• Title/Summary/Keyword: 결과값 예측 방법

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Evaluation Method for Uplift Load-carrying Capacity of Inclined Group Micropiles in Dense Sand (조밀한 사질토지반에서 경사로 설치된 그룹 마이크로파일의 인발지지력 평가방법)

  • Kyung, Doohyun;Kim, Garam;Kim, Incheol;Lee, Junhwan
    • Journal of the Korean Geotechnical Society
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    • v.33 no.1
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    • pp.67-77
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    • 2017
  • In the present study, uplift load carrying behavior of micropiles with installation angle and pile spacing was investigated based on uplift load tests using single and group micropiles. In addition, evaluation methods of uplift load carrying capacity of group micropiles were proposed based on FHWA (2005) and Madhav (1987) and they were compared with test results to confirm the validity of proposed methods. From the test results, uplift load carrying capacities of single and group micropiles increased with the increase of the installation angle up to $30^{\circ}$, whose values also increased slightly with increasing pile spacing. For the proposed method based on FHWA (2005), the estimated values were similar to measured values up to $15^{\circ}$ of installation angle and 5D of pile spacing. For the proposed method based on Madhav (1987), on the other hand, it was observed that the estimated values were in good agreement with measured values in all installation conditions.

Analysis of the railway noise prediction result using Schall03 in noise mapping (소음지도 작성 시의 Schall03에 의한 철도소음 예측결과 분석)

  • Koh, Hyoin;Jang, Jinwon;Jang, Seungho;Hong, Jiyoung
    • Journal of Environmental Impact Assessment
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    • v.25 no.3
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    • pp.175-189
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    • 2016
  • The guideline for railway noise mapping is notificated in the administration law for noise/vibration which is announced by the ministry of environment, Korea. Here input parameters for the railway sound sources are proposed for each prediction models. In case of the application of the vehicle characteristics it is suggested to choose "0(%)" for the disc brake parameter. However new trains have been in revenue service since the announcement of the guideline, an investigation of the effect of the input parameters of the foreign railway prediction models on the prediction results of korean railway systems are needed. In this paper the sound prediction results are analyzed with a focus on the input parameters such as disc brake percentage, rail roughness, rail joints. Schall03 is used for the railway noise prediction which has been using most frequently in Korea. The results are shown and discussed.

Assessment of Overconsolidation Ratio by Depth of Soft Ground: A Case Study in South Korea (국내 연약지반의 심도별 과압밀비 산정에 관한 사례연구)

  • Lee, Jong-Young;Han, Jung-Geun
    • Journal of the Korean Geosynthetics Society
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    • v.20 no.4
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    • pp.9-18
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    • 2021
  • In this study, the overconsolidation ratio (OCR) of soft clay soil was calculated by conducting an indoor physical experiment and a dynamics test using undisturbed soil samples from a soft clay soil field in South Korea. The OCR by depth was predicted by comparing the experimental results with the existing empirical equations. Methods using the liquidity index and the existing empirical equation by the Naval Facilities Engineering Systems Command (NAVFAC) were examined, and the results were compared with the actual measured values. The method using the liquidity index was found to be suitable for estimating the rough OCR of the ground. However, the effect of drying was not considered for the ground above the groundwater level. Therefore, an equation for the correlation equation between the depth and OCR of each region, including the ground above the groundwater level, was proposed. The proposed equation was applied to the OCR prediction of the adjacent area. The predicted values in the area composed of clay (CL, CH) were found to be in good agreement with the actual values. In the region composed of silt (ML), however, the predicted values were not consistent with the actual values. This suggests that the sedimentation and compositional characteristics, rather than the engineering characteristics of the soil, are important factors that affect the OCR prediction.

The Prediction of Chaos Time Series Utilizing Inclined Vector (기울기백터를 이용한 카오스 시계열에 대한 예측)

  • Weon, Sek-Jun
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.9B no.4
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    • pp.421-428
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    • 2002
  • The local prediction method utilizing embedding vector loses the prediction power when the parameter r estimation is not exact for predicting the chaos time series induced from the high order differential equation. In spite of the fact that there have been a lot of suggestions regarding how to estimate the delay time ($\tau$), no specific method is proposed to apply to any time series. The inclinded linear model, which utilizes inclinded netter, yields satisfying degree of prediction power without estimating exact delay time ($\tau$). The usefulness of this approach has been indicated not only theoretically but also in practical situation when the method w8s applied to economical time series analysis.

