• Journal of the Korean Geotechnical Society
• /
• v.39 no.4
• /
• pp.5-17
• /
• 2023

The advancement in large-scale underground excavation in urban areas necessitates monitoring and predicting technologies that can pre-emptively mitigate risk factors at construction sites. Traditionally, two methods predict the deformation of retaining walls induced by excavation: empirical and numerical analysis. Recent progress in artificial intelligence technology has led to the development of a predictive model using machine learning techniques. This study developed a model for predicting the deformation of a retaining wall under construction using a boosting-based algorithm and an ensemble model with outstanding predictive power and efficiency. A database was established using the data from the design-construction-maintenance process of the underground retaining wall project in a manifold manner. Based on these data, a learning model was created, and the performance was evaluated. The boosting and ensemble models demonstrated that wall deformation could be accurately predicted. In addition, it was confirmed that prediction results with the characteristics of the actual construction process can be presented using data collected from ground measurements. The predictive model developed in this study is expected to be used to evaluate and monitor the stability of retaining walls under construction.

• Journal of the KSME
• /
• v.35 no.8
• /
• pp.716-724
• /
• 1995

토폴로지 설계는 미리 형상이 결정되지 않은 새로운 개념의 제품을 설계하고자 할 때나 설계 경험이 풍부하지 못한 경우, 그 개념적 형상을 결정하는 데 매우 유용하다. 실제로 이러한 토폴 로지 설계의 결과를 최근 급속 시제품 제작기(rapid prototyping machine)와 함께 사용하게 되면 처음 개념설계에서 최초시제품의 형상을 예측하고 제작하는 데 많은 시간을 절약할 것으로 판 단된다. 그러나 토폴로지 최적화에 따른 구조물은 구조물의 한계 질량내에서 평균 강성이 가장 큰 구조물일 뿐, 국부적인 응력한계에 대한 최적화는 아니다. 따라서 최종적인 최적화 형상을 얻기 위해서는, 먼저 한계질량을 갖는 최적 토폴로지 구조물의 모델을 구하고, 이 모델에 대하여 설계변수에 따른 민감도 해석을 수행하여 최대응력의 한계값을 갖는 구조를 구하면 된다. 그림 10은 이러한 토폴로지 최적화와 민감도 해석을 통한 최적화를 수행하는 복합 최적설계 과정에 흐름도이다. 설계민감도 해석은 본 연구의 범위에 포함되지 않아서 여기서는 제외하였지만, 이에 관한 일반 상업화된 소프트웨어들이 많이 나와 있으므로 이를 참조하면 된다.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
• /
• 1999.11a
• /
• pp.109-121
• /
• 1999

플랜트 및 설비가 대규모, 정교화, 복잡화 될수록 이로 인한 고장 및 오류에 의한 피해가 막대하기 때문에, 시스템의 신뢰성, 보전성 및 안전성 향상과 제품 품질 향상을 추구 및 안전성 유지에 대한 관심이 고조되고 있다. 고장진단은 잠재적으로 노이즈를 가지고 있다고 생각되는 데이터의 해석에 근거하여 시스템의 고장을 찾는 일련의 체계적이고 통합된 방법이다. 그러나 대부분의 방법들이 이진 논리에 기초를 둔 추론으로 불확실성을 제대로 결과에 반영하지 못하고 있다. 본 논문에서는 예방정비의 관점에서 시스템에 내재된 다양한 불확실성을 효율적으로 처리하기 위해 전문가의 직관과 경험등을 기초로 하여 언어학적 변량을 취하고, 이를 퍼지 기법을 이용하여 정량화 함으로써 불확실성을 고려한 판단이 가능하게 하는 퍼지 전문가 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2009.07a
• /
• pp.1670_1671
• /
• 2009

