Changjun Lee

Abstract This study utilizes the machine learning technique to solve the complex fatigue problem of concrete materials. To this end, several learning algorithms were addressed including the random forest (RF), support vector machine (SVM), and artificial neural networks (ANNs) models. Extensive experimental data were collected from literature to train the machine learning models for estimating the maximum number of cycles at failure (i.e., the so‐called fatigue life). A machine learning model pr

종자의 산지가 다른 루브라참나무(24년생)를 대상으로 물리 및 역학적 관계를 조사하여 생장속도와 목재의 재질과의 관계를 규명하였다. 생재함수율은 변재보다 심재가 높은 것으로 나타났고, 산지 간에 차이를 나타냈다. 비중의 경우 심재는 생장이 좋을수록 작아지는 경향을 보였고, 변재는 생장이 좋을수록 커지는 관계를 나타냈다. 전수축률은 산지간 차이를 나타냈으며, 생장이 좋을수록 수축률과 T/R율은 높아지는 것으로 나타났다. 압축영계수, 휨강도와 휨영계수 및 충격강도는 산지 간 차이를 보였으며, 생장이 좋을수록 낮아지는 경향을 보였다. 전단강도는 산지 간 차이를 보였으며, 생장이 좋을수록 커지는 경향을 보였다. 경도는 세 단면에서 산지 간 차이를 보였으며, 생장이 좋을수록 커지는 경향을 나타냈다. 5종의 산지가 다른 루브라참나무 중 Bancroft산 종자의 경우가 가장 좋은 수고생장을 보이고, 세 번째의 흉고직경을 나타내며, 압축, 휨, 경도, 전단, 충격강도 모두 우수하여 생장과 재질면을

Tendon damage is a major risk of prestressed structures. Ground anchors are structural elements that introduce high levels of prestress, typically over 1000 kN. Tendon damage can threaten the stability of the structure they support. Particularly, visual inspection of buried ground anchor tendons is impossible. Thus, assessing tendon damage is essential during its service life. In this study, an embedded tendon damage detection method based on the magnetostriction effect is developed. A parametri

건설현장에서의 사고는 끊임없이 발생해왔으며 이는 물적 피해뿐만 아니라 인명피해를 크게 야기한다. 최근 중대재해처벌법 시행 이후, 산업재해 중 인명피해 예방에 대하여 중요성이 더욱 부각되었고 현장감독을 통하여 안전관리가 이루어지고 있으나, 광활한 건설현장에서 안전관리 인력은 부족한 실정이다. 본 연구에서는 웨어러블 센서를 착용한 작업자의 위치를 파악하고 디지털 트윈 환경에 정의된 위험 구역 주변의 작업자 안전을 관리하는 기술을 개발하였다. 칼만 필터를 기반으로 관성 측정장치 및 초광대역 센서를 융합하여 작업자의 위치 측위 한계점을 개선하고 디지털 트윈의 수단으로 BIM을 활용하였다. 본 연구를 통해 현장감독 인력 부족에 대한 예방책을 제안하여 작업자 중심의 체계적인 안전관리가 가능할 것이라 판단된다.

Fire doors are installed between compartments to prevent the spread of fire. During a fire, the temperature difference between the exposed and unexposed surfaces induces bending deformation of the door, thereby reducing its fire resistance performance. Excessive deformation may further compromise the structural integrity of the door. This study presents a thermo-mechanical model that idealizes the bending behavior of double swing fire doors based on the deflection equation of a simply supported

PURPOSES : This study analyzes the accident damage scale of hazardous material transportation vehicles not monitored in real time by the Hazardous Material Transportation Safety (HMTS) management center. METHODS : To simulate hazardous-material transportation vehicle accidents, a preliminary analysis of transportation vehicle registration status was conducted. Simulation analyses were conducted for hazardous substance and flammable gas transportation vehicles with a high proportion of small- and

Tendon damage is a major risk of prestressed structures. Ground anchors are structural elements that introduce high levels of prestress, typically over 1000 kN. Tendon damage can threaten the stability of the structure they support. Particularly, visual inspection of buried ground anchor tendons is impossible. Thus, assessing tendon damage is essential during its service life. This study proposes an embedded tendon damage detection method based on the magnetic hysteresis change. Different damage

본 연구는 심각한 사회문제로 대두되고 있는 직무스트레스의 해소 수단으로서 디지털 게임의 효과성을 체계적으로 검증하기 위해 직무 스트레스 요인별 디지털 게임 장르 선택과 디지털 게임 장르별 직무스트레스 요인이 이완과 숙달이라는 회복 경험에 미치는 영향을 실증 분석하였다. 분석 결과 직무요구, 직무자율성 결여, 관계갈등이라는 세 가지의 직무 스트레스 요인 중 직무요구 스트레스가 유의하게 게임 장르 선택에 영향을 미치는 것으로 나타났는데, 리소스 게임에는 긍정적인 영향을 롤플레잉과 미니게임에는 부정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 게임 장르별 직무 스트레스 요인이 이완과 숙달 경험에 미치는 영향을 살펴본 결과, 직무 스트레스 요인 중 관계갈등이 대부분의 게임 장르에서 이완 경험에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며 숙달 경험에서는 직무 자율성 결여가 부정적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 한편 이용자가 느끼는 게임의 난이도는 직무 스트레스 요인이 미치는 영향을 조절하는 것으로

