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콘크리트 건전성 평가를 위한 SVM 및 ANN의 비교에 대한 연구
임대연 ( Lim Dae-yeon ),윤영근 ( Yoon Young-geun ),오태근 ( Oh Tae-keun ) 한국구조물진단유지관리공학회 2019 한국구조물진단유지관리공학회 학술발표대회 논문집 Vol.23 No.2
본 연구는 현재 상태에서 콘크리트 내부의 균열, 공극, 결함 등을 식별 및 판단하고 일반적인 초음파법 및 반발경도법 외에 S-wave 및 R-wave를 사용하여 미래의 머신러닝 기법의 적용 가능성을 설명합니다. 또한, 다양한 머신러닝 기법 중에서 서포트벡터머신(SVM) 및 인공신경망(ANN)을 사용하여 콘크리트 건전성 평가에 대한 모델 개발을 통해 실험데이터의 예측 결과에 대한 비교분석을 진행하였고 최종적으로 SVM 모델을 제시하였다.
임대연 ( Lim Dae-yeon ),윤영근 ( Yoon Young-geun ),오태근 ( Oh Tae-keun ) 한국구조물진단유지관리공학회 2020 한국구조물진단유지관리공학회 학술발표대회 논문집 Vol.24 No.1
정적 탄성계수 (Ec)는 Stress-Strain 곡선의 초기접선탄성계수(Ei)와 높은 상관관계가 있다. 기존의 연구에서 NDE 방법으로 측정된 동적탄성계수 (Ed)는 Ei와 동일한 것으로 가정하고 있다. 그러나 Ed 예측을 위해 사용되는 기존의 방법들은 공진 동시험을 통한 몇 개의 변수만 사용하며, 그 외에 영향을 미칠 수 있는 변수들은 일반적인 범위 내에서 동일하다고 가정하기 때문에 실제 Ei와 차이가 있다. 이 연구에서는 Stress-Strain 곡선에서 실제 Ei 값을 산출하고, 이를 정확하게 예측하기 위해 질량 변수, 치수 변수, 재령일 및 3~4개의 공진 주파수에 대해 머신러닝(ML) 중 kNN의 적용을 통해 Ei 값을 예측 및 비교하였다.
P, S, R파 속도를 이용한 Ensemble에 의한 콘크리트 강도 평가
임대연 ( Lim Dae-yeon ),윤영근 ( Yoon Young-geun ),오태근 ( Oh Tae-keun ) 한국구조물진단유지관리공학회 2020 한국구조물진단유지관리공학회 학술발표대회 논문집 Vol.24 No.1
초음파와 같은 기계적 파동은 콘크리트의 강도 및 탄성과 같은 특성 평가에 대한 비파괴방법으로 사용될 가능성을 보여주었다. 그러나, 비파괴방법에서 압력파 (P-파) 만 고려된다면 콘크리트 압축 강도의 정확한 추정은 어렵다. P-파는 콘크리트의 강도에 영향을 미치는 골재 및 시멘트의 유형 등과 같은 다양한 요소를 반영할 수 없다. 이 연구에서는 전단파 (S-파)와 레일리파 (R-파)를 추가로 사용하였으며, 콘크리트 강도를 보다 정확하게 예측하기 위해 Ensemble 머신러닝 모델이 MATLAB 프로그래밍 환경에서 개발되었다. P-파, S-파 및 R-파 속도를 포함하는 머신러닝 모델이 P-파 속도만 포함된 모델보다 더 정확했다.
