• 산업기술연구
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• 제28권B호
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• pp.135-141
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• 2008

In this paper, the Proper Orthogonal Decomposition (POD) method, which is a statistical analysis technique to find the modal characteristics of a structure, is adapted to identify the modal parameters of a tall chimney structure. A wind force time history, which is applied to the structure, is obtained by a wind tunnel test of a scale down model. The POD method is applied on the wind force induced responses of the structure, and the true normal modes of the structure can be obtained. The modal parameters including, natural frequency, mode shape, damping ratio and kinetic energy of the structure can be estimated accurately. With these results, it may be concluded that the POD method can be applied to obtain accurate modal parameters from the wind-induced building responses.

• 한국가시화정보학회:학술대회논문집
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• 한국가시화정보학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.46-49
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• 2005

Vents at outer walls of a large factory building are very important for natural ventilation. But, if a full-open vent is used, rain comes through the vents. We tried to utilize the natural ventilation effectively using a louver. A 1/120 scale-down building model was placed inside an atmospheric boundary layer simulated in a wind tunnel test section. The effect of louver angle on the ventilation flow inside the factory building was investigated experimentally. Instantaneous velocity fields inside the building model were measured using a 2-frame PIV system with varying the louver angles ($\theta=20^{\circ},\;40^{\circ},\;60^{\circ}$). For the case of $\theta=60^{\circ}$, as the incoming flow into the factory building increases, the inside velocity distribution becomes uniformly.

• 설비공학논문집
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• 제17권11호
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• pp.1050-1059
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• 2005

Heat and $SF_6$ gas dispersions over a complex terrain were investigated using wind tunnel. The wind speed, temperature and concentration profiles were measured for the 1/1000 scale complicated terrain model in an Eiffel type boundary layer wind tunnel with test section of 2.5m in height and 4.5m in width. The scale model was mounted on the top of a plate which can rotate with respect to the approaching wind. Dispersion processes from a continuous emission source driven by various wind direction were investigated, including plume climbing over the steep up-slope of the mountain and down-spreading toward the lower level of the valley. Extensive dispersion experiment data (wind speeds and concentration profiles) were provided for verification and validation of dispersion models. Under the identical flow and emission conditions, the independently measured profiles of the temperature and $SF_6$ concentration showed an excellent agreement which ensured the credibility of the results.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제13권2호
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• pp.103-112
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• 2012

말뚝에 대한 수평지지력 산정방법은 대부분이 토압론과 지반을 말뚝으로부터 분리하여 고려하기 때문에 지반과 말뚝의 상호작용을 효율적으로 고려하지 못하고 있다. 최근에 말뚝기술이 보다 개선됨에 따라서 수평하중을 받는 말뚝의 실제거동에 대한 규명이 요구되고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 말뚝과 지반의 상호작용을 고려할 수 있는 변형률 쐐기모델을 이용하여 단일 말뚝과 무리말뚝에 대한 거동 특성을 살펴보고자 한다. 수평하중을 받는 말뚝에 대한 거동을 알아보기 위하여 축소모형실험을 우선적으로 수행하였으며, 실제 규모의 말뚝조건에 대해서는 변형률 쐐기모델을 적용하여 말뚝의 거동특성을 예측하였다. 실내모형실험 결과와 수치해석의 전반적인 거동을 살펴보기 위하여 실험결과 및 해석결과를 이용하여 비교, 분석을 수행하였다.

• Wind and Structures
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• 제38권2호
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• pp.129-146
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• 2024

Aiming at the problem of non-stationary wind field simulation of downbursts, a non-stationary down-burst generation system was designed by adding a nozzle and program control valve to the inlet of the original wall jet model. The computational fluid dynamics (CFD) method was used to simulate the downburst. Firstly, the two-dimensional (2D) model was used to study the outflow situation, and the database of working conditions was formed. Then the combined superposition of working conditions was carried out to simulate the full-scale measured downburst. The three-dimensional (3D) large eddy simulation (LES) was used for further verification based on this superposition condition. Finally, the wind tunnel test is used to further verify. The results show that after the valve is opened, the wind ve-locity at low altitude increases rapidly, then stays stable, and the wind velocity at each point fluctuates. The velocity of the 2D model matches the wind velocity trend of the measured downburst well. The 3D model matches the measured downburst flow in terms of wind velocity and pulsation characteris-tics. The time-varying mean wind velocity of the wind tunnel test is in better agreement with the meas-ured time-varying mean wind velocity of the downburst. The power spectrum of fluctuating wind ve-locity at different vertical heights for the test condition also agrees well with the von Karman spectrum, and conforms to the "-5/3" law. The vertical profile of the maximum time-varying average wind veloci-ty obtained from the test shows the basic characteristics of the typical wind profile of the downburst. The effectiveness of the downburst generation system is verified.

