• Geomechanics and Engineering
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• 제36권2호
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• pp.111-119
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• 2024

In the realm of rock excavation projects, precise estimation of the drilling rate index stands as a pivotal factor in strategic planning and cost assessment. This study introduces and evaluates two pioneering computational intelligence models designed for the prognostication of the drilling rate index, a pivotal parameter with direct implications for cost estimation in rock excavation projects. These models, denoted as the Relevance Vector Regression (RVR) optimized with the Invasive Weed Optimization algorithm (IWO) (RVR-IWO model) and the RVR integrated with the Shuffled Frog Leaping algorithm (SFL) (RVR-SFL model), represent a groundbreaking approach to forecasting drilling rate index. The RVR-IWO and RVR-SFL models were meticulously devised to harness the capabilities of computational intelligence and optimization techniques for drilling rate index estimation. This research pioneers the integration of IWO and SFL with RVR, constituting an unprecedented effort in forecasting drilling rate index. The primary objective of this study was to gauge the precision and dependability of these models in forecasting the drilling rate index, revealing significant distinctions between the two. In terms of predictive precision, the RVR-IWO model emerged as the superior choice when compared to the RVR-SFL model, underscoring the remarkable efficacy of the Invasive Weed Optimization algorithm. The RVR-IWO model delivered noteworthy results, boasting a Variance Account for (VAF) of 0.8406, a Mean Squared Error (MSE) of 0.0114, and a Squared Correlation Coefficient (R²) of 0.9315. On the contrary, the RVR-SFL model exhibited slightly lower precision, yielding an MSE of 0.0160, a VAF of 0.8205, and an R2 of 0.9120. These findings serve to highlight the potential of the RVR-IWO model as a formidable instrument for drilling rate index prediction, particularly within the framework of rock excavation projects. This research not only makes a significant contribution to the realm of drilling engineering but also underscores the broader adaptability of the RVR-IWO model in tackling an array of challenges within the domain of rock engineering. Ultimately, this study advances the comprehension of drilling rate index estimation and imparts valuable insights into the practical implementation of computational intelligence methodologies within the realm of engineering projects.

• 한국작물학회지
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• 제37권6호
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• pp.514-520
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• 1992

건답휴립직파재배에서 파종양식(산파, 조파, 적파)과 파종량(4, 6, 8kg / 10a)에 따른 벼의 생육과 수량성에 미치는 영향을 알기 위하여 직파재배용으로 육성중인 밀양 9005를 1991년 5월 12일에 파종하여 얻은 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 최고분얼수는 산파와 조파에서 적파보다 많았다. 파종량간에는 산파와 조파에서는 파종량 6kg일 때 최고분얼수가 가장 많았으며, 적파에서는 파종량이 증가할수록 최고분얼수도 증가하였다. 2. 파종양식간에 입묘수, 간장, 수장, 유효경화율은 차이가 없었으나, 출수기는 적파와 조파보다 1일 지연되었다. 출수기의 엽면적지수와 건물중은 산파에서 다를 파종양식보다 높았으며, 투광율은 조파와 적파에서 산파보다 더 높았다. 파종량간에는 파종량이 증가할수록 입묘수는 증가했지만, 출수기, 출수기의 엽면적지수와 건물중, 간장, 유효경비율은 파종량간에 차이가 없었다. 3. 파종양식간에 지상부길이, bending moment 및 생체중은 차이가 없었고 좌석중은 산파>조파>적파 순으로 낮았다. 도복지수는 파종량간에 차이가 없었고, 도복도 발생하지 않았다. cellulose, hemicellulose, lignin 등 간기의 세포벽구성물질은 파종양식과 파종량간에 교호작용이 있었다. 4. 단위면적 수수와 영화수, 천립중, 수량과 수확지수는 파종양식간에 차이가 없었다. 수당 영화수는 적파에서 산파와 적파보다 다소 높았다. 파종량간에는 수수, 수당 및 단위면적당 영화수, 등숙율, 수확지수 등은 차이가 없었으나 수량은 6kg/10a 파종량에서 4 및 8kg /10a 파종량에서 보다 높았다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제23권3호
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• pp.15-22
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• 2022

본 연구는 국내 대표 암석의 팽윤성을 관찰하고 암석의 풍화와 관련하여 시험법의 활용과 선행 분석의 개선점을 제시하고자 한다. 국내 고속도로 시공현장에서 지반조사를 위해 획득한 시추코어를 대상으로 스웰링시험 및 분석하였다. 연구 시험용 암종의 선정은 암석의 분류기준과 분포면적을 고려하였으며, 화성암은 화강암을 선정하였고 퇴적암은 사암과 이암을 선정하였다. 변성암은 편암과 편마암을 선정하였다. 암석의 흡수팽창지수를 결정하는 방법은 ISRM과 한국암반공학회 표준암석시험법(2005) 중 "암석의 시료채취와 시험편 제작 표준법"에 제안된 방법을 이용하였다. 팽창변위의 측정을 위한 시편은 높이 10cm, 지름 5cm의 원주형 이었다. 이에 수직되는 단면에 대해 흡수팽창변형률을 측정하였으며 단면 방향의 변형률은 팽창 방향의 길이를 보정하였다. 본 연구의 스웰링에 의한 풍화민감도 분석 시험 결과, 최대팽창변위보다 변화율이 암석의 팽윤성 판단에 효과적임을 알 수 있었다. 기존 스웰링분석법은 팽창변위의 최고점(최대팽창변위)을 이용하여 풍화민감도를 평가하고 있으나 암반등급별 구분이 불명확하므로 침수시간에 따른 팽창변위의 변화율(기울기)을 이용하는 것이 타당하다. 암반등급외 암석의 등방성과 이방성의 구분, 암종별 장축과 단축의 팽창변위(차이)를 활용한 풍화 특성의 판별이 필요하다. 풍화변질과 단층변질을 구분한 실험이 필요하며 이를 위해 선행적으로 구성 광물의 정량 분석이 필요하다. 또한, 화학적 풍화 단계의 팽창변위 분석을 통한 암종별 장기풍화 예측기술이 필요하다.