동적탄성계수를 이용한 KNN 방법에 의한 콘크리트의 정적탄성계수 예측
임대연 ( Lim Dae-yeon ),윤영근 ( Yoon Young-geun ),오태근 ( Oh Tae-keun ) 한국구조물진단유지관리공학회 2020 한국구조물진단유지관리공학회 학술발표대회 논문집 Vol.24 No.1
정적탄성계수 (Ec)는 콘크리트의 중요한 특성중 하나이다. 일반적으로 콘크리트의 Ec를 결정할 때 코어 수집을 통해 파괴 시험이 수행된다. 그러나 파괴 시험은 시험 권한과 많은 샘플이 필요하다. 따라서, 비파괴평가를 통해 동적탄성계수 (Ed)를 사용하여 Ec를 예측하는 것이 바람직하다. Ed를 측정하기 위해 ASTM C215-14에 따라 수행된 공진동시험 및 ASTM C597M-16에 따라 수행된 P- 파 측정 방법이 사용된다. Ed로부터 Ec를 추정하기 위해 다양한 식이 제안되었지만, 그 결과는 실험적인 값과 차이가 있다. 이 연구에서 Ec 값은 4가지 Ed 값을 사용하여 머신러닝 (ML) 중 kNN 방법을 통해 예측하였으며, 이에 대한 분석결과를 기술하였다.
Artificial lactam riboswitch for high-throughput screening and selection
장성연,장성호,임대균,강택진,오민규,정규열 한국공업화학회 2019 한국공업화학회 연구논문 초록집 Vol.2019 No.0
Caprolactam is a monomer used for the synthesis of nylon-6. An intracellular biosensor for caprolactam can facilitate high-throughput metabolic engineering of recombinant microbial strains. Because of the mixed production of caprolactam and valerolactam in the recombinant strain, a caprolactam biosensor should be highly specific for caprolactam. However, a highly specific caprolactam sensor has not been reported. Here, we developed an artificial riboswitch that specifically responds to caprolactam. This riboswitch was prepared using a coupled in vitro-in vivo selection strategy with a heterogeneous pool of RNA aptamers obtained from in vitro selection to construct a riboswitch library used in in vivo selection. The caprolactam riboswitch successfully discriminated caprolactam from valerolactam. This riboswitch enabled caprolactam-dependent control of cell growth, which will be useful for improving caprolactam production and is a valuable tool for metabolic engineering.
Development of RNA-based caprolactam sensor for high-throughput screening and selection
김민선,장성연,장성호,임대균,강택진,오민규,정규열 한국공업화학회 2019 한국공업화학회 연구논문 초록집 Vol.2019 No.1
The Microbial strain which produces caprolactam, a monomer widely used for the synthesis of nylon-6, has been recently reported. One of the hurdles for screening high-producer is that the recombinant strain coproduce caprolactam and valerolactam which differs by only a single carbon. Therefore, it is pivotal for high-throughput screening to specifically report intracellular concentration of caprolactam. However, a highly specific caprolactam sensor has not been reported. Here, we developed an artificial riboswitch that specifically responds to the caprolactam using a coupled in vitro-in vivo selection strategy. Heterogeneous pool of RNA aptamers obtained from SELEX is inserted between ORF of reporting gene in a plasmid to proceed in vivo selection. Constructed caprolactam sensor was activated by 3.36-fold in the presence of 50 mM caprolactam and enabled caprolactamdependent control of cell growth, which will be useful for improving bio-based manufacture and metabolic engineering.
저비용 6축 IMU센서를 이용한 양치구역 추정을 위한 기계학습 모델 개발
권민욱,임대연,김도윤,류승재,조은아,김영욱,김진현 대한전기학회 2024 전기학회논문지 Vol.73 No.2
The recent epidemic of respiratory diseases has underscored the importance of personal oral health care. Oral diseases, primarily caused by viral infections, can be reduced by regularly eliminating oral microorganisms. Effective tooth brushing is fundamental to oral health, but changing established brushing habits can be challenging. Adherence to recommended brushing techniques is challenging across all age groups, including children, older people, and adults. This study uses data from a low-cost, 6-axis IMU sensor and a machine learning-based classification algorithm for 13 brushing positions. We evaluate eight machine learning models using the sensor’s acceleration and angular velocity data and assess their performance using various metrics. Our results show that these models can classify brush positions with approximately 89% accuracy. This method enables monitoring of brushing areas and analysis of brushing patterns to improve brushing quality and adherence to recommended techniques. Consequently, by improving brushing quality, it is possible to maintain primary personal oral care and prevent various diseases.