본 연구는 3차원 수치해석을 통해 기존말뚝과 보강말뚝의 하중분담율(Load Distribution Ratio)과 근사적 해석 기법으로 보강말뚝의 축방향 강성(Axial Stiffness)을 산정하였다. 시공단계를 고려하여 말뚝기초의 LDR에 영향을 미치는 인자를 파악하기 위해서 1) 말뚝기초의 강성, 2) 말뚝기초의 선단지지조건, 3) 기초판 접촉효과, 4) 보강말뚝의 설치위치에 따라 해석을 수행하여 기존말뚝과 신설말뚝의 하중분담율 거동을 확인하였다. 또한 5) 기존말뚝의 축방향 강성($K_{ve}$)를 사용하여 말뚝지지 전면기초의 3차원 근사적 해석기법(YSPR)으로 보강말뚝의 직경에 따른 강성($K_{vr}$)을 산정하고, 장기간 사용으로 인한 경화를 고려하여 $K_{ve}$를 3단계로 나누어 감소시켜 보강말뚝의 강성 변화의 경향을 살펴보고, 신설 말뚝의 강성 산정방법을 제시하였다.
최근에 공동주택 건설사업을 위한 가치공학 및 생애주기비용(LCC)분석의 중요성이 대두됨에 따라, 대형 건축물의 건설사업에서 가치공학 및 생애주기분석을 위한 이론적 모델, 표준지침 및 소프트웨어 등이 개발되어지고 있다. 그러나 현재까지도 실질적인 과거 보수이력데이터의 부재로 인한 VE 및 LCC분석 결과에 대한 신뢰수준이 미흡하다. 본 연구에서는 공동주택의 건설사업에 대한 합리적인 투자의사결정과 설계대안선정을 위한 시간의존적 LCC분석에 의한 가치분석 방법론을 제시하였다. 제안된 방법론은 과거이력데이터의 불확실성과 분석대안의 가치분석을 보다 합리적으로 고려하기 위한 시간의존적 생애주기비용 모델과 퍼지로직에 의한 성능평가기법과의 상관관계를 규명하였다. 또한, 제시된 시간의존적 생애주기비용 모델과 가치분석 절차의 타당성을 검토하기 위하여 실제대상사업에 적용하였다. 본 연구에서 제안된 방법론은 공동주택 건설사업에서의 설계대안 선정, 생애주기 비용 평가 및 합리적인 예산의 분배 등에 크게 기여할 것으로 기대된다.
인터넷 기술이 발전함에 따라 온라인상의 데이터는 급격하게 증가하고 있고, 증가하는 데이터에 대해 점진적인 기계학습 기법을 통해 효율적으로 학습하기 위한 연구가 진행되고 있다. 온라인상의 문서는 대부분 게시일, 출판일과 같은 시계열적 정보를 포함하고 있고, 이를 분류에 반영한다면 효율적인 분류가 가능할 것이다. 본 연구에서는 웹 문서상에서 나타나는 어휘의 시계열적 변화를 분석하였고, 분석한 시계열 정보를 기반으로 데이터 집합을 분할하여 효율적인 분류 학습 기법을 제안한다. 실험 및 검증을 위해 온라인상의 뉴스 기사 100만 건을 시계열 정보를 포함하여 수집하였다. 수집된 데이터를 바탕으로 데이터 집합을 분할하여 $Na{\ddot{i}}ve$ Bayes 및 SVM 분류기를 사용하여 실험을 진행하였고, 각 모델에서 전체 데이터 집합 학습 대비 최대 2.02% 포인트, 2.32% 포인트의 성능 향상을 확인하였다. 본 연구를 통해 시계열적 어휘의 변화를 분류에 반영하여 분류의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
기존의 공동구에 관한 연구에서는 공동구 내부의 수용시설물들의 최적설계 및 타당성 분석 보다는 공동구 설치와 관련된 전반적인 사항에 대하여 검토 하였다. 공동구 도입과 관련된 기본계획 단계에서의 관련 지표 및 자료 등의 부족으로 수용시설물을 결정하기가 어려운 한계점을 해결하고자, 본 논문에서는 공동구 내 수용시설물의 최적 대안 결정을 위하여 VE/LCC 분석 방법을 제시하였다. 개별 수용시설물의 항목에 대한 분석 및 LCC 비용에 대한 가치지수를 종별 대안에 적용하여 검토 하였으며, 각 종별 우선순위를 분석하였다. 또한, 국내 공동구와 각 종별 시설물의 분석된 결과를 비교하였으며, 본 연구의 결과는 공동구의 도입 시에 최초 설계자를 포함한 사용자들이 수용시설물을 결정하는 과정에서 소요되는 시간을 단축하고 편의성을 높이는데 도움이 될 것으로 판단된다.
