• Journal of the Korean GEO-environmental Society
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• v.4 no.1
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• pp.49-58
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• 2003

The suction of unsaturated soil is one of the important variables to influence on volume change behavior. This research was performed to analyze the soil-water characteristic of decomposed granite soils in Chung Cheong area, and showed relationship with grain-size distribution. Empirical parameters a, n, m are main variables that can be used in the empirical equations in order to predict unsaturated soil. Decomposed granite soils is taken at 12 field, and redistributed due to a, n, m parameters. The result of Extractor test is showed that matric suction is effected by the grain-size distribution curve's left-right location, degree of an angle and fine contents of a soil.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.34 no.4
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• pp.303-316
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• 2001

In this study, Radial Basis Function(RBF) Neural Networks Model, a kind of Hybrid Neural Networks was applied to hydrological forecasting in a small watershed. RBF Neural Networks Model has four kinds of parameters in it and consists of unsupervised and supervised training patterns. And Gaussian Kernel Function(GKF) was used among many kinds of Radial Basis Functions(RBFs). K-Means clustering algorithm was applied to optimize centers and widths which ate the parameters of GKF. The parameters of RBF Neural Networks Model such as centers, widths weights and biases were determined by the training procedures of RBF Neural Networks Model. And, with these parameters the validation procedures of RBF Neural Networks Model were carried out. RBF Neural Networks Model was applied to Wi-Stream basin which is one of the IHP Representative basins in South Korea. 10 rainfall events were selected for training and validation of RBF Neural Networks Model. The results of RBF Neural Networks Model were compared with those of Elman Neural Networks(ENN) Model. ENN Model is composed of One Step Secant BackPropagation(OSSBP) and Resilient BackPropagation(RBP) algorithms. RBF Neural Networks shows better results than ENN Model. RBF Neural Networks Model spent less time for the training of model and can be easily used by the hydrologists with little background knowledge of RBF Neural Networks Model.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.11 no.5
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• pp.70-77
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• 2012

Dial-a-ride is the most widely available transit service for disabled persons or seniors in the United States and Europe. This paper studies a static dial-a-ride problem considering multiple depots, heterogeneous vehicles, and soft time windows. In this paper, we apply a heuristic based on clustering first-routing second(HCR) to a real-world large dial-a-ride problem from Maryland Transit Administration(MTA). MTA's real operation is compared with the results of developed heuristic for 24 cases. The objective function of the proposed model is to minimize the total cost composed of the service provider's cost and the customers' inconvenience cost. For the comparison, the objective function values of HCR do not include waiting cost, delay cost, and excess ride cost. The objective function values from HCR are better than those from MTA's operation for all cases. This result shows that our heuristic method can make the real operation better and more efficient.

• Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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• v.12 no.6
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• pp.13-23
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• 2008

In this study, a finite element (FE) model updating method based on the hybrid genetic algorithm (HGA) is proposed to improve the grillage FE model for plate girder bridges. HGA consists of a genetic algorithm (GA) and direct search method (DS) based on a modification of Nelder & Mead's simplex optimization method (NMS). Fitness functions based on natural frequencies, mode shapes, and static deflections making use of the measurements and analytical results are also presented to apply in the proposed method. In addition, a multi-objective function has been formulated as a linear combination of fitness functions in order to simultaneously improve both stiffness and mass. The applicability of the proposed method to girder bridge structures has been verified through a numerical example on a two-span continuous grillage FE model, as well as through an experimental test on a simply supported plate girder skew bridge. In addition, the effect of measuring error is considered as random noise, and its effect is investigated by numerical simulation. Through numerical and experimental verification, it has been proven that the proposed method is feasible and effective for FE model updating on plate girder bridges.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.11 no.4
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• pp.27-35
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• 1991

This paper presents a numerical analysis procedure and a characteristics for vibration and buckling of the cylinderical panels. The panels with simply-simply or simply-clamped edge supports are subjectes to circumferential compressive or flexural stresses. The differential equations governing vibration and buckling for these panels are derived by using the fundamental differential equation of the Love-Timoshenko and are solved numerically via the Galerkin method. The panel with simply-clamped edge supports is used a trigonometric function or a eigen function of a beam as a trial function and the effects of trial functions on numerical solutions are displayed. Numerical results are presented to demonstrate the effects of the flexural parameters in natural frequencies and coefficients of critical buckling and some typical mode shapes of vibration and buckling are also presented.

• Journal of Biosystems Engineering
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• v.15 no.3
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• pp.186-198
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• 1990

인간 소뇌의 구조와 기능을 간략하게 수학적으로 모델링하여 입력에 따른 시스템의 적정 출력을 학습에 의한 적응 제어 방식으로 추출해 내는 소뇌모델 대수제어기(CMAC : Cerebellar Model Arithmetic Controller)가 제안되었다. 본 논문에서는 연구개발된 기존 신경회로망과의 비교 분석에 의거하여, 소뇌모델 대수제어기 대신 네트의 특성에 따라 소뇌모델 선형조합 신경망(CMLAN : Cerebellum Model Linear Associator Network)이라 하였다. 소뇌모델 선형조합 신경망은 시스템의 제어 함수치를 결정하는 데 있어, 기존의 제어방식이 시스템의 모델링을 기초로 하여 알고리즘에 의한 수치해석적 또는 분석적 기법으로 모델 해를 산출하는 것과 달리, 학습을 통하여 저장되는 분산기억 소자들의 함수치를 선형적으로 조합함으로써 시스템의 입출력을 결정한다. 분산기억 소자로의 함수치 산정 및 저장은 소뇌모델 선형조합 신경망이 갖는 고유의 구조적 상태공간 매핑(State Space Mapping)과 델타규칙(Delta Rule)에 의거한 시스템의 입출력 상태함수의 학습으로써 수행된다. 본 논문을 통하여 소뇌모델 선형조합신경망의 구조적 특성, 학습 성질과 상태공간 설정 및 시스템의 수렴성을 규명하였다. 또한 기존의 최대 편차수정 학습 알고리즘이 갖는 비능률성 및 적용 제한성을 극복한 효율적 학습 알고리즘들을 제시하였다. 언급한 신경망의 특성 및 제안된 학습 알고리즘들의 능률성을 다양한 학습이득(Learning Gain)하에서 비선형 함수를 컴퓨터로 모의 시험하여 예시하였다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.2
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• pp.125-134
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• 2002

