Aman Kumar;Harish Chandra Arora;Nishant Raj Kapoor;Denise-Penelope N. Kontoni;Krishna Kumar;Hashem Jahangir;Bharat Bhushan
Computers and Concrete
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제32권2호
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pp.119-138
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2023
Concrete carbonation is a prevalent phenomenon that leads to steel reinforcement corrosion in reinforced concrete (RC) structures, thereby decreasing their service life as well as durability. The process of carbonation results in a lower pH level of concrete, resulting in an acidic environment with a pH value below 12. This acidic environment initiates and accelerates the corrosion of steel reinforcement in concrete, rendering it more susceptible to damage and ultimately weakening the overall structural integrity of the RC system. Lower pH values might cause damage to the protective coating of steel, also known as the passive film, thus speeding up the process of corrosion. It is essential to estimate the carbonation factor to reduce the deterioration in concrete structures. A lot of work has gone into developing a carbonation model that is precise and efficient that takes both internal and external factors into account. This study presents an ML-based adaptive-neuro fuzzy inference system (ANFIS) approach to predict the carbonation depth of fly ash (FA)-based concrete structures. Cement content, FA, water-cement ratio, relative humidity, duration, and CO2 level have been used as input parameters to develop the ANFIS model. Six performance indices have been used for finding the accuracy of the developed model and two analytical models. The outcome of the ANFIS model has also been compared with the other models used in this study. The prediction results show that the ANFIS model outperforms analytical models with R-value, MAE, RMSE, and Nash-Sutcliffe efficiency index values of 0.9951, 0.7255 mm, 1.2346 mm, and 0.9957, respectively. Surface plots and sensitivity analysis have also been performed to identify the repercussion of individual features on the carbonation depth of FA-based concrete structures. The developed ANFIS-based model is simple, easy to use, and cost-effective with good accuracy as compared to existing models.
최근들어, 확률론적 최적제어(stochastic optimal control) 및 강화학습(reinforcement learning) 분야에서는 데이터를 활용하여 준최적 제어 전략을 찾는 문제를 위한 많은 연구 노력이 있어 왔다. 가치함수(value function) 기반 동적 계획법(dynamic programming)으로 최적제어기를 구하는 고전적인 이론은 확률론적 최적 제어 문제를 풀기위해 확고한 이론적 근거 아래 확립된바 있다. 하지만, 이러한 고전적 이론은 매우 간단한 경우에만 성공적으로 적용될 수 있다. 그러므로, 엄밀한 수학적 분석 대신에 상태 전이 및 보상 신호 값 등의 관련 데이터를 활용하여 준최적해를 구하고자 하는 데이터 기반 현대적 접근 방법들은 실용적인 응용분야에서 특히 매력적이다. 본 논문에서는 확률론적 최적제어 전략과 근사적 추론 및 기계학습 기반 데이터 처리 방법을 접목하는 방법론들을 고려한다. 그리고 이러한 고려를 통하여 얻어진 방법론들을 금융공학을 포함한 다양한 응용 분야에 적용하고 그들의 성능을 관찰해보도록 한다.