• 터널과지하공간
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• 제14권1호
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• pp.54-68
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• 2004

본 연구에서는 경제성장기에 고층 구조물 시공에서 널리 사용된 철근콘크리트(RC, Reinforced Concrete) 구조물을 대상으로 발파해체 축소모형실험을 수행하고 전산실험결과와 이를 비교하였다. 발파해체 공법으로는 파괴거동을 비교적 쉽게 확인할 수 있는 점진붕괴공법을 적용하였으며, 축소모형실험은Hobbs(1969)에 의한 축소율의 개념에 따라 차원해석을 실시하여 축소된 강도특성을 계산하였다. 사용재료로는 석고, 모래, 물의 혼합액을 콘크리트 대용으로 사용하였다. 모래와 석고의 중량 비를 다양하게 변화시키면서 이에 따른 강도의 변화를 측정하고 최적의 강도 값을 갖는 배합 비를 결정하였다. 또한 연성을 가지고 있으며 축소강도로 비교할 때 철근과 유사한 특성을 지니는 땜용 납선을 철근대용 재료로 사용하였다. 수치해석 프로그램으로는 요소의 파괴거동을 육안으로 확인할 수 있는 개별 요소법(DEM Distinct Element Method)에 의해 수행되는 상용코드인 PFC2D(Particle Flow Code 2-Dimension)을 사용하였다. 모형의 제작은 실내에서 미리 양생된 부재들을 현장으로 옮겨 연결부만을 타설하여 일체화시키는 방법으로 이루어졌다. 먼저 3차원 무근 콘크리트 라멘 구조의 모형을 설계하고 그 축소 모형을 발파해체하여 그 거동을 촬영하였다. 이를 수치적인 해석과 비교하는 과정을 통해 2차원 해석이라는 한계성은 존재하지만 대체로 유사한 형태의 거동을 보임을 알 수 있었다. 사전해석의 경험과 RC 보의 실내 굴곡 실험결과를 근거로 하여 RC 구조모형의 발파해체 사전해석을 실시하였다. 시차는 200㎳로 하여 점진적으로 붕괴되도록 설계하였다. 모형실험과는 달리 2차원 해석이라는 한계에도 불구하고 900㎳까지 매우 유사한 거동을 보이며 붕괴되었다.

• 한국철도학회논문집
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• 제16권1호
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• pp.47-51
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• 2013

본 논문은 연약지반 쉴드 TBM 축소 모형실험을 통하여 슬러리에 의해 가해지는 막장 지보압의 변화에 따른 터널 막장면 안정성 변화 양상을 파악하고자 토피고에 따라 0.5D, 0.75D, 1.0D, 1.25D, 1.5D의 총 5개 Case에 대하여 모형실험을 수행하였으며, 이론적인 터널 막장면 지보압 및 모형실험으로 선정된 적정 지보압 값을 상호 비교하였다. 암반 쉴드 TBM과 달리 연약지반 쉴드 TBM의 경우 균질한 지반조건임에 따라 모형실험으로부터 산정된 적정 지보압이 터널 심도에 따른 막장면 토압 및 수압으로부터 이론적으로 산정된 막장압 범위($P_{min}{\leq}P_{slurry\;pressure}{\leq}P_{max}$)와 잘 일치하고 있음을 확인하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제12권4호
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• pp.355-360
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• 2009

USN (Ubiquitous Sensor Network, 유비쿼터스 무선네트워크) 융합기술을 기반으로 하는 자원탐사 축소모형 시스템을 구축하였다. 실제 환경의 재현을 위해, 비금속 모형판 아래 금속판을 설치하고, 모형판 위에서 이동로봇에 설치된 고정밀 3축 자기센서를 이용하여 실제 자장값을 계측한다. 측정된 자장값은 무선네트워크를 이용하여 이동로봇이 중앙 컴퓨터로 전송한다. 이러한 하드웨어 기반의 테스트 시스템은 현장 상황을 물리적으로 유사하게 재현함으로써, 시뮬레이션의 신뢰도가 높고, USN기반 자원탐사시스템 설계지침을 다각도로 검토할 수 있다. 본 연구에서는 금속물체 탐지시스템을 재현하기 위해, 평판 위에서 이동로봇을 사용하여, 평판 아래에 설치된 금속판의 위치를 탐지하는 실험을 성공적으로 실시하였다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2007년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.430-437
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• 2007

The experiments for aerodynamic characteristics on railway acoustic screen are performed using 1/61 scale-down mock-up facility. The train model for the experiment is high speed train (KTX) and the tested speed is about 300km/h. The tested train length is about 61cm which is corresponding to two units of train. The strength of pressure wave is measured using piezo typed pressure sensor. The measured pressure is compared with field test data and UIC 779-1 values.

• Nutrition Research and Practice
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• 제13권6호
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• pp.521-528
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• 2019

BACKGROUND/OBJECTIVES: The aim of this study was to develop Korean food image detection and recognition model for use in mobile devices for accurate estimation of dietary intake. MATERIALS/METHODS: We collected food images by taking pictures or by searching web images and built an image dataset for use in training a complex recognition model for Korean food. Augmentation techniques were performed in order to increase the dataset size. The dataset for training contained more than 92,000 images categorized into 23 groups of Korean food. All images were down-sampled to a fixed resolution of $150{\times}150$ and then randomly divided into training and testing groups at a ratio of 3:1, resulting in 69,000 training images and 23,000 test images. We used a Deep Convolutional Neural Network (DCNN) for the complex recognition model and compared the results with those of other networks: AlexNet, GoogLeNet, Very Deep Convolutional Neural Network, VGG and ResNet, for large-scale image recognition. RESULTS: Our complex food recognition model, K-foodNet, had higher test accuracy (91.3%) and faster recognition time (0.4 ms) than those of the other networks. CONCLUSION: The results showed that K-foodNet achieved better performance in detecting and recognizing Korean food compared to other state-of-the-art models.