• Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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• v.35 no.2
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• pp.150-156
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• 2015

In this study, the effects of different mix proportions and fire scenarios (exposure temperatures and post-fire-curing periods) on fire-damaged concrete were analyzed using a nonlinear resonance vibration method based on nonlinear acoustics. The hysteretic nonlinearity parameter was obtained, which can sensitively reflect the damage level of fire-damaged concrete. In addition, a splitting tensile strength test was performed on each fire-damaged specimen to evaluate the residual property. Using the results, a prediction model for estimating the residual strength of fire-damaged concrete was proposed on the basis of the correlation between the hysteretic nonlinearity parameter and the ratio of splitting tensile strength.

• Journal of the Korea Concrete Institute
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• v.22 no.4
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• pp.489-498
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• 2010

The performance evaluation of reinforcement concrete structure is carried out as a function of the following performance influencing factors: (1) the strength of concrete, (2) longitudinal reinforcement, (3) transverse reinforcement, (4) aspect ratio, and (5) axial force. With various values of the five parameters, eigenvalue analysis and non-linear static analysis were performed to investigate the structural yield displacement, yield basis shear force, and static performance of ductility ratio. In addition, the performance evaluation is carried out according to the modified capacity spectrum method (FEMA-440) using the results of non-linear static analysis, and the effect of each parameter on performance point is analyzed. Based on the result of eigenvalue analysis and non-linear static analysis indicates, that the natural period and the ductility ratio are affected more by the structural properties than the material properties. In case of the analysis of the criterion of performance points, the effect of section shape is one of the important factors together with natural period and ductility ratio.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.337-340
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• 2003

다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron, MLP) 구조를 이용한 비선형 적합은 실제문제에 매우 다양하게 적용되고 있다. 이때 일반화된 MLP 구조의 적합을 위해서는 은닉노드의 개수 초기 가중값 그리고 학습 회수와 같은 구조인자들을 함께 고려해야 한다. 만약 구조인자들이 부적절하게 선택되었다면 일반화된 MLP 구조의 적합효율이 매우 저하될 수 있다. 그러므로 MLP 구조에 영향을 주는 인자들의 영향을 살펴보는 것은 중요한 문제다. 이 논문에서는 제어상자(controller box)를 통한 학습결과와 더불어 MLP 구조를 일반화할 때 영향을 줄 수 있는 구조인자(factor)들의 실증분석과 이들의 상대효과를 살펴본다.

• Journal of Ocean Engineering and Technology
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• v.4 no.2
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• pp.35-40
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• 1990

해양 산업에서 심해로의 이동은 해양 구조물의 계류 장치의 중요성을 부각시켰고 그에 따른 기본적인 연구로서의 케이블 동력학에 대한 흥미를 일깨웠다. 거친 해상에서 케이블에 형성될 수 있는 큰 동장력과 기하학적 비선형성의 고려는 케이블의 비선형적 거동 해석에 주요 인자가 될 것이다. 또한 매우 큰 동장력 증폭에 의한 음의 큰 동장력은 케이블의 양의 정장력을 초과할 수 있고, 따라서 전체장력은 영 또는 음이 될 수 있다. 비선형 유체 항력을 포함한 모든 비선형성을 갖는 케이블의 이론적 해석 모델을 개발하고, 수치 결과와 기존의 실험 결과를 비교한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.121-124
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• 1998

수중에서 발생된 기포에 음파가 입사되었을 때, 입사된 음파는 물 속의 기포들에 강제적인 진동을 주어 새로운 음원으로서 활동하게 한다. 이런 경우 기포의 진동은 비선형적인 진동 특성이 강하게 나타나게 되어, 기포는 입사된 음파에 의존하는 비선형 인자로서 작용하게 된다. 본 논문에서는 수중에 발생되는 기포층의 비선형응답 및 다른 형태의 응답을 실험적으로 고찰하기 위하여, 인위적으로 제작된 기포 발생장치를 이용하여 발생된 기포층에 음파를 입사하였다. 이때 입사된 음파는 기포들과의 상호작용을 인하여 여러 가지 응답을 나타내었으며, 비선형 응답으로써 배진동 세기의 현저한 증가와 합주파수 음파 발생 등이 두드러지게 나타났다. 또한 개개 기포의 공진 주파수 근처에서는 물론, 그보다 높은 고주파수에서도 합주파수 형태의 비선형응답이 매우 특징적으로 관찰되었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.20 no.5
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• pp.829-835
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• 2009

Parameter design is an approach to reducing performance variation of quality characteristic value in products and processes. Taguchi has used the signal-to-noise ratio to achieve the appropriate set of operating conditions where variability around target is low in the Taguchi parameter design. However, there are difficulties in practical application, such as complexity and nonlinear relationships among quality characteristics and control factors (design factors), and interactions occurred among control factors. Neural networks have a learning capability and model free characteristics. There characteristics support neural networks as a competitive tool in processing multivariable input-output implementation. In this paper we propose a substantially simpler optimization procedure for parameter design using neural network. An example is illustrated to compare the difference between the Taguchi method and neural network method.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.116-116
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• 2012