본 논문에서는 전자기장 유한요소해석을 통해 그라운드 앵커 긴장재의 국부 부식 발생에 따른 자기적 특성의 변화를 분석하였다. 그라운드 앵커 긴장재가 부식되면서 나타나는 자기적 특성을 관찰하기 위해 부식 깊이를 실험변수로 설정하였으며, 5가지case의 긴장재와 EM(elasto-magnetic) 센서를 3차원 모델링하였다. 또한 유한요소해석결과를 바탕으로 작도한 자기이력곡선으로부터 특정 인덱스를 추출하였다. 시뮬레이션 결과, 부식으로 인해 긴장재의 유효단면적이 감소할수록 자기이력곡선의 초기 곡선 포화점이 감소하는 것으로 나타났으며, 이로 인해 투자율 또한 감소하는 것으로 나타났다.

본 연구는 국내 시니어 SNS 이용자의 SNS 이용패턴을 발견하고, 시니어의 SNS 이용과 관련있는 심리적 변인(인지욕구, 자아존중감)과 가구구성형태(독거가구, 부부가구, 이삼세대 가구)가 SNS의 적극적인 이용에 미치는 영향을 검증하였다. 정보통신정책연구원에서 제공하는 2019년, 2020년 미디어패널데이터를 이용하여 50대 이상 시니어의 SNS 이용행태에 따른 군집화를 시도 한 결과, ‘적극적 이용 집단’, ‘소극적 이용 집단’, ‘비이용 집단’의 세 집단으로 구분되었다. 또, 2019년과 2020년의 군집 간 이동을 확인하여 SNS 이용이 적극적인 수준으로 이동한 집단에 영향을 주는 변인이 무엇인지 탐색한 결과, 이삼세대 가구에 속할수록 SNS를 적극적으로 이용하게 될 확률이 가장 높았다. 나아가 65세를 기준으로 ‘뉴 시니어’와 ‘올드 시니어’집단을 구분하여 재분석한 결과, 올드 시니어 집단에서 인지욕구가 높고 이삼세대 가구에 속할수록 SNS 이용이 적극적인 수준으로 이동한

본 연구는 메타버스를 기반으로 한 플랫폼의 비즈니스 대중화와 활성화 방안을 모색하고자 한다. 먼저, 사회인지 학습이론을 적용하여 메타버스 이용자의 학습요인이 이용자 경험에 어떠한 영향을 미치는지 알아보고자 하였다. 구체적으로 메타버스 이용자의 개인적 요인, 환경적 요인, 행동적 요인이 메타버스 이용자의 행동 결정에 상호작용 효과를 가지는지 알아보았다. 나아가 메타버스 이용자의 개인적 요인과 환경적 요인이 자기 효능감과 프레즌스를 매개 할 때 메타버스 지속 사용 의도와 추천 의도에 어떠한 영향을 미치는지 알아보았다. 연구 방법으로는 전문 조사 회사를 통해 메타버스 이용자를 대상으로 한 온라인 설문을 진행하였다. 데이터는 20~30대 이용자 528명으로 자료 분석은 기초분석, 상관분석, 구조분석을 사용하였다. 분석 결과, 메타버스 이용자의 학습요인은 대부분 상호작용 효과를 갖는 것으로 나타났다. 특히, 개인적 요인으로 사전지식과 이용 강도는 자기 효능감에 긍정적인 영향을 미치는 것으로

수도권과 비수도권 간의 지역 격차와 불균형은 자원의 제한된 활용과 기회의 불균형 등 다양한 사회문제를 야기해 왔다. 이를 해결하기 위해 다양한 지역균형발전정책들이 시행되었으나, 단일 지역의 자원 한계, 제한된 시장 규모, 축적된 기술과 지식의 부족 등으로 지역 불균형 해소의 효과는 미비하였다. 이에 본 연구는 지역혁신의 효과를 극대화하고 지역 불균형을 극복하기 위하여 진화경제지리학(Evolutionary Economic Geography) 관점에서 지역 간 기술협력 기회를 탐색한다. 이를 목적으로, 비수도권 지역 중 가장 큰 경제권역인 부산･울산･경남(이하 부울경)의 기술지식공간(technological knowledge space) 구조를 분석하고, 지역협력을 통해 혁신성과를 창출할 가능성이 높은 분야를 제시하고자 한다. 이를 위해 2011년부터 2022년까지 부울경 지역에서 출원된 204,168건의 특허 빅데이터를 기반으로 지역별 지식구조를 분석하고, 기술혁신 역량과 잠재력을 평