보의 전단 메커니즘을 구성하는 보 작용과 아치 작용은 전단경간비(a/d)에 따라 그 존재 비율이 바뀔 뿐, 항상 공존한다. 그러나 대부분의 제안식들은 이를 함께 고려하지 않으며, 단순히 a/d=2.5를 기준으로 식의 형태를 나누어 제시하는 것에 그치고 있다. 또한 현 설계 기준은 과거의 일반 강도 콘크리트를 기준으로 설립되었기 때문에, 현재 사용 추세가 점차 증가하고 있는 고강도 콘크리트에 적용하기에는 다소 한계점이 있다. 이러한 문제점을 보완하고자, 본 연구에서는 a/d의 범위에 구애받지 않으며 고강도의 콘크리트에서도 사용이 가능한 전단 강도 예측식을 제안하였다. 보 작용과 아치 작용을 동시에 고려하기 위해 Jenq과 Shah 모델을 바탕으로 축방향에 따른 철근의 응력 변화를 산정하여, 단면의 모멘트로부터 전단 강도를 산출하였다. 보다 정확한 예측식의 제안을 위하여 장부 작용과 전단 마찰과 같은 2차적인 작용들 역시 제안식에 포함시켰으며, 크기 효과도 반영하였다. 식의 상수를 결정하고 식의 형태를 간략화하기 위해 다량의 실험 자료를 이용하여 회귀분석을 실시하였다. 제안식을 콘크리트의 압축강도($f'_c$), 전단경간비(a/d), 철근비($\rho$), 보의 유효 깊이(d), 철근의 항복강도($f_y$)의 변수를 기준으로 기존의 식들과 비교 검증한 결과, 제안식이 보다 정확하고 합리적인 예측을 하는 것으로 판명되었다. 또한 제안식의 변수별 거동 양상 역시 실험값과 비교적 일치하는 것으로 나타났다.
기둥단면형상, 중력하중, 슬래브 경간길이와 같은 설계변수에 따른 플랫플레이트-기둥 접합부의 거동특성을 분석하기 위하여 기존의 강도모형을 검토하고 비선형유한요소해석을 실시하였다. 기존 강도 모형은 위험단면에서의 전단응력분포를 가정함에 있어서 다양한 설계변수의 영향을 고려하지 못하여 플랫플레이트-기둥 접합부의 강도를 정확하게 예측하지 못하였다. 비선형유한요소해석 결과, 하중가력방향과 평행한 기둥폭이 길어질수록 위험단면 측면에서 비틀림 전단을 받는 유효영역과 측면최대전단강도가 줄어들어 접합부의 강도가 큰 폭으로 감소한다. 중력하중은 접합부 위험단면에 부모멘트를 재하시키므로 측면의 최대전단응력을 감소시키며 접합부의 강도와 연성도를 줄어들게 한다. 중력하중이 재하되지 않은 경우, 경간길이가 길어질수록, 위험단면의 강성이 줄어들어 접합부의 강도와 연성도가 증가한다. 반면, 중력하중이 상대적으로 크게 재하된 경우, 경간길이가 짧을수록 접합부 강도가 증가하는데, 이는 동일한 크기의 전단력이 위험단면에 재하된다 하더라도 경간의 길이가 길어질수록 접합부 주변의 부모멘트로 인한 영향을 더 크게 받기 때문이다. 이와 같은 설계변수의 영향을 고려하여 접합부 강도를 산정하기 위하여 유효최대전단응력값을 제안하였으며 이 값을 사용하여 플랫플레이트-기둥 접합부의 강도를 산정할 경우, 기존 강도평가방법보다 정확한 예측이 가능함을 수치해석과의 비교를 통하여 검증하였다.
시/주파수 분석은 생체 신호 처리에서 널리 사용되어왔다. 전기 생리학적 신호로부터 중요한 특징들을 추출함으로써 이 방법들은 특정 질병의 임상 병리학적 기전 해석이 가능하다. 하지만 이 방법은 신호가 안정하다는 가정 아래 적용되었으며 불안정한 시스템에서의 적용은 제한이 되어 있다. 본 연구에서는 비선형적이고 비정상적인 심실세동 심전도 파형의 분석을 위해 Hilbert-Huang 변환을 사용한 새로운 신호처리 방법을 제안하였다. Hilbert-Huang 변환은 경험모드분리법(EMD)과 힐버트 변환으로 크게 두 가지로 구성된다. Hilbert-Huang 변환은 EMD를 사용하여 각각의 특성을 지니고 있는 독립적인 내부모드함수들로 나누어지며, 힐버트 변환에 의해 순간 주파수와 크기를 구할 수 있게 된다. 이런 특성으로 신호의 국부적인 작용에 대하여 정확하게 설명할 수 있게 된다. 본 연구에서는 Hilbert-Huang 변환을 기반으로 심실세동 심전도 파형으로부터 두 종류의 파라미터(EMD-IF, EMD-FFT)를 추출하고 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)을 이용하여 소생성공 및 실패 여부 예측에 관하여 연구하였다. 평균적으로 민감도와 특이도는 각각 87.57%와 76.92%로 나타났다. Hilbert-Huang 변환은 더욱 정확하게 심실세동에서의 소생성공 예측을 가능하게 하였다.
