http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
이상기후(폭염, 한파, 미세먼지)에 대응한 주거지 관련 연구 분석
최준혁(Choi, JunHyeok),배웅규(Bae, Woongkyoo) 한국주거학회 2019 한국주거학회 학술대회논문집 Vol.31 No.1
The city symbolizing human civilization and culture is a key place in human life, but today it is blamed for climate change that threatens the lives of mankind. The industrial revolution based on fossil energy has made human life more prosperous, but the resulting emissions of greenhouse gases such as carbon dioxide have been highlighted as the main culprit behind global climate change. Climate change, which threatens human survival, is evolving into an increasingly extreme situation, and is seeking sustainable survival in cities through "reduction" and "adaptation" to cope with such climate change problems around the world, including advanced countries. Starting in the 2000s or later, starting with the establishment of systematic data, this study compiled specific concepts, theories, and cases through the collection and analysis of domestic researchs all the documents and prior research data related to abnormal climate response housing registered until recently 2019. Finally, residential design techniques and elements that can respond to actual abnormal weather were redefined by urban planning and design hierarchy, which resulted in implications.
고속철도 PSC BOX 거더 교량의 내하력 평가에서 재하조건에 따른 충격계수의 차이 분석
최준혁(Junhyeok Choi) 한국방재학회 2023 한국방재학회논문집 Vol.23 No.1
In this study, the load carrying capacity was evaluated using the results of the dynamic load test, instead of the static load test of the field, in the precision safety diagnosis of a high-speed railway PSC BOX girder bridge, and the differences in the impact factor of the bridge according to the load condition of the train and the configuration of the bridge were compared. The impact factor of the bridge was obtained from the measured displacement response via static and dynamic tests for the precision safety diagnosis performed on high-speed railway bridges. The analysis conditions included the location of the sensor, running track of the train, type and span of the bridge, and load condition of the dynamic load test train, test running train, and service train. Consequently, when the impact factor was calculated based on the displacement response of the test running train, instead of the static load test in the load capacity evaluation of the bridge, a difference of -4.96-5.93% was obtained in comparison with the calculation based on the displacement response of the static load test; this corresponds to 0.943-1.053 times the basic load-carrying capacity rate, indicating a difference from the load-carrying capacity rate obtained by the static load test. 본 연구에서는 고속철도 교량의 정밀안전진단에서 현장재하시험의 정적재하시험 대신에 동적재하시험에 의한 결과를 이용하여 내하력을 평가하는 경우 교량의 구성 및 열차의 하중조건에 따른 충격계수의 차이를 비교분석하였다. 교량의 충격계수는 고속철도 교량을 대상으로 수행된 정밀안전진단 시험결과의 정적시험 및 동적시험에 의한 교량의 실측변위응답으로부터 구하였다. 분석조건은 센서의 위치와 열차의 주행선로, 교량의 형식과 지간, 동적주행시험열차, 시험운행열차 그리고 상시운행열차의 주행의 재하조건이다. 그 결과, 교량의 내하력 평가에서 정적재하시험 대신 시험운행열차의 변위응답을 기준으로 충격계수를 산정할 경우 정적재하시험 변위응답을 기준으로 계산한 것에 비하여 -4.96~5.93%의 차이가 발생하였다. 이 값은 기본내하율로 계산하면 0.943~1.053배로서 정적재하시험에 의한 내하율과 차이가 있음을 나타낸다.
기계 학습 및 딥러닝 알고리즘을 사용한 스마트 수도미터 시스템에서의 물 사용량 데이터 분석
최준혁(Junhyeok Choi),김지범(Jibum Kim) 대한전자공학회 2018 전자공학회논문지 Vol.55 No.7
본 논문에서는 실제 스마트 수도미터 시스템으로부터 수집된 사용자들의 시간당 물 사용량 데이터를 기계 학습 및 딥러닝 알고리즘을 사용하여 분석하였다. 특히, 스마트 수도 미터 시스템에서 물 공급자가 무수익 물을 줄일 수 있는 세 가지 방법에 연구하였다. 첫 번째로 이상치 탐색 알고리즘을 적용하여 자동으로 미터기 오류 및 부정한 사용자를 검출하기 위한 방법에 대해서 연구하였다. 두 번째로 LSTM 기법을 이용하여 미래의 시간당 물 사용량 예측을 수행하였다. 실험 결과 LSTM 기법을 사용할 경우 기존 인공신경망 구조에 비해 18.04%의 정확도 향상을 보였다. 마지막으로, 각 사용자의 과거 물 사용량 패턴 및 수도미터의 관경 정보를 이용하여 사용자의 용도를 자동으로 분류하였다. 실험 결과 네 개의 분류기들 중에 그래디언트 부스팅 트리가 전반적으로 가장 우수한 성능을 보였고 0.80의 F1-score를 보였다. In this paper, various machine learning and deep learning algorithms are applied to analyze hourly water consumption data collected from real smart water meter systems. In particular, we have studied three methods where water suppliers can reduce non-revenue water in smart water meter systems. First, we investigated a method to automatically detect meter errors and unauthorized users using outlier detection algorithms. Second, the prediction of future water consumption per hour is performed using the LSTM method. Experimental results show that the LSTM method improves the prediction accuracy by 18.04% compared with the existing artificial neural network system. Finally, we automatically classified type of users by using past water usage patterns and the pipe size information. The gradient-boosting tree algorithm showed the best overall performance among the four classifiers and achieved a F1-score of 0.80.
확대머리 이형철근 상세에 따른 콘크리트 부재 이음부의 휨강도에 대한 실험적 연구
최준혁(Choi, Junhyeok),박창진(Park, Changjin) 한국방재학회 2019 한국방재학회논문집 Vol.19 No.5
본 연구에서는 프리캐스트 콘크리트 부재의 접합을 위한 철근 상세를 개발하기 위하여 확대머리 철근이음 상세를 가지는 보 부재의 휨강도 평가를 위한 실험적 연구를 수행하였다. 철근 상세는 철근을 연속으로 배치한 경우와 확대머리 철근을 배치한 경우 그리고 확대머리 철근과 갈고리를 복합적으로 사용한 상세이다. 실험은 4점재하 단순보 휨실험을 수행하였고 철근 상세에 따른 부재의 파괴 양상과 휨강도를 평가하였다. 그 결과, 확대머리 철근을 스터럽으로 감싼 경우 휨강도는 증가하였으며 갈고리가 있는 경우 보의 연성도는 증가하였다. 또한 확대머리 철근을 스터럽으로 감싸고 갈고리 철근으로 구속력을 증가시킨 경우는 연속철근의 경우와 동등한 수준의 휨강도와 연성도를 나타내었다. An experimental study was performed to evaluate the flexural strength of reinforced concrete beams with headed deformed reinforcing bar details in order to develop joining precast concrete members. The reinforcing bar details are continuous bars, headed reinforcing bars, and combination of headed reinforcing bars and hooked bars. A four-point bending test and simple beam test were performed. The flexural behavior and strength of the members were evaluated according to the reinforcing bar details. The flexural strength increased when the headed reinforcing bar details were wrapped with stirrup, and the ductility of the beam increased with hooked bars. In addition, the flexural strength and ductility of the reinforced bars were similar to those of the continuous bars with these changes.