본 연구는 Peirce가 제시한 귀추법의 특성을 고찰하고, 이에 기초하여 그의 귀추법이 갖는 과학교육적 함의에 관해 논의하는 것을 목적으로 하였다. 귀추법은 가설 생성의 논리로서, 일반적 규칙과 관찰된 결과를 결합시키고, 유사성에 근거하여 관찰된 결과를 기존 법칙의 한 사례로 인식할 수 있도록 하는 논리적인 추리이다. 그리고 그 과정은 의심의 상태를 벗어나 믿음의 상태에 이르는 탐구의 과정이다. 이때 도달하게 되는 믿음은 습관의 확립을 수반하고, 습관은 어떤 대상이 갖는 의미 전부이므로, 그에게 있어서 믿음의 정착은 진리에 도달하는 길이다. 단, 그 믿음이 개인적인 경우에는 항상 오류가능하기 때문에, 진리에 도달하는 것은 무한히 탐구할 수 있는 탐구공동체가 궁극적 의견에 도달함으로써 가능하다. 이러한 특성의 귀추법은 과학교육에서 첫째, 실제적 효과를 고려하면서 의심에서 믿음으로 가게 하는 가설 생성에 주목할 것, 둘째, 유사성에 근거하여 관찰 결과를 기존 규칙의 한 사례로 귀속시키는 추리에 주목할 것, 셋째, 온건한 의미의 실재론적 관점이 견지되는 탐구공동체를 지향할 것 등을 제안하고 있다. 이러한 연구결과가 귀추법에 관한 추후 과학교육 연구들과 관련하여 비판적 논의의 한 축을 제공할 수 있기를 기대한다.
코로나19 팬데믹으로 인해 마스크 착용이 일상화되면서 마스크 착용 얼굴을 식별하는 얼굴인식 연구에 대한 중요도가 높아지고 있다. 안정된 얼굴인식 성능을 위해서는 인식 대상에 대한 풍부한 학습용 이미지 확보가 필요하지만 인물 별로 마스크 착용 얼굴 이미지를 다량 확보하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 마스크 미착용 얼굴 이미지에 가상의 마스크 패턴을 합성하는 새로운 방법을 제안한다. 제안 방법은 동일 인물에 대해 마스크 미착용 얼굴 이미지와 마스크 착용 얼굴 이미지를 쌍으로 컨볼루션 오토인코더에 입력하여 얼굴과 마스크의 기하학적 관계를 학습한다. 학습이 완료된 컨볼루션 오토인코더는 학습에 사용되지 않은 새로운 마스크 미착용 얼굴 이미지에 가상의 마스크 패턴을 자연스러운 형태로 합성해준다. 제안 방법은 고속으로 대량의 마스크 착용 얼굴 이미지를 생성할 수 있으며, 얼굴 특징점 추출에 기반하는 마스크 합성 방법에 비해 실용적이다.
본 연구의 목적은 국가나 지방자치단체가 과세 대상을 관리하는데 사용될 수 있는 조세 온톨로지를 구축하는 것이다. 이에 조세와 관련 개념을 분석한 후 개념 계층(taxonomies)을 형성하였다. 특히 개념 계층에서는 다중 계승을 '프리미티브 개념'으로 분해한 후 '정의된 개념'으로 재결합하는 Rector의 '온톨로지 구현 정규화 방법론'이 사용되었다. 그 방법론으로 직접세, 지방세, 그리고 보통세로 다중 계승되는 재산세와 같이 복잡하게 얽힌 조세의 체계를 명시적이고 논리적으로 표현하였다. 그 다음 추론 기구를 통하여 자동 분류를 실시하고, 일관성(consistency)을 검증하였다. 마지막으로, 구축된 온톨로지의 구체적 활용사례를 소개하였다.
Seismic fragility analysis is a probabilistic decision-making framework which is widely implemented for evaluating vulnerability of a building under earthquake loading. It requires ingredient named probabilistic model and commonly developed using statistics requiring collecting data in large quantities. Preparation of such a data-base is often costly and time-consuming. Therefore, in this paper, by developing generic seismic drift demand model for regular-multi-story steel moment resisting frames is tried to present a novel application of the probabilistic decision-making analysis to practical purposes. To this end, a demand model which is a linear function of intensity measure in logarithmic space is developed to predict overall maximum inter-story drift. Next, the model is coupled with a set of regression-based equations which are capable of directly estimating unknown statistical characteristics of the model parameters.To explicitly address uncertainties arise from randomness and lack of knowledge, the Bayesian regression inference is employed, when these relations are developed. The developed demand model is then employed in a Seismic Fragility Analysis (SFA) for two designed building. The accuracy of the results is also assessed by comparison with the results directly obtained from Incremental Dynamic analysis.
