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이희정(Hee Jung Lee),이성칠(Sung Chil Lee) 한국아동학회 2005 兒童學會誌 Vol.26 No.2
Three types of socio-moral transgression events were used to test the moral emotions and attributions of 30 juvenile offenders on probation with a comparison group of 30 non-offenders. Data were analyzed by chi-square. Differences between juvenile offenders on probation and non-offenders were that juvenile offenders expected victimizers would feel happier and less guilty following such acts of victimization as physical harm, theft, and lying than the comparison group. Non-offenders were more likely than offenders to feel that victims would feel angry and upset. Juvenile offenders gave more variable and less adaptive emotional responses. Offenders provided victimization and emotional distance attributions, but the comparison group provided moral attributions or causal-dependent attributions such as fairness and justice.
염해에 노출된 콘크리트의 내구수명 확보를 위한 최적 배합 도출에 대한 연구 - 유전자 알고리즘의 적용
권성준(Kwon Seung-Jun),이성칠(Lee Sung Chil) 대한토목학회 2010 대한토목학회논문집 A Vol.30 No.5A
콘크리트의 염화물 확산계수의 제어는 염해에 노출된 콘크리트 구조물의 내구수명 확보에 필수적이며, 이를 위해 많은 연구가 진행되어 왔다. 본 연구는 목표 내구수명을 만족하는 목표확산계수를 도출하고 유전자 알고리즘을 통하여, 최적배합을 도출하는데 있다. 이를 위하여, 동일한 골재 및 혼화재를 사용한 30개의 배합과 그에 따른 염화물 확산계수를 분석하였으며, 27개를 대상으로 확산계수 예측식을 도출하였다. 확산계수 예측식의 변수로는 물-결합재비, 단위 혼화재량(슬래그, 플라이 애쉬, 실리카퓸), 단위 시멘트량, 단위 잔골재 및 굵은 골재량을 포함하도록 하였으며 나머지 3개의 배합에 대하여 검증을 수행하였다. 최적 함수식은 27개의 배합에 대하여 평균 18.7%의 오차와 16.0%의 변동계수를 보이고 있었다. 주어진 3개의 확산계수에 대하여, 유전자 알고리즘을 통하여 도출된 배합은 0.3%~12.2%의 오차범위를 가지며 각각의 배합인지를 도출하였다. 최종적으로 서로 다른 내구성 설계변수(목표내구수명, 피복두께, 표면염화물량, 흔화재량)와 노출환경(온도 및 습도)을 가정하여 목표 확산계수를 도출하였으며, 이에 만족하는 최적화된 콘크리트 배합을 제안하였다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘을 이용하여, 내구성 콘크리트 배합도출에 대한 적용성을 평가하였으며, 제안된 기법은 다양한 확산계수의 범위를 가지는 광범위한 자료구축을 통하여 개선될 것이다. A control of chloride diffusion coefficient is very essential for service life of reinforced concrete (RC) structures exposed to chloride attack so that much studies have been focused on this work. The purpose of this study is to derive the intended diffusion coefficient which satisfies intended service life and propose a technique for optimum concrete mixture through genetic algorithm(GA). For this study, 30 data with mixture proportions and related diffusion coefficients are analyzed. Utilizing 27 data, fitness function for diffusion coefficient is obtained with variables of water to binder ratio(W/B), weight of cement, mineral admixture(slag, flay ash, and silica fume), sand, and coarse aggregate. 3 data are used for verification of the results from GA. Average error from fitness function is observed to 18.7% for 27 data for diffusion coefficient with 16.0% of coefficient of variance. For the verification using 3 data, a range of error for mixture proportions through GA is evaluated to 0.3~9.3% in 3 given diffusion coefficients. Assuming the durability design parameters like intended service life, cover depth, surface chloride content, and replacement ratio of mineral admixture, target diffusion coefficient, where exterior conditions like relative humidity(R.H.) and temperature, is derived and optimum design mixtures for concrete are proposed. In this paper, applicability of GA is attempted for durability mixture design and the proposed technique would be improved with enhancement of comprehensive data set including wider range of diffusion coefficients.
조효남 ( Cho Hyo-nam ),최영민 ( Choi Young-min ),이성칠 ( Lee Sung-chil ),이광민 ( Lee Kwang-min ) 한국구조물진단유지관리공학회 2003 한국구조물진단유지관리공학회 논문집 Vol.7 No.4
토목구조물의 손상평가를 위해 현재까지 인공신경망이 유형분류기로 많이 이용되어왔다. 그러나 본 논문에서는 신경망을 구조재해석기로 사용하여 최적화에 의한 모델업데이팅을 이용한 손상평가를 수행하였다. 최적화에 의한 모델업데이팅을 위해 손상전후의 구조물 모드형상의 절대차의 합을 목적함수로 하였으며, 부재의 강성을 미지의 변수로 취급하였다. 본 손상평가 알고리즘의 적용성을 검토하기 위해 단순보 형태의 판형교 모델에 수치적으로 적용하였다. 적용결과 구조 재해석을 위해 유한요소법을 이용한 결과와 유사한 정도의 손상추정 결과를 얻었다. In recent years, various artificial neural network algorithms are used in the damage assessment of civil infrastructures. So far, many researchers have used the artificial neural network as a pattern classifier for the structural damage assessment but, in this paper, the neural network is used as a structural reanalysis tool not as a pattern classifier. For the model updating using the optimization algorithm, the summation of the absolute differences in the structural vibration modes between undamaged structures and damaged ones is considered as an objective function. The stiffness of structural components are treated as unknown parameters to be determined. The structural damage detection is achieved using model updating based on the optimization techniques which determine the estimated stiffness of components minimizing the objective function. For the verification of the proposed damage identification algorithm, it is numerically applied to a simply supported bridge model.