도시화물수요예측모형에는 화물기반모형과 트럭통행기반모형이 있는데 화물기반모형은 화물체계가 기본적으로 화물운송과 관계가 있다는 개념에 기초를 두고 있으며, 차량이 아닌 화물의 움직임을 주요 분석대상으로 삼고 있다. 반면에, 트럭통행기반모형은 집합화된 독립변수를 이용하여 각 죤(Zone)에 유·출입하는 트럭의 통행을 분석하는 것이다. 본 연구의 목적은 트럭통행기반모형의 O-D 추정시 화물통행과 트럭통행 사이의 관계식을 산출하고 이를 설명할 수 있는 통행거리분포함수(Trip Length Distribution : TLD)를 추정함에 있다. 본 연구의 자료는 교통개발연구원에서 수행한 '서울시 물류조사 및 물류종합계획수립구상(1998)'의 화물 물동량 조사 자료를 이용하였으며, 이를 통해 통행거리분포에 따르는 화물 및 차량의 비율을 함수로서 나타내었다. 본 연구를 통하여 트럭통행기반모형에서 트럭통행거리분포를 이용하여 화물기반모형에서 도출할 수 있는 화물의 통행거리분포를 추정할 수 있었으며, 또한 각각의 통행거리분포는 감마분포를 이용하여 함수식으로 도출하고 상기한 두 가지 분포모형을 하나의 관계식을 통해 재산정할 수 있는 이론적인 틀을 제공하였다는 데 의의가 있다고 하겠다. 트럭통행거리분포, 화물통행거리분포 모두 통계적인 검증을 통해 적합한 것으로 분석되었으며, 전체화물의 통행거리분포와 매개함수를 통해 재산정된 모형의 결과 값 또한 통계적으로 유의하였다. 품목별 적용에서는 잡공업품과 화학공업품은 본 연구의 매개함수식을 통해 화물거리분포 모형이 적합하였으나 금속공업 품과 경공업품은 다소 차이가 있는 것으로 분석되었다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.14 no.3
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• pp.535-542
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• 1994

Remote sensing technique is based on the estimation of land surface characteristics from the measurement of the emitted radiation from the earth. The hydrologically related parameters studied using this approach include surface temperature, evapotranspiration, soil moisture, precipitation and snow. This study introduces a method for estimating moisture content of a bare soil from the observed and simulated brightness temperature. In a bare soil, microwave emission depends on moisture content, soil temperature, and surface roughness. The method is based on a radiative transfer model with some modifications of Fresnel reflection coefficient to take into account the effect of surface roughness. One smooth bare field and two fields with different surface roughness are prepared for the study. The results indicate that the effect of surface roughness is to increase the soil's brightness temperature and to reduce the slope of regression between brightness temperature and moisture contents.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.38 no.6
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• pp.617-629
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• 2001

The mathematical models for the receptive field of simple cells in the human visual system have been developed in the areas of psychophysics, physiology and neuroscience. The various models used in the fields of digital image processing and computer vision include Gator complex, Gaussian derivatives and Hermite functions. In this paper, the effective widths for the models are derived based on the space-frequency uncertainty principle. The center frequency and parameters related to the models are determined in accordance with the human visual filters, and resultant bandwidths are analyzed. Furthermore, the characteristics of space and frequency for the models is analyzed and compared to the experimental data obtained from psychophysics.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2016.11a
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• pp.203-204
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• 2016

최근 자연재난으로 인한 인명피해는 감소하는 추세를 나타내고 있으나, 기후변화 및 도시화 등으로 인해 재산피해는 점차 증가하고 있는 실정이다. 기존의 연구는 재난이 일어난 후 사후복구차원에서 피해액을 집계하거나 복구비를 추정하는 연구가 주를 이루고 있으며, 재난이 발생하기 전에 피해액을 추정하는 연구는 매우 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 과거 통계자료를 기반으로 인공신경망과 다중회귀분석을 이용하여 전체 자연재난 피해액의 약 95%를 차지하는 호우피해액을 예측하기 위한 피해함수 개발하고자 한다. 대상지역으로는 경기도 지역으로 선정하였고, 1994년부터 2015년까지의 수문기상자료와 시군구별 재해통계자료를 수집하여 분석을 위한 함수개발을 위한 자료로 재구축하였다. 또한 시간별 최대 강우량과 피해액에 대한 상관분석을 실시하여 지속시간별(1~24시간) 최대강우 자료와 재해기간별 선행강우(1~5일)자료, 그리고 재해기간의 총강우량 자료가 상관성이 높다는 것을 파악했다. 이를 독립변수로 활용하고, 재해기간별 피해액을 종속변수로 사용하여 지역별 호우피해 예측함수를 개발하였다. 본 연구는 효율적이고, 효과적으로 재해예방을 위한 방재체계를 수립하는데 기초자료로 활용될 것으로 판단되며, 사전대비 차원의 재난관리를 통해 정책결정권자들의 의사결정에도 도움을 줄 수 있다고 판단된다.