• 비파괴검사학회지
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• 제18권6호
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• pp.464-476
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• 1998

원자력 발전소 증기발생기 전열관 검사에 사용되는 와전류 탐상에 있어 결함신호로부터 결함의 형상, 크기, 위치를 정확히 결정하는 것은 매우 중요한 문제 중의 하나이다. 이에 본 연구에서는 유한요소 해석으로 얻은 학습표본으로 훈련시킨 신경회로망을 이용해 이러한 와전류 결함신호의 역문제를 풀었다. 우선 4종류의 축대칭와 전류 결함신호를 총 216개 생성하고, 각각의 결함신호에 대해 24개씩의 와전류 특징을 추출한 후, 그 중에서 결함분석에 유용한 13개의 특징을 선택하였다. 그리고 이렇게 선별된 특징을 기반으로 4가지 형상의 결함에 대한 분류작업을 확률신경 회 로망에 의해 수행하고, 그 결과로 형상이 결정된 결함에 대한 크기산정을 역전파신경 회로망을 사용하여 실시하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제25권4호
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• pp.20-27
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• 2021

이 연구에서는 강봉 트러스 시스템으로 보강된 조적벽체의 내진거동을 합리적으로 평가하기 위하여 범용프로그램인 Abaqus를 이용한 비선형 유한요소해석 절차를 제시하였다. 조적벽체의 유한요소 모델은 콘크리트 손상 소성(concrete damaged plasticity, CDP)모델 및 벽돌-모르타르 계면 특성은 Yang et al.이 제시한 조적 프리즘의 압축 및 인장의 응력-변형률 모델과 전단마찰모델을 기반으로 메소-스케일법을 적용하였다. 유한요소 해석결과를 다양한 변수조건에서 실험결과와 비교한 결과, 강봉 트러스 시스템으로 보강된 조적벽체의 균열진전, 파괴 모드, 강체회전 내력 및 최대내력 그리고 횡하중-횡변위 관계에 대한 실험결과와 잘 일치하였다. 따라서 제시된 유한요소해석 절차는 조적벽체의 내진보강 설계에 합리적으로 이용될 수 있다고 판단된다.

• 한국항행학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.585-590
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• 2018

GPS 위성의 궤도는 위성의 GPS 측정치와 정밀한 위성의 동역학을 함께 고려하여 정밀하게 추정 할 수 있다. 대부분의 위성 동역학 성분은 위성의 위치와 속도와 알려진 모델 식의 수식과 계수 값을 활용하여 정밀한 구현이 가능하다. 그러나 태양풍에 의한 힘은 모델을 선정하고, 모델의 계수를 추정해야 한다. 이 때, 모델에 따라 구현 성능이 달라질 수 있다. 따라서 본 논문은 CODE에서 생성한 정밀 궤도력을 활용해, 다양한 태양풍 모델의 계수를 추정하고 각 모델을 활용한 궤도 전파 모델의 정확도를 비교 분석했다. 결과적으로 ECOM 모델과reduced ECOM을 활용하는 경우, CODE 1일궤도와 cm level 오차를 가지는 궤도전파모델을 구현할 수 있음을 확인했다. 또한 SRP 모델을 구현하지 않는 경우 수십 m의 오차를 가짐을 확인할 수 있었다.

• Advances in concrete construction
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• 제10권6호
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• pp.479-488
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• 2020

The experimental and numerical works were carried out on high performance fiber reinforced concrete (HPFRC) with w/cm ratios ranging from 0.25 to 0.40, fiber volume fraction (Vf)=0-1.5% and 10% silica fume replacement. Improvements in compressive and flexural strengths obtained for HPFRC are moderate and significant, respectively, Empirical equations developed for the compressive strength and flexural strength of HPFRC as a function of fiber volume fraction. A relation between flexural strength and compressive strength of HPFRC with R=0.78 was developed. Due to the complex mix proportions and non-linear relationship between the mix proportions and properties, models with reliable predictive capabilities are not developed and also research on HPFRC was empirical. In this paper due to the inadequacy of present method, a back propagation-neural network (BP-NN) was employed to estimate the 28-day compressive strength of HPFRC mixes. BP-NN model was built to implement the highly non-linear relationship between the mix proportions and their properties. This paper describes the data sets collected, training of ANNs and comparison of the experimental results obtained for various mixtures. On statistical analyses of collected data, a multiple linear regression (MLR) model with R2=0.78 was developed for the prediction of compressive strength of HPFRC mixes, and average absolute error (AAE) obtained is 6.5%. On validation of the data sets by NNs, the error range was within 2% of the actual values. ANN model has given the significant degree of accuracy and reliability compared to the MLR model. ANN approach can be effectively used to estimate the 28-day compressive strength of fibrous concrete mixes and is practical.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권11호
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• pp.3991-4010
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• 2021

