• Nuclear Engineering and Technology
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• v.19 no.4
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• pp.233-241
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• 1987

Difficulties are encountered when the behavior of complex systems (i.e., fuel failure probability) that have unreliable deterministic models is predicted. For more realistic prediction of the behavior of complex systems with limited observational data, the present study was undertaken to devise an approach of combining predictions from the deterministic model and actual observational data. Predictions by this method of combining are inferred to be of higher reliability than separate predictions made by either model taken independently. A systematic method of hierarchical pattern discovery based on the method developed in the SPEAR was used for systematic search of weighting factors and pattern boundaries for the present method. A sample calculation was performed for prediction of CANDU fuel failures that had occurred due to power ramp during refuelling process. It was demonstrated by this sample calculation that there exists a region of feature space in which fuel failure probability from the PROFIT model nearly agree with that from observational data.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.11 no.4
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• pp.138-146
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• 2007

Geotechnical performance at the soft ground is strongly dependent on the properties of the soil beneath and adjacent to the structure of interest. These soil properties can be described using deterministic and/or probabilistic models. Deterministic models typically use a single discrete descriptor for the parameter of interest. Probabilistic models describe parameters by using discrete statistical descriptors or probability distribution density functions. The consolidation process depends on several uncertain parameters including the coefficients of consolidation and coefficients of permeability in vertical and horizontal directions. The implication of this uncertain parameter in the design of prefabricated vertical drains for soil improvement is discussed. A sensitivity analysis of the degree of consolidation and calculation of settlements to these uncertain parameters is presented for clayey deposits.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.11d
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• pp.624-628
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• 2000

이 논문에서는 이산형 상태 공간 모델에서의 새로운 FIR 필터를 제안한다. 선형성, 무진동성, FIR 구조, 초기 조건과의 무관성등을 디자인 과정에서 고려해서 성능 지표를 최소화 하는 필터를 구한다. 성능지표로는 구간에서 외란 에너지와 현재 추정 에러의 최대 이득으로 생각하며, 이 지표는 일반적인 성능지표와는 다르다. 제안된 필터는 배치 형태로 먼저 구하고, 점화식 형태로 바꿀 수 있음을 보인다. 제안한 필터는 확률론적 시스템의 이동 구간 무편향 FIR 필터(RHUFF)와 유사함을 보인다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2000.04a
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• pp.45-50
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• 2000

실시간 시뮬레이션은 제약조건이 있는 시뮬레이션의 대표적인 경우로, 반드시 주어진 시간안에 최상의 시뮬레이션 결과를 생성해내야 한다. 본 논문에서는 시간제약과 같은 시스템에 주어진 제약조건을 모델링 및 시뮬레이션하기 위한 방법론을 제시한다. 시스템의 모델링 과정에서는 계층적 방법론에 기초하여 다중 추상화(multi-resolution)를 제공하는 모델을 만든다. 또한 제약조건이 있는 시뮬레이션을 위해서는 구축된 모델의 추상화수준을 조절한다. 즉, 1) 구축된 모델을 추상화 수준에 따라 정리하여 AT(Abstraction Tree)를 생성한 후 2) 주어진 제약조건을 integer programming 기법을 이용하여 정형화하고, 3) 제약조건을 만족시키는 최상의 추상화 수준을 AT상에서 결정한다. 결정된 추상화 수준에 따라 시뮬레이션에 필요한 모델을 동적으로 재구성하여 임의의 제약조건이 있는 시뮬레이션을 효과적으로 수행함으로써, 모델의 재사용 및 경제성을 증진시킬 수 있다.

• Journal of the Korean Society for Railway
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• v.13 no.3
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• pp.290-297
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• 2010

At present, the design live load of railway is divided into common railway and high speed railway separately in Korea. L22 which is based on American railway standards is used for common railway and HL25 which is based on Eurocode is used for high speed railway. Although, the design load is the starting point for design of railway, any research for developing design load does not exist at all. However, Europe and Japan develops the design load model consistently for advanced design. Recently, deterministic, probabilistic and cost performance approaches are investigated for developing new design load in Europe which is called LM2000. In the present paper, as a step for developing new design live load model for Korean railway, deterministic processes will be introduced. The safety margins are analyzed based on serviced real trains versus proposed new design load model and a necessity for new design live load will be presented quantitatively.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.22 no.1
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• pp.32-39
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• 2018

Repairing timing and the extended service life with repairing are very important for cost estimation during operation. Conventionally used model for repair cost shows a step-shaped cost elevation without consideration of variability of extended service life due to repairing. In the work, RC(Reinforced Concrete) Column is considered for probabilistic evaluation of repairing number and cost. Two mix proportions are prepared and chloride behavior is evaluated with quantitative exterior conditions. The repairing frequency and cost are investigated with varying service life and the extended service life with repairing which were derived from the chloride behavior analysis. The effect of COV(Coefficient of Variation) on repairing frequency is small but the 1st repairing timing is shown to be major parameter. The probabilistic model for repairing cost is capable of reducing the number of repairing with changing the intended service life unlike deterministic model of repairing cost since it can provide continuous repair cost with time.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.251-257
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• 2006

