Auto Climbing Formwork System (ACS) for construction of high-rise building is a construction method for automatically lifting the formwork system supported by the anchor on the pre-constructed concrete wall. It has excellent construction speed and quality, but it has the possibility of structural failure depending on the quality of concrete and also has low economical efficiency due to the use of foreign technology. In order to overcome these problems, this study conducted an optimum design for the development of a new concept of Corner Supported Auto Climbing System (CS-ACS) in conjunction with the development of corner steel-reinforced concrete core wall system. For the design the formwork system, the basic module and structural member compositions were planned, and the structural analysis program was used to analyze the optimum member's cross section and spacing. As a result, the horizontal displacement and the stress of the horizontal members were influenced by the spacing more than the cross-section of the member. On the other hand, vertical members did not affect the displacement and stress of the formwork system. The form tie was very effective in controlling the displacement when adjusting the spacing of the horizontal members, but when the spacing of the form tie is more than 1,500mm, it is analyzed that form tie is yielding in basic module. When the span of the formwork system is more than 30m, it is analyzed that the basic module needs to be changed because of the increase of overall displacement.
데칸에 물을 혼합하여 일정한 크기와 간격으로 유화액적배열을 형성하여 물과의 혼합비율, 액적의 수 그리고 액적 간격 등이 연소특성에 어떠한 영향을 주는가를 고온의 연소실에서 파악하였다. 각각 10%, 20%, 30%의 물을 혼합하여 유화액적을 만든 후 일정한 크기의 액적을 각각의 서스펜더에 매달아서 일정한 간격의 액적배열을 만들어 고온에서 자발화를 시켰을 때, 점화지연, 수명시간, 전연소기간 그리고 미소폭발 등의 연소특성을 비교하였다. 대기압에서 연소실의 온도를 920 K로 하고 서스펜더의 수를 3개와 5개로 하였으며 액적배열의 간격은 $3{\sim}7\;mm$ 범위에서 1 mm 간격으로 각각 실험을 수행하였다. 본 실험을 통하여 물의 혼합비율이 높을수록, 그리고 액적배열의 간격이 넓을수록 점화지연현상이 길게 나타났으며, 수명시간은 액적의 간격이 넓을수록 짧게 나타났으며 점화지연시간과 수명시간의 합인 전연소기간은 액적의 수량이 3개인 경우가 점화지연시간이 긴 관계로 5개에 비해 길게 나타남을 확인하였다.
When a mechanical structure is driven by stationary wide band random point forces, the resulting vibration depends upon the number, location, and joint statistical properties of the exciting forces. In this study, under the assumption of light damping, an approximate procedure for analyzing plates is briefly outlined. The effects of number, location and correlation of the force field on the vibration level are then investigated for various cases in which random point forces with band limited white noise are applied, and the optimal spacing between input forces that produces a relative minimum in the vibration response is predicted.
자동 띄어쓰기 특성을 효과적으로 처리할 수 있는 LSTM(Long Short-Term Memory Neural Networks) 기반의 RNN 모델을 제시하고 적용한 결과를 분석하였다. 문장이 길거나 일부 노이즈가 포함된 경우에 신경망 학습이 쉽지 않은 문제를 해결하기 위하여 입력 데이터 형식과 디코딩 데이터 형식을 정의하고, 신경망 학습에서 드롭아웃, 양방향 다층 LSTM 셀, 계층 정규화 기법, 주목 기법(attention mechanism)을 적용하여 성능을 향상시키는 방법을 제안하였다. 학습 데이터로는 세종 말뭉치 자료를 사용하였으며, 학습 데이터가 부분적으로 불완전한 띄어쓰기가 포함되어 있었음에도 불구하고, 대량의 학습 데이터를 통해 한글 띄어쓰기에 대한 패턴이 의미 있게 학습되었다. 이것은 신경망에서 드롭아웃 기법을 통해 학습 모델의 오버피팅이 되지 않도록 함으로써 노이즈에 강한 모델을 만들었기 때문이다. 실험결과로 LSTM sequence-to-sequence 모델이 재현율과 정확도를 함께 고려한 평가 점수인 F1 값이 0.94로 규칙 기반 방식과 딥러닝 GRU-CRF보다 더 높은 성능을 보였다.
