In order to reveal the independent relationship between track irregularity and wind loads, the stochastic characteristics of train-bridge coupling systems subjected to wind loads were investigated by the multi-sample calculation. The vehicle was selected as 23 degrees of freedom dynamical model, and the bridge was described by three-dimensional finite element model. It was assumed that the wind loads were random processes with strong spatial correlation, while the track irregularities were stationary random ones. As a case study, a high-speed train running on a cable-stayed bridge subjected to wind loads was studied. The effect of rail irregularities was deemed to be independent of the effect of wind excitations on the coupling system in the same wind circumstance for the same project, leading to the conclusion that the effect of wind loads and moving vehicle could be calculated separately. The variance results of the stochastic responses of vehicle-bridge coupling system under the action of wind loads and rail irregularities together were equivalent to the sum of the variance of the responses induced by each excitation. Therefore, when one of the input excitations is different, only the effect of changed loads needs to be assessed. Moreover, the new calculated results were combined with the effect of unchanged loads to present the stochastic response of coupling system subjected to the different excitations, reducing the cost of computations. The stochastic characteristics, the CFD (cumulative distribution function) of the coupling system with different wind velocities, vehicle speed, and vehicle marshalling were studied likewise.
Safety measures for tower cranes are extremely important among the seismic countermeasures at high-rise building construction sites. In particular, the collapse of a tower crane from a high position is a very serious catastrophe. An example of such an accident due to an earthquake is the case of the Taipei 101 Building (the author was the project director), which occurred on March 31, 2002. Failure of the bolted joints of the tower-crane mast was the direct cause of the collapse. Therefore, it is necessary to design for this eventuality and to take the necessary measures on construction sites. This can only be done by understanding the precise dynamic behavior of mast joints during an earthquake. Consequently, we created a new hybrid-element model (using beam, shell, and solid elements) that not only expressed the detailed behavior of the site joints of a tower-crane mast during an earthquake but also suppressed any increase in the total calculation time and revealed its behavior through computer simulations. Using the proposed structural model and simulation method, effective information for designing safe joints during earthquakes can be provided by considering workability (control of the bolt pretension axial force and other factors) and less construction cost. Notably, this analysis showed that the joint behavior of the initial pretension axial force of a bolt is considerably reduced after the axial force of the bolt exceeds the yield strength. A maximum decrease of 50% in the initial pretension axial force under the El Centro N-S Wave ($v_{max}=100cm/s$) was observed. Furthermore, this method can be applied to analyze the seismic responses of general temporary structures in construction sites.
This paper investigates experimentally and numerically the influence of drilling process on the mechanical and thermomechanical behaviors of woven glass fiber reinforced polymer (GFRP) composite plate. Through the experimental analysis, a CNC machine with cemented carbide drill (point angles 𝜙=118° and 6 mm diameter) was used to drill a woven GFRP laminated squared plate with a length of 36.6 mm and different thicknesses. A produced temperature during drilling "heat affected zone (HAZ)" was measured by two different procedures using thermal IR camera and thermocouples. A thrust force and cutting torque were measured by a Kistler 9272 dynamometer. The delamination factors were evaluated by the image processing technique. Finite element model (FEM) has been developed by using LS-Dyna to simulate the drilling processing and validate the thrust force and torque with those obtained by experimental technique. It is found that, the present finite element model has the capability to predict the force and torque efficiently at various drilling conditions. Numerical parametric analysis is presented to illustrate the influences of the speeding up, coefficient of friction, element type, and mass scaling effects on the calculated thrust force, torque and calculation's cost. It is found that, the cutting time can be adjusted by drilling parameters (feed, speed, and specimen thickness) to control the induced temperature and thus, the force, torque and delamination factor in drilling GFRP composites. The delamination of woven GFRP is accompanied with edge chipping, spalling, and uncut fibers.
본 연구는 대한민국 서남권의 도심항공교통(UAM) 거점환승센터를 광주송정역에 건립하였을 경우 도심항공교통(UAM)의 수단분담률을 예측하는 것이다. 효용함수와 수단선택 로짓모형을 이용한 점 추정방식의 확정적 교통수요 예측모형은 미래의 변동성을 반영하는 못하는 한계점을 지니며 이를 보완하고자 본 연구에서는 효용함수와 몬테카를로 시뮬레이션 분석을 결합하여 확률론적 도심항공교통의 수단분담률을 추정하였다. 도심항공교통의 수단분담률을 결정하는 변수의 확률분포를 가정하여 시뮬레이션 결과 최소 0.07%, 최대 4.7%, 평균 0.95%의 수단분담률로 산출되었다. 수단분담률에 영향을 미치는 주요 영향 요인의 민감도 분석 결과 단위요금, 비용파라미터, 기본요금, 이착륙 시간이 중요 요인으로 나타났으며, 단위요금, 기본요금, 이착륙 시간은 음(-)의 상관관계를 보이는 것으로 나타나 도심항공교통의 이용 활성화를 위해서는 적정 수준의 요금 설정이 중요할 것으로 판단된다.