산업경제구조의 변화로 경험이 풍부한 전문가들이 은퇴하고 경험이 적은 직원들이 그들의 업무를 대신하는 구조로 조직이 변화하고 있다. 동시에 녹색성장시대의 도래로 화석연료를 사용하는 설비에 대한 투자가 줄면서 점차로 노후화되는 경향을 보이고 있어 불필요한 운전 과도현상에서 기인된 극단적인 손상은 설비자체 및 전력공급계통 전체에 치명적이라고 할 수 있다. 따라서 석탄화력발전소 제어 시스템은 이러한 사안들을 안정적으로 이끌어 나가기 위한 중요한 요소로 저비용 고효율 발전소 유지를 위해 중점적으로 발전시켜 나가야 할 부분이다. 본 논문은 석탄화력발전소의 주구성요소인 보일러와 터빈을 제어하는 마스터 제어기의 복잡한 로직을 모델 기반의 간단한 로직으로 개발하여 시뮬레이션 한 결과를 실제 발전소에 적용하기 위한 내용을 기술하였다. 실제 발전소는 많은 위험요소들을 안고 있기 때문에 시뮬레이션에서 나타나는 급격한 제어동작을 수용할 수 없을 경우도 있으며, 실제 다른 많은 변수들이 제어불안정 요소로 작용할 수 있다. 차후 실제 적용한 결과는 예측제어의 사용과 같은 제어시스템 향상을 위한 개발과 운영효율 향상에 사용될 것이다. 튜닝 과정에서의 연구결과는 시간절약과 제어부분 결함제거 등 직원들의 전문지식 향상 등에 도움을 주게 될 것이다.

• Journal of Internet Computing and Services
• /
• v.19 no.6
• /
• pp.21-29
• /
• 2018

In the era of the 4-th industrial revolution, the concept of smart factory is emerging. There are efforts to predict the occurrences of facility errors which have negative effects on the utilization and productivity by using data analysis. Data composed of the situation of a facility error and the type of the error, called the facility error log, is required for the prediction. However, in many manufacturing companies, the types of facility error are not precisely defined and categorized. The worker who operates the facilities writes the type of facility error in the form with unstructured text based on his or her empirical judgement. That makes it impossible to analyze data. Therefore, this paper proposes a framework for constructing a phrase network to support the identification and classification of facility error types by using facility error logs written by operators. Specifically, phrase indicating the types are extracted from text data by using dictionary which classifies terms by their usage. Then, a phrase network is constructed by calculating the similarity between the extracted phrase. The performance of the proposed method was evaluated by using real-world facility error logs. It is expected that the proposed method will contribute to the accurate identification of error types and to the prediction of facility errors.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.19 no.7
• /
• pp.1630-1638
• /
• 2015

In this paper, we propose a GPU-based interactive and plausible visualization method for the silt and landslide simulation results computed with SPH. By empirical experiments, we verify that our GPU-accelerated screen space mesh method can be effectively used for visualizing the landslide disaster simulation. The method proposed in this paper make it possible to overcome the limitation of previous simulations where the experience obtained by trials and errors plays the most important roles. Because the realtime visualization enables interactive observation of simulation results and efficient data assimilation, the accuracy of the simulation can be significantly improved in an efficient way.

• Journal of Korea Multimedia Society
• /
• v.11 no.9
• /
• pp.1213-1226
• /
• 2008

A recommender system supports people in making recommendations finding a set of people who are likely to provide good recommendations for a given person, or deriving recommendations from implicit behavior such as browsing activity, buying patterns, and time on task. We proposed new recommender system which combined SOM(Self-Organizing Map) neural networks with the Collaborative filtering which most recommender systems hat applied First, we segmented user groups according to demographic characteristics and then we trained the SOM with people's preferences as ito inputs. Finally we applied the classic collaborative filtering to the clustering with similarity in which an recommendation seeker belonged to, and therefore we didn't have to apply the collaborative filtering to the whose data set. Experiments were run for EachMovies data set. The results indicated that the predictive accuracy was increased in terms of MAE(Mean-Absolute-Error).

• Explosives and Blasting
• /
• v.37 no.3
• /
• pp.25-33
• /
• 2019

Controlling the blast-induced damage zone(BDZ) in mining excavation is a significant issue for the safety of employees and the maintenance of facilities. Numerous studies have been conducted to accurately predict the BDZ in underground mining. This study employed the dynamic fracture process analysis (DFPA) to estimate the BDZ from a single hole blasting. The estimated BDZ were compared with the results obtained by Swedish empirical equation. The DFPA was also used to investigate the control mechanism of BDZ and fracture plane formation around perimeter holes for underground mining blasting.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
• /
• v.41 no.5
• /
• pp.404-414
• /
• 2013

In the conceptual design phase of jet fighters, the trade study is performed repeatedly for a selection of the baseline configuration. The automation of repeated trade study makes possible to select efficiently the baseline configuration. In this study, the performance analysis code was developed for the automation of trade study. The code was consists of the module of shape generation, the module of weight estimation, the module of mission performance analysis. 3D CAD Model can be generated by the module of shape generation and Weight can be estimated by using the empirical equation in the module of weight estimation. The module of mission performance analysis was able to calculate the mission performance about the arbitrary mission profile. In addition, the optimal mission performance can be calculated by using optimization method. By performing the validation, the code was confirmed to be able to apply to the conceptual design phase.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
• /
• 1999.10a
• /
• pp.169-169
• /
• 1999

