공동주택의 번장비에 따른 KBC2016과 CFD 해석의 풍하중 비교 연구

서현태 창원대학교 2018 국내석사

공동주택의 변장비에 따른 KBC2016과 CFD 해석의 풍하중 비교 연구

서현태 창원대학교 2017 국내석사

풍하중 평가의 목적은 건축물의 구조안전을 확보하고 경제적인 외벽설계를 하는 것이다. 건축물의 진동을 억제하고 구조물의 안정성 확보와 사용성 및 경제성을 향상시키는데 그 목적이 있다. 특히 바람에 의한 건축물의 진동은 그 성향이 복잡하며, 변동성이 크므로 예측하기 어렵기 때문에 해당 건축물과 주변환경에 대한 충분한 이해와 작용 풍하중에 대한 여러 가지 응답을 고려하여야한다. 우리나라는 1970년대 이후 급속한 산업성장으로 도시화가 진행되면서 기상대 주변의 지표면상황이 크게 달라졌고, 최근에는 지구온난화 등 이상기후로 태풍 등의 강도가 증가하는 추세 때문에 풍속의 변화폭이 매우 커졌다. 최근 들어 우리나라로 내습하는 태풍의 빈도 및 강도가 증가하는 추세에 있다. 뿐만 아니라 최근 우리나라에 내습한 대형태픙으로 2000년 사오마이, 2002년 라마순, 펑셴, 루사, 2003년 매매, 2016년 차바 등이 있으며, 이 태풍의 영향으로 경기장의 막구조 파손, 도로의 유실, 건물 외장재 파손, 크레인, 송전탑 전도 등 전국적으로 많은 풍피해를 남겼다. 오늘날 빌딩의 설계 및 시공기술의 발달과 새로운 신소재 개발, 시대적 요구 등으로 인하여 전 세계적으로 다수의 초고층건물이 계획되거나 시공되어지고 있다. 초고층 건물은 세장비가 높기 때문에 외력에 대한 에너지 분산 능력이 적어 바람 및 지진 등 진동에 의해 구조적 안전성 및 주거자의 불쾌감을 유발하는 문제점이 발생한다. 그러므로 바람, 지진과 같은 횡방향의 동적하중에 의해 발생하는 진동문제는 필수적인 고려사항이라고 할 수 있다. 고층건물은 바람에 아주 큰 영향을 받는 특성이 있기 때문에 정확한 풍압, 풍하중 분석은 무엇보다 중요하다고 할 수 있다. 정확한 풍압 계산을 위해 실제적으로 풍동실험을 통한 검증이 일반적으로 가장 바람직 하지만 그렇지 못할 경우에는 일반적으로 법규에 의한 해석을 따른다. 일반적으로 산정식 계산과 풍동실험을 통한 풍하중 평가는 매우 복잡한 계산과정을 거쳐야 하며, 비용 또한 만만치 않다. 따라서 이러한 문제점을 보완하기 위해서 최근에 CFD 프로그램 해석을 통한 풍하중 해석이 대안으로 활용되고 있다. 본 연구는 건물의 평면 형태별 KBC2016(건축구조기준) 풍하중 설계기준과 풍하중 프로그램 모델링 해석의 결과를 비교하는 과정을 통하여, 건축기준과 프로그램 해석의 특성을 파악하고 해석 결과를 통하여 프로그램 모델링의 데이터 적합성 여부를 평가해 볼 것이다. 더 나아가 고층 건물의 정확하고 경제적인 풍하중 구조해석을 가능하게 하는데 기여하고, 초고층 구조 시스템의 기본 계획 및 풍하중 계획에 중요한 기초 자료로 활용 될 수 있을 것으로 판단된다.