A Study on the Forcasting and Fuzzy Control of Maximum demand Power Using SOFM Neural Networks (SOFM신경망을 이용한 최대수요전력 예측과 퍼지제어에 관한 연구)

  • 조성원;안준식;석진욱
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 1998.10a
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    • pp.427-432
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    • 1998
  • 최근 산업발전에 따라 야기되는 문제점 중 전력수요의 증가에 의한 피해가 증대되고 있다. 여름철 하계부하등에 의한 과부하는 가정이나 대형건물의 정전을 발생시키거나 공장의 기계를 파손시키기도 하기 때문에 이를 미연에 방지할 수 있는 부하예측기법이 점차로 강조되고 있는 현실이다. 이에 본 논문에서는 초(sec)단위의 순시부하예측/제어를 위한 새로운 방법과 퍼지제어기를 제안한다. 제안한 순시부하예측/제어는 크게 과거의 데이터를 가지고 일정시간 후의 값을 예측하는 예측부와 이 결과의 신뢰도를 높여주기 위한 퍼지제어기로나눌 수 있다. 예측부는 SOFM (Self-Organizing Feature Map) 신경망을 이용하며, 예측된 출력값을 퍼지제어기의 입력으로 사용한다.

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Re-Transformation of Power Transformation for ARMA(p, q) Model - Simulation Study (ARMA(p, q) 모형에서 멱변환의 재변환에 관한 연구 - 모의실험을 중심으로)

  • Kang, Jun-Hoon;Shin, Key-Il
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.28 no.3
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    • pp.511-527
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    • 2015
  • For time series analysis, power transformation (especially log-transformation) is widely used for variance stabilization or normalization for stationary ARMA(p, q) model. A simple and naive back transformed forecast is obtained by taking the inverse function of expectation. However, this back transformed forecast has a bias. Under the assumption that the log-transformed data is normally distributed. The unbiased back transformed forecast can be obtained by the expectation of log-normal distribution; consequently, the property of this back transformation was studied by Granger and Newbold (1976). We investigate the sensitivity of back transformed forecasts under several different underlying distributions using simulation studies.

A Study on Rock Mass Rating system(RMR) and Modified Method (RMR 분류방법 및 수정 방법의 고찰)

  • 허종석
    • Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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    • 2003.06b
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    • pp.51-64
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    • 2003
  • Bieniawski에 의해 개발된 RMR은 암석강도 및 불연속면, 지하수 등의 6개 인자에 따라 분류되어, 이들을 합산하여 결정된다. RMR 분류법은 각 요소들에 대한 평가가 비교적 쉽고, 다양한 응용을 거쳐 여러 분야에 적용되어 국내에서도 가장 널리 사용하고 있는 암반분류 방법 중의 하나이다. RMR 분류결과는 터널의 유지시간, 최대 무지보폭의 예측, 지보량 산정, 암반의 물리적 특성값 예측 등에 적용될 수 있다. 또한 RMR 분류법을 사면안정, 댐 기초, 심부 광산 등에 적용하거나, RMR 분류법의 미비한 부분을 보완하기 위한 여러 가지 수정방법이 제시되었다.

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Intra Prediction Method by Quadric Surface Modeling for Depth Video (깊이 영상의 이차 곡면 모델링을 통한 화면 내 예측 방법)

  • Lee, Dong-seok;Kwon, Soon-kak
    • Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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    • v.27 no.2
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    • pp.35-44
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    • 2022
  • In this paper, we propose an intra-picture prediction method by a quadratic surface modeling method for depth video coding. The pixels of depth video are transformed to 3D coordinates using distance information. A quadratic surface with the smallest error is found by least square method for reference pixels. The reference pixel can be either the upper pixels or the left pixels. In the intra prediction using the quadratic surface, two predcition values are computed for one pixel. Two errors are computed as the square sums of differences between each prediction values and the pixel values of the reference pixels. The pixel sof the block are predicted by the reference pixels and prediction method that they have the lowest error. Comparing with the-state-of-art video coding method, simulation results show that the distortion and the bit rate are improved by up to 5.16% and 5.12%, respectively.

A Development of a Model for Estimating Traffic Delay in No-Passing Zone (추월금지구간의 지체시간 산정모형 개발)

