• Advances in nano research
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• 제7권6호
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• pp.443-457
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• 2019

In this investigation, dynamic and bending behaviors of isolated protein microtubules are analyzed. Microtubules (MTs) can be considered as bio-composite structures that are elements of the cytoskeleton in eukaryotic cells and posses considerable roles in cellular activities. They have higher mechanical characteristics such as superior flexibility and stiffness. In the modeling purpose of microtubules according to a hollow beam element, a novel single variable sinusoidal beam model is proposed with the conjunction of modified strain gradient theory. The advantage of this model is found in its new displacement field involving only one unknown as the Euler-Bernoulli beam theory, which is even less than the Timoshenko beam theory. The equations of motion are constructed by considering Hamilton's principle. The obtained results are validated by comparing them with those given based on higher shear deformation beam theory containing a higher number of variables. A parametric investigation is established to examine the impacts of shear deformation, length scale coefficient, aspect ratio and shear modulus ratio on dynamic and bending behaviors of microtubules. It is remarked that when length scale coefficients are almost identical of the outer diameter of MTs, microstructure-dependent behavior becomes more important.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.113-122
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• 2011

최근, 온라인상에서 사용자간 관계형성 및 커뮤니케이션을 지원하는 Social Network Service(SNS)들이 주목을 받고 있다. SNS에서 형성되는 사용자 정보와 그들의 활동에 대한 정보는 사용자에 대한 특징적인 정보로서 추천과 같은 외부서비스에서 재사용될 수 있는 유용한 정보로 여겨진다. 기존의 사용자 기본 프로파일 정보를 통한 분석이나, 친밀도 및 유사도를 도출하기 위한 단편적인 분석 방법은 가공된 정보의 활용에 있어 한계점을 지닌다. 본 논문에서는 사용자의 SNS활동들로 부터 사용자간 상호영향을 도출하고 다차원 상호관계(Multi-dimension interaction)를 표현 할 수 있는 통합 된 프로파일 모델을 정의하고 이를 도출하기 위한 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 대표적인 SNS인 트위터(Twitter.com)부터 사용자 정보를 수집하여 정보의 재가공을 수행한다. 본 논문의 실험에서는 가공된 정보를 통해 얻을 수 있는, 기존 방식에서는 드러나지 않던 사용자간의 새로운 관계들에 대해 설명한다. 가공된 정보는 특정 사용자의 통합 프로파일로서 컨텐츠 아이템 추천과 같은 외부서비스에서 활용가능 할 것으로 기대된다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제73권2호
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• pp.209-223
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• 2020

This paper investigates the buckling behavior of carbon nanotube-reinforced composite plates supported by Kerr foundation model. In this foundation elastic of Kerr consisting of two spring layers interconnected by a shearing layer. The plates are reinforced by single-walled carbon nanotubes with four types of distributions of uniaxially aligned reinforcement material. The analytical equations are derived and the exact solutions for buckling analyses of such type's plates are obtained. The mathematical models provided, and the present solutions are numerically validated by comparison with some available results in the literature. Effect of various reinforced plates parameters such as aspect ratios, volume fraction, types of reinforcement, parameters constant factors of Kerr foundation and plate thickness on the buckling analyses of carbon nanotube-reinforced composite plates are studied and discussed.

• Computers and Concrete
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• 제24권4호
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• pp.369-378
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• 2019

This paper aims to present an analytical model to predict the static analysis of laminated reinforced composite plates subjected to sinusoidal and uniform loads by using a simple first-order shear deformation theory (SFSDT). The most important aspect of the present theory is that unlike the conventional FSDT, the proposed model contains only four unknown variables. This is due to the fact that the inplane displacement field is selected according to an undetermined integral component in order to reduce the number of unknowns. The governing differential equations are derived by employing the static version of principle of virtual work and solved by applying Navier's solution procedure. The non-dimensional displacements and stresses of simply supported antisymmetric cross-ply and angle-ply laminated plates are presented and compared with the exact 3D solutions and those computed using other plate theories to demonstrate the accuracy and efficiency of the present theory. It is found from these comparisons that the numerical results provided by the present model are in close agreement with those obtained by using the conventional FSDT.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제56권2호
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• pp.536-545
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• 2024

Radioactive iodine is a representative fission product to be quantified for the safety assessment of nuclear facilities. In integral severe accident analysis codes, the iodine behavior is usually described by a multi-physical model of iodine chemistry in aqueous phase under radiation field and mass transfer through gas-liquid interface. The focus of studies on iodine source term evaluations using the combination approach is usually put on the chemical aspect, but each contribution to the iodine amount released to the environment has not been decomposed so far. In this study, we attempted the decomposition by revising the two-film theory of molecular-iodine mass transfer. The model involves an effective overall mass transfer coefficient to consider the iodine chemistry. The decomposition was performed by regarding the coefficient as a product of two functions of pH and the overall mass transfer coefficient for molecular iodine. The procedure was applied to the EPICUR experiment and suppression chamber in BWR.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.418-424
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• 2018