2주간의 가압트레이닝이 엘리트 스노보드 선수들의 근기능 및 체력에 미치는 영향

서현태 경희대학교 체육대학원 2013 국내석사

엘리트 스노보드선수 9명을 대상으로 다리근육의 정맥환류를 제한한 트레이닝을 실시하였다. 2주간의 가압트레이닝을 실시한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 2주간의 가압트레이닝을 통해 LBM, 대퇴둘레에서 트레이닝전보다 2%,3%증가 하였으며 통계적으로도 유의한 차이를 보였다(P<0.05). 둘째, 2주간의 가압트레이닝을 통해 등속성근기능검사 각속도 60°/SEC에서 오른쪽 신전력과 굴곡력, 왼쪽 굴곡력이 유의하게 증가하였고, 각속도 180°/SEC에서 왼발의 신전력과 굴곡력이 유의하게 증가하였다. 셋째, 2주간의 가압트레이닝을 통해 기초체력의 사전·사후검사 결과 윗몸일으키기, 팔굽혀펴기, 좌전굴, 오른손 악력, 제자리높이뛰기, 민첩성 그리고 오른발 정적평형성에서 16% 증가하였으며, 통계적으로 유의한 변화(P<0.05)가 나타났다. 이상의 결과로부터 2주간의 가압트레이닝을 통해 낮은강도에서 근력향상과 근비대를 통한 근기능개선과 근육량 증가, 기초체력 향상을 유발할수 있다는 것을 제시하였다. 본 연구의 결과를 토대로 신체구성과 근기능향상을 위한 트레이닝 프로그램에 도입할수있으며, 향후 다른종목의 엘리트선수들에게 기초자료를 제공 할수있을것이라고 사료된다. Pressurization training (PT) is designed to perform short term training using exclusive pneumatic belt applying pressure on upper parts of arms and legs to reduce blood flow to limbs. It has been reported that PT is effective to bring remarkable increase on muscular strength and hypertrophy through even low intensity training (corresponding to 20~40% of 1RM). Furthermore, it only causes lower mechanical stress on joints and muscles due to low intensity training, but also it takes shorter time to be recovered from muscle damage compared to high intensity training. Thus, PT may be an appropriate tool for elderly, rehabilitating patients, non-fit people who could not tolerate high intensity training, and people who desire to improve physical fitness with low exercise intensity. However, it has not completely been proved whether PT could improve the physical fitness and skeletal muscle function. Elite snowboard athletes were recruited in this study. Subjects were 9 PT group (23.22 ± 1.43). All subjects completed 2 week training program. PT training program was consisted totally 9 sets, 20 repetition body squat, lunge, leg-extension(20% of 1RM) and 1-minute rest (twice a day and 6 days per week). Subject performed training with specially designed elastic band wrapped around both legs. Warm-up was performed for 30 seconds under pressure of 120 mmHg, and then the pressure was decreased to 0 mmHg for 10 seconds. After this warm-up, Subject continued body squat, lunge, leg-extension(20% of 1RM) with pressure increased gradually from 20 mmHg to 180 mmHg. On the first day, Training was performed under pressure of 100 mmHg, an then on the seven day, the pressure was increased by 10 mmHg during the training up to 180 mmHg. Pressure was maintained with 180 mmHg for the rest of training period. The result showed that LBM was significantly increased and cross sectional areas of quadriceps on both right amd leg were increased by 2.0 and 3.0%, respectively. Strength of knee extension, flexor were increase (5%), Psycial fitness significantly increased (16%). It is concluded that two-weeks term pressurization training could improve skeletal muscle function at low intensity and may also be a useful method to improve physical fitness such as muscle strength and muscle hypertrophy.

