전단강도는 암반 비탈면 안정성 평가에서 가장 중요한 지표이다. 일반적으로 기존 문헌자료, 역해석, 실험 등의 결과를 비교하여 산정한다. 암반 비탈면에서의 전단강도는 불연속면의 상태와 관련된 변수를 추가로 고려해야 한다. 이 변수들은 시추조사를 통해 여부를 파악하는 것이 어려울뿐더러 전단강도와의 정확한 관계를 찾아내기도 어렵다. 본 연구에서는 역해석을 통해 산정된 데이터를 이용했다. 기존 고려되었던 변수들의 관계를 딥러닝에 접목시켜 전단강도 산정에 적합한지 그 가능성을 모색하였다. 비교를 위해 기존에 사용되는 간단한 선형회귀(Linear Regression) 모델과 딥러닝 알고리즘인 심층인공신경망(DNN) 모델을 사용하였다. 각 분석 모델은 비슷한 예측결과를 도출해내었지만 미세한 차이로 DNN의 설명력이 개선된 결과를 나타내었다.
Since the 1960s, the Korean Peninsula, which consists of 77.4 of the country's land and mountains, has seen a surge in demand for buildings due to population concentration due to urbanization and industrialization. Since then, the development of slopes has been inevitable due to the concentration and expansion of the city's population. When building a building on a slope, it is important to set the height of the surface. In this case, the means of regulating buildings in construction-related laws, such as the building closure ratio, floor area ratio, number of floors and total floor area of buildings, have an overall effect on buildings through the height of the surface. In the Korean Building Act, the setting of the height of the ground affects the calculation of the building height limit standard and the calculation of the underground floor, and it takes a long time to calculate. Therefore, the time required for attempts to change various design plans of buildings increases. The purpose of this study is to speed up the time required to calculate the weighted average of the surface when constructing buildings on slopes. In addition, the existing calculation process allows various design attempts compared to the same time given.
The purpose of this study was to determine pharmacokinetic parameters of vancomycin using two point calculation(TPC) and Bayesian methods in 16 Korean normal volunteers and 15 g astric cancer patients. Nonparametric expected maximum(NPEM) algorithm for calculation of population pharmacokinetic parameter was used, and these parameters were applied for clinical pharmacokinetic parameters by Bayesian analysis. Vancomycin was administered 1.0g every 12 hrs for 3 days by IV infusion over 60 minutes. The volume of distribution(Vd), elimination rate constant(Kel) and total body clearance(CLt) of vancomycin in normal volunteers using TPC method were $0.34{\pm}0.06 L/kg,\; 0.19{\pm}0.01 hr^{-1}$ and $4.08 {\pm} 0.93 L/hr$, respectively, The Vd, Kel and CLt of vancomycin in gastric cancer patients using TPC method were $0.46 {\pm} 0.06 L/kg, 0.17{\pm}0.02 hr^{-1}$ and $4.84 {\pm} 0.57 L/hr$ respectively. There were significant differences(p<0.05) in Vd. Kel and CLt between normal volunteers and gastric cancer patients. Polpulation pharmacokinetic parameter, the slope(KS) of the relationship beetween Kel versus creatinine Clearance, and the Vd were $0.00157{\pm}0.00029(hr{\cdot}mL/min/1.73m^2)^{-1},\; 0.631 {\pm} 0.0036 L/kg$ in gastric cancer patients using NPEM algorithm respectively. The Vd and Kel were $0.63{\pm}0.005 L/kg, 0.15 {\pm}0.027 hr^{-1}$ for gastric cancer patients using Bayesian method. There were significant differences(p<0.05) in vancomycin pharmacokinetics between Bayesian and TPC methods. It is considered that the population parameter in the patient population is necessary for effective Bayesian method in clinical pharmacy practise.
산림지역에서 이산화탄소흡수량 산출을 위해서는 현지산림조사와 영상정보 등의 원격탐사 자료를 이용함으로써 흉고직경이나 수고와 같은 산림 탄소흡수량 추정에 필요한 기본자료를 정량적으로 수집하여 활용한다. 그러나 여전히 현장조사의 비중이 높고 혼효림이 많은 국내 산림 여건상 취득된 산림정보의 정확도가 낮은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 LiDAR 자료를 이용하여 경사기반 영역확장법을 적용하여 수목의 수직적 구조를 파악하고 수목 정점추출 알고리즘을 통한 개체목의 수고 및 개체수를 파악하여 이를 현장조사를 통한 자료로부터 도출된 수고-흉고직경 관계식에 대입하여 정량적인 이산화탄소흡수량 산출에 필요한 기본데이터를 산출 할 수 있었다. 또한 총 3종류의 수목에 대한 이산화탄소흡수량을 계산하고 단위면적당 이산화탄소흡수량을 추정할 수 있었다.