  • 손봉수;한상진
    • Journal of Korean Society of Transportation
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    • v.16 no.2
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    • pp.133-144
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    • 1998
  • 양방향 2차로 도로는 우리나라 전체 포장도로 연자의 84%를 차지하고 있다. 양방향 2차로 도로의 효율성 및 교통류의 운영상태를 파악하기 위한 서비스 수준 척도로 지체시간의 백분율이 많이 사용되고 있다. 지체시간의 산정은 특정 도로 설계구간을 추원금지구간으로 설계할 것이지, 예산을 더 투자하여 선형을 개선함으로써 추원가능 구간으로 설계할 것인지에 대한 판단 기준을 제시할 수 있기 때문에 도로설계과정에 있어서 매우 중요하다. 본 연구에서는 저속차량의 확률적 분포를 고려하여 추원금지구간에서 발생하는 지체시간을 산정할 수 있는 모형을 제시하였다. 모형식이 기존에 확률적 분포를 고려하여 추월금지구간에서 발생하는 지체시간을 산정할 수 있는 모형을 제시하였다. 모형식이 기존에 개발된 거시적 수학적 모형에 비해 비교적 단순하고 입력변수도 수집이 용이한 점이 특징이라 할 수 있다. 모형의 신뢰성을 현장데이터를 이용하여 검증한 결과, 모혀으이 예측값이 근사적으로 츠덩한 실제 지체시간을 포함하는 긍정적인 결과를 도출하였다. 그러나 모형의 예측값 범위가 넓어 실용적인 MOE로 사용하기에 다소 무리가 있을 것으로 판단되므로, 개략적인 평가기준으로 모형이 예측한 값의 평균값을 보정하여 사용할 것을 제안한다. 모형의 신뢰성을 높이기 위해서는 본 연구에서 가정한 확률분포식에 대한 추가적인 검증이 필요할 것으로 판단된다. 본 연구는 실제 상황을 표현하는데 있어 확률적 개념의 도입과 이러한 새로운 접근방법의 기초를 마련한 측면에서 의미를 갖는다. 또한, 양방향 2차로 도로에서의 지체시간은 실제 소요시간과 자유운행시 즉 다른 차량의 영향을 받지 않았을 때의 속도 및 운영시간과의 차이로 정의한 바, 실제 지체시간을 현장자료를 통해 구하기란 현실적으로 불가능하므로, 본 연구에서는 이러한 제약점을 극복할 수 있는 근사적인 지체시간을 계산하는 방법을 제시한 점에서 의미를 갖을 수 있다.

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Utility of Deep Learning Model for Improving Dam and Reservoir Operation: A Case Study of Seonjin River Dam (섬진강 댐의 수문학적 예측을 위한 딥러닝 모델 활용)

  • Lee, Eunmi;Kam, Jonghun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.483-483
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    • 2022
  • 댐과 저수지의 운영 최적화를 위한 수문학적 예보는 현재 수동적인 댐 운영이 주를 이루면서 활용도가 높지 않다. 불확실한 기후변화나 기후재난 상황에서 우리 사회에 악영향을 최소화하기 위해 선제적으로 대응/대비할 수 있는 댐 운영 방안이 불가피하다. 강우량 예측 기술은 기후변화로 인해 제한적인 상황이다. 실례로, 2020년 8월에 섬진강의 댐이 극심한 집중 강우로 인해 무너지는 사태가 발생하였고 이로 인해 지역사회에 막대한 경제적 피해가 발생하였다. 선제적 댐 방류량 운영 기술은 또한 환경적인 변화로 인한 영향을 완화하기 위해 필요한 것이다. 제한적인 기상 예보 기술을 극복하고자 심화학습이나 강화학습 같은 인공지능 모델들의 활용성에 대한 연구가 시도되고 있다. 따라서 본 연구는 섬진강 댐의 시간당 수문 데이터를 이용하여 댐 운영을 위한 심화학습 모델을 개발하고 그 활용도를 평가하였다. 댐 운영을 위한 심화학습 모델로서 시계열 데이터 예측에 적합한 Long Sort Term Memory(LSTM)과 Gated Recurrent Unit(GRU) 알고리즘을 구축하고 댐 수위를 예측하였다. 분석 자료는 WAMIS에서 제공하는 2000년부터 2021년까지의 시간당 데이터를 사용하였다. 입력 데이터로서 시간당 유입량, 강우량과 방류량을, 출력 데이터로서 시간당 수위 자료를 각각 사용하였으며. 결정계수(R2 Score)를 통해 모델의 예측 성능을 평가하였다. 댐 수위 예측값 개선을 위해 하이퍼파라미터의 '최적값'이 존재하는 범위를 줄여나가는 하이퍼파라미터 최적화를 두 가지 방법으로 진행하였다. 첫 번째 방법은 수동적 탐색(Manual Search) 방법으로 Sequence Length를 24, 48, 72시간, Hidden Layer를 1, 3, 5개로 설정하여 하이퍼파라미터의 조합에 따른 LSTM와 GRU의 민감도를 평가하였다. 두 번째 방법은 Grid Search로 최적의 하이퍼파라미터를 찾았다. 이 두가지 방법에서는 같은 하이퍼파라미터 안에서 GRU가 LSTM에 비해 더 높은 예측 정확도를 보였고 Sequence Length가 높을수록 정확도가 높아지는 경향을 보였다. Manual Search 방법의 경우 R2가 최대 0.72의 정확도를 보였고 Grid Search 방법의 경우 R2가 0.79의 정확도를 보였다. 본 연구 결과는 가뭄과 홍수와 같은 물 재해에 사전 대응하고 기후변화에 적응할 수 있는 댐 운영 개선에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.

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