2014년과 2022년의 러시아-우크라이나 전쟁 비교 분석 : 클라우제비츠의 삼위일체론을 중심으로

서현태 국민대학교 정치대학원 2022 국내석사

This paper compared and analyzed the Russian and Ukrainian wars in 2014 and 2022 as the framework for analysis of the Klausevitz Trinity theory. Through the analysis results, the war paradigm and the change in the aspects of war in 2022 were explored. To this end, hybrid warfare and trinity theory were organized into concepts and analysis frameworks through theoretical review. As a result of comparing and analyzing the war patterns as a framework for analysis, the main changes and effects in 2014 and 2022 are summarized as follows. First, in terms of the government, Russian President Putin made a wrong political judgment that the invasion of Ukraine in 2022 was due to his belief in military success and collective thinking in the dictatorship. On the other hand, the Ukrainian government is making it difficult to achieve Russia's political goals by presenting clear political goals against Russia in 2022 and drawing people's unity, international support, and support through Zelensky's leadership. Second, in terms of the military, in 2022, the Russian military was not able to unify the weak military structure and command system centered on conscripts, and the expression of BTG capabilities was limited. In 2014, non-military subjects such as anti-government protesters and paramilitary organizations were integrated using Little Green Man. However, in 2022, due to the implementation of operations throughout Ukraine, the people's tendency to oppose Russia was high, and the creation of conditions for input was insufficient. It is also having difficulty in exerting combat power, with morale declining and mobilization restricted as it gives superiority to Ukraine and the international community in the cognitive domain. It also failed to achieve a public advantage. On the other hand, the Ukrainian army is composed of reserves, civilians, and mercenaries with a clear purpose and is demonstrating its ability. The new way of carrying out operations, the integration of public-private forces, is well defended against Russian attacks and contributes greatly to Ukraine's survival. Third, in terms of the people, Russia expanded the war throughout Ukraine in 2022 and the pro-Russian people became a minority. In 2014, Crimea and Donbas showed a big difference compared to 90% of pro-Russian tendencies. This factor restricted the use of non-military means in hybrid warfare. On the other hand, Ukraine is preventing Russia's influence by most of the pro-Western people in 2022 and drawing support from the people with Zelensky's leadership. Due to the above factors, Russia is making the 2022 war difficult as a conventional all-out war, unlike the success of the hybrid war in 2014. The following is a summary of the war paradigm and the changes in the aspects of war. Russia's 2014 war in Ukraine was a successful hybrid war in which the Russian government used military and non-military means to control the Ukrainian government to respond rationally and not cause original violence