To achieve the optimal sewer layout design, most developed models are designed to determine pipe diameter, slope and overall layout in order to minimize the least cost for the design rainfall. However, these models are not capable of considering the superposition effect of runoff hydrographs entering each junction. The suggested Optimal Sewer Layout Model (OSLM) is designed to control flows and distribute the node inflows while taking into consideration the superposition effect for reducing the inundation risk from the sewer pipes. The suggested model used the genetic algorithm to determine the optimal layout, which was connected to the SWMM (Storm Water Management Model) for the calculation of the hydraulic analysis. The suggested model was applied to an urban watershed of 35 ha, which is located in Seoul, Korea. By using the suggested model, several rainfall events, including the design rainfall and excessive rainfalls, were used to generate runoff hydrographs from a modified sewer layout. By the results, the peak outflows at the outlet were decreased and the overflows were also reduced.
오늘날 측량장비 개발의 급속한 발전과 더불어 정밀도가 많이 향상되고 있고 컴퓨터를 이용한 지형공간정보체계기술의 발달로 더욱 정밀한 3차원 지형의 재현이 가능하게 되었다. 그런데 실제 현장에서 이루어지고 있는 면적 및 체적산출방법에 있어서는 재래적인 측량방법인 평판측량으로 지형을 만들어낸 후 구적기나 기타 다른 방법을 통해서 2차원 면적을 산출한다. 여기에 일정량의 경사보정계수를 곱하여 3차원 면적을 산출하는 방법을 사용하고 있다. 본 연구에서는 재래적인 측량방법 및 면적산출방법에 대한 비효율성 및 비정밀성을 제시하고 광파거리측량기와 GPS를 이용하여 불규칙삼각형방식과 격자형방식으로 측량을 실시하였다. 두 가지 측량데이터를 가지고 각각의 방법에 따라 3차원 지형모델을 구축한 후 2차원 및 3차원 면적을 산출하였으며 재래적인 측량방법을 이용한 면적산출량을 기준으로 불규칙삼각형방식과 격자형방식으로 산출한 면적산출량을 비교 분석함으로써 정밀하고 효율성이 높은 3차원 면적산출기법을 제시하였다.
목 적 : 임상 뇌파의 비선형 분석시, 분석시간을 단축시킬 수 있는 방법과 보다 정확한 상관차원을 얻기 위한 새로운 알고리즘 고안을 시도하였다. 또 뇌파신호 분석을 위한 적절한 신호획득 조건을 결정하는 방법을 제시하기 위하여 여러 상이한 실험조건에서 상관차원을 계산하였으며, 여기서 얻은 결과를 이용하여 각 실험실마다 공통적으로 적용할 수 있는 표준화된 실험 조건을 결정하고자 하였다. 방 법 : 임의의 한 개인을 대상으로 13개의 두피전극에서 얻은 뇌파신호를 대상으로 하였다. 12비트 해상도에서 1000 헤르츠로 32초간 얻은 뇌파신호를 디지털화 하여 각 전극당 32000개의 시계열자료를 얻었다. 이 자료를 10, 20, 30초 간격의 시간단위로 나누고, 각각에 대해 1000, 500, 250, 125, 62.5 Hz 등 5가지 신호추출조건을 달리 하여 각 전극마다 총 15개의 시계열 자료를 만들었다. 여기에 상관차원 계산시간 단축을 위해 고안된 계산 알고리듬 및 상관차원 추정 정확도를 개선하기 위해 적용한 최소절단자승기법을 적용하여 상관 차원을 계산하였다. 이렇게 얻은 상관차원 결과를 신호획득시간과 신호추출빈도에 따라 비교하였다. 또 로그연산을 비트 연산으로 바꾸어 계산시간 단축의 효과를 평가하였으며, 최소 절단자승기법과 최소자승추정기법을 비교하였다. 결 과 : 신호추출시간이 증가함에 따라 상관차원의 값도 통계적으로 유의하게 증가하는 양상을 보였다. 신호추출빈도가 62.5Hz일때는 신호추출시간에 무관하게 높은 상관차원값을 나타냈으나 그밖의 빈도에서는 유사한 상관차원값을 보였다. 본 연구에서 고안된 계산 알고리듬은 종래 사용하던 알고리듬에 비해 통계적으로 유의한 계산시간 단축효과를 보였다. 또 종래의 방법인 최소자승추정에 의한 상관차원에 비하여 본 연구에 적용된 최소절단자승추정법은 보다 안정된상관차원 값을 추정하였다. 결 론 : 본 연구는 다량의 뇌파 시계열 자료를 분석하는데 신속하고 보다 정확한 상관차원 추정에 알맞는 분석방법을 제공하였다. 또한 뇌파 시계열 자료의 상관차원 계산시 12비트의 해상도에서 125Hz의 신호추출빈도로 20초간 뇌파신호를 획득하면 적정한 수준의 상관차원을 계산할 수 있음을 보였다.