미국 테네시주 컴벌랜드 고원의 대부분은 혼합 침엽수림으로 되어 있어 기존의 성장과 산출 예측 방식을 적용하기 어렵다. 또한 그들의 역사가 알려져 있지 않을 뿐더러 많은 부분이 동령림이 아니기 때문에 성장과 수확 예측 모델을 만드는데 있어서 지위지수를 변수로 사용하는 것이 제한되어 있다. 임지형(landtype)은 거의 같은 수확을 내는 임지를 포함하도록 고안되어 있기 때문에 이런 혼효림에서 지위지수 대산 사용될 수 있다. 임지형을 사용한 식생 결정을 위해, Chi-square로 임지형과 임형(forest type)과의 의존성을 검사하였다. 임지형 사이에서 수확의 유의성은 회귀분석과 분산분석을 이용하여 검사되었다. 흉고단면적성장(basal area growth)은 Moser and Hall(l969)이 개발한 비선형 모델에 적용되었다. 또한 흉고단면적성장과 재적성장은, 임지형과 임지형급(landtype class)에 의한 선형 회귀분석을 통해 최초 총 흉고단면적과 최초 재적에 관한 하나의 함수로서 예측되었다. 분산분석으로 임지형에 따른 흉고단면적성장과 재적성장의 유의성을 검사하였다. 지위급(site class)과 임지형의 유의성은 Chi-square로 검사되었다. 표본 강도가 낮아 검증이 의심스러웠음에도 불구하고, 식생형 (vegetation type)은 연구 지역 내 임지형과 관계된 것으로 보인다. 본 연구에서 임지형 간의 수확은 통계학적인 유의성이 발견되지 않았다.
지금까지 연안에서 발생하는 쇄파에 대한 연구는 지속적으로 수행되었으며, 그에 따른 많은 실험자료가 축적되어 왔다. 또한, 다양한 실험자료로부터 공학적인 적용을 위한 쇄파 정보를 정량적으로 예측하기 위하여 회귀분석에 기반한 다양한 경험식이 제안되었다. 그러나 쇄파는 내재하고 있는 변동성이 있으므로 선형 회귀분석과 같은 선형적 통계접근 방법에는 한계가 있다. 본 연구에서는 쇄파파고 및 쇄파수심을 예측하기 위하여 기계학습 중 하나인 신경망을 사용하는 비선형 방법을 제안하였다. 신경망은 구글에서 배포하고 있는 머신러닝 오픈소스 플랫폼인 텐서플로(Tensorflow)를 이용하여 구축하였다. 신경망 모델은 수집된 실험자료를 무작위로 선택하여 학습하였으며, 학습에 이용하지 않은 자료를 사용하여 학습된 신경망을 평가하였다. 학습된 신경망에 의해 예측된 쇄파파고와 쇄파수심에 대한 예측결과는 기존의 경험식에 의한 계산결과에 비해 높은 예측성능을 보였으며, 이는 충분히 학습된 신경망은 쇄파파고 및 수심을 예측하기 위한 유용한 도구로 사용될 수 있음을 보여준다.
한반도 대기모델의 해상풍을 입력자료로 사용하는 초단기 파랑예측시스템을 구축하고, 예측성능을 결정하는 중요한 요소인 입력바람장-파랑 상호작용을 고려하여, 수치모의실험을 수행하였다. 예측성능을 검증하기 위해 비태풍시기와 태풍시기에 대한 파랑모델의 예측결과를 기상청 계류부이 관측자료와 비교하였다. 비태풍시기에는 전반적으로 모델의 과소모의 경향이 나타났으며, 입력바람장과 파랑의 상호작용 물리계수를 증가시키면 과소모의하는 예측경향과 평균제곱근오차(RMSE)는 감소하는 것을 확인할 수 있었다. RMSE가 최소가 되는 실험조건을 적용하여 태풍시기를 분석한 결과, 비태풍시기와 비교하여 예측오차가 증가하였다. 이는 파랑모델이 상대적으로 약한 비태풍시기의 바람장 영향을 고려했기 때문으로 보이며, 강한 바람장 형성으로 인한 파랑의 비선형효과와 파랑에너지 소산효과가 충분히 반영되지 않았던 것으로 판단된다.
