This study investigates using Conditional Tabular Generative Adversarial Networks (CT-GAN) to generate synthetic data for turnover prediction in large employment datasets. The effectiveness of CT-GAN is compared with Adaptive Synthetic Sampling (ADASYN), Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE), and Random Oversampling (ROS) using Logistic Regression (LR), Linear Discriminant Analysis (LDA), Random Forest (RF), and Extreme Learning Machines (ELM), evaluated with AUC and F1-scores. Results show that GAN-based techniques, especially CT-GAN, outperform traditional methods in addressing data imbalance, highlighting the need for advanced oversampling methods to improve classification accuracy in imbalanced datasets.

테트로도톡신(tetrodotoxin, TTX)은 강력한 해양생물 유 래 신경독소로, 수산물 내 TTX를 검출하기 위해 기존에 주로 사용되는 mouse bioassay (MBA)와 LC-MS/MS 기법 은 낮은 검출한계와 동물 윤리 문제 등의 한계가 있어 이 를 대체할 새로운 시험법 개발이 필요합니다. Neuro-2a assay는 대표적인 세포기반 대체 시험법으로, 이 방법은 마우스 신경모세포인 Neuro-2a 세포주에 ouabain (O)과 veratridine (V)을 처리하여 과도한 Na+ 유입으로 인한 세 포 사멸을 유도한 후, Na+ 채널 억제제인 TTX가 Na+ 유 입을 차단해 세포를 보호하는 원리를 이용해 TTX를 정량 합니다. 본 연구에서는 Neuro-2a assay를 국내 실험실 환경에 적용하기 위해 TTX 처리 조건과 O/V 농도 등의 매 개변수를 최적화하였습니다. 그 결과, 최적 O/V 농도로 600/60 μM를 설정하였으며, S자형 용량-반응 곡선이 도출 되는 8가지 농도(50-0.195 ng/mL)를 확인하였습니다. 또한, 24번의 반복 실험을 통해 데이터의 신뢰도를 평가할 수 있는 6가지 data criteria를 확립하였으며, 이 중 EC50 값 은 약 3.824-1.268 ng/mL로 나타났습니다. 실험실 간 변동 성 비교 결과, COV+와 Bottom OD값을 제외한 모든 품 질 관리 기준(quality control criteria)과 데이터 기준(data criteria)의 변동계수(CVs)는 1.31-14.92%로 도출되어, 실험 의 적정성과 재현성이 확인되었습니다. 본 연구는 국내에 서 활용 가능한 TTX 검출용 Neuro-2a assay의 최적 조 건과 신뢰성을 평가할 수 있는 quality control criteria와 data criteria를 제시하였습니다. 아울러, TTX뿐만 아니라 유사체인 4,9-anhydroTTX에 대한 TEF 값을 0.2098로 산 출하여, TTX뿐 아니라 다양한 유사체의 검출이 가능함 을 확인하였습니다. 향후, 본 시험법은 국내 수산물 내 TTX 검출을 위한 MBA 대체법으로 활용될 것으로 기대 됩니다.