최근, 인공신경망 모델은 예측, 수치제어, 로봇제어, 패턴인식 등의 분야에서 촉망되는 기술이다. 본 연구에서는 인공신경망 모델을 이용하여 온실 외부 온도를 예측하고 이를 온실제어에 활용하는데 목적이 있다. 예측 모델의 성능 평가를 위해 다중회귀모델과 SVM 모델과의 비교분석을 수행하였다. 평가 방법으로는 10-Fold Cross Validation을 사용하였으며, 예측 성능 향상을 위해 상관관계분석 통해 데이터 축소를 수행하였고, 측정 데이터로부터 새로운 Factor 추출하여 데이터의 신뢰성을 확보하였다. 인공신경망 구축을 위해 Backpropagation algorithm을 사용하였으며, 다중회귀모델은 M5 method로 구축하였고, SVM 모델을 epsilon-SVM으로 구축하였다. 각 모델의 비교분석 결과 각각 0.9256, 1.8503과 7.5521로 나타났다. 또한 예측모델을 온실 난방부하 계산에 적용함으로써 온실에 사용되는 에너지 비용 절감을 통한 수입증대에 기여할 수 있다. 실험한 온실의 난방부하는 3326.4kcal/h이며, 총 난방시간이 $10000^{\circ}C/h$일 때 연료소비량은 453.8L로 예측된다. 아울러 데이터 마이닝 기술 중 하나인 인공신경망을 정밀온실제어, 재배기법, 수확예측 등 다양한 농업 분야에 적용함으로써 스마트 농업으로의 발전에 기여할 수 있다.
CNN(Convolutional Neural Network) 알고리즘은 인공신경망 구현에 활용되는 대표적인 알고리즘으로 기존 FNN(Fully connected multi layered Neural Network)의 문제점인 연산의 급격한 증가와 낮은 객체 인식률을 개선하였다. 그러나 IT 기기들의 급격한 발달로 최근 출시된 스마트폰 및 태블릿의 카메라에 촬영되는 이미지들의 최대 해상도는 108MP로 약 1억 8백만 화소이다. 특히 CNN 알고리즘은 고해상도의 단순 이미지를 학습 및 처리에 많은 비용과 시간이 요구된다. 이에 본 논문에서는 고해상도 단순 이미지의 객체 분류 학습모델 구현을 위한 개선된 CNN 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 고해상도의 이미지들의 학습모델 생성 시간을 감소하기 위해 CNN 알고리즘의 풀링계층의 Max Pooling 알고리즘 연산을 위한 인접 행렬 값을 변경한다. 변경한 행렬 값마다 4MP, 8MP, 12MP의 고해상도 이미지들의 처리할 수 있는 학습 모델들을 구현한다. 성능평가 결과, 제안하는 알고리즘의 학습 모델의 생성 시간은 12MP 기준 약 36.26%의 감소하고, 학습 모델의 객체 분류 정확도와 손실률은 기존 모델 대비 약 1% 이내로 오차 범위 안에 포함되어 크게 문제가 되지 않는다. 향후 본 연구에서 사용된 학습 데이터보다 다양한 이미지 종류 및 실제 사진으로 학습 모델을 구현한 실질적인 검증이 필요하다.
Microwave Access(WiMAX)는 20세기 통신 시스템에서 세계적인 정보처리 상호 운용에 매우 효율적인 기술이라 할 수 있다. 이 기술은 광대역 속도의 통신을 케이블 없이 무선으로 제공하며, IEEE 802.16 표준(무선 MAN 이라고도 함)을 기반으로 정의된다. IEEE 802.16e에서 모바일 WiMAX는 GSM, CDMA기술 보다 더 효율적인 기술로 정의된다. 본 논문에서는 WiMAX에 사용되는 4종류의 Modulation(BPSK, QPSK, 2개의 QAM)을 비교하여 통신 시 Cell 영역에 대한 효율성에 대해 연구 하였다. 또한, 시골과 도시와 같은 지역을 위한 Cost 231 모델과 외곽 지역을 위한 모델인 Erceg-Greenstein의 2가지 모델을 적용하였고, 이를 기반으로 Cell 영역에서 주파수, 기지국 안테나의 높이, 전송 전력, SNR 등의 효율성에 대한 연구를 수행하였으며, uplink와 downlink에 대한 실험 결과를 통해 본 논문에서 제기한 WiMAX의 Modulation에 따른 효율을 분석하였다.