BPM에 대한 많은 관심은 표준의 필요성을 제기함과 동시에 제정된 표준의 보급을 위한 적절한 적용방법론을 요구하고 있다. 본 연구는 프로세스 모형화 측면에서 BPMN(Business Process Modeling Notation) 표준을 자사 BPMS 솔루션 개발에 적용하고자 하는 벤더들에게 유용한 적용 방법론을 제공하는 것을 목표로 시각화, 의미론 구현, 호환성 등의 관점에서 4단계의 표준 적용 수준을 정의하고, 각 단계에서의 수행 방법론과 이슈를 기술하였다. 본 연구를 통해 솔루션 벤더들이 자사의 BPMN 표준 적용 수준과 관련된 의사결정을 하는데 있어서 유용한 참조 모델로서 기능할 수 있을 것으로 기대한다.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.19 no.6
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• pp.151-160
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• 2003

The stability of the designed rock slope is analysed based on two kinds of shear strength model. Besides the deterministic analysis, a probabilistic approach on Monte Carlo simulation is proposed to deal with the uncertain characteristics of the discontinuity and the results obtained from two models are compared to each other. To carry out the research of characteristics of the discontinuity, BIPS, DOM Scanline survey data and direct shear test data are used, and chi-square test is used for determining the probability distribution function. The rock slope is evaluated to be stable in the deterministic analysis, but in the probabilistic analysis, the probability of failure is more than 5%, so, it is considered that the rock slope is unstable. In the shear strength models, the probability of the failure based on the Mohr-Coulomb model(linear model) is higher than that of the Barton model. It is supported by the fact that the Mohr-Coulomb model is more sensitive to block size than the Barton model. In fact, there is no reliable way to estimate the unit cohesion of the Mohr-Coulomb model except f3r back analysis and in the case of small block failure in the slope, Mohr-Coulomb model may excessively evaluate the factor of the safety. So, the Barton model of which parameters are easily acquired using the geological survey is more reasonable for the stability of the studied slope. Also, the selection of the proper shear strength model is an important factor for slope failure analysis.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.24 no.69
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• pp.133-143
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• 2001

가공조건은 가공비용과 시간을 줄이고 제품의 품질을 결정하는데 영향을 주는 주요 요인중의 하나이다. 본 논문에서는 밀링 공정을 위한 작업설계(Operation Planning) 시스템에서, 가공조건을 지속적으로 향상시키기 위한 새로운 방법론을 제안한다. 제안된 방법론은 밀링 작업에 대하여 (1) 퍼지 아트맵 신경회로망 모델에 의해 가공조건을 실시한 학습하고 (2) 교체 알고리즘이라 불리는 새로운 알고리즘을 포함한다. 제안된 교체 알고리즘은 기존의 학습 정보보다 효율적인 새로운 가공조건이 얻어졌을 때 이를 이용하여 기존의 학습 정보보다 효율적인 새로운 가공조건이 얻어졌을 때, 이를 이용하여 기존의 학습 정보를 대체하는 기능을 수행한다. 본 논문에서는 우선 작업설계 시스템의 전반적인 기능을 간략히 소개한 후 제안된 방법론에 의한 의사결정 과정을 자세히 기술한다. 또한, 다양한 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법론의 의한 의사결정 과정을 자세히 기술한다. 또한, 다양한 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법론의 성능을 예시하도록 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.217-217
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• 2023

상수도관망은 사용자에게 고품질의 물을 안정적으로 공급하는 것을 목적으로 하며, 이를 평가하기 위한 지표 중 하나로 압력을 활용한다. 최근 스마트 센서의 설치가 확장됨에 따라 기계학습기법을 이용한 실시간 데이터 기반의 분석이 활발하다. 따라서 어디에서 데이터를 수집하느냐에 대한 센서 위치 결정이 중요하다. 본 연구는 eXtreme Gradient Boosting(XGBoost) 모델을 활용하여 대규모 상수도관망 내 센서 위치를 최적화하는 방법론을 제안한다. XGBoost 모델은 여러 의사결정 나무(decision tree)를 활용하는 앙상블(ensemble) 모델이며, 오차에 따른 가중치를 부여하여 성능을 향상시키는 부스팅(boosting) 방식을 이용한다. 이는 분산 및 병렬 처리가 가능해 메모리리소스를 최적으로 사용하고, 학습 속도가 빠르며 결측치에 대한 전처리 과정을 모델 내에 포함하고 있다는 장점이 있다. 모델 구현을 위한 독립 변수 결정을 위해 압력 데이터의 변동성 및 평균압력 값을 고려하여 상수도관망을 대표하는 중요 절점(critical node)를 선정한다. 중요 절점의 압력 값을 예측하는 XGBoost 모델을 구축하고 모델의 성능과 요인 중요도(feature importance) 값을 고려하여 센서의 최적 위치를 선정한다. 이러한 방법론을 기반으로 상수도관망의 특성에 따른 경향성을 파악하기 위해 다양한 형태(예를 들어, 망형, 가지형)와 구성 절점의 수를 변화시키며 결과를 분석한다. 본 연구에서 구축한 XGBoost 모델은 추가적인 전처리 과정을 최소화하며 대규모 관망에 간편하게 사용할 수 있어 추후 다양한 입출력 데이터의 조합을 통해 센서 위치 외에도 상수도관망에서의 성능 최적화에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.