수목의 파손은 주변 재산과 생명에 치명적인 위험을 초래한다. 특히, 도복으로 인한 위험은 피해범위가 넓고, 충격의 강도가 높기 때문에 선제적으로 대응하는 것이 중요하다. 이에 도복 시 예상되는 잠재적 위험범위를 산정하거나 위험등급을 평가한 시도가 있었지만, 구체적인 물리량으로 위험을 정량화하지 못하였다. 또한, 수목과 피해대상의 형상을 입체적으로 반영하지 못했다는 아쉬움이 있다. 본 연구는 수목의 도복 시 발생할 수 있는 위험범위와 충격량을 정량적, 입체적으로 예측하기 위한 기법의 개발을 목적으로 하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 수목의 도복 시 발생하는 위험범위와 충격량 산출식을 정립하였다. 위험범위 산출 시 수목이 쓰러져 미끄러지는 가능성을 반영해 수고의 1.5배를 반경으로 하는 원의 내부 범위로 확대하여 계산하였다. 수목의 기울기에 따라 직립으로 생육하는 수목은 근원부를 중심으로 360° 범위, 기울어져 생육하는 수목은 기운 방향에서 180° 범위로 설정하였다. 충격량은 충돌이 발생하기 직전 수목의 나중운동량이 피해대상에 전달되는 현상을 이용해 산출하였다. 또한, 수목이 쓰러질 때 근원부를 기점으로 회전운동 하는 것을 반영해 각운동량을 산출하였으며, 이를 선운동량으로 전환하여 충격량을 계산하였다. 둘째, Rhino3D와 Grasshopper를 이용하여 위험범위, 충격량 산출 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘은 3차원 모델 제작, 산출, 조회 기능으로 구성하였다. 3차원 모델은 Rhino3D를 이용하여 지형, 건물, 수목의 형상을 입체적 모델로 제작하였고, 이를 Grasshopper에 연결하여 공간정보를 구축하였다. 산출 기능에서는 산출식을 활용하여 알고리즘을 코딩하였다. 산출 시 수고, 기울기, 중량 등 수목의 생육 정보와 인접수목, 피해대상, 분석범위 등 주변 환경을 고려하였다. 조회 기능에서는 산출 결과를 종합하여 3차원 모델에 가시화하였다. 산출값에 따라 색상으로 구분하여 위험수목과 위험구역을 효율적으로 판단하였다. 본 연구는 수목의 도복 시 발생하는 잠재적 위험범위와 충격량을 정량적으로 산출하고, 이를 가시화하여 우선관리가 필요한 대상을 효율적으로 판단하는 방법을 제시하였다. 이는 도복 발생 시, 주변 건물과 관람객의 안전을 위한 대책 수립 및 재난 예방의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한, 도심지와 공원, 문화재구역에서 명확한 기준 없이 진행되는 수목의 제거를 방지하는데 기여할 것이다.
녹색성장에 대한 관심이 높아지면서 친환경 교통수단인 자전거의 중요성이 증대되고 있다. 그러나 이에 기반이 되는 자전거도로는 지형적 요소를 고려하지 않고 설계되고 있어 실제 많은 이용자가 자전거를 이용하는데 불편함을 겪고 있는 실정이다. 본 연구는 자전거 활용에 있어서 통학에서 경로선택을 할 때 지형적 요소를 고려한 최적 노선을 선택하는 경로기법을 제시한다. 이를 위해 최적경로의 연산에 있어서 경사도와 교차로를 고려한 식을 도출하였으며, 변형된 다익스트라 알고리즘(Dijkstra Algorithm)을 적용해 최적 노선을 선정하는 방법에 대하여 연구하였다. 분석결과, 통학용 자전거도로는 목적지까지 신속하게 이동하기 위해, 목적지까지의 이동거리보다는 최단시간에 의해 선정되어야한다. 따라서 노선을 선정할 때 횡단보도나 교차로에 의한 대기시간과 경사에 의한 속도증감을 고려한 최단시간 노선을 기준으로 해야 한다.
Hu, Juan;Dong, Fenghui;Qiu, Yiqi;Xi, Lei;Majdi, Ali;Ali, H. Elhosiny
Steel and Composite Structures
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제45권2호
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pp.205-218
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2022
Proper calculation of splitting tensile strength (STS) of concrete has been a crucial task, due to the wide use of concrete in the construction sector. Following many recent studies that have proposed various predictive models for this aim, this study suggests and tests the functionality of three hybrid models in predicting the STS from the characteristics of the mixture components including cement compressive strength, cement tensile strength, curing age, the maximum size of the crushed stone, stone powder content, sand fine modulus, water to binder ratio, and the ratio of sand. A multi-layer perceptron (MLP) neural network incorporates invasive weed optimization (IWO), cuttlefish optimization algorithm (CFOA), and electrostatic discharge algorithm (ESDA) which are among the newest optimization techniques. A dataset from the earlier literature is used for exploring and extrapolating the STS behavior. The results acquired from several accuracy criteria demonstrated a nice learning capability for all three hybrid models viz. IWO-MLP, CFOA-MLP, and ESDA-MLP. Also in the prediction phase, the prediction products were in a promising agreement (above 88%) with experimental results. However, a comparative look revealed the ESDA-MLP as the most accurate predictor. Considering mean absolute percentage error (MAPE) index, the error of ESDA-MLP was 9.05%, while the corresponding value for IWO-MLP and CFOA-MLP was 9.17 and 13.97%, respectively. Since the combination of MLP and ESDA can be an effective tool for optimizing the concrete mixture toward a desirable STS, the last part of this study is dedicated to extracting a predictive formula from this model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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