최근 세계적으로 환경문제가 대두됨에 따라 모든 산업분야에서 환경부하를 감소시키기 위한 노력이 나타나고 있다. 특히 건축물이 환경에 미치는 양향은 절대적인 비중을 차지하고 있기 때문에 건축물의 전생애주기 동안에 에너지 절약과 생태환경보전을 위해 국가별로 친환경 건축물 인증제도를 운영하고 있다. 국내에서도 국토해양부와 환경부가 모든 시설물에 대한 친환경건축물 인증을 실시하고 있다. 특히 2010년부터 신축되는 모든 공공청사에 대해서 건물에너지효율 1등급의 취득을 의무화하고 있다. 효율적이고 체계적인 친환경건축물의 설계를 위해서는 설계 초기단계부터 친환경요소를 고려해야 하는 것이 필수적이다. 그러나 현재 친환경건축물 인증을 받기 위한 과정을 살펴보면, 실시설계가 거의 완료된 시점에서 친환경요소들을 고려함으로써 근본적인 친환경요소들을 설계에 적용하는데 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 기본 및 실시설계 Value Engineering에서 친환경적인 요소들을 고려하여 체계적인 친환경요소들을 고려한다면 효율적인 친환경건축물을 설계할 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 친환경건축물 인증기준과 기존의 VE 대상선정 기법을 분석하여 프로젝트에서 집중적으로 고려해야 하는 친환경적인 요소들을 선정하기 위한 Green VE 대상선정모델을 제안하고자 한다.
This study investigates field application of flowing concrete in order to improve workability, duality and economic evaluation of concrete. Test results showed that slump of fresh concrete satisfied the target value before and after flowing concrete, and setting time indicated 3 hours difference depending on the mixture proportion of ready-mixed-concrete company. As for the hardened concrete, compressive strength of standard curing specimens, both control and flowing concrete, presented designed value at 28 days elapse. However, the specimens curing at atmosphere decreased the value, due to the lower curing temperature, but also performed the designed value at 91 days. For the evaluation of construction fee by value engineering(V.E) concept, a flowing method declined 4.89% of concrete construction fee, which is 4.9% reduction for materials and 25% reduction for labor expenses, compared with previous construction methods.
XML은 현재 사실상 웹문서의 표준으로 자리 잡고 있다. X3D는 XML을 기반으로 설계된 Web3D 언어이다. 현재 3D 가상환경은 인터넷을 통해 많이 보급되어 있고 계속적으로 증가 하고 있다. 현재의 대부분의 가상환경에 대한 연구는 하위 차원의 구조적인 것에 초점이 맞추어져 있고 의미 정보를 활용하는 하지 못하고 있다. 본 연구에서는 사용자의 가상환경 탐색항해 정보를 XML 기반으로 저장하기 위한 방법에 대해 연구한다. 기존의 VRML이 가졌던 단순한 신그래프위주의 가상환경 구축에서 XML 기반의 X3D는 많은 장점을 갖고 있다. 그러나 기존의 연구들은 XML의 다양한 장점을 활용하지 못하고 있다. 본 연구는 가상환경을 구축하기 위한 X3D에 다양한 의미 정보를 저장하여 가상환경 탐색항해에 도움을 주고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 가상환경을 탐색하는 과정을 저장하기 위한 기법에 대해 연구하였다.
