A smart tuned mass damper (TMD) is widely studied for seismic response reduction of various structures. Control algorithm is the most important factor for control performance of a smart TMD. This study used a Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) among reinforcement learning techniques to develop a control algorithm for a smart TMD. A magnetorheological (MR) damper was used to make the smart TMD. A single mass model with the smart TMD was employed to make a reinforcement learning environment. Time history analysis simulations of the example structure subject to artificial seismic load were performed in the reinforcement learning process. Critic of policy network and actor of value network for DDPG agent were constructed. The action of DDPG agent was selected as the command voltage sent to the MR damper. Reward for the DDPG action was calculated by using displacement and velocity responses of the main mass. Groundhook control algorithm was used as a comparative control algorithm. After 10,000 episode training of the DDPG agent model with proper hyper-parameters, the semi-active control algorithm for control of seismic responses of the example structure with the smart TMD was developed. The simulation results presented that the developed DDPG model can provide effective control algorithms for smart TMD for reduction of seismic responses.

PURPOSES: The intensiveness of highway management has increased owing to the growth in the number of vehicles and the rapid climate change. The disadvantages produced by these factors can affect management time and cost. Serious traffic accidents and traffic jam may be experienced when snow fall accumulates on highway surfaces and the friction between tires and pavements is lower than that in the general state, in a non-management condition. Such conditions need intensive management. In this regard, one of the spread methods used for the melting material is pre-wetted salt (PWS), which is the frequently used method in South Korea. In the PWS method, the solid material with CaCl2 is mixed with water in 30% concentration and then finally mixed with NaCl before application to pavements. The chloride-type melting material not only is cheaper, but also has a high melting property than the others. It can shorten the pavement or structure life by deterioration and corrosion. This melting material can affect the flora near the highways; hence, an eco-friendly de-icing agent must be utilized considering the environmental effect. METHODS : The Kalman filter algorithm (KFA) was utilized herein to develop optimization models using the performed test data. The KFA, which was developed from recursive filter algorithms, such as the low- and high-pass filters, applies a weighting filter to the Kalman filter. The algorithm has the property of utilizing the filter and updated estimations. In this regard, melting tests were performed for the real applicative utilization of de-icing agents. The KFA was also applied to reduce the error rates and optimize the relationships between the test data and the predictions. RESULTS: Comparing the measurements performed, the error was reduced by 1.69 g when the KFA was applied. Moreover, the error can be optimized to approximately 91.4% compared to the test errors. The prediction data had over 85% tendency in the test measurement, showing that the KFA application can reduce the error and increase the tendency. By comparison, the agent with CaCl2 showed the best ice melting performance within 10 min without surface temperature. However, the PWS with a 25% concentration indicated the best water melting performance from start to end of the test time, implying that this is a powerful agent in terms of performance. CONCLUSIONS : The melting test is an artificial test method; therefore, it can generate a huge error from the test. The error and the tendency can be controlled by tracking the measurement error and the white noise matrix using the KFA. A further research will be performed to track the measurement error and the white noise matrix. Other optimization methods will also be applied to reduce the experimental error.

In this research, we evaluate on the disassemblability of recycling process for vehicle front door using the symbolic chart method and machine-learning algorithm. It is applied to the front door of 1600cc class vehicle, and then the conventional steel door and CFRP door were compared. Based on the principle symbolic chart method, the number of processes can be different according to decomposer proficiency of suitability of recycling process, so the evaluation method is required to supply this issue. The machine learning algorithm, and artificial intelligence method were applied and the applicable tools for each experiment were used to compensate the variations in the number of processes according to different proficiencies. Because CFRP front door has integrated components compare to steel door, so its disassemblability processes were decreased to 80 from 103 of the conventional steel door’s. It can be confirmed that the disassemblability was increased from the suitability of recycling equation. In case of the steel, disassemblability was approximately 60.6, in case of the CFRP is approximately 72 for car front door. Therefore, it can be concluded that the disassemblability of CFRP was better in the evaluation of suitability of recycling.

본 논문에서는 수정 슬라이딩 모드제어기의 비선형 이력구조물의 지진응답 제어성능이 평가되었다. 수정 슬라이딩모드 제어는 제어력을 계산하기 위해 Lyapunov함수의 목표변화율을 이용하는 기법으로 기존 연구에서는 선형구조물에 대한 성능만이 조사되었다. 그러나 강진시 대부분의 구조물은 비선형 거동을 보인다는 점을 고려할 때 기존 연구의 결과는 실제 적용에 있어 제한점을 가지고 있다. Bouc-Wen 모델을 사용하여 구조물의 비선형 거동을 모델링 하였으며, 이력이선형 단자유도 구조물에 대한 통계해석과 비선형이력 면진구조물에 대한 해석결과는 제안된 수정 슬라이딩모드 제어알고리즘이 기존의 슬라이딩모드 제어기보다 우수한 성능을 가짐을 보여준다.

