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옹벽에 보강되는 보강재의 효율적 설치방법에 관한 실험적 연구
황성필,임종철,홍수관,송윤석,Hwang. Sungpil,Im. Jongchul,Hong. Sugwan,Song. Yoonseok 한국방재학회 2014 한국방재학회논문집 Vol.14 No.1
본 연구는 옹벽에 보강되는 보강재의 효율적 설치 방법을 제안하고 있다. 옹벽 배면에 설치되는 보강재는 흙의 인장 저항력을 증가시켜 안정성을 높이게 된다. 보강재의 최적 설치위치 및 최적 설치길이를 찾기 위해 실내모형실험을 수행하였다. 보강재의 최적설치 위치는 토압 합력의 작용점이다. 보강재의 최적설치 길이는 옹벽 높이에 대한 길이의 비 500/700이다. 또한 보강재를 옹벽에 고정시킬 경우, 하중이 증가하여 변위가 커질수록 고정효과가 커지는 것으로 나타났다. The paper proposes the efficient installation method of reinforcement reinforced retaining wall. Stability of retaining wall is increased by installing reinforcement between soil. Optimal height and optimal length of reinforcement were determined by the laboratory model test. Optimal height of reinforcement is a point of application of total force on the retaining wall. Optimal length of reinforcement is 500/700(reinforcement length / height of retaining wall). Effect of fixing reinforcement to the retaining wall is increased by increasing lateral displacements.
추천시스템을 활용한 멀티 에이전트 강화학습과 연합학습 기반의 콘텐츠 캐싱시스템
이우빈(Woobin Lee),송윤석(Yoonseok Song),임민중(Minjoong Rim) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.2
본 논문은 다양한 스마트 기기에서 오는 사용자의 콘텐츠 요청과 요청되는 콘텐츠 자체의 용량증가로 인해 트래픽이 급증하는 피크 시간에 발생하는 네트워크 문제를 해결하기 위해 추천시스템을 활용한 캐싱시스템을 제안한다. 문제 해결을 위해 네트워크 엣지의 캐시에서 사용자들의 선호도가 높은 콘텐츠를 미리 캐싱하여 콘텐츠의 중복 요청을 줄이는 방법을 사용한다. 이 과정에서 추천시스템의 추천에 의해 변동되는 콘텐츠 선호도를 예측하기 위해 강화학습과 지도학습을 사용한다. 또한 실제 캐시가 설치되는 환경은 주변에 다수의 캐시가 같이 존재하는 환경임을 고려하기 위해 멀티 에이전트 강화학습 환경을 구성한다. 다수의 에이전트를 고려할 때 학습 수렴 속도를 높이기 위해 연합학습을 사용한다.