• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제19권2호
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• pp.143-159
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• 2017

지진하중으로 초래되는 지하터널 구조물의 손상에 대한 위험도를 예측하기 위해 이 논문에서 확률론적 취약도 평가절차를 개발하였다. 특히 지진취약도 평가에 필수 요소인 취약도곡선의 유도를 위하여 단순화된 방법론을 정립하는 데 중점을 두었다. 지반-구조물상호작용(SSI) 효과를 고려한 구조물의 동적응답거동을 추정하기 위해서 지중구조물에 대한 지반응답가속도법(GRAMBS)을 제안기법에 적용하였다. 또한, 푸시오버 해석을 통해 터널의 손상상태를 정의하고 라틴하이퍼큐브 샘플링(LHS) 기법을 사용하여 설계변수와 관련된 불확실성을 고려하였다. 적용된 기법의 개념을 보다 상세하게 설명하기 위하여 설계스펙트럼을 만족하도록 생성된 다수의 인공지진운동에 대해 수치해석을 수행하고 취약도곡선을 개발하였다. 두 매개변수 대수정규분포 함수로 지진 취약도곡선을 표현하는데, 여기서 두 매개변수인 중앙값과 대수표준편차는 최우추정(MLE)법을 사용하여 산정하였다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권4호
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• pp.899-907
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• 2022

연구목적: 기계학습법을 이용하여 일반적인 직선 교량의 지진 취약도 분석 연구는 다수 수행되었으나 곡선 교량 구조물에 대한 연구 사례는 미미하다. 따라서 본 연구의 목적은 기계학습법 기반 I형 곡선 거더를 갖는 교량의 재료 특성 및 기하학적 불확실성을 고려한 지진 취약도 분석하는 것이다. 연구방법: 강재 및 콘크리트의 재료 특성과 교각의 높이를 불확실성 매개변수로 고려하였다. 라틴하이퍼큐브 기법을 이용하여 매개변수를 샘플링하였으며 지진파의 불확실성을 고려하여 시간이력해석을 수행하였다. 해석결과를 원본데이터로 인공신경망, 반응표면분석법을 적용하여 학습 데이터를 생성하였다. 최종적으로 원본 데이터 및 학습데이터를 이용하여 지진 취약도 분석을 수행하였다. 연구결과: 라틴하이퍼큐브 기법을 이용하여 매개변수를 샘플링하였으며 지진파의 불확실성을 고려하여 총 160회의 시간 이력해석을 수행하였다. 해석결과와 기계학습을 통해 얻어진 예측 값을 비교하였으며 두 값의 유사도를 비교하기 위해 결정계수를 비교하였다. 반응표변분석법의 결정계수가 0.737로 비교적 관측 값과 유사한 것으로 나타났다. 지진 취약도 곡선도 반응표면 분석법을 통해 예측된 값이 관측 값과 유사한 것으로 나타났다. 결론: 본 연구에서 유한요소 해석을 통해 관측된 값과 기계학습법을 통해 예측된 값을 비교하였을 때 반응표면 분석법이 관측값과 유사한 결과를 예측하는 것으로 나타났다. 하지만 두 가지 기계학습법 모두 관측 값에 비해 과소평가되는 것으로 나타났다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제25권1호
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• pp.63-70
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• 1993

암반동굴 타입의 저준위방사성폐기물 처분장의 보수적인 안전성평가를 처분장 선원항 REPS 모델을 사용하여 수행하였다. 신뢰할만한 핵종별 침출율 예측을 위하여 REPS 모델에서 콘크리트 구조물의 열하시간, 부석의 형태와 부식율. 드럼표면의 부식면적 비, 그리고 핵종의 특성등이 고려되고 있다. 예비평가의 결과로 Cs-137, Ni-63, Sr-90등이 주요한 핵종임을 알 수 있다. 파라메타의 불확실성과 민감도분석을 위하여 라틴하이퍼큐브 샘플링과 Rank Correlation 기법이 사용되었다. 침입자 시나리오를 적용하였을 경우의 예상 피폭선량도 허용치 이하임과 처분장의 환경영향평가에 있어서 비교적 불확실성이 적은 Near Field의 중요성에 대한 인식이 새롭게 강조되어야 할 필요가 있음을 알 수 있었다.

• 한국유체기계학회 논문집
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• 제12권3호
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• pp.7-12
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• 2009

In this paper, shape optimization based on three-dimensional flow analysis has been performed for impeller design of centrifugal compressor. To evaluate the objective function of an isentropic efficiency, Reynolds-averaged Navier-Stokes equations are solved with SST (Shear Stress Transport) turbulence model. The governing equations are discretized by finite volume approximations. The optimization techniques based on the radial basis neural network method are used for the optimization. Latin hypercube sampling as design of experiments is used to generate thirty design points within design space. Sequential quadratic programming is used to search the optimal point based on the radial basis neural network model. Four geometrical variables concerning impeller shape are selected as design variables. The results show that the isentropic efficiency is enhanced effectively from the shape optimization by the radial basis neural network method.