The fundamental frequency of a vowel is known to be affected by the identity of the preceding consonant. The general agreement is that strong consonants trigger higher F0 than weak consonants. However, there has been a disagreement on the shape of this segmentally affected F0 contours. Some studies report that shapes of contours are differentiated based on the consonant type, but others regard this observation as misleading. This research attempts to resolve this controversy by investigating shapes and slopes of F0 contours of Korean word level speech data produced by four male speakers. Instead of entirely relying on traditional human intuition and judgment, I employed an automatic F0 contour analysis technique known as tilt parameterisation (Taylor 2000). After necessary manipulation of an F0 contour of each data token, various parameters are collapsed into a single tilt value which directly indicates the shape of the contour. The result, in terms of statistical inference, shows that it is not viable to conclude that the type of consonant is significantly related to the shape of F0 contour. A supplementary measurement is also made to see if the slope of each contour bears meaningful information. Unlike shapes themselves, slopes are suspected to be practically more practical for consonantal differentiation, although confirmation is required through further refined experiments.
본 연구는 사용자의 시지각 프로세스에 대한 분석을 통해 시선추적 과정을 이해하고, 인간의 정보처리 모델을 기반으로 휴리스틱 가이드라인을 도출하여, 실무에서 적용할 수 있는 인터페이스 디자인의 일반적인 원리를 발견하는 것에 목적이 있다. 이를 위해 인간의 시각 특성을 이용한 시선추적 시스템을 실험에 적용하여, 상향처리와 하향처리의 시지각 프로세스를 파악하고 인간의 정보처리 모델을 근거로 디자인을 위한 적용점을 분석하였다. 사례 연구로 인터랙티브 미디어를 실험하여 시선의 동선 및 고정점을 통해 사용자의 관심을 확인하고, 사용자의 인지과정을 이해하기 위한 단서를 효과적으로 얻을 수 있었다 그리고, 인간 행위의 각 단계와 정보처리 모델을 기반으로 다섯 가지의 휴리스틱 가이드라인을 도출하였으며, 이를 통하여 디자인 실무에서 직접 적용할 수 있는 인터페이스 디자인의 일반적인 원칙을 발견할 수 있었다.
창의성을 향상시키기 위해서는 기계적인 계산에 의해서 한 가지 답을 구하는 문제보다는 탐구하고, 추측하고, 논리적으로 추론하고, 다양한 문제해결 전략과 답을 찾아낼 수 있는 문제가 필요하다. 또, 이러한 문제가 학생들에게 활동을 통해 다양한 경험을 제공할 수 있다면 더욱 효과적일 것이다. 이를 위해서는 다양한 학습자료 및 도구, 즉 교수매체의 활용이 요구된다. 본 연구에서는 구체적 활동을 통해서 영재학생의 창의성을 향상시킬 수 있는 교수매체에 대해 알아보고자 한다.
In order to search for the causes of having difficulty with the scientification task of the Korean medicine, the definition and conception of science were reviewed first and then formalization of reasoning scheme and a practical method of scientification were proposed. Science in its definition is meant by foundation of method and system for production of scientific knowledge not by knowledge of science itself. The formation of science is composed of complex processes including not only scientific knowledge but also politicosocial output containing activity of scientist society, spreading of social value and intercommunication. The production of scientific knowledge of Korean medicine is begun from logicality of the differential diagnosis and treatment theory through abductive verification of analogical inference by yinyang and 5 phase theory. For the commensurability between the various heterogenic theories within Korean medicine, the scientific activity of collecting, compiling, analyzing, distributing, and discussing the significant knowledge gained through abductive verification in the experiment and clinical process should be formed broadly. Based on these knowledge database, organization of scientist society with Korean medicine, life science, medical engineering, social expansion and generalization of pattern conception, and then social propagation and contribution for national health should be driven forward.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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