국내에는 지형적인 조건 또는 그 외의 여러 제약에 따라 줄눈 콘크리트 포장(JCP)을 시공하는 경우가 많았다. JCP는 시공 이후 양생 제로 도포함에도 불구하고 시간이 지남에 따라 부등건조수축이 나타나, 운전자의 승차감과 안정성을 악화시킨다. 이를 해결하기 위해 포장설계 지침을 지속적으로 개정하고 있지만, 부등건조수축으로 인한 민원이 계속 발생하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 JCP의 부등건조수축량에 영향을 줄 수 있는 변수를 설정하여 변수에 따른 거동 차이를 보고자 하였다. 3D 유한요소해 석 프로그램 ABAQUS를 이용하여 유한요소법을 통한 해석을 진행하였고, 모델링은 2차로 6 슬래브를 모형화하였다. JCP의 부등건조 수축량에 영향을 주는 슬래브 깊이별 온도변화가 포장설계에 따라 어떻게 변화하는지 고려하기 위하여, 그에 대한 변수로 하부층 종 류의 영향, 슬래브 두께의 영향, 주행차로 다웰바 추가 설치 유무의 영향, 줄눈 간격의 영향을 설정하였다. 기본적인 모델의 유한요소해석 부등건조수축량 결과와 위에서 설정한 변수를 적용하여 만든 모델에 대한 유한요소해석 부등건조수축 량 결과를 각각 도출하였고, 기본 모델 결과와 변수를 적용한 모델 결과를 비교하여 각각의 인자가 어느 정도의 영향을 미치는지 확 인해 보았다. 영향이 큰 인자들을 선별하여 복합적인 변수에 대한 영향을 보고자 하였고, 복합 변수를 적용한 모델의 유한요소해석 부등건조수축 량 결과와 기본 모델의 유항요소해석 부등건조수축량 결과를 비교하여 그 차이가 어느 정도인지 확인하였다. 이에 따라 앞으로 JCP구 간 부등건조수축에 대한 해결을 위해 중점을 두어야 할 인자를 파악할 수 있었으며, 결과를 현장에 적절하게 적용한다면 도로 주행성 과 안전성을 개선할 수 있을 것으로 판단된다. 유한요소해석 결과에 대한 신뢰도를 부여하기 위해 현장 데이터와도 비교 분석하였고, 계절에 따라 약간의 차이는 있었으나, 평균값 과는 유사하여 본 연구의 구조해석 모형이 다양한 조건에 따른 연직변위 발생함에 있어 비교하는데 유용하다고 판단하였다.

Seismic fragility curves present the conditional probability of damage to target structures due to external seismic load and are widely used in various ways. When constructing such a seismic fragility curve, it is essential to consider various types and numbers of ground motions. In general, the earthquake occurrence characteristics of an area where the target structure of the seismic fragility curve exists are analyzed, and based on this, appropriate ground motions are selected to derive the seismic fragility curve. If the number of selected ground motions is large, the diversity of ground motions is considered, but a large amount of computational time is required. Conversely, if the number of ground motions is too small, the diversity of ground motions cannot be considered, which may distort the seismic fragility curve. Therefore, this study analyzed the relationship between the number of ground motions considered when deriving the seismic fragility curve and the parameters of the seismic fragility curve. Using two example structures, numerical analysis was performed by selecting a random number of ground motions from a total of two hundred, and a seismic fragility curve was derived based on the results. Analysis of the relationship of the parameter of the seismic fragility curve and the number of selected ground motions was performed. As the number of ground motions considered increases, uncertainty in ground motion selection decreases, and when deriving seismic fragility curves considering the same number of ground motions, uncertainty increases relatively as the degree of freedom of the target structure increases. However, considering a relatively large number of ground motions, uncertainty appeared insignificant regardless of increased degrees of freedom. Finally, it is possible that the increase in the number of ground motions could lower the epistemic uncertainty and thus improve the reliability of the results.

Liquefied hydrogen is attracting attention as an energy source of the future due to its hydrogen storage rate and low risk. However, the disadvantage is that the unit price is high due to technical difficulties in production, transportation, and storage. This study was conducted to improve the design accuracy and development period of needle valves, which are important parts with a wide technical application range among liquefied hydrogen equipment. Since the needle valve must discharge an appropriate flow rate of the liquefied fluid, it is important to determine the needle valve design parameters suitable for the target flow rate. Computational Fluid Dynamics and Artificial Neural Network technology used to determine the design variables of fluid flow were applied to improve the setting and analysis time of the parameter. In addition, procedures and methods for applying the design parameter of needle valves to Convolutional Neural Networks were presented. The procedure and appropriate conditions for selecting parameters and functional conditions of the Convolutional Neural Network were presented, and the accuracy of predicting the flow coefficient according to the design parameter was secured 95%. It is judged that this method can be applied to other structures and machines.

This study numerically compares optimum solutions generated by element- and node-wise topology optimization designs for free vibration structures, where element-and node-wise denote the use of element and nodal densities as design parameters, respectively. For static problems optimal solution comparisons of the two types for topology optimization designs have already been introduced by the author and many other researchers, and the static structural design is very common. In dynamic topology optimization problems the objective is in general related to maximum Eigenfrequency optimization subject to a given material limit since structures with a high fundamental frequency tend to be reasonable stiff for static loads. Numerical applications topologically maximizing the first natural Eigenfrequency verify the difference of solutions between element-and node-wise topology optimum designs.

