• Earthquakes and Structures
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• 제8권2호
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• pp.423-442
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• 2015

The effects of accidental eccentricity on the seismic response of four-storey steel buildings laterally stabilized by buckling restrained braced frames are studied. The structures have a square, symmetrical footprint, without inherent eccentricity between the center of lateral resistance (CR) and the center of mass (CM). The position of the bracing bents in the buildings was varied to obtain three different levels of torsional sensitivity: low, intermediate and high. The structures were designed in accordance with the seismic design provisions of the 2010 National Building Code of Canada (NBCC). Three different analysis methods were used to account for accidental eccentricity in design: (1) Equivalent Static Procedure with static in-plane torsional moments assuming a mass eccentricity of 10% of the building dimension (ESP); (2) Response Spectrum Analysis with static torsional moments based on 10% of the building dimension (RSA-10); and (3) Response Spectrum Analysis with the CM being displaced by 5% of the building dimension (RSA-5). Time history analyses were performed under a set of eleven two-component historical records. The analyses showed that the ESP and RSA-10 methods can give appropriate results for all three levels of torsional sensitivity. When using the RSA-5 method, adequate performance was also achieved for the low and intermediate torsional sensitivity cases, but the method led to excessive displacements (5-10% storey drifts), near collapse state, for the highly torsionally sensitive structures. These results support the current provisions of NBCC 2010.

• 한국의류산업학회지
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• 제22권5호
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• pp.551-560
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• 2020

Due to the nature of fashion design that responds quickly and sensitively to changes, accurate forecasting for upcoming fashion trends is an important factor in the performance of fashion product planning. This study analyzed the major phenomena of fashion trends by introducing text mining and a big data analysis method. The research questions were as follows. What is the key term of the 2010SS~2019FW fashion trend? What are the terms that are highly relevant to the key trend term by year? Which terms relevant to the key trend term has shown high frequency in news articles during the same period? Data were collected through the 2010SS~2019FW Pre-Trend data from the leading trend information company in Korea and 45,038 articles searched by "fashion+material" from the News Big Data System. Frequency, correlation coefficient, coefficient of variation and mapping were performed using R-3.5.1. Results showed that the fashion trend information were reflected in the consumer market. The term with the highest frequency in 2010SS~2019FW fashion trend information was material. In trend information, the terms most relevant to material were comfort, compact, look, casual, blend, functional, cotton, processing, metal and functional by year. In the news article, functional, comfort, sports, leather, casual, eco-friendly, classic, padding, culture, and high-quality showed the high frequency. Functional was the only fashion material term derived every year for 10 years. This study helps expand the scope and methods of fashion design research as well as improves the information analysis and forecasting capabilities of the fashion industry.

• 교육녹색환경연구
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• 제19권2호
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• pp.11-20
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• 2020

본 연구의 목적은 텍스트 마이닝을 활용하여 한국의 주요 언론 매체를 통해 드러난 학교 공간 혁신 정책의 실행과 관련 이슈를 알아보는 것이다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 언론에서 발행한 학교 공간 혁신 관련 기사 총 519개를 수집하여 빈도 분석과 네트워크 분석을 하였다. 연구 결과를 기반으로 학교 공간 혁신의 특징을 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 학교 공간 혁신은 미래교육에 대한 대응으로 추진되고 있다. 둘째, 사용자가 학교 공간 혁신의 주체로 참여한다. 셋째, 전문가는 협력 체제를 갖추어 학교 공간 혁신을 지원하고 있다. 넷째, 학교 공간 혁신에 지역사회를 적극적으로 참여시키고 있다. 다섯째, 교육부와 교육청의 주요 사업으로, 상향식과 하향식이 조화를 이루어 진행되고 있다. 본 연구 결과는 학교 공간 혁신 정책의 주요 이슈를 이해하고, 차후 연구와 실천에 시사점을 제공할 수 있을 것이다.