딥러닝의 급속한 발전은 패턴인식 분야의 성능을 혁신했으며 몇몇 문제에서는 인간 수준을 넘어서는 결과들을 보여주고 있다. 데이타를 분류하는 패턴인식과 달리 본 논문에서는 주어진 몇개의 한국어 문장으로부터 비슷한 문장들을 생성하는 문제를 다룬다. 이를위해 생성모델 중의 하나인 Variational Auto-Encoder 기반의 모델을 한국어 생성에 맞게 개선하고 적용하는 방법들을 논의한다. 첫째, 교착어인 한국어의 특성상 띄어쓰기를 기준으로 단어 생성시 단어의 개수가 너무 많아 이를 줄이기 위해 조사 및 어미들을 분리할 필요가 있다. 둘째, 한국어는 어순이 비교적 자유롭고 주어 목적어 등이 생략되는 경우가 많아 기존의 단방향 인코더를 양방향으로 확장한다. 마지막으로, 주어진 문장들을 기반으로 비슷하지만 새로운 문장들을 생성하기 위해 기존 문장들의 인코딩된 벡터표현들로부터 새로운 벡터를 찾아내고, 이 벡터를 디코딩하여 문장을 생성한다. 실험 결과를 통해 제안한 방법의 성능을 확인한다.
기존의 자동 띄어쓰기 연구는 n-gram 기반의 통계적인 기법을 이용하거나 형태소 분석기를 이용하여 어절 경계면에 공백을 삽입하는 방법으로 띄어쓰기 오류를 수정한다. 본 논문에서는 심층 신경망을 이용한 종단 간(end-to-end) 한국어 문장 자동 띄어쓰기 시스템을 제안한다. 자동 띄어쓰기 문제를 어절 단위가 아닌 음절 단위 태그 분류 문제로 정의하고 음절 unigram 임베딩과 양방향 LSTM Encoder로 문장 음절간의 양방향 의존 관계 정보를 고정된 길이의 문맥 자질 벡터로 연속적인 벡터 공간에 표현한다. 그리고 새로이 표현한 문맥 자질 벡터를 자동 띄어쓰기 태그(B 또는 I)로 분류한 후 B 태그 앞에 공백을 삽입하는 방법으로 한국어 문장의 자동 띄어쓰기를 수행하였다. 자동 띄어쓰기 태그 분류를 위해 전방향 신경망, 신경망 언어 모델, 그리고 선형 체인 CRF의 세 가지 방법의 분류 망에 따라 세 가지 심층 신경망 모델을 구성하고 종단 간 한국어 자동 띄어쓰기 시스템의 성능을 비교하였다. 세 가지 심층 신경망 모델에서 분류 망으로 선형체인 CRF를 이용한 심층 신경망 모델이 더 우수함을 보였다. 학습 및 테스트 말뭉치로는 최근에 구축된 대용량 한국어 원시 말뭉치로 KCC150을 사용하였다.
Purpose: Path planning and tracking algorithms applicable to various agricultural operations, such as tillage, planting, and spraying, are needed to generate steering angles for auto-guidance tractors to track a point ahead on the path. An optimal coverage path algorithm can enable a vehicle to effectively travel across a field by following a sequence of parallel paths with fixed spacing. This study proposes a path generation and tracking algorithm for an auto-guided Korean tractor with a tillage implement that generates a path with C-type turns and follows the generated path in a paddy field. A mathematical model was developed to generate a waypoint path for a tractor in a field. This waypoint path generation model was based on minimum tractor turning radius, waypoint intervals and LBOs (Limit of Boundary Offsets). At each location, the steering angle was calculated by comparing the waypoint angle and heading angle of the tractor. A path following program was developed with Labview-CVI to automatically read the waypoints and generate steering angles for the tractor to proceed to the next waypoint. A feasibility test of the developed program for real-time path tracking was performed with a mobile platform traveling on flat ground. The test results showed that the developed algorithm generated the desired path and steering angles with acceptable accuracy.
Longitudinal shell member that arranged block unit on 3D-curved surface is performed manual working by designer considering spacing of division characteristic, location and twisting at geometrical 3-dimensional form. Shell expansion drawing that drawn by initial design and shell landing work performed by hull production design have overlap of design work in terms of arrangement of shell longitudinal member. In this study, eliminate design overlap on shell member arrangement that is one of ship longitudinal member. Develop shell member optimization and auto arrangement system.
