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강도 정수와 경사도 변화를 활용한 비탈면 해석기법에 따른 안전율 변화에 관한 연구
문효종 ( Hyojong Moon ),심정훈 ( Jeonghoon Shim ),정지수 ( Jisu Jeong ),이승호 ( Seungho Lee ) 대한지질공학회 2017 지질공학 Vol.27 No.1
한계평형법에 의한 비탈면 안정성 해석은 활동면을 반복적인 해석 후 임계면을 설정하여 해석을 수행하고, 지반이 균질한 경우에만 적용이 가능하며, 안전율만 산정 할 수 있는 단점이 있다. 그러나 강도감소법을 적용한 해석에서는 수행자가 여러 가지 측면에 대해서 판단하고, 안전율을 산정 할 수 있는 장점 등이 있다. 본 연구에서는 동일한 크기의 비탈면을 대상으로 한계평형해석과 강도감소법을 활용하여 경사도 변화에 따른 두 해석법 간의 안전율 변화 양상과 점착력과 내부마찰각의 변화에 따른 안전율 변화 추이를 비교 분석하였다. 각각의 해석법에 따른 안정해석 분석 결과 지반내 응력, 변위와 변형률 등을 종합적으로 검토할 수 있는 강도감소법이 활용도가 높을 것으로 판단된다. The slope stability analysis by the limit equilibrium method has the disadvantage that it can be applied only when the analysis is performed by setting the critical plane after analyzing the active surface many times and the soil is uniform and only the safety factor can be calculated. However, the analysis using the strength reduction analysis method has advantages that the engineer can judge various aspects and calculate the safety factor. In this study, the safety factor according to the change of slope and shear strength was compared and analyzed using limit equilibrium analysis and strength reduction method. It is suggested that it is desirable to use the strength reduction method which can synthetically review the stress, displacement, and strain in the soil.
소형 인공강우 장치에 의한 표준사 모형사면의 붕괴 예측
문효종(HyoJong Moon),김대홍(DaeHong Kim),정지수(JiSu Jeong),이승호(SeungHo Lee) 한국방재안전학회 2015 한국방재안전학회 논문집 Vol.8 No.2
본 연구는 강우 기간 동안에 불포화된 모형사면의 강우 침투로 흙 속에서의 다양한 조건인 간극 수압, 토압, 함수비의 변화에 대하여 조사하였으며 인공강우 장치에 의한 강우 재현으로 지반 내의 상태 변화에 따른 모형사면의 붕괴 예측에 대해서 분석하였다. This study analyzes the failure predict of model slope due to changes in ground condition followed by heavy rainfall with a simulated rainfall system. the movement of a slope from the rainfall penetrating the unsaturated soil is investigated with respect to various conditions of pore-water pressure, earth pressure and moisture content, considering rainfall duration and permeability.
데이터 스트림 분류를 위한 딥러닝 추론 모델의 분산 처리
문효종(Hyojong Moon),손시운(Siwoon Son),문양세(Yang-Sae Moon) Korean Institute of Information Scientists and Eng 2021 정보과학회논문지 Vol.48 No.10
The increased generation of data streams has subsequently led to increased utilization of deep learning. In order to classify data streams using deep learning, we need to execute the model in real-time through serving. Unfortunately, the serving model incurs long latency due to gRPC or HTTP communication. In addition, if the serving model uses a stacking ensemble method with high complexity, a longer latency occurs. To solve the long latency challenge, we proposed distributed processing solutions for data stream classification using Apache Storm. First, we proposed a real-time distributed inference method based on Apache Storm to reduce the long latency of the existing serving method. The present studys experimental results showed that the proposed distributed inference method reduces the latency by up to 11 times compared to the existing serving method. Second, to reduce the long latency of the stacking-based inference model for detecting malicious URLs, we proposed four distributed processing techniques for classifying URL streams in real-time. The proposed techniques are Independent Stacking, Sequential Stacking, Semi-Sequential Stacking, and Stepwise-Independent Stacking. Our study experimental results showed that Stepwise-Independent Stacking, whose characteristics are similar to those of independent execution and sequential processing, is the best technique for classifying URL streams with the shortest latency.