수중 표적 탐지 및 식별은 군사 및 비군사적으로 중요한 문제이다. 최근 패턴인식 분야에서 딥러닝 기술이 발전되면서 많은 성능개선 결과가 발표되고 있다. 그중 DBN(Deep Belief Network)기법은 DNN(Deep Neural Network)을 사전 훈련하는데 사용되어 좋은 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 능동 소나를 이용한 수중 표적의 식별 문제에 DBN을 사용하여 실험을 진행하고, 그 결과를 비교하였다. 표적신호는 3차원 하이라이트 모델을 사용하여 합성된 능동 소나 신호를 사용하였고, 특징추출 방법으로는 FrFT(Fractional Fourier Transform) 기반의 특징추출을 사용하였다. 단일 센서, 즉, 단일 방위 데이터 기반의 실험에서 DBN을 이용한 식별 결과는 기존의 BPNN(Back Propagation Neural Network)에 비해 약 3.83 % 향상되었다. 또한, 다중 방위 기반의 식별 실험에서는 관측열의 개수가 3을 초과하면 95% 이상의 성능을 얻을 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.794-807
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• 2021

빈곤은 청소년의 발달 및 적응을 규정하는 주요 요인으로 널리 평가되고 있음에도 불구하고, 다문화 청소년의 발달 및 적응에 미치는 빈곤의 영향에 대한 파악은 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 다문화 청소년의 학교적응에 미치는 가구 빈곤의 영향을 경험적 분석을 통해 살펴보고, 이중적 어려움을 지닌 빈곤가구 다문화 청소년의 학교적응에 대한 정책적 관심과 실천적 개입의 필요성을 제기하고자 하였다. 이를 위해 다문화청소년패널조사(MAPS) 7차 자료를 분석자료로 활용하였으며, 연구문제 분석에는 OLS 다중회귀분석 모형을 적용하였다. 분석결과에서는 다문화 가구의 빈곤은 다문화 특성 변수들과 함께 다문화 청소년의 학교적응에 주요하게 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 특히, 가구 빈곤은 하위 변인인 학업성취와 교우관계에 주요한 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 이러한 결과는 다문화 청소년들에서도 가구 빈곤이 학교적응의 주요 영향 요인임을 보여주는 바로, 이들의 학교적응 제고를 위해서는 다문화 특성 뿐 아니라 빈곤과 같은 가구의 경제적 상태에도 정책적 관심과 주목이 적극 요청됨을 시사하여 준다. 특히, 다문화 및 빈곤의 이중적 어려움을 겪고 있는 빈곤가구 다문화 청소년에게는 보다 적극적인 지원 및 개입, 관리의 필요성을 환기하여 준다.

• 한국측량학회지
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• 제40권2호
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• pp.91-108
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• 2022

대부분의 경우 광학 RGB 영상을 딥러닝(DL: Deep learning)의 학습 데이터로 사용하여 객체탐지, 인식, 식별, 분류, 의미적 분할 및 객체 분할 등을 수행하지만, 실세계의 3차원 객체들을 2차원 영상으로 완전하게 파악하는 것은 한계가 있다. 그러므로 대표적인 3차원 지형 공간정보인 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model)과 더불어 DSM에 내재된 특성정보를 이용하여 3차원 지형지물을 분석하는 것이 효과적이다. 건물과 같이 기하학적으로 정형화된 형태의 인공구조물은 3차원 공간데이터로부터 얻을 수 있는 기하학적 요소와 특성을 이용하여 객체의 분류와 형상 묘사가 가능하다. 이 연구는 고차원 시각정보(high-level visual information) 시스템에서 중요한 역할을 하는 내재된 고유의 특성정보(intrinsic information)를 기반으로 하며, 이를 위하여 객체의 기하학적 요소인 경사와 주향을 DSM으로부터 도출하고, 다방향에서 생성한 음영기복영상(SRI: Shaded Relief Image)과 함께 DL 모델의 학습 수행에 사용하였다. 실험은 ISPRS (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)에서 제공하는 데이터 셋 중에서 DSM과 레이블 데이터를 객체의 의미적 분류를 위해 개발된 합성곱 기반의 SegNet 학습에 사용하였다. 지형지물을 분류하고 분류 결과를 이용하여 건물을 추출하였다. 특히 DL 모델의 학습 성능 향상을 위해 학습 데이터의 여러 조합에 따른 시너지 효과를 분석하는 것에 핵심이다. 제안한 방법은 건물 분류와 추출에 효과적임을 보여주고 있다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 1996년도 가을 학술발표회 논문집
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• pp.70-77
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• 1996

In this study, sliding response analysis of free standing structure such as multi-purpose nuclear spent fuel storage cask is peformed. The governing factors of sliding response are aspect ratio of structure and ground acceleration. The vertical acceleration component is very important factor in the sliding response of the structure. Based on the mathematical model, computer program is developed using direct forward integration method to predict the sliding response. Using the program, several parametric studies were made for sinusodial ground motion and for El Centre 1940 earthquake and Mexico 1973 earthquake. From the results, it is known that the frequency content and duration of strong motion affect the sliding of the structure.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1996년도 춘계공동학술대회논문집; 공군사관학교, 청주; 26-27 Apr. 1996
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• pp.741-744
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• 1996

Artifical Neural Network(ANN) models were used for forecasting interest rate as a new methodology, which has proven itself successful in financial domain. This research intended to construct ANN models which can maximize the performance of prediction, regarding Corporate Bond Yield (CBY) as interest rate. Synergistic Market Analysis (SMA) was applied to the construction of models [Freedman et al.]. In this aspect, while the models which consist of only time series data for corporate bond yield were devloped, the other models generated through conjunction and reorganization of fundamental variables and market variables were developed. Every model was constructed to predict 1,6, and 12 months after and we obtained 9 ANN models for interest rate forecasting. Multi-layer perceptron networks using backpropagation algorithm showed good performance in the prediction for 1 and 6 months after.