among the people. On the other hand, Russia's ongoing invasion of Ukraine in 2022 failed to create hybrid war conditions due to Western support and sanctions, and invaded with conventional military forces. Despite the 20-fold difference in national power with Russia, Ukraine has strengthened its military capabilities by exercising Western support, government reason, and people's violence, failing to achieve Russia's political goals. It curbed Russia's hybrid war and changed the aspects of the war to favor Ukraine. Based on the comparative analysis results, the results of exploring the cause of the change in the development aspects are as follows. First, the difference in war goals. Second, Russia's defeat in intelligence and cyber warfare. Third, it is a blind faith in military power following Russia's success in military reform. There are four implications derived based on the results and causes of comparative analysis of the Russian and Ukrainian wars in 2014 and 2022. First, the application of the changed strategic environment. Second, customized information warfare and cyber warfare are performed. Third, it is the development of the concept of integrated defense operations of the public-private military. Fourth, securing international support. 본 논문은 2014년과 2022년의 러시아와 우크라이나 전쟁을 클라우제비츠 삼위일체론을 분석의 틀로 비교 분석하였다. 분석한 결과를 통해 2022년 전쟁패러다임과 전쟁양상의 변화를 탐구하였다. 이를 위해 하이브리드전과 삼위일체론을 이론적 검토를 통해 개념과 분석의 틀로 정리하였다. 분석의 틀로 전쟁 양상을 비교 분석한 결과 2014년과 2022년 주요 변화와 영향을 요약정리하면 다음과 같다. 첫째, 정부 측면에서 러시아의 푸틴 대통령은 독재체제 속에서 군사적 성공에 대한 맹신과 집단사고로 2022년 우크라이나 침공이라는 잘못된 정치적 판단을 하였다. 반면 우크라이나 정부는 2022년 러시아에 대항하여 명확한 정치적 목적을 제시하고, 젤렌스키의 리더십으로 국민들의 단결과 국제사회 지지, 지원을 이끌어 내면서 러시아의 정치적 목적 달성을 어렵게 하고 있다. 둘째, 군대 측면에서 2022년 러시아 군대는 징집병 위주의 취약한 병력구조와 지휘체계 일원화가 안되었고, BTG 능력발휘가 제한되었다. 2014년에서는 비군사적 주체인 반정부 시위대, 준군사조직 등을 리틀 그린맨을 이용하여 통합하였다. 하지만 2022년에는 우크라이나 전역에 대한 작전시행으로 국민성향이 반러 성향이 많았으며, 투입하기 위한 여건조성이 미비하였다. 인지영역에서 우크라이나와 국제사회에 우세를 내주면서 사기가 저하되고, 동원이 제한되는 등 전투력 발휘에도 어려움을 겪고 있다. 공중우세 달성에도 실패하였다. 반면 우크라이나 군대는 명확한 목적을 가지고 예비군과 민간인, 용병으로 구성되어 능력을 발휘하고 있다. 새로운 작전수행방법인 민관군 통합작전은 러시아의 공격을 잘 방어하며, 우크라이나의 생존에 크게 기여하고 있다. 셋째, 국민 측면에서 2022년 러시아는 우크라이나 전역으로 전쟁을 확대하면서 친러 성향의 국민들이 소수가 되었다. 2014년 크림반도와 돈바스 지역은 90%가 친러 성향이었던 것과 비교시 큰 차이를 보인다. 이 요소는 하이브리드전의 비군사적 수단 사용을 제한하였다. 반면 우크라이나는 2022년 친서방 국민들이 대부분으로 러시아의 영향력을 방지하고, 젤렌스키의 리더십으로 국민들의 지지를 이끌어 내고 있다. 위의 요인들로 인해 러시아는 2014년에 하이브리드전의 성공과는 다르게 2022년 전쟁을 재래식 전면전으로 어렵게 진행하고 있다. 전쟁패러다임과 전쟁 양상 변화를 정리하면 다음과 같다. 2014년 러시아의 우크라이나 전쟁은 러시아 정부가 군사적, 비군사적 수단을 활용하여 우크라이나 정부가 이성적으로 대응하고 국민들의 원초적 폭력성을 일으키지 않도록 통제하면서 서방의 개입을 차단한 성공한 하이브리드전이었다. 반면 2022년 진행 중인 러시아의 우크라이나 침공은 러시아가 서방의 지원과 제재로 인해 하이브리드전 여건 조성에 실패하고, 재래식 군사력으로 침공을 하게 되었다. 우크라이나는 러시아와 20배의 국력 차이에도 서방의 지원과 정부의 이성, 국민들의 폭력성을 발휘하여 군대의 능력을 강화하여 러시아의 정치적 목적 달성을 실패하게 만들고 있다. 러시아의 하이브리드전을 억제하고 우크라이나에 유리하도록 전쟁 양상을 변경시켰다. 비교 분석한 결과를 토대로 전개 양상 변화 원인을 탐구한 결과는 다음과 같다. 첫째, 전쟁목표의 차이이다. 둘째, 러시아의 정보전, 사이버전 패배이다. 셋째, 러시아의 군사개혁 성공에 따른 군사력에 대한 맹신이다. 2014년과 2022년 러시아와 우크라이나 전쟁 양상을 비교 분석한 결과와 원인을 바탕으로 도출한 시사점은 다음 네 가지이다. 첫째, 변화된 전략환경의 적용이다. 둘째, 맞춤형 정보전 및 사이버전 수행이다. 셋째, 민관군 통합방위작전개념의 발전이다. 넷째, 국제사회 지지 확보이다.

