http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
이성열,이월선 한국경영과학회 2003 한국경영과학회 학술대회논문집 Vol.- No.1
Facility Layout Planning is concerned with how to arrange facilities necessary for production in a given space. Its objective is often to minimize the total sum of all material flows multiplied by the distance among facilities. FLP belongs to NP complete problem; i.e., the number of possible layout solutions increases with the increase of the number of facilities. Thus, meta heuristics such as Genetic Algorithm (GA) and Simulated Annealing have been investigated to solve the FLP problems. However, one of the biggest problems which lie in the existing meta heuristics including GA is hard to find an appropriate combinations of parameters which result in optimal solutions for the specific problem. The Ant System algorithm with elitist and ranking strategies is used to solve the FLP problem as an another good alternative. Experimental results show that the AS algorithm is able to produce the same level of solution quality with less sensitive parameters selection comparing to the ones obtained by applying other existing meta heuristic algorithms.
양발 착지 시 성별에 따른 상해 경험이 하지관절의 운동역학적 변인에 미치는 영향
이성열,권문석,Lee, Seong-Yeol,Kwon, Moon-Seok 한국응용과학기술학회 2019 한국응용과학기술학회지 Vol.36 No.2
본 연구는 양발 착지 시 성별에 따른 상해 경험이 무릎과 엉덩관절의 움직임 및 수직 지면반력에 미치는 영향을 분석하는데 목적이 있었다. 20대 남성 20명(상해 경험 8명, 비상해 경험 12명), 여성 20명(상해 경험 11명, 비상해 경험 9명)을 연구대상자로 선정하였다. 높이 45cm 박스에서 양발 착지를 통해 얻어진 운동역학적 변인을 Two-way mixed ANOVA를 실시하였으며, bonferroni adjustment를 이용하여 사후검증 하였다(p<.05). 본 연구결과 상해를 경험한 여성 그룹은 무릎 관절의 외반 및 내측회전 그리고 엉덩관절의 굴곡 및 외측회전 운동을 증가시켜 최대 수직 지면반발력의 감소를 유도할 수 있었던 것으로 판단된다. 상해를 경험하지 않은 여성 그룹의 경우 최대 무릎 굴곡각도가 가장 작게 나타났을 뿐만 아니라 엉덩관절의 굴곡과 외측회전 각도에서 가장 적은 수치를 나타내었고 최대 수직 지면반발력은 가장 높게 나타났다. 반면, 상해를 경험하지 않은 여성 INE 그룹의 경우 IE 그룹에 비해 상대적으로 무릎과 엉덩관절을 활용하지 못함으로서 높은 수직 지면반발력을 나타내었고, 이는 상대적으로 상해 위험성에 많이 노출되어 있음을 의미한다. 따라서 성별에 따른 상해 경험이 무릎과 엉덩관절의 운동과 최대 수직 지면반발력의 크기에 요인들에 영향을 주는 요인들임을 알 수 있었다. The purpose of this study was to investigate the effects of gender difference in injury experience on biomechanical variables of lower extremity during two leg drop landing. 20 male(injury experience=8, non-injury experience=12) and 20 female(injury experience=11, non-Injury Experience=9) in their 20's were selected as subjects. Two-way mixed ANOVA was performed on the biomechanical variables obtained from the two leg drop landing in a 45cm height box and post-test was performed with bonferroni adjustment(p <.05). The results of this study suggest that the group of female who injury experience could induce the reduction of the peak vertical ground reaction force by increasing the valgus and internal rotation of the knee joint and flexion and internal rotation of the hip joint. In the INE(injury non-experienced) female group, the peak knee flexion angle was the smallest, as well as the flexion of the hip joint and the external rotation angle, and the peak vertical ground reaction force was the highest. On the other hand, the INE female group showed high vertical ground reaction force because they did not utilize the knee and hip joints relatively than the IE(injury experienced) female group, this means that it is relatively exposed to the risk of injury. Therefore, it was found that gender difference in injury experience is a factor affecting factors of knee and hip joint movement and peak vertical GRF(ground reaction force).
기계학습을 활용한 점토 특성에 따른 압축지수 예측 모델 비교
이성열,김진영,강재모,백원진,윤현준 한국방재학회 2022 한국방재학회논문집 Vol.22 No.4
As the construction of large structures increases primarily on the soft ground along coasts, prevention of damage to the structures due to subsidence should be prioritized. Ground subsidence has been investigated actively. Because the amount of settlement can be calculated based on the compression index of clay, the latter must be calculated accurately. In this study, data pertaining to the natural water content, liquid limit, plasticity index, initial void ratio, and compression index of clay are acquired from Busan, Gwangyang, and Mokpo to construct a dataset for predicting the compression index. Correlation analysis between factors is performed using the dataset, and compression index prediction models are developed using machine learning algorithms, random forest, multiple linear regression, ridge, Lasso, SVM, XGBoost, LightGBM, and DNN. Subsequently, the results of each model are compared in terms of the RMSE and R2. The results show that the natural water content, liquid limit, plasticity index, initial void ratio, and compression index are correlated significantly. Among the machine learning models, LightGBM demonstrates the best performance. 해안가의 연약지반을 중심으로 대형 구조물 시공이 증가하면서 지반침하에 의한 구조물의 손상 방지에 주의를 기울여야 한다. 과거부터 지반침하에 관한 연구가 꾸준히 수행되고 있으며, 침하량은 점토의 압축지수를 통해 산정할 수 있으므로 압축지수를 정확히 산정하여 지반의 침하량을 예측하는 것은 매우 중요한 일이다. 따라서 본 연구에서는 부산, 광양, 목포지역을 대상으로 점토의 자연함수비, 액성한계, 소성지수, 초기간극비, 압축지수의 데이터를 수집하여 데이터셋을 구축하였다. 구축된 데이터셋을 통해 인자들 사이의 상관분석을 실시하였으며, 기계학습 알고리즘인 랜덤포레스트, 다중선형회귀, Ridge, Lasso, SVM, XGBoost, LightGBM, DNN에 적용하여 압축지수 예측 모델을 제시하였다. 또한, 각 모델의 결과를 RMSE와 R2 평가지표로 선정하여 비교하였다. 그 결과, 자연함수비, 액성한계, 소성지수, 초기간극비와 압축지수는 높은 상관성을 나타냈으며, 기계학습 모델을 비교한 결과 LightGBM 모델이 가장 우수한 성능을 나타냈다.