최근 산업 플랜트의 공정제어 시스템은 복잡하고 대규모화되어 고장 발생시 경제적 손실과 위험성이 증폭되어 규정된 안정서와 신뢰성 확보가 필수적이라 할 수 있다. 고장검출 및 진단기법은 시스템의 신뢰성을 높이기 위한 효과적인 방안을 연구하는 것으로 현대에 들어서 많은 학자들의 관심을 끌고 있으며 실제 계통에 점차적으로 응용되고 있다. 현재까지 개발된 고장검출 및 진단기법은 사용된 프로세스 모델의 형태, 고장검출 진단 알고리즘에 따라 다양하게 분류 될 수 있으며 일반적으로 사용된 모델에 따라 크게 1) 정량적 모델에 근거한 해석적 기법, 2) 정성적 모델에 근거한 기법, 3) 지식기반 진단 기법으로 구분 할 수 있다. 이중 정량적 모델 기법은 대상계통의 수학적 모델에 근거하여 운전 데이터를 분석함으로서 고장검출 진단을 수행하는 해석적 기법으로서 근본적으로 계통의 정확한 수학적 모델을 요구하므로 불확실성을 포함한 계통 및 비선형성이 강한 계통등에는 적용이 곤란하다. 정성적 모델 및 지식기반 기법은 정량적 진단 기법과는 달리 대상 프로세스에 대한 수학적 모델 대신에 운전자의 경험과 프로세스 변수간의 상호 작용 및 고장의 전파과정, 고장원인과 증상과의 직접적인 관계에 대한 구조적 지식에 근거한 것으로 고장원인에 대한 계통의 동작을 추론 할 수 있으며, 상황 변화에 따른 영향을 예측할 수 있다. 본 논문에서는 정성적 모델 및 지식기반 기법에 근거한 고장검출 및 진단 기술을 화력 발전소 보일로 프로세스에 적용하여 정성적 시뮬레이션에 의한 설비의 고장을 조기에 발견하여 고장 파급으로 인한 발전 정지 및 설비의 손상 확대를 방지하고 고장 발생시 신속한 원인 규명 및 후속 조치관련 정보들을 운전원에게 제공할 목적으로 현재 전력원에서 개발중인 지능형 경보시스템에 대하여 기술하고자 한다.음과 같이 설명하였다. 서로 상반되는 것들이 다음과 같이 설명하였다. 서로 상반되는 것들이 부딛힘이 없이 공존하고 일상의 논리가 무시된다. 부정, 의심이 없고 확실한 것이 없다. 한 대상에 가졌던 생각이 다른 대상에 옮겨간다(displacement). 한 대상이 여러 대상이 갖고 있는 의미를 함축하고 있다(condensation). 시각적인 순서가 무시된다. 마음속의 생각과 외부의 실제적인 일을 구분하지 못한다. 시간 상의 순서가 있다가 없다가 한다. 차례로 일어나야 할 일이 동시에 한꺼번에 일어난다. 대상들이 서로 비슷해지고 동시에 있을 수 없는 대상들이 함께 나타난다. 사고의 정상적인 구조가 와해된다. Matte-Blance는 무의식에서는 여러 독립된 대상들간의 구분을 없애며, 주체와 객체를 하나로 보려는 대칭화(symmetrization)의 경향이 있기 때문에 이런 변화가 생긴다고 하였다. 또 대칭화가 진행되면 무한대의 느낌을 갖게 되어, 전지(moniscience), 전능(omnipotence), 무력감(impotence), 이상화(idealization)가 나타난다. 그러나 무의식에 대칭화만 있는 것은 아니며, 의식의 사고양식인 비대칭도 어느 정도 나타나며, 대칭화의 정도에 따라, 대상들이 잘 구분되어 있는 단계, 의식수준의 감정단계, 집단 내에서의 대칭화 단계, 집단간에서의 대칭화 단계, 구분이 없어지는 단계로 구분하였다.systems. We believe that this taxonomy is a significant contribution because it adds clarity, completeness, and "global perspective" to workflow architectural discussions. The vocabulary suggested here