• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제19권6호
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• pp.72-79
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• 2015

이 논문에서는 해안구조물에 대한 실질적이고 효율적인 구조신뢰성평가 기법을 제시하였다. 제안기법은 파랑, 조류 등의 하중관련 변수 그리고 콘크리트의 탄성계수와 압축강도, 지반정수 및 경계조건 등과 같은 저항관련 설계변수의 불확실성을 명확히 고려한 복잡한 해안구조물의 신뢰성을 평가할 수 있다. 라틴 하이퍼큐브 샘플링(LHS), 몬테카를로 시뮬레이션(MCS) 및 유한요소법을 합리적으로 결합한 제안기법에서 LHS기반 MCS는 신뢰성평가에 필요한 샘플링 수를 대폭 줄여주므로 계산노력이 획기적으로 감소된다. 검증예제를 통하여 제안기법이 상대적인 정확도를 보장하며 계산상의 효율성이 우수한 것으로 확인되었다. 또한 실제의 케이슨형식 방파제 구조물을 대상으로 한 수치예제를 통하여 그 적용성과 효율성을 입증하였다. 특히 유한요소법 또는 유한차분법과 같은 알고리즘 형태의 암시적 한계상태함수를 갖는 경우와 비선형해석, 복합재료, 다양한 기하형상 등을 복잡한 구조거동을 고려해야 하는 실제적인 구조물의 신뢰성평가에 적합한 것으로 판단된다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제14권5호
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• pp.119-127
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• 2010

본 논문에서는 탄산화 콘크리트 구조물의 내구성을 예측하기 위한 새로운 접근 방법을 제시하였다. 제시된 예측 방법은, 새로운 계측 데이터가 있을 때 베이스 이론에 근거하여 지속적인 업데이팅이 가능하며 모델 매개변수의 확률론적인 특성이 고려된다. 탄산화 내구성 해석 모델의 절차는 라틴 하이퍼큐브 샘플 추출법(LHS)으로 간단하게 정리되고, 이를 통해 얻는 표본으로 결정된다. 이 방법은 콘크리트 구조물의 설계에 유용하게 사용될 수 있으며, 모니터링을 통한 콘크리트 구조물의 잔존수명을 예측할 수 있다. 본 논문에서 사전예측치는 탄산화에 노출된 국내 콘크리트 구조물 데이터(3700개 시편)를 이용하여 콘크리트 탄산계수의 확률 특성을 고려하여 나타내었으며, 우도함수는 현장 모니터링 데이터를 이용하였으며 사후예측치는 사전예측치와 우도함수를 조합하여 나타내었다. 또한, 몬테 카를로 시뮬레이션(MCS)과 LHS의 비교를 통하여 본 논문에서 수행된 LHS를 이용한 샘플링기법이 보다 효율적인 시뮬레이션 수행이 가능함을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권6호
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• pp.262-274
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• 2019

본 연구에서는 영동 고속도로 용인IC ~ 양지IC 구간을 대상으로 미시교통시뮬레이션 모형인 VISSIM을 이용하여 고속도로 교통정보 취득을 위한 프루브 차량 최소 비율을 추정하고자 한다. 실험을 위하여 일반상황과 유고상황을 고려한 7,200 가지의 시나리오를 생성하였다. 하지만, 모든 시나리오를 실험을 통해 수행하기에는 어려움이 있어 라틴 하이퍼큐브 샘플링(Latin Hypercube sampling) 방법을 사용하여 40 가지의 시나리오를 채택하였다. 이를 통해 얻은 개별차량의 1초당 데이터를 얻어 프루브 차량 비율을 세분화하여 평균통행시간 분포를 통계적으로 비교 분석 해본 결과 일반 상황에서는 고속도로 교통정보 취득을 위한 프루브 차량의 최소 비율이 1%였고 유고상황에서는 45%로 산정되었다. 또한 시나리오 분석 결과 25%의 프루브 차량 정보를 가지고 유고상황 시나리오 교통상황 중 70%를 충족시킬 수 있는 것으로 확인되었다.

• 한국유체기계학회 논문집
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• 제10권3호
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• pp.39-46
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• 2007

This study presents a numerical procedure to optimize the shape of staggered dimple surface to enhance turbulent heat transfer in a rectangular channel. The RBNN method is used as an optimization technique with Reynolds-averaged Navier-Stokes analysis of fluid flow and heat transfer with shear stress transport (SST) turbulence model. The dimple depth-to-dimple print diameter (d/D), channel height-to-dimple print diameter ratio (H/D), and dimple print diameter-to-pitch ratio (D/S) are chosen as design variables. The objective function is defined as a linear combination of heat transfer related term and friction loss related term with a weighting factor. Latin Hypercube Sampling (LHS) is used to determine the training points as a mean of the design of experiment. The optimum shape shows remarkable performance in comparison with a reference shape.

• 한국유체기계학회 논문집
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• 제11권2호
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• pp.46-54
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• 2008

This study presents a numerical optimization to optimize an axial flow fan blade to increase the efficiency. The radial basis neural network is used as an optimization method with the numerical analysis by Reynolds-averaged Navier-Stokes equations using SST model as turbulence closure. Four design variables related to airfoil maximum camber, maximum camber location, leading edge radius and trailing edge radius, respectively, are selected, and efficiency is considered as objective function which is to be maximized. Thirty designs are evaluated to get the objective function values of each design used to train the neural network. Optimum shape shows the efficiency increased by 1.0%.

• 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.

• 대한기계학회논문집A
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• 제36권9호
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• pp.1065-1071
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• 2012

풍력발전기의 안정적인 전력생산은 정격풍속 이상에서 피치제어와 스톨제어와 같은 일정속도제어로 이루어지고 있다. 최근, 효율적인 전력생산을 위하여 정격풍속 이하의 변동풍속 조건에서 최대 출력을 얻기 위한 가변 속도제어가 적용되고 있는 추세이다. 기존의 피치제어기에서는 지글러-니콜스 계단응답법에 의한 제어기 최적화가 이루어지고 있으나, 가변 속도제어의 요구로 보다 정확한 최적화가 필요하게 되었다. 본 연구에서는 기존의 지글러-니콜스 계단응답법을 개선하기 위하여 라틴 하이퍼큐브 샘플링을 통한 신경망모델을 구축하고, 구축된 PID 제어 계수 신경망모델에 유전자 알고리즘을 적용하여 피치제어기를 최적화하였다. 유전자 알고리즘으로 구한 최적해가 지글러-니콜스 계단응답법의 초기해 보다 평균제곱근 오차가 13.4% 향상되었고, 응답특성을 나타내는 상승속도와 정착시간은 각각 15.8% 및 15.3%으로 개선되었다.

• 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.