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윤진영 연구실
건국대학교
윤진영 교수
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윤진영 연구실

건국대학교 윤진영 교수

윤진영 연구실은 콘크리트공학을 중심으로 시멘트계 재료의 유동 및 레올로지 특성, 포졸란과 산업부산물을 활용한 혼합 결합재의 반응성·미세구조 분석, 그리고 머신러닝 기반 배합 설계 및 성능 예측 기술을 융합적으로 연구하며, 지속가능하고 고성능인 차세대 건설재료 개발과 디지털 기반 재료 평가 체계 구축에 주력하고 있다.

대표 연구 분야
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머신러닝 기반 콘크리트 재료 설계 및 성능 예측 thumbnail
머신러닝 기반 콘크리트 재료 설계 및 성능 예측
연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.

5개년 연도별 논문 게재 수

35총합

5개년 연도별 피인용 수

914총합
주요 논문
3
논문 전체보기
1
article
|
hybrid
·
인용수 24
·
2024
Predicting current and hydrogen productions from microbial electrolysis cells using random forest model
Jinyoung Yoon, Dae-Yeol Cheong, Gahyun Baek
IF 11 (2024)
Applied Energy
The current- and H 2 -producing performances of microbial electrolysis cells (MECs) were predicted by constructing machine learning models based on the previous 76 MEC datasets, making it the largest dataset to date. All models showed high correlation efficiency (R 2 > 0.92) in predicting MEC performances. When the models were constructed separately based on the organic substrate type used in the anode of MECs, the models based solely on acetate-fed MEC data exhibited higher prediction accuracies compared to those on all kinds of substrate or complex substrate-based data. As a results of the feature importance analysis, the applied voltage and cathode surface area were identified as the two most critical factors in the acetate-fed MEC data models. Still low prediction accuracies in the models here seem to be due to several important features which could not be numerically presented and thus not be considered as input variables such as electrode material types. • RF models were constructed to predict current and H 2 productions from MECs. • All models showed high prediction accuracies based on total 76 data points. • The models were constructed separately based on the organic substrate type fed. • The E ap and cathode surface area were critical factors in acetate-fed MEC models. • Non-numerical factors need to be considered such as electrode material types.
https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2024.123641
Random forest
Electrolysis
Current (fluid)
Environmental science
Hydrogen
Chemistry
Process engineering
Computer science
Engineering
Artificial intelligence
2
article
|
gold
·
인용수 299
·
2022
Machine learning in concrete science: applications, challenges, and best practices
Zhanzhao Li, Jinyoung Yoon, Rui Zhang, Farshad Rajabipour, Wil V. Srubar, Ismaïla Dabo, Aleksandra Radlińska
IF 9.7 (2022)
npj Computational Materials
Abstract Concrete, as the most widely used construction material, is inextricably connected with human development. Despite conceptual and methodological progress in concrete science, concrete formulation for target properties remains a challenging task due to the ever-increasing complexity of cementitious systems. With the ability to tackle complex tasks autonomously, machine learning (ML) has demonstrated its transformative potential in concrete research. Given the rapid adoption of ML for concrete mixture design, there is a need to understand methodological limitations and formulate best practices in this emerging computational field. Here, we review the areas in which ML has positively impacted concrete science, followed by a comprehensive discussion of the implementation, application, and interpretation of ML algorithms. We conclude by outlining future directions for the concrete community to fully exploit the capabilities of ML models.
https://doi.org/10.1038/s41524-022-00810-x
Transformative learning
Exploit
Computer science
Task (project management)
Field (mathematics)
Interpretation (philosophy)
Cementitious
Best practice
Artificial intelligence
Data science
3
article
|
인용수 70
·
2022
Characterization and quantification of the pozzolanic reactivity of natural and non-conventional pozzolans
Jinyoung Yoon, Khashayar Jafari, Raikhan Tokpatayeva, Sulapha Peethamparan, Jan Olek, Farshad Rajabipour
IF 10.5 (2022)
Cement and Concrete Composites
https://doi.org/10.1016/j.cemconcomp.2022.104708
Pozzolan
Ettringite
Fly ash
Pozzolanic activity
Pozzolanic reaction
Calcination
Materials science
Pozzolana
Metallurgy
Cement
최신 정부 과제
1
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1
주관|
2014년 2월-2019년 2월
|15,000,000
콘크리트 구조물 시공과정에서 사용되는 건설재료의 미세구조 분석
본 연구는 건설재료의 시공 중 품질 문제를 줄이기 위해 레올로지(유동 특성)와 역학 성능을 미세구조 관점에서 분석하는 연구임. 연구목표는 레올로지 기반으로 작업성·유동성을 정량 평가해 시공성능을 검증하고, 불필요한 재료 낭비를 방지하는 방법론을 제안하는 데 있음. 핵심연구내용은 고유동 콘크리트 및 고유동 경량 콘크리트 유동성 평가 후 압축강도·탄성계수 측정, 화재손상·동결융해·극저온 성능실험으로 내구성 검증 수행임. 경량골재의 흡수율·낮은 밀도 문제는 경량 프리플레이스트 콘크리트 제작 및 그라우트(PCE 흡착) 품질확보로 개선함. 기대효과는 레올로지 기반 품질가이드라인으로 현장 재료 품질·유동성 문제 예방이 가능함이며, 골재분리·골재파쇄 완화로 프리캐스트 콘크리트 및 SCP(Sandwich concrete panel) 활용성 향상이 기대됨.
프리플레이스트 콘크리트
레올로지
그라우트 채움성능
최신 특허
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상태출원연도과제명출원번호상세정보
취하2015그라우트 채움 성능 분석용 시험 장비1020150128310
취하2015경량골재를 이용한 콘크리트 구조물의 시공 방법1020150116815
전체 특허

그라우트 채움 성능 분석용 시험 장비

상태
취하
출원연도
2015
출원번호
1020150128310

경량골재를 이용한 콘크리트 구조물의 시공 방법

상태
취하
출원연도
2015
출원번호
1020150116815

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