The Question Similarity Measurement of Chinese Crop Diseases and Insect Pests (QSM-CCD&IP) aims to judge the user's tendency to ask questions regarding input problems. The measurement is the basis of the Agricultural Knowledge Question and Answering (Q & A) system, information retrieval, and other tasks. However, the corpus and measurement methods available in this field have some deficiencies. In addition, error propagation may occur when the word boundary features and local context information are ignored when the general method embeds sentences. Hence, these factors make the task challenging. To solve the above problems and tackle the Question Similarity Measurement task in this work, a corpus on Chinese crop diseases and insect pests(CCDIP), which contains 13 categories, was established. Then, taking the CCDIP as the research object, this study proposes a Chinese agricultural text similarity matching model, namely, the AgrCQS. This model is based on mixed information extraction. Specifically, the hybrid embedding layer can enrich character information and improve the recognition ability of the model on the word boundary. The multi-scale local information can be extracted by multi-core convolutional neural network based on multi-weight (MM-CNN). The self-attention mechanism can enhance the fusion ability of the model on global information. In this research, the performance of the AgrCQS on the CCDIP is verified, and three benchmark datasets, namely, AFQMC, LCQMC, and BQ, are used. The accuracy rates are 93.92%, 74.42%, 86.35%, and 83.05%, respectively, which are higher than that of baseline systems without using any external knowledge. Additionally, the proposed method module can be extracted separately and applied to other models, thus providing reference for related research.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.410-416
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• 2023

저궤도위성 통신시스템의 경우, 정지 궤도 위성 통신시스템과 달리 지상 기기 기준 상대적으로 고속 기동하여 움직이며, 지상 기기와 이루는 각도 역시 고정되지 않고 넓은 범위에서 가변적으로 되므로 지상에 존재하는 건물, 산 등과 같은 지형물의 위치 및 높이에 따라 위성 통신 시스템임에도 불구하고 다중 경로로 인한 주파수 선택적 페이딩 현상이 나타날 수 있다. 본 논문에서는 저궤도위성 통신시스템에서 발생할 수 있는 저궤도 다중 경로 페이딩 위성 채널 모델과 저궤도위성의고속기동으로 발생하는 도플러 주파수 천이에 대하여 분석하고, 이를 기반으로 다중 경로 페이딩 위성 채널 모델에 적합한 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 및 SC-FDE(Single Carrier Frequency Domain Equalizer) 전송 방식에 대하여 효과적인 등화 기법을 제시한다. 또한, 본 논문에서는 제시된 등화 기법이 적용된 OFDM 및 SC-FDE 전송방식의 저궤도 다중경로 페이딩 위성 채널 환경에서의 성능을 모의실험을 통하여 비교 분석하였으며, SC-FDE 방식이 OFDM 방식보다 우수함을 확인하였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제23권2호
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• pp.5-17
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• 2007

기존의 표면파 기법들은 근거리장 효과를 피하기 위하여 적절한 실험 방법 및 필터 기준을 제시하고 있다. HWAW 기법은 다른 표면파와는 다르게 이러한 근거리장 영역에서의 파의 거동을 적극적으로 활용하여 지반의 전단파 속도 주상도를 도출한다. 에너지가 작은 저주파 신호를 시간-주파수 해석을 통해 획득하며 체적파의 영향을 고려한 단일 배열 역산을 통해 가능하다. 이러한 사항을 검증하기 위해서 근거리장에서의 탄성파의 전파 형상을 수치해석을 통하여 모사하였으며 다양한 지반 형태를 대표하기 위해 5개의 지반모델을 구성하였다. 수치모델링을 통해 획득한 시간영역 신호를 이용하여 HWAW 기법으로 실험분산곡선을 도출하였다. 도출된 실험 분산곡선과 3차원 정모델링(Kausel의 방법)을 통해 계산된 이론 분산곡선의 형상이 각 위치에서 저의 일치하였다. 그러므로 HWAW 기법을 수행하는데 있어 근거리장 영역이 포함된 실험 분산곡선을 획득하여도 Kausel의 방법을 이용하여 역산을 수행할 경우 신뢰성 있는 지반의 전단파 속도를 도출하는 것이 가능하다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제23권1호
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• pp.51-65
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• 2007

