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Bailey Method 를 이용한 아스팔트 혼합물 최적배합설계 평가
이동항(Lee, Dong-Hang),이관호(Lee, Kwan-Ho) 한국산학기술학회 2012 한국산학기술학회논문지 Vol.13 No.10
일반적으로 아스팔트 혼합물 배합설계는 많은 시간과 실험이 필요하다. 또한, 정밀한 배합설계 결과는 실험하는 사람의 숙련도와 밀접한 상관관계가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 Bailey는 아스팔트 혼합물용 골재입도에 대 한 연구를 통해 골재입도곡선에서 특정한 크기의 골재의 입도 및 통과중량비가 중요함을 제시하였다. 본 연구에서는 Bailey가 제안한 방법을 이용하여 19mm 밀입도 아스팔트 혼합물 및 미연방도로국의 배수성포장(PA 20mm) 혼합물에 대 한 배합설계를 시행하였다. Bailey 방법을 이용한 아스팔트 혼합물용 골재입도 결정방법은 기존에 시행착오를 통합 배합 설계방법에 비해 좀더 짧은 시간에 최적배합설계를 수행할 수 있음을 확인하였다. 19mm 밀입도 아스팔트 혼합물의 CA, FA<sub>C</sub>, FA<sub>f</sub>는 0.724, 0.440 및 0.455로 기준값을 만족하였다. PA 20mm 아스팔트 혼합물의 계산된 CA, FA<sub>c</sub>, FA<sub>f</sub>는 0.646, 0.476 및 0.450으로 기준값을 만족하였다. In general, there are needed lots of time and experiments for determination of optimum asphalt content and mix design. The experimental results are highly depended on the skill of testers. Bailey suggested the proper aggregate gradation of hot mix asphalt are a fucntion of special size and passing percent of the speicifed aggregate to reduce the test errors. In this paper, the asphalt mix designs of 19mm dense graded mix and PA-20mm for FHWA were carried out, using Bailey's method. The use of Bailey method can cut down the testing times to get the proper aggregate gradation for asphalt mix design. In case of 19mm dense graded asphalt mixture, the measured values of CA, FA<sub>c</sub>, FA<sub>f</sub> are 0.724, 0.440, and 0.455, which are within the suggested values by Bailey. Also, in case of PA-20 graded asphalt mixture, the measured values of CA, FA<sub>c</sub>, FA<sub>f</sub> are 0.646, 0.476, and 0.450, repectively.
열분해 카본블랙을 이용한 아스팔트 바인더의 소성변형 특성
이동항(Lee, Dong-Hang),김정구(Kim, Jung-Ku),이관호(Lee, Kwan-Ho) 한국산학기술학회 2013 한국산학기술학회논문지 Vol.14 No.8
폐타이어 재활용을 위한 열분해 공법으로 발생하는 열분해 카본블랙의 재활용 방안이 필요하다. 아스팔트 바인더의 소성변형 특성을 개선하기 위하여 페타이어 열분해 공법의 부산물인 카본블랙을 이용하였다. 원아스팔트에 열분해 카본블랙 0%, 5%, 10%, 15% 및 20%를 혼합하였고, 연화점, 침입도시험, 회전점도계 및 동적전단유동기시험 을 시행하였다. 열분해 카본블랙을 혼합한 아스팔트 바인더의 연화점은 증가하였고, 인화점은 기준값을 만족하였다. 135도에서의 회전점도값은 증가하였고, 소성변형에 대한 저항성이 개선되는 것으로 나타났다. Recycling method for pyrolyzed carbon black from pyrolysis process of waste tires is needed. Carbon black from pyrolysis of waste tires was used to modify and improve the permanent deformation properties of asphalt binder. 0%, 5%, 10%, 15% and 20% of pyrolyzed carbon black was mixed. Couple of laboratory tests, such as softening point, flash point test, rotational viscometer test and dynamic shear rheometer test, were carried out. The use of pyrolyzed carbon black incresed the softening point, rotational viscosity at 135oC, and resistance of permanent deformation.
열분해 카본블랙을 이용한 아스팔트 바인더의 피로 및 저온 성능 평가
이동항(Lee, Dong-Hang),이관호(Lee, Kwan-Ho) 한국산학기술학회 2013 한국산학기술학회논문지 Vol.14 No.5
본 아스팔트 바인더의 피로균열 및 저온균열 특성을 개선하기 위하여 페타이어 열분해 공법의 부산물인 카 본블랙을 이용하였다. 원아스팔트에 열분해 카본블랙 0%, 5%, 10%, 15% 및 20%를 혼합하였고, 동적전단유동기시험 및 처짐보유동기시험을 시행하였다. 열분해 카본블랙을 혼합한 아스팔트 바인더의 피로균열이 감소하는 경향을 나타 내었고, 저온에서의 균열은 -12도까지는 개선되었으나, -18도에선 기준을 초과하는 것으로 나타났다. Carbon black from pyrolysis of waste tires was used to modify and improve the fatigue properties and low temperature cracking of asphalt binder. 0%, 5%, 10%, 15% and 20% of pyrolyzed carbon black was mixed. Couple of laboratory tests, such as dynamic shear rheometer test and bending beam rheometer test, were carried out. The use of pyrolyzed carbon black decreased the fatigue at room temperature and improved the resistance of low temperature cracking up to -12oC, but, was off the criteria at -18oC.
