http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
宮本久雄 연세대학교 인문과학연구소 2004 人文科學 Vol.86 No.-
본 발표는 ‘恨과 십자가’를 테마로 기억과 역사의식에 관해 묻는다. 이때 본 테마로부터 어떠한 기억과 역사의식이 생겨나는지를 문제시한다. 고찰 순서는 먼저 한, 다음으로 십자가를 살펴보겠다. 한에 관해서는 현대 한국의 문학작가 이청준의 작품 중 특히 『서편제』를 중심으로 고찰하고자 한다. 다음으로 이 한이 ‘예수의 십자가’ 이야기와 깊이 관련되어 있음를 고찰한다. 즉 십자가의 한적 성격, 특히 한풀기 성격을 고찰한다. 마지막으로 현대를 살아가는 우리들은 기억에 의해 한과 어떻게 관계를 맺고, 그것을 역사 속에서 정한적으로 어떻게 의식화하며, 체현화하여 살아가고 있는지를 문학과 이야기와의 관련 속에서 묻고자 한다.
Advanced performance evaluation system for existing concrete bridges
Ayaho Miyamoto,Hisao Emoto,Hiroyoshi Asano 사단법인 한국계산역학회 2014 Computers and Concrete, An International Journal Vol.14 No.6
The management of existing concrete bridges has become a major social concern in many developed countries due to the large number of bridges exhibiting signs of significant deterioration. This problem has increased the demand for effective maintenance and renewal planning. In order to implement an appropriate management procedure for a structure, a wide array of corrective strategies must be evaluated with respect to not only the condition state of each defect but also safety, economy and sustainability. This paper describes a new performance evaluation system for existing concrete bridges. The system evaluates performance based on load carrying capability and durability from the results of a visual inspection and specification data, and describes the necessity of maintenance. It categorizes all girders and slabs as either unsafe, severe deterioration, moderate deterioration, mild deterioration, or safe. The technique employs an expert system with an appropriate knowledge base in the evaluation. A characteristic feature of the system is the use of neural networks to evaluate the performance and facilitate refinement of the knowledge base. The neural network proposed in the present study has the capability to prevent an inference process and knowledge base from becoming a black box. It is very important that the system is capable of detailing how the performance is calculated since the road network represents a huge investment. The effectiveness of the neural network and machine learning method is verified by comparing diagnostic results by bridge experts.