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온도분포예측기법을 이용한 초고속 자기부상열차용 콘크리트 튜브 구조물의 변형 예측 연구
허원호(Won-Ho Heo),박세준(Se-Jun Park),고기용(Ki-Yong Ko),김상효(Sang-Hyo Kim) 한국철도학회 2012 한국철도학회 학술발표대회논문집 Vol.2012 No.5
본 연구는 일사량, 대기온도, 풍속의 환경 인자를 고려하여 초고속 자기부상열차용 콘크리트 튜브구조물의 온도분포를 열변형 수치해석을 통해 예측하고 변형량을 평가하는데 그 목적을 두었다. 콘크리트 튜브구조물은 지간장 80m를 갖는 단순보 형식과 80m 2경간 연속보를 사용하여 분석하고 평가하였다. 연구 결과 지간장이 같고 지점조건이 다른 80m 단순보와 80m 2경간 연속보의 교축방향 변형량은 80m 2경간 연속보가 더 작은 결과를 나타내어 연속보 형식이 궤도의 선형성 유지에 유리할 것으로 판단되었으며, 일사량에 의한 온도하중은 조건에 따라 각종 설계 하중과 조합되어 궤도의 변형에 영향을 미칠 수 있으므로 설계 시 중요한 하중으로 고려되어야 할 것으로 판단된다. This study focused on the thermal deformation prediction of concrete tube structure of super-speed maglev train. By using various parameters including solar radiation, atmosphere temperature and wind velocity. The study is estimated by the analysis results using 80m simply supported and 80m two-span continuous beam tubes. The analysis result indicated that the 80m continuous beam tube shows smaller deformation in longitudinal direction compared to the 80m simply-supported beam, it is recommended to apply the former type in order to maintain the linearity of tracks. The results revealed that the temperature load and the solar radiation are the most significant parameters in behaviour of the super-speed maglev train bridge.
허원호(Won ho He),김은태(Euntai Kim),박현섭(Hyun Sub Park),정준영(Jun-Young Jung) 제어로봇시스템학회 2015 제어·로봇·시스템학회 논문지 Vol.21 No.6
This paper proposes a gait phase classifier using a Recurrent Neural Network (RNN). Walking is a type of dynamic system, and as such it seems that the classifier made by using a general feed forward neural network structure is not appropriate. It is known that an RNN is suitable to model a dynamic system. Because the proposed RNN is simple, we use a back propagation algorithm to train the weights of the network. The input data of the RNN is the lower body’s joint angles and angular velocities which are acquired by using the lower limb exoskeleton robot, ROBIN-H1. The classifier categorizes a gait cycle as two phases, swing and stance. In the experiment for performance verification, we compared the proposed method and general feed forward neural network based method and showed that the proposed method is superior.
허보영,박지현,허원호 한국방재학회 2018 한국방재학회논문집 Vol.18 No.7
The Ministry of the Interior and Safety is a backbone of the disaster-management system in Korea and operates a prior consultation system for the management of the disaster and safety budget. This study analyzed problems and proposed improvement strategies for the pre-consultation system for the disaster and safety management budget, which has been implemented since 2015. The issues that were found in the budget plans for the fiscal years of 2016-2018 are that, first, the investment strategy of the disaster safety project is insufficient to reflect the characteristics of recent disaster safety accidents; second, the classification system of disaster and safety budget is indefinite; and third, investment priority criteria have redundancies. To firmly solidify the pre-consultation system, several possible solutions to these three main issues are suggested. First, disaster damages and losses should be compiled to find implications; second, the current classification system should be reviewed; and third, investment priority criteria in 2018 should be reviewed. Therefore, an improvement of the classification system and investment priority criteria is desired for more efficient management of the disaster and safety budget. 행정안전부는 국가재난관리 총괄기관으로 재난안전에 대한 컨트롤타워 역할을 하고 있으며, 현재 재난안전예산은 사전협의 제도를 통해 관리되고 있다. 본 연구에서는 재난안전예산 사전협의제도 신설이후 투자현황 및 제도를 분석하고, 재난안전예산 사전협의제도의 개선방안을 제시하였다. 2016~2018년 재난안전예산 사전협의제도 및 세부내용 분석을 통해 도출된 문제점은 첫째로 재난안전사업 투자방향에 최근 재난안전사고 피해특징의 반영이 미흡한 것으로 나타났으며, 둘째로 재난안전예산의 분류체계는 기준이 불명확한 것으로 나타났고, 마지막으로 투자우선순위 분석 기준은 중복성을 가지고 있는 것으로 분석되었다. 이러한 문제점을 해결하고 향후 내실화 있는 재난안전예산 사전협의제도 정착을 위해 ① 최근 재난안전사고 피해현황 검토, ② 2016~2018년 사전협의 분류체계 검토를 통한 수정⋅보완사항 도출, ③ 2018년 투자우선순위 기준 검토를 통한 수정⋅보완사항 도출의 세 가지 측면을 분석하였다. 향후 재난안전예산 사전협의제도의 효율적 운영을 위해서는 피해특징을 고려한 투자방향 설정, 분류체계의 재정립, 투자우선순위 기준의 중복항목에 대한 조정이 필요하다.