생산설비 등의 장애를 진단하거나 예측하여야 한다. 본 논문에서는 공작기계에서 제품을 가공하기 위해 사용되는 절삭용 인서트의 잔여 유효 수명을 예측하기 위해 진동 신호를 기반으로 한 가중화 k-최근접이웃(Weighted k-NN) 알고리즘, 의사결정나무(Decision Tree), 서포트벡터회귀(SVM), XGBoost, 랜덤포레스트(Random forest), 1차원 합성곱신경망(1D-CNN), 그리고 진동 신호를 FFT한 주파수 스펙트럼에 대해 알아보았다. 연구결과, 주파수 스펙트럼으로는 잔여 유효수명의 정확한 예측에 대해서는 신빙성있는 기준을 제공하지 못한다는 것을 알수 있었고, 예측 모델 중 가중화 k-최근접이웃 알고리즘이 MAE가 0.0013, MSE가 0.004, RMSE가 0.0192로 가장 우수한 성능을 나타내었다. 이는 가중화 k-최근접이웃 알고리즘에 의해 예측되는 인서트의 잔여 유효 수명의 오차가 0.001초 수준으로 평가되어, 실제 산업현장에 적용이 가능한 수준으로 사료된다.

• Wind and Structures
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• 제36권4호
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• pp.221-236
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• 2023

The lateral component of turbulence and the vortices shed in the wake of a structure result in introducing dynamic wind load in the acrosswind direction and the resulting level of motion is typically larger than the corresponding alongwind motion for a dynamically sensitive structure. The underlying source mechanisms of the acrosswind load may be classified into motion-induced, buffeting, and Strouhal components. This study proposes a frequency domain framework to decompose the overall load into these components based on output-only measurements from wind tunnel experiments or full-scale measurements. First, the total acrosswind load is identified based on measured acceleration response by solving the inverse problem using the Kalman filter technique. The decomposition of the combined load is then performed by modeling each load component in terms of a Bayesian filtering scheme. More specifically, the decomposition and the estimation of the model parameters are accomplished using the unscented Kalman filter in the frequency domain. An aeroelastic wind tunnel experiment involving a tall circular cylinder was carried out for the validation of the proposed framework. The contribution of each load component to the acrosswind response is assessed by re-analyzing the system with the decomposed components. Through comparison of the measured and the re-analyzed response, it is demonstrated that the proposed framework effectively decomposes the total acrosswind load into components and sheds light on the overall underlying mechanism of the acrosswind load and attendant structural response. The delineation of these load components and their subsequent modeling and control may become increasingly important as tall slender buildings of the prismatic cross-section that are highly sensitive to the acrosswind load effects are increasingly being built in major metropolises.

• 대한방사성의약품학회지
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• 제6권2호
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• pp.102-115
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• 2020

In the state of Positronium (Ps), which is an unstable material created by the temporary combination of electrons and positrons, the imaging technology through photo-conversion methodology is emerging as a new research theme under resonance conditions through terahertz electromagnetic waves. Normally, Positronium can be observed in the positron emission computed tomography (PET) process when an unstable, separate state that remains after the pair annihilation of an electron and a positron remains. In this study, terahertz (THz) waves and Cherenkov radiation (CR) are generated using the principle of ponderomotive force in the plasma wake-field acceleration, and electrons and positrons are simultaneously generated by using a relativistic electron beam without using a PET device. We confirm the possibility of Positronium photoconversion technology in terahertz electromagnetic resonance conditions through experimental studies that generate an unstable state. Here, a relativistic electron beam (REB) energy of 0.5 MeV (γ=2) was used, and the terahertz wave frequencies is G-band. Meanwhile, a THz wave mode converting three-stepped axicon lens was used to apply the photoconversion technology. Through this, light emission in the form of a luminescence-converted Bessel beam can be verified. In the future, it can be used complementarily with PET in nuclear medicine in the field of medical imaging.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.488-494
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• 2023

