• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2006.07d
• /
• pp.2095-2096
• /
• 2006

본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 시스템에 대하여 구체적이고 체계적인 방법에 의한 퍼지 모델을 동정하기 위해 유전자알고리즘을 이용하여 전반부 및 후반부의 구조와 파라미터 동정하기 위한 유전론적 접근을 소개한다. 정보 입자 기반 퍼지 모델의 구조를 동정하기 위하여 유전자 알고리즘을 이용하여 입력 변수의 수, 선택될 입력 변수, 멤버쉽함수의 수, 그리고 후반부 형태를 결정하고, 파라미터를 동정하기 위하여 전반부 멤버쉽 파라미터를 동조하여 최적의 퍼지 모델을 설계한다. 또한 구조 동정 및 파라미터 동정에 있어서 개별적인 방법과 동시적인 방법으로 접근하여 정보 입자 기반 퍼지 모델의 최적 동정을 도모한다. 마지막으로 제안된 퍼지 모델은 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
• /
• v.19 no.3
• /
• pp.70-78
• /
• 2018

Due to the increasing concern about climate change, efforts to reduce environmental load are continuously being made in construction industry, and life cycle assessment (LCA) is being presented as an effective method to assess environmental load. Since LCA requires information on construction quantity used for environmental load estimation, however, it is not being utilized in the environmental review at the initial design stage where it is difficult to obtain such information. In this study, a construction quantity computation system based on the standard section was developed for the drainage facilities of the road and utilized in the model to calculate the environmental load. This model can estimate the environmental load by calculating the amount of resources required for LCA using only the information available at the initial design stage. To verify the validity of the model, five validation cases were applied and compared with the unit estimation model and the multiple regression analysis model. As a result, it is confirmed that the mean absolute error rate is 9.94%, which is relatively accurate and effective model in the initial design stage.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.14 no.2
• /
• pp.130-135
• /
• 2004

This paper presents a new design methods of the short-term load forecasting system (STLFS) using the data mining. The structure of the proposed STLFS is divided into two parts: the Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy model-based classifier and predictor The proposed classifier is composed of the Gaussian fuzzy sets in the premise part and the linearized Bayesian classifier in the consequent part. The related parameters of the classifier are easily obtained from the statistic information of the training set. The proposed predictor takes form of the convex combination of the linear time series predictors for each inputs. The problem of estimating the consequent parameters is formulated by the convex optimization problem, which is to minimize the norm distance between the real load and the output of the linear time series estimator. The problem of estimating the premise parameters is to find the parameter value minimizing the error between the real load and the overall output. Finally, to show the feasibility of the proposed method, this paper provides the short-term load forecasting example.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
• /
• v.22 no.1
• /
• pp.553-561
• /
• 2021

The purposes of this study are to propose evacuation recommendations through evacuation model considering occupancy load model in child care center with disabilities. To achieve these purposes, the survey on the occupancy load and egress model and evacuation experiments have carried out, and evacuation occupancy load model for child care center with disabilities are suggested. The results of this study are as follows : (1) The evacuation plan for children with disabilities are necessary special considerations according the type and levels of disability, and various egress means and method for children in child care center with disabilities conditions. (2) The evacuation occupancy loads are different with non-impaired children and evacuation occupancy loads and evacuation corridors width are necessary considering impaired children's evacuation behaviors. (3) The temporal evacuation area(refuge area) is essential for children with disability who are impossible vertical evacuation such as impaired children using wheelchair and cerebral palsy.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
• /
• 1996.05d
• /
• pp.215-222
• /
• 1996

원전 격납구조물의 구조해석에 대한 대부분의 연구에서 격납구조물을 축대칭으로 모델하고 있다. 따라서 격납구조물에 배근된 강재도 축대칭으로 가정하는 것이 일반 적이며, 유한요소모델 구성시 강재는 2절점 트러스나 1절점 링 트러스요소에 의해서 모델한다. 이때 유효철근비는 트러스요소의 단면적에 의해서 표현되며, 원통형 벽체에서는 높이에 따라 배근된 강재량이 일정하므로 실제와 근접한 모델이 가능하다. 그러나, 상부돔의 축대칭모델시 돔의 자오선 방향으로 규정된 강재량이 일정치 않고, 변화하게 된다. 기존에 연구에서는 이러한 강재량의 변화를 고려하지 못하고 반경방향으로 일정한 것으로 가정하여 구조해석을 수행하여 왔다. 이와같은 모델상의 제약으로 인해서 철근이나 텐던의 조기항복, 돔 정상부 부근에서의 부 정확한 변형특성을 보이고 있다. 본 연구에서는 실제 규정된 강재량을 유한요소모델에 반영하기 위해 정점부에서 자오선 방향으로 변화되는 강재량을 모델할 수 있는 기법에 대해서 연구하였으며, 연구결과를 바탕으로 격납구조물의 극한 내압해석을 수행하여 기존 모델방법에 의한 해석결과와 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
• /
• 2002.04a
• /
• pp.440-445
• /
• 2002

공압쿠션실린더(${\psi}80{\times}500^{st}$)의 쿠션장치인 쿠션슬리브(${\psi}20{\times}28^{st}$) 4종(Model #a, Model #b, Model #c, Model #d) 모델을 제작하여 수직하강하는 실린더에 각각 장착한 후, 각 모델에 따라 압력과 부하 특성을 비교하였다. 동일한 실험조건인 공급압력($5kg_{f}/$\textrm{cm}^2$)과 부하하중($70kg_{f}$)에서 각 모델별 실험을 실행하였다. 각 모델별 실험에서, Model #c의 쿠션슬리브인 경우가 가장 적합한 형상임을 알 수 있었다.