• Advances in Energy Research
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• 제6권1호
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• pp.75-90
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• 2019

Anthropogenic greenhouse gas emissions are rising rapidly despite efforts to curb release of such gases. One long term potential solution to offset these destructive emissions is the capture and storage of carbon dioxide. Partially depleted hydrocarbon reservoirs are attractive targets for permanent carbon dioxide disposal due to proven storage capacity and seal integrity, existing infrastructure. Optimum well completion design in depleted reservoirs requires understanding of prominent geomechanics issues with regard to rock-fluid interaction effects. Geomechanics plays a crucial role in the selection, design and operation of a storage facility and can improve the engineering performance, maintain safety and minimize environmental impact. In this paper, an integrated geomechanics workflow to evaluate reservoir caprock integrity is presented. This method integrates a reservoir simulation that typically computes variation in the reservoir pressure and temperature with geomechanical simulation which calculates variation in stresses. Coupling between these simulation modules is performed iteratively which in each simulation cycle, time dependent reservoir pressure and temperature obtained from three dimensional compositional reservoir models in ECLIPSE were transferred into finite element reservoir geomechanical models in ABAQUS and new porosity and permeability are obtained using volumetric strains for the next analysis step. Finally, efficiency of this approach is demonstrated through a case study of oil production and subsequent carbon storage in an oil reservoir. The methodology and overall workflow presented in this paper are expected to assist engineers with geomechanical assessments for reservoir optimum production and gas injection design for both natural gas and carbon dioxide storage in depleted reservoirs.

• 국제학술발표논문집
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• The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.707-716
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• 2009

The role of cost modeller is to facilitate the design process by systematic application of cost factors so as to maintain a sensible and economic relationship between cost, quantity, utility and appearance which thus helps in achieving the client's requirements within an agreed budget. There are a number of research on cost estimates in the early design stage based on the improvement of accuracy or impact factors. It is common knowledge that cost estimates are undertaken progressively throughout the design stage and make use of the information that is available at each phase, through the related research up to now. In addition, Cost estimates in the early design stage shall analyze the information under the various kinds of precondition before reaching the more developed design because a design can be modified and changed in all process depending on clients' requirements. Parametric cost estimating models have been adopted to support decision making in a changeable environment, in the early design stage. These models are using a similar instance or a pattern of historical case to be constituted in project information, geographic design features, relevant data to quantity or cost, etc. OLAP technique analyzes a subject data by multi-dimensional points of view; it supports query, analysis, comparison of required information by diverse queries. OLAP's data structure matches well with multiview-analysis framework. Accordingly, this study implements multi-dimensional information system for case based quantity data related to design information that is utilizing OLAP's technology, and then analyzes impact factors of quantity by the design criteria or parameter of the same meaning. On the basis of given factors examined above, this study will generate the rules on quantity measure and produce resemblance class using clustering of data mining. These sorts of knowledge-base consist of a set of classified data as group patterns, of which will be appropriate stand on the parametric cost estimating method.

• 디자인학연구
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• 제16권2호
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• pp.281-290
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• 2003

오늘날과 같은 지식정보화 시대에는 자료 및 정보에서 창출된 지식을 어떻게 경영하고 관리하느냐에 의해 개인, 기업, 국가의 경쟁력이 평가된다고 해도 과언이 아닐 것이다. 지식경영 의 중요성 및 필요성이 부각되면서 디자인분야에서도 디자인 관련 지식을 창출하고 적용한 후 그 효용가치를 평가하려는 연구가 이루어져 왔다. 이들 선행연구들은 지식창출을 위해 이용되는 기초자료가 무엇이냐에 따라 CRM분야와 온라인 통계 조사분야 그리고 eCRM 분야로 구분할 수 있다. 그러나 이들 연구에서는 개별분야에서의 지식을 창출할 수 있다는 측면에서는 의미가 있지만 디자이너가 실무에 직접적으로 적용 할 수 있는 디자인 지식을 창출할 수 있다고 하기에는 다소 무리가 따른다. 왜냐하면 디자인관련 고객은 CRM분야의 기존 오프라인에서의 고객의 선호행위, 통계조사부분의 각종 디자인 요소에 대한 통계적 설문조사 결과 그리고 eCRM분야의 시공을 초월한 불특정 다수의 소비행태 및 선호패턴에 이르기까지 통합적인 형태의 지식이 요구되기 때문이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 CRM, 통계조사, eCRM부분을 통합적으로 적용한 웹기반의 디자인 지식관리 솔루션을 제안하였다. 솔루션에서 제공되는 다양한 정보는 디자인관련 기업과 연구소 등의 실무 디자이너에게 고객위주 디자인을 생성하는데 필요한 잠재적 지식을 창출하는데 많은 도움을 줄 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제31권1호
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• pp.1-12
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• 2004