하천유역 내의 인자를 이용하여 댐의 하천유량(stream flow)을 예측하는 일은 수문특성의 연구와 자연재해에 대한 대비 및 수공구조물과 방재시설의 설계 시 중요한 역할을 한다. 이러한 연구는 과거부터 활발히 이루어졌으며, 아직도 보다 높은 정확도의 결과를 얻기 위해 많은 연구들이 이루어지고 있다. 특히 기존의 유역 내 자료를 통해 비선형적 모델인 인공신경망(artificial neural network)을 이용한 하천유량을 예측하는 연구 역시 활발히 이루어지고 있다. 본 연구의 목적은 여러 유역인자들 중 하천유량에 가장 영향을 미치는 변수를 추출하고 보다 정확한 예측모델을 구축하는 것이다. 기존의 입력자료 선정기법중의 하나인 상호정보량(mutual information)과 수문기상자료의 비선형 동역학적 성분을 추출하는 웨이블렛 변환(wavelet transform)을 사용하여 인공신경망에 적용시켰다. 인공신경망을 적용하는 경우, 수문자료에 있어서 변수의 선택과 자료의 상태가 강우예측의 결과에 큰 영향을 미친다. 이러한 변수의 선택에 있어서 상호정보량을 바탕으로 한 인공신경망 입력변수 선택기법이 많이 사용되고 있다. 일반적으로 시계열자료는 경향성(trend), 주기성(periodicity) 및 추계학적 성분(stochastic component)의 선형조합으로 가정될 수 있으며, 특히 경향성과 주기성은 시계열 모형을 위해 제거되어야 할 결정론적 성분으로 취급한다. 즉. 수문 기상자료에 포함되어 있는 경향성과 주기성과 같은 비선형 동역학적 잡음(nonlinear dynamical noise)을 제거하고 입력자료의 카오스적 거동을 보이는 성분을 분리하기 위해 웨이블렛 변환을 사용하였다. 대상유역은 한강 유역에 포함되어 있는 충주댐으로 선택하였다. 유역 내 다양한 인자들과 하천유량사이의 상호정보량을 구해 영향력이 가장 큰 변수를 추출하고, 그 자료를 웨이블렛 변환을 적용하여 인공신경망의 입력자료로 사용하였다. 본 논문에서는 위와 같은 과정을 이용해 추정한 하천유량 결과와 기존의 방법인 상호정보량을 이용해 인공신경망을 적용한 결과를 실제자료와 비교하였다.

• Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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• v.34 no.4
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• pp.277-282
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• 2014

Recently, much attention has been paid to nonlinear ultrasonic technology as a potential tool to assess hidden damages that cannot be detected by conventional ultrasonic testing. One nonlinear ultrasonic technique is measurement of the resonance frequency shift, which is based on the hysteresis of the material elasticity. Sophisticated measurement of resonance frequency is required, because the change in resonance frequency is usually quite small. In this investigation, the nonlinear electromagnetic acoustic resonance (NEMAR) method was employed. The NEMAR method uses noncontact electromagnetic acoustic transducers (EMATs) in order to minimize the effect of the transducer on the frequency response of the object. Aluminum plate specimens that underwent three point bending fatigue were tested with a shear wave EMAT. The hysteretic nonlinear parameter ${\alpha}$, a key indicator of damage, was calculated from the resonance frequency shift at several levels of input voltage. The hysteretic nonlinear parameter of a damaged sample was compared to that of an intact one, showing a difference in the values.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.26 no.3B
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• pp.241-251
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• 2006

This study analyzed the topographical characteristics by extracting property factors of stream (stream order, number of stream, stream length, mean stream length) and property factors of basin (basin area, basin length, total stream length, total number of stream, basin mean width, form factor, maximum stream order, basin density, stream frequency, relief ratio, mean elevation, mean, slope, maximum elevation) from DEM (digital elevation model) and stream network generated by 1:5,000 NGIS (national geographical information system) data for the Bukhan-river basin. In addition, topographical factors for upper, mid stream and lower stream were analyzed and the mutuality of the factors by linear and nonlinear regression curve was identified.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.39 no.1
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• pp.165-174
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• 2019

As a nonstationarity is observed in hydrological data, various studies on nonstationary frequency analysis for hydraulic structure design have been actively conducted. Although the inherent diversity in the atmosphere-ocean system is known to be related to the nonstationary phenomena, a nonstationary frequency analysis is generally performed based on the linear trend. In this study, a nonstationary frequency analysis was performed using climate indices as covariates to consider the climate variability and the long-term trend of the extreme rainfall. For 11 weather stations where the trend was detected, the long-term trend within the annual maximum rainfall data was extracted using the ensemble empirical mode decomposition. Then the correlation between the extracted data and various climate indices was analyzed. As a result, autumn-averaged AMM, autumn-averaged AMO, and summer-averaged NINO4 in the previous year significantly influenced the long-term trend of the annual maximum rainfall data at almost all stations. The selected seasonal climate indices were applied to the generalized extreme value (GEV) model and the best model was selected using the AIC. Using the model diagnosis for the selected model and the nonstationary GEV model with the linear trend, we identified that the selected model could compensate the underestimation of the rainfall quantiles.