• 한국전산유체공학회:학술대회논문집
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• 한국전산유체공학회 2008년도 학술대회
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• pp.229-232
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• 2008

This study presents a numerical procedure to optimize the shape of stepped circular pin-fins to enhance turbulent heat transfer. The KRG method is used as an optimization technique with Reynolds-averaged Navier-Stokes analysis of fluid flow and heat transfer with shear stress transport turbulent model. The objective function is defined as a linear combination of heat transfer and friction loss related terms with a weighting factor. Ten training points are obtained by Latin Hypercube Sampling for two design variables. Optimum shape has been successfully obtained with the increased objective function.

• 한국전산유체공학회:학술대회논문집
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• 한국전산유체공학회 2008년 추계학술대회논문집
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• pp.229-232
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• 2008

This study presents a numerical procedure to optimize the shape of stepped circular pin-fins to enhance turbulent heat transfer. The KRG method is used as an optimization technique with Reynolds-averaged Navier-Stokes analysis of fluid flow and heat transfer with shear stress transport turbulent model. The objective function is defined as a linear combination of heat transfer and friction loss related terms with a weighting factor. Ten training points are obtained by Latin Hypercube Sampling for two design variables. Optimum shape has been successfully obtained with the increased objective function.

• 한국유체기계학회 논문집
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• 제11권1호
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• pp.52-60
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• 2008

Staggered dimples printed on opposite walls of an internal cooling channel are formulated numerically and optimized to enhance heat transfer performance. Nusselt number and friction factor based objectives are considered and a weighted average surrogate model is used to approximate the data generated by numerical simulation. The dimpled channel shape is defined by three geometric design variables, and the design point within design space are selected using Latin hypercube sampling. A weighted-sum method for multi-objective optimization is applied to integrate multiple objectives into a single objective. By the optimization, the objective function value is improved largely and heat transfer rate is increase much higher than pressure loss increase due to shape deformation. Channel with vertically non-symmetric optimum dimples is tested and found that the best appears if dimples on opposite wall are displaced by one quarter of dimple spacing.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권4호
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• pp.747-754
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• 2021

연구목적: 곡선 교량은 기하하적 특성으로 직선교량에 비해 복잡한 거동을 보이기 때문에 지진 안전성 평가가 반드시 이루어져야 한다. 본 연구에서는 곡선 거더를 갖는 교량의 강재 재료 특성의 불확실성을 고려한 지진 취약도 평가를 수행하였다. 연구방법: I형 곡선 거더를 갖는 교량의 유한요소 모델을 구축하였으며 선행연구에서 제시된 강재 특성의 통계적 매개변수를 이용하였다. 라틴 하이퍼큐브 기법을 이용하여 100개의 강재 재료 모델을 샘플링하였다. 경주지진의 지반가속도를 0.2g, 0.5g, 0.8g, 1.2g, 1.5g로 scale을 변화시켜 지진 취약도 평가를 수행하였다. 연구결과: 곡선거더의 지진 취약도 평가결과 한계상태가 190MPa일 때 0.03g 파괴가 시작되었으며 한계상태가 315MPa일 때 0.11g를 초과하면서 파괴가 시작되는 것으로 나타났다. 결론: 본 연구에서는 재료 불확실성을 고려한 지진 취약도 평가를 수행하였으며 추후 연구에서는 지진파의 불확실성과 재료의 불확실성을 동시에 고려한 지진 취약도 분석이 필요할 것으로 판단된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.949-958
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• 2020

차량을 구성하는 엔진, 미션, 현가, 제동, 조향장치 등 다양한 장치 중에서 현가 장치는 타이어와 차체 사이에 설치되어 노면에 의한 차량의 진동을 억제하여 승차감을 향상시키고 차륜과 노면 사이에 적절한 접지력을 유지시켜 차량의 조정안정성을 향상시키는 등 차량역학적인 측면에서 많은 영향을 미치는 장치 중의 하나이다. 본 연구에서는 차량용 현가 장치의 충격 흡수기를 실제 특성과 유사한 상세 모델로 모델링하고, 충격 흡수기의 주요 설계변수의 불확실성을 통계적으로 고려하여 설계변수의 불확실성이 현가 장치의 동적 특성에 미치는 영향에 대하여 연구하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제28권7호
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• pp.814-820
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• 2011

It takes long time in numerical simulation because structural design for tire requires the nonlinear material property. Neural networks has been widely studied to engineering design to reduce numerical computation time. The numbers of hidden layer, hidden layer neuron and training data have been considered as the structural design variables of neural networks. In application of neural networks to optimize design, there are a few studies about arrangement method of input layer neurons. To investigate the effect of input layer neuron arrangement on neural networks, the variables of tire contour design and tension in bead area were assigned to inputs and output for neural networks respectively. Design variables arrangement in input layer were determined by main effect analysis. The number of hidden layer, the number of hidden layer neuron and the number of training data and so on have been considered as the structural design variables of neural networks. In application to optimization design problem of neural networks, there are few studies about arrangement method of input layer neurons. To investigate the effect of arrangement of input neurons on neural network learning tire contour design parameters and tension in bead area were assigned to neural input and output respectively. Design variables arrangement in input layer was determined by main effect analysis.