본 논문에서는 2차원 침수해석 모형인 G2D를 이용하여 모의 도메인을 구성하고, 전주시 전역을 대상으로 시나리오 기반 도시 침수예측을 수행하였다. 도메인 구성과 격자별 조도계수 설정은 DEM과 토지피복도를 이용하고, G2D 모형의 입력은 수위, 수심 및 유량 등을 적용하였다. 가상강우는10분당3 mm로5시간동안모든격자에부여하였고, 가상 유량을 적용하여 지표면 침수해석 모의를 진행하였다. 또한 대상 지역의 침수해석 모델 실행 여부를 판단하기 위해 GPU 가속기법을 적용하였다. 모의 결과 고해상도 침수해석 시간의 대폭 단축 및 모의 시간별 시각적인 침수 판단을 위한 침수심을 생성할 수 있음을 확인하였다.

• Journal of Ginseng Research
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• 제47권3호
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• pp.479-491
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• 2023

Background: Hepatocellular carcinoma (HCC) has a high incidence and is one of the highest mortality cancers when advanced stage is proceeded. However, Anti-cancer drugs available for treatment are limited and new anti-cancer drugs and new ways to treat them are minimal. We examined that the effects and possibility of Red Ginseng (RG, Panax ginseng Meyer) as new anti-cancer drug on HCC by combining network pharmacology and molecular biology. Materials and Methods: Network pharmacological analysis was employed to investigate the systems-level mechanism of RG focusing on HCC. Cytotoxicity of RG was determined by MTT analysis, which were also stained by annexin V/PI staining for apoptosis and acridine orange for autophagy. For the analyze mechanism of RG, we extracted protein and subjected to immunoblotting for apoptosis or autophagy related proteins. Results: We constructed compound-target network of RG and identified potential pathways related to HCC. RG inhibited growth of HCC through acceleration of cytotoxicity and reduction of wound healing ability of HCC. RG also increased apoptosis and autophagy through AMPK induction. In addition, its ingredients, 20S-PPD (protopanaxadiol) and 20S-PPT (protopanaxatriol), also induced AMPK mediated apoptosis and autophagy. Conclusion: RG effectively inhibited growth of HCC cells inducing apoptosis and autophagy via ATG/AMPK in HCC cells. Overall, our study suggests possibility as new anti-cancer drug on HCC by proof for the mechanism of the anti-cancer action of RG.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제65권4호
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• pp.878-889
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• 2023

Animal welfare during transport became an largely issue because of increasing demand for improved animal welfare standards. Most studies on the animal welfare during transportation have concentrated on the atmosphere and the temperature of the truck compartments. Thus, the objective of study was to collect and quantify three axis acceleration and determine the effect of bedding for transporting pigs from farm to slaughterhouse. A total of 2,840 crossbred fattening pigs with a live weight of approximately 115 kg were used. They were raised in the same commercial farms and transported to the same commercial slaughterhouse. A 3×2×2 completely randomized factorial design was used to investigate effects of rubber type bedding (bedding or non-bedding) and two levels of driving style (aggressive or normal) in three different time periods with different outside temperatures. Air temperature treatments were as follow: high temperature ([HT] higher than 24℃); low temperature ([LT] lower than 10℃); normal temperature ([NT] 10℃ to 24℃). In our experiment, pigs transported under aggressive driving style showed lower (p < 0.05) pH and water holding capacity (WHC) than those transported under normal driving style. Pigs transported under normal driving style showed a lower percentage of drip loss (DL) (p < 0.05) than those transported with an aggressive driving style. Also, transported with bedding showed higher (p < 0.05) lying behavior but lower (p < 0.05) sitting behavior than those transported without bedding. Pigs transported under normal driving style showed lower (p < 0.05) cortisol level than those transported under aggressive driving style. In conclusion, aggressive driving style cause acute stress in pigs, while bedding helps alleviate acute stress in pigs during transportation in LT.

