• Journal of Biosystems Engineering
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• 제41권1호
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• pp.21-33
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• 2016

Purpose: In order to ensure that vegetable seedlings (with a soil block around their roots) are planted in an upright orientation after metering in a vegetable transplanter, they need to be dropped freely from a certain height. The walk-behind hand-tractor-powered machines do not have sufficient space to drop the seedlings from that height. In the present work, a hopper-type planting device was developed for the walk-behind hand-tractor-powered vegetable transplanter to ensure that the soil block seedlings are planted in an upright orientation. Methods: Various dimensionless terms were developed based on the dimensional analysis approach, and their effect on the planting of soil block seedlings in an upright orientation (planting efficiency) was studied. The optimum design dimensions of the hopper-type planting device were identified by the Taguchi method of optimization. Results: The ratio of the height of free fall to the sliding distance of the seedling on the surface of the hopper had the highest influence on planting efficiency. The planting efficiency was highest for plants with a height $15{\pm}2cm$. The plant handling Froude number, in interaction with the design of the hopper-type planting device, also significantly affected the planting efficiency. Of the hopper design factors, the length of the slide of the seedlings on the surface of the hopper was most important, and induced sufficient velocity and rotation to cause the seedling to fall in an upright orientation. An evaluation of the performance of the planting device under actual field conditions revealed that the planting efficiency of the developed planting device was more than 97.5%. Conclusions: As the seedlings were fed to the metering device manually, an increase in planting rate increased missed plantings. The planting device can be adopted for any vegetable transplanter in which the seedlings are allowed to drop freely from the metering device.

• Advances in concrete construction
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• 제10권4호
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• pp.357-367
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• 2020

The impulse of this paper is to examine the influence of unsteady flow comprising of Eyring-Powell nanofluid over a stretched surface. This work aims to explore efficient transfer of heat in Eyring-Powell nanofluid with bio-convection. Nanofluids possess significant features that have aroused various investigators because of their utilization in industrial and nanotechnology. The influence of including motile microorganism is to stabilize the nanoparticle suspensions develop by the mixed influence of magnetic field and buoyancy force. This research paper reveals the detailed information about the linearly compressed Magnetohydrodynamics boundary layer flux of two dimensional Eyring-Powell nanofluid through disposed surface area due to the existence of microorganism with inclusion the influence of non- linear thermal radiation, energy activation and bio-convection. The liquid is likely to allow conduction and thickness of the liquid is supposed to show variation exponentially. By using appropriate similarity type transforms, the nonlinear PDE's are converted into dimensionless ODE's. The results of ODE's are finally concluded by employing (HAM) Homotopy Analysis approach. The influence of relevant parameters on concentration, temperature, velocity and motile microorganism density are studied by the use of graphs and tables. We acquire skin friction, local Nusselt and motil microorganism number for various parameters.

• 한국수자원학회논문집
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• 제41권4호
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• pp.445-454
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• 2008

하천이나 해상에 건설된 교량의 교각에서 발생하는 세굴은 구조물의 안전에 있어서 매우 중요하며 이러한 세굴을 막기 위해 여러 세굴보호공법들의 개발 및 연구가 수행되고 있으며, 현재 현장에서 가장 많이 적용되는 방법으로 사석보호공이 있다. 이러한 사석보호공의 경우 사석과 하상 입자 크기에 따라 그 비율이 기준 이상이 될 경우 사석 층과 하상 사이에 필터 층을 시공해야 하지만 현장여건에 따라 필터시공부분에 막대한 공사비용을 추가하거나 필터 시공이 불가능한 경우도 있다. 본 연구는 수리모형실험을 통해 필터 없는 사석보호공의 붕괴 형태를 분석하고, 세굴을 방지하기 위해 설치하는 사석 세굴보호공이 필터 설치가 반드시 필요한 조건이지만 필터 층 없이 설치될 경우, 포설 두께 및 접근 유속에 따른 침하 안정성을 평가하기 위한 것이다. 실험 결과는 정량적인 분석과 정성적인 분석을 통해 최종적으로 필터 없는 사석 보호공의 안정성 평가 지표를 개발하는데 활용되었다. 접근유속이 증가하거나 사석보호공의 포설두께가 감소할수록 최종침하량은 증가하는 양상을 보였으며, 모든 실험조건에서 경미한 유사이탈은 최종침하량에 도달할 때까지 발생하였다.

• 대한기계학회논문집
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• 제16권4호
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• pp.684-695
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• 1992

본 연구에서는 3차원 형상의 금형에 의한 박판금속 성형 공정을 에너지법으로 해석함에 있어 스윕곡면(SWeep surface)을 통해 기하학적 형상을 효과적으로 표현하는 방법을 제안하고, 이를 직사각형 격막의 정수압벌징의 해석에 으용하여 이에 의한 결 과를 이미 보고된 자료와 비교함으로써 일반적인 박판 성형공정을 해석하는데 본 이론 의 적용 가능성에 대하여 논의하고자 한다.