본 논문의 목적은 초음파 탐사 방법을 이용하여 지반내의 불연속 물질을 탐측할 수 있는 고해상도의 시스템을 개발하고 실내에서 적용하는 것이다. 초음파 탐측 방법은 불연속면의 경계면에서 반사되어온 반사파를 탐측하고, 이를 배열하여 불연속면의 존재를 찾는 방법이다. 본 논문은 암반내 초음파의 전달 양상, 최적화된 트랜스듀서의 선택, 데이터 획득, 신호처리 방법, 영상화 기법, 그리고 실내 적용실험을 포함하고 있다. 실내실험은 수평이동장치와 회전이동장치를 이용하여 수행된다. 수중에서 수평이동 및 회전실험 결과, 불연속면의 위치와 크기가 정확하게 평가 되었다. 또한 석고시료에서 회전실험결과 석고 내에 존재하는 균열과 공동이 비교적 정확하게 영상화됨을 알 수 있다. 본 논문은 새롭게 제시된 방법이 암반 불연속면 탐측에 매우 경제적이고 효과적인 방법이 될 수 있음을 보여준다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권3B호
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• pp.213-219
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• 2009

밀집도시에서 하수도, 건물, 제방 등과 같은 형상은 흐름이나 범람류의 전파에 영향을 미치므로 이러한 요소들은 도시지역의 범람 모델을 구축하는데 있어서 고려되어야 할 것이다. 도시지역의 2차원 범람모형은 현재 홍수범람 분야에서 가장 중요하게 적용되고 있지만, 이러한 모델은 지형적인 부정확한 변수 및 부정확하고 불충분한 자료 때문에 매우 제한적인 모델이라 할 수 있다. 본 연구에서는 시가지 침수심을 모의 계산하기 위해 유역 유출 모형, 2차원 시가지 모형 그리고 하수도 모형을 통합하여 2002년 침수피해를 입은 바 있는 삼척지역에 적용하여 건물 및 배수 펌프용량이 침수심에 미치는 영향에 대해 분석하였다. 그 결과 침수심은 배수용량에 직접적으로 영향을 받으며 또한 0.2-0.6 범위의 건물 점유율에 대한 침수심은 약 20-30 cm가 증가되는 것으로 나타났다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제37권3호
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• pp.223-241
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• 2024

Evaluating the performance of Tunnel Boring Machines (TBMs) stands as a pivotal juncture in the domain of hard rock mechanized tunneling, essential for achieving both a dependable construction timeline and utilization rate. In this investigation, three advanced artificial neural networks namely, gated recurrent unit (GRU), back propagation neural network (BPNN), and simple recurrent neural network (SRNN) were crafted to prognosticate TBM-rate of penetration (ROP). Drawing from a dataset comprising 1125 data points amassed during the construction of the Alborze Service Tunnel, the study commenced. Initially, five geomechanical parameters were scrutinized for their impact on TBM-ROP efficiency. Subsequent statistical analyses narrowed down the effective parameters to three, including uniaxial compressive strength (UCS), peak slope index (PSI), and Brazilian tensile strength (BTS). Among the methodologies employed, GRU emerged as the most robust model, demonstrating exceptional predictive prowess for TBM-ROP with staggering accuracy metrics on the testing subset (R² = 0.87, NRMSE = 6.76E-04, MAD = 2.85E-05). The proposed models present viable solutions for analogous ground and TBM tunneling scenarios, particularly beneficial in routes predominantly composed of volcanic and sedimentary rock formations. Leveraging forecasted parameters holds the promise of enhancing both machine efficiency and construction safety within TBM tunneling endeavors.