• 문화기술의 융합
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• 제10권3호
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• pp.801-807
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• 2024

선형 로봇은 자동화 시스템에서 부품의 이송이나 위치 결정에 널리 사용되며 보통 높은 정밀도가 요구된다. 선형 로봇을 응용한 시스템의 제작회사에서는 로봇의 이상 유무를 작업자가 판단하는데, 작업자의 숙련도에 따라 이상 상태를 판단하는 정확도가 달라진다. 최근에는 인공지능 등의 기술을 사용하여 로봇 스스로 이상을 검출하는 방법에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 전이 학습을 이용하여 선형 로봇의 볼 스크류 정렬 이상과 선형 레일 정렬 이상을 검출하는 시스템을 제안하고 가속도 센서와 토크 센서 정보를 이용한 별개의 실험을 통해 제안한 시스템의 이상 검출 성능을 검증 및 비교한다. 센서로부터 얻어진 신호를 스펙트로그램 이미지로 변환한 후, 영상 인식 인공지능 분류기를 사용하여 이상의 종류를 진단하였다. 제안한 방법은 선형 로봇뿐만 아니라 일반적인 산업용 로봇에도 적용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권4호
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• pp.305-310
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• 2024

생성형 AI의 등장으로 AI는 인류와 본격적인 공존을 시작하였다. 방대한 데이터 기반의 AI 학습역량은 인간의 학습과는 다른 차원의 생산성으로 산업체에서 활용되고 있다. 그럼에도 불구하고 AI는 테크노포비아와 같은 어두운 이면의 사회적 현상도 보인다. AI에 대한 이해를 바탕으로 협업이 가능한 AI 모델을 분석하고 주얼리 산업에서 활용이 가능한 분야를 확인한다. 협업형 AI 모델을 활용하면 '아이디어 전개의 가속화', '디자인 역량의 강화', '생산성 강화' , '멀티모달 기능의 내재화' 등을 기대할 수 있다. 결국 AI는 협업이 가능한 도구적 관점에서 활용해야 하며, 이를 위해서는 주체성 있는 인간 중심의 마인드 셋이 필요하다. 본 연구의 주얼리 비즈니스를 위한 AI 협업방안 제언을 통해 주얼리 산업의 경쟁력 강화에 도움이 되기를 바란다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제17권1호통권74호
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• pp.1-11
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• 2005

이 논문에서는 구조물의 동적응답을 입력으로 하고, 패턴인식을 위해 신경망기법(Neural Network, NN)을 사용하는 손상감지기법을 제시하였다. 입력된 동적응답, 즉 주파수응답함수(FRF) 또는 변형률 주파수응답함수(SFRF)의 변화를 정량적으로 표현하기 위해 신호변형지수(Signal Anomaly Index, SAI)를 고안하여 사용하였으며, 이 신호변형지수는 손상 전 및 손상 후의 구조물로부터 측정된 가속도 또는 동적 변형률 신호를 사용하여 계산된다. 제안된 알고리즘은 2단계로 구성되며, 1단계에서는 신호변형지수 값의 크기 변화를 사용하여 구조물의 손상발생 유무를 판별하고, 여기서 구조물에 손상이 발생한 것으로 분석되면 2단계에서 신경망기법을 사용한 패턴인식을 통해 손상의 위치를 찾아낸다. 이 방법의 타당성 및 적용성을 확인하기 위해 강교량 축소모형에 대한 실험을 수행하였다. 신경망의 학습에는 수치해석을 통해 생성한 가상 신호를 사용하였으며, 학습이 완료된 신경망과 실험을 통해 측정한 실제 신호를 사용하여 손상발견을 수행하였다. 모형 교량에 대한 적용 결과로부터 이 알고리즘의 타당성이 검증되었으며, 향후 실 교량에 대한 적용도 가능할 것으로 판단된다.