• 대한기계학회논문집
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• 제17권1호
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• pp.51-61
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• 1993

본 연구에서는 에너지법으로 축대칭 박판성형 공정을 해석할 때, Lee와 Yang 이 제안한 방법을 적용함에 있어 굽힘효과를 효과적으로 고려할 수 있는 방법을 제안 하고 축대칭 컵드로잉 공정을 해석하여 본 이론의 타당성을 입증하고자 한다. 굽힘 효과는 박판소재를 몇개의 층(layer)으로 나눈 뒤, 각 층에서 소비되는 변형에너지를 합하여 전체 에너지를 최소화시킴으로써 고려하였다. 해석시 펀치 목부분과 다이목 부분에서의 접촉압력은 각각 균일한 분포를 갖는 것으로 가정하였다. 본 이론의 타 당성을 입증하기 위하여 계산결과를 실험치 및 탄소성 유한요소해석 결과와 비교하였 다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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• pp.277-282
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• 2006

It is well known that Kalman filtering is an optimal real-time data fusion method for GPS/INS integration. However, it has some limitations in terms of stability, adaptability and observability. A Kalman filter can perform optimally only when its dynamic model is correctly defined and the noise statistics for the measurement and process are completely known. It is found that estimated Kalman filter states could be influenced by several factors, including vehicle dynamic variations, filter tuning results, and environment changes, etc., which are difficult to model. Neural networks can map input-output relationships without apriori knowledge about them; hence a proper designed neural network is capable of learning and extracting these complex relationships with enough training. This paper presents a GPS/INS integrated system that combines Kalman filtering and neural network algorithms to improve navigation solutions during GPS outages. An Extended Kalman filter estimates INS measurement errors, plus position, velocity and attitude errors etc. Kalman filter states, and gives precise navigation solutions while GPS signals are available. At the same time, a multi-layer neural network is trained to map the vehicle dynamics with corresponding Kalman filter states, at the same rate of measurement update. After the output of the neural network meets a similarity threshold, it can be used to correct INS measurements when no GPS measurements are available. Selecting suitable inputs and outputs of the neural network is critical for this hybrid method. Detailed analysis unveils that some Kalman filter states are highly correlated with vehicle dynamic variations. The filter states that heavily impact system navigation solutions are selected as the neural network outputs. The principle of this hybrid method and the neural network design are presented. Field test data are processed to evaluate the performance of the proposed method.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제77권2호
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• pp.197-215
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• 2021

Under a severe environment of multiple hazards such as earthquakes and winds, the life-cycle performance of engineering structures may inevitably be deteriorated due to the fatigue effect caused by long-term exposure to wind loads, which would further increase the structural vulnerability to earthquakes. This paper presents a framework for evaluating the lifetime structural seismic performance under the effect of wind-induced fatigue considering different sources of uncertainties. The seismic behavior of a high-rise steel-concrete composite frame with buckling-restrained braces (FBRB) during its service life is systematically investigated using the proposed approach. Recorded field data for the wind hazard of Fuzhou, Fujian Province of China from Jan. 1, 1980 to Mar. 31, 2019 is collected, based on which the distribution of wind velocity is constructed by the Gumbel model after comparisons. The OpenSees platform is employed to establish the numerical model of the FBRB and conduct subsequent numerical computations. Allowed for the uncertainties caused by the wind generation and structural modeling, the final annual fatigue damage takes the average of 50 groups of simulations. The lifetime structural performance assessments, including static pushover analyses, nonlinear dynamic time history analyses and fragility analyses, are conducted on the time-dependent finite element (FE) models which are modified in lines with the material deterioration models. The results indicate that the structural performance tends to degrade over time under the effect of fatigue, while the influencing degree of fatigue varies with the duration time of fatigue process and seismic intensity. The impact of wind-induced fatigue on structural responses and fragilities are explicitly quantified and discussed in details.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제16권12호
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• pp.5-12
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• 2015