이동항(Lee, Dong-Hang),이관호(Lee, Kwan-Ho) 한국산학기술학회 2012 한국산학기술학회논문지 Vol.13 No.6
하수관거는 중요한 사회간접시설중의 하나이다. 이러한 하수관거의 파손은 주로 하수관거의 시공에 이용되는 뒤채움재의 부적절한 품질관리 및 다짐관리로 인하여 발생한다. 특히, 원형관로의 경우 현장에서 다짐작업이 어려워 다짐기준을 만족시키기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구는 플라스틱 현장조립식 경량기초를 개발하였 다. 개발된 경량기초의 하중재하시험 및 변형특성을 평가하였다. 제한된 실험결과로부터 현장조립식 플라스틱 경량기 초의 사용은 뒤채움재의 다짐관리시 발생하는 어려움을 줄여줄 수 있는 대안으로 사용 가능함을 확인하였다. Sewage pipelines are one of important infra-structures. The main reasons of sewage pipelint failure are improper backfill materials and compaction controls in field. Especially, it is very diffficult to compact the lower part of circula pipelines. In order to overcome these problems, the prefabricated light-weight plastic foundation was developed. Couple of load-dispacement tests were carried out to get the characteristic of failure. From the limited laboratoty loading tests, the use of prefabricated light-weight plastic foundation is an alternative to solve the difficulty of backfill materials and compaction control.
샘플링 데이터를 이용한 혼합 밀도 네트워크 모델기반 근사 질의 처리
김성수,박춘서,남택용,이태휘 한국정보과학회 2022 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.28 No.9
As social networks and the Internet of Things become active, exploratory analysis of large-scale data has been positioned as one of the essential processes in Big Data analytics. However, data analysts should spend significant processing time and cost to perform initial Big Data analytics. We present a novel synopsis-based approximate query processing method and a machine learning (ML)-based approximate query processing method to support efficient exploratory analysis of large-scale data. In addition, we exploit a synopsis-based approach for constructing synopsis data using a deep learning-based generative model as well as a traditional statistical sampling. In particular, we apply the query processing method through the DBMS external interface to support various DBMSs. We propose an ML-based approximation query processing model that learns the distribution of synopsis data through a mixed density network. This model overcomes the disadvantage of the workload-based approximation query processing model, which requires a lot of costs to perform historical queries for building training data. The proposed method provides query processing performance that is 380 times faster than MySQL and 58 times faster than PostgreSQL in the Instacart data set for our experiments. In addition, it gives more accurate results than ML-AQP, a workload-based approximate query processing engine, in terms of approximate query accuracy. 소셜 네트워크와 사물 인터넷이 활성화 되면서, 대규모 데이터에 대한 탐사적 분석은 빅데이터 분석에서 중요한 프로세스 중 하나로 자리 잡고 있다. 그러나, 데이터 분석가는 초기 빅데이터 분석을 수행하는 데 상당한 처리 시간과 비용을 지불해야 한다. 본 논문에서는 대규모 데이터에 대한 탐사적 분석을 효율적으로 지원하기 위해 시놉시스 기반의 근사 질의 처리 기법과 머신러닝을 이용한 근사 질의 처리 기법을 제안한다. 또한, 제안하는 시놉시스 기반의 기법은 전통적인 통계적 샘플링 기법 뿐만 아니라, 딥러닝 기반 생성 모델을 이용하여 시놉시스 데이터를 구축하는 기법을 제안한다. 특히, DBMS 외부 인터페이스를 통한 질의 처리 방식을 적용함으로써, 다양한 DBMS에 적용 가능하다는 장점을 제공한다. 학습 데이터 구축을 위한 이력 질의 수행에 많은 비용이 소요되는 워크로드기반 근사 질의 처리 모델의 단점을 극복하기 위해, 시놉시스 데이터의 분포를 혼합 밀도 네트워크를 통해 학습하는 ML 기반 근사 질의 처리 모델을 제안한다. 제안 기법은 인스타카트 데이터 셋 실험에서 기존 MySQL 대비 380배, PostgreSQL 대비 58배 빠른 질의 처리 성능을 제공하고, 근사 질의 정확도 측면에서 워크로드 기반 근사 질의 처리 엔진인 ML-AQP보다 정확한 결과를 제공한다.