정보통신 기술의 발전과 스마트 기기의 확산으로 스마트러닝이 보편화되었으며 이에 따라 스마트러닝 관련 연구가 활발하게 이루어지고 있으며 연구 성과가 축적되고 있다. 이에 기존의 스마트러닝 연구 중에 서 상관계수 결과를 포함한 논문을 대상으로 메타분석을 실시하여 스마트러닝의 효과크기를 분석하였다. 이 과정에서 선행연구 결과를 검토하여 스마트러닝 특성요인으로 동기유발, 시스템, 콘텐츠, 서비스로 유 목화하고, 결과변수로는 만족도, 성과, 태도를 정의하였다. 메타분석 결과 스마트러닝 전체 관점뿐 아니라 각 특성요인인 동기유발, 시스템, 콘텐츠, 서비스 모든 측면에서 스마트러닝의 효과크기는 유의하게 중간 정도 수준으로 나타났다. 유일하게 유의하지 않은 것으로 나타난 성과에 대한 콘텐츠의 효과크기를 제외 하고는 만족도, 성과, 태도 모든 측면에서 스마트러닝 각 특성요인의 효과크기가 유의하게 중간 정도 수준으로 나타났다. 연구 대상에 따른 효과크기 측면에서는 직장인이 가장 높은 효과를 유의하게 보였다. 표본수에 따른 효과크기 측면에서는 300명에서 999명까지가 유의하게 가장 높게 나타났다. 본 논문이 시도한 스마트러닝 메타분석은 시의성으로나 확장된 연구 대상 논문 수 측면에서 의의를 찾을 수 있으며 수많은 스마트러닝 특성요인과 결과변수를 유목화하고 분류한 뒤 이에 대한 효과크기를 측정하였다는 데에 의의가 있다. 각 연구자들의 시각과 필요에 따라 다양한 표현을 동원한 스마트러닝 특성요인과 결과변수를 본 연구의 연구자들이 종합적인 관점에서 분류한 것은 향후 스마트러닝 연구를 위한 하나의 새로운 밑거름이 될 수 있다.

신뢰성 있는 토양의 이산요소모델을 개발하기 위해서는 토양의 특성을 고려하여 매개변수를 교정해야 한다. 본 연구에서는 이산요소모델을 구성하는 각 매개변수가 토양 입자의 거동에 미치는 영향을 분석하였고, 분석된 결과를 이용하여 토양의 이산요소모델을 개발하였다. 민감도 분석의 대상이 되는 매개변수는 전단 계수, 마찰 계수, 표면 에너지 등으로 선정하였으며, 교정의 기준이 되는 토양의 특성은 가비중, 안식각, 점착력 및 내부마찰각으로 선정하였다. 또한, 토성이 서로 다른 해안가, 논 및 밭을 구성하는 토양을 대상으로 연구를 수행하여 다양한 토성에 대한 적용성을 확인하였다. 결과적으로 본 연구에서 수행한 민감도 분석 결과를 이용하여 각 토양의 거동을 모사할 수 있는 이산요소모델을 교정하였으며, 시험 결과와의 비교를 통해 교정된 이산요소모델을 검증하였다.

In this study, theoretical analyses are performed to investigate the characteristics of the static and dynamic stiffness of a nonlinear vibration isolator system. The vibration isolator system is modeled as an equivalent nonlinear oscillator. Based on the model, the static equilibrium and frequency response solutions are obtained with the variations of external static load and/or system parameters. It is shown that the static stiffness of the nonlinear vibration isolator tends to be hardened with the increase of external static load, which prevents the occurrence of excessively large deflection. This static stiffness-hardening effect is more remarkable with a larger spring constant ratio. The dynamic stiffness is also strengthened when the spring constant ratio increases, which enlarges the force transmissibility and reduces the isolation frequency bandwidth. Thus, the static stiffness- hardening improves the robustness of the nonlinear vibration isolator, whereas the dynamic stiffness-hardening rather degrades its performance. Thus, the opposite tendency of the static and dynamic stiffness-hardening effects should be considered in the design process of the nonlinear vibration isolator.