최근 네트워크 구성이 복잡해짐에 따라 정책기반의 네트워크 관리기술에 대한 필요성이 증가하고 있으며, 특히 네트워크 보안관리를 위한 새로운 패러다임으로 정책기반의 네트워크 관리 기술이 도입되고 있다. 보안정책 서버는 새로운 정책을 입력하거나 기존의 정책을 수정, 삭제하는 기능과 보안정책 결정 요구 발생시 정책결정을 수행하여야 하는데 이를 위해서는 보안정책 실행시스템에서 보내온 경보 메시지에 대한 분석 및 관리가 필요하다. 따라서 이 논문에서는 정책기반 네트워크 보안관리 프레임워크의 구조 중에서 보안정책 서버의 효율적인 보안정책 수립 및 수행을 지원하기 위한 경보데이타 분석기를 설계하고 구현한다. 경보 데이타 저장과 분석을 위해서 데이타베이스 스키마를 설계하고 저장된 경보데이타를 분석하는 모듈을 구현하며 경보데이타 마이닝 엔진을 구현하여 경보데이타를 효율적으로 분석하고 이를 통해 경보들의 새로운 유사패턴그룹이나 공격시퀀스를 유추하여 능동적인 보안정책관리를 지원할 수 있도록 한다.

• 터널과지하공간
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• 제13권6호
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• pp.421-433
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• 2003

자원개발에 있어서 환경문제로 석회석광산의 채굴이 노천에서 지하채굴로 점차 전환되면서 석회석 채광에 따르는 갱도의 안전문제가 대두되고 있다. 무지보로 유지해야 하는 갱도의 크기문제를 결정하는 것이 현장에서 가장 어려 문제중의 하나이다. 따라서 석회석 지하채광장과 갱도에서 Q시스템과 RMR 암반분류법을 적용하여 지하갱도의 안전성을 평가하기 위한 암반분류법을 개발하기 위해서 두 개의 석회석 광산을 대상으로 암반조사가 이루어 졌다. 기본적으로 Q 시스템과 RMR 암반분류법의 상관관계를 이용하여, 석회석 광산에 적용할 수 있도록 암반분류법을 수정하였고 또한 무지보 안전갱도 폭을 결정하기 위한 새로운 시도가 이루어 졌다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.289-294
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• 2014

최근 기업에서 데이터 마이닝 기법을 이용한 CRM을 마케팅이나 새로운 기획에 활용하고 있다. 그러나 데이터 마이닝 기술은 전문지식이 필요하여 일반인의 접근이 어렵고 시간과 공간의 제약을 받게 된다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 데이터 마이닝 기법을 적용한 Mobile CRM을 제안하였다. 이를 위해 기존 CRM 시스템의 구조를 분석하고 데이터 흐름과 형식을 정의 하였다. 또한 시스템 프로세스를 정의하여 데이터 마이닝 기법을 이용한 판매동향분석 알고리즘과 고객판매추천 알고리즘을 설계하였다. 제안 시스템에 대한 평가는 시나리오 테스트를 통해 정상 동작을 확인하였으며 기존 시스템과의 비교 검증을 실시하였다. 테스트 결과 기존 프로그램과 데이터 값이 일치하여 신뢰성을 확인하고 제안한 통계 테이블 조회를 통해 데이터 분석 시간을 감소시켜 신속성을 검증하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권5호
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• pp.541-546
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• 2006

데이터 마이닝은 방대한 양의 데이터를 다루는 응용영역에서 학습과 함께 연구되어 실세계의 문제를 해결할 수 있는 구체적인 방법을 제시해 주고 있다. 데이터 마이닝을 위한 보편적인 방법으로 사용되어 온 클러스터 분석 방법은 데이터의 양이 많아질수록, 실세계에서 직접 얻은 데이터일수록 경계가 불분명하고 처리과정에서 많은 오차가 발생하게 되어 직접 적용하고자할 때 고려해야할 점이 많다. 이를 위하여 퍼지 개념이 도입된 퍼지 클러스터링 방법론은 클러스터 타당성문제와 함께 널리 연구되어왔다. 본 논문에서는 클러스터링의 결과가 만들어 내는 오류 값을 최소화하는 방향으로 학습하는 비교사 학습신경망에 의하여 클러스터링이 이루어지고 이를 퍼지 성능 측정자에 의하여 평가하면서 최적의 클러스터 수를 찾아가는 적응형 데이터 마이닝 모델을 제안하고자 한다 또한 뉴스그룹의 텍스트 데이터를 처리하여 문서분류에 활용할 수 있음을 보임으로 제안된 모델의 타당성을 확인하고자 한다.