최근 SPECT/CT의 보급과 함께 다양한 영상보정 방법들을 빠르고 정확하게 적용할 수 있게 되면서, 영상품질 향상과 더불어 정량적 정확성까지 기대할 수 있게 되었다. 그중 Collimator Detector Response (CDR) 회복(recovery)은 검출기면의 거리로부터 발생된 blurring 효과를 보상하여 분해능 회복을 목적으로 하는 보정방법이다. 본 연구에서는 SPECT/CT 영상에서 CDR recovery 가 적용되었을 때 검출거리 변화에 따른 정량적 변화를 알아보고자 하였다. 검출거리의 변화에 따른 획득 계수의 차이를 알아보고자 검출거리를 궤도방식(obit type)에 따라 Circular는 X, Y축 반경 30 cm, Non-Circular는 X, Y축 반경 21 cm, 10 cm, Non-Circular Auto(=Auto Body Contouring_ ABC, spacing limit 1 cm)로 설정하였고, 재구성 방법은 CDR recovery(CDRr)의 사용 유/무에 따른 계수 회복 차이를 알아보고자 OSEM (w/o CDRr)와 Astonish(3D-OSEM with CDRr)로 구분하여 적용하였다. 이 때 감쇠, 산란, 붕괴 보정은 모든 영상에 공통 적용하였다. 정량적 평가를 위해 교정인자(calibration factor_CF) 산출을 목적으로 교정영상(cylindrical phantom, $^{99m}TcO_4$ 123.3 MBq, 물 9293 ml)을 획득하였고, 팬텀 실험을 위하여 50 cc 주사기에 물 31 ml를 채우고 $^{99m}TcO_4$ 123.3 MBq를 설정하여 팬텀영상을 획득하였다. 팬텀 영상에서 주사기 전체 체적에 VOI(volume of interest)를 설정하여 각 조건별로 총 계수 값을 측정하였고, CF를 적용시켜 설정된 참값 대비 추정값의 오차를 구하여 보정에 따른 정량적 정확성을 확인하였다. 산출된 CF는 154.27 (Bq/ml/cps/ml)이며, 각 조건별 영상에서 참값 대비 추정값은 OSEM에서 Circular 86.5%, Non-Circular 90.1%, ABC 91.3% Astonish에서 Circular 93.6%, Non-Circular 93.6%, ABC 93.9%으로 분석되었다. OSEM은 검출거리가 가까울수록 정확성이 높아졌으며, Astonish의 경우에는 거리와 상관없이 거의 유사한 값을 나타내었다. 오차는 OSEM Circular(-13.5%)에서 가장 크고, Astonish ABC(-6.1%)에서 가장 적었다. SPECT/CT영상에서 CDR recovery 적용을 통한 거리보상이 이루어 졌을 때 검출거리가 먼 조건에서도 근접검출과 거의 동일한 정량적 정확성을 보였고, 검출거리의 변화에 영향을 받지 않고 정확한 보정이 가능한 것을 확인 할 수 있었다.
Vegetative Filter Strip (VFS) is one of effective Best Management Practices (BMPs) to prevent sediment-laden water problem, is installed at the edge of source area such agricultural area so that sediment occurred in source area is trapped by VFS before it flow into stream or river. Appropriate scale of it needs to be simulated before it is installed, considering various field conditions. In this study, a model using VFSMOD-w model and Genetic Algorithm to determine effective VFS length was developed, it is available to calibrate input parameter related to source area sediment yield through thousands of VFSMOD-w simulations. Useful DBs, moreover, are stored in the model so that very specific input parameters can be used with reasonable values. Compared simulated values to observed data values for calibration, R2 and Nash-Stucliffe model efficiency coefficient were 0.74 and 0.65 in flow comparison, and 0.89 and 0.79 in sediment comparison. The model determined 1.0 m of Filter Length, 0.18 of Filter Slope, and 0.2 cm of Filter Media Spacing to reduce 80% of sediment by VFS. The model has not only Auto-Calibration module also DBs for specific input parameters, thus, the model is expected to be used for effective VFS scale.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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