This study performed the seismic response analysis of an LNG storage tank supported by a disconnected piled raft foundation (DPRF) with a load transfer platform (LTP). For this purpose, a precise analytical model with simultaneous consideration of Fluid-Structure Interaction (FSI) and Soil-Structure Interaction (SSI) was used. The effect of the LTP characteristics (thickness, stiffness) of the DPRF system on the seismic response of the superstructure (inner and outer tanks) and piles was analyzed. The analytical results were compared with the response of the piled raft foundation (PRF) system. The following conclusions can be drawn from the numerical results: (1) The DPRF system has a smaller bending moment and axial force at the head of the pile than the PRF system, even if the thickness and stiffness of the LTP change; (2) The DPRF system has a slight stiffness of the LTP and the superstructure member force can increase with increasing thickness. This is because as the stiffness of the LTP decreases and the thickness increases, the natural frequency of the LTP becomes closer to the natural frequency of the superstructure, which may affect the response of the superstructure. Therefore, when applying the DPRF system, it is recommended that the sensitivity analysis of the seismic response to the thickness and stiffness of the LTP must be performed.

Nowadays, artificial intelligence model approaches such as machine and deep learning have been widely used to predict variations of water quality in various freshwater bodies. In particular, many researchers have tried to predict the occurrence of cyanobacterial blooms in inland water, which pose a threat to human health and aquatic ecosystems. Therefore, the objective of this study were to: 1) review studies on the application of machine learning models for predicting the occurrence of cyanobacterial blooms and its metabolites and 2) prospect for future study on the prediction of cyanobacteria by machine learning models including deep learning. In this study, a systematic literature search and review were conducted using SCOPUS, which is Elsevier’s abstract and citation database. The key results showed that deep learning models were usually used to predict cyanobacterial cells, while machine learning models focused on predicting cyanobacterial metabolites such as concentrations of microcystin, geosmin, and 2-methylisoborneol (2-MIB) in reservoirs. There was a distinct difference in the use of input variables to predict cyanobacterial cells and metabolites. The application of deep learning models through the construction of big data may be encouraged to build accurate models to predict cyanobacterial metabolites.

The study used the whole-life carbon assessment method to conduct a thorough carbon-neutral evaluation of a standard steel structure. To further assess carbon emissions, 11 design-changed models were evaluated, with changes made to the span between beams and columns. The results of the carbon emission assessment showed savings of approximately 13.1% by implementing the stage of the beyond life cycle. Additionally, the evaluation of carbon emissions through design changes revealed a difference of up to 42.2%. These findings confirmed that recycling and structural design changes can significantly reduce carbon emissions by up to 48.6%, making it an effective means of achieving carbon neutrality. It is therefore necessary to apply the stage of beyond life cycle and structural change to reduce carbon emissions.

Metal additive manufacturing (AM) has transformed conventional manufacturing processes by offering unprecedented opportunities for design innovation, reduced lead times, and cost-effective production. Aluminum alloy, a material used in metal 3D printing, is a representative lightweight structural material known for its high specific strength and corrosion resistance. Consequently, there is an increasing demand for 3D printed aluminum alloy components across industries, including aerospace, transportation, and consumer goods. To meet this demand, research on alloys and process conditions that satisfy the specific requirement of each industry is necessary. However, 3D printing processes exhibit different behaviors of alloy elements owing to rapid thermal dynamics, making it challenging to predict the microstructure and properties. In this study, we gathered published data on the relationship between alloy composition, processing conditions, and properties. Furthermore, we conducted a sensitivity analysis on the effects of the process variables on the density and hardness of aluminum alloys used in additive manufacturing.

본 연구는 고속도로용 RC 교각 기둥구조에 대하여 축방향 기존 철근을 중공철근으로 대체하는 설계방안을 제시하였 다. 동일직경 기준으로 기존 이형철근을 중공철근으로 대체할 수 있는 합리적인 설계방안을 제시하였으며, 기존 축방향 배근량 을 감소하는 방안을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 설계방안을 검증하기 위하여 3차원 유한요소 구조해석을 수행하였으며, 압 축하중에 의한 변수 수치해석을 통하여 본 연구에서 제안한 방안의 타당성을 제시하였다. 향후 다양한 변수 수치해석 및 실물 시험을 통하여 본 연구에서 제시한 설계방안에 대한 추가 검증이 필요하다.