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장스팬 빙상경기장의 사용성 한계상태 평가를 위한 고유진동수 측정 및 분석
이가윤(Gayoon Lee),이성민(Sung-Min Lee),김재현(Jae-Hyun Kim),이기학(Kihak Lee) 한국방재학회 2023 한국방재학회논문집 Vol.23 No.6
본 연구에서는 사용자의 안전을 보장하고 향후 스포츠 시설 이용을 위한 효율적인 관리방안을 수립하기 위해 진동분석 활용을 검토하였다. 시설의 첫 번째 고유진동수는 3.2 Hz로 기록되었으며, 두 번째와 세 번째 고유진동수는 각각 3.56 Hz와 4.22 Hz로 측정되었습니다. 전문가들은 고유 주파수가 두 번째 및 세 번째 모드와 일치할 때 증폭이 발생할 가능성이 있다고 제안합니다. 예상 주파수 범위 내에서 동적 활동을 수행할 때 1.8 Hz와 2.1 Hz에서 공명이 관찰되어 진폭이 크게 증가했습니다. 따라서 사용성과 안전성을 위해서는 스포츠 시설 이용 시 반복적인 움직임을 유발할 수 있는 리드미컬한 동작을 제한하는 것이 필요하다고 판단된다. This study investigated the application of vibration analysis to ensure user safety and establish an efficient management plan for the future utilization of sports facilities. The first natural frequency of the facility was documented at 3.2 Hz, while the second and third frequencies were measured at 3.56 Hz and 4.22 Hz, respectively. Experts posit that amplification is probable when the natural frequency aligns with the second and third modes. Resonance manifested at 1.8 Hz and 2.1 Hz dynamic activities within the anticipated frequency range, resulting in notable amplitude enhancements. Therefore, Constraining rhythmic actions that may elicit repetitive movements when using sports facilities is imperative to uphold serviceability and safety standards.
위상 최적화를 위한 생산적 적대 신경망 기반 데이터 증강 기법
이승혜,이유진,이기학,이재홍,Lee, Seunghye,Lee, Yujin,Lee, Kihak,Lee, Jaehong 한국공간구조학회 2021 한국공간구조학회지 Vol.21 No.4
In this paper, a GAN-based data augmentation method is proposed for topology optimization. In machine learning techniques, a total amount of dataset determines the accuracy and robustness of the trained neural network architectures, especially, supervised learning networks. Because the insufficient data tends to lead to overfitting or underfitting of the architectures, a data augmentation method is need to increase the amount of data for reducing overfitting when training a machine learning model. In this study, the Ganerative Adversarial Network (GAN) is used to augment the topology optimization dataset. The produced dataset has been compared with the original dataset.