소셜 미디어(social media)는 블로그, 소셜 네트워크, 위키 등과 같이 사용자의 참여로 만들어지는 정보 컨텐츠이다. 사용자가 작성한 질문에 다른 사용자들이 답변을하는 질문-답변 커뮤니티 서비스도 이러한 소셜 미디어의 한 가지로서 지난 몇 년간 많은 양의 정보를 축적해왔다. 하지만 축적된 질문-답변의 양이 많아질수록 이전의 질문을 정확히 검색하는 것은 점점 어려운 작업이 되고 있다. 본 논문에서는 질문-답변 커뮤니티의 효율적인 정보 검색을 위해 확장된 나이브 베이즈 분류기(Na$\ddot{i}$ve Bayes classifier)를 이용하여 질문을 그 목적에 따라 정보형, 제안형, 의견형으로 자동 분류하는 기법을 제안한다. 정확한 분류를 위해 분류기는 질문-답변 문서의 구조적인 특징을 활용한다. 실제 질문-답변 커뮤니티의 질문들에 대해 실험을 수행한 결과 71.2%의 분류 정확도를 보였다.
현 디지털 시대에 즈음하여, 영상매체는 강력한 커뮤니케이션 수단으로 우리의 생활과 밀접하게 되었고, 그리고 가장 시각적 노출이 많은 매체로 부상되었다. 매일 90%이상의 사람들이 TV를 시청하고, 그들 대부분이 여가 시간을 TV시청이나 인터넷 이용으로 소비 한다는 사실이 이를 증명해 주고 있다. 급속도로 다변화 되어가고 있는 영상매체와 그 강력한 매체 잠재력에도 불구하고, 그 기능적 활용과 응용에 있어서는 상당히 한정되어 있다는 것이 현실이다. 본 연구는 영상이 가장 강력한 뇌 자극 매체로서, 그 치유 기능의 잠재력을 검증하는 것이 목적이다. 본 논문의 목적을 달성하기 위하여, 대체의학의 하나인 색치료 기법을 영상 제작적 요소와 접목하여, 비디오 테라피의 초석이 될 기능적 영상을 제작하였다. 그리고 직장인을 모집단으로 한 25명의 피험자를 대상으로 한 뇌파검사를 통하여 그 효과를 검증하였다.
지문분류는 사전에 정의된 클래스로 입력된 지문을 분류하여 자동지문인식 시스템에서 비교해야할 지문의 수를 줄여준다. 지지벡터기계(support vector machine; SVM)는 패턴인식 분야에서 널리 사용되고 있을 뿐만 아니라 지문분류에서도 높은 성능을 보이고 있다. SVM은 이진클래스 분류기이기 때문에 다중클래스 문제인 지문분류를 위해서 적절한 분류기 생성과 결합 기법이 필요하며, 본 논문에서는 일대다(one-vs-all; OVA) 방식으로 구성된 SVM을 naive Bayes(NB) 분류기를 이용하여 동적으로 구성하는 분류방법을 제안한다. 지문분류에서 대표적으로 사용되는 특징인 FingerCode와 지문의 구조적 특징인 특이점과 의사융선을 사용하여 OVA SVM과 NB 분류기를 학습하고, 포섭구조의 분류기를 구성하여 효과적인 지문분류를 수행한다. NIST-4 데이타베이스에 제안하는 방법을 적용하여 5클래스 분류에 대해서 90.8%의 높은 분류율을 획득하였으며, OVA 전략의 SVM을 다중클래스 분류문제에 적용할 때 발생하는 동점문제를 효과적으로 처리하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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