The purpose of this study was to develop an algorithm in which human arousal and pleasant level can be judged using measured physiological signals. Fuzzy theory was applied for mathematical handling of the ambiguity related to evaluation of human sensibility, and the degree of belonging to a certain sensibility dimension was quantified by membership function through which the sensibility evaluation was able to be done. Determining membership function was achieved using results from a physiological signal database of arousal/relaxation and pleasant/unpleasant that was generated from imagination. To induce one final result (arousal and pleasant level) based on measuring the results of more than 2 physiological signals and the membership function of each physiological signal, Dempster-Shafer's rule of combination in evidence was applied, through which the final arousal and pleasant level was inferred.

본 연구는 지진계측시스템이 설치되지 않은 중소형 교량의 지진손상 수준을 평가하기 위하여 대상 중소형 교량 인근에 위치한 지진관측소의 지진관측 데이터를 이용하여 대상 교량위치에서의 지반응답스펙트럼을 추정하기 위한 알고리즘을 제시하였다. 일반적으로 중소형 교량의 내진설계 및 성능평가는 동적해석법 중 응답스펙트럼해석법이 가장 널리 활용되고 있으므로 대상 중소형 교량에 대한 평가 지진력으로 지반응답스펙트럼을 적용할 수 있는 알고리즘을 제시하였으며, 제안된 알고리즘을 이용한 프로그램 알고리즘도 제안하고 제안된 알고리즘을 통하여 실제 지진계측데이터를 이용하여 특정 위치에서의 지반응답스펙트럼 추정 예를 나타내었다.

두부 CT 검사 시 일반적으로 검사 시 적용하는 스캔조건 및 알고리즘을 기준으로 선정 후 알고리즘 변 경 적용을 통한 선량감소효과를 실험을 통해 알아보고자 하였다. 그 결과 선량감소효과는 관전압 보다 관전류 변화 시 의미가 있었으며, 인체 팬텀을 이용한 화질 평가는 Smooth 알고리즘적용 후 선량을 감소 시 Bone 알고리즘적용 후 선량을 감소 시 보다 상대적으로 화질 감소가 적었으며, 특히 Bone 알고리즘적용 시 에는 평균 CT Number 또는 Pixel value의 편차가 상대적으로 크게 측정되었다. 즉 선량은 감소되고 화질은 유지하여 환자의 피폭 선량을 감소시키고 동일한 화질의 영상을 얻을 수 있는 조건은 Smooth 알고리즘 적용과 120 kVp, 160 mA라는 결과 값을 얻을 수 있었다. 이 때 선량은 약 28 % 감소되며 평균 CT Number 또는 Pixel value도 오차가 상대적으로 적게 측정 되었다. 향 후 스캔조건 및 다양한 알고리즘 적용 후 그 결과를 검진 또는 추적검사 등으로 내원한 환자에게 적용하여 검사 한다면 환자 피폭선량 감소에 있어 매우 유용할 것으로 사료된다.

본 연구는 다목적함수를 고려한 입자군집최적화(Particle Swarm Optimization, PSO) 알고리즘을 Python으로 개발하고, Soil and Water Assessment Tool (SWAT) 모형에 적용하여 자동보정 알고리즘의 적용 가능성을 평가하였다. SWAT 모형의 유출 해석은 안성천의 공도 수위 관측소 상류유역(364.8 km2)을 대상으로 하였으며, 공도 지점의 2000년부터 2015년까지의 일 유량 자료를 이용하였다. PSO 자동보정은 결정계수 (coefficient of determination, R2), 평균제곱근오차(RMSE), NSE 모형효율계수(Nash-Sutcliffe Efficiency, NSEQ), 특히 중간유출과 기저유출의 보정을 위해 NSEINQ (Inverse Q)를 활용하여 SWAT을 보정하였다. PSO을 통한 SWAT 모형의 자동보정과 수동보정의 유출해석 결과, 각각 R2 는 0.64, 0.55, RMSE는 0.59, 0.58, NSEQ는 0.78, 0.75, NSEINQ는 0.45, 0.09의 상관성 분석결과를 보였다. PSO 자동보정 알고리즘은 수동보정에 비하여 높은 향상을 보였는데 특히 유출의 감수곡선을 개선시켰으며 적절한 매개변수 추가(RCHRG_DP)와 매개변수 범위의 설정으로 수동 보정의 한계를 보완하였다.