발파소음은 충격음이기 때문에 인체에 갑작스런 충격을 주며, 발파진동과 같은 경우에는 지반을 따라 진동이 이동하여 인근 주변의 노화된 건물, 가축과 인체에도 큰 피해를 끼칠 수 있다. 본 연구에서는 광산 굴착 시 발생하는 발파영향이 인근지역에 미치는 영향에 대하여 분석하였다. 연구대상 지역의 지반현황을 파악하기 위해 지질조사, 현장시험과 실내시험 등의 지반조사를 수행하였다. 발파진동소음에 대해서는 국내 외 적용사례와 각 기관별 허용기준을 비교하여 현장조건에 가장 적합한 기준을 설정하였다. 발파영향을 검토하기 위해 발파진동 추정 식은 현장에서 시험발파를 수행하여 측정된 발파진동 값을 활용하였다. 발파진동 추정 식을 활용한 영향원의 검토는 발파지점을 보안물건(농장, 민가 등)으로부터 최단거리로 정하여 보안물건에 미치는 영향을 검토하였다. 또한 3차원 수치해석을 수행하여 발파진동 영향검토를 수행하였다. 3차원 수치해석은 동적 발파하중에 대한 구조물의 거동을 해석하기 위해 시간이력해석을 수행하였으며, 3방향에 대한 발파진동 값을 구하였다. 시험발파에 따른 발파진동 추정 식을 이용한 발파진동 영향원 검토 결과와 발파영향에 대한 3차원 수치해석 값을 비교 분석한 결과, 유사한 결과 수치를 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제49권10호
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• pp.887-901
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• 2016

점착성 유사는 작은 1차 입자가 단독으로 거동하는 것이 아니라 크기와 밀도를 변화시키는 응집현상을 통해 서로 뭉쳐진 플럭의 형태로 이동하게 된다. 유사의 거동에 매우 중요한 영향을 주는 침강속도는 유사의 크기와 밀도에 의해 결정되므로 응집현상이 점착성 유사에 주는 영향은 매우 크다고 할 수 있다. 플럭의 밀도는 직접 측정이 어려우므로 프랙탈 이론을 적용하여 추정하는 것이 현재까지 일반적인 모형화의 과정이다. 하지만 프랙탈 이론은 플럭이 자기유사성을 가진다는 가정 하에 적용되는 것이므로 이에 대한 검토가 필요하다. 본 연구는 우리나라 하천 중 점착성 유사가 우세할 것으로 예상되는 금강 및 영산강 유역에서 시료를 채취하고 상업용 카메라를 이용한 침강실험을 통해 프랙탈 이론의 적용 가능성, 플럭의 특성 등을 검토하는 목적으로 수행되었다. 연구의 결과, 금강 유역의 점착성 유사는 프랙탈 이론의 적용이 가능할 것으로 판단되지만 영산강 유역의 유사에서는 크기와 프랙탈 차원의 명확한 상관성을 확인하기 어려웠다. 영산강 유역의 유사는 유기물이 높은 함량으로 포함되어있다. 따라서 1차 입자 하나하나가 응집되며 자기유사성을 가진다는 프랙탈 이론의 기본 가정과는 거리가 있는 것으로 생각된다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제25권4호
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• pp.227-241
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• 2022

전파형 역산은 석유가스 탐사를 위한 탄성파 자료처리 분야에서 지층의 속도 모델을 추정하는데 사용되는 역산 기법이다. 최근 탄성파 자료처리에 딥러닝 기술의 활용이 급격하게 증가하고 있는데, 전파형 역산 기술도 마찬가지로 다양한 연구가 이루어지고 있다. 초기에는 머신러닝 기술을 활용한 자료처리 기법이 전파형 역산을 위한 입력자료의 전처리 목적으로 활용되는 수준이었으나, 딥러닝 기술을 통해 전파형 역산을 직접적으로 구현하는 연구가 등장하기 시작하였다. 딥러닝 기술을 활용한 전파형 역산은 순수 데이터 기반 접근법, 물리 기반 신경망 활용법, 인코더-디코더 구조 활용법, 신경망 재매개변수화를 이용한 구현법, 물리정보 기반 신경망 기법 등으로 구분할 수 있다. 이 논문에서는 딥러닝 기반 전파형 역산 기법을 발전 과정 순서로 체계화하여 각각의 접근법에 대한 이론과 특징을 설명하였다. 전파형 역산 기술에 딥러닝 기법을 도입한 초기에는 데이터 과학의 기본 원리에 충실하게 대량의 학습자료를 준비하고 순수 데이터 기반 예측 모델을 적용하여 속도 모델을 역산하는 연구로 시작하였다. 최근 연구 동향은 탄성파 자료의 잔차나 파동방정식 자체의 물리정보를 심층 신경망에 활용하여 순수 데이터 기반 접근법의 단점을 보완해 나가는 방향으로 진행되고 있다. 이러한 발전으로 대량의 학습자료가 필요하지 않고, 전파형 역산의 태생적 한계점인 주기 놓침 현상을 완화하며 계산 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 딥러닝 기반 전파형 역산 기술이 등장하고 있다. 딥러닝 기술의 도입으로 전파형 역산 기술은 탄성파 자료처리 분야에서 가치가 더 높아질 것으로 생각된다.