• Journal of Korean Society of Steel Construction
• /
• v.18 no.3
• /
• pp.311-320
• /
• 2006

This study has ben conducted to investigate the effect of the number of bolts on stiffness and strength of a double-angle connection and to propose two simplified models that can predict the initial stiffness and ultimate connection moment of a double-angle connection, respectively. In adition, we also aim to provide some basic reference data for structural designers to choose the most adequate prediction equation and to more precisely double-angle connection.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2007.07a
• /
• pp.1848-1849
• /
• 2007

배전계통과 설비의 부하분석은 계측장치에 의존하여 왔으며, 대규모인 배전설비의 부하감시는 막대한 설치 및 유지보수 비용이 수반된다. 본 논문에서는 계측장치를 설치하지 않고도 정기적으로 취득되는 고객의 검침데이터를 이용하여 배전설비의 시간대별 부하분석 및 시뮬레이션을 수행할 수 있는 모델을 개발하고, 그 과정 및 결과를 제시한다. 이 모델은 고압고객의 원격검침 및 저압고객의 월검침 데이터를 구간계통에 적용하고 조류계산을 수행하여 15분 단위로 회선이하 구간 및 변압기의 부하를 분석할 수 있다. 또한, 특정 시점의 부하를 증감시키거나 다른 설비로 전환하여 시간대별 부하가 어떻게 변화하는지 시뮬레이션을 수행할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2018.05a
• /
• pp.439-439
• /
• 2018

충주호는 충청권의 생 공 농업용수로 이용되는 광역상수원이며, 2016년 기준 연간 약 3만6천톤이 방류되어 남한강 전체 수질에 큰 영향을 미친다. 현재 충주호는 상류 유역의 오염원이 적게 분포하여 1급수의 수질기준을 만족하고 있으나, 상류 유역의 개발로 오염원 유입이 증가할 경우 호소 내 수질 및 남한강 전체 수질에 악영향을 미칠 수 있다. 따라서 충주댐 상류 유역의 오염부 하량 변화에 따른 수질변화를 예측하고, 현재수질 유지를 위한 허용 오염부하량을 산정할 필요가 있다. 한편, EFDC-WASP 연계모델은 수리학적 계산을 보다 정확하게 할 수 있는 동시에 이를 수질모델에 사용할 수 있어 다수의 연구자들에 의해 호소의 수질 모델링이 이루어졌으며 적용성이 많이 검증되었다. 본 연구에서는 EFDC-WASP 연계 모형을 이용하여 충주댐 상류유역의 배출부하 변화에 따른 호내 수질특성 변화를 분석하고자 한다. 모의구간은 충주댐의 유입지점부터 방류지점까지로, 수치해석을 위한 격자망은 총 800여개의 격자로 구성하였다. 수위자료는 한강홍수통제소에서 제공하는 충주댐 수위자료를 사용하였으며, 수질자료는 환경부 호소 측정지점인 충주호1,2,3 의 자료와 하천 측정지점인 제천A과 한강B의 자료를 사용하였다. 모의기간은 2013-2015년으로 2013년은 모델의 안정기로, 2014년은 보정, 2015년은 검정에 각각 활용하였다. 보검정된 모델을 활용하여 유입부하량 변화에 따른 수질변화를 모의하였고, 1급수 수질을 만족하는 허용부하량을 도출하였다. 본 연구의 방법은 향후 호소 상류유역의 개발에 따른 수질변화 예측과 허용부하량 산정에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2005.07d
• /
• pp.2879-2881
• /
• 2005

본 논문에서는 뉴로-퍼지 모델의 전제부 소속함수의 새로운 학습방법을 통한 모델링 기법을 제안한다. 모델의 크기와 학습시간을 줄이는 기법으로 클러스터링 기법을 이용한 모델의 초기 파라미터 결정 방법이 있다. 이는 클러스터링 후 이들 파라미터를 다시 모델에 적용하여 모델을 학습하는 순차적 방법으로써 모델의 학습이 끝난 후의 전제부 파라미터가 클러스터링 파라미터와 연관성을 가지지 못하는 경우가 발생하였다. 또한 오차미분 기반 학습에서는 전제부 초기치가 국부적 최적해에서 벋어나지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 자율적으로 클러스터의 수를 추정하며 이들 파라미터를 최적화하며 이를 이용하여 뉴로-퍼지 모델의 학습을 실시하는 학습기법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 기존의 오차미분 기반 학습을 클러스터링 기반 학습으로 확장하였으며 이를 이용한 모델의 성능을 기존의 연구결과와 비교하여 우수성을 보인다.