1990년대 3D CAD가 출현한 이후, 최근 BIM(Building Information Modeling)이 이슈화되고 있다. BIM이라 함은 건설 프로젝트 생애주기 전반에 걸쳐 생성되는 정보를 3D Model과 함께 관리하는 것으로, 건설 프로젝트 각 분야의 정보들을 3D 모델과 연동하는 프로세스를 가지고 있다. 이에 견적 분야에서도 3D 모델로부터 자재의 물량을 산출하는 연구들이 진행되어 오고 있으며, 국내l에서 상용화된 견적 프로그램을 국내 건설 프로젝트에 적용하려는 시도가 이루어지고 있다. 그러나 이는 2D 도면으로부터 물량을 산출하는 기존의 견적방식보다 작업시간 및 생산성 측면에서 효율성이 떨어질 뿐만 아니라, 국외 견적 업무는 국내 견적과 다른 방식으로 이루어지고 있기 때문에 국외 상용 프로그램을 국내 건설 프로젝트에 적용하는데 한계가 있다. 그러므로 국내 건설 프로젝트에서 3D 기반 견적 프로그램을 활용하지 못하고 있다. 본 연구에서는 국내 실정에 적합한 3D 기반 견적 프로그램 개발을 위해 우선적으로 고려되어야 할 3D CAD로부터 물량 정보를 견적 프로그램으로 전달하는 3D CAD와 물량산출 연동 프로그램을 제안하고자 한다.
본 연구에서는 보건의료정보관리사 양성을 위한 대학에서 EMR 교육시스템을 활용하여 교육할 수 있는 실습모델을 연구하였다. 현재 보건의료정보관리사의 직무역량 강화를 위해 도입된 보건의료정보관리교육 평가·인증 기준에 보건의료정보관리를 위한 실습과정이 제시되어 있지 않다. 이에 따라서 보건의료 정보관리교육 평가·인증 편람에서 교육환경으로 제시한 실습프로그램을 EMR 교육시스템에서 실습할 수 있도록 프로그램을 구성였다. 또한 프로그램별로 보건의료정보관리 현장실습지침서에 따라 수행할 수 있는 실습모델을 연구하였다. 보건의료정보관리 교육용 EMR시스템을 이용하여 마스터데이터관리, 환자 등록, 의사처방, 진료비 수납, 건강보험청구관리, 서식관리, 퇴원등록, 암등록, 미비기록관리, 보건의료데이터관리, 보건의료통계, 정보보호/보안관리에 대한 실습을 수행할 수 있도록 실습모델을 연구하였다. 대학에서 체계적이고 표준화된 보건의료정보관리 실습과정을 수행하여 보건의료정보관리 교육의 질적 수준을 높임으로써 보건의료정보관리 전문가로써 역할을 수행할 수 있을 것이다. 이에 따라서 보건의료정보관리사의 실습교육을 통하여 의료데이터 분석을 기반으로 의료서비스를 개발하고 관리하는 보건의료 정보관리 전문가를 양성할 수 있도록 해야 할 것이다.
기상수치예보모델의 강수물리과정은 강수 발생과 연관된 입자의 낙하속도, 부착 및 자동전환, 입자크기분포 등의 과정을 다룬다. 하지만 수치예보모델의 미세물리과정과 모수에는 상당한 불확실성이 내포되어 있다. 수치예보모델의 불확실성을 줄이기 위하여 일반적으로 모수 추정을 사용한다. 이 연구에서는 모수 추정을 위한 최적화 알고리즘으로 마이크로 유전알고리즘과 하모니탐색 알고리즘을 사용하고 우리나라에서 발생한 강수사례에 대해 통합모델의 강수물리과정에서 사용하는 모수를 최적화하였다. 두 알고리즘의 서로 다른 특성으로 인해 최적화 과정 중의 차이가 보였다. 마이크로 유전알고리즘은 440회 수행 후 약 1.033의 적합도로 수렴하였고 하모니탐색 알고리즘은 60번 수행 후 약 1.031의 적합도로 수렴하였다. 이를 통해 하모니탐색 알고리즘이 마이크로 유전알고리즘보다 더 빨리 최적의 모수를 탐색하는 것을 알 수 있었다. 따라서 계산비용이 방대한 기상수치예보모델의 최적화 문제에서 빠른 시간 내에 최적의 모수를 탐색해야 한다면 하모니 탐색 알고리즘이 더 적합하다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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