RISS 학술연구정보서비스

검색
다국어 입력

http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.

변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.

예시)
  • 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
  • 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
닫기
    인기검색어 순위 펼치기

    RISS 인기검색어

      검색결과 좁혀 보기

      선택해제

      오늘 본 자료

      • 오늘 본 자료가 없습니다.
      더보기
      • 사질토 지반에 설치된 버킷기초의 비선형 강성 매트릭스 산정사질토 지반에 설치된 버킷기초의 비선형 강성 매트릭스 산정 : Non-linear Stiffness Matrix of Bucket Foundation Embedded in a Sandy Soil

        송석민 한양대학교 2017 국내석사

        RANK : 248639

        Bucket foundations are increasingly used for supporting offshore wind turbines (OWT). The design of bucket foundation for OWT is usually governed by combined loads from wind and waves. For the combined load analysis, it is important to predict and input the stiffness of the foundation appropriately. So far, the elasticity of stiffness of gravity type shallow foundations has been proposed through previous studies, but there is a lack of research considering the nonlinearity of actual ground. Further, in the case of the bucket foundation, there is no clear design formula or method for predicting the rigidity of the foundation. In this study, the stiffness matrix of the bucket foundation embedded in a sandy soil is developed by performing the FE analysis considering the non-linearity of the soil. Hardening Soil model of PLAXIS 3D program is adopted and the input parameters are estimated by the stiffness reduction curve (G/Gmax) to match the small strain behavior of the soil. The stiffness matrix of the bucket foundation is considered by adopting lumped model with six degree of freedom. The stiffness matrix calculated by the Hardening Soil model is compared to the Mohr-Coulomb model. The non-linear stiffness matrixes for three different length-to-diameter ratios and five different friction angles are developed. Also, the dimensionless stiffness matrixes of all cases are presented in this study.

      • 태그 정보와 복사 방법론을 활용한 수치 텍스트의 문서 요약

        송석민 서울대학교 2018 국내석사

        RANK : 248639

        대용량 텍스트에서 중요한 부분을 빠르게 요약하는 기술의 필요성이 꾸준히 증가함에 따라 문서요약은 지속적으로 연구되는 분야이다. 최근에는 기계 번역에서 딥러닝을 적용한 모델들이 가시적인 성능을 보임에 따라 문서요약에도 딥러닝을 적용한 생성형 요약의 연구가 새로운 트렌드로 자리잡았다. 이러한 연구는 대부분 Recurrent Neural Network을 사용한 Sequence-to-Sequence 알고리즘을 사용하여 길이가 긴 뉴스 기사를 요약하고, 뉴스의 제목을 생성하는 방식으로 이루어진다. 그러나 이러한 방식은 정해진 단어 집합 내의 단어로만 문장을 생성하며, 텍스트 내부의 수치는 일괄적으로 ##로 변환하기에 수치형 텍스트에 대해서는 요약하지 못한다는 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 원문의 수치를 복사하여 요약문에 활용하는 방식을 제안한다. 복사 방법으로는 원문 시퀀스의 인코더 출력을 활용한 복사 방법론을 사용하며, 모델이 수치, 고유 명사 등의 문맥을 인식할 수 있도록 형태소 분석을 한 태그 정보를 추가적으로 입력 정보로 활용하였다. 그 결과 복사 방법론이 기존의 Seq2Seq 모형이 요약하지 못했던 수치 데이터를 요약하는데 성공하였으며, 이에 태그 정보를 덧붙인 제안하는 모형이 수치 텍스트를 더 잘 요약할 수 있음을 확인하였고, 인코더에 태그 정보를 입력하는 방식에 있어서 효과적인 방법을 제안한다.

      연관 검색어 추천

      이 검색어로 많이 본 자료

      활용도 높은 자료

      해외이동버튼