본 연구는 두부 인체모형 팬텀을 컴퓨터 단층촬영 장치를 이용하여 스캔 후 영상에서 발생한 선속경화현상을 고 관전압 적용 방법과 본 연구에서 적용한 금속인공물감소 알고리즘 적용 영상을 비교하여 금속인공물감소 알고리즘 적용의 유용성을 알아보고자 하였다. 그 결과 관전압을 140 kVp로 높여 스캔 시 CT value가 0.02～0.05 % 감소하여 선속경화현상 감소 효과가 상대적으로 낮았으며(P>0.05), 금속인공물감소 알고리즘 적용 시 CT value가 12.4～26.9 % 감소하여 선속경화현상 감소 효과에 상대적으로 의미가 있는 것으로 분석되었다(p<0.05). 또한 임상영상평가표에 의한 정성적 평가에서도 인공물의 경우 MAR알고리즘 적용 후 1.8점으로 평가 되었고, 해상도 및 대조도 평가에서 MAR알고리즘 후 7.2점으로 평가되어 선속경화현상 감소에 있어 금속인공물감소 알고리즘 적용이 의미가 있는 것으로 평가되었다. 따라서 불가항력적으로 발생하는 선속경화 현상에 의한 인공물의 경우 기존연구에서 도출한 다양한 방법과 더불어 본 실험을 통해 제시한 금속인공물 감소 알고리즘을 적용하여 스캔한다면 선속경화현상에 의해 발생한 인공물 감소에 유용할 것으로 사료된다.

골반저근은 골반기관을 지지하는 기능을 가지고 있으며 요자제를 유지하는 여성의 주요 하부조직이다. 골반저근의 약화는 복압성 요실금의 원인이 되는데, 이러한 골반저근의 기능 정도는 복압성 요실금의 병증정도를 평가하는 지표로 사용될 수 있다. 이에 본 연구에서는 골반저근의 수축 압력을 측정하여 복압성 요실금의 병적 진행정도를 정량적으로 진단할 수 있는 요실금 진단 알고리즘을 제안하였다. 이를 위하여 골반저근의 수축압력 정보를 측정할 수 있는 시스템을 제작하였으며, 측정된 데이터의 특징 분석을 위한 측정 프로토콜을 제안하였다. 복압성 요실금 환자로부터 획득한 데이터를 이용하여 5개의 진단 파라미터를 추출하였으며, 이를 이용한 진단 알고리즘을 구현하였다. 임상시험을 통하여 진단 알고리즘의 정확성을 평가한 결과 80%의 정확성을 보였으며, 20%의 위양성 진단 결과를 보였다. 반면에 위음성 진단 결과는 확인되지 않았다. 본 연구에서 제안한 요실금 진단 알고리즘은 복압성 요실금의 병적 진행 정도를 정량적으로 진단할 수 있으며, 요실금 진단 시스템 개발에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

This paper aims to developed SMC-Fractional algorithm, that is, enhances the performance of Sliding Mode Control(SMC) algorithm for pounding control of Multi-span bridges using MR-damper. The pounding control performance of SMC-Fractional algorithm has been evaluated in shaking table test on multi-span bridge. As a result of the experiment, the SMC-Fractional algorithm showed the performance od reducing the relative displacement of adjacent spans over other algorithms.

This paper aims to developed SMC-Fractional algorithm, that is, enhances the performance of Sliding Mode Control(SMC) algorithm for pounding control of Multi-span bridges using MR-damper. The pounding control performance of SMC-Fractional algorithm has been evaluated in shaking table test on multi-span bridge. As a result of the experiment, the SMC-Fractional algorithm showed the performance od reducing the relative displacement of adjacent spans over other algorithms.

본 연구에서는 GCOM-W1 위성에 탑재된 Advanced Microwave Scanning Radiometer 2 (AMSR2) 센서의 토양수분 자료를 Land Parameter Retrieval Model (LPRM) 알고리즘을 통해 전처리하여 2014년도 한반도 지점관측 자료와의 비교 분석을 수행, 위성 토양수분 자료 의 적합성을 평가하였다. 통계 분석 결과 AMSR2 X-band의 토양수분 자료는 38개의 지점관측 자료와 비교해 0.03의 평균 bias, 0.16의 평균 RMSE의 낮은 오차 수준을 보였으며, 최대상관계수는 0.67로 나타났다. 또한 AMSR2 센서의 ascending, descending 시간대별 위성 토양수분 자료 분석과 X, C1, C2-band의 주파수 영역별 위성 토양수분 자료 분석 결과, ascending overpass time 시간대와, X-band 주파수의 토양수분 자료가 지점 관측 자료와 더 좋은 상관관계를 보였다. 본 연구의 분석 결과는 한반도에서 최근 문제가 되고 있는 가뭄을 비롯한 각종 재해 분석 시 토양수분의 공간적 분포를 연구하는데 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.