Learning to repair multiple errors by optimal alignment learning

서현태 Graduate School, Yonsei University 2022 국내석사

우리는 주의 메커니즘이 있는 잘 알려진 Sequence-to-Sequence (seq2seq) 모델을 기반으로 신경 오류 수정 문제를 연구한다. 오류 수정 문제는 잠재적으로 오류를 포함하는 입력 문장이 주어지면 수정된 문장을 출력하는 것이다. 우리는 자연어가 아닌 형식 언어 및 프로그래밍 언어 예제에서 올바른 예제와 최적의 정렬 학습을 통해 잘못된 예제를 수정하는 학습 문제를 고려한다. 초기 작업에서 두 가지 형태의 형식 언어(회문 언어, 복사 언어)를 활용하여 attention 메커니즘 기반의 seq2seq 모델을 활용하여 인공신경망이 형식 언어의 내재적 문법 구조를 학습하여 입력 문장에 존재하는 오류를 수정하도록 학습을 수 행한다. 우리는 오류 수정 작업에서 기존 attention 메커니즘 기반의 seq2seq 모델의 한계를 확인하고, 문장의 절대 위치를 입력 문장에 추가하는 위치 임베딜 기술을 적 용하여 attention 모듈을 효과적으로 훈련시킨다. 그리고 seq2seq 모델의 오류 수정 성능에 대한 다양한 매개변수의 영향을 광범위한 실험을 통해 주의 깊게 조사한다. 결과적으로 실험을 통해 위치 임베딩이 attention 메커니즘 기반의 seq2seq 모델에서 성공적으로 형식 언어를 학습하고, 오류 수정 학업에서는 문장의 위치를 기억하는 것이 중요함을 확인한다. 다음으로 위치 임베딩을 적용한 seq2seq 모델을 올바른 프로그램과 최적의 정 렬을 학습하여 잘못된 C 프로그램을 복구하는 학습 문제에 적용한다. 이전 접근 방식은 한 번에 한 줄만 수정하도록 학습한다. 따라서 다중 오류를 수정하기 위해서 수정 작업을 반복해야 한다. 이 작업에서 우리는 한 번에 프로그램의 다중 오류를 수정하기 위한 새로운 seq2seq 학습 프레임워크를 제안한다. 우리의 접근 방식은 올바른 프로그램과 잘못된 프로그램의 편집 거리 계산에 의해 생성된 최적의 정렬로 라벨링 하고, 입력과 출력의 위치 정보를 동기화 하여 수정 성능의 향상을 보였다. 특히, 우리의 접근 방식은 한 번에 다중 오류를 직접 수정하는 반면 이전 접근 방식은 특성 상 한 번에 한 줄만 수정할 수 있음을 실험 결과를 통해 보여준다. We study the neural error correction problem using the well-known sequence-to-sequence model with attention mechanism. The error correction problem is, given a source sequence that potentially contains errors, to output a sequence of corrections. We consider the problem of learning to correct erroneous examples by learning optimal alignments with correct examples and optimal alignments in formal and programming languages, but not in natural languages. We rely on synthetic examples generated by two formal grammars (palindrome and copy language) in our initial work, which exhibit two common natural language phenomena called the center-embedded structures and cross-serial dependencies. We systematically analyze the underlying mechanism of the sequence-to-sequence model by disentangling the roles of RNN cells and attention mechanism during the supervised error correction learning and discover the limitation of the vanilla attention model in the error correction task. To resolve the vanishing and exploding gradient problems caused by lengthy input-output sequences, we apply the position embedding techniques to effectively train attention modules to locate the errors. Then, the effect of various parameters on error-correction performance of the sequence-to-sequence model such as type of RNN cell, attention mechanism and additional embedding is carefully examined through extensive experiments. We apply a sequence-to-sequence model with positional embedding to the problem of learning to repair erroneous C programs by learning optimal alignments with correct programs. Since the previous approaches are only able to fix a single line at a time, it is inevitable to iterate the process of fixing a single line until there is no remaining error. In this work, we propose a novel sequence-to-sequence learning framework for fixing multiple program errors at a time. Instead of labeling a program repair example by pairing an erroneous program with a line fix, we label the example by paring an erroneous program with an optimal alignment to the corresponding correct program produced by the edit-distance computation. We evaluate our proposed approach on a publicly available dataset (DeepFix dataset) that consists of erroneous C programs submitted by novice programming students. Our approach achieves the state-of-the-art result in terms of full repair rate on the DeepFix dataset (without extra data such as compiler error message or additional source codes for pre-training). Especially, we demonstrate with experimental results that our approach directly fixes multiple errors at a time while the previous approaches are only able to fix a single line at a time by their nature.