최근 친환경 건축이 대두되고 있는 가운데, 목조건축물의 내진성능과 더불어 친환경 건축의 대표적 시스템으로 많은 연구가 진행되며 다시 각광을 받고 있다. 따라서 목재 구조물의 수요와 성능 개선에 관한 연구는 활발히 증가되고 있지만 목재와 같은 비균질 재료에 대한 보강법에 대한 연구는 아직 초기 수준이다. 본 연구에서는 원형단면의 목재기둥을 CFRP 시트로 보강하여 압축 및 휨 강도실험을 수행하였다. 실험 결과를 분석하여 동일한 면적에 CFRP 시트의 보강겹수와 겹침이음길이에 따른 보강효과를 나타내었다. 실험 결과 보강 시 압축 응력과 휨 응력이 증가하였다. 보강겹수와 보강재의 겹침 이음 길이의 증가에 따른 휨 응력 또한 모두 증가하는 경향을 나타내었으나, 압축응력은 목재의 비균질한 성질로 인한 횡방향 팽창이 불특정 하게 나타나 특정 경향 없이 나타나는 것을 확인하였다.

With the spread of smart manufacturing, one of the key topics of the 4th industrial revolution, manufacturing systems are moving beyond automation to smartization using artificial intelligence. In particular, in the existing automatic machining, a number of machining defects and non-processing occur due to tool damage or severe wear, resulting in a decrease in productivity and an increase in quality defect rates. Therefore, it is important to measure and predict tool life. In this paper, v-ASVR (v-Asymmetric Support Vector Regression), which considers the asymmetry of є-tube and the asymmetry of penalties for data out of є-tube, was proposed and applied to the tool wear prediction problem. In the case of tool wear, if the predicted value of the tool wear amount is smaller than the actual value (under-estimation), product failure may occur due to tool damage or wear. Therefore, it can be said that v-ASVR is suitable because it is necessary to overestimate. It is shown that even when adjusting the asymmetry of є-tube and the asymmetry of penalties for data out of є-tube, the ratio of the number of data belonging to є-tube can be adjusted with v. Experiments are performed to compare the accuracy of various kernel functions such as linear, polynomial. RBF (radialbasis function), sigmoid, The best result isthe use of the RBF kernel in all cases

Support vector regression (SVR) is devised to solve the regression problem by utilizing the excellent predictive power of Support Vector Machine. In particular, the є-insensitive loss function, which is a loss function often used in SVR, is a function thatdoes not generate penalties if the difference between the actual value and the estimated regression curve is within є. In most studies, the є-insensitive loss function is used symmetrically, and it is of interest to determine the value of є. In SVQR (Support Vector Quantile Regression), the asymmetry of the width of є and the slope of the penalty was controlled using the parameter p. However, the slope of the penalty is fixed according to the p value that determines the asymmetry of є. In this study, a new ε-insensitive loss function with p1 and p2 parameters was proposed. A new asymmetric SVR called GSVQR (Generalized Support Vector Quantile Regression) based on the new ε-insensitive loss function can control the asymmetry of the width of є and the slope of the penalty using the parameters p1 and p2 , respectively. Moreover, the figures show that the asymmetry of the width of є and the slope of the penalty is controlled. Finally, through an experiment on a function, the accuracy of the existing symmetric Soft Margin, asymmetric SVQR, and asymmetric GSVQR was examined, and the characteristics of each were shown through figures.

본 연구는 벨크로를 이용하여 콘크리트 공시체의 압축거동시 구속합축효과를 검토하였다. 벨크로(Velcro)는 갈고리 모양의 후크(Hook)와 고리모양의 루프(Loop)가 물리적으로 결합하여 접착력을 가지는 제품으로 다양한 형태를 가지고 있다. 벨크로 보강 공법은 접착제를 사용하지 않아 쉽고 빠른 시공이 가능하여 공사비가 낮고 시공 시 편리한 장점이 있다. 본 연구에서는 벨크로로 횡 구속된 콘크리트 압축부재에 대하여 보강면적변화에 따른 벨크로 횡구속 콘크리트 부재의 압축거동에 대하여 연구하였다. 벨크로로 보강된 시편의 압축거동을 조사하기 위하여 횡구속 콘크리트 시편을 제작, 보강면적변화에 따른 횡 구속 성능을 평가하였다. 보강면적은 50%, 75%, 100%로 설계하였다. 실험 결과 벨크로 보강에 의한 압축 강도 증가는 크게 증가하지 않았다. 또한 보강 전과 비교하여 구속 효과의 강도 증가도 미미했습니다. 그러나 항복점 이후의 거동에서는 연성 거동이 나타 났다. 본 연구를 통해 Velcro를 이용한 콘크리트 보강재 개발에 필요한 기본 정보로 활용할 수 있습니다.