선박과 교각이 충돌하면 생명과 안전에 큰 위협이 될 수 있다. 따라서 선박-교각 충돌력 영향 인자를 식별하고 다양한 충돌 조건에서의 충돌력에 대한 연구의 필요성이 있다. 본 논문에서는 선박-교각 충돌의 유한요소 모델을 설정하고, 수치 시뮬레이션을 통해 선적상태, 운항속도, 충돌 각도의 세 가지 입력조건을 조합하여 50가지 케이스에서의 선박-교각 최대 충돌력을 계산하였다. 계산된 유한요소해석 결과를 사용하여 신경망 추정 모델을 학습하고 최대 충돌력을 추정함으로써 빠른 시간에 최대 충돌력을 추정하는 프로세스를 제안하였다. 신경망 예측 모델은 가장 기초적인 역전파 신경망과 시간정보를 고려할 수 있는 순환신경망인 Elman 신경망 2가지 모델을 사용하였다. 10가지 케이스의 테스트 데이터로 시험한 결과 Elman 신경망을 사용했을 경우에 평균상대오차가 4.566%로 역전파 신경망보다 나은 최대 충돌력 추정이 가능함을 확인하였고 8가지 케이스에서 5%이하의 상대오차를 보여 주었다. 본 신경망을 이용한 최대 충돌력 추정법은 유한요소해석을 수행하지 않아도 되므로 계산 시간이 짧아 선박 항해 중 충돌을 회피할 수 없는 경우 피해를 최소화하는 의사결정의 기초 방법으로 사용할 수 있다.
자궁경부암은 전 세계적으로 여성에게 발생하는 암 중 네 번째로 흔한 암이며, 2020년 한 해 동안 60만 4천 건 이상의 신규 케이스가 보고되었고 이로 인한 사망자 수는 약 34만 1천 831명에 달했다. 콕스 회귀 모델은 암 연구에서 널리 채택되고 있는 주요 모델이지만, 비선형 연관성의 존재를 고려하면 선형 가정으로 인해 한계에 부딪힌다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 ResNet의 잔여 학습 프레임워크를 활용하여 자궁경부암 사망률 예측의 정확성을 개선한 새로운 모델인 ResSurvNet을 제안한다. 이 모델은 본 연구에서 비교한 DNN, CPH, CoxLasso, Cox Gradient Boost, RSF 모델들을 능가하는 정확도를 보여주었기에 이러한 우수한 예측 성능은 자궁경부암 환자 관리에 있어 조기 진단 및 치료 전략 수립에 기여할 수 있고 임상적으로 적용할 때 큰 가치가 있음을 입증하며, 생존 분석 분야에서도 의미 있는 진전을 나타낸다.
공급망 내에서의 교섭지위와 신뢰는 전략적으로 매우 중요한 이슈임에도 불구하고 교섭지위가 신뢰에 미치는 영향에 대해서는 논란이 많다. 본 연구는 교섭지위 및 신뢰에 관한 이론적 배경을 토대로 연구가설을 설정하고 공급망 참여기업에 대한 설문조사를 통해 타당성을 평가하는데 목적이 있다. 특히 교섭지위의 다양한 위상이 신뢰에 미치는 영향을 비선형함수로 설정하고 이를 반응곡선모형을 통해 분석해 본다는 데에 방법론적 차별성이 있다. 127개 기업의 설문조사 데이터를 통계적으로 분석한 결과, 구매기업이 인식하는 교섭지위는 공급자에 대한 신뢰요인에 대해 비선형적 영향을 미친다는 결과를 도출할 수 있었다. 본 연구는 공급망 내에서의 신뢰와 거래관계에 대한 통합적 시각을 제시했다는 측면에서 의의가 있을 것이다.
EPS(Expanded Polystyrene)를 이용한 하중경감공법은 초경량재(20~30kg/m3)인 EPS를 본 연구는 보강토 토류벽체의 뒤채움재로서 폐 EPS 조각을 혼합한 경량의 성토재료를 개발, 활용하기 위한 기초연구로서, 우리나라에 광범위하게 분포하는 화강풍화토와 폐 EPS조각을 혼합한 경량성토재에 대해 공학적 특성파악을 위한 기본물성시험을 수행하였고, 또한 국내에서 판매되고 있는 두가지 대표적인 강성 및 연성 지오그리드 보강재에 대해 폐 EPS조각의 혼합비를 변화시 켜가며 실내인발시험을 수행하였으며, 이들 시험결과를 토대로 하여 폐 EPS조각 혼합경량토의 토질공학적 특성과 지오그리드-혼합경량토 사이의 마찰특성을 분석.평가하였다. 또한 본 연구에서는, 인장력 이외에도 다짐하중 및 상재하중 등 수직하중에 의한 압축력이 추가로 동시에 작용하는 경우의 지오그리드의 인장력-변형률 관계를 고려할 수 있는 마찰강도 산정방법을 제시하였으며, 이 방법을 토대로 하여 지오그리드-혼합토 사이의 마찰강도 평가시 적용가능한 보정계수 a1 및 a2 값의 범위를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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