전 세계적으로 건설폐기물에 의한 환경문제에 대한 관심이 증가하고 있다. 이에 따라 건설재료들에 대한 재활용방안 에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. GFRP는 최근 구조물의 보강에 많이 사용되는 건설 재료이다. 본 연구에는 GFRP를 분쇄하 여 만든 재활용 GFRP파우더(RGP)의 잔골재 대체 가능성을 검토하고자 하였다. RGP는 GFRP의 제작 시 발생되는 GFRP 잉여물을 분쇄하여 사용하였다. RGP의 잔골재 치환율을 20%, 40% 60% 80%로 설정하였다. RGP가 혼합된 시멘트 모르타르의 재료 성능을 검토하기 위하여 압축강도, 쪼갬인장강도 및 휨 강도를 측정하였다. 실험결과, RGP의 혼입으로 시멘트 모르타르의 기초물성이 증가하는 경향이 나타났다. 본 연구결과는 장기적으로 GFRP의 건설재료로의 재활용을 위한 기초자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

In this paper, we proposed an auto-encoder model of observation-wise linear transformation to reduce the dimensionality of data. While nonlinear models can reduce the dimensionality more effectively than linear models, such as the principal component analysis, the non-linear methods can hardly provide a simple linear relationship between the original and the dimensionally reduced data. The proposed model overcomes this difficulty while maintaining the effectiveness of the dimensionality reduction. We assessed the proposed model and compared with PCA and a typical auto-encoder model in terms of the loss function and the degree of reconstruction of the original data. By applying the proposed method to a public data of MNIST and Fashion-MNIST, we showed the effectiveness in the dimensionality reduction and relationship between the original data to the reduced data.

한본 연구에서는, 철근콘크리트 보 구조물의 동결융해에 따른 장기거동특성 및 최종 파괴형태를 비교 분석하고자 하였다. 철근콘크리트 보 시험체와 재료 시험체를 제작하여, 동결융해 챔버를 이용하여 동결과 융해를 반복적으로 수행하였다. 동결융해를 위하여 기존의 시험법을 참고하여 철근콘크리트 구조물에 대한 시험을 수행 하였다. 동결융해에 따른 콘크리트의 재 료특성 변화와 철근콘크리트 보 구조물의 거동특성 변화를 통하여 동결융해에 대한 영향을 평가하였다. 제안된 동결융해 시험법을 통하여 콘크리트 공시체의 압축강도가 약 19%감소하였다. 철근콘크리트 보 시험체의 경우, 콘크리트의 표면 강도가 동결 융해에 의하여 감소되어 사인장 균열이 발생하여, 재료적 강도 감소에 의한 구조물의 성능이 감소함을 확인하였다. 또한, 사인장 균열이 발생한 동결융해 시험체의 에너지 소산능력이 동결융해를 거치지 않은 시험체와 비교하여 적게 발생하였다.

본 연구에서는 CFRP 복합재료 플레이트로 외부 보강된 철근콘크리트 보 구조물의 장기 거동 특성과 CFRP 복합재료 플레이트의 부착거동을 실험을 통하여 검토하였다. 장기 사용성을 고려하기 위하여 동결융해 시험법을 사용하였으며 4절점 휨 실험을 통하여 평가하였다. CFRP 복합재료 플레이트로 보강 후 동결융해를 진행한 시험체(FFCB)와 동결융해 후 CFRP 복합재료 플레이트로 보강한 시험체(LFCB)의 4절점 휨 실험 결과를 비교 분석하였다. LFCB 시험체가 FFCB 시험체 보다 조기에 CFRP 복합재료 플레이트의 박리가 발생하였으며, 파괴형태가 다르게 발생하였다. FFCB의 경우 콘크리트 커버가 탈락되었으며, LFCB의 경우 콘크리트의 표면의 탈락이 발생하였다. 동결융해의 영향을 받은 콘크리트 재료의 성질이 약화된 결과로 판단된다. 동결융해 실험을 통하여 콘크리트 공시체의 압축강도가 약 19% 감소하였으며. 이에 따라 콘크리트 커버부의 인장강도도 감소한 것으로 판단된다. 콘크리트 구조물에 대한 보강의 경우사용기간 및 환경변수 등을 고려하여, 콘크리트 보강표면에 대한 정확한 상태평가가 필요할 것으로 판단된다.

Recently, the amount of heat generated in devices has been increasing due to the miniaturization and high performance of electronic devices. Cu-graphite composites are emerging as a heat sink material, but its capability is limited due to the weak interface bonding between the two materials. To overcome these problems, Cu nanoparticles were deposited on a graphite flake surface by electroless plating to increase the interfacial bonds between Cu and graphite, and then composite materials were consolidated by spark plasma sintering. The Cu content was varied from 20 wt.% to 60 wt.% to investigate the effect of the graphite fraction and microstructure on thermal conductivity of the Cu-graphite composites. The highest thermal conductivity of 692 W m−1K−1 was achieved for the composite with 40 wt.% Cu. The measured coefficients of thermal expansion of the composites ranged from 5.36 × 10−6 to 3.06 × 10−6 K−1. We anticipate that the Cu-graphite composites have remarkable potential for heat dissipation applications in energy storage and electronics owing to their high thermal conductivity and low thermal expansion coefficient.